doi:10.26418/jlk.v1i2.12

Bahasa merupakan alat komunikasi yang dijadikan sarana untuk berinteraksi dengan masyarakat sekitar.Kemampuan akan penguasaan banyak bahasa tentunya akan mempermudah untuk berinteraksi dengan orang lain dari berbagai daerah yang berbeda. Oleh karena itu, diperlukan penerjemah untuk menambah pengetahuan akan berbagai bahasa yang ada. Mesin Penerjemah Statistik (Statistical Machine Translation) merupakan sebuah pendekatan mesin penerjemah dengan hasil terjemahan yang dihasilkan atas dasar model statistik yang parameter-parameternya diambil dari hasil analisis korpus paralel. Korpus paralel adalah pasangan korpus yang berisi kalimat-kalimat dalam suatu bahasa dan terjemahannya. Salah satu fitur yang digunakan untuk meningkatkan kualitas hasil terjemahan adalah dengan optimasi korpus. Tujuan yang ingin dicapai dalam penelitian ini adalah melakukan untuk melihat pengaruh kualitas korpus dengan memfilter pasangan kalimat-kalimat dengan terjemahan berkualitas. Filter yang digunakan adalah nilai minimal setiap kalimat yang di uji dengan metode Bilingual Evaluation Understudy (BLEU). Pengujian dilakukan dengan membandingkan nilai akurasi hasil terjemahan sebelum dan setelah optimasi korpus. Dari hasil penelitian, penggunaan optimasi korpus dapat meningkatkan kualitas terjemahan untuk mesin penerjemah bahasa Indonesia ke bahasa Jawa krama. Hal itu terlihat dari hasil pengujian dengan menambahkan optimasi korpus pada 15 kalimat uji diluar korpus terdapat peningkatan rata - rata nilai BLEU sebesar 10.53% dan dengan menggunakan 100 kalimat uji yang berasal dari korpus optimasi terdapat peningkatan rata-rata nilai BLEU sebesar 11.63% pada pengujian otomatis serta 0.03% pada pengujian oleh ahli bahasa. Berdasarkan hal tersebut, mesin penerjemah statistik bahasa Indonesia ke bahasa Jawa krama dengan penggunaan fitur optimasi korpus dapat meningkatkan nilai akurasi hasil terjemahan.

Abstract licence: CC BY-NC-SA

10 more references, whose wording the paper’s licence keeps private.

A person counts once a day per paper. We keep no cookie and no address: a reader is a hash that changes every day. Any month under five reads shows no number.