Setiawan A., dan Rosyid H., Klasifikasi Kepribadian berdasarkan Postingan Twitter Naivë Bayes
Adi Setiawan 1) , Harunur Rosyid 2)
1) CV. Wilis Elektronik
2) Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Gresik Jl. Sumatra 101 Gresik Kota Baru (GKB), Randuagung, 61121 Telp.(031) 3951414 , Faks. (0561) 740186 e-mail: adisett57@gmail.com 1)
(Naskah masuk : 28 Juli 2022 Diterima untuk diterbitkan : 30 November 2022)

## ABSTRAK
Interaksi  seseorang  terhadap  orang  lain  dan  lingkungan  sekitarnya  dapat  dipengaruhi  oleh kepribadian orang tersebut. Sehingga dalam dunia kerja, kepribadian adalah salah satu faktor pen- dukung keberhasilan  kinerja.  Salah  satu  inventori  kepribadian  adalah  Big  Five Personality yang  di kemukalan  oleh  Lewis  Golberg  pada  tahun  1992.  Goldberg,  merumuskan  pengelompokkan  ciri-ciri sifat seseorang yang membedakannya dengan orang lain menjadi 5 himpunan kepribadian. yaitu Ex- traversion,  Agreeableness,  Conscientiousness,  Neuroticism,  dan  Openness.  Kepribadian  seseorang dapat  diklasifikasi  berdasarkan  teks  yang  diunggahnya  di  media  sosial.  Penentuan  kata-kata  yang digunakan  berulang-ulang dapat  menggambarkan  kepribadian  orang  tersebut. Metode  Naive  Bayes dipilih dalam penelitian ini untuk mengklasifikasi kepribadian pegawai di CV. Wilis Elektronik. Adapun data yang dipakai adalah data masukan yang berasal dari hasil crawling akun twitter pegawai, data talih berasal dari Open Psycometric Project berupa 1000 jawaban kuesioner yang dikumpulkan secara onilne, dan data keluaran yang merupakan hasil dari proses klasifikasi. Serta dilakukan preprocessing dan pembobotan menggunakan algoritme TF-IDF pada data masukan dan data latih. Dari hasil ana- lisis dan implementasi diperoleh kesimpulan bahwa sistem dapat melakukan prediksi atau klasifikasi kepribadian. Secara umum didapatkan hasil yang sesuai seperti yang diharapkan, dari proses crawling data  sampai  proses  klasifikasi.  Sistem  Klasifikasi  Kepribadian  Berdasarkan  Postingan  Twitter  ini dapat menyederhanakan tes kepribadian yang ada di CV. Wilis Elektronik. Sehingga HRD tidak perlu lagi mengadakan sesi wawancara dan deskripsi diri untuk mengetahui kepribadian pegawainya. Kata Kunci: Klasifikasi, Big Five Personality, Naïve Bayes, Twitter.

## ABSTRACT
A person's interactions with other people and the surrounding environment can be influenced by that person's personality. So that in the world of work, personality is one of the factors supporting the suc- cess of performance. One of the personality inventories is the Big Five Personality which was put for- ward by Lewis Golberg in 1992. Goldberg, formulated the grouping of a person's characteristics that distinguish him from other people into 5 personality sets. namely Extraversion, Agreeableness, Consci- entiousness, Neuroticism, and Openness. A person's personality can be classified based on the text he uploads on social media. Determination of words used repeatedly can describe the person's personality. The Naive Bayes method was chosen in this study to classify the personality of employees at CV. Elec- tronics Wilis. The data used are input data derived from the results of crawling employee Twitter ac- counts, data from the Open Psychometric Project in the form of 1000 questionnaire answers collected online, and output data which is the result of the classification process. As well as preprocessing and weighting  using  the  TF-IDF  algorithm  on  the  input  data  and  training  data.  From  the  analysis  and implementation results, it can be concluded that the system can predict or classify personality. In gen- eral, the results are as expected, from the data crawling process to the classification process. The Per- sonality Classification System Based on Twitter Posts can simplify the personality tests in the CV. Elec- tronics Wilis. So that HRD no longer needs to hold interview sessions and self-descriptions to find out the personality of its employees.
Keywords: Classification, Naïve Bayes, Big Five Personality, Twitter.

