## IT Journal Research and Development (ITJRD)
Vol.4, No.1, Agustus 2019, E-ISSN: 2528-4053 | P-ISSN: 2528-4061 DOI : 10.25299/itjrd.2018.vol4(1).3439

## Mesin Penerjemah Interaktif Dengan Animasi 3D Berbasis Augmented Reality
Arbi Haza Nasution 1 , Yoze Rizki 2 , Salhazan Nasution 3 , Rafi Muhammad 1 Teknik Informatika, Universitas Islam Riau, Indonesia 1 , Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Riau, Indonesia 2 Teknik Informatika, Universitas Riau, Indonesia 3 arbi@eng.uir.ac.id, yozerizki@umri.ac.id , salhazan@lecturer.unri.ac.id , rafimuhammad2612@gmail.com
Article Info Abstrak History: Dikirim 19 Juli 2019 Direvisi 26 Juli 2019 Diterima 5 Agustus 2019 Bahasa Inggris adalah salah satu bahasa yang digunakan sebagai alat komunikasi  universal,  karenanya  tanpa  kemampuan  bahasa  Inggris seseorang akan mengalami kesulitan berkomunikasi secara baik dan benar  pada  ruang  lingkup  internasional.  Penelitian  ini mengembangkan  aplikasi  mesin  penerjemah  berbasis augmented reality yang dapat memberikan edukasi kepada siswa dengan media yang  berbeda  agar  meningkatkan  minat  siswa  dalam  belajar  bahasa Inggris. Aplikasi ini menggunakan library vuforia sdk yang mampu menampilkan  karakter  3  dimensi  dengan  teknik markerless dalam bentuk augmented  reality .  Hasil  akhir  dari  penelitian  ini  berupa aplikasi yang dapat digunakan pada smartphone dengan sistem operasi android ,  berdasarkan  hasil  pengujian  terhadap  aplikasi  didapat kesimpulan bahwa aplikasi ini dapat menampilkan karakter 3 dimensi pada cahaya yang redup dengan intensitas cahaya 28 lux pada jarak 10cm-60  cm  dan  sudut  penglihatan  10°-90°,  setelah  dilakukan peninjauan terhadap aplikasi 99% koresponden menyatakan aplikasi ini baik, maka aplikasi ini dapat membantu siswa mempelajari kembali bahasa Inggris selain di sekolah.
Kata Kunci:

