Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis hubungan antara aktivitas dan sentimen media sosial X (sebelumnya Twitter) terhadap PT Bank Central Asia Tbk (BBCA). Dengan mengumpulkan data melalui metode data crawling, penelitian ini menganalisis tweet berbahasa Indonesia yang mengandung kata kunci ticker saham, nama perusahaan, dan menyebutkan akun resmi perusahaan (@HaloBCA). Tweets yang telah dikumpulkan kemudian diklasifikasikan menjadi share tweets dan semantic tweets. Sentimen dianalisis menggunakan pendekatan leksikal berbasis kamus InSet (Indonesia Sentiment Lexicon), sementara data harga saham BBCA diperoleh dari S&P Capital IQ. Analisis dilakukan menggunakan korelasi Pearson untuk menguji hubungan antara variabel-variabel aktivitas sosial media (jumlah tweet, likes, dan retweet) dan sentimen (skor sentimen, jumlah tweet positif dan negatif) terhadap indikator performa saham yang terdiri dari close price, return harian, dan volume perdagangan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa share tweets memiliki korelasi negatif yang signifikan terhadap close price dan return saham, namun berkorelasi positif terhadap volume perdagangan. Sementara, semantic tweets tidak menunjukkan hubungan yang konsisten maupun signifikan dengan indikator performa saham.

---

This paper examines the relationship between the activity and sentiment of X (formerly Twitter) towards the stock performance of PT Bank Central Asia Tbk (BBCA). Using a data crawling method, this study collects Indonesian-language tweets containing the stock ticker, company name, and mentions of the company’s official account (@HaloBCA). The collected tweets are then classified into share tweets and semantic tweets. Sentiment is analyzed using a lexicon-based approach with InSet (Indonesian Sentiment Lexicon), while BBCA’s stock price data are obtained from S&P Capital IQ. The analysis utilizes Pearson correlation to examine the relationship between social media activity variables (tweet count, number of likes, and retweets) and sentiment variables (sentiment score, number of positive and negative tweets) with stock performance indicators, including close price, daily return, and trading volume. The findings show that share tweets have a significant negative correlation with close price and stock return, but a positive correlation with trading volume. In contrast, semantic tweets do not exhibit a consistent or significant relationship with stock performance indicators.