Deteksi Indikasi Depresi pada Tweet Berbahasa Indonesia Menggunakan Lexicon 
Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Deteksi Indikasi Depresi pada Tweet Berbahasa Indonesia Menggunakan Lexicon Ganif Susilo Aji ( 221709711 , 4SD2 ) Dosen Pembimbing : Nori Wilantika S.ST , M.T.I. Ringkasan— Semakin berkembangnya zaman , kesehatan mental mulai diperhatikan terutama di kalangan anak muda. Hal tersebut juga diikuti oleh semakin meningkatnya gangguan kesehatan mental terutama depresi. Untuk menanggulangi masalah tersebut perlu dilakukan upaya dalam mencegah dan mengatasinya. Langkah awal yang diperlukan yaitu dengan cara mengindentifikasi masyarakat yang sedang mengalami gejala depresi tersebut. Berkembangnya penggunaan media sosial , salah satunya Twitter , memiliki potensi untuk membantu mengatasi masalah meningkatnya kasus depresi di Indonesia. Penelitian ini mencoba mendeteksi indikasi depresi pada tweet berbahasa Indonesia. Lexicon LabMT dan Sentitsrength digunakan untuk mengklasifikasikan tweet terindikasi depresi dan tweet tidak terindikasi depresi. Hasil dari penelitian ini yaitu proporsi pengguna yang terindikasi depresi berdasarkan lexicon LabMT sebesar 7,04 % lebih mendekati prevalensi depresi penduduk usia 15 keatas sebesar 5,9 % dibanding dengan lexicon Sentistrength sebesar 48,4 % . Jika dilihat dari kata-kata yang sering muncul pada tweet yang terindikasi depresi berdasarkan LabMT lebih menggambarkan indikasi depresi dibanding yang dihasilkan oleh tersebut , dapat lexicon Sentistrength. Berdasarkan hasil disimpulkan bahwa lexicon LabMT lebih baik dalam mendeteksi indikasi depresi pada tweet berbahasa Indonesia. Kata Kunci— Depresi , Twitter , Kesehatan Mental , Deteksi , Lexicon. I. LATAR BELAKANG Berdasarkan data Hasil Riskesdas 2018 , terdapat 7,1 per mil rumah tangga yang memiliki anggota rumah tangga dengan gangguan jiwa. Artinya dari 1000 rumah tangga terdapat 7 diantaranya yang memiliki penderita gangguan jiwa. Dari rumah tangga yang memiliki penderita gangguan jiwa , terdapat 14,05 % yang pernah melakukan pasung dan 31,5 % diantaranya melakukan pasung pada 3 bulan terakhir. Pada 2018 , penduduk Indonesia umur 15 tahun keatas memiliki prevalensi depresi sebesar 6 % . Dari seluruh penderita depresi , hanya 9 % yang menjalani pengobatan medis [ 1 ] . Pada publikasi Profil Kesehatan Indonesia 2019 menyebutkan berdasarkan aplikasi keluarga sehat per Februari 2020 , persentase keluarga yang memiliki penderita gangguan jiwa berat diobati dan tidak ditelantarkan sebesar 36,75 % . Artinya masih terdapat lebih dari 60 % yang masih belum diobati atau terurus [ 2 ] . Salah satu gangguan kesehatan mental yaitu depresi. Menurut Sulistyorini dan Sabarisman , depresi merupakan gangguan emosional yang ditandai dengan perasaan tertekan , perasaan bersalah , kesedihan , kehilangan minat , dan menarik diri dari hubungan dengan orang lain. Depresi merupakan reaksi yang normal dan wajar jika dalam waktu yang singkat. Namun jika tidak segera mendapatkan pertolongan secara psikologis dan medis , depresi bisa menjadi gangguan mental parah dan bisa berujung bunuh diri [ 3 ] . Maka dari itu penanganan terhadap masalah kesehatan mental menjadi hal yang penting. Hal tersebut dikarenakan masalah kesehatan mental sangat mempengaruhi produktivitas dari penderitanya [ 4 ] . Mengenali lebih awal tanda-tanda depresi dapat membantu dalam pencegahan dan penanggulangan kasus depresi. Adapun tanda-tanda depresi yang bisa dilihat yaitu merasa sedih atau sedang depresi , kehilangan kesenangan , kesulitan atau terlalu banyak tidur , kehilangan energi , merasa tidak berharga atau bersalah , dan berpikir tentang kematian atau bunuh diri [ 5 ] . teknologi Berkembangnya informasi meningkatkan pertukaran informasi menjadi sangat cepat. Terutama pada penggunaan teknologi media sosial yang sekarang masif penggunaannya. Banyak berbagai media sosial yang digunakan seperti Instagram , Twitter , Facebook , Youtube , dan masih banyak media sosial yang lainnya. Menurut hasil laporan survei dari We Are Social pada awal tahun 2020 , pengguna media sosial di Indonesia mencapai 160 juta yang mana itu mencapai 59 % dari populasi penduduk Indonesia. Twitter menjadi salah satu media sosial yang paling sering digunakan oleh masyaraat Indonesia. Twitter berada di urutan kelima dari sepuluh besar media sosial yang sering digunakan di Indonesia dengan persentase pengguna yang mengakses yaitu sebesar 56 % dari seluruh pengguna internet dari Indonesia [ 6 ] . Terdapat beberapa tujuan penggunaan media sosial yaitu untuk mendapatkan informasi dan hiburan , mengekspresikan diri , berkomunikasi dengan teman dan keluarga , dan yang terakhir yaitu untuk kepentingan profesional dan mengisi waktu luang [ 7 ] . Mengekspresikan diri dan mengungkapkan perasaan di media sosial menjadi salah satu yang dilakukan. Dari fakta tersebut , terdapat peluang untuk dilakukan deteksi depresi dari media sosial. Sudah terdapat banyak penelitian terdahulu yang dilakukan untuk mendeteksi emosi dari data media sosial. Seperti penelitian tentang mendeteksi stress dan relaksasi dari tweet [ 8 ] , memprediksi mental illness khususnya depresi dan Post Trauma Stress Disorder ( PTSD ) dari data Twitter [ 9 ] , dan membuat korpus Bahasa Indonesia untuk mendeteksi emosi dari teks [ 10 ] . Dari fakta mengenai banyaknya pengguna media sosial khususnya Twitter di Indonesia , terdapat potensi untuk melakukan pendekatan media sosial Twitter dalam mengidentifikasi depresi pada masyarakat Indonesia. Hal tersebut didukung oleh penelitian tentang mendeteksi depresi dan gangguan kesehatan mental lain di media sosial [ 11 ] yang menyatakan bahwa depresi dan gangguan kesehatan mental lain bisa dideteksi melalui media online. 