Analisis Respons Pasar Saham Terhadap Tone Pemberitaan Media Pada Bank Menggunakan Model Indobert

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen pemberitaan media terhadap Perusahaan perbankan serta menguji pengaruhnya terhadap return saham. Data yang digunakan berupa 120 data berita ekonomi dari CNBC Indonesia periode 1 Januari 2024 hingga 8 Maret 2026 yang mencakup PT Bank Central Asia Tbk (BBCA), PT Bank Rakyat Indonesia Tbk (BBRI), dan PT Bank Mandiri Tbk (BMRI). Analisis sentimen dilakukan menggunakan pendekatan Natural Langauge Processing (NLP) dengan model IndoBERT melalu tahapan preprocessing, tokenisasi, dan fine-tuning. Untuk meningkatkan keandalan hasil dilakukan perbandingan dengan model ChatGPT dan Blackbox sebagai bentuk triangulasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sentimen positif mendominasi pemberitaan, model IndoBERT mencapai akurasi sebesar 83%, meskipun masih terbatas dalam mengklasifikasikan kelas minoritas. Hasil Two-Way ANOVA menunjukkan bahwa sentimen pemberitaan berpengaruh signifikan terhadap return saham, sedangkan faktor waktu (event window) dan interaksi keduanya tidak berpengaruh signifikan. Uji lanjut menunjukkan bahwa perbedaan signifikan hanya terjadi antara sentimen positif dan negatif, sementara netral tidak memberikan pengaruh yang berarti. Temuan ini mengindikasikan bahwa pasar lebih responsif terhadap kandungan informasi dibandingkan waktu publikasi, serta bahwa informasi dengan polaritas yang jelas memiliki dampai lebih kuat terhadap return saham. Keterbatasan penelitian terletak pada distribusi data yang tidak seimbang, khususnya pada sentimen netral. Penelitian selanjutnya disarankan menggunakan dataset yang lebih besar dan seimbang serta model yang lebih robust.