## IMPLEMENTASI TWO-PHASE TRANSLATION METHOD PADA PEMBUATAN WEB PROGRAM TRANSITIVE TRANSLATION ANTARA BAHASA JAWA DAN BAHASA INGGRIS MENGGUNAKAN PIVOT BAHASA INDONESIA
oleh:
1 Adi Heru Utomo, 2 Dwi Putro Sarwo Setyohadi
1.2 Jurusan Teknologi Informasi, Politeknik Negeri Jember Jalan Mastrip Kotak Pos 164 Jember

## ABSTRAK
Pada Sistem Temu-Balik Informasi Lintas-Bahasa atau Cross-Language Information Retrieval (CLIR), terdapat sebuah query dari kata dalam suatu bahasa yang digunakan untuk mencari  dokumen  yang  menggunakan  bahasa  yang  berbeda.  Salah  satu  metode  yang digunakan  untuk  mentranslasikan query tersebut  adalah pivot  based  translation/transitive translation.  Dengan transitive  translation,  sebuah  topik  pencarian  dapat  ditranslasikan  ke bahasa  yang  digunakan  pada  koleksi  dokumen  yang  dicari  melalui  sebuah  bahasa pivot (intermediate).  Pada  penelitian  sebelumnya  telah  dilakukan  translasi  dari  Bahasa  Jawa  ke Bahasa  Inggris  melalui  Bahasa  Indonesia  sebagai bahasa pivot-nya.  Metode  translasi  yang digunakan  adalah word-by-word  translation dengan  bantuan Machine  Readable Dictionary (MRD). Dalam proses translasinya, MRD menggunakan teknik translasi Everymatch Method (EM).  Suatu  kata  mungkin  memiliki  lebih  dari satu  arti.  Dengan  metode  EM,  maka  semua kemungkinan  hasil  translasi  akan  ditampilkan,  sehingga  proses  translasi  dengan menggunakan  MRD  akan  menghasilkan  tingkat ambiguity yang  tinggi,  di  mana  pada transitive  translation hal  tersebut dapat  berakibat  pada  akurasi  yang  rendah.Untuk mengurangi ambiguity pada query translation tersebut, digunakan Two-Phase Method (TP) pada  masing-masing  translasi.  Dengan  metode  TP,  translasi  dilakukan  dua  arah  dengan menggunakan  metode  EM.  Hasil  translasi  yang  digunakan  adalah  semua  kata  yang menghasilkan  kata  yang  sama  saat  ditranslasikan  kembali  ke  bahasa  asal.  Proses  ini  dapat meningkatkan  akurasi  hasil  translasi  dari  73%  menjadi  82%.Berdasarkan  kenyataan  bahwa pada saat ini belum tersedia kamus maupun program translasi yang menterjemahkan Bahasa Jawa  ke  Bahasa  Inggris  dan/atau  sebaliknya,  maka  pada  penelitian  ini  program  translasi tersebut akan ditingkatkan aksesibilitasnya agar dapat diakses melalui web.
Kata Kunci : Cross-language  information  retrieval, transitive  translation, pivot  language, two-phase  method,  word-by-word  translation,  Machine  Readable Dictionary.

## PENDAHULUAN
Pada Cross-Language
Information  Retrieval (CLIR),  terdapat sebuah query dari  suatu  bahasa  yang digunakan  untuk  mencari  dokumen  yang menggunakan  bahasa  yang  berbeda. Query tersebut  akan  ditranslasikan  ke bahasa  yang  digunakan  pada  dokumen yang dicari. Dengan menggunakan CLIR, maka query yang  merupakan  kunci pencarian tidak perlu menggunakan
bahasa  yang  sama  dengan  bahasa  yang digunakan  pada  dokumen  yang  dicari. Untuk  itu,  maka  diperlukan  suatu  metode untuk mentranslasikan query. Terdapat dua metode untuk mentranslasikan query, yaitu direct translation/bilingual translation dan pivot-based translation/transitive
translation. Direct  translation adalah translasi antara dua bahasa saja, yaitu dari satu  bahasa source ke  satu  bahasa target. Sedangkan transitive  translation adalah translasi yang dilakukan untuk
mentranslasi  dari  satu bahasa source ke

