Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2024.5.4.2701 Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 1213-1227 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## CORRELATION ANALYSIS OF SENTIMENT OF 2024 ELECTION RESULTS AND STOCK MOVEMENTS OF POLITICAL ACTORS IN INDONESIA
Enjelita Sari *1 , Lasmedi Afuan 2 , Ipung Permadi 3 , Eddy Maryanto 4 , Swahesti Puspita Rahayu 5
1,2,3,4,5 Informatics, Engineering Faculty, Universitas Jenderal Soedirman, Indonesia Email: 1 enjelitasari5@gmail.com , 2 lasmedi.afuan@unsoed.ac.id , 3 ipung.permadi@unsoed.ac.id , 4 eddy.maryanto@unsoed.ac.id , 5 swahesti.rahayu@unsoed.ac.id
(Article received: August 22, 2024; Revision: August 23, 2024; published: August 27, 2024)

## Abstract
General elections (elections) are one of the crucial moments in the political life of a country, where the public democratically elects leaders and their deputies to manage the government. Public sentiment towards the results of elections significantly impacts the political stability and economic conditions of a country. This research aims to analyze the relationship between public sentiment towards the 2024 General Elections in Indonesia and changes in the stock prices of political actors using technological approaches and data analysis. The Long Short-Term Memory  (LSTM)  method  is  used  to  classify  sentiment  based  on  Twitter  data  collected  with  Harvest  Tweet. Evaluation of the LSTM model shows an accuracy rate of 90%, precision of 93.6%, and recall  of 92.7%. The correlation analysis using the Spearman coefficient indicates a significant negative relationship with a coefficient of  0.402  and  a  p-value  of  0.046.  Implementation  of  an  interactive  dashboard  using  Streamlit  facilitates visualization of the data used in this study. Recommendations include increasing the amount of training data for sentiment models, exploring alternative correlation methods for deeper analysis, and refining the interface and data integration on the dashboard to enhance user experience and analysis accuracy. This research is expected to contribute to understanding the dynamics of public sentiment and its impact on the stock market in the context of Indonesian politics.
Keywords : correlation, elections, sentiment analysis, stocks.

## ANALISIS KORELASI SENTIMEN HASIL PEMILU 2024 DAN PERGERAKAN SAHAM PELAKU POLITIK DI INDONESIA

## Abstrak
Pemilihan umum (pemilu) merupakan salah satu momen penting dalam kehidupan politik sebuah negara, di mana masyarakat secara demokratis memilih pemimpin dan wakilnya untuk mengelola pemerintahan. Sentimen publik terhadap  hasil  pemilu  memiliki  dampak  yang  signifikan  terhadap  stabilitas  politik  dan  keadaan  ekonomi  suatu negara. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis hubungan antara sentimen publik terhadap hasil Pemilu 2024 di Indonesia dengan perubahan harga saham pelaku politik menggunakan pendekatan teknologi dan analisis data. Metode Long  Short-Term  Memory (LSTM)  digunakan  untuk  mengklasifikasikan  sentimen  berdasarkan  data Twitter yang diambil dengan Harvest Tweet . Evaluasi model LSTM menunjukkan tingkat akurasi sebesar 90%, presisi  93,6%,  dan recall 92,7%.  Hasil  analisis  korelasi  menggunakan  koefisien Spearman menunjukkan hubungan negatif yang signifikan dengan nilai koefisien 0.402 dan nilai p sebesar 0.046. Implementasi dashboard interaktif menggunakan Looker Data Studio memfasilitasi visualisasi data yang digunakan dalam penelitian ini. Saran yang diberikan termasuk peningkatan jumlah data latih untuk model sentimen, eksplorasi metode korelasi alternatif  untuk  analisis  lebih  mendalam,  serta  penyempurnaan  antarmuka  dan  integrasi  data  pada dashboard untuk  meningkatkan  pengalaman  pengguna  dan  ketepatan  analisis.  Penelitian  ini  diharapkan  memberikan kontribusi  dalam  memahami  dinamika  sentimen  publik  dan  dampaknya  terhadap  pasar  saham  dalam  konteks politik Indonesia.
Kata kunci : analisis sentimen, korelasi, pemilu, saham.

## 1. PENDAHULUAN
Pemilihan umum (pemilu) merupakan peristiwa krusial dalam kehidupan demokrasi suatu negara. Di
Indonesia,  pemilu  diadakan  secara  berkala  untuk memilih perwakilan rakyat serta pemimpin di tingkat nasional dan daerah. Dengan berbagai isu sosial dan
politik  yang  menjadi  perhatian  masyarakat,  pemilu Indonesia  2024  menjadi  arena  politik  yang  penuh tantangan dan dinamika.
Peristiwa  politik,  seperti  hasil  pemilihan, menarik perhatian dunia keuangan dan pasar saham. Keputusan  politik  yang  dihasilkan  dari  pemilihan dapat mempengaruhi kebijakan pemerintah, stabilitas ekonomi,  dan  berbagai  sektor  industri,  termasuk perusahaan-perusahaan yang sahamnya diperdagangkan di pasar saham [1]. Menurut CNBC Indonesia pada perdagangan Kamis, 15 Februari 2024 Indeks  Harga  Saham  Gabungan  (IHSG)  mengalami lonjakan  signifikan  pada  sesi  awal  perdagangan. Indeks  dibuka  dengan  kenaikan  2%,  meskipun kemudian  mengalami  koreksi  dan  ditutup  dengan kenaikan 1,30% pada level 7.303,28. Lonjakan IHSG ini sebagian besar didorong oleh keyakinan investor terhadap  hasil  pemilihan  presiden  2024  yang dianggap berpotensi berlangsung dalam satu putaran [2].
Berbagai  metode  yang  digunakan  untuk merefleksikan pendapat dan persepsi publik mencakup  survei  opini,  liputan  media,  dan  platform media  sosial.  Salah  satu  pendekatan  untuk memperoleh  pemahaman  yang  lebih  mendalam tentang dampak persepsi masyarakat terhadap pilihan politik  terhadap  pasar  keuangan  adalah  dengan menganalisis  korelasi  antara  sentimen  tersebut dengan pergerakan saham tokoh politik.
Penelitian ini berpotensi memberikan kontribusi signifikan  terhadap  pemahaman  hubungan  antara ekonomi  dan  politik  di  Indonesia.  Berdasarkan  data Asosiasi  Penyelenggara  Jasa  Internet  Indonesia (APJII), pada tahun 2024, sebanyak 79,5% penduduk Indonesia  telah  terhubung  dengan  internet  [3]. Penelitian  ini  juga  dapat  menawarkan  wawasan mengenai bagaimana dinamika politik mempengaruhi stabilitas pasar saham yang bermanfaat  bagi  investor,  analis  keuangan,  dan pengambil kebijakan.
Selain  memahami  hubungan  antara  ekonomi dan  politik  di  Indonesia,  analisis  sentimen  juga menjadi aspek krusial dalam penelitian ini. Menurut tinjauan literatur oleh Yanying Mao (2024), berbagai metode analisis sentimen yang telah diterapkan dalam penelitian  sebelumnya  dibandingkan  dan  tantangan yang  dihadapi  juga  dievaluasi.  Dalam  literatur tersebut disebutkan bahwa metode Decision Tree dan KNN  (K-Nearest  Neighbor)  mudah  dipilih  dan memiliki  waktu  pelatihan  yang  singkat.  Namun, kedua metode ini masih sulit diinterpretasikan karena tidak  menyediakan  penjelasan  tentang  bagaimana mereka mencapai hasilnya [4].
Untuk  mengatasi  kelemahan  metode  tersebut, penelitian lain dilakukan oleh Firdaus (2024), mereka melakukan  uji  coba  analisis  sentimen  pada dataset bakal  calon  presiden  2024  menggunakan  metode SVM  ( Support  Vector  Machine )  dan Naïve  Bayes , yang  dapat  memberikan  interpretasi  hasil  lebih  baik dibandingkan  dengan Decision  Tree dan  KNN.
Penelitian  ini  mencapai  nilai  akurasi  sebesar  70% hingga  80%  [5].  Namun,  metode  SVM  dan Naïve Bayes yang  digunakan  oleh  Firdaus  masih  memiliki kelemahan, yaitu tidak mampu menangkap ketergantungan jangka panjang dalam teks. Artinya, mereka  tidak  dapat  mempertimbangkan  konteks keseluruhan kalimat saat menganalisis sentimen.
Untuk  mengatasi  keterbatasan  metode  seperti Decision  Tree dan  KNN  yang  kurang  dapat diinterpretasikan dengan baik, serta SVM dan Naïve Bayes yang tidak mampu menangkap ketergantungan jangka panjang dalam teks, beberapa penelitian telah mengadopsi  metode  GRU  ( Gated  Recurrent  Unit ) untuk  analisis  sentimen.  Misalnya,  penelitian  oleh Abdelgwad    (2022)  menunjukkan  bahwa  struktur jaringan  GRU  dan  LSTM  ( Long  Short-Term Memory )  memiliki  kesamaan  dan  memberikan  hasil yang  hampir  setara.  Kelebihan  GRU  terletak  pada kesederhanaan model dan kecepatan konvergensinya yang  lebih  tinggi.  Namun,  dalam  kasus  data berukuran  besar,  LSTM  menunjukkan  kinerja  yang lebih baik karena memiliki lebih banyak gerbang dan parameter [6].
Dalam  penelitian  ini,  LSTM  dipilih  sebagai metode  analisis  sentimen  karena  kemampuannya untuk  mengatasi  keterbatasan  dari  beberapa  metode yang  telah  disebutkan  sebelumnya.  LSTM  efektif dalam  menangkap  ketergantungan  jangka  panjang, memberikan  interpretasi  hasil  yang  lebih  baik,  dan dapat  diterapkan  pada dataset besar.  Pemilihan metode  LSTM  didukung  oleh  penelitian  terdahulu yang  dilakukan  oleh  Nurkholis  (2022)  dan Romadhoni  (2022).  Kedua  penelitian  tersebut menunjukkan bahwa LSTM memiliki tingkat akurasi yang lebih tinggi dibandingkan dengan Naïve Bayes , dengan nilai akurasi LSTM sebesar 77% dan presisi sebesar  84%,  sedangkan  nilai  akurasi Naïve  Bayes hanya  sebesar  76%  dengan  presisi  sebesar  75%  [7], [8]. LSTM memungkinkan model untuk mempertimbangkan konteks kalimat secara keseluruhan,  yang  sangat  krusial  dalam  analisis sentimen, dan juga memungkinkan visualisasi bobot jaringan  saraf  untuk  pemahaman  yang  lebih mendalam mengenai cara  model mencapai hasilnya. Meskipun  LSTM  memiliki  kelemahan  berupa kompleksitas model dan waktu pelatihan yang tinggi, kelemahan  ini  dapat  diatasi  dengan  metode  GRU. Namun, pada dataset yang besar, LSTM tetap lebih unggul  karena  memiliki  lebih  banyak  gerbang  dan parameter, yang menghasilkan hasil yang lebih akurat dan komprehensif [6].
Selanjutnya, penelitian ini juga mengeksplorasi korelasi antara sentimen publik terhadap hasil pemilu dan  pergerakan  saham  tokoh  politik.  Korelasi  yang dianalisis  dalam  penelitian  ini  merujuk  pada hubungan  statistik  antara  dua  variabel:  sentimen publik  terhadap  hasil  pemilu  yang  diukur  melalui analisis  teks  media  sosial,  dan  pergerakan  saham tokoh politik yang diukur dari perubahan harga saham di pasar modal. Korelasi Spearman digunakan untuk
menilai  hubungan  tersebut  dalam  konteks  statistik non-parametrik  atau  skala  ordinal  [9].  Korelasi  ini merupakan ukuran korelasi antara dua variabel yang diukur  minimal  dalam  skala  ordinal  sehingga  objek penelitian dapat diurutkan dalam dua rangkaian yang berurutan [10].
Oleh  karena  itu,  diharapkan  bahwa  penelitian mengenai  pengaruh  antara  hasil  Pemilu  2024  dan pergerakan  saham  tokoh  politik  di  Indonesia  dapat memperdalam  pemahaman  mengenai  hubungan kompleks  antara  elemen  ekonomi  dan  politik  dalam demokrasi modern.

## 2. METODE PENELITIAN
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini ditunjukkan pada gambar 1. Metode dilakukan secara bertahap dan berurutan .

## Gambar 1. Metode Penelitian
Seperti  yang  tertera  pada  gambar  1,  metode penelitian  dilakukan  secara  bertahap  mulai  dari pengumpulan  data  sampai  pembuatan  dashboard. Penjelasan  lebih  lanjut  mengenai  metode  penelitian yang dilakukan adalah sebagai berikut.

## 2.1. Pengumpulan Data
Pengumpulan data merupakan tahapan penelitian  berupa  mengumpulkan  data  yang  akan digunakan  untuk  analisis  dan  dikorelasikan.  Data dibagi menjadi tiga bagian, yaitu sebagai berikut.

## 2.1.1. Pengumpulan Data Latih
Data  latih,  yang  berisi  teks  sentimen  publik dengan label positif maupun negatif, digunakan untuk melatih  model  agar  terbiasa  dengan  konteks pembahasan  politik.  Contoh  data  latih  yang  akan digunakan  untuk  melatih  model  ditunjukkan  pada tabel 1.
Tabel 1. Contoh Data Latih
Tabel 1 berisi kumpulan kalimat (teks) dan label sentimennya  (positif  atau  negatif).  Data  ini  akan digunakan  untuk  melatih  model  komputer  agar  bisa secara otomatis menentukan apakah suatu kalimat itu mengandung  sentimen  positif  atau  negatif.  Dengan kata lain, model akan belajar dari contoh-contoh yang diberikan dalam tabel untuk kemudian  memprediksi sentimen dari kalimat baru yang belum pernah dilihat sebelumnya.

## 2.1.2. Pengumpulan Data Uji
Data  uji,  yang  berupa  data  hasil crawling dari media sosial yang berisikan post pendapat pengguna terhadap  hasil  pemilu.  Contoh  data  sentimen  yang dikumpulkan sebagai data uji ditunjukkan pada tabel 2.

## Tabel 2. Contoh Data Uji
Tabel  2  berisi  kumpulan  komentar  atau  opini publik  tentang  pemilu.  Setiap  baris  mewakili  satu komentar  lengkap  dengan  informasi  siapa  yang menulisnya,  kapan,  dan  dari  mana.  Data  ini  bisa digunakan  untuk  menganalisis  sentimen  masyarakat terhadap pemilu, topik yang sedang ramai dibicarakan, dan perbedaan pendapat antar daerah.

## 2.1.3. Pengumpulan Data Saham
Data  pasar  saham,  dibutuhkan  untuk  nantinya dikorelasikan dengan hasil analisis sentimen. Contoh data pasar saham ditunjukkan pada tabel 3.
Tabel 3. Contoh Data Pasar Saham
Tabel 3 menampilkan data historis harga suatu aset  finansial  dalam  beberapa  hari  terakhir.  Setiap baris  merepresentasikan  data  harga  pada  satu  hari tertentu,  meliputi  harga  pembukaan,  penutupan, tertinggi,  terendah,  volume  perdagangan,  serta perubahan  persentase  harga  dibandingkan  hari sebelumnya.  Data  ini  berguna  untuk  menganalisis pergerakan harga, volatilitas, dan tren pasar.

## 2.2. Prapemrosesan Data
Prapemrosesan  data  adalah  tahap  untuk mempersiapkan data agar dapat diolah dan hasil yang
Teks
Label Kampanye pemilu kali ini sangat informatif  dan  transparan,  saya  sangat terkesan  dengan  program-program  yang ditawarkan Positive Banyak  janji-janji  palsu  dari  calon-calon pemilu,  saya  tidak  percaya  mereka  akan menepati apa yang mereka katakan. Negative Pelaksanaan  pemilu  berjalan  lancar  dan tertib,  petugas  sangat  membantu  dan profesional. Positive
created_at full_text location user_id username Mon Mar 25 2024 Pemilu kali ini benar2 parah, banyak kecurangan dimana2! #pemilu #curang 😡😡 Yogyakarta 21354648 usn_1 Mon Mar 25 2024 Hari ini ke TPS buat nyoblos, semoga hasilnya nggak mengecewakan 🙏 #pemilu Bandung 856515123 usn_2 Mon Mar 25 2024 Gimana pendapat kalian soal debat capres tadi malam? Seru banget kan!! #debatCapres #pemilu2024 Depok 455545214 usn_3 Tanggal Terakhir Pembukaan Tertinggi Terendah Vol. Perubahan% 28/04/2024 1.020 985 1.095 985 104,30K 3,55% 21/04/2024 985 1.015 1.040 980 71,80K -2,48% 14/04/2024 1.010 1.025 1.260 1000 256,90K -1,46% 31/03/2024 1.020 1.030 1.030 1.005 112,60K 0,49% 24/03/2024 1.020 1.000 1.080 970 130,10K 2,51%
1216 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 1213-1227
didapatkan menjadi lebih baik dan akurat.
Pemrosesan  data  melalui  beberapa  tahapan  sebagai berikut.

## 2.2.1. Translating
Proses translating dilakukan  karena  data  latih yang digunakan berbahasa Inggris. Dengan demikian, data  yang  akan  di  analisis  dapat  digunakan  secara konsisten dengan dataset tersebut dan memungkinkan  analisis  dan  pelatihan  model  yang akurat.  Contoh  hasil  dari  proses translating ditunjukkan pada tabel 4.

## Tabel 4. Contoh Hasil Translating
Tabel  4  menunjukkan  contoh  penerjemahan kalimat  dari  bahasa  Indonesia  ke  bahasa  Inggris. Kalimat-kalimat  aslinya  diambil  dari  media  sosial dan berkaitan dengan pemilu. Terjemahannya cukup akurat dan mencerminkan nuansa bahasa sehari-hari.

## 2.2.2. Cleansing
Pada  tahapan  ini  dilakukan  penghapusan  data teks yang sama atau redundan dan menghapus simbol yang  tidak  diperlukan.  Contoh  dari  hasil  proses cleansing seperti yang ada pada tabel 5.
Tabel 5. Contoh Hasil Cleansing
Tabel  5  menunjukkan  hasil  dari  proses cleansing dimana  adanya hashtag ,  tanda  baca,  dan juga emoji telah dihapus dari teks.

## 2.2.3. Case folding
Case  folding ,  yaitu  proses  penyeragaman terhadap  teks  dengan  mengubah  seluruh  huruf  pada teks menjadi lowercase . Contoh hasil pada proses ini adalah seperti pada tabel 6.
Tabel  6  menujukkan  hasil  dari  proses case folding dimana  semua  huruf  kapital  pada  teks sebelumnya diubah menjadi lowercase .
Tabel 6. Contoh Hasil Case folding

## 2.2.4. Filtering
Pada  tahap  ini  kata-kata  yang  tidak  diperlukan seperti  “yang”,  “ini”,  “kalo”,  dan  lainnya  akan dihapus  dan  hanya  kata-kata  bermakna  yang  akan digunakan  untuk  analisis  lebih  lanjut.  Contoh  hasil dari Filtering ditunjukkan pada tabel 7.
Tabel 7. Contoh Hasil Filtering
Tabel  7  menunjukkan  contoh  hasil  dari  proses filtering ,  dimana  kata-kata  yang  tidak  memiliki makna akan dihapus dari teks sehingga hanya tersisa kata-kata  yang  bisa  dijadikan  acuan  untuk  analisis sentimen.

## 2.2.5. Tokenizing
Tokenizing adalah  proses  dimana  data  teks dipisahkan tiap kata berdasarkan spasi. Contoh hasil dari proses tokenizing ditunjukkan pada tabel 8.
Tabel 8. Contoh Hasil Tokenizing
Tabel  8  menampilkan  contoh  hasil  dari  proses tokenisasi,  di  mana  setiap  kata  dalam  data  diubah menjadi sebuah token.

