P-ISSN: 2723-8202 Volume 6, No 3, Des 2021, Page: 231-237 E-ISSN: 2503-1171 Jurnal TIKA Fakultas Ilmu Komputer Universitas Almuslim Vol.6 No.3 231 PENDETEKSI PENGENALAN EMOSI PADA MANUSIA MENGGUNAKAN HIDDEN MARKOV MODEL DAN BIDIRECTIONAL ASSOCIATIVE MEMORY DENGAN SUARA Abstract [Detection of Human Emotion Recognition using Hidden Markov Model and Bidirectional Associative Memory with voice] A person's emotional control system through voice can use the Hidden Markov Model (HMM) algorithm. However, to see if the performance of the HMM algorithm in the application system is optimal or not, a comparison is needed in order to obtain maximum results. Therefore, the researchers performed the performance of recognizing a person's emotions using the HMM algorithm and the Bidirectional Associative Memory (BAM) algorithm through voice. The Hidden Markov Model (HMM) consists of a Markov chain in the first part that hides the state, therefore the internal behavior of the model remains invisible. While the BAM algorithm can process incomplete input, because of the reciprocal relationship between the output layer to the input layer. In the BAM algorithm, the value of the test sound and the value of the training voice sample obtained will be searched for the vector value using a weight value search which is done by changing the binary matrix into a bipolar matrix. In this study, we will create an application system that can detect sounds in the form of angry, happy, and neutral emotions. And the database used is the sound of film recordings. This research was conducted to produce a system that can recognize the probability of emotions in the angry, happy and neutral categories, namely by showing the performance of the two methods so that we can find out which method produces the maximum output. Keywords: HMM; BAM; Emotions; Voice; Detection. Abstrak Sistem pengendalian emosi seseorang melalui suara dapat menggunakan algoritma Hidden Markov Model (HMM). Namun, untuk melihat kinerja algoritma HMM dalam sistem aplikasi sudah optimal atau belum, diperlukan suatu perbandingan agar memperoleh hasil yang lebih maksimal. Maka dari itu peneliti melakukan unjuk kerja pengenalian emosi seseorang dengan menggunakan algoritma HMM dan algoritma Bidirectional Associative Memory (BAM) melalui suara. Hidden Markov Model (HMM) terdiri dari rantai markov pada bagian pertama yang menyembunyikan state, oleh karena itu perilaku internal model tetap tidak terlihat. Sedangkan algoritma BAM dapat memproses input yang tidak lengkap, karena adanya hubungan timbal balik antara dari lapisan output ke lapisan input. Pada algoritma BAM, nilai suara pengujian dan nilai sampel suara pelatihan yang diperoleh akan dicari nilai vektornya menggunakan pencarian nilai bobot yang dilakukan dengan cara mengubah matriks biner ke dalam matriks bipolar. Pada penelitian ini akan membuat sebuah sistem aplikasi yang dapat mendeteksi suara dalam bentuk emosi marah, bahagia, dan netral. Dan database yang digunakan adalah suara dari rekaman film. Penelitian ini dilakukan untuk menghasilkan sistem yang dapat mengenali probabilitas emosi pada kategori marah, bahagia dan netral, yaitu dengan menunjukkan unjuk kerja dari kedua metode sehingga kita dapat mengetahui metode mana menghasilkan output yang maksimal. Kata Kunci: HMM; BAM; Emosi; Suara; Deteksi. Rini Meiyanti 1) , Cut Lika Mestika Sandy 2) 1 2) Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Komputer dan Multimedia, Universitas Islam Kebangsaan Indonesia e-mail: rinimeiyanti522@gmail.com