Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.3.254 Vol. 3, No. 3, Juni 2022, hlm. 673-680 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## COMPARISON NAÏVE BAYES CLASSIFIER, K-NEAREST NEIGHBOR AND SUPPORT VECTOR MACHINE IN THE CLASSIFICATION OF INDIVIDUAL ON TWITTER ACCOUNT
Aristin Chusnul Khotimah *1 , Ema Utami 2
1 Informatika Universitas Amikom Yogyakarta, Indonesia
2 Magister Teknik Informatika Universitas Amikom Yogyakarta, Indonesia Email: 1 aristin.khotimah@students.amikom.ac.id , 2 ema.u@amikom.ac.id
(Naskah masuk: 27 Maret 2022, Revisi : 30 Maret 2022, diterbitkan: 28 Juni 2022)

## Abstract
In current’s digital era, people can take advantage of the ease and effectiveness of interacting with each other. The  most  popular  online activity  in  Indonesia  is  the  use of  sosial  media.  Twitter  is  a  social  media  that allows people to build communication between users and get the latest information or news. Information obtained from twitter  can  be  processed  to  get  the  characteristics  of  a  person  using  the  DISC  method,  DISC  is  a  behavioral model  that  helps  every  human  being  why  someone  does.  To  classify  the  tweet  into  the  DISC  method  using algorithms  naïve  bayes  classifier,  k-nearest  neighbor  and  support  vector  machine  with  the  TF-IDF  weighting. The results is compare the accuracy of the naïve bayes classifier algorithm has an accuracy rate of 31.5%, k- nearest  neighbor  has  an  accuracy  rate  of  23.8%,  while  the  support  vector  machine  has  an  accuracy  rate  of 28.4%.
Keywords : Personality DISC, Naïve Bayes Classifier, K-Nearest Neighbors, Support Vector Machine, Twitter.

## PERBANDINGAN ALGORITMA NAÏVE BAYES CLASSIFIER, K-NEAREST NEIGHBOR DAN SUPPORT VECTOR MACHINE DALAM KLASIFIKASI KARAKTER INDIVIDU PADA AKUN TWITTER

## Abstrak
Pada  era  digital  saat  ini,  masyarakat dapat  memanfatkan  kemudahan  dan  keefektifan  dalam  berinteraksi  antara satu sama lain. Kegiatan online yang popular di Indonesia adalah penggunaan media sosial. Twitter adalah media sosial yang memungkinkan orang untuk membangun komunikasi antar pengguna dan dapatkan informasi terbaru atau  berita.  Informasi  yang  didapatkan  dari  twitter  dapat  diolah  untuk  mendapatkan  karakteristik  seseorang menggunakan  metode  DISC,  DISC  merupakan  model  perilaku  yang  membantu  setiap  manusia  mengapa seseorang melakukan apa yang dia lakukan. Untuk mengklasifikasikan tweet pada akun twitter kedalam metode DISC  menggunakan  algoritma  naïve  bayes  classifier,  k-nearest  neighbor  dan  support  vector  machine  dengan pembobotan  TF-IDF.  Hasil  dari  membandingkan  tingkat  akurasi  algoritma  naïve  bayes  classifier  memiliki tingkat  akurasi  sebesar  31.5%,  algoritma  k-nearest  neighbor  memiliki  tingkat  akurasi  sebesar23.8%,  dan algoritma support vector machine memiliki tingkat akurasi sebesar 28.4%.
Kata  kunci : Kepribadian  DISC,  Naïve  Bayes  Classifier,  K-Nearest  Neighbors,  Support  Vector  Machine, Twitter.

## 1. PENDAHULUAN
Pada  era  digital  saat  ini,  masyarakat  dapat memanfaatkan  kemudahan  dan  keefektifan  dalam berinteraksi  antara  satu  sama  lain.  Kegiatan  online yang  popular  di  Indonesia  adalah  pengguna  media sosial  [1].  Media  sosial  merupakan  aktivitas  sosial yang  menggunakan  jaringan online berupa  bahasa, gambar  dan  video  (Purawinangun,  2020)  Aktivitas sosial  tersebut  dianggap  sangat  memudahkan
seseorang dalam berdiskusi, berbisnis, dan berkomentar  secara  bebas.  (Isnain,  Sihabuddin  dan Suyanto,  2020)  [2].  Perkembangan  media  sosial yang  kini  digunakan  melengkapi  dan  memudahkan banyak  pekerjaan,  khususnya  di  dalam  hal  berbagi informasi dan menjalani komunikasi dengan banyak pihak.  Komunikasi  dan  berbagai  informasi  tersebut didukung  dengan  munculnya  media  sosial  seperti twitter,  facebook,  tumblr,  blog,  instagram dan lainnya yang kerap digunakan penggunanya