## KLASIFIKASI KEPRIBADIAN BERDASARKAN POSTINGAN TWITTER DENGAN ALGORITME NAÏVE BAYES STUDI KASUS : CV. WILIS ELEKTRONIK

## I. P ENDAHULUAN
Interaksi  seseorang terhadap orang lain dan lingkungan sekitarnya dapat  dipengaruhi oleh kepribadian, sehingga pada dunia kerja kepribadian merupakan salah satu faktor pendukung keberhasilan  kinerja.  Salah  satu  inventori  kepribadian  adalah Big  Five  Personality yang  di kemukalan  oleh  Lewis  Golberg  pada  tahun  1992.  Goldberg,  merumuskan  pengelompokkan ciri-ciri  sifat  seseorang  yang  membedakannya  dengan  orang  lain  menjadi  5  himpunan kepribadian.  Yaitu  Extraversion,  Agreeableness,  Conscientiousness,  Neuroticism,  dan Openness.  Inventori  kepribadian  Big  Five  Personality  telah  digunakan  dalam  penelitian sebelumnya  di  indonesia  untuk  mengukur  keterkaitan  antara  dimensi  kepribadian  dengan performa kerja, komitmen organisasional, keberhasilan kewirausahaan dan prilaku konsumen (Mar’i, F., dkk, 2018).
CV.  Wilis  Elektronik  adalah  salah  satu  badan  usaha  yang  menawarkan  jasa  perbaikan peralatan  elektronik  rumah  tangga  seperti  televisi,  sound  system,  kipas  angin,  kulkas,  rice cooker, setrika listrik dsb. yang ada di Jl. Pahlawan Mubin Wonokoyo, Kecamatan Menganti, Kabupaten  Gresik.  Sebagai  perusahaan  yang  bergerak  dibidang  jasa,  CV.  Wilis  Elektronik mengharuskan  seluruh  pegawainya  terutama  bagian  customer  service  untuk  bersikap  ramah ketika menyambut pelanggan. Namun pada kenyataannya masih banyak pegawai yang kurang ramah ketika melayani pelanggan. Hal tersebut dibuktikan dari banyaknya respon pelanggan yang  mengeluhkan  sikap  pegawai  yang  kurang  ramah  melalui  kotak  saran  yang  disediakan. Kepribadian  yang  tidak  cocok  dengan  jenis  pekerjaan  merupakan  salah  satu  faktor  yang menyebabkan hal tersebut.
Selama  ini,  untuk  mengetahui  kepribadian  pegawainya,  CV.  Wilis  Elektronik  harus mengadakan  tes  kepribadian  seperti  wawancara  dan  deskripsi  diri.  Tes  kepribadian  tersebut dilakukan  dengan  cara  mewawancarai  para  pegawai  dan  meminta  para  pegawai  untuk mendeskripsikan  diri  mereka  melalui  selembar  kertas  yang  sudah  disediakan.  CV.  Wilis Elektronik  masih  belum  menggunakan  sebuah  sistem  atau  aplikasi  sebagai  media  untuk memprediksi kepribadian pegawainya. Hal ini dapat dilihat dari  pelaksanaan tes kepribadian yang masih menggunakan media kertas dan wawancara dengan para pegawai. Hal ini membuat para pegawai harus datang ke lokasi tes, Serta menuliskan tentang deskripsi diri mereka. Selain itu tim penyelenggara tes juga harus memeriksa hasil tes tersebut satu persatu.
Pengembangan sistem dapat menjadi solusi dari proses penentuan kepribadian pegawai di CV.  Wilis  Elektronik.  .  Kepribadian  seseorang  dapat  diklasifikasi  berdasarkan  teks  yang diunggahnya  di  media  sosial.  Penen-tuan  kata-kata  yang  digunakan  berulang-ulang  dapat menggambarkan kepribadian orang tersebut (Alvini Fikriani, 2019). Dari banyaknya platform media sosial yang beredar, Twitter adalah salah satu media sosial yang cukup populer, dalam waktu singkat data yang dihasilkan oleh Twitter terus bertumbuh dan semakin banyak. Oleh karena  itu,  CV.  Wilis  Elektronik  membutuhkan  pengembangan  sistem  yang  terintegerasi dengan  media  sosial  twitter  untuk  mendapatkan  informasi  dari  para  pegawai.  Aplikasi  ini nantinya akan mengambil beberapa postingan berupa teks dari akun twitter pegawai tersebut. Adapun tweet tersebut akan dilakukan preprocessing menggunakan NLTK dan TF-IDF (Indri Nurandini,  2019).  Setelah  itu  hasil  dari  preprocessing  akan  dilakukan  klasifikasi  teks  untuk menentukan kepribadian pemilik tweet kedalam suatu kelas atau characteristics primary yang
dibuat oleh open psychometrics project (Hanif Akhtar, 2018) menggunakan metode supervised learning Naive Bayes dan SVM (support vector machine).
Penggunaan  kedua  algoritme  yaitu  Naïve  Bayes  dan  SVM  akan  menunjukkan  manakah algoritme  yang  terbaik  untuk  melakukan  klasifikasi  kepribadian  berdasarkan  postingan  di twitter.  Pemilihan  kedua  algoritme  tersebut  didasarkan  pada  keberhasilan  tingkat  akurasi terbaik  jika  dibandingkan  dengan  algoritme  klasifikasi  lainnya  dalam  mengklasifikasikan dokumen text (Meilana, 2021). Keunggulan algoritme Naïve Bayes adalah pengklasifikasiannya dapat dilakukan secara independen pada masing-masing fitur objek yang diklasifikasikan  (Kepin  Sihotang,  2019).  Selain  itu  keunggulan    algoritme  SVM  adalah mempunyai konsep yang matang dan jelas secara matematis serta mampu menangani masalah klasifikasi  serta  regresi  secara  linear  atau  non  linear  (Kristian  Indradiarta  Gunawan,  2021). Sehingga  pada  penelitian  ini  akan  digunakan  kedua  algoritme  tersebut  untuk  klasifikasi kepribadian pegawai pada CV. Wilis elektronik. Selain itu, akan dibuktikan juga manakah dari kedua algoritme tersebut yang memiliki performa terbaik.

