Humanika Vol. 28 no 2 Copyright @2021 Available online di http://ejournal.undip.ac.id/index.php/humanika

## KOLOKASI LEKSIKON COVID-19 DALAM BAHASA INDONESIA DAN BAHASA INGGRIS DI RANAH CYBERSPACE
Nina Setyaningsih 1 , Anisa Larassati 2 , Valentina Widya Suryaningtyas 3
Fakultas Ilmu Budaya, Universitas Dian Nuswantoro, Indonesia nina.setyaningsih@dsn.dinus.ac.id 1* , anisa.larassati@dsn.dinus.ac.id 2 , valentina.widya@dsn.dinus.ac.id 3

## Abstract
One of the impacts of Covid-19 or Corona virus in the field of language is the emergence of new terms related to Covid-19. Internet users contributed to the emergence of the Covid-19 lexicons, especially when discussing the topic in various articles and social media in both English and Indonesian. This study aims to  compare the keywords and collocation patterns of lexicons related to Covid-19 in Indonesian and English found in cyberspace. Quantitative method was applied through the use of AntConc software to identify the frequency of occurrence while qualitative method was employed through a corpus linguistic approach to describe the results generated from AntConc. The results demonstrate that the English and Indonesian corpus have similar theme of discussion as  seen  from  the  numbers  of  keywords  that  appear  in  respective  corpus.  The  difference  can  be  seen  in  the variation of collocation patterns, in which Indonesian has 6 collocation patterns, while English has 4 patterns. This is due to differences in the grammatical structure of each language. Another difference is that  there are fewer number of words that have the equivalent meaning of deaths in the Indonesian language corpus, while in fact the number of deaths caused by Covid-19 in Indonesia is among the highest in the world.
Keywords : Covid-19; AntConc; corpus linguistics; collocation; lexicon

## Abstrak
Salah satu dampak Covid-19 atau virus Corona di bidang bahasa adalah munculnya istilah baru yang berkaitan dengan Covid-19. Para pengguna internet berkontribusi dalam munculnya leksikon Covid-19 khususnya ketika membicarakan topik tersebut di berbagai artikel dan media sosial baik dalam bahasa Inggris maupun bahasa Indonesia.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membandingkan  kata  kunci  dan  pola  kolokasi  leksikon  bahasa Indonesia  dan  bahasa  Inggris  yang  berhubungan  dengan  Covid-19  yang  ada  di  ranah cyberspace .  Analisis menggunakan metode kuantitatif melalui peranti lunak AntConc untuk mengidentifikasi frekuensi kemunculan dan metode kualitatif melalui pendekatan linguistik korpus untuk mendeskripsikan output yang diperoleh dari AntConc.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  korpus  bahasa  Inggris  dan  bahasa  Indonesia  memiliki  tema pembahasan yang sama seperti terlihat dari banyaknya kata kunci yang muncul di kedua korpus yang memiliki makna dan tema yang sama. Perbedaan terlihat pada variasi pola kolokasi, yaitu bahasa Indonesia memiliki 6 pola kolokasi, sedangkan bahasa Inggris memiliki 4 pola. Hal ini disebabkan oleh perbedaan struktur gramatika masing-masing  bahasa.  Perbedaan  lain  adalah  kemunculan  kata  yang  memiliki  makna  setara  dengan deaths dalam korpus bahasa Indonesia yang lebih sedikit, sementara jumlah kematian yang diakibatkan oleh Covid-19 di Indonesia termasuk yang tertinggi di dunia.
Kata kunci : Covid-19; AntConc; linguistik korpus; kolokasi; leksikon

