Penulis Utama : Netty Nurdiyani
NIM / NIP : T110809005
×

Tujuan penelitian ini untuk mendeskripsikan Afek, Penilaian, dan Apresiasi, serta menjelaskan Sumber Sikap dan alasan mengapa terjadi hal seperti itu pada BMI HK terhadap majikan, teman, keluarga, dan agen dalam majalah Iqro dan CahayaQu. Penelitian  tentang  Apraisal  merupakan  Evaluasi  yang  meliputi  ranah  Sikap  dan Sumber Sikap dalam kajian Linguistik Sistemik Fungsional

Data penelitian ini adalah klausa di dalam empat genre teks yang terdapat di dalam majalah Iqro dan CahayaQu yang terbit di Hong Kong.   Sumber data teks tersebut  adalah  majalah  Iqro  dan  CahayaQu  yang  terbit  di  Hong  Kong.    Data tersebut  adalah  tulisan  Buruh  Migran  Indonesia  di  Hong  Kong.  Data  tersebut dianalisis  menggunakan  perangkat  Apraisal  yang dikembangkan  oleh Martin  dan Rose (2007). Tahapan analisis data menggunakan model analisis etnografi Spradley (1980).

Hasil penelitian menunjukkan bahwa setiap struktur teks teranalisis memiliki struktur skematis yang berbeda-beda di setiap genre. Struktur skematis Teks Narasi adalah Orientasi ^ Komplikasi ^ (Evaluasi) ^ Resolusi ^ (Rekomendasi). Struktur skematis Teks Eksemplum adalah (Abstrak) ^ Orientasi ^ Insiden ^ Interpretasi ^ (Koda/Penutup).  Struktur  skematis  Teks  Anekdot  adalah  (Abstrak)  ^ Orientasi  ^ Krisis  ^  Reaksi  ^  (Koda/Penutup).  Struktur  skematis  teks  Tanya  Jawab  adalah (Salam) ^ (Latar Belakang Masalah) ^ Masalah ^ Pertanyaan ^ (Salam/Penutup).

Realisasi Apraisal di dalam teks teranalisis memberikan hasil sebagai berikut (1) Realisasi Afek di dalam semua jenis teks didominasi subkategori Tidak Bahagia: Sedih (Unhappiness: Misery); (2) Realisasi Penghakiman didominasi subkategori Penilaian  Sosial:  Normalitas  Negatif  (Social  Esteem:  Normality  Negative);  (3) Realisasi  Apresiasi  didominasi  subkategori  Reaksi:  Kualitas  Negatif  (Reaction:Quality Negative);  (4) Sumber Sikap didominasi  oleh kategori Monoglos. Secara umum, analisis Sikap menunjukkan bahwa kategori Penghakiman merupakan subkategori Sikap yang paling banyak digunakan oleh BMI HK dalam memberikan penilaian.

Ada alasan yang mendasari diperolehnya hasil seperti yang telah disebutkan pada paragraf   sebelumnya  yaitu (1) dominasi  penggunaan  Afek Tidak Bahagia: Sedih karena yang ditulis BMI HK adalah problem yang dihadapi mereka selama bekerja di HK. Perasaan sedih dan menderita ini mengikuti problem yang muncul dalam kehidupan BMI HK; (2) dominasi Penghakiman Penilaian Sosial: Normalitas Negatif karena penulis menilai bahwa problem yang muncul tersebut karena adanya nasib tidak baik, ketidakberuntungan, kemalangan kehidupan yang dijalani; (3) dominasi Apresiasi Reaksi: Kualitas Negatif ini karena adanya penilaian yang tidak menyenangkan dari penulis terhadap benda-benda di sekitarnya; (4) Sumber Sikap Monoglos  menunjukkan  bahwa  hampir  semua  Sikap  yang  ditulis  di  dalam  teks tersebut bersumber dari diri penulis sendiri sebagai ungkapan perasaan, pikiran, gagasan penulis sendiri dan bukan berasal dari orang lain.

Dari analisis terhadap teks tentang sistem Apraisal ini dapat dikatakan bahwa ada korelasi antara Afek Tidak Bahagia: Sedih,   Penghakiman: Normalitas Negatif, dan Apresiasi Reaksi:   Kualitas Negatif. Ketiga subkategori Sikap tersebut saling bersinergi membangun Sikap penulis dalam menghadapi problemnya.

Kata kunci:  LSF, Apraisal, Afek, Penghakiman, Apresiasi, Sumber Sikap

 

×
Penulis Utama : Netty Nurdiyani
Penulis Tambahan : -
NIM / NIP : T110809005
Tahun : 2019
Judul : Sistem Apraisal Bahasa Buruh Migran Indonesia di Hong Kong dalam Majalah Iqro dan Cahayaqu (Kajian Linguistik Sistemik Fungsional)
Edisi :
Imprint : Surakarta - Pascasarjana - 2019
Program Studi : S-3 Linguistik (Deskriptif)
Kolasi :
Sumber : UNS-Pascasarjana Prodi Linguistik-T 110809005-2019
Kata Kunci :
Jenis Dokumen : Disertasi
ISSN :
ISBN :
Link DOI / Jurnal : -
Status : Public
Pembimbing : 1. Prof. Dr. Djatmika, M.A.
2. Dr. Tri Wiratno, M.A
3. Prof. Dr. Sumarlam, M.S
Penguji :
Catatan Umum :
Fakultas : Sekolah Pascasarjana
×
File : Harus menjadi member dan login terlebih dahulu untuk bisa download.