Mesin Penerjemah Situs Berita Online Bahasa Indonesia ke Bahasa Melayu Pontianak

## Herry Sujaini
Staf Pengajar Program Studi Teknik Informatika, Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Tanjungpura e-mail: herry_sujaini@yahoo.com
Abstract – Paper ini membahas salah satu  potensi  dari aplikasi mesin penerjemah, yaitu penerjemahan halaman  situs.Halaman situs berbahasa  Indonesia, diterjemahkan secara otomatis ke dalam bahasa Melayu Pontianak  sehingga  teks  yang  ada  pada  halaman sumber berubah menjadi teks dalam bahasa target. Cara  kerja  sistem  ini  adalah  dengan mengambil seluruh  halaman  HTML  dari  sumber  berbahasa Indonesia,  selanjutnya  memisahkan  teks-teks  yang berupa  kalimat  terhadap  kode-kode  HTML.  Kalimat yang  sudah  dipisahkan  selanjutnya  diterjemahkan  ke bahasa  target (Melayu  Pontianak).  Kalimat  hasil terjemahan  ditampilkan  pada  halaman  target  dengan mengganti kalimat-kalimat pasangan terjemahannya. Sistem  ini  mempergunakan  mesin  penerjemah  berbasis statistik  (MPS). Persoalan  yang  paling  mendasar  pada hasil  kualitas terjemahan  sistem  ini  adalah  masih kecilnya kuantitas corpus. Sedangkan corpus merupakan  merupakan  data  utama  untuk membangun model - model yang digunakan pada MPS.
Keywords- Penerjemahan halaman situs, mesin penerjemah statistik,  bahasa  Indonesia - Melayu Pontianak.

## 1. Pendahuluan
Mesin penerjemah (MP)  merupakan  mesin yang dapat melakukan  proses  penerjemahan  dari  satu  bahasa ke bahasa  lainnya  secara otomatis. MP memiliki kegunaan praktis sebab karena dapat membantu manusia untuk berkomunikasi  satu  sama lainnya  yang memiliki bahasa yang berbeda. Masalah ini menjadi lebih penting pada era globalisasi  sekarang  ini, saat penerjemahan manual oleh manusia yang memiliki sumber daya terbatas dan mahal, MP  memiliki  potensi  untuk  dapat meningkatkan efisiensinya. Selain itu, media komunikasi seperti e-mail, sms, bbm, sosmed dan konferensi  video  saat  ini  telah menjadi semakin bervariasi dan serba instan  dan  telah  menjadi  bagian yang tidak terpisahkan dari aktivitas manusia.
Aktivitas  penelitian  pada bidang  mesin penerjemah pertama kali dilakukan  diGeorgetown University  pada tahun1954.  Mereka  memiliki  sasaran  ideal ”terjemahan kualitas tinggi yang dilakukan sepenuhnya secara otomatis”( fully auto matic high quality translation (FAHQT)). Akan tetapi, proyek  tersebut  dinilai gagal oleh Automatic Language Processing Advisory
Committee (ALPAC) sehingga para  peneliti  semakin realistis dan  sadar  dengan  keterbatasan komputer sebagai alat penerjemah.
Salah satu pendekatan mesin penerjemah adalah dengan menggunakan pendekatan statistik yang menggunakan konsep probabilitas, biasanya disebut dengan mesin penerjemah statistik (MPS). Untuk setiap pasangan kalimat (s,t), diberikan sebuah P(t|s) yang diinterpretasikan sebagai distribusi probabilitas dimana MP akan menghasilkan t dalam bahasa tujuan saat diberikan s dalam bahasa sumber.
Mesin penerjemah secara luas telah dipergunakan dalam berbagai  aplikasi,  misalnya  sebagai  penerjemah  umum multi bahasa seperti Google Translator, Bing Translator dan lain-lain. Pada paper ini, kami  menyampaikan  hasil rancang  bangun  mesin  penerjemah  halaman  web  secara otomatis  dari  bahasa  Indonesia  ke  bahasa  Melayu Pontianak.
Menurut Riza H. (2008), jumlah bahasa daerah yang dimiliki Indonesia mencapai 742 ragam yang menempatkan  Indonesia  pada  urutan  ke-2  sedunia sebagai  laboratorium  keanekaragaman  bahasa  setelah Papua Nugini dengan 867 ragam bahasa. Seiring dengan itu Darwis, M (2011) menjelaskan bahwa di Kalimantan, satu  bahasa  telah  terancam  punah  dari  lebih  50  bahasa daerah yang digunakan di pulau tersebut.Dari 13 bahasa daerah  yang  ada  di  Sumatera,  satu  diantaranya  telah punah dan dua lainnya sudah terancam punah.Namun, di Jawa  tidak  ada  bahasa  daerah  yang  terancam  punah. Adapun  di  Sulawesi,  dari  110  bahasa  yang ada,  36 bahasa  terancam  punah  dan  satu  sudah  punah,  di Maluku, dari 80 bahasa yang ada 22 terancam punah dan 11  sudah  punah,  di  daerah  Timor,  Flores,  Bima  dan Sumba  8  bahasa  terancam  punah  dari  50  bahasa  yang ada.  Di  daerah  Papua  dan  Halmahera  dari  271  bahasa, 56 bahasa terancam punah.Dikatakan lebih lanjut bahwa 9  bahasa  dinyatakan  telah  punah  di  tanah  Papua.208 bahasa terancam punah dan 32 bahasa segera punah.
Bahasa  Melayu  Pontianak  merupakan  salah  satu bahasa  yang  dituturkan  oleh  masyarakat  asli  kota Pontianak.  Penduduk  asli  kota  Pontianak  berdomisili  di beberapa kecamatan  yang  letaknya  berdekatan  dengan Keraton Qadariah,  dimana  keraton  tersebut  merupakan pusat  kerajaan  Melayu  di  Pontianak.  Di  daerah-daerah tersebut  bahasa  Melayu  Pontianak  yang  digunakan menggunakan  kosakata  bentuk  asli  bahasa  Melayu Pontianak (Novianti E, 2011).
Berbagai  cara  dilakukan  untuk  melestarikan  bahasa daerah, dari mulai memasukkannya ke dalam kurikulum sekolah,  mengadakan  seminar-seminar  bahasa  daerah, membuat  dokumen-dokumen dalam  bahasa  daerah  dan lain-lain.  Salah  satu  cara  yang  belum  banyak  ditempuh adalah dengan membangun mesin penerjemah. Berdasarkan hal tersebut di atas, penelitian ini dilakukan untuk  merancang  dan  mengimplementasikan  mesin penerjemah  situs  berbahasa  Indonesia  ke  salah  satu bahasa daerah, yaitu bahasa Melayu Pontianak.

