## Institut Riset dan Publikasi Indonesia (IRPI)
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science
Journal Homepage: https://journal.irpi.or.id/index.php/malcom Vol. 3 Iss. 2 October 2023, pp: 108-114 ISSN(P): 2797-2313 | ISSN(E): 2775-8575

## Text Classification for Detecting Depression and Anxiety among Twitter Users based on Machine Learning

## Klasifikasi Teks untuk Mendeteksi Depresi dan Kecemasan Pada Pengguna Twitter Berbasis Machine Learning
Kharisma Rahayu 1 , Vindi Fitria 2 , Dhini Septhya 3 , Rahmaddeni 4* , Lusiana Efrizoni 5
1,2,3,4,5 Program Studi Teknik Informatika, STMIK Amik Riau, Pekanbaru, Riau
E-Mail: 1 2010031802129@sar.ac.id, 2 2010031802085@sar.ac.id, 3 2010031802093@sar.ac.id,
4 rahmaddeni@sar.ac.id, 5 lusiana@stmik-amik-riau.co.id
Received Jun 4th 2023; Revised Jul 14th 2023; Accepted Aug 20th 2023 Corresponding Author: Rahmaddeni

## Abstract
Depression is a mental disorder that affects a person's well-being and quality of life. Social influences cause people with depression  and  anxiety  disorders  to  ignore  those  around  them.  So  they  turn  to  social  media  like  Twitter  for  support. Depressed  people  using  Twitter  are  difficult  to  identify  based  on  tweets.  Therefore,  text  classification  modeling  for depression sufferers is needed to find out how many twitter users experience depression and anxiety. Text classification is a method to group similar data into appropriate groups. The algorithms used in making patterns of depression sufferers are Decision Tree, Random Forest, Naive Bayes, and K-Nearest Neighbor (KNN) algorithms. The use of the four algorithms aims to see the performance of the best algorithm. The results of the  experiments conducted obtained that the Random Forest algorithm on splitting data 80:20 has better performance, with an accuracy value of 0.957 or 96%. The results of this study can be used by users to find out sufferers of depression and anxiety.
Keyword: Classification, Decision Tree, Depression, K-Nearest Neighbor, Naive Bayes, Random Forest

## Abstrak
Depresi  adalah  gangguan  mental  yang  mempengaruhi  kesejahteraan  dan  kualitas  hidup  seseorang.Pengaruh  sosial menyebabkan penderita depresi dan gangguan kecemasan mengabaikan orang-orang di sekitarnya. Jadi mereka beralih ke media sosial seperti Twitter untuk mendapatkan dukungan. Penderita depresi pengguna Twitter sulit untuk diidentifikasi berdasarkan tweet. Oleh karena itu pemodelan klasifikasi teks untuk penderita depresi sangat diperlukan agar mengetahui seberapa  banyak  pengguna twitter yang  mengalami  depresi  dan  kecemasan.  Klasifikasi  teks    merupakan  metode  untuk mengelompokkan  data  yang  sejenis  ke  dalam  kelompok  yang  sesuai.  Algoritma  yang  digunakan  dalam  membuat  pola penderita  depresi  adalah  algoritma Decision  Tree,  Random  Forest,  Naive  Bayes,  dan  K-Nearest  Neighbor  (KNN) . Penggunaan  keempat  algoritma  bertujuan  untuk  melihat  kinerja  algoritma  terbaik.  Hasil  percobaan  yang  dilakukan diperoleh bahwa algoritma Random Forest pada splitting data 80:20 memiliki kinerja yang lebih baik, dengan nilai akurasi sebesar  0.957  atau  96%.  Hasil  penelitian  ini  dapat  digunakan  oleh  pengguna  untuk  mengetahui  penderita  depresi  dan kecemasan.
Kata Kunci: Decision Tree, Depresi, Klasifikasi, K-Nearest Neighbor, Naive Bayes, Random Forest

