Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Selama beberapa tahun terakhir, ruang digital menjadi tempat di mana gerakan sosial terjadi, menghadirkan istilah baru yang dikenal dengan gerakan sosial online. Tesis ini membahas bagaimana tindakan konektif tipologi crowd-enabled network yang digagasi oleh Bennett dan Segerberg (2012) terbentuk pada gerakan sosial online #BeraniJujurPecat dan #KPKKiniLebihBaik di Twitter yang merupakan reaksi publik terhadap pemberhentian 75 pegawai KPK karena tidak lolos Tes Wawasan Kebangsaan (TWK) yang dinilai kontroversial. Penelitian ini menerapkan mixed method, dengan analisis SNA untuk metode kuantitatif dan Netnografi untuk metode kualitatif. Hasil penelitian menunjukkan tindakan konektif terbentuk pada kedua tagar dengan penerapan yang berbeda-beda. Kedua tagar tidak memiliki koordinasi dari organisasi formal atau badan khusus dan tetap menyediakan akses personal yang terbuka untuk publik Jaringan #BeraniJujurPecat terbentuk berdasarkan personal action frames, dan jaringan #KPKKiniLebihBaik terbentuk berdasarkan collective action frames. Terdapat indikasi bahwa aktor-aktor pada jaringan #KPKKiniLebihBaik merupakan Buzzer politik yang bertujuan untuk mempersuasi publik dengan narasi sesuai kepentingan mereka.

---

Over the past few years, the digital space has become a place where social movements occur, introducing a new term known as online social movements. This thesis discusses how the collective action of the crowd-enabled network typology initiated by Bennett and Segerberg (2012) was formed in the online social movements #BeraniJujurPecat and #KPKKinibaik on Twitter which were public reactions after Corruption Eradication Commission (KPK) fired 51 employees for failing controversial civic. This study applies a mixed method, with SNA analysis for quantitative methods and Netnography for qualitative methods. The result of the research shows that the connective action is formed on the two hashtags although with varied implementations. Both #BeraniJujurPecat and #KPKKiniLebihBaik do not have the coordination of a formal organization or special agency and still provide personal access that is open to the public. The #BeraniJujurPecat network is formed based on personal action frames, while the #KPKKiniLebihBaik network is formed based on collective action frames. There are indications that the actors in the #KPKKiniLebihBaik network are political buzzers whose aim is to persuade the public."

"Pertumbuhan internet yang diikuti dengan munculnya berbagai aplikasi sosial menciptakan tuntutan agar aplikasi-aplikasi sosial dapat lama bertahan di pasar, salah satunya melalui kelanjutan penggunaan para penggunanya. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh dari perceived usefulness, perceived enjoyment, sense of belonging, dan social ties terhadap continuance usage intention pada aplikasi sosial TikTok melalui mediasi dari satisfaction dan habit. Data dikumpulkan melalui kuisioner dan dianalisis menggunakan Structural Equation Modeling (SEM) untuk memeriksa kecocokan keseluruhan model dan menguji hubungan antar konstruk. Sebanyak 406 pengguna TikTok selama minimal enam bulan di Indonesia berpartisipasi menjadi sampel penelitian. Hasil penelitian ini mengungkapkan bahwa kelanjutan penggunaan secara langsung dipengaruhi oleh perceived usefulness. Mediasi penuh melalui satisfaction dan habit terdapat pada hubungan antara perceived enjoyment dan continuance intention. Sementara itu, mediasi parsial oleh variabel satisfaction terdapat pada hubungan antara perceived usefulness dan continuance intention serta oleh variabel habit pada hubungan antara social ties dan continuance intention. Implikasi manajerial terkait dengan perceived usefulness, perceived enjoyment, sense of belonging, social ties, satisfaction, habit, dan continuance intention juga akan dibahas dalam penelitian ini

---

The growth of the internet followed by the emergence of various social apps creates a pressure so that social applications can last a long time in the market, one of which is through the use of their users. This study aims to determine the effect of perceived usefulness, perceived enjoyment, sense of belonging, and social ties on continuance intention of using TikTok social application through mediation of satisfaction and habit. Data collected through questionnaires and analyzed using Structural Equation Modeling (SEM) is done to check the overall fit of the model and test the relationship between constructs. A total of 406 TikTok users for at least six months in Indonesia participated as the research sample. The results of this study reveal that continuance usage intention is directly influenced by perceived usefulness. Full mediation through satisfaction and habit lies in the relationship between perceived enjoyment and continuance intention. Meanwhile, partial mediation by the satisfaction variable is found in the relationship between perceived usefulness and continuance intention and the habit variable on the relationship between social ties and continuance intention. Managerial implications related to perceived usefulness, perceived enjoyment, sense of belonging, social bonding, satisfaction, habit, and sustained intention will also be discussed in this study.

"

"Pemerintah Indonesia membuat sistem lelang secara elektronik untuk meningkatkan transparansi, termasuk mencegah korupsi dan kolusi. Akan tetapi, beberapa penelitian sebelumnya mengenai e-procurement di Indonesia masih menunjukkan bahwa terdapat pihak-pihak tertentu yang melakukan persaingan usaha tidak sehat. Penelitian ini pun mencoba melakukan analisis terhadap salah satu indikasi dari persekongkolannya itu melalui interaksi antarpeserta lelang di mana perusahaan-perusahaan yang melakukan persaingan usaha tidak sehat dapat cenderung mengikuti proyek bersama-sama untuk menjatuhkan perusahaan lain di luar kelompok mereka. Penilitian ini memfokuskan pada cara pendeteksian komunitas dalam jaringan interaksi peserta-peserta LPSE di mana anggota-anggota dalam satu kelompok dinilai berpotensi melakukan persaingan usaha tidak sehat. Cara melakukan pendeteksian dan analisis komunitas peserta-peserta lelang pada sistem Layanan Pengadaan Secara Elektronik adalah dengan melakukan data acquisition, graph representation, descriptive analysis, community detection, dan community analysis. Kelompok-kelompok yang terbentuk sebagai hasil deteksi komunitas merupakan kelompok-kelompok yang cukup sering terlibat dalam proyek secara bersama, namun belum pasti merupakan kelompok persekongkolan.

---

The Indonesian government created an electronic auction system to increase transparency, including preventing corruption and collusion. However, some previous research on e-procurement in Indonesia still shows that there are certain parties who conduct unfair business competition. This research also tries to analyze one of the indications of conspiracy, namely through interaction between auction participants where companies that engage in unfair business competition can tend to join projects together to bring down other companies outside their groups. This research focuses on how to detect communities in the interaction network of LPSE participants where members in one group are considered to have the potential to carry out unfair business competition. The way to detect and analyze the community of bidders in the Electronic Procurement Services system is to do data acquisition, graph representation, descriptive analysis, community detection, and community analysis. The groups or communities that are formed as a result of community detection are groups that are quite often involved in the project together, but are not yet certain to be a conspiracy group."

"Jaringan sosial (social network) khususnya Twitter merupakan satu dari sekian banyak jenis media sosial yang memungkinkan individu-individu untuk saling terhubung satu sama lain. Keterhubungan yang terjadi kemudian mengaburkan batas teritorial dalam proses interaksi sosial serta akses terhadap informasi. Twitter, tidak hanya sebatas media sosial, lebih dalam, Twitter mampu membawa penggunanya untuk terlibat dalam berbagai isu hangat yang sedang terjadi di linimasa. Lebih jauh, sebagai sebuah fenomena budaya kontemporer, linimasa Twitter memungkinkan individu untuk membentuk ulang identitasnya, terlibat dalam berbagai praktik diskusi mengenai isu hangat yang sedang booming ataupun terlibat dalam wacana gerakan sosial yang dimediasi oleh teknologi (dalam hal ini adalah Twitter). Praktik-pratik inilah yang menjadi tantangan tersendiri ketika saya melakukan penelitian perihal aktivitas keseharian di linimasa. Tulisan ini bertujuan untuk mengeksplorasi sendi-sendi kehidupan yang terdapat di linimasa, khususnya terhadap Twitter di Indonesia – di mana terdapat berbagai identitas unik yang hidup di dalamnya. Melalui pendekatan following medium, auto-etnografi, participant observation, dan digital etnografi, saya mencoba merekonstruksi ulang identitas saya menjadi alter, fangirling, dan roleplay, dengan cara membuat akun Twitter dari ketiga identitas tersebut – dan melihat bagaimana linimasa terbentuk serta isu-isu apa saja yang acap kali diperdebatkan di dalamnya. Skripsi ini menunjukan bagaimana sebagai sebuah metodologi, ketika saya masuk ke dalam linimasa dan mempelajarinya, memberikan sebuah gambaran perihal kehidupan pengguna Twitter yang dinamis, praktik keseharian yang banal, ikut terlibat dalam berbagai aktivisme online hingga menjadikan linimasa sebagai tempat untuk mendapatkan kabar terbaru.

---

Social networks (social networks), especially Twitter, are among the many social media types that allow individuals to connect with the user. The relationship that occurs then blurs the territorial boundaries in social interaction and access to information. Twitter, not only limited to social media, is more in-depth; Twitter can bring users to be involved in various hot issues that are happening on the timeline. Furthermore, as a contemporary cultural phenomenon, the Twitter timeline allows individuals to reshape their identity and engage in various discussion practices on hot issues that are currently booming or engaging in technology-mediated social movement discourse (in this case, Twitter). These are the practices that become my own challenges when I research daily activities on the timeline. This paper aims to explore life aspects in the timeline, especially on Twitter in Indonesia - where various unique identities live in it. Through the following medium, auto-ethnography, participant observation, and digital ethnography approach, I try to reconstruct my identity into alter, fangirling, and roleplay by creating a Twitter account from these three identities - and seeing how the timeline formed and what issues often debated in it. This thesis shows, how as a methodology, when I enter the timeline and study it, it provides an overview of Twitter users' active life, banal daily practices, and various online activism to make the timeline a place to get the latest news."

"Penelitian ini dilakukan dengan tujuan untuk mendeskripsikan diksi yang digunakan pada akun Instagram kampanye Pemilu 2024 dengan nama akun sahabat.alkhansa. Selain itu, penelitian ini juga akan menjelaskan seberapa efektif penggunaan diksi yang digunakan terhadap perolehan suara Al Khansa Mujahidah dalam Pemilu tahun 2024. Diksi merupakan salah satu hal yang harus diperhatikan dalam melakukan kampanye di media sosial untuk memudahkan pembaca agar mudah memahami ide dan gagasan yang ingin disampaikan oleh peserta Pemilu. Penulis menggunakan metode deskriptif kualitatif untuk menjelaskan dan mendeskripsikan berdasarkan kata-kata dari data yang diperoleh berdasarkan fokus dan tujuan penelitian ini. Dalam penelitian ini, akan dijelaskan diksi berdasarkan Gorys Keraf berupa, pemakaian kata bersinonimi, pemakaian kata bermakna denotasi dan konotasi, pemakaian kata umum dan kata khusus, pemakaian istilah asing, pemakaian jargon, dan slang yang digunakan dalam unggahan pada akun Instagram sahabat.alkhansa. Penelitian ini bermanfaat untuk menambah wawasan masyarakat agar lebih kreatif dalam menggunakan diksi dalam kehidupan sehari-hari dan dalam menggunakan media sosial. Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, terdapat diksi yang digunakan dalam unggahan Instagram sahabat.alkhansa. Diksi yang digunakan yaitu, pemakaian kata bersinonimi, pemakaian kata bermakna denotasi dan konotasi, pemakaian kata umum dan kata khusus, pemakaian istilah asing, pemakaian jargon, dan slang.

---

This research was conducted with the aim of describing the diction used on the 2024 Election campaign Instagram account with the account name Sahabat.alkhansa. Apart from that, this research will also explain how ef ective the use of diction was in Al Khansa Mujahidah's vote acquisition in the 2024 elections. Diction is one of the things that must be considered when carrying out a campaign on social media to make it easier for readers to easily understand the ideas and thoughts they want. submitted by election participants. The author uses a qualitative descriptive method to explain and describe based on words the data obtained based on the focus and objectives of this research. In this research, diction based on Gorys Keraf will be explained in the form of, the use of synonymous words, the use of words with meanings of denotation and connotation, the use of general words and special words, the use of foreign terms, the use of jargon and slang used in uploads on the Sahabat.alkhansa Instagram account. This research is useful for increasing people's insight to be more creative in using diction in everyday life and in using social media. Based on the research that has been carried out, there is diction used in the Instagram uploads of Sahabat.alkhansa. The diction used is the use of synonymous words, the use of words with meanings of denotation and connotation, the use of general words and special words, the use of foreign terms, the use of jargon and slang."

"Keraguan dan penolakan orang tua terhadap vaksinasi meningkat secara global. Maraknya penyebaran isu vaksinasi melalui media sosial mengarahkan persepsi publik pada keraguan terhadap vaksin yang berujung pada penurunan cakupan imunisasi dan tidak tercapainya target IDL di Indonesia. Pada media sosial Twitter terdapat dua kelompok, yaitu kelompok pro-vaksin yang mendukung vaksinasi dan anti-vaksin yang menolak vaksinasi. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi apakah sebuah Tweet memiliki kecenderungan ke arah pro- atau anti-vaksin dan untuk mengeksplorasi topik-topik terkait pro-vaksin dan anti-vaksin. Dataset diambil dari Twitter dengan kata kunci "vaksin" dan "imunisasi" lebih dari 9.000 data Tweet antara 11 Agustus sampai 10 September 2019. Anotasi dilakukan dalam 3 langkah berturut-turut dengan tiga pasangan label yaitu RELEVANT/IRRELEVANT, SUBJECTIVE/NEUTRAL, dan PRO/ANTI. Tiga eksperimen yaitu pemilihan fitur, algoritma, dan pipeline klasifikasi dilakukan untuk mendapatkan model stance detection terbaik yaitu nilai rata-rata micro tertinggi dari precision, recall, dan f1-score. Fitur terpilih adalah kombinasi 3 fitur teks Count +Unigram+Bigram dengan algoritma Logistic Regression dan pipeline Two-stage Classification (f1-score = 80,5%). Algoritma terpilih pada pembentukan topic modeling adalah NMF dan LDA masing-masing untuk korpus pro-vaksin dan anti-vaksin dengan nilai koherensi sebesar 0.999. Topik-topik anti-vaksin meliputi kritik terhadap fatwa halal MUI untuk Vaksin MR, kandungan babi pada Vaksin Meningitis Haji, komersialisasi vaksin, vaksin palsu, KIPI dan bahaya vaksin, vaksin sebagai alat konspirasi dan agenda Yahudi, tuntutan vaksin halal, dan seterusnya. Sedangkan topik-topik pro-vaksin lebih bersifat homogen yaitu mengenai manfaat dan pentingnya imunisasi, aturan pemberian vaksin, dan kampanye dalam bentuk publisitas kegiatan imunisasi, dan anjuran vaksin.

---

Parents hesitancy and refusal toward immunization was rising globally. The rise of the issue of vaccination through social media directs the public's perception of vaccine hesitancy that lead to a reduction in immunization coverage and the unfulfilled IDL target in Indonesia. There are two groups: pro-vaccine that support vaccines and anti-vaccine that refuse vaccines for various reasons that expressed in tweets on Twitter.

This research aims to identify whether a tweet has a tendency to support, or oppose immunization or vaccines and exploring the topic of pro-vaccine and anti-vaccine corpus. The dataset was taken from Twitter with the keywords "vaksin" and "imunisasi" of more than 9,000 tweets at 11 August until 10 September 2019. Annotation was carried out in 3 consecutive steps with three couple label namely RELEVANT vs IRRELEVANT, SUBJECTIVE vs NEUTRAL, and PRO vs ANTI.

Three experiments, namely the selection of features, algorithms, and pipeline were carried out to get the best model of stance detection which has the highest micro average precision, recall, and f1-scores. The selected feature is combination of Count +Unigram+Bigram features with Logistic Regression and pipeline Two-stage Classification (f1-score = 80,5%).

The selected topic modeling algorithms are NMF and LDA for the corpus pro-vaccine and anti-vaccine with coherence score 0.999. Anti-vaccine topics include criticism of the halal MUI fatwa for MR vaccine, pork gelatine in the Hajj Meningitis Vaccine, vaccines for business fields, fake vaccines, KIPI and vaccine hazards, vaccines as part of conspiracy and Jewish agenda, demands for halal vaccines, etc. Whereas pro-vaccine topics are more homogeneous, namely the benefits and importance of immunization, vaccine administration rules, and campaigns with publicity of immunization activities and vaccine recommendations."