Perpustakaan Digital ITB

Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan sentimen berita saham menggunakan model IndoBERT dan menganalisis korelasinya dengan pergerakan harga saham di Bursa Efek Indonesia. Data yang digunakan dikumpulkan dengan metode web scraping dari portal berita Emiten News, Liputan6, dan Detik.com, yang terdiri dari 2.857 artikel berita saham. Setelah melalui proses pelabelan dan pemrosesan awal, data tersebut digunakan untuk melatih berbagai varian model IndoBERT. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa model IndoBERT-large-p1 memberikan kinerja terbaik dengan akurasi sebesar 0.78, diikuti oleh model IndoBERT-lite-large-p1, IndoBERT-base-p1, dan IndoBERT-lite-base-p1. Pada analisis korelasi antara sentimen berita saham dan pergerakan harga saham, sektor yang memiliki korelasi tertinggi adalah sektor basic materials dengan nilai hit rate 0.60 dan korelasi Pearson 0.389. Penelitian ini menyimpulkan bahwa model IndoBERT dapat digunakan secara efektif untuk analisis sentimen berita saham dan menunjukkan adanya korelasi antara sentimen berita dengan pergerakan harga saham di pasar saham Indonesia. Namun, jumlah data yang terbatas pada setiap sektor saham menjadi salah satu kendala dalam memperoleh nilai korelasi yang lebih tinggi.