Deteksi Perilaku Depresi dengan Sentiment Analysis pada Media Sosial Reddit Menggunakan Feature Selection Information Gain dan Categorical Proportional Difference dengan Algoritma Multinomial Naïve Bayes

MUHAMMAD REZA PRAWIRA SIAHAAN

Informasi Umum

Kode

20.04.3774

Klasifikasi

000 - General Works

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Informatics

Dilihat

53 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

Depresi merupakan penyakit mental yang umum ditemukan di dunia dan diasosiasikan menjadi penyebab utama disabilitas. Layanan pengobatan penyakit mental di dunia yang belum memadai memberikan motivasi untuk dilakukan upaya pencegahan. Penelitian di bidang kesehatan mental yang masih kekurangan data kuantitatif akibat kompleksitas penyakit mental menjadikan media sosial sebagai sumber data yang berpotensi dalam menciptakan upaya pencegahan penyakit mental khususnya depresi. Pada penelitian ini, sentiment analysis digunakan untuk mendeteksi perilaku depresi pada media sosial Reddit. Analisis kata ganti orang dan pola kata yang mengikuti dilakukan untuk melihat pola bahasa pada data depresi. Berikutnya, beberapa eksperimen dilakukan untuk mendapatkan performa model terbaik, seperti perbandingan jenis preprocessing, perbandingan feature selection Information Gain dan Categorical Proportional Difference, dan pencarian parameter smoothing terbaik dalam Multinomial Naïve Bayes. Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat peningkatan performa model akibat dari stopword removal dan reduksi kata dengan stemming. Pada perbandingan feature selection, Information Gain menghasilkan subset fitur terbaik sebanyak 40% dari total fitur dan berhasil memberikan peningkatan akurasi terbaik sebanyak 5.59% menjadi 87.82% dan peningkatan f1-score sebanyak 3.91% menjadi 89.74%. Terakhir, tuning parameter smoothing dengan nilai alpha sebesar 0.1 pada Multinomial Naïve Bayes menghasilkan peningkatan akurasi terbaik sebanyak 2.54% menjadi 84.77% dan peningkatan f1-score sebanyak 1.56% menjadi 87.39%.