## ANALISIS SENTIMEN PEMBERITAAN VAKSIN COVID-19 DAN KAITANNYA DENGAN PERUBAHAN HARGA SAHAM EMITEN FARMASI

## Abyan Rai
Badan Pusat Statistik

## ABSTRACT
Pandemic  of  Covid-19  that  entered  Indonesia  in  early  March  2021  limited  activities  in  various sectors. This condition causes the economy in Indonesia to become unstable and even experience a recession in 2020. Vaccines produced by pharmaceutical companies are one of the government's ways to improve not only health but also economic conditions in Indonesia. Various reports on the Covid-19  vaccine  have  caused  investor  reactions  in  the  capital  market,  one  of  which  is  in  the pharmaceutical sector itself as a producer of the Covid-19 vaccine. Using the Lexicon-based method and Pearson correlation, this study aims to analyze the sentiment of the Covid-19 vaccine coverage and  analyze  the  relationship  between  these  sentiments  and  the  stock  price  of  pharmaceutical issuers. Covid-19 vaccine news data is collected from Twitter for 22 days with 500 tweets per day. The tweets were categorized into positive, negative, or neutral sentiments using the Lexicon-based method. The results of this study indicate that the media provides more positive sentiment towards the Covid-19 vaccine. A unidirectional relationship exists between the sentiment in the Covid-19 vaccine coverage and one of the stock prices of a pharmaceutical issuer.
Keywords : Sentiment, Lexicon, Covid-19, Vaccine

## I. PENDAHULUAN
Saat  ini, Coronavirus  Disease (COVID-19) telah menjadi pandemi secara global. Virus ini mulai mewabah di wilayah Wuhan, Cina, pada akhir tahun 2019. Kemudian mulai menyebar ke  wilayah  Hubei.  Covid-19  kemudian menyebar  ke  berbagai  wilayah  di  Asia, Amerika, Eropa, Australia, dan Afrika. Sampai dengan awal Maret 2021, kasus terkonfirmasi Covid-19  telah  mencapai  113  juta  jiwa  di seluruh  dunia.  Pada  akhirnya,  lockdown menjadi  upaya  yang  diterapkan  untuk meminimalisir  penyebaran  virus  tersebut (Zahrotunnimah, 2020).
Pemerintah  Indonesia  sendiri  telah menetapkan  status  darurat  bencana  sejak tanggal  29  Februari  2020.  Sejak  status tersebut dikeluarkan, berbagai bentuk upaya telah  dilakukan  untuk  menekan  penyebaran
virus corona seperti menerapkan Pembatasan Sosial  Berskala  Besar  (PSBB).  Penerbangan internasional  dan  domestik  dibatasi  begitu juga transportasi baik darat maupun laut. Hal tersebut menyebabkan aktivitas perekonomian menjadi sangat terbatas.
Pandemi  Covid-19  memberikan  dampak yang  besar  pada  perekonomian  Indonesia. Badan  Pusat  Statistik  (2021)  menyatakan bahwa  pertumbuhan  ekonomi  Indonesia tertekan  sampai  mengalami  resesi  di  tahun 2020.  Menteri  Keuangan  Sri  Mulyani menyatakan Indonesia sangat rentan terhadap resiko seperti ketidakstabilan harga dan kelangkaan komoditas sebagai konsekuensi  dampak  pandemi  Covid-19 apabila  tidak  diantisipasi  dengan  baik (Sembiring, 2020).
Sektor  farmasi  menjadi  salah  satu  yang terdampak  oleh  pandemi  Covid-19  dari  sisi ekonomi.  Nasution  et.al  (2020)  menyatakan bahwa  pandemi  Covid-19  menyebabkan sentimen  dari  investor  terhadap  pasar menjadi rendah dan membawa pasar ke arah yang relatif negatif. Hal ini tergambarkan dari pergerakan  saham  emiten  farmasi  yang menurun signifikan pada Maret 2020.
