## PENGARUH PENAMBAHAN KORPUS PARALEL PADA MESIN PENERJEMAH STATISTIK BAHASA INDONESIA KE BAHASA LAMPUNG DIALEK NYO
Zaenal Abidin 1) , Permata 2)
1,2 Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Teknokrat Indonesia
1,2 Jl. Z.A. Pagaralam No.9-11 Labuhan Ratu, Bandar Lampung Email: 1 permata@teknokrat.ac.id, 2 zabin@teknokrat.ac.id

## Abstract
Lampung Province, a province located on the island of Sumatera. People in Lampung province use two main regional languages, namely Lampung dialect of Api and Nyo. For the immigrants in Lampung province, they have difficulty in communicating with the indigenous people of Lampung. As an alternative, both immigrants and the indigenous people of  Lampung  speak  Indonesian.  The  research  potential  of  translating  Indonesian  into  Lampung  is  widely  open.  This research  is  focused  on  building  a  model  for  translating  Indonesian  into  the  Lampung  language  dialect  of  Nyo  with Statistical  Machine  Translation  approach  and  the  tool  used  for  it,  is  Moses.  The  research  begins  with  (1)  making  a parallel corpus of Indonesian and its translation in the Lampung language dialect of Nyo, then making mono corpus of the Lampung language dialect of Nyo, (2) building a language model, (3) building a translation model, (4) combining language models and models translation using the Moses decoder to be able to translate from Indonesian to Lampung language dialect of Nyo. The research experiment was focused on observing the effect of adding a parallel corpus from 1000 sentences, 2000 sentences and 3000 sentences. This research uses 100 test sentences that are not in the parallel corpus or mono corpus. The results showed that  the  accuracy value  when using 1000 sentences, 2000 sentences and 3000 sentences was the accuracy value of the bilingual evaluation under-study, respectively, namely 25.91%, 43.18% and 45.26%.
Keyword: Corpus parallel Indonesian - Lampung; Dialect of Nyo; Statistical Machine Translation; Bilingual evaluation under-study .

## Abstrak
Provinsi  Lampung  merupakan  salah  satu  provinsi  yang  terletak  di  pulau  Sumatera.    Masyarakat  provinsi  Lampung menggunakan  dua  bahasa  daerah  yaitu  bahasa  Lampung  dialek  Api  dan  bahasa  Lampung  dialek  Nyo.  Untuk  para pendatang  di  provinsi  Lampung  memiliki  permasalahan  dalam  komunikasi  dengan  penduduk  asli  Lampung.  Sebagai alternatinya, baik pendatang dan penduduk asli Lampung berkomunikasi dengan bahasa Indonesia.  Potensi penelitian penerjemahan  bahasa  Indonesia  ke  Lampung  terbuka  lebar.  Penelitian  ini  difokuskan  untuk  membangun  model penerjemahan bahasa Indonesia ke dalam dialek bahasa Lampung Nyo dengan pendekatan Mesin Statistik Terjemahan dan  alat  yang  digunakan  untuk  itu  adalah Moses .  Penelitian  diawali  dengan  (1)  membuat  korpus  paralel  bahasa Indonesia  dan  terjemahannya  dalam  dialek  bahasa  Lampung  bahasa  Nyo,  kemudian  membuat  mono  korpus  bahasa Lampung dialek Nyo, (2) membangun model bahasa, (3) membangun terjemahan model, (4) memadukan model bahasa dan model terjemahan menggunakan Decoder Moses untuk dapat menerjemahkan dari bahasa dialek bahasa Indonesia ke  bahasa  Lampung  Nyo.  Eksperimen  penelitian  difokuskan  untuk  mengamati  pengaruh  penambahan  korpus  paralel dari 1000 kalimat, 2000 kalimat dan 3000 kalimat. Penelitian ini menggunakan 100 kalimat tes yang tidak berada dalam korpus paralel atau korpus mono. Hasil penelitian menunjukkan bahwa nilai akurasi saat menggunakan 1000 kalimat, 2000  kalimat  dan  3000  kalimat  merupakan  nilai  akurasi  evaluasi  bilingual  yang  diteliti  berturut-turut  yaitu  25.91%, 43.18% dan 45.26%.
Kata  Kunci: Korpus  paralel  Indonesia-Lampung,  Dialek  Nyo,  Statistical  Machine  Translation,  Bilingual  evaluation under-study.
1. Pendahuluan
Provinsi  Lampung  adalah  salah  satu  provinsi  yang terletak di pintu gerbang masuk menuju Pulau Sumatera. Provinsi  Lampung  memiliki  kekayaan  budaya,  salah satunya  adalah  bahasa  Lampung  dan  aksara  Lampung. Secara  umum  di  Provinsi  Lampung  terdapat  dua  dialek utama  yaitu  dialek  api  dan  dialek  nyo.  Pemerintah Provinsi  Lampung  memiliki  perhatian  besar  terhadap bahasa  Lampung.  Berbagai  upaya  terus  dilakukan pemerintah provinsi untuk melestarikan dan memelihara bahasa  Lampung.  Pemerintah  Lampung  melalui Peraturan Gubernur Nomor 39 Tahun 2014 tentang Mata Pelajaran  Bahasa  dan  Literasi  Lampung  menetapkan bahwa  bahasa  Lampung  merupakan  muatan  lokal  wajib di tingkat satuan pendidikan dasar hingga menengah dan didukung dengan ketersediaan buku teks mulai dari SD, SMP. dan SMA, beserta kamus bahasa Lampung. Bahasa Lampung baik dialek  api  maupun  dialek  nyo  digunakan masyarakat  Lampung  untuk  berkomunikasi  sehari-hari baik di lingkungan keluarga maupun di acara-acara adat. Bahasa  Lampung  termasuk  dalam  kelas  Austronesia dalam  rumpun  bahasa  Melayu  Polinesia.  Dua  dialek utama  tersebut  adalah  dialek  api  dan  dialek  nyo  yang mengacu pada kata "apa" [1].
Beberapa  penelitian  terkait  bahasa  Lampung  telah dilakukan  oleh  para  peneliti.  Penelitian  penerjemahan bahasa Lampung dalam dialek api menggunakan metode Neural  Machine  Translation (NMT)  tanpa  mekanisme Attention [2]  dan  metode Neural  Machine  Translation (NMT)  dengan  mekanisme Attention [3].  Penelitian tentang Statistical  Machine  Translation (SMT)  pada kalimat  api  dialek  Lampung  [4].  Sedangkan  penelitian bahasa  Lampung  dari  aspek  tuturan  terlebih  dahulu dilakukan [5]. Sebagian besar penelitian SMT dilakukan di  Universitas  Tanjungpura,  termasuk  SMT  dari  Bugis Wajo ke Indonesia [6] dan SMT dari Indonesia ke Sunda [7]. Eksperimen SMT Indonesia-Jepang [8], Pengembangan SMT Indonesia-Jepang dengan
Terjemahan  Lemma  dan  Proses  Posting  Tambahan  [9] dan  SMT  Inggris-Bengla  [10].  Penelitian  ini  bertujuan untuk  membangun  model  bahasa  Indonesia  SMT  - Lampung dialek nyo dan melihat pengaruh penambahan korpus  paralel  terhadap  akurasi  terjemahan  dengan  skor Bilingual Evaluasi Under-study (BLEU). Kontribusi dan kebaruan  dalam  penelitian  ini  adalah  (1)  penelitian  ini merupakan  penelitian  pertama  SMT  untuk  bahasa Indonesia  -  Lampung dialek nyo, (2) model  SMT untuk bahasa  Indonesia  -  Lampung dialek nyo, (3) terjemahan bahasa  Indonesia  ke  bahasa  Lampung  dialek  nyo  akan dilakukan secara komputasi.
Pada  bagian  II,  penjelasan  tentang  transalasi  mesin statistik  dan  Evaluasi  Otomatis.  Pada  bagian  III, penjelasan  tentang  metode  penelitian.  Pada  bagian  IV, penjelasan  hasil  dan  analisis.  Di  Bagian  V  tentang kesimpulan  penelitian.  Berkaitan  dengan  penelitian  ini
adalah  penelitian  sebelumnya  tentang Neural  Machine Translation untuk  bahasa  Lampung  dialek  api  dengan mekanisme  atensi  [2]  dan  tanpa  mekanisme  atensi  [3], penelitian tentang statistik mesin terjemahan untuk dialek api bahasa Lampung [4].

