<![CDATA[Pengenalan emosi melalui suara memiliki banyak manfaat, terutama dalam bidang psikologi, pendidikan, dan teknologi interaksi manusia. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan emosi manusia berdasarkan suara menggunakan metode Dimensi Fraktal Higuchi dan algoritma K-Nearest Neighbours (KNN). Data yang digunakan terdiri dari 120 sampel suara yang mewakili enam jenis emosi, yaitu marah, jijik, takut, bahagia, sedih, dan terkejut. Setelah melalui tahap pre-processing, fitur suara diekstraksi menggunakan Discrete Wavelet Transform (DWT), kemudian dihitung nilai dimensi fraktalnya dengan metode Higuchi. Nilai-nilai tersebut kemudian digunakan dalam proses klasifikasi menggunakan algoritma KNN. Berbagai pengujian dilakukan dengan variasi nilai K dan K-max untuk menemukan akurasi terbaik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode yang digunakan mampu mengklasifikasikan emosi dengan akurasi tertinggi mencapai 91,67%. Temuan ini menunjukkan bahwa pendekatan ini cukup efektif dalam mengenali emosi manusia berdasarkan suara dan dapat menjadi dasar bagi pengembangan sistem pengenalan emosi berbasis suara di masa depan.]]>
Copyrights © 2025