## 2. Mesin Penerjemah Statistik
Mesin penerjemah merupakan mesin yang melakukan  penerjemahan  secara  otomatis, dimana sebuah komputer mengambil alih semua pekerjaan penerjemahan. Jelas,komputer akan bekerja lebih cepat dan lebih murah dari pada manusia.  Pada  dua dekade terakhir  ini,  terlihat bahwa penelitian pada bidang MP mengarah pada model penerjemahan yang dibangun secara otomatis dari parallel corpus. Model yang biasanya disebut mesin penerjemah statistik (MPS) ini menggunakan pendekatan teknik statistik.
Penelitian awal MPS dimulai oleh Brown dkk.(1993) dengan model berbasis kata yang sesuai dengan namanya,  melakukan  proses  penerjemahan  kata demi kata. Model ini sebagian besar telah diganti oleh model yang lebih kompleks, tetapi tetap digunakan sebagai basis untuk model lainnya seperti penyelarasan kata (wordalignment)  (Al-Onaizan  dkk.,  2002). Zens dkk. (2002) yang  kemudian diikutiKoehndkk.  (2003) mengusulkan model berbasis frase yang menerjemahkan kalimat berdasarkan kata-kata yang berurutan dalam kalimat sumber untuk kata yang bersesuaian pada bahasa target. Ungkapan istilah frase dalam hal ini hanya berarti kata-kata yang berdekatan, bukan frase sebenarnya dalam istilah tata bahasa. Awalnya, model berbasis frase berakar dari hasil penelitian oleh Ochdan Weber (1998); Ochdkk. (1999);dan Ochdan Ney (2004). Penerjemahan dengan penggunaan frase juga  telah diusulkan olehWang dan Waibel  (1998); Venugopal dkk.  (2003), danWatanabe dkk. (2003). Marcu  (2001) mengusulkan penggunaan frase dalam model kata berbasis decoding. Sejalan dengan itu, penggunaan model log-linier diusulkan oleh Och dan Ney (2002).
Secara  umum,  arsitektur  mesin  penerjemah  statistik seperti  diperlihatkan  pada Gambar  1.  Sumber  data utama  yang  dipergunakan  adalah parallel  corpus dan monolingual corpus. Proses training terhadap parallelcorpus menghasilkan translationmodel (TM). Proses training terhadap bahasa target pada parallelcorpus ditambah  dengan monolingualcorpus bahasa target  menghasilkan language model (LM), sedangkan fitur  model (FM)  dihasilkan  dari  bahasa target  pada parallelcorpusyang  setiap  katanya  sudah ditandai  dengan fitur  linguistik  seperti  Part  of  Speech (PoS), lemma, gender,  proses  pembentukan kata (morfem) dan lain-lain. TM, LM dan FM hasil proses di  atas  digunakan  untuk  menghasilkan decoder. Selanjutnya decoder digunakan sebagai mesin penerjemah untuk  menghasilkan  bahasa  target  dari
input  kalimat  dalam  bahasa  sumber (Sujaini  dan  Arif, 2014).