## 2.2.6. Stemming
Pada  tahap  ini  kata  yang  berimbuhan  diubah menjadi  kata  dasar  berdasarkan  kamus  yang  telah disediakan.  Contoh  hasil  dari  proses stemming ditunjukkan pada tabel 9.
Tabel 9. Contoh Hasil Stemming
Sebelum Translating
Setelah Translating Pemilu  kali  ini  benar2  parah,  banyak kecurangan  dimana2!  #pemilu  #curang 😡😡
This election is really bad, there is a lot of  cheating  everywhere!  #election #cheating 😡😡
Hari  ini  ke  TPS  buat  nyoblos,  semoga hasilnya nggak mengecewakan 🙏 #pemilu Going  to  the  polling  station  today  to vote,  hopefully  the  results  will  not  be disappointing 🙏 #election
Gimana  pendapat  kalian  soal  debat  capres tadi malam? Seru banget kan!! #debatCapres #pemilu2024 What do you think about the presidential  debate  last  night?  It  was really exciting,
right!! #presidentialdebate #election2024 Sebelum Cleansing Setelah Cleansing This  election  is  really  bad,  there  is  a  lot  of cheating  everywhere!  #election  #cheating 😡😡 This election is really bad there is a lot of cheating everywhere
Going  to  the  polling  station  today  to  vote, hopefully the results will not be disappointing 🙏 #election
Going  to  the  polling  station  today  to vote  hopefully  the  results  will  not  be disappointing What  do  you  think  about  the  presidential debate  last  night?  It  was  really  exciting, right!! #presidentialdebate #election2024 What do you think about the
presidential  debate  last  night  It  was really exciting right
Sebelum Case Folding Setelah Case Folding This  election  is  really  bad  there  is  a  lot  of cheating everywhere this election is really bad there is a lot of cheating everywhere Going  to  the  polling  station  today  to  vote hopefully the results will not be disappointing going to the polling station today to vote hopefully  the  results  will  not  be disappointing What  do  you  think  about  the  presidential debate last night It was really exciting right what do you think about the presidential debate  last  night  It  was  really  exciting right
Sebelum Filtering Setelah Filtering this  election  is  really  bad  there  is  a  lot  of cheating everywhere election really bad lot cheating everywhere
going  to  the  polling  station  today  to  vote hopefully the results will not be disappointing going  polling  station  today  vote hopefully results disappointing what  do  you  think  about  the  presidential debate last night It was really exciting right think  presidential  debate  last  night really exciting right Sebelum Tokenizing Setelah Tokenizing election really bad lot cheating everywhere  ['election',  'really',  'bad',  'lot',  'cheating', 'everywhere'] going polling station today vote hopefully results disappointing ['going',  'polling',  'station',  'today',  'vote', 'hopefully', 'results', 'disappointing'] think  presidential  debate  last  night  really exciting right ['think', 'presidential', 'debate', 'last', 'night', 'really', 'exciting', 'right'] Sebelum Stemming Setelah Stemming
['election',  'really',  'bad',  'lot',  'cheating',
'everywhere'] ['elect',  'realli',  'bad',  'lot',  'cheat', 'everywher'] ['going',  'polling',  'station',  'today',  'vote', 'hopefully', 'results', 'disappointing'] ['go',  'poll',  'station',  'today',  'vote', 'hope', 'result', 'disappoint'] ['think',  'presidential',  'debate',  'last',  'night', 'really', 'exciting', 'right'] ['think', 'presidenti', 'debat', 'last', 'night', 'realli', 'excit', 'right']
Tabel  9  menampilkan  hasil  dari stemming , dimana  setiap  kata  diubah  menjadi  bentuk  kata dasarnya.

## 2.3. Analisis Sentimen
Analisis sentimen adalah tahap untuk mengekstrak  dan  menganalisis  opini,  emosi,  dan sentimen  dari  data  teks.  Ini  melibatkan  penggunaan berbagai teknik NLP ( Natural Language Processing ) untuk  memahami  makna  dan  konteks  teks,  dan kemudian mengklasifikasikannya berdasarkan sentimen  positif  dan  negatif  [11].  Tahap-tahap analisis sentimen yang akan dilakukan adalah sebagai berikut.

## 2.3.1. Mempersiapkan Data Latih
Pada  tahap  ini  data  label  teks  yang  mewakili kategori  atau  sentimen  diubah  menjadi  representasi numerik dengan menggunakan teknik LabelEncoder . Hal  ini  dilakukan  karena  algoritma  pembelajaran mesin  umumnya  bekerja  lebih  baik  dengan  data numerik.  Selanjutnya  data  dibagi  menjadi  dua kumpulan  set  yaitu  set  pelatihan  dan  set  pengujian. Pembagian  ini  dilakukan  dengan  menggunakan fungsi train_test_split dari  pustaka scikit-learn . Contoh encoding pelabelan  adalah  seperti  yang  ada pada tabel 10.
Tabel 10. Contoh Hasil Encoding
Tabel  10  menunjukkan  representasi  numerik dari  teks  dengan  cara  mengonversi  setiap  kata  atau token  menjadi  angka.  Setiap  kata  dalam  teks diberikan nomor identifikasi yang unik.

## 2.3.2. Set Hyperparameter
Hyperparameter adalah parameter yang menentukan bagaimana model dilatih dan dioptimalkan. Beberapa parameter yang diset adalah vocab_size,  oov_tok,  embedding  _dim,  max_length, padding_type, dan trunc_type .
2.3.3. Tokenizing dan Padding
Tahap  ini  dilakukan  untuk  memastikan  semua kalimat  pelatihan  diubah  menjadi  string,  membuat tokenizer dan  fit  pada  kalimat  pelatihan.  Selain  itu pada  tahap  ini  dilakukan  konversi  kalimat  pelatihan menjadi  urutan  angka  dengan squences dan  juga dilakukan padding dengan  menambahkan  token khusus  (biasanya  token  0)  ke  urutan  yang  lebih pendek. Hal ini dilakukan untuk memastikan bahwa model dapat memproses semua kalimat dengan cara yang  sama,  terlepas  dari  panjangnya.  Kemudian langkah yang sama diterapkan pada data pengujian.

## 2.3.4. Membuat Model LSTM
Beberapa langkah yang dilakukan pada tahap ini adalah mendefinisikan model, menambahkan lapisan embedding , menambahkan
lapisan LSTM Bidirectional , dan menambahkan lapisan dense [12], [13].

## 2.3.5. Kompilasi dan Ringkasan Model
Tahap ini melibatkan menentukan pengoptimal, fungsi  kerugian,  dan  metrik  yang  akan  digunakan selama pelatihan.

## 2.3.6. Pelatihan Model Menggunakan Data Latih
Tahap  ini  melibatkan  proses  memasukkan urutan input dan  label  yang  sesuai  ke  model,  dan memungkinkan model untuk menyesuaikan bobotnya untuk meminimalkan fungsi kerugian.

## 2.3.7. Implementasi Model pada Data Uji
Setelah  model  dilatih  dengan  beberapa  kali epoch ,  langkah  terakhir  yang  dilakukan  adalah menerapkan  model  untuk  memprediksi  sentimen pada  teks  hasil  pemilu  yang  telah  dikumpulkan. Contoh  hasil  dari  analisis  sentimen  yang  diterapkan ditunjukkan pada tabel 11.
Tabel 11. Contoh Hasil Tokenizing
Tabel  11  menunjukkan  hasil  analisis  dari  data teks  yang  telah dibersihkan,  menghasilkan beberapa klasifikasi, yaitu positif dan negatif.

## 2.4. Analisis Korelasi
Analisis  korelasi  adalah  metode  statistik  yang digunakan  untuk  mengukur  hubungan  antara  dua variabel. Ini membantu untuk memahami apakah ada hubungan  antara  dua  variabel,  dan  seberapa  kuat hubungan tersebut [14], [15]. Misalnya hasil korelasi menunjukkan:
 Korelasi antara sentimen positif dan perubahan harga saham: 0.85
 Korelasi antara sentimen negatif dan perubahan harga saham: -0.65
Dari  hasil  tersebut  dapat  diinterpretasikan menjadi:
 Positif  (+0.85)  menunjukkan  adanya  korelasi positif  yang  kuat  antara  sentimen  positif tweet dan  kenaikan  harga  saham.  Artinya,  semakin banyak tweet dengan  sentimen  positif,  harga saham cenderung meningkat.
 Negatif  (-0.65)  menunjukkan  adanya  korelasi negatif yang cukup kuat antara sentimen negatif
tweet dan  penurunan  harga  saham.  Artinya, Kategori Encoding Positive 1 Negative 0 Teks Hasil Analisis Sentimen ['elect', 'realli', 'bad', 'lot', 'cheat', 'everywher'] Negatif ['go',  'poll',  'station',  'today',  'vote',  'hope',  'result', 'disappoint'] Positif ['think',  'presidenti',  'debat',  'last',  'night',  'realli', 'excit', 'right'] Positif

## 1218
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 1213-1227
semakin banyak tweet dengan sentimen negatif, harga saham cenderung menurun.

## 2.5. Evaluasi
Setelah  menyelesaikan  analisis  sentimen  dan analisis  korelasi,  tahap  selanjutnya  adalah  evaluasi. Evaluasi  ini  penting  untuk  memastikan  bahwa  hasil analisis valid dan dapat diandalkan.

## 2.5.1. Evaluasi Analisis Sentimen
Dalam  bidang  machine  learning, confusion matrix adalah  tabel  khusus  yang  diadopsi  untuk mendeskripsikan dan menilai kinerja model klasifikasi  untuk  sekumpulan  data  uji  yang  fitur pembedanya telah diketahui atau supervised learning [16]. Confusion matrix terdiri atas 2x2 matriks dengan besaran nilai biner bernilai 1 atau 0. Dengan besaran tersebut  dapat  diperoleh  4  kemungkinan  keluaran yang didefinisikan pada tabel. Untuk penjelasan lebih lanjut bisa dilihat pada tabel 12.