## 2. Statistical Machine Translation

## 2.1. Model Bahasa, Model Terjemahan dan Decoder
Secara umum SMT memiliki arsitektur dengan beberapa komponen  yaitu  model  bahasa,  model  terjemahan  dan decoder .  Model  bahasa  digunakan  untuk  menemukan kefasihan terjemahan. Model terjemahan berfungsi untuk menemukan  ketepatan  terjemahan.  Sedangkan decoder berfungsi  untuk  mencari  teks  dalam  bahasa  target  yang memiliki nilai probabilitas tertinggi dengan mempertimbangkan model bahasa dan model terjemahan [11].    Arsitektur  SMT  ditunjukkan  pada  gambar  1  di bawah ini.
Gambar 1. Aritektur SMT [11]
Mesin  terjemahan  statistik  adalah  mesin  yang menggunakan  pendekatan  statistik  dalam  mengolah terjemahan  bahasa  sumber  ke  dalam  bahasa  target. Pendekatan  statistik  yang  digunakan  adalah  konsep probabilitas. Konsep probabilitas dalam mesin penerjemahan  statistik  mengasumsikan  bahwa  setiap kalimat  T  merupakan  kemungkinan  terjemahan  dari kalimat S dalam bahasa sumber [12]. Melalui pendekatan bahwa  teks  terjemahan  yang  didasarkan  pada  distribusi probabilitas  P  (T  |  S)  dapat  dilakukan  dengan  Teorema Bayes, yaitu:
𝑷(𝑻|𝑺) = 𝑷( 𝑺 | 𝑻 ) 𝑷(𝑺) 𝑷(𝑻) (1)
Bagian-bagian  yang  merupakan  elemen  kunci  dalam model  bahasa  adalah  probabilitas  rangkaian  kata  yang ditulis sebagai P (w_1, w_2,…, w_n) atau P (w_ {1, n)). Model bahasa menetapkan probabilitas ke serangkaian n kata  dengan  rata-rata  distribusi  probabilitas.  Urutannya bisa berupa frase atau kalimat dan probabilitasnya dapat diperkirakan  dari  kumpulan  dokumen  yang  besar.  Salah satu  contoh  pendekatan  model  bahasa  adalah  model  n- gram.  Model  bahasa  n-gram merupakan  salah  satu  jenis model  bahasa  probalilistik  untuk  memprediksi  item berikutnya  dalam  urutan  pada  bentuk (n-1).  Probabilitas
bersyarat dapat dihitung dari jumlah frekuensi n-gram:
𝑷(𝒘 𝒊 |𝒘 𝒊−(𝒏−𝟏) , … , 𝒘 𝒊−𝟏 ) = 𝒄𝒐𝒖𝒏𝒕(𝒘𝒊−(𝒏−𝟏),𝒘𝒊−𝟏,…,𝒘𝒊) 𝒄𝒐𝒖𝒏𝒕(𝒘𝒊−(𝒏−𝟏),…,𝒘𝒊−𝟏) (2)
Berikut adalah contoh model n-gram yaitu:
1. Unigram (1-gram): 𝑃(𝑤 1 ) , 𝑃(𝑤 2 ) , …, 𝑃(𝑤 𝑛 ) .
2. Bigram (2-gram): 𝑃(𝑤 1 ), 𝑃(𝑤 2 |𝑤 1 ), … , 𝑃(𝑤 𝑛 |𝑤 𝑛−1 ) 3. Trigram (3-gram): 𝑃(𝑤 1,𝑛 ) = 𝑃(𝑤 1 ), 𝑃(𝑤 2 |𝑤 1 ), 𝑃(𝑤 3 |𝑤 1,2 ). . 𝑃(𝑤 𝑛−2 |𝑤 𝑛−1 )
Model  terjemahan  digunakan  untuk  mencocokkan  teks masukan  dalam  bahasa  sumber  dengan  teks  keluaran dalam  bahasa  target.  Pada  mesin  penerjemahan  statistik terdapat  dua  model  terjemahan,  yaitu  model  terjemahan berbasis kata ( word-based translation model ) dan model terjemahan  berbasis  frase  (model  terjemahan  berbasis frase)  [12]. Decoder bertugas  menemukan  teks  dalam bahasa target yang memiliki probabilitas terbesar dengan mempertimbangkan  model  terjemahan dan  faktor  model bahasa  [12].  Perhitungan 𝑻 ̂ (hasil  terjemahan)  dapat dituliskan sebagai berikut:
𝑻 ̂ = 𝒂𝒓𝒈 𝑻 𝒎𝒂𝒙𝑷(𝑻|𝑺) = 𝒂𝒓𝒈 𝑻 𝐦𝐚𝐱 𝑷(𝑺|𝑻) 𝑷(𝑺) . 𝑷(𝑻)
𝑻 ̂ = 𝒂𝒓𝒈 𝑻 𝐦𝐚𝐱 𝑷(𝑺|𝑻). 𝑷(𝑻) (3) 2.2 Evaluasi Otomatis Evaluasi hasil terjemahan dilakukan dengan membandingkan  kalimat  hasil  terjemahan  dengan kalimat  acuan  menggunakan Bilingual  Evaluation Understudy (BLEU).  BLEU  merupakan  algoritma  yang berfungsi  untuk  mengevaluasi  kualitas  hasil  terjemahan yang  telah  diterjemahkan  mesin  dari  bahasa  sumber  ke bahasa  tujuan.  BLEU  mengukur  skor  presisi  berbasis statistik yang telah dimodifikasi antara hasil terjemahan, secara otomatis, dengan terjemahan referensi menggunakan  konstanta  yang  disebut  hukuman  singkat (BP) [13].
1 jika 𝑐 > 𝑟 BP BLEU = 𝑒 (1− 𝑟 𝑐 ) jika 𝑐 ≤ 𝑟
𝑝 𝑛 = ∑ ∑ 𝐶𝑜𝑢𝑛𝑡𝑐𝑙𝑖𝑝(𝑛 𝑔𝑟𝑎𝑚)
𝑛 𝑔𝑟𝑎𝑚∈𝐶 𝐶∈{𝐶𝑎𝑛𝑑𝑖𝑑𝑎𝑡𝑒𝑠} ∑ ∑
𝐶𝑜𝑢𝑛𝑡𝑐𝑙𝑖𝑝(𝑛 𝑔𝑟𝑎𝑚′) 𝑛 𝑔𝑟𝑎𝑚′∈𝐶′ 𝐶′∈{𝐶𝑎𝑛𝑑𝑖𝑑𝑎𝑡𝑒𝑠}
(4)
𝐵𝐿𝐸𝑈 = 𝐵𝑃. exp (∑ 𝑤 𝑛 . 𝑙𝑜𝑔𝑝 𝑛 𝑁 𝑛=1 ) (5)
BP  adalah  simbol  penalti  singkat,  c  adalah  jumlah  kata dari hasil terjemahan mesin, r adalah panjang terjemahan referensi  efektif.  pn  adalah  rata-rata  geometris  dari presisi  n-gram  yang  dimodifikasi.  Nilai  N  yang digunakan adalah N = 4 dan 𝒘 𝒏 = 𝟏 𝑵 [14].

