## Identifikasi Kepribadian Manusia Menggunakan Teori Big Five Factors Model Dengan Metode Dempster-Shafer
Sebastianus A. S. Mola 1 , Meiton Boru 2 , Aristop Solle 3
1,2,3 Prodi Ilmu Komputer, Fakutas Sains dan Teknik, Universitas Nusa Cendana Email  : 1 adimola@staf.undana.ac.id , 2 meitonboru@staf.undana.ac.id , 3 topitop040898@gmail.com
Abstrak. Kepribadian merupakan segenap perilaku dan sifat unik yang menonjol dari seorang individu, untuk dapat  dibedakan  dari  individu  lainnya.  Setiap  individu  perlu  mengenal  kepribadiannya,  sehingga  dapat mengembangkan  potensi  dalam  diri.  Teori  Big  Five  Factors  Model  merupakan  salah  satu  teori  yang digunakan untuk menentukan kepribadian manusia, dengan penggunaan alat tes psikologi berupa kuesioner. Namun penggunaan kuesioner yang diisi secara manual dirasa kurang efisien dan dapat berpengaruh pada hasil kesimpulan. Pada penelitian ini, metode Dempster-Shafer diimplementasikan dalam tes kepribadian Big Five  Factors  Model.  Pengujian  sistem  menggunakan  metode  black  box  dan  pengujian  akurasi  sistem. Pengujian black box memperoleh persentase sebesar 100% dari 49 pengujian untuk 23 halaman uji. Pengujian akurasi sistem dilakukan pada 225 data hasil tes kepribadian Big Five Factors Model dari pakar, dengan cara membandingkan  hasil  diagnosis  pakar  dengan  diagnosis sistem. Sebanyak  188  data  hasil  diagnosis sistem sama dengan hasil diagnosis pakar, sehingga keakuratan sistem sebesar 83,56%. Analisis dilakukan pada 37 data  yang  berbeda  dangan  diagnosis  pakar  menggunakan  nilai  densitas  dari  sistem,  hasil  dimensi  dari diagnosis pakar dan hasil dimensi dari diagnosis sistem. Berdasarkan hasil analisis perbedaan nilai densitas, tidak terdapat perbedaan yang signifikan. Terdapat 21 data diagnosis dari pakar berupa satu dimensi, 20 data berubah nama dimensi tetapi memiliki dimensi yang sama. Hanya ada 1 data yang bervariasi menjadi dua dimensi kepribadian. Sedangkan 16 data lain hasil diagnosis dari pakar dengan lebih dari satu dimensi, 15 data berubah menjadi satu dimensi kepribadian dan 1 data dengan hasil tiga dimensi menjadi dua dimensi.
Kata Kunci: Kepribadian, Big Five Factors Model, Dempster-Shafer
Abstract. Personality is the unique behavior and traits that stand out from an individual, differentiated from others. Every individual needs to know his personality to develop his potential. The Big Five Factors Model theory  is  one  of  the  theories  used  to  determine  human  personality,  using  a  psychological  test  tool  in  a questionnaire.  However,  manually  filled  out  questionnaires  are  considered  inefficient  and  can  affect  the conclusions. The Dempster-Shafer method was implemented in the Big Five Factors Model personality test in this study. System testing using the black box method and system accuracy testing. Black box testing obtained a percentage of 100% from 49 testing for 23 test pages. Testing the accuracy system was carried out on 225 data from the Big Five Factors Model personality test results from experts by comparing the results of expert diagnoses with system diagnoses. A total of 188 data from the system diagnosis results are the same as the expert diagnoses results, so the system accuracy is 83.56%. The analysis was carried out on 37 different data with expert diagnoses using the density value of the system, the dimension results from the expert diagnosis, and the dimensions results from the system diagnoses. Results Based on the analysis of the difference in density values, there is no significant difference. There are 21 diagnostic data from experts in form of one dimension, 20 data changes the name of the dimension but have the same extent. It’s only 1 data that varies from one to two dimensions of personality. Meanwhile, 16 data from diagnosis results from other experts with more than one dimension, 15 data turn into one dimension of personality, and 1 data with three-dimensional results turns into two-dimension.
Keywords: Personality, Big Five Factors Model, Dempster-Shafer

## PENDAHULUAN
Psikologi kepribadian dikembangkan oleh disiplin ilmu psikologi, untuk secara khusus mempelajari sikap dan perilaku unik setiap individu yang kelihatan maupun tidak kelihatan. Tujuannya adalah untuk membantu setiap individu  mengenal  kelebihan  maupun  kekurangan  dalam  diri,  sehingga  dapat  dikembangkan  menjadi  lebih baik.  Para  ahli  psikologi  dalam  mempelajari  dan  menentukan  kepribadian  manusia,  melakukan  berbagai
pendekatan  seperti  observasi,  wawancara  dan  penggunaan  alat  tes  psikologi.  Salah  satu  pendekatan  tes psikologi  yang  begitu  popular  sekarang  ini  yaitu  tes  kepribadian,  di  mana  telah  banyak  digunakan  dalam berbagai hal seperti tes masuk kerja, tes masuk sekolah atau universitas, syarat kenaikan pangkat atau golongan dan lainnya.