## Tabel 12. Confusion matrix
Berdasarkan tabel 12 yang merupakan confusion  matrix ,  parameter  yang  akan  digunakan untuk mengukur validitas adalah sebagai berikut:
1. Akurasi, adalah kedekatan nilai prediksi dengan nilai aktual. Rumus perhitungan akurasi adalah pada persamaan 1.
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖  = 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒𝑠+𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑣𝑒𝑠
𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒𝑠+𝐹𝑎𝑙𝑠𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒𝑠+𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑣𝑒𝑠+𝐹𝑎𝑙𝑠𝑒 𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑣𝑒𝑠 (1)
2. Precision , adalah tingkat ketepatan sistem untuk menentukan data yang relevan antara data yang diuji  dan  data  yang  dihasilkan  dari  sistem.
Rumus  untuk  perhitungan precision adalah persamaan 2.
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒𝑠 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒𝑠+𝐹𝑎𝑙𝑠𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒𝑠 (2)
3. Recall ,  adalah  rasio  prediksi  benar  positif dibandingkan  dengan  keseluruhan  data  yang benar.  Rumus  perhitungan recall adalah persamaan 3.
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒𝑠 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒𝑠+𝐹𝑎𝑙𝑠𝑒 𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑣𝑒𝑠 (3)

## 2.6. Dashboard
Langkah  selanjutnya  yang  dilakukan  adalah membuat dashboard interaktif  sehingga  data  dan hasil  dari  analisis  dapat  tersampaikan  dan  mudah dipahami  oleh  audiens. Dashboard dibuat  dengan menggunakan tools Looker studio dengan mempertimbangkan  desain dashboard ,  visualisasi
data  termasuk  grafik  apa  yang  akan  digunakan,  dan menambahkan  elemen  interaktivitas  seperti  filter, dropdown sehingga  pengguna  dapat  menyesuaikan tampilan sesuai dengan kebutuhan, hal ini bertujuan untuk  meningkatkan  pengalaman  pengguna  dan memungkinkan  untuk  dapat  mengeksplorasi  data lebih dalam [17].

## 2.6.1. Use case
Pada  tahap  ini  dilakukan  identifikasi  dan definisi  kebutuhan  sistem  berdasarkan  interaksi antara pengguna (aktor) dan sistem [18].

## 2.6.2. Perancangan
Pada tahap ini, dibuat mockup dashboard untuk memberikan  gambaran  awal  mengenai  desain  dan fungsionalitas yang akan diimplementasikan. Hal ini bertujuan  untuk  memastikan  bahwa  pembuatan dashboard lebih  terstruktur  dan  terencana  dengan baik.

## 2.6.3. Implementasi
Pada  tahap  ini  dilakukan  implementasi  dari rancangan atau mockup yang telah dibuat sebelumnya.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada bagian ini dapat diuraikan mengenai hasil dan pembahasan dari penelitian yang dilakukan.

## 3.1. Pengumpulan Data
Pada  penelitian  ini,  pengumpulan  data  dibagi menjadi  tiga  bagian,  yaitu  pengumpulan  data  yang akan digunakan untuk melatih model, data yang akan diuji,  dan  data  saham  untuk  dikorelasikan  dengan hasil analisis sentimennya.

## 3.1.1. Pengumpulan Data Latih
Data  latih  yang  digunakan  pada  penelitian  ini diambil  dari  penelitian  yang  sebelumnya  dilakukan oleh Asno Azzawagama (2024) mengenai pengumpulan dataset bakal calon presiden Indonesia 2024.  Data  latih  yang  digunakan  adalah  sebanyak 30.000  data. Dataset yang  digunakan  untuk  melatih model  ditunjukkan  pada  tabel  12.  Akses  penuh  ke data  uji  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  dapat diperoleh melalui tautan
https://data.mendeley.com/ dataset s/7w5zvr8jgp/5 .
Tabel 12. Data Latih Penelitian
Realita Positive Negative Prediksi True True Positive True Negative False False Positive
False Negative
index Date User ID  TweetLocation Text
label 0 2023-04-16 09:44:01+00:00 1.02E+18  Khoiril Anwar gemira and semeton bali muslims declare support for prabowo as president, news updates Positive
1 2023-04-16 09:27:10+00:00 1.19E+18 fahnoor inismyname that's why we support the president Negative 2 2023-04-16 08:32:06+00:00 1.60E+18
this time, jokowi's quota for wrinkles on his face and white hair is identical to his aura, sir, moving on to answering sincerely and
honestly, agree, that's great, prabowo subianto Positive 3 2023-04-16 08:19:16+00:00 4745573953
happy birthday to kopassus, may the spirit of patriotism continue to burn in our hearts, be the front guard in maintaining the sovereignty and security of the republic of indonesia, keep advancing, kopassus,
always healthy, mr. general prabowo subianto, president of the republic of indonesia Positive … … … … …
… 29998 2023-03-05 07:03:25+00:00 1.61E+18
and various ethnicities are here, there are lampung, there are javanese, there are padang, madura, there are bugis. we are united in this place because we hope for our president. who asked muzani to
the thousands of attendees prabowo answered the audience Positive 29999 2023-03-05 06:47:22+00:00 1.52E+18
look at the people smiling when they meet pak prabowo, hopefully pak prabowo's dream of making the little people iso gemuyu will be granted and made easier in the hands of pak prabowo's leadership
Positive
Berdasarkan tabel 12, data latih yang digunakan mencakup  berbagai  informasi  seperti  tanggal pembuatan tweet , User ID, lokasi, konten tweet , serta label sentimen.

## 3.1.2. Pengumpulan Data Uji
Pengumpulan  data  dilakukan  menggunakan Google  Colaboratory menggunakan  bantuan  modul bernama Tweet - Harvest ,  pemilihan  modul  ini dikarenakan  kemudahan  dan  pengambilan  datanya yang  dapat  memuat  banyak  data.  Jumlah  data tweet yang dikumpulkan adalah 100 data  per  minggu dari setiap  kata  kunci,  dengan  total  pengumpulan  data selama  5  minggu  dan  menggunakan  7  kata  kunci berbeda.  Jika  dihitung,  total  data  yang  terkumpul adalah  sebanyak  3.448 tweet .  Hasil  dari  data  yang telah  dikumpulkan  melalui  proses crawling ini ditunjukkan  pada  tabel  13.  Akses  penuh  ke  data  uji yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  dapat  diakses melalui https://www.kaggle.com/ dataset s/enjelita/data- tugas-akhir .
Tabel 13. Data Uji Penelitian
Berdasarkan tabel 13, data uji dalam penelitian ini  meliputi  beberapa  kolom,  antara  lain  tanggal pembuatan tweet ,  isi tweet ,  lokasi, User ID,  dan username .

## 3.1.3. Pengumpulan Data Saham
Pengumpulan  data  saham  dilakukan  dengan menggunakan Investing.com yang merupakan platform  layanan  penyedia  informasi  terkait  pasar saham. Untuk mengumpulkan data saham diperlukan data  historis  harian  dari  pasar  saham  tersebut  yang berisikan  harga  saham  pembukaan,  penutupan, volume  perdagangan,  dan  indikator  kinerja  seperti yang ditunjukkan pada tabel 14. Akses penuh ke data saham  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  dapat diperoleh melalui tautan https://www.kaggle.com/ dataset s/enjelita/data- tugas-akhir .
Dari  tabel  14  dapat  dijelaskan  bahwa  data historis  pasar  saham  terkumpul  sebanyak  500  data. Data tersebut diambil dari data harian dari 20 Maret 2024 sampai 03 Mei 2024 di setiap saham.

## Tabel 14. Data Saham

## 3.2. Prapemrosesan
Data  Twitter  yang  telah  dikumpulkan  masih dalam  bentuk  tidak  terstruktur  dan  memerlukan normalisasi sebelum dapat digunakan untuk analisis. Dari total 3.448 data yang terkumpul, akan diambil 4 data sebagai sampel.

## 3.2.1. Translating
Untuk  menyesuaikan  dengan  data  latih  yang berbahasa  Inggris,  maka  data  yang  akan  dianalisis diubah  menjadi  bahasa  Inggris  melalui  proses translating . Hasil dari proses translating ditunjukkan pada tabel 15.
Tabel 15. Hasil Proses Translating
Tabel  15  menampilkan  hasil  dari  proses translasi,  di  mana  data  yang  awalnya  berbahasa Indonesia  diubah  menjadi  bahasa  Inggris  untuk menyesuaikan dengan data latih yang digunakan.

