Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Kasus ujaran kebencian di media sosial Indonesia tidak sedikit. Penelitian ini akan mengkaji salah satu kasus ujaran kebencian yang terjadi di tahun 2022, yaitu kasus yang menimpa EM. Pada saat karya ilmiah ini ditulis, kasus ini sudah naik ke tahap persidangan di pengadilan. EM didakwa menyatakan ujaran kebencian terhadap masyarakat yang ada di Kalimantan dengan frasa "tempat jin buang anak". Jenis kajian penelitian adalah deskriptif kualitatif. Objek penelitian ini bersumber dari YouTube yang dikelola oleh EM sendiri. Penelitian ini untuk mengungkapkan apakah ujaran EM “tempat jin buang anak” dapat dikategorikan sebagai ujaran kebencian atau tidak berdasarkan Pasal 156 KUHP dan Pasal 45A ayat (2) dalam UU RI No. 19 Tahun 2016 tentang Perubahan atas UU No. 11 Tahun 2008 tentang ITE. Peneliti menggunakan teori tindak tutur, konteks pertuturan, dan analisis wacana untuk membuktikan ujaran EM tersebut. Berdasarkan analisis tindak tutur, konteks pertuturan, dan analisis wacana, EM dapat dinyatakan melakukan ujaran kebencian berdasarkan Pasal 156 KUHP karena memenuhi semua unsur yang dipaparkan dalam undang-undang tersebut. Namun, EM tidak dapat dinyatakan melakukan ujaran kebencian berdasarkan Pasal 45A ayat (2) dalam UU RI No. 19 Tahun 2016 tentang Perubahan atas UU No. 11 Tahun 2008 tentang ITE karena salah satu unsur wajib tidak memenuhi. Unsur yang tidak memenuhi tersebut adalah semua pernyataan EM tidak ditujukan untuk menimbulkan rasa kebencian kepada masyarakat Kalimantan. Selain itu, pernyataan EM juga tidak ditujukan untuk menimbulkan permusuhan kepada masyarakat Kalimantan.

---

There are many cases of hate speech on Indonesian social media. This study will examine one of the cases of hate speech that occurred in 2022, namely the case that befell EM. At the time this scientific paper was written, this case had already reached the stage of trial in court. EM was charged with expressing hatred towards the people in Kalimantan with the phrase "tempat jin buang anak". The type of research study is descriptive qualitative. The object of this research is sourced from YouTube which is managed by EM himself. This research is to reveal whether the EM utterance “tempat jin buang anak” can be categorized as hate speech or not based on Pasal and Pasal 45A ayat (2) dalam UU RI No. 19 Tahun 2016 tentang Perubahan atas UU No. 11 Tahun 2008 tentang ITE. The researcher uses speech act theory, context of speech, and discourse analysis to prove the EM utterances. Based on the analysis of speech acts, context of speech, and analysis of discourse, EM can be declared to have committed hate speech in Pasal 156 KUHP because it fulfills all the elements described in the 2 law. However, EM cannot be declared to have committed hate speech on Pasal 45A ayat (2) dalam UU RI No. 19 Tahun 2016 tentang Perubahan atas UU No. 11 Tahun 2008 tentang ITE because one of the mandatory elements does not fulfill. The element that does not fulfill this is that all of EM's statements are not intended to cause hatred for the people of Kalimantan. In addition, all of EM's statements are also not intended to cause hostility to the people of Kalimantan.