## II. L ANDASAN T EORI

## 2.1 Big Five
Big Five merupakan klasifikasi ilmiah dari sifat kepribadian, sistem yang memetakan sifat kepribadian yang sesuai berdasarkan penilaian dalam faktor lima besar. Sifat-sifat kepribadian yang digolongkan menjadi lima faktor berasal dari studi statistik tentang tanggapan terhadap item kepribadian. Lima faktor dari sifat-sifat kepribadian itu adalah Extraversion, Agreable- ness,  Conscientiousness,  Emotional  Stability  dan  Intellect.  Extraversion  mencakup  sikap mudah  bergaul,  banyak  bicara,  tegas  dan  aktif.  Agreeableness  mencakup  sikap  kooperatif, fleksibel,  toleran  dan  pemaaf.  Conscientiousness  mencakup  sifat  dapat  diandalkan,  bejuang untuk  meraih  prestasi,  pekerja  keras,  tekun  dan  tertib.  Emotional  Stability  mencakup  sifat tenang, percaya diri, dan ulet. Intellect mencakup rasa ingin tahu, berpikiran luas, cerdas dan berbudaya  (Rizka  Shinta  Wulandari,  2021).  Lima  faktor  Big  Five  mempengaruhi  performa pekerjaan  yang  spesifik  berdasarkan  studi  yang  menunjukkan  bahwa  aspek  kepribadian merupakan prediktor yang valid dalam mengukur performa akademik atau pekerjaan [Purba Daru  Kusuma,  2021].  Keberhasilan  karier  seorang  individu  dapat  dikaitkan  dengan Extraversion,  Emotional  Stability,  dan  Agreeableness.  Seorang  individu  yang  mempunyai Extraversion  tinggi,  Emotional  Stability  tinggi,  dan  Agreeableness  yang  rendah  mengalami tingkat kepuasan karier yang lebih tinggi dibandingkan mereka yang mempunyai Extraversion rendah,  Emotional  Stability  yang  rendah  serta  Agreeableness  yang  tinggi.  Extraversion mempunyai  hubungan  yang  positif  dalam  kesuksesan  karier,  seperti  hubungan  dengan  gaji, promosi, dan kepuasan karier (Casi Setianingsih, 2021).

## 2.2 Data Mining
Menurut (Y. Mardi, 2019) data mining adalah proses menemukan informasi menarik yang ada pada sekumpulan data dengan metode tertentu. Teknik pada data mining sangat bervariasi. selain itu, dibutuhkan pemilihan algoritme yang tepat karena akan bergantung pada tujuan dan proses Knowledge Discovery in Database (KDD) secara keseluruhan.

## 2.3 Text Mining
Text Mining adalah bentuk penerapan teknik data mining yang bertujuan untuk mencari pola pada text sehingga didapatkan sebuah informasi tertentu (Kepin Sihontang, 2019). Proses text mining dibagi kedalam beberapa tahap yaitu, Tokenisasi atau pemotongan kalimat berdasarkan kata  yang  menyusunnya  serta  menghapus  semua  karakter  tanda  baca.  Case  Folding  atau mengkonversi seluruh kata menjadi huruf kecil, Filtering atau proses pengambilan kata-kata inti  dengan  cara  menghapus  kata-kata  yang  tidak  deskriptif  atau  kurang  penting,  Stemming
atau proses pencarian kata dasar dari hasil filtering ditahap stemming terdapat proses pengam- bilan berbagai bentuk kata kedalam representasi serupa.

## 2.4 Pembobotan TF-IDF
Pembobotan TF-IDF atau Term Frequency Inverse Document Frequency merupakan sebuah proses transformasi data dari data tekstual kedalam bentuk numerik dan dilakukan pembobotan pada setiap kata (Jeremy Andre Septian, 2020). TF-IDF dapat dijadikan sebagai size statistik yang digunakan untuk mengevaluasi seberapa penting sebuah kata didalam suatu dokumen. TF merupakan  frekuensi  kemunculan  fitur  atau  kata  pada  tiap  data  yang  merepresentasikan seberapa  penting  kata  itu  didalam  suatu  dokumen.  DF  merupakan  frekuensi  dokumen  yang mengandung fitur tersebut sehingga diketahui seberapa umum kata tersebut. IDF merupakan inverse dari hasil DF. Hasil dari proses ini merupakan perkalian dari TF dengan IDF. Sehingga dapat  diketahui  jika  kata  yang  memiliki  bobot  besar  adalah  kata  yang  sering  muncul  dalam sebuah dokumen dan begitu juga sebaliknya.

