KOMUNIKASI BENCANA PADA MEDIA SOSIAL: ANALISIS CORPUS-ASISSTED DISCOURSE STUDY PADA KASUS KEBAKARAN HUTAN TAHUN 2014-2019 DI INDONESIA

IBRAHIM MIFTHA FARIZ, Dr. Bevaola Kusumasari, SIP, M.Si

2019 | Tesis | MAGISTER MANAJEMEN DAN KEBIJAKAN PUBLIK

INTISARI Tujuan - Tujuan dari makalah ini adalah untuk membahas perkembangan media sosial sebagai media alternatif dan masukan dalam perumusan kebijakan berbasis bukti (Evidence Base Policy) tentang bencana kebakaran hutan. Desain/metodologi/pendekatan - Makalah ini mengambil bentuk studi kasus kebakaran hutan yang terjadi di Indonesia pada tahun 2014 hingga 2019 pada media sosial Twitter. Lokasi penelitan yang di fokuskan berada di seluruh Indonesia dikarenakan konteks penelitian yang dikaji dari teks berupa tweet menyasar pada keseluruhan wilayah kebakaran hutan yang terjadi diseluruh Indonesia. Data yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan metode campuran Corpus-assisted discourse study CADS yaitu menggunakan screaping data atau text mining Twitter berdasarkan keyword kebakaran hutan dan analisis wacana. Kemudian actor-network theory digunakan untuk memetakan aktor-aktor yang terlibat. Temuan - Penelitian ini menyimpulkan bahwa terdapat lima wacana yang menunjukan pola besar yang konsisten dari warganet Twitter dalam menyikapi masalah kebakaran hutan di Indonesia. Pada sisi aktor yang berperan, diperlukan peran kuat yang di mainkan oleh pemerintah yaitu leadership dan information arbitrage (juru tengah informasi) pada media sosial Twitter. Melihat tanggung jawab negara terhadap keselamatan seluruh rakyat, maka pemerintah harus tampil sebagai pemegang kendali utama dalam mengatur lalu lintas informasi bencana agar terhindar dari pihak/aktor penyebar informasi hoax yang tidak bertanggung jawab dan meresahkan masyarakat. Orisinalitas/nilai - Makalah ini menyajikan pelajaran bahwa ketersediaan informasi yang didapat dari percakapan warganet Twitter ini bisa dijadikan kajian ataupun masukan dalam perumusan kebijakan berbasis bukti (Evidence Base Policy) tentang kebakaran hutan. Hal ini seharusnya bisa diberi perhatian lebih sebagai sarana alternative penyelesaian masalah kebakaran hutan yang seperti sudah jadi rutinitas tahunan di Indonesia.

ABSTRACT Purpose - The purpose of this paper is to discuss the development of social media as an alternative media and input in the formulation of evidence-based policies (Evidence-Based Policy) on forest fire disasters. Design/methodology/approach - This paper takes the form of a case study of forest fires that occurred in Indonesia in 2014 to 2019 on social media Twitter. The location of the research focused throughout Indonesia is due to the context of research studied from the text in the form of tweets targeting the entire area of forest fires that occurred throughout Indonesia. The data used in this study uses a Corpus-assisted discourse study (CADS) that is using data scraping or Twitter text mining based on the keyword "forest fire" and discourse analysis. Then actor-network theory is used to map the actors involved. Findings - This study concludes that five discourses show a consistent large pattern of Twitter users in responding to the problem of forest fires in Indonesia. On the side of the actors who play a role, it takes a strong role played by the government, namely leadership and information arbitration on social media Twitter. Seeing the state's responsibility for the safety of all the people, the government must appear as the main holder of control in managing disaster information traffic to avoid irresponsible hoax information disseminating parties/actors. Originality/value - This paper presents a lesson that the availability of information obtained from every Twitter user conversation can be used as a study or input in the formulation of evidence-based policy about forest fires. This should be given more attention as an alternative means of solving the problem of forest fires, which has become an annual routine in Indonesia.

Kata Kunci : Kata kunci: komunikasi bencana, media sosial, Corpus-Asisted Discourse Study (CADS), Actor-Network Theory (ANT)