Analisis Komputasional Korpus Teks Pembelajar untuk Memetakan Pola Kesalahan Gramatika Bahasa Jerman Mahasiswa Indonesia - Tresia Simangunsong; Michela Michela; Shayka Annisa Idris; Gissa Poala (Jurnal Pendidikan Tambusai, 2026)
Penguasaan tata bahasa (Grammatik) dalam bahasa Jerman sebagai bahasa asing memberikan tantangan besar bagi mahasiswa Indonesia karena adanya perbedaan struktur dan tipologis yang signifikan. Penelitian ini bertujuan untuk memetakan pola kesalahan gramatika yang dilakukan oleh mahasiswa Pendidikan Bahasa Jerman menggunakan pendekatan komputasi linguistik berbasis korpus teks pembelajar (learner corpus) digital. Data penelitian ini bermula dari analisis teks karangan (Aufsatz) mahasiswa tingkat intermediar yang dikompilasi menjadi sebuah korpus digital khusus. Analisis data dilakukan secara komputasional menggunakan perangkat lunak corpus-linguistic tool (AntConc 4.x) yang diintegrasikan dengan pustaka Natural Language Processing (NLP) untuk mengidentifikasi frekuensi kesalahan, concordance, dan kata kunci dalam konteks (Key Word in Context/KWIC) secara otomatis. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kesalahan paling dominan terjadi pada aspek deklinasi nomina dan adjektiva (Kasusflexion), keselarasan subjek-verba (Kongruenz), serta posisi verba dalam anak kalimat (Nebensatz). Pendekatan komputasional ini terbukti sangat efektif dalam memberikan pemetaan kesalahan secara presisi dan masif. Implikasi penelitian memberikan dasar empiris bagi pengajar untuk merancang intervensi pedagogis yang tepat sasaran, evaluasi kurikulum, serta penerapan strategi pembelajaran berbasis data (data-driven learning) pada pengajaran tata bahasa Jerman.