ABSTRAK Nama : Yumna Pratista Tastaftian Program Studi : Ilmu Komputer Judul : Deteksi Emosi Wicara Bahasa Indonesia pada Podcast dan Talkshow dengan Menggunakan Metode Recurrent Neural Network dan Convolutional Neural Network Speech Emotion Recognition adalah teknologi yang mampu bisa mendeteksi emosi lewat data suara yang diproses oleh sebuah mesin. Media yang sering digunakan untuk menjadi media interaksi antara 2 orang atau lebih yang saat ini sedang digunakan oleh banyak orang adalah Podcast, dan Talkshow. Seiring berkembangya SER, penelitian terakhir menunjukkan bahwa penggunaan metode Deep Learning dapat memberikan hasil yang memuaskan terhadap sistem SER. Pada penelitian ini akan diimplementasikan model Deep Learning yaitu dengan Recurrent Neural Network (RNN) variasi Long Short Term Memory (LSTM) untuk mengenali 4 kelas emosi (marah, netral, sedih, senang). Penelitian ini menguji model yang digunakan untuk mengenali emosi dari fitur akustik pada data secara sekuensial. Skenario training dan testing dilakukan dengan metode one-against-all dan mendapatkan hasil (1) Dataset talkshow mengungguli dataset podcast untuk tipe 1 dan 2 dan untuk semua emosi yang dibandingkan; (2) Untuk dataset podcast pada emosi marah, senang, dan sedih didapatkan akurasi optimal pada dataset tipe 1 yaitu 67.67%, 71.43%, dan 68,29%, sedangkan untuk emosi netral didapatkan akurasi terbaik pada dataset tipe 2 dengan 77.91%; (3) Untuk dataset talkshow pada emosi marah, netral, dan sedih didapatkan akurasi terbaik pada dataset tipe 2 yaitu 78.13%, 92.0%, dan 100%. Dapat disimpulkan bahwa dataset talkshow secara garis besar memberikan hasil yang lebih optimal namun memiliki variasi data yang lebih sedikit dari dataset podcast. Dari sisi panjang data, pada penelitian ini didapatkan akurasi yang lebih optimum pada dataset dengan tipe 2. Kata Kunci : Speech Emotion Recognition, Recurrent Neural Network, Podcast, Talkshow