## Pendahuluan
Wabah  Covid-19  atau  virus  Corona,  yang telah  ditetapkan  sebagai  pandemi  global, saat  ini  menjadi  topik  percakapan  sehari-
hari  di  dunia  nyata  dan  di cyberspace (dunia  maya/ranah  internet)  baik  di Indonesia maupun di luar negeri. Pandemi Covid-19  yang  muncul  sejak  awal  tahun
Humanika Vol. 28 no 2 Copyright @2021 Available online di http://ejournal.undip.ac.id/index.php/humanika
2020  hingga  saat  ini  telah  memberikan dampak  di  berbagai  bidang.  Pandemi memunculkan pengaruh yang meluas pada bidang kesehatan, ekonomi, sosial, bahkan bahasa.  Hal  ini  sejalan  dengan  pendapat (Alyeksyeyeva et al., 2020) bahwa pandemi berdampak pada sistem bahasa, penggunaan  bahasa,  dan  praktik  diskursif karena tidak ada fenomena yang bisa lepas dari bahasa.  Salah  satu dampak di  bidang bahasa  adalah  munculnya  bermacam istilah baru  yang berkaitan  dengan  Covid- 19  yang  oleh  para  ahli  bahasa  disebut sebagai Coronaspeak ,  misalnya  kata  dan frasa  dalam  bahasa  Inggris covidiot, lockdown,  social  distancing,  work  from home , dan zoom bombing yang juga lazim dipakai  di  Indonesia.  Di  Indonesia  sendiri juga  muncul  singkatan-singkatan  yang berhubungan dengan Covid-19 yang dibuat oleh pemerintah seperti ODP (Orang dalam Pemantauan), PDP (Pasien dalam Pengawasan),  PSBB  (Pembatasan  Sosial Berskala Besar), dan sebagainya.
Leksikon Covid-19
tidak sepenuhnya  dipahami  oleh  masyarakat awam.  Sebagai  contoh,  untuk  memahami istilah social  distancing seseorang  tidak hanya perlu  memiliki  kemampuan  bahasa Inggris  tetapi  juga  kapan  frasa  tersebut muncul dan makna serta konteksnya. Lebih lanjut,  ketika  frasa  tersebut  dibuat  versi bahasa  Indonesia  menjadi  ‘penjarakan sosial’,    muncul  ambiguitas  apakah  frasa yang  dimaksud  berasal  dari  gabungan morfem penjara + -kan atau pen- + jarak + -an.  Sejalan  dengan  (Herbert,  2016) penggunaan bahasa yang bersifat eufemisme  dalam  konteks  kesehatan sering  tidak  disarankan  karena  dapat mendistorsi  makna  atau  mengurangi pemahaman  mengenai  suatu  penyakit. Dengan demikian, penggunaan istilah yang tidak  tepat  dapat  menimbulkan  adanya gap informasi sehingga tujuan pemerintah
untuk  sosialisasi  dan  mitigasi  pandemi mengalami kendala.
Masyarakat  yang  akrab  dengan internet mungkin tidak sulit untuk mencari makna leksikon yang berhubungan dengan Covid-19,  tetapi  tidak  semua  orang memiliki  akses  yang  sama  terhadap informasi.  Berdasarkan  data  dari  agensi pemasaran sosial We Are Social pada bulan Oktober 2020 (https://datareportal.com/reports/ digital- 2020-october-global-statshot), jumlah pengguna  internet  di  dunia  adalah  4,66 miliar  dari  total  populasi  dunia  (7,81 miliar). Sementara di Indonesia, sebanyak 64%  dari  272,1  juta  jiwa  penduduk memperoleh  akses  ke  dunia  maya (https://datareportal.com/reports/digital- 2020-indonesia).  Para  pengguna  internet ini  memiliki  kontribusi  dalam  munculnya leksikon Covid-19 khususnya ketika membicarakan  topik  tersebut  di  berbagai artikel dan media sosial baik dalam bahasa Inggris maupun bahasa Indonesia. Dengan demikian,  makna  serta  kolokasi  leksikon Covid-19 yang muncul di ranah cyberspace dapat menjadi masukan untuk pemerintah dalam membuat atau memilih istilah yang lebih  mudah  dipahami  berbagai  lapisan masyarakat.
Berdasarkan  fenomena  di  atas, leksikon Covid-19 menjadi hal yang penting untuk  ditelusuri  lebih  lanjut.  Salah  satu peranti  lunak  yang  dapat  menjadi  alat bantu  analisis  leksikon  adalah  AntConc. AntConc mampu menemukan pola tertentu  dalam  suatu  bahasa,  termasuk concordance, lexical bundles , dan distribusi kata. Dengan menganalisis leksikon Covid- 19  dalam  bahasa  Inggris  dan  bahasa Indonesia,  akan  dapat  diketahui  juga bagaimana  Covid-19  dipersepsi  oleh penutur  bahasa  Inggris  dan  bahasa Indonesia.
Penelitian  mengenai  makna  dan kolokasi  kata  dengan  menggunakan
Humanika Vol. 28 no 2 Copyright @2021 Available online di http://ejournal.undip.ac.id/index.php/humanika
peranti lunak AntConc dan yang membahas  pilihan  kata  yang  digunakan untuk  membicarakan  Covid-19  pernah dilakukan  sebelumnya.  Berikut  akan dibahas  lebih  lanjut  beberapa  penelitian yang relevan dengan penelitian ini.
Salah satu penelitian yang menggunakan  peranti  lunak  AntConc menganalisis  kosakata  dan  gramatika bahasa  Inggris  pada  sebuah  buku  teks tentang  radiologi  (Arum  and  Winarti, 2019).  Data  dianalisis  menggunakan peranti  lunak  AntConc.  Hasil  penelitian dalam  hal  kosakata  adalah  berupa klasifikasi  kata  dan  kelas  kata  yang  dapat membantu  mahasiswa  jurusan  radiologi menentukan  kelas  kata  yang  harus dipahami dan dihafalkan mahasiswa. Hasil berupa  analisis  gramatika  yang  dapat memudahkan mahasiswa membuat kalimat  dan  menggunakannya  dalam percakapan  maupun  tulisan.  Implikasi penelitian ini adalah informasi leksikal dan sintaktik yang tidak hanya dapat memudahkan  mahasiswa  memahami  isi buku teks tetapi juga memudahkan dosen dalam menjelaskan proses radiografi.
Artikel lain membahas penggunaan AntConc  untuk  menganalisis  kata,  frasa, dan  kolokasi  ujaran  kebencian  yang ditujukan  pada  penyanyi  Mulan  Jameela melalui  komentar  dalam  akun  Instagram (Larassati  and  Setyaningsih,  2016).  Hasil pengolahan  data  menggunakan  AntConc menunjukkan  bahwa  komentar  di  akun Instagram  tersebut  dapat  merefleksikan persepsi  negatif  dan  penilaian  mengenai penyanyi tersebut.
(Odhiambo  and  Odhiambo,  2020) meneliti    penggunaan modal  auxiliary verbs (kata  kerja  bantu  modal)  dalam pemberitaan  Covid-19  di  harian  Daily Nation, Kenya. Penelitian ini berfokus pada jenis, frekuensi, dan fungsi kata kerja bantu modal.  Hasil  penelitian  menunjukkan bahwa  penulis  artikel  berita  memilih  kata
kerja  bantu  yang  bersifat  prediktif  dan menunjukkan opini penulis berita.
Sementara  itu,  penelitian  tentang istilah  pada  masa  pandemi  Covid-19 dilakukan oleh (Oktavia and Hayati, 2020) dan  (Sari,  2020).  Penelitian  tersebut menggunakan  data  yang  diperoleh  dari data  tertulis,  foto,  gambar,  dan  kata-kata tanpa  mencantumkan  sumber  secara spesifik. Temuannya menunjukkan beberapa klasifikasi istilah yang mencakup akronim, sinonim, singkatan dalam bahasa Inggris dan bahasa Indonesia.
Penelitian  mengenai  penyusunan kamus pasca-Covid-19 dilakukan oleh (R. P. Sari, 2020) dengan menggunakan pendekatan  linguistik  korpus.  Dalam penelitian  tersebut,  data  diperoleh  dari artikel  penelitian  bahasa  Indonesia.  Hasil analisis menunjukkan bahwa kamus istilah pasca-Covid-19 yang dihasilkan berisi kata- kata  yang  belum  pernah  dijumpai  berikut kelas kata dan definisinya.
Fenomena  Covid-19  juga  diteliti dengan  melibatkan  pendekatan  semiotik dan  linguistik  korpus  dengan  perangkat Corpus of Contemporary American English/COCA  (Gifari  &  Iskandar,  2020). Penelitian  ini  menganalisis  dua  media daring Jepang, The Asahi Shimbun dan The Japan  News .  Temuannya  menunjukkan bahwa  kedua  media  memiliki  ciri  khas masing-masing,  yakni  pro  dan  kontra pemerintah  Jepang.  Jika  pada  umumnya penelitian  linguistik  korpus  menggunakan kata dengan frekuensi tertinggi, penelitian ini menyaring kata benda dengan frekuensi rendah pada dua media tersebut.
Berdasarkan  tinjauan  terhadap beberapa  penelitian  terdahulu  di  atas, penelitian linguistik korpus yang menganalisis  perbandingan  makna  dan kolokasi leksikon dalam bahasa Inggris dan bahasa  Indonesia  yang  berhubungan dengan  Covid-19  belum  pernah  dilakukan sebelumnya.  Berbeda  dari  penelitian
Humanika Vol. 28 no 2 Copyright @2021 Available online di http://ejournal.undip.ac.id/index.php/humanika
sebelumnya,  penelitian  ini  difokuskan pada  leksikon  Covid-19  dalam  bahasa Inggris dan bahasa Indonesia yang muncul di ranah cyberspace , khususnya situs web dan  media  sosial  Instagram  dan  Twitter. Data  yang  diperoleh  kemudian  diolah menggunakan peranti lunak AntConc.
Linguistik korpus merupakan suatu metode  yang  melibatkan  analisis  empiris secara  kualitatif  dan  kuantitatif  terhadap pola-pola  bahasa  dengan  menggunakan korpora, yaitu sekumpulan besar teks lisan atau tulisan yang terjadi secara alami yang tersedia  secara  elektronik.  Linguistik korpus  bertujuan  untuk  memverifikasi hipotesis  mengenai  bahasa,  misalnya untuk menentukan perbedaan bunyi, kata, atau konstruksi sintaksis tertentu.
Linguistik  korpus  berhubungan  dengan prinsip  dan  praktik  penggunaan  korpora dalam  penelitian  bahasa  serta  bagaimana orang  menggunakan  berbahasa  dalam berbagai konteks  (Crawford and Csomay, 2016).  Linguistik  korpus  juga  berkaitan dengan  teks  yang  dikumpulkan  dalam bentuk  yang  dapat  dibaca  oleh  mesin, misalnya  teks  elektronik  yang  dapat dianalisis  dengan  menggunakan  peranti lunak.  Selain  itu  linguistik  korpus  dapat membantu peneliti mengolah jutaan kata.
Linguistik  korpus  dapat  diterapkan dalam  berbagai  bahasa.  Dalam  bahasa Inggris  misalnya,  linguistik  korpus  dapat digunakan  untuk  menganaliss  kata-kata yang  bersinonim  dekat  ( sick  vs.  ill ),  unsur pembentuk kata dan penggunaannya yang dihubungkan  dengan  perubahan  dalam masyarakat  dan  budaya  ( -dom pada kingdom,  -nik pada peacenik,  -thon pada sleepathon ),  perubahan  atau  preferensi dalam penggunaan bahasa seperti perubahan  konstruksi  gramatikal  pada help  +  to  infinitive pada  kalimat I  helped him  to  carry  the  boxes dan help  +  bare infinitive pada kalimat I helped him _ carry the boxes .
Salah  satu  peranti  lunak  yang digunakan  dalam  linguistik  korpus  adalah AntConc.  AntConc  merupakan  peranti lunak  korpus  tidak  berbayar  yang dikembangkan  oleh  Laurence  Anthony. AntConc  memiliki  fungsi  menghasilkan word  list (daftar  kata), concordance (konkordansi), keyword (kata  kunci),  dan collocation (kolokasi). Word  list mampu menghitung  frekuensi  kemunculan  kata yang  dapat  memengaruhi  seluruh  aspek pemrosesan  leksikal. Concordance dapat menemukan setiap kemunculan kata atau frasa tertentu. Keyword adalah kunci untuk kode  atau  kata  tertentu  yang  digunakan sebagai acuan untuk menemukan kata lain. Collocation adalah  asosiasi  tetap  antara kata  dan  kata  lain dalam  lingkungan  yang sama.
Collocation (kolokasi)  adalah  kata yang  muncul  bersamaan  ( co-occurrence ) atau  kombinasi  kata  yang  umumnya bersifat  tetap.  Kolokasi  terdiri  atas  dua konstituen yang berbeda secara semantis: semantic  base yang  bergabung  dengan kolokasi yang tergantung padanya. Contoh kolokasi  dalam  bahasa  Inggris  adalah kombinasi  kata “ pay attention ”. Attention adalah base yang berkolokasi dengan kata pay . Mempelajari kolokasi bertujuan untuk memperoleh pemahaman lebih mendalam mengenai makna kata  dan bagaimana kata tersebut  digunakan,  dengan  demikian kolokasi  merupakan  hal  penting  daripada sekadar  mempelajari  kata  saja  (Joharry, 2020).
Hausmann dalam Shamas (Hamed, 2020) membedakan antara kombinasi kata tetap  dan  tidak  tetap  dan  berpendapat bahwa kolokasi merupakan kombinasi kata yang  tidak  tetap,  terdiri  atas base dan collocator , yang mencakup:
1. Verba  +  Nomina  pada express admiration
2. Adjektiva  +  Nomina  ( serious consequences )
Humanika Vol. 28 no 2 Copyright @2021 Available online di http://ejournal.undip.ac.id/index.php/humanika
3. Nomina + Verba ( problem persists )
4. Nomina + Nomina ( job market )
5. Adverbia  +  Adjektiva  ( deadly serious )
6. Verba + Adverbia ( sleep soundly )
Gabungan  kelas  kata  di  atas membentuk  kolokasi  leksikal  yang  terdiri atas  kombinasi  kelas  kata  utama  atau content  words .  Selain  kolokasi  leksikal, terdapat jenis kolokasi gramatikal. Kolokasi gramatikal  dalam  bahasa  Inggris  menurut Benson dan Ilson (Moehkardi, 2012) antara lain terdiri atas kombinasi kelas kata utama dan kata tugas ( function words ) berikut:
1. Nomina + Preposisi ( apathy towards )
2. Nomina  + to  infinitive ( It  was  a pleasure ( a problem, a struggle) to do it )
3. Nomina  + that  clause ( He  took  an oath that he would do his duty )
4. Preposisi + Nomina ( by accident )
5. Adjektiva + Preposisi ( angry at )
6. Adjektiva  Predikatif  + to  infinitive ( She was bound to find out )
7. Adjektiva  + that  clause ( She  was afraid  that  she  would  fail  her examination )
Seperti  halnya  bahasa  Inggris, bahasa Indonesia juga memiliki kombinasi kata  yang  membentuk  kolokasi.  (Imran  et al., 2009) mengidentifkasi bahwa  kolokasi leksikal  bahasa  Indonesia  memiliki  pola berikut:
1. Nomina + Verba (air mengalir)
2. Nomina + Adjektiva (kopi pahit)
3. Nomina +Nomina (es batu)
4. Verba + Nomina (membajak sawah)
5. Adjektiva + Verba (cepat sembuh)
6. Verba + Adjektiva (berpikir logis)
1 Penggunaan singkatan “kf” menyesuaikan penelitian (Imran et al., 2009) yang menyebut function words sebagai kata fungsi.
7. Nomina + Adverbia (tahun depan) 8. Verba + Adverbia (berlayar langsung) 9. Adjektiva + Nomina dengan makna spesifik (keras kepala)
Sementara klasifikasi kolokasi gramatikal terdiri atas pola berikut (Imran et al., 2009): 1
1. Adjektiva  +  kf  +  Nomina  (teguh dalam pendirian)
2. Verba  +  kf  +  Nomina  (berjalan dalam kegelapan)
3. Verba  +  kf  +  Verba  +  Nomina (bersua dengan penuh kegembiraan)
4. Kf + Nomina (dalam kegelapan)
5. Kf + Adjektiva (cukup baik)
6. Nomina  +  Kf  +  klausa  (Pria  yang memakai baju biru itu paman saya)
7. Verba  +  Kf  +  klausa  (Dia  tetap bekerja walaupun sakit)
8. Kf + Adverbia (Dia makan lima kali dalam sehari)
Berdasarkan  paparan  di  atas, penelitian ini bertujuan untuk menganalisis  kata  kunci  dan  kolokasi leksikon yang berhubungan dengan Covid- 19  yang  ada  di  ranah cyberspace dan mengidentifikasi perbedaan leksikon Covid-19 dalam bahasa Inggris dan bahasa Indonesia  di  ranah cyberspace tersebut. Penelitian  ini  juga  dibatasi  pada  analisis jenis  kata  yang  berupa  kelas  kata  utama atau content  words .  Kelas  kata  utama mencakup  nomina  ( noun ),  verba  ( verb ), adjektiva ( adjective ), dan adverbial ( adverb ).

