Owner: Riset & Jurnal Akuntansi e –ISSN  : 2548-9224 | p–ISSN  : 2548-7507 Volume 6 Nomor 3, Juli 2022 DOI : https://doi.org/10.33395/owner.v6i3.895

## Analisis Sentimen Pengungkapan Informasi
Manajemen: Text Mining Berbasis Metode VADER
Emelia Aprodaid Marwa 1 , Ari Budi Kristanto 2*
1,2 Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Kristen Satya Wacana 232018182@student.uksw.edu , ari.kristanto@uksw.edu *Penulis Korespondensi Diajukan : 17 Mei 2022 Disetujui : 18 Mei 2022 Dipublikasi
: 1 Juli 2022

## ABSTRACT
Financial statements present information related to the firm‟s financial condition. However, there is various types of data are provided to help us in assessing and understanding the firm‟s business condition. The most abundant firm-related data that are available are in the form of text. It can include annual reports, official websites, or even social media posts that may contain non- financial data. Nonfinancial information is also important to help the interpretation of financial information. The research aims to analyze the sentiment of management discussion and analysis included  in  the  manufacturing  company's  annual  report.  The  research  sample  is  manufacturing companies listed on the Indonesia Stock Exchange (IDX) during the 2016-2020 period in a row. There  are  102  companies  or  510  research  observations  include  in  this  research.  This  research uses  a  sentiment  analysis  technique  based  on  a  lexicon-based  approach  using  the  VADER method. Meanwhile, the sentiment analysis process will be assisted by the Orange Data Mining application.  The  results  of  the  research  show  that  positive  disclosure  is  greater  than  negative sentiments. The pattern of sentiment for companies that are classified based on  sector, company size (total assets and total sales), profitability (ROI), and liquidity (current ratio) shows relatively the same results. These results illustrate that company characteristics do not make a difference in the choice of word sentiment in manufacturing companies.
Keywords : annual report ; negative sentiment; positive sentiment; sentiment analysis

## PENDAHULUAN
Laporan  keuangan  yang  menyajikan  informasi  terkait  kondisi  keuangan  dalam  periode tertentu  dapat  digunakan  untuk  menilai  perkembangan  perusahaan  (Maith,  2013,  hlm.620). Namun  selain  laporan  keuangan,  banyak  informasi  non  finansial  yang  diungkapkan  perusahaan dalam  bentuk  teks,  antara  lain  berupa  laporan  tahunan  dan website perusahaan  (Chakraborty  & Bhattacharjee, 2020). Informasi non finansial dalam bentuk teks ini penting karena berkontribusi pada  pengungkapan  yang  lebih  informatif  dan  lengkap.  Secara  khusus,  perusahaan  publik memiliki  kewajiban  menyajikan  laporan  tahunan.  Laporan  tahunan  memiliki  lebih  banyak informasi  daripada  laporan  keuangan.  Informasi  pencapaian  perusahaan,  sumber  daya  manusia, tanggung  jawab  sosial  hingga  strategi  perusahaan  tercantum  dalam  laporan  tahunan,  dimana informasi tersebut umumnya disajikan dalam bentuk teks (Arvidsson, 2011, hlm.278). Informasi tekstual  ini  bisa  menimbulkan  kesulitan  ketika  ingin  mendapat  pesan  penting  di  dalamnya. Diperlukan waktu lebih lama untuk menangkap makna yang ingin disampaikan melalui informasi teks, sehingga analisis tekstual menjadi salah satu cara memperoleh pesan teks dengan lebih cepat (Chakraborty & Bhattacharjee, 2020).
Analisis  tekstual  penting  untuk  menilai  seberapa  benar  dan  jujur  pengungkapan  laporan tahunan (Goel & Gangolly, 2012, hlm.76). Analisis tekstual yang salah satunya dilakukan melalui penambangan  sentimen  atas  opini  adalah  pengkategorian  sudut  pandang  dalam  teks  menjadi kategori  “positif”  atau  “negatif”  maupun  kategori  tersirat  “netral”  (F.  Kaur  &  Bhatia,  2016, hlm.32).  Analisis  tekstual  juga  menjadi  cara  untuk  menangkap  makna  tersembunyi  dalam
Owner: Riset & Jurnal Akuntansi e –ISSN  : 2548-9224 | p–ISSN  : 2548-7507 Volume 6 Nomor 3, Juli 2022 DOI : https://doi.org/10.33395/owner.v6i3.895
pengungkapan  informasi  (A.  Kaur  &  Gupta,  2013,  hlm.367).  Chakraborty  dan  Bhattacharjee (2020)  menyatakan  bahwa  salah  satu  teknik  analisis  yang  memakan  waktu  singkat  dan  dapat mengurangi  bias  informasi  yaitu  analisis  sentimen.  Sentimen  diartikan  sebagai  tingkat  polaritas (positif atau negatif), serta dimensi sentimen lainnya (kecemasan/ketenangan, optimisme/pesimisme),  yang  ditransmisikan  oleh  teks  yang  dianalisis  (Gandía  &  Huguet,  2021, hlm.169).  Dalam  beberapa  penelitian  tentang  pengungkapan  perusahaan  sebagai  sumber informasi,  istilah  nada  (positif  atau  negatif)  digunakan  untuk  merujuk  pada  sentimen.  Namun secara luas, sentimen tekstual juga dapat mencakup pengaruh selain positif-negatif, seperti kuat- lemah, dan aktif-pasif (Kearney & Liu, 2014, hlm.2).
Penelitian  tentang  analisis  sentimen  tekstual  dalam  bidang  akuntansi  sudah  dilakukan  di berbagai  negara,  diantaranya  di  Brasil  yang  dilakukan  oleh  Pagliarussi  et  al.  (2016,  hlm.62) tentang  analisis  sentimen  laporan  tahunan  perusahaan  di  Brasil  yang  terdaftar  di  BM  & FBOVESPA.  Penelitian  tersebut  mengklasifikasikan  sentimen  pengungkapan  menjadi  positif, negatif,  dan litigious (kata  yang  terkait  dengan  hukum).  Hasil  penelitian  tersebut  menunjukkan bahwa tone  of  annual reports sebagian  besar  berupa  sentimen  positif.  Kemudian  penelitian  dari Polandia  oleh  Mućko  (2021,  hlm.3351),  tentang  analisis  sentimen  pengungkapan  CSR  dalam laporan  tahunan  perusahaan  Uni  Eropa,  mengklasifikasikan  sentimen  pengungkapan  menjadi positif dan negatif saja. Hasil penelitian menunjukkan sebagian besar perusahaan mengungkapkan informasi dengan sentimen positif karena perusahaan besar di Eropa cenderung menghindari kata negatif dalam mengungkapkan informasi.
Penelitian analisis sentimen dalam bidang akuntansi di Indonesia masih jarang, dimana salah satunya  adalah  penelitian  Harymawan  et  al.  (2019)  pada sustainability  report perusahaan konstruksi  yang  tercatat  di  Bursa  Efek  Indonesia  (BEI)  periode  2010-2018.  Penelitian menemukan  bahwa  sebagian  besar  perusahaan  konstruksi  menggunakan  kata  yang  mengandung sentimen  positif.  Penelitian  Harymawan  et  al.  (2019,  hlm.1020)  melakukan  kategorisasi  dengan polaritas (positif – negatif), padahal dalam informasi teks bisa saja terdapat sentimen netral. Porsi sentimen  netral  juga  perlu  dianalisis  agar  tidak  menimbulkan  bias  dalam  memaknai  informasi. Berangkat dari penelitian Harymawan et al. (2019), penelitian kali ini diagendakan untuk meneliti tentang  analisis  sentimen  dalam  laporan  tahunan  perusahaan  manufaktur  pada  periode  2016  - 2020.  Terdapat  tiga  pembeda  antara  penelitian  ini  dengan  penelitian  terdahulu  yaitu:  (1) menggunakan sampel perusahaan manufaktur yang menerbitkan laporan tahunan sepanjang 2016- 2020 karena banyak investor yang berminat pada saham perusahaan manufaktur, terlebih lagi di era  modern  perusahaan  manufaktur  dituntut  untuk  memberikan  pengungkapan  yang  lebih informatif dan efektif, (2) kategorisasi analisis sentimen ada tiga yaitu positif, negatif dan netral agar  tidak  timbul  bias  dalam  memaknai  informasi,  (3)  berfokus  pada  laporan  tahunan  bukan sustainability  report, karena  pengungkapan  informasi  dalam  laporan  tahunan  memuat  seluruh informasi  terkait  prestasi  dan  inovasi  perusahaan,  sedangkan sustainability  report hanya  fokus pada  aspek  ekonomi,  sosial  dan  lingkungan  sehingga  dengan  fokus  pada  laporan  tahunan  dapat dapat membantu pemangku kepentingan untuk lebih memahami kondisi perusahaan.
Dengan  banyaknya  pengungkapan  informasi  perusahaan  berupa  teks,  sehingga  menarik untuk  diteliti  bagaimana  sentimen  dalam  laporan  tahunan  perusahaan  manufaktur  di  BEI sepanjang  periode  2016-2020?  Penelitian  ini  memiliki  tujuan  untuk  menganalisis  sentimen pengungkapan informasi pada laporan tahunan perusahaan manufaktur di BEI pada periode 2016- 2020.  Diharapkan  penelitian  dapat  menghasilkan  manfaat  bagi  investor  guna  melengkapi informasi  yang  tidak  tercantum  dalam  laporan  keuangan  agar  lebih  waspada  dalam  mengambil keputusan  berinvestasi.  Penelitian  ini  juga  bermanfaat  bagi  pengembangan  keilmuan  akuntansi yaitu  dapat  menambah  bukti  empiris  mengenai  kandungan  sentimen  positif/negatif/netral  dalam laporan tahunan perusahaan manufaktur.

