Algortima Pembagian Frasa dalam Kalimat Untuk Menigkatkan Akurasi Mesin Penerjemah Statistik Bahasa Indonesia – Bahasa Bugis Wajo

Mulyana Mulyana, Herry Sujaini, Helen Sasty Pratiwi

Abstract


Salah satu cara yang digunakan untuk meningkatkan nilai akurasi hasil terjemahan adalah dengan melakukan pembagian frasa dalam kalimat korpus. Tujuan yang ingin dicapai dalam penelitian ini adalah untuk menigkatkan akurasi mesin penerjemah statistik Bahasa Indonesia – Bahasa Bugis Wajo. Penelitian ini  mengimplementasikan algoritma pembagian frasa pada mesin penerjemah statistik, serta melakukan pengujian akurasi berdasarkan pembagian frasa dalam kalimat pada korpus paralel, dengan melakukan pemenggalan kalimat. Pemenggalan kalimat korpus dapat dilakukan dengan kondisi kalimat memiliki kata kunci seperti tanda koma, kata penghubung, kata negatif, kata keterangan penguat, kata tingkat perbandingan, kata yang menyatakan keadaan, kata depan dan adverbia. Pengujian dilakukan dengan membandingkan nilai akurasi hasil terjemahan tanpa dan dengan pembagian frasa dalam kalimat korpus. Pengujian dilakukan dengan cara otomatis menggunakan bilingual evaluation understudy (BLEU). Hasil dari pengujian algoritma pembagian frasa yang diimplementasikan pada mesin penerjemah statistik bahasa Indonesia – bahasa Bugis Wajo mengalami peningkatan. Nilai akurasi sebesar 59,15% meningkat dari mesin tanpa pembagian frasa dan sebesar 0,07% meningkat dari mesin  dengan pembagian frasa tujuh algoritma

Keywords


Bleu Score; Mesin Penerjemah; Mesin Penerjemah Statistik; Algoritma Pembagian Frasa; Bugis Wajo

Full Text:

PDF

References


Darwis, Muhammad. 2011. Nasib Bahasa Daerah Di Era Globalisasi: Peluang dan Tantangan. Seminar Pelestarian Bahasa Daerah Bugis Makasar. Parepare, tanggal 15 Oktober 2011. Balitbang Agama Makassar.

Hewavitharana, Sanjika,. Lavie, Alon,. And Vogel, Stephan,. 2007. Experiments with a Noun-Phrase driven Statistical Machine Translation System. In Proceeding of MT Summit.

Wibowo, Wasis. 2016. Algoritma Pembagian Frasa dalam Kalimat Untuk Meningkatkan Akurasi Mesin Penerjemah Statistik Bahasa Indonesia – Bahasa Jawa Kromo. Fakultas Teknik Prodi Teknik Informatika Universitas Tanjungpura: Pontianak.

Chiang, David. A Hierarchical Phrase-Based Model for Statistical Machine Translation. Proceedings of the 43rd Annual Meeting of the ACL. Ann Arbor, Juni 2005. Association for Computational Linguistics.

Cormen, Thomas H., Leiserson, Charles E., Rivest, Ronald L., Stein, Clifford. 2009. Introduction to Algorithms Third Edition. The MIT Press: London.

Hadi, Ibnu. 2014. Uji Akurasi Mesin Penerjemah Statistik Bahasa Indonesia ke Bahasa Melayu Sambas dan Mesin Penerjemahan Statistik Bahasa Melayu Sambas ke Bahasa Indonesia. Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi (JustIN) Vol 2, No 3.

Mandira, Soni. 2016. Perbaikan Probabilitas Lexical Model Untuk Meningkatkan Akurasi Mesin Penerjemah Statistik. Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika (JEPIN) Vol. 2, No. 1.

Tanuwijaya, Hansel. 2009. Penerjemahan Inggris-Indonesia Menggunakan Mesin Penerjemah Statistik Dengan Word Reordering dan Phrase Reordering. Universitas Indonesia: Jakarta.

Stolcke, A., Zheng, J., Wang, W., dan Abrash, V. 2011. SRILM at Sixteen: Update and Outlook. 13 Januari 2018. https://www.sri.com/sites/default/files/publications/srilm.pdf.

Papineni, Kishore., Roukos, Salim., Ward, Todd., and Zhu, Wei-Jing. 2002. BLEU: a Method for Automatic Evaluation of Machine Translation. Proceedings of the 40th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL). Philadelphia, Juli 2002. IBM T. J. Watson Research Center.

Ladjamuddin, Al-Bahra Bin. (2006). Rekayasa Perangkat Lunak. Graha Ilmu: Yogyakarta.




DOI: http://dx.doi.org/10.26418/justin.v6i2.23984

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2018 Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi (JustIN)

ara komputer View My Stats
Creative Commons License
All article in Justin is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License