Vaksin  menjadi  salah  satu  upaya pemerintah  untuk  mengatasi  masalah pandemi  Covid-19  baik  dari  sisi  pemulihan kesehatan  maupun  ekonomi.  Presiden  Joko Widodo  secara  resmi  telah  mengumumkan pengembangan  vaksin  Covid-19.  Saat  ini, vaksin  Covid-19  mulai  dilaksanakan  untuk petugas kesehatan, petugas publik, dan lansia di  Indonesia  selama  periode  Januari  sampai dengan  April  2021.  Adanya  vaksin  Covid-19 yang diproduksi oleh Bio Farma memberikan harapan untuk pemulihan ekonomi khususnya di sektor farmasi. Berbagai  respon  dan  opini  terhadap vaksin ini muncul di pemberitaan. Pemberitaan  tersebut  mengkritisi  banyak aspek  dari  vaksin  seperti  kelayakan  vaksin yang digunakan dan resiko pasca pemakaian. Selain itu, tahapan dan prosedur pemberikan vaksin  ke  masyarakat  juga  menjadi  topik berita  yang  banyak  diulas  terkait  dengan vaksin.
Munculnya sentimen terhadap pelaksanaan  vaksin  Covid-19  di  media pemberitaan  dapat  menjadi  penyebab  dari pergerakan  emiten  saham  farmasi  selaku produsen  sekaligus  distributor  dari  vaksin tersebut. Pergerakan harga saham yang dalam hal  ini  adalah  saham  farmasi,  dapat dipengaruhi oleh informasi publik, kebijakan makroekonomi, kondisi sosial, kondisi politik, dan  faktor  lainnya  (Pradhypta  et.al,  2018). Sentimen  pemberitaan  yang  baik  terhadap vaksin  Covid-19  bisa  berdampak  pada
kepercayaan  investor  terhadap  saham farmasi.
Beberapa  penelitian  terdahulu  pernah menemukan adanya korelasi antara sentimen pemberitaan dan harga saham di pasar modal. Zubair  (2015)  menyatakan  bahwa  terdapat korelasi yang kuat antara indeks S&P500 dan sentimen pemberitaan ekonomi yang negatif. Penelitian yang dilakukan Walter et.al (2013) juga  menyatakan  bahwa  berita  mampu memberikan  dampak  perubahan  perilaku harga saham.
Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  bertujuan untuk menganalisis sentimen dari pemberitaan media terhadap vaksin Covid-19 untuk  kemudian  diklasifikasikan  ke  dalam sentimen  positif,  negatif,  dan  netral  dengan menggunakan  metode  berbasis lexicon . Kemudian,  penelitian  ini  akan  menganalisis keterkaitan  antara  pergerakan  dari  emiten saham  farmasi  terhadap  pemberitaan  vaksin Covid-19.

## II. TINJAUAN PUSTAKA
Pasar Modal dan Peran Media Sosial Pasar  modal  merupakan  pasar  yang memperjualbelikan sekuritas.
Menurut Husnan (2009), pasar modal memiliki fungsi ekonomi untuk menyediakan fasilitas pemindahan  dana  dan  memiliki  fungsi keuangan  dengan  menyediakan  dana  bagi pihak  yang  memerlukan  dana.  Saham  yang diterbitkan  oleh  perusahaan  pada  pasar modal  merupakan  surat  bukti  kepemilikan asetnya.
Nilai  kekayaan  dari  suatu  perusahaan tercerminkan  dari  harga  saham  dari perusahaan tersebut. Perubahan yang terjadi pada harga saham di pasar modal dipengaruhi oleh  kekuatan  permintaan  dan  penawaran yang terjadi pada pasar modal (Sulia dan Rice, 2013).
Hubungan  tersebut  melibatkan  investor sebagai  salah  satu  pelaku  di  pasar  modal.
Tujuan  investor  melakukan  investasi  saham yaitu  untuk  mendapatkan  keuntungan  baik berupa dividend maupun capital gain. Adanya  tujuan  tersebut  membuat investor  perlu  memahami  harga  saham  dan pergerakannya. Penilaian kinerja perusahaan, tentang  efektifitas,  dan  efisiensi  perusahaan dalam  mencapai  sasarannya  merupakan faktor internal yang mempengaruhi pergerakan harga saham (Stonner et.al, 1995). Faktor  eksternal  sangat  beragam  dalam mempengaruhi  pergerakan  harga  saham salah  satunya  adalah  interaksi  media  yang memunculkan preferensi baru untuk investor.
Informasi  yang  diterima  mempengaruhi keputusan  yang  dibuat  investor.  Informasi tersebut  menggambarkan  emosi  investor yang disalurkan melalui sentimen positif dan negatif.  Sentimen  yang  positif  akan meningkatkan brand  image perusahaan. Informasi  tersebut  pada  akhirnya  akan berdampak  pada  keputusan  investor  dalam mengambil keputusan.
