Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi lahirnya kata serapan + ru dan juga melihat penggunaan kata tersebut sebagai wakamono kotoba dalam sosial media yang banyak digunakan oleh orang Jepang, terutama anak muda, yaitu Twitter. Penulis menggunakan teori linguistik historis dan semantik untuk menganalisis kata baguru yang merupakan kosakata Bahasa Inggris yang menjadi kata serapan dalam Bahasa Jepang, yang kemudian menjadi wakamono kotoba. Hasil penelitian menunjukkan bahwa bug yang merupakan kosakata Bahasa Inggris yang merupakan nomina dan juga verba dan memiliki beberapa arti, diserap salah satu definisi nominanya sebagai gairaigo dalam Bahasa Jepang, diverbalisasi, dan kemudian menjadi wakamono kotoba yang digunakan oleh anak muda Jepang dalam media sosial Twitter. Definisi baguru sebagai wakamono kotoba sudah berubah cukup signifikan dari definisi awalnya dalam Bahasa Jepang, dan memiliki arti yang berbeda dari kata asalnya yang berasal dari Bahasa Inggris.

---

The purpose of this study is to identify the birth of the loanword + ru and also to see the use of the word as wakamono kotoba in social media that is widely used by Japanese people, especially young people, which is Twitter. The author uses historical linguistic and semantic theory to analyze the word baguru which is an English vocabulary that became a loanword in Japanese, which later became wakamono kotoba. The results showed that bug, which is an English vocabulary which is a noun as well as a verb and has several meanings, has one of its noun definition loaned as gairaigo in Japanese, verbalized, and then becomes wakamono kotoba which is used by young Japanese people in social media Twitter. The definition of baguru as wakamono kotoba has changed quite significantly from its original Japanese definition, and has a different meaning from the original English word."

"Godverdomme adalah interjeksi dalam bahasa Belanda yang biasanya bernuansa negatif, dan digunakan sebagai umpatan. Kata umpatan merupakan wujud ekspresi dari rasa kesal, marah, benci dan hal lainnya yang bersifat negatif. Agaklah aneh, kata godverdomme memuat kata Tuhan namun digunakan untuk melontarkan ekspresi negatif. Dari sekian banyak kata umpatan yang ada, masyarakat Belanda tetap menggunakan godverdomme. GVD sebagai bentuk singkatan dari god- verdomme juga banyak digunakan pada masa kini dan merupakan bentuk umpatan yang lebih halus. Kini penggunaan godverdomme tidak sepenuhnya bersifat negatif, meski jumlahnya pemakaiannya tidak signifikan. Penelitian ini akan menggali makna dari kata godverdomme melalui kajian semantis dan mengkaji dari sisi sosiolinguistik dengan memaparkan perubahan makna dan bagaimana kata tersebut digunakan oleh masyarakat Belanda, terutama melalui media sosial Twitter.

---

Godverdomme is an interjection in Dutch which implicit to something negative, and is used as a curse word. Curse word is a form of expression that derives from annoyance, anger, hatred and other negative things. Oddly enough, the word godverdomme implies to God but it is used to throw negative expression instead. Of all kinds of curse word, the Dutch still uses godverdomme. GVD as an abbreviation of godverdomme is also widely used presently because it gives a rather more delicate impression. Nowadays, the use of godverdomme is not entirely negative, although the number of users are not significant. This study explores the meaning of the word godverdomme through semantic studies and the reviews from the sociolinguistic side by describing the difference in meaning and how the word is used by the Dutch, especially through social media Twitter. "

"ABSTRAKSkripsi ini akan membahas implementasi perancangan aplikasi data mining yang ditulis menggunakan bahasa pemrograman Java untuk mendapatkan konten media sosial terkait sentimen mengenai pengalaman pembelajaran dari pelajar di Indonesia. Aplikasi Java yang dirancang akan meminta masukan kata kunci pencarian kepada pengguna, untuk kemudian dilakukan pencarian menggunakan library twitter4j untuk dapat mengakses endpoint search/tweets.json yang terdapat pada Twitter core API. Setelah melakukan pencarian konten media sosial, aplikasi akan menuliskan hasil pencarian ke dalam berkas spreadsheet untuk dianalisis lebih lanjut. Hasil dari spreadsheet tersebut kemudian dilakukan perhitungan untuk masing-masing keyword nya dan ada pengkategorian lebih lanjut untuk sentimen negatif. Hasil dari pengambilan data yang berjumlah 2000 tweet menunjukkan sentimen positif mempunyai persentase paling sedikit, yaitu 596 (30%), sentimen negatif berjumlah 600 (30%) dan sentimen netral persentasenya paling besar, yaitu 804 (40%). Lalu untuk pengkategorian sentimen negatif, kategori 3 yaitu Emosi Negatif berjumlah paling banyak dengan jumlah 303 tweet (50%). Sedangkan kategori 1, 2, 4 dan 5 masing-masing mempunyai persentase 12%, 11%, 9% dan 18%.

