Sistem Deteksi Tingkat Stress Menggunakan Suara dengan Metode Jaringan Saraf Tiruan dan Ekstraksi Fitur MFCC berbasis Raspberry Pi

Abstrak

Stress adalah perasaan ketegangan emosional yang bisa disebabkan oleh banyak hal seperti pekerjaan, pelajaran, keluarga, dan lain-lain. Jika stress tidak diselesaikan dengan cepat maka stress dapat bertambah buruk hingga bisa berdampak pada kesehatan. Beberapa penelitian telah membuat alat yang dapat mengetahui emosi seseorang dengan suaranya dan mendapatkan hasil yang bagus. Maka tujuan dari penelitian ini adalah mengetahui apakah sesorang sedang mengalami stress dan mengetahui tingkat stress tersebut menggunakan suaranya. Dengan menggunakan ekstraksi fitur MFCC dan pembalajaran mesin jaringan saraf tiruan diharapkan dapat mengetahui tingkat stress melalui suara. Sistem ini bekerja menggunakan perangkat keras Raspberry Pi 4 yang terhubung dengan mikrofon. Raspberry Pi akan menunggu perintah merekam dan berhenti merekam melalui tombol, lalu ketika suara sudah direkam akan di ekstraksi fiturnya dan diprediksi hasilnya. Hasil tersebut akan ditampilkan pada LCD. Pada penelitian ini datset yang digunakan adalah dataset Speech Under Simulated and Acutal Stress (SUSAS) yang memiliki 1860 ucapan. Hasil dari Penelitian ini dengan menggunakan 30 data uji berasal dari dataset yang dipilih secara acak mendapatkan akurasi sebesar 90%, tetapi saat pembuatan model jaringan saraf tiruan akurasi data uji yang didapatkan hanya sebesar 76%. Sedangkan waktu komputasi rata-rata selama pengujian dilakukan adalah 2 detik