## Jurnal Teknologi Informasi dan Terapan, Vol. 01, No. 01, Januari 2014
satu  bahasa target melalui  sebuah  bahasa pivot (intermediate).  Terdapat  beberapa alasan  penggunaan transitive  translation ini,  diantaranya  adalah:  1)  jika  tidak ditemukan hasil translasi dengan menggunakan direct  translation,  maka pivot  language dapat  digunakan  sebagai bantuan,  2)  dapat  mengurangi  jumlah translasi  yang  diperlukan  pada  saat dilakukan translasi banyak bahasa.
Misalnya  jika  terdapat  50  bahasa  dan translasi  dilakukan  untuk  masing-masing bahasa  ke  semua  bahasa  yang  lain,  maka dengan direct translation akan diperlukan 2450  pasangan  translasi.  Tetapi  jika terdapat  satu  bahasa  yang  digunakan sebagai pivot dan  dapat  digunakan  untuk seluruh  translasi  yang  akan  dilakukan, maka  hanya  diperlukan  98  translasi  (49 translasi  dari source  language ke pivot language, 49 translasi dari pivot language ke target language).
Mekanisme translasi pada Machine  Readable  Dictionary (MRD) yang digunakan untuk mentranslasi query pada CLIR adalah word-by-word translation. Sedangkan word-by-word
translation pada  MRD  menggunakan teknik Every-Match  Method (EM).  Suatu kata  mungkin  memiliki  lebih  dari  satu arti.  Dengan  metode  ini,  maka  semua kemungkinan hasil translasi akan ditampilkan.  Dengan  metode  ini,  maka proses  translasi  dengan  menggunakan MRD akan menghasilkan tingkat ambiguity yang tinggi.
Selain  EM,  terdapat  beberapa teknik  translasi word-by-word yang  lain, yaitu First-Match Method (FM) dan Two- Phase  Method (TP).  Dengan  FM,  maka hasil  translasi  hanya  akan  menampilkan kata  yang  pertama  ditemukan  pada  MRD yang sesuai dengan query yang ditranslasikan. Translasi dengan menggunakan  FM  memberikan  hasil dengan presisi yang lebih baik dibandingkan  dengan  EM  [Aljlayl dkk, 2002].  Tetapi  selain  menghasilkan  presisi yang  lebih  baik,  FM  juga  menghasilkan tingkat akurasi yang rendah, karena belum tentu  kata  pertama  yang  ditemukan merupakan  hasil  translasi  yang  paling tepat.  Untuk  mengantisipasi  kelemahan
yang  terjadi  pada EM  dan  FM,  maka dikembangkan Two-Phase  Method (TP). Dengan TP, maka translasi dilakukan dua arah  dengan  menggunakan  EM.  Pertama dilakukan  translasi  dari  bahasa source ke bahasa target,  dan  berikutnya  dilakukan translasi  dari  hasil  translasi  tersebut  dari bahasa target ke  bahasa source.  Hasil translasi  yang  digunakan  adalah  semua kata  yang  menghasilkan  kata  sesuai dengan bahasa source pada saat ditranslasikan  kembali  tersebut.  Hal  ini dapat  mengurangi ambiguity yang  terjadi pada proses translasi dengan menggunakan EM. Pada penelitian dilakukan penerapan  TP  pada transitive  translation. Pada penelitian ini dilakukan translasi dari
Bahasa  Jawa  ke  Bahasa  Inggris  melalui Bahasa  Indonesia  sebagai  bahasa pivot- nya.  Metode  translasi  yang  digunakan adalah word-by-word translation dengan bantuan Machine  Readable  Dictionary (MRD).