## 674
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 3, No. 3, Juni 2022, hlm. 673-680
memperoleh  informasi  serta  saling  berbagi  tanpa dibatasi ruang dan waktu [3].
Twitter adalah media sosial yang memungkinkan orang membangun komunikasi antar pengguna dan dapatkan informasi terbaru atau berita [4]. Twitter sering  dijadikan  objek  penelitian dikarenakan  sifatnya  yang  cepat  karena  dibatasinya jumlah  karakter  menjadi  maksimal  280  karakter, sehingga  lebih  langsung  menyampaikan  maksud pesan.  Twitter  juga  bermanfaat  buat  perusahan mencari informasi kepada calon rekrutmen karyawan. Tweet yang  di  posting  seseorang  bisa menggambarkan  perasaan  dan  karakter  dari  orang tersebut. Karakter adalah kepribadian dari seseorang yang  biasanys  terbentuk  darri  internalisasi  diri yang biasanya  terbentuk  dari  internalisasi  diri  yang  di yakinkan  menjadi  dasar  dari  cara  pandang seseorang,  cara  berpikir,  berperilaku,  dan  cara bertindak.  Dalam  ilmu  psikolog,  dimaknai  sebagai hasil  proses  psikologis  perkembangan  seseorang yang    dapat  menjelaskan  perbedaan  antara  satu individu dengan individu lainnya, serta menggambarkan perilaku alami manusia.
Melakukan  tes  kepribadian  dapat  dilakukan dengan  menggunakan  metode  DISC,  MBTI, Strength  Finder dan Big  Five .  Namun,  dalam penelitian  ini,  menggunakan  pendekatan  metode DISC.  DISC  ditemukan  oleh  seorang  ahli  psikoloh asal  Amerika  yang  Bernama  William  Moulton Marston  pada  tahun  1928  dalam  bukunya  yang berjudul Emotions  of  Normal  People .  DISC  adalah model  perilaku  yang  membantu  setiap  manusia mengapa  seseorang  melakukan  apa  yang  dia lakukan.  DISC  membagi  karakter  seseorang  terdiri dari  4  tipe  kepribadian  yaitu, Domainance (D), Influence  (I),  Steadiness  (S),  dan  Compliance  (C) [6].
Namun  melakukan  hal  ini,  diperlukan  sebuah metode  lain  yaitu data  mining . Data  mining menyangkut  database,  kecerdasan  buatan,  statistik. Untuk  mengklasifikasikan tweet dari  seseorang diperlukan  algoritma  yang  terdapat  dalam data mining .  Pada  penelitian  ini  membandingkan  kinerja antara  algoritma naïve  bayes  classifier,  k-nearest neighbor, dan support vector machine .

## 2. METODE PENELITIAN

## Gambar 1. Flowchart pada Sistem

## 2.1. Crawling
Crawling data  merupakan  tahap  penelitian yang bertujuan untuk mengumpulkan atau
mengunduh  data  dari  suatu database .  Pengumpulan data dari penelitian ini yaitu data yang diunduh dari server twitter berupa  user  dan tweet beserta  atribut- atributnya. Crawling data dibuat dengan memodifikasi Application Programming Integration (API) twitter dengan  menggunakan  bahasa python [8].
Application  Programming  Integration (API) twitter merupakan suatu program atau aplikasi yang disediakan  oleh twitter untuk  mempermudah developer lain dalam mengakses informasi yang ada di website  twitter .  Pendaftaran  sebagai developer aplikasi twitter untuk  menggunakan  API twitter dapat  dilakukan  di  lama https://dev.twitter.com . Setelah  mendaftar developer akan  mendapatkan consumer  key,  consumer  access,  access  token dan access  token  secret yang  akan  digunakan  sebagai syarat otentifikasi dari  aplikasi  yang  akan  kita bangun.  Tujuan  dari otentifikasi adalah  untuk  hak akses developer dalam mengunduh data yang ada di twitter [7].

