Deteksi Dini Gangguan Kesehatan Mental di Media Sosial X menggunakan IndoBERTweet dan Teknik Fine-Tuning Adaptif
Abstract
Kesehatan mental saat ini menjadi isu global yang terus meningkat, terutama di kalangan remaja dan pengguna media sosial. Platform X merupakan salah satu platform untuk mengekspresikan opini serta pengalaman pribadi. Volume data tekstual dalam jumlah besar menyebabkan identifikasi gangguan mental manual kurang efektif. Oleh karena itu, penelitian ini menggunakan model IndoBERTweet untuk mendeteksi tiga kategori gangguan kesehatan mental, yaitu Depression, Social Anxiety, dan Obsessive-Compulsive Disorder (OCD), pada tweet berbahasa Indonesia. Dataset diperoleh melalui proses crawling dan diproses lebih lanjut melalui tahap preprocessing. Model dilatih menggunakan empat skema, yaitu fine-tuning standar dan adaptif, masing-masing dengan dan tanpa undersampling.Hasil penelitian yang telah dilakukan, model IndoBERTweet yang dilatih menggunakan teknik fine-tuning adaptif dengan penerapan undersampling menghasilkan kinerja paling seimbang antar kelas dengan akurasi 87,26% serta nilai precision, recall, dan F1-score yang relatif konsisten. Sementara itu, fine-tuning standar tanpa penerapan undersampling mencapai akurasi tertinggi sebesar 98,31%, namun menunjukkan kecenderungan bias terhadap kelas mayoritas. Hasil ini menunjukkan bahwa kombinasi fine-tuning adaptif dengan undersampling data lebih efektif untuk klasifikasi multi-kelas gangguan kesehatan mental.
Kata kunci — kesehatan mental, fine tuning adaptif, klasifikasi teks, IndoBERTweet, undersampling
References
K. Dasar, K. Mental, and A. M. Tripertiwi, “EDUCAZIONE: Jurnal Multidisiplin Lembaga Penelitian Dan Publikasi Ilmiah (LPPI) Yayasan Almahmudi Bin Dahlan Website: https://j-educa.org/index.php/educazione.” [Online]. Available: https://j-educa.org/index.php/educazione
D. Kusuma Ningrum and A. Maytsa Ismawardi, “EFEKTIVITAS ALGORITMA KECERDASAN BUATAN DALAM IMPLEMENTASI KESEHATAN MENTAL : SYSTEMATIC LITERATURE REVIEW,” 2025.
World Health Organization, “Mental health of adolescents,” World Health Organization. Accessed: Jul. 28, 2025. [Online]. Available: https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/adolescent-mental-health
Kemenkes, “Pentingnya Kesehatan Mental bagi Remaja dan Cara Menghadapinya,” Kemenkes. Accessed: Jul. 28, 2025. [Online]. Available: https://ayosehat.kemkes.go.id/pentingnya-kesehatan-mental-bagi-remaja
D. Perhatian, “ANALISIS SENTIMEN DAN PERILAKU PENGGUNA MEDIA SOSIAL TERHADAP ISU KESEHATAN MENTAL MENGGUNAKAN METODE NATURAL LANGUAGE PROCESSING (NLP) Analysis Of Sentiment And Behavior Of Social Media Users Towards Mental Health Issues Using The Natural Language Processing (NLP) Method,” Jurnal Pengabdian Masyarakat (Kesehatan), vol. 6, no. 2, 2024.
M. Fadhilla, R. Wandri, A. Hanafiah, P. R. Setiawan, Y. Arta, and S. Daulay, “Analisis Performa Algoritma Machine Learning Untuk Identifikasi Depresi Pada Mahasiswa,” Journal of Informatics Management and Information Technology, vol. 5, no. 1, pp. 40–47, 2025, doi: 10.47065/jimat.v5i1.473.
F. Ilham and W. Maharani, “Analyze Detection Depression In Social Media Twitter Using Bidirectional Encoder Representations from Transformers,” Journal of Information System Research (JOSH), vol. 3, no. 4, pp. 476–482, Jul. 2022, doi: 10.47065/josh.v3i4.1885.
M. Fadhel, “Depression Detection of Users in Social Media X using IndoBERTweet,” Jurnal dan Penelitian Teknik Informatika, vol. 8, no. 2, 2024, doi: 10.33395/v8i2.13354.
