Klasifikasi Teks untuk Mendeteksi Depresi dan Kecemasan pada Pengguna Twitter Berbasis Machine Learning

Abstract

Depresi adalah gangguan mental yang mempengaruhi kesejahteraan dan kualitas hidup seseorang.Pengaruh sosial menyebabkan penderita depresi dan gangguan kecemasan mengabaikan orang-orang di sekitarnya. Jadi mereka beralih ke media sosial seperti Twitter untuk mendapatkan dukungan. Penderita depresi pengguna Twitter sulit untuk diidentifikasi berdasarkan tweet. Oleh karena itu pemodelan klasifikasi teks untuk penderita depresi sangat diperlukan agar mengetahui seberapa banyak pengguna twitter yang mengalami depresi dan kecemasan. Klasifikasi teks merupakan metode untuk mengelompokkan data yang sejenis ke dalam kelompok yang sesuai. Algoritma yang digunakan dalam membuat pola penderita depresi adalah algoritma Decision Tree, Random Forest, Naive Bayes, dan K-Nearest Neighbor (KNN). Penggunaan keempat algoritma bertujuan untuk melihat kinerja algoritma terbaik. Hasil percobaan yang dilakukan diperoleh bahwa algoritma Random Forest pada splitting data 80:20 memiliki kinerja yang lebih baik, dengan nilai akurasi sebesar 0.957 atau 96%. Hasil penelitian ini dapat digunakan oleh pengguna untuk mengetahui penderita depresi dan kecemasan.