## MesinPenerjemah
Augmented Reality
Chatbot
© This work is licensed under a Creative Commons Attribution-
ShareAlike 4.0 International License.
Koresponden:
Arbi Haza Nasution, Teknik Informatika, Fakultas Teknik Universitas Islam Riau Jl. KaharuddinNasution 113 Pekanbaru Riau Email: arbi@eng.uir.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  terknologi  informasi  saat  ini  membuat  semua  negara  berkembang meningkatkan kualitas sumber daya manusia (SDM) nya dalam upaya menghadapi persaingan global [1]. Bahasa Inggris adalah salah satu bahasa yang digunakan sebagai alat komunikasi universal pada ruang lingkup internasional. Saat ini bahasa Inggris merupakan bahasa asing yang diperkenalkan di sekolah  dasar  karena  anak-anak  usia  6-12  tahun  memiliki  masa  belajar  cemerlang  yang  disebut golden  age [2].  Sarana  pembelajaran  disekolah  saat  ini  masih  konvensional  guru  menyampaikan pelajaran di depan kelas dibantu dengan buku paket sebagai panduan mengajar, hal tersebut membuat siswa kurang tertarik dalam proses pembelajaran.
Penelitian  ini  merealisasikan  sebuah  sistem  berupa  sarana  edukasi  pembelajaran  bahasa Inggris  yang  dirancang  menarik  untuk  menambah  minat  belajar  anak  di  usia  sekolah.  Sistem  ini
menerjemahan  dari  teks  ke  suara  dalam  bahasa  Indonesia  ke  bahasa  Inggris  dan  sebaliknya. Dibutuhkan smartphone sebagai  media  untuk  menjalankan  aplikasi.  Karakter  dalam  bentuk  3 dimensi  akan  menerjemahkan  pertanyaan  dari  pengguna  baik  itu  kata  atau  kalimat  yang  sudah diinputkan sebelumnya.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Penelitian  pertama  yang  menjadi  rujukan  berjudul  “Aplikasi  Pembelajaran  Bahasa  Inggris Untuk  Murid  Sekolah  Dasar  Berbasis  Android”  [2].  Aplikasi  pembelajaran  bahasa  Inggris  untuk murid sekolah dasar berbasis android ini merupakan aplikasi pembelajaran yang dapat digunakan secara  interaktif  dalam  memahami  kosa  kata  sederhana  yang  dapat  dimengerti  oleh  siswa  dalam mempelajari bahasa Inggris sesuai dengan standar kompetensi siswa-siswa kelas 1, aplikasi ini terdiri dari beberapa materi yaitu Number (angka), Times (waktu), People Around Us (orang disekitar kita), dan Daily Activities (kegiatan sehari-hari). aplikasi ini terdiri dari beberapa kategori dan kosa kata yang terbatas dalam pembelajaran, karena aplikasi hanya ditujukan untuk pengenalan huruf, angka, kegiatan  sehari-hari,  dan  orang  disekitar  kita.  Aplikasi  tersebut  dibangun  menggunakan  android studio 2.3.1, dimana android studio adalah sebuah Integrated Development Environment (IDE) untuk pengembang  aplikasi  android.  Ada  banyak  fitur  dari  aplikasi  android  tersebut  karena  memiliki beberapa plugin yang sangat membantu yaitu Gradle yang tentu saja tidak didapatkan di IDE eclipse yang notabene adalah produk lama google.
Dari  uraian  diatas  dapat  disimpulkan  bahwa  perbedaan  penelitian  ini  dengan  penelitian tersebut  terletak  pada  implementasi  sistem  serta  ide  penelitian  nya,  dimana  pada  penelitian sebelumnya  hanya  fokus  pada  pengenalan vocabulary dan listening ,  kosakata  dan  objek  yang digunakan juga terbatas. Sedangkan pada penelitian ini, sistem dapat menerjemahkan setiap kata atau kalimat yang di input kan oleh pengguna baik dalam bahasa Indonesia ke bahasa Inggris atau tanpa ada keterbatasan dalam kosa kata. Ditambah lagi penerjemahan dilakukan oleh karakter 3 dimensi.
Penelitian kedua yang menggunakan augmented reality sudah dilakukan sebelumnya dengan teknik markerless . Penelitian kedua dengan judul “Implementasi Augmented Reality (AR) Pada Fosil Purbakala di Museum Geologi Bandung” bertujuan untuk menampilkan infomasi secara real time di layar  ponsel  yang  digunakan  oleh  pengunjung  [3].  Metode  pengenalan  gambarnya  menggunakan metode Markerless Augmented Reality , dimana gambar diambil melalui kamera ponsel pengunjung. Dengan metode Markerless inilah informasi dari beberapa bentuk tulang fosil yang tidak utuh akan ditampilkan  dengan  wujud  yang  sebenarnya. Pembuatan  aplikasi  tersebut  menggunakan  Vuforia SDK sebagai tools library dari Augmented Reality dan Unity3D sebagai tools game engine untuk menghasilkan  model  animasi  yang  telah  dibuat.  Perbedaan  penelitan  yang  dilakukan  oleh  Yoga Aprillion Saputra dengan penelitian ini terletak pada ide penelitian, objek penelitian dan tools untuk membangun Augmented Reality .
Penelitian selanjutnya berjudul “Pengembangan Aplikasi Respon Sms Dan Panggilan Telepon Menggunakan Android Text To Speech Dan Proximity Sensor Bagi Pengemudi Mobil” [4]. Penelitian ini  merupakan  implementasi  dan  akan  menghasilkan  rancang  bangun  aplikasi respons sms  dan panggilan telepon bagi pengemudi mobil berbasis android. Aplikasi tersebut menggunakan proximity sensor untuk meningkatkan akurasi dalam menerima respon. Dalam penelitian ini juga digunakan teknologi text  to  speech (TTS)  versi  1.6.  Teknologi  TTS  memungkinkan  perangkat  untuk menerjemahkan  ucapan/suara  menjadi  teks.  Teknologi  TTS  dapat  membaca  notifikasi  sms  dan telepon masuk dengan baik walaupun dalam kondisi offline . Sistem dirancang untuk memudahkan pengguna untuk memilih pesan dan mengirim sms dengan modul kata kunci . Dari uraian diatas dapat di  simpulkan  bahwa  perbedaan  penelitian  ini  dengan  penelitian  tersebut  terletak  pada  objek penelitian, tool yang digunakan serta penerapan sistem yang akan dibuat.

