Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
ABSTRAK
Ada pola pemberitaan media mengenai kebijakan pemerintah Indonesia yang mendukung era babak baru perluasan Masyarakat Ekonomi ASEAN/ASEAN Economic Community (MEA/AEC). Sebagai instansi masyarakat tersendiri, media harus bersikap objektif ketika dihadapkan pada suatu realita baru. Program MEA sudah dipersiapkan dalam waktu lama dari tahun 1990 hingga akhirnya disahkan pada tanggal 31 Desember 2015. Peneliti menganalisis berita dari media online dalam jangka waktu dari 1 September 2015 sampai dengan 31 Desember 2015. Penelitian ini menggunakan teori agenda-setting dalam membedah hubungan antara pola pemberitaan MEA menggunakan analisis isi oleh media online Indonesia. Penelitian ini menggunakan analisis kuantitatif dengan analisis isi berita di media online di Tribunnuews.com dan Detik.com. Hasil penelitian ini menunjukan adanya pola pemberitaan media dari agenda-setting dalam media online dengan dominan isu ekonomi dalam pemberitaan mengenai MEA.

---

ABSTRACT
There is a pattern of media coverage regarding the Indonesian government policies that support a new round of expansion era AEC / ASEAN Economic Community (AEC). As an institution of its own community, the media should be objective when faced with a new reality. MEA program has been prepared for a prolonged period of 1990 to finally ratified on December 31, 2015. This study uses the theory of agenda-setting in dissecting the relationship between the pattern of MEA reporting using online media content analysis by Indonesia. This study used quantitative analysis with analysis of news content in online media in Tribunnuews.com and Detik.com. These results indicate a pattern of media coverage of the agenda-setting in line with the dominant media in reporting on economic issues MEA.

Abstrak :
Media sosial telah menjadi fenomena dunia, lebih dari 80% pengguna Internet adalah penguna media sosial. Ketika terjadi sebuah bencana, kebutuhan informasi akan meningkat. Twitter merupakan salah satu sumber informasi populer terutama di Indonesia yang tercatat sebagai negara pengguna twitter terbanyak di asia. Oleh karena itu dibutuhkan sebuah sistem yang dapat mengekstraksi informasi dari media sosial. Penelitian ini menawarkan sebuah sistem yang dapat mendeteksi topik pada media sosial twitter dengan merepresentasikan konten media sosial twitter ke graph jaringan kompleks menggunakan pengimplentasian metode pembentukan graph (pengolahan bahasa natural dan konsep graph) dan metrik pengkukur jaringan kompleks sebagai acuan analisa. Sistem analisa media sosial pada penelitian ini terdiri dari 3 buah subsistem yaitu crawler dengan mengunakan perangkat lunak the archvist, graph converter berupa perangkat lunak Textttogexf untuk Bahasa Indonesia yang diimplementasikan pada bahasa pemrograman Ruby berdasarkan perangkat lunak Textttogexf untuk Bahasa Jepang, dan perangkat lunak untuk memvisualisasikan graph (gephi dan gvedit). Berdasarkan hasil pengujian, metode pembobotan yang paling baik untuk media sosial twitter adalah pembobotan RIDF dan pendefinisian dokumen berdasarkan kategori (persentase keberhasilan: 89%). Pada penelitian ini, topik umum mengenai pilkada 2012 dan 13 sub topik berhasil diekstraksi dari set data banjir Jakarta. ......Social media had become worldwide phenomena. More than 80% of Internet?s users are social media?s users. When a disaster occurred, information needs will rise. Twitter is one of popular information resource especially in Indonesia. Because of that, twitter?s information extraction system was needed. This research proposes a system that can detect topic in social media twitter by representing its content as a complex network graph using the implementation of natural language processing, graph concept, and complex network analysis. This system consists of 3 subsystems which are crawler, graph converter, and application for graph visualization. The Graph visualization is done using Gephi and Graphviz. From testing result, we reach 89% success rate of keyword extraction using RIDF term weighting method and collecting messages by certain category. General topic about governor election and 13 subtopics was successfully extracted from set data flood in Jakarta.

Abstrak :
Dari hasil analisis bab-bab sebelum ini, dapat diinterpretasi secara umum bahwa fenomena program media berita The O'Reilly Factor dapat dilihat sehagai operasionalisasi sebuah upaya hegemoni balasan (counter hegemony). Dilihat dari popularitas program tersebut, herdasarkan realitas rating tertinggi yang dicapainya selama hampir satu dekade, dapat dikatakan bahwa gerakan hegemoni balasan tersehut merupakan suatu upaya yang berhasil.