Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"ABSTRAKSkripsi ini membahas bagaimana realisasi ungkapan emosi remaja Jepang di Twitter. Fokus penelitian adalah ungkapan emosi yang paling produktif, terdapat dalam data yang telah terkumpul dari berbagai emosi yang muncul, yaitu emosi senang, sedih, dan marah. Penelitian ini merupakan penelitian kualitatif dengan desain deskriptif. Dari hasil penelitian, diketahui bagaimana keterbukaan remaja Jepang dalam mengekpresikan emosinya di Twitter. Twitter menjadi salah satu sarana remaja Jepang untuk mengekspresikan emosinya, diungkapkan baik secara eksplisit, implisit, maupun eksplisit-implisit sekaligus. Keterbukaan remaja Jepang di Twitter diharapkan tetap memperhatikan dampak yang akan muncul dalam menggunakan Twitter, mengingat penyebaran informasi di jejaring sosial sangat cepat dan masif.

---

ABSTRACTThis research is about realization of expression on Twitter by Japanese adolescent. The focus of this study is the most productive expression in the collected data on respondents’ Twitter account. That’s expression about happiness, sadness, and anger. This research is qualitative descriptive interpretive. Research outcome shows Japanese adolescents, either explicitly or implicitly, express their thought and emotion on Twitter. But, it still needs to notice the impact in using Twitter that any expression posted is not a harmful one, so it can be bad influence to others or themselves, because anything can easily spread on the internet."

"Twitter merupakan salah satu media sosial yang sangat populer dan banyak digunakan untuk berbagai kepentingan, salah satunya adalah sebagai media promosi. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui pemberdayaan Twitter sebagai media promosi Perpustakaan Universitas Indonesia. Penelitian ini merupakan penelitian kualitatif dengan menggunakan metode studi kasus. Hasil dari penelitian ini adalah temuan interaksi antara pustakawan dan pemustaka di Perpustakaan Universitas Indonesia terkait adanya aliran informasi dan komunikasi dua arah melalui Twitter. Perpustakaan Universitas Indonesia belum maksimal dalam memanfaatkan Twitter karena adanya kendala pada pustakawan dalam mempublikasikan hasil pekerjaannya.

---

Twitter is one of the social media. It is very popular and widely used for various purposes, one of which was as a media promotion. The purpose of this research is to know the empowerment of Twitter as a promotional media Universitas Indonesia Library. This research is qualitative research using the case study method. The results of this research are findings of the interaction between user and librarian at the Universitas Indonesia Library related to the flow of information and two-way communication via Twitter. University Indonesia Library have not been fullest in utilizing Twitter due to constraints on librarians in publicizing the results of its work."

"Kemunculan akun base di Twitter, seperti akun auto base Tubirfess memudahkan penggunanya untuk saling berinteraksi dan menyebarkan serta menghasilkan informasi. Akun auto base Tubirfess adalah akun base yang menyediakan fasilitas mengirim menfess anonim melalui direct message untuk akun Twitter yang sudah diikuti balik oleh admin. Praktik yang dilakukan oleh pengikut Tubirfess menghasilkan berbagai macam pola, dimulai dari mengirim sampai merespon menfess. Akan tetapi, pengikut Tubirfess dalam praktiknya dibatasi oleh sebuah struktur, yaitu peraturan yang dibuat oleh admin dan harus ditaati supaya mengirim dan merespon menfess berjalan lancar. Pemaknaan tanda (trigger word) yang ada pada akun auto base Tubirfess dimaknai berdasarkan pengetahuan masing-masing pengikutnya sehingga menghasilkan makna yang berbeda. Semuanya bergantung pada agensi yang dimiliki oleh pengikut Tubirfess sehingga mereka dapat melakukan praktik dan memaknai tanda berbeda-beda. Penelitian ini menggunakan pendekatan etnografi digital dengan wawancara mendalam dan observasi pada akun auto base Tubirfess, menfess, dan respon followers Tubirfess untuk menjelaskan fenomena lebih detail.

