Volume 10                                          Nomor 2,September 2020                         Halaman   198 – 207
METAHUMANIORA, Volume 10 Nomor 2, September 2020, 198 – 207  | 198

## RESPON WARGANET DAN ANALISIS SEMANTIK BERITA CORONA DI CNN INDONESIA PADA MEDIA SOSIAL TWITTER: JANUARI — MARET 2020

## Indra Sarathan
Fakultas Ilmu Budaya, Universitas Padjadjaran sarathan@unpad.ac.id
Randy Ridwansyah Fakultas Ilmu Budaya, Universitas Padjadjaran randy.ridwansyah@unpad.ac.id
Aditya Pradana Fakultas MIPA, Universitas Padjadjaran aditya.pradana@unpad.ac.id

## Abstrak
Berita tentang wabah corona telah menyita perhatian masyarakat luas. Terdapat banyak portal berita daring yang memberitakan wabah corona. CNN Indonesia merupakan salah satu portal berita pertama yang memberitakan wabah corona melalui cuitan di akun Twitter resminya. Penelitian  ini  menganalisis  respon  warganet  terhadap  teks  judul  berita  tentang  corona  di Indonesia  serta  membahas  makna  semantik  yang  terkandung  dalam  judul  berita  tersebut. Kemudian,  mahadata  tersebut  dibagi  berdasarkan  waktu  sebelum  dan  sesudah  WHO menyatakan corona sebagai wabah pandemik. Pengumpulan data dilakukan dengan memilih judul berita CNN Indonesia mengenai wabah corona yang paling banyak mendapatkan respon dari warganet di Twitter dengan menggunakan bahasa pemrograman python . Data isi berita kemudian dianalisis secara semantik menggunakan framework USAS (UCREL Semantic Analysis System ). Kategori tema yang banyak dibahas sebelum dinyatakan pandemi adalah 1) tubuh dan individu; 2) angka & pengukuran; 3) aksi sosial, negara, & proses; 4) pemerintah & publik; serta 5) pergerakan, lokasi, perjalanan, & transportasi. Sedangkan kategori tema yang banyak dibahas sesudah dinyatakan pandemi adalah 1) angka & pengukuran; 2) aksi sosial, negara, & proses; 3) tubuh & individu; 4) bahasa & komunikasi; serta 5) makhluk hidup & kehidupan. Kata kunci: analisis media sosial, python, sistem analisis semantik, USAS

## Abstract
News of the corona outbreak has caught the attention of the wider community. Many online news portals report the corona outbreak. CNN Indonesia is one of the first news portals to preach corona outbreaks via its official Twitter account. This study analyzes citizens' responses to the headline's text about the corona discourse in Indonesia and discusses the semantic meaning contained in the headline. Then, the bigdata was divided based on before and after WHO declared corona as a pandemic outbreak. The data was collected by selecting the CNN Indonesia news headline about the corona outbreak that received the most responses from the public on Twitter using the python programming language. The news content data is then analyzed semantically using the USAS framework (UCREL Semantic Analysis System). The categories of themes that were widely discussed before being declared a pandemic are 1) the body and the individual; 2) figures & measurements; 3) social action, state & process; 4) government & public; seta  5)  movement,  location,  travel,  transportation.  Meanwhile,  the  theme  categories  that  are  widely
Berita Corona di CNN Indonesia pada Media Sosial Twitter Januari — Maret 2020
METAHUMANIORA, Volume 10 Nomor 2, September 2020, 198 – 207| 199
discussed after being declared a pandemic are 1) numbers & measurements; 2) social, state & process action; 3) body & individual; 4) language & communication; and 5) living things & life.
Keywords: social media analysis, python, semantic analysis system, USAS

## I. PENDAHULUAN
Wabah virus corona telah menyita banyak perhatian masyarakat dunia, tak terkecuali di Indonesia. Pemberitaan wabah virus corona mulai muncul sejak awal Januari 2020 ketika  di  Wuhan,  Tiongkok  terjadi  wabah  pnemonia  (CNN  Indonesia,  6/1/2020). Sampai saat ini, April 2020, media massa di Indonesia masih gencar memberitakan dampak  dan  penanganan  wabah.  Grafik  kuantitas  wacana  mengenai  corona  terus meningkat hingga April 2020 dan secara kualitas telah menempati tajuk berita utama hampir  di  seluruh  media  massa  nasional.  Sebagian  orang  menyebut  pemberitaan tentang wabah virus corona ini bagaikan tsunami informasi, tak terkecuali di ranah media sosial.