---

ABSTRACT

This thesis discuss about data mining application design written in Java language program to get social media content regarding learning experience sentiment from student across Indonesia. Designed Java application will inquire searching keywords from users and then it will search using library twitter4j to access endpoint search/tweets.json in Twitter core API. After searching process, the application will write the search result into spreadsheet for further analysis. The data result saved in the spreadsheet will be compute for each keywords and there will be further classification for negative sentiment result. Sample from 2000 tweets shows positive sentiment has the least percentage, about 596 tweets (30%), negative sentiment has 600 tweets (30%) and neutral sentiment has the biggest value, 804 tweets (40%). For negative sentiment classification, Negative Emotion as category 3 has the most tweets with 304 tweets (50%). Meanwhile, category 1,2,4 and 5 have percentages with each value consist 12%, 11%, 9% and 18%."

"Skripsi ini membahas penggunaan kata serapan dan kata non-serapan sebagai padanan nomina dalam bahasa Prancis. Data yang digunakan dalam skripsi ini diambil dari dua karya terjemahan, Orang Asing dan Sang Pemberontak, serta karya aslinya, L?Étranger. Untuk melihat kedekatan makna denotatif akan digunakan analisis komponen makna, sedangkan untuk menganalis makna konotatif dari suatu kata akan digunakan angket yang diisi oleh penutur asli. Metode penelitian yang digunakan adalah metode kualitatif melalui studi kepustakaan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kata serapan tidak selalu dapat menjadi padanan yang tepat dari kata asing, sekalipun memiliki kemiripan grafis.

---

This study discusses the application of the loanword and the non-loanword as the equivalent of French noun. The data are taken from two translated books, Orang Asing and Sang Pemberontak, as well as their original book, L?Étranger. In order to examine the denotative meaning, this research employs the semantic components analysis. On the other hand, the analysis of connotative meaning is based on a form filled by the native speaker. This qualitative research uses the library research method. The result of this research shows that loanword is not always a good equivalent of French word, despite the fact that their graph is similar."

"Skripsi ini membahas mengenai sufiks -teki sebagai hedge (pagar) dalam cuitan (tweet) yang diposting dalam situs jejaring sosial Twitter pada bulan Oktober 2016. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk memerikan sufiks -teki sebagai hedge (pagar). Dengan memerikan sufiks -teki sebagai hedge (pagar), dapat diketahui penggunaan dan fungsi sufiks -teki sebagai hedge (pagar). Selain itu, dapat diketahui sikap pencuit yang menggunakan sufiks -teki dalam cuitannya. Hasil penelitian menunjukkan bahwa berdasarkan 21 data yang dianalisis, penggunaan sufiks -teki sebagai hedge (pagar) dapat dikelompokkan berdasarkan posisi, yaitu penggunaan sufiks -teki pada pronomina persona pertama, sufiks -teki pada kuotasi, dan sufiks -teki (na) pada modifikator nomina. Sufiks -teki berfungsi untuk menghaluskan ujaran. Hal ini dipicu oleh sikap pencuit yang berupaya untuk menghindari konflik dengan pembaca cuitan.

---

The focus of this study is the use of the suffix -teki as a hedge found on tweets posted on October 2016 on the social media site Twitter. The purpose of this research is to describe the suffix -teki as hedge. By describing the suffix -teki as hedge, the use of suffix -teki as hedge and its functions will be discovered. Moreover, the tweeter (the person who tweeted) attitude toward their tweets will be found out. Based on the 21 tweets analyzed, the suffix -teki used as hedges can be divided into three groups based on its position in the sentence, which are the use of the suffix -teki after first person pronouns, suffix -teki after quotation, and suffix -teki (na) after noun modifier. The use of the suffix -teki as a hedge implies that the tweeter (the person who tweeted) weakens the assertion of the speech. The use of the suffix -teki as a hedge is motivated by the attitude of tweeter who attempted to avoid conflicts with the readers."

