## ANALISIS SENTIMEN PENERAPAN PSBB DI DKI JAKARTA DAN DAMPAKNYA TERHADAP PERGERAKAN IHSG
Amelia Syahadati 1) , Novert Cyril Lengkong 2) , Ouditiana Safitri 3) ,Septriyan Machsus 4) , Yongki Ramanda Putra 5) , Rani Nooraeni 6)
1,2,3,4,5 Jurusan Statistika, Politeknik Statistika STIS
1,2,3,4,5 Jl. Otto Iskandardinata No. 64C, Jakarta Timur
Emaill 1 211709540@stis.ac.id, 2 211709904@stis.ac.id, 3 211709933@stis.ac.id,, 4 211710006@stis.ac.id,
5 211710072@stis.ac.id, 6 raninoor@stis.ac.id

## Abstract
In handling the spread of Covid-19, several countries have implemented social distancing and lockdown policies.  In  Indonesia, one  of  the  policies  taken  is  PSBB. As  a  result  many  economic  activities,  such  as production to distribution of goods and services, were disrupted. One way to see public opinion in assessing PSBB is through Twitter. Apart from being able to find out people's opinions, tweets can also be used to conduct sentiment analysis. Therefore, this study aims to: 1) analyze public sentiment regarding the Jakarta 2 nd PSBB; 2) analyze the impact of this sentiment on the IHSG movement; 3) comparing the classification of several  methods,  logistic  regression,  k-nearest  neighbor,  random  forest,  and  naïve  bayes.  Twitter  data scraping  for  the  period  September  8  -  October  9  was  carried  out  using  Orange  and  RStudio  software. Furthermore, sentiment analysis with Orange classifies sentiment into positive and negative groups. Then, logistic regression shows that negative sentiment has a significant effect in predicting a decline in the IHSG, while positive sentiment is not significant. And from the comparison of classification methods, it was found that the logistic regression produced the highest accuracy.
Keyword:PSBB Jakarta, IHSG, Twitter, Sentiment Analysis , Binary Logistic Regression, Classification.

## Abstrak
Dalam penanganan penyebaran Covid-19, beberapa negara memberlakukan kebijakan social distancing dan lockdown. Di Indonesia, salah satu kebijakan yang diambil adalah pembatasan sosial berskala besar (PSBB). Akibat dari PSBB  banyak kegiatan ekonomi seperti produksi hingga distribusi barang dan jasa terganggu. Salah satu cara melihat opini masyarakat dalam menilai PSBB adalah melalui social media Twitter. Selain dapat mengetahui opini masyarakat, kicauan atau tweets juga dapat dimanfaatkan untuk melakukan analisis sentimen. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk : 1) melakukan analisis sentimen masyarakat terkait PSBB  DKI  Jakarta  jilid  II;  2)  melihat  dampak  sentimen  tersebut  terhadap  pergerakan  IHSG;  3) membandingkan hasil klasifikasi beberapa metode yaitu regresi logistik, k-nearest neighbor, random forest, dan naïve bayes. Scraping data Twitter periode 8 September - 9 Oktober dilakukan dengan memanfaatkan software Orange dan RStudio. Selanjutnya, analisis sentimen dengan Orange mengklasifikasikan sentiment menjadi kelompok positif dan negatif. Lalu dibentuklah model persamaan regresi logistik biner. Hasil regresi logistik  menunjukkan  sentimen  negatif  berpengaruh  signifikan  dalam  memprediksi  penurunan  IHSG, sedangkan  sentimen  positif  tidak  signifikan  dalam  model.  Dan  dari  perbandingan  metode  klasifikasi, ditemukan bahwa metode regresi logistik menghasilkan akurasi paling tinggi.
Kata Kunci:PSBB Jakarta, IHSG, Twitter, Analisis Sentimen, Regresi Logistik Biner, Klasifikasi.