Teori Big Five Factors Model atau yang biasa disebut Big Five Personality, merupakan salah satu teori yang digunakan untuk menentukan kepribadian manusia yang tersusun atas trait, sehingga membentuk lima besar dimensi kepribadian berdasarkan analisis faktor [1]. Big Five Factors Model juga dikenal dalam disiplin ilmu  psikologi  sebagai  metode  yang  dapat  menemukan  hubungan  kepribadian  dengan  lingkungan  seorang individu berada melalui interpretasi kepribadian orang tersebut. Lima dimensi kepribadian Big Five Factors Model adalah extraversion, agreeableness, conscientiousness, neuroticism dan openness dengan memiliki 44 sifat  sebagai skala  pertanyaan dalam  tes  kepribadian Big  Five  Factors Model [2] . Pada  penerapannya teori kepribadian Big Five Factors Model menggunakan alat tes psikologi berupa kuesioner, rangkaian pertanyaan dibuat  dalam  lembaran-lembaran  dan  diberikan  kepada  orang  yang  melakukan  tes  kepribadian.  Proses  tes kepribadian yang masih bersifat manual ini, dalam [3] dirasakan kurang efisien karena rentan terjadi kejenuhan pada  saat  pengisian  kuesioner  tes  kepribadian,  sehingga  dapat  berpengaruh  pada  hasil  kesimpulan. Pemanfaatan  teknologi  informasi  seperti Expert  System (sistem  pakar),  diperlukan  untuk  mengatasi permasalahan yang terjadi.
Sistem pakar merupakan program komputer untuk menyelesaikan berbagai masalah yang terjadi, dengan menerapkan  pengetahuan,  fakta  dan  teknik  untuk  pemecahan  masalah  pada  bidang  tertentu  [4].  Metode Dempster-Shafer merupakan salah satu metode sistem pakar yang digunakan untuk mengatasi presisi informasi dari  masukan  pengguna  atau  ketidakpastian.  Berdasarkan  informasi  dari  masukan  pengguna  akan dikombinasikan dengan peritungan matematika untuk mendapatkan solusi.

## METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Sumber dan Jenis Data
Sumber  data  primer  diperoleh  dari  ibu  Rizky  Pradita  Manafe,  M.Psi.,  Psikolog  di  Kantor  Konsultan Psikologi  Sepe Growht sebagai  narasumber  (pakar).  Data  yang  diperoleh  berupa  hasil  wanwancara  sifat, dimensi dan saran pengembangan diri dalam tes kepribadian Big Five Factors Model . Adapun diperoleh data sekunder berupa dokumen atau arsip hasil tes kepribadian Big Five Factors Model .

## 2.2 Teori Kepribadian Big Five Factors Model
Kepribadian  merupakan  upaya  untuk  mengatasi  kebutuhan  dalam  diri  berupa  konflik  maupun keseimbangan, di mana seorang individu secara mental dapat merespon sesuai dengan norma lingkungan yang ada. Seiring dengan berkembangnya pengetahuan tentang kepribadian, disiplin ilmu psikologi memfokuskan kepribadian pada bidang psikologi kepribadian [5]. Potensi yang dimiliki seorang individu secara optimal akan berkembang  apabila  terjadi  perubahan  lingkungan  psikologi  secara  positif.  Dalam  penerapannya  tes kepribadian dilakukan dalam psikologi kepribadian untuk mengetahui dan mengukur kepribadian manusia [6].
Big  Five  Factors Model atau  biasa  disebut Big  Five  Personality merupakan  teori  tes  kepribadian  yang menganalisis faktor kepribadian manusia, dalam lima besar domain yang tersusun dari trait [1]. Identifikasi lima domain atau dimensi kepribadian Big Five Factors Model, yaitu [7]:
1. Extraversion (Ekstraversi)
Dimensi kepribadian ini mencerminkan seorang individu yang mudah berinteraksi dengan banyak orang, ramah, aktif dan menyenangkan dalam membangun relasi antar pribadi.
2. Agreeableness (Kemufakatan)
Dimensi  kepribadian  ini  mencerminkan  seorang  individu  yang  memiliki  perilaku  yang  lembut,  mudah menerima, murah hati dan dapat bekerja sama dengan orang lain secara baik.
3. Conscientiousness (Kesungguhan)
Dimensi  kepribadian ini  mencerminkan  seorang  individu  yang  bertanggungjawab,  terarah,  gigih  dalam mencapai tujuan dan mampu menaklukkan situasi yang sulit.
4. Neuroticism (Pencemas)
Dimensi kepribadian ini mencerminkan seorang individu yang tidak stabil secara emosi. Sehingga mudah mengalami tekanan psikologi, berlebihan dalam merespon suatu keadaan, tidak realistis dan kecanduan. 5. Opennes (Keterbukaan)
Dimensi kepribadian ini mencerminkan seorang individu yang kreatif, berpengetahuan tinggi, cerdas dan memiliki rasa penasaran yang tinggi terhadap suatu hal yang baru.

## 2.3 Sistem Pakar
Sistem  pakar  atau Expert  System ditujukan  untuk  membantu  memecahkan  masalah  dan  pengambilan keputusan, dalam suatu aplikasi komputer pada bidang yang spesifik [8]. Sistem pakar terbentuk berdasarkan basis pengetahuan ( knowledge base ) dan aturan ( rule ), yang menampung pengetahuan dan pemecahan masalah dari pakar. Berdasarkan kombinasi tersebut akan menghasilkan penyelesaian masalah atau solusi.