Wabah  virus  corona  ini  disebabkan  oleh  sejenis  virus  baru  bernama  novel corona  virus  yang  kemudian  direvisi  oleh  WHO  menjadi  nCov-19.  Corona  adalah keluarga besar virus yang dapat menyebabkan penyakit pada hewan atau manusia. Pada  manusia,  beberapa  virus  corona  diketahui  menyebabkan  infeksi  pernafasan mulai dari flu biasa hingga penyakit yang lebih parah seperti MERS atau SARS. Virus corona yang paling baru ditemukan menyebabkan penyakit yang dinamai Covid-19 (WHO, 8/4/2020).
Pemberitaan  wabah  virus  corona  ini  semakin  menyita  banyak  perhatian masyarakat  Indonesia  ketika  Presiden  Joko  Widodo  mengumumkan  dua  Warga Negara Indonesia (WNI) positif Covid-19 asal Depok. Presiden Jokowi menyebut dua WNI  sempat  berkontak  dengan  seorang  Warga  Negara  Asing  (WNA)  asal  Jepang yang dinyatakan positif terjangkit virus corona oleh otoritas Malaysia. "Ada orang Jepang  yang  ke  Indonesia  kemudian  tinggal  di  Malaysia.  Dicek  di  sana  ternyata positif Corona. Tim di Indonesia langsung menelusuri," kata Jokowi di Jakarta, Senin (CNN Indonesia, 2/3/2020).
Perkembangan  penggunaan  media  sosial  telah  menyebabkan  peningkatan akumulasi data atau Mahadata, lebih dikenal dengan istilah bahasa Inggris Big Data . Berbagai platform media sosial memungkinkan produksi dan distribusi data dalam banyak format termasuk gambar, video, suara, geolokasi, dan data tekstual. Secara umum, data ini dapat dibedakan menjadi dua jenis berdasarkan strukturnya. Teks yang dihasilkan dalam jaringan sosial adalah data yang tidak terstruktur, sedangkan relasi pertemanan/pengikut dalam jejaring sosial adalah data yang terstruktur (Baars & Kemper, 2008).
Media  sosial  dapat  didefinisikan  sebagai  aplikasi  atau  layanan  berbasis web yang memungkinkan koneksi dalam jejaring melalui profil atau konten media. Oleh karena  itu,  media  sosial  memungkinkan  pengguna  perorangan  atau  kelompok pengguna  untuk:  1)  mengonstruksi  dan  membagikan  representasi  tertentu  dari identitas  atau  kejadian-kejadian  melalui  profil  atau  konten  buatan  dalam  jaringan sosial publik atau semi-privat; 2) melihat, membagikan, atau mendiskusikan konten buatan atau hubungan sosial tertentu dengan pengguna lain; dan 3) melihat konten buatan dan koneksi dari pengguna lain dengan profil daring (Bossio, 2017: 7).
200 | METAHUMANIORA, Volume 10 Nomor 2, September 2020, 198 – 207
Wabah  corona  lebih-lebih  menjadi  perhatian  masyarakat  dunia,  terutama setelah WHO menyatakan sebagai pandemik. Total kasus per tanggal 22 April 2020 adalah  2.556.512  di  seluruh  dunia  dengan  kematian  sebanyak  177.608  dan  yang sembuh sebanyak 690.263 (Worldometer, 22/4/2020). Indonesia mencatat sebanyak 6.760  kasus  positif  dengan  kematian  590  dan  sembuh  747  (Satgas  Covid-19, 22/4/2020).
Analisis wacana, sebagai analisis interdisipliner yang menggabungkan analisis linguistik dan konteks sosial, dapat membantu menjelaskan representasi kata corona dalam  hal  kekuatan  dan  ideologi  sebuah  surat  kabar.  Artikel  ini  akan  membahas bagaimana  wacana  virus  corona  ditampilkan  dan  direspon  oleh  masyarakat Indonesia di media sosial Twitter, khususnya dalam judul berita akun resmi Twitter CNN Indonesia.
