ISSN (e): 2598-8069

## Klasifikasi Myers-Briggs Type Indicator Pengguna Twitter Menggunakan Support Vector Machine dan Augmentasi Data
Sulthan Athallah 1 , Herdi Ashaury 2 , Puspita Nurul Sabrina 3
1, 2, 3 Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Sains dan Informatika Universitas Jenderal Achmad Yani
Jl. Terusan Jenderal Sudirman, Cimahi
Email : sulthanathallah05@gmail.com

## ABSTRAK
Kepribadian  merupakan  aspek  yang  melekat  pada  seseorang,  salah  satu  cara menentukannya  yaitu  dengan  Myers-Briggs  Type  Indicator  (MBTI).  Beberapa penelitian  terdahulu  sudah  melakukan  klasifikasi  MBTI  menggunakan  beberapa metode data mining. Salah satunya merupakan Support Vector Machine (SVM). Karena akurasi penelitian ini saat eksperimen kecil, maka digunakannya metode tambahan untuk meningkatkan performa model SVM yaitu dengan menggunakan augmentasi data. Proses klasifikasi diawali dengan preprocessing data, yaitu data cleaning  dan  text  preprocessing.  Lalu  data  dibobotkan  menggunakan  Term- Frequency Inverse Document Frequency. Data yang sudah dibersihkan berjumlah 154.813  record.  Kemudian  membagi  menjadi  data  latih  dan  uji  dengan  volume 70:30  untuk  menghindari  overfitting.  Data  latih  dilatih  dengan  SVM  dan dievaluasi, lalu data latih yang sudah melalui preprocessing diaugmentasi dengan synonym replacement sebanyak lima iterasi. Proses ini menghasilkan 1.083.658 record  untuk  data  latih.  Data  hasil  augmentasi  diekstraksi  dan  klasifikasi  SVM kembali. Kemudian model dengan data latih asli dan hasil augmentasi digunakan untuk  klasifikasi  data  uji  dan  berhasil  meningkatkan  6%  performa  model  SVM untuk klasifikasi dimensi MBTI.
Kata kunci : augmentasi, mbti, svm.

## ABSTRACT
Personality is an inherent aspect of an individual, and one way to determine it is through the Myers-Briggs Type Indicator (MBTI). Previous studies have classified MBTI  using  various  data  mining  methods,  including  Support  Vector  Machine (SVM).  Due  to  the  low  accuracy  of  this  research  during  experiments,  an additional  method  was  employed  to  enhance  the  SVM  model's  performance, namely  using  data  augmentation.  The  classification  process  begins  with  data preprocessing, involving data cleaning and text preprocessing. Then, the data is weighted using Term-Frequency Inverse Document Frequency. The cleaned data amounts to 154,813 records. Next, it is divided into training and testing sets with a  70:30  ratio  to  avoid  overfitting.  The  training  data  is  trained  with  SVM  and evaluated.  The  preprocessed  training  data  is  then  augmented  with  synonym
replacement through five iterations, resulting in 1,083,658 records for training. The  augmented  data  is  extracted  and  classified  again  using  SVM.  The  model, trained  with  both  the  original  and  augmented  data,  is  used  to  classify  the  test data,  successfully  improving  the  SVM  model's  performance  by  6%  for  MBTI dimension classification.
Keywords : augmentation, mbti, svm.
Klasifikasi Myers-Briggs Type Indicator Pengguna Twitter Menggunakan Support Vector Machine dan Augmentasi Data

