SYSTEMATIC LITERATURE REVIEW: ANALISIS SENTIMEN PUBLIK TERHADAP BITCOIN

Abstract

Fluktuasi harga Bitcoin telah menarik perhatian global, terutama terkait dengan pengaruh sentimen publik terhadap dinamika pasar. Penelitian ini menyajikan Systematic Literature Review (SLR) yang memeriksa analisis sentimen publik terkait Bitcoin, berdasarkan artikel yang diterbitkan antara 2020 hingga 2025. Artikel-artikel ini diambil dari database ilmiah terkemuka dan dianalisis menggunakan protokol PRISMA. Sebanyak 42 studi dipilih dan dikelompokkan berdasarkan teknik analisis sentimen dan sumber data. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model deep learning, terutama LSTM dan GRU, merupakan pendekatan yang paling sering digunakan dalam penelitian terbaru mengenai analisis sentimen Bitcoin. Sumber data utama adalah Twitter, yang dipilih karena sifatnya yang real-time dan dapat diakses publik, meskipun beberapa studi juga memanfaatkan artikel berita dan platform media sosial lainnya untuk menangkap sentimen yang lebih luas. Selain itu, tinjauan ini menyoroti pentingnya teknik preprocessing data, seperti tokenisasi dan penyaringan noise, dalam meningkatkan akurasi klasifikasi sentimen. Penelitian ini memberikan sintesis komprehensif dari tren metodologis terkini, mengidentifikasi tantangan yang ada, serta menawarkan wawasan untuk penelitian masa depan di bidang analisis sentimen dalam cryptocurrency.