Deteksi Depresi di Media Sosial Twitter Menggunakan Decision Tree

MARCELLO RASEL HIDAYATULLAH

Informasi Umum

Kode

23.04.1031

Klasifikasi

658.403 54 - Decision analysis

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Classification, Decision Making-methods, Media Sosial Path,

Dilihat

398 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

Depresi adalah penyakit suasana hati yang menyebabkan penderita mengalami gejala signifikan yang mengganggu aktivitas sehari-hari mereka. Seiring berkembangnya teknologi, masyarakat kerap mengekspresikan diri melalui media sosial, khususnya Twitter. Twitter adalah platform media sosial yang memungkinkan pengguna untuk mengirim tweet dan berkomunikasi satu sama lain. Oleh karena itu, mendeteksi depresi melalui media sosial dapat membantu dalam pengobatan dini bagi penderitanya sebelum melakukan pengobatan lebih lanjut. Penelitian ini membangun sistem untuk mendeteksi apakah seseorang terindikasi depresi atau tidak berdasarkan Depression Anxiety and Stress Scale - 42 (DASS-42) dan tweet-nya menggunakan metode Classification and Regression Tree (CART) dengan ekstraksi fitur TF-IDF. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model yang paling optimal mencapai skor akurasi 81,25% dan skor f1 85,71%, lebih tinggi dari hasil baseline dengan skor akurasi 62,50% dan skor f1 66,66%. Selain itu, penelitian ini menemukan bahwa ada efek signifikan pada perubahan nilai maximum features di TF-IDF dan perubahan maximum depth pohon terhadap kinerja model.