Kepribadian adalah perilaku serta pemikiran seseorang yang dapat mempengaruhi orang lain dalam berinteraksi di berbagai situasi. Satu macam tes kepribadian yang populer adalah Myers-Briggs Type Indicator (MBTI) yang mengklasifikasikan kepribadian seseorang berdasarkan empat dimensi yaitu Introvert-Extrovert, Sensing-Intuitive, Thinking-Feeling, serta Judging-Perceiving. Sebagian besar penelitian sebelumnya mengenai prediksi MBTI yang telah dilakukan menggunakan dataset berbahasa Inggris. Penelitian ini melakukan analisa prediksi MBTI pengguna Twitter dengan menggunakan data latih bahasa Indonesia yang berasal dari terjemahan model kecerdasan buatan. Empat model klasifikasi seperti Random Forest, Support Vector Machine (SVM), Logistic Regression, dan Bernoulli Naive Bayes digunakan untuk menganalisis efektivitas prediksi MBTI pada data yang digunakan. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa model klasifikasi SVM menghasilkan akurasi tertinggi yaitu 90% untuk I-E, 93% untuk N-S, 88% untuk T-F, dan 84% untuk J-P. Model yang diajukan memiliki potensi untuk menjadi solusi untuk memprediksi MBTI secara cepat dan baik pada data yang besar dalam bahasa Indonesia.
KATA KUNCI : Machine Learning;MBTI;Twitter;Kepribadian