## 2.2. Kepribadian DISC
DISC  pertama  kali  ditemukan  oleh  William Moulton  Marston  (1983-1947)  seorang  psikolog Amerika.  DISC  adalah  sebuah  alat  ukur  psikometri yang mengukur gaya kepribadian seseorang mengenai  perilaku  kerjanya  [5].  DISC  merupakan model  perilaku  yang  membantu  setiap  manusia memahami.  Hal  ini  kemudian  akan  menghasilkan empat kuadrat yang disertai dengan pola perilakunya yaitu [6]:
1. Dominance  (D) Orang  yang  dominance  tinggi bersifat  asertif  (tegas)  dan  langsung.  Biasanya mereka  sangat  independent,  ambisius,  gagah serta  menyukai  tantangan  dan  persaingan. Dalam  pemecahan  masalahnya,  melakukan pendekatan yang aktif dan cepat menyelesaikan masalah. Mereka dipandang orang lain sebagai orang yang berkemauan keras. Oleh karena itu mereka  menginginkan  segala  sesuatu  sesuai dengan kemauan mereka.
2. Influence  (I) tipe  influence  ini  senang berteman.  Mereka  suka  menghibur  orang  lain dan  bersifat  sosial.  Dalam  penyelesaian masalah atau menghibur orang lain dan bersifat sosial.  Dalam  penyelesaian  masalah  atau mengerjakan sesuatu, mereka banyak mengandalkan  keterampilan  sosial.  Orang bersifat  interpersonal  ini  senang  berpartisipasi dalam  kelompok  dan  suka  bekerja  sama. Keterbukaan  sikapnya  membuat  orang  lain memandang  dirinya  sebagai  pribadi  yang gampang  bergaul  dan  ramah.  Biasanya  pribadi ini memiliki banyak teman.
3. Steadiness  (S) orang  yang  bertipe  ini  adalah orang yang pekerja keras hati, gigih, dan sabar.
Mereka  mendekati  dan  menjalani  kehidupan dengan  memanfaatkan  standar  yang  terukur dan stabil. Pada umumnya mereka tidak begitu
suka  kejutan  dan  tidak  suka  banyak  menuntut dan  bersifat  akomodatif.  Mereka  sangat  ramah dan memperlihatkan kesetiannya kepada disekitarnya.  Orang  yang  bertipe  seperti  ini jujur dan sabar. Orang lain memandang mereka sebagai  orang  yang  tenang,  berhati-hati  dan konsisten  dalam  cara  mereka  menjalani kehidupan.
4. Compliance  (C) orang  yang  bertipe  ini  sangat tertarik pada presisi (ketelitian dan kecermatan) dan  juga  dengan  akurasi  (kecepatan).  Mereka sangat focus terhadap fakta. Orang tipe teliti ini sangat menghargai peraturan. Dalam beraktivitas  mereka  menggunakan  sistematis dan  aturan  agar  semuanya  terkelola  dengan baik.  Mengatasi  konflik  secara  tidak  langsung.
Dihadapan orang  lain, mereka  dipandang  pasif dan selalu mengalah.

## 2.3. Preprocessing
Gambar 2. Flowchar pada Preprocessing

## 2.3.1. Case Folding
Case  folding dilakukan untuk  mengubah  huruf besar  ( uppercase )  menjadi  huruf  kecil  ( lowercase ) [10]. Hanya huruf a sampai dengan z yang diterima. Tujuan dari proses ini dilakukan untuk mempermudah dalam melakukan proses selanjutnya. Tidak semua dokumen teks konsisten dalampenggunaan huruf kapital [9].

## 2.3.2. Cleansing
Cleansing dilakukan  untuk  menghilangkan tweet dari kata yang kurang dibutuhkan seperti URL, hashtag  ‘#’,  dan  username  ‘@’ .  Sedangkan URL ditandai dengan munculnya format URL seperti http, https,  atau  www [10].  Tujuan  dari  proses  ini dilakukan untuk mengurangi noise .

## 2.3.3. Stemming
Stemming digunakan  untuk  mencari  kata hubung,  kata  depan,  atau  kata  ganti  dengan menghilangkan  imbuhan  menjadi  kata  dasar.  Pada proses  ini  teks  berbahasa  indonesia  berbeda  dengan teks  berbahasa  inggris.  Pada  teks  berbahasa  inggris, proses yang diperlukan hanya proses menghilangkan sufiks .  Sedangkan  teks  berbahasa  indonesia  semua kata  imbuhan  baik  itu sufiks dan prefiks juga dihilangkan [14].

## 2.3.4. Stopword Removal
Stopword  removal digunakan  penyaringan setiap kata, jika di dalam kata tersebut terdapat kata yang tidak memiliki makna, maka kata tersebut akan dihilangkan  yang  tidak  ada  hubungannya  dalam krakter seseorang [9].

## 2.3.5. Tokenzing
Tokenzing digunakan untuk memperiksa kalimat tweet secara  menyeluruh.  Kemudian dilakukan  pemenggalan  kata  berdasarkan  karakter pemisahnya,  sehingga  kata  yang  bukan  karakter pemisah akan digabungkan dengan karakter selanjutnya [16].

## 2.4. Pembobotan TF-IDF
Pembobotan  fitur  merupakan  sebuah  proses pemberian  nilai  pada  setiap  trem  berdasarkan relevansi dan pengaruhnya terhadap hasil klasifikasi. Nilai  tersebut  nantinya  dapat  digunakan  sebagai dasar  untuk  melakukan  seleksi trem berdasarkan minimum bobot yang telah dihitung dari setiap trem . Pembobotan dilakukan dengan menggunakan metode  TF-IDF.  Algoritma  TF-IDF  pertama  kali dicetuskan oleh Salton dan Buckley pada tahun 1988 dan  digunakan  untuk  kepentingan information retrieval , yang kemudian turut dimanfaatkan sebagai salah satu algoritma dalam metode feature weighting dalam text mining [12]. TF-IDF memiliki persamaan sebagai berikut:
𝑇𝐹 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐾𝑒𝑚𝑢𝑛𝑐𝑢𝑙𝑎𝑛 𝑡𝑟𝑒𝑚 𝑝𝑎𝑑𝑎 𝑠𝑎𝑡𝑢 𝑑𝑜𝑘𝑢𝑚𝑒𝑛
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ 𝑡𝑟𝑒𝑚 𝑑𝑎𝑙𝑎𝑚 𝑑𝑜𝑘𝑢𝑚𝑒𝑛 (1) 𝐼𝐷𝐹 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ 𝑑𝑜𝑘𝑢𝑚𝑒𝑛 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑜𝑘𝑢𝑚𝑒𝑛 𝑠𝑢𝑎𝑡𝑢 𝑡𝑟𝑒𝑚 𝑚𝑢𝑛𝑐𝑢𝑙 (2)
Semakin  sering  sebuah  trem  muncul,  maka semakin besar pula bobot yang akan didapat artinya akan semakin penting pula trem tersebut.

