Volume 7 Nomor 3, Tahun 2024 e-ISSN : 2614-1574 p-ISSN : 2621-3249

## METODE PEMBELAJARAN MESIN UNTUK MENILAI DATA DEPRESI DAN KESEHATAN MENTAL

## MACHINE LEARNING METHODS FOR ASSESSING DEPRESSION AND MENTAL HEALTH DATA
Maritza Anastasia 1 , Vivia Surya Maulivia 2 , Suharjito 3 *
1,2,3 Magister Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Bina Nusantara maritza.anastasia@binus.ac.id 1 , vivia.maulivia@binus.ac.id 2 , suharjito@binus.ac.id 3

## ABSTRACT
One mental  wellbeing  clutter that  frequently happens in  people  is  misery. Recognizing misery early is  critical for  people.  In  any  case,  in  truth,  conducting  early  misery  screening  still  has  a  few  disadvantages.  In  case  it proceeds to be disregarded, this could have an impact on person wellbeing. Subsequently, there's a require for other strategies that can speak to the level of discouragement in people. This inquire about points to decide the portrayal of workers' recognitions of the psychosocial components of work setting and substance and to decide the  indications  of  work  stretch  they  complain  around.  The  subordinate  variable  is  indications  of  work  push (physical,  mental,  cognitive  and  behavioral),  whereas  the  autonomous  variable  is  person  characteristic components (age, sexual orientation, sort of work and length of benefit). The classification method employments different classification models, to be specific the K-Nearest Neighbor (KNN), Choice Tree, Arbitrary Woodland Tree,  Naïve  Bayes,  Back  Vector  Machine  (SVM)  and  AdaBoost  calculation  models.  The  comes  about  of  the investigation based on the comes about of testing different calculation models can be concluded that the leading calculation  demonstrate  for  measuring  specialist  pay  is  utilizing  K-Nearest  Neighbor  (KNN).  Variable investigation  based  on  Occupation  and  Sexual  orientation  factors  predicts  the  level  of  discouragement  and mental wellbeing filled by members matured 25-30 a long time.
Keywords : Depression and Mental Health, Machine Learning, Algorithm Method Comparison.

## ABSTRAK
Salah satu gangguan kesejahteraan mental yang sering terjadi pada manusia adalah depresi. Mengenali depresi secara  dini  penting  bagi  individu.  Namun,  pada  kenyataannya,  melakukan  skrining  depresi  secara  dini  masih memiliki beberapa kelemahan. Jika terus diabaikan, hal ini dapat berdampak pada kesejahteraan individu. Oleh karena  itu,  diperlukan  metode  lain  yang  dapat  menggambarkan  tingkat  depresi  pada  individu.  Penelitian  ini bertujuan untuk  menentukan gambaran persepsi pekerja tentang komponen psikososial dari  lingkungan dan  isi kerja  serta  menentukan  gejala  stres  kerja  yang  mereka  keluhkan.  Variabel  dependen  adalah  gejala  stres  kerja (fisik,  mental, kognitif, dan perilaku), sedangkan  variabel  independen adalah karakteristik  individu  (usia,  jenis kelamin, jenis pekerjaan, dan lama bekerja). Metode klasifikasi menggunakan berbagai model klasifikasi, yaitu K-Nearest  Neighbor  (KNN),  Decision  Tree,  Random  Forest  Tree,  Naïve  Bayes,  Support  Vector  Machine (SVM),  dan  model  penghitungan  AdaBoost.  Hasil  penelitian  berdasarkan  pengujian  berbagai  model penghitungan  dapat  disimpulkan  bahwa  model  penghitungan  terbaik  untuk  mengukur  gaji  pekerja  adalah menggunakan  K-Nearest  Neighbor  (KNN).  Analisis  variabel  berdasarkan  faktor  Pekerjaan  dan  Jenis  Kelamin memprediksi tingkat depresi dan kesejahteraan mental yang dirasakan oleh anggota berusia 25-30 tahun.
Kata Kunci : Depresi dan Kesehatan Mental, Pembelajaran Mesin, Perbandingan Metode Algoritma.