## 2.4 Metode Dempster-Shafer
Dempster-Shafer merupakan motode yang dirancang untuk mengatasi berbagai tingkat presisi informasi dan  tidak  ada  asumsi  lebih  lanjut  untuk  memperoleh  informasi.  Metode  Dempster-Shafer  memungkinkan representasi  yang  tepat  dari  sistem  atas  ketidakpastian,  di  mana  masukan  yang  tidak  tepat  dapat  ditandai dengan himpunan atau interval dan menghasilkan keluaran berupa himpunan atau interval [9].
Teori  Dempster-Shafer secara  umum  berada  pada  interval  [ belief,  plausibility ]. Belief mendukung himpunan proporsi berdasarkan nilai eviden, sedangkan Bel () adalah fungsi belief yang menyatakan nilai belief dari himpunan tersebut dan semua himpunan bagiannya dalam selang nilai [ 0, 1 ]. Bel () dapat menunjukkan tidak ada eviden apabila nilai Bel = 0, tetapi akan menunjukkan kepastian apabila nilai Bel = 1 [10]. Fungsi Bel () dirumuskan sebagai berikut [11]:
Bel ( X ) = ∑ 𝒎 𝒀⊆𝑿 ( Y )
( 1 ) Plausibility merupakan kebalikan dari belief, yaitu mendukung ketidakpastian suatu eviden, di mana Pls () sebagai fungsinya dengan selang nilai [ 0, 1 ]. Pls () akan menunjukkan kepastian apabila nilai Pls () = 0 dan Bel () = 1, tetapi akan menunjukkan ketidakpastian apabila sebaliknya. Fungsi Pls () dirumuskan sebagai berikut [10]:
Pls ( X ) = 1 – Bel ( X ) = 𝟏 − ∑ 𝒎 𝒀⊆𝑿 ( X ) ( 2 ) Frame of discernment dengan notasi Θ atau sering disebut environment adalah semesta pembicaraan yang menampung  kumpulan  hipotesis . Kemungkinan  jawaban  yang  benar  digambarkan  dalam  elemen-elemen environment dan  hanya  satu  jawaban  yang  benar.  Elemen-elemen envireonment yang dimaksud  sebagai berikut:
Θ = { θ 1 , θ 2 , …, θ n } ( 3 ) Suatu  himpunan  bagian N memiliki 2 n himpunan  bagian,  termasuk  himpunan  tersebut  dan  himpunan bagiannya.  Himpunan  bagian  ini  biasa  disebut power  set yang  dinotasikan  dengan P ( Θ ). Power  set P ( Θ ) dirumuskan sebagai berikut [11]:
m = P ( Θ ) → [ 0, 1 ]
( 4 ) Not  belief diasosiasikan  dengan environment ( Θ ),  sedangkan  derajat  kepercayaan  eviden  dianalogikan sebagai  masa  dari  objek  yang  dinotasikan  dengan m. Misalkan m 1 ({ A,  B }) =  0,6 maka m 1 ( Θ ) =  0,4. m merupakan fungsi yang memetakan setiap elemen dari power set ke dalam bilangan riil.
Pada  teori  Dempster-Shafer  untuk  mengatasi  sejumlah  eviden,  maka  digunakan  aturan  yang  dikenal dempster’s rule of combination . Aturan yang dimaksud sebagai berikut [11]: m 1  m 2 ( Z ) = ∑ 𝒎 𝑿⌒𝒀=𝒁 1 ( X ) m2 ( Y )
( 5 ) Adapun formulasi umum pada persamaan 6.
m 1  m 2 ( Z ) = ∑ 𝒎𝟏(𝑿)𝒎𝟐(𝒀)
𝑿⌒𝒀=𝒁 𝟏−𝒌 ( 6 ) k dalam persamaan (6) merupakan jumlah dari eviden conflict, di mana rumusannya ada pada persamaan 7. k = ∑ 𝒎 𝑿⌒𝒀=ø 1 ( X ) m2 ( Y ) (7)
Aturan dempster’s rule of combination disubsitusikan  berdasarkan  persamaan  (6)  dan  (7)  yang  dimuat pada persamaan 8.
m 1  m 2 ( Z ) = ∑ 𝒎𝟏(𝑿)𝒎𝟐(𝒀) 𝑿⌒𝒀=𝒁 𝟏−∑ 𝒎 𝑿⌒𝒀=ø 𝟏(𝑿)𝒎𝟐(𝒀) ( 8 )

## 2.5 Normalisasi Min-Max
Normalisasi  data  dilakukan  untuk  proses  penskalaan  nilai  atribut  data  dalam  skala  tertentu,  seperti  0 sampai 1 atau -1 sampai 1 atau sesuai kebutuhan, hal ini berguna bila sebelumnya tidak ada pengkajian data. Normalisasi Min-Max dirumuskan sebagi berikut [12]:
X’ = 𝑿 𝒊 − 𝑿 𝒎𝒊𝒏 𝑿 𝒎𝒂𝒙 − 𝑿 𝒎𝒊𝒏 ( New_X max – New_ X min ) + New_X min ( 9 ) Keterangan: X’ = Hasil normalisasi X i = Nilai sebelum normalisasi
X min
= Nilai minimum tiap atribut X max = Nilai maksimum tiap atribut New_ X min = Nilai minimum baru atribut New_ X max = Nilai maksimum baru atribut
Normalisasi  dilakukan  dalam  peneitian  ini  karena  bobot  yang  diperoleh  dari  pakar  adalah  1  sampai  4, sedangkan aturan Dempster-Shafer bobot yang digunakan dari 0 sampai 1. Bobot awal akan dinormalisasikan menjadi nilai min = 0,1 dan max = 0,9 karena apabila nilai min = 0 dan max = 1 akan menghasilkan nilai keluaran 0 pada perhitungan Dempster-Shafer. Tabel 1 memuat skala pembobotan kuesioner, bobot dari pakar dan bobot yang telah dinormalisasi menggunakan persamaan (9).