"

"Ujaran kebencian merupakan perkataan, perilaku, tulisan, ataupun pertunjukan yang dilarang karena dapat memicu terjadinya tindakan kekerasan, diskriminasi, permusuhan atas dasar suku, agama, ras dan antargolongan (SARA). Salah satu faktor lemahnya penegakan hukum terhadap fenomena ujaran kebencian yaitu terletak pada pengaturan mengenai ujaran kebencian itu sendiri, dimana terdapatketidakjelasan parameter dalam pengaturannya. Akibat dari ketidakjelasan parameter tersebut, maka kepastian hukum terkait ujaran kebencian akan sulit dicapai selain itu akan semakin besar kemungkinan terjadinya kesewenangwenangan. Penelitian ini ditujukan untuk mengetahui dan memahami bagaimanakah sejarah peraturan tentang ujaran kebencian di Indonesia, apa yang menjadi parameter suatu perbuatan termasuk sebagai ujaran kebencian (hate speech) serta praktik penegakan hukum terhadap tindak pidana ujaran kebencian (hate speech) di Indonesia. Melalui penelitian Yuridis-Normatif denganpendekatan sejarah, undang-undang dan konseptual, maka penelitian ini menghasilkan tiga kesimpulan yaitu: 1. Sejarah peraturan tindak pidana ujaran kebencian (hate speech) di Indonesia sesungguhnya berasal dari British Indian Penal Code yang saat itu berlaku di India yang dijajah oleh Inggris. Berdasarkan Traktat London, semua jajahan Perancis diserahkan ke tangan Inggris. Belandayang merupakan jajahan Perancis kemudian jatuh ke tangan Inggris, maka Inggrislah yang membawa pasal tersebut ke Belanda, kemudian Belanda menerapkan pasal tersebut ke Indonesia karena dianggap memiliki kesamaan dengan India yang memiliki ragam kultur dan agama. 2. Parameter ujarankebencian yaitu perbuatan yang dilakukan di muka umum; bersifat permusuhan, penghinaan atau merendahkan, dan kebencian; dilakukan dengan sengaja baik langsung maupun tidak langsung; menimbulkan terjadinya kerusuhan yangmenyebabkan terjadinya kerugian materiil, immateriil dan jiwa. 3. Penegakan hukum terhadap tindak pidana ujaran kebencian berdasarkan analisis dari tujuh putusan ialah bahwa hakim kurang memberikan tafsiran dan argumen terhadap unsur pasal yang tidak jelas tersebut dan ada hakim yang memperluas makna golongan menjadi tidak sesempit pada suku, agama dan ras saja.

---

Hate speech is a word, behavior, writing, or show that is prohibited because it can trigger acts of violence, discrimination, animosity on the basis of ethnicity,religion, race and intergroup (SARA). One factor that is weak law enforcement against the phenomenon of hate speech is located in the regulation of the hate speech itself, where there are unclear parameters in the regulation. As a result of the unclear parameters, the legal certainty related to hate speech will be difficult to achieve other than that the greater the possibility of arbitrariness. This research is intended to find out and understand how the history of regulations regarding hate speech in Indonesia, what is the parameter of an act including hate speech and law enforcement practices against hate speech in Indonesia. Through juridical-normative research with historical, legal and conceptual approaches, this research resulted in three conclusions, namely: 1. The history ofhate speech regulations in Indonesia actually originated from the British Indian Penal Code which was then in force in India which was colonized by the British. Based on the London Treaty, all French colonies were handed over to the British. The Netherlands which was a French colony then fell into the hands of the British, then it was England who brought the article to the Netherlands, then the Dutchapplied the article to Indonesia because it was considered to have similarities with India which had a variety of cultures and religions. 2. Parameters of hate speech, namely acts committed in public; hostility, humiliation or humiliation, and hatred; done intentionally both directly and indirectly; lead to riots that cause material, immaterial and life losses. 3. law enforcement against hate speech based on an analysis of the seven decisions is that the judge does not provide interpretations and arguments about the unclear elements of the article and there are judges who expand the meaning of groups to be not as narrow as ethnic, religious and racial only."