## Cross-Language  Information  Retrieval
(CLIR) Seiring dengan semakin berharganya  nilai  sebuah  informasi  dan semakin banyaknya sumber-sumber informasi,  maka  semakin  meningkat  pula kebutuhan manusia untuk dapat menemukan informasi yang sesuai keperluannya  dengan  cepat.  Oleh  karena itu,  muncul  bidang  kajian  Temu  Balik Informasi  (Information  Retrieval).  Sistem temu balik informasi melakukan pencarian  informasi  dari  sekumpulan dokumen berdasarkan kebutuhan
informasi  pengguna  yang  di-input-kan dalam bentuk query. Query tersebut biasa berupa  kata  atau  rangkaian  kata  yang berkaitan dengan topik tertentu. Salah satu contoh  aplikasinya  adalah search  engine di Internet.
Penyebaran  teknologi  jaringan  terutama teknologi web di  berbagai  negara, menyebabkan peningkatan jumlah dokumen online dengan  berbagai  macam bahasa.  Sistem  temu  balik  informasi ekabahasa (monolingual information retrieval system) hanya mampu menerima query dan mengambil
dokumen yang relevan dalam satu bahasa.
Sistem ini tidak mengakomodasi kebutuhan  pengguna  untuk  mendapatkan dokumen  yang  relevan  dari  bahasa  yang berbeda  dengan  bahasa query.  Untuk  itu diperlukan  sistem  temu  balik  informasi lintas bahasa (cross-language information retrieval system).
Sistem temu balik informasi lintas bahasa berfungsi mengatasi suatu keadaan ketika sebuah query diajukan maka sistem diharapkan dapat mengembalikan dokumen yang relevan dalam bahasa lain. Misal,  jika query menggunakan  bahasa Indonesia, maka sistem dapat mengembalikan  dokumen  yang  relevan dalam  bahasa  Inggris.  Sistem  ini  dapat
berguna  bagi  orang  yang  kesulitan  untuk membuat query dalam bahasa lain.
Penelitian  di  bidang  temu  balik informasi  lintas  bahasa  memfokuskan pada metode-metode untuk menerjemahkan query. Penerjemahan query lebih  dipilih  karena  penerjemahan seluruh  dokumen  di  dalam  koleksi  yang berukuran  besar  ke  dalam  bahasa  lain dipandang  tidak  praktis  [Ballesteros  dkk, 1998].
Sistem  temu  balik  informasi (information  retrieval  system)  adalah sistem  yang  melakukan  pencarian  dan pengambilan  informasi  yang  relevan  dari suatu  koleksi  dokumen  terhadap query yang
dimasukkan  pengguna. Query tersebut dapat  berupa  beberapa  kata/istilah  yang menggambarkan  informasi  yang  sedang dicari  atau  dinyatakan  dalam  bentuk bahasa sehari-hari.
Sistem  melakukan  pengindeksan terhadap  dokumen  untuk  mempermudah dan mempercepat proses pencarian.
Relevansi  ditentukan  dengan  menghitung nilai kemiripan antara dokumen-dokumen yang  ada  dengan query yang  telah direpresentasikan ke dalam bentuk tertentu.  Dokumen-dokumen  yang  telah diperoleh sistem kemudian diurut berdasarkan tingkat relevansinya terhadap query.
Dalam  sebuah  sistem  temu  balik informasi untuk satu bahasa (monolingual information  retrieval  system)  pencarian dokumen  yang  relevan  dilakukan  dengan menentukan  kemunculan  kata-kata  yang ada  di query di  dalam  dokumen.  Apabila query yang dimasukkan pengguna menggunakan  bahasa  Indonesia,  maka secara umum sistem akan mengembalikan informasi  yang  relevan  dalam  bahasa Indonesia juga.
Adapun sistem temu balik
informasi  lintas  bahasa  (cross-language information retrieval system) yang menggunakan  pendekatan  penerjemahan query akan  menerjemahkan query ke dalam  bahasa  lain.  Hasilnya  adalah sebuah query terjemahan.  Sistem  akan membandingkan
query
terjemahan tersebut dengan koleksi dokumen
sehingga mengembalikan dokumen- dokumen  yang  relevan  dalam  suatu bahasa  yang  berbeda  dengan  bahasa query.

## Transitive Translation
Pada  CLIR, transitive  translation menggunakan sebuah bahasa pivot
(intermediate)  merupakan  suatu  alternatif solusi  pada  saat direct  query  translation tidak dapat dilakukan
dengan
menggunakan parallel(comparable)corpora atau  sebuah bilingual dictionary. Borin telah mencoba beberapa  translasi  kata  dan  mengusulkan penggunaan pivot alignment, yang menggabungkan direct  translation dan indirect  translation menggunakan  bahasa ketiga. Metode ini terbukti dapat meningkatkan recall rate tanpa menurunkan presisi [Borin, 2000]. Secara umum, penggunaan sebuah intermediate  language untuk transitive translation akan melipatgandakan jumlah translasi sehingga kemungkinan terjadinya kesalahan  translasi  yang  disebabkan karena ambiguity akan  semakin  tinggi.
Gollins  and  Sanderson  mengusulkan sebuah pendekatan translasi secara parallel  melalui  beberapa intermediate languages dan  menggabungkan  hasilnya. Teknik  ini  dapat  mengurangi  kesalahan dan  meningkatkan  efektivitas retrieval [Sanderson,  2001].  Sedangkan  Simard membuat pendekatan untuk