Salah  satu  sumber  informasi  mengenai perusahaan didapatkan oleh investor melalui interaksi di media sosial. Melalui media sosial, investor  dapat  dengan  mudah  mengakses informasi secara gratis mengenai perusahaan. Informasi  tersebut  diikuti  reaksi  investor terhadap saham.
Analisis Sentimen Analisis sentimen yang biasa dikenal juga sebagai opinion mining merupakan salah satu cabang  ilmu  dari text  mining. Analisis  ini bertujuan  untuk  menentukan  subjektivitas publik  atau  persepsi  terhadap  suatu  topik bahasan,  kejadian,  ataupun  permasalahan (Pramana et.al, 2018). Ide dasar dari analisis sentimen  adalah  menemukan  polaritas  dari suatu  dokumen  dan  mengklasifikasikannya menjadi positif atau negatif (Kaur et.al, 2017).
Untuk  menentukan  polaritas,  analisis sentimen  memiliki  empat  jenis  pendekatan
yaitu Machine learning, Rule-based, Statistical model, dan Lexicon-based. Penelitian  ini menggunakan  pendekeatan  kamus  leksikon (Lexicon-based) . Lexicon merupakan kumpulan  istilah  yang  diketahui  (Desai  dan Mehta,  2017).  Fitur  ini  memberikan  bobot dengan menggunakan bantuan dari kamus/ lexicon untuk  mengklasifikasikan suatu dokumen menjadi sentimen yang positif atau negatif (Tiara et.al, 2017).
Tahapan  dalam  menentukan  sentimen atau  polaritas  menggunakan  pendeketan lexicon adalah sebagai berikut:
1. Menentukan  sentimen  dari  masing- masing  kata: setiap  kata  dalam  kalimat  akan diberi  nilai  yakni  satu  (1)  untuk  kata bersentimen  positif  dan  negatif  satu  (-1) untuk kata bersentimen negatif.
2. Memberikan  skor  pada  kalimat:  skor kalimat  didapat  dari  penjumlahan  sentimen masing-masing  kata.  Skor  dari  kalimat tersebut  akan  menentukan  sentimen  dari sebuah kalimat dengan kondisi nilai sentimen >  0  untuk  kalimat  bersentimen  positif,  nilai sentimen  <  0  untuk  kalimat  bersentimen negatif, dan nilai sentimen = 0 untuk kalimat bersentimen netral.

## III. METODE PENELITIAN
Metode Pengumpulan Data Data pemberitaan terhadap vaksin Covid- 19  dikumpulkan  dari  media  sosial twitter menggunakan  teknik web  scrapping . Web scrapping dilakukan  dengan  menggunakan aplikasi  R. Package yang  digunakan  adalah ‘ rtweet ’ yang dirancang untuk mengumpulkan dan mengatur data twitter menggunakan API twitter.
Untuk  menjaring  pemberitaan  terhadap vaksin  Covid-19,  kata  kunci  yang  digunakan adalah  “Vaksin  Covid”. Tweets yang  diambil adalah tweets dalam  rentang  waktu  15 Februari  sampai  dengan  8  Maret  2021. Kemudian  filterisasi  dilakukan  dengan
menghapus tweets yang  bukan  merupakaan pemberitaan seperti tweets opini dan respons masyarakat secara umum.
Setelah itu, tweets yang sudah dikumpulkan masuk ke dalam pre-processing untuk mengurangi noise yang tinggi dan kata- kata  tidak  terstruktu  (Mujilahwati,  2016). Tahapan  ini  mengandung  beberapa  sub- proses yaitu delete duplicate untuk menghapus tweets pemberitaan  yang  sama persis, delete link atau URL yang terdapat pada tweets ,  menghapus mentions dan hashtags, menghapus  emoji,  melakukan  normalisasi data,  menghapus punctuation, melakukan stopword  removal, dan  mengubah  format tulisan  menjadi  huruf  kecil.  Data  yang  telah selesai  tahapan  filterisasi  dan pre-processing dibatasi sebanyak 500 tweets per hari. Untuk data saham emiten farmasi, harga yang  digunakan  adalah  harga  untuk  saham KLBF (PT Kalbe Farma Tbk), KAEF (PT Kimia Farma  Tbk),  INAF  (PT  Indofarma  Tbk),  dan PEHA (PT Phapros Tbk). Harga yang diambil berada  dalam  rentang  15  Februari  sampai dengan  8  Maret  2021.  Karena  harga  saham tidak  tersedia  pada  hari  Sabtu,  Minggu,  dan hari libur nasional, imputasi dilakukan untuk mengatasi missing  value .  Penelitian  ini menggunakan  metode  cekung  atau concave function sebagai  metode  imputasi  dengan formula sebagai berikut: (Mittal & Goel, 2011) 𝑥 +1 = 𝑦+𝑥 2 .................................................................. (1)

## Metode Analisis Data
Penelitian  ini  menggunakan  analisis sentimen  untuk  polaritas  dari  pemberitaan vaksin  Covid-19.  Dengan  metode Lexicon- based , setiap judul berita akan diklasifikasikan ke dalam kategori positif, negatif, atau netral. Kategori tersebut kemudian akan dihubungkan  dengan  pergerakan  dari  harga saham  emiten  farmasi  selama  periode  15 Februari sampai dengan 8 Maret 2021.