"Penyebaran konten ujaran kebencian berpotensi memunculkan kekerasan fisik dan konflik sosial. Terlepas dari meningkatnya kesadaran masyarakat terhadap dampak yang merugikan akibat ujaran kebencian di media sosial, hanya sedikit konsensus yang memusatkan perhatian pada pendekatan untuk menguranginya. Disertasi ini bertujuan merumuskan model pengendalian sosial melalui analisis pola dan efektivitas penanganan ujaran kebencian secara daring di media sosial dengan menggunakan parameter efektivitas regulasi dari Evan (1990). Berbeda dengan beberapa penelitian terdahulu, terutama di negara Barat yang fokus pada hak kebebasan berpendapat, penelitian ini mengedepankan pendekatan toleransi dalam menganalisis pengendalian terhadap ujaran kebencian secara daring di Indonesia. Melalui pendekatan kualitatif, pertanyaan penelitian dijawab dengan beberapa teknik analisis, termasuk teknik Delphi yang merumuskan konsensus dari para ahli untuk model pengendalian sosial yang efektif. Hasil yang ditemukan dari penelitian ini, antara lain; terdapat pola berbeda dalam tindakan ujaran kebencian secara daring yang dilakukan oleh individu dengan kelompok, regulasi dan penanganan kasus penyebaran ujaran kebencian secara daring selama ini tidak efektif, tidak adanya kolaborasi institusi formal dan informal dalam pengendalian ujaran kebencian, dan fokus program belum menyentuh akar masalah munculnya ujaran kebencian. Akhirnya, penelitian ini berkontribusi memberikan kebaruan terhadap model efektif dalam pengendalian sosial terhadap ujaran kebencian secara daring yang fokus pada peningkatan sosialisasi, edukasi, dan fasilitasi.

---

Hate speech content dissemination can lead to physical violence and social conflict. Despite heightened awareness of the deleterious impact of online hate speech, particularly on social media platforms, there is little consensus on an approach to control it. This dissertation aims to construct a model of social control through online hate speech patterns and regulation evaluation using regulatory effectiveness parameters from Evan (1990). Unlike previous studies, especially research about online hate speech in western countries that focus on the right to freedom of speech, this research promotes a tolerance-based approach in analyzing social control against online hate speech in Indonesia. Through a qualitative approach, research questions were answered by several techniques, including the Delphi method outlining the consensus from experts for an effective model of social control against online hate speech. The findings of this study are: there are differences in patterns in online hate speech carried out by individuals and groups, existing regulation and the handling of online hate speech cases has been ineffective, there is no collaboration between formal or informal institutions in controlling hate speech, and yet the focus of program has not touched the root of hate speech. Finally, this research contributes to the novelty of an effective model of social control against online hate speech, which focuses on socialization, education, and facilitation."

"Penelitian ini mengkaji satu kasus ujaran oleh HA dan FM terhadap LBP pada tahun 2021 yang berpotensi dikategorikan sebagai ujaran penghinaan dan pencemaran nama baik. HA dan FM dianggap memberikan pernyataan yang memuat ujaran penghinaan dan pencemaran nama baik oleh LBP. Dalam penelitian ini disajikan analisis berdasarkan kajian wacana, pragmatik, dan semantik dengan metode deskriptif kualitatif. Peneliti juga menghubungkan hasil analisis dengan perundang-undangan yang dijeratkan kepada HA dan FM. Penelitian ini menggunakan sumber data berupa video yang diambil dari YouTube menggunakan teknik studi dokumentasi. Adapun hasil penelitian ini menunjukkan bahwa pernyataan HA dan FM pada kalimat jadi, Luhut bisa dibilang bermain di dalam pertambangan-pertambangan yang terjadi di Papua hari ini dan jadi penjahat juga kita serta pada kata The Lord tidak dapat dikategorikan sebagai ujaran penghinaan dan pencemaran nama baik berdasarkan kajian linguistik forensik yang didukung oleh analisis wacana, pragmatik, dan semantik dan analisis atas Pasal 310 ayat (1) KUHP yang tidak memenuhi semua unsur. Analisis yang diterapkan dalam penelitian ini, yang mengarah pada analisis wacana, pragmatik, dan semantik, dapat menjadi model dalam pengkajian kasus ujaran kebencian di pengadilan.