N. Nurdiansyah, F. S. Febriyan, Z. G. D. Amanta, D. A. Saputra, and W. M. Baihaqi, “Analisis Kesehatan Mental untuk Mencegah Gangguan Mental pada Mahasiswa Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) dan Random Forest,” MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science, vol. 5, no. 1, pp. 1–9, Nov. 2024, doi: 10.57152/malcom.v5i1.1537.
O. S. D. Silaen, H. Herlawati, and R. Rasim, “Analisis Sentimen Mengenai Gangguan Bipolar Pada Twitter Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” Jurnal Komtika (Komputasi dan Informatika), vol. 6, no. 2, pp. 62–73, Nov. 2022, doi: 10.31603/komtika.v6i2.8198.
F. Koto Jey Han Lau Timothy Baldwin, “INDOBERTWEET: A Pretrained Language Model for Indonesian Twitter with Effective Domain-Specific Vocabulary Initialization,” Nov. 2021. doi: 10.18653/v1/2021.emnlp-main.833.
Erzha Tri Setyo Rochman, Septiana Mukti, Nazwa Mahabatul Thigah Yanani, Fita Sinta Dewi, and Liss Dyah Dewi A, “Pengaruh Media Sosial terhadap Kesehatan Mental pada Anak Muda di Indonesia,” Student Research Journal, vol. 2, no. 3, pp. 12–27, May 2024, doi: 10.55606/srjyappi.v2i3.1219.
F. Aulia Girnanfa and D. A. Susilo, “Studi Dramaturgi Pengelolaan Kesan Melalui Twitter Sebagai Sarana Eksistensi Diri Mahasiswa di Jakarta,” vol. 1, no. 1, pp. 58–73, 2022.
A. Wandani, “Sentimen Analisis Pengguna Twitter pada Event Flash Sale Menggunakan Algoritma K-NN, Random Forest, dan Naive Bayes,” 2021.
Fujiyama, “Deep Learning dan Neural Networks: Masa Depan Kecerdasan Buatan,” Universitas Telkom Surabaya. Accessed: Oct. 05, 2025. [Online]. Available: https://surabaya.telkomuniversity.ac.id/deep-learning-dan-neural-networks-masa-depan-kecerdasan-buatan/
F. Hanafi, “Mengenal Natural Language Processing (NLP),” CodePolitan. Accessed: Oct. 05, 2025. [Online]. Available: https://www.codepolitan.com/blog/mengenal-natural-language-processing-nlp/
C. Sintiya, G. H. Hutagaol, D. Bate`e, and S. Irviantina, “Evaluasi Teknik Resampling untuk Class Balancing dalam Analisis Sentimen Kesehatan Mental Berbasis Bi-LSTM,” Jurnal Sifo Mikroskil, vol. 26, no. 2, Oct. 2025, doi: 10.55601/jsm.v26i2.1799.
U. Khairani, V. Mutiawani, and H. Ahmadian, “Pengaruh Tahapan Preprocessing Terhadap Model Indobert Dan Indobertweet Untuk Mendeteksi Emosi Pada Komentar Akun Berita Instagram,” Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 11, no. 4, pp. 887–894, Aug. 2024, doi: 10.25126/jtiik.1148315.
Aisyatin Kamila and Finanin Nur Indana, “Kajian Psikologis Mengenai Kesadaran Kesehatan Mental pada Serial ‘Daily Dose of Sunshine,’” WISSEN : Jurnal Ilmu Sosial dan Humaniora, vol. 3, no. 3, pp. 80–91, Jun. 2025, doi: 10.62383/wissen.v3i3.947.
R. A. Chaerudin1 et al., “Implementasi Algoritma Naïve Bayes Untuk Analisis Klasifikasi Survei Kesehatan Mental (Studi Kasus: Open Sourcing Mental Illness),” JURNAL INFORMATIK Edisi ke-19, Apr. 2023.
G. Zahra, N. Fadhilah, R. A. Saputra, and A. H. Wibowo, “DETEKSI TINGKAT GANGGUAN KECEMASAN MENGGUNAKAN METODE RANDOM FOREST Anxiety Disorder Level Detection Using Random Forest Method,” https://jurnal.umt.ac.id/index.php/jt/article/view/10648/4974, pp. 38–47, 2024, [Online]. Available: http://jurnal.umt.ac.id/index.php/jt/index