## 2.5. Naive Bayes Classifier
Naïve  bayes adalah  salah  satu  algoritma  yang popular  digunakan  untuk  keperluan data  mining karena kemudahan penggunaannya serta pemrosesan yang  cepat,  mudah  diimplementasikan  dengan strukturnya  yang  cukup  sederhana  dan  tingkat efektifitas yang tinggi [13].
Naïve  bayes merupakan  algoritma  yang  dapat mengklasifikasi  suatu  variabel  tertentu  dengan menggunakan metode probabilitas dan statistic [15]. Bergantung  pada  model  probolitasnya, naïve  bayes classifier dapat  dilatih  untuk  melakukan supervised learning dengan  sangat  efektif.  Naïve  bayes  tidak membutuhkan jumlah data training yang banyak. Naïve  bayes menghitung  peluang  masuknya sampel  karakter  tertentu  dalam  kelas  h  ( posterior ) yaitu  peluang  munculnya  kelas  h  dikali  dengan kemunculan karakter sampel pada kelas c
676 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 3, No. 3, Juni 2022, hlm. 673-680
( likelihood ). Adapun bentuk umum dari naïve bayes classifier tertera pada persamaan:
𝑃(𝐻|𝑋) = (𝑃(𝑋|𝐻)×𝑃(𝐻)) 𝑃(𝑋) (3)
Keterangan:
X =  data dengan kelas yang belum H =  hipotesis  data  X  merupakan  suatu  kelas spesifik P(H|X)  =  probabilitas  hipotesis  H  berdasar  kondisi
X (posterioriprobability)
P(H) =  probabilitas hipotesis H (priorprobability) P(X|H)   =  probabilitas  X  berdasarkan  kondisi  pada hipotesis H

## 2.6. K-Nearest Neighbor
K-Nearest Neighbor merupakan algoritma yang sering  digunakan  untuk  klasifikasi  teks  dan  data. Tujuan dari algoritma ini adalah mengklasifikasikan obyek berdasarkan atribut dan training sampel. Salah satu metode yang menerapkan algoritma supervised . Perbedaan  antara supervised dan unsupervised learning adalah  pada supervised  learning bertujuan untuk  menemukan  pola  baru  dalam  data  dengan menghubungkan  pola  data  yang  sudah  ada,  dan sedangkan unsupervised  learning ,  data  belum memiliki pola apapun [5].
Untuk  mengidentifikasi  jarak  antara  dua  titik yaitu  pada data  train (x) dan  titik  pada data  testing (y) digunakan rumus Euclidean distance .
𝐷(𝑥, 𝑦) = √∑ |𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 | 2 𝑛 𝑖=1
(4)
Keterangan: D = jarak antara titik x = data training
y = data testing

## 2.7. Support Vector Machine
Support  Vector  Machine adalah  salah  satu metode  klasifikasi  menggunakan  machine  learning ( supervised  learning ).  Konsep  kerja support  vector machine yaitu  dengan  mencari  hyperplance  atau garis pembatas paling optimal yang berfungsi untuk memisahkan dua kelas.
Untuk  memperoleh  garis  hyperplance  yang paling optimal dalam memisahkan data ke dua kelas tersebut,  maka  digunakan  perhitungan margin hyperplance dan menemukan titik maksimal. Dalam memperoleh hyperplane pada support  vector machine , dapat menggunakan persamaan:
(𝑤 . 𝑥 𝑖 ) + 𝑏 = 0 (5)
Di dalam data 𝑥 𝑖 , yang termasuk pada kelas  -1 dapat dirumuskan seperti persamaan:
(𝑤 . 𝑥 𝑖 ) + 𝑏 ≤ 1, 𝑦 𝑖 = −1 (6)
Sedangkan  data  data 𝑥 𝑖 ,  yang  termasuk  pada kelas +1 dapat dirumuskan seperti persamaan:
(𝑤 . 𝑥 𝑖 ) + 𝑏 ≥ 1, 𝑦 𝑖 = 1 (7)
Dalam proses klasifikasi dengan support vector machine biasanya  ditemui  kondisi  dimana kernel linear bekerja  tidak  optimal  yang  mengakibatkan hasil  klasifikasi  terhadap  data  menjadi  buruk.  Hal tersebut  dapat  diatasi  dengan  menggunakan kernel non-linear dengan  memanfaatkan kernel  trick ,  akan dilakukan mapping data input ke feature space yang dimensinya  lebih  tinggi  sehingga  membuat  data input yang dihasilkan akan terpisah secara linear dan membentuk hyperplane yang optimal [11]. Persamaan dari setiap karnel support vector machine dapat dilihat pada tabel:
Tabel 1. Persamaan Setiap Kernel Nama Kernel Definisi Fungsi Linier 𝐊(𝐱, 𝐲) = 𝐱 ∙ 𝐲 Polynomial 𝐊(𝐱, 𝐲) = (𝐱 ∙ 𝐲) 𝐝 Gaussian (RBF) 𝐊(𝐱, 𝐲) = 𝐞𝐱𝐩 ( ||𝐱 − 𝐲|| 𝟐
𝟐𝛔 𝟐 ) Sigmoid 𝐊(𝐱, 𝐲) = 𝐭𝐚𝐧(𝛔(𝐱, 𝐲) + 𝐜)

