Abstrak — Bahasa merupakan alat komunikasi dan kunci pokok yang  penting  bagi  kehidupan  manusia,  karena  dengan menggunakan  bahasa  kita  dapat  berinteraksi  dan  mengetahui informasi  yang  dibutuhkan,  bahasa  juga  digunakan  seseorang untuk menyampaikan ide, gagasan, konsep atau perasaan kepada orang  lain.  Bahasa  yang  dimiliki  setiap  orang  berbeda-beda, keragaman bahasa ini dapat menghambat pertukaran informasi karena  orang  lain  tidak  memahami  maksud  dan  tujuan  yang ingin  disampaikan.  Oleh  karena  itu  diperlukan  penerjemah untuk  menjembatani  bahasa  yang  berbeda.  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  model  yang digunakan  untuk  menentukan  akurasi  hasil  terjemahan  adalah dengan  melakukan  proses tagging kata  per  kata  dengan mengambil  kata  dasar  dan  imbuhannya.  Tujuan  yang  ingin  di capai dalam penelitian ini adalah menguji akurasi penerjemahan bahasa  Indonesia-Dayak  Taman  dengan  membandingkan  nilai akurasi  sebelum  dan  setelah  dilakukan  proses tagging kata  per kata dengan mengambil kata dasar dan imbuhannya. Penelitian menggunakan  korpus  paralel  sebanyak  3110  korpus.  Pengujian dilakukan  dengan  dua  cara,  yaitu  pengujian  otomatis menggunakan Bilingual  Evaluation  Understudy (BLEU)  dan pengujian  oleh ahli  bahasa  Dayak  Taman. Hasil  dari  pengujian adalah  terdapat  peningkatan  nilai  BLEU  sebesar  0.36%  pada pengujian otomatis dan 20.57% pada pengujian oleh ahli bahasa.
Kata  Kunci —  BLEU score, Dayak  Taman,  Indonesia , korpus paralel, mesin penerjemah statistik, tagging.

## I. P ENDAHULUAN
Bahasa merupakan alat komunikasi dan kunci pokok yang penting bagi kehidupan manusia, karena dengan menggunakan bahasa kita dapat berinteraksi dan mengetahui informasi yang dibutuhkan, dengan bahasa juga manusia dapat mengekspresikan  diri,  menyampaikan  kritik  dan  pendapat, pikiran  serta  keinginannya.  Bahasa  juga  merupakan  sumber
daya  bagi  kehidupan  bermasyarakat,  bahasa  merupakan  alat yang  digunakan  untuk  sosialisasi  dan  adaptasi  sosial  antara manusia  satu  dengan  manusia  lainnya  agar  kehidupannya semakin berkembang. berdasarkan catatan Badan Pengembangan  dan  Pembinaan  Bahasa  serta  Kementerian Pendidikan  dan  Kebudayaan  (Kemendikbud)  sedikitnya  ada 442 bahasa yang dimiliki Indonesia [1] .
Bahasa daerah merupakan simbol paling sempurna sebagai cara  pengekspresian  tata  cara,  adat  komunikasi  sosial,  dan paranata  sosial.  Sama  seperti  bahasa  daerah  lain  nya,  bahasa Dayak Taman juga memiliki fungsi yang sama, yaitu sebagai lambang  kebanggaan  daerah,  lambang  identitas  daerah,  alat penghubung  antar  warga  masyarakat  daerah.  Namun  fungsi dari  bahasa  daerah  tersebut  saat  ini  mengalami  banyak penurunan.  Salah  satu  upaya  yang  dilakukan  untuk mempertahankan  penggunaan  bahasa  daerah,  yaitu  dengan menjadikan  salah  satu  mata  pelajaran  muatan  lokal  pada tingkat  sekolah  dasar  serta  peran  pemerintah  baik  di  pusat maupun daerah. Namun belum memadai untuk menjadi solusi dari  permasalahan.  Ada  beberapa  faktor  yang  menjadi penyebab.  Faktor  kedwibahasaan  atau  kemultibahasaan  yang berkembang  di  masyarakat,  perbedaan  kelompok  umur, pendidikan,  wilayah  permukiman,  jenis  kelamin.  tidak menutup  kemungkinan  penyebab  pergeseran  bahasa  tidak hanya  dipengaruhi  oleh  faktor  diatas,  akan  tetapi  juga  dapat disebabkan  oleh  adanya  perbedaan  etnis  atau  adat  istiadat penutur bahasa dari mana mereka berasal [2] .
Berdasarkan  faktor-faktor  yang  telah  dijabarkan,  untuk menghindari  terjadinya  kepunahan  bahasa  daerah,  salah  satu caranya  adalah  dengan  mesin  penerjemah  statistik.  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 [3] .  Salah  satu  model  yang  digunakan  untuk menghasilkan  hasil  terjemahan  adalah tagging kata  per  kata dengan mengambil kata dasar dan imbuhan.

