Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"ABSTRAKPenelitian ini bertujuan untuk memperoleh jawaban mengenai hubungan antara bilingual dan metalinguistic awareness terhadap kemampuan pemahaman bacaan anak kelas dua sekolah dasar. Penelitian ini dilaksanakan pada dua SD di Bintaro, yaitu SD Global Jaya dan SD Pembangunan Jaya. Diteliti pula mengenai kemungkinan adanya perbedaan metalinguistic awareness dan pemahaman bacaan antara anak bilingual dan monolingual.Subyek penelitian di pilih dengan menggunakan teknik Incidental Sampling yaitu memilih anak bilingual berdasarkan skor hasil observasi English as A Second Language Scale ( 105 - 140 ) dan skala observasi kemampuanbahasa Indonesia ( 140 - 175 ). Dari 155 anak kelas ll Sekolah Dasar, jumlah subyek bilingual dominan bahasa Indonesia adalah 60 orang dan 60 orang monolingual.Kemampuan bilingual diukur dengan instrumen English as A Second Language Scale dan skor Skala Observasi Kemampuan Bahasa Indonesia, sedangkan Metalinguistic Awareness siswa diukur dengan Tes Melalinguistic Awareness yang disusun sendiri, Serta Language Objeclivigv Test konstruksiCummins yang dimodifikasi. Tes Kemampuan metlinguistic awareness meliputi dimensi metefonology awareness dan melasyntactic awareness, dimensi metasemanric awareness. Data kemampuan pemahaman bacaan didapat dari skorhasil tes pemahaman bacaan yang disusun oleh C.Thorne kemudian dimodifikasi untuk kesesuaian penelitian. Tes pemahaman bacaan meliputi dimensi pemahaman kata pemahaman kalimat, pemahaman literal dan pemahaman inferensial.Sebelum digunakan , alat ukur penelitian diuji validitas dan reliabilitasnya dengan menggunakan Teknik Korelasi Pearson Product Moment dan Teknik Alpha Cronbach. Analisa data menggunakan Teknik Korelasi Pearson ProductMoment Regresi Berganda dan Uji T.Hasil penelitian menunjukkan adanyl hubungan pusitif antara kemampuan bilingual dan Metalinguistic Awareness terhadap kemampuan pemahaman bacaan baik secara sendiri-sendiri maupun bersama-sama. Besar sumbangan efektif darikedua variabel bebas tersebut adalah 73,5 % . Hasil penelitian menunjukkan pula bahwa ada perbedaan metalinguiszic awarenes dan kernampuan pemahaman bacaan antara siswa bilingual dominan bahasa Indonesia dengan siswa monolingual bahasa Indonesia. Anak bilingual memiliki kemampuan yang lebih tinggi pada metalinguistic awarenes dan pemahaman hacaan dari pada anak monolingual.Berikutnya ditemukan pula bahwa pada anak yang memiliki metalinguistic awarenes di atas rata-ata tampak adanya perbedaan pemahaman bacaan yang tinggi antara anak bilingual dari anak monolingual. Tidak demikian halnya bila pemahaman bacaan dilihat dari kemampuan metalinguistic awarenes dibawah rata-rata tidak didapat adanya perbedaan yang signifikan. Ditemukan perbedaan pemahaman bacaan puda anak bilingual bila dilihat dari kadar metalinguistic awarenes yang berbeda dimana pemahaman bacaan anak bilingual lebih tinggi dibandingkan monolingual.Pada anak bilingual tcerlihat perbedaan yang cukup besar jika dibandingkan berdasarkan tingkat. kemampuan metalinguistic awarenes. Namun pada anak monolingual tidak terdapat perbedaan pemahaman bacaan yang signifikan bila kemampuan metalinguistic awarenes di atas rata-rata diperbandingkan dengan anak berkemampuan metalinguistic awarenes di bawah rata-rata.Untuk penelitian selanjutnya perlu diupayakan antara lain pengambilan subyek yang lebih luas, penyusunan instrumen yang lebih baik, serta pengukuran aspek-aspek lain yang mungkin mempengaruhi kemampuan pemahaman bacaananak bilingual. Dapat pula dilakukan perbandingan antra kemampuan metalinguistic awareness anak monolingual bahasa Indonesia, monolingual bahasa Inggris, bilingual dominansi bahasa Indonesia, bilingual dominan bahasa Inggris dan bilingual seimbang. Serta bagaimana pengaruhnya pada kemampuan pemahaman bacaan mereka."

"Penelitian ini mengusulkan pengembangan model monolingual untuk Natural Language Inference (NLI) dalam bahasa Swahili untuk mengatasi keterbatasan model multibahasa saat ini. Studi ini melakukan fine-tuning pada model SwahBERT yang sudah dilatih sebelumnya untuk menangkap hubungan semantik dan nuansa kontekstual unik dalam bahasa Swahili. Komponen penting dari penelitian ini adalah pembuatan dataset SwahiliNLI, yang dirancang untuk mencerminkan kompleksitas bahasa Swahili, sehingga menghindari ketergantungan pada teks bahasa Inggris yang diterjemahkan. Selain itu, kinerja model SwahBERT yang telah di-fine-tune dievaluasi menggunakan dataset SwahiliNLI dan XNLI, dan dibandingkan dengan model multibahasa mBERT. Hasilnya menunjukkan bahwa model SwahBERT mengungguli model multibahasa, mencapai tingkat akurasi sebesar 78,78% pada dataset SwahiliNLI dan 73,51% pada dataset XNLI. Model monolingual juga menunjukkan presisi, recall, dan skor F1 yang lebih baik, terutama dalam mengenali pola linguistik dan memprediksi pasangan kalimat. Penelitian ini menekankan pentingnya menggunakan dataset yang dihasilkan secara manual dan model monolingual dalam bahasa dengan sumber daya rendah, memberikan wawasan berharga untuk pengembangan sistem NLI yang lebih efisien dan relevan secara kontekstual, sehingga memajukan pemrosesan bahasa alami untuk bahasa Swahili dan berpotensi menguntungkan bahasa lain yang menghadapi keterbatasan sumber daya serupa.

---

This research proposes the development of a monolingual model for Natural Language Inference (NLI) in Swahili to overcome the limitations of current multilingual models. The study fine-tunes the pre-trained SwahBERT model to capture Swahili's unique semantic relationships and contextual nuances. A critical component of this research is the creation of a SwahiliNLI dataset, crafted to reflect the intricacies of the language, thereby avoiding reliance on translated English text. Furthermore, the performance of the fine-tuned SwahBERT model is evaluated using both SwahiliNLI and the XNLI dataset, and compared with the multilingual mBERT model. The results reveal that the SwahBERT model outperforms the multilingual model, achieving an accuracy rate of 78.78% on the SwahiliNLI dataset and 73.51% on the XNLI dataset. The monolingual model also exhibits superior precision, recall, and F1 scores, particularly in recognizing linguistic patterns and predicting sentence pairings. This research underscores the importance of using manually generated datasets and monolingual models in low-resource languages, providing valuable insights for the development of more efficient and contextually relevant NLI systems, thereby advancing natural language processing for Swahili and potentially benefiting other languages facing similar resource constraints."