Tabel 1. Skala Pembobotan Kuesioner Skala Jawaban Kuesioner Bobot Bobot yang Dinormalisasi Sering 4 0.9 Lumayan Sering 3 0.633333 Jarang 2 0.366667 Tidak Pernah 1 0.1
Berdasarkan  perhitungan  normalisasi  skala  pembobotan  yang  telah  dilakukan  menggunakan  persamaan  (9) maka  akan  digunakan  untuk  perhitungan  tes  kepribadian Big  Five  Factors  Model menggunakan  metode Dempster-Shafer .

## 2.6 Metode Pengujian
Pengujian  sistem  menggunakan  metode black  box dan  pengujian  akurasi  pada  sistem  yang  dibangun. Tahapan pengujian kedua metode tersebut yaitu:

## a) Metode Black Box
Tahapan pengujian ini dilakukan untuk menyesuaikan struktur internal dan fungsionalitas sistem, di mana semua fungsi yang dibangun dapat melakukan masukan dan keluaran sesuai dengan rancangan sistem tes kepribadian Big Five Factors Model menggunakan metode Dempster-Shafer.
b) Pengujian Akurasi Sistem
Tahapan pengujian ini dilakukan dengan cara membandingkan data hasil tes kepribadian Big Five Factors Model diagnosis  pakar  dengan  diagnosis  sistem.  Selanjutnya  berdasarkan  perbandingan  data  hasil diagnosis  pakar  dan  diagnosis  sistem  akan  dilakukan  perhitungan  nilai  akurasi  menggunakan  rumus berikut:
Akurasi Sistem = 𝑱𝒖𝒎𝒍𝒂𝒉 𝑫𝒂𝒕𝒂 𝒚𝒂𝒏𝒈 𝑺𝒆𝒔𝒖𝒂𝒊
𝑱𝒖𝒎𝒍𝒂𝒉 𝑺𝒆𝒍𝒖𝒓𝒖𝒉 𝑫𝒂𝒕𝒂 X 100% (10)
Berdasarkan rumus di atas akan diperoleh nilai akurasi pada sistem tes kepribadian Big Five Factors Model dengan menggunakan metode Dempster-Shafer.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Ilustrasi Perhitungan Metode Dempster-Shafer
Perhitungan  metode  Dempster-Shafer  akan  dilakukan  menggunakan  dimensi,  sifat  dan  saran pengembangan diri tes kepribadian Big Five Factors Model, yang diperoleh dari tempat penelitian. Data yang diperoleh akan dimuat dalam tabel 2 sebagai aturan dalam tes kepribadian Big Five Factors Model .
Tabel 2. Aturan Tes Kepribadian
Big Five Factor Model Kode dan Nama Dimensi Kepribadian No. Sifat-Sifat Kode Sifat Kode Saran D01 Extraversion 1. Tidak Kehabisan Bahan Pembicaraan S01
SPD1
2. Tertutup S06 3. Bersemangat S11 4. Mampu Membangkitkan Semangat Orang Lain S16 5. Cenderung Pendiam S21 6. Suka Berterus Terang Tanpa Menyinggung Perasaan Orang Lain S26 7. Terkadang Pemalu, Canggung S31 8. Mudah Bergaul, Supel S36 D02 Agreeableness 9. Cenderung Mencari Kesalahan-Kesalahan Orang Lain S02 SPD2 10.  Tidak Mementingkan Diri Sendiri S07 11.  Mencari-Cari Masalah dengan Orang Lain S12 12.  Mempunyai Sifat Pemaaf S17 13.  Secara Umum Dapat Dipercaya S22 14.  Dingin, Suka Menyendiri S27 15.  Suka Memberi Perhatian dan Baik pada Hampir Setia Orang S32 16.  Terkadang Kasar Terhadap Orang Lain S37 17.  Suka Bekrja Sama dengan Orang Lain S42 D03  Conscientiousness 18.  Melakukan Pekerjaan Hingga Tuntas S03 SPD3 19.  Kurang Hati-Hati S08 20.  Pekerja yang Handal S13 21.  Tidak Suka Keteraturan S18 22.  Cenderung Pemalas S23 23.  Gigih Mengerjakan Tugas Hingga Selesai S28 24.  Melakukan Sesuatu dengan Efisien S33 25.  Membuat Rencana-Rencana dan Kemudian Melaksanakannya S38 26.  Pikiran saya Mudah Kehilangan Fokus S43 D04 Neuroticism
27.  Mudah Murung
S04
SPD4 28.  Dapat Mengatasi Stress dengan Baik S09 29.  Mudah Merasa Tegang S14 30.  Sering Merasa Khawatir S19 31.  Stabil Secara Emosional S24 32.  Memiliki Suasana Hati yang Mudah Berubah S29 33.  Tetap Tenang dalam Situasi-Situasi yang Menegangkan S34 34.  Mudah Gugup S39 D05 Openness 35.  Sering Dapat Ide Baru
S05
SPD5 36.  Suka Pensaran dengan Banyak Hal yang Berbeda S10 37.  Pemikir yang Cerdas S15 38.  Memiliki Imajinasi Aktif S20 39.  Berdaya Cipta S25 40.  Menghargai Pengalaman-Pengalaman Artistik dan Estetik S30 41.  Lebih Suka Melakukan Tugas yang Rutin yang Biasa Dilakukan S35 42.  Suka Merenung, Mengutak Atik Gagasan S40
Kode dan Nama Dimensi Kepribadian No. Sifat-Sifat Kode Sifat Kode Saran 43.  Mempunyai Hanya Sedikit Minat Seni dan Berkesenian S41 44.  Hebat dalam Seni, Musik, atau Kesusasteraan S44
Data bobot yang ada pada tabel 1 dan data aturan tes kepribadian Big Five Factors Model pada tabel 2 akan  digunakan  untuk  perhitungan  menggunakan  metode  Dempster-Shafer.  Ilustrasi  perhitungan  akan menggunakan  salah  satu  data  hasil  tes  kepribadian Big  Five  Factors  Model yang  diinisialkan  dengan  A. Perhitungan  dilakukan  pada  masing-masing  dimensi  dan  semua  pertanyaan  wajib  diisi  oleh  A.  Berikut merupakan perhitungan dari tes kepribadian Big Five Factors Model A.