## Sumber : (Sujaini dan Arif, 2014)
Gambar 1. Arsitektur Mesin Penerjemah Statistik Jika dilihat dari arsitektur MPS,terlihat jelas bahwa bahan baku yang digunakan untuk menghasilkan model-model pada MPS adalah parallel corpus. Monolingualcorpus dapat diperoleh dari parallelcorpus pada sisi bahasa target walaupun biasanya diperbanyak lagi dari sumber-sumber lainnya.

## 3. Sistem Penerjemah Situs
Instrumen yang digunakan pada penelitian ini adalah SRILM  (Stolcke,  A.  dkk.,  2011) yang digunakan  untuk membangun language  model, Giza++(Och  and  Ney, 2003) yang digunakan  untuk  proses  wordaligment  dan membangun translation  model, bahasa  pemrograman PERL untuk membangun decoder, dan BLEU (Papineni dkk,  2002) untuk  mengukur modified  n-gram precision score antara  hasil  terjemahan  otomatis  dengan terjemahan rujukan  dan  menggunakan  konstanta  yang dinamakan brevity penalty.
Parallelcorpus yang digunakan pada penelitian ini adalah parallelcorpus Indonesia - Melayu  Pontianak sebesar  4  K pasang kalimat bahasa  Indonesia - Melayu Pontianak.
Arsitektur  mesin  penerjemah  situs  berbasis  statistik yang digunakan pada penelitian ini seperti diperlihatkan pada  Gambar  2.  Sama  seperti  MPS  pada  umumnya, sumber  data  utama  yang  dipergunakan  adalah parallel corpus dan monolingual yang  diproses  menggunakan GIZA++ dan SRILM untuk menghasilkan translationmodel (TM)  dan language model (LM), sedangkan  fitur  model  (FM)  tidak  digunakan  pada sistem ini. Sumber input pada sistem ini berupa halaman situs berbahasa Indonesia, sedangkan  target otuputnya berupa halaman situs berbahasa Melayu Pontianak.
Gambar 2. Arsitektur Mesin Penerjemah Situs
Setelah  melakukan  pra  proses  terhadap corpus, secara  umum,  proses-proses  yang  dilakukan  pada penerjemah  situs  ini  terdiri  atas tiga  langkah,  yaitu  (1) pengambilan  kode  HTML,  (2)  penerjemahan,  dan  (3) pengiriman  kode HTML baru.

## 3.1. Pra Proses
Data  utama  dari  sistem  penerjemah  situs  ini  adalah parallel  corpus yang  berisi  data-data  contoh  kalimat dalam  bahasa  sumber  beserta  terjemahannya  dalam kalimat  target.  Contoh parallel  corpus yang  digunakan pada  sistem  ini  dapat  dilihat  pada  gambar  3.  Data  yang lainnya adalah mono corpus yang berisi contoh kalimat- kalimat dalam bahasa target.
Pada  sistem  ini,  digunakan  Giza++  untuk  proses word  aligment  dan  membangun translation  model yang berisi  model  translasi  berbasis  frase.  Adapun  potongan translation model dapat dilihat pada gambar 4. Selain itu sistem  ini  menggunakan SRILM  untuk  menghasilkan languagemodel (LM)  yang  terdiri  dari  unigram, dwigram  dan  trigram.  Contoh  trigram  seperti  terlihat pada gambar 5.
Gambar 3. Potongan Parallel Corpus
Gambar 4. Potongan Traslation Model
Gambar 5. Potongan Language Model 3-gram