## Jurnal Teknologi Informasi dan Terapan, Vol. 01, No. 01, Januari 2014
mengeksploitasi  properti transitive dari translasi  untuk  meningkatkan  kualitas multilingual  text  alignment [Simard,
2000].

## Dictionary-Based Translation Methods
Terdapat  beberapa  teknik word- by-word  translation (Dictionary-Based Methods/ Query-Based Translation), yaitu: Every-Match  Method (EM), First- Match Methods (FM), Two-Phase Methods (TP) [Aljlayl dkk, 2002]. EM adalah metode yang digunakan oleh MRD. Suatu kata mungkin  memiliki  lebih  dari  satu  arti. Dengan metode ini, maka semua kemungkinan hasil translasi akan ditampilkan. Dengan  metode  ini,  maka proses  translasi  dengan  menggunakan MRD akan menghasilkan tingkat ambiguity yang tinggi.
Selain  EM,  terdapat  beberapa teknik  translasi word-by-word yang  lain, yaitu First-Match Method (FM) dan Two- Phase  Method (TP).  Dengan  FM,  maka hasil  translasi  hanya  akan  menampilkan kata  yang  pertama  ditemukan  pada  MRD yang sesuai dengan query yang ditranslasikan. Translasi dengan menggunakan  FM  memberikan  hasil dengan presisi yang lebih baik dibandingkan  dengan  EM  [Aljlayl,  M. dkk,  2002].  Tetapi  selain  menghasilkan presisi  yang  lebih  baik,  FM  juga menghasilkan tingkat akurasi yang rendah,  karena  belum  tentu  kata  pertama yang ditemukan merupakan hasil translasi yang  paling  tepat.  Untuk  mengantisipasi kelemahan yang terjadi pada EM dan FM, maka  dikembangkan Two-Phase  Method (TP). Dengan TP, maka translasi
dilakukan  dua  arah  dengan  menggunakan EM.  Pertama  dilakukan  translasi  dari bahasa source ke  bahasa target,  dan berikutnya  dilakukan  translasi  dari  hasil translasi  tersebut  dari  bahasa target ke bahasa source.  Hasil  translasi  yang digunakan  adalah  semua  kata  yang menghasilkan  kata  sesuai  dengan  bahasa source pada  saat  ditranslasikan  kembali tersebut.  Hal  ini  dapat  mengurangi
ambiguity yang  terjadi  pada  proses translasi dengan menggunakan EM.
TP  adalah  suatu  metode  translasi yang  tidak  menggunakan  semua  hasil translasi,  melainkan  hanya  beberapa  hasil translasi  saja.  Asumsi  dasar  dari  metode ini  adalah  bahwa f -1 ( f  (  x )) =  x,  yaitu translasi  dari  hasil  translasi  suatu  kata harus  menghasilkan  kata  asalnya.  Jika demikian, maka translasi tersebut valid.
Algoritma  TP  dapat  dijelaskan sebagai berikut. Dimisalkan akan ditranslasikan  suatu  kata  menggunakan bahasa  Arab  ke  bahasa  Inggris.  Notasi yang  digunakan  untuk  mewakili  masing- masing bahasa adalah sebagai berikut.
1. A digunakan  untuk mewakili  kata berbahasa Arab yang akan ditranslasikan. 2. E adalah  hasil  translasi  berbahasa Inggris  dari  kata A menggunakan Every-Match method.
3. A’ adalah  hasil  translasi  berbahasa
Arab dari kata E menggunakan Every- Match method. Sehingga, Two-Phase method dapat diimplementasi sebagai berikut: a. Translasikan sebuah kata berbahasa  Arab A ke  dalam bahasa  Inggris E dengan Every-
Match method menggunakan sebuah Arabic-English dictionary. b. Translasikan kata berbahasa Inggris E ke  dalam  bahasa  Arab A’ dengan Every-Match  method menggunakan  sebuah English-
Arabic dictionary.