1) Dimensi Extravertion (D01)
A memberikan nilai eviden pada sifat S01 maka digunakan persamaan (1) dan (2) untuk mendapatkan nilai Bel () dan Pls (), sebagai berikut:
 Sifat 1: S01 →
m 1 (S01{D01}) = 0,366667 m 1 (S01{θ}) = 1 – 0,366667 = 0,633333 Terdapat  sifat  lain  dalam  dimensi  D01  maka  akan  dilakukan  seperti  sifat  S01  pada  sifat  S06  untuk mendapatkan nilai Bel () dan Pls (), sebagai berikut:
 Sifat 2: S06 → m 2 (S06{D01}) = 0,633333 m 2 (S06{θ}) = 1 – 0,633333 = 0,366667 Berdasarkan nilai Bel () dan Pls () yang dianalogikan dengan m maka S01 = m 1 dan S02 = m 2 akan dilakukan perhitungan kombinasi nilai m 3 menggunakan persamaan (4) yang disajikan pada tabel 3.
Tabel 3. Aturan Kombinasi m 3 pada m 1 dan m 2
m 1
m 2 (S06{D01}) = 0,633333 (S06{θ}) = 0,366667 (S01{D01}) = 0,366667 {D01} = 0,232222311 {D01} = 0,134444689 (S01{θ}) = 0,633333 {D01} = 0,401110689 {θ} = 0,232222311
Selanjutnya digunakan persamaan (5) yang scara umum dimuat dalam persamaan (8), untuk memperoleh nilai densitas dari perhitungan kombinasi nilai m 3 pada dimensi D01 sebagai berikut:
m 3 {D01} = 0,232222311 + 0,134444689 + 0,401110689 1−0 = 0,767777689
m 3 {θ} = 0,232222311 1−0 = 0,232222311
Perhitungan  pada  sifat  selanjutnya  dilakukan  dengan  cara  yang  sama  sampai  pada  sifat  akhir  dalam dimensi yang dihitung, untuk mendapatkan nilai densitas setiap dimensi kepribadian Big Five Factors Model .  Sifat 3: S11 → m 4 (S11{D01}) = 0,633333 m 4 (S11{θ}) = 1 – 0,633333 = 0,366667 Berdasarkan nilai m yang  diperoleh dari m 3 dan m 4 maka dilakukan perhitungan kombinasi nilai m 5 seperti perhitungan sebelumnya yang akan disajikan pada tabel 4.
Tabel 4. Aturan Kombinasi m 5 pada m 3 dan m 4 m 3 m 4 (S11{D01}) = 0,633333 (S11{θ}) = 0,366667 {D01} = 0,767777689 {D01} = 0,486258947 {D01} = 0,281518742 {θ} = 0,232222311 {D01} = 0,147074053 {θ} = 0,085148258
m 5 {D01} = 0,486258947 + 0,281518742 + 0,147074053 1−0 = 0,914851742
m 5 {θ} = 0,085148258 1−0 = 0,085148258
 Sifat 4: S16 → m 6 (S16{D01}) = 0,633333 m 6 (S16{θ}) = 1 – 0,633333 = 0,366667 Berdasarkan nilai m yang  diperoleh dari m 5 dan m 6 maka dilakukan perhitungan kombinasi nilai m 7 seperti perhitungan sebelumnya yang akan disajikan pada tabel 5.
Tabel 5. Aturan Kombinasi m 7 pada m 5 dan m 6
m 5 m 6 (S16{D01}) = 0,633333 (S16{θ}) = 0,366667 {D01} = 0,914851742 {D01} = 0,579405798 {D01} = 0,335445944 {θ} = 0,085148258 {D01} = 0,053927202 {θ} = 0,031221056
m 7 {D01} = 0,579405798 + 0,335445944 + 0,053927202 1−0
= 0,968778944
m 7 {θ} = 0,031221056
1−0 = 0,031221056  Sifat 5: S21 → m 8 (S21{D01}) = 0,633333 m 8 (S21{θ}) = 1 – 0,633333 = 0,366667 Berdasarkan nilai m yang  diperoleh dari m 7 dan m 8 maka dilakukan perhitungan kombinasi nilai m 9 seperti perhitungan sebelumnya yang akan disajikan pada tabel 6.
