Prediksi kepribadian Big Five dengan Term-Frequency Inverse Document Frequency Menggunakan Metode k-Nearest Neighbor pada Twitter - Roji Ellandi; Erwin Budi Setiawan; Fida Nurmala Nugraha (eProceedings of Engineering, 2019)
Twitter merupakan media sosial yang sampai saat ini sangat digemari dan menjadi penyebaran informasi yang sangat cepat. Informasi yang beredar juga sangat banyak, mulai dari berita, opini, komentar, dan kritik semuanya ada yang bersifat positif , negatif, dan netral. Menurut data yang dilansir secara statistik dan berdasarkan penelitian PeerReach, indonesia termasuk pengguna Twitter yang paling aktif ke 3 di dunia dibawah Amerika serikat dan Jepang. Dari kumpulan data tersebut kita dapat melakukan analisis kepribadian terhadap suatu keadaan untuk melihat respon masyarakat, media ataupun kepemerintahan terhadap suatu objek tersebut dan proses klasifikasi itu sendiri. Metode yang digunakan dalam penelitian prediksi kepribadian ini dilakukan untuk mengklasifikasi sebuah tweet ke dalam bentuk 5 kepribadian. Metode kepribadian yang digunakan peneliti adalah Big Five Personality dan metode perhitungan klasifikasi dengan k-NN (k-Nearest Neighbor). hasil dari penelitian ini adalah dapat memperoleh nilai akurasi 60,97% dengan pembobotan melalui tahap TF-IDF(Term-Frequency Invert Document Frequency). Kata kunci : Klasifikasi, Big Five Personality, Twitter, TF-IDF, k-NN