## 2.3 Karakteristik Bahasa Lampung
Bahasa  Lampung  termasuk  dalam  kelas  rumpun  bahasa Austronesia  selain  Polinesia  Melayu.  Bahasa  Lampung
memiliki dua dialek utama yang hidup berdampingan dan keduanya  aktif  digunakan  oleh  setiap  pengguna  dialek tersebut. Dialek tersebut adalah dialek api dan dialek nyo yang  mengacu  pada  kata  'apa'  [1].  Bahasa  Lampung memiliki struktur tata bahasa yang mirip dengan bahasa Indonesia.  Ini  berisi  subjek,  predikat,  objek,  deskripsi, dan lainnya. Kalimat dalam bahasa Lampung juga mirip dengan  kalimat  bahasa  Indonesia,  ada  kalimat  tunggal, kalimat  majemuk,  kalimat  tanya,  kalimat  perintah, kalimat tanya, kalimat berita dan lain-lain.
Bahasa  Lampung  memiliki  struktur  tata  bahasa  yang mirip dengan bahasa Indonesia. Dalam bahasa Lampung ada  mata  pelajaran,  predikat, benda,  informasi  dan  lain- lain. Kalimat dalam bahasa Lampung juga mirip dengan kalimat  bahasa  Indonesia,  ada  kalimat  tunggal,  kalimat majemuk, kalimat tanya, kalimat perintah, kalimat tanya, kalimat  berita  dan  lain-lain.  Bagian  ini  menyajikan berbagai kalimat bahasa Lampung beserta terjemahannya dalam bahasa Inggris.
•  Kalimat  tunggal:  Misalnya  dalam  bahasa  Lampung, 'Burhan  lapah  mit  sekula'  berarti  'Burhan  pergi  ke sekolah'.
•  Kalimat  majemuk:  Misalnya  dalam  bahasa  Lampung 'Burhan  lapah  mit  sekula  walau  badan  ni  mak  sihat' artinya  'Burhan  bersekolah  padahal  badannya  tidak sehat'.
•  Kalimat  imperatif:  Misalnya  dalam  bahasa  Lampung,
'Mejong pai!' Berarti 'Duduk dulu!'.
• Kalimat tanya: Misalnya dalam bahasa Lampung, 'Ulah api sanak lunik miwang teghus?' Berarti 'Mengapa anak- anak menangis sepanjang waktu?'
• Kalimat Berita: Misalnya dalam bahasa Lampung 'Indui becawa,  nyak  mak  haga  lijung  mit  Jakarata'  artinya 'Bunda bilang, saya gak mau ke Jakarta'.
•  Kalimat  sempurna:  Misalnya  dalam  bahasa  Lampung 'Nyak ngebattu ulun tuhani di ghani sunday' artinya 'Saya bantu orang tua saya di hari Minggu'.

## 3. Metodologi Penelitian
Metodologi  penelitian  yang  digunakan  dalam  penelitian penerjemahan dari bahasa Indonesia ke bahasa Lampung dialek nyo dijelaskan pada Gambar 2 berikut:
Gambar 2. Diagram Alir Penelitian

## 3.1 Pengumpulan Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah dokumen teks bahasa  Indonesia  dialek bahasa  Lampung dokumen teks nyo yang bersumber dari buku teks bahasa Lampung  yang  digunakan  di  sekolah  dasar  dan menengah kemudian diolah menjadi teks korpus. Materi penelitian  berupa  pasangan  3000  korpus  paralel  Bahasa Indonesia  dan  Lampung  Dialek  Nyo,  3000  Kalimat Mono  Corpus  Bahasa  Lampung  Dialek  Nyo  dan  100 Kalimat Ujian Bahasa Indonesia.

