Emosi manusia pada umumnya dapat dengan mudah diketahui dengan melihat raut wajah yang dapat berubah-ubah berdasarkan perasaan seseorang. Banyak peneliti yang telah melakukan pendeteksian emosi berdasarkan raut wajah. Selain deteksi dengan raut wajah, emosi manusia juga dapat dideteksi dengan suara yang dihasilkan berdasarkan sinyal bicaranya.
Pada tugas akhir ini akan dilakukan deteksi emosi pada manusia melalui sinyal suara menggunakan fiture extraction dengan Mel-Frequency Cpestral Coefficients (MFCC). Lalu digunakan ANN-SOM (Artificial Neural Network-Self Organizing Map) untuk mendapatkan pemodelan. Kondisi emosi yang dideteksi akan menjadi state yang dapat digunakan metode K-Nearest Neighbor (KNN) sebagai klasifikasi penentu state. Keluaran dari deteksi emosi berupa kondisi dimana pengujiaan sinyal bicara diklasifikasi menjadi 4 kelas parameter yaitu netral, sedih, senang dan marah.
Kata kunci : Emosi manusia, Mel Frequency Cpestral Coefficients, ANN-SOM