ANALISIS SENTIMEN UNTUK DETEKSI DEPRESI PADA FORUM REDDIT DENGAN MENGGUNAKAN LSTM-RNN

ANALISIS SENTIMEN UNTUK DETEKSI DEPRESI PADA FORUM REDDIT DENGAN MENGGUNAKAN LSTM-RNN

• By Maulidah, Mawadatul;
• Jurnal Nasional Tidak Terakreditasi
• 318
• 268-274

Depresi adalah gangguan kesehatan mental yang mempengaruhi kesejahteraan dan kualitas hidup seseorang. Deteksi dini gejala depresi sangat penting untuk mencegah komplikasi yang lebih serius. Analisis sentimen adalah teknik pemrosesan bahasa alami yang dapat digunakan untuk mendeteksi gejala depresi pada teks. Dalam konteks ini, analisis sentimen dapat membantu kita untuk memahami bagaimana pengguna media sosial, seperti Reddit, mengungkapkan gejala-gejala depresi pada forum online. Salah satu metode dalam analisis sentimen yang dapat digunakan untuk mendeteksi gejala depresi adalah LSTM-RNN.

Pada penelitian ini, kami menggunakan model LSTM-RNN untuk mendeteksi gejala depresi pada teks yang berasal dari forum Reddit. Data yang digunakan adalah komentar pengguna yang mengandung kata-kata kunci terkait depresi. Model LSTM-RNN yang telah dilatih mencapai akurasi sebesar 97% dalam klasifikasi sentimen positif atau negatif terhadap gejala depresi. Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat membantu dalam deteksi dini gejala depresi pada pengguna media sosial dan dapat menjadi dasar pengembangan metode analisis sentimen pada data teks lainnya.

• Katakunci Sentiment analysis, LSTM-RNN algorithm, depression detection, reddit
• URL https://ojs.cahayamandalika.com/index.php/jomla/article/view/1488
• Penerbit Journal Scientific of Mandalika (JSM), Mataram Lombok

REFERENSI

Chen, T., Xu, R., He, Y., & Wang, X. (2019). Bidirectional LSTM-CRF models for sequence tagging. Neural Computing and Applications, 31(7), 2047-2056. https://doi.org/10.1007/s00521-017-3198-2

Chen, X., Huang, L., & Zhu, X. (2019). Depression detection in social media using deep Recurrent Neural Networks. Journal of medical systems, 43(10), 243.

Chen, X., Huang, L., & Zhu, X. (2019). Depression Detection in Social Media: A Comparative Study of Traditional Machine Learning and Deep Learning Approaches. Journal of Medical Systems, 43(7), 179.Hassan, A., & Alani, M. (2018). Depression Detection in Social Media Posts Using Deep Learning. In Proceedings of the 2018 International Conference on Social Media and Society (pp. 1-8). ACM.

De Silva, T., Tseng, V. S., & Ravi, S. (2019). Deep learning for depression detection of Twitter users. In Proceedings of the 2019 IEEE/ACM International Conference on Advances in Social Networks Analysis and Mining (ASONAM) (pp. 141-148). doi: 10.1109/ASONAM.2019.8912997

Hassan, A. (2018). The impact of social media use on depression among university students. Journal of Community Health, 43(6), 1066-1074.

Hochreiter, S., & Schmidhuber, J. (1997). Long Short-Term Memory. Neural computation, 9(8), 1735-1780.

Hu, Y., & Yang, X. (2019). LSTM-based deep learning model for sentiment analysis of microblogs. Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing, 10(8), 3163-3173. https://doi.org/10.1007/s12652-019-01326-y

Jiang, J., Li, Y., & Chen, L. (2018). Depression Detection in Social Media Text: A Survey. IEEE Access, 6, 58573-58593.

Lin, D., Lu, H., & Liu, Y. (2017). Mental Health Help-Seeking Behaviors in Online Communities: A Qualitative Study of Chinese College Students. Journal of Medical Internet Research, 19(3), e65.

Lipton, Z. C. (2015). A critical review of Recurrent Neural Networks for sequence learning. arXiv preprint arXiv:1506.00019.

Liu, Y., Sun, Z., & Zhao, J. (2020). Attention-based LSTM for sentiment classification. Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing, 11(4), 1655-1666. https://doi.org/10.1007/s12652-019-01498-6

Sadat, R., Nishantha, G., & Lee, Y. K. (2020). Detecting Depression on Reddit: Towards Posts that Generate High Karma and Gold Awards. Journal of Medical Systems, 44(4), 82. https://doi.org/10.1007/s10916-020-1532-4

Siregar, A. (2020). Klasifikasi Untuk Prediksi Cuaca Menggunakan Esemble Learning. PETIR, 13(2), 138 - 147. https://doi.org/10.33322/petir.v13i2.998

Wibirama, S., Zahra, A., Isnanto, R.R., and Munir, R. (2020). Depression Detection on Reddit Forum Using LSTM-RNN and Sentiment Analysis. International Journal of Advanced Computer Science and Applications (IJACSA), Vol. 11, No. 3, 2020. https://doi.org/10.14569/IJACSA.2020.0110338.

Zhang, Y., Sun, L., Jin, H., & Liu, Y. (2018). Deep learning for sentiment analysis on depression detection: A review. Journal of Healthcare Engineering, 2018, 1-9. doi: 10.1155/2018/5619074