UBUB

Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu KomputerJurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer

Depresi merupakan salah satu masalah kesehatan mental yang umum dan menjadi penyebab utama disabilitas di seluruh dunia. Deteksi dini sangat penting karena gejala awal sering tidak dikenali atau diabaikan. Penelitian ini mengusulkan sistem deteksi dini depresi berbasis kecerdasan buatan melalui analisis citra wajah menggunakan pendekatan hibrida Convolutional Neural Network (CNN). Data diperoleh dari rekaman wawancara klinis pasien dengan diagnosis depresi dan individu normal. Ekstraksi fitur dilakukan menggunakan tiga arsitektur CNN, yaitu VGG16, ResNet101V2, dan MobileNetV3, yang kemudian digabungkan untuk membentuk representasi fitur gabungan. Selanjutnya, algoritma Random Forest digunakan sebagai klasifikator. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa kombinasi VGG16 dan MobileNetV3 memberikan performa terbaik dengan akurasi 94.55%, presisi 98.04%, dan spesifisitas 98.18%. Temuan ini menunjukkan bahwa pendekatan hibrida CNN dengan Random Forest berpotensi menjadi metode efektif untuk mendukung deteksi dini depresi berbasis citra wajah.

Sistem deteksi dini depresi berbasis citra fitur wajah dengan teknik hibrida CNN dan Random Forest menunjukkan performa tinggi dengan akurasi 94.Pendekatan ini mampu menggabungkan kelebihan arsitektur CNN untuk ekstraksi fitur dan Random Forest untuk klasifikasi.Hasil penelitian menunjukkan bahwa kombinasi VGG16 dan MobileNetV3 memberikan akurasi optimal, sementara UMAP meningkatkan efisiensi pengolahan data.Model ini berpotensi menjadi alat bantu klinis yang objektif dan efisien dalam mendeteksi depresi secara dini.

Penelitian lanjutan dapat mengembangkan sistem deteksi depresi berbasis citra wajah dengan memperluas dataset untuk mencakup variasi demografis yang lebih luas, seperti perbedaan usia, ras, dan kondisi pencahayaan. Selain itu, integrasi data multimodal seperti analisis suara atau teks hasil wawancara dapat meningkatkan akurasi diagnosis. Pengembangan sistem real-time yang dapat diimplementasikan pada perangkat portabel seperti smartphone juga menjadi arah penelitian yang menarik, dengan fokus pada optimasi komputasi untuk lingkungan dengan sumber daya terbatas.

  1. An Integrative Review of Computational Methods Applied to Biomarkers, Psychological Metrics, and Behavioral... mdpi.com/2306-5354/12/11/1259An Integrative Review of Computational Methods Applied to Biomarkers Psychological Metrics and Behavioral mdpi 2306 5354 12 11 1259
  2. Vol 12 No 6: Desember 2025 | Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer. vol jurnal teknologi ilmu... doi.org/10.25126/jtiik.2025126Vol 12 No 6 Desember 2025 Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer vol jurnal teknologi ilmu doi 10 25126 jtiik 2025126
Read online
File size626.36 KB
Pages8
DMCAReport

Related /

ads-block-test