Analisis Sentimen Kemungkinan Depresi dan Kecemasan pada Twitter Menggunakan Support Vector Machine
Article Sidebar
Main Article Content
Downloads
Article Details
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
Jurnal Eksplora Informatika bersifat open access, yaitu dapat diakses secara umum tanpa dikenakan biaya. Penulis yang menerbitkan artikelnya di Jurnal Eksplora Informatika setuju dengan ketentuan berikut:
- Penulis memegang hak cipta dan memberikan hak publikasi pertama kepada Jurnal Eksplora Informatika menggunakan lisensi Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0.
- Penulis diizinkan untuk mengarsipkan/menggunggah/meyimpan artikel mereka, misalnya dalam repositori institusional atau situs web/blog penulis, namun diharapkan agar memberikan rincian bibliografi yang menghargai publikasi di jurnal ini.
- Jurnal Eksplora Informatika berhak untuk menyediakan artikel dalam berbagai bentuk dan media, sehingga artikel dapat digunakan untuk teknologi terbaru bahkan setelah dipublikasikan.
- Jurnal Eksplora Informatika berhak untuk menegakkan hak-hak atas nama penulis pada artikel terhadap pihak ketiga. Misalnya dalam kasus plagiarisme atau pelanggaran hak cipta.
References
A. W. Putri, B. Wibhawa, and A. S. Gutama, “Kesehatan Mental Masyarakat Indonesia (Pengetahuan, Dan Keterbukaan Masyarakat Terhadap Gangguan Kesehatan Mental),” Pros. Penelit. dan Pengabdi. Kpd. Masy., vol. 2, no. 2, pp. 252–258, 2015, doi: 10.24198/jppm.v2i2.13535.
Y. A. Rozali, N. W. Sitasari, and A. Lenggogeni, “Meningkatkan Kesehatan Mental Di Masa Pandemic,” J. Pengabdi. Masy. AbdiMas, vol. 7, no. 2, 2021, doi: 10.47007/abd.v7i2.3958.
D. Ayuningtyas, M. Misnaniarti, and M. Rayhani, “Analisis Situasi KesehAyuningtyas, D., Misnaniarti, M., & Rayhani, M. (2018). Analisis Situasi Kesehatan Mental Pada Masyarakat Di Indonesia Dan Strategi Penanggulangannya. Jurnal Ilmu Kesehatan Masyarakat, 9(1), 1–10. https://doi.org/10.26553/jikm.2018.9,” J. Ilmu Kesehat. Masy., vol. 9, no. 1, pp. 1–10, 2018.
Desti Azania, “Peran Spirtual Bagi Kesehatan Mental Mahasiswa di Tengah Pandemi Covid-19,” Humanistika J. Keislam., vol. 7, no. 1, pp. 1–20, 2021.
M. A. Azhari, “Dukungan Sosial bagi Penderita Disfungsional untuk Penguatan Kesehatan Mental: Studi Syarah Hadis dengan Pendekatan Psikologi Islam,” J. Ris. Agama, vol. 1, no. 2, pp. 308–322, 2021, doi: 10.15575/jra.v1i2.14569.
A. Rizki and Y. Sibaroni, “Analisis Sentimen Untuk Pengukuran Tingkat Depresi Pengguna Twitter Menggunakan Deep Learning,” e-Proceeding Eng., vol. 8, no. 5, pp. 11367–11375, 2021.
A. Pragholapati, R. Rizky, A. Shaleha, and L. A. Nasution, “Reduksi Stigma terhadap Orang Dengan Gangguan Mental,” J. Paradig., vol. 3, no. 2, pp. 1–6, 2021.
W. W. Ariestya, Y. E. Praptiningsih, and M. Kasfi, “Sistem Pakar Diagnosa Kesehatan Mental,” JIKI (Jurnal llmu Komput. lnformatika), vol. 2, no. 1, pp. 80–89, 2021, doi: 10.24127/jiki.v2i1.1096.
D. M. Putri, Yasir, and Nurjanah, “Etnografi Virtual Pengungkapan Diri Mengenai Self Harm Dan Kesehatan Mental Pada Pengguna Media Sosial Twitter,” PERSEPSI Commun. J., vol. 4, no. 2, pp. 221–235, 2021.
N. Hayatin, “Implementasi Multinomial Naïve Bayes Untuk Klasifikasi Data Tweets Mengandung Term Depresi,” Pros. SENTRA (Seminar Teknol. dan Rekayasa), vol. 0, no. 6, pp. 344–349, 2021.