## PENDAHULUAN
Kesejahteraan  mental  adalah  bagian penting  dari  kesehatan.  Kondisi  mental yang  sehat  akan  memungkinkan  individu untuk mencapai potensi mereka, mengatasi stres  dan  masalah  dalam  hidup,  menjadi produktif di tempat kerja, dan berkontribusi  pada  masyarakat  (WHO, 2020)  [1].  Gaya  hidup  modern  memiliki dampak  mental  pada  pikiran  individu,
menyebabkan stres emosional dan depresi. Satu  miliar  orang  menderita  gangguan mental  dan  lebih  dari  300  juta  orang menderita depresi di seluruh dunia.
Depresi mendominasi pemikiran bunuh diri pada seseorang. Sekitar 800.000 orang  melakukan  bunuh  diri  setiap tahunnya.  Oleh  karena  itu,  respons komprehensif  diperlukan  untuk  mengatasi beban  masalah  kesehatan  mental.  Depresi
adalah  gangguan  mental  umum  yang memengaruhi pemikiran dan perkembangan mental seseorang. Menurut WHO, Organisasi
Kesehatan  Dunia,  masalah  yang  sering terjadi pada masa remaja dan awal dewasa terkait  dengan  masalah  kesehatan  mental, salah  satunya  adalah  depresi.  Depresi merupakan penyebab utama beban penyakit  di  kalangan  individu  pada  masa awal  kehidupan  (WHO,  2016).  Menurut WHO, depresi merupakan penyebab utama penyakit  dan  ketidakmampuan  pada  kaum muda, dan bunuh diri merupakan penyebab kematian ketiga terbesar (WHO, 2014).
Menurut  Pieper  dan  Uden  (2006), kesehatan  mental  adalah  kondisi  di  mana seseorang  tidak  merasa  bersalah  tentang dirinya  sendiri,  memiliki  pandangan  yang positif tentang dirinya sendiri, dan mampu menerima  kelemahan  dan  kekurangan pribadinya.  Kepuasan  hidup,  kepuasan hidup  sosial,  dan  kebahagiaan  hidup.  Liga Kesehatan  Mental  Dunia  menyatakan bahwa  kesehatan  mental  adalah  kondisi yang  memungkinkan  perkembangan  fisik, mental, dan emosional yang optimal dalam harmoni  dengan  orang  lain.  Masyarakat yang  mentalnya  sehat  adalah  masyarakat yang  memungkinkan  anggotanya  untuk berkembang  sesuai  dengan  kemampuan mereka.
Pentingnya mengenali depresi secara dini diilustrasikan oleh peningkatan frekuensi  bunuh  diri  di  berbagai  negara yang disebabkan oleh kurangnya pencegahan  atau  pengobatan  dini  dalam kasus depresi. Organisasi Kesehatan Dunia (WHO)  menunjukkan  bahwa  lebih  dari 264  juta  orang  dari  semua  usia  menderita depresi  di  seluruh  dunia.  Sebuah  komite dari Institut
Kedokteran
tentang
Pencegahan Gangguan Mental telah mengidentifikasi depresi sebagai gangguan yang  paling  dapat  dicegah.  Oleh  karena itu,  sangat  penting  untuk  mengidentifikasi individu  yang  menderita  depresi  secara dini untuk mengurangi dampaknya terhadap kesehatan masyarakat. Selain itu,
deteksi  dini  dapat  mengurangi  risiko kewirausahaan.
Pada  kenyataannya,  skrining  depresi dini  masih  memiliki  beberapa  kelemahan. Hal  ini  disebabkan  oleh  ketidaktahuan masyarakat  akan  depresi  dan  kelalaian terhadapnya.  Jika  diabaikan  secara  terus- menerus,  kesehatan  masyarakat  dapat terpengaruh.  Oleh  karena  itu,  teknik tambahan  diperlukan  untuk  mengukur tingkat depresi seseorang.

