RIFKI, MUHAMMAD (2026) DESAIN APLIKASI WEB UNTUK PENGENALAN SUARA DAN DETEKSI EMOSI MENGGUNAKAN METODE SPEECH TO TEXT DAN NATURAL LANGUAGE PROCESSING. S1 thesis, Universitas Malikussaleh.

	Text Cover Skripsi Siap Cetak tgl 20.7.2026 (1).pdf Download (172kB)
	Text Abstrak Skripsi Siap Cetak tgl 20.7.2026 (1).pdf Download (268kB)
	Text BAb I kripsi Siap Cetak tgl 20.7.2026 (1).pdf Download (259kB)
	Text Dapus Skripsi Siap Cetak tgl 20.7.2026 (1).pdf Download (227kB)
	Text Skripsi Siap Cetak tgl 20.7.2026 (1).pdf Restricted to Registered users only Download (2MB)

Abstract

ABSTRAK Emosi merupakan aspek penting dalam komunikasi verbal yang dapat memengaruhi makna dan respons suatu percakapan. Namun, pengenalan emosi dari suara masih menjadi tantangan, terutama ketika hanya mengandalkan karakteristik akustik. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem deteksi emosi berbasis teks hasil transkripsi suara dengan memanfaatkan metode Speech-to-Text dan Natural Language Processing. Sistem yang dikembangkan menggunakan model Whisper untuk mengonversi suara menjadi teks, kemudian menerapkan pendekatan lexicon-based dengan kamus mini berbobot untuk menentukan kategori emosi.Proses yang diterapkan meliputi preprocessing audio, konversi suara ke teks, normalisasi teks, dan analisis emosi. Sistem mampu menerima dua jenis input, yaitu teks manual dan suara real-time, sehingga memberikan fleksibilitas dalam penggunaannya. Evaluasi performa sistem dilakukan menggunakan Word Error Rate (WER) untuk mengukur kualitas transkripsi, serta Precision, Recall, dan F1-score untuk menilai akurasi deteksi emosi. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem memiliki performa yang cukup baik dan stabil dengan rata-rata F1-score sebesar 86,8% dan nilai WER sebesar 4,7%, yang berada di atas standar umum kualitas transkripsi.Berdasarkan hasil tersebut, dapat disimpulkan bahwa pendekatan lexicon-based yang didukung oleh teknologi Speech-to-Text Whisper mampu menjadi solusi yang efektif, ringan, dan kompetitif dalam mendeteksi emosi berbasis teks pada sistem web interaktif. Kata kunci: Deteksi emosi, speech-to-text, natural language processing, lexiconbased, Whisper

Item Type:	Thesis (S1)
Subjects:	Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science Q Science > QA Mathematics > QA76 Computer software T Technology > T Technology (General)
Divisions:	Fakultas Teknik > 55201 - Jurusan Teknik Informatika
Depositing User:	Rifki Muhammad Rifki
Date Deposited:	10 Aug 2026 08:41
Last Modified:	10 Aug 2026 08:41
URI:	https://rama.unimal.ac.id/id/eprint/21025

Actions (login required)

View Item