POLIBANPOLIBAN
POSITIF : Jurnal Sistem dan Teknologi InformasiPOSITIF : Jurnal Sistem dan Teknologi InformasiKesehatan mental sangat mempengaruhi kehidupan global, dengan sekitar 300 juta orang mengalami depresi pada 2019, termasuk 15,6 juta di Indonesia. Pandemi Covid-19 meningkatkan kasus kecemasan dan depresi, dan pada 2022, WHO melaporkan 23 juta orang menderita gangguan kejiwaan. Di Indonesia, masalah kesehatan mental remaja juga tinggi, dengan penggunaan media sosial berlebihan terkait peningkatan gangguan emosional. Twitter, dengan data real-time, menjadi alat penting untuk menganalisis sentimen publik dan memahami opini melalui teknik analisis dan machine learning. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui sentimen masyarakat terhadap kesehatan mental di Indonesia melalui media sosial Twitter serta menguji keefektifan penggunaan machine learning dalam analisis sentimen. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode Naive Bayes dan Decision Tree efektif dalam menganalisis sentimen, dengan akurasi sebesar 91% dan 89% masing-masing. Rerata hasil dari cross validation menunjukkan nilai 73,21% untuk Naive Bayes dan 67,02% untuk Decision Tree. Pada penelitian ini sentimen positif lebih dominan dengan persentase nilai 78,7%, sementara sentimen negatif hanya 21,3%. Temuan ini mengindikasikan bahwa kesadaran masyarakat Indonesia tentang pentingnya kesehatan mental semakin meningkat, dan mereka semakin memahami pentingnya menjaga kesehatan mental.
Penelitian ini menyimpulkan bahwa sentimen masyarakat terhadap kesehatan mental di Indonesia cenderung positif.Metode machine learning, khususnya Naive Bayes dan Decision Tree, efektif dalam menganalisis sentimen pada platform Twitter.Hasil analisis menunjukkan bahwa terdapat peningkatan kesadaran masyarakat mengenai pentingnya menjaga kesehatan mental.
Penelitian lanjutan dapat dilakukan dengan memperluas dataset yang digunakan, mencakup periode waktu yang lebih panjang dan data dari berbagai platform media sosial lainnya untuk mendapatkan gambaran yang lebih komprehensif mengenai sentimen publik terhadap kesehatan mental di Indonesia. Selain itu, eksplorasi metode machine learning yang lebih canggih, seperti deep learning dengan model transformer, dapat meningkatkan akurasi dan kemampuan analisis sentimen, terutama dalam menangkap nuansa emosi yang kompleks dalam teks. Terakhir, penelitian dapat difokuskan pada identifikasi faktor-faktor spesifik yang berkontribusi terhadap sentimen positif atau negatif terhadap kesehatan mental, seperti pengaruh kampanye kesehatan mental, peristiwa sosial, atau karakteristik demografis pengguna Twitter, sehingga dapat memberikan rekomendasi yang lebih tepat sasaran untuk meningkatkan kesadaran dan dukungan terhadap kesehatan mental di masyarakat.