## 1. Pendahuluan
Kasus  Covid-19  di  Indonesia  pertama  kali dilaporkan pada tanggal 2 Maret 2020. Dua warga Depok yang  merupakan  ibu  dan  anak  terjangkit  virus  corona setelah  melakukan  kontak  dengan  seorang  WNA  asal Jepang.  Sejak  saat  itu  kasus  corona  telah  meningkat, dengan penambahan kasus positif yang berfluktuasi setiap
harinya. Secara  kumulatif kasus positif  telah menyentuh angka 200.035 orang pada hari Selasa, 8 September 2020 atau 6 bulan setelah kasus pertama muncul (Satuan Tugas Penanganan Covid-19, 2020).
Untuk  menekan  laju  penularan  Covid-19  negara seperti  Amerika  Serikat  memberlakukan  aturan social distancing , sedangkan beberapa negara seperti Tiongkok, Italia,  dan  India  memberlakukan lockdown .  Indonesia
sendiri memberlakukan Pembatasan Sosial Berskala Besar atau  (PSBB).  Berdasarkan  Peraturan  Pemerintah  RI  No. 21 Tahun 2020 tentang pembatasan sosial berskala besar dinyatakan  bahwa  PSBB  dapat  dilakukan  ketika  jumlah kasus dan/atau jumlah kematian meningkat dan menyebar secara  signifikan  dan  cepat  ke  beberapa  wilayah,  serta terdapat kaitan epidemiologis dengan kejadian serupa di wilayah atau negara lain.
PSBB tahap pertama mulai diterapkan pada 10 April 2020  di  berbagai  daerah  terdampak  termasuk  beberapa daerah  yang  menjadi  penopang  kegiatan  ekonomi nasional.  Provinsi  yang  menerapkan  PSBB  adalah  DKI Jakarta,  Jawa  Timur,  Jawa  Barat,  Banten,  dan  Riau. Kegiatan PSBB meliputi meliburkan sekolah dan tempat kerja;  pembatasan  kegiatan  keagamaaan;  dan/atau pembatasan  kegiatan  di  tempat  atau  fasilitas  umum. Akibatnya sejumlah penerbangan dihentikan, transportasi baik darat, laut, maupun udara dibatasi. Sejumlah pekerja dirumahkan  dan  beberapa  industri  berhenti  berproduksi. Pergerakan  manusia  juga  dicegah  di  beberapa  kota  dan kabupaten  terdampak.  Dengan  demikian,  aktivitas ekonomi menjadi terganggu.
Organisasi  keuangan  dunia  IMF  merilis  World
Economic
Outlook (Juni) untuk memproyeksi pertumbuhan  PDB  riil  dunia  tahun  2020.  Dengan menggunakan  data  yang  terbaru,  hasilnya  menunjukkan pertumbuhan  PDB  riil  dunia  bernilai  negatif 4,9%.   PDB   menurut  Mankiw  (2016)  sering  dianggap sebagai  ukuran  terbaik  dari  seberapa  baik  suatu perekonomian berkinerja. Dengan capaian PDB riil pada 2020  yang  menyentuh  angka  negatif,  artinya  kinerja perekonomian global  dimasa pandemi sedang tidak baik.
Gambar  1 .  Pertumbuhan  PDB  di  beberapa  negara  dan wilayah
Berdasarkan Gambar 1 terlihat bahwa dari tahun ke  tahun  pertumbuhan  PDB  Riil  di  dunia  cukup  stabil. Kemudian  pada  tahun  2020  dimana  terjadi  pandemi Covid-19  membuat  banyak   negara  di  dunia  mengalami kontraksi bahkan beberapa diantaranya mengalami resesi. Pada  triwulan  II,  pertumbuhan  ekonomi  Indonesia menunjukkan  angka  -5,32%.  Apabila  triwulan  III pertumbuhan  ekonomi  masih  negatif  maka  Indonesia terancam masuk jurang resesi. Menteri keuangan RI ikut berpandangan bahwa masa depan ekonomi Indonesia akan suram,  pertumbuhan  ekonomi  Indonesia  akan  tertekan sampai negatif setidaknya hingga awal 2021.
