Abstrak — Bahasa  merupakan  alat  komunikasi  yang digunakan  seseorang  untuk  menyampaikan  ide, gagasan,  konsep  atau  perasaan  kepada  orang  lain. Ragam  bahasa  yang  dimiliki  setiap  orang  berbeda,  hal ini  dapat  menghambat  pertukaran  informasi  karena orang  lain  tidak  memahami  maksud  dan  tujuan  yang ingin  disampaikan.  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.  Tujuan  yang  ingin  dicapai  dalam penelitian  ini  adalah  melakukan  perbaikan  probabilitas lexical  model pada  mesin  penerjemah  statistik  bahasa Jawa  ke  bahasa  Indonesia  untuk  meningkatkan  nilai akurasi  hasil  terjemahan.  Pengujian  dilakukan  dengan membandingkan nilai akurasi hasil terjemahan sebelum dan  setelah  perbaikan  probabilitas lexical  model. Penelitian  menggunakan  korpus  paralel  sebanyak  5108 kalimat.  Pengujian  dilakukan dengan dua  cara,  yaitu pengujian  otomatis  menggunakan Bilingual  Evaluation Understudy (BLEU)  dan  pengujian  oleh  ahli  bahasa Jawa. Hasil dari pengujian adalah terdapat peningkatan persentase  nilai  BLEU  sebesar  0.30%  pada  pengujian otomatis dan 10.69% pada pengujian oleh ahli bahasa.
Kata  Kunci —  BLEU score, korpus  paralel, lexical  model, mesin penerjemah statistik.

## I. PENDAHULUAN
Bahasa  merupakan  alat  komunikasi  yang  digunakan seseorang  untuk  menyampaikan  ide,  gagasan,  konsep  atau perasaan  kepada  orang  lain.  Adapun  fungsi  bahasa  sebagai alat komunikasi yaitu sarana penyampaian informasi kepada orang  lain  baik  secara  lisan  maupun  tulisan  mengenai  apa yang  ingin  disampaikan  sebagai  media  mengekspresikan diri,  perasaan,  pikiran,  keinginan,  serta  kebutuhan  agar orang  dapat  mengerti  maksud  dan  tujuan  yang  diinginkan tanpa menghindari tata bahasa yang sudah ada. Berdasarkan Sensus  Penduduk  pada  tahun  2010,  dari  berbagai  bahasa yang  terdapat  di  Indonesia,  bahasa  Jawa  menempati  urutan pertama  penggunaan  bahasa  daerah  terbanyak  yang digunakan sehari-hari dengan persentase 31,79% (68.044.660 juta jiwa) dari total penduduk Indonesia [1]. Bahasa  Jawa  sebagai  bahasa  terbesar  di  Indonesia merupakan  aset  berharga  yang  harus  dipertahankan  agar bahasa  Jawa  tidak  terlupakan  dalam  kehidupan  sehari-hari, seperti  yang  dilakukan  Pemerintah  Provinsi  Jawa  Tengah dengan  menjadikan  bahasa  Jawa  sebagai  pelajaran  muatan lokal  [2].  Upaya  pelestarian  bahasa  Jawa  juga  telah dilakukan  dengan  memasukkan  penggunaan  bahasa  Jawa
dalam  acara  pada  media  massa  dan  media  elektronik. Beberapa  upaya  tersebut  dinilai  belum  menjadi  solusi optimal  dikarenakan  faktor  media  massa  yang  meracuni bahasa  daerah  dan  bahasa  Indonesia  dengan  maraknya penggunaan dialek Jakarta.
Berdasarkan  faktor-faktor  yang  telah  dijabarkan,  untuk menghindari  terjadinya  kemerosotan  penggunaan  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 lexical  model yang  dihasilkan melalui proses training secara otomatis dari korpus paralel. Lexical  model berisi  kosakata  dari  bahasa  sumber  yang memiliki  arti  pada  bahasa  sasaran  ataupun  sebaliknya (leksikal). Setiap kosakata yang dihasilkan memiliki jumlah probabilitas sebesar 1.0 yang terbagi dalam tiap arti. Lexical model yang diperoleh dari proses training kurang maksimal karena  terdapat  banyak  kosakata  yang  tidak  sesuai  dengan artinya. Oleh karena itu diperlukan perbaikan lexical model secara manual dengan bantuan oleh ahli bahasa.
Berdasarkan  permasalahan  diatas,  maka  pada  penelitian ini  dilakukan  perbaikan  probabilitas lexical  model untuk meningkatkan  akurasi  mesin  penerjemah  statistik  bahasa Jawa - bahasa Indonesia.

