Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan jenis-jenis ambiguitas gramatikal dan leksikal dalam komik strip yang terdapat dalam media sosial instagram serta menganalisis makna yang terkandung dalam kata dan frasa yang bersifat ambigu dengan penekanan pada kajian semantik. Jenis penelitian ini bersifat deskriptif kualitatif. Data primer dalam penelitian ini melibatkan analisis terhadap bahasa tertulis dalam dialog komik strip yang mengandung ambiguitas yang berasal dari media sosial Instagram, khususnya di postingan mulai tahun 2019 hingga 2024. Pengumpulan data dilakukan melalui teknik simak bebas libat cakap (SBLC) yang mencakup pengamatan langsung serta pencatatan data. Metode analisis data yang diterapkan adalah metode agih. Berdasarkan analisis data, dari total 20 data komik di media sosial instagram, jenis ambiguitas yang paling banyak ditemukan adalah ambiguitas tingkat leksikal dengan jumlah 15 data terbagi menjadi polisemi sebanyak 13 data komik strip dan homofoni 2 data komik strip. Sedangkan urutan kedua adalah ambiguitas gramatikal dengan jumlah 5 data yang terbagi lagi menjadi frasa yang mirip hanya 1 data komik strip dan konteks yang minim sebanyak 4 data komik strip. Hal ini menunjukkan bahwa ambiguitas leksikal akibat polisemi memainkan peran yang signifikan dalam menciptakan ambiguitas tersebut. Ambiguitas dalam komik strip di media sosial instagram memunculkan humor atau cerita lucu. Kelucuan ini timbul karena perbedaan interpretasi yang menciptakan alur cerita yang tak terduga bagi pembaca. Ambiguitas ini sengaja diciptakan oleh kreator komik untuk menarik minat pembaca terhadap karya mereka.

Kata kunci: Ambiguitas, Komik Strip, Semantik

This research aimed to classify the types of grammatical and lexical ambiguities in comic strips found on the social media platform Instagram and to analyze the meanings contained in ambiguous words and phrases with an emphasis on semantic studies. This type of research is descriptive qualitative. The primary data in this study involves analyzing the written language in the dialogues of comic strips that contain ambiguities sourced from Instagram posts, particularly from 2019 to 2024. Data was collected through the non-participatory observation technique (NPOT), which includes direct observation and data recording. The data analysis method applied is the distributional method. The research result showed that in 20 comic data from Instagram, lexical ambiguity is the most frequently found type of ambiguity, with 15 instances divided into polysemy with 13 comic strips and homophony with 2 comic strips. The second most frequent type is grammatical ambiguity, with 5 instances further divided into similar phrases in only 1 comic strip and minimal context in 4 comic strips. This indicates that lexical ambiguity due to polysemy plays a significant role in creating the ambiguity. Ambiguity in comic strips on Instagram generates humor or funny stories. This humor arises from differing interpretations, creating an unexpected storyline for the reader. Comic creators intentionally create this ambiguity to attract readers to their works. Keywords: Ambiguity, Comic Strips, Semantics