## Uji Akurasi Penerjemahan Bahasa Indonesia – Dayak Taman dengan Penandaan Kata Dasar dan Imbuhan
Yosep Jarob R #1 , Herry Sujaini #2 , Nofi Safriadi #3
# Program Studi Teknik Informatika Fakultas Teknik Universitas Tanjungpura
1 yosepjarob11@gmail.com
2 herry_sujaini@yahoo.com
3 bangnops@gmail.com
Berdasarkan permasalahan diatas, maka pada penelitian ini dilakukan tagging kata per kata dengan mengambil kata dasar dan  imbuhannya  untuk  menguji  akurasi  mesin  penerjemah statistik bahasa Indonesia – bahasa Dayak Taman.

## II. L ANDASAN T EORI

## A. Mesin Penerjemah Statistik
Mesin  penerjemah  statistik  merupakan  salah  satu  jenis mesin penerjemah dengan menggunakan pendekatan statistik. Terdapat 3 komponen yang terlibat dalam proses penerjemahan dari  satu  bahasa  ke  bahasa  lain  pada  mesin  penerjemah statistik,  yaitu language  model , translation  model ,  dan decoder, seperti terlihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Komponen mesin penerjemah statistik [4]
Sumber  data  utama  yang  dipergunakan  adalah  parallel corpus  dan monolingual  corpus .  Proses training terhadap parallel  corpus menggunakan  GIZA++  menghasilkan translation model (TM). Proses training terhadap bahasa target pada parallel  corpus ditambah  dengan monolingual  corpus bahasa  target  menggunakan  SRILM  menghasilkan language model (LM),  sedangkan PoS  model (PoS-M)  dihasilkan  dari bahasa target pada parallel corpu s yang setiap katanya sudah ditandai  dengan  PoS.  TM,  LM  dan  PoS-M  digunakan  untuk menghasilkan decoder Moses.  Selanjutnya  Moses  digunakan sebagai mesin penerjemah untuk menghasilkan  bahasa  target dari input kalimat dalam bahasa sumber [5] .

## B. Moses
Moses adalah salah satu Mesin Penerjemah Sattistik yang memungkinkan  untuk  menerjemahkan  secara  otomatis  setiap pasangan  bahasa.  Moses  digunakan  untuk  melatih  model statistik teks terjemahan dari bahasa sumber ke bahasa sasaran. Saat melakukan penerjemahkan bahasa, Moses membutuhkan korpus dalam dua bahasa, bahasa sumber dan bahasa sasaran. Moses  dirilis  di  bawah  lisensi  LGPL  (Lesser  General  Public License)  dan  tersedia  sebagai  kode  sumber  dan  binari  untuk Windows dan Linux. Perkembangannya didukung oleh proyek EuroMatrix, dengan pendanaan oleh European Commission [6] .