## 2.8. Confusion Matrix
Confusion  matrix merupakan  suatu  instrumen yang  digunakan  untuk  mengevaluasi  performa  dari model  klasifikasi  yang  telah  dihasilkan.  Pada confusion  matrix ,  hasil  kelas  prediksi  akan dibangdingkan  dengan  kelas  data  yang  sebenarnya. Hasil tersebut dibandingkan dengan kelas data yang sebenarnya. Hasil tersebut kemudian akan digunakan  untuk  menghitung  nilai accuracy, precision,  recall dan f-score [11].  Pengukuran evaluasi dengan confusion matrix dapat dilihat pada tabel:
Tabel 2. Confusion Matrix Data Aktual Data Prediksi TRUE FALSE TOTAL TRUE TP FN P FALSE FP TN N TOTAL P’
N’ P+N
Keterangan: TP = data positif yang terklasifikasi secara benar. TN = data negatif yang terklasifikasi secara benar. FP = data negatif yang terklasifikasi menjadi positif. FN = data positif yang terklasifikasi menjadi negatif.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Setalah data terkumpul melalui proses klasifikasi,  130  akun twitter akan  divalidasi  dan dievaluasi. Dari dataset akun twitter yang tervalidasi terdapat  130  akun.  Data  tersebut  kemudian dikelompokkan  secara  manual  berdasarkan  label yang  dilakukan  oleh  psikolog  dan  klasifikasi menggunakan  algoritma naïve  bayes  classifier,  k- nearest neighbor, dan support vector machine.

## 3.1. Algoritma Naïve Bayes Classifier
Tabel 3. Hasil Pengelompokan Psikolog dan Pengklasifikasi Data dengan Algoritma Naïve Bayes Classifier Label Akun berdasarkan Psikolog Akun berdasarkan Naïve Bayes Classifier Dominance (D) 51 87 Influence (I) 35 0 Steadiness (S) 13 37 Compliance (C) 31 6 Total Akun 130 130
Berdasarkan tabel terlihat bahwa menggunakan algoritma naïve  bayes  classifier ,  jumlah  akun dengan  kategori  kepribadian Dominance  (D) lebih banyak dikelompokkan, sedangkan kategori kepribadian  lainnya  lebih  kecil,  namun  untuk kepribadian Influence  (I) tidak  memiliki  jumlah pengkelompokan sama sekali.
Untuk  mendapatkan  hasil  algoritma naïve bayes  classifier yang  lebih  komprehensif  pada  data yang  diperoleh  dari  psikolog,  maka  akan  dilakukan pengujian  data  menggunakan  metode confusion matrix .
Kinerja  diperoleh  dengan  memberikan  nilai pada  confusion  untuk  menghitung  nilai akurasi, presisi, dan recall dari  hasil  pengujian.  Berikut  ini confusion matrix dijelaskan:
Tabel 4. Confusion Matrix Algoritma Naïve Bayes Classifier
Aktual D I S C Hasil dari Psikolog D 33 0 15 3 I 24 0 10 1
S 5
0 7 1 C 25 0 5 1
Kinerja dengan menggunakan confusion matrix memiliki  empat  kemungkinan  keluaran  sebagai respresentasi dari hasil proses klasifikasi, yaitu True Positive  (TP),  True  Negative  (TN),  False  Positive (FP),  False  Negative  (FN).  True  Positive  (TP) adalah  jumlah  sebenarnya  dari  data  positif. True Negative  (TN) adalah  jumlah  sebenarnya  dari  data negative. False  Positive  (FP) adalah  jumlah  semua kolom untuk setiap kelas, kecuali nilai True Positive (TP).  False  Negative  (FN) adalah  jumlah  semua baris  untuk  setiap  kelas,  kecuali  nilai True  Positive (TP). Dengan  menggunakan  metode  evaluasi  ini, tingkat  akurasi  keseluruhan  kinerja naïve  bayes classifier dapat dihitung sebagai berikut:
𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 33+0+7+1 130 × 100%
𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 41 130 × 100%
𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 =  0.315 × 100% 𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 =  31.5%
Dari  hasil  perhitungan  nilai  akurasi  ternyata menggunakan algoritma  pengklasifikasi naïve bayes classifier tidak  begitu  baik  yaitu  31.5%  dengan membandingkan hasil klasifikasi sistem dengan hasil psikolog.
Selain  perhitungan akurasi,  nilai  presisi dan recall untuk setiap label juga dapat dihitung. Presisi atau  nilai  prediksi  positif  adalah  tingkat  keakuratan antara informasi yang diminta dengan jawaban yang diberikan  oleh  sistem.  Sedangkan recall adalah tingkat  keberhasilan  sistem  dalam  menemukan Kembali  informasi.  Untuk  hasil  perhitungan presisi dan recall dari masing-masing label dijelaskan:
Tabel 5. Presisi dan Recall Algoritma Naïve Bayes Classifier Label Presisi Recall D 37.9% 64.7% I ∞ 0% S 18.9% 53.8% C 16.6% 3.22%