c. Kembali  ke  kata  berbahasa  Arab A dan  hasil  translasi  berbahasa Arab A’ sebagai bentuk infinitifnya. d. Kandidat hasil translasi berbahasa Inggris E dari  kata  berbahasa Arab A adalah kata yang menghasilkan  translasi  berbahasa
Arab A’ yang  sama  dengan  kata asal A.
Pada beberapa kasus dapat terjadi suatu  keadaan  di  mana  tidak  didapatkan satupun kandidat  hasil  translasi.  Pada kasus  tersebut,  maka  algoritma  tersebut dapat dimodifikasi sebagai berikut:
a. Jika  kata  berbahasa  Inggris E tidak menghasilkan kata yang sama dengan kata berbahasa Arab A, maka: Cari  sinonim  dari  kata  berbahasa Inggris tersebut, kemudian translasikan ke bahasa Arab menggunakan Every-Match  method, masing-masing  translasi  dari  sinonim tersebut yang menghasilkan kata yang sesuai  dengan  kata  asal A adalah kandidat hasil translasi. b. Jika  tidak  ada  kata  berbahasa  Inggris E maupun sinonimnya yang menghasilkan  kata  asal A,  maka digunakan first  match dari E sebagai kandidat translasi. Metode TP Tahap selanjutnya adalah menganalisis  penggunaan  metode  TP untuk Word-by-Word  Translation pada MRD. Adapun metode TP dapat dijelaskan sebagai berikut.
TP  adalah  suatu  metode  translasi yang  tidak  menggunakan  semua  hasil translasi,  melainkan  hanya  beberapa  hasil translasi  saja.  Asumsi  dasar  dari  metode ini  adalah  bahwa f -1 ( f  (  x )) =  x,  yaitu translasi  dari  hasil  translasi  suatu  kata harus  menghasilkan  kata  asalnya.  Jika demikian, maka translasi tersebut valid. Algoritma  TP  dapat  dijelaskan
dengan menggunakan notasi untuk mewakili  masing-masing  bahasa  sebagai berikut.
1. A digunakan  untukmewakili  kata yang akan ditranslasikan.
2. T adalah  hasil  translasi  pada  bahasa target dari kata A
menggunakanEvery-Match method.
3. A’ adalah  hasil  translasi  dalam bahasa  asal  dari  kata  dalam  bahasa target T menggunakan Every-Match method.
Sehingga, Two-Phase  method dapat diimplementasi sebagai berikut:
1) Translasikan  sebuah kata  berbahasa asal A ke  dalam  bahasa  target T dengan Every-Match method menggunakan sebuah A-T dictionary. 2) Translasikan kata  berbahasa  target T
ke  dalam  bahasa  asal A’ dengan Every-Match  method menggunakan sebuah T-A dictionary.
3) Dilihat kembali kata asal A dan hasil translasi  berbahasa  asal A’ sebagai bentuk infinitifnya.
4) Kandidat  hasil  translasi  berbahasa target T dari  kata  berbahasa  asal A adalah  kata  yang  memberikan  hasil
translasi berbahasa asal A’ yang sama dengan kata asal A.
Pada beberapa kasus dapat terjadi suatu  keadaan  di  mana  tidak  didapatkan satupun  kandidat  hasil  translasi.  Pada kasus  tersebut,  maka  algoritma  tersebut dapat dimodifikasi sebagai berikut:
1. Jika  kata  berbahasa  target T tidak menghasilkan kata yang sama dengan kata berbahasa asal A, maka:
a. Cari  sinonim  dari  kata  berbahasa target tersebut, kemudian translasikan ke bahasa asal menggunakan Every-Match method,  masing-masing  translasi dari sinonim tersebut yang menghasilkan  kata  yang  sesuai dengan  kata  asal A adalah kandidat hasil translasi.
b. Sehubungan  dengan  pencarian sinonim  ini  akan  dilakukan  uji kompleksitas  untuk  menentukan apakah  perlu  dicari  sinonim  dari semua T atau sebagiandari T saja.
2. Jika tidak ada kata berbahasa target T maupun sinonimnya yang menghasilkan  kata  asal A,  maka digunakan first  match dari T sebagai kandidat translasi.

