Pengaruh Dimensi Gambar Pada Data Training Terhadap Prediksi Kepribadian Menggunakan Convolutional Neural Network - Chan Uswatun Khasanah; Ema Utami; Hanif Al Fatta (Politeknik Indonusa Surakarta, 2019)
Foto atau gambar yang diposting di Instagram dapat menunjukkan kepribadian penggunanya. Convolutional Neural Network (CNN) memiliki tingkat akurasi yang tinggi dalam memprediksi kepribadian dari sumber data gambar. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui apakah dimensi gambar pada data training berpengaruh terhadap prediksi kepribadian berdasarkan gambar yang diposting di Instagram menggunakan CNN. Dataset yang digunakan berupa gambar yang terdiri dari 376 data training dan 93 data testing. Data training bersumber dari Instagram dan Google Image dengan jenis gambar yang sama namun dimensi gambar yang berbeda. Penelitian ini akan melakukan perbandingan proses training dengan gambar yang bersumber dari Instagram dan Google Image. Hasil penelitian yang didapatkan adalah tingkat akurasi pada proses training dengan data yang bersumber dari Instagram dan Google Image adalah 100% dan 99,6% dengan waktu training yang lebih lama pada sumber data Google Image. Pengujian dilakukan dengan menginputkan 93 gambar ke arsitektur CNN yang telah dibuat. Hasil pengujian adalah sebanyak 93 gambar diprediksi benar sebagai kepribadian Agreeableness dengan data training bersumber dari Instagram dan 92 gambar diprediksi benar dengan data training bersumber dari Google Image. Kesimpulan yang didapatkan adalah dimensi gambar pada data training tidak berpengaruh secara signifikan terhadap prediksi kepribadian berdasarkan gambar yang diposting di Instagram.