1 / 9 Pada penelitian terdahulu terdapat beberapa metode untuk mendeteksi depresi dari tweet , yaitu menggunakan lexicon- based dan machine learning-based. Pada metode machine learning-based terdapat kendala yaitu pada saat memberi label pada data training yang dilakukan oleh bukan orang yang profesional dalam bidangnya , maka hasilnya akan kurang akurat. Seperti pada penelitian De Choudhury et al [ 12 ] yang memberikan label terhadap pengguna depresi yang telah didiagnosa secara klinis. Penelitian lainnya yaitu dari [ 9 ] yang menggunakan kuesioner CES-D dan PHQ-9 untuk memberikan label depresi pada pengguna yang sebelumnya dikumpulkan dan diidentifikasi menjadi depresi dan bukan depresi berdasarkan self-declared. Metode yang kedua yaitu dengan menggunakan lexicon yang sudah dibuat oleh para peneliti terdahulu. Namun jumlah lexicon yang mendukung untuk diterapkan pada teks berbahasa Indonesia masih terbatas. II. TUJUAN PENELITIAN Berdasarkan latar belakang di atas , pada penelitian ada beberapa tujuan yang ingin dicapai. Penelitian ini bertujuan untuk mendeteksi indikasi depresi pada tweet berbahasa itu Indonesia menggunakan juga untuk lexicon. Selain mengetahui perbandingan hasil deteksi indikasi depresi menggunakan beberapa lexicon. III. PENELITIAN TERKAIT Pada penelitian ini terdapat penelitian yang terkait , yaitu penelitian dari Asita Sekar dan Siti Mariyah [ 13 ] . Penelitian tersebut bukan mengenai depresi , namun penelitian tersebut berisi pembuatan Indeks Kebahagiaan Subjektif ( IKS ) yang menggunakan data tweet untuk menghasilkan nilai indeksnya. Data yang dikumpulkan dengan cara streaming ini dilakukan pada bulan April hingga Juli 2018. Terdapat 2,4 juta tweet yang dianalisis dan 100 ribu tweet untuk evaluasi. Penelitian tersebut menggunakan lexicon Language Assessment by Mechanical Turk ( LabMT ) untuk memberikan nilai dari setiap kata pada tweet. Kemudian nilai dari setiap kata diolah untuk menghasilkan indeks kebahagiaan subjektif dari setiap tweet. Selanjutnya , indeks kebahagiaan subjektif tersebut dievaluasi dengan cara dibandingkan dengan nilai hasil dari manual labeling. Manual labeling dilakukan dengan cara membagikan web link ke Twitter sehingga setiap orang bisa mengakses kemudian memberikan nilai dari suatu tweet dengan rang 1 – 9 dengan keterangan semakin besar nilainya semakin bahagia dan 0 untuk tweet yang tidak diketahui. Hasil dari perbandingan kedua metode LabMT dan manual labeling tidak menunjukkan perbedaan yang signifikan yang diukur menggunakan MAPE , MSE , RMSE , dan MAD. Sehingga disimpulkan bahwa penggunaan LabMT relevan untuk menghasilkan IKS. Sama seperti depresi , kebahagiaan juga merupakan kondisi mental. Oleh karena itu , berdasarkan penelitian ini , penulis mencoba menggunakan LabMT untuk mendeteksi depresi. Penelitian lain dari [ 14 ] , penelitian ini tentang memprediksi kemunculan depresi dan Pasca Trauma Stress Disorder ( PTSD ) pada pengguna Twitter. Data depresi yang dikumpulkan yaitu 279.951 tweet dari 204 individu dengan rincian 105 depresi dan 99 sehat. Sedangkan untuk data PTSD yaitu 243.775 dari 174 pengguna dengan rincian 63 memiliki PTSD dan sisanya sehat. Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Pengumpulan data tweet tersebut dilakukan menggunakan akses dari API Twitter dengan batasan 3200 tweet per pengguna dan dilakukan antara 1 Februari 2016 dan 10 Juni 2016. Pada penelitian tersebut menggunakan 3 metode untuk memprediksi kemunculan depresi. Metode yang digunakan yaitu LabMT , LIWC 2007 , dan ANEW. Dari ketiga metode tersebut , skor kebahagiaan LabMT menjadi prediktor terkuat baik untuk depresi maupun Pasca Trauma Stress Disorder ( PTSD ) . Penelitian dari [ 15 ] juga mendeteksi bahasa yang menunjukkan depresi penelitiannya mencoba menggunakan beberapa lexicon seperti LabMT , Emolex , AFINN , LIWC , VADER , HSL , dan CBET. Dari beberapa lexicon tersebut didapat dua lexicon yang menghasilkan performa yang terbaik yaitu LIWC dan HSL. Namun , kedua tersedia secara publik. Sehingga lexicon dalam biaya diperlukan menggunakan lexicon tersebut. dari Twitter. Pada untuk mendapatkan tersebut akses tidak Selain beberapa lexicon pada penelitian diatas , terdapat lexicon lain yang dapat digunakan yaitu TensiStrength dan Sentistrength. Seperti pada penelitian [ 16 ] yang menggunakan TensiStrength untuk mendeteksi tingkat stress dan relaksasi pada media sosial teks. Pada penelitian tersebut juga dijelaskan bahwa lexicon yang digunakan untuk mendeteksi emosi yaitu TensiStrength diadaptasi dari lexicon Sentistrength yang dibuat untuk mendeteksi sentimen. Sedangkan Sentistrength sendiri dibuat dengan kata-kata yang berasal dari program LIWC. Dengan demikian , Sentistrength selanjutnya dapat digunakan untuk mendeteksi emosi , tingkat stress , dan relaksasi. Penelitian yang menggunakan lexicon Sentistrength yaitu pada penelitian [ 17 ] . Pada penelitian tersebut menggunakan NRC Affect Intensity Lexicon dan Sentistrength untuk membantu mendeteksi emosi pada tweet yang memiliki pesan bunuh diri. Hasil dari penelitian tersebut menunjukkan bahwa tweet yang berisi konten bunuh diri memiliki hubungan kuat dengan ketakutan , kesedihan dan sentimen negatif. Dari penelitian-penelitian terdahulu yang telah dijabarkan , peneliti memutuskan menggunakan LabMT dan Sentistrength sebagai metode untuk mendeteksi indikasi depresi dari tweet pada penelitian ini. Terbatasnya lexicon yang tersedia secara publik menjadi salah satu keterbatasan pada penelitian ini. Mudahnya mengakses lexicon LabMT dan Sentistrength dibanding beberapa lexicon lainnya menjadi alasan dipilihnya lexicon tersebut. Untuk objek yang dilakukan identifikasi indikasi depresi yaitu tweet , bukan pengguna. Hal tersebut karena keterbatasan untuk mendapatkan data pengguna yang depresi yang teruji secara klinis. IV. METODE PENELITIAN penelitian-penelitian Berdasarkan yang mendeteksi depresi dan sejenisnya , didapatkan metode penelitian seperti yang ditunjukkan pada Gambar 1. sebelumnya 2 / 9 Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik 3. Pengubahan huruf besar pada teks menjadi huruf kecil ( case folding ) . 