Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp.  988-996 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Prediksi Kepribadian Berdasarkan  Media Sosial Twitter Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier
Muhammad Ichsanudin A 1 , Agung Susilo Yuda Irawan 2 , Arip Solehudin 3 1,2,3 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Singaperbangsa Karawang Jl. HS. Ronggo Waluyo Teluk Jambe Timur Karawang 41361 muhammad.ichsanudin17150@student.unsika.ac.id, agung@unsika.ac.id, arip.solehudin@staff.unsika.ac.id

## Abstract
Analysis of a person's personality is very helpful as an assessment in various matters such as recruitment, career, health. The methods commonly used in personality analysis are interviews, observations, and questionnaire surveys. This study tries to provide a solution by simply using social media, namely twitter, by analyzing twitter user information data called tweets, this is to add  to  the  method  of  personality  analysis.  The  method  used  in  this  personality  prediction research  is  to  classify  a  tweet  into  5  personality  forms.  The  personality  method  used  by  the researcher  is  the  Big  Five  Personality  which  consists  of  openness,  conscientiousness, extraversion, agreeableness, and neuroticism with classification calculations using Naive Bayes. The result of this research is an accuracy of 42% with the highest class, namely Agreeableness.
Keywords : Data mining, Text mining, Twitter, Big Five, Naive Bayes
Abstrak
Analisis  kepribadian  seseorang  sangat  membantu  sebagai  penilaian  dalam  berbagai  hal seperti perekrutan, karir, kesehatan. Metode yang biasa digunakan dalam analisis kepribadian dengan  cara  wawancara,  observasi,  dan  survei  kuesioner.  Penelitian  ini  mencoba  memberi solusi  dengan  cukup  menggunakan  media  sosial  yaitu  twitter,  dengan  menganalisa  data informasi pengguna twitter yang disebut tweet, hal ini untuk menambah metode dari analisis kepribadian.  Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  prediksi  kepribadian  ini  dilakukan untuk mengklasifikasi sebuah tweet kedalam bentuk 5 kepribadian. Metode kepribadian yang digunakan  peneliti  adalah  Big Five  Personality  yang terdiri  dari  openness,  conscientiousness, extraversion,  agreeableness,  dan  neuroticism  dengan    perhitungan  klasifikasi  dengan  Naive Bayes.  Hasil  dari  penelitian  ini  adalah  akurasi  sebesar  42%  dengan  kelas  terbanyak  yaitu Agreeableness.
Kata kunci : Data mining, Text mining, Twitter, Big Five, Naive Bayes

## 1. PENDAHULUAN
Setiap  individu  mempunyai  satu  kesatuan  yang  utuh  dan  unik.  Hal  ini menandakan  bahwa  kesatuan  utuh  dalam  setiap  individu  tidak  dapat dipisahkan  dengan  segala  cirinya,  oleh  karena  itu  individu  mempunyai kepribadian  yang  berbeda  –beda.  Dalam  kepribadian  terdapat  banyak  teori yang  telah  dikemukakan  oleh  beberapa  ahli  salah  satu  nya  adalah  teori  big five personality yang mencakup lima kepribadian besar. Big five Personality atau  model  lima  besar  sifat  kepribadian  merupakan  salah  satu  teori  yang dikemukakan oleh Lewis Goldberg.Menurut lewis ada lima model yang bisa mendifinisikan kepribadian manusia adapun lima kepribadian tersebut yaitu Openness  to  Experience , Conscientiousness , Extraversion , Agreeableness ,  dan
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp.  988-996 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Neuroticism .  Orang openness memiliki  ciri  positif  ialah  cenderung  lebih kreatif,  imajinatif,  intelektual,  penasaran  serta  berpikiran  luas.  Orang Conscientiousness memiliki  ciri  positif  ialah  bisa  diandalkan,bertanggung jawab,  tekun  serta  berorientasi  pada  pencapain.  Ciri  Positif  Orang Extraversion merupakan  bahagia  berteman,  gampang  bersosialisasi,hidup berkelompok  serta  tegas.  Ciri  positif Agreableness merupakan  kooperatif (bisa  berkolaborasi),  penuh  keyakinan,  bertabiat  baik,  hangat  serta  berhati lembut  dan  suka  menolong.  Ciri  positif  orang Neuroticism disebut  dengan Emotional  Stability (Stabilitas  Emosional),  Individu  dengan  Emosional  yang stabil  cenderang  tenang  saat  menghadapi  masalah,  percaya  diri,  memiliki pendirian yang teguh. (Faidh, Erwin, 2019).
Terdapat banyak cara untuk menentukan kepribadian seseorang salah satunya melalui media sosial Twitter . Twitter merupakan suatu web jejaring sosial  yang  lagi  tumbuh  pesat  dikala  ini  sebab  pengguna  bisa  berhubungan dengan  pengguna  yang  lain  dari  pc  maupun  fitur  mobile  mereka  dari manapun  serta  kapanpun. Twitter selaku  suatu  web  jejaring  sosial membagikan  akses  kepada  penggunanya  buat  mengirimkan  suatu  pesan pendek yang terdiri dari maksimal 140 kepribadian( diucap tweet ). Universitas Singaperbangsa Karawang adalah satu-satunya universitas negeri yang berada di kota Karawang. Universitas Singaperbangsa Karawang terdiri  dari  beberapa  fakultas  seperti  fakultas  teknik,  fakultas  agama  islam, fakultas  ilmu  pendidikan,  fakultas  ilmu  komputer,  fakultas  ilmu  kesehatan fakultas hukum dan lain sebagainya. Dari berbagai fakultas tersebut mengkaji ilmu-ilmu  yang  sangat  bermanfaat  contohnya  fakultas  ilmu  komputer  yang mengkaji ilmu komputer. Oleh karena itu peneliti ingin menerapkanya pada mahasiswa  Fakultas  Ilmu  Komputer  Universitas  Singaperbangsa  Karawang tentunya  dengan  harapan  akan  berguna  di  masa  yang  akan  datang.  Suatu metode yang mampu mengklasifikasi kepribadian seseorang dengan tingkat akurasi  yang  cukup  tinggi,  salah  satunya  adalah  metode Naive  Baiyes dari penelitian yang berjudul “Klasifikasi Kepribadian Big Five Pengguna Twitter dengan Metode Naïve Bayes”. Penelitian ini merupakan pengembangan dari penelitian  tersebut  dengan  menggunakan  metode Naive  Bayes  Classifier . Dengan  harapan  mampu  mengklasifikasikan  kepribadian  dari  data  yang sangat banyak menjadi lebih efektif dan efisien yang tentunya dengan tingkat akurasi yang tinggi

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  Algoritma Naive Bayes Classifier dengan beberapa tahapan yaitu, Pelabelan dan Crawling Data, Data Preprocessing, Klasifikasi Naive Bayes , Pengukuran Performansi.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp.  988-996 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Gambar 1. Rancangan Sistem

## 2.1. Pelabelan
Pada  proses  ini  dicoba  pemberian  label  kelas  jadi  lima  kelas  karakter big  five dari  hasil  kuesioner  yang  sudah  disebar  ke  koresponden  dari  30 persoalan bersumber pada penilai BFI ( Big Five Inventory ). Hal ini dilakukan untuk mengetahui jenis label kepbradiannya dan nama Twitter nya.

## 2.2. Crawling Data
Crawling  Data ialah  sesi  yang  bertujuan  buat  memperoleh  informasi yang hendak digunakan sebagai informasi acuan oleh sistem yang berbentuk user serta tweet.

## 2.3. Data Preprocessing
Proses  pada  sesi  preprocessing  informasi  ini  bertujuan  buat memperoleh informasi acuan yang siap diproses ke dalam sistem klasifikasi dari informasi tweet mentah yang diganti ke dalam wujud yang lebih simpel. Preprocessing  informasi  yang  dicoba  terhadap  informasi  tweet  merupakan selaku berikut, Case Folding, Tokenizing, Filtering, Stemming.
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp.  988-996 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 2.4. Klasifikasi Naive Bayess
Proses ini ialah proses utama  yang bertujuan buat mengklasifikasikan informasi  yang  telah  melewati  proses  tadinya  dengan  memakai  tata  cara Naïve Bayes Classifier.

## 2.5. Model Prediksi
Proses ini ialah sistem pendidikan yang telah terbuat buat menciptakan model prediksi karakter big five .

