WACANA PEMBERITAAN TAGAR POLITIK DI MEDIA MASSA ONLINE (Analisis Wacana Kritis Pemberitaan Tagar 2019 Ganti Presiden (#2019GantiPresiden) di Portal Berita CNN.com)
Total View This Week0
Total View This Week0
Institusion
Universitas Satya Negara Indonesia
Author
Abdalla, Naufal
Subject
Social Sciences (General)
Datestamp
2023-01-19 10:17:03
Abstract :
Media dalam tugasnya menyajikan pemberitaan kepada masyarakat memang tidak selalu murni tentang realita yang ada dikalangan masyarakat. Berita-berita yang ditampilkan terkadang dapat mengandung pesan-pesan tersirat yang ingin disampaikan kepada pembaca melalui diksi, kalimat, judul, dan narasumber yang ditampilkan. Media dapat mengidentfikasikan identitasnya melalui bagaimana media tersebut mengkontruksi sebuah pemberitaan dan menyajikannya ke publik. Analisis wacana kritis merupakan media pengungkapan kekuasaan, dominasi, dan ketidaksetaraan dipraktikkan, direproduksi, atau dilawan oleh teks tertulis maupun perbincangan dalam konteks sosial dan politis. Analisis ini mengambil posisi melawan arus dominasi dalam kerangka besar untuk melawan ketidakadilan sosial. Analisis Wacana Kritis adalah pendekatan konstruktivis sosial yang meyakini bahwa representasi dunia bersifat linguistis diskursif, makna bersifat historis dan pengetahuan diciptakan melalui interaksi sosial. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui secara mendalam wacana dibalik pemberitaan yang dipublikasikan oleh media massa online nasional CNN Indonesia terkait dengan pemberitaan tagar politik #2019GantiPresiden. Sehingga masyarakat dapat mengerti dan memahami bahwa dibalik tulisan-tulisan seorang wartawan terdapat maksud dan tujuan khusus untuk dapat merangsang opini public dan menggiring opini kearah yang mereka tentukan. Jenis penelitian yang digunakan adalah deskriptif kualitatif dengan Analisis Wacana Kritis model Norman Faircloug, dengan teknik pengumpulan data melalui pengumpulan korpus penelitian berupa berita-berita CNN Indonesia terkait dengan tagar politik #2019GantiPresiden untuk melihat bagaimana CNN Indonesia melihat fenomena tagar politik ini dan wacana apa yang berusaha dibuat di dalam masyarakat terkait dengan tagar politik #2019GantiPresiden.
Media dalam tugasnya menyajikan pemberitaan kepada masyarakat memang tidak selalu murni tentang realita yang ada dikalangan masyarakat. Berita-berita yang ditampilkan terkadang dapat mengandung pesan-pesan tersirat yang ingin disampaikan kepada pembaca melalui diksi, kalimat, judul, dan narasumber yang ditampilkan. Media dapat mengidentfikasikan identitasnya melalui bagaimana media tersebut mengkontruksi sebuah pemberitaan dan menyajikannya ke publik. Analisis wacana kritis merupakan media pengungkapan kekuasaan, dominasi, dan ketidaksetaraan dipraktikkan, direproduksi, atau dilawan oleh teks tertulis maupun perbincangan dalam konteks sosial dan politis. Analisis ini mengambil posisi melawan arus dominasi dalam kerangka besar untuk melawan ketidakadilan sosial. Analisis Wacana Kritis adalah pendekatan konstruktivis sosial yang meyakini bahwa representasi dunia bersifat linguistis diskursif, makna bersifat historis dan pengetahuan diciptakan melalui interaksi sosial. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui secara mendalam wacana dibalik pemberitaan yang dipublikasikan oleh media massa online nasional CNN Indonesia terkait dengan pemberitaan tagar politik #2019GantiPresiden. Sehingga masyarakat dapat mengerti dan memahami bahwa dibalik tulisan-tulisan seorang wartawan terdapat maksud dan tujuan khusus untuk dapat merangsang opini public dan menggiring opini kearah yang mereka tentukan. Jenis penelitian yang digunakan adalah deskriptif kualitatif dengan Analisis Wacana Kritis model Norman Faircloug, dengan teknik pengumpulan data melalui pengumpulan korpus penelitian berupa berita-berita CNN Indonesia terkait dengan tagar politik #2019GantiPresiden untuk melihat bagaimana CNN Indonesia melihat fenomena tagar politik ini dan wacana apa yang berusaha dibuat di dalam masyarakat terkait dengan tagar politik #2019GantiPresiden.
Download
book
BibTex
Latex, Jabref
cloud_download
Original Resource
url resource Institution
