Menarik, yang paling banyak diRT ternyata berisi bahan-bahan pelajaran terkait KBBI yg bermanfaat buat UTBK atau ujian2 lain.
Kalau dari Uda @ivanlanin postingan tentang kata2 menarik, kata2 baru, dll selalu mendapat engagement tinggi.
Gambar2 yang paling banyak dibagi di Twitter ini memperlihatkan kalau KBBI sering dijadikan referensi untuk koreksi kata yang sering salah tulis, menjelaskan definisi kata baru, dll.
PUEBI
Pedoman Umum Ejaan Bahasa Indonesia trennya sedikit lebih rendah dari KBBI.
Yang menarik, dari sisi usia user, mereka yang usianya kurang dari 18 tahun lebih besar persentasenya dibanding dalam topik KBBI.
Mengapa user usia anak sekolah banyak yang bahas PUEBI?
Berbeda dengan Gurindam, yg merupakan bentuk puisi lama yang terdiri dari dua bait, tiap bait terdiri dari 2 baris kalimat dengan rima yang sama, yang merupakan satu kesatuan yang utuh.
Trennya sangat minim. Itu pun kebanyakan dibahas di Malaysia, bukan Indonesia.
TOP INFLUENCER GURINDAM
Bentuk puisi lama ini ndak banyak diminati netizen. Tampak hanya sedikit user yang membicarakannya, spt @hmetromy dan @zarazettirazr, itu pun karena ada penyanyi Gurindam Jiwa yang meninggal.
Untuk topik ini, trennya tidak terlalu besar. Proporsi mereka yang berusia di atas 30 tahun lebih tinggi dalam percakapan ini, dibandingkan tentang KBBI dan PUEBI. Kemungkinan karena para staf Badan Bahasa di seluruh Indonesia yang lebih aktif.
Dari top twit terkait @BadanBahasa, 5 tertinggi dari @ivanlanin. Jadi pantas kalau Uda Lanin adalah Ambassador dan Promotor utama dari Badan Bahasa.
Kantor pusat @BadanBahasa dan kantor2 di daerah, banyak yang sudah mempromosikan bahasa dan sastra di media sosial.
SNA Badan Bahasa
Namun dari peta SNA ini, sebaran interaksinya masih tercluster di antara mereka. Dan akun top influencer @ivanlanin sebagai promotor utamanya.
VOLUME
Percakapan tentang @BadanBahasa paling tinggi, ini didorong oleh cuitan @ivanlanin di atas. Sedangkan tentang KBBI dan PUEBI, selain oleh Udan Lanin juga oleh netizen lain yang banyak interaksinya.
SNA SEMUA TOPIK
Dari sini tampak bahwa publik yang minat dengan KBBI dan PUEBI sangat menyebar, tidak terkelompok jadi satu spt @BadanBahasa. Ini sinyal yang positif. Tinggal bagaimana minat pada hal dasar (kamus dan ejaan) ditingkatkan ke level berikutnya: karya sastra.
KESIMPULAN
1/ Minat netizen terhadap bahasa sangat tinggi, dan ini banyak didorong oleh munculnya istilah-istilah baru di media sosial, yang dihubungkan dengan definisi dari KBBI.
2/ Tingginya percakapan tentang PUEBI di kalangan Gen Z, ternyata banyak berupa sharing materi tata bahasa (dari bahan pelajaran), bukan karya sastra.
3/ Pengaruh influencer @ivanlanin sangat tinggi dalam mensosialisasikan bahasa di media sosial. Dan ternyata ada banyak akun lain yang sangat berpengaruh dalam sosialiasi ini.
4/ Kanal Instagram paling kreatif, dinamis, dan lebih beragam akun yang membahas topik bahasa. Didorong oleh akun dan komunitas penerbit, novel, dan event pendidikan.
5/ Akun-akun Badan Bahasa di pusat dan daerah sudah cukup aktif dalam mempromosikan topik bahasa dan berjejaring sesama mereka. Namun belum banyak menyebar ke netizen yang aktif bercakap tentang bahasa (KBBI, PUEBI).
6/ Karya sastra seperti Gurindam hampir tak dikenal lagi di Indonesia. Lebih banyak digunakan di Malaysia.
SARAN
1/ Komunitas dan minat tentang bahasa sudah cukup tinggi. Akun- akun Badan Bahasa perlu lebih banyak melakukan interaksi dengan netizen yang aktif bercakap dalam topik bahasa ini.
2/ Selain @ivanlanin sebagai top influencer, Badan Bahasa bisa menarik anak-anak muda lain yang menunjukkan minat dan pengaruhnya sebagai influencer bahasa.
3/ Minat generasi millenial dan Z terkait bahasa masih lebih banyak terbatas pada kamus dan tata bahasa. Untuk itu, perlu sosialisasi lebih banyak tentang menghidupkan bahasa dan sastra secara menarik dan sesuai minat generasi ini.
CLOSING
Sekali-kali rehat membahas Covid19 ya. Kita bahas tentang Bahasa. Karena:
Bahasa Menunjukkan Bangsa
😊🇮🇩
• • •
Missing some Tweet in this thread? You can try to
force a refresh
Kenapa saya percaya Quick Count? Lihat ilustrasi ini.
Kita ingin menghitung Populasi yang di dalamnya ada kelompok A, B, dan C. Jumlah dan persentasenya seperti dalam kotak nomor #1, A=25%, B=50%, C=25%.