## 1. PENDAHULUAN
Semakin  luas  dan  mudahnya  penggunaan  media  sosial  di  dunia  ini  membantu  dalam terbangunnya  jembatan  komunikasi  antar  banyak  orang  yang  menggunakan  media  social, salah  satunya  yaitu  Twitter.  Dengan  memanfaatkan  Twitter,  proses    komunikasi  dan bertukar  informasi  dapat  dilakukan  dengan  lebih  cepat  dan  mudah  (Muhammad  et  al., 2021). Kepribadian merupakan karakteristik yang dapat diperhatikan dari berbagai hal dan arah ketika berkomunikasi, seperti bagaimana cara individu tersebut dalam berperilaku dan bertutur  kata.  Dengan  mengetahui  kedua  hal  tersebut,  maka  kita  dapat  menghadapi  dan mengatasi  individu  yang  kita  temui  saat  menggunakan  sosial  media  (Brewer,  2019). Terdapat  banyak  cara  untuk  mengetahui  kepribadian  seseorang,  salah  satunya  yaitu menggunakan  metode  Myers-Briggs Type  Indicator  (MBTI)  yang  berfokus  pada  4  dimensi yaitu Introvert-Extrovert  (EI),  Sensing-Intuition  (SN),  Thinking-Feeling  (TF),  dan  Judging- Perceiving  (JP)  yang  menghasilkan  salah  satu  dari  16  kemungkinan  jenis  MBTI  (Hanbury, 2016).
Terdapat beberapa cara untuk melakukan klasifikasi MBTI seperti menggunakan Traditional Learning  seperti  yang  dilakukan  oleh  (Sahono  et  al.,  2020)  dengan  SVM  untuk  klasifikasi salah  satu  dimensi  MBTI  dari dataset  yang  berasal  dari  Kaggle  yaitu  Introvert-Extrovert dengan  hasil  akurasi  84.07%,  atau  menggunakan  teknik Deep  Learning  seperti  yang dilakukan oleh (Ontoum & Chan, 2022) yang menggunakan Recurrent Neural Network untuk klasifikasi  keseluruhan  kelas  jenis  MBTI  dengan  akurasi  49.75%.  Peningkatan  performa klasifikasi dapat dilakukan dengan memperbanyak data sehingga model dapat membaca pola yang  bervariasi.  Penambahan  data  pada  penelitian  ini  dengan  dilakukan  menerapkan augmentasi pada data latih yang digunakan. Seperti yang dilakukan oleh (Harahap & Muslim, 2020)  yang  menggunakan dataset  Kaggle,  menerapkan  augmentasi  pada  data  sebelum diklasifikasi menggunakan Random Forest, berhasil meningkatkan 40% dari akurasi awal.
Penelitian  ini  menggunakan  pendekatan  pada  penelitian  (Sahono  et  al.,  2020),  yaitu mengklasifikasi  dimensi  MBTI  dan  menerapkan  prosesnya  pada  semua  dimensi  MBTI  dan tidak terfokus hanya kepada 1 dimensi saja. Dataset yang digunakan juga berbeda dari yang sudah digunakan pada penelitian sebelumnya yang menggunakan dataset Kaggle, penelitian ini menggunakan dataset dari data.world dengan tweet yang masing-masing terpisah untuk setiap  akun.  Proses  augmentasi  dilakukan  dengan  menerapkan Synonym  Replacement dengan 5 iterasi terhadap data latih.
Berdasarkan latar belakang penelitian yang sudah dijelaskan secara singkat, terdapat sebuah rumusan  masalah  dalam  penelitian  ini  yaitu,  apakah  performa  klasifikasi  dimensi  MBTI menggunakan  metode  SVM  dapat  ditingkatkan  dengan  menerapkan  augmentasi  terhadap dataset  yang  digunakan.  Dengan  rumusan  masalah  yang  ada,  tujuan  dilaksanakannya penelitian  ini  yaitu,  meningkatkan  performa  dari  model  klasifikasi  dimensi  MBTI menggunakan  metode  SVM  dengan  menerapkan  augmentasi  data  terhadap dataset  yang digunakan selama proses klasifikasi berlangsung.