## 2.6. Pengukuran Performansi
Proses  ini  ialah  sesi  akhir  ialah  menghitung  tingkatan  akrurasi  dari sistem  yang  telah  terbuat  untuk  menghitung  akurasi  dari  hasil  algoritma Naive Bayess Classifier

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada bagian ini dijelaskan hasil uji dan analisis dari sistem yang telah dibangun sesuai dengan metodelogi penelitian.

## 3.1. Pelabelan
Dataset  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  berasal  dari  hasil penyebaran kuesioner peneliti terhadap beberapa mahasiswa yang meliputi nama  twitter  dan  berisi  30  pertanyaan  berdasarkan  standar  internasional IPIP  ( International  Personality  Item  Pool )  dengan  total  sebanyak  45 mahasiswa yang mengisi kuesioner tersebut. Kemudian, data hasil pengisian kuesioner  tersebut  diseleksi  untuk  mencari  mahasiswa  yang  mempunyai twitter dan  akun  twitter  nya  tidak  diprivate  dari  total  45  data  menjadi  18 data yang siap digali tweetnya. Berikut contoh data yang sudah diseleksi.
Tabel 1. Data Kuesioner No.  From-User Label 1  iyaaaa Agreeableness 2  Ayu Shafira Tubagus  Openness to Experience 3  Daffaaaa Extraversion 4  dinmarf Conscientiousness 5  dyas Conscientiousness 6  Endah Sulistyo N Agreeableness 7  Fachry Ikhsal Openness to Experience 8  dandelions Agreeableness ... .... .... 18  nci Agreeableness
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp.  988-996 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 3.2. Crawling Data
Pada proses ini dilakukan crawling data tweet dari data hasil seleksi kuesioner  dengan  masing-masing  pengguna  maksimal  100  tweet.  Pada proses  crawling  ini    menggunakan  aplikasi  rapidminer  Studio  dan memerlukan nama pengguna twitter dan pengguna twitter yang akunya tidak di  private.  Peneliti  menseleksi  data  dan  hanya  mengambil  2  atribut  yaitu From-User  dan  Text.  Berikut  hasil  data  crawling  twitter  yang  sudah  di sematkan ke excel.
Tabel 2. Data Crawling Twitter No. From-User Text 1 iyaaaa #NewProfilePic https://t.co/vkTogt3DWU 2 iyaaaa RT @bertanyarl: Tanyarl mohon bantuannya ya teman-teman ?? https://t.co/9iCIfgngHI 3 iyaaaa @amaliaprnmsr_ @txtdarigajelas @anisanurs22 @mupey_vale Wkwkwk skip moal dibotak ceuk aku ge 4 iyaaaa RT @infoBMKG: Peringatan dini cuaca wilayah Kalimantan Timur [14 April 2021] #BMKG Selengkapnya klik tautan berikut https://t.co/w0wq8gPZFo 5 iyaaaa Terimakasih kepada @bpptik @kemkominfo yang telah menyelenggarakan sertifikasi pelatihan secara gratis, dengan tenaga pengajar yang baik, materi yang sangat baik dan sangat berguna untuk kedepanya banyak ilmu yang didapat dari #bpptik 6 iyaaaa Anggap saja sedang curhat, tapi ada yang nemenin bedanya. 7 iyaaaa Tapi sebenernya yang lu rasain ketika ngeliat cuitan orang lain dan 'dih anying sama' nahh mulai cocokologi dengan si cuit, dan merasa paling emm dan lupa bahwa pemeran lain juga pernah emm buat lu,  thats why aing kadang males buka twit ... ... ....... 1674  Nanu banget  @karawangfess Ngapainn maluuuuu, kalo malu mah lu belum kenal udah jadian
1675  Nanu banget  Haaaa
Data  diatas  memiliki  2  atribut  yaitu  From-user  dan  Text  dengan  total jumlah  1675  tweet  dari  masing-masing  akun  maksimal  tweet  yang  diambil adalah  100  tweet.  Tweet  tersebut  dimasukan  kedalam  attribut  text  yang nantinya akan dilanjutkan ke tahap preprocessing.