## Proses Transitive Translation
Menggunakan  MRD  bahasa  Jawa ke  bahasa  Indonesia  dan  MRD  bahasa Indonesia  ke  bahasa  Inggris  untuk transitive translation dari bahasa Jawa ke bahasa  Inggris.  Adapun  tahapan  yang dilakukan  pada transitive  translation ini adalah sebagai berikut.
a. Mentranslasikan  kata  dari  bahasa Jawa ke bahasa Indonesia menggunakan MRD dengan everymatch method.

## Jurnal Teknologi Informasi dan Terapan, Vol. 01, No. 01, Januari 2014
b. Mentranslasikan  setiap  kata  hasil translasi di atas ke bahasa Jawa MRD dengan everymatch  method.  Kata yang  menghasilkan  hasil  translasi yang sama dengan kata asal (berbahasa  Jawa)  adalah  kandidat yang  akan  ditranslasikan  ke bahasa Inggris. c. Mentranslasikan setiap kandidat (berbahasa  Indonesia)  ke  bahasa Inggris  menggunakan  MRD  dengan everymatch method. d. Mentranslasikan  setiap  kata  hasil translasi  masing-masing  kandidat  di atas  kembali  ke  bahasa  Indonesia. Kata berbahasa Inggris yang menghasilkan kata yang sesuai dengan  kandidat  merupakan  hasil translasi dengan two-phase method.
Alur  translasi  dengan  menggunakan metode  TP  dapat  dilihat  pada flowchart berikut (gambar 1).
Gambar 1. Two-Phase Translation Method Flowchart
M U L A I Kata asal A Translasi dari kata asal A ke kata target T 1..m dengan every-match method For i = 1 to m Translasi dari kata target T i ke asal A' 1..n dengan every- match method For j = 1 to n A' j = A ? Next j Next i t Kandidat k = A' j Inc k y k = 1 ? Cari sinonim T Translasi dari kata sinonin T ke asal A' 1..n dengan every- match method For i = 1 to n A' i = A ? Next i t Kandidat k = A' i Inc k y y SELESAI t k = 1 ? Kandidat k = First-match dari hasil translasi A ke T y t k = 1
Tahapan transitive translation tersebut dapat dilihat sebagai berikut (gambar 2).