Representasi  di  media  menunjukkan  bagaimana  suatu  tema  ditampilkan  di media  dengan  memilih  dan  menyampaikan  fakta-fakta  tertentu  (Eriyanto,  2001). Ketika media melaporkan sesuatu dalam berita, informasi yang disampaikan dapat memiliki nilai yang berbeda dan memberikan berita yang berbeda, yang juga terjadi pada  isu  corona.  Itu  karena  nilai  di  balik  masing-masing  media  berbeda.  Jurnalis, yang  menghasilkan  berita,  juga  menghasilkan  suara  lembaga  media  tertentu (Lindegren-Lerman, 1983 dalam van Dijk, 1988). Oleh karena itu, dapat dipastikan bahwa setiap surat kabar  membawa prestise dan stereotip sendiri (Bednarek, 2006 dalam Sofyaningrat dkk., 2019).

## II. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  artikel  ini  menggabungkan  teori Discourse  Analysis (Analisis Wacana) dengan metode Data Mining (Penambangan Data) yaitu proses mencari pola atau  informasi  menarik  dalam  data  terpilih  dengan  menggunakan  teknik  tertentu yang dijelaskan lebih rinci sebagai berikut:
Gambar 1. Kategori USAS (sumber : http://ucrel.lancs.ac.ik/usas/)
Metode  USAS  ( UCREL  Semantic  Analysis  System )  merupakan framework yang digunakan  untuk  melakukan  analisis  teks  semantik  yang  dapat  diakses  melalui laman  http://ucrel.lancs.ac.ik/usas/.  Terdapat  21  kategori  secara  umum  dalam
Berita Corona di CNN Indonesia pada Media Sosial Twitter Januari — Maret 2020
METAHUMANIORA, Volume 10 Nomor 2, September 2020, 198 – 207| 201
framework USAS,  seperti  yang  terlihat  pada  Gambar  1.  USAS  secara  spesifik  juga membagi  kategori  tersebut  menjadi  subkategori  yang  menjelaskan  lebih  detail mengenai makna kata yang dimaksud.
Teknik  pengumpulan  data  dilakukan  menggunakan  bahasa  pemrograman python dengan library tweepy . Pertama, dilakukan registrasi API Twitter, kemudian pembuatan program untuk mengambil judul berita yang dicuitkan akun resmi CNN Indonesia. Pengambilan data dilakukan dari mulai tanggal 1 Januari 2020 hingga 31 Maret 2020. Data yang diambil dibagi menjadi 2, yaitu sebelum WHO menyatakan pandemik dan sesudah WHO menyatakan pandemik.
Gambar 2. Langkah kerja penelitian
Data yang didapat dalam bentuk JSON dengan berbagai jenis informasi. JSON ( JavaScript  Object  Notation )  adalah  format  pertukaran  data  yang  ringan,  mudah dibaca, dan ditulis oleh manusia, serta mudah diterjemahkan dan dibuat ( generate ) oleh komputer (https://json.org). Data mentah tersebut kemudian diolah sehingga mendapatkan informasi jumlah reply , retweet , dan like .
Gambar 3. Langkah pengambilan data tweet menggunakan tweepy python
Data  tersebut  kemudian  diolah  kembali  untuk  memisahkan  apakah  berita tersebut  berisi  mengenai  corona  atau  bukan.  Berita  mengenai  corona  tersebut kemudian  diolah  untuk  mencari  berita  mana  yang  paling  banyak  menyita  atensi publik,  dengan  asumsi  bahwa  semakin  banyak  publik  yang  melakukan retweet , artinya  publik  memberitakan  kembali  berita  tersebut  untuk  dikonsumsi  oleh  lebih banyak orang yang menjadi follower -nya.
Tracking Preparation Analysis tweepy python get reply, RT, like print result
202 | METAHUMANIORA, Volume 10 Nomor 2, September 2020, 198 – 207
Gambar 4. Langkah seleksi berita mengenai corona
Berita mengenai corona yang didapat kemudian dipilah berdasarkan jumlah retweet terbanyak.  Lima  urutan  teratas  berita  sebelum  pandemik  dan  lima  urutan teratas  berita  setelah  pandemik  diambil  untuk  dikategorisasikan  berdasarkan framework USAS.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisis  data  media  sosial  terkait  wacana  corona  di  CNN  Indonesia  ini  dibagi menjadi dua kelompok besar: pertama, sebelum dinyatakan pandemik; dan kedua, setelah dinyatakan pandemik oleh WHO. Hal ini dilakukan untuk melihat isu apa
get raw tweet print result about corona? yes no end of line? count lines yes no
Berita Corona di CNN Indonesia pada Media Sosial Twitter Januari — Maret 2020
METAHUMANIORA, Volume 10 Nomor 2, September 2020, 198 – 207| 203
yang diangkat oleh media dan mendapat respon terbanyak dari warganet. Berikut ini pemaparan data tersebut:

## 1. Analisis Media Sosial Sebelum Pandemi
Analisis media sosial sebelum pandemi dipaparkan dengan urutan data yang paling banyak mendapat respon dari warganet.
