<![CDATA[This study employed a mixed-methods corpus-based discourse analysis to examine the linguistic features of Arabic used in TikTok comments. The data consisted of 2,160 Arabic comments collected from 36 TikTok videos published between September 2025 and January 2026. After data cleaning, the final corpus contained 28,742 tokens and 6,914-word types. Quantitative corpus procedures were conducted using AntConc 4.3.1 and Sketch Engine to generate frequency lists, normalized frequencies, concordance lines, and lexical clusters. The quantitative results were subsequently integrated with qualitative discourse-pragmatic interpretation informed by Computer-Mediated Communication, pragmatics, and discourse analysis. The findings show that Arabic in TikTok comments is predominantly informal, interactive, and multimodal. The dominant features include dialectal expressions, religious language, orthographic elongation, repetition, emoji usage, Arabic–English code-switching, and engagement-driven language. Emoji and multimodal elements were the most frequent feature (38.7%), followed by dialectal expressions (28.3%) and engagement-driven language (19.5%). These results indicate that communication on TikTok resembles spoken language that is expressive and socially oriented rather than formal written Arabic. Theoretically, this study extends Arabic corpus linguistics by focusing on an underexplored digital platform. Practically, the findings provide useful implications for Arabic digital language pedagogy and the development of NLP systems that can better handle non-standard Arabic varieties. The study also calls for expanding Arabic NLP frameworks to accommodate multimodal and non-standard digital registers. Abstrak: Penelitian ini menggunakan analisis wacana berbasis korpus dengan desain metode campuran untuk mengkaji karakteristik linguistik bahasa Arab dalam komentar TikTok. Data penelitian terdiri atas 2.160 komentar berbahasa Arab yang dikumpulkan dari 36 video TikTok yang dipublikasikan antara September 2025 dan Januari 2026. Setelah proses pembersihan data, korpus akhir berisi 28.742 token dan 6.914 tipe kata. Prosedur kuantitatif berbasis korpus dilakukan menggunakan AntConc 4.3.1 dan Sketch Engine untuk menghasilkan daftar frekuensi, frekuensi ternormalisasi, baris konkordansi, dan klaster leksikal. Hasil kuantitatif tersebut kemudian diintegrasikan dengan interpretasi kualitatif wacana-pragmatik berdasarkan teori Computer-Mediated Communication, pragmatik, dan analisis wacana. Hasil penelitian menunjukkan bahwa bahasa Arab dalam komentar TikTok bersifat informal, interaktif, dan multimodal. Fitur dominan meliputi ekspresi dialektal, ungkapan religius, pemanjangan ortografis, repetisi, penggunaan emoji, alih kode Arab–Inggris, serta bahasa berbasis keterlibatan (engagement). Emoji dan elemen multimodal muncul paling tinggi (38,7%), diikuti ekspresi dialektal (28,3%) dan bahasa berbasis keterlibatan (19,5%). Temuan ini menunjukkan bahwa komunikasi di TikTok lebih menyerupai bahasa lisan yang ekspresif dan berorientasi relasi sosial daripada bahasa tulis formal. Secara teoretis, penelitian ini memperluas kajian linguistik korpus bahasa Arab pada platform digital yang masih kurang dieksplorasi. Secara praktis, hasil penelitian ini bermanfaat bagi pengembangan pedagogi bahasa Arab digital dan sistem NLP bahasa Arab yang adaptif terhadap ragam non-standar. Penelitian ini juga menekankan perlunya pengembangan dan perluasan kerangka kerja NLP bahasa Arab agar mampu mengakomodasi ragam bahasa digital yang bersifat multimodal serta non-standar.]]>