## 2. METODOLOGI

## 2.1 Alur Penelitian
Penelitian  dilakukan  dengan  melalui  beberapa  tahapan,  yaitu  memasukkan  data  ke  dalam sistem, preprocessing  data  dengan  data  cleaning  dan  text  preprocessing,  membagi  data dengan  dimensi  70:30,  ekstraksi  fitur  menggunakan Term  Frequency  –  Inverse  Document Frequency  (TF-IDF),  pelatihan  model  klasifikasi  SVM  dan  hasilnya  akan  masuk  ke  tahap

## Sulthan Athallah, Herdi Ashaury, Puspita Nurul Sabrina
evaluasi  1.  Setelah  evaluasi  1,  proses  augmentasi  dengan  pendekatan  dekatan synonym replacement akan diterapkan pada data latih dengan dimensi 70, ekstraksi fitur dengan TF- IDF, melatih model dengan data hasil augmentasi dan masuk ke tahap evaluasi 2. Untuk alur yang lebih jelas dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Alur Penelitian

## 2.2 Support Vector Machine
Boser,  Guyon,  dan  Vapnik  menggabungkan  beberapa  teori  komputasi  yang  sudah  terkenal seperti margin hyperplane, cover, kernel, dan lainnya pada tahun 1992 sehingga terciptalah metode SVM (Pisner & Schnyer, 2019). Dalam penelitian ini, SVM digunakan untuk klasifikasi 4 dimensi yang membentuk MBTI, di mana hyperplane akan memisahkan 2 kelas yang ada di  masing-masing  dimensi  MBTI.  Proses  perhitungan  SVM  sendiri  difokuskan  untuk menentukan hyperplane dari masing-masing dimensi MBTI menggunakan model LinearSVC dengan parameter C=0.1, penalty=l1, dan dual=False.
Perlu  diperhatikan  bahwa  proses  pelatihan  model  SVM  untuk  klasifikasi  dimensi  MBTI dilakukan sebanyak 4 kali sesuai dengan banyak dimensi MBTI yaitu 4. Hasil dari keempat model ini akan digabungkan sehingga membentuk 16 jenis MBTI.

## 2.3 Augmentasi Data
Proses augmentasi data yang diterapkan pada data latih untuk klasifikasi dimensi MBTI pada penelitian ini merujuk pada (Harahap & Muslim, 2020) yang melakukan prediksi jenis MBTI dengan  menerapkan Random  Deletion  terhadap  dataset  yang  digunakan.  Berbeda  dengan penelitian  tersebut, Synonym  Replacement  yang  akan  memilih  n  kata  secara  acak  dari sebuah tweet yang kemudian akan diganti dengan sinonimnya dan setelah diganti sebanyak i iterasi maka i dokumen tersebut akan ditambahkan ke dataset yang digunakan (Wei & Zou, 2019).  Proses  augmentasi  terhadap  data  latih  penelitian  ini  dilakukan  sebanyak  5  iterasi sehingga  data  latih  sesudah  augmentasi  berjumlah  1.083.658 record.  Sebagian  hasil  dari proses augmentasi dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Hasil Augmentasi Terhadap Data Latih
Ket Teks Asli discover decide interested rectum wan pic mouse
Au gm en te d notice make up one s mind worry rectum wan exposure sneak light upon settle concerned rectum wide area network flick creep key out determine interest rectum pallid film mouse name adjudicate concern rectum pallid exposure pussyfoot disclose adjudicate concern rectum pale moving picture black eye

## 2.4 Confusion Matrix
Confusion  Matrix  digunakan  pada  tahap  evaluasi  untuk  mengetahui  seberapa  baik  model dalam menghadapi kelas selama proses klasifikasi berlangsung (R, J & R, 2016). Confusion Matrix melakukan perhitungan statistik berdasarkan 4 komponen yang dibentuk dengan hasil prediksi dan hasil sebenarnya seperti yang terlihat pada Tabel 2, dan menghasilkan akurasi model, presisi model, recall model, dan nilai F model yang digunakan untuk pelatihan.
Tabel 2. Confusion Matrix Predicted: No  Predicted: Yes Actual: No TN FP Actual: Yes FN TP

## 3. HASIL PENELITIAN DAN EVALUASI

## 3.1 Pengumpulan Data
Penelitian  ini  menggunakan  data  yang  diambil  dari  salah  satu data  bank  yaitu  data.world yang  diunggah  oleh  pengguna  dengan  nama  Barret  Brister,  merupakan  data  berupa postingan atau tweet yang diambil dari salah satu social media yaitu Twitter. Data mentah yang  diambil  dari  data.world  dibagi  menjadi  16  berkas  yang  masing-masing merepresentasikan 16 jenis MBTI yang ada, dengan total data ketika digabungkan menjadi 163.200 record. Contoh dari data yang berhasil diambil dapat dilihat pada Gambar 2.