## 2.1   Mesin Penerjemah
Menapaki  sejarah  mesin  penerjemah  dapat  digolongkan  menjadi  tiga  jenis  berdasarkan perkembangannya,  yaitu  mesin  penerjemah  berbasis  aturan  /  rule-base  machine  translatation (RBMT),  mesin  penerjemah  berbasis  statistic  /  statistical  machine  translation  (SMT),  dan  mesin penerjemah berbasis jaringan saraf tiruan / neural machine translation (NMT). Mesin penerjemah berbasis  statistic  dan  mesin  penerjemah  berbasis  jaringan  saraf  tiruan  membutuhkan  korpus
30
berkualitas tinggi, sedangkan mesin penerjemah berbasis aturan membutuhkan kamus dwibahasa, penganalisa morfologi, sintaks, dan makna. Sumber daya  bahasa tersebut sangat langka untuk bahasa dengan sumber daya rendah seperti bahasa Indonesia, karena kurangnya sumber daya bahasa, sulit untuk membuat mesin penerjemah dari bahasa dengan sumber daya tinggi menuju bahasa dengan sumber daya rendah seperti bahasa daerah Indonesia, namun demikian,  karakteristik bahasa daerah Indonesia  yang  banyak  memiliki  kemiripan  kosa-kata  memotivasi  peneliti  sebelumnya  untuk membuat mesin penerjemah hibrida berbasis poros / pivot-based hybrid machine translation (PHMT) [5, 6] yang menggabungkan SMT dan RBMT dengan bahasa Indonesia sebagai bahasa poros.

## 2.2.   Pivot-based Hybrid Machine Translation
Layanan Google Translate dan layanan kamus dwibahasa dapat digabungkan menjadi layanan komposit pada Language  Grid, sebuah media untuk berbagi sumber daya bahasa [5, 6]. Language grid yang didirikan untuk membuat alat kolaborasi yang disesuaikan  untuk mendukung masyarakat multibahasa, telah  meningkatkan layanan berbasis web untuk masyarakat di seluruh dunia dengan menyediakan akses ke berbagai sumber daya bahasa dan juga menyediakan infrastruktur yang sangat mudah untuk diadaptasikan dengan sistem yang sudah tersedia [7]. Ada lebih dari seratus sumber daya bahasa yang tersedia di layanan Google Translate . Saat ini dalam layanan Google Translate terdapat dua bahasa daerah Indonesia, seperti bahasa Jawa dan bahasa Sunda. Tidak mungkin Google Translate mampu  menyediakan  bahasa-bahasa  dari  daerah  lainnya  dalam  waktu  dekat,  jika ketersediaan  korporat  untuk  bahasa-bahasa  daerah  di  Indonesia  masih  sulit  ditemukan.  Untuk menjembatani kesenjangan antara bahasa umum dan bahasa yang jarang digunakan, dalam hal ini antara bahasa Inggris dan Minangkabau, pendekatan yang lebih cepat adalah dengan membuat Mesin Penerjemah  Hibrida  berbasis  Poros  / Pivot-based  Hybrid  Machine  Translation (PHMT)  antara bahasa  Inggris  dan  Minangkabau,  dengan  bahasa  Indonesia  sebagai  poros.  Karena  bahasa Minangkabau memiliki kemiripan leksikal 61,59% dengan bahasa Indonesia berdasarkan Automatic Similarity Judgment Program (ASJP) , maka dapat di asumsikan bahwa morfologi dan sintaks antara kedua bahasa tersebut juga mendekati. Oleh karena itu, penerjemahan kata-ke-kata antara bahasa Indonesia dan Minangkabau sangat berpotensi untuk diimplementasikan.