Salah  satu  indikator  ekonomi  yang  digunakan untuk  melihat  bagaimana  kondisi  ekonomi  Indonesia adalah  indeks  harga  saham  gabungan  (IHSG)  di  Bursa Efek  Indonesia.  IHSG  merupakan  indikator  yang  sering
digunakan oleh  investor dalam  melakukan  analisis  pasar modal  sebelum  berinvestasi.  Kondisi  pasar  modal  yang baik  akan  menarik  investor  untuk  melakukan  investasi sehingga  akan  menstimulasi  aktivitas  ekonomi.  Kondisi perekonomian yang sedang aktif ditunjukan dengan nilai IHSG  yang  mengalami  kenaikan.  Sebaliknya,  ekonomi yang  sedang  lesu  ditandai  dengan  nilai  IHSG  yang menurun (Nurwani, 2016).
Semenjak  munculnya  isu  tentang  penerapan PSBB  jilid  2  di  DKI  Jakarta,  berbagai  pihak  mulai khawatir akan dampak ekonomi yang dapat ditimbulkan. Hal ini karena pada PSBB sebelumnya berbagai aktivitas ekonomi  menjadi  terganggu,  bahkan  terhenti.  Dampak dari  pengumuman  PSBB  jilid  2  terhadap  ekonomi  bisa terlihat  dari  pergerakan  IHSG  yang  melemah.  Pada  8 September  lalu  IHSG  berada  pada  posisi  5.059,22  , kemudian melemah hingga 4.891,46 pada 10 September. Menurut  menteri  koordinator  bidang  perekonomian Airlangga Hartarto, IHSG anjlok akibat adanya sentimen negatif  terkait  pengumuman  penerapan  kembali  PSBB oleh pemerintah DKI Jakarta.
Setelah  rencana  penerapan  kembali  PSBB Jakarta  diumumkan  ke  publik,  banyak  masyarakat  turut serta memberikan respon seperti pendapat, komentar, atau tanggapan.  Respon  masyarakat  tersebut  diungkapkan melalui berbagai media sosial, dan salah satu media sosial yang  digunakan  adalah  Twitter.  Dari  Twitter,  kita  bisa melihat  bahwa  sentimen  masyarakat  terkait  penerapan PSBB Jakarta dibagi menjadi sentimen positif, netral, dan bahkan negatif. Dengan demikian, penelitian ini bertujuan untuk mengetahui mengklasifikasikan sentimen masyarakat terkait penerapan kembali PSBB Jakarta serta menganalisis  apakah  sentimen  tersebut  berpengaruh terhadap  pergerakan  IHSG.  Data  sentimen  masyarakat diambil dari Twitter menggunakan metode scrapping, lalu dikelompokkan  menjadi  sentiment  positif  dan  negatif. Selanjutnya,  untuk  mengetahui  pengaruh  sentimen tersebut  terhadap  pergerakan  IHSG  digunakan  analisis regresi logistik biner.Kemudian membandingkan metode klasifikasi  pergerakan  IHSG  berdasarkan  sentimen dengan  metode  regresi  logistik,  k-nearest  neighbor, random forest, dan naive bayes.

## 2. Metodologi
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  menggunakan  data Twitter  di  Indonesia  dan  khusus  membahas  respon  dari pengguna  Twitter  terhadap  kebijakan  PSBB  jilid  ke-2 yang  dilakukan  oleh  Pemerintah  Provinsi  DKI  Jakarta. Pada  tanggal  8  September  2020  dikabarkan  penerapan PSBB  jilid  ke-2  ini  dimulai  pada  tanggal  14  September 2020. Namun, berita atau isu terkait PSBB jilid ke-2 ini sudah  mulai  terhembus  sejak  PSBB  Transisi  masih berlaku. Periode waktu yang digunakan pada penelitian ini dimulai  sejak  tanggal  08  September  2020  hingga  09 Oktober  2020.  Selain  data  twitter,  penelitian  ini  juga menggunakan  data  IHSG  (Indeks  Harga  Saham Gabungan),  yaitu  indikator  saham  dalam  bursa  efek Indonesia yang digunakan untuk analisis lanjutan. Saham merupakan  tanda  penyertaan  modal  atas  kepemilikan suatu perusahaan (Dewi dkk, 2018).
Data  twitter  diperoleh  dengan  metode  web  scraping dengan  bantuan  aplikasi  Orange  dan Anaconda  dengan tools  Twitterscrapper  dengan  kata  kunci  PSBBJakarta, IHSG. Sedangkan untuk data harga saham diperoleh dari web  BEI  (Bursa  Efek  Indonesia).  Kedua  data dikumpulkan dengan  rentang waktu  08  September 2020 hingga 09 Oktober 2020. Data twitter yang dikumpulkan sebanyak 10.070 tweets . Data twitter yang telah diperoleh selanjutnya  akan  diolah  dengan  aplikasi  orange  untuk dilakukan  filter  data  dan preprocessing  text .  Setelah dilakukan  pengumpulan  data,  selanjutnya  data  akan  di filter  untuk  diambil  mana  data  yang  memiliki  sentimen positif  dan  mana  data  yang  memiliki  sentimen  negatif  . Sehingga  data  yang  siap  untuk  dianalisis  sentimen sebanyak  1.195 tweets .  Analisis  Sentimen  merupakan cabang ilmu dari penelitian text mining atau data mining. Analisis  sentimen  bertujuan  untuk  mengekstrak  atribut dari sebuah komentar (opini, sentimen, dan emosi) yang diekspresikan  secara  tekstual  dalam  sebuah  halaman. Analisis  ini  dilakukan  untuk  melihat  opini  atau kecenderungan opini seseorang terhadap sebuah masalah atau objek. Apakah cenderung positif , negatif atau netral.
Analisis  yang  digunakan  adalah  analisis  deskriptif dan analisis inferensia. Analisis deskriptif adalah analisis sentimen yang disajikan dengan menggunakan Bar Chart dan Line  Chart ,  sedangkan  analisis  inferensianya menggunakan  analisis  regresi  logistik  biner  yang digunakan  untuk  melihat  hubungan  respon  masyarakat (opini) tentang PSBB di DKI Jakarta terhadap perubahan IHSG.  Analisis  Regresi  Logistik  merupakan  suatu metode  analisis  yang  digunakan  untuk  mendeskripsikan hubungan  antara  variabel  terikat  yang  memiliki  dua kategori atau lebih dengan satu atau lebih variabel bebas, berskala  kategori atau kontinu. Beberapa macam regresi logistik, antara lain : regresi logistik biner, regresi logistik ordinal,  dan  regresi  logistik  multinomial.  Model  regresi logistik  biner  digunakan  untuk  menganalisis  hubungan antara  satu  variabel  terikat  dan  beberapa  variabel  bebas jika  variabel  terikatnya  menghasilkan  dua  kategori bernilai 0 dan 1. Bentuk umum model regresi logistik:
𝒙 = 𝐞𝐱𝐩⁡(𝜷 𝟎 + 𝜷 𝟏 𝒙 𝟏𝒊 + 𝜷 𝟏 𝒙 𝟐𝒊 + ⋯ + 𝜷 𝒑 𝒙 𝒑𝒊 ) 𝟏 + 𝐞𝐱𝐩⁡(𝜷 𝟎 + 𝜷 𝟏 𝒙 𝟏𝒊 + 𝜷 𝟏 𝒙 𝟐𝒊 + ⋯ + 𝜷 𝒑 𝒙 𝒑𝒊 )
Nilai ( 𝑥 ) merupakan peluang kejadian sukses dengan variabel bebas 𝑥 sebanyak 𝑝 . Dalam persamaan ini, nilai ( 𝑥 )  merupakan  fungsi  yang  non  linier,  sehingga  perlu dilakukan transformasi logit agar diperoleh fungsi linier, sehingga  kita  dapat  melihat  hubungan  antara  variabel bebas  dan  variabel  terikat.  Berikut  ini  merupakan  hasil dari transformasi logit:
Pada  analisis  regresi  logistik  biner  ini  terdapat
beberapa  uji  yang  harus  dilakukan  agar  model  analisis yang  dibangun  menjadi  model  yang  baik.  Beberapa  uji tersebut, antara lain :
a. Uji Simultan (Uji F)
Uji  simultan  digunakan  untuk  mengetahui  apa  secara bersama  -  sama  variabel  bebas  berpengaruh  signifikansi terhadap  variabel  terikat  secara  keseluruhan.  Hipotesis yang digunakan :
𝐻 0 : 𝛽 1 = 𝛽 2 = … = 𝛽 p = 0 𝐻 1 : Minimal ada satu, 𝛽 i ≠ 0
Statistik Uji G = −𝟐⁡𝒍𝒏 [ ( 𝒏𝟏 𝒏 )𝒏𝒊( 𝒏𝟎 𝒏 )𝒏𝟎 ∏ )𝝅𝒊(𝟏−𝝅𝒊)𝟏−𝒚𝒊 ̂ 𝒏 𝒊 ]
b. Uji Parsial (Uji t) Uji  Parsial  digunakan  untuk  mengetahui  apakah  secara individual  variabel  bebas  signifikan  mempengaruhi variabel terikat. Hipotesis yang digunakan :
𝐻 0 : 𝛽 1 = 0 𝐻 0 : 𝛽 1 ≠ 0
Statistik Uji : W = 𝛃𝟏 𝒔𝒆(𝛃)𝟏
c. Uji Kesesuaian Model Uji ini digunakan untuk mengetahui apakah model yang terbentuk  sudah  sesuai  untuk  digunakan.  Pengujian  ini menggunakan  Uji  Hosmer  and  Lemeshow.  Dengan hipotesis sebagai berikut:
𝐻 0  :  Model  telah  cukup  mampu  menjelaskan  data  atau model sudah sesuai
𝐻 1  :  Model  tidak  cukup  mampu  menjelaskan  data  atau model belum sesuai.
Selanjutnya  dibandingkan  hasil  pengklasifikasian pergerakan saham dengan metode klasifikasi lain yaitu k- nearest neighbor, random forest, dan naive bayes.
Han, Kamber, & Pei (2012, p. 350) menjelaskan bahwa teorema  Bayes  dapat  menggambarkan  peluang  kejadian jika berada dalam suatu kondisi sehingga rumusnya adalah sebagai berikut:
P(H | X) = P(X | H)P(H)P(X) Dimana P(H | X) merupakan posterior probability atau peluang ketika kejadian H dalam kondisi X, P(X | H)juga posterior  probability atau  peluang  ketika  kejadian  X dalam  kondisi  H,  dan  P(H)merupakan prior  probability atau peluang kejadian H.
Random  Forest  merupakan  metode  yang  berisi kumpulan  pengklasifikasian  dari Decision  Tree atau Pohon  Keputusan.  Secara  individu,  Pohon  Keputusan dihasilkan  menggunakan  sebuah  pemilihan  acak  dari atribut di setiap node atau setiap pengklasifikasian yang terbentuk  untuk  menentukan  pembagiannya.  Lebih jelasnya  lagi,  setiap  pohon  tergantung  pada  nilai  dari sebuah vektor acak yang disampel secara independen dan dengan distribusi yang sama untuk semua pohon di hutan. Dalam  pengklasifikasiannya,  setiap  pohon  dipilih  dan kelas  yang  paling  populer  akan  dikembalikan  (Han, Kamber, & Pei, 2012, p. 382 - 383).
