ABSTRAKSI: Komunikasi merupakan hal yang sangat penting dalam kehidupan setiap manusia. Komunikasi adalah penyampaian pesan oleh seseorang kepada orang lain baik secara langsung ataupun tidak langsung. Sama halnya dengan orang dewasa, seorang bayi juga berkomunikasi dengan ibunya melalui tangisan. Apabila bayi menangis maka ada beberapa tanda yang diberikan bayi kepada kita. Tangisan tersebut dapat diatasi dengan baik jika diketahui penyebabnya. Namun pada umumnya, para ibu mengartikan tangisan bayinya sebagai tanda lapar, namun pada kenyataannya tangisan bayi tidak hanya menunjukkan rasa lapar. Arti dari tangisan bayi berbeda-beda, masing-masing merupakan tanda komunikasi sebagai pesan kepada sang ibu tentang apa yang dibutuhkan oleh bayi tersebut.
PadaTugasAkhir ini dilakukan deteksi tangisan bayi untuk dapat mengetahui keinginan bayi tersebut. Pada sistem identifikasi tangisan bayi ini terdiri dari ekstraksi ciri dan pengklasifikasian suara tangisan tersebut. Melalui ekstraksi ciri dari suatu sinyal audio dapat diketahui jenis, sifat, dan karakteristik dalam domain waktu dan frekuensi. Metode ekstraksi ciri yang digunakan adalah Mel Frequency Cepstral Coefficient (MFCC), sedangkan metode klasifikasi yang digunakan yaitu Hidden Markov Model (HMM).
Hasil keluaran deteksi tangisan bayi yang disebabkan karena lapar, mengantuk, atau tidak nyaman dengan tingkat akurasi 66,67% dari total data uji yang digunakan yaitu 20 data. Namun untuk akurasi maksimal yang didapatkan untuk per jenis tangisannya adalah 100% dari total data uji sebanyak 5 data untuk masing-masing tangisan.
Kata Kunci : Hidden Markov Model, Mel Frequency Cepstral Coefficient, Tangisan Bayi.ABSTRACT: Communication is very important in the life of every human being. Communication is the delivery of a message by one person to another either directly or indirectly. Just as with adults, a baby also communicate with his mother through tears. If the baby is crying then there are some signs that the baby was given to us. The crying can be addressed properly if known cause. But in general, mother interprets the baby's crying as a sign of hunger, but in reality a crying baby is not only shows hungry. The meaning of the crying baby is different, each one is a sign of communication as a message to his mother about what the baby needs.
In this final project carried the detection of a crying baby to be able to know what the wishes of the baby. In the identification system is composed of a crying baby feature extraction and classification of the sound of crying. Through extraction hallmark of an audio signal to a known type, properties, and characteristics in time and frequency domains. Feature extraction methods used are Mel frequency cepstral coefficient (MFCC), while the classification method used is the Hidden Markov Model (HMM).
Detection output due to a crying baby hungry, sleepy, or are discomfort with the level of accuracy 66.67% of total test data used are 20 data. However, for maximum accuracy is obtained for each type of crying is 100% of total test data as much as 5 data for each cry
Keyword: crying baby, Hidden Markov Model, Mel Frequency cepstral Coefficient