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1   Tinjauan Sistem
Berdasarkan hasil analisis penelitian, dapat disimpulkan bahwa Mesin Penerjemah berbasis Augmented reality memiliki dua kriteria. Mesin Penerjemah berbasis augmented reality ini dapat berinteraksi dengan pengguna dengan menerjemahkan teks dari bahasa Indonesia ke bahasa Inggris dan sebaliknya, dan dengan menampilkan suara sebagai hasil terjemahan dan karakter animasi 3D. Mesin  Penerjemah  berbasis augmented  reality adalah  tanpa  penanda,  yang  berarti  tidak menggunakan marker untuk menampilkan model animasi 3D.
Gambar 1 menjelaskan proses dari input berupa teks hingga output yang berupa animasi objek dan suara hasil translasi dari input.
Gambar 1. Desain Logika Program

## 3.2.  Kata Interaktif
Interaktif  sendiri  adalah  hal  yang  terkait  dengan  komunikasi  dua  arah  atau  suatu  hal  yang bersifat saling melakukan aksi, saling aktif dan saling berhubungan dan memiliki timbal balik antara satu  dengan  lainya  [8].  Pada  sistem  ini  kata  interaktif  dikelompokan  menjadi  dua  kategori  yaitu khusus dan umum. Saat pengguna mengetikan kata pada aplikasi kata tersebut akan dicocokan pada database jika kata tersebut ada didalam database maka karakter 3 dimensi akan mengucapkan kata interaktif  yang  ada  pada  tabel  kata  interaktif  khusus  secara  acak.  Dan  sebaliknya  jika  kata  yang diketikan  oleh  pengguna  tersebut  tidak  ada  pada database maka  karakter  3  dimensi  akan mengucapkan kata interaktif yang ada pada tabel kata interaktif umum secara acak. Pada sistem ini kata  interaktif  terdiri  dari  dua  bahasa  yaitu  bahasa  Indonesia  dan  bahasa  Inggris.  Contoh  kata interaktif umum dan khusus dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Kategori Kata Interaktif Umum dan Khusus
Kategori Kata Kunci Pertanyaan Acak Makanan Nasi goreng, bakso, ayam goreng, kentang goreng, telur 3 untuk masing- masing kata kunci Warna merah, kuning, hijau, biru, putih 3 untuk masing- masing kata kunci Hewan ayam, kambing, sapi, kucing, anjing 3 untuk masing- masing kata kunci Transportasi pesawat, mobil, motor, sepeda, kereta api 3 untuk masing- masing kata kunci Buah anggur, apel, pisang, mangga, nenas 3 untuk masing- masing kata kunci Umum None 5

## 3.3   Diagram Alir
Perancangan  aplikasi  pada  penelitian  ini  menggunakan flowchart yang  digunakan  untuk menunjukan alur kerja yang akan dikerjakan oleh sistem secara keseluruhan. Secara umum diagram alur aplikasi Mesin Penerjemah Berbasis Augmented Reality ini dapat dilihat pada gambar 2 dan gambar 3.
Start Menjalankan Aplikasi Aplikasi Disiapkan Menandai Lokasi Marker Pilihan Menu Petunjuk Quit Stop Start Lokasi Marker Disetujui Panggil Karakter 3D Menampilkan Karakter 3D Lokasi Lain 2 1 1 False False True False True True False False False True Menampilkan Petunjuk Bahasa False
False Pilih Bahasa Indonesia Ke inggris Inggris Ke Indonesia 2 False Translate Teks Input User Google Translate API Periksa kata Interaktif Text To Speech API Speech Output Karakter Kembali 1 True False 2 False True True True True False Gambar 2. Diagram Alir Keseluruhan Sistem Bagian 1
Start Ada di Database Interaktif Khusus? Kata Interaktif + Input Text True Input Text Periksa Kata Interaktif Ada di Database Interaktif Umum? False True Text To Speech API Speech Output karakter
Alur sistem mesin penerjemah interaktif berbasis augmented reality dapat dijelaskan sebagai berikut:
1. User menginputkan teks.
2. Teks akan diperiksa di dalam database .
3. Jika teks ada pada database interaktif khusus maka sistem akan menghasilkan output kata interaktif dalam bentuk teks.
4. Jika pada tahap sebelumnya teks tidak ada pada database interaktif khusus maka sistem akan mengakses database interaktif umum dan menghasilkan output dari kata interaktif umum dalam bentuk teks secara acak.
5. Output kata interaktif akan dikirimkan ke text to speech API untuk dirubah menjadi suara.
6. Karakter akan mengucapkan kata atau kalimat ke pada user sebagai output .
Keterangan alur sistem kata interaktif Mesin Penerjemah Berbasis Augmented Reality tersebut dapat dilihat pada gambar 4.
Gambar 4. Diagram Alir Kata Interaktif