## C. Korpus
Korpus  didefinisikan  sebagai  koleksi  atau  sekumpulan contoh  teks  tulis  atau  lisan  dalam  bentuk  data  yang  dapat dibaca  dengan  menggunakan  seperangkat  mesin  dan  dapat diberi catatan berupa berbagai bentuk informasi linguistik [7] . Korpus  dapat  diklasifikasikan  ke  dalam  delapan  jenis,  yaitu korpus  khusus  ( specialised  corpus ),  korpus  umum  ( general corpus ),  korpus  komparatif  ( comparable  corpus ),  korpus
paralel  ( parallel  corpus ),  korpus  pemelajar  ( learner  corpus ), korpus  pedagogis  ( pedagogic  corpus ),  korpus  historis  atau diakronis  ( historical  or  diachronic  corpus ),  dan  korpus monitor  ( monitor  corpus ) [8] .  Berdasarkan  jenis  korpus tersebut, untuk penelitian ini penulis akan memfokuskan pada korpus paralel.

## D. Automatic Evaluation
Sitem evaluasi otomatis yang populer saat ini adalah BLEU ( Bilingual  Evaluation  Understudy ).  BLEU  adalah  sebuah algoritma  yang  berfungsi  untuk  mengevaluasi  kualitas  dari sebuah hasil terjemahan yang telah diterjemahkan oleh mesin dari  satu  bahasa  alami  ke  bahasa  lain.  BLEU  mengukur modifiedn-gramprecission  score antara  hasil  terjemahan otomatis  dengan  tejemahan  rujukan  dan  menggunakan konstanta yang dinamakan brevity penalty.
Nilai  BLEU  didapat  dari  hasil  perkalian  antara brevity penalty dengan  rata-rata  geometri  dari modified  precision score .  Semakin  tinggi  nilai  BLEU,  maka  semakin  akurat dengan  rujukan.  Sangat  penting  untuk  diketahui  bahwa semakin  banyak  terjemahan  rujukan  per  kalimatnya,  maka akan semakin tinggi nilainya. Untuk menghasikan nilai BLEU yang tinggi, panjang kalimat hasil terjemahan harus mendekati panjang  dari  kalimat  referensi  dan  kalimat  hasil  terjemahan harus  memiliki  kata  dan  urutan  yang  sama  dengan  kalimat referensi. Rumus BLEU sebagai berikut [9] :
𝐵𝑃 𝐵𝐿𝐸𝑈 = { 1 𝑒 (1−𝑟/𝑐) 𝑖𝑓 𝑐 ≤ 𝑟 𝑖𝑓 𝑐 > 𝑟
(1)
𝑃 𝑛 = ∑𝐶𝜖 𝑐𝑜𝑟𝑝𝑢𝑠 𝑛−𝑔𝑟𝑎𝑚𝜖𝐶 ∑ 𝑐𝑜𝑢𝑛𝑡 𝑐𝑙𝑖𝑝(𝑛−𝑔𝑟𝑎𝑚) ∑𝐶𝜖 𝑐𝑜𝑟𝑝𝑢𝑠 𝑛−𝑔𝑟𝑎𝑚𝜖𝐶 ∑ 𝑐𝑜𝑢𝑛𝑡 (𝑛−𝑔𝑟𝑎𝑚) (2)
BLEU = 𝐵𝑃 𝐵𝐿𝐸𝑈 . 𝑒 ∑ 𝑤𝑛 𝑁 𝑛−1 log 𝑝𝑛 (3)
Keterangan:
BP   = brevity penalty c    = jumlah kata dari hasil terjemahan otomatis r    = jumlah kata rujukan 𝑃 𝑛 = modified precission score 𝑤 𝑛 = 1/N (standar nilai N untuk BLEU adalah 4) 𝑝 𝑛 =  jumlah n-gram hasil  terjemahan  yang  sesuai  dengan rujukan dibagi jumlah n-gram hasil terjemahan

## E. Stemming
Stemming adalah proses pemetaan dan penguraian berbagai bentuk (variants) dari suatu kata menjadi bentuk kata dasarnya. Algoritma  stemming  dikembangkan  berdasarkan aturan morfologi Bahasa Indonesia yang mengelompokkan imbuhan menjadi  awalan (prefix), sisipan (infix), akhiran (suffix) dan gabungan awalan akhiran (confixes). Algoritma ini menggunakan  kamus  kata  dasar  dan  mendukung recoding,
yakni  penyusunan  kembali  kata-kata  yang  mengalami  proses stemming berlebih [10] .