Tabel 6. Aturan Kombinasi m 9 pada m 7 dan m 8
m 7 m 8 (S21{D01}) = 0,633333 (S21{θ}) = 0,366667 {D01} = 0,968778944 {D01} = 0,613559675 {D01} = 0,355219269 {θ} = 0,031221056 {D01} = 0,019773325 {θ} = 0,011447731
m 9 {D01} = 0,613559675 + 0,355219269 + 0,019773325 1−0
= 0,988552269
m 9 {θ} = 0,011447731
1−0 = 0,011447731
 Sifat 6: S26 → m 10 (S26{D01}) = 0,633333
m 10 (S26{θ}) = 1 – 0,633333 = 0,366667
Berdasarkan nilai m yang diperoleh dari m 9 dan m 10 maka dilakukan perhitungan kombinasi nilai m 11 seperti perhitungan sebelumnya yang akan disajikan pada tabel 7.
Tabel 7. Aturan Kombinasi m 11 pada m 9 dan m 10
m 9
m 10 (S26{D01}) = 0,633333 (S26{θ}) = 0,366667 {D01} = 0,988552269 {D01} = 0,626082774 {D01} = 0,362469495 {θ} = 0,011447731  {D01} = 0,007250226 {θ} = 0,004197505
m 11 {D01} = 0,626082774 + 0,362469495 + 0,007250226
1−0 = 0,995802495
m 11 {θ} = 0,004197505
1−0 = 0,004197505
 Sifat 7: S31 → m 12 (S31{D01}) = 0,633333
m 12 (S31{θ}) = 1 – 0,633333 = 0,366667
Berdasarkan nilai m yang diperoleh dari m 11 dan m 12 maka dilakukan perhitungan kombinasi nilai m 13 seperti perhitungan sebelumnya yang akan disajikan pada tabel 8.
Tabel 8. Aturan Kombinasi m 13 pada m 11 dan m 12 m 11 m 12 (S31{D01}) = 0,633333 (S31{θ}) = 0,366667 {D01} = 0,995802495 {D01} = 0,630674582 {D01} = 0,365127913 {θ} = 0,004197505  {D01} = 0,002658418 {θ} = 0,001539087
m 13 {D01} = 0,630674582 + 0,365127913 + 0,002658418
1−0 = 0,998460913

## m
13 {θ} = 0,001539087 1−0 = 0,001539087  Sifat 8: S36 → m 14 (S36{D01}) = 0,633333
m 14 (S36{θ}) = 1 – 0,633333 = 0,366667
Berdasarkan nilai m yang diperoleh dari m 13 dan m 14 maka dilakukan perhitungan kombinasi nilai m 15 seperti perhitungan sebelumnya yang akan disajikan pada tabel 9.
Tabel 9. Aturan Kombinasi m 15 pada m 13 dan m 14
m 13 m 12 (S36{D01}) = 0,633333 (S36{θ}) = 0,366667 {D01} = 0,998460913 {D01} = 0,632358245 {D01} = 0,366102668 {θ} = 0,001539087  {D01} = 0,000974755 {θ} = 0,000564332
m 15 {D01} = 0,632358245 + 0,366102668 + 0,000974755 1−0
= 0,999435668
m 15 {θ} = 0,000564332 1−0 = 0,000564332
Nilai  densitas  dari  dimensi  kepribadian extravertion sebesar 0,999435668 dan  perhitungan  akan dilanjutkan  pada  dimensi  kepribadian agreeableness,  conscientiousness,  neuroticism dan openness seperti perhitungan dalam dimensi extravertion . Berdasarkan perhitungan Dempster-Shafer yang telah dilakukan pada ke lima dimensi kepribadian Big Five Factors Model , akan dilakukan evaluasi untuk memilih nilai densitas tertinggi.
 Extravertion (D01) 0,999435668  Agreeableness (D02) 0,999999967  Conscientiousness (D03) 0,99999275  Neuroticism (D04) 0,994976851  Openness (D05) 0,999995408
Karena Agreeableness memiliki  nilai  densitas  yang  lebih  tinggi,  maka  yang  menjadi  dominan  dimensi kepribadian dari A adalah Agreeableness dengan nilai densitas 0,999999967 sehingga saran yang diberikan SPD2.

## 3.2 Pengujian Black Box
Pengujian black  box pada sistem  yang  telah  dibangun  dalam  penelitian  ini,  dilakukan  untuk  mengukur kesesuaian  fungsionalitas  sistem  sesuai  dengan  rancangan  sistem  tes  kepribadian Big  Five  Factors  Model . Tahapan pengujian ini akan ditampilkan dalam tabel 3.