## 3.4  Cara Kerja Aplikasi
Mesin Penerjemah Berbasis Augmented Reality ini menggunakan teknik markerless , dimana teknik markerless yang dimaksud adalah marker yang digunakan untuk menampilkan karakter 3D tidak didaftarkan sejak pembuatan aplikasi, melainkan aplikasi akan mencari dan menandai lokasi pada area kamera sebagai marker dan lokasi tersebut didaftarkan sebagai marker untuk menampilkan model karakter 3D. Gambaran cara kerja aplikasi dapat dilihat pada gambar 5.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berikut adalah beberapa gambar antarmuka dari aplikasi mesin penerjemah dengan animasi 3D berbasis augmented reality .
34 (a) (b) (c) (d)
(e) (f)

## Gambar 5. Antarmuka Aplikasi
Gambar 5 (a) adalah gambar sebelum animasi 3D ditampilkan dan gambar 5 (b) adalah gambar ketika animasi 3D muncul sesudah pengguna menekan tombol animasi. Pada sub bab ini peneliti akan  membahas  hasil  pengujian  dari  aplikasi  yang  telah  dibuat.  Beberapa  pengujian  yang  telah dilakukan meliputi pengujian intensitas cahaya, pengujian sudut pandang, pegujian jarak, pengujian lokasi pendeteksian markerless , pengujian penerjemahan, dan pengujian kata interaktif.

## 4.1   Skenario Pengujian Black Box
Pengujian black  box pada  aplikasi  mesin  penerjemah augmented  reality dilakukan  untuk menguji setiap fungsi dari input interface yang ada pada aplikasi, sehingga diketahui apakah input interface tersebut  sudah  sesuai  dengan  hasil output yang  diharapkan.  Hasil  pengujian black  box menunjukkan bahwa semua sistem yang dirancang berfungsi sesuai harapan.

## 4.2   Pengujian Intensitas Cahaya
Pengujian intensitas cahaya dilakukan di dalam dan di luar ruangan dengan intensitas cahaya yang berbeda-beda, pengujian ini dilakukan untuk mengetahui apakah aplikasi mesin penerjemah berbasis augmented reality dapat melakukan tracking dan menampilkan model animasi pada sumber cahaya yang berbeda-beda. Kesimpulan dari pengujian terhadap intensitas cahaya dapat dilihat pada tabel 2. Gambar 5 (c) menunjukkan hasil pengujian di luar ruangan malam hari dengan intensitas cahaya  sebesar  28  lux  tetap  dapat  mendeteksi  objek  untuk  diidentifikasi  menjadi marker dan menampilkan animasi 3D dengan baik.
Tabel 2. Hasil Pengujian Aplikasi Terhadap Intesitas Cahaya
Skenario Pengujian Kasus Pengujian Intensitas Cahaya Waktu Tunggu Hasil Hasil pengujian
Pencahayaan Luar Ruangan Siang Hari 230 lux 1 Detik Karakter 3D Tampil Berhasil Luar Ruangan Malam Hari 28 lux 1 Detik Karakter 3D Tampil Berhasil Dalam Ruangan 1130 lux 1 Detik Karakter 3D Tampil Berhasil Dalam Ruangan 322 lux 1 Detik Karakter 3D Tampil Berhasil Dalam Ruangan 0 lux 0 Detik Karakter 3D TidakTampil Tidak Berhasil
Namun, berdasarkan hasil pengujian intensitas cahaya pada tabel 2, dapat disimpulkan bahwa aplikasi mesin penerjemah tidak dapat melakukan penandaan lokasi atau tracking markerless jika intensitas  cahaya  bernilai  0  lux,  dengan  kata  lain  metode markerless yang  ada  pada  vuforia  sdk memerlukan cahaya walau hanya sedikit untuk melakukan tracking terhadap target.