## 3.2 Pembuatan Teks Korpus
Dokumen  teks  yang  telah  dikumpulkan  selanjutnya dibuat  menjadi  korpus  paralel  dan  monolingual. Dokumen  tersebut  terdiri  dari  3000  pasang  Dialek Indonesia  -  Lampung  paralel  nyo  dan  3000  Dialek Lampung  monolingual  nyo.  Korpus  tersebut  kemudian disimpan  dalam  format  .lg  untuk  korpus  bahasa Lampung dan .id untuk korpus bahasa Indonesia.

## 3.3 Implementasi SMT
Arsitektur  sistem  SMT  bahasa  Indonesia  ke  bahasa Lampung ditunjukkan pada Gambar 3.
Gambar 3. Arsitektur SMT Indonesia-Lampung
Gambar  3  menunjukkan  desain  arsitektur  SMT Indonesia  -  Lampung.  Arsitektur  terdiri  dari  beberapa tahapan  yaitu  tahap  pertama  pembuatan  korpus  paralel dan  mono  corpus,  pemodelan  bahasa  Lampung  dengan KenLM, pemodelan terjemahan dengan GIZA ++, proses decoding ,  tahap  terakhir  adalah  pengujian  dan  evaluasi hasil terjemahan.
Arsitektur  SMT  Bahasa  Indonesia  -  Lampung  Dialek Nyo  yang  dibangun  dalam  penelitian  ini  terdiri  dari  (1) kumpulan  paralel  3000  pasang  kalimat  nyo  bahasa Indonesia  -  Lampung,  (2)  3000  kalimat  mono  korpus Lampung  dalam  dialek  nyo  (3)  menghasilkan  model bahasa dengan GIZA ++. GIZA ++ untuk menyelaraskan kata  kopus  paralel  kami  [15],  (4)  menghasilkan  model terjemahan  dengan  KenLM,  KenLM  disertakan  dalam Moses dan  default  dalam  perangkat Moses [15].  Model bahasa (LM) digunakan untuk memastikan keluaran yang lancar,  sehingga  dibangun  dengan  bahasa  target. Dokumentasi  KenLM  memberikan  penjelasan  lengkap tentang  opsi  baris  perintah,  tetapi  berikut  ini  akan membangun  model  bahasa  3-gram  yang  sesuai  [15].  (5) menggabungkan  model  bahasa  dan  model  terjemahan dengan Moses  Decoder .  Tugas Moses  Decoder adalah menemukan kalimat  dengan  skor  tertinggi  dalam bahasa target  (menurut  model  terjemahan)  yang  sesuai  dengan kalimat  sumber  yang  diberikan  [15].  (6)  melakukan  uji coba dengan Moses , (7) Menilai hasil terjemahan melalui skor BLEU.

## 3.4  Menguji  SMT  Dialek  Bahasa  Indonesia  - Lampung Nyo
Pengujian  hasil  implementasi  SMT  Bahasa  Indonesia  - Lampung  dilakukan  dengan  menggunakan  100  kalimat uji.  Kalimat  percobaan  tidak  ada  dalam  korpus  paralel. Pengujian  dilakukan  dengan  menggunakan  alat Moses dengan melihat nilai BLEU yang diperoleh.
Skenario  percobaan  SMT  dilakukan  tiga  kali.  (1)  Pada skenario  eksperimen  pertama  dengan  kondisi  1000 kalimat  korpus  paralel  dan  3000  mono  korpus,  (2)  pada skenario kedua eksperimen dengan kondisi 2000 kalimat korpus paralel dan 3000 mono korpus, (3) pada skenario eksperimen  ketiga  dengan  kondisi  3000  kalimat  korpus paralel  dan  3000  mono  korpus.  Dalam  setiap  skenario pengujian dilakukan dengan 100 kalimat pengujian.

