DETEKSI QUERYABILITY KALIMAT BERBASIS RULE - Prasetya, Agung; Rambe, Armita Novriana (JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika), 2025)
Text-to-SQL merupakan salah satu tugas dalam bidang Natural Lan-guage Processing yang membantu pengguna awam query untuk mendapatkan informasi dari database dengan memasukkan kalimat berbahasa manusia. Sebagian besar pendekatan Text-to-SQL yang ada saat ini langsung memproses kalimat tanpa menyaring terlebih dahulu apakah kalimat tersebut layak untuk diterjemahkan. Tidak adanya de-teksi queryability ini dapat menyebabkan pemborosan komputasi dan berpotensi menghasilkan query yang tidak relevan. Penelitian ini men-gusulkan pendekatan berbasis rule untuk mendeteksi queryability pada kalimat berbahasa Indonesia. Pendekatan ini mengusulkan 14 rule yang didesain untuk mengolah fitur-fitur permukaan, tanpa fitur semantik dalam. Setiap rule diformulasikan dalam bentuk First Order Logic dan diberikan pembobotan sebagai prioritas. Evaluasi dilakukan terhadap 2000 pertanyaan dari dua domain: e-commerce, dan administrasi pub-lik. Sistem mencapai akurasi sebesar 87% dan F1-score sebesar 87%. Studi ablation menunjukkan bahwa rule untuk mendeteksi SELECT, nama tabel, dan validasi kolom terhadap tabel memiliki kontribusi terbesar terhadap performa. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa pendekatan usulan dapat mendeteksi queryability tanpa menggunakan fitur semantik dalam.