## 4.3. Pengujian Jarak dan Sudut
Pengujian jarak dan sudut dilakukan untuk mengetahui sampai jarak berapa dan pada sudut berapa  metode markerless pada  vuforia  sdk  dapat  menampilkan  karakter  3D,  pada  pengujian  ini dilakukan dengan cahaya terang. Pengujian dilakukan berulang degan jarak minimal 10 cm dengan sudut 10° hingga jarak terjauh 60 cm dengan sudut 90°. Hasil pengujian jarak dan sudut pandang terhadap lokasi dapat dilihat pada tabel 3. Gambar 5 (d) menunjukkan hasil pengujian pada jarak 60 cm dengan sudut pandang 10° dimana animasi 3D tetap dapat ditampilkan dengan baik.
Tabel 3. Pengujian Jarak dan Sudut
Skenario Pengujian Aksi Pengujian Hasil Hasil Pengujian Jarak Sudut Jarak dan Sudut 10 cm 10° Karakter 3D Tampil Berhasil 60° Karakter 3D Tampil Berhasil 90° Karakter 3D Tampil Berhasil 20 cm 10° Karakter 3D Tampil Berhasil 60° Karakter 3D Tampil Berhasil 90° Karakter 3D Tampil Berhasil 30 cm 10° Karakter 3D Tampil Berhasil 60° Karakter 3D Tampil Berhasil 90° Karakter 3D Tampil Berhasil 40 cm 10° Karakter 3D Tampil Berhasil 60° Karakter 3D Tampil Berhasil 90° Karakter 3D Tampil Berhasil 50 cm 10° Karakter 3D Tampil Berhasil 60° Karakter 3D Tampil Berhasil 90° Karakter 3D Tampil Berhasil 60 cm 10° Karakter 3D Tampil Berhasil 60° Karakter 3D Tampil Berhasil 90° Karakter 3D Tampil Berhasil
Melihat  data  hasil  pengujian  pada  tabel  3,  dapat  diambil  kesimpulan  bahwa  dengan  jarak minimal 10 cm dengan sudut 10 aplikasi mesin penerjemah masih dapat menampilkan karakter 3 dimensi dengan baik, dan dengan jarak terjauh pengujian 60 cm dengan sudut pengambilan 60° dan 90° aplikasi mesin penerjemah masih dapat menampilkan karakter 3 dimensi dengan baik.
36

## 4.4.Pengujian Jenis Objek Tracking
Pengujian  jenis  objek tracking dengan  metode markerless ini  dilakukan  untuk  mengetahui objek  atau  tempat  terbaik  dalam  melakukan  penandaan  lokasi  oleh  vuforia  sdk  dengan  teknik markerless .  Pengujian  ini  dilakukan  dengan  3  jenis  objek.  Kesimpulan  dari  keseluruhan  hasil pengujian jenis objek tracking dapat dilihat pada tabel 4. Gambar 5 (e) menunjukkan hasil uji objek tracking pada  kertas  berwarna  dengan  banyak detail dimana  karakter  animasi  3D  tetap  dapat ditampilkan dengan baik.
Tabel 4. Hasil Pengujian Tracking Objek Skenario Uji Tindakan Pengujian Hasil yang Didapat Hasil Pengujian Uji Objek Tracking Markerless Objek kertas berwarna dengan banyak detail Model Animasi 3D Tampil Berhasil Objek Kertas Berwarna dengan sedikit detail Model Animasi 3D TidakTampil Tidak Berhasil Objek Keybord Laptop Model Animasi 3D Tampil Berhasil
Berdasarkan  pengujian  yang  telah  dilakukan  terhadap  objek tracking didapat  kesimpulan bahwa  vuforia  sdk  dengan  metode markerless tidak  dapat  digunakan  pada  semua  bidang  objek tracking seperti  yang  tertera  pada  tabel  4,  dikarenakan  jika  detail  objek  sedikit  seperti  yang ditampilkan pada Gambar 5 (f) maka karakter 3D tidak dapat tampil meskipun cahaya dan warna pada objek cukup.

