Institusion
Institut Teknologi Bandung
Author
Tefotuho Hulu, Hutama (STUDENT ID : 13515045)
(LECTURER ID : 0009037605)
Subject
Datestamp
0000-00-00 00:00:00
Abstract :
Tes psikologi adalah suatu metode yang sering dipergunakan orang untuk mengenal siapa dirinya.
Namun, suatu alat tes biasanya memiliki jumlah pertanyaan yang banyak, sehingga pengisian tes
ini cenderung melelahkan. Para peneliti telah menyadari hal tersebut, sehingga dewasa ini, telah
dikembangkan beberapa alat tes yang merupakan penyederhanaan dari alat tes yang sebelumnya.
Penyederhanaan alat tes ini dilakukan dengan mengurangi jumlah pertanyaan.
Penyederhanaan alat tes biasa dilakukan dengan berbagai pendekatan, di mana pendekatan paling
umum dilakukan adalah dengan prinsip PCA. Namun, seiring dengan bertambahnya data orang
yang mengambil tes psikologi, dapat dilakukan pendekatan data mining melalui konsep Market
Basket Analysis. Konsep ini akan dipergunakan untuk melakukan reduksi pertanyaan, sehingga
alat tes baru dapat menjadi lebih sederhana.
Di dalam tugas akhir ini, diimplementasikan teknik penyederhanaan suatu alat tes psikologi
dengan metode Market Basket Analysis, dan menggunakan algoritma apriori. Tugas akhir ini
menggunakan alat tes yang dikembangkan oleh Lewis Goldberg, sebanyak 50 pertanyaan, yang
didasarkan pada teori Big Five. Untuk pengujian, dilakukan pemetaan dari tes Big Five kedalam
teori lain, yaitu teori Myers-Briggs Type Indicator (MBTI). Pemetaan ini dilakukan karena MBTI
dapat memetakan kelas-kelas pada Big Five menjadi 16 saja, sehingga dapat dilakukan pengujian
dengan metrik akurasi berdasarkan label MBTI untuk membandingkan alat tes sebelum dan
sesudah eksperimen.
Teknik penyederhanaan ini berhasil memberikan beberapa pertanyaan yang dapat direduksi
dengan tujuan mengurangi jumlah pertanyaan didalam suatu alat tes psikologi. Pada akhir
pengerjaan tugas akhir ini, terpilih 10 pertanyaan yang akan direduksi, untuk membuat suatu alat
tes yang baru. Akurasi dari hasil alat tes ini adalah 83.39% untuk reduksi 1 pertanyaan dan 74.31%
untuk reduksi 2 pertanyaan.