## Gambar 2. Data MBTI dari data.world

## 3.2 Preprocessing Data
Preprocessing data yang dilakukan pada penelitian ini dilakukan dengan 2 tahap, yaitu data cleaning  dan  text  preprocessing.  Kedua  proses  ini  dilakukan  dengan  tujuan  untuk membersihkan data dari noise dan kata-kata yang tidak memiliki value.
a. Data Cleaning Proses data cleaning bertujuan untuk membersihkan noise yang ada pada data yaitu nilai kosong, duplikat, dan atribut atau fitur yang tidak digunakan.
b. Text Preprocessing Proses text preprocessing bertujuan untuk menghapus noise yang ada di dalam teks data yang digunakan dalam proses pelatihan model nantinya. Tahapan yang ada pada proses ini antara lain:
Case  folding  mengubah  huruf  kapital  menjadi  huruf  kecil,  hasilnya  dapat  dilihat  pada Gambar 3.

## Gambar 3. Hasil Case Folding
Url removal menghapus bentuk tautan yang ada di dalam tweet, hasilnya dapat dilihat pada Gambar 4.

## Gambar 4. Hasil URL Removal
User  and  punctuation  removal  menghapus  bentuk  pemanggilan  atau  mention  terhadap pengguna Twitter lainnya di dalam sebuah tweet, hasilnya dapat dilihat pada Gambar 5.

## Gambar 5. Hasil User and Punctuation Removal
Whitespace  removal  menghapus  ruang  putih  yang  ditinggalkan  oleh  proses-proses sebelumnya, hasilnya dapat dilihat pada Gambar 6.

## Gambar 6. Hasil Whitespace Removal
Stopword  removal  menghapus  kata  henti  seperti  of,  it,  and,  dll.  Proses  ini  dilakukan karena kata-kata itu tidak memiliki value apapun, hasilnya dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar 7. Hasil Stopword Removal
Lemmatization  mengubah  bentuk  kata  yang  ada  di  data  menjadi  bentuk  asli  dari  kata tersebut, hasilnya dapat dilihat pada Gambar 8.
Gambar 8. Hasil Lemmatization
Non- english  removal  menghapus  kata-kata  yang  bukan  ada  dalam  bahasa  Inggris, hasilnya dapat dilihat pada Gambar 9.

## Gambar 9. Hasil Non-English Removal
Semua  proses  pembersihan  data  yang  dilakukan  menghasilkan  data  bersih  sebanyak 154.813 record.

## 3.3 Pembagian Data
Setelah melalui tahap preprocessing data, maka selanjutnya adalah membagi data menjadi data  latih  dan  uji.  Data  dibagi  dengan  dimensi  data  latih  sebesar  70%  dari  data  asli,  dan 30%  untuk  data  uji  dari  data  asli.  Dimensi  pembagian  ini  digunakan  untuk  menghindari adanya overfitting,  yaitu  kondisi  ketika  model  terlalu  menghafal  dan  mengingat  data  latih sehingga ketika diberikan data yang serupa model akan menghasilkan akurasi yang sangat tinggi, dan menghasilkan akurasi yang sangat rendah ketika menghadapi data baru dengan kondisi  data  yang  berbeda.  Proses  ini  menghasilkan  108.368 record  data  latih  dan  46.444 record  data  uji,  dengan  masing-masing  distribusi  data  tiap  dimensi  dan  kelas  sebagai berikut:
Tabel 3. Distribusi Data per Kelas Dimensi Kelas Data Latih Data Uji EI E 54.199 23.387 I 54.169 23.057 SN S 54.031 23.331 N 54.337 23.113 TF T 54.392 23.212 F 53.976 23.387 JP J 54.283 23.272 P 54.085 23.172