## STUDI LITERATUR
Pengungkapan Informasi Perusahaan Publik Pengungkapan  informasi  menurut Yap  dan  Widyaningdyah  (2009,  hlm.96)  adalah pelaporan sejumlah berita yang akan dikomunikasikan kepada stakeholders. Stakeholders sendiri terdiri  dari  pengguna  eksternal  yang  meliputi  investor,  calon  investor,  otoritas  pasar  modal,
Owner: Riset & Jurnal Akuntansi e –ISSN  : 2548-9224 | p–ISSN  : 2548-7507 Volume 6 Nomor 3, Juli 2022 DOI : https://doi.org/10.33395/owner.v6i3.895
lembaga  negara,  pesaing,  mitra  bisnis,  dan  analis  keuangan.  Sedangkan  pengguna  internal meliputi  pemilik,  pihak  manajemen,  dan  karyawan  perusahaan.  Calon  investor  misalnya, menggunakan  informasi  yang  disajikan  dalam  laporan  akuntansi  saat  mencari  perusahaan  yang cocok untuk berinvestasi. Demikian pula, pesaing dan mitra bisnis menggunakan informasi untuk membandingkan perusahaan mereka dan memperkirakan kekuatan dan kelemahan mereka sendiri (Hajek  et  al.,  2014,  hlm.723).  Pengungkapan  informasi  yang  lengkap,  akurat  dan  tepat  waktu dapat  membantu  pemangku  kepentingan  dalam  mengambil  keputusan  secara  rasional  agar  hasil yang didapatkan sesuai dengan harapan mereka. Sebuah informasi dianggap memiliki nilai guna bilamana informasi mampu menimbulkan reaksi investor untuk transaksi di pasar modal (Barus & Maksum, 2011, hlm.89).
Pengungkapan  perusahaan  mencakup  pengungkapan  wajib  dan  pengungkapan  sukarela. Pengungkapan  wajib  merupakan  kewajiban  perusahaan  menyajikan  informasi  sesuai  dengan peraturan  lembaga  yang  berwenang  yakni  Otoritas  Jasa  keuangan  (OJK)  (Iglesias  &  Andriana, 2017,  hlm.188).  Aturan  OJK  mengenai  pengungkapan  diantaranya,  perusahaan  publik  wajib memberikan  laporan  informasi  kepada  OJK  dan  masyarakat  setidaknya  melalui  situs  web maksimal pada akhir hari kerja kedua setelah terdapatnya informasi atau fakta material. Informasi paling  sedikit  mencantumkan  tanggal,  jenis,  uraian,  serta  dampak  kejadian  informasi  atau  fakta material.  Informasi  atau  fakta  material  yang  dimaksud  seperti  transaksi  jual  beli  saham perusahaan  yang  nilainya  material,  penggabungan,  pemisahan,  peleburan  atau  pembentukan usaha  patungan,  penjualan  tambahan  efek  kepada  masyarakat,  dan  lain  sebagainya  (Peraturan Otoritas  Jasa  Keuangan  Nomor  31  /POJK.04/2015  Tentang  Keterbukaan  Atas  Informasi  Atau Fakta Material Oleh Emiten Atau Perusahaan Publik, 2015, hlm.2-6).
Diantara  berbagai  media  pengungkapan  informasi,  salah  satu  kewajiban  perusahaan publik yaitu menyajikan laporan tahunan. Laporan Tahunan adalah laporan pertanggungjawaban direksi dan dewan komisaris dalam  melakukan  pengurusan dan pengawasan terhadap perusahan publik selama satu tahun disusun berdasarkan peraturan OJK  (Peraturan Otoritas Jasa Keuangan Republik  Indonesia  Nomor  29/POJK.04/2016  Tentang  Laporan  Tahunan  Emiten  Atau Perusahaan Publik, 2016, hlm.2). Alasan mengapa perusahaan harus menyajikan laporan tahunan kepada  para stakeholders karena  laporan  tahunan  menjadi  media  penting  bagi  organisasi  untuk berkomunikasi  dengan  pemangku  kepentingan  (Hájek  &  Olej,  2013,  hlm.2).  Laporan  tahunan dibuat untuk memberikan informasi tambahan tentang situasi perusahaan, perkembangannya dan keadaan yang telah mempengaruhinya (Hajek et al., 2014, hlm.724).
Dari  sudut  hukum,  aturan  mengenai  pengungkapan  laporan  tahunan  diatur  dalam Undang-Undang  Nomor  40  Tahun  2007  tentang  Perseroan  Terbatas  (UUPT).  Laporan  tahunan wajib  memasukkan  informasi  sekurang-kurangnya  terkait  komponen  laporan  keuangan,  catatan atas  laporan  keuangan  dan  informasi  pelengkap.  Informasi  pelengkap  ini  meliputi  laporan kegiatan,  laporan  keberlanjutan,    masalah  perusahaan,  laporan  terkait  nama  direksi  dan  dewan komisaris serta gaji dan tunjangan sumber daya  manusia perusahaan  (Undang-Undang Republik Indonesia  Nomor  40  Tahun  2007  Tentang  Perseroan  Terbatas,  2007,  hlm.16-17).  Selain  itu, aturan  pengungkapan  laporan  tahunan  juga  diatur  oleh  OJK.    Beberapa  diantaranya, pengungkapan  informasi  dalam  laporan  tahunan  harus  menggunakan  bahasa  Indonesia  dan bahasa  asing  (bahasa  Inggris)  yang  seimbang.  Laporan  harus  dicetak  dan  dijilid  serta  dapat dilipatgandakan  dalam  bentuk  dokumen  cetak  dan  elektronik.  Laporan  tahunan  wajib  paling sedikit  mengandung  informasi  keuangan,  saham,  direksi,  dewan  komisaris,  profil  emiten,  tata kelola  dan  laporan  keberlanjutan  serta  laporan  keuangan  tahunan  yang  telah  diaudit.  Saat penyampaian,    laporan  tahunan  harus  ditandatangani  oleh  seluruh  anggota  direksi  dan  dewan komisaris  yang menjabat. Perusahaan publik wajib menyampaikan laporan tahunan kepada OJK paling  lambat  pada  akhir  bulan  keempat  setelah  tahun  buku  berakhir  (Peraturan  Otoritas  Jasa Keuangan Republik Indonesia Nomor 29/POJK.04/2016 Tentang Laporan Tahunan Emiten Atau Perusahaan Publik, 2016, hlm.1-8).
Laporan tahunan meliputi data kuantitatif dan data kualitatif (teks naratif) (Hájek & Olej, 2013,  hlm.2).  Kandungan  informasi  kuantitatif  dalam  laporan  tahunan  lebih  sedikit  daripada informasi  kualitatif.  Oleh  karena  itu  memahami  bagaimana  informasi  non  keuangan  dalam laporan  tahunan  dan  bagaimana  dapat  digunakan  untuk  memprediksi  kinerja  keuangan
Owner: Riset & Jurnal Akuntansi e –ISSN  : 2548-9224 | p–ISSN  : 2548-7507 Volume 6 Nomor 3, Juli 2022 DOI : https://doi.org/10.33395/owner.v6i3.895
perusahaan  merupakan  hal  penting  bagi  para  pemangku  kepentingan  perusahaan  (Hajek  et  al., 2014, hlm.722). Sulitnya menilai pengungkapan informasi secara langsung, sehingga dibutuhkan analisis tekstual untuk membantu menangkap makna tersirat dalam sebuah pengungkapan, salah satunya menggunakan analisis sentimen.