## Metode Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  analisis kualitatif dan kuantitatif. Analisis deskriptif
Humanika Vol. 28 no 2 Copyright @2021 Available online di http://ejournal.undip.ac.id/index.php/humanika
kualitatif  digunakan  untuk  menggali, menginterpretasikan,  dan  menjabarkan makna dan kolokasi leksikon Covid-19 yang dihasilkan  oleh  peranti  lunak  pengolahan korpus  AntConc.  Analisis  kualitatif  juga digunakan  untuk  menjelaskan  daftar  kata yang  terdeteksi  dan  kolokasinya.  Analisis kuantitatif berhubungan dengan informasi frekuensi mengenai kemunculan fenomena linguistik tertentu (Baker, 2006). Dalam  penelitian  ini,  analisis  kuantitatif melibatkan  penggunaan  AntConc  untuk mengidentifikasi  frekuensi  kata  kunci  dan kemunculan  kolokasi  kata.  Analisis  kata kunci secara kuantitatif akan memperkuat analisis kualitatif (Mayani, 2020).
AntConc  yang  digunakan  adalah versi  3.5.8  dengan  tampilan  sebagai berikut.
Gambar 1 Tampilan Halaman Depan AntConc v3.5.8
Data  diperoleh  dari  berbagai  situs web yang memuat artikel tentang Covid-19 dan  posting  media  sosial  Instagram  dan Twitter  pada  bulan    April  2020 ─ Maret 2021,  dengan  jumlah  kata  pada  korpus bahasa Indonesia sebanyak 16068 kata dan bahasa  Inggris  sebanyak  16083  kata. Menurut  ukuran  standar  awal  yang digunakan Brown Corpus, jumlah minimal kata  atau  token  adalah  satu  juta  kata, sedangkan  Reppen  dan  Simpson-Vlach
(Leo,  2020)  menyatakan  bahwa  tidak  ada ukuran  minimal  untuk  menentukan sekumpulan teks disebut korpus. Penelitian  (Leo,  2020)  dan    (Pritchett, 2020) sendiri menggunakan korpus dengan jumlah  token  kurang  dari  satu  juta  kata.
Data penelitian dikumpulkan dengan  cara  mengunduh  artikel  dan posting  media  sosial,  menyalin  artikel  ke Microsoft  Word,  mengonversinya  ke dalam format .txt, menginput ke AntConc, dan  memilah  data  hasil  pengolahan AntConc.
Selanjutnya  data  dianalisis  dengan mengikuti tahapan berikut:
1. Menyeleksi kata kunci yang berupa kelas  kata  utama,  yang  memiliki frekuensi  kemunculan  terbanyak dengan menggunakan menu Word List 2. Mengidentifikasi  kolokasi  kata kunci dengan menggunakan menu Collocates 3. Mengidentifikasi  kolokasi  dengan mempertimbangkan  konkordansi (menu  Concordance)  dan cluster (Cluster/N-Grams). Konkordansi diharapkan dapat memberi gambaran mengenai konteks penggunaan  kata  kunci  yang teridentifikasi,  sedangkan  N-Gram memberi informasi tambahan yang masih  berhubungan  dengan  kata kunci  dan  kombinasi cluster (Nugraheni et al., 2017).
4. Mendeskripsikan output bahasa Inggris dan bahasa Indonesia