## 3.4 Ekstraksi Fitur
Term  Frequency  Inverse  Document  Frequency  atau  biasa  disingkat  sebagai  TFIDF, merupakan  metode  pembobotan  kata  yang  akan  digunakan  dengan  menerapkannya terhadap  setiap  kata  yang  ada  di  dalam tweet.  Proses  ini  akan  melakukan  tokenisasi
terhadap setiap kata, menghitung frekuensi kemunculannya di tweet yang ada, menghitung frekuensi  kemunculannya  di  seluruh  dokumen,  lalu  melakukan  perkalian  terhadap  hasil perhitungan keduanya (Rofiqi et al., 2019). Perhitungannya sendiri menggunakan persamaan 1, 2, dan 3 berikut:
𝑇𝐹 !" = # !" $%& " (1)
Keterangan:
𝑇𝐹 !" : Term Frequency kata 𝑖 di kalimat 𝑗
𝑓 !" : Frekuensi kemunculan kata 𝑖 pada kalimat 𝑗
𝑚𝑎𝑥 " : Total kata di kalimat 𝑗
𝐼𝐷𝐹 ! = log( ' '( ! ) (2)
Keterangan:
𝐼𝐷𝐹 ! : Bobot untuk kata 𝑖
𝐷 : Total dokumen
𝐷𝐹 !
: Jumlah dokumen mengandung kata 𝑖
𝑇𝐹𝐼𝐷𝐹 !" = 𝑇𝐹 !" ∙ 𝐼𝐷𝐹 ! (3)
Proses  ekstraksi  fitur  menghasilkan  bobot  untuk  masing-masing  kata  yang  ada  di  dalam data. Untuk hasilnya dapat dilihat pada Tabel 4 dengan sebagian data kata yang berhasil di ekstrak.
Tabel 4. Hasil Ekstraksi Fitur Kata Bobot stress exhaustion 0.2880713411173808 blame stress 0.2880713411173808 exercise blame 0.2880713411173808 eat exercise 0.2880713411173808 health eat 0.2785417225087895 … discipline health 0.2880713411173808 motivate discipline 0.2880713411173808 time motivate 0.2785417225087895 hard time 0.20196690318047947 exhaustion 0.23171377308956284
Klasifikasi Myers-Briggs Type Indicator Pengguna Twitter Menggunakan Support Vector Machine dan Augmentasi Data

## 3.5 Eksperimen
Penelitian  ini  melakukan  2  eksperimen  untuk  melakukan  evaluasi  model  SVM  dalam melakukan klasifikasi MBTI.
a. Eksperimen 1
Eksperimen  pertama  dilakukan  untuk  mengetahui  performa  model  SVM  terhadap  data latih yang belum melalui tahap augmentasi. Berikut hasil eksperimen klasifikasi terhadap setiap  dimensi  MBTI  yang  dibagi  menjadi  hasil Confusion  Matrix  dan  visualisasi Hyperplane.
Dimensi EI
Tabel 5. Confusion Matrix Data Uji Dimensi EI Predicted: E Predicted: I Actual: E 14.907 8.480 Actual: I 12.519 10.538 Tabel 6. Perhitungan Confusion Matrix Data Uji Dimensi EI Precision  Recall  F1-Score  Akurasi E 54% 64% 59% 55% I 55% 46% 50%
Gambar 10. Visualisasi Hyperplane Dimensi EI

## Dimensi SN
Tabel 7. Confusion Matrix Data Uji Dimensi SN Predicted: N Predicted: S Actual: N 14.561 8.552 Actual: S 11.932 11.399
Tabel 8. Perhitungan Confusion Matrix Data Uji Dimensi SN
Precision  Recall  F1-Score  Akurasi N 55% 63% 59% 56% S 57% 49% 53%
Gambar 11. Visualisasi Hyperplane Dimensi SN

## Dimensi TF
Tabel 9. Confusion Matrix Data Uji Dimensi TF Predicted: F Predicted: T Actual: F 11.625 11.607 Actual: T 9.114 14.098 Tabel 10. Perhitungan Confusion Matrix Data Uji Dimensi TF Precision  Recall  F1-Score  Akurasi F 56% 50% 53% 55% T 55% 61% 58%
Gambar 12. Visualisasi Hyperplane Dimensi TF
Klasifikasi Myers-Briggs Type Indicator Pengguna Twitter Menggunakan Support Vector Machine dan Augmentasi Data

## Dimensi JP
Tabel 11. Confusion Matrix Data Uji Dimensi JP
Predicted: J Predicted: P Actual: J 10.938 12.334 Actual: P 8.189 14.983 Tabel 12. Perhitungan Confusion Matrix Data Uji Dimensi JP Precision  Recall  F1-Score  Akurasi J 57% 47% 52% 56% P 55% 65% 59%
Gambar 13. Visualisasi Hyperplane Dimensi JP
Gambar 14. Confusion Matrix Seluruh Kelas MBTI
Tabel 13. Perhitungan Confusion Matrix Seluruh Kelas MBTI Precision  Recall F1-Score  Akurasi ENFJ 8% 6% 7%
11% ENFP
12% 9% 10% ENTJ 11% 20% 14% ENTP 9% 19% 12% ESFJ 13% 9% 10% ESFP 10% 15% 12% ESTJ 12% 10% 11% ESTP 8% 8% 8% INFJ 15% 13% 14% INFP 11% 9% 10% INTJ 13% 13% 13% INTP 11% 11% 11% ISFJ 12% 5% 7% ISFP 11% 16% 13% ISTJ 15% 5% 7% ISTP 13% 9% 11%
Dengan memperhatikan hasil dari eksperimen 1, dapat dilihat bahwa akurasi dari model pelatihan  SVM  terhadap  klasifikasi  MBTI  terbilang  rendah  karena  hanya  mendapatkan sebesar 11%. Akan tetapi untuk akurasi klasifikasi setiap dimensi MBTI terbilang cukup baik  dengan  akurasi  sebesar  55%  hingga  56%.  Adapun  visualisasi Hyperplane  yang digunakan menggambarkan fitur dari proses ekstraksi menggunakan TF-IDF berdasarkan koefisien SVM dari hasil klasifikasi yang dilakukan. Sumbu X dan Y pada visualisasi sendiri merupakan  pencerminan  frekuensi  frasa  yang  menggambarkan  dimensi  MBTI.  Garis Hyperplane membedakan frasa yang memiliki nilai indeks sama dengan atau kurang dari 0 merupakan frasa yang tidak mencerminkan dimensi MBTI terkait.
b. Eksperimen 2
Eksperimen dilakukan untuk mengetahui performa model SVM terhadap data latih yang sudah  melalui  tahap  augmentasi  dan  menggunakan  data  uji  yang  sama  dengan eksperimen 1.
Dimensi EI
Tabel 14. Confusion Matrix Data Uji Dimensi EI Predicted: E Predicted: I Actual: E 13.829 9.558 Actual: I 8.337 14.720 Tabel 15. Perhitungan Confusion Matrix Data Uji Dimensi EI Precision  Recall  F1-Score  Akurasi E 62% 59% 61% 61% I 61% 64% 62%
Klasifikasi Myers-Briggs Type Indicator Pengguna Twitter Menggunakan Support Vector Machine dan Augmentasi Data
Gambar 15. Visualisasi Hyperplane Dimensi EI\

## Dimensi SN
Tabel 16. Confusion Matrix Data Uji Dimensi SN Predicted: N Predicted: S Actual: N 13.490 9.623 Actual: S 7.860 15.471 Tabel 17. Perhitungan Confusion Matrix Data Uji Dimensi SN Precision  Recall  F1-Score  Akurasi N 63% 58% 61% 62% S 62% 66% 64%
Gambar 16. Visualisasi Hyperplane Dimensi SN

## Dimensi TF
Tabel 18. Confusion Matrix Data Uji Dimensi TF Predicted: F Predicted: T Actual: F 14.365 8.867 Actual: T 9.192 14.020
Tabel 19. Perhitungan Confusion Matrix Data Uji Dimensi TF Precision  Recall  F1-Score  Akurasi F 61% 62% 61% 61% T 61% 60% 61%
Gambar 17. Visualisasi Hyperplane Dimensi TF