4. Pemisahan kalimat pada teks menjadi kata-kata ( tokenization ) . 5. Penghapusan stopword ( stopword removal ) , menghapus kata-kata yang tidak digunakan seperti kata : yang , ke , tetapi , atau , di , dengan , dan sebagainya. 6. Pengubahan kata pada teks menjadi kata dasar ( stemming ) . Setelah dilakukan proses preprocessing , selanjutnya dilakukan data cleaning untuk membersihkan data dari tweet yang kosong ( akibat setelah dilakukan preprocessing ) , duplikasi pada tweet , tweet yang bukan berbahasa Indonesia , serta tweet yang bukan berasal dari akun personal. tweet Deteksi Indikasi Depresi Setelah data selesai dari preprocessing , selanjutnya dilakukan klasifikasi data secara keseluruhan menggunakan lexicon LabMT dan Sentistrength. LabMT dan Senstistrength yang digunakan pada penelitian ini yaitu lexicon yang sudah dalam bentuk Bahasa Indonesia. Lexicon LabMT dalam Bahasa Indonesia yang digunakan pada penelitian ini didapat dari library python LabMT-simple yang dikembangkan oleh Andy Reagan [ 19 ] . Sedangkan untuk lexicon Sentistrength didapat dari program python Sentistrength dalam Bahasa Indonesia yang mana merupakan pengembangan pada penelitian mengenai pendeteksian sentimen menggunakan Sentistrength [ 20 ] . Pemberian skor masing-masing kata dengan menggunakan lexicon LabMT dan Sentistrength dan dilakukan penghitungan skor akhir pada tweet. Berikutnya dilakukan klasifikasi berdasarkan nilai skor akhir tweet menjadi “1” untuk tweet yang terindikasi depresi dan “0” untuk tweet yang tidak terindikasi depresi dengan penentuan cut-off masing-masing lexicon. Pada LabMT , tweet mendapatkan label “1” jika skor kurang dari 4 dan mendapat label “0” jika skor ≥ 4. Nilai cut- off tersebut didasarkan pada lexicon LabMT , kata yang netral yaitu kata dengan skor diantara 4 dan 6 dalam skala 1 hingga 9 [ 14 ] . Sedangkan untuk skor < 4 menunjukkan kesedihan dan skor > 6 menunjukkan kebahagiaan. Sedangkan untuk Sentistrength , tweet mendapatkan label “1” jika nilai skor kurang dari ( -1 ) dan mendapat label “0” jika skor ≥ ( -1 ) . Nilai cut-off tersebut didasarkan pada nilai skor pada lexicon Sentistrength diantara ‘+1’ ( not positive ) hingga ‘+5’ ( extremely positive ) dan ‘-1’ ( not negative ) hingga ‘-5’ ( extremely negative ) [ 17 ] . Rumus menghitung skor akhir dari tweet didapat dari penelitian [ 13 ] : ℎ𝑎𝑣𝑔 ( 𝑇 ) = ∑ ℎ𝑎𝑣𝑔 ( 𝑤𝑖 ) 𝑓𝑖 𝑁 ∑ 𝑓𝑖 𝑖−1 𝑁 𝑖−1 ( 1 ) Dimana 𝑓𝑖 adalah frekuensi kata unik ke-i dalam sebuah T ( tweet ) dan ℎ𝑎𝑣𝑔 ( 𝑤𝑖 ) adalah data nilai dari kata-kata yang tersedia di LabMT dan Sentistrength. 3 / 9 Gambar 1. Tahapan Penelitian Pengumpulan Data dari Twitter Pengumpulan data penelitian ini menggunakan package twint untuk melakukan scraping data Twitter pada situsnya www.twitter.com [ 18 ] . Twint tidak menggunakan API untuk melakukan scraping. Twint hampir dapat mengambil semua tweet yang ada dan tanpa memiliki batasan jumlah. Hal tersebut menjadi keunggulan bagi Twint dibanding dengan tools lain. Scraping dilakukan dengan menggunakan batasan wilayah dengan titik pusat Jakarta dalam radius 80 Kilometer untuk mendapatkan data tweet. Data yang diambil yaitu data tweet pada rentang waktu selama 1 November 2020 hingga 31 Desember 2020. Data hasil scraping kemudian disimpan pada file dengan format .csv. Pre-Processing Data Sebelum data tweet dianalisis , dilakukan terlebih dahulu proses preprocessing untuk mendapatkan data tweet yang bebas dari noise agar mendapat kualitas hasil yang baik. Data hasil dari preprocessing diharapkan dapat digunakan untuk mendapatkan hasil yang baik saat digunakan pada tahap deteksi indikasi depresi. Peneliti membandingkan beberapa preprocessing yang sebelumnya dan tahapan preprocessing dilakukan pada penelitian-penelitian memutuskan untuk menggunakan sebagai berikut : 1. Penghapusan bagian pada dokumen tweet yang tidak digunakan seperti emoji , url , username , symbol , dan hashtags. 2. Penyeragaman bentuk huruf serta penghapusan tanda baca dan angka ( remove punctuation ) . Metode Analisis Analisis yang sudah dilakukan pada penelitian ini yaitu analisis deskriptif dengan membandingkan hasil klasifikasi tweet yang terindikasi depresi dari kedua lexicon LabMT dan Sentistrength. Perbandingan dilakukan untuk melihat karakteristik dari kedua lexicon dalam melakukan klasifikasi terindikasi depresi. Perbandingan dilakukan tweet yang berdasarkan kata-kata yang sering muncul dari tweet yang terindikasi depresi , jumlah proporsi tweet yang terindikasi depresi berdasarkan waktu , dan membandingkan jumlah proporsi pengguna yang memposting tweet yang terindikasi depresi. V. KERANGKA PIKIR Gambar 2. Kerangka Pikir Pada Gambar 2 terlihat bahwa data yang digunakan pada penelitian yaitu teks pada tweet yang mana merupakan data yang diambil dari media sosial Twitter. Pengumpulan data dilakukan dengan scraping memanfaatkan package twint yang dibuat dengan bahasa pemograman python. Data preprocessing dilakukan untuk membersihkan dan merapikan data sebelum dilakukan deteksi indikasi depresi. Deteksi indikasi depresi dilakukan menggunakan dan Sentistrength. Dilakukan juga metode analisis secara deskriptif untuk melihat performa dari hasil deteksi indikasi depresi menggunakan kedua lexicon. yaitu LabMT lexicon VI. HASIL DAN PEMBAHASAN Pengumpulan Data Pengumpulan data dilakukan menggunakan package Twint. Data hasil scraping disimpan pada file csv. Gambar 3 merupakan fungsi yang dibuat untuk mendapatkan tweet berdasarkan batasan-batasan yang ditentukan. Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Gambar 3. Fungsi scraping Pada Gambar 3 “c.Geo” menunjukkan wilayah mana yang sudah dilakukan pengambilan data dengan memasukkan titik geocode dan radiusnya. Pada penelitian ini berisi ( - 6.20906,106.83539 , 80km ) yang artinya scraping data Twitter dilakukan pada titik pusat di Jakarta dengan radius 80 Kilometer. Untuk “c.Since” menunjukkan mulai kapan data yang akan diambil. Pada penelitian ini diisi “2020-11-01” yang artinya data dikumpulkan mulai tanggal 1 November 2020. Sedangkan “c.Until” menunjukkan sampai kapan data yang akan diambil. Pada penelitian ini diisi “2020-12-31” yang artinya data yang dikumpulkan hingga 31 Desember 2020. Berikutnya yaitu untuk mengatur format data yang akan disimpan , “c.Store_csv” menunjukkan untuk penyimpanan data dalam bentuk csv. Untuk “c.Custom” menunjukkan pengorganisasian format data pada file csv saat disimpan. Pada penelitian ini data disimpan berdasarkan format kolom “id” , ”date” , ”time” , “username” , dan “tweet”. Sedangkan “c.Lang” menunjukkan batasan bahasa apa yang akan disimpan yang mana pada penelitian ini menggunakan bahasa Indonesia sehingga diisi kode “id”. Namun pada kenyataannya masih terdapat bahasa lain yang ikut dikumpulkan. Yang terakhir “c.Output” menunjukkan dalam menentukan nama file untuk data yang akan disimpan. Pada penelitian ini file disimpan denga nama “Jabodetabek.csv”. Adapun proses scraping ditunjukkan pada Gambar 4. Gambar 4. Contoh proses scraping Data tweet yang berhasil dikumpulkan yaitu sebanyak 1.449.256 tweet dengan rincian pada bulan November sebanyak 745.962 tweet dan bulan Desember sebanyak 703.294 tweet. Preprocessing Tahap selanjutnya setelah pengumpulan data yaitu preprocessing. Pada preperocessing dilakukan beberapa tahap yang alurnya ditunjukkan pada Gambar 5. 4 / 9 Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik TABEL I HASIL DARI TAHAPAN PREPROCESSING No tweet tweet_clean 1 2 3 4 @ seyiyiyi Udh biasa kan sel udh biasa kan sel aduh malu , udah ngotot eh tapi gw yg salah. Rasanya udh masukin alamat rmh yg bener , taunya alamat kantor. wtf ... sianying duhh ! Alhamdulillah ..fankit @ happybox__08 udah nyampek ðŸ˜Š , semoga nambah lagi koleksinya.Trimakasih sudah ikutan â˜ºï¸â˜ºï¸ðŸ’™ Surge Upon a Surge ' of Virus Cases Now Threatens to Decimate The US For One Reason AFP 29 NOVEMBER 2020 aduh malu udah ngotot eh gw yg salah rasa udh masukin alamat rmh yg bener tau alamat kantor wtf sianying duh alhamdulilah fankit udah nyampek moga nambah koleksinyatrimakasih ikut surge upon a surge of virus cases now threatens to decimate the us for one reason afp november Setelah dilakukan preprocessing , dilakukan data cleaning yang berupa penghapusan data kosong ( hasil dari preprocessing ) , duplikasi tweet , tweet yang bukan berbahasa Indonesia , dan pemilahan akun pengguna yang bersifat personal. Tahapan data cleaning yang pertama yaitu dilakukan penghapusan tweet yang kosong. Didapatkan data yang kosong sebanyak 86.414 tweet , sehingga masih tersisa 1.362.842 tweet atau 94 % dari jumlah tweet awal sebanyak 1.449.256 tweet. Contoh tweet yang dihapus bisa dilihat pada Tabel II. TABEL II TWEET KOSONG HASIL PREPROCESSING tweet tweet_clean â™¥â™¥â™¥ https : / / t.co / B52KjVGjVo Ø£ÙŽØ¹ÙÙˆØ°Ù Ø¨ÙØ§Ù„Ù„ÙŽÙ‘Ù‡Ù Ù…ÙÙ†ÙŽ Ø§Ù„Ø´ÙŽÙ‘ÙŠÙ’Ø·ÙŽØ§Ù†Ù ( cid:144 ) Ø§Ù„Ø±ÙŽÙ‘Ø¬ÙÙŠÙ…Ù https : / / t.co / p3MYsYmYdA Ø³ÙˆØ§Ù‚ Ø³ÙŠØ§ØÙ‡ Ø£Ù†Ø¯ÙˆÙ†ÙŠØ³ÙŠØ§ â˜Žï¸ ( cid:143 ) +6287733192079 # Ù…Ù…Ø´ÙŠ_Ø§Ù„Ù†ÙÙ„_Ø- ÙŠ_Ø§Ù„Ø¹Ø²ÙŠØ²ÙŠÙ‡ https : / / t.co / a5eEbcxeUF ðŸ¤£ðŸ¤£ðŸ¤£ðŸ¤£ A Tahapan data cleaning selanjutnya yaitu dilakukan penghapusan duplikasi pada tweet hasil preprocessing. Pada tahap penghapusan duplikasi ini didapatkan 241.920 tweet yang dihapus karena terdeteksi duplikasi tweet. Sehingga tweet yang tersisa setelah tahap ini yaitu sebanyak 1.120.489 tweet yang mana jumlah tersebut yaitu sebanyak 82,2 % dari tahapan sebelumnya yaitu 1.362.842 tweet atau sebanyak 77,3 % dari jumlah tweet awal yaitu 1.449.256 tweet. 5 / 9 Gambar 5. Tahapan Preprocessing yang pertama Tahapan preprocessing dilakukan penghapusan url dan username pada teks. Pada teks yang mengandung kata berawalan ‘ @ ’ dan “https” dihapus. Setelah itu , dilakukan penghapusan emoji pada teks. Penghapusan emoji meliputi emotikon , simbol , bendera dan lain-lain. Namun dikarenakan banyaknya emoji sehingga masih terdapat emoji yang tidak terhapus. Selanjutnya dilakukan penghapusan tanda baca seperti karakter yang berada dalam tanda kurung berikut ( ! " # $ % & ' ( ) *+ , -. / : ; < = > ? @ [ \\ ] ^_` { | } ~ ) , selain itu tahap ini juga menghapus angka 1- 9. Selain menghapus tanda baca dan angka , peneliti juga menambahkan penghapusan repetisi karakter dan spasi kosong pada fungsi diatas. tokenization. Setelah Tahapan berikutnya dilakukan pemotongan kalimat menjadi kata per kata dalam bentuk list ( tokenization ) . Namun sebelum dilakukan tokenization , dilakukan pengubahan huruf besar menjadi huruf kecil terlebih dahulu yang dilakukan saat tokenization , pemanggilan fungsi dilakukan penghapusan kata-kata stopword. Stopword merupakan kata-kata umum yang banyak ditemui hampir disetiap kalimat dan tidak memiliki makna berarti. Contoh kata stopword yaitu “dan” , “di” , “ke” , “dari” dan sebagainya. Pada penelitian sastrawi untuk menyiapkan daftar kata-kata stopword untuk Bahasa Indonesia. Terakhir , dilakukan pengubahan kata-kata pada teks menjadi kata dasar seperti “semoga” menjadi “moga” atau dengan kata lain dilakukan penghapusan imbuhan pada kata yang ada pada teks. Pada tahap ini