Sigit Apriyanto, M.Pd.,Ph.D (c) Dosen Sastra Inggris UML, Anggota Komunitas Linguistik Forensik Indonesia, Konsultan Bahasa di LF Consultant, Cilacap | dokpri

Referensi, Wartatasik.com – Kepribadian dalam dunia psikologi bisa ditafsirkan sebagai ciri-ciri yang menempel dan menonjol pada seseorang. Dan kepribadian itu bersifat “proses”, artinya sesuatu yang dapat berubah mengikuti tumbuh kembangnya seseorang. Kepribadian dapat dilihat dari berbagai macam kebiasaan-kebiasaan kecil seperti pilihan sepatu, berjabat tangan, cara jalan, dan lain sebagainya.

Pengukuran kepribadian dapat dilakukan dengan menggunakan berbagai metode. Salah satu metode yang banyak digunakan adalah menggunakan pertanyaan kuesioner yang berisi skala karakteristik dari beberapa poin tertentu.

Menurut Damanik, salah seorang peneliti menyebutkan dalam artikelnya bahwa metode ini memiliki kelemahan karena hasil prediksi kuesioner dirasa kurang valid.

Analisis Text Software
Pada kesempatan kali ini, penulis mencoba memaparkan sebuah hasil penelitiannya yang telah dilakukan beberapa masa silam dan telah dipresentasikan di forum seminar internasional terkait dengan model klasifikasi kepribadian berdasarkan status media sosial yaitu Twitter dengan Linguistic Inquiry and Word Count (LIWC).

Penggabungan dari analisis Psikologi dan Forensik Linguistik. Dengan melihat 3 parameter kepribadian yaitu emosi positif, emosi negatif dan kata sosial yang digunakan. Metode Linguistic Inquiry and Word Count (LIWC) adalah program analisis teks transparan yang menghitung kata-kata dalam kategori psikologis yang bermakna atau metode analisis kata yang mengubah status menjadi nilai makna.

Hasil LIWC menunjukkan kemampuannya untuk mendeteksi makna dalam berbagai eksperimental, termasuk untuk menunjukkan fokus perhatian, emosi, hubungan sosial, gaya berpikir, dan perbedaan individu.

Jejaring sosial di situs web telah berkembang pesat dalam dekade terakhir. Pada Januari 2005, survei situs pengguna jejaring sosial telah mencapai 115 juta anggota dan terus bertambah hingga saat ini.

Saat membuat profil di media sosial, pengguna menceritakan tentang deskripsi diri, pembaruan status, foto, dan minat, sehingga kepribadian dapat diamati. melalui media sosial.

Twitter adalah salah satu media sosial yang digunakan di banyak Negara untuk mengekspresikan perasaan, kegiatan dan ditulis dalam satu atau dua kalimat.
Oleh karena itu, membuat sistem untuk memprediksi kepribadian seseorang melalui media sosial dianggap perlu sebagai alat pendeteksi dan filtrasi bahasa.

Jika kepribadian seseorang dapat diprediksi secara akurat melalui sistem ini, maka sistem akan membantu banyak hal, seperti menentukan tingkat keberhasilan dan kompatibilitas suatu hubungan dengan pasangan, menentukan jenis musik yang sesuai dengan kepribadian, dan salah satu penelitian yang pernah dilakukan yaitu untuk memprediksi apakah mereka lebih suka McCain atau Obama sebagai kandidat presiden AS pada 2008 silam (Jost, 2009).

Berdasarkan uraian di atas, dapat dilihat bahwa kepribadian sangat berpengaruh pada beberapa aspek kehidupan, sehingga sistem prediksi kepribadian dianggap perlu. Dimana dengan menggunakan sistem prediksi ini, kepribadian seseorang dapat diketahui oleh pengguna dengan cepat dan akurat.

Selain itu, sistem prediksi ini dapat meminimalkan kesalahan prediksi kepribadian karena analisis subjektif dari penguji.

Dalam penelitian yang penulis lakukan, ada beberapa proses yang dilakukan. Dimana proses pertama adalah menyiapkan data postingan Tweet dari beberapa akun politikus dari 13 ParPol. Kemudian data harus dianalisis melalui proses seleksi.

Dimana data harus dipilih untuk diterjemahkan dan menghilangkan singkatan dari Tweet, dan konten dari status itu sendiri akan digunakan dalam pengujian. Setelah menyelesaikan pemilihan data, maka data tersebut akan dimasukkan ke dalam sistem; LIWC akan menghitungnya.

Data keluaran (dalam bentuk persentase) akan diproses dan dianalisis dengan menggunakan teori Pennebaker tentang Dimensi, Algoritma Bahasa, dan Psikologi. Pada tahap akhir sistem akan diperoleh dalam bentuk teks tertulis yang menunjukkan makna setiap fitur (sosial, positif, dan emosi negatif).

Hasilnya akan digunakan sebagai dasar untuk menilai kepercayaan publik terhadap politisi tersebut. Sekali lagi, data yang dikumpulkan didasarkan pada Tweet dari 13 akun Twitter politisi dan dari 13 partai politik di Indonesia.

Satu tokoh politik yang diambil adalah mereka yang sedang menjadi trending topic dan dianggap mewakili partai politiknya. Jumlah Pos Tweet terdiri dari maksimum 10 Tweet dari setiap akun. Jadi, ada 130 data Tweet dari 13 tokoh politik.

Hasilnya? Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa 47% dari 13 partai politisi cenderung menunjukkan makna yang penuh dengan penekanan dan cenderung tertekan, kurang percaya diri dan penuh kecewa yang kemudian mempengaruhi emosi mereka. Juga ditemukan bahwa sistem komunikasi (62%) politisi mengeluarkan emosi negatif di publik melalui Tweet mereka.

Menurut penulis, hal ini akan berdampak negatif dan mengurangi kepercayaan publik sebagai perwakilannya di Parlemen. Berdasarkan analisis dan pengujian yang telah dilakukan, kesimpulan yang dapat ditarik adalah keseluruhan untuk set data percobaan penelitian ini, kepribadian politisi dapat diprediksi dengan menggunakan fitur linguistik psikologi dari program LIWC.

Selain itu, dapat disimpulkan juga bahwa linguistik dan fitur sosial dapat mengenali kepribadian seseorang dengan baik. Perlu diingat bahwa hasil yang diprediksi tergantung pada percobaan yang dilakukan sehingga penelitian serupa lainnya dapat menghasilkan hasil yang berbeda sesuai dengan parameter dan metode analisis yang digunakan.*** Oleh: Sigit Apriyanto, M.Pd.,Ph.D (c) Dosen Sastra Inggris UML, Anggota Komunitas Linguistik Forensik Indonesia, Konsultan Bahasa di LF Consultant, Cilacap.