Ibnu  dan  Yuniarto  (2018,  p.  206)  mengatakan
bahwa   “KNN  merupakan  salah  satu  metode  klasifikasi non-parametrik yang prinsip kerjanya mengklasifikasikan suatu  objek  dalam test  set berdasarkan  mayoritas  kelas dari  sejumlah k tetangga  terdekatnya (neighbour) dalam training set . Nilai k merupakan merupakan bilangan bulat positif  yang  ditentukan  oleh  pengguna/ user .  Sebagai pertimbangan, semakin kecil nilai k maka  akan semakin rentan  terhadap  pengaruh noise/outlier ,  sedangkan semakin  besar  nilai k maka  pengaruh noise/outlier akan semakin kecil namun akan membuat batasan antar kelas menjadi lebih kabur. Untuk mencari nilai k yang optimal dapat digunakan teknik cross validation. ”

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1 Gambaran Umum
Rencana  pemberlakuan  PSBB  kedua  di  DKI  Jakarta pertama kali diumumkan pada tanggal 8 September 2020. Rencana itu diumumkan oleh gubernur DKI Jakarta Anies Baswedan.  Berita  tersebut  menuai  banyak  respon  dari masyarakat  mengingat  DKI  Jakarta  adalah  provinsi penopang kegiatan ekonomi nasional. Sosial media twitter menjadi salah satu media masyarakat untuk mengungkapkan  pendapatnya.  Dari  respon  tersebut, banyak masyarakat yang mendukung pelaksanaan PSBB kedua  DKI  Jakarta,  namun  banyak  pula  yang menentangnya. Berikut merupakan beberapa contoh dari respon masyarakat :
Tabel 1. Contoh Sentimen Positif dan Negatif PSBB DKI Jakarta
JenisSentimen  Waktu Tweet Positif 10 September 2020 “Saya apresiasi keputusan  pak  Anies baswedan  terlepas  saya sensi  sama  dia  di pilkada Jakarta kmrn” Negatif 19 September 2020 “Dear Pak @aniesbaswedan  ..saya sudah  muak  WFH  dari bulan  April  tapi  tidak didukung oleh lingkungan sekitar, sudah banyak warga yg melaporkan  tapi  masih banyak  yg  menikmati Malam Minggu, bagaimana  ini  Pak? #PSBBJakarta” Negatif 16 September 2020 “Bayangin  di  bunderan senayan yang kayak gini lewat  gagallah  PSBB jakarta :))”
Dari  contoh  beberapa  tweet  di  atas,  sentiment  yang negatif menunjukkan bahwa kebijakan PSBB masih gagal dilaksanakan.  Sedangkan  sentimen  positif  menunjukan bahwa  PSBB perlu dilakukan untuk mencegah covid-19 semakin  menyebar  dengan  signifikan.  Berdasarkan gambar  3.  hasil  pengolahan  analisis  sentiment menunjukkan  bahwa  sebanyak  573  tweet  masyarakat  di
twitter beropini positif dan 672 tweet masyarakat di twitter beropini negatif.
Gambar 3. Frekuensi Sentimen Masyarakat di Twitter
Selain  melihat  sentiment  masyarakat  di  twitter mengenai  kebijakan  PSBB,  penelitian  ini  juga  melihat efek dari sentiment tersebut terhadap Indeks Harga Saham Gabungan  (IHSG).  Berikut  adalah  kondisi  IHSG  pada periode 8 September 2020 hingga 9 Oktober 2020. Dari gambar  berikut  (gambar  4)  terlihat  bahwa  IHSG berfluktuasi  setiap  harinya  namun  mengalami  tren menurun  pada  periode  pelaksanaan  PSBB  di  tanggal  14 September 2020.
Gambar  4. Tren  pergerakan  IHSG  8  September  -  9 Oktober 2020

## 3.2 Pemodelan Efek Sentimen terhadap IHSG
Untuk  melihat  apakah  terdapat  efek  sentiment terhadap  harga  saham  digunakan  pemodelan  dengan menggunakan regresi logistic biner. Model yang terbentuk adalah sebagai berikut :
𝒍𝒏 ( 𝝅 𝒊 𝟏 − 𝝅 𝒊 ) = −𝟎, 𝟑𝟑𝟖 − 𝟎, 𝟏𝟒𝟔⁡𝑵𝒆𝒈𝒂𝒕𝒊𝒇 ∗
∗ −𝟎, 𝟎𝟑𝟓⁡𝑷𝒐𝒔𝒊𝒕𝒊𝒇
Dari  persamaan  IHSG  di  atas  bisa  diketahui  bahwa ketika  sentimen  negatif  bertambah  satu,  maka kecenderungan  nilai  IHSG  naik  adalah  sebesar  0,8642. Sebaliknya apabila nilai sentimen positif naik satu maka kecenderungan  nilai  IHSG  naik  adalah  sebesar  0,9656.
