BAHTERA: Jurnal Pendidikan Bahasa dan Sastra, Volume 20 Nomor 1 Januari 2021 http://journal.unj.ac.id/unj/index.php/bahtera/
P-ISSN : 0853-2710 E-ISSN : 2540-8968

## ANALISIS TINDAK TUTUR BERBASIS KORPUS PADA TAGAR TOLAK OMNIBUS LAW

## Devi Ambarwati Puspistasari
Badan Pengembangan dan Pembinaan Bahasa, Indonesia devi.ambarwati@kemdikbud.go.id

## Indah Okitasari
Badan Pengembangan dan Pembinaan Bahasa, Indonesia indah.okitasari@kemdikbud.go.id
Accepted: 2020-12-06, Approved: 2020-12-25 , Published: 2020-01-18

## ABSTRACT
The  purpose  of  this  study  is  to  find  out  the  discursive  portrayal  of  the  hashtag “tolakomnibuslaw”  on  Twitter,  which  reveals  rejection  of  the  Job  Creation  Law  by applying the synergy of linguistic corpus method and illocutionary speech act analysis. The data of this research is a corpus based taken from the utterances of  Twitter users who use the hashtag of  Omnibus Law Rejection (#tolakomnibuslaw) on October 8, 2020. Word lists and collocations analysis are utilized to see patterns of the hashtag used by people in expressing rejection of the Job Creation Law. Concordance is used to lean more the analysis of speech acts and study the data. The result show that there are 38 styles of the hashtag use. Most of them is the use of noun behind the hashtag “tolakomnibuslaw”. In  addition,  there  are  also  five  common  topic  hashtags  included  the  hashtag “tolakomnibuslaw”.  From the perspective of speech acts, there are five types of speech acts that appear and are dominated by assertive speech and forms of criticism against government effort.
Keywords:  linguistic corpus; social media; speech acts

## ABSTRAK
Tujuan  penelitian  ini  adalah  mengetahui  representasi  diskursif  tanda  pagar  (tagar) “tolakomnibuslaw”  pada  tuturan  tertulis  (cuitan)  di  Twitter  yang  mengekspresikan penolakan  terhadap  UU  Cipta  Kerja  dengan  menerapkan  sinergi  metodologi  korpus linguistik dan analisis tindak tutur ilokusi. Data dalam penelitian ini adalah korpus yang diambil  dari  tuturan  pengguna  Twitter  yang  menggunakan  tagar  Tolak  Omnibus  Law (#tolakomnibuslaw) pada tanggal 8 Oktober 2020. Analisis pada daftar kata dan kolokasi digunakan  untuk  melihat  pola  penggunaan  tagar  Tolak  Omnibus  Law  dalam mengekspresikan penolakan UU Cipta Kerja. Selanjutnya konkordans digunakan untuk memperdalam analisis tindak tutur dan melihat data secara kualitatif. Berdasarkan hasil analisis korpus, telah ditemukan 38 pola penggunaan tagar “tolakomnibuslaw”. Pola yang paling sering dipakaikapai  adalah pemakai nomina dibelakang tagar “tolakomnibuslaw”. Selain itu, ditemukan pula lima topic  topik tagar utama yang umum disertakan Bersama bersama tagar “tolakomnibuslaw”. Berdasarkan analisis data dalam sudut pandang tindak tutur, terdapat  lima jenis  tindak tutur  yang muncul  dan didominasi oleh tuturan asertif dalam  bentuk kritik dan hujatan terhadap kerja pemerintah.
Kata Kunci: korpus linguistik; sosial media; tindak tutur
BAHTERA: Jurnal Pendidikan Bahasa dan Sastra, Volume 20 Nomor 1 Januari 2021 http://journal.unj.ac.id/unj/index.php/bahtera/
P-ISSN : 0853-2710 E-ISSN : 2540-8968

## PENDAHULUAN
Omnibus  Law  UU  Cipta  Kerja (Ciptaker) yang sudah disahkan pada 5 Oktober  2020  telah  menuai  perhatian masyarakat Indonesia dan dunia. Selain terjadinya aksi demonstrasi yang serentak  terjadi  di  berbagai  kota  di Indonesia, keramaian masyarakat menanggapi  UU  Cipta  Kerja  tersebut juga terjadi di dunia maya. Hal tersebut terbukti  melalui  tingginya  pengguna Twitter  yang  menyuarakan  pendapat melalui  komentar  atau  cuitan  dengan tagar Tolak Omnibus Law
(#tolakomnibuslaw).
Tagar  Tolak  Omnibus  Law sendiri  menjadi  topik  yang  paling  tren di  Twitter  pada  8  Oktober  2020, bertepatan dengan berlangsungnya aksi demo  buruh  dan  mahasiswa  yang dilaksanakan  sepermpak  di  Indonesia (Mujib,  2020).  Jumlah  cuitan  dengan menggunakan  tagar  tersebut  mencapai lebih dari satu juta cuitan. Tagar Tolak Omnibus  Law  berada  di  puncak  topik yang  sedang  tren  diikuti  oleh  empat tagar  lainnya  yang  posisinya  tepat berada  di  bawahnya,  yaitu  tagar  Mosi Tidak  Percaya  di  tempat  ke-2,tagar Tolak RUU Cipta Kerja di tempat ke-3, tagar Gagalkan Omnibus Law di tempat ke-4,  dan  tagar  Jegal  Sampai  Gagal  di urutan ke-5. Tagar-tagar tersebut bahkan sudah menjadi topik paling tren bahkan  sejak  tanggal  5  Oktober  2020 (Purbaya, 2020).
Tagar Tolak Omnibus Law tetap berada  di  posisi  pertama  sebagai  topik yang  paling  tren  di  Twitter  sampai  8 Oktober  2020,  saat  mahasiswa  dari berbagai  perguruan  tinggi  menggelar aksi  demo  di  depan  Istana  Merdeka, Jakarta Pusat. Aksi demo tersebut  juga
dilaksanakan  serentak  di  berbagai  kota di Indonesia oleh para mahasiswa yang ingin menyuarakan aspirasinya di depan Gedung DPRD atau pusat-pusat pemerintahan  di  kota  masing-masing.