## II. URAIAN PENELITIAN

## A. Mesin Penerjemah Statistik
Mesin  penerjemah  statistik  merupakan  salah  satu  jenis mesin  penerjemah  dengan  menggunakan  pendekatan statistik.  Menurut  Christoper  D  Manning  dan  Hinrich Schutze, dalam statistical  machine translation terdapat tiga buah  komponen  yang  terlibat  dalam  proses  penerjemahan kalimat  dari  suatu  bahasa  ke  bahasa  lain,  yaitu language model , translation  model ,  dan decoder seperti  yang  tertera pada Gambar 1 [4].

## Gambar 1. Komponen mesin penerjemah statistik [4]
Language  model digunakan  pada  aplikasi Natural Language  Processing seperti speech  recognition , part-of- speech  tagging dan syntactic  parsing . Language  model statistik  menetapkan  probabilitas  P(W 1,n )  ke  serangkaian n kata dengan means sebuah distribusi probabilitas.

## Perbaikan Probabilitas Lexical Model untuk Meningkatkan Akurasi Mesin Penerjemah Statistik
Soni Mandira 1 , Herry Sujaini 2 , Arif Bijaksana Putra Negara 3 . Program Studi Teknik Informatika Fakultas Teknik Universitas Tanjungpura 123 e-mail : sonimandira@icloud.com 1 , herry_sujaini@yahoo.com 2 , arifbpn@gmail.com 3
Translation  model merupakan  salah  satu  komponen penting  pada statistical  machine  translation dalam  proses penerjemahan  yang  membagi  kalimat  bahasa  asal  menjadi barisan  frase,  menerjmahkan  setiap  frase  ke  tujuan,  dan reordering .
Komponen  terakhir  dari  mesin  penerjemah  statistik adalah decoder yang  berfungsi  untuk  mencari  teks  dalam Bahasa  tujuan  yang  memiliki  probabilitas  paling  besar dengan  pertimbangan translation  model dan language model .

## Gambar 2.  Arsitektur mesin pnerjemah statistik Moses [5]
Gambar  2  merupakan  arsitektur  sistem  dari  mesin penerjemah statistik Moses. Menurut Herry Sujaini dan Arif B.P.N,  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  Statistik 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 fokus pada korpus paralel.

## D. Automatic Evaluation
Sistem  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 modified n-gram precission  score antara hasil terjemahan otomatis dengan terjemahan 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
𝑃 𝑛 = ∑ 𝐶𝜖 𝑐𝑜𝑟𝑝𝑢𝑠 𝑛−𝑔𝑟𝑎𝑚𝜖𝐶 ∑ 𝑐𝑜𝑢𝑛𝑡 𝑐𝑙𝑖𝑝(𝑛−𝑔𝑟𝑎𝑚) ∑ 𝐶𝜖 𝑐𝑜𝑟𝑝𝑢𝑠 𝑛−𝑔𝑟𝑎𝑚𝜖𝐶 ∑ 𝑐𝑜𝑢𝑛𝑡 (𝑛−𝑔𝑟𝑎𝑚) BLEU = 𝐵𝑃 𝐵𝐿𝐸𝑈 . 𝑒 ∑ 𝑤 𝑛 𝑁 𝑛−1 log  𝑝 𝑛
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

