Analisa Kepribadian Pengguna Facebook Menggunakan Algoritma Support Vector Machine - belladina fahmi; Ardianto Wibowo; Dewi Hajar (Jurnal Komputer Terapan, 2019)
Perkembangan teknologi yang begitu pesat membuat banyaknya muncul media sosial yang salah satunya adalah Facebook. Dengan adanya Facebook, pengguna dapat saling bertukar informasi dan berinteraksi tanpa harus bertemu. Pada Facebook, pengguna dapat mengunggah status tanpa adanya batasan unggahan. Dari status Facebook pengguna dapat diketahui kepribadian seperti apa yang dimiliki oleh pengguna. Akan tetapi menganalisa kepribadian secara manual kebenarannya tidak bisa diketahui. Untuk menangani hal ini dibuatlah sebuah sistem yang dapat menganalisa kepribadian pengguna Facebook berdasarkan status yang pernah diunggahnya. Dari status Facebook pengguna dapat diambil informasi dengan menggunakan Facebook API dan mengolahnya menggunakan text mining. Setelah diolah status tersebut di kelompokkan menggunakan algoritma Support Vector Machine. Algoritma ini termasuk kedalam supervised learning dan merupakan metode klasifikasi yang menggunakan fungsi linear untuk mendapakan hasil yang terbaik.Hasil keluaran dari sistem ini berupa kepribadian Ekstrovert dan Introvert berdasarkan status yang pernah dibuat sebelumnya untuk menjadi tolak ukur oleh pengguna Facebook tersebut. Dari 158 data status Facebook didapatkan hasil pengujian sebesar 83,3% dari hasil perbandingan antara pengeluaran sistem yang dibuat dengan sistem yang telah ada. Pada pengujian black box didapatkan hasil 100% sistem dapat berjalan sesuai fungsinya. Sistem ini telah diuji kebergunaannya berdasarkan hasil kuesioner pada 50 orang pengguna Facebook sebesar 90,45%.