Tujuannya, untuk mendesak pemerintah mencabut  UU  Cipta  Kerja  yang  sudah disahkan tersebut (Aji, 2020).
Tagar  Tolak  Omnibus  Law disuarakan  oleh  berbagai  kalangan masyarakat  Indonesia  melalui  media Twitter.  Cuitan  para  pengguna  Twitter tersebut  merupakan  salah  satu  contoh sebuah fenomena tindak tutur di media sosial yang kian marak seiring meningkatnya  pengguna  media  sosial. Pada  akhir  tahun 2019, pengguna  aktif Twitter di Indonesia tercatat hingga 145 juta  pengguna  dan  diklaim  sebagai negara  dengan  pengguna  aktif  harian paling besar di dunia (Clinten, 2019).
Tindak  tutur  di  media  sosial banyak membawa pengaruh bagi masyarakat  (Rahmi  &  Tadjuddin, 2017),  bahkan  bagi  mereka  yang  tidak menggunakan  media  sosial.  Tuturan- tuturan media sosial memiliki kekuatan yang  sama  seperti  tuturan-tuturan langsung  didunia  nyata,  baik  tuturan yang  berisi  ekspresi-ekspresi  positif, maupun negatif. Tuturan di media sosial dianggap  mampu  mempengaruhi  dunia nyata, bahkan mampu membawa penuturnya  menjalani  proses  hukum. Salah  satu  contohnya  tuturan  yang membawa  dampak  hukum  adalah tuturan  perundungan  siber  (Rifauddin, 2016),  (Hidajat  et  al.,  2015),  (Rahayu, 2013).
Media  sosial  adalah  dunia  siber yang  dapat  mempertemukan  siapa  saja dan  kapan  saja  tanpa  harus  bertatap muka.  Ciri  khas  ini  menyebabkan potensi  perundungan  siber  di  media
BAHTERA: Jurnal Pendidikan Bahasa dan Sastra, Volume 20 Nomor 1 Januari 2021 http://journal.unj.ac.id/unj/index.php/bahtera/
P-ISSN : 0853-2710 E-ISSN : 2540-8968
sosial  sangat  tinggi.  Meski  masyarakat Indonesia  sudah  dilindungi  oleh  UU ITE,  tetapi  fakta  menunjukkan  bahwa perundungan  siber  ada,  terjadi,  dan berdampak  luas  (Kususmawardhani  et al.,  2019).  Telah  banyak  kajian kebahasaan, khususnya forensik kebahasaan,  yang  memaparkan  banyak bukti  tuturan  media  sosial  yang  dapat membawa  dampak  hukum,  sebagian besar mengenai pencemaran nama baik, ancaman,  provokasi,  dan  perundungan (Puspitasari et al., 2019).
Tuturan  yang  dituliskan  di media  sosial  menggunakan  ragam bahasa  yang  dimengerti  dan  dipakai oleh  hampir  semua  pengguna  ruang siber.  sebagian  besar  ahli  bahasa menyebutnya  sebagai  “ragam”  bahasa di  media  sosial  (Atmawati,  2016). Pemakaian kata “ragam” dianggap lebih tepat,  karena  ragam  bahasa  adalah variasi  bahasa  menurut  pemakaian, topik pembicaraan,
hubungan pembicara,  lawan  bicara,  orang  yang dibicarakan, serta medium pembicaraan yang  sudah  sangat  mengerucut  yaitu media sosial (KBBI, 2016).
Sesuai  dengan  definisi  ragam bahasa  di  media  sosial,  tentu  terdapat pula ragam bahasa di media sosial yang secara  khusus  digunakan  pada  cuitan dengan  tagar  Tolak  Omnibus  Law. Dengan tanpa melihat motif tuturan dan jarak sosial para penulis  cuitan dengan tagar  Tolak  Omnibus  Law  tersebut, penelitian ini bertujuan untuk mengetahui representasi diskursif tagar Tolak Omnibus Law (#tolakomnibuslaw)  pada  8  Oktober 2020  di  Twitter  yang  berpotensi mengekspresikan provokasi
dan perundungan siber dengan menerapkan sinergi  metodologi  koprus  linguistik dan analisis tindak tutur ilokusi.
Penelitian  menggunakan  korpus linguistik telah banyak digunakan untuk mendapatkan  gambaran  global  yang lebih  detail  terhadap  data  kebahasaan (Chen  &  Flowerdew,  2018).    Korpus linguistik  telah  banyak  digunakan dalam  penelitian  pembelajaran  bahasa asing,  seperti  bahasa  Arab  (Nur  et  al., 2016)  dan  bahasa  Inggris  (Priyono, 2016). Kedua penelitian tersebut bertujuan  untuk  mengetahui  sudah sejauh  mana  dan  sudah  seluas  apa pembelajaran bahasa asing di Indonesia. Kedua  juga  menyimpulkan  bahwa korpus  linguistik  dapat  dipakai  untuk membuat peta penguasaan bahasa asing.
Penelitian korpus linguistik lainnya yang melatarbelakangi penelitian  ini  adalah  penelitian tentang pemakaian  sinonim  dalam  bahasa Inggris. Hasil penelitian tersebut menunjukkan  bahwa  korpus  linguistik mampu  memberikan  data  daftar  kata,
kolokat, dan konkordan secara terperinci  (Al  Fajri,  2019).  Umumnya penelitian  yang  memanfaatkan  korpus linguistik digunakan
untuk menganalisis  teks-teks  dengan  tema tertentu dan menggunakan teori analisi wacana  kritis  (Al  Fajri,  2020).  Namun tidak banyak penelitian yang mengolah data  tuturan  menjadi  sebuah  korpus linguistik  (Sotillo,  2012).  Hal  tersebut dikarenakan  sebuah  tuturan  umumnya tidak dituliskan, sehingga dalam penggunaannya  perlu  melalui  tahap transkripsi.