No Replies Retwee ts Favorit es Text Result Tautan 1 696 22925 40281 Kasus  Menurun,  50  Persen  Pasien Virus Corona China Sembuh 1 https://twitter. com/CNNIndo nesia/status/1 23465810542777 5489 2 1583 14689 20575 Pemerintah  Jepang  menyatakan sebanyak  218  penumpang  kapal pesiar  Diamond  Princess  terinfeksi virus  corona.  @Kemlu_RI  pun menuturkan  bahwa  78  orang  WNI yang  merupakan  kru  dari  kapal pesiar tersebut dalam kondisi sehat dan negatif virus corona. http://bit.ly/320zlsJ #CNNIndonesia 1 https://twitter. com/CNNIndo nesia/status/1 22790273654658 6629 3 460 14230 18829 #BREAKINGNEWS Jokowi Umumkan Dua WNI Positif Corona di Indonesia 1 https://twitter. com/CNNIndo nesia/status/1 23433812188337 7664 4 646 7614 12543 Virus  Corona,  Polisi  Bakal  Jerat Pidana Penimbun Masker 1 https://twitter. com/CNNIndo nesia/status/1 23448251725780 9921 5 772 7554 16276 Kondisi  Dua  Pasien  Positif  Corona di RSPI Membaik 1 https://twitter. com/CNNIndo nesia/status/1 23473141900540 3136
Berita  pertama  yang  mendapatkan  respon  terbanyak  sebelum  dinyatakan pandemi bertajuk, “Kasus Menurun, 50 Persen Pasien Virus Corona China Sembuh”. Berita ini pertama kali dipublikasikan Selasa, 3 Maret 2020 pukul 08:44 WIB. Isi berita ini mengangkat isu semakin banyaknya pasien yang dinyatakan sembuh dan jumlah kasus  infeksi  virus  menurun  di  China.  Twit  ini  mendapatkan  respon  terbesar sebanyak 63.902 (696 reply , 22.925 retweet , dan 40.281 like ).
204 | METAHUMANIORA, Volume 10 Nomor 2, September 2020, 198 – 207
Data di atas mengindikasikan optimisme bahwa kasus corona bisa diatasi di China.  Dengan  kata  kunci  “menurun”  dan  “sembuh”.  Namun  demikian,  isi  berita tersebut  pada  saat  bersamaan  menginformasikan  juga  kekhawatiran  kasus  corona semakin meningkat di luar China (Korea Selatan, Italia, dan Iran) (CNN Indonesia, 3/3/2020).
Begitu pula dengan berita ke-2 dan ke-5 bahwa tajuk berita yang mendapatkan respon banyak adalah yang menawarkan optimisme dengan kata- kata, “...78 orang WNI yang merupakan kru dari kapal pesiar tersebut dalam kondisi sehat dan negatif virus corona” dan “Kondisi Dua Pasien Positif Corona di RSPI Membaik ”. Kata -kata “sehat”,  “negatif”,  dan  “membaik”  membawa  implikasi  baik,  kebal,  dan  selamat. Maka, jika dijumlahkan ketiga berita yang bertajuk positif direspon sebanyak 125.351 warganet.  Dengan  demikian  masyarakat  Indonesia  lebih  memilih  berita  yang bernada positif di tengah situasi genting wabah virus corona.
Adapun berita ke- 3 bertajuk “BREAKINGNEWS: Jokowi Umumkan Dua WNI Positif Corona di Indonesia” mendapat respon sebanyak 33.519 warganet. Berita ini telah  menjadi  semacam  penentu  di  tengah  kesimpangsiuran  informasi  yang dikabarkan pemerintah. Sebab, isu sebelumnya yang merebak bahwa tidak ada virus corona  di  Indonesia  yang  digaungkan  Menteri  Kesehatan  RI  (CNN  Indonesia: “Menkes  Tantang  Harvard  Buktikan  Virus  Corona  di  Indonesia”,  11/2/2020). Namun demikian, berita ke-3 ini berisi tentang dua orang WNI yang positif corona asal Depok setelah bertemu seorang WNA asal Jepang yang berkunjung ke Malaysia dan dinyatakan positif di Malaysia setelah berkunjung dari Indonesia.