## Hasil dan Pembahasan
Dalam  penelitian  ini,  data  leksikon  yang berkaitan  dengan  Covid-19  dalam  bahasa Indonesia dan bahasa Inggris dibandingkan
Humanika Vol. 28 no 2 Copyright @2021 Available online di http://ejournal.undip.ac.id/index.php/humanika
menurut  kata  kunci  ( keyword )  dan kolokasinya.
Kata Kunci Kata kunci menunjukkan topik pembicaraan  utama  dalam  data.  Kolokasi yang muncul bersama kata kunci
menunjukkan  bagaimana  kata  kunci tersebut digunakan dalam konteks kalimat.
Analisis  pertama  yang  dilakukan adalah  dengan  mengidentifikasi  frekuensi kemunculan kata. Gambar 2 dan Gambar 3 adalah  hasil  input  AntConc  untuk  daftar kata dengan frekuensi tertinggi.
Gambar 2: Frekuensi Kemunculan Tertinggi Data Bahasa Indonesia
Gambar 3: Frekuensi Kemunculan Tertinggi Data Bahasa Inggris
AntConc mendeteksi berbagai kata tugas ( function words ) seperti yang, dan, di dengan, untuk dan the, of, and, a, in, dan seterusnya sebagai kata dengan frekuensi kemunculan tertinggi. Karena penelitian ini
dibatasi  pada  kelas  kata  utama  ( content words ),  kata  kunci  diambil  dari  sepuluh kelas  kata  utama  yang  memiliki  frekuensi kemunculan tertinggi.
Humanika Vol. 28 no 2 Copyright @2021 Available online di http://ejournal.undip.ac.id/index.php/humanika
Sepuluh kata yang tergolong dalam content words dengan frekuensi kemunculan  paling  banyak  tercantum dalam Tabel 1 dan Tabel 2.
Tabel 1: Hasil Word List Korpus Bahasa
Indonesia No Frekuensi Kata 1 382 Covid 2 230 Virus 3 139 corona 4 126 Orang 5 86 rumah 6 83 kesehatan 7 78 pasien 8 70 Gejala 9 69 Kasus 10 63 Coronavirus Tabel 2: Hasil Word List Korpus Bahasa Inggris No Frekuensi Kata 1 447 covid 2 99 people 3 86 vaccine 4 54 cases 5 49 coronavirus 6 47 symptoms 7 41
health 8
33
pandemic
9 32 disease 10 31 deaths
Kata  kunci  dengan  frekuensi tertinggi  dalam  bahasa  Indonesia  dan bahasa  Inggris  adalah  kata covid .  Dalam AntConc  kata covid juga  muncul  dalam bentuk kata covid-19 . Kata-kata kunci yang muncul tersebut berkaitan dengan
fenomena  pandemi  Covid-19  yang  terjadi sepanjang April 2020 ─ Maret 2021.
Dengan demikian, dapat dikatakan bahwa di  ranah cyberspace pembicaraan  atau pembahasan  mengenai  Covid-19  lebih
menekankan pada hal yang bersifat materi atau konsep khususnya yang berhubungan dengan  Covid-19  daripada  tindakan, proses, atribut, atau cara.