"Frasa kunci “Twitter, please do your magic” yang masif digunakan di Indonesia untuk saling menolong masuk dalam tren percakapan yang mendominasi selama beberapa tahun terakhir. Penelitian ini bertujuan mengeksplorasi bagaimana keterlibatan perasaan yang sama (shared emotion) di balik aksi filantropi dalam produksi cuitan dengan frasa kunci “Twitter, please do your magic” memicu budaya partisipasi dalam aktivisme digital. Penelitian ini menggunakan metode analisis tekstual untuk melihat tingkat pelibatan (engagement); jumlah retwit, suka, dan balasan serta konten pada cuitan dengan frasa kunci tersebut. Korpus penelitian dibatasi pada tiga akun Twitter yang masuk dalam kategori populer dan mencuitkan lebih dari satu cuitan dengan frasa kunci tersebut, yaitu @elsyandria, @Rumbunisme, dan @naoctua. Temuan penelitian menunjukkan bahwa frasa kunci “Twitter, please do your magic” dalam cuitan ketiga akun tersebut mengaktivasi reflex dan moral emotions para pengguna Twitter lainnya dan memicu budaya partisipasi. Melalui proses tersebut, aktivisme digital berbasis empati pun tercipta ketika ketiga akun sebagai penggagas (opinion leaders) menyebabkan moral shocks atau pemobilisasian massa untuk memenuhi tujuan dari cuitan dengan frasa kunci tersebut. Selain itu, terdapat ambivalensi di balik aksi filantropi yang mengarah ke kesalehan digital dengan frasa kunci tersebut, yaitu komodifikasi atau audiens yang lebih luas.

---

“Twitter, please do your magic” key phrase tweets which massively used in Indonesia to help each other featured in the dominated conversation trend in the past few years. This study aims to explore the involvement of shared emotions in “Twitter, please do your magic” key phrase tweets trigger a participatory culture in digital activism. This study uses textual analysis methods to analyze the level of engagement (the number of retweets, likes, and replies) as well as the content of tweets containing these key phrases. The corpus of this study is limited to three Twitter accounts in top tweets category and produce more than one tweet using that key phrase, which are @elsyandria, @Rumbunisme, and @naoctua. This study shows that the “Twitter, please do your magic” key phrase tweets from those three accounts activates the reflex and moral emotions of other Twitter users and triggers a participatory culture. Through this process, empathy-based digital activism is created when the opinion leaders create moral shocks or successfully mobilize the mass support to fulfill the purpose of the tweets using that key phrase. Furthermore, the philanthropy acts leading to digital piety with that key phrase create ambivalence between commodification or wider philanthropy audience."

"Pandemi COVID-19 membuat banyak negara menyatakan wabah itu sebagai darurat nasional, termasuk Indonesia. Oleh karena itu, pemerintah negara Indonesia menerapkan PPKM hingga penularan COVID-19 mereda. Hal ini berlaku bagi semua tempat di Indonesia, termasuk perpustakaan. Banyak perpustakaan yang tutup sementara, namun tetap menjalankan segala kegiatannya secara online, salah satunya Perpustakaan Universitas Indonesia. Dalam penelitian ini, dibahas mengenai pemanfaatan media sosial Twitter di Perpustakaan Universitas Indonesia saat pandemi COVID-19. Tujuan dari penelitian ini untuk mendeskripsikan pemanfaatan Twitter sebagai media promosi perpustakaan di Perpustakaan Universitas Indonesia, serta mengidentifikasi kendala dan cara penyelesaian saat melakukan promosi perpustakaan menggunakan Twitter di masa pandemi COVID-19. Jenis penelitian yang digunakan adalah penelitian kualitatif dengan teknik pengumpulan data berupa wawancara dan observasi. Hasil penelitian menunjukkan pemanfaatan Twitter terhadap kegiatan promosi perpustakaan di Perpustakaan Universitas Indonesia saat Pandemi COVID-19 masih belum dimanfaatkan secara maksimal. Hal ini dapat diketahui dari hasil analisis peneliti bahwa promosi perpustakaan lebih banyak dilakukan di media sosial lain daripada Twitter karena banyak kendala jika harus mempromosikan melalui Twitter. Meskipun dengan adanya kendala tersebut, tidak menyurutkan semangat Humas Perpustakaan Universitas Indonesia untuk tetap mempromosikan perpustakaan melalui Twitter.