## 3.2. Algoritma K-Nearest Neighbor
Tabel 6. Hasil Pengelompokan Psikolog dan Pengklasifikasi Data dengan Algoritma K-Nearest Neighbor
Label Akun berdasarkan Psikolog Akun berdasarkan K- Nearest Neighbor Dominance (D) 51 13 Influence (I) 35 73 Steadiness (S) 13 39 Compliance (C) 31 5 Total Akun 130 130
Berdasarkan tabel terlihat bahwa menggunakan algoritma k-nearest  neighbor ,  jumlah  akun  dengan kategori  kepribadian Influence  (I) lebih  banyak dikelompokkan,  sedangkan  kategori  kepribadian lainnya lebih kecil.
Untuk  mendapatkan  hasil  algoritma k-nearest neighbor yang  lebih  komprehensif  pada  data  yang diperoleh  dari  psikolog,  maka  akan  dilakukan pengujian  data  menggunakan  metode confusion matrix .
Kinerja  diperoleh  dengan  memberikan  nilai pada confusion untuk  menghitung  nilai akurasi, presisi ,  dan recall dari  hasil  pengujian.  Berikut  ini confusion matrix dijelaskan:
Tabel 7. Confusion Matrix Algoritma K-Nearest Neighbor
Aktual D I S C Hasil dari Psikolog D 4 30 15 2 I 3 21 10 1
S 2 5 5 1 C
4 17 9 1
Kinerja dengan menggunakan confusion matrix memiliki  empat  kemungkinan  keluaran  sebagai respresentasi dari hasil proses klasifikasi, yaitu True Positive  (TP),  True  Negative  (TN),  False  Positive (FP),  False  Negative  (FN) . True  Positive  (TP) adalah  jumlah  sebenarnya  dari  data  positif. True Negative  (TN) adalah  jumlah  sebenarnya  dari  data negative. False  Positive  (FP) adalah  jumlah  semua

## 678
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 3, No. 3, Juni 2022, hlm. 673-680
kolom untuk setiap kelas, kecuali nilai True Positive (TP).  False  Negative  (FN) adalah  jumlah  semua baris  untuk  setiap  kelas,  kecuali  nilai True  Positive (TP) .  Dengan  menggunakan  metode  evaluasi  ini, tingkat  akurasi  keseluruhan  kinerja  k-nearest neighbor dapat dihitung sebagai berikut:
𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 4+21+5+1
130 × 100%
𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 31 130 × 100%
𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 =  0.238 × 100% 𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 =  23.8%
Dari  hasil  perhitungan  nilai  akurasi  ternyata menggunakan  algoritma  pengklasifikasi k-nearest neighbor tidak  begitu  baik  yaitu  23.8%  dengan membandingkan hasil klasifikasi sistem dengan hasil psikolog.
Selain  perhitungan akurasi ,  nilai presisi dan recall untuk setiap label juga dapat dihitung. Presisi atau  nilai  prediksi  positif  adalah  tingkat  keakuratan antara informasi yang diminta dengan jawaban yang diberikan  oleh  sistem.  Sedangkan recall adalah tingkat  keberhasilan  sistem  dalam  menemukan Kembali  informasi.  Untuk  hasil  perhitungan presisi dan recall dari masing-masing label dijelaskan:

## Tabel 8. Presisi dan Recall Algoritma K-Nearest Neighbor
Label Presisi Recall D 23% 7.8% I 28.7% 60% S 12.8% 38.4% C 20% 3.2%