## III. HASIL DAN DISKUSI

## A. Data Penelitian
Data  penelitian  berupa  buku  cerita  rakyat  yang  berasal dari Jawa Tengah  dan Yogyakarta. Dokumen beserta cerita tersebut  selanjutnya  diolah  menjadi  korpus  teks  paralel bahasa Indonesia dan bahasa Jawa. Adapun jumlahnya yaitu 5108  pasangan  kalimat  korpus  paralel  bahasa  Jawa  dan bahasa Indonesia. Dengan  jumlah  6961 token untuk korpus bahasa Jawa dan 5536 token untuk bahasa Indonesia.
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.  Gambar  3 merupakan tabel model bahasa yang dihasilkan oleh SRILM pada  mesin  penerjemah  statistik  bahasa  Jawa  -  Bahasa Indonesia.
\data\ ngram 1=5538 ngram 2=28565 ngram 3=4454
\1-grams: -4.323414 antar         -0.1050127
-3.925996 antara        -0.1050127 ------------------------------------- \2-grams
-0.6994465  hari ini   -0.06201818
-1.412109 hari itu    -0.05569446 -------------------------------------
\3-grams
-0.2124338  cokorda anak agung
-0.6026156  dan anak buahnya
Gambar 3.    Tabel model bahasa dengan bahasa Indonesia sebagai bahasa 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.jw-id, giza.id-jw dan model”.
1 UNK        0
2 sing       1244 3 ora        811 4 iku        773 5 dheweke    767 6 ing        646 7 lan        592 8 wis        517 9 ana        475
10  karo     445
Gambar 4.  Dokumen vocabulary corpus bahasa Jawa
Gambar  4  merupakan  isi  dari  dokumen vocabulary corpus.  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  Jawa  –  bahasa  Indonesia  terdiri dari 6961 token untuk korpus bahasa Jawa dan 5536 token untuk bahasa Indonesia.
# Sentence pair (2381) source length 5 target length
5 alignment score : 0.0729788
ora ana sing bisa ditindakake
NULL ({ }) tidak ({ 1 }) ada ({ 2 }) yang ({ 3 }) bisa ({ 4 }) dilakukan ({ 5 })
Gambar 5. Dokument alignment bahasa Jawa - bahasa Indonesia
Gambar  5  merupakan  dokumen alignment Bahasa  Jawa –  bahasa  Indonesia  yang  memiliki  tiga  baris  kalimat.  Baris pertama  berisi  letak  kalimat  target  (2381)  dalam  korpus, panjang kalimat sumber (5), panjang kalimat target (5) dan skor alignment . Baris kedua merupakan bahasa sumber dan baris  ketiga  merupakan  alignment  kalimat  bahasa  target terhadap  kalimat  bahasa  sumber.  Kata  “dilakukan”  ({  5  }) memiliki  makna  bahwa  kata  “dilakukan”  pada  kalimat
bahasa  target,  di- align ke  kata  kelima  pada  kalimat  bahasa sumber yaitu “ditindakake”.
senyap trintim      1.0000000 rumahnya ngomahe    1.0000000 lamaranmu lamaranmu 1.0000000 pojok pojok         1.0000000 perang perange      1.0000000 Gambar 6.  Tabel lexical  model mesin  penerjemah  bahasa  Jawa  -  bahasa Indonesia
Gambar  6  merupakan  tampilan  dari  tabel lexical  model pada  mesin  penerjemah  statistik  bahasa  Jawa  -  bahasa Indonesia. Proses lexical translation table oleh Giza++ akan menghasilkan tabel translasi lexical model yang terdiri dari tabel  kata  yang  berisi  kosakata  dari  bahasa  sumber  yang memiliki  makna  pada  bahasa  sasaran  ataupun  sebaliknya (leksikal). Setiap kosakata yang dihasilkan memiliki jumlah probabilitas sebesar 1.0 yang terbagi dalam beberapa makna.