Demikian pula pada judul berita ke- 4, “Virus Corona, Polisi Bakal Jerat Pidana Penimbun Masker” yang  mendapatkan 20.803 respon bahwa masyarakat berharap pemerintah  segera  turun  tangan  dalam  situasi  yang  serba  sulit  di  lapangan.  Pada awal pendemi mewabah, masker yang dibutuhkan banyak orang mendadak hilang di pasaran dan jika pun ada harganya terlalu mahal (CNN Indonesia: “Warga Mulai Kesulitan Cari Masker di Pasaran”, 2/3/2020).
CNN Indonesia merilis berita melalui Twitter, rata-rata sebanyak 230 berita per hari.  Sebelum  masa  pandemik  diumumkan  oleh  WHO,  berita  mengenai  corona adalah sebanyak 18,84% dari data yang diambil mulai 1 Januari 2020 sampai dengan 10  Maret  2020.  Presentase  pemberitaan  mengenai  corona  melonjak  tajam  setelah WHO  mengumumkan  corona  sebagai  pandemi  global,  yaitu  menjadi  60,46%  dari data yang diambil pada 11 Maret 2020 sampai dengan 31 Maret 2020.
Media  sosial  sebagai  ranah  terbuka  salah  satu  fungsinya  ialah  penyebaran informasi. Dengan asumsi penyebaran informasi yang terstruktur dan disebar oleh banyak  orang  maka  kami  memilah  perilaku  pengguna  Twitter  Indonesia  hanya dengan menghitung jumah retweet (pengulangan/ penyebaran informasi) saja. Maka analisis di bawah ini akan mencoba mengetahui tajuk berita apa yang banyak disebar sebelum dan sesudah dinyatakan pandemi.
Berita yang disebarkan sebelum pandemi yang paling banyak di- retweet dapat dilihat pada Tabel 1. Sedangkan berita yang disebarkan setelah pandemi yang paling banyak  di- retweet dapat  dilihat  pada  Tabel  2.  Cuitan  pada  berita  dengan  judul “ Korban  Virus  Corona  di  Kapal  Pesiar  Jepang  Bertambah  Jadi  218 ”  pada  Tabel  1 berbeda  dengan  judul  berita  aslinya.  Cuitan  pada timeline Tweeter  adalah “Pemerintah  Jepang  menyatakan  sebanyak  218  penumpang  kapal  pesiar  Diamond
Berita Corona di CNN Indonesia pada Media Sosial Twitter Januari — Maret 2020
METAHUMANIORA, Volume 10 Nomor 2, September 2020, 198 – 207| 205
Princess terinfeksi virus corona. @Kemlu_RI pun menuturkan bahwa 78 orang WNI yang merupakan kru dari kapal pesiar tersebut dalam kondisi sehat dan negatif virus corona”. Hal tersebut dilakukan agar banyak orang yang mengakses berita karena judulnya yang lebih menarik.
Tabel 1. Lima berita sebelum pandemik yang paling banyak di- retweet No Judul Berita Jumlah RT 1 Kasus Menurun, 50 Persen Pasien Virus Corona China Sembuh 22925 2 Korban Virus Corona di Kapal Pesiar Jepang Bertambah Jadi 218 14689 3 Jokowi Umumkan Dua WNI Positif Corona di Indonesia 14230 4 Virus Corona, Polisi Bakal Jerat Pidana Penimbun Masker 7614 5 Kondisi Dua Pasien Positif Corona di RSPI Membaik 7554
Demikianlah urutan tajuk  berita yang paling  banyak  di- retweet sebelum pandemik (Lihat:  Tabel  1).  Bahwa,  sebelum  dinyatakan  pandemik  oleh  WHO  warganet Indonesia masih banyak menaruh minat pada judul berita yang bernada positif yang secara semantik diwakili kata- kata: “menurun”, “sembuh”, dan “membaik”.

## 2. Analisis Media Sosial Sesudah Pandemik
Adapun  analisis  di  bawah  ini  mencoba  mencari  tahu  tajuk  berita  apa  yang paling banyak direspon warganet Twitter Indonesia pada laman resmi Twitter CNN Indonesia terkait berita virus corona setelah dinyatakan pandemi oleh WHO per 12 Maret 2020. Maka, Mahadata yang disisir diberi pembatas setelah 12/3/2020.