## Gambar 2. Proses Transitive Translation

## Perbandingan Metode EM dan TP
Ujicoba  dilakukan  dengan  cara membandingkan  translasi  yang  dilakukan dengan  menggunakan  EM  dan  translasi yang  dilakukan  dengan  menggunakan metode TP. Dengan menggunakan metode EM,  seluruh  kata  hasil  translasi  yang ditemukan  pada  MRD  akan  ditampilkan. Dari seluruh  kata  hasil  translasi  tersebut, untuk  masing-masing  kata  hasil  translasi akan dianalisis kebenarannya. Pada analisis tersebut dapat dilihat apakah kata yang ditampilkan adalah benar atau salah. Sedangkan  pada  penggunaan  metode  TP terdapat satu atau lebih kata hasil translasi yang  dieliminasi.  Dari  seluruh  kata  hasil translasi  tersebut,  untuk  masing-masing kata  hasil  translasi  akan  dianalisis kebenarannya,  baik  kata  hasil  translasi yang ditampilkan, maupun yang dieliminasi.  Pada  analisis  tersebut  dapat
dilihat  apakah  kata  yang  ditampilkan  dan kata  yang  dieliminasi  adalah  benar  atau salah. Berikutnya dari hasil ujicoba data dengan  dua  metode  tersebut  dapat dianalisis tingkat signifikansi dari perbedaan  antara  hasil  translasi  dengan menggunakan  metode  EM dan  hasil translasi menggunakan metode TP.
Analisis  tingkat  signifikansi  dilakukan dengan menggunakan uji Z.
Untuk  melakukan  uji  Z  tersebut,  maka data  ujicoba  ditampilkan  dalam  bentuk persentase  kebenaran  untuk  masing- masing kata yang ditranslasikan menggunakan masing-masing metode. Dari analisis hasil ujicoba tersebut menunjukkan  bahwa  hasil  yang  benar yang terjadi pada penggunaan metode EM adalah  400  :  597  atau  sebesar  0,73  atau
73%.  Sedangkan  hasil  yang  benar  yang terjadi  pada  penggunaan  metode  TP adalah  482  :  597  atau  sebesar  0,82  atau 82%.
Uji  Z  yang  dilakukan  untuk melihat  signifikansi  perbedaan  yang dihasilkan  oleh  kedua  metode  tersebut menghasilkan Z hitung sebesar -15,62.
Dengan α = 5%, µ 0 : H 0 = H 1, µ 1 : H 0 ≠ H 1, maka nilai z tabel α/2 = 1,96. Karena  |z hit |  >  z  tabel α/2 ,  maka tolak  H 0 ,  terima  H 1, artinya:  terdapat perbedaan  yang  signifikan  antara  hasil translasi  yang  dihasilkan  dengan  metode EM dan metode TP.
Dengan  batas  kesalahan  yang diijinkan sebesar 5%, menunjukkan bahwa terdapat perbedaan yang signifikan antara  penggunaan  metode  EM  dan metode  TP.  Dengan  peningkatan  jumlah hasil  translasi  yang  benar  dari  sebesar 73%  pada  penggunaan  metode  EM menjadi  sebesar  82%  pada  penggunaan metode  TP,  maka  metode  TP  dapat dinyatakan sebagai upaya yang lebih baik untuk meningkatkan akurasi hasil translasi pada transitive translation.
Translasi dari bahasa
Jawa ke bahasa Indonesia Translasi dari bahasa Indonesia ke bahasa Jawa dan menentukan kandidat yang akan ditranslasikan ke bahasa Inggris Translasi setiap kandidat dari bahasa Indonesia ke bahasa Inggris Translasi dari bahasa Inggris ke bahasa Indonesia dan menentukan kandidat hasil transitive translation

## Jurnal Teknologi Informasi dan Terapan, Vol. 01, No. 01, Januari 2014
Alur proses transitive translation dari bahasa Jawa ke bahasa Inggris melalui bahasa Indonesia sebagai bahasa pivot-nya dapat dilihat sebagai berikut (gambar 3).
Gambar 3. Proses Penerapan Two-Phase Method pada Transitive Translation

## Hasil Penelitian dan Pembahasan

## Perancangan Antarmuka
Gambar 5.1 Antar Muka Web
Javanesse Javanesse to Indonesian Dictionary Indonesian to Javanesse Dictionary Indonesian to English Dictionary English to Indonesian Dictionary Indonesian English Resolving Ambigue using Two-Phase Method 1 2 3 4 5
6
7
Keterangan :
Frame 1 akan digunakan sebagai text field kata dalam bahasa jawa yang akan dicari, Frame 2 akan menjadi text field kata hasil dari pencarian menggunakan Every Mach Methode untuk Jawa-Indonesia dan
sebaliknya
Frame 3 akan menjadi text field kata hasil dari pencarian menggunakan Every Mach Methode  untuk  Indonesia-Enggris  dan sebaliknya Frame 4 akan menjadi text field kata hasil dari  pencarian  menggunakan  two  phased untuk Jawa-Indonesia Frame 5 akan menjadi text fiela kata hasil dari  pencarian  menggunakan  two  phased untuk Indonesia Inggris.
Fram  6  dan  7  adalah  hasil  dari  semantic constrain  dari Translasi jawa Indonesia dan Indonesia Inggris.

## Implementasi Sistem
Tabel yang digunakan adalah sebagai berikut:
Tabel  1.  Untuk  menyimpan  kata  dalam bahasa  Jawa.  Tabel  ini  dapat  dilihat sebagai berikut:
Tabel2. Untuk menyimpan kata dalam bahasa Indonesia. Tabel ini dapat dilihat sebagai berikut:
Tabel 3. untuk menyimpan kata dalam bahasa Inggris. Tabel ini dapat dilihat sebagai berikut:
Tabel 4 Untuk menyimpan translasi Jawa- Indonesia.  Tabel  ini  dapat  dilihat  sebagai berikut:
Tabel 5. Untuk  menyimpan  translasi Indonesia-Jawa.  Dapat  dilihat  sebagai berikut:
Tabel  6.  Untuk  menyimpan translasi Indonesia-Inggris.  Tabel  ini  dapat  dilihat sebagai berikut:

## Jurnal Teknologi Informasi dan Terapan, Vol. 01, No. 01, Januari 2014
Untuk menyimpan sub kategori
Tabel  7.  Untuk  menyimpan  translasi Inggris-Indonesia.  Tabel  ini  dapat  dilihat sebagai berikut:
Tabel 8.