## Dimensi JP
Tabel 20. Confusion Matrix Data Uji Dimensi JP Predicted: J Predicted: P Actual: J 13.787 9.485 Actual: P 8.148 15.024 Tabel 21. Perhitungan Confusion Matrix Data Uji Dimensi JP Precision  Recall  F1-Score  Akurasi J 63% 59% 61% 62% P 61% 65% 63%
Klasifikasi Myers-Briggs Type Indicator Pengguna Twitter Menggunakan Support Vector Machine dan Augmentasi Data
Gambar 19. Confusion Matrix Seluruh Kelas MBTI
Tabel 22. Perhitungan Confusion Matrix Seluruh Kelas MBTI
Precision  Recall F1-Score  Akurasi ENFJ 15% 12% 13% 17% ENFP 22%
12% 16% ENTJ 18% 23% 20% ENTP 22% 14% 18% ESFJ 17% 18% 17% ESFP 16% 21% 18% ESTJ 17% 18% 18% ESTP 13% 13% 13% INFJ 19% 19% 19% INFP 16% 17% 17% INTJ 18% 20% 19% INTP 19% 19% 19% ISFJ 18% 12% 15% ISFP 14% 24% 18% ISTJ 19% 12% 15% ISTP 17% 22% 19%

## 3.6 Perbandingan Hasil Eksperimen
Hasil  eksperimen  1  dan  2  yang  dievaluasi  menggunakan confusion  matrix,  akan dibandingkan untuk melihat apakah performa model SVM dalam klasifikasi MBTI meningkat ketika menggunakan data latih yang sudah diaugmentasi atau tidak.

## Dimensi EI
Tabel 23. Performa Model Sebelum dan Sesudah Augmentasi Data Latih Dimensi EI
Precision > 8% > 6% Recall < 6% > 16% F1-Score > 2% > 12% Akurasi > 6%

## Dimensi SN
Tabel 24. Performa Model Sebelum dan Sesudah Augmentasi Data Latih Dimensi SN
N S Precision > 8% > 5% Recall < 5% > 17% F1-Score > 2% > 11% Akurasi > 6%

## Dimensi TF
Tabel 25. Performa Model Sebelum dan Sesudah Augmentasi Data Latih Dimensi TF
F T Precision > 5% > 6% Recall > 12% < 1% F1-Score > 8% > 3% Akurasi > 6%

## Dimensi JP
Tabel 26. Performa Model Sebelum dan Sesudah Augmentasi Data Latih Dimensi JP
J P Precision > 6% > 6% Recall > 12% > 0% F1-Score > 9% > 4% Akurasi > 6%

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan  yang  dihasilkan  dari  penelitian  ini  yaitu  penerapan  Augmentasi  terhadap  data latih yang digunakan untuk proses klasifikasi berhasil meningkatkan performa model dalam menghadapi  kelas-kelasnya,  dalam  bagian  dari  dimensi  MBTI.  Performa  yang  berhasil ditingkatkan  antara  lain  akurasi  pada  setiap  model  dimensi  MBTI  dengan  peningkatan konsisten  sebesar  6%,  dan  kemampuan  model  dalam  mempelajari  pola  dan  variasi  setiap kelas dari dimensi MBTI, serta akurasi akhir untuk semua kelas MBTI yaitu peningkatan 6 % di mana akurasi awal 11% menjadi 17%. Peningkatan performa juga bisa dilihat melalui F1- Score  setiap  dimensi  yang  dipengaruhi  oleh  peningkatan  representasi,  variasi,  serta generalisasi record  setelah  penerapan  augmentasi  pada  data  latih  sehinnga  keseimbangan precision  dan  recall  yang  terpengaruh  pada  proses  penerapan  augmentasi  tersebut.  Saran untuk penelitian yang dilakukan menggunakan konsep dan konteks Augmentasi Data, SVM dan  MBTI,  dapat  mencoba  penggunaan  berbagai  macam  teknik  Augmentasi  Data  dan percobaan  menggabungkannya  dengan kernel  trick  SVM  selain  kernel  linear  seperti  yang digunakan pada penelitian ini.

