Prediksi Kepribadian DISC dengan K-Nearest Neighbors Algorithm (KNN) Menggunakan Pembobotan 
TF-IDF dan TF-Chi Square

NUR IHSAN PUTRA MUNGGARAN

Informasi Umum

Kode

19.04.2974

Klasifikasi

004 - Data Processing, Computer Science/Pemrosesan Data, Ilmu Komputer, Teknik Informatika, Hardware Komputer

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Informatics

Informasi Lainnya

Abstraksi

Media sosial berkembang pesat pada saat ini. Salah satu media sosial yang berkembang dengan sangat pesat adalah twitter. Twitter adalah media sosial yang di dalamnya berisikan informasi seperti biografi seseorang dan tweet atau cuitan dari penggunanya. Oleh karena informasi yang kita dapatkan di twitter bisa dimanfaatkan untuk menggambarkan kepribadian seseorang. Ada banyak metode yang bisa digunakan untuk mengetahui kepribadian seperti Big 5, MBTI dan DISC. Dalam penelitian ini penulis menggunakan metode DISC (Dominance Influence Steadiness Conscientiousness) karena metode ini masih sangat sedikit digunakan untuk penelitian, dan penulis menggunakan metode pengklasifikasian dari data mining dengan metode pengklasifikasian K- Nearest Neighbors Algorithm (KNN). Fitur linguistic yang akan digunakan dibagi menjadi dua bagian yaitu fitur katagori kata dari corpus yang dibangun secara manual dan fitur yang didapatkan langsung dari data twitter menggunakan twitter apps. Penelitian ini akan sangat berguna untuk pemilihan sumber daya manusia karena bisa menghemat biaya dan tenaga yang dikeluarkan, dengan menggunakan aplikasi ini bisa menentukan kepribadian seseorang hanya dengan menggunakan media sosial twitter. Metode pembobotan yang digunakan dalam penelitian ini adalah TF- IDF dan TF-Chi Square yang berguna untuk mengukur bobot setiap kata pada sebuah tweet. Dari hasil percobaan didapatkan akurasi terbaik sebesar 40.60% pada perbandingan data latih dan data uji sebesar 60:40 dan pendekatan linguistik dengan menggunakan skenario pendakatan perilaku sosial dengan pemilihan nilai k sebesar 61.