## Analisis Sentimen Dalam Pengungkapan Informasi
Varghese  dan  Jayasree  (2013,  hlm.312)  mendefinisikan  analisis  sentimen  sebagai pendekatan  pembelajaran  mesin  untuk  menganalisis  dan  mengklasifikasikan  sentimen  terkait topik  tekstual  yang  diungkapkan.  Harymawan  et  al.  (2019,  hlm.1019)  menambahkan  bahwa analisis  sentimen  berkaitan  dengan  identifikasi  dan  mengklasifikasikan  opini  yang  telah diungkapkan.  Pernyataan  tersebut  diperluas  oleh  Baretta  et  al.  (2021,  hlm.2)  yang  menjelaskan bahwa  analisis  sentimen  pada  pengungkapan  informasi  mengacu  pada  bahasa  yang  digunakan dalam  pelaporan  perusahaan.  Bahasa  tersebut  dapat  mencerminkan  nada  optimis,  pesimis  atau netral terhadap kinerja perusahaan perusahaan. Menurut Kaur dan Bhatia (2016, hlm.32), tujuan dari  kategorisasi  sentimen  yaitu  untuk  mengenali tone /sentimen  sebuah  teks  mengungkapkan opini  positif  atau  negatif  terhadap  subjek.  Gandía  dan  Huguet  (2021,  hlm.169)  menambahkan bahwa  analisis  sentimen  dapat  digunakan  untuk  mencari  makna  tersembunyi  dalam pengungkapan perusahaan. Hal ini disebabkan karena sumber tekstual dapat berisi informasi yang tidak sesuai dengan kenyataan, baik karena ada maksud untuk “mempermanis” situasi keuangan aktual dan kinerja perusahaan.
Menurut  Vinodhini  dan  Chandrasekaran  (2012,  hlm.283-286)  terdapat  4  klasifikasi sentimen.  Klasifikasi  yang  pertama  adalah  pembelajaran  mesin  ( machine  learning) atau  biasa disebut  pembelajaran  yang  diawasi  karena  membutuhkan  pelatihan  dan  pengujian  untuk menganalisis  dokumen.  Pendekatan  ini  mampu  mengklasifikasikan  dokumen  secara  otomatis. Salah satu teknik machine learning yaitu support vector machines (SVM)  yang telah mencapai sukses dalam kategorisasi teks dan dianggap sebagai metode klasifikasi terbaik. Klasifikasi kedua adalah  orientasi  semantik  ( semantic  orientation) yang  disebut  pembelajaran  tanpa  pengawasan karena  tidak  memerlukan  pelatihan  sebelumnya  untuk  menambang  data.  Pendekatan ini mampu mengukur  seberapa  jauh  sebuah  kata  cenderung  ke  arah  positif  dan  negatif.  Klasifikasi  ketiga adalah  peran  negasi  ( role  of  negation), negasi  adalah  linguistik  yang  dapat  mempengaruhi polaritas  lain,  sehingga  perlu  dipertimbangkan  dalam  analisis  sentimen.  Kemudian  klasifikasi yang terakhir yaitu klasifikasi sentimen berdasarkan fitur ( feature based sentiment classification ), yaitu  sistem  ekstraksi  informasi  tanpa  pengawasan  yang  disebut  opini,  yang  mengekstrak  fitur dan opini ulasan dari internet. Varghese dan Jayasree (2013, hlm.312) mengatakan bahwa analisis sentimen  adalah  pendekatan machine  learning di  mana  mesin  menganalisis  dan mengklasifikasikan  sentimen,  emosi  dan  polaritas  lain  tentang  topik  yang  diungkapkan  dalam bentuk teks.

## Penelitian Sebelumnya
Beberapa  peneliti  terdahulu  mencoba  untuk  meneliti  sentimen  pada  pengungkapan informasi  perusahaan,  diantaranya  pernah  dilakukan  oleh  Baretta  et  al.  (2021,  hlm.12)  di  Italia yang mengkategorikan sentimen berupa positif dan negatif. Hasil penelitian tersebut menemukan bahwa  pengungkapan  informasi  non  keuangan  di  industri  otomotif  telah  menggunakan  kalimat dengan sentimen positif (optimis).
Penelitian lain mengenai nada bahasa dalam laporan tahunan dilakukan Martikainen et al. (2019,  hlm.31)  yang  mengklasifikasikan  sentimen  menjadi  positif,  negatif,  dan  total.  Hasilnya menunjukkan bahwa nada bahasa dalam laporan tahunan cenderung positif.
Berbeda dengan penelitian  Sandoval et al. (2019, hlm.7)  yang  meneliti narasi pelaporan keuangan  Spanyol.  Penelitian  tersebut  mengklasifikan  sentimen  menjadi  positif,  negatif  dan netral. Hasil penelitian menunjukkan bahwa nada  narasi pelaporan keuangan Spanyol cenderung bias/netral  karena  pihak  manajemen  enggan  untuk  menyampaikan  berita  buruk  yang  dapat mempengaruhi nilai pasar modal perusahaan atau reputasi perusahaan.
Chen et al. (2013) juga melakukan penelitian penambangan opini untuk menghubungkan ekspresi  subjektif  dan  penghasilan  tahunan  dalam  laporan  keuangan  AS.  Hasil  penelitian
Owner: Riset & Jurnal Akuntansi e –ISSN  : 2548-9224 | p–ISSN  : 2548-7507 Volume 6 Nomor 3, Juli 2022 DOI : https://doi.org/10.33395/owner.v6i3.895
menyatakan  bahwa  pihak  manajemen  berusaha  memilih  kata  yang  lebih  optimis  untuk menyamarkan  kinerja  keuangan  yang  negatif  agar  dapat  menonjolkan  kinerja  keuangan  yang positif.  Selain  itu,  peneliti  juga  menemukan  pengungkapan  penurunan  pendapatan  dinyatakan dengan kalimat bias sedangkan peningkatan pendapatan disajikan dengan nada tegas dan positif. Dari paparan penelitian diatas, dapat menunjukkan bahwa analisis sentimen memang dibutuhkan agar stakeholders bisa lebih hati-hati dalam menilai sebuah perusahaan.

## METODE

## Populasi dan Sampel Penelitian
Populasi  pada  penelitian  ini  yaitu  perusahaan  manufaktur  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek Indonesia (BEI). Sampel penelitian diambil atas dasar teknik purposive sampling dengan kriteria : (1)  perusahaan  manufaktur  yang  terdaftar  di  BEI  tahun  2016-2020,  (2)  perusahaan  yang mempublikasikan laporan tahunan untuk periode 2016-2020 secara berturut-turut, (3) perusahaan yang menerbitkan laporan tahunan dengan versi bahasa Inggris karena alat analisis sentimen yang dipakai  dapat  mengenali  sentimen  pada  bahasa  Inggris.  Penelitian  ini  memilih  menggunakan laporan tahunan sepanjang periode 2016-2020 secara berturut-turut dengan jangka waktu 5 (lima) tahun agar data konsisten.

## Jenis Penelitian dan Sumber Data
Jenis  penelitian  ini  adalah  penelitian  kuantitatif  dengan  pendekatan  deskriptif  yang menggunakan  sumber  data  sekunder.  Data  sekunder  didapat  dari  laporan  tahunan  perusahaan manufaktur  periode  2016-2020  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  (BEI)  melalui www.IDX.co.id .

## Teknik Analisis dan Tahapan Penelitian
Teknik  analisis  sentimen  merupakan  teknik  yang  dipakai  untuk  penelitian  ini. Pengukuran  sentimen  menggunakan lexicon  based  approach dengan  pendekatan VADER (Valence Aware Dictionary and Sentiment Reasoner) . Pendekatan VADER memungkinkan untuk mengklasifikasikan informasi teks ke dalam beberapa kategori sentimen yaitu negatif, positif dan netral. Kemampuan klasifikasi dilakukan VADER dengan cara memberikan nilai pada setiap kata dalam  teks.  Penilaian  tersebut  berdasarkan  angka  yang  ditemukan  oleh  Hutto,  C.J.  and  Gilbert (2014, hlm.218) melalui penelitiannya kepada manusia sebagai penilai. Dasar pemilihan VADER ini karena nilai  disetiap  kata  dalam  teks  murni  penilaian  manusia  bahkan VADER mampu menangkap  makna  tersirat  dari  tanda  baca  yang  terdapat  dalam  sebuah  teks  (Camodeca  et  al., 2018, hlm.17)
Proses  analisis  sentimen  akan  dibantu  oleh aplikasi Orange  Data Mining. Aplikasi Orange akan  memberikan  nilai  berupa  angka  pada  teks  yang  ingin  dinilai. Orange adalah  aplikasi data mining yang  dapat  dipakai  untuk text  mining.  Text  mining merupakan  proses menggali/menambang  data  berupa  teks  dari  sekumpulan  dokumen  untuk  mencari  makna  yang dapat  mencerminkan  isi  dokumen  tersebut.  Dalam  melakukan text  mining,  user akan mengoperasikan tools yang ada dalam aplikasi Orange.
Tahapan  penelitian  dimulai  dengan  melakukan  pra-pemrosesan  teks  yang  meliputi penghilangan  gambar,  pengubahan  semua  huruf  menjadi  huruf  kecil,  penghilangan  simbol  non- alfanumerik, titik, dan huruf yang melekat pada karakter khusus. Kemudian mengubah hasil pra- pemrosesan  teks  dalam  bentuk  format  PDF  dan  berbahasa  Inggris,  karena  menyesuaikan kemampuan  aplikasi Orange (Harymawan  et  al.,  2019,  hlm.1019).  Tahap  selanjutnya  yaitu pengklasifikasian teks dengan pengaturan sentimen positif, negatif dan netral. Kemudian aplikasi Orange akan  menghitung  nilai  sentimen  dari  setiap  teks.  Setelah  itu,  sistem  akan  menemukan nilai  sentimen  antara  kata  -  kata  dalam  dokumen  sesuai  pengaturan  label  yang  ditetapkan. Nantinya klasifikasi sentimen dilakukan berdasarkan nilai baku dari daftar kosakata (dictionary) yang  digunakan  dalam  pendekatan VADER. Pemberian  skor  pada pilihan  kata  bervariasi  dari  -1 hingga  +1,  dimana  nilai  diatas  0,05  sebagai positif ,  di  bawah  -0.05  dinyatakan  sebagai negatif, dan  diantara  -0,05  hingga  0,05  dikatakan  netral  (Hutto,  C.J.  and  Gilbert,  2014,  hlm.218).  Hasil
Owner: Riset & Jurnal Akuntansi e –ISSN  : 2548-9224 | p–ISSN  : 2548-7507 Volume 6 Nomor 3, Juli 2022 DOI : https://doi.org/10.33395/owner.v6i3.895
akhir dari analisis sentimen  dengan pendekatan VADER ini akan  menyajikan informasi proporsi kalimat dengan sentimen positif, negatif dan netral dari suatu teks yang diuji.
Proses  analisis  sentimen  dapat  dilakukan  oleh  aplikasi Orange, yaitu  deteksi  sentimen, klasifikasi  polaritas,  identifikasi  target  serta  koleksi  dan  agregasi.  Setelah  memproses  data  pada aplikasi Orange, kemudian  akan  dilakukan  identifikasi  terhadap  hasil  sentimen  dengan pendekatan VADER .  Penggunaan  pendekatan VADER pada  analisis  sentimen  pengungkapan manajemen perusahaan sudah pernah diterapkan pada penelitian terdahulu. Beberapa diantaranya yaitu penelitian oleh  Deveikyte et al. (2020, hlm.1) yang meneliti hubungan sentimen pada berita dengan harga saham. Penelitian serupa juga dilakukan oleh Camodeca et al. (2018, hlm.17) yang meneliti hubungan sentimen pada laporan terintegrasi dengan nilai perusahaan.
Penelitian  ini  akan  melihat  trend  analisis  sentimen  dari  tahun  ke  tahun  pada  perusahaan manufaktur.  Secara  khusus  analisis  sentimen  akan  dilakukan  berdasarkan  sektor  industri  dan ukuran  perusahaan.  Perusahaan  manufaktur  sendiri  terdiri  dari  tiga  sektor,  yaitu  sektor  industri dasar  dan  kimia,  sektor  aneka  industri,  dan  sektor  industri  barang  konsumsi.  Hájek  dan  Olej (2013,  hlm.2)  mengatakan  bahwa  nada  dokumen  (sentimen)  secara  signifikan  dipengaruhi  oleh profitabilitas,  volume  perdagangan,  dan  pendapatan  tak  terduga.  Ini  menunjukkan  bahwa sentimen pengungkapan di setiap perusahaan memang dipengaruhi oleh berbagai faktor.

## HASIL
Populasi  pada  penelitian  ini  yaitu  perusahaan  manufaktur  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek Indonesia (BEI) sepanjang periode 2016-2020 secara berturut-turut dengan jangka 5 (lima) tahun sebanyak  102  perusahaan  atau  510  jumlah  observasi  penelitian.  Dengan  menggunakan  teknik pengambilan purposive sampling diperoleh sampel sebagai berikut:
Tabel 1. Penentuan Sampel Penelitian

## Statistik Deskriptif
Statistik  deskriptif  digambarkan  dengan  ringkasan  data  penelitian  yang  terdiri  atas  nilai minimun, nilai maksimum, nilai rata-rata, dan standar deviasi dari 510 observasi penelitian yang tertera pada tabel berikut :
Tabel 2. Statistik Deskriptif Nilai Minimum Nilai Maksimum Nilai Rata-rata Standar Deviasi Sentimen Positif 0,00% 21,80% 12,00% 2,69% Sentimen Negatif 0,00% 7,90% 3,44% 1,22% Total Aset (Jutaan Rp) 89.327 351.958.000 14.955.664 41.690.263 Penjualan (Jutaan Rp) 467 239.205.000 10.501.827 26.453.732 ROI -63% 53% 5% 0 Current ratio 0,02 303,28 3,44 16,29 Kriteria Jlh  Perusahaan Total perusahaan manufaktur di BEI 182 Perusahaan  manufaktur  yang  datanya  tidak  tersedia  dalam  5  tahun  berturut- turut 51 Perusahaan yang laporan tahunannya tidak dapat diakses 20 Perusahaan yang tidak memiliki annual report versi bahasa Inggris 9 Sampel penelitian 102 Sektor A (Industri Dasar dan Kimia) 47 Sektor B (Aneka Industri) 26 Sektor C (Industri Barang Konsumsi) 20
Owner: Riset & Jurnal Akuntansi e –ISSN  : 2548-9224 | p–ISSN  : 2548-7507 Volume 6 Nomor 3, Juli 2022 DOI : https://doi.org/10.33395/owner.v6i3.895
Tabel  2  menunjukkan  statistik  deskriptif  dari  510  laporan  tahunan  perusahaan  manufaktur. Nilai  maksimum  sentimen  positif  dimiliki  oleh  perusahaan  PT  Unilever  Indonesia  Tbk  periode 2017  sebesar  21,80%,  artinya  terdapat  proporsi  sebesar  21,80%  uraian  manajemen  yang bersentimen positif. Perolehan nilai tersebut berasal dari kalimat yang mengandung kata sentimen positif, diantaranya pada kalimat “However, there were some standout performances, particularly as some of our best loved brands, such as Molto and Fair and Lovely, launched products in new categories” ; “In  2017  we  extended  Molto  to  the  Fabric  Cleaning  segment,  with  the  similar promise of premium fragrance and best in class cleaning”; “We already have an exciting line-up of  Personal  Care innovations  for  2018  and will  continue  to  build „brand love ‟ for  our  existing brands”;  “We  now  hope  that  our  employees,  armed  with  their  new  knowledge  and  pleasant experiences from the Tea Time campaign, will become our Tea Ambassadors, spreading the love for tea among their families and friends.”; “Our employees are the Company‟s greatest asset— and our most important stakeholders.”; “We respect the dignity of the individual and the right of employees  to freedom of  association.”,  et  cetera. Berdasarkan  penilaian  sentiment  berbasis VADER, kata-kata  tersebut  memiliki  nilai  rata-rata  3,2  artinya  sentimen  kata  yang  digunakan perusahaan mengandung nilai positif yang tinggi (dimana nilai 4 bermakna ekstrim positif). Nilai tersebut  berbeda  dengan  nilai  maksimum  sentimen  negatif,  yaitu  sebesar  7,90%  yang  dipegang oleh 4 perusahaan manufaktur yaitu PT Alumindo Light Metal Industry (2016), PT Duta Pertiwi Nusantara  (2016),  PT  Prasidha  Aneka  Niaga  (2019  dan  2020).  Salah  satu  perusahaan  sebagai bukti  memakai  kata  yang  mengandung  sentimen  negatif  pada  pengungkapannya  yaitu  PT Prasidha Aneka Niaga (2019). Diantaranya pada kalimat “Following a 90-day truce in the early part of the year, negotiations failed to progress further and subsequently both the US and China implemented  additional  tariffs  and  China  halted  purchases  of  US  agricultural  products.”; “It reached  a  high  of  around  $66  per  barrel  in  the  first  quarter  of  2019,  but  as  the  trade war escalated and the global economy became more uncertain. ”; “Central banks around the world reacted aggressively to the weaker economic activity and over the course of the year.”; “In the commodities front, 2019 saw oil prices started the year at its lowest point for the year at around $50  per  barrel.”,  et  cetera. Berdasarkan  penilaian VADER, nilai  rata-rata  sentimen  kata failed sebesar  -2,3; uncertain -1,2; war -2,9; weaker -1,9;  dan lowest -1,6  artinya  sentimen  kata  yang digunakan  perusahaan  mengandung  nilai  negatif  yang  tinggi  (dimana  nilai  -4  bermakna  ekstrim negatif).  Sementara  nilai  minimum  positif  dan  negatif  keduanya  dimiliki  oleh  perusahaan  PT Chandra  Asri  Petrochemical  Tbk  periode  2016  sebesar  0,00%  artinya  pemilihan  kata  dalam pengungkapan informasi tidak mengandung sentimen atau netral.
Sepanjang periode 2016-2020 niai rata-rata sentimen positif sebesar 12,00% dengan standar deviasi  2,69%,  sedangkan  nilai  rata-rata  sentimen  negatif  sebesar  3,44%  dengan  standar deviasi 1,22%  yang  artinya  pengungkapan  informasi  perusahaan  manufaktur  dengan  sentimen  positif lebih  banyak  dibandingkan  pengungkapan  dengan  sentimen  negatif.  Sepanjang  periode  2016- 2020, nilai rata-rata total aset perusahaan manufaktur sebesar Rp 14.955.664.234.127. Total aset tertinggi adalah perusahaan PT Astra International (ASII), yaitu sebesar Rp 351.958.000.000.000 pada  periode  2019  sekaligus  perusahaan  dengan  penjualan  tertinggi  pada  periode  2018,  yaitu sebesar  Rp  239.205.000.000.000.  Angka  penjualan  terendah  dialami  oleh  PT  Eterindo Wahanatama  Tbk  yaitu  sebesar  Rp  467.391.344  pada  periode  2020.  Perusahaan  PT  Primarindo Asia  Infrastructure  Tbk  memiliki  total  aset  terendah  pada  periode  2017  yaitu  sebesar  Rp 89.327.328.853.  Sementara  ROI  tertinggi  dimiliki  oleh  PT.  Multi  Bintang  Indonesia  Tbk  pada periode  2017,  sebesar  53%.  Sedangkan  ROI  terendah  dipegang  oleh  PT  Garuda  Maintenance Facility  Aero  Asia  Tbk  periode  2020  yaitu  sebesar  -63%. Current  Ratio terendah  dialami  oleh perusahaan  PT  Eterindo  Wahanatama  Tbk  periode  2018,  yaitu  sebesar  0,02  sedangkan current ratio tertinggi  dipegang  oleh  perusahaan  PT  Buana  Arths  Anugerah  Tbk  periode  2020,  yaitu sebesar 303,28.
Owner: Riset & Jurnal Akuntansi e –ISSN  : 2548-9224 | p–ISSN  : 2548-7507 Volume 6 Nomor 3, Juli 2022 DOI : https://doi.org/10.33395/owner.v6i3.895

## PEMBAHASAN
Tabel 3. Rata-Rata Sentimen Berdasarkan Sektor Tahun Sentimen   2016 2017 2018 2019 2020 Sektor A (Industri Dasar dan Kimia) Positif 11,52%  11,66%  12,13%  11,39%  11,27% Negatif 3,66% 3,54% 3,68% 3,61% 3,70% Sektor B (Aneka Industri) Positif 11,83%  12,68%  12,11%  11,84%  10,81% Negatif 3,78% 3,10% 2,95% 3,82% 4,14% Sektor C (Industri Barang Konsumsi) Positif 12,99%  13,18%  12,79%  12,79%  12,30% Negatif 2,81% 2,74% 2,88% 3,24% 3,46%
Tabel 3 menunjukkan rata-rata sentimen perusahaan  manufaktur berdasarkan pembagian sektor.  Dapat  dilihat  selama  periode  2016-2020  rentang  sentimen  positif  sektor  A  sebesar 11,39%-12,13%,  sementara  sentimen  negatif  sektor  A  sebesar  3,54%-3,70%.  Pada  sektor  B, rentang  sentimen  positif  periode  2016-2020  sebesar  10,81%-12,68%.  Sedangkan  rata-rata sentimen  negatif  sektor  B  pada  periode  2016-2020  antara  2,95%-4,14%.  Senada  dengan  sektor lain, rata-rata nilai sentimen positif sektor C sepanjang periode 2016-2020 yaitu sebesar 12,18%- 12,99% dan sentimen negatif sebesar 2,74%-3,46%.
Berdasarkan  ringkasan  hasil  penelitian  diatas,  dapat  diketahui  bahwa  perbedaan  kandungan sentimen antar sektor sangat tipis. Hájek dan Olej (2013, hlm.2) menambahkan bahwa sentimen pengungkapan  di  setiap  perusahaan  memang  dipengaruhi  oleh  berbagai  faktor.  Beberapa  faktor penentu  sentimen  dalam  pengungkapan  perusahaan  yaitu  bahasa  yang  digunakan  dalam pengungkapan, karakteristik perusahaan (ukuran, industri, leverage , kinerja), karakteristik pribadi penyusun  pengungkapan  (negara  asal,  usia,  pendidikan  akademik),  atau  motivasi  manajer  untuk mengungkapkan lebih/kurang sentimen dalam pengungkapan sejalan dengan motivasi manajemen laba yang dianalisis (Gandía & Huguet, 2021, hlm.177).
Tabel 4. Rata-Rata Sentimen Berdasarkan Ukuran Perusahaan (Aset dan Penjualan)
Tahun Sentimen   2016 2017 2018 2019 2020 Aset Besar Positif 11,87%  12,62%  12,31%  11,86%  11,45% Negatif 3,33% 3,01% 3,02% 3,31% 3,52% Kecil Positif 12,16%  12,08%  12,31%  11,95%  11,44% Negatif 3,56% 3,40% 3,52% 3,81% 3,96% Penjualan Besar Positif 12,40%  12,63%  12,17%  11,80%  11,31% Negatif 3,31% 2,97% 3,05% 3,45% 3,50% Kecil Positif 11,68%  12,10%  12,50%  12,02%  11,55% Negatif 3,57% 3,41% 3,55% 3,69% 3,95%
Tabel  4  menunjukkan  rata-rata  sentimen  510  laporan  tahunan  berdasarkan  ukuran perusahaan yang diliat dari total  aset dan total penjualan perusahaan. Perusahaan yang memiliki total  aset  dan  total  penjualan  diatas  nilai  median,  masuk  kategori  besar  begitupun  sebaliknya. Sepanjang  periode  2016-2020  angka  rata-rata  sentimen  positif  berdasarkan  total  aset  antara 11,44%-12,62%,  artinya  perusahaan  dengan  ukuran  besar  maupun  kecil  menggunakan  11,44%- 12,62% pilihan kata bernada positif dalam pengungkapan informasinya. Sedikit berbeda dengan total  aset,  rata-rata  sentimen  positif  berdasarkan  total  penjualan,  yaitu  sebesar  11,31%-12,63%. Sementara  nilai  rata-rata  sentimen  negatif  baik  pada  total  aset  maupun  total  penjualan  sebesar 2,97%-3,95%,  artinya  perusahaan  dengan  ukuran  besar  maupun  kecil  menggunakan  2,97%- 3,95% pilihan kata bernada negatif dalam pengungkapan informasinya.
Owner: Riset & Jurnal Akuntansi e –ISSN  : 2548-9224 | p–ISSN  : 2548-7507 Volume 6 Nomor 3, Juli 2022 DOI : https://doi.org/10.33395/owner.v6i3.895
Berdasarkan  data  diatas,  kandungan  sentimen  pada  pengungkapan  perusahaan  manufaktur menurut ukuran perusahaan, baik perusahaan besar maupun kecil, perilakunya tidak berbeda jauh (relatif  sama).  Perusahaan  dengan  kategori  besar  maupun  kecil  cenderung  memiliki  kandungan sentimen  yang  relatif  sama  karena  pengungkapan  informasi  perusahaan  tersebut  tersorot  oleh pasar  maupun  publik.  Oleh  karena  itu,  pengungkapan  perusahaan  pada  laporan  tahunan  akan memperhatikan kata dalam penyusunan kalimatnya agar membuat citra perusahaan tetap terjaga.
Tabel 5. Rata-Rata Sentimen Berdasarkan Profitabilitas (ROI) dan Likuiditas (Current Ratio)
Tahun Sentimen   2016 2017 2018 2019 2020 Profitabilitas Tinggi Positif 12,37%  12,65%  12,71%  12,31%  11,87% Negatif 3,13% 2,97% 3,04% 3,18% 3,37% Rendah Positif 11,51%  11,97%  11,84%  11,57%  11,20% Negatif 3,90% 3,50% 3,53% 3,87% 3,95% Likuiditas Tinggi Positif 11,83%  12,28%  12,23%  11,83%  11,32% Negatif 3,49% 3,23% 3,21% 3,39% 3,65% Rendah Positif 12,21%  12,43%  12,39%  11,97%  11,56% Negatif 3,41% 3,17% 3,32% 3,71% 3,83%
Tabel  5  menunjukkan  rata-rata  sentimen  berdasarkan  profitabilitas  perusahaan  yang dilihat  dari  nilai  ROI  dan  berdasarkan  likuiditas  yang  dilihat  dari  nilai current  ratio .  Rata-rata kandungan sentimen yang dimiliki keduanya hampir sama yaitu sentimen positif sebesar 11,20%- 12,65%,  artinya  terdapat  11,20%-12,65%  pilihan  kata  bernada  positif  pada  pengungkapan perusahaan  dengan  profitabilitas  dan  likuiditas  tinggi  maupun  rendah.  Sementara  nilai  sentimen negatif  sebesar  2,97%-3,95%,  artinya  pilihan  kata  bernada  negatif  yang  digunakan  dalam pengungkapan perusahaan sebesar 2,97%-3,95%.
Berdasarkan  data  diatas,  diketahui  bahwa  pengungkapan  informasi  perusahaan  manufaktur tidak  ada  kaitannya  dengan  profil  keuangan  perusahaan.  Terlihat  dari  rata-rata  sentimen pengungkapan  informasi  berdasarkan  total  aset,  total  penjualan,  profitabilitas  dan  likuiditas nilainya tidak terpaut jauh bahkan relatif sama. Kemiripan kandungan sentimen ini dapat terjadi karena  adanya  prinsip  penyusunan Management  Discussion  and  Analysis. Menurut Chartered Professional  Accountant  Canada ,  salah  satu  prinsipnya  adalah “MD&A  complements  and supplements  your  financial  statements,  but  does  not  form  part  of  your  financial  statements”. Complements berarti  bahwa MD&A menyajikan  informasi  tekstual  yang  tidak  terdapat  dalam financial statement. Sementara maksud dari suplemen yaitu MD&A melengkapi laporan keuangan dengan memberikan analisa dari informasi yang terdapat di MD&A. Lebih lagi, sejak tahun 2002 Otoritas  Jasa  Keuangan  mengadakan Annual  Report  Award, dimana  penilaian MD&A menggunakan  kriteria yang  digunakan  dalam  penilaian Annual  Report  Award (Surata & Astika, 2019, hlm.988) .
Namun  dari  hasil  diatas,  rata-rata  nilai  sentimen  positif  yang  hanya  berkisar  11-13%  dan rata-rata  nilai  sentimen  negatif  berkisar  3%-4%,  menunjukkan  bahwa  tingkat  pengungkapan informasi pada laporan tahunan perusahaan manufaktur dengan sentimen positif maupun negatif terbilang  rendah  artinya  sebagian  besar  perusahaan  memiliki  sentimen  yang  netral.  Sentimen netral  ini  menunjukkan  pernyataan  tanpa  penilaian  positif  atau  negatif  terkait  informasi  yang diungkapkan (pengungkapan tanpa kata sifat dan kata keterangan) (Sandoval et al., 2019, hlm.4). Menurut  Sandoval  et  al.  (2019,  hlm.4),  sentimen  pelaporan  cenderung  netral  karena  pihak manajemen  enggan  untuk  menyampaikan  berita  buruk  yang  dapat  mempengaruhi  nilai  pasar modal  perusahaan  atau  reputasi  perusahaan.  Apabila  diliat  dari  sisi MD&A ,  jenis  informasinya sudah diatur dalam KEP-431/BL/2012 pada poin nomor 2 bagian F yaitu paling kurang mencakup tinjauan  operasi,  analisis  kinerja  keuangan  komprehensif,  kemampuan  membayar  utang,  tingkat kolektibilitas  piutang  perusahaan,  struktur  permodalan  dan  kebijakan  manajemen,  ikatan  yang
Owner: Riset & Jurnal Akuntansi e –ISSN  : 2548-9224 | p–ISSN  : 2548-7507 Volume 6 Nomor 3, Juli 2022 DOI : https://doi.org/10.33395/owner.v6i3.895
material untuk investasi barang  modal,  informasi dan fakta material  yang terjadi setelah tanggal laporan  akuntan,  prospek  usaha  dari  perusahaan,  perbandingan  antara  target  pada  awal  tahun buku  dengan  hasil  yang  dicapai,  target  yang  ingin  dicapai  perusahaan,  aspek  pemasaran, kebijakan  dividen,  realisasi  penggunaan  dana  hasil  penawaran  umum,  informasi  material,  serta informasi tentang perubahan peraturan perundang-undangan dan perubahan kebijakan akuntansi. Adanya aturan ini, dapat pula menjadi penyebab pengungkapan informasi perusahaan cenderung memiliki sentimen netral.

## KESIMPULAN
Studi ini  menyimpulkan  bahwa  pengungkapan  perusahaan  manufaktur  di Indonesia  dengan sentimen positif lebih besar dibandingkan dengan sentimen negatif, artinya dalam pengungkapan terjadi bias komunikatif terhadap istilah positif. Bias ini dapat terjadi  karena keengganan manajer untuk menyampaikan berita buruk  yang dapat mempengaruhi nilai pasar modal perusahaan atau reputasi  perusahaan,  serta  adanya  aturan  pemerintah  yang  mengatur  isi  konten MD&A sehingga pemilihan  kata  dalam  pengungkapan  dilakukan  dengan  hati-hati.  Rata-rata  angka  sentimen berdasarkan  pembagian  sektor,  ukuran  perusahaan  (total  aset  dan  total  penjualan),  profitabilitas (ROI),  dan  likuiditas (current  ratio) menunjukkan  hasil  yang  relatif  sama.  Hasil  tersebut menggambarkan  bahwa  karakteristik  perusahaan  tidak  membuat  perbedaan  pemilihan  sentimen kata  dalam  pengungkapan  perusahaan  manufaktur.  Hasil  penelitian  ini  memberikan  implikasi bagi investor. Dimana saat menelaah MD&A, investor tidak perlu merisaukan  sentimen kalimat. Hal ini karena di setting perusahaan manufaktur Indonesia, tidak terlihat pola perbedaan sentimen antar perusahaan yang dikategorikan berdasarkan industri, ukuran maupun kinerja keuangannya. Sementara  implikasi  teoritis  pada  penelitian  ini  yaitu  menambah  bukti  empiris  mengenai kandungan  sentimen  dalam  laporan  tahunan  perusahaan  manufaktur.  Dimana  hasilnya menunjukkan bahwa pengungkapan perusahaan manufaktur di Indonesia cenderung netral. Hasil ini berbeda dengan penelitian sebelumnya yang dilakukan pada perusahaan konstruksi.

## REFERENSI
Arvidsson,  S.  (2011).  Disclosure  of  non-financial  information  in  the  annual  report:  A management  team  perspective. Journal  of  Intellectual  Capital , 12 (2),  277–300. https://doi.org/10.1108/14691931111123421
Baretta, V., Demartini C, M., Lico, L., & Trucco, S. (2021). A tone analysis of the non-financial disclosure in the automotive industry. Expert Systems with Applications . https://doi.org/10.1016/j.eswa.2016.11.022
Barus,  R.,  &  Maksum,  A.  (2011).  Analisis  pengungkapan  informasi  corporate  social responsibility  dan  pengaruhnya  terhadap  return  saham. Jurnal  Akuntansi  Dan  Auditing Indonesia , 15 (1), 83–102.
Camodeca,  R.,  Almici,  A.,  &  Sagliaschi,  U.  (2018).  Sustainability  disclosure  in  integrated reporting: Does it matter to investors? A cheap talk approach. Sustainability (Switzerland) , 10 (12), 1–34. https://doi.org/10.3390/su10124393
Chakraborty, B., & Bhattacharjee, T. (2020). A review on textual analysis of corporate disclosure according to the evolution of different automated methods. Journal of Financial Reporting and Accounting , 18 (4), 757–777. https://doi.org/10.1108/JFRA-02-2020-0047
Chen,  C.,  Liu,  C.,  Chang,  Y.,  &  Tsai,  H.  (2013). Opinion  mining  for  relating  subjective expressions and annual earnings in US financial statements . 29 (3). Deveikyte, J., Geman, H., Piccari, C., & Provetti, A. (2020). A Sentiment Analysis Approach to the Prediction of Market Volatility . 1–15. Gandía, J. L., & Huguet, D. (2021). Textual analysis and sentiment analysis in accounting . 24 (2), 168–183. https://doi.org/https://www.doi.org/10.6018/rcsar.386541
Goel, S., & Gangolly, J. (2012). Beyond the numbers: Mining the annual reports for hidden cues indicative  of  financial  statement  fraud. Intelligent  Systems  in  Accounting,  Finance  and Management , 19 (2), 75–89. https://doi.org/10.1002/isaf.1326 Peraturan  Otoritas  Jasa  Keuangan  Republik  Indonesia  nomor  29/POJK.04/2016  tentang  laporan
Owner: Riset & Jurnal Akuntansi e –ISSN  : 2548-9224 | p–ISSN  : 2548-7507 Volume 6 Nomor 3, Juli 2022 DOI : https://doi.org/10.33395/owner.v6i3.895
tahunan emiten atau perusahaan publik, 1 (2016).
https://doi.org/https://www.ojk.go.id/id/kanal/pasar-modal/regulasi/peraturan- ojk/Documents/Pages/POJK-Laporan-Tahunan-Emiten-Perusahaan-Publik/POJK-Laporan- Tahunan.pdf
Peraturan  Otoritas  Jasa  Keuangan  nomor  31  /POJK.04/2015  tentang  keterbukaan  atas  informasi atau fakta material oleh emiten atau perusahaan publik, 1 (2015).
Hájek,  P.,  &  Olej,  V.  (2013).  Evaluating  sentiment  in  annual  reports  for  financial  distress prediction  using  neural  networks  and  support  vector  machines. Communications  in Computer  and  Information  Science , 384 ,  1–10.  https://doi.org/10.1007/978-3-642-41016- 1_1 Hajek,  P.,  Olej,  V.,  &  Myskova,  R.  (2014).  Forecasting  corporate  financial  performance  using sentiment in annual reports for stakeholders’ decision-making. Technological and Economic Development of Economy , 20 (4), 721–738. https://doi.org/10.3846/20294913.2014.979456 Harymawan, I., Nasih, M., Ratri, M. C., Soeprajitno, R. R. W. N., & Shafie, R. (2019). Sentiment analysis  trend  on  sustainability  reporting  in  Indonesia :  Evidence  from  construction industry . 9 (1), 617–630. https://doi.org/https://doi.org/10.9770/jssi.2020.9.3(25) Hutto,  C.J.  and  Gilbert,  E.  (2014).  VADER :  A  parsimonious  rule-based  model  for. Eighth International AAAI Conference on
Weblogs and Social Media , 18.
https://www.aaai.org/ocs/index.php/ICWSM/ICWSM14/paper/viewPaper/8109
Iglesias,  Y.,  &  Andriana,  D.  (2017).  Pengaruh  pengungkapan  sukarela  pada  laporan  tahunan terhadap kualitas laba pada perusahaan pertambangan. Jurnal ASET (Akuntansi Riset) , 9 (1), 187. https://doi.org/10.17509/jaset.v9i1.5262
Kaur, A., & Gupta, V. (2013). A survey on sentiment analysis and opinion mining techniques. In Journal  of  Emerging  Technologies  in  Web  Intelligence (Vol.  5,  Issue  4). https://doi.org/10.4304/jetwi.5.4.367-371
Kaur, F., & Bhatia, R. (2016). Sentiment analyzing by  dictionary  based approach. International Journal of Computer Applications , 152 (5), 32–34. https://doi.org/10.5120/ijca2016911814
Kearney, C., & Liu, S. (2014). Textual Sentiment In finance: A survey of  methods and models.
International Review of Financial Analysis , 33 (Cc), 171–185.
https://doi.org/10.1016/j.irfa.2014.02.006 Maith,  H.  A.  (2013).  Analisis  laporan  keuangan  dalam  mengukur  kinerja  keuangan  pada  PT.
Hanjaya Mandala Sampoerna Tbk. Jurnal EMBA , 1 (3), 619–628.
Martikainen, M., Miihkinen, A., & Watson, L. (2019). Board characteristics and disclosure tone I . INTRODUCTION .
Mućko,  P.  (2021).  Sentiment  analysis  of  CSR  disclosures  in  annual  reports  of  EU  companies.
Procedia Computer Science , 192 , 3351–3359. https://doi.org/10.1016/j.procs.2021.09.108 Pagliarussi, M. S., Aguiar, M. O., & Galdi, F. C. (2016). Sentiment analysis em relatórios anuais de  empresas  brasileiras  com  ações  negociadas  na  BM&FBovespa. BASE  -  Revista  de Administração e Contabilidade Da Unisinos , 13 (1). https://doi.org/10.4013/base.2016.131.04
Undang-undang Republik Indonesia nomor 40 tahun 2007 tentang perseroan terbatas, 76 (2007). https://www.ojk.go.id/sustainable-finance/id/peraturan/undang-undang/Pages/Undang- Undang-No.-40-tahun-2007-tentang-Perseroan-Terbatas.aspx
Sandoval,  A.,  Gisbert,  A.,  Haya,  P.,  Guerrero,  M.,  &  Montoro,  H.  (2019).  Tone  analysis  in Spanish  financial  reporting  narratives. Proceedings  of  the  Second  Financial  Narrative Processing Workshop (FNP 2019) , September , 42–50.
https://www.aclweb.org/anthology/W19-6406
Surata,  P.  A.,  &  Astika,  I.  B.  P.  (2019). Reaksi  Pasar  Atas  Pengungkapan  Management Discussion and Analysis . 987 – 1011 (1), 1–31. Varghese, R., & Jayasree. (2013). A survey on sentiment analysis and opinion mining . 312–317. Vinodhini, G., & Chandrasekaran, R. (2012). Sentiment analysis and opinion mining : A survey international  journal  of  advanced  research  in  sentiment  analysis  and  opinion  mining :  a survey. International  Journal  of  Advanced  Research  in  Computer  Science  and  Software Engineering , 2 (6), 283–292.
Owner: Riset & Jurnal Akuntansi e –ISSN  : 2548-9224 | p–ISSN  : 2548-7507 Volume 6 Nomor 3, Juli 2022 DOI : https://doi.org/10.33395/owner.v6i3.895
Yap,  R.,  &  Widyaningdyah,  U.  A.  (2009). Pengungkapan  pertanggungjawaban  sosial  pada laporan tahunan perusahaan go publik di Bursa Efek Indonesia (studi empiris perusahaan high dan low profile) . 1 , 94–105.