Di era digital ini, data media sosial sudah menjadi sumber baaru bagi analis dan investor untuk memahami dan memprediksi tren pasar. Platform seperti Twitter dan Reddit menghasilkan jutaan konten publik secara real time yang mencerminkan emosi sertaopini investor. Studi terbaru mengumpulkan hampir tiga juga tweet terkait sahat dan menemukan bahwa sentimen dari tweet tersebut mampu memprediksi pergerakan pasar saham baik di negara maju maupun berkembang. Hal ini menunjukkan bahwa “Suara Publik” di media sosial memiliki kekuatan prediktif yang tidak boleh diabaikan (Greyling & Rossow, 2025). Teknologi Deep Learning seperti LSTM dan GRu memberikan kekuatan tambahan dalam memprediksi pasar berbasis data sosial. Penelitian dari Tarsi et al. (2024) menujukan bahwa model-model tersebut dapat menangkap pola yang kompleks dari postingan pengguna seraya mengaitkannya pada fluktuasi pharga saham. Misalnya, model GRU bahkan berhasil mencapai skor R² sebesar 96 % untuk data Tesla, sebuah hasil yang sangat menjanjikan untuk prediksi berbasis sentimen. Lebih luas lagi, sentimen media sosial tidak hanya memengaruhi harga saham tetapi juga aliran modal ke dana investasi. Studi yang dipublikasikan di Humanities and Social Sciences Communications menyimpulkan bahwa perhatian publik terhadap suatu dana di media sosial secara positif meningkatkan aliran investasi. Emosi positif memiliki pengaruh yang lebih kuat dibandingkan negatif terhadap keputusan investasi institusional, terutama di dana skala besar  (Nyakurukwa & Seetharam, 2024).

Dalam praktiknya, strategi algoritmuk yang memanfaatkan sentimen media sosial mulai menunjukkan hasil yang nyata, studi baru yang menganalisis jutaan komentar di subreddit seperti r/wakkstreetbets menggunakan metrik sentiment volume change (SVC). Sentimen SVC merupakan kombinasi sentimen dengan volume komentar, metrik tersebut berhasil menghasilkan strategi perdagangan dengan imbal yang lebih tinggi hingga 84% dibandingkan strategi buy‑and‑hold, sambil menahan kerugian di pasar turun (Goyal, 2025). Namun efek semacam itu tidak selalu bertahan panjang. Otoritas pasar seperti ESMA menemukan bahwa aktivitas media sosial yang tinggi dapat memicu lonjakan harga jangka pendek, tetapi efek tersebut tidak berkepanjangan. Misalnya fenomena GME (GameStop) sempat melonjak karena hype online tetapi kemudian kembali merosot tajam (Jones, 2024).

 

 

Referensi:

Goyal, G., Phadke, S., Sharma, A., & Qin, H. (2025). Leveraging Social Media Sentiment for Predictive Algorithmic Trading Strategies. arXiv preprint arXiv:2508.02089.

Greyling & Rossow. (2025, March 26). CEPR. https://cepr.org/voxeu/columns/twitter-sentiment-and-stock-market-movements-predictive-power-social-media

Jones, H. (2024, April 3). No link between social media stock tips and big returns in long run, says EU watchdog. Reuters. https://www.reuters.com/markets/europe/no-link-between-social-media-stock-tips-big-returns-long-run-says-eu-watchdog-2024-04-03/

Nyakurukwa, K., & Seetharam, Y. (2024). Sentimental showdown: News media vs. social media in stock markets. Heliyon, 10(9), e30211. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e30211

Tarsi, M., Douzi, S., & Marzak, A. (2024). Forecasting financial market dynamics: an in-depth analysis of social media data for predicting price movements in the next day. Social Network Analysis and Mining, 14(1). https://doi.org/10.1007/s13278-024-01338-2