Tabel 2. Lima berita setelah pandemik yang paling banyak di- retweet No Judul Berita Jumlah RT 1 Update Corona 22 Maret: 514 Kasus, 48 Meninggal, 29 Sembuh 17090 2 Update Corona 14 Maret: 96 Positif, 5 Meninggal, 8 Sembuh 15675 3 Nadiem Geser Anggaran UN untuk Corona, Bisa Capai Rp400 M 14273 4 Anies: 25 Petugas Medis di DKI Positif Corona, 1 Meninggal 14006 5 Update Corona 19 Maret: 309 Kasus, 25 Meninggal, 15 Sembuh 13957
Urutan data tajuk berita yang paling banyak mendapat respon setelah WHO menyatakan wabah corona sebagai pandemi dunia. Urutan pertama, “Update Corona
206 | METAHUMANIORA, Volume 10 Nomor 2, September 2020, 198 – 207
22 Maret: 514 Kasus, 48 Meninggal, 29 Sembuh” menyuguhkan angka -angka paling mutakhir tentang penyebaran wabah dan masyarakat yang terjangkit. Begitu pula, tajuk berita  ke-2  dan  ke-5  menyuguhkan  data  dan  angka  paling  mutakhir  tentang penyebaran wabah.

## 3. Analisis Semantik dalam Framework USAS
Metode  analisis  semantik  dalam  kerangka-kerja  USAS  (UCREL Semantic Analysis  System )  digunakan  untuk  melakukan  analisis  teks  isi  berita  dan pengategorian  tema.  Lima  besar  pembahasan  isi  berita  mengenai  corona  sebelum diumumkan  menjadi pandemi global, menurut framework USAS adalah membahas mengenai: 1) tubuh dan individu; 2) angka dan pengukuran; 3) aksi sosial, negara, dan  proses;  4)  pemerintah  dan  publik;  serta  5)  pergerakan,  lokasi,  perjalanan,  dan transportasi.
Sementara  itu,  lima  besar  pembahasan  berita  mengenai  corona  setelah diumumkan  menjadi pandemi global, menurut framework USAS adalah membahas mengenai: 1) angka dan pengukuran; 2) aksi sosial, negara, dan proses; 3) tubuh dan individu;  4)  bahasa  dan  komunikasi;  serta  5)  makhluk  hidup  dan  kehidupan. Demikianlah USAS mengategorikan urutan tema paling populer dalam kelima berita paling banyak direspon oleh warganet sebelum dan sesudah dinyatakan pandemik. Hal  yang  menarik,  setelah  dinyatakan  pandemik,  berita  yang  sering  diakses  oleh masyarakat  lebih  banyak  mengenai  angka-angka,  banyak  orang  tengah  menjadi pengamat jumlah.

## V. PENUTUP
Hasil  analisis  wacana  berita  corona  di  media  sosial  menunjukkan  bahwa  CNN Indonesia  melalui  Twitter  merilis  berita  rata-rata  sebanyak  230  berita  per  hari. Sebelum WHO menyatakan pandemik, berita mengenai corona di akun resmi Twitter CNN Indonesia adalah sebanyak 18,84% dari data yang diambil mulai 1 Januari 2020 s.d.  10  Maret  2020.  Presentase  pemberitaan  tentang  corona  di  CNN  Indonesia melonjak tajam setelah WHO mengumumkan corona sebagai pandemi global, yaitu menjadi 60,46% dari data yang diambil pada 11 Maret 2020 sampai dengan 31 Maret 2020.  Tajuk  berita  yang  paling  banyak  mendapatkan  respon  sebelum  pandemik adalah judul berita yang bernada positif seperti diwakili oleh kata- kata, “menurun”, “sembuh”,  dan  “membaik”.  Sedangkan  tajuk  berita  yang  paling  banyak  direspon sesudah  dinyatakan  pandemi  adalah  menyuguhkan  angka-angka  paling  mutakhir tentang penyebaran wabah.
