Media sosial menawarkan sarana real-time untuk memantau kebutuhan emosional ibu hamil, namun bukti kuantitatif di Indonesia masih terbatas. Penelitian ini merancang kerangka analisis sentimen-topik berbasis IndoBERT yang diperkaya pseudo-labeling self-training dan BERTopic guna mengekstrak wawasan dari lebih dari 10.000 komentar TikTok publik periode 2022–2024. Setelah 4.000 label manual diperluas dengan 6.789 pseudo-label, model mencapai macro-F1 0,94 pada validasi silang lima fold, sementara analisis sentimen mengungkap bahwa kurang lebih 65 % komentar bernuansa negatif. Sentimen positif paling banyak menyoroti strategi coping, spiritualitas, dan dukungan sosial; sebaliknya, sentimen negatif terpusat pada distress emosi, isu kesehatan kehamilan, serta konflik pasangan. Hasil topik yang koheren ini diterjemahkan menjadi lima rancangan fitur aplikasi kesehatan mental: modul coping interaktif, konten spiritual berbasis budaya, forum peer-support, toolkit keterlibatan pasangan, dan micro-CBT yang dipicu sentimen real-time. Temuan menegaskan sinergi IndoBERT, pseudo-labeling, dan BERTopic sebagai metode efektif untuk menangkap konteks emosi dalam teks pendek berbahasa Indonesia, sekaligus menyediakan landasan ilmiah bagi intervensi digital yang lebih terarah dan personal bagi kesejahteraan mental ibu hamil di Indonesia.