## 3.2.2. Cleansing
Pada  tahap cleansing, data  yang  telah diterjemahkan  ke  bahasa  Inggris  akan  dibersihkan dengan  menghilangkan  angka,  simbol,  dan  juga emoji.  Hasil  dari cleansing data  ditunjukkan  pada tabel 16.
Tabel 16. Hasil Proses Cleansing
index Tanggal Terakhir  Pembukaan  Tertinggi  Terendah Vol. Perubahan% 0 14/04/2024 1.53 1.49 1.575 1.475 54,62M 2,68% 1 14/04/2024 1.53 1.49 1.575 1.475 54,62M 2,68% 2 14/04/2024 1.53 1.49 1.575 1.475 54,62M 2,68% 3 14/04/2024 1.53 1.49 1.575 1.475 54,62M 2,68% … … … … … … … … 498 31/03/2024 1.49 1.445 1.525 1.425 58,40M 3,11% 499 31/03/2024 1.49 1.445 1.525 1.425 58,40M 3,11% full_text translated @H4T14K4LN4L42 @prabowo @jokowi @Gerindra @PartaiGolkar @PartaiPAN @PDemokrat @KPU_ID @bawaslu_RI Kmrn msh jadi pengamat skrg udah jadi pakar politik.... @H4t14k4ln4l42 @prabowo @jokowi @gerindra @partaigolkar @partaipan @pdemokrat @kpu_id @bawaslu_ri kmrn still so the observer now is a political expert .... @H4T14K4LN4L42 @prabowo @jokowi @Gerindra @PartaiGolkar @PartaiPAN @PDemokrat @KPU_ID @bawaslu_RI Dasar Politisi Bajigur katanya Menang klo Menang hadapin dong Secara GENTELMEN pertahankan KEMENANGAN 02 lewat adu Argumentasi versi ANGKET... Siap2lah hancur berantakan Koalisi 02 krn sdh di kepung dua Jurusan Belakang dan Muka. Hak Angket dan Jalur MK... @H4t14k4ln4l42 @prabowo @jokowi @gerindra @partaigolkar @partaipan @pdemokrat @kpu_id @bawaslu_ri Basic Bajigur politician said he wins if you win facing the Gentelmen.Back and face majors.Questionnaire Rights and MK Line ... @Encang_ajja Megamendung bknnya daerah rmh pak @prabowo ya?tolong min @Gerindra ada warga yg perlu dibantu. @Encang_ajja megamendung instead of the area of â€‹â€‹the house sir @prabowo huh? Please min @gerindra there are residents who need to be helped. @H4T14K4LN4L42 @prabowo @jokowi @Gerindra @PartaiGolkar @PartaiPAN @PDemokrat @KPU_ID @bawaslu_RI Hanya gimmick....itu mereka @H4t14k4ln4l42 @prabowo @jokowi @gerindra @partaigolkar @partaipan @pdemokrat @kpu_id @bawaslu_ri only gimmick ....
translated
cleaned @H4t14k4ln4l42 @prabowo @jokowi
@gerindra @partaigolkar @partaipan @pdemokrat @kpu_id @bawaslu_ri kmrn still so the observer now is a political expert ....
kmrn still so the observer now is a political expert @H4t14k4ln4l42 @prabowo @jokowi @gerindra @partaigolkar @partaipan @pdemokrat  @kpu_id  @bawaslu_ri  Basic Bajigur  politician  said  he  wins  if  you  win facing the Gentelmen.Back and face majors.Questionnaire Rights and MK Line ...
Basic Bajigur politician said he wins if you win facing the Gentelmen Back and face majors Questionnaire Rights and MK Line
@Encang_ajja  megamendung  instead  of  the area  of  â€‹â€‹the  house  sir  @prabowo  huh? Please min @gerindra there are residents who need to be helped. megamendung instead of the area of the house sirhuh Please minthere are residents who need to be helped @H4t14k4ln4l42 @prabowo @jokowi @gerindra @partaigolkar @partaipan @pdemokrat  @kpu_id  @bawaslu_ri  only gimmick .... only gimmick
Tabel  16  menunjukkan  hasil  dari  proses pembersihan  data,  di  mana  teks  yang  sebelumnya mengandung  banyak tag akun, hashtag ,  emoji,  dan tanda baca telah dihapus, sehingga hanya menyisakan teks yang bersih.

## 3.2.3. Case folding
Setelah  data  teks  dibersihkan  dari  angka  dan simbol, selanjutnya huruf pada data akan disamakan menjadi lowercase semua  untuk  mempermudah analisis teks nantinya. Pada tabel 17 ditunjukkan hasil dari pengubahan dari Case folding yaitu tidak adanya huruf kapital pada data teks.
Tabel 17. Hasil Proses Case folding
Tabel 17 memperlihatkan hasil dari proses case folding ,  di  mana  teks  yang  sebelumnya  masih mengandung  huruf  kapital  telah  diubah  seluruhnya menjadi huruf kecil atau lowercase .

## 3.2.4. Filtering
Pada  proses Filtering dilakukan  penghapusan kata-kata  yang  termasuk  dalam  daftar stopwords dalam  bahasa  Inggris  dan  juga  daftar  tambahan stopwords dari  file  teks  untuk  mengurangi  jumlah data yang tidak relevan dan fokus pada kata-kata yang lebih  bermakna  untuk  analisis  sentimen.  Hasil  dari Filtering ditunjukkan pada tabel 18.

## Tabel 18. Hasil Proses Filtering
Tabel  18  menunjukkan  hasil  dari  proses filtering , di mana teks yang sebelumnya mengandung banyak kata-kata tidak berarti, setelah proses filtering hanya  menyisakan  kata-kata  yang  memiliki  makna dan relevan untuk analisis sentimen.

## 3.2.5. Tokenizing
Setelah stopwords dihapus  dari  data  teks, selanjutnya data dilakukan tokenizing , yaitu mengubah  teks  menjadi  token  untuk  mempermudah dalam proses selanjutnya yaitu stemming . Hasil dari proses tokenizing ditunjukkan pada tabel 19.
Tabel  19  memperlihatkan  hasil  dari  proses tokenisasi,  di  mana  setiap  kata  dalam  teks  diubah menjadi token.
Tabel 19. Hasil Proses Tokenizing
3.2.6. Stemming
Langkah  terakhir  untuk preprocessing data adalah stemming dengan mengubah data teks menjadi kata  dasar.  Contoh  hasil  dari  proses stemming ditunjukkan pada tabel 20.
Tabel 20. Hasil Proses Stemming
Tabel  20  menunjukkan  hasil  dari  proses stemming ,  di  mana  kata-kata  yang  telah  diubah menjadi  token  kemudian  dikembalikan  ke  bentuk kata dasar.

## 3.3. Analisis Sentimen
Untuk  menganalisis  sentimen  data  yang diperoleh  sebelumnya.  Dilakukan  beberapa  proses dan pelatihan model menggunakan data latih terlebih dahulu  sehingga  model  terbiasa  dengan  bahasan politik.

## 3.3.1. Persiapan Data Latih
Pada tahap persiapan data latih, label teks, yang mewakili  kategori  atau  sentimen,  diubah  menjadi representasi numerik menggunakan teknik LabelEncoder .  Selanjutnya  data  dibagi  menjadi  dua kumpulan  set  yaitu  set  pelatihan  dan  set  pengujian. Pembagian  ini  dilakukan  dengan  menggunakan fungsi train_test_split dari pustaka scikit-learn .

## 3.3.2. Hyperparameters
Parameter  ditentukan  untuk  mengoptimalkan kinerja  model  yang  digunakan  dalam  penelitian. Hyperparameters yang  digunakan  ditunjukkan  pada tabel 21.
Tabel 21. Set Hyperparameters Parameter Jumlah vocab_size 300 embedding _dim 100 max_length 200
Penjelasan dari parameter pada tabel 21aadalah sebagai berikut:
 vocab_size membatasi  jumlah  kata  yang  akan dipelajari  dan  diwakili  oleh  model.  Parameter ini  menentukan  jumlah  kata  unik  yang  akan dipertimbangkan  oleh  model  dalam  proses tokenizing . Tokenizing adalah  langkah  awal
cleaned lower kmrn  still  so  the  observer  now  is  a  political expert kmrn  still  so  the  observer  now  is  a  political expert Basic Bajigur politician said he wins if you win facing  the  Gentelmen  Back  and  face  majors Questionnaire Rights and MK Line basic bajigur politician said he wins if you win facing  the  gentelmen  back  and  face  majors questionnaire rights and mk line megamendung instead of the area of the house sirhuh Please minthere are residents who need to be helped megamendung instead of the area of the house sirhuh please minthere are residents who need to be helped
only gimmick
only gimmick lower
filtered
kmrn still so the observer now is a political expert still observer political expert
basic bajigur politician said he wins if you win facing the  gentelmen  back  and  face  majors  questionnaire rights and mk line basic  bajigur  politician  said  wins  win facing  gentelmen  back  face  majors questionnaire rights mk line megamendung instead of the area of the house sirhuh please minthere are residents who need to be helped megamendung instead area house sirhuh please minthere residents need helped
only gimmick gimmick
stopword tokenize still observer political expert ['still', 'observer', 'political', 'expert'] basic  bajigur  politician  said  wins  win facing  gentelmen  back  face  majors questionnaire rights mk line ['basic',  'bajigur',  'politician',  'said',  'wins',  'win', 'facing', 'gentelmen', 'back', 'face', 'majors', 'questionnaire', 'rights', 'mk', 'line'] megamendung  instead  area  house  sirhuh please minthere residents need helped ['megamendung',  'instead',  'area',  'house',  'sirhuh', 'please', 'minthere', 'residents', 'need', 'helped'] gimmick ['gimmick'] tokenize stemmed ['still', 'observer', 'political', 'expert'] ['still', 'observ', 'polit', 'expert'] ['basic',  'bajigur',  'politician',  'said',  'wins',  'win', 'facing',  'gentelmen',  'back',  'face',  'majors', 'questionnaire', 'rights', 'mk', 'line'] ['basic',  'bajigur',  'politician',  'said',  'win', 'win', 'face', 'gentelmen', 'back', 'face', 'major', 'questionnair', 'right', 'mk', 'line'] ['megamendung', 'instead', 'area', 'house', 'sirhuh', 'please', 'minthere', 'residents', 'need', 'helped'] ['megamendung',  'instead',  'area',  'hous', 'sirhuh', 'pleas', 'minther', 'resid', 'need', 'help'] ['gimmick'] ['gimmick']
dalam  pemrosesan  bahasa  alami  di  mana  teks dipecah  menjadi  unit-unit  yang  lebih  kecil (token) seperti kata-kata.
 embedding  _dim menentukan  dimensi  vektor embedding .  Vektor embedding adalah representasi  numerik  dari  kata-kata  yang dipelajari  oleh  model.  Dimensi embedding menentukan seberapa kompleks dan bernuansa representasi kata-kata ini.
 max_length membatasi  panjang  kalimat  yang dapat  dipelajari  dan  diprediksi  oleh  model. Parameter  ini  menentukan  panjang  maksimum urutan  teks  yang  akan  diproses  oleh  model. Urutan  teks  adalah  deretan  kata  yang membentuk sebuah kalimat atau paragraf.
3.3.3. Tokenizing dan Padding Data Latih
Tahap tokenizing dan padding dilakukan untuk memastikan semua kalimat pelatihan diubah menjadi string ,  membuat tokenizer dan fit pada  kalimat pelatihan.  Selain  itu  pada  tahap  ini  dilakukan konversi  kalimat  pelatihan  menjadi  urutan  angka dengan squences dan juga dilakukan padding dengan menambahkan  token  khusus  (biasanya  token  0)  ke urutan  yang  lebih  pendek.  Hal  ini  dilakukan  untuk memastikan  bahwa  model  dapat  memproses  semua kalimat  dengan  cara  yang  sama,  terlepas  dari panjangnya. Kemudian langkah yang sama diterapkan pada data pengujian.