## Pola Kolokasi
Bagian  ini  membahas  kolokasi  yang dihasilkan oleh AntConc dan
interpretasinya.  Pola    kolokasi  yang ditemukan diringkas dalam Tabel 3.
Tabel 3: Pola Kolokasi
No  Indonesia Inggris 1 V + N V + N 2 ADJ + N ADJ + N 3 N + V N + V 4 N + N N + N
5 N + ADJ 6 ADV + N
Berikut  adalah  penjelasan  dan contoh pola kolokasi yang ditemukan.

## Kolokasi Bahasa Indonesia
Pola  kolokasi  untuk  kata  kunci  bahasa Indonesia yang muncul dapat dikelompokkan menjadi:
1. Verba + Nomina Tabel 4: Kolokasi Verba+Nomina Bahasa Indonesia No Kata Kunci Kolokasi 1 covid meminimalisir covid 2 virus melawan virus 3 corona melawan corona 4 orang melindungi orang 5 rumah meninggalkan rumah
6 kesehatan memelihara kesehatan 7 pasien merawat pasien 8 gejala menunjukkan gejala 9 kasus mendeteksi kasus
Humanika Vol. 28 no 2 Copyright @2021 Available online di http://ejournal.undip.ac.id/index.php/humanika

## 10  coronavirus  mendiagnosis coronavirus
2. Adjektiva + Nomina

## Tabel 5: Kolokasi Adjektiva+Nomina Bahasa Indonesia
No Kata Kunci Kolokasi 1 covid positif covid 2 virus positif virus 3 corona positif corona 4 orang banyak orang 5 rumah - 6 kesehatan sadar kesehatan 7 pasien khusus pasien 8 gejala - 9 kasus banyak kasus 10  coronavirus  novel coronavirus