- PENGARUH SOSIAL MEDIA TERHADAP KESEHATAN MENTAL DAN FISIK REMAJA: A SYSTEMATIC REVIEW | Jurnal Kesehatan... doi.org/10.31004/jkt.v3i2.4402PENGARUH SOSIAL MEDIA TERHADAP KESEHATAN MENTAL DAN FISIK REMAJA A SYSTEMATIC REVIEW Jurnal Kesehatan doi 10 31004 jkt v3i2 4402
- Penggunaan Media Sosial dalam Kesehatan Mental Remaja | Rosmalina | Prophetic : Professional, Empathy,... syekhnurjati.ac.id/jurnal/index.php/prophetic/article/view/8755Penggunaan Media Sosial dalam Kesehatan Mental Remaja Rosmalina Prophetic Professional Empathy syekhnurjati ac jurnal index php prophetic article view 8755
| File size | 413.11 KB |
| Pages | 7 |
| DMCA | Report |
Related /
HUSADA KARYAJAYAHUSADA KARYAJAYA Intervensi berupa penyuluhan dengan media poster efektif dalam meningkatkan pemahaman keluarga. Pendidikan kesehatan yang sederhana dan visual dapat menjadiIntervensi berupa penyuluhan dengan media poster efektif dalam meningkatkan pemahaman keluarga. Pendidikan kesehatan yang sederhana dan visual dapat menjadi
UMUSUMUS Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) terbukti efektif dalam memprediksi tingkat risiko depresi pada mahasiswa berdasarkan data kuesioner. Dengan pembagianAlgoritma K-Nearest Neighbor (KNN) terbukti efektif dalam memprediksi tingkat risiko depresi pada mahasiswa berdasarkan data kuesioner. Dengan pembagian
STAI MIFDASTAI MIFDA Oleh karena itu, penting bagi pendidik dan orang tua untuk memberikan pemahaman yang komprehensif tentang konsep cinta dalam Islam dan membimbing remajaOleh karena itu, penting bagi pendidik dan orang tua untuk memberikan pemahaman yang komprehensif tentang konsep cinta dalam Islam dan membimbing remaja
UNAIRUNAIR Hasil ini mendukung penggunaan model dalam pemantauan perikanan real-time, studi keanekaragaman hayati, dan penilaian dampak lingkungan. Dalam penelitianHasil ini mendukung penggunaan model dalam pemantauan perikanan real-time, studi keanekaragaman hayati, dan penilaian dampak lingkungan. Dalam penelitian
HOSTJOURNALSHOSTJOURNALS Penyampaian informasi saat ini dapat disampaikan melalui sebuah sistem yang diadopsi pada perusahaan untuk membantu dalam proses kinerja perusahaan. SalahPenyampaian informasi saat ini dapat disampaikan melalui sebuah sistem yang diadopsi pada perusahaan untuk membantu dalam proses kinerja perusahaan. Salah
UBHINUSUBHINUS Penelitian ini bertujuan untuk merancang Sistem Pendukung Keputusan guna memilih motor matic dengan menggunakan Metode Preference Selection Index (PSI).Penelitian ini bertujuan untuk merancang Sistem Pendukung Keputusan guna memilih motor matic dengan menggunakan Metode Preference Selection Index (PSI).
UNDIKMAUNDIKMA Jenis penelitian ini adalah penelitian tindakan kelas melalui tahap-tahap perencanaan, implementasi, observasi, dan refleksi yang dilaksanakan secara bersiklus.Jenis penelitian ini adalah penelitian tindakan kelas melalui tahap-tahap perencanaan, implementasi, observasi, dan refleksi yang dilaksanakan secara bersiklus.
MAHADEWAMAHADEWA Tujuan penelitian yaitu untuk mengetahui level kinerja Expert siswa melalui kemampuan berpikir kritis berdasarkan kemampuan matematika. Terdapat levelTujuan penelitian yaitu untuk mengetahui level kinerja Expert siswa melalui kemampuan berpikir kritis berdasarkan kemampuan matematika. Terdapat level
Useful /
ANTISPUBLISHERANTISPUBLISHER Hasil: Hasil penelitian menunjukkan bahwa jarak antara programmer dan mesin yang diciptakan oleh deep learning menempatkan tanggung jawab pribadi padaHasil: Hasil penelitian menunjukkan bahwa jarak antara programmer dan mesin yang diciptakan oleh deep learning menempatkan tanggung jawab pribadi pada
STAI MIFDASTAI MIFDA Pada tahap selanjutnya, hasil dari wawancara selanjutnya diinterpretasi, dideskripsi dan dianalisis. Khusus untuk hasil observasi, wawancara dan dokumentasiPada tahap selanjutnya, hasil dari wawancara selanjutnya diinterpretasi, dideskripsi dan dianalisis. Khusus untuk hasil observasi, wawancara dan dokumentasi
ALMAATAALMAATA Terdapat perbedaan signifikan pada kadar leukosit pada kedua kelompok responden (p=0,0443), namun tidak terdapat perbedaan signifikan pada kadar hepcidinTerdapat perbedaan signifikan pada kadar leukosit pada kedua kelompok responden (p=0,0443), namun tidak terdapat perbedaan signifikan pada kadar hepcidin
ALMAATAALMAATA Penelitian ini menggunakan metode quasi eksperimental dengan desain pre-posttest. Hasil penelitian menunjukkan bahwa yogurt bengkuang dapat menurunkanPenelitian ini menggunakan metode quasi eksperimental dengan desain pre-posttest. Hasil penelitian menunjukkan bahwa yogurt bengkuang dapat menurunkan