---

This research examines one case of speech by HA and FM’s towards LBP in 2021 which has the potential to be categorized as speech humiliation and defamatory. HA and FM are considered to have provided statements containing humiliation and defamatory speech by LBP. In this research, analysis is presented based on discourse, pragmatics and semantic studies using qualitative descriptive methods. Researchers also linked the results of the analysis to the legislation that was imposed on HA and FM. This research uses data sources in the form of videos taken from YouTube using documentation study techniques. The results of this research show that HA and FM's statements in the sentence jadi, Luhut bisa dibilang bermain di dalam pertambangan-pertambangan yang terjadi di Papua hari ini and jadi penjahat juga kita and the words The Lord cannot be categorized as speech humiliation and defamation based on forensic linguistic studies supported by discourse analysis, pragmatics and semantics and analysis of Pasal 310 ayat (1) KUHP which does not meet all the elements. The analysis applied in this research, which leads to discourse analysis, pragmatics and semantics, can be a model in studying hate speech cases in court."

"Tulisan ini membahas mengenai ujaran kebencian yang terjadi pada salah satu grup chat di dalam aplikasi Telegram. Penelitian ini merupakan penelitian kualitatif yang menggunakan metode netnografi dalam pengumpulan dan pengolahan data. Pengolahan data dilakukan melalui lima tahapan, yakni collating, coding, combining, counting, dan charting. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi praktik dan jenis ujaran kebencian di dalam grup chat Telegram serta mengategorisasikan tipe partisipan dan kode wicara yang berlaku di dalamnya. Hasil penelitian menunjukkan bahwa ujaran kebencian muncul di dalam grup chat Telegram dalam berbagai bentuk dan tema. Secara signifikan, ujaran-ujaran kebencian tersebut dipengaruhi oleh peristiwa-peristiwa yang terjadi di dunia luring. Melalui konten-konten ujaran kebencian tersebut pula, kita dapat melihat bahwa terdapat kode-kode wicara khas yang dapat ditelaah melalui 6 proposisi speech code theory milik Philipsen.

---

This paper discusses about hate speech that occurs in one of the chat group in the Telegram application. This research is a qualitative study using netnographic methods in data collection and processing. Data processing is carried out through five stages; collating, coding, combining, counting, and charting. The purpose of this study is to identify practices and types of hate speech in Telegram chat group and categorize the type of participants and the speech codes that prevail in the group. The results showed that hate speech appeared in Telegram chat group with various forms and themes. Significantly, hate speech that occurs within the group is influenced by events that occur in the offline world. Through the hate speech content, we can also see unique speech codes that can be analyzed through Philipsen's 6 propositions of speech code theory."

"Saat ini media sosial merupakan sarana komunikasi yang tidak terlepas dari penyebaran ujaran kebencian yang cukup meresahkan penggunanya. Sejak tahun 2018 KOMINFO telah menangani sebanyak 3.640 ujaran kebencian yang tersebar di berbagai media sosial. Selain itu SafeNet telah menangani kasus Kekerasan Berbasis Gender Online (KBGO) pada tahun 2021 sebanyak 677 aduan yang didominasi dengan kasus pelecehan seksual. Disisi lain Sejak tahun 2020 Komnas Perempuan mencatat kasus kekerasan yang terjadi dalam komunitas dan ranah publik Indonesia sebesar 21 % (1.731 kasus) dengan kasus kekerasan seksual yang paling mendominasi. Banyaknya jenis ujaran kebencian yang berbeda-beda menyebabkan banyak tantangan dalam mendeteksi ujaran kebencian termasuk dalam domain kekerasan seksual. Tujuan dari penelitian ini adalah menghasilkan model klasifikasi ujaran kebencian kekerasan seksual dengan performa dan tingkat akurasi yang baik sehingga dapat dimanfaatkan secara teori bagi akademisi dan praktikal bagi lembaga seperti KOMINFO, SafeNet, LBH APIK Jakarta, Komnas Perempuan, POLRI. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah hasil crawling media sosial twitter pada bulan Desember 2021 hingga Januari 2022. Dengan menggunakan pendekatan Machine Learning, dataset diolah dengangan teknik ekstraksi fitur Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF), beberapa teknik sampling seperti Random Over Sampling (ROS), Random Under Sampling (RUS), Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE), dan Adaptive Synthetic (ADASYN) serta beberapa algoritma klasifikasi seperti Nave bayes (NB), Support Vector Machine (SVM), Logistic Regresion (LR), Decition Tree (DT), Random Forest (RF), Gradient Boosting Machine (GBM) dan Extreme Gradient Boosting (XGBoost). Penelitian ini menghasilkan akurasi tertinggi sebesar 0.9239 dimana Algoritma terbaik didominasi oleh SVM dan RF. Implikasi penelitian ini secara teori adalah perbandingn hasil klasifikasi 35 model klasifikasi dan secara praktik dapat diimplementsikan pada Lembaga yang memiliki sistem pendeteksi ujaran kebencian.  