## 3. Nomina + Verba
Tabel 6: Kolokasi Nomina+Verba Bahasa Indonesia No Kata Kunci Kolokasi 1 covid covid melanda 2 virus virus menyebabkan 3 corona corona menyerang 4 orang orang meninggal 5 rumah -
6 kesehatan -
7 pasien pasien mengidap 8 gejala gejala bertambah 9 kasus kasus meningkat 10  coronavirus  coronavirus adalah

## 4. Nomina + Nomina
Tabel 7: Kolokasi Nomina+Nomina Bahasa

## Indonesia
No Kata Kunci Kolokasi 1 covid penyebaran covid
2 Virus gejala virus
3 corona virus corona
4 orang orang obesitas
5 rumah rumah ibadah 6 kesehatan protokol kesehatan 7 pasien pasien covid 8 gejala gejala infeksi 9 kasus kasus kematian 10  coronavirus  infeksi coronavirus
5. Nomina + Adjektiva Tabel 8: Kolokasi Nomina+Adjektiva

## Bahasa Indonesia
No Kata Kunci Kolokasi 1 covid covid parah 2 virus virus baru 3 corona corona positif 4 orang orang miskin 5 rumah rumah sakit 6 kesehatan kesehatan nasional 7 pasien pasien positif 8 gejala gejala parah 9 kasus kasus aktif 10  coronavirus  coronavirus baru
6. Adverbia + Nomina Tabel 9: Kolokasi Adverbia+Nomina

## Bahasa Indonesia
No Kata Kunci Kolokasi 1 covid - 2 virus -
3 corona - 4 orang - 5 rumah - 6 kesehatan - 7 pasien 8 gejala tanpa gejala 9 kasus -
10  coronavirus  -
Klasifikasi  sebagaimana  terlihat pada  Tabel  4—9  menunjukkan  bahwa terdapat enam kombinasi unsur penyusun kolokasi  leksikal  bahasa  Indonesia  yang teridentifikasi. Hasil kolokasi yang muncul
Humanika Vol. 28 no 2 Copyright @2021 Available online di http://ejournal.undip.ac.id/index.php/humanika
berdasarkan kata kunci kemudian diinterpretasi  melalui  konkordansi  dan cluster untuk  melihat  konteks  terdekat  di mana kata kunci tersebut muncul.
Dalam  penelitian  ini  kata  kunci dalam bahasa Indonesia dapat berkolokasi dengan kelas kata yang sama seperti pada kombinasi nomina dengan nomina misalnya  pada virus  corona,  pasien  covid, gejala  infeksi .  Selain  itu,    nomina  dapat berkolokasi dengan kelas kata lain yaitu (1) verba  seperti adalah , melanda,  melawan, menyerang,  melindungi,  meminimalisir, mendeteksi ;  (2)  adjektiva  seperti positif, banyak,  baru,  parah ;  dan  (3)  adverbia tanpa . Temuan khusus dalam penelitian ini adalah  adverbia tanpa hanya  berkolokasi dengan  nomina gejala dan  adanya adjektiva novel yang  merupakan  kata serapan dari bahasa Inggris yang bermakna baru .

## Kolokasi Bahasa Inggris
Hasil analisis untuk kata kunci dalam data bahasa  Inggris  ditunjukkan  dalam  Tabel 10—13 .

## 1. Verba + Nomina
Tabel 10: Kolokasi Verba+Nomina Bahasa Inggris No Kata Kunci Kolokasi 1 covid Got covid, Has covid, using covid 2 people - 3 vaccine Providing vaccine, expand vaccine, supply vaccine 4 cases
-
5 coronavirus  Report coronavirus
6 symptoms Had symptoms
7 health - 8 pandemic - 9 disease -
10 deaths
Have caused death, analyzed death, reduced death

## 2. Adjektiva + Nomina
Tabel 11: Kolokasi Adjektiva+Nomina Bahasa Inggris No Kata Kunci Kolokasi 1 covid Positive covid 2 people young people 3 vaccine counterfeit vaccine, 4 cases new cases
5 coronavirus  novel coronavirus,
6 symptomps  respiratory symptoms
7 health
Underlying health 8 pandemic - 9 disease Respiratory disease 10 deaths Highest death 3. Nomina + Verba Tabel 12: Kolokasi Nomina+Verba Bahasa Inggris No Kata Kunci Kolokasi 1 covid Covid hit 2 people people hospitalized 3 vaccine Vaccine works 4 cases Cases rising 5 coronavirus  Coronavirus began 6 symptoms Symptoms develop 7 health - 8 pandemic Pandemic unfolded 9 disease - 10 deaths -
4. Nomina + Nomina Tabel 13: Kolokasi Nomina+Nomina