## III. P EMBAHASAN

## A. Data Penelitian
Data penelitian yang digunakan berupa bahasa sehari-hari yang  digunakan  dalam  berbahasa  Indonesia  dari Indonesian ASEAN langguage translation  public  service dan  dokumen- dokumen  bahasa  Dayak  Taman.  Data-data  yang  diperoleh tersebut selanjutnya diolah menjadi korpus teks paralel bahasa Dayak Taman dan bahasa Indonesia. Adapun jumlahnya yaitu 3110  pasangan  kalimat  korpus  paralel  bahasa  Indonesia  dan bahasa Dayak Taman.

## B. Implementasi Mesin Penerjemah Statistik Jawa ke Bahasa Indonesia
1. Implementasi SRILM
Model  bahasa  digunakan  sebagai  sumber  pengetahuan berbasis  teks  dengan  nilai-nilai  probabilistik.  Penelitian  ini menggunakan n-gram sebagai language model . Model bahasa dibangun  dengan  tools  SRILM.  Model  bahasa  akan menghasilkan  output  dengan  format  file  *.lm.  Berikut merupakan  tabel  model  bahasa  yang  dihasilkan  oleh  SRILM pada  mesin  penerjemah  statistik    bahasa  Indonesia  -  Bahasa Dayak Taman, seperti terlihat pada Gambar 2.
\data\ ngram 1=3363 ngram 2=10312 ngram 3=3166
\1-grams: -3.933055 apiangaan -0.08117735 -3.488691 apoang        -0.1804145 ------------------------------------- \2-grams
-1.253341 talalo ambat  -0.3530326
-1.257469 talalo ambato -0.1568878 -------------------------------------
\3-grams
-0.6992335  deka tujuan dapatkaan
-0.8309988  deka tujukuun manyule
Gambar 2. M odel bahasa bahasa Dayak Taman sebagai B ahasa Target
2. Implementasi Giza++ untuk Pemodelan Translasi
Model translasi digunakan untuk memasangkan teks input dalam bahasa sumber dengan teks output dalam bahasa target. Model  translasi  dibangun  dengan tools Giza++.  Proses pemodelan  translasi  oleh  Giza++  menghasilkan  dokumen vocabulary  corpus , word  alignment dan lexical  model  table . Dokumen-dokumen  tersebut  terdapat  dalam  folder  “train” yang  didalamnya  terdapat  4  file  yaitu  “corpus,  giza.id-dy, giza.dy-id dan model”, seperti terlihat pada Gambar 3.
1   UNK   0 2   yang  507
3   to    499
4   jo    456
5   aika  288 6   insa  154 7   tiang 153 8   ingko 149 9   indi  112
10  inju  102
Gambar 3.  Dokumen vocabulary corpus bahasa Dayak Taman
Angka  1  sampai  10  pada  dokumen  vocabulary  corpus merupakan uniq id untuk setiap data token, sedangkan angka disebelah  kanan  token  menunjukkan  frekuensi  kemunculan. Vocabulary corpus yang dihasilkan mesin penerjemah bahasa Indonesia – bahasa Dayak Taman terdiri dari 3342 token untuk korpus  bahasa  Dayak  Taman  dan  1961  token  untuk  bahasa Indonesia.
# Sentence pair (1) source length 7 target length 6 alignment score : 0.00662217
apakah kita harus membuat reservasi ?
NULL ({ }) aika ({ 1 }) ingki ({ 2 }) ' ({ }) harus ({ 3 }) maniang ({ 4 }) reservasi ({ 5 }) ? ({ 6 })
Gambar 4.  Dokument alignment bahasa Indonesia - bahasa Dayak Taman
Pada  Gambar  4  dokumen  alignment  Bahasa  Indonesia– bahasa Dayak Taman terdapat tiga baris kalimat. Baris pertama berisi  letak kalimat  target (1)  dalam  korpus,  panjang  kalimat sumber  (7),  panjang  kalimat  target  (7)  dan  skor alignment . Baris  kedua  merupakan  bahasa  sumber  dan  baris  ketiga merupakan alignment  kalimat  bahasa  target terhadap  kalimat bahasa sumber. Kata “aika” ({ 1 }) memiliki makna bahwa kata “aika” pada kalimat bahasa target, di-align ke kata kedua pada kalimat bahasa sumber yaitu “ingki”.