Tabel 10. Hasil Pengujian Black Box No. Halaman Uji Jumlah Pengujian Hasil Pengujian No. Halaman Uji Jumlah Pengujian Hasil Pengujian 1. Beranda Pengguna 2 2 Berhasil 0 Gagal 13. Data Saran Pengembangan Diri (Admin) 1 1 Berhasil 0 Gagal 2. Registrasi Pengguna 5 5 Berhasil 0 Gagal 14. Form Tambah Data Saran Pengembangan Diri (Admin) 2 2 Berhasil 0 Gagal 3. Tes Kepribadian Pengguna 2 2 Berhasil 0 Gagal 15. Form Ubah Data Saran Pengembangan Diri (Admin) 2 2 Berhasil 0 Gagal 4. Hasil Tes Kepribadian 3 3 Berhasil 0 Gagal 16. Data Aturan (Admin) 1 1 Berhasil 0 Gagal 5. Login Admin 3 3 Berhasil 0 Gagal 17. Form Tambah Data Aturan (Admin) 4 4 Berhasil 0 Gagal
No. Halaman Uji Jumlah Pengujian Hasil Pengujian No. Halaman Uji Jumlah Pengujian Hasil Pengujian 6. Beranda Admin 1 1 Berhasil 0 Gagal 18. Data Pilihan Kuesioner (Admin) 1 1 Berhasil 0 Gagal 7. Data Dimensi (Admin) 1 1 Berhasil 0 Gagal 19. Form Tambah Data Pilihan Kuesioner (Admin) 3 3 Berhasil 0 Gagal 8. Form Tambah Data Dimensi (Admin) 2 2 Berhasil 0 Gagal 20. Form Ubah Data Pilihan Kuesioner (Admin) 3 3 Berhasil 0 Gagal 9. Form Ubah Data Dimensi (Admin) 2 2 Berhasil 0 Gagal 21. Data  Hasil  Tes Kepribadian Big Five Factors Model (Admin) 1 1 Berhasil 0 Gagal 10. Data Sifat (Admin) 1 1 Berhasil 0 Gagal 22. Data Admin 1 1 Berhasil 0 Gagal 11. Form Tambah Data Sifat (Admin) 2 2 Berhasil 0 Gagal 23. Form Registrasi Admin 4 4 Berhasil 0 Gagal 12. Form Ubah Data Sifat (Admin) 2 2 Berhasil 0 Gagal Jumlah 49 49 Berhasil 0 Gagal
Pengujian black box pada tabel 10 di atas memuat 49 pengujian dari 23 halaman uji. Persentase pengujian black box menggunakan persamaan (10).
Hasil Persentase = 49 49 X 100% = 100%
Berdasarkan perhitungan yang telah dilakukan, maka  besar persentase pengujian black box pada sistem tes kepribadian Big Five Factors Model sebesar 100%.

## 3.3 Pengujian Akurasi
Pengujian akurasi membandingkan diagnosis hasil tes kepribadian Big Five Factors Model dari pakar dan sistem  sebanyak  225  data.  Hasil  perbandingan  diagnosis  pakar  dengan  diagnosis  sistem  akan  ditampilkan dalam tabel 4.
Tabel 11. Hasil Perbandingan Diagnosis Pakar dan Sistem Keterangan Hasil Perbandingan Jumlah  data  yang  sama  dengan  diagnosis pakar 188 Jumlah  data  yang  tidak  sama  dengan diagnosis pakar 37 Jumlah Seluruh Data 225
Sebanyak 225 data hasil tes kepribadian Big Five Factors Model yang telah dimasukan ke dalam sistem dan dilakukan perhitungan menggunakan metode Dempster-Shafer, terdapat 188 data yang sama dengan hasil diagnosis  pakar,  sedangkan  37  data  berbeda  dengan  diagnosis  pakar.  Hasil  perbandingan  data  hasil  tes kepribadian Big  Five  Factors  Model akan  dilakukan  perhitungan  keakuratan  dan  ketidakakuratan  sistem menggunakan rumus yang ada pada persamaan (10).
Keakuratan sistem = 188 225 X 100% = 83,56%
Ketidakakuratan sistem = 37 225 X 100% = 16,44%
Perhitungan  akurasi  yang  telah  dilakukan  menghasilkan  keakuratan  sistem  tes  kepribadian Big  Five Factors Model menggunakan metode Dempster-Shafer sebesar 83,56%. Sedangkan ketidakakuratan sistem tes kepribadian Big Five Factors Model menggunakan metode Dempster-Shafer sebesar 16,44%. Pada 37 data yang tidak sama dengan diagnosis pakar akan dilakukan analisis perbedaan hasil diagnosis pakar dan sistem. Analisis dilakukan berdasarkan nilai densitas dari perhitungan sistem serta hasil dimensi dari diagnosis pakar dan hasil dimensi dari diagnosis sistem.
Hasil analisis  perbandingan nilai densitas  yang diperoleh, dapat dikatakan bahwa selisih nilai yang ada tidak mengalami perbedaan yang begitu signifikan, karena selisih nilai terjadi pada urutan beberapa angka di belakang tanda koma. Sebanyak 21 data dari pakar yang memiliki hasil tes kepribadian berupa satu dimensi kepribadian,  20  data  di  antaranya  memperoleh  hasil  tes  kepribadian  dari  sistem  berupa  satu  dimensi kepribadian, namun mengalami perubahan nama dimensi kepribadian dan 1 data lainnya memperoleh hasil tes kepribadian dari sistem berupa dua dimensi kepribadian. Adapun sebanyak 16 data dari pakar yang memiliki hasil  tes  kepribadian  lebih  dari  satu  dimensi  kepribadian,  15  data  di  antaranya  memperoleh  hasil  tes kepribadian  dari  sistem  berupa  satu  dimensi  kepribadian  dan  1  data  lainnya  yang  juga  memiliki  hasil  tes kepribadian berupa tiga dimensi kepribadian, memperoleh hasil tes kepribadian dari sistem berupa dua dimensi kepribadian.

