Prediksi Kepribadian Berdasarkan Status Sosial Media Facebook Menggunakan Metode Naive Bayes dan KNN

Andi Oktafiqurahman, Kusrini Kusrini, Asro Nasiri

Abstract


Media sosial sekarang hampir menjadi bagian hidup semua orang dari hampir semua kalangan umur dengan beragam kepribadian. Penelitian ini dilakukan untuk memprediksi kepribadian seseorang berdasarkan status media sosial media facebook menggunakan algoritma Naïve Bayes dan K-NN kepribadian yang berdasarkan lima besar. Data yang di ambil dari MyPersonality yang dibagi menjadi 2 yaitu 40% data latih, dan 60% data uji menghasilkan tingkat akurasi sebesar 100%, precision 100%, Recall 100% dapat disimpulkan bahwa variabel prediksi yang (Signifikan) dengan metode Naive Bayes . Sedangkan prediksi menggunakan metode KKNmenunjukkan rata-rata nilai prediksi kepribadian dengan akurasi 58,96% (Tidak signifikan), presisi 99,12% (Signifikan), dan recall 2,34% (Tidak signifikan).

Keywords


Naïve Bayes, K-NN, Prediction, Personality, Facebook

Full Text:

PDF

References


Astuti, M., & Matondang, N. (2020). “Manajemen Pemasaran UMKM dan Digital Sosial Media”. Yogyakarta: DEEPUBLISH.

Yasya, W., Muljono, P., Seminar, K. B., & Hardinsyah. (2019). “laporan pengguna media sosial media facebook. pengaruh penggunaan media sosial facebook dan dukungan”, Tesis, Sekolah Pascasarjana, Institut Pertanian Bogor.

Ichsanudin A, M., Yuda irawan, A. S., & Solehudin, A. (2021). Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI). “Prediksi Kepribadian Berdasarkan Media Sosial twitter menggunakan Metode Naive bayes Clasiver”, 988-996.

S. Katiyar*, S. Kumar, and H. Walia, 2020 “Personality prediction from stack overflow by using naïve Bayes theorem in Data Mining,” International Journal of Innovative Technology and Exploring Engineering, vol. 9, no. 3, pp. 1555–1559

Siska F, Heni s. 2021 “Analisis Data Hasil Diagnosa Untuk Klasifikasi Gangguan Kepribadian Menggunakan Algoritma C4.5” Vol. 2, No. 4

I. Deeva, 2019. “Computational personality prediction based on digital footprint of a social media user,” Procedia Computer Science, vol. 156, pp. 185–193

H. Christian, D. Suhartono, A. Chowanda, and K. Z. Zamli, 2021, “Text based personality prediction from multiple social media data sources using pre-trained language model and model averaging,” Journal of Big Data, vol. 8, no. 1.




DOI: http://dx.doi.org/10.30646/tikomsin.v11i2.747

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Editorial Office :
TIKomSiN : Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi Sinar Nusantara
Published by STMIK Sinar Nusantara Surakarta
Address KH Samanhudi 84 - 86 Street, Laweyan Surakarta, Central Java, Indonesia
Postal Code: 57142, Phone & Fax: +62 271 716 500
Website: https://p3m.sinus.ac.id/jurnal/index.php/TIKomSiN
Email: tikomsin @ sinus.ac.id

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.

Stats of tikomsin