Perbandingan SVM dan LSTM Untuk Memprediksi Gangguan Kecemasan (Anxiety Disorder) Berdasarkan Cuitan di Platform Aplikasi X (Twitter) - Nurochman Nurochman; Luthfia Ashiilah (JURNAL TEKNIK KOMPUTER AMIK BSI, 2024)
Anxiety disorder adalah gangguan kecemasan yang menyerang kesehatan mental seseorang sehingga bisa mengganggu aktivitas. Pengaruh media sosial menjadi salah satu adanya pemicu gangguan kecemasan, dimana media sosial dijadikan objek untuk meluapkan perasaan yang dialami pengguna, contohnya Twitter atau aplikasi X. Penelitian ini dilakukan untuk memprediksi adanya anxiety disorder pada pengguna Twitter dilihat berdasarkan cuitan yang ada dengan menggunakan dua model, yaitu Support Vector Machine (SVM) dan Long Short-Term Memory (LSTM) sehingga bisa dibandingkan mana yang lebih baik diantara dua metode tersebut. Data yang digunakan merupakan data hasil dari crawling yang kemudian dilakukan beberapa pemrosesan sehingga bisa diolah sesuai dengan medel yang ada. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa untuk memprediksi anxiety disorder menggunakan Long Short-Term Memory (LSTM) lebih unggul daripada Support Vector Machine (SVM) dari 3 matriks perhitungan yang ada, yaitu precision, recall, dan f1-score dengan nilai 75%. Sedangkan, untuk metode Support Vector Machine (SVM) hanya unggul dalam perhitungan nilai akurasi, yaitu 81%.