INTERFERENSI BAHASA LAMAHOLOT DIALEK LEWOAWAN TERHADAP PENGGUNAAN BAHASA INDONESIA PADA MASYARAKAT DESA LEWOAWANG
Bibliographic record
Abstract
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menjelaskan jenis-jenis interferensi berdasarkan unsur-unsur kebahasaan yang terlibat sebagai akibat dari adanya pengaruh bahasa Lamaholot dialek Lewoawan (B1) terhadap penggunaan bahasa Indonesia (B2) oleh masyarakat Desa Lewoawan. Pengumpulan data dilakukan dengan menggunakan teknik simak bebas libat cakap dan catat. Data yang dikumpulkan berupa kata dan kalimat. Teknik yang digunakan dalam menganalisis data adalah reduksi, penyajian, dan penarikan kesimpulan. Berdasarkan hasil analisis ditemukan bahwa ada beberapa jenis interferensi yang disebabkan oleh masuknya unsur-unsur kebahasaan yang terlibat dari B1 ketika penutur menggunakan B2, yakni interferensi folonologis, dan interferensi sintaksis, dan interferensi leksikal. Interferensi fonologis mencakup perubahan pelafalan fonem /ǝ/ menjadi /ɛ/ dan perubahan bunyi diftong menjadi monoftong. Interferensi sintaksis terjadi karena bahasa Indonesia dituturkan menggunakan struktur kalimat bahasa Lamaholot dialek Lewoawan serta penggunaan partikel penegas. Partikel penegas yang sering dipakai dalam bertutur adalah partikel ka, to, ni dan tu. Partikel ka dipakai untuk menyatakan makna penegasan dalam kalimat interogatif, partikel to dipakai untuk menyatakan rasa ketidakpedulian terhadap apa yang disampaikan, sedangkan partikel ni dan tu menyatakan penegasan terhadap kalimat demonstratif yang mengacu pada tempat. Sedangkan interferensi morfologis mencakup penggunaan kata.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.019 | 0.004 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".