juga menggunakan package sastrawi untuk mendapatkan list kata-kata dalam Bahasa Indonesia yang akan diubah menjadi kata dasarnya. ini menggunakan package Tabel 1 menunjukkan contoh data sebelum dan setelah melewati setiap tahapan preprocessing. Tahapan data cleaning yang terakhir yaitu penghapusan tweet yang bukan berbahasa Indonesia. Pada tahap ini , dilakukan deteksi bahasa pada tweet menggunakan package langdetect. Hasil dari deteksi bahasa menggunakan langdetetct kepada tweet hasil tahapan sebelumnya yaitu terdapat 560.885 tweet yang tidak menggunakan Bahasa Indonesia dan sisanya yaitu 64,05 % dari tahapan sebelumnya atau sebanyak 780.604 tweet yang berbahasa Indonesia. Tabel III menunjukkan contoh tweet yang tidak terdeteksi berbahasa Indonesia. TABEL III TWEET YANG TERDETEKSI BUKAN BERBAHASA INDONESIA Tweet bahasa ayo sini odey Tagalog ngakak bgt mas mas jawa Tagalog Tagalog Somalia English Pagi wadon ora kaya ramane lah hahaha that was year ago in finland i try to fel how you fel right now in blody cold winter hapy Christmas Dari hasil deteksi bahasa masih terdapat tweet berbahasa Indonesia namun tidak terdeteksi sebagai bahasa Indonesia. Hal ini dikarenakan penggunaan kata yang tidak baku pada tweet sehingga tidak terdeteksi sebagai bahasa Indonesia. Meskipun begitu , peneliti tweet berbahasa Indonesia berdasarkan package langdetect. tetap menggunakan hasil deteksi Selanjutnya dilakukan pemilahan akun Twitter yang bersifat personal dan non-personal. Pemilahan dilakukan dengan cara membuat kamus dengan mendaftar akun non- personal yang diberi label secara manual dari 10.000 sampel tweet. Pemberian label akun non-personal dilakukan dengan dasar melihat konten akun Twitter secara manual apakah merupakan akun untuk bisinis , pemerintah , organisasi non pemerintah atau media massa. Kamus yang berisi 136 daftar akun untuk kemudian mengkategorikan seluruh tweet dari hasil tahapan sebelumnya yaitu filter bahasa. Hasilnya didapatkan sebanyak 712.894 tweet yang berasal dari akun personal dan sisanya 5.023 tweet yang berasal dari akun non-personal. Tweet yang sudah dilakukan deteksi indikasi depresi yaitu tweet yang berasal dari akun personal. Contoh akun non personal antara lain “husada_menik” , “polsektirtajaya” , “cilegonpolsek” , “dpmptspbogorkab” , dll. “salestokoislam” , non-personal digunakan Deteksi Indikasi Depresi Tweet yang sudah dilakukan deteksi indikasi depresi yaitu tweet dari hasil tahapan preprocessing hingga filter akun. Jumlah tweet yang tersisa dan sudah dilakukan deteksi indikasi depresi yaitu sebanyak 712.894 tweet atau sebanyak 49.2 % dari jumlah tweet awal hasil scraping yang sebanyak 1.449.256 tweet. Jumlah tweet dari setiap tahapan preprocessing dan data cleaning dapat dilihat pada Tabel IV. Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik TABEL IV JUMLAH TWEET DARI TAHAPAN PREPROCESSING DAN DATA CLEANING Tahapan Dihapus Tersisa Jumlah Preprocessing Hapus duplikasi Filter Bahasa Filter akun 86.414 1.362.842 1.449.256 241.920 1.120.922 1.362.842 403.005 717.917 1.120.922 5.023 712.894 717.917 Hasil tweet dari tahapan preprocessing selanjutnya diklasifikasikan menjadi “1” untuk tweet yang terindikasi depresi dan “0” untuk tweet yang tidak terindikasi depresi. Langkah pertama dalam tahapan ini yaitu memberikan skor tweet berdasarkan lexicon yang pada setiap kata pada digunakan yaitu LabMT dan Sentistrength. Contoh dari hasil skoring terlihat dari Tabel V dimana skor Sentistrength merupakan hasil skoring menggunakan lexicon Sentistrength dan skor LabMT merupakan hasil skoring menggunakan lexicon LabMT. TABEL V SKORING MENGGUNAKAN LEXICON No tweet 1 2 3 4 5 bulan akhir masyaalah lihat kota jakarta banyak orang juang khilafah kamu gimana demokrasimatikhilafahdinanti mtdi gak bangun mimpi hamlud dakwah kota buru selatan jangan neng thok ae ayo naikin tagar hashtag gtgt demokrasimatikhilafahdinanti demokrasisengsarakanperempuan demokrasisengsarakanperempuan bek hore nama sebut terima kasih kak kak pak Skor Sentistrength [ ] [ 3 ] [ ] [ 4 ] juang khilafah kota padang panjang mana suara salam juang khilafah jakarta jangan lupa suport demokrasimatikhilafahdinanti demokrasisengsarakanperempuan [ 1 , -4 ] Skor LabMT [ 6.06 , 4.56 , 5.72 , 5.76 , 6.04 , 6.42 , 5.58 , 5.72 , 5.22 ] [ 4.2 , 5.8 , 6.34 ] [ 5.76 , 4.58 , 5.22 , 4.04 , 5.76 , 4.84 , 6.4 , 4.92 ] [ 7.4 , 5.58 , 5.3 , 6.14 , 7 , 5.82 , 5.82 , 5.6 ] [ 5.76 , 5.9 , 5.5 , 4.9 , 5.72 , 6.38 , 6.04 , 4.04 , 3.88 ] Selanjutnya dilakukan rerata skor pada setiap tweet untuk mendapatkan skor akhir dari suatu tweet. Berdasarkan skor akhir tersebut , masing-masing tweet diberikan label “1” jika terindikasi depresi , dan label “0” jika tidak terindikasi depresi. Pemberian label mengacu kepada nilai cut-off masing-masing lexicon seperti yang telah dijelaskan pada bagian metodologi. Berikut contoh dari hasil skor akhir dan hasil labeling masing- masing tweet yang terdapat pada Tabel VI. 6 / 9 TABEL VI SKOR AKHIR DAN HASIL KLASIFIKASI INDIKASI DEPRESI PADA TWEET No Skor Akhir Sentistrength 1 2 3 4 5 3 4 Skor Akhir LabMT 5.675556 5.446667 5.19 6.0825 Indikasi Depresi Sentistrength 0 Indikasi Depresi LabMT 0 0 0 0 1 0 0 0 0 -1.5 5.346667 total tweet secara keeluruhan. Tabel VII menunjukkan jumlah tweet hasil klasifikasi menggunakan lexicon LabMT dan Sentistrength. LabMT mengklasifikasikan tweet yang terindikasi depresi sebanyak 5.898 tweet atau sebanyak 0,83 % dari total tweet keseluruhan. Sedangkan untuk Sentistrength , mengklasifikasikan tweet terindikasi depresi sebanyak 147.336 atau sebanyak 20,67 % Sentistrength dari mengklasifikasikan tweet yang terindikasi depresi jauh lebih banyak dibanding tweet yang diklasifikasikan terindikasi depresi menurut LabMT. Keduanya