Berbeda dengan penelitian- penelitian linguistik korpus yang sebelumnya  telah  dilakukan,  dimana umumnya memanfaatkan teks-teks baku,  seperti  buku,  koran,  atau  hasil tulisan pembelajar bahasa asing, penelitian ini menggunakan data tuturan. Penelitian ini berupaya menganalisis  data  tuturan  yang  nyata
BAHTERA: Jurnal Pendidikan Bahasa dan Sastra, Volume 20 Nomor 1 Januari 2021 http://journal.unj.ac.id/unj/index.php/bahtera/
P-ISSN : 0853-2710 E-ISSN : 2540-8968
digunakan  oleh  masyarakat  Indonesia melalui piranti korpus linguistik.
Salah  satu  data  tuturan  yang sudah tersedia dalam bentuk tulis adalah tuturan media sosial. Data ini memiliki kekhasan tersendiri, karena sesungguhnya  data  ini  adalah  tuturan yang ditulis atau diketik di sebuah ruang maya.  Dikarena  tuturan  ini  adalah bahasa lisan yang ditulis, maka data ini penuh  dengan  varian  penulisan  seperti penggunaan singkatan, ejaan, dan tanda baca  yang  tidak  sesuai  dengan  kaidah penulisan  baku  pada  umumnya.  Dari sisi  bahasa  yang  digunakan,  tuturan media sosial dapat mencakup lebih dari satu  bahasa  sekaligus  dalam  sebuah tuturan singkat. Oleh karena keragaman tersebut,  maka  perpaduan  analisis tindak tutur dan korpus linguistik tepat digunakan bersama.
Berkaitan  dengan  derasnya  arus komunikasi  di  media  sosial  dan memunculkan  banyak  sekali  tuturan, penerapan pendekatan korpus linguistik yang menggunakan sejumlah besar data bahasa dapat bermanfaat dalam memberikan kontribusi untuk memastikan  objektivitas  dan  cakupan penuh (Charles, 2011). Korpus linguistik dapat membantu memudahkan  pengolahan  data  bahasa dengan jumlah besar, seperti menghitung jumlah kata, melihat kecenderungan pemakaian kata, melihat klaster kata, dan lain sebagainya. Selain dalam bidang pengajaran bahasa, fitur- fitur
korpus tersebut dapat dimanfaatkan  dalam bidang-bidang kebahasaan yang lain, seperti sosiolinguistik  dan  forensik  linguistik, khususnya kepengarangan.
Selain  itu,  signifikansi  statistik dari  penerapan  korpus  linguistik  dapat membantu  mencari  tingkat  keumuman
temuan  penelitian  dan  kesimpulan (Chen & Flowerdew, 2018). Selain itu,
korpus linguistik juga dapat meningkatkan  "kepercayaan  empiris" penelitian  dengan  menggunakan  data bahasa dalam skala luas dan memberikan  kredibilitas  dan  validitas untuk analisis (Charles, 2011).
Selain  itu,  signifikansi  statistik dari  penerapan  korpus  linguistik  dapat membantu  mencari  tingkat  keumuman temuan  penelitian  dan  kesimpulan (Chen & Flowerdew, 2018). Selain itu, korpus  linguistik  dapat  meningkatkan "kepercayaan empiris" penelitian dengan  menggunakan  data  bahasa dalam  skala  luas  dan  memberikan kredibilitas dan validitas untuk analisis (Charles, 2011).
Penelitian  ini  juga  mengacu pada gagasan Austin dan Searle (dalam Leech,  2016)  mengenai  teori  tindak tutur (Speech Act Theory) dan gagasan Herring  (Dresner  &  Herring,  2010) tentang komunikasi daring. Teori tindak tutur  merupakan  taksonomi  praktis yang  telah  digunakan  dalam  studi pemrosesan bahasa alami dan komunikasi dimediasi komputer (Clancy & O’Keeffe, 2015). Selanjutnya, teori tindak tutur memungkinkan peneliti untuk
menjelaskan  makna  yang dimaksudkan dari  pesan  yang  diidentifikasi  dan dikodekan  sebagai  tindakan  ilokusi (Meiarni, 2017).
Setelah mengklasifikasikan
ujaran menjadi performatif dan
konstatif,  serta  membagi  tindak  tutur menjadi  tindakan  lokusi,  ilokusi,  dan perlokusi.  Konsep  dan  taksonominya diperluas  oleh  Searle  (dalam  Leech, 2016), yang mengusulkan aturan konstitutif  dan  memperluas  gagasan
Austin  tentang  penyerapan  dengan
BAHTERA: Jurnal Pendidikan Bahasa dan Sastra, Volume 20 Nomor 1 Januari 2021 http://journal.unj.ac.id/unj/index.php/bahtera/
P-ISSN : 0853-2710 E-ISSN : 2540-8968
menyatakan  bahwa  kinerja  tuturan melibatkan tindakan penuturnya.
Dengan mengembangkan karya Austin,
Searle memperkenalkan perbedaan antara arti kata atau kalimat literal dan makna  ucapan  pembicara.  Bagi  Searle (dalam  Leech,  2016),  produksi  sebuah kata  atau  kalimat  dalam  tindak  tutur merupakan unit dasar informasi linguistik.  Selanjutnya  ia  membagi tuturan  ilokusi  menjadi  lima  kategori, yaitu asertif, direktif, komisif, ekspresif, dan deklaratif.
Gagasan  kunci  berikutnya  yang relevan  dengan  penelitian  ini  adalah komunikasi daring. Herring (Dresner &
Herring,
2010) mengemukakan,
komunikasi  daring  mengacu  pada "membaca, menulis, dan berkomunikasi melalui  jaringan  komputer".  Ia  juga membedakan komunikasi daring sinkron  (peserta  berpartisipasi  secara bersamaan
dalam obrolan) dan komunikasi  daring  asinkron  (peserta masuk pada waktu yang berbeda untuk mengobrol). Dalam hal ini, tagar Tolak Omnibus  Law  dalam  penelitian  ini termasuk dalam kategori asinkron.
Tagar  Tolak  Omnibus  Law dalam penelitian ini digunakan sebagai pusat  pencarian  data  tuturan  yang kemudian diolah menjadi korpus linguistik menggunakan perangkat pengolah korpus, Antconc 3.5.8 (Anthony, 2015). Melalui hasil
pengolahan  korpus  tersebut  diketahui pola  penggunaan  tagar  Tolak  Omnibus Law dalam mengekspresikan penolakan terhadap UU Cipta Kerja dan jenis-jenis tindak  tutur  yang  muncul,  serta dominasi tuturannya.