## 2.5 Algoritme Naive Bayes Cla  ssifier
Klasifikasi algoritme Naive Bayes Classifier adalah salah satu algoritme yang diasumsikan bahwa  ada  atau  tidak  ada  ciri-ciri  tertentu  dari  sebuah  kelas,  maka  tidak  ada  hubungannya dengan ciri-ciri dari kelas yang lainnya (Meilena 2021). Berikut adalah bentuk yang umum dari teorama bayes ditunjukkan pada persamaan 2.1 berikut:
𝑃(𝑌|𝑋) = P( X | Y ).P(Y) P(𝑋) (2.1)
Sedangkan formulasi Naïve Bayes Classifier untuk klasifikasi ditunjukkan pada persamaan 2.2 berikut:
𝑃(𝑌|𝑋) = P(Y) ∏ . 𝑞 𝑖=1 P(Xi|Y)
P(𝑋) (2.2)

## 2.6 Algoritme Support Vector Machine (SVM)
Algoritme  Support  Vector  Machine  atau  SVM  dalam  pembelajaran  mesin  adalah  model pembelajaran supervised dengan mempelajari algoritme yang terkait untuk menguji data dan mengidentifikasi  pola,  yang  mana  digunakan  untuk  regresi  dan  analisis  klasifikasi  [Alvini Fikriani 2019]. Teori yang menjadi dasar SVM sudah berkembang sejak1960-an, namun baru diperkenalkan oleh Vapnik, Boser dan Guyon pada tahun 1992 dan sejak itu SVM berkembang dengan pesat (Ibnu Asror 2019). Berikut adalah bentuk umum dari algoritme SVM ditunjukkan pada persamaan 2.3.
𝐿𝐷 =   ∑ 𝑛 𝑖=1 𝛼𝑖 − 1 2 ∑ 𝑛 𝑖=1 𝛼𝑖. 𝛼𝑗. 𝑦𝑖. 𝑦𝑗. 𝑥𝑖. 𝑥𝑗 (2.3)

## III. A NALISA DAN P ERANCANGAN S ISTEM

## 3.1 Hasil Analisis
Hasil  dari  analisis  yang  terkumpul  dari  proses  pengamatan  dan  penelitian  yang  dilakukan dapat  diketahui  adanya  proses  prediksi  atau  klasifikasi  kepribadian  yang  masih  dilakukan melalui tes kepribadian dengan cara mewawancarai calon pegawai dan meminta calon pegawai untuk mendeskripsikan diri mereka melalui selembar kertas. Pengembangan sistem dapat men- jadi  solusi  dari  proses  penentuan  kepribadian  calon  pegawai  di  CV.Wilis  Elektronik.  Ciri kepribadian  seseorang  dapat  diperoleh  dari  teks  yang  diunggahnya  di  media  sosial  Twitter.
Dibuatnya sistem yang baru ini diharapkan dapat membantu mempersingkat proses prediksi atau  klasifikasi  kepribadian.  Sehingga  tidak  perlu  lagi  mengadakan  wawancara  dan  se- rangkaian tes kepribadian seperti mendeskripsikan diri. Adanya implementasi sistem ini akan membuat proses klasifikasi kepribadian semakin ringkas. Untuk dapat melakukan proses klas- ifikasi kepribadian seseorang berdasarkan teks yang diunggahnya pada Twitter menggunakan metode Naive Bayes maka perlu dilakukan beberapa proses diantaranya :
1. Pengambilan tweet atau Crawling dari akun
2. media sosial Twitter
3. Ekstraksi fitur dan seleksi fitur
4. Stemming
5. Pembobotan TF-IDF
6. Klasifikasi teks menggunakan metode Naïve Bayes
Pada prosedur yang ada, bisa digambarkan sebuah flowchart sebagai visualisasi dari proses yang  ada  pada  sistem  klasifikasi  kerpibadian.  Berikut  adalah  gambar  alur  diagram  atau flowchart  seperti pada Gambar 3.1
Gambar 3.1 Flowchart sistem klasifikasi kepribadian
Gambar  3.1  menggambarkan  sebuah  flowchart  dimulai  dari  HRD  memasukkan  username akun twitter melalui form inputan yang ada pada sistem klasifikasi kepribadian. Selanjutnya sistem akan melakukan crawling atau pengambilan data. Data tersebut akan disimpan dalam bentuk  dokumen  text  atau  string  panjang  untuk  dilakukan  seleksi  dan  ekstraksi  fitur  seperti tokenisasi,  stemming,  penghilangan  stop  words  dan  pembobotan  TF-IDF.  Setelah  proses seleksi dan  ekstraksi  fitur selesai  dilakukan. Sistem  akan melakukan perhitungan klasifikasi menggunakan metode Naïve Bayes.