Hubungan antara sentimen dari pemberitaan  Covid-19  dengan  harga  saham emiten  farmasi  dianalisis  menggunakan korelasi  Pearson  dengan  formulasi  sebagai berikut:
𝑟 𝑥𝑦 = 𝑛 ∑ 𝑋𝑌−∑ 𝑋 ∑ 𝑌 √𝑛 ∑ 𝑋 2 −(∑ 𝑋) 2 √𝑛 ∑ 𝑌 2 −(∑ 𝑌) 2 ........................... (2) dimana:
𝑟 𝑥𝑦 = nilai korelasi 𝑋 = harga saham emiten farmasi 𝑌 = sentimen pemberitaan Covid-19

## IV. ANALISIS DATA DAN PEMBAHASAN
Sentimen Pemberitaan Covid-19 Selama 15 Februari sampai 8 Maret 2021, tweets yang  dikumpulkan  dan  telah  selesai melalui  tahap pre-processing secara  total berjumlah 11000 tweets . Tweets yang diambil adalah tweets yang  sama  yang  akan  muncul pada  kolom  pencarian twitter .  Filterisasi dilakukan  untuk  mengumpulan tweets yang berasal dari portal berita yang menghasilkan tweets berupa judul pemberitaan.
Tabel 1. Tweets sebelum pre-processing No Tweets 1 WHO Tolak Paspor Vaksin COVID-19 Jadi Syarat ke Luar Negeri: Vaksin Tidak Menjamin Bebas Corona https://t.co/wGYSVChP4x 2 Alasan WHO Tolak Paspor Vaksin COVID-19 Sebagai Syarat Perjalanan https://t.co/zr6ZoIAhn0 3 Berikut update virus corona secara global, dari negara terbanyak, strain virus yang dominan di AS, serta informasi seputar vaksin Covid-19. https://t.co/TE3UokokzD
4 Dokter: Efek Samping Vaksin Covid-19 Itu Wajar https://t.co/Ox3j4GPdia
5 Menyoal mutasi Corona E484K yang disebut lebih menular, pakar pun menyebut mutasi ini bisa saja mempengaruhi efikasi dari vaksin COVID-19. https://t.co/S6GYTJFy8b
Tabel 2. Tweets setelah pre-processing
No Tweets 1  who tolak paspor vaksin syarat negeri vaksin tidak menjamin bebas 2  alasan who tolak paspor vaksin syarat perjalanan
3  update virus global negara strain virus dominan as informasi seputar vaksin
4  dokter efek samping vaksin wajar
5  menyoal mutasi menular pakar menyebut mutasi mempengaruhi efikasi vaksin
Tabel  1  menunjukkan tweets yang dikumpulkan  sebelum  memasuki  tahapan pre-processing . Link berita,  tanda  baca,  dan kata-kata  yang  tidak  diperlukan  yang mempersulit  proses  menentukan  polaritas atau  sentimen  menggunakan lexicon masih tercakup di dalam tweets tersebut. Sementara  itu,  Tabel  2  menunjukkan tweets yang  sudah  melalui  tahapan pre-
processing. Kata-kata  yang  dimunculkan adalah  kata  yang  bisa  dikategorikan  oleh kamus lexicon ke dalam nilai yang positif atau negatif.  Tahapan  ini  menghilangkan link, simbol,  dan  kata  imbuhan  yang  ada  pada tweets. Dengan  demikian,  klasifikasi  dengan metode lexicon menjadi lebih tepat dan minim kesalahan dalam mengklasifikasikan polaritas dari pemberitaan vaksin Covid-19.