## 4. Analisis dan Hasil
4.1.  Implementasi  Dialek  Nyo  Bahasa  Indonesia  - Lampung
Pelaksanaan  SMT  Indonesia  -  Lampung  Bahasa  dialek nyo  diawali  dengan  penyusunan  korpus  paralel  dan monokorpus.  Materi  penelitian  ini  adalah  3000  kalimat korpus  paralel  Indonesia  -  Lampung  dan  3000  kalimat mono  korpus  bahasa  Lampung.  Dalam Moses Manual [15],  ada  tiga  aktivitas  yang  dilakukan  dalam  tahap persiapan korpus, yaitu (1) tokenisasi: Artinya harus ada spasi di antara (mis.) Kata dan tanda baca (2) truecasing: Kata-kata  awal  di  setiap  kalimat  diubah  menjadi  casing yang  paling  memungkinkan.  Ini  membantu  mengurangi ketersebaran data. (3) pembersihan: Kalimat panjang dan
\data\ ngram 1=3861 ngram 2=13755 ngram 3=17282
\1-grams:
-3.564323 selamat   -0.08786054 -2.9411547 tukuk   -0.19878922 -2.4330168 nyo -0.22172873 ……………………………………… \2-grams: -1.0940454 selamat 
 0 -0.67361087 tukuk 
 0 1 UNK 0 2 ikam 343 3 ? 278 4 nyo 97 5 mak 81 6 ijo 81 7 no 75 8 ago 74 9 wat 67 10 sekam  67 ..
… ...
~/mosesdecoder/bin/moses -f ~/working/mert- work/moses.ini
~/mosesdecoder/bin/moses-f ~/RISET/ttraining3/TRAINING3/mert- work/moses.ini <~/RISET/ttraining3/testing3/testing4A.id> ~/RISET/ttraining3/testing3/Hasiltesting4A.lg
~/mosesdecoder/scripts/generic/multi-bleu.perl -lc ~/RISET/ttraining3/testing3/Acuantesting4A.lg < ~/RISET/ttraining3/testing3/Hasiltesting4A.lg
kalimat  kosong  dihilangkan  karena  dapat  menyebabkan masalah  pada training ,  dan  kalimat  yang  jelas  tidak selaras dihapus.
Tahap  selanjutnya  adalah  membangun  model  bahasa. Model  bahasa  (LM)  digunakan  untuk  memastikan keluaran  yang  lancar,  sehingga  dibangun  dengan  bahasa target  [15]  (dalam  hal  ini  Dialek  Bahasa  Lampung  dari Nyo).  Akhirnya  kita  sampai  pada  acara  utama  -  melatih model  terjemahan.  Untuk  melakukan  ini,  kami menjalankan  wordalignment  (menggunakan  GIZA  ++), ekstraksi  frase  dan  penilaian,  membuat  tabel reordering lexicalised [15].  Tahap  terakhir  dari  SMT  adalah decoding . Decoding menguji  100  kalimat  percobaan dalam Bahasa Indonesia untuk mendapatkan 100 kalimat Bahasa  Lampung  Dialek  Nyo. Decoding menggunakan Moses .

## 4.2. Implementasi KenLM untuk Model Langauge
Pada penelitian SMT Indonesia-Lampung, model bahasa digunakan  sebagai  sumber  informasi  nilai  probabilitas distribusi  kata  yang  dibangun  dengan  menggunakan metode n-gram. Contoh model Bahasa ditunjukkan pada gambar 4 di bawah ini.
Gambar 4. Contoh Tabel Model Bahasa Indonesia- Lampung [15]

## 4.3. Implementasi Giza ++ untuk Model Terjemahan
Pada  penelitian  SMT  Indonesia  -  Lampung,  model terjemahan  yang  dibangun  dari  korpus  paralel  Bahasa Indonesia  -  Lampung  menggunakan  Giza  ++.  Model terjemahan berfungsi  untuk memasangkan  teks  masukan dari bahasa Indonesia ke teks keluaran bahasa Lampung. Hasil  model  penerjemahan  berupa  file  dokumen  korpus kosakata, perataan kata dan tabel model leksikal. Contoh kosakata ditunjukkan pada gambar 5 di bawah ini
Gambar 5. Contoh kosakata korpus bahasa Lampung
[15]

## 4.4. Penerapan Decoding
Setelah  model  bahasa  dan  model  terjemahan  dibangun, langkah  selanjutnya  adalah  menyatukan  kedua  model tersebut  menggunakan  decoder  moses.  Pengujian  secara otomatis  menggunakan  100  kalimat  pengujian  dalam skenario  pertama.  Hasil  dari  skenario  pertama  akan digunakan  sebagai  dasar  untuk  skenario  kedua  dan ketiga.  Pengujian  otomatis  akan  menghasilkan  nilai evaluasi bilingual (BLEU). Nilai BLEU akan digunakan sebagai parameter perbandingan antara skenario pertama, skenario kedua dan skenario ketiga.
Gambar 6. Contoh sintaks untuk Decoding Moses [15]

