Analisis Kepribadian Melalui Twitter Menggunakan Metode Logistic Regression dengan Pembobotan TF-IDF dan AHP - Kartika Prameswari; Erwin Budi Setiawan (eProceedings of Engineering, 2019)
Melakukan analisis kepribadian saat ini menjadi hal yang telah banyak dilakukan. Banyak sekali dalam seleksi pemilihan minat dan karir, klasifikasi kepribadian diikutsertakan. Hal ini bertujuan agar klasifikasi kepribadian sesuai dengan minat dan karir. Namun dalam implementasi untuk melakukan analisis kepribadian memakan waktu yang lama dan memakan biaya yang besar. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk memprediksi klasifikasi kepribadian menggunakan cara yang baru yaitu melalui media sosial twiter. Analisis ini dilakukan dengan pendekatan linguistik dimana analisis kepribadian melalui bahasa atau kata pada tweets yang telah diunggah pengguna twitter. Selain menggunakan tweets, fitur lain pada twitter juga diikutsertakan sebagai bahan pertimbangan untuk penilaian klasifikasi kepribadian melalui pendekatan perilaku sosial. Metode klasifikasi kepribadian ini menggunakan metode logistic regression dengan pembobotan TF-IDF dan AHP. Pembobotan TFIDF dan AHP ini dilakukan untuk menentukan bobot tiap-tiap fitur yang ada pada akun pengguna. Pada pendekatan linguistik digunakan pembobotan TF-IDF, sedangkan untuk pendekatan perilaku sosial menggunakan pembobotan AHP. Hasil dari klasifikasi dengan kedua pembobotan tersebut pada pendekatan perilaku sosial memiliki rata-rata akurasi sebesar 24.95%, sedangkan akurasi tertinggi pada pendekatan linguistik dengan pembagian data set 90:10 adalah 33.5%. Kata kunci : Logistic Regression, AHP, TF-IDF, DISC