## Karya Terkait
Dengan menggunakan metode pembelajaran mesin seperti Pohon Random  Forest  (RFT),  Mesin  Vector Dukungan  (SVM),  dan  Jaringan  Neural Konvolusi  (CNN),  beberapa  peneliti  telah mencoba  untuk  memprediksi  kecemasan dan kesedihan untuk kemudian mengumpulkan  dan  mengklasifikasikan data  pos  blog.  Banyak  pendekatan, termasuk  pemodelan  topik,  Bag-of-Words (BOW),  dan  Term  Frequency  –  Inverse Document  Frequency  (TF–IDF),  telah digunakan  untuk  pengkodean  teks.  Selain itu, eksperimen pemodelan telah dilakukan menggunakan pemrograman Python. CNN menghasilkan hasil terbaik di antara semua klasifier  [8],  dengan  skor  akurasi  dan recall  sebesar  78%  dan  0,72,  secara berturut-turut.  Menurut  penelitian  Eri Mardiani,  "Perbandingan  Metode  kNN, Naive  Bayes,  Decision  Tree,  Ensemble, dan  Regresi  untuk  Prediksi  Pendapatan," Keputusan  Naive  Bayes  adalah  model algoritma  terbaik  untuk  memperkirakan pendapatan pekerja.
Banyak algoritma pembelajaran mesin telah dikembangkan, termasuk RFT, SVM, Catboost, Naïve Bayes, dan Regresi Logistik.  telah  mengajukan  aplikasi  untuk kategorisasi  [9].  Dalam  studi  ini,  470 pelaut berpartisipasi dalam proses wawancara  di  mana  mereka  diberikan informasi tentang pekerjaan, sosiodemografi,  dan  kesehatan  mereka. Informasi  ini  dikumpulkan  melalui  16 karakteristik:  usia,  status  pekerjaan,  BMI, masa kerja, tipe keluarga, status
perkawinan,  profil  pekerjaan,  peringkat dalam  organisasi,  jenis  kapal  yang diposting,  dan  variabel  dummy  untuk kualifikasi akademik dan status perkawinan.
Oleh  karena  itu,  para  peneliti menemukan
bahwa Catboost menghasilkan  akurasi  dan  presisi  terbesar (82,6%  dan  84,1%,  secara  berturut-turut) dari  semua  klasifier.  Sau  et  al.  (2017) secara  manual  mengumpulkan  informasi tentang  630  orang  tua,  520  di  antaranya membutuhkan  perawatan  khusus,  dari Kolese  Kedokteran  dan  Rumah  Sakit Kolkata, Bengal
Barat.
Setelah implementasi  berbagai  teknik  klasifikasi, termasuk  regresi  logistik,  multiple  layer perceptrons,  Naïve  Bayes,  hutan  acak, pohon  acak,  J48,  optimisasi  berurutan acak,  subspace  acak,  dan  K-bintang, teramati  bahwa  hutan  acak  menghasilkan tingkat  akurasi  tertinggi,  masing-masing mencapai  89%  dan  91%,  antara  dua  set data  yang  terdiri  dari  110  dan  520 individu.  Alat  WEKA  digunakan  dalam makalah  "Memprediksi  kecemasan  dan depresi pada pasien lanjut usia menggunakan  pembelajaran  mesin"  untuk pemilihan fitur dan klasifikasi.
Saat  ini,  media  sosial  dengan  cepat menjadi  alat  penilaian  kesehatan  untuk memprediksi berbagai jenis penyakit. Saha et al. [10] Memilih topik dan karakteristik psikolinguistik  muncul  dalam  pos  di  situs LiveJournal.  Kemudian  dimasukkan  ke dalam  sistem  pemodelan  bersama,  untuk mengklasifikasikan  masalah  mental  yang terjadi dalam komunitas online yang ingin tahu  tentang  depresi.  Sistem  pemodelan bersama yang diusulkan melampaui pembelajaran  tugas  tunggal  (STL)  dan pembelajaran multi-tugas (MLT) yang ada, dan  penelitian  menunjukkan  bahwa  ada diskusi  di  komunitas  online  tentang  lebih dari  sekadar  perasaan  sedih.  Reece  et  al. [11]  berfokus  pada  indikator  depresi  dan Gangguan  Stres  Pasca  Trauma  (PTSD)  di antara  pengguna  Twitter.  Hidden  Markov Model (HMM) digunakan untuk mengidentifikasi  kemungkinan  terjadinya
PTSD. Dari total data set, 31,4% dan 24% teramati  memiliki  depresi  dan  PTSD, secara  berturut-turut.  Braithwaite  et  al. [12]  mengumpulkan  tweet  dari  135 anggota yang dipilih dari Amazon
Mechanical Turk (MTurk) dan
menggunakan  pohon  keputusan  klasifikasi untuk mengukur risiko bunuh diri. Tingkat akurasi  untuk  memprediksi  tingkat  bunuh diri diketahui mencapai 92%.
Du  et  al.  [13]  mengekstraksi  data streaming  dari  Twitter  dan  menggunakan pemicu  stres  psikiatri  untuk  menjelaskan tweet yang dianggap memiliki kecenderungan  bunuh  diri.  Convolution Neural  Network  (CNN)  mengungguli Mesin  Vector  Dukungan  (SVM)  dan pohon  tambahan  (ET)  dll.  dengan  akurasi 78% dalam mengidentifikasi tweet dengan kecenderungan  bunuh  diri.  Pendekatan audio-teks  juga  dapat  digunakan  untuk menunjukkan  depresi,  di  mana  para peneliti mengumpulkan data tentang orang dengan  depresi.  Model  jaringan  saraf memori  jangka  pendek  digunakan  untuk mendeteksi depresi dalam studi "Mendeteksi  Depresi  dengan  Pemodelan
Urutan Audio/Teks" [14], yang menemukan  bahwa  model  bebas  konteks memberikan  hasil  terbaik  untuk  audio (bobot, berurutan, dan multi-model).
Kecemasan  dan  gangguan  suasana hati diidentifikasi dalam studi
"Menggunakan Pembelajaran Mesin untuk Menggolongkan  Subtipe  Berbasis  Sirkuit dalam  Gangguan  Suasana  Hati  dan Kecemasan" [15] dengan memfilter ekspresi  wajah  pasien  dan  menerapkan metode  validasi  silang,  dan  hasil  yang lebih  akurat  ditemukan  yang  dikonfirmasi oleh  berbagai  ukuran  statistik  yang berbeda.  Klasifikasi  ketidakseimbangan diterapkan dalam [16] dan teknik pembelajaran  mesin  berkelompok  dibahas dalam penelitian "Teknik Ensemble dalam Pembelajaran  Mesin."  Dalam  Workshop Internasional  tentang  Sistem  Klasifikasi Berbeda Springer" [17]. Para peneliti yang berbeda telah menerapkan berbagai algoritma  pembelajaran  mesin  untuk
prediksi  gangguan  mental,  dan  kinerja algoritma yang berbeda ternyata bervariasi,  tergantung  pada  situasi;  Tidak ada  algoritma  yang  tetap  telah  ditentukan sebagai  yang  paling  sesuai  dalam  semua kasus.  Oleh  karena  itu,  dalam  penelitian ini,  semua  algoritma  pembelajaran  mesin diterapkan untuk mengenali gejala kecemasan, kesedihan, dan stres.