## METODE
Penelitian  ini  adalah  penelitian kualitatif  dengan  melibatkan  peneliti
sebagai instrumen penelitian dan memanfaatkan  korpus  linguistik  hasil pengolahan data tuturan Twitter dengan tagar Tolak Omnibus Law (#tolakomnibuslaw). Data dalam penelitian  ini  adalah  tuturan  yang dituliskan  pengguna  twitter  dengan tagar Tolak Omnibus Law (#tolakomnibuslaw)  pada  tanggal  8 Oktober  2020  yang  diambil  pada rentang  waktu  pukul  10.00  sampai dengan 22.00 WIB. Teknik pengambilan  data  dalam  penelitian  ini menggunakan Teknik random sampling dengan  menjaring  serratus  tuturan setiap jamnya. Jumlah keseluruhan data adalah  1.200  tuturan  yang  kemudian direduksi  berdasarkan  tiga  kriteria, yaitu: isi tuturan bertema penolakan UU Cipta Kerja, bukan tuturan pengulangan,  sebagian  atau  seluruh  isi tuturan menggunakan Bahasa Indonesia. Berdasarkan hasil reduksi, jumlah  data  yang  dilanjutkan  ke  tahap analisis  berjumlah  326  data  tuturan, 1.373  jenis  kata,  dan  4.667  kata. Analisis  didasarkan  pada  data  korpus terhadap  daftar  kata  dengan  rangking tertinggi,  yaitu  “tolakomnibuslaw”
sebanyak 380 konkordans. Data Konkordans  dianalisis  menggunakan teori  tindak  tutur  untuk  melihat  jenis tuturan.  Selain  konkordans,  analisis juga  didasarkan  pada  kolokasi  kata “tolakomnibuslaw”  untuk  melihat  pola penggunaan tagar Tolak Omnibus Law (#tolakomnibuslaw) di Twitter.
Dalam  penelitian  ini,  analisis data kualitatif dilakukan dengan mengkonfirmasi hasil pengolahan piranti  korpus  dengan  analisis  tindak tutur.  Langkah-langkah  analisis  data dalam penelitian ini adalah reduksi data, tabulasi data, penyajian data, triangulasi data, dan penarikan kesimpulan.
BAHTERA: Jurnal Pendidikan Bahasa dan Sastra, Volume 20 Nomor 1 Januari 2021 http://journal.unj.ac.id/unj/index.php/bahtera/
P-ISSN : 0853-2710 E-ISSN : 2540-8968
Penarikan kesimpulan dari hasil pengolahan piranti korpus adalah untuk menjawab pertanyaan penelitian pertama  mengenai  pola  tuturan  yang dominan pada penggunaan tagar “tolakomnibuslaw”.
Sedangkan penarikan kesimpulan kedua didasarkan pada hasil analisis tindak tutur terhadap data  tuturan  untuk  mengetahui  jenis- jenis  tindak  tutur  yang  muncul  pada tagar “tolakomnibuslaw”.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pola  Penggunaan  Tagar  Tolak Omnibus Law (#tolakomnibuslaw)
Berdasarkan data frekuensi
korpus  Tolak  Omnibus  Law,  kata “tolakomnibuslaw” menempati ranking
pertama dan dipakai sebanyak 380 kali dari  1.337  daftar  kata  yang  muncul. Hasil  analisis  kolokat  pada  tetangga kanan (R1) dan tetangga kiri (L1) telah menunjukkan  adanya  kecenderungan pada  pola  struktur  pemakaian  kata “tolakomnibuslaw”.  Penentuan  pola didasarkan  pada  kelas  kata  yang menyertai  tetangga  kanan  (R1)  dan tetangga kiri (L1) pada kata “tolakomnibuslaw”. Secara keseluruhan telah  ditemukan  sebanyak  38  pola struktur penggunaan kata “tolakomnibuslaw”.  Pola  yang  paling banyak  digunakan  adalah  penyertaan nomina sebelum kata “tolakomnibuslaw”.  Berikut  adalah tabel  daftar  lima  prosentase  tertinggi pola  struktur  yang  paling  sering digunakan.
Tabel 1. Pola Struktur Pemakaian Kata “tolakomnibuslaw” Peringkat Pola 1 (n+X) 11% 2 (n+X+p) 11% 3 (X+v) 7% 4 (n+X+a) 7% 5 (n+X+adv) 7% Keterangan: u    = kata “tolakomnibuslaw”
n    = nomina p    = preposisi a     = adjektiva v     = verba adv = adverbia
Dari sisi tetangga kiri (L1), pola tuturan yang muncul pada A12 didominasi  oleh  nomina  yang  diikuti kata “tolakomnibuslaw”. Banyak tuturan yang  diekspresikan  menggunakan  kata “rakyat” untuk
mengekspresikan
penolakan  UU  Cipta  Kerja.  Selain  kata “rakyat”,  nomina  yang  sering  dipakai antara  lain  Indonesia,  demo,  pejuang, dan mahasiswa. Berikut adalah beberapa contoh pola (n+X).
BAHTERA: Jurnal Pendidikan Bahasa dan Sastra, Volume 20 Nomor 1 Januari 2021 http://journal.unj.ac.id/unj/index.php/bahtera/
P-ISSN : 0853-2710 E-ISSN : 2540-8968
Tabel 2. Contoh Pola (n+X)
A.111 Rakyat #TolakOmnibusLaw A.024 aspirasi rakyat Indonesia #TolakOmnibusLaw #MakzulkanRezim A.037 suara rakyat Indonesia #TolakOmnibusLaw A.082 Mau ikutan demo #TolakOmnibusLaw !!!!!! A.028 Panjang Umur Perjuangan #TolakOmnibusLaw … A.293 Hidup Mahasiswa #TolakOmnibusLaw A.016 6 hari kerja dalam 1 minggu #TolakOmnibusLaw A.083 perkuat massa #TolakOmnibusLaw !! A.156 stay safety manteman #TolakOmnibusLaw #MosiTidakPercaya
Dari sisi tetangga kiri (L1), pola (n+X) umumnya muncul dengan diakhiri dengan tanda baca tagar (#) yang diikuti kata.  Tagar  yang  sering  ditemukan antara  lain  tagar  Mosi  Tidak  Percaya, tagar  Tolak  RUU  Cipta  Kerja,  tagar Gagalkan  Omnibus,  dan  tagar  Jegal Sampai  Gagal,  serta  tagar-tagar  yang mencerminkan  sifat  kedaerahan  atau kelompok.