## 4.5.Pengujian Beta ( End User )
Implementasi sistem dilakukan dengan memberikan kuesioner kepada 20 orang, dengan tujuan untuk mengetahui tanggapan dari pengguna tentang aplikasi mesin penerjemah berbasis augmented reality ini. Hasil implementasi dengan memberikan kuesioner kepada 20 orang dapat dilihat pada tabel 5.
Tabel 5.  Hasil Implementasi Sistem
Jumlah Persentase Koresponden Sangat Baik Baik Kurang Baik Tidak Baik 4 15 1 0
Secara  keseluruhan  hasil  kuesioner  dapat  dihitung  menggunakan  rumus  tabulasi  untuk mendapatkan  hasil  persentase  dari  setiap  jawaban  kuesioner,  masing-masing  persentase  tersebut adalah sebagai berikut:
1. Sangat Baik    : 4/20*100%     = 20%
2. Baik
: 15/20*100%   = 75% 3. Kurang Baik  : 1/20*100%     = 5% 4. Tidak Baik : 0/100*100%   = 0%

## 5. KESIMPULAN
Penelitian dan pembuatan aplikasi mesin penerjemah dengan animasi 3D berbasis augmented reality telah  berhasil  dilaksanakan  dan  telah  dilakukan  serangkaian  pengujian  untuk  menguji kemampuan dari aplikasi tersebut. Aplikasi ini tidak dapat mendeteksi objek sebagai marker dan menampilkan animasi 3D jika intensitas cahaya terlalu rendah atau tidak ada cahaya sama sekali. Jarak minimal agar mendapatkan hasil yang baik dalam menampilkan karakter 3 dimensi adalah 10 cm dari titik lokasi yang ditandai. Pada jarak 60 cm dengan sudut pengambilan diatas 10° hingga 90° aplikasi masih dapat menampilkan karakter 3 dimensi dengan baik. Namun, aplikasi ini tidak dapat menampilkan  karakter  3D  jika  detail  pada marker sedikit.  Aplikasi  ini  dapat  digunakan  di  luar maupun di dalam ruangan, dengan syarat intensitas cahaya diatas 1 lux dan marker memiliki banyak detail.  Aplikasi  ini  berpotensi  untuk dapat  digunakan  oleh  anak-anak  sebagai  alat  bantu  dalam mempelajari bahasa Inggris.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Yamin,  Muhammad.,  2017,  Metode  Pembelajaran  Bahasa  Inggris  Ditingkat  Dasar,  Jurnal Pesona Dasar, vol.1
[2] Pangestika, Galih Vidia., Wikusna, Wawa., Hermansyah, Aris., 2017, Aplikasi Pembelajaran Bahasa  InggrisUntuk  Murid  Sekolah  Dasar  Berbasis Android , e-Proceeding  Of  Applied Science , Vol.3
[3]      Saputra, Yoga Aprillion., 2014, Implementasi Augmented Reality (Ar) Pada Fosil Purbakala Di Museum Geologi Bandung, Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika, Vol.1
[4] Mariani., Tolle, Herman., dan Ananta, Mahardeka Tri., 2017, Pengembangan Aplikasi Respon Sms Dan Panggilan Telepon Menggunakan Android Text To Speech Dan Proximity Sensor Bagi  Pengemudi  Mobil,  Jurnal  Pengembangan  Teknologi  Informasi  Dan  Ilmu  Komputer, Vol.1
[5] Nasution, Arbi Haza., Safitri, Nesi., Setiawan, Panji Rachmat., dan Suryani, des., 2017, Pivot- Based Hybrid Machine Translation to Support Multilingual Communication, Department of Information Technology , Vol.22
[6] Nasution,  Arbi  Haza.,  2018, Pivot- Based  Hybrid  Machine  Translation  To  Support Multilingual  Communication  For  Closely  Related  Languages ,  World  Transactionson Engineering and Technology Education , Vol.16