4.600.000.000 4.800.000.000 5.000.000.000 5.200.000.000 5.400.000.000 IHSG
Hasil ini menunjukkan bahwa jika sentiment atau respon masyarakat  positif  maka  harga  saham  cenderung  turun namun  tidak  signifikan  secara  statistik,  sedangkan  jika sentiment  atau  respon  masyarakat  negatif  maka  harga saham  secara  signifikan  memiliki  kecenderungan  untuk turun yang lebih besar.
Tabel 2. Hasil Uji Omnibus dan Hosmer Lemeshow IHSG Pengujian Signifikansi Keputusan Omnibus Tolak H0 0.049 Hosmer Lemeshow  Gagal Tolak H0  0.471
Hasil pengujian Omnibus menunjukkan bahwa perubahan variabel independen berpengaruh  secara  signifikan terhadap model. Sedangkan hasil pengujian Hosmer dan Lemeshow  menunjukkan  bahwa  model  yang  terbentuk sudah fit.
Tabel 3. Ketepatan Klasifikasi Model
Prediksi Turun  Naik Observasi  Turun  10 3 76.9 Naik 3 8 72.7 Overall Percentage 75.0
Tabel  3  menunjukkan  hasil  ketepatan  model.  Hasilnya adalah  prediksi  dari  model  yang  terbentuk  sebesar  75% diklasifikasikan dengan tepat.
3.3 Perbandingan Metode Klasifikasi Tabel 4. Perbandingan Metode Klasifikasi
Metode Klasifikasi Regresi Logistik Biner K-Nearest Neighbor Random Forest Naïve Bayes Akurasi  75% 70% 60% 70%
Berdasarkan  tabel  diatas  terlihat  bahwa  dari  hasil perbandingan antara beberapa metode klasifikasi, metode yang  menghasilkan  akurasi  paling  tinggi  adalah  dengan regresi  logistik  biner.  Selanjutnya,  dibawah  regresi logistik biner terdapat naïve bayes dan k-nearest neighbor dengan  masing-masing  akurasi  70%.  Dan  yang  terakhir yaitu metode random forest dengan hasil akurasi sebesar 60%.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil dan pembahasan dalam penelitian ini, respon terhadap kebijakan PSBB didominasi oleh respon positif.  Dari  dominasi  dari  respon  tersebut  diketahui bahwa  masyarakat  mendukung  kebijakan  PSBB  karena dinilai akan efektif mengurangi kasus penyebaran Covid- 19.  Sedangkan  masyarakat  dengan  sentimen  negatif beranggapan  bahwa  kebijakan  PSBB  yang  dilakukan gagal karena masih terdapat banyak pelanggaran. Model regresi  logistik  yang  terbentuk  fit  digunakan  untuk menggambarkan  hubungan  antara  respon  masyarakat
dengan  pergerakan  IHSG.  Jika  banyak  dihasilkan sentimen  negatif,  IHSG  memiliki  kecenderungan  untuk turun yang lebih besar dibandingkan jika sentimen positif. Hal ini didukung juga oleh fakta di lapangan ketika opini publik buruk terhadap suatu kebijakan atau situasi, maka akan IHSG akan cenderung turun karena para investor di pasar  modal  lebih  memilih  untuk  menarik  sahamnya. Kemudian,  hasil  perbandingan  klasifikasi  menunjukkan dalam kasus ini metode regresi logistik memiliki akurasi tertinggi.  Dengan  perbedaan  yang  tidak  besar,  posisi selanjutnya  ditempati  metode  k-nearest  neighbor  dan naive  bayes.  Dengan  demikian  metode  random  forest menempati di posisi terakhir. Dalam penelitian ini terdapat beberapa  keterbatasan  khususnya  terkait  jumlah  sampel. Ini diakibatkan oleh beberapa faktor yaitu, pertama waktu penerapan PSBB kedua di DKI Jakarta hanya berlangsung kurang  dari  satu  bulan  yaitu  secara  resmi  sejak  14 September  hingga  10  Oktober  2020.  Kedua,  bursa  efek Indonesia  hanya  beroperasi  pada  hari  kerja  saja  (senin- jumat) sehingga naik turunnya IHSG hanya diketahui pada hari-hari kerja tersebut.

