TEXT

DETEKSI EMOSI BERDASARKAN SUARA CUSTOMER SERVICE MENGGUNAKAN METODE GATED RECCURRENT UNIT

---

ABSTRAK - Perkembangan kecerdasan buatan telah meningkatkan efisiensi layanan customer service, namun masih terdapat tantangan dalam mengenali dan merespons emosi pengguna secara akurat. Penelitian ini mengusulkan sistem deteksi emosi berbasis suara dengan metode Gated Recurrent Unit (GRU) untuk meningkatkan interaksi yang lebih responsif dalam layanan customer service. Dataset yang digunakan adalah Toronto Emotional Speech Set (TESS) dengan fokus pada tiga kelas emosi: tertarik, bingung, dan netral. Proses ekstraksi fitur dilakukan menggunakan Mel- Frequency Cepstral Coefficients (MFCC). Model diuji dengan berbagai konfigurasi jumlah layer GRU, jumlah unit, serta penerapan augmentasi data. Hasil pengujian menunjukkan bahwa penggunaan augmentasi data dapat meningkatkan performa model, dengan akurasi tertinggi mencapai 100% pada konfigurasi GRU dengan 64 unit dan satu layer. Dengan demikian, penelitian ini membuktikan bahwa metode GRU dapat menjadi solusi efektif dalam deteksi emosi berbasis suara untuk meningkatkan pengalaman pelanggan dalam layanan customer service. ? Kata kunci : Speech emotion recognition, Gated recurrent unit, MFCC, Customer service, deteksi emosi suara

---

Ketersediaan

S06-25031

S06-25031 IBR 2025

Koleksi Skripsi

Tersedia

Informasi Detail

Judul Seri

-

No. Panggil

S06-25031 IBR 2025

Penerbit

Surabaya : ITATS., 2025

Deskripsi Fisik

-

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

-

Klasifikasi

NONE

Tipe Isi

-

Tipe Media

-

Tipe Pembawa

-

Edisi

-

Subjek

MFCC
customer service
Speech emotion recognition
Gated recurrent unit
deteksi emosi suara

Info Detail Spesifik

NPM : 06.2021.1.07460 Nilai : A

Pernyataan Tanggungjawab

Pembimbing : Muhammad Kurniawan S.Kom M.Kom

Versi lain/terkait

Lampiran Berkas

Komentar

---

Anda harus masuk sebelum memberikan komentar