## 3.2 Representasi Model
Data yang digunakan didalam sistem dibagi menjadi beberapa bagian yaitu data masukan, data train dan data keluaran. Data masukan adalah data pertama yang akan diproses oleh sistem, data  masukan  berupa  tweet  dalam  bentuk  text  yang  diambil  dari  seorang  pengguna  twitter. Contoh data masukan dapat dilihat pada Gambar 3.2
Gambar 3. 2 Contoh Data Masukan berupa Tweet dari salah satu pengguna
Data train adalah data yang digunakan dalam proses klasifikasi pada sistem. Contoh data train dapat dilihat pada tabel 3.1
Tabel 3.1 Data train pada sistem Nama Data Keterangan Wordlist_id Kumpulan kata yang merupakan kata dasar untuk dijadikan fitur perhitungan klasifikasi Ina_stopwords Kumpulan kata stop words bahasa Indonesia Slangword_id Kumpulan kata non formal atau tidak baku yang sering digunakan oleh sekelompok orang tertentu User_freq_words  Kumpulan kata-kata yang sering digunakan pengguna Test_data Teks dari kumpulan tweet yang digunakan se- bagai data percobaan
MNB_classifiers  Kumpulan classifiers untuk metode Naïve Bayes
MNB_predict Hasil prediksi label metode Naïve Bayes
Data  keluaran  adalah  data  hasil  klasifikasi  kepribadian  dari  sistem.  Data  keluaran  berupa nilai  Ya atau Tidak dari setiap label  kepribadian  dari pengguna yang diklasifikasi. Terdapat juga nilai Karakteristik Utama yang diperoleh dari pengertian awal label tersebut. Sebagai con- toh,  pada  label  Neuroticism,  nilai  “Ya”  berarti  ciri  pengguna  tersebut  adalah  “mudah  ter- pengaruhi oleh emosi negatif”. Begitu juga sebaliknya, jika nilai “Tidak” maka pegawai terse- but “tidak mudah terpengaruhi oleh emosi. Selain itu terdapat nilai Karakteristik Berdasarkan Gabungan antara dua kepribadian yang didapat dari kombinasi antara 2 label kepribadian. Se- bagai contoh, seorang pengguna mendapat nilai “Ya” pada label Neuroticism dan “Tidak” pada label Agreeableness, maka orang tersebut cenderung memiliki karakteristik “Temperamental, Pemarah dan Tidak Sabar” [Rizka Shinta Wulandari, 2021]. Tabel dimensi karakteristik utama kepribadian dan tabel  kombinasi  antara 2 label  kepribadian dapat  dilihat  pada lampiran A.1 dan lampiran A.2. Tabel 3.2 adalah contoh data keluaran dari sistem.
Tabel 3.2 Contoh Data Keluaran Sistem Klasifikasi Kepribadian Nama Data Nilai Username Adi_sett Agreeableness Ya Neuroticism Tidak Extraversion Ya Openness Ya Conscientiousness Tidak Karakteristik Utama Tidak mudah terpengaruhi oleh emosi negatif, tidak mudah marah, sabar dst. Karakteristik Berdasar- kan Gabungan antara dua kepribadian Mengikuti naluri, Tenang, Sabar, Tidak mudah marah, Individualistis, Eksentrik

## 3.3 Diagram Konteks
Diagram konteks merupakan diagram yang menunjukan sebuah proses tunggal dalam sistem yang berhubungan langsung dengan semua stakholder yang terlibat dalam sistem seperti pada Gambar 3.3
Gambar 3.3 Diagram Konteks Sistem Klasifikasi Kepribadian.
Keterangan :
1. HRD  menginputkan  username  atau  nama  pengguna  akun  twitter  dari  pagawai  yang akan diklasifikasi kedalam sistem klasifikasi kepribadian.
2. Sistem klasifikasi kepribadian meneruskan akun twitter calon pegawai ke API twitter
3. API twitter mengembalikan data tweet berupa teks sesuai dengan akun yang diterima.
4. Sistem  klasifikasi  kepribadian  melakukan  perhitungan  klasifikasi  kepribadian  dan mengirimkan hasilnya ke HRD

## 3.4 Diagram Berjenjang
Diagram  berjenjang  sangat  diperlukan  dalam  perancangan  semua  proses  dan  merupakan awal dalam menggambarkan Data Flow Diagram ke level yang lebih dalam.
Gambar 3.4 Diagram Berjenjang Sistem Klasifikasi Kepribadian.
Gambar 3.3 menggambarkan bahwa sistem yang dibuat terdiri dari 2 level, yaitu:
1. Top Level  : Sistem Klasifikasi Kepribadian
2. Level 0    :  Merupakan hasil uraian  dari proses keseluruhan  pada sistem klasifikasi kepribadian yaitu:
a. Perhitungan Naïve Bayes
b. Menentukan hasil klasifikasi kepribadian