## Daftar Pustaka
Anoraga
[1]   Anoraga, P. and Pakarti, P., 2008. Pengantar Pasar Modal . Jakarta: Rineka Cipta.
[2]  Agresti, Alan. Categorical Data Analysis. New York: Inc. John Wiley and Sons.2002.
[3]  Block,  E.,  1977.  How  public  opinion  is  formed. Public Relations Review , 3(3), pp.5-16.
[4]  Cao,  Z.,  Kilic,  O.  and  Wang,  X.,  2020.  Investor Attention,  Divergence  of  Opinions,  and  Stock Returns. Journal of Behavioral Finance , pp.1-15.
[5]  Dave,  K.,  Lawrence,  S.,&  Pennock,  D.M.(2013) Mining  the  peanut gallery  :  opinion  extraction  and semantic  classification  of  product  reviews. Proceedings  of  International  World  Wide  Web Conference(WWW’03), 1-3
[6]  Dewi, Gusti Ayu,dan Diota. 2018. P V. Investasi dan Pasar  Modal  Indonesia.  Depok:  PT  Rajagrafindo Persada.
[7]  Dyah, Evita, dkk. Sentiment Analysis Using Twitter Data Regarding BPJS Cost Increase and Its Effect on Health  Sector  Stock  Prices. Indonesian  Journal  of Artificial  Intelligence  and  Data  Mining  (IJAIDM). Vol 3, No.1, March 2020, pp. 1 – 8
[8]  Hosmer,  David  W.  and  Stanley  Lemeshow.  2000. Applied  Logistic  Regression  Second  Edition .  New York: John Wiley & Sons, Inc.
[9]  Jiawei  Han,  M.K.  Data  Mining  Concepts  and Techniques third edition. Waltam:Elxevier.2012..
[10]  Mankiw, N. Gregory. 2000. Macroeconomics Ninth Edition . New York: Worth Publishers.
[11]  Miller, E., 1977. Risk, Uncertainty, And Divergence Of Opinion. The Journal of Finance , 32(4), pp.1151- 1168.
[12]  Nurwani,  2016, Analisis  Pengaruh  Inflasi,  Nilai Tukar  Rupiah,  Dan  Suku  Bunga  SBI  Terhadap Pergerakan  Indeks  Harga  Saham  Gabungan  Di Bursa  Efek  Indonesia, Jurnal  Ilmu  Ekonomi  dan
Studi Pembangunan,Vol 16, No 2 (2016)
[13]  Pemerintah Indonesia. 2020. Peraturan Pemerintah Republik  Indonesia  Nomor  21  Tahun  2020  tentang Pembatasan  Sosial  Berskala  Besar  Dalam  Rangka Percepatan Penanganan Corona Virus Disease 2019 (COVID-19) .  Lembaran  RI  Tahun  2020  No.  91. Jakarta : Sekretariat Negara.
[14]  Scherbina, A., 2001. Stock Prices and Differences of Opinion:  Empirical  Evidence  that  Prices  Reflect Optimism. SSRN Electronic Journal ,.
[15]  Pramana,  S., Yuniarto,  B.,  Mariyah,  S.,  Santoso,  I. and  Nooraeni,  R.,  2018. Data  Mining  Dengan  R  : Konsep Serta Implementasi . Bogor: In Media, p.206.