---

COVID-19 pandemic has made many countries declare the outbreak a national emergency, including Indonesia. The Indonesian government decided to implement PPKM until COVID-19 subsided. This applies to all places in Indonesia, including libraries. Libraries are temporarily closed, but still doing all their activities online, like the University of Indonesia Library. In this study, we discuss the use of Twitter in the University of Indonesia Library during the COVID-19. The purpose is to describe how to use Twitter for library promotion, identify obstacles, and how to solve them when promoting a library using Twitter at the University of Indonesia Library during the COVID-19. The type of research used is qualitative research with data collection techniques in interviews and observations. The results is the use of Twitter for library promotion at the University of Indonesia Library during the COVID-19 are still not fully utilized. The statement of the informant who said that library promotion was mostly done on other social media rather than Twitter because there were many obstacles when promoting through Twitter. Even with these obstacles, it did not dampen the enthusiasm of the PR of the University of Indonesia Library to continue promote the library through Twitter."

"Penelitian difokuskan pada cuitan para netizen pendukung Ganjar Pranowo melalui saluran media sosial Twitter atas pidato Puan Maharani, menggunakan kajian semiotika komunikasi saat pertama kali sindiran Puan Maharani kepada Ganjar Pranowo 22 Mei 2021. Penelitian mengungkap bentuk dan proses semiotika menggunakan teori semiotika Ferdinand de Saussure netizen Ganjar Pranowo di Twitter,bagaimana netizen Ganjar Pranowo yang tak terorganisir mengampanyekan Ganjar Pranowo. Penelitian ini merupakan penelitian kualitatif konstruktivisme. Sumber data penelitian berasal dari data primer yaitu amatan langsung dari akun-akun Twitter pendukung Ganjar Pranowo serta data sekunder yang diperoleh dari wawancara narasumber untuk memperkuat penelitian ini. Hasil penelitian mengungkap berupa tanda-tanda (signs), kata (words), frase (phrases), dan kalimat-kalimat (sentences) yang terkonstruksi di dalam cuitan para netizen pendukung Ganjar Pranowo menunjukkan dalam pidato Puan Maharani terdapat bentuk kampanye negatif terhadap Ganjar Pranowo menjelang pemilihan presiden (Pilpres) 2024 mendatang. Output penelitian berupa saran dan kritik atas bentuk dan proses seminotika yang ideal, baik pemilihan kata, frase, dan kalmat, dalam komunikasi publik merujuk pada pidato Puan Maharani.

---

The research focuses on the tweets of netizens who support Ganjar Pranowo via Twitter social media channels for Puan Maharani's speech, using a study of communication semiotics when Puan Maharani first satireed on Ganjar Pranowo May 22, 2021. The study reveals the form and process of semiotics using Ferdinand de Saussure's theory of semiotics, Ganjar netizens Pranowo on Twitter, how unorganized netizens of Ganjar Pranowo campaigned for Ganjar Pranowo. This research is a qualitative constructivism research. The source of research data comes from primary data, namely direct observations from Twitter accounts supporting Ganjar Pranowo and secondary data obtained from interviewing sources to strengthen this research. The results of the study revealed that signs, words, phrases, and sentences constructed in the tweets of netizens supporting Ganjar Pranowo showed that in Puan Maharani's speech there was a form of negative campaign against Ganjar Pranowo. ahead of the 2024 presidential election. The research output is in the form of suggestions and criticisms on the ideal form and seminotic process, both in the choice of words, phrases, and sentences, in public communication referring to Puan Maharani's speech."

