Implementasi Naive Bayes Classifier untuk Prediksi Kepribadian Big Five pada Twitter Menggunakan Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) dan Term Frequency-Relevance Frequency (TF-RF)
Abstract
Analisis kepribadian seseorang sangat membantu sebagai penilaian dalam berbagai hal seperti perekrutan, karir, dan kesehatan. Metode yang biasa digunakan dalam analisis kepribadian dengan cara wawancara, observasi, dan survei kuesioner. Penelitian ini mencoba memberi solusi dengan cukup menggunakan media sosial yaitu twitter, dengan menganalisa informasi data pengguna twitter tersebut, hal ini untuk menambah metode dari analisis kepribadian. Teori klasifikasi kepribadian menggunakan Big Five Personality yang terdiri dari openness, conscientiousness, extraversion, agreeableness, dan neuroticism. Metode yang digunakan yaitu Naïve Bayes Classifier dengan pembobotan menggunakan Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) dan Term Frequency-Relevance Frequency (TF-RF). Kata Kunci :Twitter, Big Five Personality, Naïve Bayes Classifier, TF-IDF dan TF-RFDownloads
Published
2019-08-01
Issue
Section
Program Studi S1 Ilmu Komputasi