## 4.5. Hasil Eksperimen
Dalam penelitian ini skenario pertama digunakan sebagai
base  line.  Skenario  pertama  menggunakan  1000  kalimat korpus  paralel  bahasa  Indonesia  -  Lampung  dan  3000 kalimat  mono  corpus  bahasa  Lampung.  Skenario  kedua menggunakan  2000  kalimat  parallel  corpus  bahasa Indonesia  -  Lampung  dan  3000  kalimat  mono  corpus bahasa Lampung dan skenario ketiga menggunakan 3000 kalimat  parallel  corpus  Indonesia  -  Lampung  dan  3000 kalimat  mono  corpus  bahasa  Lampung.  Hasil  skenario ditunjukkan pada tabel 1 di bawah ini.
Tabel 1. Skor Bleu Untuk Skenario Yang Berbeda
BLUE Score Result of Statistical Machine Translation First Scenario Second Scenario Third Scenario Indonesian –  Lampung Dialect    of Nyo 25.91 % 43.18 % 45.26 %
Fakta  yang  diperoleh  dari  tabel  1  bahwa  skenario pertama,  kedua  dan  ketiga  berupa  penambahan  jumlah korpus paralel berpotensi meningkatkan akurasi penerjemahan TPS Bahasa Indonesia-Lampung. Eksperimen  dilakukan  dalam  tiga  skenario.  Skenario pertama menghasilkan 25.91%. Skenario kedua menghasilkan 43,18% dan skenario ketiga menghasilkan
skor  BLEU  sebesar  45,26%.  Seperti  pada  tabel  2  di bawah  ini  akan  diberikan  sampel  terkait  dengan  hasil skenario ketiga.
Tabel 2. Contoh Hasil Skenario Ketiga
Informasi dari tabel 2 menunjukkan lima sampel kalimat tes  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  dari  skenario ketiga.  Kolom  pertama  pada  tabel  2  adalah  kalimat  tes bahasa  Indonesia,  kolom  kedua  adalah  kalimat  referensi untuk  terjemahan  kalimat  tes  dalam  bahasa  Lampung dialek nyo dan kolom ketiga adalah hasil dari SMT. Pada  contoh  kalimat  pertama  skenario  ketiga  terlihat hasil  terjemahannya  berbeda  dengan  referensi.  SMT memberi  'nginyau'  untuk  kata  'cuci'  dalam  bahasa Indonesia. Pada contoh kalimat kedua dan keempat, SMT memberikan  hasil yang  sama  dengan referensinya.  Pada contoh kalimat ketiga, TPS kurang dalam menerjemahkan  kalimat  masukan  terutama  pada  kata 'tidak'.  Pada  contoh  kalimat  kelima  skenario  ketiga menunjukkan  hasil  terjemahannya  berbeda  dengan referensi. SMT memberi 'nakkep' untuk kata 'menangkap' dalam bahasa Indonesia.

## 5. Kesimpulan dan Keterlanjutan Penelitian
Penerjemahan  Bahasa  Indonesia  ke  Bahasa  Lampung Dialek  Nyo  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan metode Mesin Terjemahan Statistik. Penambahan jumlah korpus paralel berdampak pada peningkatan akurasi hasil terjemahan Bahasa Indonesia ke Bahasa Lampung Dialek
Nyo  berdasarkan  nilai  BLEU.  Pada  penggunaan  1000 corpus  parallel  mendapatkan  nilai  BLEU  sebesar 25,91%,  sedangkan  pada  penggunaan  korpus  paralel 2000  mendapatkan  nilai  BLEU  sebesar  43,18% sedangkan pada korpus paralel sebesar 3000 memperoleh nilai  BLEU  sebesar  45,26%.  Penelitian  lanjutan  tentang SMT Bahasa Indonesia dan Lampung dapat
dikembangkan melalui (1) mengamati perubahan jumlah mono  korpus,  (2)  menambahkan  POS  tag  ke  korpus paralel,  (3)  meningkatkan  kualitas  korpus  paralel  dan mono korpus.

## Ucapan Terimakasih
Publikasi  ini  merupakan  hasil  hibah  penelitian  dosen pemula  dari  Kementerian  Riset  dan  Teknologi  /  Badan Riset dan Inovasi Nasional (Kemenristek / BRIN) dengan nomor kontrak 078/SP2H/LT/DRPM/2020, 839/SP2H/LT/MONO/LL2/2020,046/UTI/LPPM/E.1.3/
VII/2020.

## Daftar Pustaka
[1] F. Ariyani, “Distribusi Verba Berfrefiks (N-) Pada Bahasa Lampung dalam Kitab Kuntara Raja Niti dan Buku Ajar. Ranah: Jurnal Kajian Bahasa 3,” Ranah  J.  Kaji.  Bhs. ,  vol.  3, no.  2, pp. 124–134, 2014, doi: https://doi.org/10.26499/rnh.v3i2.43.
[2] Z.  Abidin,  “Penerapan  Neural  Machine Translation  untuk  Eksperimen  Penerjemahan secara  Otomatis  pada  Bahasa  Lampung  – Indonesia,” Pros. Semin. Nas. Metod. Kuantitatif 2017 , no. 978, pp. 53–68, 2017.
[3] Z.  Abidin,  A.  Sucipto,  and  A.  Budiman, “Penerjemahan  Kalimat  Bahasa  Lampung- Indonesia  Dengan  Pendekatan  Neural  Machine Translation  Berbasis  Attention  Translation  of Sentence  Lampung-Indonesian  Languages  With Neural Machine Translation Attention Based,” J. Kelitbangan , vol. 06, no. 02, pp. 191–206, 2018.
[4] P.  Permata  and  Z.  Abidin,  “Statistical  Machine Translation  Pada  Bahasa  Lampung  Dialek  Api
Ke Bahasa Indonesia,” Media Inform. Budidarma , vol. 4, no. 3, pp. 519–528, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i3.2116.
[5] S.  Ningsih  and  S.  Saniati,  “Eksperimen Pengenalan  Ucapan  Aksara  Lampung  Dengan CMU Sphinx 4,” J. Teknoinfo , vol. 12, no. 1, p. 33, 2018, doi: 10.33365/jti.v12i1.40.
[6] T. Apriani, H. Sujaini, and N. Safriadi, “Pengaruh Kuantitas  Korpus  Terhadap  Akurasi  Mesin Penerjemah  Statistik  Bahasa  Bugis  Wajo  Ke Bahasa  Indonesia,” J. Sist.  dan Teknol.  Inf. , vol. 1, no. 1, pp. 1–6, 2016.
[7] R.  Darwis,  H.  Sujaini,  and  R.  D.  Nyoto, “Peningkatan Mesin Penerjemah Statistik dengan Menambah Kuantitas Korpus Monolingual (Studi Kasus : Bahasa Indonesia - Sunda),” J. Sist. dan Teknol.  Inf. ,  vol.  7,  no.  1,  p.  27,  2019,  doi:
Indonesian Input Sentences Reference Senteces in Lampung Language dialect of nyo Result from SMT Lampung dialect of Nyo saya tidak mencuci baju di sungai ikam mak muppeh kaway di way balak ikam mak nginyau kawai di wai balak
tono memberi makanan ikan di kolam ani tono ngejuk kanen punyeu di kulam ani tono ngejuk kanen punyeu di kulam ani anak yang disuntik itu tidak sehat sanak si disuttik ino mak sihat sanak si disuttik ino sihat dia tidur saja yo pedem gaweh yo pedem gaweh mereka menangkap maling di dusun ini tiyan ninjuk maling di anek ijo tiyan nakkep maling di anek ijo
10.26418/justin.v7i1.27254.
[8] H.  S.  Simon  and  A.  Purwarianti,  “Experiments on  Indonesian-Japanese  statistical  machine translation,” Proceeding  -  IEEE  Cybern.  2013
IEEE Int. Conf. Comput. Intell. Cybern. , pp. 80– 84, 2013, doi: 10.1109/CyberneticsCom.2013.6865786.
[9] M.  A.  Sulaeman  and  A.  Purwarianti, “Development  of  Indonesian-Japanese  statistical machine translation using lemma translation and additional  post-process,” Proc.  -  5th  Int.  Conf. Electr.  Eng.  Informatics  Bridg.  Knowl.  between Acad.  Ind.  Community,  ICEEI  2015 ,  no.  i,  pp. 54–58, 2015, doi: 10.1109/ICEEI.2015.7352469.
[10] A.  H.  Imam,  M.  R.  Mahmud  Arman,  S.  H. Chowdhury,  and  K.  Mahmood,  “Impact  of corpus  size  and  quality  on  English-Bangla statistical  machine  translation  system,” 14th  Int.
Conf.  Comput.  Inf.  Technol.  ICCIT  2011 ,  no. Iccit, pp. 566–571, 2011, doi: 10.1109/ICCITechn.2011.6164853.
[11] R.  Nugroho  Aditya,  T.  Adji  Bharata,  and  B. Hantono S, “Penerjemahan Bahasa Indonesia dan Bahasa  Jawa  Menggunakan  Metode  Statistik Berbasis  Frasa,” Semin.  Nas.  Teknol.  Inf.  dan Komun. , vol. 2015, no. Sentika, 2015.
[12] H.  Tanuwijaya  and  H.  Manurung,  Maruli, “Penerjemah
Dokumen Inggris-Indonesia Menggunakan  Mesin  Penerjemah  Statistik Dengan Word Reordering dan Phrase
Reordering,” J. Ilmu Komput. dan Inf. , vol. 2, no. 1, pp. 17–24, 2009.
[13] A.  Hermanto,  T.  Adji,  and  N.  A.  Setiawan, “Recurrent  neural  network  language  model  for
English-Indonesian Machine Translation:
Experimental  study.,”  in ICSITech ,  2015,  pp.
132–136.
[14] K. Papineni, S. Roukos, T. Ward, and W.-J. Zhu, “BLEU:  a  Method  for Automatic  Evaluation  of Machine  Translation,” Proc.  40th  Annu.  Meet. Assoc.  Comput.  Linguist. ,  pp.  311–318,  2002, doi: 10.1002/andp.19223712302.
[15] P.  Koehn, Statistical  Machine  Translation SystemUser Manual and Code Guide . 2019.