mengklasifikasikan tweet yang sama sebanyak 563.443 untuk tweet yang tidak terindikasi depresi dan 3.783 untuk tweet yang terindikasi depresi. Jadi kedua lexicon menghasilkan klasifikasi tweet yang sama sebanyak 567.226 tweet atau sebanyak 79,57 % dari total tweet keseluruhan dan menghasilkan klasifikasi tweet yang berbeda sebanyak 145.668 tweet keseluruhan. Jumlah terindikasi depresi berdasarkan Sentistrength dan LabMT sangat jauh berbeda. Hal ini dapat dikarenakan oleh jumlah kata pada masing-masing lexicon. Pada Sentistrength yang dalam versi Bahasa Indonesia ini hanya memiliki jumlah kata sebanyak 1729 kata. Sedangkan pada LabMT versi Bahasa Indonesia yang digunakan pada penelitian ini memiliki jumlah kata sebanyak 9980 kata. Banyaknya jumlah kata pada lexicon mempengaruhi proses labeling. Banyaknya tweet yang diklasifikasikan ke dalam tweet yang terindikasi depresi merupakan salah satu akibat dari pengaruh banyaknya kata yang ada pada lexicon. Banyak yang dalam satu tweet hanya terdapat satu kata yang diberi skor oleh Lexicon Sentistrength. Artinya jika suatu tweet mendapat satu skor negatif kurang dari ( -1 ) , mengakibatkan tweet tersebut mendapat label “1” atau tweet terindikasi depresi. tweet atau 20,43 % dari tweet yang total TABEL VII SKOR AKHIR DAN HASIL KLASIFIKASI INDIKASI DEPRESI PADA TWEET LabMT h t g n e r t s i t n e S 0 1 Jumlah 0 1 563.443 2.115 565.558 143.553 3.783 147.336 Jumlah 706.996 5.898 712.894 Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Jumlah pengguna Twitter dari 712.894 tweet yang dianalisis berasal dari 53.853 pengguna. Dari sejumlah pengguna tersebut , yang memposting tweet terindikasi depresi menurut LabMT yaitu sebanyak 3795 pengguna. Sedangkan untuk jumlah pengguna yang memposting tweet terindikasi depresi menurut Sentistrength yaitu sebanyak 26.081 pengguna. Sehingga dari angka pengguna tersebut didapatkan persentase pengguna yang memposting tweet terindikasi depresi berdasarkan LabMT yaitu sebesar 7,04 % . Sedangkan persentase pengguna yang memposting berdasarkan terindikasi Sentistrength yaitu sebesar 48,4 % . Berdasarkan data yang terakhir dari Hasil Riset Kesehatan Dasar 2018 menyatakan bahwa tingkat prevalensi penduduk usia 15 tahun ke atas untuk DKI Jakarta yaitu sebesar 5,9 % [ 21 ] . Berdasarkan angka-angka tersebut , deteksi indikasi depresi berdasarkan lexicon LabMT jauh lebih mendekati. depresi tweet Contoh tweet yang terindikasi depresi menurtu LabMT dan Sentistrength dapat dilihat pada Tabel VIII dan Tabel IX. TABEL VIII TWEET YANG TERINDIKASI DEPRESI BERDASARKAN LABMT No tweet 1 bukan pusiing penyakit..tp pusing pikiran ðŸ˜”ðŸ˜” # pusing # gakkerja2 # garagaracorona # efeknyasampesekarang 2 Depresi terus bunuh dirinya kaga 3 Ancur di koyak koyak ekspetasi. 4 Tombol EXITnya dimana sih ini anjir ? ! ! ! CAPEK BANGSAT ! 5 @ Zoelvichar_ Masih ada pening pening dan susah tidur TABEL IX TWEET YANG TERINDIKASI DEPRESI BERDASARKAN SENTISTRENGTH No 1 2 3 tweet Aku smakin sadar kalo banyak waktuku yg terbuang sia sia krn hal yg ga seharusnya aku terlalu khawatirkan di hidupku gua ga bisa tidur grÂ² baca au anjr mana tadi minum kopi ðŸ’†ðŸ¿â€â™€ï¸ Pusing , trauma , depresi , capek . Udah semua . Tinggal apa ? ? ? 4 @ chocoocheese Disemangatin malah sedih gua : ( 5 @ teobokiboy Gatau nih Lg stress bgt akhir2 ini Lg banyak yg di pikirin 7 / 9 Berdasarkan wordcloud Gambar 6 dapat dilihat kata-kata yang sering muncul pada tweet yang terindikasi depresi berdasarkan LabMT yaitu kata yang memiliki makna negatif seperti “parah” , “takut” , “mati” , ”bangsat” dan “sedih”. Gambar 6. Wordcloud tweet terindikasi depresi menurut LabMT Berbeda dengan LabMT , kata-kata yang sering muncul pada tweet terindikasi depresi oleh Sentistrength banyak mengandung kata-kata yang memiliki makna netral seperti “aku” , “mau” , “orang” , dan kata-kata lainnya yang terlihat dari wordcloud pada Gambar 7. Kata-kata yang sering muncul tersebut masih banyak yang termasuk kata-kata yang tidak memiliki makna seperti atau stopwords “yg” , ”ga” , “aja” , “gak” dan lainnya. Hal tersebut dikarenakan pada penelitian ini tidak terdapat tahapan normalisasi pada preprocessing. Normalisasi pada penelitian ini tidak dilakukan karena pada penelitian ini ingin mempertahankan kata-kata asli yang ada tweet sehingga tidak menghilangkan sifat asli dari kata-kata pada tweet yang ada. Selain itu , Hal ini menunjukkan bahwa walaupun banyak tweet yang diklasifikasikan terindikasi depresi oleh lexicon Sentistrength , itu bukan berarti menunjukkan hasil yang lebih akurat. Gambar 7. Wordcloud tweet terindikasi depresi menurut Sentistrength Jika dilihat dari persentase jumlah tweet yang terindikasi depresi terhadap jumlah tweet secara keseluruhan per hari , kedua lexicon memiliki pola yang berbeda. Berdasarkan lexicon LabMT persentase jumlah tweet yang terindikasi depresi memiliki rata-rata sebesar 0,84 % , sedangkan untuk Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Sentistrength sebesar 20,66 % . Persentase jumlah tweet yang terindikasi depresi tertinggi berdasarkan LabMT berada pada awal bulan Desember yaitu tanggal 1 dan 3 sebesar 1,25 % . Sedangkan persentase jumlah tweet yang terindikasi depresi tertinggi berdasarkan Sentistrength berada pada awal bulan November sebesar 22,53 % . Namun jika dilihat secara lebih rinci , persentase jumlah tweet yang terindikasi depresi untuk awal bulan Desember berdasarkan Sentistrength juga tergolong diatas rata-rata yaitu sekitar 21 % . Untuk persentase jumlah tweet yang terindikasi depresi terendah berdasarkan LabMT yaitu pada 16 Desember sebesar 0,59 % . Sedangkan untuk persentase jumlah tweet yang terindikasi depresi berdasarkan Sentistrength berada pada akhir tahun yaitu 31 Desember sebesar 18,28 % . Lebih jelasnya mengenai perbandingan persentase jumlah tweet terindikasi depresi ( per hari ) oleh kedua lexicon dapat dilihat pada Gambar 8 dan Gambar 9. Gambar 8. Persentase jumlah tweet ( per hari ) yang terindikasi depresi menurut LabMT Gambar 9. Persentase jumlah tweet ( per hari ) yang terindikasi depresi menurut Sentistrength Jika dibandingkan dengan jumlah kasus baru positif covid- 19 ( per hari ) pada Gambar 10 yang diambil dari website Pemerintah Daerah DKI Jakarta [ 22 ] , terlihat persentase jumlah tweet yang terindikasi depresi berdasarkan lexicon LabMT lebih mendekati karena memiliki tren yang sama yaitu naik. Sedangkan untuk persentase jumlah tweet yang terindikasi depresi berdasarkan Sentistrength terlihat memiliki tren yang stabil atau datar. 