## 3.5 Data Flow Diagram Level 0
Data Flow Diagram atau DFD memberikan tampilan secara visual tentang aliran data dan informasi dari sistem. Visual dari DFD ini mengambarkan siapa saja yang terlibat pada sistem dari awal sampai akhir seperti pada Gambar 3.4
Gambar 3.5 Data Flow Diagram Level 0 Sistem Klasifikasi Kepribadian Gambar 3.5 menjelaskan bahwa Data Flow Diagram Level 0 yang ditunjukkan pada gambar diatas menjelaskan beberapa proses yang terjadi diantaranya :
1. HRD menginputkan data berupa username akun twitter calon pegawai ke dalam sistem klasifikasi, data tersebut diteruskan ke API Twitter. API Twitter mengirimkan respon berupa  tweet  akun  twitter  calon  pegawai  ke  sistem  klasifikasi  kepribadian,  sistem klasifikasi  kepribadian  menyimpan  data  tersebut  ke  dalam  database  tweet  calon pegawai.  Sistem  mengambil  data  kepribadian  dari  database  Ciri  kepribadian  untuk dikirimkan ke proses selanjutnya.
2. Dari data tweet calon pegawai dan data ciri kepribadian, terbentuklah dokumen uji dan dokumen  latih  yang  akan  digunakan  untuk  perhitungan  menggunakan  metode  Naïve Bayes.
3. Hasil perhitungan akan dikirimkan kembali ke HRD berupa laporan hasil klasifikasi kepribadian.

## IV. IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN SISTEM

## 4.1 Implementasi Sistem
Sistem  klasifikasi  kepribadian  berdasarkan  postingan  twitter  ini  berfokus  pada  proses prediksi  kepribadian  berdasarkan  postingan  twitter  menggunakan  inventori  kepribadian  Big Five  Personality.  Didalam  sistem  ini  terdapat  dua  algoritme  yang  digunakan  dalam  proses klasifikasi, yaitu algoritme Naïve Bayes dan Support Vector Machine atau SVM. Dari kedua algoritme  tersebut  akan  dilakukan  perbandingan  untuk  menentukan  manakah  dari  kedua algoritme tersebut yang memiliki performa terbaik dalam melakukan klasifikasi kepribadian. Didalam  Sistem  klasifikasi  kepribadian  berdasarkan  postingan  twitter  ini  proses  input username  akun  twitter  dilakukan  oleh  HRD  atau  panitia  penyelenggara  tes,  username  akun twitter yang diinputkan adalah username akun twitter milik pegawai di CV. Wilis Elektronik yang ingin diprediksi kepribadiannya.
Implementasi sistem adalah tahap untuk menentukan sistem supaya siap untuk dioperasikan. Implementasi sistem bertujuan untuk mengkonfirmasi modul perancangan, sehingga sistem ini dapat digunakan. Selanjutnya untuk melihat sistem yang telah dibangun apakah sudah sesuai dengan yang diharapkan, maka perlu pengujian yang mewakili sistem secara keseluruhan. Pada tahap implementasi, sistem klasifikasi kepribadian berdasarkan postingan twitter ini dirancang untuk dapat digunakan dalam keadaan yang sebenarnya.
Implementasi  sistem  ini  membutuhkan  software  pendukung  dalam  pembuatannya  seperti Visual Studio Code, Lampp server, dan Mozilla firefox. Serta membutuhkan library pendukung diantaranya scikit-learn, pandas, tweepy, sastrawi, matplotlib, skmultilearn, nltk, seaborn, dan xlrd. Aplikasi ini dibangun menggunakan sebuah framework bernama streamlit dengan versi terbaru saat ini yaitu versi 1.9.0.

## 4.1.1 Pengujian Proses Klasifikasi
HRD atau penyelenggara tes menginputkan data berupa username akun twitter dari pegawai yang ingin diprediksi pada sidebar sebelah kiri halaman dashboard. Setelah username berhasil diinputkan selanjutnya HRD atau penyelenggara tes menekan tombol klasifikasi yang berada dibawah field inputan username. Secara default jika username belum diinputkan sistem akan memberi  notifikasi  yang  mengintruksikan  untuk  menginputkan  username  terlebih  dahulu. Tampilan dashboard dapat dilihat pada Gambar 4.1
Setelah  HRD  atau  penyelenggara  tes  menekan  tombol  klasifikasi  sistem  akan  memproses data dan melakukan klasifikasi atau prediksi kepribadian pegawai berdasarkan username akun twitter  yang  sudah  diinputkan.  Setelah  semua  proses  selesai  dilakukan,  sistem  klasifikasi kepribadian  akan  menampilkan  hasil  klasifikasi  di  halaman  yang  sama  yaiu  halaman  dash- board. Hasil klasifikasi meliputi tabel klasifikasi kepribadian, karakteristik utama, dan karak- teristik berdasarkan gabungan antara dua kepribadian. Tampilan hasil prediksi atau klasifikasi dapat dilihat pada Gambar 4.2
Gambar 4.2 Tampilan Halaman Hasil Prediksi Sistem Klasifikasi Kepribadian