---

Currently, social media is a means of communication that cannot be separated from the spread of hate speech which is quite disturbing for its users. Since 2018, KOMINFO has handled 3,640 hate speech spread across various social media. SafeNet has handled cases of Online Gender-Based Violence (KBGO) in 2021 as many as 677 complaints, which were dominated by cases of sexual harassment. In 2020 Komnas Perempuan has recorded 21% of cases of violence occurring in the Indonesian community/public sphere (1,731 cases) with the most prominent case being sexual violence. Different types of hate speech cause many challenges in detecting such hate speech. The purpose of this study is to produce a classification model of sexual violence hate speech with good performance and accuracy so that it can be used theoretically for academics and practically for institutions such as KOMINFO, SafeNet, LBH APIK Jakarta, Komnas Perempuan, and POLRI. The data used in this study is the result of crawling social media twitter from December 2021 to January 2022. By using a Machine Learning approach, the dataset is processed using the Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) feature extraction technique, several sampling techniques such as Random Over Sampling (ROS), Random Under Sampling (RUS), Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE), and Adaptive Synthetic (ADASYN) as well as several classification algorithms such as Nave Bayes (NB), Support Vector Machine (SVM), Logistic Regression (LR), Decision Tree (DT), Random Forest (RF), Gradient Boosting Machine (GBM) and Extreme Gradient Boosting (XGBoost). This research produces the highest accuracy of 0.9239 where the best algorithm is dominated by SVM and RF. The theoretical implication of this research is the comparison of the classification results of 35 classification models and practically it can be implemented in institutions that have a hate speech detection system."

"Di masa kini, media sosial dimanfaatkan sebagai lapangan pekerjaan. Dengan adanya citra diri dan jumlah engagement (tolak ukur) yang tinggi, seseorang dapat menjadi pemengaruh. Selain mendapat dukungan dan pujian dari masyarakat, beberapa pemengaruh juga mendapat penolakan dan ujaran kebencian. Ujaran kebencian ini dirasakan oleh beberapa pemengaruh di Indonesia. Kasus ini dapat ditelaah lebih dalam dengan ilmu linguistik. Rumusan masalah penelitian ini adalah bagaimana ujaran kebencian terhadap pemengaruh Indonesia melalui pesan langsung (direct message) Instagram jika diteliti secara semantik dan pragmatik. Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah metode kualitatif. Hasil penelitian ini adalah (1) penutur menggunakan konteks linguistik yang lebih sedikit daripada konteks nonlinguistik, (2) penutur menggunakan kata makian yang memiliki makna asosiatif, dan (3) jenis tindak tutur yang digunakan adalah lokusi dalam bentuk pernyataan, pertanyaan, dan perintah, ilokusi pada kategori asertif, direktif, komisif, dan ekspresif, dan perlokusi dalam bentuk meyakinkan, membujuk, menghasut, dan menyesatkan.

---

Nowadays, social media is used as a job opportunity. With personal branding and a high number of engagements, someone can become an influencer. Apart from receiving support and praise from the public, several influencers also received rejection and hate speech. This hate speech was felt by several influencers in Indonesia. This case can be studied more deeply in linguistics. The formulation of the research problem is how hate speech towards Indonesian influencers via Instagram direct messages is examined semantically and pragmatically. The method used in this research is a qualitative method. The results of this research are (1) speakers use fewer linguistic contexts than non-linguistic contexts, (2) speakers use swear words that have associative meaning, and (3) the types of speech acts used are locutions in the form of statements, questions and commands, illocutionary in the categories of assertive, directive, commissive, and expressive, and perlocution in the form of convincing, persuading, inciting, and misleading."

"Saat ini pengguna media sosial semakin kreatif dalam menyampaikan ujaran kebencian. Untuk menghindari peraturan kebijakan di media sosial, pengguna menggunakan kode untuk berinteraksi satu sama lain. Kode tersebut merupakan istilah atau julukan berisi kebencian yang ditargetkan pada suatu pihak untuk menyampaikan ujaran kebencian. Penelitian ini bertujuan untuk menggunakan kode kebencian dalam mengidentifikasi ujaran kebencian pada media sosial. Penelitian ini menggunakan twit berbahasa Indonesia serta menggunakan metode Logistic Regression, Support Vector Machine, Naïve Bayes, dan Random Forest Decision Tree. Hasil penelitian menunjukkan bahwa fitur kodekebencian (hate-code HC) yang diusulkan, dapat digunakan sebagai fitur untuk identifikasiujaran kebencian. Jika tanpa fitur kode kebencian, F-Measure menghasilkan tidak lebih dari 55%. Namun, performa meningkat jika menggunakan fitur kode kebencian dengan hasil F-Measure sebesar 80.71% yang dikombinasikan dengan metode Logistic Regression Nowadays social media users are increasingly creative in expressing hate speech.

---

To avoid policy regulations on social media, users use code to interact with each other. The code is a term or nickname containing hatred that is targeted at a individual or groups to convey the utterance of hate. This study aims to use hate codes in identifying hate speech on social media. This study uses twit in Indonesian and uses the Logistic Regression, Support Vector Machine, Naïve Bayes, and Random Forest Decision Tree. The results show the hate code features (HC) that proposed can be used as a feature to identify hate speech. If without the hate code feature, F Measure generates nomore than 55%. However, performance increases if using this feature, with the result of F-Measure of 80.71%

combined with Logistic Regression method."

"Di Indonesia, khususnya DKI Jakarta sebagai pusatnya, ujaran kebencian khususnya dalam bentuk berita bohong menjadi sangat massif dan merebak. Polda Metro Jaya khususnya Direktorat Intelkam memiliki kewajiban melakukan deteksi dini terhadap ancaman harus berperan aktif melakukan upaya-upaya pencegahan dan antisipasi. Penelitian ini menggunakan pendekatan kualitatif. Hasil dari penelitian yaitu: (1) Momentum politik saat pilkada dan menjelang pemilihan presiden seakan menjadi momentum menyebarnya berita hoaks. Pada tahun 2018, sedikitnya ada kurang lebih 997 kasus hoaks di DKI Jakarta yang dipantau, dicegah dan ditanggulangi oleh Ditintelkam Polda Metro Jaya, melonjak drastis dari tahun-tahun sebelumnya. Dari sekian banyak jenis ujaran kebencian, yang paling banyak terjadi khususnya di DKI Jakarta sebagai “penjuru” nya Indonesia adalah berita bohong (hoaks). (2) Ditinjau dari sudut pandang Foreign policy dan Program strategy development, pemerintah telah berupaya meminimalisir terjadinya berita bohong dengan berbagai peraturan dan Undang-Undang, misalnya melalui Surat Edaran Kapolri Nomor: SE/6/X/2015 tanggal 8 Oktober 2015 tentang penanganan Ujaran Kebencian. Dari sudut pandang Economic Analysis, menjadi produsen maupun penyebar berita bohong (hoaks) kemudian mengambil keuntungan dari pro kontra yang ditimbulkan menjadi pilihan “pekerjaan” bagi sebagian orang saat ini. Dari sudut pandang political analysis, dimana justru banyak aktor-aktor politik yang memanfaatkan berita bohong dan sengaja diproduksi untuk menyingkirkan dan menjatuhkan lawan politiknya. Ditinjau dari sudut pandang Compliance monitoring bahwa dengan banyaknya fenomena berita bohong di tengah masyarakat akan berpotensi pada terjadinya konflik-konflik di dalam masyarakat yang berbahaya bagi ketahanan nasional, sehingga dari sudut Defence and security threat terlihat jika fenomena ujaran kebencian ini tidak diantisipasi sejak dini, berpotensi pada terpecah belahnya NKRI. Oleh karena itu, Law enforcement planning yang perlu dilakukan adalah memaksimalkan dan mensinergikan berbagai pemangku kepentingan di DKI Jakarta termasuk masyarakat itu sendiri dalam upaya antisipasi sejak dini terhadap berita bohong (hoaks) yang meresahkan masyarakat demi keutuhan NKRI.

