Peningkatan prevalensi depresi menjadi perhatian serius di masa sekarang, dengan dampaknya yang merugikan pada kesehatan mental dan kualitas hidup individu. Dalam penelitian ini, dirancang sistem otomatis untuk mendeteksi tanda-tanda awal depresi dari unggahan media sosial menggunakan pendekatan NLP dengan model linguistik BERT. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengembangkan sistem yang dapat secara efektif mengidentifikasi depresi dari unggahan media sosial X. Data diperoleh dari media sosial X dengan partisipan yang telah mengisi kuesioner DASS-42, analisis sentimen dari pola interaksi unggahan pengguna media sosial menggunakan pendekatan NLP dengan model linguistik BERT, dan implementasi sistem otomatis untuk deteksi depresi. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa model dapat mengklasifikasikan depresi secara efektif dan akurat, dengan mencapai akurasi tertinggi sebesar 81,82% dan F1-score sebesar 81,82%.