PENGUMPULAN DATA TWEET BERDASARKAN KATA KUNCI DEPRESI DAN KISAH HIDUP DI KALANGAN MAHASISWA BERBASIS PHQ-9 - I Gusti Agung Putu Bagus Satria Wicaksana; Agus Aan Jiwa Permana; Ni Putu Novita Puspa Dewi (Jurnal Pendidikan Teknologi dan Kejuruan, 2024)
Dalam konteks pandemi COVID-19 yang telah berlalu, mahasiswa menghadapi tantangan baru dalam pembelajaran dan kesejahteraan mental mereka. Dampak pandemi dapat menyebabkan peningkatan stres dan tekanan, yang berkontribusi pada gejala depresi. Oleh karena itu, penting untuk memahami bagaimana mahasiswa mengungkapkan emosi terkait depresi dalam lingkungan media sosial. Penelitian ini menggunakan metode data mining dengan menggunakan Snscrape sebagai alat untuk mengambil data dari platform media sosial, khususnya Twitter. Data yang diambil mencakup periode dari tahun 2019 hingga 2023, memungkinkan identifikasi perubahan tren dan pola ungkapan emosi terkait depresi pada mahasiswa dari waktu ke waktu. Proses pemilihan data melibatkan penentuan kriteria pencarian berdasarkan kata kunci dari kuisioner PHQ-9 dan batas waktu periode yang relevan. Data yang diungkapkan oleh mahasiswa yang mencerminkan pengalaman pribadi dan kisah mereka dalam menghadapi depresi menjadi fokus dalam proses pengambilan data. Selanjutnya, data yang telah berhasil diambil disimpan dalam format file CSV, yang memungkinkan pengolahan data yang mudah dan kompatibilitas yang luas dengan perangkat lunak analisis data. Dalam penelitian ini, didapatkan data sebanyak 2581 data dimana 924 dikategorikan sebagai depresi ringan, 397 depresi sedang, dan 1260 depresi berat yang merupakan hasil scraping menggunakan tools Snscrape. Hasil penelitian ini diharapkan dapat menjadi landasan bagi upaya untuk meningkatkan kesejahteraan dan dukungan bagi mahasiswa yang mengalami depresi.