## C. Pengujian Hasil Terjemahan Mesin Translasi
Pengujian hasil translasi dilakukan dengan cara pengujian otomatis  dari  mesin  penerjemah.  Pengujian  otomatis  dari mesin penerjemah menghasilkan keluaran berupa nilai akurasi yang dihasilkan oleh BLEU ( Billingual Evaluation Understudy ).  Hasil  pengujian  ini  nantinya  akan  menjadi parameter  untuk  membandingkannya  dengan  hasil  pengujian setelah dilakukan tagging kata per kata dengan mengambil kata dasar dan imbuhan.
Langkah pada pengujian otomatis, korpus yang akan diuji terlebih  dahulu melalui  langkah  translasi  otomatis  yang  akan memberikan  output  berupa  korpus  dalam  bahasa  target  yang telah  diterjemahkan  oleh  mesin.  Korpus  uji  yang  digunakan pada tahap ini berjumlah 3110.
Setelah membuat output berupa hasil translasi otomatis dari mesin  penerjemah,  langkah  selanjutnya  adalah  mendapatkan skor dari output dengan cara membandingkan output tersebut dengan  korpus  manual  bahasa  target  yang  telah  dibuat sebelumnya.
yosep@yosep-K43SD:~$ ~/NLP/mosesdecoder/scripts/generic/multi-bleu.perl ~/NLP/st/id-dy.lowercased.dy < ~/NLP/st/outputcoba.dy BLEU = 80.17 , 89.4/82.8/77.1/72.3 (BP=1.000, ratio=1.000, hyp_len=21672, ref_len=21662) yosep@yosep-K43SD:~$
Gambar 5.  Tampilan nilai dari outputcoba.dy
Berdasarkan Gambar 5 diperoleh nilai awal dari outputcoba.dy sebesar 80.17%.

## D. Stemming Bahasa Dayak Taman
1. Stemming Imbuhan
Imbuhan  dalam  bahasa  Dayak  Taman  secara  keseluruhan hampir sama dengan imbuhan bahasa indonesia hanya saja ada beberapa  imbuhan  yang  berbeda.  Adapun  imbuhan  dalam bahasa Dayak Taman yaitu a, i, u, e, o, m, n, k, s se, sa, da, ma, ra, ta, tu, pa, be, ba, si, ka, pa, la, un, on, ng, an, pi, de, du, to, mo, ngi, ang, aka, kan, min, mam, man, pam, per, kir, ter, tang, mang,  dan  seng. Flowchart  stemming imbuhan  dapat  dilihat pada    Gambar 6.
2. Stemming Menunjukan Orang
Dalam  bahasa  Dayak  Taman  kata-kata  yang  menunjukan orang biasanya langsung berada pada satu kata tersebut, kata- kata yang menunjukan orang letaknya bisa diawal, tengah, dan akhir  kata.  Dalam  poin  ini  kata  dasar  dapat  kita  temukan dengan  menghilangkan  kata  yang  menunjukan  orang  tetapi kata  yang  menunjukan  orang  bisa  juga  menjadi  kata  dasar, karena kata yang menunjukan orang bukan termasuk imbuhan jika  kata  yang  menunjukan  orang  bukan  merupakan  kata dasarnya.  Adapun kata-kata yang menunjukan orang didalam bahasa Dayak Taman yaitu ko, ku, iyak, ak, pam, nam, mau, nau, ngau, ngam, nu, ngu, araina, ingkam, ingko, ingki, kam, ki, ka, dan kin. Flowchart stemming menunjukan orang dapat dilihat pada Gambar 7.
3. Stemming Menunjukan Kata “ini” atau “itu”
Dalam  bahasa  Dayak  Taman  kata-kata  yang  menunjukan kata “ini” dan kata “itu” biasanya langsung berada pada satu kata tersebut, kata-kata yang menunjukan orang letaknya bisa tengah,  dan  akhir  kata.  Dalam  poin  ini  kata  dasar  dapat  kita temukan  dengan  menghilangkan  kata  yang  menunjukan  kata “ini”  dan  kata  “itu”  serta  memperhatikan  kembali  morfologi imbuhannya.
Mulai Masukan Kalimat bahasa Dayak Taman Apakah awalan SE, SA, DA, MA, RA, TA ,TU, PA, BE, BA, SI, KA, PA, LA? Apakah imbuhan awal dan tengah menyatu disatu kata? Apakah imbuhan tengah dan akhir menyatu disatu kata? Apakah awalan TANG dan SENG? Apakah awalan PAN dan PEN? Apakah awalan PAR dan PER? Apakah awalan MAM atau MAN atau MANG? Hilangkan Imbuhan awalan Berikan awalan Hilangkan Imbuhan awalan PAR dan PER Berikan awalan “t” Tentukan imbuhan Tentukan imbuhan Tentukan imbuhan T T T T Y Y Y Y Y Y Y Kata Dasar dan imbuhan Selesai
Gambar 6. Flowchart stemming imbuhan
Flowchart stemming menunjukan kata “ini” ata “itu” dapat dilihat pada Gambar 8.
E. Pengujian Ulang Hasil Terjemahan Mesin Translasi
berikutnya adalah menguji kembali hasil terjemahan mesin translasi  bahasa  Jawa-Bahasa  Indonesia  yang  telah  melewati perbaikan lexical model . Langkah pengujian dilakukan dengan cara  melakukan  pengujian  otomatis  yang  akan  memberikan output  berupa  korpus  dalam  bahasa  target  yang  telah diterjemahkan oleh mesin dan pengujian oleh ahli bahasa.
1. Pengujian Otomatis
Pengujian  dilakukan  dengan  cara  membandingkan  nilai BLEU  hasil  terjemahan  otomatis  dari  mesin  penerjemah Bahasa  Indonesia-bahasa  Dayak  Taman  sebelum  dan  setelah melewati tahap tagging kata per kata dengan mengambil kata dasar dan imbuhan.
Mulai
Masukan Kalimat bahasa Dayak Taman Apakah
menunjukan Orang Di awal Kata?
Apakah menunjukan Orang Di akhir Kata? Apakah menunjukan Orang Di tengah Kata?
Hilangkan kata yang menunjukan orang Hilangkan kata yang menunjukan orang Hilangkan kata yang menunjukan orang Kata dasar dan imbuhan Selesai T T Y Y Y
Gambar 7. Flowchart stemming menunjukan orang Mulai Masukan Kalimat bahasa Dayak Taman Apakah menunjukan kata “ini” atau “itu” Diawal Kata? Hilangkan kata yang menunjukan kata “ini” atau “itu” Kata dasar dan imbuhan Selesai T T Y Y Y Apakah menunjukan kata “ini” atau “itu” Ditengah Kata? Apakah menunjukan kata “ini” atau “itu” Diakhir Kata? Hilangkan kata yang menunjukan kata “ini” atau “itu” Hilangkan kata yang menunjukan kata “ini” atau “itu” Y
Gambar 8. Flowchart s temming menunjukan kata “ini” atau “itu”
yosep@yosep-K43SD:~$ ~/NLP/mosesdecoder/scripts/generic/multi-bleu.perl ~/NLP/hasil/id-dy.lowercased.dy < ~/NLP/hasil/output.dy BLEU = 80.46 , 83.5/81.7/79.9/76.8 (BP=1.000, ratio=1.185, hyp_len=101599, ref_len=85733) yosep@yosep-K43SD:~$
Gambar 9.  Tampilan nilai BLEU setelah tagging
Berdasarkan Gambar 9 diketahui sebelum tagging kata per kata dengan mengambil kata dasar dan imbuhan, nilai  BLEU pada korpus uji 3110 sebesar 80.17% dan setelah tagging kata per  kata  dengan  mengambil  kata  dasar  dan imbuhannya nilai BLEU  sebesar  80.46%.  Terdapat  peningkatan  nilai  BLEU sebesar 0.36% dari perbandingan sebelum dan setelah tagging kata per kata dengan mengambil kata dasar dan imbuhannya.
2. Pengujian Ahli Bahasa
Pengujian ahli bahasa dilakukan terhadap hasil terjemahan mesin  penerjemah  statistik  bahasa  Indonesia-bahasa  Dayak Taman dengan mengambil kalimat yang mengalami perubahan pada hasil terjemahan otomatis yang terdapat pada korpus uji 3110  sebelum  dan  setelah  dilakukan tagging kata  per  kata dengan  mengambil  kata  dasar  dan  imbuhannya  sebanyak  20 kalimat.  Ahli  bahasa  menilai  apakah  hasil  terjemahan  lebih baik,  sama,  atau  lebih  buruk  berdasarkan  tingkat  akurasi terjemahan  kata.  Perhitungan  akurasi  dilakukan  dengan Persamaan berikut :
P = 𝐶 𝑅 100%                                 (4)
Keterangan:
P
=    Persentase akurasi C = Jumlah kata yang diterjemahkan dengan tepat menurut penilaian dari ahli bahasa R =    Jumlah kata hasil terjemahan Akurasi ahli bahasa dapat dilihat pada Tabel 1.
T ABEL 1 T ABEL A KURASI A HLI B AHASA
Kalimat Hasil Terjemahan Ahli Bahasa C,R P = 𝐶 𝑅 100%
Sebelum tagging kata per kata
dengan mengambil kata dasar dan imbuhan H.B. Dailang C = 107, R = 135 79,26% Setelah tagging
kata per kata
dengan mengambil kata dasar dan imbuhan H.B. Dailang C = 129, R=135 95.56%

## F. Proses Tagging Bahasa Dayak Taman
Algoritma tagging kata  per  kata  dengan  mengambil  kata dasar dan imbuhan yang digunakan pada bahasa Dayak Taman dijelaskan  pada  Gambar  10.  Sistem  di  mulai  dengan mempersiapkan  korpus  bahasa  Dayak  Taman  yang  melalui proses tokenizing yaitu  akan  dilakukan  proses  pemecahan kalimat yang akan menghasilkan korpus tanpa karakter selain huruf dan angka, kemudian hasil dari tokenizing tersebut dibuat menjadi array 2  dimensi, array dimensi  pertama  digunakan untuk  jumlah array baris,  sedangkan array dimensi  kedua adalah array kata  per  kata  pada  baris  korpus.  Selanjutnya sistem akan menyiapkan jumlah baris pada korpus, pada tahap ini  akan  dilakukan  persiapan  untuk  setiap  jumlah  korpus  dan akan  dihitung  per  baris  korpus.  Dan  akhirnya  sistem  akan
menyiapkan jumlah kata pada jumlah kata per baris yang kata per kata dari setiap baris korpus akan dilakukan proses tagging kata per kata dengan mengambil kata dasar dan imbuhan yang sudah disiapkan dari database
Mulai Tokenizing Membuat array menjadi 2 Dimensi $baris = 1, $jumlahbaris = m $kata = 1, $jumlahkataperbaris = n Apakah $kata pada $baris ada dalam database berimbuhan? Kata | Kata Dasar yang ada pada kolom kata_dasar pada database | Imbuhan yang ada pada kolom imbuhan pada database
$kata = $kata + 1 Apakah $kata >
$jumlahkataperbaris ? $baris = $baris + 1
Apakah $baris > $jumlahbaris ? Selesai Kata | Kata Dasar | - # - # - T Y Y Y T T Gambar 10. Algoritma tagging bahasa Dayak Taman

## IV. K ESIMPULAN

## A. Kesimpulan
Berdasarkan hasil analisis dan pengujian, maka kesimpulan yang dapat diambil sebagai berikut.
1. Mesin penerjemah statistik dapat diimplementasikan untuk menerjemahkan bahasa Indnesia ke bahasa Dayak Taman.
2. Berdasarkan hasil penelitian, proses tagging kata per kata dengan  mengambil  kata  dasar  dan  imbuhannya  dapat meningkatkan nilai  akurasi terjemahan  mesin  penerjemah bahasa Indonesia – bahasa Dayak Taman.
3. Persentase  peningkatan  nilai  akurasi  terjemahan  mesin penerjemah bahasa Indonesia – bahasa Dayak Taman yang dicapai  sebesar  0.36%  pada  pengujian  otomatis  oleh BLEU.
4. Penilaian  yang  dilakukan  oleh  ahli  bahasa  menghasilkan peningkatan akurasi hasil terjemahan sebesar 20.57%.

## B. saran
Beberapa  saran  yang  dapat  diberikan  sebagai  pengembangan dari penelitian ini adalah sebagai berikut.
1. Perlu  penambahan  jumlah  korpus  untuk  meningkatkan kualitas terjemahan mesin penerjemah statistik.
2. Perlu  adanya  teknik  lain  dalam  mencari  kata  dasar  dan imbuhannya  yang  akan  di tagging seperti  dapat  dibuat thesaurus bahasa  Dayak  Taman untuk  menentukan  kata dasar dan imbuhannya .
3. Perlu  dilakukan  penelitian  lanjutan  untuk  melakukan analisis dalam menghasilkan terjemahan bahasa Indonesia ke  bahasa  Dayak  Taman  dengan  mempertimbangkan hubungan antar frase dalam kalimat.
4. Perlu  dilakukan  pengujian  terhadap  korpus  yang  bukan merupakan  bagian  dari  korpus  paralel  untuk  mengetahui tingkat akurasi.
5. Agar  dapat  mengimplementasikan  mesin  penerjemah statistik  ke  dalam  bahasa  daerah  yang  lain  dengan melakukan proses tagging kata per kata dengan mengambil kata dasar dan imbuhannya.
D AFTAR P USTAKA
[1] Akuntono,  Indra. Jumlah  Ragam  Bahasa  di  Indonesia. Jakarta  : Dikti.2012.
[2] Triyono, Sulis. Pembahasan Hasil Penelitian: Pergeseran Bahasa Daerah Akibat Kontak Bahasa Melalui Pembauran. Yogyakarta, LITERA Vol 5 No 1. 2006.
[3] Hadi, Ibnu. Uji Akurasi Mesin Penerjemah Statistik Bahasa Indonesia ke Bahasa  Melayu  Sambas    dan  Bahasa  Melayu  Sambas    ke  Bahasa Indonesia. Pontianak: JUSTIN Vol 3 No 1. 2014.
[4] Manning,  Christopher  D.,  Schutze,  Hinrich.  Foundations  Of  Statistical Natural  Language  Processing.  London  :  The  MIT  Press  Cambridge Massachusetts. 2000.
[5] Sujaini,  Herry.,  Negara,  Arif  Bijaksana  Putra.  Analysis  of  Extended Word  Similarity  Clustering  based  Algorithm  on  Cognate  Language. Gujarat: ESRSA Publications Pvt. Ltd. 2015.
[6] Koehn,  Philipp.  Moses:  Open  Source  Toolkit  for  Statistical  Machine Translation.  Annual  Meeting  of  the  Association  for  Computational Linguistics  (ACL),  demonstration  session,  Prague,  Czech  Republic. 2007.
[7] McEnery,  T.,  et  al.  Corpus-Based  Language  Studies:  An  Advanced Resource Book. Oxon: Routledge. 2006.
[8] Hunston,  S.  Corpora  in  Applied  Linguistics.  Cambridge:  Cambridge University Press. 2002.
[9] Tanuwijaya,  Hansel.,  Manurung,  Hisar  Maruli.  Penerjemahan  Inggris- Indonesia  Menggunakan  Mesin  Penerjemah  Statistik  Dengan  Word Reordering  dan  Phrase  Reordering. Jakarta, Jurnal  ilmu  Komputer dan Informasi Vol 2 No 1. 2009.
[10] Nazief, Bobby dan Mirna Adriani, Confix-Stripping: Approach to Stemming Algorithm for Bahasa Indonesia, Fakulty of Computer Science University of Indonesia. 2007.