## KESIMPULAN
Penelitian  identifikasi  kepribadian  manusia  menggunakan  teori Big  Five  Factors  Model dengan  penerapan metode  Dempster-Shafer,  dilakukan  pengujian  menggunakan  metode  black  box  dan  pengujian  akurasi. Pengujian black box yang telah dilakukan memperoleh persentase sebesar 100% dari 49 pengujian untuk 23 halaman  uji.  Sedangkan  pengujian  akurasi  sistem  dilakukan  pada  225  data  hasil  tes  kepribadian Big  Five Factors  Model dari  pakar,  dengan  cara  membandingkan  hasil  diagnosis  pakar  dengan  diagnosis  sistem. Sebanyak 188 data hasil tes sistem sama dengan diagnosis pakar, sehingga keakuratan sistem sebesar 83,56%. Sedangkan  37  data  hasil  tes  sistem  berbeda  dengan  diagnosis  pakar,  maka  ketidakakuratan  sistem  sebesar 16,44%.  Ketidakakuratan  sistem  terjadi  karena  pakar  melakukan  penjumlahan  sederhana,  terhadap  bobot jawaban tes kepribadian Big Five Factors Model yang dilakukan peserta tes. Namun pada metode Dempster- Shafer dilakukan perkalian terhadap bobot jawaban tes kepribadian Big Five Factors Model peserta tes. Penelitian  tes  kepribadian Big  Five  Factors  Model menggunakan  metode  Dempster-Shafer  terdapat kekurangan  seperti  skala  pembobotan  kuesioner  yang  digunakan  dapat  ditambah,  sehingga  pada  saat perhitungan  dengan  metode  Dempster-Shafer  dapat  memperkecil  hasil  dominan  dimensi  yang  sama.  Skala pembobotan kuesioner dapat menggunakan interval bobot kuesioner seperti skala likert dan lainnya. Adapun pada penelitian selanjutnya dapat menggunakan metode ketiadakpastian seperti Certainty Factors , Teorema Bayes dan Lainnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]    T. Mayendry, A. Hidayat, dan J. Siregar, “Kepribadian Narapidana dalam Tinjauan Model Big Five Personality,” J.  -Nafs  Kaji.  Penelit.  Psikol. ,  vol.  4,  no.  2,  Art.  no.  2,  Sep  2019,  doi: 10.33367/psi.v4i2.816.
[2]    R. Ellandi, E. B. Setiawan, dan F. N. Nugraha, “Prediksi kepribadian Big Five dengan Term-Frequency Inverse Document Frequency Menggunakan Metode k-Nearest Neighbor pada Twitter,” EProceedings Eng. , vol. 6, no. 2, 2019.
[3]    D.  Haryanto  dan  I.  M.  Nur,  “Sistem  pakar  tes  kepribadian  ekstrovert  dan  introvert  dengan  metode forward chaining,” JUTEKIN J. Tek. Inform. , vol. 5, no. 2, 2017.
[4]    F.  Kesumaningtyas,  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Demensia  Menggunakan  Metode  Forward Chaining Studi Kasus (Di Rumah Sakit Umum Daerah Padang Panjang),” Edik Inform. , vol. 3, no. 2, hlm. 95–102, 2017.
[5]    F.  F.  Rohman  dan  A.  Fauzijah,  “Rancang  bangun  aplikasi  sistem  pakar  untuk  menentukan  jenis gangguan perkembangan pada anak,” Media Inform. , vol. 6, no. 1, 2008.
[6]    A.  Ardianensi,  “Sistem  Pakar  Tes Kepribadian  Myers  Briggs  Type  Indictors (MBTI)  Menggunakan Metode Forward Chaining Berbasis Aturan,” PhD Thesis, Universitas Nusa Cendana, Kupang, 2016.
[7]    Y. Swaraswati, S. Sugiariyanti, B. M. Rizki, dan F. Figi, “Memahami Self-Compassion Remaja Akhir Berdasarkan Trait Kepribadian Big Five,” Intuisi J. Psikol. Ilm. , vol. 11, no. 1, hlm. 69–81, 2019.
[8]    B. H. Hayadi, “Visualisasi Konsep Umum Sistem Pakar Berbasis Multimedia,” Riau J. Comput. Sci. , vol. 3, no. 1, hlm. 17–22, 2017.
[9]    K.  Sentz  dan S.  Ferson, Combination  of evidence in Dempster-Shafer  theory ,  vol.  4015.  California: Sandia National Laboratories Albuquerque, 2002.
[10]   D. T. Yuwono, A. Fadlil, dan S. Sunardi, “Implementasi Metode Dempster Shafer Pada Sistem Pakar Diagnosa Gangguan Kepribadian,” JSINBIS J. Sist. Inf. Bisnis , vol. 9, no. 1, Art. no. 1, Mei 2019.
[11]   S. Orthega, N. Hidayat, dan E. Santoso, “Implementasi Metode Dempster-Shafer Untuk Mendiagnosa Penyakit Tanaman Padi,” J. Pengemb. Teknol. Inf. Dan Ilmu Komput. E-ISSN , vol. 2548, hlm. 964X, 2017.
[12]   J. Han, J. Pei, dan M. Kamber, Data mining: concepts and techniques . USA: Elsevier, 2011.