Identifikasi Anorexia nervosa melalui Post Berbahasa Indonesia di Media Sosial X Menggunakan Algoritma Gated Recurrent Unit

Abstract

Anorexia nervosa (AN) merupakan gangguan mental serius yang ditandai dengan pembatasan asupan makanan ekstrem dan persepsi tubuh yang terdistorsi. Dengan tingkat prevalensi global sekitar 9% dan risiko bunuh diri mencapai 26%, diperlukan sistem deteksi dini AN yang efektif dan efisien guna membantu psikolog maupun psikiater dalam mengindentifikasi awal penderita gangguan ini. Media sosial, sebagai platform ekspresi diri yang dominan, menawarkan sumber data yang potensial untuk mengidentifikasi tanda-tanda AN. Penelitian ini bertujuan mengembangkan model deteksi AN melalui unggahan berbahasa Indonesia di media sosial X menggunakan algoritma Gated Recurrent Unit (GRU). Studi terdahulu telah menunjukkan keberhasilan pendekatan kecerdasan buatan dalam mendeteksi AN, namun sebagian besar terbatas pada bahasa tertentu dan dataset yang kecil.