## 1. PENDAHULUAN
Media sosial saat ini menjadi wadah dimana pengguna dapat mengungkapkan perasaan, emosi, maupun opini  mereka  tentang  topik  atau  permasalahan  apapun  secara  daring. Twitter menjadi  wadah  publik  yang digunakan pengguna  untuk  mengekspresikan  diri,  dari  media  sosial  ini  kita mendapatkan  informasi  tentang banyak hal dari tweet para pengguna Twitter [1]. Informasi dalam bentuk apapun dapat menyebar dengan cepat dan mudah, mempengaruhi pandangan, cara hidup, dan budaya suatu bangsa  [2], Twitter merupakan media sosial berbentuk microblog atau short pieces yang mencapai 280 karakter, karena jumlah tweet terbatas atau dibatasi [3].
Depresi  didefinisikan  sebagai  perasaan  sakit  atau  patah  semangat  yang  ditandai  adanya  keresahan berlebih, termasuk kehilangan dan ketegangan, dan beberapa gejala seperti kesulitan tidur dan hilangnya nafsu makan.  Selain  itu,  depresi  adalah  salah  satu  yang  menyebabkan  kecacatan  paling  umum  di  seluruh  dunia, termasuk bunuh diri, dengan perkiraan 300 juta orang depresi di seluruh dunia setiap tahun. Depresi didiagnosa secara  pribadi  menggunakan  kriteria  depresi  klinis.  Namun,  70%  pasien  depresi  tahap  awal    tidak  ingin melakukan konsultasi dengan dokter karena dapat memperburuk kondisi. Disaat yang bersamaan, orang terus mengandalkan  jejaring  sosial  kemudian  mengungkapkan  perasaannya  melalui  jejaring  sosial  [4].  Hal  ini menunjukkan bahwa media sosial dapat menjadi sumber lain untuk membantu profesional kesehatan mental menarik  kesimpulan  dan  menemukan  petunjuk  tentang  gangguan  mental  seperti  depresi.  Klasifikasi  yaitu proses  mengelompokkan  sesuatu  yang  memiliki  karakteristik  yang  mirip  kedalam  beberapa  kelas.  Pada umumnya pengklasifikasian dokumen diwakili oleh kalimat-kalimat penting dengan menentukan ciri-ciri atau karakteristik  [5].  Salah  satu  metode  klasifikasi  yaitu Decision  Tree,  Random  Forest,  Naive  Bayes,  dan  K- Nearest Neighbor.
Decision  Tree adalah  algoritma  populer  dan  sangat  efektif  dengan  melakukan  pengklasifikasian  dan prediksi. Algoritma Decision Tree dapat merepresentasikan ketentuan dari banyaknya fakta ke dalam bentuk pohon keputusan. pohon keputusan adalah struktur yang membagi sejumlah besar data menjadi sejumlah kecil data. Atribut kelas berfungsi sebagai representasi untuk simpul daun pohon keputusan. Node yang tidak ada termasuk node internal  yang  dihasilkan  oleh  kondisi  uji  atribut  pada  beberapa record dengan  berbagai karakteristik dan node akhir yang terdiri dari akar [5]. Random Forest mempunyai beberapa kelebihan yang dapat menaikan akurasi hasil data yang hilang dan resiting outliers , serta menyimpan data yang efisien. Selain itu, random forest memiliki proses fitur seleksi yang dapat memperoleh fitur terbaik untuk menaikkan performa dari model klasifikasi [6]. Untuk meningkatkan kinerja model dari ke 4 algoritma (i.e., Decision Tree, Random Forest, Naive Bayes, dan K-Nearest Neighbor ), peneliti menambahkan feature extraction untuk meningkatkan kinerja model.
Dari  penelitian  sebelumnya  oleh  Alec  Go  et  al.,  yang  mengklasifikasikan  sentimen  di Twitter menggunakan  algoritma Maximum  Entropy,  Naive  Bayes  ,dan  Support  Vector  Machine .  Akurasi  hasil penelitian lebih dari 80% [9]. Studi lain  mendeteksi depresi pada unggahan di media sosial Reddit . Studi ini menggunakan teknik pemrosesan bahasa alami bersama dengan metode pembelajaran mesin kemudian melatih data dan efektivitas teknik klasifikasi Support Vector Machine (SVM) dievaluasi dan mencapai angka 80%. Ketepatan  studi  ini  juga  menggunakan  gabungan  fitur  tersukses  (LIWC,  LDA,  dan  bigram)  dengan pengklasifikasi multilayer perceptron (MLP), yang memberikan performa tertinggi untuk mendeteksi depresi dan  akurasi  mencapai    91%  [10].  Penelitian  lain  menggunakan Naïve  Bayes  (NB) dan Support  Vector Regression (SVR) didapatkan hasil pengujian pada 3.754 tweet menunjukkan SVR memperoleh akurasi lebih baik daripada NB sebesar 79.7%. Hasil pengujian juga dibandingkan dengan K-Means Clustering dan SVM. SVM memperoleh akurasi sebesar 78.8%, di mana SVM lebih baik dari NB tetapi masih dibawah SVR [25]. Penelitian sebelumnya membuat sistem untuk mendeteksi apakah seseorang terindikasi depresi dan kecemasan atau tidak berdasarkan Stress Scale - 42 ( DASS -42) dan menggunakan metode Classification and Regression Tree (CART) dengan ekstraksi fitur TF-IDF . Hasil menunjukkan bahwa model yang paling optimal mencapai nilai akurasi 81.25% dan nilai F1 Score 85.71% lebih tinggi dari hasil baseline dengan nilai akurasi 62.50% dan nilai F1 score 66.66% [26].
Berdasarkan  permasalahan  yang  telah  dipaparkan  dan  beberapa  penelitian  yang  telah  dijelaskan, penelitian ini mengusulkan metode feature extraction untuk mendeteksi depresi dan kecemasan pada pengguna Twitter . Pada penelitian ini juga dilakukan perbandingan dengan beberapa metode machine learning sebagai pembanding.  Metode  pembanding  yang  digunakan  yaitu  algoritma Decision  Tree,  Random  Forest,  Naive Bayes, dan K-Nearest  Neighbor. Hasil  penelitian  ini  diharapkan  dapat  digunakan  oleh  pembaca  maupun pengguna Twitter untuk membantu mengidentifikasi penderita depresi dan kecemasan berdasarkan tweet dan untuk mengetahui performa algoritma terbaik dalam mengidentifikasi penderita depresi.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Pada penelitian ini dilakukan perbandingan algoritma klasifikasi teks menggunakan machine learning untuk mengidentifikasi penderita depresi dan kecemasan berdasarkan postingan tweet pengguna pada Twitter . Tahapan penelitian yang dilakukan disajikan pada gambar 1.

## 2.1 Data Collection
Dataset yang digunakan adalah data sekunder yang diambil dari dataset Kaggle, tentang depresi dan kecemasan (link). Dataset terdiri dari 5 atribut (i.e., Text, Label, Age, Gender, Age Category) dan 7489 tweet yang diekstraksi menggunakan Twitter API . Tabel 1 menyajikan 5 atribut dari dataset yang digunakan dimana pada atribut label 0 menyatakan negatif sedangkan 1 menyatakan positif (0 = negatif, 1 = positif).

## 2.2 Preprocessing
Proses preprocessing ini  berfungsi  agar  data  yang  akan  diproses  menjadi  lebih  terstruktur  dan memperlancar jalannya pemodelan. Proses preprocessing yang dilakukan pada penelitian ini terdiri dari lima langkah  yaitu text  cleaning,  case  folding,  tokenizing,  filtering, dan stemming.  Text  cleaning menghilangkan angka, pemisah kata seperti koma (,), titik (.), dan tanda baca lainnya. Tujuan dari text cleaning adalah untuk mengurangi noise [22]. Case folding adalah langkah preprocessing yang tujuannya adalah untuk mengubah semua teks dalam dokumen ke format standar (huruf kecil) [23]. Tokenizing memotong string input. Beberapa karakter  (misalnya  tanda  baca)  dihilangkan  dan  spasi  digunakan  sebagai  pemisah  untuk  membagi  kalimat menjadi kelompok kata [24]. Stopword removal menghilangkan kata-kata yang tidak relevan atau tidak berarti. Stemming adalah pencarian kata dasar ( stem word ) yang dihasilkan dari proses stopword removal [23].

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.3 Feature Extraction
Perhitungan  vektor  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  menggunakan  metode CountVectorizer. CountVectorizer adalah fitur kelas perhitungan numerik dan metode ekstraksi fitur teks yang umum digunakan. CountVectorizer mengubah  teks  kata-kata  menjadi  matriks  frekuensi  kata,  fungsi  matriks fit_transform digunakan untuk menghitung jumlah kemunculan setiap kata [21]. Tujuannya adalah untuk memperoleh kata perkata dari semua kalimat dan membangun kosakata dari kata-kata unik yang terdapat pada kalimat tersebut. Kosakata ini digunakan untuk membangun vektor fitur dari banyaknya kata [11].

## 2.4 Splitting Data
Setelah tahap preprocessing , langkah berikutnya adalah memisahkan dataset menjadi data uji dan data latih. Menggunakan pemisahan data 80:20, dataset yang belum pernah digunakan dalam suatu penelitian, tetapi juga  berguna  untuk  mengevaluasi  keberhasilan  atau  kegagalan  suatu  penelitian,  disebut  data  penguji, sedangkan data pelatihan yaitu data yang digunakan untuk melakukan penelitian [18].

## 2.5 Machine Learning
Machine  learning atau  pembelajaran  mesin  yaitu  salah  satu  bagian  dari  kecerdasan  buatan  yang tujuannya  adalah  menggunakan  mesin  dengan  cara  yang  memungkinkan  mesin  melakukan  pekerjaannya dengan cerdas. Karena algoritma pembelajaran mesin memerlukan pengindeksan data, mereka harus terhubung ke database [15]. Model pembelajaran mesin berkaitan erat dengan statistik komputer, dengan tujuan utamanya adalah menggunakan komputer untuk membuat prediksi  [16].

## 2.5.1 Decision Tree
Metode  pohon  keputusan  pembelajaran  mesin  membuat  keputusan  pada  tingkat  yang  berbeda menggunakan  struktur  data  pohon  ini  cocok  untuk  masalah  peramalan  karena  mudah  diinterpretasikan  dan
strukturnya  stabil.  Ini  mencakup  keduanya  klasifikasi  (model  pohon  dengan  tujuan  yang  berbeda  untuk kumpulan  nilai  yang  berbeda)  dan  regresi  (tujuan  yang  mudah  berubah).  Dalam  hal  ini,  pertanyaan  dibagi menjadi dua cabang (ya dan tidak) yang keluar dari pohon. Jumlah yang lebih besar dapat diperoleh pilihan 2 [12].

## 2.5.2 Random Forest
Random forest adalah metode klasifikasi yang dibuat dengan mengembangkan metode pohon. Random Forest (RF) merupakan metode pemisahan biner rekursif untuk mencapai simpul terakhir dari struktur pohon berdasarkan klasifikasi dan pohon regresi [14]. Keputusan didasarkan pada pemilihan atribut secara acak pada setiap node untuk menentukan klasifikasi. Tahap klasifikasi sebagian besar didasarkan pada suara dari pohon keputusan itu sendiri [20].

## 2.5.3 Naive Bayes
Metode  klasifikasi  ini  berdasar  pada Teorema  Bayes dan  mengasumsikan  independensi  prediktor. Sederhananya, pengklasifikasi Naive Bayes berspekulasi bahwa ketersediaan fitur tertentu di kelas tidak ada hubungannya dengan fitur lainnya. Naive Bayes terutama berfokus pada industri klasifikasi teks. Ini terutama digunakan untuk mengelompokkan dan mengklasifikasikan objek menurut probabilitas  kemunculannya [13].

## 2.5.4 K-Nearest Neighbor
Algoritma K-Nearest  Neighbor  (KNN) adalah  algoritma  pembelajaran  mesin  sederhana  yang  sering diaplikasikan  untuk  menyelesaikan  masalah  pada  regresi  dan  klasifikasi. Klasifikasi K-Nearest  Neighbor (KNN) merupakan algoritma klasifikasi paling sederhana dan termudah untuk mengelola kumpulan data [19]. Mudah  diimplementasikan  dan  dipahami,  tetapi  kelemahan  utamanya  adalah  sangat  lambat  karena  ukuran akses data meningkat [13].

## 2.6 Model Evaluasi
Untuk  mengevaluasi  kinerja  metode Decision  Tree,  Random  Forest,  Naive  Bayes,  dan  K-Nearest Neighbor, model ini harus diuji. Hasil pengujian disajikan dalam bentuk tabel confusion matrix . Skor akurasi model  diperoleh  dengan  membagi  jumlah  data  yang  benar  pada  hasil  klasifikasi  dengan  jumlah  total  data seperti  yang  ditunjukkan  pada  persamaan  di  bawah  ini.  Persamaan  1-4  di  bawah  ini  digunakan  untuk menghitung tingkat akurasi, recall, presisi dan spesifitas masing masing confusion matriks .
Akurasi = (TP + TN ) / (TP+FP+FN+TN) (1) Recall = (TP) / (TP + FN) (2) Precision = (TP) / (TP+FP) (3) F1 Score = 2 * (Recall*Precision) / (Recall + Precision) (4)
Keterangan:
TP (True Positif) = Diagonal matriks TN (True Negatif)   = Jumlah baris yang sesuai untuk kelas (tidak termasuk TP kelas itu) FP  (False Positif)   = Jumlah kolom yang sesuai untuk kelas (tidak termasuk TP kelas itu) FN (False Negatif)  = Jumlah dari semua baris dan kolom (tidak termasuk baris dan kolom dari kelas tersebut).

## 3. HASIL DAN ANALISIS
Pada penelitian ini dataset yang diperlukan adalah dataset publik yang diperoleh dari website Kaggle . Dataset terdiri dari 7489 tweet di jejaring sosial Twitter tentang depresi dan kecemasan. Sebelum menganalisis data, dilakukan langkah preprocessing data, yang meliputi menghapus data null atau kosong, menghapus data duplikat, ubah semua teks dalam dokumen menjadi font yang konsisten, ubah semua kalimat dalam dokumen sebagai unit kata, hapus kata, URL , atau simbol yang tidak bermakna, hapus kata dengan awalan dan akhiran dan  mengubah  data  untuk  memenuhi  kebutuhan  algoritma.  Setelah  dilakukan preprocessing data  dan melakukan feature extraction didapatkan data terbaru sebanyak 7476 data. Hasil preprocessing dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1 . Hasil Preprocessing No Text Text Cleaning Case Folding Stopword Removal Tokenizing Stemming 0 let Gether For Party let Gether For Party let gether for party gether party ‘gether’,‘party’ ‘gether’,‘party’ 1 I hate being alive when I feel so dead inside. I hate being alive when I feel so dead inside i hate being alive when i feel so dead inside hate alive feel dead ‘hate’, ‘alive’, ‘feel’,‘dead’ ‘hate’, ‘alive’, ‘feel’,‘dead’ … … … … … … … 7474 How come my friends immediately get to know strangers How come my friends immediately get to know strangers how come my friends immediately get to know strangers friends strangers ‘friends’, ‘strangers’ ‘friends’, ‘strangers’ 7475 Today I wake at 5am. today I wake at 5am today i wake at 5am toady wake 5am ‘today’,‘wake’,‘5am’  ‘today’,‘wake‘,’5am’
Selanjutnya, peneliti mengimplementasikan algoritma Decision Tree, Random Forest, Naive Bayes, dan K-Nearest Neighbor dan mengujinya berdasarkan pada tahap pemisahan data  80% dari total data yakni 5980 sebagai data training dan 20% yakni 1496 sebagai data testing berdasarkan parameter teks hasil preprocessing. Hasil  komparasi  dari  keempat  algoritma  (i.e., Decision  Tree,  Random  Forest,  Naive  Bayes,  dan  K-Nearest Neighbor ) dari penelitian ini pada rasio pemisahan data 80:20 disajikan dalam tabel 2 dan gambar 2.
Tabel 2 . Komparasi Hasil Algoritma Algoritma Accuracy Precision Recall F1-Score Decision Tree 0.951 92.68 95.86 96.81 Random Forest 0.957 91.93 91.84 90.93 Naive Bayes 0.910 93.45 92.91 93.11 K-Nearest Neighbor 0.858 86.92 86.83 83.42
Gambar 2 . Grafik hasil komparasi algoritma
Pada tabel 2 dan gambar 2 menunjukkan bahwa algoritma yang memiliki tingkat akurasi tertinggi adalah algoritma Random Forest dengan tingkat akurasi sebesar 0.957, nilai precision 91.93, nilai recall 91.84, dan nilai F1  score 90.93  dengan  menggunakan  nilai  splitting  data  sebesar  80:20.  Selanjutnya  data  yang  sudah melalui beberapa tahapan akan divisualisasikan, gambar 3 dan gambar 4 adalah hasil visualisasi keseluruhan data yang sudah diproses dan divisualisasikan dengan Diagram Pie dan Diagram Batang.
Gambar  4  dapat  dilihat  bahwa  postingan  pengguna Twitter yang  terdeteksi  Depresi  dan  Kecemasan sebanyak 10%  yang  terdeteksi  Positif  (1)  dan  90%  yang  terdeteksi  Negatif  (0).  Pada  gambar  6, tweet yang terdeteksi Positif (1) depresi dan kecemasan sebanyak 1224 tweet dan 6252 tweet yang terdeteksi Negatif (0). Dapat disimpulkan bahwa hanya sebagian kecil pengguna Twitter yang terdeteksi depresi dan kecemasan.
Gambar 3 . Diagram Pie
Gambar 4 . Diagram Batang

## 4. KESIMPULAN
Setelah dilakukan tahap implementasi, tahap uji, dan evaluasi yang dilakukan pada sebelumnya dengan menggunakan empat algoritma, yaitu Decision Tree, Random Forest, Naive Bayes, dan K-Nearest Neighbor (KNN) didapatkan  kesimpulan  bahwa  tingkat  akurasi  terbaik  terdapat  pada  algoritma Random  Forest menggunakan splitting data 80:20 dengan tingkat akurasi sebesar 0.957. Algoritma tersebut dapat secara akurat mengenali pola dan gejala depresi dalam penerapan teknik pemrosesan bahasa alami dan algoritma machine learning. Bagi  peneliti  selanjutnya  diharapkan  dapat  mengembangkan  algoritma  tersebut dengan menambahkan fitur lainnya, dan disarankan peneliti selanjutnya perlu melakukan tahap penyeimbangan data agar hasil klasifikasi dapat lebih maksimal dengan menggunakan teknik oversampling atau undersampling .

## REFERENSI
[1] A.  Rizki  and  Y.  Sibaroni,  “Analisis  Sentimen  Terhadap  Universitas  Gunadarma  Berdasarkan  Opini Pengguna twitter menggunakan metode naive Bayes classifier,” Jurnal Ilmiah Komputasi , vol. 19, no. 4, 2021.
[2] C.  D.  Manning,  P.  Raghavan,  and  H.  Schutze,  Introduction  to  Information  Retrieval.  Cambridge: Cambridge University Press, 2008.
[3] U. Khaira, R. Johanda, P. E. Utomo, and T. Suratno, “Sentiment Analysis of cyberbullying on Twitter using sentistrength,” Indonesian Journal of Artificial Intelligence and Data Mining , vol. 3, no. 1, pp. 21–27, 2020.
[4] J. Jia. L. Nie. F. Feng. C. Zhang. T. Hu. T. S. Chua. W. Zhu. Guangyo Shen, "Depresion Detection via Harvesting Media : A Multimodal Dictionary Learning Solution," in Twenty-Sixth International Joint Conference on Aritificial Intelligence.
[5] D. Septhya, K. Rahayu, S. Rabbani, V. Fitria, R. Rahmaddeni, Y. Irawan, and R. Hayami, Implementasi Algoritma  Decision  Tree  dan  Support  Vector  Machine  untuk  Klasifikasi  Penyakit  Kanker  Paru: Implementation  of  Decision  Tree  Algorithm  and  Support  Vector  Machine  for  Lung  Cancer Classification. MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science , vol. 3 , no. 1,pp.  15-19, 2023.
[6] R.  Supriyadi,  W.  Gata,  N.  Maulidah,  and  A.  Fauzi,  Penerapan  Algoritma  Random  Forest  Untuk Menentukan Kualitas Anggur Merah. E-Bisnis: Jurnal Ilmiah Ekonomi Dan Bisnis, vol. 13, no. 2, pp. 67-75, 2020.
[7] C.  Ratanamahatana,  &  D.  Gunopulos,  Selective  Bayesian  classifier:  feature  selection  for  the  Naive Bayesian  classifier  using  decision  trees. WIT  Transactions  on  Information  and  Communication Technologies , 2002.
[8] S. F. Khorshid, and A. M. Abdulazeez, Breast cancer diagnosis based on k-nearest neighbors: a review. J Arch.Egyptol , vol. 18, no. 4, pp.  1927-1951, 2021.
[9] A. Go, R. Bhayani, and L. Huang, Twitter sentiment classification using distant supervision. CS224N project report, Stanford, vol. 1, no. 12, pp.  2009.
[10] M. M. Tadesse, H. Lin, B. Xu, and L. Yang, “Detection of depression-related posts in Reddit Social Media Forum,” IEEE Access , vol. 7, pp. 44883–44893, 2019.
