UJARAN KEBENCIAN TERHADAP PEMERINTAH DALAM CUITAN MEDIA SOSIAL TWITTER TAHUN 2020-2021: KAJIAN LINGUISTIK FORENSIK

NADA LUTFIYAH, . (2021) UJARAN KEBENCIAN TERHADAP PEMERINTAH DALAM CUITAN MEDIA SOSIAL TWITTER TAHUN 2020-2021: KAJIAN LINGUISTIK FORENSIK. Sarjana thesis, UNIVERSITAS NEGERI JAKARTA.

[img] Text
COVER.pdf

Download (1MB)
[img] Text
BAB1.pdf

Download (614kB)
[img] Text
BAB2.pdf
Restricted to Registered users only

Download (685kB) | Request a copy
[img] Text
BAB3.pdf
Restricted to Registered users only

Download (458kB) | Request a copy
[img] Text
BAB4.pdf
Restricted to Registered users only

Download (634kB) | Request a copy
[img] Text
BAB5.pdf

Download (504kB)
[img] Text
DAFTAR PUSTAKA.pdf

Download (604kB)
[img] Text
LAMPIRAN.pdf
Restricted to Registered users only

Download (1MB) | Request a copy
[img] Text
BIODATA PENULIS.pdf

Download (435kB)

Abstract

Penelitian ini mendeskripsikan tentang ujaran kebencian yang terjadi dalam media sosial Twitter mengenai pemerintah Indonesia. Ujaran kebencian kerap terjadi pada media sosial karena warganet dengan mudah menulis dan menyebarkan ujaran dalam akun yang dimilikinya. Ujaran kebencian dalam penelitian ini dibagi menjadi tiga kategori yaitu penghinaan ringan, fitnah dan pencemaran nama baik. Ketiga kategori dalam ujaran kebencian tersebut termasuk dalam ranah Linguistik Forensik. Metode yang digunakan dalam penelitian ini yaitu metode kualitatif deskriptif dengan teknik pengumpulan data observasi. Teknik analisis data dalam penelitian ini merupakan model analisis interaktif yaitu pengumpulan data, reduksi data, sajian data, dan penarikan kesimpulan. Adapun hasil penelitian ini terdapat 30 data ujaran pada cuitan Twitter, ada 26 cuitan yang termasuk dalam kategori penghinaan ringan, 9 cuitan yang termasuk dalam kategori fitnah, dan 4 cuitan yang termasuk kategori pencemaran nama baik. Kemudian terdapat 5 potensi hukum dengan unsur pada pasal yang sesuai dengan cuitan. Hukum pidana yang berpotensi paling banyak dilanggar ada pada pasal 27 Ayat (3) Undang-undang Nomor 11 Tahun 2008 tentang Informasi dan Transaksi Elektronik karena cuitan Twitter langsung memenuhi unsurnya yaitu penyebaran informasi elektronik. Diharapkan ke depannya, ilmu linguistik forensik lebih dikenal secara umum. This research describes about the hate speech that occurs in social media Twitter about the government of Indonesia. Hate speech often happens on social media because warganet easily write and deploy speech in the account which it has. Hate speech in this study were divided into three categories: light humiliation, slander and defamation. The third category in such hateful speech, including in the realm of Forensic Linguistics. The method used in this research is the descriptive qualitative method with data collection techniques of observation. The data analysis technique in this research is a model of interactive analysis, namely data collection, data reduction, presentation of data, and drawing conclusions. The results of this research, there are 30 data speech on topix Twitter, there are 26 standard are included in the category light humiliation, 9 standard are included in the category of slander, and 4 standard, which belongs to the category of defamation. Then there are 5 potential law with elements of the article in accordance with the standard. Criminal law is potentially the most widely violated there in article 27 Paragraph (3) of Law Number 11 Year 2008 on Information and Electronic Transactions because topix Twitter directly meet its elements, namely the dissemination of electronic information. Expected in the future, the science of forensic linguistics is known in general.

Item Type: Thesis (Sarjana)
Additional Information: 1). Drs. Krisanjaya, M.Hum. ; 2). Asisda Wahyu Asri Putradi, M.Hum.
Subjects: Bahasa dan Kesusastraan > Linguistik
Divisions: FBS > S1 Sastra Indonesia
Depositing User: Users 11123 not found.
Date Deposited: 03 Sep 2021 07:28
Last Modified: 25 Jul 2022 01:49
URI: http://repository.unj.ac.id/id/eprint/19062

Actions (login required)

View Item View Item