Gambar 1. Pergerakan Sentimen Pemberitaan Vaksin Covid-19
Gambar 1 menunjukkan bahwa selama 22 hari
periode penelitian, sentimen pemberitaan  terkait  dengan  vaksin  Covid-19 didominasi oleh sentimen yang positif. Tweets dengan sentimen yang positif oleh akun portal berita  selalu  berada  di  atas  200 tweets dari total  500 tweets harian  yang  dikumpulan penelitian  ini.  Hal  tersebut  menggambarkan kondisi  bahwa  pelaksanaan  vaksin  Covid-19
oleh  pemerintah  banyak  mendapat  respons yang  baik  dari  media  berita  melalui  judul pemberitaan  yang  mereka  buat  di  sosial media twitter.
Namun, sentimen negatif dari pemberitaan  Covid-19  juga  relatif  banyak. Selama  periode  penelitian,  sentimen  negatif mencapai  puncak  pada  200 tweets dari  500 tweets harian  yang  dikumpulkan.  Hal  ini
0 50 100 150 200 250 300 350 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 Positif Negatif Netral
mengindikasikan  bahwa  kontra  terhadap pelaksanaan  dari  vaksin  Covid-19  masih tinggi  dan  tergambarkan  dari  judul pemberitaan  yang  memberi  kesan  kurang baik.
Beberapa tweets yang  dikumpulkan terkait pemberitaan vaksin Covid-19
memberikan  sentimen  yang  netral.  Artinya, judul  pemberitaan  yang  dibuat  oleh  portal berita  melalui tweets di twitter hanya memberikan  informasi  tanpa  mencampuri urusan  pro  dan  kontra  dari  pelaksanaan vaksin Covid-19.
Tabel 3. Skor Hasil Sentimen No Tweets Skor Sentimen 1 ['who', 'tolak', 'paspor', 'vaksin', 'negeri', 'vaksin', 'tidak', 'menjamin', 'bebas'] -4 Negatif 2 ['alasan', 'who', 'tolak', 'paspor', 'vaksin', 'syarat', 'perjalanan'] -1 Negatif 3 ['update', 'virus', 'global', 'negara', 'strain', 'virus', 'dominan', 'as', 'informasi', 'seputar', 'vaksin'] 0 Netral 4 ['dokter', 'efek', 'samping', 'vaksin', 'wajar'] 2 Positif 5 ['menyoal', 'mutasi', 'menular', 'pakar', 'menyebut', 'mutasi', 'mempengaruhi', 'efikasi', 'vaksin'] 0 Netral
Analisis sentimen menejermahkan tweets yang  telah  melalui pre-processing untuk diklasifikasikan.  Kalimat  dari tweets dipecah menjadi  kata  per  kata  untuk  kemudian dikategorikan ke dalam kata positif atau kata negatif.  Jumlah  skor  tersebut  kemudian diklasifikasikan ke dalam positif, negatif, atau netral.
Tabel  3  menunjukkan  hasil  analisis sentimen  dengan  menggunakan lexicon . Tweets pertama dikategorikan negatif karena jumlah kata negatif di  dalam tweets tersebut lebih  banyak  dibandingkan  kata  positif. Sehingga skor sentimen yang diperoleh tweets pertama  kurang  dari  nol  untuk  kemudian dikategorikan tweets pemberitaan  vaksin Covid-19 dengan sentimen yang negatif.
Tweets ke-3  dan  ke-5  menunjukan  skor sentimen  yang  sama  dengan  nol.  Artinya, jumlah  kata  positif  dalam  kalimat tweets tersebut  sama  dengan  jumlah  kata  negatif. Dengan demikian,  skor  sentimen  dari  kedua tweets tersebut menjadi nol yang berarti bahwa
pemberitaan  vaksin  Covid-19  dari tweets tersebut dikategorikan netral.
Korelasi  Sentimen  Pemberitaan  Vaksin Covid-19 dan Pergerakan Saham Farmasi Indeks  Harga  Saham  Gabungan  (IHSG) mengalami  penurunan  yang  sangat  dalam pada periode awal pandemi Covid-19 masuk ke Indonesia. Pada 24 Maret 2020, IHSG turun sampai  level  3937,  penurunan  yang  sangat jauh dibandingkan dengan level IHSG di awal tahun  yaitu  6300.  Hal  tersebut  secara  masif diikuti  dengan  penurunan  harga  saham  di berbagai sektor.