Nagara, Widianti, Hidayat, and Kurniawan, “Emosional Freedom Technique untuk Kesehatan Mental,” Q. J. Heal. Psychol., vol. 8, no. 32, pp. 73–92, 2020.
D. Esterlina et al., “Perubahan Mental Dengan Memanfaatkan Startup,” vol. 2, no. 1, pp. 147–151, 2022.
K. Yan, D. Arisandi, P. Studi, S. Informasi, and U. Tarumanagara, “ANALISIS SENTIMEN KOMENTAR NETIZEN TWITTER TERHADAP KESEHATAN MENTAL MASYARAKAT INDONESIA,” Junral Ilmu Komput. dan Sist. Inf., vol. 10, no. 1, pp. 1–8, 2022, doi: http://dx.doi.org/10.24912/jiksi.v10i1.17865.
M. M. Nurrochman and A. L. Prasasti, “Implementasi Machine Learning Untuk Mendeteksi Unsur Depresi Pada Tweet Menggunakan Metode Naïve Bayes ( Machine Learning Implementation for Depression Detection in Tweet Using Naïve Bayes Method ),” e-Proceeding Eng., vol. 8, no. 5, pp. 6250–6257, 2021.
R. S. Perdana and M. A. Fauzi, “Analisis Sentimen Tingkat Kepuasan Pengguna Penyedia Layanan Telekomunikasi Seluler Indonesia Pada Twitter dengan Metode Support Vector Machine dan Lexicon Based Features Twitter event detection View project Human Detection and Tracking View project,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 1(12), no. October, pp. 1725–1732, 2017.
F. Sodik and I. Kharisudin, “Analisis Sentimen dengan SVM , NAIVE BAYES dan KNN untuk Studi Tanggapan Masyarakat Indonesia Terhadap Pandemi Covid-19 pada Media Sosial Twitter,” Prisma, vol. 4, pp. 628–634, 2021.
P. Arsi and R. Waluyo, “Analisis Sentimen Wacana Pemindahan Ibu Kota Indonesia Menggunakan Algoritma Support Vector Machine (SVM),” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 8, no. 1, p. 147, 2021, doi: 10.25126/jtiik.0813944.
H. C. Husada and A. S. Paramita, “Analisis Sentimen Pada Maskapai Penerbangan di Platform Twitter Menggunakan Algoritma Support Vector Machine (SVM),” Teknika, vol. 10, no. 1, pp. 18–26, 2021, doi: 10.34148/teknika.v10i1.311.
A. Jaedun, “Metode Penelitian Eksperimen,” Metodol. Penelit. Eksperimen, no. 1, pp. 0–12, 2022.
S. Hans, “Depression and Anxiety in Twitter (ID),” 2021. .
N. Aliyah Salsabila, Y. Ardhito Winatmoko, A. Akbar Septiandri, and A. Jamal, “Colloquial Indonesian Lexicon,” Proc. 2018 Int. Conf. Asian Lang. Process. IALP 2018, pp. 226–229, 2019, doi: 10.1109/IALP.2018.8629151.
M. Mostafavi and M. D. Porter, “How emoji and word embedding helps to unveil emotional transitions during online messaging,” 15th Annu. IEEE Int. Syst. Conf. SysCon 2021 - Proc., 2021, doi: 10.1109/SysCon48628.2021.9447137.
K. Mehmood, D. Essam, K. Shafi, and M. K. Malik, “An unsupervised lexical normalization for Roman Hindi and Urdu sentiment analysis,” Inf. Process. Manag., vol. 57, no. 6, p. 102368, 2020, doi: 10.1016/j.ipm.2020.102368.
A. Santosa, I. Purnamasari, and R. Mayasari, “Pengaruh Stopword Removal dan Stemming Terhadap Performa Klasifikasi Teks Komentar Kebijakan New Normal Menggunakan Algoritma,” Junral Sains Komput., vol. 6, no. 1, pp. 81–93, 2022, doi: http://dx.doi.org/10.30645/j-sakti.v6i1.427.
Y. A. Alhaj, J. Xiang, D. Zhao, M. A. A. Al-Qaness, M. Abd Elaziz, and A. Dahou, “A Study of the Effects of Stemming Strategies on Arabic Document Classification,” IEEE Access, vol. 7, pp. 32664–32671, 2019, doi: 10.1109/ACCESS.2019.2903331.
F. Pedregosa et al., “Scikit-learn: Machine Learning in Python,” J. Mach. Learn. Res., vol. 12, pp. 2825–2830, 2011.
