ABSTRAK Nama : Tusty Nadia Maghfira Program Studi : Magister Ilmu Komputer Judul : Klasifikasi Sinyal Suara Tangisan Bayi Menggunakan Gabungan Convolutional dan Recurrent Neural Network Menangis merupakan bahasa pertama yang dikuasai oleh bayi yang baru lahir. Tangisan bayi ini menjadi sinyal untuk orang tua atau pengasuh agar memberikan perlindungan dan kenyamanan yang dibutuhkan oleh bayi. Umumnya bayi membutuhkan pertolongan pengasuhnya ketika merasa haus, mengantuk, tidak dapat bersendawa, mengalami masalah perut dan merasa tidak nyaman. Apabila pertolongan tidak segera diberikan maka dapat membahayakan bayi tersebut. Namun terdapat faktor psikologis dan pengetahuan orang tua yang kurang dalam memahami setiap tangisan bayi. Berdasarkan masalah tersebut, studi klasifikasi arti tangisan bayi menjadi salah satu domain yang mulai dikembangkan agar dapat membantu orang tua dan pengasuh dalam memahami bayi. Berbagai metode diusulkan untuk memberikan hasil terbaik namun terdapat tantangan dalam studi ini yaitu sinyal suara tangis bayi yang susah dikenali karakteristiknya dibandingkan suara verbal dewasa. Oleh karena itu, penelitian ini mengusulkan pengembangan metode gabungan dari CNN dan RNN untuk mengatasi tantangan dan permasalahan pada studi pengenalan tangisan bayi. Hasil akurasi terbaik metode usulan CRNN mencapai 87,31%. Kata Kunci: Social Signal Processing, Cry Signal, CRNN,