KLASIFIKASI KEPRIBADIAN DENGAN METODE DOMINANCE, INFLUENCE, STEADINESS, COMPLIANCE (DISC) PADA TWITTER MENGGUNAKAN ALGORITMA ARTIFICIAL NEURAL NETWORK CLASIFICATION (BACKPROPAGATION)

Idris, Idris (2020) KLASIFIKASI KEPRIBADIAN DENGAN METODE DOMINANCE, INFLUENCE, STEADINESS, COMPLIANCE (DISC) PADA TWITTER MENGGUNAKAN ALGORITMA ARTIFICIAL NEURAL NETWORK CLASIFICATION (BACKPROPAGATION). S2 - Magister thesis, Universitas AMIKOM Yogyakarta.

Text (THESIS)
18.52.1153 Idris.pdf
Download (5MB)

Abstract

Maju mundurnya suatu perusahaan biasanya didukung oleh adanya sumber daya yang handal, terutama sumber daya manusia. Perekrutan dan penempatan pegawai pada posisi yang tepat akan membawa dampak yang signifikan bagi suatu perusahaan. Di dunia ini sifat dan karakter manusia sangat beraneka ragam bentuknya. Teori DISC mengklasifikasikan kepribadian menjadi empat tipe yaitu dominance, influence, steadiness dan compliance. Perbedaan karakter setiap tipe tentu saja akan berpengaruh pada gaya perilaku, cara menghadapi tekanan hidup dan juga cara berkomunikasi baik secara langsung maupun dengan media sosial. Melalui sosial media, seseorang dapat meluapkan perasaanya melalui postingan yang diunggahnya. Dari postingan tersebut dapat dilakukan analisis mengenai karakter kepribadian yang ia dimiliki. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui seberapa besar akurasi analisis profiling pada Twitter sehingga bisa menjadi acuan untuk proses perekrutan pegawai. Penelitian ini menggunakan algoritma Artificial Neural Network untuk mengklasifikasikan 275 akun Twitter kedalam teori DISC dan mendapatkan akurasi sebesar 42,91% dari 72 skenario yang dijalankan.

Item Type:

Thesis (S2 - Magister)

Contributor: