Representasi Keberagaman Pada Sampul Buku Cerita Anak Berbahasa Inggris: Analisis Multimodalitas
Total View This Week0
Total View This Week0
Institusion
Universitas Komputer Indonesia
Author
Oktafiani, Dina
Subject
420_English & Old English.
Datestamp
2021-06-08 06:34:04
Abstract :
Penelitian yang berjudul “Representasi Keberagaman pada Sampul Buku Cerita Anak Berbahasa Inggris: Analisis Multimodalitas†ini bertujuan untuk menganalisis cara pesan keberagaman direpresentasikan dalam sampul buku cerita anak berbahasa Inggris dengan menyelidiki visual mode dan verbal mode. Data dianalisis dengan menggunakan pendekatan Multimodalitas. Teori Visual Grammar (Kress dan van Lueween, 2006) digunakan untuk membedah data yang berupa visual mode, sedangkan teori Systemic Functional Linguistics (Halliday, 1994) diterapkan untuk menelisik data yang berupa verbal mode. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah kualitatif deskriptif untuk menggambarkan bagaimana fenomena ditafsirkan, dipahami, dialami, diproduksi dan didasari. Data sampul buku yang diambil dari sumber data Pinterest dipilih berdasarkan: (1) rentang waktu penerbitan, 2017 - 2020; (2), target pembaca yakni anak berumur 4 – 8 tahun; (3) bentuk linguistik klausa; dan (4) spesifikasi etnis yang terlibat, imigran beretnis Afrika di Amerika. Hasil penelitian menunjukkan bahwa keberagaman diwakili secara visual dan verbal dalam 10 sampul buku cerita anak. Dalam hal analisis visual, keberagaman dari anak imigran Afrika di Amerika diwakili melalui makna representasional, interaktif, dan komposisi. Sementara itu, dalam hal analisis verbal, keberagaman diwakili oleh interpersonal, ideational dan textual. Hubungan antara visual mode dan verbal mode menunjukkan bahwa verbal mode muncul untuk menjelaskan visual mode dalam sampul buku, yang mana keduanya saling melengkapi satu sama lainnya.
Penelitian yang berjudul “Representasi Keberagaman pada Sampul Buku Cerita Anak Berbahasa Inggris: Analisis Multimodalitas†ini bertujuan untuk menganalisis cara pesan keberagaman direpresentasikan dalam sampul buku cerita anak berbahasa Inggris dengan menyelidiki visual mode dan verbal mode. Data dianalisis dengan menggunakan pendekatan Multimodalitas. Teori Visual Grammar (Kress dan van Lueween, 2006) digunakan untuk membedah data yang berupa visual mode, sedangkan teori Systemic Functional Linguistics (Halliday, 1994) diterapkan untuk menelisik data yang berupa verbal mode. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah kualitatif deskriptif untuk menggambarkan bagaimana fenomena ditafsirkan, dipahami, dialami, diproduksi dan didasari. Data sampul buku yang diambil dari sumber data Pinterest dipilih berdasarkan: (1) rentang waktu penerbitan, 2017 - 2020; (2), target pembaca yakni anak berumur 4 – 8 tahun; (3) bentuk linguistik klausa; dan (4) spesifikasi etnis yang terlibat, imigran beretnis Afrika di Amerika. Hasil penelitian menunjukkan bahwa keberagaman diwakili secara visual dan verbal dalam 10 sampul buku cerita anak. Dalam hal analisis visual, keberagaman dari anak imigran Afrika di Amerika diwakili melalui makna representasional, interaktif, dan komposisi. Sementara itu, dalam hal analisis verbal, keberagaman diwakili oleh interpersonal, ideational dan textual. Hubungan antara visual mode dan verbal mode menunjukkan bahwa verbal mode muncul untuk menjelaskan visual mode dalam sampul buku, yang mana keduanya saling melengkapi satu sama lainnya.
File :
1. UNIKOM_Dina Oktafiani_63716013_JUDUL.pdf
2.UNIKOM_Dina Oktafiani_63716013_LEMBAR PENGESAHAN.pdf
18.UNIKOM_Dina Oktafiani_63716013_BAB V.pdf
19. UNIKOM_Dina Oktafiani_63714013_DAFTAR PUSTAKA.pdf
24. UNIKOM_DinaOktafiani_63716013_PERSETUJUAN PUBLIKASI.pdf
4. UNIKOM_Dina Oktafiani_63714013_PERNYATAAN BUKTI KEPEMILIKAN.pdf
8. UNIKOM_Dina Oktafiani_63714013_KATA PENGANTAR.pdf
9. UNIKOM_Dina Oktafiani_63714013_DAFTAR ISI.pdf
14.UNIKOM_Dina Oktafiani_63716013_BAB I.pdf
15.UNIKOM_Dina Oktafiani_63716013_BAB II.pdf
16.UNIKOM_Dina Oktafiani_63716013_BAB III.pdf
17. UNIKOM_Dina Oktafiani_63716013_BAB IV.pdf
Download
book
BibTex
Latex, Jabref
cloud_download
Original Resource
url resource Institution