## 3.3.4. Membuat Model LSTM
Pada  pembuatan  model  LSTM  dilakukan pendefinisian  model  dan  juga  penambahan  lapisan- lapisan pada model. Lapisan model memuat definisi model,  lapisan Embedding ,  lapisan  LSTM Bidirectional ,  dan  lapisan Dense .  Penjelasan  dari lapisan-lapisan tersebut adalah sebagai berikut.
 Definisi Model: Model didefinisikan
menggunakan  kelas keras.Sequential dari pustaka Keras .  Kelas  ini  memungkinkan pembuatan  model  sekuensial,  di  mana  lapisan disusun secara berurutan.
 Lapisan Embedding :  Lapisan  pertama  adalah Embedding yang  mengubah  kata-kata  dalam urutan input menjadi  representasi  vektor  yang padat.  Dimensi  vektor embedding ditentukan oleh  parameter embedding  _dim ,  dan  panjang maksimum  urutan input ditentukan  oleh
input_length .
 Lapisan LSTM Bidirectional : Lapisan selanjutnya adalah Bidirectional yang membungkus  lapisan  LSTM.  Lapisan  LSTM adalah jenis jaringan saraf berulang (RNN) yang cocok untuk memproses data sekuensial seperti teks.  Lapisan Bidirectional memungkinkan LSTM  memproses  urutan input di  kedua  arah, menangkap  ketergantungan  maju  dan  mundur dalam teks.
 Lapisan Dense : Model kemudian memiliki dua lapisan padat ( dense ):
o Lapisan  pertama  memiliki  24  unit  dan menggunakan fungsi aktivasi 'relu' . o Lapisan  kedua  memiliki  1  unit  dan menggunakan  fungsi  aktivasi 'sigmoid' . Tujuan  lapisan  padat  ini  adalah  untuk mengubah  keluaran  lapisan  LSTM  menjadi nilai prediksi tunggal. Fungsi aktivasi 'relu' memperkenalkan  non-linearitas  ke  model, memungkinkannya  mempelajari  hubungan yang lebih kompleks antara input dan output . Fungsi  aktivasi 'sigmoid' digunakan  pada lapisan  akhir  untuk  menghasilkan  nilai probabilitas  antara  0  dan  1,  yang  dapat diinterpretasikan  sebagai  probabilitas input termasuk dalam kelas tertentu.

## 3.3.5. Kompilasi dan Ringkasan Model
Kompilasi model adalah langkah di mana model pembelajaran  mesin  dikonfigurasi  dengan  beberapa parameter penting sebelum proses pelatihan dimulai. Dalam  tahap  ini,  model  diterjemahkan  ke  dalam bentuk  yang  dapat  dipahami  oleh  mesin  untuk dijalankan  secara  efektif  pada  perangkat  keras  yang tersedia.  Sedangkan  ringkasan  model  adalah representasi  visual  atau  teks  dari  arsitektur  model yang  menunjukkan  struktur  model  secara  detail, termasuk informasi tentang jumlah layer , jenis layer , ukuran  input  dan  output  pada  setiap layer ,  serta jumlah  parameter  yang  dapat  dilatih  (trainable parameters) pada setiap layer . Hasil ringkasan model ditunjukkan pada tabel 22.
Tabel 22. Hasil ringkasan model Layer (type) Output Shape Param # embedding _2 ( Embedding ) (None, 150, 64) 960,000 bidirectional_2 (Bidirectional) (None, 128) 66,048 dense_4 (Dense) (None, 24) 3,096 dense_5 (Dense) (None, 1) 25
Tabel  22  menggambarkan  arsitektur  model jaringan  saraf  yang  terdiri  dari  beberapa  lapisan. Lapisan pertama adalah embedding yang menghasilkan output dengan  dimensi  150  (panjang urutan input ) dan 64 (dimensi embedding ), memiliki 960.000 parameter. Selanjutnya, lapisan bidirectional LSTM menghasilkan output dengan dimensi 128 dan memiliki 66.048 parameter. Kemudian, lapisan dense pertama  menghasilkan output dengan  24  unit  dan memiliki  3.096  parameter.  Akhirnya,  lapisan dense terakhir menghasilkan output dengan satu unit, yang sering  digunakan  untuk  tugas  klasifikasi  biner,  dan memiliki 25 parameter. Secara keseluruhan, tabel ini menunjukkan  struktur  dan  jumlah  parameter  dari model jaringan saraf yang digunakan.

## 3.3.6. Pelatihan Model
Langkah berikutnya adalah melatih model pada kumpulan  data  pelatihan.  Model  dilatih  dengan jumlah epoch sebanyak  20  dengan validation_split
0,1  atau  menggunakan  data  latih  sebagai  pengujian sebanyak 10%.

## 3.3.7. Implementasi Model
Setelah  model  dilatih  dengan  20  kali epoch , langkah  terakhir  adalah  menerapkan  model  untuk memprediksi  sentimen  pada  teks  hasil  pemilu  yang telah  dikumpulkan.  Hasil  dari  sentimen  analisis ditunjukkan pada tabel 23.
Tabel 23. Hasil Analisis Sentimen
Tabel  23  menampilkan  hasil  analisis  sentimen yang diterapkan pada model, menghasilkan klasifikasi sentimen positif dan negatif dari data uji.

## 3.4. Analisis Korelasi
Setelah  menganalisis sentimen publik terhadap hasil pemilu, langkah berikutnya adalah mengevaluasi korelasi antara sentimen yang dianalisis dan perubahan harga saham. Data sentimen dikelompokkan  berdasarkan  tanggal  kemudian dihitung  nilai  rata-rata prediction -nya.  Pada  data saham  juga  dilakukan  hal  yang  sama,  dengan mengelompokkan  berdasarkan  tanggal  dan  dihitung rata-rata  harga  terakhir  atau  penutupan.  Setelah  itu, panjang  data  disamakan  sehingga  dapat  dihitung korelasinya. Dari proses analisis yang telah dilakukan dihasilkan nilai korelasi Spearman sebesar  0,402 dan nilai p atau nilai signifikansi sebesar 0,046.

## 3.5. Evaluasi
Tahap  evaluasi  dilakukan  untuk  menghitung angka  akurasi,  presisi,  dan recall pada  analisis sentimen  dan  mengevaluasi  koefisien  korelasi  serta nilai p pada analisis korelasi.

## 3.5.1. Evaluasi Analisis Sentimen
Evaluasi  hasil  analisis  sentimen  dilakukan dengan  menggunakan confusion  matrix. Hasil confusion  matrix dari  analisis  sentimen  yang dilakukan ditunjukkan pada gambar 2.
Dari confusion  matrix pada  gambar  2,  dapat dicari  nilai  akurasi,  presisi,  dan recall dengan menggunakan  nilai  pada  matriks  tersebut.  Beberapa nilai tersebut adalah sebagai berikut:
TP
= 5010. FP = 348. TN = 1671.
FN = 403.
Gambar 2. Confusion matrix
Dari  nilai confusion  matrix tersebut  dapat dihitung  nilai  akurasi,  presisi,  dan recall sebagai berikut:
1. Akurasi
Berdasarkan persamaan 1, nilai akurasi dihitung sebagai berikut:
Akurasi = (TP + TN) / (TP + FP + TN + FN) Akurasi = (5010 + 1671) / (5010+348+1671+ 403) Akurasi = 6681 / 7432 Akurasi = 0.900 Akurasi = 90%
Dengan demikian, nilai akurasi  yang diperoleh adalah 90%.
2.
Presisi Berdasarkan persamaan 2, nilai presisi dihitung sebagai berikut:
Presisi = TP / (TP + FP) Presisi = 5010 / (5010 + 348) Presisi = 5010 / 5358 Presisi = 0.936 Presisi= 93.6%
Dengan  demikian,  nilai  presisi  yang  diperoleh adalah 93,6%.
3. Recall
Berdasarkan persamaan 3, nilai recall dihitung sebagai berikut: Recall = TP / (TP + FN) Recall = 5010 / (5010 + 403) Recall = 5010 / 5413 Recall = 0.927 Recall = 92.7%
Dengan demikian, nilai akurasi  yang diperoleh adalah 92,7%.
Interpretasi  perhitungan  akurasi,  presisi,  dan recall adalah,
1. Akurasi:  Nilai  akurasi  0,900  menunjukkan bahwa  model  klasifikasi  memprediksi  dengan benar sekitar 90% dari semua kasus.
2. Presisi: Nilai presisi 0,936 menunjukkan bahwa dari semua kasus yang diklasifikasikan sebagai positif oleh model, 93,6% benar-benar positif.
3. Recall : Nilai recall 0,927 menunjukkan bahwa nilai recall mendapat  nilai  positif  sebanyak
92,7%  dan  dari  semua  kasus  yang  sebenarnya
Text Hasil Sentimen Analisis still observ polit expert Positive basic  bajigur  politician  said  win  win  face gentelmen  back  face  major  questionnair  right mk line Negative megamendung  instead  area  hous  sirhuh  pleas minther resid need help
Positive gimmick
Negative
positif,  model  klasifikasi  hanya  melewatkan 7,3% kasus.
Berdasarkan  interpretasi  di  atas, model klasifikasi  ini  memiliki  akurasi,  presisi,  dan recall yang  tinggi.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  model klasifikasi LSTM sangat baik dalam mengidentifikasi sentimen positif dan negatif.

## 3.5.2. Evaluasi Analisis Korelasi
Evaluasi  korelasi  dinilai  dari  nilai  koefisien korelasi  dan  nilai  signifikansi  untuk  melihat  apakah korelasi  yang ada  merupakan sebuah  kebetulan atau bukan. Berikut interpretasi hasil nilai korelasi:
 Nilai koefisien korelasi Spearman sebesar 0,402 menunjukkan adanya hubungan negatif moderat antara  dua  variabel  yang  dianalisis.  Korelasi positif  berarti  bahwa  ketika  satu  variabel meningkat, variabel lainnya cenderung meningkat.
 Nilai  p  sebesar  0,046  adalah  ukuran  dari signifikansi  statistik  korelasi  yang  ditemukan. Ini  menunjukkan  bahwa  ada  kurang  dari  4,6% kemungkinan  bahwa  korelasi  yang  diamati adalah hasil dari kebetulan. Hal ini berarti dapat dipastikan dengan cukup  yakin bahwa korelasi positif  yang  diamati  antara  dua  variabel bukanlah hasil kebetulan.