## Program Aplikasi
Program  aplikasi  dibuat dengan  bahasa pemrograaman PHP dengan menggunakan Dreamweaver dan database yang  digunakan  adalah  SQL  Manager 2005 for PostgreSQL.

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Pada penelitian ini telah dihasilkan sebuah program translasi yang
mengimplementasikan Two-Phase Translation Method pada Pembuatan Web Program  Transitive  Translation  Antara Bahasa Inggris dan Bahasa Jawa menggunakan Pivot Bahasa Indonesia

## Saran
Pekerjaan  yang  dapat  dilakukan  pada penelitian  selanjutnya  adalah  meningka- tkan  aksesabilitas  program  translasi  ini sehingga  dapat  diakses  melalui  perangkat mobile.

## DAFTAR PUSTAKA
Aljlayl,  Mohammed  dan  Frieder,  Ophir (2002), Effective  Arabic-English Cross-Language Information Retrieval  via  Machine-Readable Dictionary and Machine Translation”, http://citeseer.ist.psu.edu/aljlayl02ef fective.html ,  Tanggal  akses:  1 Maret 2007. Ballesteros,  L;  Croft,  W.B.  (1998), “ Resolving  Ambiguity  for  Cross- Language Retrieval ”, http://ciir.cs.umass.edu/pubfiles/ir- 129.pdf .  Tanggal  akses:  1  Maret
2007.
Borin,  L.  (2000), “ You’ll  Take  the  High Road  and  I’ll  Take  the  Low  Road: Using a Third Language to Improve Bilingual Word Alignment”, Proceedings of the 18th COLING. Brown,  Keith,  and  Miller,  Jim  (1996), “Syntax:  A  Linguistic  Introduction to  Sentence  Structure.  Second Edition”, RoutledgeCollins Academic, London.
Cormen, T. H., Leiserson, C. E. & Rivest,
R.  L.  (1994), “ Introduction  to Algorithms” ,  McGraw-Hill,  Inc., New York. Gollins,  T.,  Sanderson,  M.  (2001), “Improving Cross Language Information with Triangulated Translation”, In  Proceedings  of ACM-SIGIR200.
Hutchins,  W.  John,  Somers,  Harold  L.
(1992), “An Introduction to Machine  Translation”, Academic Press Limited, London.
Lehtokangas, Raija dan Airio, Eija (2004), “Translation  via  a  Pivot  Language
Challenges  Direct  Translation  in
CLIR”, http://www.clef-
campaign.org/clef-bibliography.pdf , Tanggal akses: 1 Maret 2007 Malmkjær, Kirsten (1996), “The Linguistics Encyclopedia”, RoutledgeCollins Academic, London. Santosa,  P.  Insap  (1992), “Struktur  Data Menggunakan  Turbo  Pascal  6.0”,
Yogyakarta: Andi Offset
Sevilla, CG., Ochave, JA., Punsalam, TG., Regala,  BP.,  Uriarte,  GG.  (1993), “Pengantar  Metode  Penelitian”,
Jakarta: Penerbit Universitas Indonesia (UI-Press),. Simard,  M.  (2000), “Multilingual  Text Alignment. In Parallel Text Processing”, J. Veronis, Eds. Kluwer Academic Publishers, Printed in the Netherlands.
Slamet,  S.,  Nursalim,  FX.,  Makaliwe,  C. H.  &  Wibowo,  W.  C.  (1989), “ Pengantar Struktur Data”, Jakarta: PT. Elex Media Koputindo,.
Wikantyasning,  N.  (2005), “Penerjemah Inggris – Jawa  Bagi  Siswa  Asing Menggunakan Metode Rule Based”, Tesis, Yogyakarta: Program Magister Teknik, Univertitas Gadjah Mada .