View Artikel Ilmiah

Kembali
NIM (Student Number)F1F013073
Nama MahasiswaWIDYA YULIA KHUSUHARYANTI
Judul ArtikelA Critical Discourse Analysis: Framing and Tendency Analysis of BBC and CNN Toward Donald Trump Retweet Anti-Muslim Videos
AbstrakPenelitian ini bertujuan untuk mengetahui framing yang ada pada BBC dan CNN serta mengetahui bagaimana framing dapat mempengaruhi tendensi pada berita Donald Trump retweeted anti-Muslim videos. Media masa dalam menyajikan informasi tidak hanya menyajikan berita terkini dari dunia saja, tetapi juga memiliki cara pandang pada ideologi yang dipegang oleh jurnalis atau media tersebut. Ideologi atau framing biasanya tercantum pada struktur berita. Teori framing dari Entman (1993) diterapkan untuk menganalisis framing yang terdapat pada berita BBC dan CNN sedangkan teori struktur wacana dari Van Dijk (1988) digunakan untuk menganalisis kecenderungan dengan membandingkan berita dari BBC dan CNN. Metode yang digunakan adalah metode deskriptif kualitatif. Data diambil dari tiga pasang berita dari BBC dan CNN yang dipublikasikan pada 29-30 November 20017 mengenai Donald Trump Retweeted anti-Muslim videos. Hasil penelitian menunjukkan bahwa: 1) seleksi isu framing yang terdapat pada BBC yaitu Donald Trump memposting kembali tweet yang berisikan video-video anti-Muslim dari grup Far-Right adalah hal yang salah. 2) Penekanan isu framing yang terdapat pada BBC yaitu membagikan konten rasisme dan fasisme. 3) Seleksi isu framing yang terdapat pada CNN yaitu memperingatkan para imigran dan meningkatkan keamanan nasional. 4) Penekanan isu framing yang terdapat pada CNN yaitu ancaman-ancaman dan video-videonya adalah nyata. Berdasarkan hasil penelitian dapat disimpulkan bahwa BBC cenderung untuk menolak aksi Donald Trump dengan adanya pemilihan leksikon dan pemilihan argumen-argumen yang subjektif sehingga memberatkan pihak Donald Trump, sedangkan CNN cenderung untuk memihak Donald Trump dengan adanya pemilihan leksikon dan argumen-argumen yang subjektif sehingga memberatkan pihak British. Kedua media memiliki keberimbangan berita yang berat sebelah dalam memberitakan isu Donald Trump retweeted anti-Muslim video. Kata Kunci: Analisis Wacana Kritis, Framing, Kecenderungan, BBC, CNN.
Abstrak (Inggris)This research aims to determine the framing on BBC and CNN and to know how framing can affect tendency on Donald Trump retweeted anti-Muslim videos. Mass media in revealed information, not only provides the latest information from the world but also it has its own views on the ideology held by the journalist or the media. Ideology or framing is usually listed through the news structure. Entman’s framing theory (1993) is applied in analyzing framing while Van Dijk’s Discourse Structure theory (1988) is applied in analyzing tendency by comparing news from BBC and CNN. The research used descriptive qualitative method. The data are taken from three pairs of news from BBC and CNN published on November 29-30, 2017 discuss Donald Trump retweeted anti-Muslim videos. The result of this research shows that 1) Selection of framing issue on BBC is Donald Trump retweeted anti-Muslim videos from Far-right group is wrong. 2) Salience of framing issues on BBC are Donald Trump sharing racist and fascist content. 3) Selection of framing issues on CNN are to warn immigrant and to build strong national security. 4) Salience of framing issues on CNN are the threats and the videos are real. Based on the result, it can be concluded that BBC tend to be contra or reject Donald Trump’s action with the selection of lexicon and arguments to incriminate Donald Trump, while CNN tend to be pro or defend Donald Trump with the selection of lexicon and arguments to incriminate British. Both of media have one-sided balance in reporting Donald Trump retweeted anti-Muslim Videos issue. Keywords: Critical Discourse Analysis, Framing, Tendency, BBC, CNN.
Kata KunciCritical Discourse Analysis, Framing, Tendency, BBC, CNN
Nama Pembimbing 1Idah Hamidah, S.S., M.Hum.
Nama Pembimbing 2Dyah Raina, S.S., M.Hum.
Tahun2018
Jumlah Halaman163
Page generated in 0.0589 seconds.