## 3.6. Dashboard
Untuk menampilkan data yang digunakan dalam penelitian  ini  serta  untuk  menentukan  apakah  data- data tersebut benar-benar berkorelasi, data disajikan dalam bentuk visualisasi yang digabungkan ke dalam dashboard interaktif.  Dengan  demikian,  data  akan lebih mudah dipahami bahkan oleh orang yang tidak terbiasa  membaca  data.  Pada  tahap  pembuatan dashboard melalui beberapa tahapan sebagai berikut.

## 3.6.1. Use case
Use case dilakukan untuk mengidentifikasi dan mendefinisikan kebutuhan sistem berdasarkan interaksi antara pengguna (aktor) dan sistem tersebut. Use  case pada  sistem  visualisasi  penelitian  ini ditunjukkan pada gambar 3.
Diagram use case pada gambar 3 menunjukkan interaksi antara seorang pengguna ( User ) dan sistem untuk  berbagai  fungsi. User dapat  mengakses overview untuk  mendapatkan  gambaran  umum, melihat  grafik  data  sentimen  dan  data  saham  untuk memahami tren, serta mengakses informasi sentimen untuk  detail  lebih  mendalam.  Selain  itu, user juga dapat  melakukan Filtering data  untuk  menyaring informasi  sesuai  kebutuhan  dan  melihat  grafik korelasi antara saham dan sentimen untuk menganalisis  hubungan  antara  dua  data  tersebut. Semua  fungsi  ini  dirancang  untuk  memberikan pengguna  alat  yang  diperlukan  untuk  analisis  data yang lebih efektif dan mendalam.

## 3.6.2. Perancangan
Pada  tahap  perancangan,  dibuat mockup atau rancangan tabel. Untuk pembagian visualisasi adalah data  dengan  jenis time  series dibuat  menjadi line chart , data dengan jenis kategori dibuat menjadi bar chart ,  sedangkan  untuk  perincian  lebih  lanjut  bisa ditampilkan pada list.

## 3.6.2.1. Perancangan Halaman Overview
Perancangan  halaman overview ditunjukkan pada gambar 4.
Gambar 4. Rancangan Halaman Overview
Gambar  4  menampilkan  desain  halaman overview yang terdiri dari beberapa elemen penting. Di  sebelah  kiri,  terdapat  empat  tombol  menu  yang berfungsi  sebagai  navigasi  antar  halaman  atau  fitur dalam dashboard .  Di  bagian  atas,  terdapat  judul halaman  yang  menunjukkan  topik  utama  dari dashboard , serta sebuah kotak filter di pojok kanan atas  untuk  menyaring  data  sesuai  dengan  kriteria tertentu.  Di  tengah dashboard ,  ada  beberapa  kotak data  yang  menampilkan  informasi  penting  berupa angka, serta dua jenis grafik, grafik batang di bagian bawah dan grafik garis di kanan atas yang menyajikan visualisasi  data  untuk  menunjukkan  tren  atau perubahan  dari  waktu  ke  waktu.  Di  bagian  kanan bawah,  terdapat  dua  kolom  yang  berisi  daftar  item yang mungkin berisi poin-poin penting atau informasi terkait  lainnya.  Desain  ini  dirancang  untuk menampilkan  informasi  secara  ringkas  dan  visual, sehingga  memudahkan  pengguna  dalam  memahami data yang disajikan.

## 3.6.2.2. Perancangan Halaman Visualisasi Data
Perancangan halaman visualisasi data ditunjukkan pada gambar 5.

## Gambar 5. Rancangan Halaman Visualisasi Data
Gambar  5  merupakan  rancangan  halaman visualisasi  data  pada dashboard .  Terdapat  beberapa elemen  visualisasi  data,  termasuk  diagram  batang horizontal  di  kiri  atas,  diagram  lingkaran  di  kanan atas, dan dua grafik batang serta grafik garis di bagian bawah. Masing-masing elemen ini menampilkan data dalam  berbagai  bentuk  grafik  untuk  memudahkan analisis visual.

## 3.6.2.3. Perancangan Halaman Informasi
Perancangan halaman informasi data ditunjukkan pada gambar 6.

## Gambar 6. Rancangan Halaman Informasi
Gambar  6  menampilkan  rancangan  halaman informasi  pada dashboard berisikan  beberapa  kotak yang  disusun  dalam  dua  baris,  yang  kemungkinan digunakan  untuk  menampilkan  berbagai  informasi. Desain  ini  memberikan  ruang  yang  luas  untuk menampilkan berbagai konten secara terorganisir.

## 3.6.2.4. Perancangan Halaman Korelasi
Perancangan halaman visualisasi data ditunjukkan pada gambar 7.
Rancangan  gambar  7  menampilkan  hasil analisis  korelasi.  Pengguna  dapat  memilih  variabel yang ingin dibandingkan melalui menu yang tersedia. Hasil  korelasi  akan  ditampilkan  dalam  bentuk [misalnya,  tabel,  grafik].  Fitur  filter  memungkinkan pengguna untuk menyaring data berdasarkan kriteria tertentu.

## 3.6.3. Implementasi
Pada tahap implementasi, rancangan yang telah dibuat  kemudian  direalisasikan  pada looker  studio . Dashboard visualisasi  dibagi  menjadi  beberapa bagian  yang  memuat  adanya  data  sentimen,  data saham,  dan  korelasi  keduanya.  Untuk  melihat dashboard visualisasi  yang telah diimplementasikan dapat diakses melalui tautan
https://lookerstudio.google.com/s/vRN2x1Gi2Z8 . Berikut  adalah  beberapa  dokumentasi dashboard yang telah dibuat:

## 3.6.3.1. Overview
Bagian  ini  memuat  visualisasi  jumlah  kedua data,  perubahan  harga  saham,  volume  saham, perbandingan  sentimen  positif  dan  negatif,  serta perincian  jumlah  sentimen  untuk  setiap  kata  kunci. Selain  itu,  terdapat  filter  untuk  menyaring  data berdasarkan  rentang  tanggal  yang  diinginkan. Visualisasi data pada halaman overview ditunjukkan pada gambar 8.
Gambar 8. Halaman Visualisasi Overview
Visualisasi  yang  disajikan  pada  gambar  14 memberikan gambaran menyeluruh mengenai pergerakan harga saham beberapa perusahaan dalam periode waktu tertentu. Selain itu, visualisasi ini juga mengukur  sentimen  pasar  terhadap  perusahaan- perusahaan tersebut dengan menganalisis kata kunci tertentu  dalam  berita  atau  diskusi online .  Hubungan antara  harga  saham  dan  sentimen  pasar  ditampilkan secara  visual,  memungkinkan  kita  untuk  melihat apakah terdapat korelasi positif atau negatif. Dengan kata  lain,  kita  dapat  melihat  apakah  peningkatan sentimen positif terhadap suatu perusahaan berdampak  pada  kenaikan  harga  sahamnya.  Selain itu,  visualisasi  ini  juga  menyajikan  data  volume perdagangan,  yang  memberikan  indikasi  tentang aktivitas  jual  beli  saham.  Dengan  menganalisis visualisasi  ini,  kita  dapat  memperoleh  pemahaman
yang  lebih  baik  mengenai  faktor-faktor  yang mempengaruhi  pergerakan  harga  saham  suatu perusahaan, serta tren pasar secara keseluruhan.

## 3.6.3.2. Data Sentimen
Visualisasi pada halaman data saham ditunjukkan  pada  gambar  9  dan  untuk  halaman informasi partai dapat ditunjukkan pada gambar 10.

## Gambar 9. Halaman Visualisasi Data Sentimen
Pada  gambar  9  memuat  perincian  mendalam mengenai data sentimen, seperti perbandingan antara sentimen positif dan negatif, perbandingan sentimen berdasarkan kata kunci, jumlah sentimen berdasarkan waktu, serta perbandingan jumlah data sentimen per kata  kunci.  Selain  itu,  terdapat  filter  untuk  melihat data  berdasarkan  kata  kunci  tertentu  dan  rentang waktu tertentu.

## Gambar 10. Halaman Informasi Data Sentimen
Pada  gambar  10  terdapat  bagian  info  yang memberikan  informasi  seputar  partai  yang  menjadi kata kunci pada penelitian ini.

## 3.6.3.3. Data Saham
Visualisasi  pada  halaman  data  saham  dapat dilihat pada gambar 11.
Gambar 11. Halaman Visualisasi Data Saham
Visualisasi data saham pada gambar 11 memuat perincian  lebih  mendalam  mengenai  data  saham, seperti  pergerakan  harga  pembukaan,  penutupan, tertinggi,  dan  terendah  dari  waktu  ke  waktu  dalam bentuk  mingguan,  volume  saham  mingguan, perubahan  (%)  harga,  serta  volume  saham  untuk setiap  nama  saham.  Selain  itu,  terdapat  filter  untuk melihat  data  saham  berdasarkan  nama  saham  dan rentang waktu tertentu.

## 3.6.3.4. Korelasi
Visualisasi pada halaman korelasi dapat dilihat pada gambar 12.

## Gambar 12. Halaman Visualisasi Korelasi
Visualisasi  korelasi  pada  gambar  12  memuat dua  grafik  visualisasi  yang  menunjukkan  perubahan harga saham dari waktu ke waktu dan perbandingan jumlah  sentimen  positif  dan  negatif  dari  waktu  ke waktu.  Dengan  demikian,  audiens  dapat  melihat korelasi  antara  kedua  data  tersebut  melalui  grafik yang  disajikan.  Sebagai  referensi  hubungan  saham dan  kata  kunci  mana  yang  berkaitan  disajikan  tabel antara  nama  saham  dan  juga  kata  kunci  yang terkaitnya.  Selain itu, terdapat filter untuk menyaring data saham dan data sentimen berdasarkan kata kunci yang  akan  dipantau  korelasinya,  serta  filter  untuk melihat data dalam rentang tanggal tertentu.

## 4. DISKUSI
Penelitian  ini  berhasil  menganalisis  korelasi antara  sentimen  publik  terhadap  hasil  Pemilu  2024 dengan  pergerakan  harga  saham  pelaku  politik  di Indonesia.  Dari  hasil  yang  diperoleh,  beberapa poin penting dapat dibahas lebih lanjut.
Pertama,  penggunaan  model Long  Short-Term
Memory (LSTM) dalam analisis sentimen menunjukkan kinerja yang cukup baik dengan akurasi mencapai  90%,  presisi  sebesar  93,6%,  dan recall sebesar  92,7%.  Hasil  ini  mengindikasikan  bahwa model  LSTM  mampu  mengklasifikasikan  sentimen publik dengan tingkat ketepatan yang tinggi. Namun, meskipun  model  ini  cukup  andal,  ada  kemungkinan bahwa  model  ini  masih  bisa  ditingkatkan,  terutama dalam  menangkap  nuansa  sentimen  yang  lebih kompleks atau ambigu dalam data.
Kedua,  hasil  analisis  korelasi Spearman menunjukkan  adanya  korelasi  positif  yang  moderat antara  sentimen  publik  terhadap  hasil  pemilu  dan
perubahan  harga  saham  pelaku  politik,  dengan koefisien  sebesar  0,402  dan  nilai  p  sebesar  0,046. Temuan  ini  konsisten  dengan  teori  bahwa  sentimen publik  dapat  mempengaruhi  pasar  saham,  terutama dalam konteks politik. Namun, korelasi yang moderat ini  juga  menunjukkan  bahwa  ada  faktor  lain  yang mungkin  berperan  dalam  perubahan  harga  saham, seperti  kondisi  ekonomi  atau  kebijakan  pemerintah yang  belum  sepenuhnya  terisolasi  dalam  penelitian ini.
Selanjutnya,  pembuatan dashboard interaktif menggunakan Looker Data Studio berhasil memfasilitasi  visualisasi  dan  interpretasi  data  yang lebih  mudah  bagi  pengguna. Dashboard ini memungkinkan  analisis  data  secara  lebih  dinamis, memberikan  akses  yang  intuitif  untuk  melihat  tren sentimen  dan  pergerakan  harga  saham  secara bersamaan. Namun, tantangan yang dihadapi adalah memastikan dashboard tetap relevan dan up-to-date seiring  dengan  perkembangan  data  yang  terus berubah.
Secara  keseluruhan,  penelitian  ini  memberikan wawasan  yang  berharga  mengenai  hubungan  antara sentimen  publik  dan  pasar  saham  dalam  konteks politik  Indonesia.  Meskipun  temuan  ini  signifikan, ada  beberapa  keterbatasan  yang  harus  diakui. Misalnya,  faktor-faktor  eksternal  yang  mungkin mempengaruhi hasil belum sepenuhnya dikendalikan,  dan  data  sentimen  yang  diperoleh mungkin  memiliki  bias  karena  keterbatasan  dalam metode crawling data.

## 5. KESIMPULAN
Dari penelitian yang sudah dilaksanakan dengan judul “Analisis Korelasi Sentimen Hasil Pemilu 2024 dan Pergerakan Saham Pelaku Politik di Indonesia” menghasilkan  beberapa  temuan  penting  yang  dapat disimpulkan sebagai berikut:
Penelitian ini menggunakan bahasa pemrograman  Python  3.10  dengan  bantuan  library seperti  Scikit-learn,  Pandas,  dan  Numpy.  Data sentimen  publik  terhadap  hasil  pemilu  diperoleh melalui  proses  crawling  dari  Twitter  menggunakan alat  Harvest Tweet .  Metode Long  Short-Term Memory (LSTM) digunakan untuk analisis sentimen, yang  kemudian  dievaluasi  dengan  hasil  akurasi sebesar  90%,  presisi  sebesar  93,6%,  dan recall sebesar  92,7%.  Model  LSTM  ini  menunjukkan kemampuan  yang  baik  dalam  mengklasifikasikan sentimen publik terhadap hasil pemilu.
Untuk mengkorelasikan sentimen publik dengan  perubahan  harga  saham  pelaku  politik  di Indonesia,  dilakukan  analisis  korelasi Spearman . Hasil  analisis  menunjukkan  koefisien Spearman sebesar  0,402  dengan  nilai  p  sebesar  0,046.  Ini menandakan  adanya  korelasi  positif  yang  moderat antara sentimen publik terhadap hasil pemilu dengan perubahan  harga  saham.  Dengan  kata  lain,  semakin positif sentimen publik, semakin besar kemungkinan
harga saham pelaku politik mengalami kenaikan, dan sebaliknya.
Untuk  memudahkan  interpretasi  data,  dibuat dashboard interaktif  menggunakan  Looker  Data Studio. Dashboard ini menampilkan visualisasi data yang  digunakan  dalam  penelitian,  memungkinkan pengguna  untuk  mengakses  dan  memahami  data secara lebih mudah dan intuitif.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M.  Habibie et  al. , “Analisis  Gejolak Saham Pada  Peristiwa  Politik  Pemilihan  Presiden Amerika  Serikat  2020  Sektor  Food  and Beverage,” vol. 27, no. 2, 2022.
[2] Z.  Aprilia,  “Prabowo  Menang  Quick  Count, IHSG  Lompat-Asing  Borong  Rp2,73  T Saham RI,” CNBC Indonesia. Accessed: Feb. 26, 2024. [ Online ]. Available:
https://www.cnbcindonesia.com/market/202
40216065123-17-514885/prabowo-menang- quick-count-ihsg-lompat-asing-borong- rp273-t-saham-ri [3] APJII,  “Pengguna  Internet  di  Indonesia Meningkat di 2024,” https://apjii.or.id/berita/d/pengguna-internet- di-indonesia-meningkat-di-2024.
[4] Y.  Mao,  Q.  Liu,  and  Y.  Zhang,  “Sentiment analysis methods, applications, and challenges:  A  systematic  literature  review,”
Apr.  01,  2024, King  Saud  bin  Abdulaziz University . doi: 10.1016/j.jksuci.2024.102048. [5] A.  A.  Firdaus,  A.  Yudhana,  I.  Riadi,  and Mahsun,  “Indonesian  presidential  election sentiment: Dataset of response public before 2024,” Data  Brief ,  vol.  52,  Feb.  2024,  doi: 10.1016/j.dib.2023.109993.
[6] M.  M.  Abdelgwad,  T.  H.  A  Soliman,  A. I.Taloba, and M. F. Farghaly, “Arabic aspect based  sentiment  analysis  using  bidirectional GRU  based  models,” Journal  of  King  Saud University  -  Computer  and  Information Sciences , vol. 34, no. 9, pp. 6652–6662, Oct. 2022, doi: 10.1016/j.jksuci.2021.08.030.
[7] A.  Nurkholis  and  Styawati,  “Analisis Perbandingan  Algoritma  LSTM  dan  Naive Bayes  untuk  Analisis  Sentimen,” Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika (JEPIN) , vol. 8, no. 2, pp. 299–303, Nov. 2022.
[8] Y.  Romadhoni,  K.  Fahmi,  and  H.  Holle, “Analisis Sentimen Terhadap PERMENDIKBUD No.30 pada Media Sosial Twitter  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes dan LSTM,” vol. 7, no. 2, 2022.
[9] A.  Heinen  and  A.  Valdesogo,  “ Spearman rank correlation of the bivariate Student t and scale  mixtures  of  normal  distributions,” J Multivar  Anal ,  vol.  179,  Sep.  2020,  doi:
10.1016/j.jmva.2020.104650.
[10] B.  Wang,  R.  Wang,  and  Y.  Wang, “Compatible  matrices  of Spearman ’s  rank
correlation,” Stat  Probab  Lett ,  vol.  151,  pp.
67–72,
Aug.
2019,
doi: 10.1016/j.spl.2019.03.015.
[11] N. Das, B. Sadhukhan, R. Chatterjee, and S.
Chakrabarti,  “Integrating  sentiment  analysis with  graph  neural  networks  for  enhanced stock  prediction:  A  comprehensive  survey,” Mar. 01, 2024, Elsevier Inc. doi:
10.1016/j.dajour.2024.100417.
[12] Gallan  V,  “LSTM  (Long  Short  Term
Memory).”  Accessed:  Mar.  07,  2024.
[ Online ].
Available:
https://medium.com/bina-nusantara-it- division/lstm-long-short-term-memory- d29779e2ebf8
[13] R.  C.  Staudemeyer  and  E.  R.  Morris, “Understanding LSTM -- a tutorial into Long Short-Term Memory Recurrent Neural
Networks,”  p.  19,  Sep.  2019,  [ Online ]. Available: http://arxiv.org/abs/1909.09586
[14] W.  Tanjung  and  R.  Ramadani,  “Analisis korelasi  pendapatan  masyarakat  dengan politik  uang  dalam  pemilu,” JRTI  (Jurnal Riset  Tindakan  Indonesia) ,  vol.  8,  no.  1,  p. 190, Sep. 2023, doi: 10.29210/30033202000.
[15] W.  Tanjung  and  R.  Ramadani,  “Analisis korelasi  pendapatan  masyarakat  dengan politik  uang  dalam  pemilu,” JRTI  (Jurnal
Riset  Tindakan  Indonesia) ,  vol.  8,  no.  1,  p. 190, Sep. 2023, doi: 10.29210/30033202000.
[16] M. M. Fahmy, “ Confusion  matrix in  Binary Classification  Problems:  A  Step-by-Step Tutorial,” ERJ, 2022.
[17] A.  Vázquez-Ingelmo,  F.  J.  García-Peñalvo, R. Therón, and M. Á. Conde, “Representing data  visualization  goals  and  tasks  through meta-modeling to tailor information
dashboard
s,”
Applied
Sciences
(Switzerland) , vol. 10, no. 7, Apr. 2020, doi: 10.3390/app10072306.
[18] S. Song, Y. Wang, X. Wang, C. Lin, and K. Hu,  “A  deep  learning-based  approach  to similarity  calculation  for  UML use  case models,” Expert  Syst  Appl ,  vol.  251,  Apr. 2024..