Saat ini begitu banyak pengguna media sosial di mana setiap orang memiliki setidaknya satu dari berbagai macam sosial media. Kepribadian seseorang bisa berpengaruh terhadap kehidupan masing-masing, seperti mengucapkan sesuatu, bekerja, hingga membuat posting di media sosial. Twitter menjadi salah satu platform yang banyak digunakan untuk mengutarakan pendapat atau isi pikiran atau sebuah berita secara spontan, sehingga pengaruh dari setiap sifat pribadi bisa saja signifikan. Pada penelitian tugas akhir ini, penulis membangun sistem untuk mengklasifikasikan kepribadian seseorang melalui media sosial Twitter menggunakan metode klasifikasi support vector machine dengan metode pembobotan TF-IDF. Selain metode pembobotan, penulis juga menambahkan fitur lain untuk pendekatan berdasarkan perilaku sosial seperti jumlah follower dan following pengguna, jumlah karakter pada setiap tweet, jumlah tautan dan media tautan pada tweet yang membaca seberapa banyak pengguna mengunggah foto atau video, jumlah tanda baca pada setiap tweet, menghitung huruf besar, emoji pada tweet yang digunakan oleh pengguna, dan menggabungkan fitur pendekatan perilaku sosial dengan pendekatan linguistik. Dari hasil percobaan pada rasio data latih 90% dan data uji 10% (90:10) didapatkan hasil akurasi 90% pada skenario pengujian dengan pendekatan perilaku sosial pada fitur berpengaruh.