"Kemajuan teknologi membawa kehidupan berpindah dari dunia fisik ke dunia maya yang secara langsung juga memberi ruang untuk kejahatan mengiringi. Dalam fenomena penggemar K-pop di media sosial Twitter, aktivitas penggemar yang telah menjadi budaya dapat menimbulkan pertentangan di ruang publik karena adanya perbedaan pandangan tentang budaya penggemar pada non penggemar Penulisan ini menggunakan analisis isi kualitatif dan kriminologi naratif untuk melihat reaksi terhadap kelompok penggemar. Budaya penggemar sebagai produk budaya populer dapat dikriminalisasi di ruang publik dalam bentuk stigma, kebencian, dan intimidasi. Kejahatan yang dihasilkan adalah diskriminasi di media sosial Twitter dalam bentuk narasi. Fenomena budaya penggemar K-pop di Twitter termasuk kedalam culture as crime karena dalam kriminologi budaya, kejahatan dapat terbentuk melalui aktivitas masyarakatnya. Begitu juga dengan diskriminasi di ruang publik yang merupakan bentuk reaksi dari non penggemar terhadap budaya populer.

---

Technological advances bring life shifting from the physical world to the virtual world that directly also provides space to join the crime. In the K-pop fan phenomenon on social media Twitter, fans’ activity that has become a culture can raise contradictions in public spaces due to differences in opinions about fan culture among non-fan. This writing uses qualitative content analysis and narrative criminology to see reactions to fan groups. Fan culture as a product of popular culture can be criminalized in public spaces in the form of stigma, hatred, and intimidation. The resulting crime is discrimination on social media Twitter in the form of narrative. The cultural phenomenon of K-pop fans on Twitter is incorporated into culture as a crime because in cultural criminology crime can be formed through its community activity. Also with discrimination in the public space which is a form of non-fan reaction to popular culture."

"Pandemi Covid-19 telah melanda Indonesia selama lebih dari satu tahun. Hal tersebut menyebabkan terhentinya kegiatan normal di berbagai sektor kehidupan masyarakat, khususnya dalam dunia pendidikan. Setelah lebih dari satu tahun menutup kegiatan belajar tatap muka, Pemerintah kembali merencanakan kembalinya pendidikan tatap muka. Meskipun pendidikan tatap muka dinilai lebih efektif, akan tetapi bahaya Covid-19 yang semakin mudah menular menyebabkan kekhawatiran di dalam masyarakat. Untuk itu, pemerintah wajib menampung aspirasi rakyatnya. Salah satunya adalah dengan menggunakan metode sentimen analisis. Dengan mengkombinasikan feature yang terdapat pada data Twitter, maka kita bisa membangun sebuah model untuk mengklasifikasi opini masyarakat. Penelitian ini juga membandingkan algoritma machine learning Support Vector Machine (SVM) dan Multi-layer Perceptron (MLP). Hasilnya, penambahan feature dan penggunaan algoritma (SVM) dalam mengklasifikasikan model Sentiment-Neutral menghasilkan nilai akurasi dan F-1 Score terbaik (85,78% dan 81,0%). Selain itu, visualisasi menggunakan Scattertext berhasil merepresentasikan teks dalam suatu plot. Hasilnya adalah mayoritas masyarakat yang mendukung kembalinya pendidikan tatap muka berdasarkan kepercayaan bahwa pendidikan tatap muka lebih efektif dibandingkan dengan pendidikan online. Di sisi lain, masyarakat juga takut akan bahayanya virus Covid-19.

---

The Covid-19 pandemic has hit Indonesia for more than a year. This causes the cessation of daily activities in various sectors in Indonesia, especially in the education sector. After more than a year banning face-to-face learning activities, the Government is now planning to unban the face-to-face education. Although face-to-face education is considered more effective, the danger of Covid-19 which is easily transmitted causing concern amongst people. Because of that, the government must accommodate the aspirations of the people. One of them is by using sentiment analysis method. By combining the features contained in the Twitter data, we can build a model to classify public opinions. This study also compares machine learning algorithms Support Vector Machine (SVM) and Multi-layer Perceptron (MLP). As a result, the addition of features and the use of the SVM algorithm in classifying the Sentiment-Neutral model resulted in the best accuracy and F-1 scores (85.78% and 81.0%). In addition, visualization using Scattertext successfully represents text in a plot. The result is the majority of people who support the return of face-to-face education based on the belief that face-to-face education is more effective than online education. On the other hand, people are also afraid of the dangers of the Covid-19 virus."