Gambar 2. Pergerakan Harga Saham Farmasi
1000 2000 3000 4000 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 KLBF KAEF INAF PEHA
Harga  saham  di  sektor  farmasi  yang merupakan  salah  satu  sektor  terdampak perlahan  sudah  mulai  kembali  pada  kondisi sebelum  pandemi  Covid-19  masuk  ke Indonesia.  Gambar  2  menunjukkan  bahwa selama periode penelitian,  harga dari saham KLBF,  KAEF,  INAF,  dan  PEHA  mengalami perubahan yang relatif stabil. Meskipun dalam beberapa periode masih mengalami penurunan,  hal  tersebut  relatif  kecil.  Dari empat  saham  tersebut,  hanya  KLBF  yang mempunyai tren positif.
Tabel 4. Korelasi Harga Saham Farmasi dan
Sentimen Pemberitaan Vaksin Covid-19 Saham Sentimen Positif Sentimen Negatif Sentimen Netral KLBF 0,2483 -0,2050 -0,1237 KAEF -0,3946 0,3958 0,0657 INAF -0,3453 0,3765 0,0013 PEHA -0,4604 0,3899 0,2111
Tabel  4  menunjukkan  hubungan  dari perubahan  harga  saham  emiten  farmasi dengan  sentimen  pemberitaan  vaksin  Covid- 19.  Dengan  menggunakan  korelasi pearson , hubungan yang terbentuk dari kedua variabel tersebut adalah hubungan yang relatif lemah karena nilainya berada di bawah 0,5.
Sentimen  pemberitaan  vaksin  Covid-19 yang  positif  memiliki  hubungan  yang  positif dengan  saham  KLBF.  Artinya,  setiap penambahan  jumlah  pemberitaan  vaksin Covid-19 yang positif akan mendorong harga jual  saham  KLBF.  Sedangkan,  pemberitaan vaksin  Covid-19  dengan  sentimen  yang negatif  dan  netral  memiliki  hubungan  yang negatif  dengan  harga  saham  KLBF.  Artinya, setiap  penambahan  jumlah  pemberitaan vaksin  Covid-19  yang  negatif  maupun  netral akan menurunkan harga jual saham KLBF. Hal ini  sesuai  dengan  penelitian  yang  dilakukan oleh  Kim  et.al  (2014)  yang  menyimpulkan bahwa pemberitaan tentang ekonomi
memiliki  korelasi  yang  searah  dengan  harga saham di bursa.
Sementara  itu,  hubungan  antara  harga saham  KAEF,  INAF,  dan  PEHA  memiliki hubungan yang tidak searah dengan sentimen pemberitaan  vaksin  Covid-19.  Hal  ini mengindikasikan  bahwa  ada  pengaruh  dari faktor  lain  di  luar  variabel  penelitian  yang lebih  signifikan  dalam  mempengaruhi  harga saham untuk emiten KAEF, INAF, dan PEHA

## V. KESIMPULAN DAN IMPLIKASI KEBIJAKAN
Penelitian  ini  menemukan  bahwa  dalam periode penelitian, pemberitaan vaksin Covid- 19 secara konsisten lebih banyak pemberitaan  dengan  sentimen  yang  positif. Meskipun  demikian,  sentimen  pemberitaan vaksin  Covid-19  yang  negatif  masih  relatif banyak.  Hal  ini  menggambarkan  bahwa pelaksanaan  vaksin  Covid-19  di  Indonesia masih  menuai  pro  dan  kontra  di  berbagai kalangan.
Hubungan  yang  searah  terbentuk  antara harga  saham  dari  KLBF  dan  sentimen pemberitaan  vaksin  Covid-19.  Peningkatan dari  pemberitaan  vaksin  Covid-19  yang bersentimen  positif  akan  diikuti  juga peningkatan  harga  saham  KLBF.  Begitu  juga sebaliknya apabila pemberitaan vaksin Covid- 19  yang  bersentimen  negatif  meningkat, harga  saham  KLBF  akan  mengalami penurunan.