Selain tagar, itemukan pula pola (n+X)  yang  diakhiri  dengan  tanda  baca
lain, yaitu satu atau beberapa tanda seru (!), satu atau beberapa tanda titik (.), satu atau  beberapa  tanda  tanya  (?),  dan  satu atau  beberapa  tanda  koma  (,).  Tanda baca tersebut berfungsi sebagai penekanan terhadap tuturan yang diungkapkan. Hal  tersebut  tampak pada pemakaian  tanda  seru  dan  tanda  titik yang  jumlahnya  umumnya  lebih  dari satu.  Pemakaian  tanda  baca  secara berlebih  merupakan  ekspresi  perasaan penutur  terhadap  penolak  UU  Cipta Kerja. Berikut adalah daftar tagar L1 dan R1 pada pola (n+X).
Tabel 3. Daftar Kata R1 dan L1 dari pada Pola (n+X).
Topik R1 L1 Topik Kelompok umum Kedaerahan / tempat Berkaitan dengan aksi demonstrasi rakyat, Indonesia, Jakarta, Magelang, Jambi demo, perjuangan, perlawanan,
kejayaan, massa, #TolakUUCiptaKerjaa, #MosiTidakPercaya, #OmnibusLawSampah, #BatalkanOmnibusLaw, #JegalSampaiGagal, #RakyatMenolakUuOmniBusLaw, #rakyatmenolakUOL,
#BigUglyLaw, #CabutOmnibusLaw,
#RIPDemokrasi, #MenangkanPancasila,
Penolakan UU Cipta Kerja
BAHTERA: Jurnal Pendidikan Bahasa dan Sastra, Volume 20 Nomor 1 Januari 2021 http://journal.unj.ac.id/unj/index.php/bahtera/
P-ISSN : 0853-2710 E-ISSN : 2540-8968
Mahasiswa Kata benda lain yang muncul demokrasi, DPR, aksi mahasiswa, kawan, manteman, minggu,
jalan, gerak #DPRPengkhianatRakyat, #GakPercayaRezimLagi #RezimPenjahatKonstitusi #ReformasiDikorupsi, #MakzulkanRezi, #RakyatAdilMakmur,
#RakyatPekerja #PoldaNTT,
#temuikami #JokowiBiangOmnibuslaw, #JokowiKalut , #SaatnyaJokowiTurun #JokowiPolPotIndonesia , #JokowiTurun, #GakPercayaJokowi, #SuratiPresiden #masyarakat, #DemoBuruh , #Mahasiswa,
#MahasiswaBergerak , #kaltim, #magelangbergerak,
#AcehBaratDaya, #Jambi,#SlemanHijau #BebaskanKawanKami, #fahamkan, #KeongSawah, #PolusiUdara, #StopPolisiAnarkis, #MataNajwa Kritik kepada DPR / pemerintah Kritik kepada Jokowi Kelompok / kedaerahan
Tagar lain yang muncul
Nomina  yang  muncul  pada  L1 dapat  dikategorikan  setidaknya  dalam enam jenis, yaitu nomina yang berhubungan  dengan  kelompok  umum seperti  kata  rakyat  dan  Indonesia, nomina  yang  menunjukkan  kedaerah dengan  munculnya  nama-nama  kota, nomina  yang  erat  kaitannya  dengan
kegiatan  atau  aksi  demonstrasi,  dan nomina  yang  erat  derkaitan  dengan mahasiswa.  Selain  itu  muncul  pula nomina-nomina lain yang apabila dilihat dalam  kalimat  lengkap  adalah  bentuk penolakan UU Cipta kerja dan dukungan atas  aksi  demontrasi.  Berdasarkan  data kolokat,  kata  rakyat  adalah  kata  benda dengan frekuensi pemakaian yang paling
BAHTERA: Jurnal Pendidikan Bahasa dan Sastra, Volume 20 Nomor 1 Januari 2021 http://journal.unj.ac.id/unj/index.php/bahtera/
P-ISSN : 0853-2710 E-ISSN : 2540-8968
tinggi,  yaitu peringkat  ke-12 dengan 26 pemakaian tepat sebelum
#tolakomnibuslaw  (L1).  Kata  rakyat digunakan  sebagai  ekspresi  penolakan terhadap UU Cipta kerja.
Sedangkan pada R1, tagar Tolak Omnibus  Law  diikuti  oleh  berbagai macam  tagar.  Tagar  tersebut  dapat disimpulkan terbagi  dalam  lima macam topik.  Topik  tagar  yang  paling  banyak frekuensinya  adalah  tagar  yang  secara jelas menyuarakan penolakan UU Cipta Kerja, tagar permintaan untuk menurunkan Presiden Joko Widodo atau kritik  yang  ditujukan  khusus  Presiden Joko Widodo, dan tagar  yang ditujukan secara  khusus  untuk  mengkritik  DPR. Selain  tiga  tagar  tersebut,  muncul  pula tagar  yang  bertema  kelompok  atau kedaerahan,  seperti  tagar  Mahasiswa (#Mahasiswa, #MahasiswaBergerak)
yang menadakan dukungan aksi demonstrasi mahasiswa, seklaigus penanda  cuitan  tersebut  ditulis  oleh mahasiswa.  Terdapat  pula  tagar-tagar
lain yang berkaitan dengan aksi demo 8 Oktober  2020,  seperti  kritik  terhadap sikap  polisi  dalam  mengamankan  aksi demo  melalui  tagar  Polisis  Anarkis (#polisisAnarkis).