---

In Indonesia, especially DKI Jakarta as the center, hate speech, especially in the form of fake news, has become massive and widespread. Polda Metro Jaya, especially the Directorate of Intelligence and Security, has an obligation to carry out early detection of threats and must play an active role in making prevention and anticipation efforts. This research uses a qualitative approach. The results of the research are: (1) Political momentum during the regional elections and before the presidential election seems to be a momentum for hoax news to spread. In 2018, there were at least 997 hoax cases in DKI Jakarta that were monitored, prevented and overcome by the Directorate of Information and Technology of the Polda Metro Jaya, a drastic increase from previous years. Of the many types of hate speech, the most common especially in DKI Jakarta as the “corner” of Indonesia is hoax. (2) From the point of view of the foreign policy and strategy development program, the government has tried to minimize the occurrence of fake news with various regulations and laws, for example through the Chief of Police Circular Number: SE / 6 / X / 2015 dated 8 October 2015 concerning handling of speech. Hatred. From the point of view of the Economic Analysis, being a producer or spreading hoax then taking advantage of the pros and cons that has resulted in becoming a "job" choice for some people today. From the point of view of political analysis, there are many political actors who take advantage of fake news and are deliberately produced to get rid of and overthrow their political opponents. From the point of view of Compliance monitoring, with the many phenomena of fake news in the community, there will be potential for conflicts in society that are dangerous to national security, so that from the point of view of Defense and security threat, it can be seen that if the phenomenon of hate speech is not anticipated early, it will the potential for the fragmentation of the Republic of Indonesia. Therefore, law enforcement planning that needs to be done is to maximize and synergize various stakeholders in DKI Jakarta including the community itself in an effort to anticipate from an early age fake news (hoax) that disturbs the community for the integrity of the Republic of Indonesia"

