Abstrak Depresi adalah gangguan mental yang dapat menyebabkan kematian. Lebih dari 300 juta orang atau 4,4% diperkirakan menderita depresi. Oleh karena itu, diperlukan teknologi yang berguna untuk mendeteksi depresi dengan akurasi yang tinggi sehingga depresi dapat terdeteksi sejak dini. Media sosial telah menjadi gaya hidup masyarakat modern. Salah satu media sosial yang populer adalah forum reddit. Pada forum reddit pengguna dapat menyatakan pendapatnya dalam sebuah post tanpa adanya batasan. Sehingga dapat dianalisa dengan klasifikasi teks metode baru untuk mengetahui seseorang depresi atau tidak. Klasifikasi teks yang digunakan pada penelitian ini adalah metode Support Vector Machine, penulis melakukan pemilihan kernel serta parameter yang tepat, sehingga dapat memberikan performansi terbaik, dan dibantu dengan seleksi fitur chi-square untuk mengurangi beberapa fitur yang kurang relevan dari dataset. Hasil dari pengklasifikasian SVM dengan seleksi fitur menunjukkan bahwa penggunaan seleksi fitur dengan SVM dapat meningkatkan nilai akurasi, dimana saat tidak menggunakan chi-square hanya mendapatkan akurasi sebesar 97,94%, sedangkan jika digunakan chi-squared akurasi meningkat menjadi 98,45%. Kemudian ketika dibandingkan dengan beberapa ujicoba dataset yang tidak dilakukan preprocessing dengan menggunakan seleksi fitur memiliki nilai akurasi tertinggi sebesar 98,45%. Penelitian ini dapat disimpulkan untuk deteksi depresi dataset yang tidak dilakukan preprocessing dan dibantu dengan seleksi fitur dapat menghasilkan performansi terbaik.
Kata kunci: Reddit, Post, Depresi, Seleksi fitur, Deteksi depresi, Chi-square, Support Vector Machine