## 3.3. Algoritma Support Vector Machine
Tabel 9. Hasil Pengelompokan Psikolog dan Pengklasifikasi Data dengan Algoritma Support Vector Machine Label Akun berdasarkan Psikolog Akun berdasarkan Support Vector Machine Dominance (D) 51 1 Influence (I) 35 96 Steadiness (S) 13 31 Compliance (C) 31 2 Total Akun 130 130
Berdasarkan tabel terlihat bahwa menggunakan algoritma support  vector  machine ,  jumlah  akun dengan  kategori  kepribadian Influence  (I) lebih banyak dikelompokkan, sedangkan kategori kepribadian lainnya lebih kecil.
Untuk  mendapatkan  hasil  algoritma support vector  machine yang  lebih  komprehensif  pada  data yang  diperoleh  dari  psikolog,  maka  akan  dilakukan pengujian  data  menggunakan  metode confusion matrix .
Kinerja  diperoleh  dengan  memberikan  nilai pada confusion untuk  menghitung  nilai akurasi, presisi ,  dan recall dari  hasil  pengujian.  Berikut  ini confusion matrix dijelaskan:
Tabel 10. Confusion Matrix Algoritma Support Vector Machine
Aktual D I S C Hasil dari Psikolog D 1 35 14 1 I 0 29 6 0 S 0 7 6 0 C 0 25 5 1
Kinerja dengan menggunakan confusion matrix memiliki  empat  kemungkinan  keluaran  sebagai respresentasi dari hasil proses klasifikasi, yaitu True Positive  (TP),  True  Negative  (TN),  False  Positive (FP),  False  Negative  (FN).  True  Positive  (TP) adalah  jumlah  sebenarnya  dari  data  positif. True Negative  (TN) adalah  jumlah  sebenarnya  dari  data negative. False  Positive  (FP) adalah  jumlah  semua kolom untuk setiap kelas, kecuali nilai True Positive (TP). False  Negative  (FN) adalah  jumlah  semua baris  untuk  setiap  kelas,  kecuali  nilai True  Positive (TP) .  Dengan  menggunakan  metode  evaluasi  ini, tingkat  akurasi  keseluruhan  kinerja support  vector machine dapat dihitung sebagai berikut:
𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 1+29+6+1 130 × 100%
𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 37 130 × 100%
𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 =  0.284 × 100% 𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 =  28.4%
Dari  hasil  perhitungan  nilai  akurasi  ternyata menggunakan  algoritma  pengklasifikasi support vector  machine tidak  begitu  baik  yaitu  28.4% dengan  membandingkan  hasil  klasifikasi  sistem dengan hasil psikolog.
Selain  perhitungan akurasi ,  nilai presisi dan recall untuk setiap label juga dapat dihitung. Presisi atau  nilai  prediksi  positif  adalah  tingkat  keakuratan antara informasi yang diminta dengan jawaban yang diberikan  oleh  sistem.  Sedangkan recall adalah tingkat  keberhasilan  sistem  dalam  menemukan Kembali  informasi.  Untuk  hasil  perhitungan presisi dan recall dari masing-masing label dijelaskan:
Tabel 11. Presisi dan Recall Algoritma Support Vector Machine
Label Presisi Recall D 100% 1.9% I 30.2% 82.8% S 19.3% 46.1% C 50% 3.2%