Saat melakukan Real Count seperti dalam kontak #2, butuh waktu lama karena jumlah populasinya banyak, sehingga baru sebagian yang terhitung. Saat menghitung, tidak dipilih-pilih secara proporsional dari A,B, atau C. First come first. Hasilnya, yang A terhitung semua, B baru sebagian, C paliing sedikit.
Akibatnya persentase A=43%, B=43%, C=14%. Si A seneng banget karena banyak presentasenya. Tapi kan ini tidak sesuai Populasi sebenarnya di kotak #1?
Kemudian ada Quick Count seperti dalam kotak #3. Yang dihitung lebih sedikit dari yang sudah dihitung di Real Count. Tapi yang dihitung sudah dipilih-pilih secara proporsional, dari A=1, B=2, dan C=1. Kalau diprosentase, hasilnya A=25%, B=50%, C=25%. Lho kok sama seperti prosentasi populasi?
Nah pertanyaan di kotak #4, mana yang lebih mendekati "Populasi sebenarnya"? Real Count yang belum selesai, atau Quick Count yang sudah kelar?
I love Statistics. 🩷🩷🩷
🔥🔥🔥
Bagaimana dengan Quick Count pada Pilpres 2024 ini?
Ini yang saya tahu ya, dari beberapa lembaga QC, ada yang deket ke 01, 02, atau 03.
Kedai Kopi, Om Hensat deket ke 01, hasilnya:
01=24.2%
02=58.96%
03=16.84%
LSI Denny JA, deket ke 02, hasilnya:
01=25.21%
02=58%
03=16.73%
Charta Politika, deket ke 03, hasilnya:
01=25.52%
02=57.30%
03=17.31%
Semua mirip. Selama metode multistage random sampling yang digunakan sudah benar, hasilnya juga ndak jauh beda.
Terus, masalahnya ada di mana?
Masalahnya bukan pada saat pencoblosan, Quick Count, atau Real Count. Tapi ada pada proses-proses sebelum itu, yang membuat rakyat akhirnya menghasilkan output seperti dalam QC dan RC ini.
QC dan RC ini memvalidasi hasil kerja keras dari proses, prakondisi, pengkodisian, kampanye, dll sebelum pencoblosan.
Apa saja proses-proses itu? Nah ini saya yo ndak tahu. Mungkin bisa dicek di film yang sempat viral sebelum hari H pencoblosan itu.
Di tengah atmosfer politik yang memanas menjelang Pemilu 2024 di Indonesia, munculnya film dokumenter 'Dirty Vote' telah membawa gelombang baru dalam diskusi publik tentang integritas pemilihan umum.
Bagaimana peta percakapan di Twitter, Tiktok, dan pemberitaan di media online tentang film "Dirty Vote" ini?
ANALISIS DRONE EMPRIT
TWITTER, TIKTOK, BERITA ONLINE
10-12 FEBRUARI 2024
METODOLOGI
• Sumber: Twitter, News, TikTok
• Periode tanggal: 10-12 Februari 2024
• Keyword: Dirty Vote, DirtyVote
TREN ”DIRTY VOTE” DI TWITTER
Volume percakapan sejak 10 Februari 2024 ketika film ini diumumkan akan dirilis di YouTube, kemudian saat diluncurkan pada 11 Febuari, hingga perdebatan di hari berikutnya, memperlihatkan tren yang terus meningkat.
Pada tanggal 10 Februari 2024, di Jakarta terjadi dua kampanye akbar terakhir dari dua paslon 01 dan 02. Penyebutan lokasi kampanye ini, JIS untuk paslon 01 dan GBK untuk paslon 02, menarik untuk dibandingkan.
Bagaimana popularitas kedua lokasi yang sering dibandingkan netizen ini? Lokasi mana yang paling sering disebut, bagaimana interaksinya?
Sejak tanggal 7 Februari hingga hari H acara tanggal 10 Februari 2024, trend percakapan di Twitter tentang JIS selalu lebih tinggi dibandingkan tentang GBK. Puncaknya mention keduanya terjadi pada tanggal 10 Februari 2024.
DE memonitor percakapan di IG. Namun karena keterbatasan hasil crawling IG Search, hasilnya mungkin tidak menggambarkan kondisi sebenarnya. IG Search hanya menampilkan postingan yang mengandung hashtags yang kita cari. Kata-kata biasa tidak muncul dalam pencarian. Banyak selebritis yang tidak memakai hashtags, jadinya tidak tertangkap.
Dengan catatan keterbatasan IG Search ini, saya share perbandingan postingan terkait ketiga paslon Pilpres 2024 di Instagram.
INSTAGRAM
21 JANUARI - 3 FEBRUARI 2024
METODOLOGI
Sumber: Instagram
Metode crawling: IG Search yang hanya berbasis hashtags.
Kelemahan: jika sebuah post di dalam caption tidak ada hashtags, maka IG Search tidak akan menampilkan post dalam hasil pencarian.
Periode: 21 Januari - 3 Februari 2024
Keywords/Hashtags: lihat tabel
TOTAL POSTS (MENTIONS)
Post atau mention adalah video atau gambar yang diupload netizen di IG, yang mengandung hashtags dalam caption yang dicrawling. Komentar tidak dicrawling.
TREND
Dari grafik trend ini tampak bahwa paslon 01 dan paslon 02 bergantian menempati posisi atas dalam trend jumlah post di IG dalam periode 21 Jan-3 Feb 2-24. Paslon 03 berada dalam posisi ketiga.
TOTAL POST
Total post dalam periode ini memperlihatkan paslon 02 sedikit di atas paslon 01, dan terakhir adalah paslon 03.