## 1. Tujuan Pertuturan
Berdasarkan  analisis  data  dalam sudut  pandang  tindak  tutur,  ditemukan ada lima jenis tindak tutur yang muncul, yaitu asertif, direktif, komisif, ekspresif, dan  deklaratif.  Hasil  analisis  pada koknkordans menunjukkan kecenderungan  tingginya  tuturan  asertif sebagai  bentuk  ekspresi  penolakan terhadap  UU  Cipta  Kerja.    Tuturan Asertif mendominasi dengan persentase terbesar sebesar 40%. Data ini membuktikan bahwa ekspresi penolakan terhadap  UU Cipta kerja melalui cuitan dengan menyertakan tagar Tolak Omnibus Law paling banyak diungkapkan  dalam  bentuk  kalimat pernyataan Tabel 4. Jumlah Tuturan Ilokusi Tuturan Ilokusi A12 asertif 38% direktif 30% ekspresif 21% komisif 11% deklaratif 0%
Tabel 5. Contoh Tuturan Asertif
A.004 Aliansi Labuan Memanggil Menolak Keras OmniBusLaw. Kami Tegas #TolakOmnibusLaw.  #MosiTidakPercaya #JegalSmapaiGagal #LabuanMemanggil A.065 Aliansi Mahasiswa Garut Gerudug DPRD Garut Tolak UU Ciptaker. #TolakOmnibusLaw #TolakUUCiptaKerja #UUCiptaKerja
#DPRDGarut
A.077 Rakyat bersatu singkirkan kepala batu! Rakyat #TolakOmnibusLaw #MosiTidakPercaya #RakyatMenolakOmnibusLaw
BAHTERA: Jurnal Pendidikan Bahasa dan Sastra, Volume 20 Nomor 1 Januari 2021 http://journal.unj.ac.id/unj/index.php/bahtera/
P-ISSN : 0853-2710 E-ISSN : 2540-8968
A.259 Gak ada waktu buat ngeladenin masturbasi intelektualitas mereka. Draf resminya  aja  belom  ada.  Dari  niat  proses  pengesahannya  jahat,  isinya udah pasti jahat. #TolakOmnibusLaw #MosiTidakPercaya A.124 SKANDAL LEGISLASI
Proses pembuatan Omnibus Law, yang tidak transparan, melanggar UU
12 Tahun 2011 tentang pembentukan undang-undang. #TolakOmnibusLaw
A.012 DPR RI PENGHIANAT #tolakomnibuslaw
Tuturan  asertif terikat  pada kebenaran  proposisi  yang  diungkapkan; misalnya  menyatakan,  memberitahukan, menyarankan, membanggakan, menyombongkan,  mengeluh,  menuntut, dan  melaporkan  (Searle,  2014) .  Tuturan asertif  pada  data  seringkali  muncul dalam bentuk pernyataan penolakan UU Cipta  Kerja  oleh  suatu  kelompok tertentu.
Sering pula ditemuka pernyataan penolakan
menggatasnamakan  rakyat  atau  rakyat Indonesia.  Ditemukan  pula  tuturan asertif  dalam  bentuk  kritik  dan  opini terkait  hal-hal  yang  dianggap  sebagai kesalahan  DPR  atau  pemerintah.  Selain itu,  pernyataan  berupa  hujatan  yang ditujukan  kepada  DPR  dan  Presiden Joko Widodo juga menunjukkan frekuensi yang tinggi, umumnya memakai  kata  pengkhianat,  gagal,  dan bodoh.  Kata  “bodoh”  sendiri  banyak diungkapkan  dalam  berbagai  ragam bahasa,  seperti  dongo,  pekak,  pe’a, goblok, dan lain sebagainya.
Jenis  tindak  tutur  kedua  dengan frekuensi  kemunculan  paling  tinggi adalah  tuturan  direktif  sebesar  30%. Tindak  tutur  direktif  berfungsi  untuk membuat  penutur  akan  melakukan sesuatu  atau  menimbulkan  efek  berupa tindakan  yang  dilakukan  oleh  penutur. Fungsi  ilokusi  ini  misalnya:  memesan, memerintah, memohon, menuntut, memberi nasehat, menyuruh, menantang, menyarankan, menganjurkan,  memastikan,  mengajak, mengijinkan, menawar, melarang, mendesak,  memperingatkan  (Leech, 2016).
Tuturan direktif yang ditemukan pada data dalam penelitian ini didominasi  oleh  tiga  hal,  yaitu  ajakan untuk  menolak  pengesahan  UU  Cipta Kerja,  tuntutan  untuk  melengserkan pemerintah  (Presiden Joko Widodo  dan DPR),  dan  saran  atau  ajakan  yang berkaitan  dengan  aksi  demo.  Berikut adalah  contoh  tuturan  direktif  yang disertai  dengan  tagar  Tolak  Omnibus Law
Tabel 6. Contoh Tuturan Direktif
A.204 Teruntuk saudaraku sebangsa (Bangsa kesatuan) dan setanah air (Tanah air tanpa penindasan), tetap satukan tujuan, hindari konflik horizontal yg setan-setan inginkan, dan selalu saling menjaga saudara yg lain. Ayo kita LAWAN!!! #TolakOmnibusLaw #MOSITIDAKDIPERCAYA
#JogjaMemanggil
A.208 Mari kawan2 semua kita merapat kedepan istana...untuk menuntut hak kita di negeri yang kita cintai ini... #TolakOmnibusLaw #TolakUUCiptaKerja
BAHTERA: Jurnal Pendidikan Bahasa dan Sastra, Volume 20 Nomor 1 Januari 2021 http://journal.unj.ac.id/unj/index.php/bahtera/
P-ISSN : 0853-2710 E-ISSN : 2540-8968

## #RakyatMenolakOmnibuslaw #MosiTidakPercayaJokowi
A126 Untuk  teman-teman  yang  turun  aksi  hari  ini.  Dari  manapun  kalian,  tetap harus hati-hati, harus saling jaga ya. Banyak intel2 yang nyamar jadi tukang kopi, tukang aer, tukang ojek, dan malah berkerumun dengan massa. #TolakOmnibusLaw
A.017 Jangan lupa Helm! #TolakOmnibusLaw
Tuturan “jangan lupa helm” yang diserta  tagar  Tolak  Omnibus  Law banyak  ditemukan  dan  disebarkan  oleh para pengguna Twitter. Tuturan tersebut mengandung makna ajakan untuk
mempersiapkan  keselamatan  diri  saat menjalankan aksi demo dengan membawa  helm  sebagai  pelindung kepala. Namun tuturan ini juga membawa  kesan  bahwa  diprediksi  aka nada kerusuhan, sehingga para pengguna Twitter bersikap seolah saling mengingatkan.  Hal  tersebut  terbukti melalui  penelususran  akun,  dimana cuitan  “jangan  lupa  bawa  helm”  juga banyak  dituturan  oleh  bukan  peserta demostrasi.  Tuturan  ini  justru  menjadi pemicu  stigma  negatif  aksi  demnstrasi, karena  ada  “kesan”  kekerasan  yang dibangun, meski aksi belum dimulai.