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  menggunakan  data  akun twitter berjumlah  130  akun  dengan  masing-masing  akun berjumlah  200 tweet .  Akun twitter dan  masing- masing tweet pada  akun  tersebut  diberi  pelabelan sebelumnya  secara  manual  oleh  seorang  psikolog yang  mampu  menganalisis  karakter  seseorang. Berdasarkan  penelitian  diatas  terdapat  beberapa kesimpulan,  Adapun  kesimpulanya  sebagai  berikut yaitu  Data tweet dari  pengguna  akun twitter didapatkan  dengan  memanfaatkan  API  yang
Aristin Chusnul Khotimah, dkk, Perbandingan Algoritma Naïve Bayes Classifier … 679
tersedia.  Algoritma naïve bayes  classifier,  k-nearest neighbor , dan support vector machine telah berhasil mengklasifikasikan  akun twitter kedalam  karakter
DISC ( Dominance,
Influence,
Steadiness,
Conscitieous ) meskipun dengan tingkat akurasi yang cukup rendah.
Hasil perhitungan evaluasi yang telah dilakukan  dengan confusion  matrix bahwa  tingkat akurasi yang didapat dari membandingkan hasil dari psikolog  secara  manual  dan  hasil  klasifikasi  dari sistem untuk algoritma naïve bayes classifier adalah 31.5%,  algoritma k-nearest  neighbor adalah  23.8%, sedangkan algoritma support vector machine adalah 28.5%.  Dapat  disimpulkan  bahwa  algoritma naïve bayes classifier lebih unggul dibandingkan algoritma k-nearest  neighbor ,  dan support  vector  machine , namun  algoritma support  vector  machine lebih unggul perbedaan sebesar 4.7% dengan algoritma k- nearest neighbor.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Agustina,  Dyah  Auliya,  Sri  Subanti,  and
Etik Zukhronah. "Implementasi Text Mining Pada  Analisis  Sentimen  Pengguna  Twitter Terhadap Marketplace di Indonesia Menggunakan  Algoritma  Support  Vector Machine." Indonesian  Journal  of  Applied Statistics 3.2 (2021): 109-122. [2] Alita,  Debby,  Yusra  Fernando,  and  Heni Sulistiani. "Implementasi Algoritma Multiclass SVM pada Opini Publik Berbahasa  Indonesia  di  Twitter." Jurnal Tekno Kompak 14.2 (2020): 86-91.
[3] Srisadono,  Wahyu.  "Komunikasi  Publik
Calon  Gubernur  Provinsi  Jawa  Barat  2018 dalam  Membangun  Personal  Branding Menggunakan Twitter." Jurnal Pustaka Komunikasi 1.2 (2018): 213-227.
[4] Hartanto,  Anggit  Dwi,  et  al.  "Job  seeker profile classification of twitter data using the naïve bayes classifier algorithm based on the DISC  method." 2019  4th  International Conference  on  Information  Technology,
Information Systems and Electrical Engineering (ICITISEE) . IEEE, 2019.
[5] Munggaran,  Nur  Ihsan  Putra,  and  Erwin Budi  Setiawan.  "Prediksi  Kepribadian  Disc
Dengan  K-nearest  Neighbors  Algorithm (knn) Menggunakan Pembobotan Tf-idf Dan Tf-chi Square." eProceedings of Engineering 6.2 (2019).
[6] Tambunan,  Maulina  Gustiani,  and  Erwin Budi  Setiawan.  "Prediksi  Kepribadian  Disc Pada Twitter Menggunakan Metode Decision  Tree  C4.  5  Dengan  Pembobotan Tf-idf Dan Tf-rf." eProceedings of Engineering 7.1 (2020).
[7] Sembodo,  J.  Eka,  E.  Budi  Setiawan,  and  Z.
Abdurahman Baizal. "Data Crawling Otomatis pada Twitter." Indonesian Symposium on Computing (Indo-SC) . 2016.
[8] Ramadhan,  Dery  Anjas,  and  Erwin  Budi Setiawan.  "Analisis  Sentimen  Program Acara  di  SCTV  pada  Twitter  Menggunakan Metode  Naive  Bayes  dan  Support  Vector Machine." eProceedings  of  Engineering 6.2 (2019).
[9] Nugroho,  Agung.  "Analisis  Sentimen  Pada Media  Sosial  Twitter  Menggunakan  Naive Bayes  Classifier  Dengan  Ekstrasi  Fitur  N- Gram." J-SAKTI  (Jurnal  Sains  Komputer dan Informatika) 2.2 (2018): 200-209.
[10] Kurniawan,  Imam,  and  Ajib  Susanto. "Implementasi  Metode  K-Means  dan  NaÃ¯ ve Bayes Classifier untuk Analisis Sentimen Pemilihan  Presiden  (Pilpres)  2019." Jurnal Eksplora Informatika 9.1 (2019): 1-10. [11] Husada,  Hendry  Cipta,  and  Adi  Suryaputra Paramita. "Analisis Sentimen Pada
Maskapai  Penerbangan  di  Platform  Twitter
Menggunakan  Algoritma  Support  Vector
Machine  (SVM)." Teknika 10.1  (2021):  18- 26.
[12] Prameswari,  Kartika,  and  Erwin  Budi Setiawan.  "Analisis  Kepribadian  Melalui Twitter  Menggunakan  Metode  Logistic
Regression dengan Pembobotan TF-IDF dan
AHP." eProceedings of Engineering 6.2 (2019).
[13] Hadna, N. Muchammad Shiddieqy, P. Insap Santosa,  and  Wing  Wahyu  Winarno.  "Studi literatur tentang perbandingan metode untuk proses  analisis  sentimen  di  Twitter." Semin. Nas.  Teknol.  Inf.  dan  Komun 2016  (2016): 57-64.
[14] H. Aria, W. Titin and I. Henny, “PENGEMBANGAN STEMMING UNTUK ARTIKEL BERBAHASA
INDONESIA.”,
https://repository.usm.ac.id/files/research/G0
71/20200410024415-PENGEMBANGAN-
STEMMING-UNTUK-ARTIKEL- BERBAHASA-INDONESIA.pdf , diakses pada 25 Februari 2022
[15] Edwin,  Edwin.  "APLIKASI  ASSESMENT KEBIJAKAN  PEMERINTAH  TERKAIT OPERASI  OJEK  ONLINE  DI  MASA PANDEMI (COVID-19)
MENGGUNAKAN  ALGORITMA  NAÏVE BAYES  CLASSIFIER." Jurnal  Algoritma,
Logika dan Komputasi 3.2 (2021).
[16] Kurniawan,  Robi,  and  Aulia  Apriliani. "Analisis  sentimen  masyarakat  terhadap virus  corona  berdasarkan  opini  dari  Twitter berbasis  web  scraper." Jurnal  INSTEK (Informatika Sains dan Teknologi) 5.1
(2020): 67-75.