[7] Ishida,  Toru.,  Murakami,  Yohei.,  Lin,  Donghui.,  Nakaguchi,  Takao  dan  Otani,  Masayuki., 2018, Language  Service  Infrastructure  on  the  Web:  The  Language  Grid,  Institute  of Electricaland Electronics Engineers , Vol . 51
[8] Maulida, Hidya., 2017, Persepsi Mahasiswa Terhadap Penggunaan Google Translate Sebagai Media Menerjemahkan Materi Berbahasa Inggris, Jurnal Saintekom, Vol.7
[9] Nasution, Arbi Haza., Murakami, Yohei., dan Ishida, Toru., 2017, A Generalized Constraint Approach  to  Bilingual  Dictionary  Induction  for  Low-Resource  Language  Families , ACM Trans. Asian Low-Resour . Lang. Inf. Process, Vol.17
[10]  Dewantara, I Made Adi Yoga., dkk, 2014, Kumpulan Artikel Mahasiswa Pendidikan Teknik Informatika (KARMAPATI), Augmented Reality Book  Pengenalan Gerakan Dasar Tari Bali, vol 3
[11]  Dikdok., 2017, Naikan Kemampuan Google Translate Hadirkan Neural Machine Translation Untuk  Banyak  Bahasa,  Jurnal  Apps,  https://jurnalapps.co.id/naikkan-kemampuan-google- translate-hadirkan-neural-machine-translation-untuk-banyak-bahasa-11334,12 Desember 2018
[12]  Hansel Tanu wijaya., 2009, Penerjemahan Dokumen Inggris-Indonesia Menggunakan Mesin Penerjemah Statistik Dengan Word Reordering Dan Phrase Reordering , Skripsi, Fasilkom UI, Depok.
[13]  Ilham  Efendi.,  2014, Pengertian  Augmented  Reality(AR) ,  IT  Jurnal,  https://www.it- jurnal.com/pengertian-augmented-realityar/, 17 April 2017
38
[14]  Kurniawan, Didik., Irawati, Anie Rose., dan Yuliyanto, Ardi., 2014, Implementasi Teknologi Markerless Augmented Reality Berbasis Android Sebagai Media Pengenalan Gedung-Gedung di Fmipa Universitas Lampung, Jurnal Koputasi, Vol.2
[15]  Nugroho,  Adi.,  2005,  Analisis  dan  Perancangan  Sistem  Informasi  dengan  Metodologi Berorientasi Objek , Informatika, Bandung.
[16]  Pamoedji, Andre Kurniawan., Maryuni., dan Sanjaya, Ridwan., 2017, Mudah Membuat Game Augmented Reality (AR) dan Virtual Reality (VR) dengan Unity 3D , Kompas Gramedia

## BIOGRAFI PENULIS
Sri Listia Rosa obtained Bachelor Degree in Electrical Engineering from Universitas Bung Hatta Padang and obtained Master Degree in Computer Science and Information System from Universiti Teknologi  Malaysia  in  2013.  She  has  been  a  Lecturer  with  the  Department  of  Informatics Engineering,  University  Islam  Riau,  since  2015.  Her  current  research  interests  include computational intteligent, computional intelligent and machine learning.
Evizal Abdul Kadir received his Master of Engineering and PhD in Wireless Communication at Faculty of Electrical Engineering, Universiti Teknologi Malaysia in 2008 and 2014 respectively. He is currently as Lecturer and Researcher in Islamic University of Riau (UIR) Indonesia as well as Director of research institute and community services and get promoted to Associate Professor. He  has  experience  and  worked  in  several  companies  that  provide  system  solution  in  Wireless Communication and Radio Frequency (RF) as well as Radio Frequency Identification (RFID), currently  is  continuing  his  research  activities  related  to  the  Wireless  Communication  System, Antenna,  Remote  Sensing,  Radio  Frequency  Identification  (RFID),  Wireless  Sensor  Network (WSN), Wireless and Mobile Monitoring System and IoT.