Tabel 7 . Contoh Tuturan EKSPRESIF
A.057 Jokowi GOBELOK!!!! #TolakOmnibusLaw #MOSITIDAKDIPERCAYA
A.208 DPR’e pekok... Jokowi kabur!!! #TolakOmnibusLaw
#JokowiBiangOmnibuslaw, #JokowiKalut , #SaatnyaJokowiTurun
Selain asertif dan direktif, tuturan
ekspresif  juga  ramai  muncul  dalam bentuk kekecewaan yang diikuti umpatan dan kecaman. Tuturan komisif yang ditemukan pada data dalam kajian ini  didominasi  oleh  kaul  dan  sumpah untuk tetap berjuang menolak UU Cipta Kerja. Sedangkan tindak tutur deklaratif tidak ditemukan sama sekali pada semua data tuturan dalam penelitian ini.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan hasil analisis korpus pada  tuturan  dengan  tagar  Tolak Omnibus Law, telah ditemukan 38 pola penggunaan  tagar  “tolakomnibuslaw”.
Pola  yang  paling  sering  dipakai  adalah
pemakai  nomina  dibelakang  tagar “tolakomnibuslaw”.  Selai  itu,  hasil analisis  dengan  piranti  korpus  juga menjukkan adanya kecenderungan topik yang munculnya menyertai targar Tolak Omnibus  Law.  Topik-topik  tersebut ditandai  dengan  hadirnya  lima  jenis tagar  yang  dicuitkan  pengguna  Twitter secara  berulang.  Tagar  yang  paling tinggi  frekuensinya  adalah  tagar  yang secara jelas menyuarakan penolakan UU Cipta  Kerja,  tagar  permintaan  untuk menurunkan Presiden Joko Widodo atau kritik  yang  ditujukan  khusus  Presiden Joko Widodo, dan tagar  yang ditujukan secara  khusus  untuk  mengkritik  DPR. Selain  tiga  tagar  tersebut,  muncul  pula tagar  yang  bertema  kelompok  atau
BAHTERA: Jurnal Pendidikan Bahasa dan Sastra, Volume 20 Nomor 1 Januari 2021 http://journal.unj.ac.id/unj/index.php/bahtera/
P-ISSN : 0853-2710 E-ISSN : 2540-8968
kedaerahan  dan  tagar-tagar  lain  yang berkaitan  dengan  aksi  demo  8  Oktober 2020.
Berdasarkan  analisis  data  dalam  sudut pandang tindak tutur, terdapat lima jenis tindak tutur yang muncul dan didominasi oleh  tuturan  asertif  dalam  bentuk  kritik dan  hujatan  terhadap  kerja  pemerintah. Tuturan media sosial yang diungkapkan dalam  pernyataan-pernyataan  negatif mampu memiliki efek yang besar hingga berlanjut di dunia nyata. Tuturan direktif mampu  menggerakan  massa  dalam jumlah  besar  untuk  turut  berpartisipasi dalam  aksi  demonstrasi  menolak  UU Cipta  Kerja  pada  8  Oktober  2020. Tuturan  direktif  juga  mempengaruhi pandangan masyarakat mengenai pengesahan UU Cipta Kerja.
Berdasarkan  analisis  tindak  tutur  pula, ditemukan dominasi tuturan asertif yang sangat berpotensi untuk dibawa ke ranah hukum  dengan  jerat  Undang-undang ITE,  dengan  delik  aduan  pencemaran nama baik, ancaman, maupun provokasi. Tuturan asertif yang berimplikasi hukum tersebut  khususnya  yang  ditujukan kepada  Presiden  Joko  Widodo,  DPR, dan  kritik  terhadap  kinerja  pemerintah. Masih  banyak  pengguna  akun  Twitter yang dengan leluasa menyatakan
pendapat,  tanpa  pemahaman  yang mendalam  mengenai  implikasi  hukum bertutur  di  sosial  media.  Melalui  hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan  wawasan  akan  pentingnya mengetahui  implikasi  hukum  dalam menuliskan pendapat di sosial media. Melalui  hasil  penelitian  ini  diharapkan ada penelitian lanjutan mengenai tuturan yang  mengandung  provokasi  dengan korpus  yang  lebih  besar.  Melalui penelitian  tersebut  diharapkan  dapat diperoleh deskripsi lengkap dan pemetaan pola-pola tuturan provokasi di media sosial. Lebih lanjut lagi,
direkomendasikan  kepada  pihak-pihak yang berkepentingan dapat
memanfaatkan  penelitian  ini  untuk menetukan  kata  kunci  dalam  penelitian digital forensik.

## DAFTAR PUSTAKA
Aji,  M.  R.  (2020).  Ini  Situasi  Demo Tolak  Omnibus  Law  di  5  Kota Besar  Pada  Kamis,  8  Oktober
2020. Tempo. https://nasional.tempo.co/read/139 4301/ini-situasi-demo-tolak- omnibus-law-di-5-kota-besar- pada-kamis-8-oktober-2020 Al Fajri, M. S. (2019). Skinny, Slim, dan Thin:  Analisis  Berbasis  Korpus Kata Sifat Identik dan Implikasinya  pada  Pengajaran Bahasa  Inggris.  Ranah:  Jurnal
Kajian  Bahasa,  8(1),  19–32. https://doi.org/Doi: 10.26499/rnh.v8i1.894
Al Fajri, M. S. (2020). The Construction of  Indonesian  Muslims  and  Islam in  Australian  Newspapers:  A Corpus-Assisted Critical Discourse Analysis. Discourse and Interaction, 13(1), 5–24. https://doi.org/https://doi.org/10.5 817/DI2020-1-5 Anthony, L. (2015). Laurence Anthony’s  AntConc.  In  AntCont Software (3.5.8). Antcont Software. Atmawati,  D.  (2016).  Penggunaan
Bahasa  Pada  Media  Sosial  (the Use of Language in Social Media).