## UCAPAN TERIMA KASIH

## Klasifikasi Myers-Briggs Type Indicator Pengguna Twitter Menggunakan Support Vector Machine dan Augmentasi Data
Saya  Sulthan  Athallah  sebagai  penulis  mengucapkan  rasa  Syukur  dan  terima  kasih  yang besar  kepada  semua  pihak  yang  membantu  saya  dalam  bentuk  apapun  dalam  pembuatan dan  pelaksanaan  penelitian  “Klasifikasi  Myers-Briggs  Type  Indicator  Pengguna  Twitter Menggunakan Support Vector Machine dan Augmentasi Data” hingga selesai.

## DAFTAR RUJUKAN
Brewer, L. (2019). General Psychology: Required Reading. Personality Traits, 1–324. Hanbury,  D.  (2016).  Anthropomorphism:  Understanding  Personality  and  Individual Differences  in  Nonhuman  Animals.  In Encyclopedia  of  Personality  and  Individual Differences. https://doi.org/10.1007/978-3-319-28099-8_961-1
Harahap,  R.  N.,  &  Muslim,  K.  (2020).  Peningkatan  Akurasi  pada  Prediksi  Kepribadian  Mbti Pengguna Twitter Menggunakan Augmentasi Data. Jurnal Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer, 7(4), 815. https://doi.org/10.25126/jtiik.2020743622 Muhammad,  W.  Z.,  Erliana,  Y.  D.,  &  Hakim,  L.  (2021).  Hubungan  Jenis  Kepribadian (Ekstrovert  &  Introvert)  Dengan  Pengungkapa  Diri  (Self  Disclosure)  Pada  Pengguna Media  Sosial  Instagram :  Studi  Kasus  Pada  Mahasiswa  Fakultas  Psikologi  Universitas Teknologi Sumbawa. Jurnal PSIMAWA, 4(1), 13–18.
Ontoum, S., & Chan, J. (2022). Personality Type Based on Myers-Briggs Type Indicator with Text Posting Style by using Traditional and Deep Learning. https://doi.org/10.48550/arXiv.2201.08717
Pisner, D. A., & Schnyer, D. M. (2019). Support vector machine. Machine Learning: Methods and  Applications  to  Brain  Disorders,  101–121.  https://doi.org/10.1016/B978-0-12- 815739-8.00006-7
R,  J,  M.  N.,  &  R,  P.  (2016).  Performance  Analysis  of  Text  Classification  Algorithms  using Confusion Matrix. International Journal of Engineering and Technical Research, 0869(4), 75–78.
Rofiqi,  M.  A.,  Fauzan,  A.  C.,  Agustin,  A.  P.,  &  Saputra,  A.  A.  (2019).  Implementasi  Term- Frequency  Inverse  Document  Frequency  (TF-IDF)  Untuk  Mencari  Relevansi  Dokumen Berdasarkan Query. ILKOMNIKA: Journal of Computer Science and Applied Informatics, 1(2), 58–64. https://doi.org/10.28926/ilkomnika.v1i2.18 Sahono,  M.  N.,  Sidiastahta,  F.  U.,  Shidik,  G.  F.,  Fanani,  A.  Z.,  Muljono,  Nuraisha,  S.,  & Lutfina,  E.  (2020).  Extrovert  and  Introvert  Classification  based  on  Myers-Briggs  Type Indicator(MBTI) using Support Vector Machine (SVM). Proceedings - 2020 International Seminar  on  Application  for  Technology  of  Information  and  Communication:  IT Challenges for Sustainability, Scalability, and Security in the Age of Digital Disruption, ISemantic 2020, 572–577. https://doi.org/10.1109/iSemantic50169.2020.9234288
Wei,  J.,  &  Zou,  K.  (2019).  EDA:  Easy  data  augmentation  techniques  for  boosting performance  on  text  classification  tasks. EMNLP-IJCNLP  2019  -  2019  Conference  on Empirical  Methods  in  Natural  Language  Processing  and  9th  International  Joint Conference  on  Natural  Language  Processing,  Proceedings  of  the  Conference,  6382– 6388. https://doi.org/10.18653/v1/d19-1670