KLASIFIKASI TINGKAT TUTUR BAHASA SASAK BERBASIS TEKS MENGGUNAKAN NAIVE BAYES - arrozi, lalu muhamad alawi; rahman, aviv yuniar; putra, rangga pahlevi (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan, 2024)
Abstrak. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menilai efektivitas klasifikasi tingkat tutur bahasa Sasak berbasis teks menggunakan algoritma Naive Bayes dalam mengidentifikasi dan mengkategorikan tingkat tutur bahasa Sasak. Penurunan kesadaran kaum muda mengenai penggunaan "tatakrama" atau tingkat tutur dalam percakapan sehari-hari di Lombok menunjukkan perlunya melestarikan aspek budaya yang penting ini. Tingkat tutur, yang melibatkan sistem kode untuk menyampaikan kesopanan, mencakup kosakata dan aturan leksikal tertentu. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Naive Bayes, yang memanfaatkan probabilitas dan statistik untuk klasifikasi teks. Ada dua tahap utama dalam studi ini: pelatihan dan pengujian, dengan pembagian data 70:30. Temuan menunjukkan bahwa model Naive Bayes mencapai F1-score sebesar 84,99%, akurasi 85,08%, presisi 85,12%, dan recall 85,08%. Hasil ini menunjukkan bahwa Naive Bayes adalah metode yang efektif untuk mengklasifikasikan tingkat tutur bahasa Sasak, meskipun hasilnya tidak setinggi beberapa studi sebelumnya. Penelitian ini memberikan kontribusi terhadap pengembangan metode yang lebih efisien dan akurat untuk klasifikasi teks tingkat tutur bahasa Sasak dan menunjukkan perlunya perbaikan dalam pemilihan fitur serta perluasan dataset untuk studi-studi mendatang.