## 4.1.2 Pengujian Evaluasi dan Perbandingan Model
Setelah  sistem  berhasil  melakukan  prediksi  atau  klasifikasi  kepribadian,  selanjutnya  akan dilakukan evaluasi dan juga perbandingan model. Model berisi 1000 kelas yang masing-masing memiliki  lima  label.  Label  dimodelkan  berdasarkan  Big  Five  Personality  yaitu  EXT  atau Extraversion, NEU atau Neuroticism, ARG atau Agreeableness, CON atau Conscientiousness, dan OPN atau Openness. Selain itu model juga dibagi menjadi 4 bagian yaitu train_data dan train_label  yang  akan  digunakan  sebagai  dokumen  latih,  test_data  dan  test_label  yang  akan digunakan  sebagai  dokumen  uji.  Dokumen  latih  berjumlah  800  data  sedangkan  dokumen  uji berjumlah 200 data. Dari proses evaluasi dan perbandingan model, sistem akan menghasilkan output  berupa  classifications  report  dan  tabel  confusion  matrix  dari  kedua  algoritme  yang digunakan,  yaitu  Naïve  Bayes  dan  SVM.  Tampilan  classifications  report  dapat  dilihat  pada Gambar 4.3 dan Gambar 4.4. sedangkan untuk  tampilan tabel  confusion  matrix  dapat dilihat pada Gambar 4.5 dan 4.6.
Gambar 4.3 Tampilan Hasil Classifications Report Algoritme Naïve Bayes
Gambar 4.4 Tampilan Hasil Classifications Report Algoritme SVM

## Gambar 4.6 Tampilan Tabel Confusion Matrix Algoritme SVM

## 4.2. Analisa Hasil Pengujian Sistem
Hasil  pengujian  terhadap  sistem  klasifikasi  kepribadian  berdasarkan  postingan  di  twitter telah  dilakukan  dan  didapatkan  kesimpulan  bahwa  sistem  dapat  melakukan  klasifikasi kepribadian berdasarkan postingan di twitter. Secara umum diperoleh hasil sesuai dengan yang diharapkan.  Mulai  dari  proses  klasifikasi  kepribadian  sampai  dengan  evaluasi  dan perbandingan model. Berdasarkan proses evaluasi dan perbandingan model, dapat disimpulkan bahwa  metode  atau  algoritme  yang  memiliki  performa  terbaik  dalam  melakukan  klasifikasi text adalah algoritme Naïve Bayes dengan akurasi skor sebesar 60% sedangkan algoritme SVM hanya mendapatkan akurasi skor sebesar 49.9%. selain melalui akurasi skor hasil perbandingan juga didapat melalui tabel confusion matrix dimana algoritme Naïve bayes cenderung dapat memprediksi  label  dengan  benar  dan  hanya  sedikit  label  yang  diprediksi  salah  jika dibandingkan dengan algoritme SVM. Oleh sebab itu kedepannya, hasil klasifikasi yang akan dijadikan  sebagai  acuan  adalah  klasifikasi  menggunakan  algoritme  Naïve  bayes.  Sistem klasifikasi  kepribadian ini  dapat  membantu  mengklasifikasikan kepribadian pegawai  di CV. Wilis Elektronik berdasarkan postingannya di twitter. Sehingga tidak perlu lagi diadakan tes kepribadian dengan cara mendeskripsikan diri dan mengadakan wawancara.

## V. K ESIMPULAN DAN SARAN

## 5.1 Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  analisis  dan  implementasi  yang  dilakukan  pada  Sistem  Klasifikasi Kepribadian  Berdasarkan  Postingan  Twitter,  dapat  diambil  kesimpulan  bahwa  sistem  dapat melakukan  prediksi  atau  klasifikasi  kepribadian.  Selain  itu  dapat  disimpulkan  juga  bahwa algoritme  Naïve  Bayes  memiliki  tingkat  akurasi  yang  lebih  baik  dibandingkan  dengan algoritme  Support  Vector  Machine  atau  SVM  dalam  mengklasifikasikan  kepribadian berdasarkan  postingan  di  twitter.  Secara  umum  diperoleh  hasil  yang  sesuai  dengan  yang diharapkan,  mulai  dari  proses  crawling  data  hingga  proses  klasifikasi.  Sistem  Klasifikasi Kepribadian Berdasarkan Postingan Twitter ini dapat menyederhanakan tes kepribadian yang ada di CV. Wilis Elektronik. Sehingga HRD tidak perlu lagi mengadakan sesi wawancara dan deskripsi diri untuk mengetahui kepribadian pegawainya

