Prediksi IHSG Berdasarkan Sentimen Publik terhadap Kebijakan Ekonomi Nasional Menggunakan Model IndoBERT–LSTM

Abstract

Perkembangan ekonomi digital mendorong perubahan besar dalam cara publik menanggapi kebijakan ekonomi dan dinamika pasar keuangan. Media sosial kini berperan penting dalam membentuk persepsi masyarakat yang dapat memengaruhi keputusan investor serta pergerakan Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG). Penelitian ini bertujuan mengembangkan model prediksi IHSG dengan mengintegrasikan analisis sentimen publik dari platform X (Twitter) menggunakan IndoBERT dan model deret waktu Long Short-Term Memory (LSTM). Data sentimen diklasifikasikan menjadi positif, netral, dan negatif, lalu dikonversi menjadi skor bulanan yang digabungkan dengan data historis IHSG. Dua konfigurasi model diuji, yaitu LSTM tanpa sentimen yang hanya mengandalkan data historis IHSG, serta LSTM dengan sentimen yang mengintegrasikan skor sentimen publik sebagai variabel tambahan. Hasil menunjukkan bahwa integrasi variabel sentimen menurunkan nilai RMSE dari 834,44 menjadi 711,47 serta MAE dari 722,46 menjadi 611,98, yang berarti meningkatkan akurasi sebesar 18 persen. Temuan ini menegaskan bahwa sentimen publik berperan signifikan sebagai indikator awal terhadap fluktuasi pasar saham di Indonesia..