## 3.3 . Data Preprocessing
Pada  proses  ini  adalah  tahapan  agar  data  teks  dapat  diubah  menjadi lebih  terstruktur  peneliti  melakukan  beberapa  tahapan  untuk  memproses data teks yang terdiri dari Tokenizing, Case folding, Filtering, dan Stemming.
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp.  988-996 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 1. Tokenizing
Pada tahapan ini dilakukan pemotongan string input berdasarkan tiap kata yang menyusunnya. Namun untuk karakter petik tunggal (‘), titik (.), semikolon (;), titk dua (:) atau lainnya, dapat memiliki peran yang cukup  banyak  sebagai  pemisah  kata.  Berikut  merupakan  tampilan data yang sudah melewati proses tokenizing .
2. Case Folding
Pada tahapan ini dilakukan proses pengubahan huruf kapital menjadi huruf kecil (lower case). Sebagai contoh, user yang ingin mendapatkan informasi “KOMPUTER” dan mengetik “KOMPOTER”, “KomPUter” atau “komputer”,  tetap  diberikan  hasil  retrieval  yang  sama  yakni “komputer”. Hanya huruf ‘a’ sampai dengan ‘z’ yang diterima. Karakter selain huruf dihilangkan dan dianggap delimiter.
3. Filtering
Pada  tahapan  ini  mengambil  kata-kata  penting  dari  hasil  token. algoritma  stoplist  (membuang  kata  kurang  penting).  atau  wordlist (menyimpan  kata  penting).  Stoplist/stopword  adalah  kata-kata  yang tidak deskriptif yang dapat dibuang dalam pendekatan bag-of-words. Contoh stopwords adalah “yang”, “dan”, “di”, “dari” dan seterusnya.
4. Stemming
Pada  tahapan  ini  dilakukan    untuk  memperkecil  jumlah  indeks  yang berbeda dari suatu dokumen, juga untuk melakukan pengelompokan kata-kata lain yang memiliki kata dasar dan arti yang serupa namun memiliki  bentuk  atau form yang  berbeda  karena  mendapatkan imbuhan  yang  berbeda.  Sebagai  contoh  kata  “dasarnya”  , “berdasarkan”,  “  mendasari”  akan  distem  ke root  word -nya  yaitu “dasar”.
Tahapan preprocessing ini perlu dilakukan untuk menseleksi data agar data menjadi lebih tersturktur lagi yang nantinya akan diproses ke tahapan selanjutnya.  Berikut  tampilan  contoh  data  yang  sudah  melalui  tahap preprocessing.
Tabel 3. Data Hasil Text Processing From- User Label aku
banget bicara dapat dasar .... zzYUG xmZe iyaaaa  Agree ablene ss 00.00 00.00 00.00  0.348 735 00.00  .... 00.00 iyaaaa  Agree ablene ss 00.00 00.00 00.00 00.00 00.00  .... 00.00 iyaaaa  Agree ablene ss 00.00 00.00 00.00 00.00 00.00  .... 00.00 iyaaaa  Agree ablene ss 00.00 00.00 00.00 00.00 00.00  .... 00.00
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp.  988-996 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
From- User Label aku banget bicara dapat dasar .... zzYUG xmZe iyaaaa  Agree ablene ss 00.00 00.00 00.00 00.00 00.00  .... 00.00 ..... ..... .... ... ... ... ..  ... ... Nanu bange t Neuro ticism 00.00 00.00 00.00 00.00 00.00  .... 00.00 Nanu bange t Neuro ticism 00.00 00.00 00.00 00.00 00.00  .... 00.00
Pada tabel diatas menunjukan tiap tweet berapa kali jumlah kata yang keluar dari tiap attribut kata yang nantinya akan dijadikan informasi.

## 3.4. Klasifikasi Naive Bayes
Pada  tahap  ini,  algoritma  yang  digunakan  adalah Naive  Bayes dengan memanfaatkan  perhitungan  probabilitas  dan  statistik  berdasarkan probabilitas  sebelumnya.  Pada  tahap  ini  peneliti  memisah  data  untuk dijadikan  data  training dan data testing dengan perbandingan 70:30. Untuk menghitung  probabilitas  menggunakan rapidminer  Studio ,  sehingga  hasil yang didapat dapat dilihat dari gambar berikut.

## Gambar 2. Hasil NBC
Dari gambar diatas diketahui penyebaran untuk attribut label dari 5098 attribut kata  dan  terbagi  kedalam  5  kelas.  Untuk  lebih  jelasnya  bisa  dilihat dari grafik berikut.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp.  988-996 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Gambar 3. Grafik Penyebaran Label
Dapat  dilihat  dari  gambar  3  diatas  kelas  tertinggi  dari  hasil  prediksi adalah  kelas Agreeableness dengan  jumlah  167  dan  kelas  terendah  adalah kelas Extraversion dengan jumlah 14.