## 5.2 Saran
Adapun saran yang dapat diberikan dari pembuatan sistem klasifikasi kepribadian ini adalah diharapkan pada pengembangannya Sistem  Klasifikasi Kepribadian ini tidak hanya berbasis website tetapi  juga dapat dikembangkan ke aplikasi  mobile. Selain itu proses translate pada data ciri kepribadian dapat dilakukan secara spesifik bersama seseorang yang ahli dibidangnya untuk  meningkatkan  akurasi  dan  mendapatkan  hasil  yang  lebih  optimal  dalam mengklasifikasikan kepribadian berdasarkan postingan di twitter.

## D AFTAR P USTAKA
[1] Arifin, N., Enri, U., & Sulistiyowati, N. (Vol. 6 No. 2 Desember 2021). Penerapan Algoritme Support Vector Machine (Svm) Dengan Tf-Idf N-Gram Untuk Text Classification. String (Satuan Tulisan Riset Dan Inovasi Teknologi), 2549 - 2837.
[2] Deolika, A., Kusrini, & Luthfi, E. T. (Vol.3, No.2. Desember 2019). Analisis Pembobotan Kata Pada Klasifikasi Text Mining. Jurnal Teknologi Informasi
[3] Fikriani, A., Asror, I., & Murti, Y. R. (Vol.6, No.3 Desember 2019). Klasifikasi Kepribadian Berdasarkan Data Twitter Dengan Menggunakan Metode Support Vector Machine. E-Proceed- ing Of Engineering, Page 10436.
[4] Gunawan, K. I., & Santoso, J. (Volume 03, Nomor 01, Maret 2021). Multilabel Text Classifica- tion Menggunakan Svm Dan Doc2vec Classification Pada Dokumen Berita Bahasa Indonesia. Journal Of Information System, Graphics, Hospitality And Technology.
[5] Handayani, F., & Pribadi, F. S. (Januari - Juni 2015). Implementasi Algoritme Naive Bayes Classifier Dalam Pengklasifikasian Teks Otomatis Pengaduan Dan Pelaporan Masyarakat Me- lalui Layanan Call Center 110. Jurnal Teknik Elektro Vol. 7 No. 1.
[6] Mar’i, F., Mahmudy, W. F., & Yusainy, C. (Oktober 2019). Sistem Rekomendasi Profesi Ber- dasarkan Dimensi Big Five Personality Menggunakan Fuzzy Inference System Tsukamoto. Jurnal Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer (Jtiik) Vol. 6, No. 5, 457-466.
[7] Meilana, Astuti, Y., Wulandari, I. R., Sulistyowati, I., & M, B. A. (Volume 10, Nomor 2, Mei 2021). Algoritme Naive Bayes Untuk Mengklasifikasikan Kepribadian Siswa Smp Berdasarkan Tipologi Hippocrates-Galenus. Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi, 480-489.
[8] Pamungkasa, F. S., & Kharisudin, I. (2021). Analisis Sentimen Dengan Svm, Naive Bayes Dan Knn Untuk Studi Tanggapan Masyarakat Indonesia Terhadap Pandemi Covid-19 Pada Media Sosial Twitter. Prisma, Prosiding Seminar Nasional Matematika, 628-634.
[9] Rahman, M., Darmawidjadja, M., & Alamsah, D. (Jan 2017). Klasifikasi Untuk Diagnosa Dia- betes Menggunakan Metode Bayesian
[10] Regularization Neural Network (Rbnn). Jurnal Informatika Vol.11.No1.
[11] Saputro, I. W., & Sari, B. W. (Vol. 6, No. 1, Januari 2019). Uji Performa Algoritme Naïve Bayes Untuk Prediksi Masa Studi Mahasiswa. Citec Journal
[12] Septian, J. A., Fahrudin, T. M., & Nugroho, A. (2019). Analisis Sentimen Pengguna Twitt ter- hadap Polemik Persepakbolaan Indonesia Menggunakan Pembobotan Tf Idf Dan K Nearest Neighbor. Journal Of Intelligent Systems And Computation
[13] Sihotang, K., & Ghaniy, R. (Volume 9 Nomor 1 Bulan Mei 2019). Penerapan Metode Naïve Bayes Classifier Untuk Penentuan Topik Tugas Akhir Pada Website Perpustakaan Stikom Binaniaga. Jurnal Ilmiah Teknologi - Informasi Dan Sains (Teknois), 63-72.
[14] Wulandari, R. S., Kusuma, P. D., & Setianingsih, C. (Vol.8, No.6 Desember 2021). Sistem Pemetaan Faktor Kepribadian Big Five Sebagai Rekomendasi Pemilihan Pekerjaan Dengan Al- goritme C4.5. E-Proceeding Of Engineering, 12178.