## Bahasa Inggris
No Kata Kunci Kolokasi 1 covid Covid deaths
Humanika Vol. 28 no 2 Copyright @2021 Available online di http://ejournal.undip.ac.id/index.php/humanika
2 people - 3 vaccine Covid19 vaccine 4 cases Covid19 cases 5 coronavirus  Coronavirus deaths
6 symptoms
Covid symptoms, severe symptoms 7 health Health conditions 8 pandemic Covid pandemic 9 disease Coronavirus disease 10 deaths Death count
Dari  hasil  analisis  data  bahasa  Inggris, terlihat  bahwa  kata  kunci  yang  sering muncul  dalam  korpus  bahasa  Inggris sebenarnya  memiliki  kesamaan  dengan kata kunci dalam korpus bahasa Indonesia. Beberapa  kesamaannya  yaitu  kata covid yang ditemukan di dua korpus, kata orang dan people ,  kata corona , virus ,  dan coronavirus ,  kata gejala dan symptoms , kata kesehatan dengan health ,  serta  kata kasus dengan cases .  Kesamaan  ini menunjukkan  bahwa  pada  dasarnya  data korpus  bahasa  Indonesia  dan  bahasa Inggris memiliki topik bahasan yang sama. Hanya  saja,  pola  kolokasi  makna  sedikit berbeda karena adanya perbedaan struktur gramatikal bahasa.
Dalam  bahasa  Indonesia,  pola kolokasi  Nomina  +  Adjektiva  sering ditemukan sebab struktur bahasa Indonesia  sendiri  sering  menempatkan adjektiva setelah nomina, berbeda dengan bahasa Inggris yang menempatkan nomina setelah  adjektiva.  Hal  ini  mengakibatkan tidak  ditemukannya  data  dengan  pola Nomina  +  Adjektiva  dalam  korpus  bahasa Inggris.  Sebagai  contoh,  dalam  bahasa Inggris  ditemukan  pola  kolokasi  kata Nomina  +  Adjektiva  pada gejala  parah , sedangkan  dalam  korpus  bahasa  Inggris ditemukan  kolokasi  yang  dengan  makna yang  sama  tetapi  dengan  pola  gramatikal yang  berbeda,  yaitu  Adjektiva  +  Nomina pada severe  symptoms .    Di  dalam  korpus bahasa  Inggris,  ditemukan  empat  pola
kolokasi  kata  yaitu  Verba  +  Nomina, Adjektiva + Nomina, Nomina + Verba, dan Nomina  +  Nomina.  Tidak  ditemukan  pola kolokasi Nomina + Adjektiva dalam korpus bahasa  Inggris  sebab  nomina  tidak berkolokasi  langsung  dengan  adjektiva, tetapi  memerlukan  kata  kerja  berupa linking  verbs, seperti  pada “people  are idiots  (idiotic)” yang  menunjukkan  kata benda yang dihubungkan dengan kata sifat menggunakan linking verb ‘are ’.
Perbandingan Kolokasi Leksikon Covid-19 dalam  Bahasa  Indonesia  dan  Bahasa Inggris di Ranah Cyberspace
Berdasarkan  analisis  kata  kunci, covid merupakan  kata  kunci  yang  memiliki frekuensi  tertinggi  dalam  korpus  bahasa Indonesia dan bahasa Inggris dalam ranah cyberspace .  Di  samping  itu,  dari  daftar sepuluh  kata  dengan  frekuensi  tertinggi tersebut,  lima  kata  memiliki  makna  yang mirip,  baik  dalam  bahasa  Indonesia maupun bahasa Inggris yang dideteksi oleh AntConc yaitu people – orang , coronavirus – virus – corona , health – kesehatan – gejala – symptoms , kasus – cases , penyakit – disease .
Dari  hasil  kolokasi  sepuluh  kata kunci dalam bahasa Indonesia dan bahasa Inggris,  dapat  diketahui  bahwa  kata-kata tersebut termasuk dalam kelas kata utama berupa  nomina  atau  kata  benda.  Nomina merupakan kata yang mengacu pada nama atau nama diri ( covid, corona, coronavirus ), tempat  ( rumah ),  orang  ( orang,  people, pasien ), maupun hal lain yang dibendakan ( virus,  kesehatan,  gejala,  kasus,  vaccine, cases,  symptoms,  health,  pandemic, diseases, deaths ).
Perbedaan  juga  terlihat  pada  kata deaths yang  ada  pada  korpus  bahasa Inggris.  Kata deaths muncul  sebanyak  31 kali  dalam  korpus  bahasa  Inggris,
Humanika Vol. 28 no 2 Copyright @2021 Available online di http://ejournal.undip.ac.id/index.php/humanika
sedangkan kata yang memiliki makna sama dalam  bahasa  Indonesia,  misalnya  kata kematian ,  tidak  termasuk  dalam  kata dengan  frekuensi  kemunculan  yang tertinggi  sebagaimana  terlihat  pada  Tabel 1.

## Simpulan
Berdasarkan hasil analisis, dapat disimpulkan  bahwa  korpus  bahasa  Inggris dan  bahasa  Indonesia  memiliki  tema pembahasan  yang  sama.  Hal  ini  terlihat dari banyaknya kata kunci yang muncul di kedua  korpus  yang  memiliki  makna  yang sama  dan  tema  yang  sama.  Perbedaan yang  mencolok  antara  keduanya  adalah variasi  pola  kolokasi.  Dalam  penelitian  ini bahasa  Indonesia  memiliki  lebih  banyak variasi yaitu enam pola, sedangkan bahasa Inggris hanya memiliki empat variasi pola. Hal  ini  disebabkan  tidak  ditemukannya pola  Nomina  +  Adjektiva  dalam  bahasa Inggris.  Perbedaan  ini  juga  dikarenakan bahasa  Indonesia  dan  bahasa  Inggris memiliki  pola  gramatikal  yang  berbeda.
Hal  lain  yang  menarik  adalah perbedaan  jumlah  kemunculan  kata  yang memiliki  makna  setara  dengan deaths dalam  korpus  bahasa  Indonesia.  Dalam korpus  bahasa  Indonesia  kata  seperti kematian tidak muncul dalam sepuluh kata kunci tertinggi, sementara jumlah kematian  yang  diakibatkan  oleh  Covid-19 di  Indonesia  termasuk  yang  tertinggi  di dunia. Hasil analisis ini besar kemungkinan dipengaruhi  oleh  data  korpus  yang digunakan. Korpus yang digunakan berasal dari beberapa akun media sosial Instagram dan  Twitter  dari  April  2020  hingga  Maret 2021. Pada masa tersebut, varian Covid-19 seperti  varian  Delta  dan  Omicron  belum begitu marak di Indonesia.
Lebih lanjut,
temuan ini menggambarkan
sikap warganet Indonesia,  setidaknya  yang  termasuk  di dalam  data  penelitian,  terhadap  berita-
berita  yang  berkaitan  dengan  Covid-19. Pada  awal  mula  pandemi,  Covid-19  bisa jadi  tidak  dianggap  begitu  berbahaya karena  kata Covid atau Covid-19 tidak berkolokasi langsung dengan kata kematian .  Meskipun  demikian,  hal  ini belum  bisa  digeneralisasi  sehingga  untuk penelitian  mendatang  diperlukan  data korpus  yang  lebih  banyak,  lebih  variatif, dan lebih baru/terkini untuk mendapatkan kolokasi kata Covid-19 yang lebih akurat.