---

The emergence of base accounts on Twitter, such as the Tubirfess auto base account, makes it easier for users to interact with each other and disseminate and generate information. Tubirfess auto base account is a base account that provides the facility to send anonymous menfess via direct message for Twitter accounts that have been followed back by admins. The practice carried out by Tubirfess followers produces various patterns, from sending to responding to menfess. However, Tubirfess followers are limited by a structure, namely rules made by admins, and must be obeyed to send and respond to menfess smoothly. The meaning of the sign (trigger word) in the Tubirfess auto base account is interpreted based on the knowledge of each follower so that it produces a different meaning. It all depends on the agency that the followers of Tubirfess have so they can practice and interpret different signs. This study uses a digital ethnographic approach with in-depth interviews and observations on the Tubirfess auto base account, Menfess, and Tubirfess followers' responses to explain the phenomenon in more detail."

"ABSTRAK Tesis ini bertujuan untuk mengetahui bagaimana mikroblog berbasis komunitas dalam mengkostruksi tahapan perubahan tindakan publik untuk merespon bantuan bencana. Penelitian ini adalah penelitian kuantitatif dengan desain analisis isi. Dari penelitian ditemukan bahwa kesuksesan suatu mikroblog berbasis komunitas dalam mengkonstruksi tahapan perubahan publik untuk merespon bantuan bencana dipengaruhi oleh kebenaran, kredibilitas dan pengharagaan pada isi pesan yang berasal dari prinsip komunikasi kedaruratan dalam memberikan informasi pada publik tentang apa yang terjadi, dimana secara hierarki pembentukan pesan signifikan terhadap pembentukan tindakan dalam ranah kognitif, dan indikator kebenaran dan penghargaan pada isi pesan berpengaruh pada konstruksi pembentukan pesan pada ranah afektif.

---

ABSTRAK This research conducted to analyze how the community based micro-blog is constructing the steps of public‟s behavior regarding with their response to the disaster relief. Method of the research is quantitative content analyses. Result of the research shows that the success of the community based micro-blog in constructing public‟s behavior for positive response of the disaster relief determined by the factuality, credibility and showing respect in the message‟s content, this is by giving factual information about the situation and showing respect into public that will be affected into the cognitive level of the hierarchy of message, and the content of the message that showing respect and factual information determined into the affection of the hierarchy of the message in public"

"Semantic Relations and the Lexicon explores the many paradigmatic semantic relations between words, such as synonymy, antonymy and hyponymy, and their relevance to the mental organization of our vocabularies. Drawing on a century’s research in linguistics, psychology, philosophy, anthropology and computer science, Lynne Murphy proposes a new, pragmatic approach to these relations. Whereas traditional approaches to the lexicon have claimed that paradigmatic relations are part of our lexical knowledge, Dr Murphy argues that they constitute metalinguistic knowledge, which can be derived througha single relational principle, and may also be stored as part of our conceptualrepresentation of a word. Part I shows how this approach can account for the properties of lexical relations in ways that traditional approaches cannot, and Part II examines particular relations in detail. This book will serve as an informative handbook for all linguists and cognitive scientists interested in the mental representation of vocabulary."

"Banyak perusahaan telah menggunakan twitter sebagai salah satu sarana promosi karena rendahnya biaya yang perlu dikeluarkan untuk menjalankan program promosi ini. Pengguna media twitter di Indonesia telah mencapai angka 50 juta pengguna dan jumlah tersebut terus bertambah. Penelitian bertujuan untuk mengetahui apakah promosi dengan eWom melalui sosial media twitter dan brand image mempengaruhi repurchase intension, dan apakah brand image mampu memediasi pengaruh eWom terhadap repurchase intention pembeli di starbuck caffe Indonesia. Pengolahan data dilakukan dengan regresi linear sederhana, regresi berganda, dan path analysis. Hasil penelitian menunjukkan bahwa variabel eWom memiliki pengaruh terhadap variabel brand image, variabel eWom dan brand image mempengaruhi repurchase intention, akan tetapi brand image belum mampu memediasi pengaruh eWom terhadap repurchase intention. Dapat dikatakan bahwa brand image tidak memperkat pengaruh eWom terhadap keinginan untuk konsumen melakukan pembelian kembali"

"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."

"Fenomena budaya K-pop menyebar ke seluruh dunia melalui berbagai saluran, salah satunya melalui Twitter. Twitter, sebagai sosial media, mendorong individu pada gagasan yang tidak terbatas dalam mengekspresikan dirinya, sehingga muncul pembentukan persona baru bagi fandom lewat penggunaan akun penggemar. Eksplorasi terhadap akun-akun penggemar K-Pop dalam Twitter dilakukan dengan menggunakan metode etnografi digital yaitu melalui observasi partisipan dan wawancara, membantu memberikan gambaran jelas mengenai identitas baik secara individu maupun kolektif. Identitas akun penggemar K-pop secara umum ditampilkan lewat penggunaan idola K-pop sebagai foto profil mereka atau ava. Tulisan ini mengambil penggemar Stray Kids, yang mengidentifikasi diri mereka sebagai ‘STAY,’ yang berinteraksi secara aktif di Twitter sebagai subyek penelitian. Menelusuri identitas melalui perspektif penggemar serta penggunaan kolektif emoji mur dan baut pada akun mereka berhasil menunjukkan adanya keterkaitan antara identitas dan aktivitas sosial yang dilakukan oleh individu.

---

The K-pop culture phenomena have been globalized through many channels, one of which is Twitter. Twitter, as a social media, expose individuals to a limitless idea of expressing themselves, thus creating new personas for fandoms through fan accounts. The exploration of K-Pop fans’ Twitter account utilize digital ethnographic methods of observation on participants and interview helps to give a clear view on the identity of fan accounts both individually and collectively. The identity of K-pop fan accounts are mainly represented with the usage of K-pop idols as their profile picture or ava. This literature is taking Stray Kids fans, who identify themselves as ‘STAY’, that are actively interacting on Twitter as the subject of interest. Analyzing identities through the perspective of fans and collective usage of nuts and bolts emojis on their account shows the correlation between identity and social activities done by individuals."

"Skripsi ini membahas bagaimana netizen Twitter yang turut serta dalam tagar #NetflixTidakAman memaknai agenda publik tagar tersebut serta apa motivasi mereka mengikuti tagar itu. Penelitian ini memanfaatkan teori agenda building, self- determination dan reception. Penelitian ini adalah penelitian kualitatif yang menggunakan wawancara terstruktur sebagai teknik pengumpulan data. Subjek penelitian pada penelitian ini ialah netizen Twitter yang turut serta dalam tagar #NetflixTidakAman. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa netizen yang memiliki motivasi intrinsik cenderung memiliki pemaknaannya sendiri terkait Netflix sedangkan netizen yang memiliki motivasi ekstrinsik masih dapat terpengaruh oleh narasi yang dibentuk tagar #NetflixTidakAman. Penelitian ini memperlihatkan bagaimana tagar #NetflixTidakAman dapat membentuk agenda publik yang menunjukkan keraguan publik akan keamanan Netflix.

---

ABSTRACTThis thesis discusses how Twitter netizens who participated in the hashtag #NetflixTidakAman interpreted the hashtag's public agenda and what their motivations were to follow that hashtag. This study utilizes agenda building theory, self-determination and reception. This research is a qualitative study using structured interviews as a data collection technique. The research subjects in this study are Twitter netizens who participated in the hashtag #NetflixTidakAman. The results of this study indicate that netizens who have intrinsic motivation tend to have their own meaning related to Netflix while netizens who have extrinsic motivation can still be affected by the narrative formed in the hashtag of #NetflixTidakAman. This research indicates the hashtag #NetflixTidakAman can create a public agenda that shows public doubts about Netflix`s security."