Adapun  analisis  semantik  yang  dilakukan  dengan  kerangka-kerja  USAS mengelompokkan kategori tema paling populer sebelum pandemik adalah 1) tubuh & individu; 2) angka & pengukuran; 3) aksi sosial, negara, & proses; 4) pemerintah & publik; serta 5) pergerakan, lokasi, perjalanan, & transportasi. Sedangkan, kategori tema  yang  banyak  dibahas  sesudah  dinyatakan  pandemik  adalah  1)  angka  & pengukuran;  2)  aksi  sosial,  negara,  &  proses;  3)  tubuh  &  individu;  4)  bahasa  & komunikasi; serta 5) makhluk hidup & kehidupan. Demikianlah analisis media sosial yang kami upayakan, meskipun pada awalnya masyarakat lebih banyak merespon berita  positif  tetapi  media  massa  tidak  lantas  memublikasikan  berita  dengan  sisi
Berita Corona di CNN Indonesia pada Media Sosial Twitter Januari — Maret 2020
METAHUMANIORA, Volume 10 Nomor 2, September 2020, 198 – 207| 207
positif lebih banyak. Bahkan, setelah dinyatakan pandemi tema yang lebih banyak dipublikasikan adalah data dan angka seputar corona.

## DAFTAR PUSTAKA
Baars & Kemper. 2008. Management Support with Structured and Unstructured Data – An Integrated Business Intelligence Framwork . Information Systems Management. Bossio,  Diana.  2017. Journalism  and  Social  Media:  Practitioners,  Organisations  and Institutions . Palgrave Macmillan: Hawthorn. CNN  Indonesia,  6/1/2020.  “China  Bantah  Wabah  Pneumonia  Akibat  Virus  Flu seperti
SARS”.
Diakses 22 April 2020. Tautan:
https://www.cnnindonesia.com/internasional/20200106041926-113- 462630/china-bantah-wabah-pneumonia-akibat-virus-flu-seperti-sars
CNN Indonesia, 17/1/2020. “3 Gejala Utama Pneumonia Wuhan”. Diakses 22 April 2020.  Tautan: https://www.cnnindonesia.com/gaya-hidup/20200117162333- 255-466352/3-gejala-utama-pneumonia-wuhan
CNN  Indonesia,  11/2/2020.  “Menkes  Tantang  Harvard  Buktikan  Virus  Corona  di In donesia”. Diakses 22 April 2020. Tautan: https://www.cnnindonesia.com/nasional/20200211195637-20- 473740/menkes-tantang-harvard-buktikan-virus-corona-di-indonesia
CNN Indonesia, 2/3/2020. “Warga Mulai Kesulitan Cari Masker di Pasaran”. Diakses
22 April 2020. Tautan: https://www.cnnindonesia.com/ekonomi/20200302154917-92- 479792/warga-mulai-kesulitan-cari-masker-di-pasaran
Eriyanto. 2001. Analisis Wacana: Pengantar analisis teks media. LKiS: Yogyakarta. JavaScript Object Notation, 22/4/2020. “Introducing JSON”. Diakses 22 April 2020.
Tautan: https://www.json.org
Satgas  Covid- 19,  22/4/2020.  “Data  Sebaran”.  Diakse s  22  April  2020.  Tautan: https://www.covid19.go.id
Sofyaningrat,  SS.  T  Suhardijanto,  U  Yuwono.  2019.  “Representation  of  Ulama Collocations  in  Online  Kompas  Media:  Corpus-Based  Critical  Discourse Analysis” dalam Proceeding of The 4th International Seminar on Linguistics (ISOL- 4), h. 253-261.
Twitter, Akun Resmi @CNNIndonesia, 3/3/2020. “Kasus Menurun, 50 Persen Pasien Virus  Corona  China  Sembuh”.  Diakses  22  April  2020.  Tautan: https://twitter.com/CNNIndonesia/status/1234658105427775489
UCREL  Semantic  Analysis  System  (USAS),  22/4/2020.  “Multilingual  extension  of Semantic  Tagger  Framework  for  other  languages ”.  Diakses  22  April  2020.
Tautan: http://ucrel.lancs.ac.ik/usas/
van Dijk, TA. 1988. News as Discourse . Lawrence Erlbaum: New Jersey.
WHO,  18/4/2020.  “Q&A  on  coronaviruses  (COVID - 19)”.  Diakses  22  April  2020 . Tautan: https://www.who.int/news-room/q-a-detail/q-a-coronaviruses ).
Worldometer, 22/4/2020. “Covid - 19 Coronavirus Pandemic”. Diakses 22 April 2020.
Tautan: https://www.worldometers.info/coronavirus/