Saham adalah sebuah bukti kepemilikan nilai sebuah perusahaan, artinya pemilik saham adalah pemilik perusahaan . Semakin besar saham yang dimiliki, maka semakin besar kekuasaannya di perusahaan tersebut. Faktor yang terjadi sekarang dalam sektor pasar saham yaitu adanya dampak dari virus corona terhadap indeks harga saham dan arus dana asing ke pasar saham. Maka sangat perlu untuk dilakukan prediksi sentiment analysis pandemi corona terhadap sektor pasar saham untuk melihat bagaimana perbandingan pergerakan IHSG di Indonesia sebelum terjadi pandemi dan pada saat terjadi pandemi Covid-19. Metode yang digunakan untuk prediksi analysis sentimen dengan index harga saham Indonesia ini menggunakan transformers dengan fitur bag of word , TF-IDF dan word embedding. Dari hasil prediksi sebelum menggunakan metode transformers pada LSTM,dan GRU didapatkan rata-rata pada LSTM Performance akurasi 0,394 dan GRU 0,216 [1]. Algoritma yang yang digunakan dalam model ini adalah Long short-term memory (LSTM), dan Gated Recurrent Unit (GRU), sedangkan untuk mendapatkan hasil word embedding menggunakan Vector space model. Terdapat 1989 baris data dan 27 atribut, sedangkan untuk akurasi yang dihasilkan setelah melakukan iterasi beberapa kali mendapatkan hasil yang signifikan, performance yang dihasilkan adalah semakin mendekati akurasi yang cukup tinggi. Berdasarkan hasil eksprimen perbandingan performance akurasi antara LSTM dan GRU terhadap penggunaan Transformers, maka terlihat lebih baik performance akurasinya setelah menggunakan transformers pada ketiga model tersebut.
One of the ways to control the spread of COVID-19 is vaccination. However, discussions about the effectiveness of vaccines are still visible, especially in various social media. Not yet finished about this, now a new variant of covid 19 has emerged, namely Omicron. The news through the youtube channel is also sought after and seen by people to find out what this omicron virus looks like and the effectiveness of the vaccine that has been carried out by the community against this new virus. In this study, the detection of public opinion about the effectiveness of vaccination using the Support Vector Machine algorithm. The dataset was taken by crawling the YouTube comments of English news channels and then labeling lexicon-based comments using TextBlob and VADER into positive, negative, and neutral comments. There are differences in the number of positive, negative, and neutral comments with the two text labeling methods, but not too far. The application of the SVM algorithm to the dataset with the comment labeling of the TextBlob method resulted in an accuracy of 63%, while the application of the SVM with the comment labeling of the VADER method resulted in an accuracy of 70%.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.