## 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 perbaikan lexical model .
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 5108.
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.
bangdira@bang-dira:~$ ~/NLP/mosesdecoder/scripts/generic/multi-bleu.perl ~/asli/full.id < ~/asli/outputfullasli.id BLEU = 95.32, 98.1/96.1/94.4/92.8 (BP=1.00, ratio =1.001, hyp_len=58655, ref_len=58608) Gambar 7.  Tampilan nilai dari outputfullasli.id
Gambar 7 merupakan sintaks untuk memperoleh nilai BLEU dan  hasilnya  yang  menampilkan  nilai  dari  ouputfullasli.id sebesar 95.32%.

## D. Perbaikan Probabilitas Lexical Model
Setelah  mendapatkan  nilai  awal  dari  korpus  uji,  maka langkah selanjutnya adalah melakukan perbaikan probabilitas lexical  model .  Perbaikan  probabilitas lexical model dilakukan  penulis  dengan  menggunakan  aplikasi bantu yang telah dibuat sebelumnya.
Langkah  awal  perbaikan  probabilitas lexical  model , dilakukan  perbaikan  dengan  kelipatan  sekitar  50  perbaikan lexical  model dengan  menyimpannya  pada  tiap-tiap  folder yang  berbeda  namun  dengan  nama  file  yang  sama,  yakni lex.f2e. Perbaikan lexical model yang dilakukan meliputi,
 menghapus  kata  yang  tidak  sesuai  dengan  arti  seperti yang ditampilkan pada gambar 8,

## Gambar 8.  Tampilan menghapus
 mengubah  probabilitas  kata  yang  tidak  sesuai  yang ditunjukkan pada gambar 9.

## Gambar 9.  Tampilan mengubah

## E. Pengujian Ulang Hasil Terjemahan Mesin Translasi
Langkah  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  Jawa  -  bahasa  Indonesia  sebelum  dan  setelah melewati tahap perbaikan probabilitas lexical model .
Gambar 10.  Tampilan  grafik  nilai  BLEU  sebelum  dan  setelah  perbaikan lexical model
Gambar  10  merupakan  tampilan  grafik  sebelum mengalami perbaikan probabilitas lexical model , nilai BLEU pada korpus uji 5108 sebesar 95.32% dan setelah dilakukan perbaikan  probabilitas lexical  model didapat  nilai  BLEU sebesar  95.61%.  Terdapat  peningkatan  nilai  BLEU  sebesar 0.30%  dilihat  dari  perbandingan  sebelum  dan  sesudah mengalami perbaikan probabilitas lexical model .
2. Pengujian Ahli Bahasa
Pengujian  ahli  bahasa  dilakukan  terhadap  hasil terjemahan mesin penerjemah statistik bahasa Jawa - bahasa Indonesia  dengan  mengambil  kalimat  yang  mengalami perubahan  pada  hasil  terjemahan  otomatis  yang  terdapat pada  korpus  uji  5108  sebelum  dan  sesudah  dilakukan perbaikan  probabilitas lexical  model 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% Keterangan:
P =  Persentase akurasi
C   =  Jumlah  kata  yang  diterjemahkan  dengan  tepat menurut penilaian dari ahli bahasa R   =  Jumlah kata hasil terjemahan
Tabel 1  Tabel Akurasi Ahli Bahasa Kalimat  Hasil Terjemahan Ahli Bahasa C,R P = 𝐶 𝑅 100% Sebelum Perubahan Lexical Model Sudarni, BA C = 206, R = 234 88.03% Setelah Perubahan Lexical Model Sudarni, BA C = 228, R= 234 97.44%
Tabel 1 merupakan tampilan tabel akurasi dari ahli bahasa sebelum  mengalami  perbaikan  probabilitas lexical  model , nilai  dari ahli  bahasa  pada korpus uji 5108 sebesar  88.03% dan  setelah  dilakukan  perbaikan  probabilitas lexical  model didapat  nilai  dari  ahli  bahasa  sebesar  97.44%.  Terdapat peningkatan  nilai  BLEU  sebesar  10.69%  dilihat  dari perbandingan  sebelum  dan  sesudah  mengalami  perbaikan probabilitas lexical model .