## METODE
The  purpose  of  this  study  is  to identify  the  Gejala  stres  kerja  yang dilaporkan  oleh  karyawan,  serta  untuk menjelaskan bagaimana mereka mempersepsikan  aspek  psikososial  dari pengaturan dan konten pekerjaan. Sebanyak  825  peserta  dari  berbagai  latar belakang—termasuk remaja dari Bangladesh, mahasiswa, ibu rumah tangga, profesional dari perusahaan dan firma, dan orang lain—berpartisipasi dalam penelitian ini.  Pria  dan  wanita antara  usia  16  dan  30 tahun  diundang  untuk  mengisi  kuesioner. Enam teknik pembelajaran mesin kemudian digunakan
untuk mengklasifikasikannya:
K-Nearest
Neighbor  (KNN),  Decision  Tree,  Random Forest  Tree,  Naïve  Bayes,  Support  Vector Machine  (SVM),  dan  AdaBoost.  Untuk penelitian  ini,  data  primer  dan  sekunder dikumpulkan.  Sumber  data  primer  adalah kumpulan  data  analitis  untuk  kesehatan mental  dan  depresi  yang  diperoleh  dari situs web
Kaggle.
https://www.kaggle.com/datasets/shashwat work/depression-and-mental-health-data- analysis .
Media  online  dan  sumber  lainnya menyediakan  metode  pengumpulan  data sekunder  untuk  penelitian  ini.  Peneliti akan menggunakan tinjauan literatur untuk menjelaskan  dan  mengevaluasi  data  yang dikumpulkan  untuk  penelitian  ini  (Dachi, 2023).

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Studi  ini  dibagi  menjadi  empat tahap:  pengumpulan  data,  pengujian  data, membuat  prediksi,  menilai  kinerja,  dan membandingkan hasil dari berbagai metode. Pengumpulan dataset adalah tahap awal. Pengembangan kontribusi dan tujuan penelitian  datang  pertama.  Metode  kedua adalah  pengujian  data,  yang  melibatkan pengujian  data  saat  ini  menggunakan program-program  yang  membantu  untuk mengumpulkan data sebagai sumber untuk klasifikasi data. Memprediksi hasil pengujian  data  datang  pada  tahap  ketiga. Langkah keempat adalah menilai seberapa baik  setiap  teknik  yang  menghasilkan prediksi—KNN,  Decision  Tree,  Random Forest  Tree,  Naïve  Bayes,  Support  Vector Machine (SVM), dan AdaBoost— berperforma.  Langkah  keenam  melibatkan pemeriksaan  dan  interpretasi  hasil  dari perbandingan teknik.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Prosedur  pengumpulan  data  untuk klasifikasi adalah sebagai berikut. Kumpulan  data  kategorisasi  pendapatan, yang dapat ditemukan di situs web Kaggle, digunakan  untuk  menampilkan  informasi tentang  nilai  yang  diharapkan  dari  sebuah kelompok atribut. Kita dapat melihat tabel data  dataset  dalam  Gambar  2.  Dengan menghubungkan  Preprocessing  dengan KNN,  Sampel  Data,  dan  Prediksi,  kita dapat  menggunakan  pendekatan  KNN untuk mendapatkan prediksi.

## Gambar 2. Alur Kerja Algoritma KNN
Gambar 3. Algoritma Naive Bayes
Untuk menghitung
tingkat keberhasilan  dan  hasil  Uji  dan  Skor, Sampel  Data  dari  Gambar  3  dihubungkan ke Tabel Data, Naive Bayes, dan skor uji

## Gambar 4. Alur Kerja Algoritma Pohon Keputusan dan SVM
Untuk  melihat  hasilnya,  Sampel Data terhubung  ke  Kolom  pada  Gambar 4 untuk secara manual memilih domain data. Tabel  Data  juga  ditambahkan,  dan terhubung  ke  Pohon  Viewer,  Tabel  Data, Hutan  Acak,  AdaBoost,  Distribusi  Plot Pencar, dan Matriks Kebingungan.

## K-Nearest Neighbor (KNN)
Gambar 5. K-Nearest Neighbor (KNN)
Gambar 5 menampilkan AUC sebesar  79,6%,  CA  sebesar  52,8%,  F1 sebesar  52,2%,  dan  recall  sebesar  52,8% untuk  model  KNN.  Ini  menunjukkan bahwa model prediksi KNN menghasilkan prediksi yang akurat, seperti yang dibuktikan  oleh  AUC  sebesar  79,6%,  atau hasil di atas 50%. Ini menunjukkan bahwa analisis  pendapatan  model  kNN  membuat prediksi  yang  akurat.  Menurut  plot  pencar di  atas,  terdapat  korelasi  antara  dua variabel  ini  pada  kesehatan  mental:  orang yang  berusia  antara  25  dan  30  tahun
membentuk  kategori  pekerjaan  dan  jenis kelamin.
Naive Bayes

## Gambar 6. Naive Bayes
Dari  Gambar  6  Naïve  Bayes,  AUC sebesar  0,620,  CA  sebesar  0,305,  F1 sebesar  0,301,  Presisi  sebesar  0,305,  dan Recall  sebesar  0,305  ditampilkan  untuk model  Naïve  Bayes.  Ini  menunjukkan bahwa  terdapat  lebih  dari  50%  akurasi dalam memprediksi  atau  mengkategorikan usia berdasarkan kesehatan mental. Hubungan  antara  dua  variabel  ini— kesehatan  mental  dan  jenis  kelamin— terlihat  pada  plot  pencar  di  atas,  di  mana peserta  antara  usia  25  dan  30  tahun merupakan mayoritas sampel.

## Decision Tree
Gambar 7. Distribusi Pohon Keputusan
Gambar 8. Plot Pencar Pohon Keputusan Pohon  merupakan  model  algoritma terbaik  dari  empat  yang  digunakan:  Hutan Acak, SVM, AdaBoost, dan Pohon. Hal ini
karena  Pohon  memiliki  AUC  terbesar, yaitu  0,736,  atau  73,6%.  Hasil  untuk model algoritma Hutan Acak adalah 0,729, atau  72,9%,  untuk  model  algoritma  pohon adalah  0,709, atau  70,9%,  dan  0,562,  atau 56,2%,  untuk  model  metode  AdaBoost, yang merupakan yang terendah.

## Hasil Perbandingan Model
Tabel  1  menyajikan  perbandingan hasil  uji  berdasarkan  pengujian  berbagai model algoritma.
Tabel 1. Hasil Perbandingan Model Model AUC CA F1 Prec Recall kNN 0,796 0,528 0,522 0,551 0,528 Naïve Bayes  0,620 0,305 0,301 0,305 0,305 Tree 0,736 0,390 0,389 0,390 0,390 Random Forest 0,729 0,387 0,383 0,393 0,387 SVM 0,709 0,390 0,386 0,397 0,390 AdaBoost 0,562 0,312 0,310 0,326 0,312 Model  kNN  memiliki  AUC  sebesar 0,796,  CA  sebesar  0,528,  F1  sebesar
0,522,  Presisi  sebesar  0,551,  dan  Recall sebesar 0,528, seperti yang dapat ditunjukkan dalam Tabel 1. Ini menunjukkan  bahwa  akurasi  prediksi  atau klasifikasi lebih tinggi dari 79%.

## SIMPULAN
Dari  hasil  analisis  berdasarkan  hasil dari  berbagai  model  mulai  dari  kNN, Gullible  Bayes,  Pohon  Keputusan,  Hutan Acak,  Mesin  Vektor  Dukungan  (SVM), dan  AdaBoost,  dapat  disimpulkan  bahwa model perhitungan terbaik untuk mengukur pendapatan adalah menggunakan  model  kNN.  Hal  ini  dapat dilihat  dari  hasil  AUC,  CA,  F1,  Presisi, dan  Recall  yang  memiliki  nilai  di atas  0,5 atau  di  atas  50%,  yang  menunjukkan bahwa hasil prediksi dari model kNN baik. Juga  terlihat  dalam  hasil  AUC  dari  model kNN dengan angka 0,796 dan hasil presisi 0,551,  yang  menunjukkan  bahwa  prediksi dari  model  kNN  baik  dan  dapat  dikatakan akurat.  Hasil  ini  dapat  digunakan  untuk memprediksi tingkat kecemasan dan kesehatan  mental  yang  dirasakan  oleh peserta berusia 25-30 tahun, jika dianalisis berdasarkan  faktor  Pekerjaan  dan  Jenis Kelamin.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  World  Mental  Health  Day:  An Opportunity  to  Kick-Start a  Massive Scale-Up  in  Investment  in  Mental
Health. Available online: https://www.who.int/news/item/27- 08-2020-world-mental-health-day-
an-opportunity-to-kick-start-a- massive-scale-up-in-investment-in- mental-health    (accessed  on  20 February 2022). [2]   World Health Organization. Depression  and  Other  Common Mental  Disorders:  Global  Health Estimates. Available online: https://apps.who.int/iris/bitstream/ha ndle/10665/254610/WHO-MSD-
MER-2017.2-eng.pdf  (accessed  on 20 February 2022)
[3]   Pieper,  J.  dan  Uden,  M.V.  2006. Religion  in  Coping  and  Mental Health  Care.  New  York:  Yord University Press, Inc [4]   Dachi, J. (2023). Analisis Perbandingan  Algoritma  XGBoost dan  Algoritma  Random  Forest Ensemble  Learning  pada  Klasifikasi Keputusan Kredit.
[5]   Giri,  GA  (2018).  Klasifikasi  Musik Berdasarkan  Genre  dengan  Metode K-Nearest  Neighbor.  Jurnal  Ilmu Komputer VOL. XI No.2
[6]   Indriyawati,  H.,  &  Khoirudin.
(2019).  Penerapan  Metode  Regresi Linier  Dalam  Koherensi  Pengolahan Data  Bahan  Baku  Tiandra  Store Guna  Meningkatkan  Mutu  Produksi. Sintak Prosiding,https://www.unisbank.ac.id /ojs/index.php/  sintak/  article/  view/ 7603
[7]   Sau, A., Bhakta, I. (2017)"Predicting anxiety  and  depression  in  elderly patients  using  machine  learning technology.  "Healthcare  Technology Letters 4 (6): 238-43.
[8]   Tyshchenko,  Y.  (2018)"Depression and  anxiety  detection  from  blog posts  data."Nature  Precis.  Sci.,  Inst.
Comput.  Sci.,  Univ.  Tartu,  Tartu, Estonia.
[9]   Sau, A., Bhakta, I. (2018) "Screening of anxiety and depression among the seafarers  using  machine  learning technology."Informatics  in  Medicine Unlocked :100149.
[10]   Saha,  B.,  Nguyen,  T.,  Phung,  D., Venkatesh,  S.  (2016)  "A  framework for  classifying  online  mental  health- related  communities  with  an  interest in  depression."IEEE  journal  of biomedical and health informatics 20 (4): 1008-1015.
[11]   Reece, A.  G.,  Reagan, A.  J.,  Lix,  K. L. M., Dodds, P. S., Danforth, C. M., Langer,  E.  J.(2016)  "Forecasting  the Onset  and  Course  of  Mental  Illness with  Twitter  Data."Scientific  reports 7 (1): 13006.
[12]   Braithwaite,  S.  R.,  Giraud-Carrier, C., West, J., Barnes, M. D.,  Hanson, C.L.  (2016)  "Validating  machine learning  algorithms  for  Twitter  data against  established  measures  of suicidality."JMIR  mental  health  3
(2): e21.
[13]   Du,  J.,  Zhang,  Y.,  Luo,  J.,  Jia,  Y., Wei,  Q.,  Tao,  C.,  Xu,  H.  (2018) "Extracting  psychiatric  stressors  for suicide from social media using deep learning."BMC  medical  informatics and decision making 18 (2): 43 [14]   Al  Hanai,  T.,  Ghassemi,  M.  M.,
Glass,  J.R.  (2018) "Detecting Depression with Audio/Text Sequence  Modeling  of  Interviews."
InInterspeech: 1716-1720.
[15]   Young,  C.,  Harati,  S.,  Ball,  T., Williams, L. (2019) "Using Machine Learning  to  Characterize  Circuit- Based  Subtypes  in  Mood  and Anxiety
Disorders."Biological Psychiatry 85 (10): S310.
[16]   Liu,  X.  Y.,  Wu,  J.,  Zhou,  Z.  H. (2009)"Exploratory  undersampling for  class-imbalance  learning."IEEE Transactions  on  Systems,  Man,  and
Cybernetics, Part B (Cybernetics) 39 (2): 539-50.
[17]   Dietterich,  T.  G.  (2000)  "Ensemble methods in machine learning."InInternational  workshop on multiple classifier systemsSpringer,  Berlin,  Heidelberg: 1-15.