## PENGARUH SENTIMEN DI SOSIAL MEDIA DENGAN HARGA SAHAM PERUSAHAAN
Musthofa Galih Pradana 1 ,Azriel Christian Nurcahyo 2 ,Pujo Hari Saputro 3
1,3 Universitas Alma Ata
Yogyakarta, Indonesia 2 STIM Shanti Bhuana Bengkayang, Kalimantan Barat
1 mgalihpradana@almaata.ac.id , 2 azriel@shantibhuana.ac.id , 3 pujo@almaata.ac.id

## Abstrak
Sentimen  adalah  proses  komputasional  dalam  mengidentifikasi  dan  mengategori  opini-opini  dalam  bentuk potongan  teks,  khususnya  untuk  mengukur  maksud  si  pembuat  potongan  teks  terhadap  topik  tertentu,  dapat bernada positif, negatif, atau netral. Dalam konteks layanan perusahaan, sentimen yang sering muncul biasanya adalah  sentiment  yang  bernilai  positif  dalam  bentuk  pujian  dan  apresiasi  maupun  sentiment  bernilai  negatif dalam  bentuk  complain.  Ketika  komplain  dilakukan  oleh  pelanggan,  maka  pihak  perusahaan  harus  dapat melakukan  tindakan  untuk  menanggulangi  komplain  tersebut,  yang  dimungkinkan  dapat  berimbas  terhadap kredibilitas  perusahaan,  bahkan  dapat  berimbas  pada  harga  saham.  Sosial  media  menjadi  tempat  yang  dapat digunakan untuk menyampaikan keluhan maupun review positif dari pelanggan terhadap layanan yang diberikan oleh  perusahaan.  Proses  analisis  sentimen  pelanggan  terhadap  layanan  perusahaan  perlu  dilakukan  untuk mengetahui seberapa besar jumlah sentimen yang muncul menggunakan metode KNN dengan studi kasus pada perusahaan  telekomunikasi  di  Indonesia.  Kemudian  dilakukan  analisis  regresi  untuk  menilai  apakah  jumlah sentimen pelanggan berpengaruh terhadap harga saham perusahaan. Penelitian ini menghasilkan sentimen positif sebesar  16%  ,  sentimen  negatif  sebesar  78  %  dan  sentimen  netral  sebesar  6%.  Metode  KNN  menghasilkan akurasi  paling  tinggi  sebesar  79,06%  pada  cross  validation  =  4.  Jumlah  sentimen  negatif  dan  harga  saham memiliki nilai regresi dan nilai korelasi sebesar 0,46 atau dengan kata lain tidak memiliki keterikatan satu sama lain.  Sentimen  positif  menghasilkan  nilai  regresi  dan  korelasi  sebesar  0,02  dengan  artian  memiliki  keterikatan satu sama lain.
Kata Kunci: Sentimen, KNN,Regresi, Cross Validation.

## Abstract
Sentiment  is  a  computational  process  in  identifying  and  categorizing  opinions  in  the  form  of  pieces  of  text, specifically to measure the intent of the creator of the piece of text to a certain topic, can be positive, negative, or neutral. In the context of corporate services, the sentiment that often arises is usually positive sentiment in the form of praise and appreciation and negative sentiment in the form of complaints. When a complaint is made by a customer, then the company must be able to take action to overcome the complaint, which is possible to have an impact on the company's credibility, and even can affect the stock price. Social media is a place that can be used to submit complaints and positive reviews from customers about the services provided by the company. The process of analyzing customer sentiments for company services needs to be done to find out how much sentiment appears  using  the  KNN  method  with  a  case  study  on  telecommunications  companies  in  Indonesia.  Then  a regression analysis is performed to assess whether the amount of customer sentiment affects the company's stock price. This research resulted in positive sentiment of 16%, negative sentiment of 78% and neutral sentiment of 6%. The KNN method produces the highest accuracy of 79.06% at cross validation = 4. The number of negative sentiments  and  share  prices  have  a  regression value  and  a  correlation value  of  0.46  or in  other  words  do  not have an attachment to each other. Positive sentiments produce a regression value and correlation of 0.02 in the sense of having an attachment to each other.
Keywords: Sentiment, KNN, Regression , Cross Validation.

## PENDAHULUAN
Sentimen  Negatif  merupakan  opini yang  dikeluarkan  di  media  sosial  yang memiliki  kesan  kurang  baik  bagi  pihak yang  disebut,  sebaliknya  sentimen  positif menimbulkan  kesan  yang  baik  bagi  pihak yang  terlibat  atau  yang  disebutkan. Menurut  Lovelock  &  Wright  (2002) komplain  adalah  bentuk  ekspresi  formal tentang  ketidaksukaan  atau  ketidakpuasan terhadap  beberapa  aspek  yang  diterima seseorang. Komplain sangat wajar diterima oleh  sebuah  perusahaan  baik  dari  aspek produk  maupun  layanan  yang  diberikan belum mampu memuaskan keiginan pelanggan.  Perusahaan  harus  siap  dengan segala  bentuk  komplain  yang  bias  saja diterima. Di era media sosial yang semakin maju,  semakin  canggih  menyampaikan keluhan  menjadi  sangat  mudah,  pelanggan tinggal  mengakses  media  sosial  dan berharap  keluhan  yang  dialami  segera ditindaklanjuti dengan cepat, dibandingkan melayangkan komplain secara konvensional. Perusahaan harus memberikan pelayanan  semaksimal  mungkin  untuk meminimalisir  adanya  keluhan  pelanggan. Keluhan yang disampaikan oleh pelanggan di media sosial bisa saja dapat membentuk stigma  buruk  untuk  perusahaan,  karena sifat  media  sosial  yang  tidak  ada  sekat membuat siapapun dapat melihat komplain yang  dilakukan  oleh  pelanggan  lainnya. Hal  ini  dapat  berimbas  pada  kredibilitas perusahaan,  bahkan  bisa  saja  calon pelanggan  memutuskan  untuk  tidak  jadi berlangganan  atau  menggunakan  jasa  dan produk  dari  perusahaan  terkait  akibat testimoni yang buruk dari pelanggan lama. Perusahaan  tidak  boleh  mengesampingkan sentimen  yang  timbul  ini.  Lebih  jauh  lagi,
komplain  juga  kemungkinan  besar  dapat mempengaruhi  nilai  sebuah  perusahaan atau  nilai  saham  yang  anjlok  seiring banyaknya komplain yang diterima. Sebaliknya  sentimen  positif  pelanggan  di sosial media berpeluang memiliki keterikatan  terhadap  harga  saham,  karena bukan tidak mungkin bahwa review positif dari seseorang akan menimbulkan keyakinan orang lain yang hendak melakukan mitra bisnis dengan perusahaan. Berdasarkan  permasalahan  tersebut,
diperlukan sentimen analisis untuk mendapatkan  informasi  apakah  harga saham  akan  terpengaruh  dengan  sentimen pada sebuah perusahaan. Sumber data yang akan  dijadikan  acuan  adalah  dari  sosial media Facebook Perusahaan telekomunikasi di Indonesia dengan menggunakan metode KNN.

## Tinjauan Pustaka
Penelitian tentang sentimen analisis pernah dilakukan oleh  Ghaith  Abdulsattar dkk    penelitian  ini  bertujuan  dalam membuat  framework  dalam  sentimen analisis  yang  mengklasifikasikan  sentimen ke dalam 3 jenis negatif, positif, dan netral. Proses pelabelan dilakukan secara otomatis. Hasilnya dapat mengklasifikasikan harga di pasaran untuk dijadikan bahan pertimbangan pihak terkait seperti  investor,  perusahaan,  dan  para peneliti (Abdulsattar dkk., 2018).
Penelitian kedua dibuat oleh Yefeng Ruan dkk, penelitian ini melakukan sentimen di media sosial twitter dan  melakukan  analisis  menggunakan korelasi pearson, dan linier regresion untuk menghasilkan  analisis  harga  pasar  (Ruan dkk., 2018). Penelitian tentang data mining juga pernah dituliskan kaharudin dkk, yang
membandingkan  metode  KNN  dan  Naive Bayes.  Kesimpulan  dari  penelitian  ini adalah  metode  yang  menghasilkan  akurasi yang  lebih  baik  adalah  metode  K- NearestNeighbor dengan nilai K=5 dengan tingkat akurasi 78% (Kaharudin, Musthofa Galih Pradana, 2019).
Musthofa  Galih  Pradana  pernah menuliskan  penggunaan  Term  Document Matrix  dan  Wordcloud  pada  R  Studio dalam  penelitian  text  mining.  Penelitian menyimpulkan  bahwa  penerapan term document matrix  dan word  cloud saling melengkapi  dalam  proses text  mining,  dan memudahkan  dalam  pengolahan  informasi berbasis  teks(Pradana,  2020).  Penelitian selanjutnya  dari  Rohan  Pimprikar  dkk, penelitian  ini  melakukan  prediksi  harga menggunakan  sentimen  analisis  metode Support  Vector  Machine dan Linier Regression .  Metode  SVM  menghasilkan akurasi  sebesar  60%  dan  Linier  Regresion menghasilkan 82% akurasi (Rohan Pimprikar1, S. Ramachandran2, 2017).
Ayman  E.  Khedr  menulis  tentang cara  memprediksi  harga  di  pasaran menggunakan  teknik  data  mining  dan sentimen analisis. Penelitian ini menghasilkan  akurasi  dari  72.73%  sampai 86.21%  menggunakan metode  Naïve
Bayes,  sedangkan  pada  percobaan  kedua dapat menghasilkan akurasi sebesar
89.80%  (Khedr,  2017).  Shri  Bharathi  dan
Angelina  Geetha  melakukan  penelitian tentang  prediksi  harga  di  pasaran  agar lebih efektif, penelitian in berhasil meningkatkan  14.43%  akurasi  prediksi, ketika  dibandingkan  dengan  metode  ID3 dan C4.5(Bharathi, 2017).
Berikutnya  penelitian  dari  Nuno Oliveira  dkk  yang  melakukan  prediksi harga  pasar  menggunakan  dataset  Twitter,
penelitian  ini  berhasil  melakukan  prediksi returns,  volatility,  trading  volume  and survey  sentiment  indices  yang  berguna dalam  stock market (Oliveira et al., 2017). Penelitian  ke  7  dari  Abhishek  Kumar  dkk, yang  melakukan  analisis  sentimen  pada financial  text,  penelitian  ini  membangun  2 system,  yang  pertama  yakni  Support Vector  Classifier  Logistic  Regression, kemudian    yang  kedua  adalah  Support Vector  Regression  menggunakan  word embeddings,  lexicon  features,  dan  nilai PMI sebagai fitur (Kumar et al., 2017).
Sara  Rosenthal  dkk  melakukan penelitian  tentang  sentimen  analisis  dan berhasil  memperkenalkan  bahasa  arabic dalam analisisnya. Klasifikasi tweet dibagi menjadi  2  poin  dan  5  poin  ordinal scale(Rosenthal  et  al.,  2017).  Penelitian Sentimen  Analisis  juga  dilakukan  María del  Pilar  Salas-Zárate  dkk  yang  berhasil mendapatkan kesimpulan akurasi precision 81.93%,  recall  81.13%,  dan 𝐹 -measure  of 81.24%  untuk  tema  diabetes(Salas-zárate et al., 2017).
Penelitian  rujukan  terakhir  dari Munir Ahmad dkk, penelitian ini menerapakan  metode  SVM  di  dalam aplikasi weka yang menghasilkan kesimpulan pada 2 dataset yang digunakan menghasilkan  akurasi  Self-Driving  Cars sebesar  59.91%  dan  dataset  Apple  sebesar 71.2%(Ahmad & Ali, 2017).

## METODE PENELITIAN

## Metode Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dilakukan  melalui proses  crawling.  Proses  pengambilan  data didapatkan  dari  sumber  sosial  media Facebook. Data yang diambil dari Facebook,  masih unstructured ,  masih
banyak sampah yang perlu diolah di proses pengolahan data. Proses pengumpulan data ditunjukan pada Gambar 1.
Gambar 1. Alur Pengumpulan Data

## MetodePengolahan Data
Data hasil crawling diolah dan dipilih yang sesuai  dengan  kebutuhan  analisis.  Tahap yang  dilakukan  pada  pengolahan  data adalah preprocessing ,  adapun  langkahnya adalah :
a. Filtering duplicate
b. Case folding
c. Cleaning
d. Tokenizing / parsing
e. Filtering

## Implementasi
Setelah  melalui  tahapan  pengolahan  data dengan preprocesing , maka akan dilakukan  proses  implementasi  ke  dalam metode  KNN  dan  di  cari  hubungannya dengan harga saham menggunakan analisis regresi. Selain itu juga akan dicari kata apa
yang  sering  muncul  dalam  sentimen pelanggan di sosial media.

## Kesimpulan
Tahap  yang  terakhir  adalah  penarikan kesimpulan dari apa yang sudah dikerjakan dari tahap pertama sampai ketiga, sehingga di  dapatkan  informasi  apakah  sentiment berpengaruh terhadap harga saham.

## HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN Dataset
Dataset  yang  digunakan  dalam  penelitian adalah  data  hasil crawling data  di  Sosial Media  Facebook  pada  periode  Januari 2017  sampai  Desember  2018  dengan jumlah  data  mentah  sebanyak  2.850. Setelah  data  didapatkan  dari  facebook. Proses  setelah  mendapatkan  data  adalah dengan  mengolah  dan  membersihkan  data tersebut  sehingga  dapat  menjadi  informasi yang  berguna.  Dari  data  awal  sejumlah 2850  setelah  dibersihkan  menjadi  1605 yang selanjutnya dilakukan pemilihan data yang memiliki sentimen terhadap perusahaan.  Data  detail  ditunjukan  pada Tabel 1.
Tabel 1. Dataset Periode Waktu Jumlah Comment Januari 2017 257 Februari 2017 13 Maret 2017 63 April 2017 14 Juli 2017 38
Agustus 2017 45 September 2017 150 Oktober 2017 316 November 2017 57 Desember 2017 161 Januari 2018 105 Februari 2018 163 Maret 2018 15 April 2018 45 Mei 2018 10 Juni 2018 36 Juli 2018 37 Agustus 2018 57 September 2018 19 Desember 2018 2 Total 1605

## Pengolahan Data
Data  setelah  proses  pembersihan  data, selanjutnya  dilakukan  pelabelan  sentimen yang dibagi menjadi 3 jenis yaitu sentimen positif, negatif dan netral. Data pengolahan data ditunjukan pada Tabel 2.
Tabel 2. Klasifikasi Sentimen
Periode Waktu Positif  Negatif  Netral Januari 2017 29 227 1 Februari 2017 1 12 0 Maret 6 56 1
2017 April 2017 14 0 0 Juli 2017 14 21 3 Agustus 2017 0 43 2 September 2017 19 123 8 Oktober 2017 85 209 22 November 2017 0 52 5 Desember 2017 30 115 16 Januari 2018 5 88 12 Februari 2018 19 135 9 Maret 2018 2 13 0 April 2018 4 39 2 Mei 2018 4 6 0 Juni 2018 7 26 3 Juli 2018 1 35 1 Agustus 2018 3 46 8 September 2018 6 8 5 Desember 2018 1 1 0

## Harga Saham
Harga  saham  digunakan  sebagai  variabel yang akan dicari  hubungan dengan  jumlah sentimen di comment facebook. Data harga saham  yang  digunakan  adalah  periode waktu  yang  sama  dengan  periode  waktu
crawling data. Data harga saham ditunjukan pada Tabel 3. Tabel 3. HargaSaham Periode Harga Saham Keterangan Januari 2017 1,28B - Februari 2017 1,49B Naik Maret 2017 1,79B Naik April 2017 1,58B Turun Juli 2017 1,68B Naik Agustus 2017 1,25B Turun September 2017 1,39B Naik Oktober 2017 3,76B Naik November 2017 2,34B Turun Desember 2017 1,29B Turun Januari 2018 583,32M Turun Februari 2018 378,00M Turun Maret 2018 401,99M Naik April 2018 386,79M Turun Mei 2018 475,31M Naik Juni 2018 849,81M Naik Juli 2018 974,13M Naik Agustus 2018 684,02M Turun
September 2018 295,33M Turun Desember 2018 462,51M Naik

## Metode KNN
Metode  KNN  yang  diterapkan  untuk mengklasifikasikan  data  diuji  dengan teknik cross  validation .  Pengujian cross validation merupakan proses membagi data secara  acak  ke  dalam  beberapa  bagian. Proses pengujian dimulai dengan pembentukan  model  dengan  data  pada bagian  pertama.  Model  yang  terbentuk akan  diujikan  pada  bagian  data  yang tersisa.  Setelah  itu  proses  akurasi  dihitung dengan  melihat  seberapa banyak data yang sudah  terklasifikasi  dengan  benar.  Data hasil pengujian ditunjukan Gambar 2.
Gambar 2. Akurasi Cross Validation
Berdasarkan  pengujian  cross  validation metode  KNN,  didapatkan  nilai  tertinggi pada nilai cross validation = 4 atau dengan nilai  79,06  %.  Adapun  detail  pada  nilai cross validation = 4 ditunjukan pada Tabel 4.
78.6916 78.7539 79.0654 78.7539 78.8162 78.9408 79.0031 78.5 78.6 78.7 78.8 78.9 79 79.1 2 3 4 5 6 7 8 Accuracy

## Tabel 4. Detail Akurasi
Sentimen  Precision  Recall  F- Measure Positif 0,769 0,080 0,144 Negatif 0,792 0,994 0,881 Netral 0,000 0,000 0,000
Setelah  diketahui  besaran  sentiment analisis pada proses pengolahan data, maka akan  dicari  apakah  pada  periode  tertentu akan  berpengaruh  dengan  harga  saham menggunakan  analisis  regresi.  Analisis regresi  yang  dilakukan  dibagi  menjadi  2 yaitu  regresi  terhadap  sentimen  positif  dan regresi terhadap sentiment negatif.
Ketentuan  dalam  melakukan  analisis regresi sebagai berikut :
Cara membaca korelasi adalah dengan:
Berdasarkan arahnya :
Apabila  positif  (+)  maka  hubungannya searah,  artinya  jika  1  variabel  naik  maka yang lain ikut naik Apabila  negatif  (-)  maka  hubungannya berlawanan,  artinya  jika  1  variabel  naik maka yang lain turun.
Berdasarkan  nilai  derajat  korelasinya  baik positif maupun negatif :
0,7 s/d 1
= kuat 0,4 s/d 0,7 = sedang 0,2 s/d 0,4 = rendah < 0,2 = lemah
Cara  melihat  nilai  korelasi  kedua  adalah dengan  melihat  jika  angka  probabilitas> 0,05  maka  tidak  ada  hubungan  yang signifikan  antara  kedua  variable  tersebut dan sebaliknya.
Cara melakukan analisis regresi  diperlukan hipotesis sebagai berikut:
H0:  Tidak  ada  hubungan  linier  antara variabel  jumlah  sentiment  dengan  harga saham
H1:  Ada  hubungan  linier  antara  variable jumlah sentiment dengan harga saham Pengujian  dilakukan  dengan  menggunakan Sig dengan ketentuan:
Jika  angka  signifikansi<  0,05;  H0  ditolak dan H1 diterima.
Jika  angka  signifikansi>  0,05;  H0  diterima dan H1 ditolak.

## SentimenNegatif
Nilai  korelasi  0,450.  Artinya,  hubungan kedua  variable  tersebut  sedang.  Korelasi positif  menunjukkan  bahwa  hubungan antara  jumlah  sentiment  dengan  harga saham  searah.  Dalam  arti  jika  jumlah sentimen  negatif  semakin  sering  maka harga  saham  akan  menurun.  Nilai  korelasi sebesar 0,46 > 0,05 = Tidak  ada hubungan yang  signifikan  antar  variable.  Gambar hasil  analisis  korelasi  ditunjukan  pada Gambar 3.
Gambar 3. KorelasiSentimenNegatif
Besarnya pengaruh variable Jumlah
Sentimen  terhadap  Harga  Saham  adalah sebesar  20,3%.  Hasil  analisis  ditunjukan pada Gambar 4.
Gambar 4. Analisis Model Summary
Perhitungan  angka  signifikansi  0,46  > 0,05;  H0  diterima  dan  H1  ditolak.  Artinya ,tidak  ada  hubungan  linier  antara  kedua variabel,  maka  sentiment  negative  tidak mempengaruhi  harga saham. Hasil analisis anova ditunjukan pada Gambar 5.
Gambar 5. Analisis Anova Regresi

## Sentimen Positif
Nilai  korelasi  0,659.  Artinya,  hubungan kedua  variable  tersebut  sedang.  Korelasi positif  menunjukkan  bahwa  hubungan antara  jumlah  sentiment  dengan  harga saham  searah.  Dalam  arti  jika  jumlah sentiment  negative  semakin  sering  maka harga  saham  akan  menurun  .Nilai  korelasi sebesar 0,02 < 0,05 = Ada hubungan  yang signifikan  antar  variable.  Gambar  hasil analisis  korelasi  ditunjukan  pada  Gambar 6.
Gambar 6. Korelasi Sentimen Positif Besarnya pengaruh variable Jumlah Sentimen  terhadap  Harga  Saham  adalah sebesar  43,4%.  Hasil  analisis  ditunjukan pada Gambar 7.
Gambar 7. Analisis Model Summary
Perhitungan  angka  signifikansi  0,02  < 0,05;  H0  ditolak  dan  H1  diterima.  Artinya ada hubungan  linier antara kedua  variabel, maka  sentiment  positif  mempengaruhi harga saham. Hasil analisis anova ditunjukan pada Gambar 8.
Gambar 8.Analisis Anova Regresi

## Wordcloud
Wordcloud  merupakan  fitur  yang  dapat digunakan  untuk  mengindentifikasi  kata yang  paling  sering  atau  paling  banyak digunakan  pengguna  sosial  media  saat berinteraksi  dengan  perusahaan.  Pada penelitian  ini,  sebenarnya  kata  dengan frekuensi  paling  tinggi  adalah  kata  nama perusahaan,  namun  penulis  hilangkan untuk menghilangkan personalisasi, beserta  kata  yang  berhubungan  dengan produk  dan  layanannya.  Adapun  setelah
pemilihan  kata  yang  dihilangkantersebut data  frekuensi  pada  wordcloud  ditunjukan pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil Wordcloud Kata Frekuensi Indonesia 306 Internet 235 Hari 223 Tolong 205 Gangguan 190 Jaringan 187 Bayar 177 Mati 175 Sampai 137 Pelanggan 128 Berdasarkan  10  terbesar  kata  yang  sering digunakan  pengguna  sosial  media,  data lebih  detail  atau  lebih  banyak  tentang  kata pada wordcloud ditunjukan pada Gambar 9 .
Gambar 9. Wordcloud 100 Kata

## KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan penelitian yang telah
dilakukan dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut :
1. Sentimen  Positif  sebesar  16  %  , sentimen negatif 78 % dan sentimen netral sebesar 6%
2. Sentimen  Negatif  tidak  memiliki hubungan dengan harga saham.
3. Sentimen Positif memiliki hubungan dengan harga saham.
4. Kata yang paling banyak digunakan pengguna  adalah  Indonesia  dengan jumlah sebesar 306 kata.
Adapun  saran  dalam  penelitian  ini adalah  data  dapat  diperkaya  dari  sumber data  lainnya  seperti  Twitter,  Youtube, Instagram  dan  Sosial  Media  lainnya  agar lebih  mendapatkan  tingkat  kepastian  yang lebih baik.

## DAFTAR PUSTAKA
Abdulsattar, G., Alkubaisi, A. J., Kamaruddin,  S.  S.,  &  Husni,  H. (2018). Conceptual  Framework  for
Stock  Market  Classification  Model Using  Sentiment  Analysis  on  Twitter Based  on  Hybrid  Naïve  Bayes Classifiers . 7 , 57–61.
Ahmad,  M.,  &  Ali,  I.  (2017). Sentiment Analysis  of  Tweets  using  SVM . 177 (5), 25–29.
Bharathi, S. (2017). Sentiment Analysis for Effective  Stock  Market  Prediction .
10 (3), 146–154. https://doi.org/10.22266/ijies2017.063 0.16
Kaharudin, K., Pradana, M. G., & Kusrini,
K.  (2019).  PREDIKSI  CUSTOMER CHURN
PERUSAHAAN

## TELEKOMUNIKASI
MENGGUNAKAN  NAÏVE  BAYES DAN K-NEAREST  NEIGHBOR. Informasi Interaktif, 4(3), 165-171. Khedr,  A.  E.  (2017). Predicting  Stock Market  Behavior  using  Data  Mining Technique and News Sentiment Analysis . July , 22–30. https://doi.org/10.5815/ijisa.2017.07.0 3
Kumar, A., Sethi, A., Akhtar, S., & Ekbal,
A.  (2017). Sentiment  Prediction  in Financial Text .
Oliveira,  N.,  Cortez,  P.,  &  Areal,  N.
(2017).  The  impact  of  microblogging data  for  stock  market  prediction : Using  Twitter  to  predict  returns  , volatility , trading volume and survey sentiment  indices. Expert  Systems With  Applications , 73 ,  125–144.
https://doi.org/10.1016/j.eswa.2016.1 2.036 Pradana,  M.  G.  (2020). PENGGUNAAN FITUR WORDCLOUD DAN DOCUMENT TERM MATRIX
DALAM TEXT MINING .
Rohan  Pimprikar1,  S.  Ramachandran2,  K. S.  (2017). USE  OF  MACHINE LEARNING ALGORITHMS AND TWITTER  SENTIMENT  ANALYSIS FOR STOCK MARKET PREDICTION . 115 (6), 521–526. Rosenthal,  S.,  Farra,  N.,  &  Nakov,  P. (2017). Sentiment Analysis in Twitter . 502–518.
Ruan,  Y.,  Durresi,  A.,  &  Alfantoukh,  L. (2018).  Using  Twitter  trust  network for stock market analysis. Knowledge- Based Systems , 0 , 1–12. https://doi.org/10.1016/j.knosys.2018. 01.016
Salas-zárate,  M.  P.,  Medina-moreira,  J.,
Lagos-ortiz,  K.,  Luna-aveiga,  H., Rodríguez-garcía, M. Á., & Valencia- garcía,  R.  (2017). Sentiment  Analysis on  Tweets  about  Diabetes :  An Aspect-Level Approach . 2017 .