Deteksi Kepribadian Big Five Pengguna Twitter Dengan Metode C4.5

SHANTIKA VALERIN THERIK

Informasi Dasar

93 kali
21.04.2856
006.312
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Twitter merupakan media sosial yang memberikan fitur bagi penggunannya untuk membaca dan menulis pesan yang disebut “tweet”. Untuk dapat memahami kepribadian seseorang, postingan di media sosial yaitu Twitter dapat digunakan sebagai sumber informasi. Big Five dalam dunia psikologi merupakan salah satu metode untuk menginterpretasi kepribadian seseorang. Kepribadian yang sesuai memiliki dampak secara langsung pada kinerja di tempat kerja. Personality fit akan melihat bagaimana kepribadian seseorang sesuai dengan pekerjaan dan budaya perusahaan. Pada penelitian ini, metode C4.5 digunakan untuk membuat model klasifikasi kepribadian pengguna Twitter yang terdiri dari lima kelas yaitu Openness, Consciousness, Extraversion, Agreeableness, Neuroticism. Dataset yang diperoleh menggunakan API Twitter. Dilakukan percobaan dengan skenario mendapat rasio data dari akurasi perilaku sosial sebagai baseline, penambahan data TF-IDF dan LIWC dan menerapkan metode SMOTE yang diujikan menerapkan teknik hyperparameter tuning menggunakan Grid Search dengan perilaku sosial sebagai baseline. Hasil akurasi yang diperoleh dengan penambahan data TF-IDF dan LIWC sebesar 62.06% dengan kenaikan akurasi sebesar 17.24% dari baseline dan menggunakan metode SMOTE dapat meningkatkan nilai akurasi menjadi 76.92% dengan kenaikan nilai akurasi sebesar 32.1% dari baseline. Dari fitur dengan nilai akurasi terbaik dalam percobaan, dihasilkan model pohon keputusan deteksi kepribadian Big Five.

Kata kunci : Big Five, Klasifikasi C4.5, TF-IDF, LIWC

Subjek

DATA MINING
 

Katalog

Deteksi Kepribadian Big Five Pengguna Twitter Dengan Metode C4.5
 
 
Indonesia

Sirkulasi

Rp. 0
Rp. 0
Tidak

Pengarang

SHANTIKA VALERIN THERIK
Perorangan
Erwin Budi Setiawan,
 

Penerbit

Universitas Telkom, S1 Informatika
Bandung
2021

Koleksi

Kompetensi

 

Download / Flippingbook

 

Ulasan

Belum ada ulasan yang diberikan
anda harus sign-in untuk memberikan ulasan ke katalog ini