[11] F.  P.  Rachman,  and  H.  Santoso,  Perbandingan  Model  Deep  Learning  untuk  Klasifikasi  Sentiment Analysis dengan Teknik Natural Language Processing. Jurnal Teknologi dan Manajemen Informatika , vol. 7 , no. 2, pp.  103-112, 2021.
[12] A.  Priya,  S.  Garg,  and  N.  P.  Tigga,  “Predicting  anxiety,  depression  and  stress  in  modern  life  using machine learning algorithms,” Procedia Computer Science , vol. 167, pp. 1258–1267, 2020.
[13] B.  Mahesh,  Machine  learning  algorithms-a  review. International  Journal  of  Science  and  Research (IJSR).[Internet] , vol. 9 , no. 1, pp.  381-386, 2020.
[14] L. Breiman, "Random Forests," Machine Learning, vol. 45, pp. 5-32, 2001.
[15] M.  Mohammed,  M.  B.  Khan,  and  B.  E.  B.  Mohammed, Machine  Learning:  Algorithms  and Applications . Boca Raton: CRC Press, Taylor & Francis Group, 2016.
[16] J.  Alzubi,  A.  Nayyar,  and  A.  Kumar,  “Machine  learning from  theory  to  algorithms:  An  overview,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1142, p. 012012, 2018.
[17] J. L. Ward and J. Peppard, Strategic Planning for Information Systems . Chichester: Wiley, 2007.
[18] M.  Nurkholifah,  and  Y.  Umar,  ANALISA  PERFORMA  ALGORITMA  MACHINE  LEARNING DALAM PREDIKSI PENYAKIT LIVER. Jurnal Indonesia: Manajemen Informatika dan Komunikasi , vol. 4 , no. 1, pp.  164-172, 2023.
[19] C.  Anuradha,  and  T.  Velmurugan,  A  Comparative  Analysis  on  the  Evaluation  of  Classification Algorithms in the Prediction of Students Performance. Indian Journal of Science and Technology, vol. 8, no. 15, pp.  1-12, 2015.
[20] S. Agustiani, Y. Tajul Arifin, A. Junaidi, S. Khotimatul Wildah, and A. Mustopa, “Klasifikasi Penyakit Daun padi Menggunakan random forest dan color histogram,” Jurnal Komputasi , vol. 10, no. 1, 2022.
[21] J. Yang, C. Zhao, H. Yu, and H. Chen, Use GBDT to predict the stock market, Procedia Computer Science , vol. 174, pp. 161–171, 2020.
[22] S. Samsir, A. Ambiyar, U. Verawardina, F. Edi, and R. Watrianthos, “Analisis Sentimen Pembelajaran daring  Pada  Twitter  di  masa  pandemi  COVID-19  Menggunakan  metode  naïve  Bayes,” JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA , vol. 5, no. 1, p. 157, 2021.
[23] W. A. Luqyana, I. Cholissodin, and R. S. Perdana, Analisis Sentimen Cyberbullying Pada Komentar Instagram  dengan  Metode  Klasifikasi  Support  Vector  Machine. Jurnal  Pengembangan  Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , vol. 2 , no. 11, pp.  4704-4713, 2018.
[24] I. B. Manuaba, G. R. Dantes, and G. Indrawan, “Analisis sentimen data provider Layanan Internet Pada Twitter menggunakan support vector machine Dengan Penambahan Algoritma Levenshtein distance,” Jurnal SISKOM-KB (Sistem Komputer dan Kecerdasan Buatan) , vol. 5, no. 2, pp. 9–17, 2022.
[25] P. Arora and P. Arora, “Mining twitter data for Depression Detection,” 2019 International Conference on Signal Processing and Communication (ICSC) , 2019.
[26] M. R. Hidayatullah and Warih Maharani, “Depression detection on twitter social media using decision tree,” Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) , vol. 6, no. 4, pp. 677–683, 2022.