8 / 9 Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Kesehatan Mental di Indonesia , ” Insa. J. Psikol. dan Kesehat. Ment. , vol. 5 , no. 2 , p. 162 , 2020 , doi : 10.20473 / jpkm.v5i22020.162-171. American Psychiatric Association , “What Is Depression ? , ” 2020. https : / / www.psychiatry.org / patients-families / depression / what-is- depression ( accessed Jan. 14 , 2021 ) . We Are Social & Hootsuite , “Indonesia Digital report 2020 , ” Glob. Digit. Insights , p. 247 , 2020 , [ Online ] . Available : https : / / datareportal.com / reports / digital-2020-global-digital- overview. ( accesed Dec. 19,2020 ) Z. Papacharissi , “The Self Online : The Utility of Personal Home Pages , ” J. Broadcast. Electron. Media , vol. 46 , no. 3 , pp. 346–368 , 2002 , doi : 10.1207 / s15506878jobem4603_3. R. Gopalakrishna Pillai , M. Thelwall , and C. Orasan , “Detection of Stress and Relaxation Magnitudes for Tweets , ” Web Conf. 2018 - Companion World Wide Web Conf. WWW 2018 , no. April , pp. 1677–1684 , 2018 , doi : 10.1145 / 3184558.3191627. S. Almouzini , M. Khemakhem , and A. Alageel , “Detecting Arabic Depressed Users from Twitter Data , ” in Procedia Computer Science , Jan. 2019 , vol. 163 , pp. 257–265 , doi : 10.1016 / j.procs.2019.12.107. J. Bata , “ # AkuGalau : Korpus Bahasa Indonesia untuk Deteksi Emosi dari Teks , ” vol. 12 , pp. 103–110 , 2019. S. C. Guntuku , D. B. Yaden , M. L. Kern , L. H. Ungar , and J. C. Eichstaedt , “Detecting depression and mental illness on social media : an integrative review , ” Curr. Opin. Behav. Sci. , vol. 18 , pp. 43–49 , 2017 , doi : 10.1016 / j.cobeha.2017.07.005. M. De Choudhury , M. Gamon , S. Counts , and E. Horvitz , “Predicting depression via social media , ” Proc. 7th Int. Conf. Weblogs Soc. Media , ICWSM 2013 , vol. 2 , pp. 128–137 , 2013. A. Sekar Asri and S. Mariyah , “Asia – Pacific Economic Statistics Week 2019 , ” in Asia – Pacific Economic Statistics Week 2019 , 2019 , no. June. A. G. Reece , A. J. Reagan , K. L. M. Lix , P. S. Dodds , C. M. Danforth , and E. J. Langer , “Forecasting the onset and course of mental illness with Twitter data , ” Sci. Rep. , vol. 7 , no. 1 , pp. 1–11 , 2017 , doi : 10.1038 / s41598-017-12961-9. N. Farruque , O. Zaiane , and R. Goebel , “Augmenting Semantic Representation of Depressive Language : From Forums to Microblogs , ” Lect. Notes Comput. Sci. ( including Subser. Lect. Notes Artif. Intell. Lect. Notes Bioinformatics ) , vol. 11908 LNAI , pp. 359–375 , 2020 , doi : 10.1007 / 978-3-030-46133-1_22. M. Thelwall , “The Heart and Soul of the Web ? Sentiment Strength Detection in the Social Web with SentiStrength , ” vol. 5 , pp. 119– 134 , 2017 , doi : 10.1007 / 978-3-319-43639-5_7. S. M. Sarsam , H. Al-Samarraie , A. I. Alzahrani , W. Alnumay , and A. P. Smith , “A lexicon-based approach to detecting suicide-related messages on Twitter , ” Biomed. Signal Process. Control , vol. 65 , no. November 2020 , p. 102355 , 2021 , doi : 10.1016 / j.bspc.2020.102355. “twint / README.md at master · twintproject / twint , ” 2021. https : / / github.com / twintproject / twint / blob / master / README.md ( accessed Jan. 14 , 2021 ) . “andyreagan / labMT-simple : a simple labMT usage script , ” 2020. https : / / github.com / andyreagan / labMT-simple ( accessed Jan. 14 , 2021 ) . R. Sianipar and E. B. Setiawan , “Pendeteksian Kekuatan Sentimen Pada Teks Tweet Berbahasa Indonesia Menggunakan Sentistrength , ” e-Proceeding Eng. Vol.2 , No.3 Desember 2015 , vol. 2 , no. 3 , pp. 7922–7928 , 2015 , [ Online ] . Available : https : / / openlibrary.telkomuniversity.ac.id / pustaka / files / 104179 / jurn al_eproc / jurnal_eproc.pdf. Pusat Data dan Informasi Kementrian Kesehatan RI , “Situasi Kesehatan Jiwa DI Indonesia , ” InfoDATIN. p. 12 , 2019. “Covid-19.” https : / / corona.jakarta.go.id / id / data-pemantauan ( accessed Jul. 01 , 2021 ) . [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ] [ 16 ] [ 17 ] [ 18 ] [ 19 ] [ 20 ] [ 21 ] [ 22 ] 9 / 9 Sumber : https : / / corona.jakarta.go.id / id / data-pemantauan Gambar 10. Jumlah kasus baru positif covid19 ( harian ) VII. PENUTUP jauh lebih sedikit dibanding Penelitian ini menunjukkan bahwa deteksi indikasi depresi pada tweet berbahasa Indonesia dapat dilakukan menggunakan lexicon LabMT dan Sentistrength. Lexicon LabMT mendeteksi indikasi depresi lexicon Sentistrength yaitu sebanyak 5.898 tweet untuk LabMT dan 147.336 untuk Sentistrength dari keseluruhan tweet sebanyak 712.894 tweet. Namun demikian , kata-kata yang sering muncul pada tweet yang terindikasi depresi berdasarkan LabMT memiliki makna yang negatif dan lebih mengindikasikan depresi dibanding dengan kata-kata pada tweet yang terindikasi depresi berdasarkan Sentistrength. Persentase jumlah tweet yang terindikasi depresi per hari memiliki pola yang berbeda dari kedua lexicon. LabMT lebih cenderung menghasilkan pola dengan tren naik. Sedangkan Sentistrength menghasilkan pola