## Ucapan Terima Kasih
Penulis mengucapkan terima kasih kepada Universitas  Dian  Nuswantoro  yang  telah memberikan  bantuan  pendanaan  melalui hibah penelitian internal skema Penelitian Dasar  Perguruan  Tinggi  (PDPT)  periode semester gasal tahun 2020.

## Referensi
Alyeksyeyeva,  I.  O.,  Chaiuk,  T.  A.,  & Galitska, E. A. (2020). Coronaspeak as Key  to  Coronaculture :  Studying  New
Cultural Practices Through Neologisms . 10 (6), 202–212. https://doi.org/10.5539/ijel.v10n6p2 02
Arum, E. R., & Winarti, W. (2019). the Use of  Antconc  in  Providing  Lexical  and Sintactical Information of the Texbook of  Radiographic  Positioning  and Related Anatomy: a Corpus Linguistic Study. Jurnal  Sosioteknologi , 18 (1),
106–112.
https://doi.org/10.5614/sostek.itbj.2
019.18.1.8
Baker,  P.  (2006). Using  Corpora  in Discourse Analysis . Continuum.
Crawford, W. J., & Csomay, E. (2015). Doing Corpus Linguistics . Routledge. https://doi.org/10.4324/9781315775
Humanika Vol. 28 no 2 Copyright @2021 Available online di http://ejournal.undip.ac.id/index.php/humanika
Gifari,  I.,  &  Iskandar,  K.  (2020). Subjektivitas  Media  Daring  Jepang
Mengenai Isu Larangan Keluar Masuk Jepang  pada  Masa  Pandemi  Virus Covid-19 : Sebuah Penelitian
Semiotik. Humanika , 27 (2).
Hamed,  D. (2020). Keywords  and collocations in US presidential
discourse  since  1993 :  a  corpus- assisted analysis.
Journal of
Humanities and Applied Social
Sciences .
https://doi.org/10.1108/JHASS-01-
2020-0019
Herbert,  A.  (2016).  The  Role  of Euphemisms in Healthcare Communication. Journal of
Healthcare Communications , 1–2. Imran,  I.,  Said,  M.,  &  Setiarini,  N.  L.  P.
(2009).  Kolokasi  Bahasa  Indonesia. Proceeding
PESAT (Psikologi,
Ekonomi, Sastra, Arsitektur & Sipil) , 3 , 27–33.
Joharry, S. A. (2020). Collocation Networks and Covid-19 in Letters to the Editor : A Malaysian Case Study . 1 (1), 1–30. Kemp, Simon. 2020. Digital 2020: October Global
Statshot. https://datareportal.com/reports/dig ital-2020-october-global-statshot, diakses 11 Desember 2020 Kemp,  Simon.  2020.  Digital  2020:
Indonesia.https://datareportal.com/r eports/digital-2020-indonesia,    11
Desember 2020
Larassati, A., & Setyaningsih, N. (2016). The Keyboard Warriors: Expressing Hatred and Judgement on “Another” Woman Through  Haters’  Instagram  Account. Proceedings  Language  Maintenance and Shift (Lamas) 6 , 218–223. Leo,  H.  Y.  (2020).  Penggunaan  Antconc dalam  Analisis  Makna  Kukuru’u  dan Lu’u  Sebagai  Padanan  Stay  At  Home dalam Bahasa Melayu Kupang. Jurnal Kebahasaan  Dan  Kesastraan , 2 (2),
142–158.
Mayani, L. A. (2020). Dynamics Of Speakers Handling  Covid-19 :  Analysis  of
Keywords  Dinamika  Wacana  Juru Bicara Penanganan Covid-19 : Prosiding Seminar Nasional Linguistik Dan  Sastra  (SEMANTIKS)  2020 ,  594– 615.
Moehkardi,  R.  R.  D.  (2012).  Grammatical And  Lexical  English  Collocations:
Some Possible Problems To Indonesian  Learners  Of  English. Humaniora , 14 (1), 53–62.
Nugraheni,  D.  B.,  Bijaksana,  M.  A.,  & Darmawiyanto, E. (2017). Analisis Dan Implementasi Pencarian Kata Berbasis Konkordansi  Dan  N-Gram  Pada
Terjemahan Al-Quran Berbahasa Indonesia. E-Proceeding of Engineering , 4 (3), 4713–4718.
Odhiambo,  K.,  &  Odhiambo,  O.  S.  (2020). the  Use  of  Modal  Auxiliary  Verbs  in Reporting  Covid-19:  a  Study  of
Selected Articles Daily Nation
Newspaper. International  Journal  of Research  -GRANTHAALAYAH , 8 (7), 118–129. https://doi.org/10.29121/granthaala yah.v8.i7.2020.550
Oktavia,  W.,  &  Hayati,  N.  (2020).  Pola Karakteristik  Ragam  Bahasa  Istilah pada  Masa  Pandemi  Covid  19 (Coronavirus  Disease  2019). Tabasa:
Jurnal Bahasa, Sastra, Dan Pengajarannya , 19 . Pritchett,  M.  J.  (2020). the  Use  of  Corpus and  Network  Analysis  in  Teaching Engineering Eap Phrases . May .
Sari,  N.  R.  L.  (2020).  Pengaruh  kosakata baru terhadap bahasa Indonesia pada masa pandemi covid 19 ( coronavirus disease 2019 ). Senasbasa , 4 , 1–7.
Sari,  R.  P.  (2020).  From Corpus to A  Post-
Covid-19 Indonesian Dictionary.
Konferensi  Linguistik  Tahunan  Atma Jaya 18 , 343–348.