## 3.2. Pengambilan Kode HTML
Kode  HTML  diambil  oleh  sistem  secara  online  ke alamat  situs  yang  akan  diterjemahkan.  Contoh  kode HTML  dari  halaman sumber dapat  dilihat  pada  gambar 6. Jika diperhatikan, HTML potongan dari halaman situs tersebut  terkandung  kalimat-kalimat  bahasa  alami sepe rti  :  “Destinasi  Wisata  Sebagai  Aset  Daerah”  dan “Istilah  Pendapatan  Asli  Daerah  (PAD)  bagi  sebagian orang bukan sesuatu yang asing. Beragam pembangunan bermula  dari  sini.”.Dua  kalimat  tersebut  yang  harus dipisahkan  dan  diterjemahkan  ke  dalam  bahasa  target. Proses  tersebut  dilakukan  berulang  terhadap  semua kalimat bahasa alami yang terdapat dalam halaman situs tersebut.
Gambar 6. Potongan HTML Halaman Sumber
Gambar 2. Arsitektur Mesin Penerjemah Situs
Setelah  melakukan  pra  proses  terhadap corpus, secara  umum,  proses-proses  yang  dilakukan  pada penerjemah  situs  ini  terdiri  atas tiga  langkah,  yaitu  (1) pengambilan  kode  HTML,  (2)  penerjemahan,  dan  (3) pengiriman  kode HTML baru.

## 3.1. Pra Proses
Data  utama  dari  sistem  penerjemah  situs  ini  adalah parallel  corpus yang  berisi  data-data  contoh  kalimat dalam  bahasa  sumber  beserta  terjemahannya  dalam kalimat  target.  Contoh parallel  corpus yang  digunakan pada  sistem  ini  dapat  dilihat  pada  gambar  3.  Data  yang lainnya adalah mono corpus yang berisi contoh kalimat- kalimat dalam bahasa target.
Pada  sistem  ini,  digunakan  Giza++  untuk  proses word  aligment  dan  membangun translation  model yang berisi  model  translasi  berbasis  frase.  Adapun  potongan translation model dapat dilihat pada gambar 4. Selain itu sistem  ini  menggunakan SRILM  untuk  menghasilkan languagemodel (LM)  yang  terdiri  dari  unigram, dwigram  dan  trigram.  Contoh  trigram  seperti  terlihat pada gambar 5.
Gambar 3. Potongan Parallel Corpus
Gambar 4. Potongan Traslation Model
Gambar 5. Potongan Language Model 3-gram

## 3.2. Pengambilan Kode HTML
Kode  HTML  diambil  oleh  sistem  secara  online  ke alamat  situs  yang  akan  diterjemahkan.  Contoh  kode HTML  dari  halaman sumber dapat  dilihat  pada  gambar 6. Jika diperhatikan, HTML potongan dari halaman situs tersebut  terkandung  kalimat-kalimat  bahasa  alami sepe rti  :  “Destinasi  Wisata  Sebagai  Aset  Daerah”  dan “Istilah  Pendapatan  Asli  Daerah  (PAD)  bagi  sebagian orang bukan sesuatu yang asing. Beragam pembangunan bermula  dari  sini.”.Dua  kalimat  tersebut  yang  harus dipisahkan  dan  diterjemahkan  ke  dalam  bahasa  target. Proses  tersebut  dilakukan  berulang  terhadap  semua kalimat bahasa alami yang terdapat dalam halaman situs tersebut.
Gambar 6. Potongan HTML Halaman Sumber
Gambar 2. Arsitektur Mesin Penerjemah Situs
Setelah  melakukan  pra  proses  terhadap corpus, secara  umum,  proses-proses  yang  dilakukan  pada penerjemah  situs  ini  terdiri  atas tiga  langkah,  yaitu  (1) pengambilan  kode  HTML,  (2)  penerjemahan,  dan  (3) pengiriman  kode HTML baru.

## 3.1. Pra Proses
Data  utama  dari  sistem  penerjemah  situs  ini  adalah parallel  corpus yang  berisi  data-data  contoh  kalimat dalam  bahasa  sumber  beserta  terjemahannya  dalam kalimat  target.  Contoh parallel  corpus yang  digunakan pada  sistem  ini  dapat  dilihat  pada  gambar  3.  Data  yang lainnya adalah mono corpus yang berisi contoh kalimat- kalimat dalam bahasa target.
Pada  sistem  ini,  digunakan  Giza++  untuk  proses word  aligment  dan  membangun translation  model yang berisi  model  translasi  berbasis  frase.  Adapun  potongan translation model dapat dilihat pada gambar 4. Selain itu sistem  ini  menggunakan SRILM  untuk  menghasilkan languagemodel (LM)  yang  terdiri  dari  unigram, dwigram  dan  trigram.  Contoh  trigram  seperti  terlihat pada gambar 5.
Gambar 3. Potongan Parallel Corpus
Gambar 4. Potongan Traslation Model
Gambar 5. Potongan Language Model 3-gram

## 3.2. Pengambilan Kode HTML
Kode  HTML  diambil  oleh  sistem  secara  online  ke alamat  situs  yang  akan  diterjemahkan.  Contoh  kode HTML  dari  halaman sumber dapat  dilihat  pada  gambar 6. Jika diperhatikan, HTML potongan dari halaman situs tersebut  terkandung  kalimat-kalimat  bahasa  alami sepe rti  :  “Destinasi  Wisata  Sebagai  Aset  Daerah”  dan “Istilah  Pendapatan  Asli  Daerah  (PAD)  bagi  sebagian orang bukan sesuatu yang asing. Beragam pembangunan bermula  dari  sini.”.Dua  kalimat  tersebut  yang  harus dipisahkan  dan  diterjemahkan  ke  dalam  bahasa  target. Proses  tersebut  dilakukan  berulang  terhadap  semua kalimat bahasa alami yang terdapat dalam halaman situs tersebut.
Gambar 6. Potongan HTML Halaman Sumber

## 3.3. Proses Penerjemahan
Proses  penerjemahan  dilakukan  dengan  pendekatan penerjemahan berbasis frase, dimana kalimat yang akan diterjemahkan  dibagi  menjadi  beberapa  frase  dan kemudian dibandingkan dengan data yang ada pada TM berdasarkan  TM  yang  telah  dipersiapkan  pada  pra proses.  Hasilnya  adalah  beberapa  kandidat  hasil terjemahan.  Kandidat-kandidat  terjemahan  tersebut, kemudian  dinilai  untuk  mencari  kalimat  dengan  nilai tertinggi  dengan  melibatkan  TM  dan  LM.  Sistem penilaian yang dilakukan menggunakan standar penilaian pada MPS yaitu dengan model log-linier.

## 3.4. Pengiriman Kode HTML
Tahapan  selanjutnya  adalah  mengganti  semua kalimat  yang  telah  diterjemahkan  dengan  hasil terjemahannya  masing-masing,  kemudian  mengirimkan halaman  web  baru  yang  berisi  HTML  lengkap  dengan kalimat-kalimat yang telah diterjemahkan.

## 4.Hasil Pengujian dan Analisis
Pengujian  sistem  dilakukan  terhadap  sebuah  situs berita dalam bahasa Indonesia yang cukup populer yaitu situs http://www.detik.com. Sedangkan sistem penerjemah web di-posting pada domain http://cammane.untan.ac.id dengan mengakses halaman http://cammane.untan.ac.id/ detikmelayu.pl.
Sebagai  contoh  halaman  sumber  dalam  bahasa Indonesia  dapat  dilihat  pada  gambar  7.  Halaman  target dalam  bahasa  Melayu  Pontianak,  dapat  dilihat  pada gambar 8.
Gambar 7. Contoh Halaman Situs Sumber Berita Sumber :
http://news.detik.com/read/2015/01/29/213247/2818393/10/2- mobil-innova-yang-keluar-istana-masuk-rumah-megawati- jokowikah
Gambar 8. Contoh Halaman Hasil Terjemahan Sumber : http://cammane.untan.ac.id/detikmelayu.pl?l=swen2015/01/29 /213247/2818393/10/2-mobil-innova-yang-keluar-istana- masuk-rumah-megawati-jokowi-kah?nd772205mr
Akurasi  hasil  terjemahan  sistem  ini  diukur  dengan menggunakanmetodeBLEU.Pada eksperimen ini digunakan 300 kalimat yang dibagi atas 4 fold yaitu :fold 1 : kalimat no 1-75, fold 2 : kalimat no 76-150, fold 3 : kalimat  no  151-225  dan fold 4  :  kalimat  no  226-300. Dari keempat fold, dibentuk 6 grup uji yang terdiri atas : Grup  A  (kalimat  no  1-150),  Grup  B  (kalimat  no  1-75 dan  151-225),  Grup  C  (kalimat  no  1-75  dan  226-300), Grup D (kalimat no 76-225), Grup E (kalimat no 76-150 dan  226-300),  dan  Grup  F  (kalimat  no  151-300). Hasil pengujian terhadap masing-masing grup uji dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Nilai BLEU Pengujian Akurasi Terjemahan Grup Uji BLEU Score (%) A 63,38 B 57,12 C 59,38 D 68,12 E 68,44 F 61,68
Dari  tabel  di  atas,  dapat  dihitung  rata-rata  nilai BLEU  yang  merepresentasikan  akurasi  dari  sistem penerjemah  yaitu  sebesar  63,02  %.  Walau  belum memuaskan, nilai ini bisa dikatakan cukup besar untuk penggunaan  korpus  yang  relatif  kecil.  Hal  ini dikarenakan bahasa  Indonesia  merupakan  bahasa  yang diadopsi dari bahasa Melayu sehingga tidak terlalu jauh perbedaannyadengan bahasa Melayu Pontianak.

## 5. Kesimpulan
Darihasil  implementasi  yang  telah  dilakukan terhadap sistem penerjemah situs dari bahasa Indonesia ke  bahasa  Melayu  Pontianak,  terlihat  bahwa  sistem telah  dapat  menghasilkan  halaman  situs  baru  yang persis  sama  dengan  halaman  situs  aslinya,  dengan kalimat-kalimat yang baru berbahasa Melayu Pontianak.  Meskipun  sistem  telah  dapat  menghasilkan halaman  situs terjemahan,  namun  hasil  terjemahnnya sendiri  masih  belum  mencapai  tingkat  akurasi  yang memuaskan  yaitu  sebesar  63,02%.  Hal  tersebut dikarenakan kuantitas corpus yang masih kecil.
Akurasi hasil terjemahan tersebut dapat ditingkatkan  dengan  cara  menambah  kuantitas corpus yang memiliki kalimat-kalimat yang berkualitas. Selain itu  juga  dapat  ditambahkan  model-model  fitur  bahasa seperti Part  of  Speech (PoS), lemma,morfem  dan  lain- lain.
Saran  yang  dapat  disampaikan  antara  lain  agar dapat dilakukan penelitian yang lebih mendalam untuk meningkatkan  akurasi  terjemahan  dengan  penambahan jumlah corpus dan  penambahan  fitur-fitur  linguistik. Selain  itu  juga  perlu  dilakukan  penelitian  terhadap bahasa-bahasa daerah lainnya.

## Referensi
[1] Al-Onaizan, Y., Germann, U., Hermjakob, U., Knight, K., Koehn,  P.,  Marcu,  D.  dan  Yamada,  K.  (2002)  : Translation  with  scarce  bilingual  resources. Journal Machine Translation. 17(1), 1 – 17.
[2] Brown, P. F., Pietra, V.J.D., Pietra, S.A.D., dan Mercer, R.  L.  (1993)  :Themathematic sofstatistical machine translation.Computational Linguistics, 19(2), 263 – 313.
[3] Darwis,  M  (2011)  :Nasib  Bahasa  Daerah  Di  Era Globalisasi: Peluang Dan  Tantangan, Workshop Pelestarian  Bahasa  Daerah  Bugis  Makassar,  Balitbang Agama , Parepare.
[4] Koehn,  P.,  Och,  F.  J.,  dan  Marcu,  D.  (2003)  :  Statistical phrase  based  translation. Proceedings  of  the  Joint Conference  on  Human  Language  Technologies  and  the Annual  Meeting  of  the  North  American  Chapter  of  the Association of  Computational  Linguistics (HLT-NAACL), Edmonton.
[5] Marcu,  D.  (2001)  :  Towards  A  Unified  Approach  To Memory  And  Statistical-Based  Machine  Translation, Proceedings  of  the  39th  Annual  Meeting  of  the Association of Computational Linguistics (ACL), Toulouse,378-385.
[6] Novianti,E.(2011):MenilikNasibBahasaMelayuPontianak, InternationalSeminar “Language Maintenance and Shift” ,Semarang,70-74.
[7] Och,  F.  J.,  Tillmann,  C.,  and  Ney,  H.  (1999)  :  Improved Alignment  Models  For  Statistical  Machine  Translation. Proceedings  of  the  Joint  Conference  of  Empirical Methods in Natural Language Processing and Very Large Corpora (EMNLP-VLC), 20 – 28.
[8] Och,  F.  J.  dan  Ney,  H.  (2002)  :  Discriminative  Training and  Maximum  Entropy  Models  for  Statistical  Machine Translation,  Proceedings  of  the  40th  Annual  Meeting  of the  Association  of  Computational  Linguistics  (ACL), Philadelphia, 295-302.
[9] Och, F. J. and Ney, H. (2003) :A Systematic Comparison Of  Various  Statistical  Alignment  Models,  Journal Computational Linguistics, 29(1), 19-51.
[10] Och,  F.  J.  dan  Ney,  H.  (2004)  :The  Alignment Template Approach  to  Statistical  Machine  Translation,  Journal Computational Linguistics, 30(4), 417 – 449.
[11] Och,  F.  J.  danWeber,  H.  (1998)  :  Improving  Statistical Natural  Language  Translation  With  Categories  And Rules. Proceedings  of  the  36th  Annual  Meeting of  the Association of Computational Linguistics (ACL),Montreal.
[12] Papineni, K., Roukos, S., Ward, T., dan Zhu, W.-J. (2002) :BLEU: A Method For Automatic Evaluation of Machine Translation,In Proceedings of the 40th Annual Meeting of the  Association  of  Computational  Linguistics  (ACL), Pennsylvania, 311-318.
[13] RizaH.(2008):ResourcesReportonLanguagesofIndonesia, The6thWorkshoponAsianLanguaeResources.Hyderabad,9 3-94.
[14] Stolcke, A., Zheng, J., Wang, W., dan Abrash, V. (2011) :SRILM  at  Sixteen:  Update  and  Outlook, IEEE Automatic  Speech  Recognition  and  Understanding Workshop, Waikoloa.
[15] Sujaini,  H.  dan  Arif  B.P.N.  (2014)  :  Strategi Memperbaiki  Kualitas  Korpus  untuk  Meningkatkan
Kualitas  Mesin  Penerjemah  Statistik, Seminar  Nasional Teknologi Informasi XI. Jakarta. 47-51.
[16] Venugopal,  A.,  Vogel,  S.,  dan  Waibel,  A.  (2003)  : Effective  Phrase  Translation  Extraction  From  Alignment Models.  Hinrichs,  E.  and  Roth,  D.,  editors, Proceedings of  the  41st  Annual  Meeting  of  the  Association  for Computational Linguistics, Sapporo, 319 – 326.
[17] Wang,  Y.Y.  dan  Waibel,  A.  (1998)  :  Modeling  With Structures In Statistical Machine
Translation.
Proceedings  of  the  36th  Annual  Meeting  of  the
Association of Computational Linguistics (ACL), Montreal, 1357-1363.
[18] Watanabe,  T.,  Sumita,  E.,  dan  Okuno,  H.  G.  (2003)  : Chunk-Based  Statistical  Translation,  Proceedings of the 41st  Annual  Meetingon Association for Computational Linguistics, Sapporo,Volume1,303-310.
[19] Zens,  R.,  Och,  F.  J.,  dan  Ney,  H.  (2002)  :Phrase-based statistical  machine  translation,  Proceedings  of the German  Conference  on  Artificial  Intelligence  (KI  2002), Heidelberg, 48-54.

## Biografi
Herry Sujaini, lahir  di  Pontianak  pada  tanggal  29  Juni 1968. Memperoleh gelar ST dari Jurusan Teknik Elektro
Universitas Tanjungpura tahun 1995. Kemudian memperoleh gelar MT dan Dr. dari Institut Teknologi Bandung tahun 2001dan 2014.Saat ini sebagai Staf Pengajar program studi Teknik Informatika Universitas Tanjungpura.