dengan tren yang stabil atau konsisten. Persentase pengguna Twitter yang memposting tweet yang terindikasi depresi berdasarkan LabMT yaitu 7,04 % . Angka tersebut lebih mendekati tingkat prevalensi depresi pada penduduk usia 15 tahun keatas di DKI Jakarta yaitu sebesar 5,9 % . Persentase pengguna yang memposting tweet terindikasi depresi berdasarkan Sentistrength jauh melampaui angka tersebut , yaitu sebesar 48,4 % . Dengan demikian , pada penelitian ini lebih merekomendsaikan lexicon LabMT untuk digunakan dalam mendeteksi indikasi depresi pada teks berbahasa Indonesia di media sosial. Pengembangan lebih lanjut dalam penggunaan LabMT dalam mendeteksi indikasi depresi pada tweet berbahasa Indonesia bisa menjadi alat untuk mendapatkan data pendukung mengenai tingkat depresi di Indonesia. Sehingga monitoring mengenai tingkat depresi di Indonesia bisa lebih kerap dilakukan. DAFTAR PUSTAKA [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] Kementerian Kesehatan RI Badan Penelitian dan Pengembangan , “Hasil Utama Riset Kesehatan Dasar , ” Kementrian Kesehat. Republik Indones. , pp. 1–100 , 2018 , [ Online ] . Available : http : / / www.depkes.go.id / resources / download / info-terkini / hasil- riskesdas-2018.pdf. Kemenkes RI , Profil Kesehatan Indonesia Tahun 2019 , vol. 42 , no. 4. 2019. W. Sulistyorini and M. Sabarisman , “Depresi : Suatu Tinjauan Psikologis , ” Sosio Inf. , vol. 3 , no. 2 , pp. 153–164 , 2017 , doi : 10.33007 / inf.v3i2.939. I. A. Ridlo , “Pandemi COVID-19 dan Tantangan Kebijakan
O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-METODE O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Deteksi Indikasi Depresi pada Tweet Berbahasa Indonesia Menggunakan Lexicon Ganif Susilo Aji ( 221709711 , 4SD2 ) Dosen Pembimbing : Nori Wilantika S.ST , Ringkasan— Semakin berkembangnya zaman , kesehatan mental mulai diperhatikan terutama di kalangan anak muda. Hal tersebut juga diikuti oleh semakin meningkatnya gangguan kesehatan mental terutama depresi. Untuk menanggulangi masalah tersebut perlu dilakukan upaya dalam mencegah dan mengatasinya. Langkah awal yang diperlukan yaitu dengan cara mengindentifikasi masyarakat yang sedang mengalami gejala depresi tersebut. Berkembangnya penggunaan media sosial , salah satunya Twitter , memiliki potensi untuk membantu mengatasi masalah meningkatnya kasus depresi di Indonesia. Penelitian ini mencoba mendeteksi indikasi depresi pada tweet berbahasa Indonesia. Lexicon LabMT dan Sentitsrength digunakan untuk mengklasifikasikan tweet terindikasi depresi dan tweet tidak terindikasi depresi. Hasil dari penelitian ini yaitu proporsi pengguna yang terindikasi depresi berdasarkan lexicon LabMT sebesar 7,04 % lebih mendekati prevalensi depresi penduduk usia 15 keatas sebesar 5,9 % dibanding dengan lexicon Sentistrength sebesar 48,4 % . Jika dilihat dari kata-kata yang sering muncul pada tweet yang terindikasi depresi berdasarkan LabMT lebih menggambarkan indikasi depresi dibanding yang dihasilkan oleh tersebut , dapat lexicon Sentistrength. Berdasarkan hasil disimpulkan bahwa lexicon LabMT lebih baik dalam mendeteksi indikasi depresi pada tweet berbahasa Indonesia. Kata Kunci— Depresi , Twitter , Kesehatan Mental , Deteksi , Lexicon.
VII. PENUTUP jauh lebih sedikit dibanding Penelitian ini menunjukkan bahwa deteksi indikasi depresi pada tweet berbahasa Indonesia dapat dilakukan menggunakan lexicon LabMT dan Sentistrength. Lexicon LabMT mendeteksi indikasi depresi lexicon Sentistrength yaitu sebanyak 5.898 tweet untuk LabMT dan 147.336 untuk Sentistrength dari keseluruhan tweet sebanyak 712.894 tweet. Namun demikian , kata-kata yang sering muncul pada tweet yang terindikasi depresi berdasarkan LabMT memiliki makna yang negatif dan lebih mengindikasikan depresi dibanding dengan kata-kata pada tweet yang terindikasi depresi berdasarkan Sentistrength. Persentase jumlah tweet yang terindikasi depresi per hari memiliki pola yang berbeda dari kedua lexicon. LabMT lebih cenderung menghasilkan pola dengan tren naik. Sedangkan Sentistrength menghasilkan pola dengan tren yang stabil atau konsisten. Persentase pengguna Twitter yang memposting tweet yang terindikasi depresi berdasarkan LabMT yaitu 7,04 % . Angka tersebut lebih mendekati tingkat prevalensi depresi pada penduduk usia 15 tahun keatas di DKI Jakarta yaitu sebesar 5,9 % . Persentase pengguna yang memposting tweet terindikasi depresi berdasarkan Sentistrength jauh melampaui angka tersebut , yaitu sebesar 48,4 % . Dengan demikian , pada penelitian ini lebih merekomendsaikan lexicon LabMT untuk digunakan dalam mendeteksi indikasi depresi pada teks berbahasa Indonesia di media sosial. Pengembangan lebih lanjut dalam penggunaan LabMT dalam mendeteksi indikasi depresi pada tweet berbahasa Indonesia bisa menjadi alat untuk mendapatkan data pendukung mengenai tingkat depresi di Indonesia. Sehingga monitoring mengenai tingkat depresi di Indonesia bisa lebih kerap dilakukan.
kasus depresi di Indonesia. Penelitian ini mencoba mendeteksi indikasi depresi pada tweet berbahasa Indonesia. Lexicon LabMT dan Sentitsrength digunakan untuk mengklasifikasikan terindikasi depresi. Hasil dari penelitian ini yaitu proporsi pengguna yang terindikasi depresi berdasarkan lexicon LabMT sebesar 7,04 % lebih mendekati prevalensi depresi penduduk usia 15 keatas sebesar 5,9 % dibanding dengan lexicon Sentistrength sebesar 48,4 % . Jika dilihat dari kata-kata yang sering muncul lebih sedikit dibanding Penelitian ini menunjukkan bahwa deteksi indikasi depresi pada tweet berbahasa Indonesia dapat
O O O O O O O B-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN O O O O O O O O O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O O O O O B-METODE O O O O O O O