Hubungan  yang  tidak  searah  terjadi antara  harga  saham  KAEF,  INAF,  dan  PEHA dengan  pemberitaan  vaksin  Covid-19.  Hal tersebut menjadi indikasi bahwa ada faktor di luar variabel penelitian ini yang mempengaruhi pergerakan dari ketiga saham tersebut. Ini menjadi keterbatasan penelitian yang belum mencakup faktor-faktor tersebut. Sehingga hubungan yang tidak searah menjadi timbul  dari  ketiga  saham  tersebut  dengan pemberitaan vaksin Covid-19.
Penelitian ini sangat terbatas pada sampel yang bisa diolah karena peraturan dari pihak twitter yang  membatasi  jumlah  penarikan tweets dalam satu hari dan beberapa hari ke
belakang. Penelitian ini hanya meneliti empat objek  emiten  farmasi  yang  tidak  dapat digenerlisasikan  pada  perusahaan  lain  di bidang farmasi maupun bidang lainnya.

## VI. REFERENSI
Badan Pusat Statistik. (2021). Berita Resmi Statistik: Pertumbuhan Ekonomi Indonesia Triwulan IV-2020. Jakarta: BPS RI.
Desai,  M.  &  Mehta,  M.A.  (2017).  Techniques  for  Sentiment  Analysis  of  Twitter  Data:  A Comprehensive  Survey. Proceeding  IEEE  International  Conference  on  Computing, Communication, and Automation.
Husnan, S.  (2009). Dasar  -  Dasar  Teori Portofolio  &  Analisis  Sekuritas. Yogyakarta:  UPP  STIM YKPN.
Kaur, H., Mangat, V., & Nidhi. (2017). A Survey of Sentiment Analysis Techniques. Proceedings of the International Conference on IoT in Social, Mobile, Analytics and Cloud, I-Smac 2017.
Kim, Y., Jeong, S.R., & Ghani, R. (2014). Text Opinion Mining to Analyze News for Stock Market Prediction. International Journal of Advances in Soft Computing and its Application 6 (1), 1- 13 .
Mittal,  A.,  &  Goel,  A.  (2012).  Stock  Prediction  Using  Twitter  Sentimen  Analysis. Stanford University, C5229.
Mujilahwati,  S.  (2016).  Pre-processing  Text  Mining  Pada  Data  Twitter. Seminar  Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi.
Nasution,  Erlina,  &  Muda.  (2020).  Dampak  Pandemi  Covid-19  Terhadap  Perekonomian Indonesia. Jurnal Benefita, 5(2).
Pradhypta,  I.  C.,  Iskandar,  D.,  &  Tarumingkeng,  R.C.  (2018).  Analisis  Faktor  Faktor  Yang Mempengaruhi Indeks Harga Saham Gabungan di Bursa Efek Indonesia. Jurnal Manajemen Bisnis, 13( 1 ), 43-56.
Pramana, S., Yuniarto, B., Mariyah, S., Santoso, I., & Nooraeni, R. (2018). Data Mining dengan R Konsep Setara Implementasi. Bogor: In Media.
Sembiring, L. J. (2020). Ancaman Resesi di RI: Ibarat Telur di Ujung Tanduk . Retrivied 4 April 2021, from https://www.cnbcindonesia.com/market/20200626093635-17- 168214/ancaman-resesi-di-ri-ibarat-telur-di-ujung-tanduk.
Stonner, James, Edward, & Daniel. (1995). Management 6 th Edition. New Jersey: Pretince Hall. Sulia, & Rice. (2013). Analisa Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Harga Saham Perusahaan LQ45 di Bursa Efek Indonesia. Jurnal Wira Ekonomi Mikroskil 3 (1), 21-30.
Tiara,  Sabariah,  M.K.,  &  Effendy,  V.  (2015).  Sentiment  Analysis  on  Twitter  Using  The Combination of Lexicon-based and Support Vector Machine for Assessing The Performance of  A  Television  Program. 2015  3 rd International  Conference  in  Information  and Communication Technology .
Walter, W., Ho, K., Liu, W.R., & Tracy, K. (2013). The Relation Between News Events and Stock Price Jump: an Analysis Based on Neural Network. 20 th International Congress on Modelling and Simulation, Adelaide, Australia.
Zahrotunnimah. (2020). Langkah Taktis Pemerintah Daerah Dalam Pencegahan Virus Corona Covid-19 di Indonesia. Jurnal Sosial dan Budaya Syar’i. 7 (3), 248.
Zubair, S. (2015). Extracting News Sentiment and Establishing its Relationship with the S&P500 Index. 48 th Hawaii International Conference on System Science.