## 3.5. Pengukuran Performansi
Setelah  dilakukanya  perhitungan  dengan  algoritma Naive  Bayes tahap selanjutnya  dilakukan  uji  akurasi.  Hal  ini  dilakukan  untuk  mengukur seberapa  akurat  algoritma Naive  Bayes dalam  melakukan  prediksi.  Dalam tahap ini yang di uji adalah akurasi , recall , dan precision . Untuk tampilannya bisa dilihat pada gambar tabel berikut.
Gambar 4. Hasil Pengukuran Performansi
Volume 5 Nomor 2, September 2021, pp.  988-996 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Pada  gambar  diatas  diketahui  akurasi  yang  didapat  adalah  42,71% diketahui  jumlah recall yang  didapat  adalah  36,98%  dan  jumlah precision yang didapat adalah 41,13%.

## 4.  SIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  yang  dilakukan  ini  dapat  disimpulkan  penelitian kepribadian  pengguna  Twitter  dapat    diprediksi  melalui  tweet  pengguna twitter  walaupun  dengan  jumlah  akurasi  yang  masih  tergolong  rendah sebesar 42%. Berdasarkan hasil prediksi label kepribadian tertinggi ada pada label Agreeableness dengan jumlah 167. Sedangkan, nilai terendah ada pada label  Extraversion dengan  jumlah  14 tweet .  Hal  ini  dikarenakan  pada data training dengan  jumlah  1173  data tweet lebih  dominan  berlabel Agreeableness maka  dari  itu  model  yang  dibangun  cenderung  memprediksi label  Agreeableness dan  membuat  nilai recall dan precision pada  kelas Agreeableness meningkat tetapi tidak pada kelas yang lainnya.
Saran  untuk  penelitian  selanjutnya,  dalam  penelitian  ini  jumlah  tweet maksimal per akun berjumlah 100 tweet dan ada beberapa akun yang jumlah tweet  nya  tidak  mencapai  100.  Maka  dari  itu  untuk  penelitian  selanjutnya diharapkan data tweet per akun jumlahnya harus sama rata agar mendapat nilai  yang  lebih  maksimal.  untuk  penelitian  selanjutnya  menggunakan  data yang seimbang antar kelas agar untuk membuat model yang dibangun tidak cenderung memprediksi jenis kelas yang terbanyak.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Karthika  R,  R.  Kathiyayini.  “Facebook  Data  for  Predictive Personality Analysis”. IJSRCSEIT., vol.2, no.2, pp. 1147-1150. 2017. [2] Y  B  N  D  Artissa,  I  Asror,  S  A  Faraby.  “Personality  Classification based  on  Facebook  status  text  using  Multinomial  Naïve  Bayes method”.  Journal  of  Physics:  Conference  Series.,  vol.2,  pp.  1-8. 2019. [3] Haq, F. I. N., & Setiawan, E. B. (2019). “Implementasi Naive Bayes Classifier  untuk  Prediksi  Kepribadian  Big  Five  pada  Twitter Menggunakan Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF- IDF)  dan  Term  Frequency-Relevance  Frequency  (TF-RF)”. eProceedings of Engineering, 6(2). [4] Ellandi,  R.,  Setiawan,  E.  B.,  &  Nugraha,  F.  N.  (2019).”  Prediksi kepribadian  Big  Five  dengan  Term-Frequency  Inverse  Document Frequency  Menggunakan  Metode  k-Nearest  Neighbor  pada Twitter”. eProceedings of Engineering, 6(2). [5] Yusra,  Y.,  Fikry,  M.,  Syarfianto,  R.,  Candra,  R.  M.,  &  Budianita,  E. (2018,  November).  “Klasifikasi  Kepribadian  Big  Five  Pengguna Twitter  dengan  Metode  Naïve  Bayes”.  In  Seminar  Nasional Teknologi Informasi Komunikasi dan Industri (pp. 317-321). [6] Han,  J.  dan  Kamber,  M.,  2006,  “Data  Mining:  Concepts  and Techniques-Chapter 2”. USA: Elsevier