MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W4410376913 · doi:10.32528/bb.v9i2.1597

Sapaan Kekerabatan pada Masyarakat Jawa di Desa Blambangan Kecamatan Muncar Kabupaten Banyuwangi

2025· article· id· W4410376913 on OpenAlexaff
Novita Widianingsih, Yerry Mijianti, Fitri Amilia

Bibliographic record

VenueBelajar bahasa · 2025
Typearticle
Languageid
FieldSocial Sciences
TopicLegal and Social Justice Studies
Canadian institutionsThinkpath Engineering Services (Canada)
Fundersnot available
KeywordsForestryGeography

Abstract

fetched live from OpenAlex

Sapaan kekerabatan merupakan sapaan yang digunakan untuk menyapa mitra tutur yang memiliki pertalian darah. Masyarakat yang menggunakan Bahasa Jawa perlu menggunakan sapaan kekerabatan yang sesuai dengan sistem Bahasa Jawa, guna menjaga pelestarian identitas daerahnya. Tujuan penelitian ini adalah mengungkap bentuk sapaan kekerabatan dan faktor yang melatarbelakangi penggunaan sapaan kekerabatan yang digunakan oleh masyarakat Jawa di Desa Blambangan Kecamatan Muncar Kabupaten Banyuwangi. Penelitian ini adalah penelitian kualitatif deskriptif. Data yang digunakan berupa data bentuk sapaan kekerabatan, hasil wawancara dan data tuturan. Informan penelitian ini adalah 16 keluarga di Desa Blambangan dengan pertimbangan profesi dan usia kepala keluarga. Instrumen penelitian ini adalah peneliti sebagai instrumen utama dan instrumen bantu yaitu lembar observasi, pedoman wawancara dan instrumen pengumpul data yang berupa tabel. Teknik pengumpulan data adalah simak dan catat. Teknik penganalisisan data adalah teknik Pilah Unsur Penentu (PUP) dan Teknik Hubung Banding Membedakan (HBB). Teknik pengujian keabsahan data dalam penelitian ini adalah ketekunan pengamatan. Data temuan pada penelitian ini adalah 39 bentuk sapaan kekerabatan keluarga inti dan keluarga luas. Dua puluh sembilan sapaan kekerabatan dalam Bahasa Jawa yaitu Mbah, Kakung, Nanang, Bapak, Nyai, Uti, Mbok, Mbokdhe, Emak, Makwek, Ibuk, Siwo, Uwak, Cacak, Paman, Pakdhe, Paklik, Pakpoh, Budhe, Bulik, Bibik, Kakang, Mas, Mbak, Yu, Adhik, Thole, Genduk, dan Ganang. Enam sapaan kekerabatan Bahasa Indonesia yaitu Kakek, Ayah, Bunda, Om, Tante, dan Kakak. Dua sapaan kekerabatan Bahasa Inggris yaitu Mami (mommy) dan Aunty. Satu sapaan kekerabatan Bahasa Cina yaitu Mama. Satu sapaan kekerabatan Bahasa Melayu yaitu Atuk. Variasi bentuk sapaan kekerabatan yaitu bentuk sapaan utuh; variasi bentuk sapaan utuh; bentuk sapaan tidak utuh; variasi bentuk sapaan tidak utuh; akronim; bentuk sapaan diikuti /e/ dan bentuk sapaan diikuti /e/ + nama anak pertama. Faktor yang mempengaruhi pemilihan bentuk sapaan kekerabatan tersebut adalah status sosial, usia, asal, keakraban, posisi dalam keluarga, kelahiran, memberi contoh, modernisasi dan tren.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.493
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.002
Science and technology studies0.0040.002
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.001

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.

Opus teacher head0.015
GPT teacher head0.288
Teacher spread0.273 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2025
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueBelajar bahasaSame topicLegal and Social Justice StudiesFrench-language works237,207