International  Seminar Prasasti  III: Current Research In Linguistics. Charles,  M.  (2011).  The  Routledge Handbook  of  Corpus  Linguistics. System. https://doi.org/10.1016/j.system.2 011.01.004 Chen,  M.,  &  Flowerdew,  J.  (2018). Introducing data-driven learning to PhD  students  for  research  writing
BAHTERA: Jurnal Pendidikan Bahasa dan Sastra, Volume 20 Nomor 1 Januari 2021 http://journal.unj.ac.id/unj/index.php/bahtera/
P-ISSN : 0853-2710 E-ISSN : 2540-8968
purposes: A territory-wide project in  Hong  Kong.  English  for Specific Purposes. https://doi.org/10.1016/j.esp.2017. 11.004 Clancy,  B.,  &  O’Keeffe,  A.  (2015).
Pragmatics.  In  The  Cambridge Handbook  of  English  Corpus Linguistics. https://doi.org/10.1007/97811397
64377.014 Clinten,  B.  (2019).  Pengguna  Aktif
Harian Twitter  Indonesia Diklaim
Terbanyak. Kompas.
https://tekno.kompas.com/read/20 19/10/30/16062477/pengguna- aktif-harian-twitter-indonesia- diklaim-terbanyak
Dresner,  E.,  &  Herring,  S.  C.  (2010).
Functions  of  the  nonverbal  in CMC: Emoticons and illocutionary force. Communication Theory. https://doi.org/10.1111/j.1468- 2885.2010.01362.x Hidajat, M., Adam, A. R., Danaparamita,  M.,  &  Suhendrik, S.  (2015).  Dampak  Media  Sosial dalam Cyber Bullying. ComTech: Computer, Mathematics and Engineering Applications. https://doi.org/10.21512/comtech. v6i1.2289 KBBI.  (2016).  Kamus  Besar  Bahasa Indonesia ( KBBI ). In Kementerian Pendidikan dan Budaya. Kususmawardhani, F., Khotimah, H., &
Puspitasari,  D.  A.  (2019).  Kajian Bahan  Kebijakan  Cyberbullying Di  Media  Sosial  Pada  Pelajar Indonesia. Tidak Diterbitkan.
Leech, G. (2016). Principles of Pragmatics. In Principles of Pragmatics. https://doi.org/10.4324/97813158 35976 Meiarni, I. (2017). Tindak Tutur Ilokusi Dalam  Upacara  Adat  Perkawinan Masyarakat Muna Sulawesi Tenggara (Studi Penelitian Etnografi Komunikasi). BAHTERA:  Jurnal  Pendidikan Bahasa  Dan  Sastra,  16(1),  28–38. https://doi.org/https://doi.org/10.2 1009/BAHTERA.161.003 Mujib, I. L. (2020). UU Cipta Kerja Gol, Tagar Tolak Omnibus Law Trending  Topic  di  Twitter.  IDN Times. https://www.idntimes.com/news/i ndonesia/ilyas-listianto-mujib- 1/uu-cipta-kerja-gol-tagar-tolak- omnibus-law-trending-topic-di- twitter
Nur,  H.,  Fazlurrahman,  &  Fauziah,  F. (2016,  Oktober  15).  Linguistik Korpus Dalam Kajian Dan Pembelajaran  Bahasa  Arab  Di Indonesia.  Prosiding  Konferensi Nasional Bahasa Arab II, 385-393. Priyono.  (2016,  Februari).  Prospek Penggunaan  Korpus  untuk  Studi Kebahasaan dan Proses Pembelajaran Bahasa Kedua. Jurnal  Ilmu  Pendidikan,  2(6). 10.17977/jip.v6i2.703 Purbaya,  G.  f.  (2020).  Trending  Tagar TolakOmnibusLaw di Twitter Tidak Pengaruhi RUU Ciptaker di Sahkan. Jakpus News. https://jakpusnews.pikiran-
rakyat.com/nasional/pr- 44803252/trending-tagar- tolakomnibuslaw-di-twitter-tidak- pengaruhi-ruu-ciptaker-di-sahkan Puspitasari,  D.  A.,  Kususmawardhani,
F.,  &  Khotimah,  H.  (2019). Analisis Forensik Lingusitik Ujaran Provokasi Pelajar Penyebab Tawuran. Tidak Diterbitkan. Rahayu,  F.  S.  (2013).  Cyberbullying Sebagai Dampak Negatif Penggunaan  Teknologi  Informasi.
BAHTERA: Jurnal Pendidikan Bahasa dan Sastra, Volume 20 Nomor 1 Januari 2021 http://journal.unj.ac.id/unj/index.php/bahtera/
P-ISSN : 0853-2710 E-ISSN : 2540-8968
Jurnal Sistem Informasi. https://doi.org/10.21609/jsi.v8i1.3 21 Rahmi,  R.,  &  Tadjuddin,  S.  (2017). Strategi Kesantunan Positif Dalam Tindak Tutur Pada Novel Bidadari-Bidadari  Surga  Karya Tere  Liye.  BAHTERA:  Jurnal Pendidikan  Bahasa  Dan  Sastra, 16(2), 55–67. https://doi.org/https://doi.org/10.2 1009/BAHTERA.162.05 Rifauddin, M. (2016). Fenomena Cyberbullying pada Remaja (Studi Analisis  Media  Sosial  Facebook). Khizanah Al-Hikmah : Jurnal Ilmu Perpustakaan, Informasi, Dan Kearsipan. Searle,  J.  R.  (2014).  What  Is  A  Speech Act? In M. Black & W. P. Alston
(Eds.), Philosophy in  America  (p. 307). Cornell University Press. Sotillo, S. M. (2012).  Illocutionary acts
and functional orientation of SMS texting  in  SMS  social  networks.
Aspects  of  Corpus  Linguistics:
Compilation, Annotation, Analysis, 12(1), 1–14.