"Bahasa yang dituturkan merepresentasikan tindakan tertentu dari penuturnya, tidak terkecuali tindakan yang bermuatan pidana. Penelitian ini merupakan penelitian pragmatik berancangan linguistik forensik yang bertujuan untuk mengungkap dan mendeskripsikan unsur tindak pidana yang melingkupi lima belas data tuturan tertulis yang merupakan barang bukti tindak pidana ujaran kebencian, pencemaran nama baik, dan percobaan makar berdasarkan analisis terhadap asumsi dasar, realisasi, strategi, dan kesahihan tindak tutur atas tuturan-tuturan tersebut. Empat teori utama yang digunakan dalam penelitian ini, yaitu teori praanggapan (Yule, 1975), teori tindak tutur (Searle, 1969), implikatur percakapan (Grice, 1975), dan kondisi felisitas (Austin, 1962 & Searle, 1969). Data dalam penelitian ini bersumber dari dua berita acara pemeriksaan (BAP) yang diperoleh dari Unit Cyber Crime Direktorat Reserse Kriminal Khusus Kepolisian Sumatera Barat (Ditreskrimsus Polda Sumbar), yaitu lima tuturan bersumber dari BAP dengan nomor laporan LP/A/57/V/2019/SPKT Lpk dan sepuluh tuturan bersumber dari BAP dengan nomor LP/194/VI/2016/SPKT-SBR. Secara metodologis, penelitian ini dikerjakan menggunakan ancangan kualitatif dan hasilnya disajikan secara deskriptif. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa empat belas data tuturan telah memenuhi unsur-unsur yang termaktub dalam undang-undang yang mengatur tentang tindak pidana ujaran kebencian, pencemaran nama baik, dan percobaan makar. Namun demikian, berdasarkan analisis kondisi felisitas, satu tuturan dari barang bukti bernomor laporan LP/A/57/V/2019/SPKT Lpk tidak memiliki nilai bukti yang kuat untuk dapat dikatakan bahwa penuturnya telah melakukan tindak pidana, khususnya yang berkaitan dengan pencemaran nama baik dan percobaan makar. Selain itu, data-data tuturan dari laporan bernomor LP/194/VI/2016/SPKT-SBR yang mengandung satuan linguistis kanciang, sunekkan ang baliek, dan tumbuang juga tidak memiliki nilai bukti yang kuat untuk dapat dikatakan memenuhi unsur-unsur pidana dalam Pasal 45 Ayat (1) UU No. 19 Tahun 2016 tentang kesusilaan. Analisis berdasarkan praanggapan dan kondisi felisitas justru menunjukkan intensi/niat/maksud (mens rea) penutur dalam menggunakan kata-kata tersebut adalah untuk merendahkan derajat (menghina dan/atau mencemarkan nama baik) mitra tuturnya―bukan untuk menyerang kehormatan mitra tuturnya dalam ranah seksual/kesusilaan.

---

The language spoken represents a particular action from the speaker, no exception is criminal action. This study is a pragmatic study with forensic linguistics design. This study aims to uncover and describe the elements of crime that cover fifteen written speech data which constitute evidence of criminal acts of hate speech, defamation, and treason trials based on an analysis of basic assumptions, realizations, strategies, and felicity of speech acts of those utterances. Four main theories used in this study, namely presupposition (Yule, 1975), speech act (Searle, 1969), conversational implicature (Grice, 1975), and felicity conditions (Austin, 1962 & Searle, 1969). The data in this study were sourced from police investigation report (BAP) obtained from the Unit Cyber Crime Direktorat Reserse Kriminal Khusus Kepolisian Daerah Sumatera Barat (Ditreskrimsus Polda Sumbar), namely five speeches sourced from the BAP with report number LP/A/57/V/2019/SPKT Lpk and ten speeches sourced from BAP with report number LP/194/VI/2016/SPKT-SBR. Methodologically, this study was conducted using a qualitative approach and the results are presented descriptively. The results of this study indicate that fourteen speech data have fulfilled the elements contained in the law governing criminal acts of hate speech, defamation, and treason trials. However, based on the analysis of felicity conditions, one of speech data from the report numbered LP/A/57/V/2019/SPKT Lpk does not have a strong evidence value to be able to say that the speaker has committed a criminal act, specifically relating to defamation and treason trials. In addition, the speech data from the report numbered LP/194/VI/2016/SPKT-SBR which contains linguistic units of kanciang, sunekkan ang baliek, and tumbuang also do not have a strong evidence value to be said to fulfill the criminal elements in Article 45 Section (1) of Law No. 19 of 2016 concerning decency. Analysis based on presuppositions and felicity conditions actually shows the intention (mens rea) of the speaker in using these words is to demean the degree (insulting and/or defaming) of the speech partner―not to attack the honor of the speech partner in the sexual/decency."