## IV. KESIMPULAN

## A. Kesimpulan
Berdasarkan hasil analisis dan pengujian,  maka kesimpulan yang dapat diambil sebagai berikut.
1. Mesin  penerjemah  statistik  dapat  diimplementasikan untuk menerjemahkan bahasa Jawa ke bahasa Indonesia.
2. Berdasarkan  hasil  penelitian,  perbaikan  probabilitas lexical  model dapat  meningkatkan  nilai  akurasi terjemahan  mesin  penerjemah  bahasa  Jawa  –  bahasa Indonesia.
3. Persentase  peningkatan  nilai  akurasi  terjemahan  mesin penerjemah  bahasa  Jawa  –  bahasa  Indonesia  yang dicapai  sebesar  0.30%  pada  pengujian  otomatis  oleh BLEU.
4. Penilaian yang dilakukan oleh ahli bahasa menghasilkan persentase peningkatan akurasi  hasil terjemahan sebesar 10.69%.
95,00 95,50 96,00 0 1 0 0 2 0 1 3 0 0 4 1 7 5 0 0 60 1 7 0 0 8 0 0 9 0 0 1 0 0 0 11 01 1 2 0 0 1 3 0 2

## 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  dalam  mencari lexical  model yang diperbaiki  mengingat  banyaknya  baris  pada lexical model.
3. Perlu  dilakukan  penelitian  lanjutan  untuk  melakukan analisis dalam menghasilkan terjemahan bahasa jawa ke bahasa  Indonesia  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. Perlu  dilakukan  pengecekan  ulang  terhadap  korpus teks paralel untuk mencegah kesalahan penulisan ( typo ).

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Na’im,  Akhsan.,  Syaputra,  Hendri.  2010.  Hasil  Sensus  Penduduk 2010:  Kewarganegaraan,  Suku  Bangsa,  Agama,  dan  Bahasa  Sehari- Hari Penduduk Indonesia. Jakarta: Badan Pusat Statistik.
[2] Republik Indonesia. 2010. Keputusan Gubernur Jawa Tengah Nomor 423.5/5/2010  tentang  Kurikulum  Mata  Pelajaran  Muatan  Lokal (Bahasa  Jawa)  untuk  Jenjang  Pendidikan  SD/  SDLB/  MI,  SMP/ SMPLB/    MTs  Negeri  dan  Swasta.  Semarang:  Pemerintah  Provinsi Jawa Tengah.
[3] Hadi,  Ibnu.  2014.  Uji  Akurasi  Mesin  Penerjemah  Statistik  Bahasa Indonesia ke Bahasa Melayu Sambas  dan Bahasa Melayu Sambas  ke Bahasa Indonesia. Pontianak: JUSTIN Vol 3 No 1.
[4] Manning,  Christopher  D.,  Schutze,  Hinrich.  2000.  Foundations  Of Statistical  Natural  Language  Processing.  London  :  The  MIT  Press Cambridge Massachusetts.
[5] Sujaini,  Herry.,  Negara,  Arif  Bijaksana  Putra.  2015.  Analysis  of Extended  Word  Similarity  Clustering  based  Algorithm  on  Cognate Language. Gujarat: ESRSA Publications Pvt. Ltd.
[6] Koehn,  Philipp.  2007.  Moses:  Open  Source  Toolkit  for  Statistical Machine  Translation.  Annual  Meeting  of  the  Association  for Computational  Linguistics  (ACL),  demonstration  session,  Prague, Czech Republic.
[7] McEnery,  T.,  et  al.  2006.  Corpus-Based  Language  Studies:  An Advanced Resource Book. Oxon: Routledge.
[8] Hunston,  S.  2002.  Corpora  in  Applied  Linguistics.  Cambridge: Cambridge University Press.
[9] Papineni, K., et al. 2002. Bleu: a Method for Automatic Evaluation of Machine  Translation.  Philadelphia  :  Proceedings  of  the  40 th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL).