eProceedings of Engineering
Vol. 10 No. 2 (2023): April 2023

Analisis Berbasis Emosional pada Depresi di Media Sosial Menggunakan Pendekatan Convolutional Neural Network

Aisyiyah, Syarifatul (Unknown)
Maharani, Warih (Unknown)



Article Info

Publish Date
08 May 2023

Abstract

Abstrak-Depresi merupakan gangguan jiwa pada seseorang. Diperkirakan sekitar 300 juta orang menderita depresi di seluruh dunia. Dikarenakan tidak adanya penanganan medis pada tahap awal. Dengan menggunakan media sosial seperti twitter menjadi tempat untuk mengemukakan perasaan atau kondisi emosional yang dialami melalui postingan. Dari postingan atau data tweet tersebut maka dapat ditemukan petunjuk bahwa pengguna mengalami depresi atau tidak. Pada penelitian ini digunakan algoritma Convolutional Neural Network (CNN) untuk membuat suatu model untuk mengklasifikasi teks yang mampu melakukan prediksi untuk mendeteksi suatu postingan pada twitter memiliki bentuk emosional yang dapat diprediksi apakah seseorang tersebut menandakan terjadinya depresi atau tidak. Data yang dikumpulkan bersumber dari hasil pengisian kuesioener oleh responden, dan data tweet didapatkan dari akun pengguna twitter yang sudah disetujui. Pengembangan sistem ini sudah dilakukan hingga tahap pengujian, model yang dihasilkan untuk memprediksi emosional mendapatkan akurasi sebesar 82% dan untuk memprediksi depresi mendapatkan akurasi 91% yang diuji dengan 4892 tweet dari 161 user dan digambarkan dengan confusion matrix sebagai alat ukur performansi.Kata kunci-depresi, emosional, postingan, Convolutional Neural Network (CNN)

Copyrights © 2023






Journal Info

Abbrev

engineering

Publisher

Subject

Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering

Description

Merupakan media publikasi karya ilmiah lulusan Universitas Telkom yang berisi tentang kajian teknik. Karya Tulis ilmiah yang diunggah akan melalui prosedur pemeriksaan (reviewer) dan approval pembimbing ...