## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2116

## Statistical Machine Translation Pada Bahasa Lampung Dialek Api Ke Bahasa Indonesia
Permata 1 , Zaenal Abidin 2
1 Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Prodi Informatika, Universitas Teknokrat Indonesia, Bandar Lampung, Indonesia
2 Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Prodi Sistem Informasi, Universitas Teknokrat Indonesia, Bandar Lampung, Indonesia Email: 1 permata@teknokrat.ac.id, 2 zabin@teknokrat.ac.id Email Penulis Korespondensi: 2 zabin@teknokrat.ac.id
Abstrak− Pada penelitian ini, penerjemahan secara otomatis pada bahasa Lampung dialek api ke bahasa Indonesia dilakukan dengan  pendekatan statistical  machine  translation (SMT).  Penerjemahan  bahasa  Lampung  ke  bahasa  Indonesia  dapat dilakukan  menggunakan  kamus.  Alternatif  lainnya  adalah  menggunakan  pemanfaatan  korpus  paralel  bahasa  Lampung  dan terjemahannya  dalam  bahasa  Indonesia  dengan  pendekatan  SMT.  Pada  pendekatan  SMT  dilakukan  dengan  beberapa  fase. Dimulai dari fase prapemrosesan yang merupakan tahapan awal untuk mempersiapkan korpus parallel. Kemudian dilanjutkan dengan  fase training ,  yakni  fase  pengolahan  korpus  parallel untuk  memperoleh language  model dan translation  model . Selanjutnya fase testing ,  dan  diakhiri  dengan  fase  evaluasi.  Pengujian  SMT menggunakan  25  kalimat tunggal tanpa out-of- vocabulary (OOV), 25 kalimat tunggal dengan OOV, 25 kalimat majemuk tanpa OOV dan 25 kalimat majemuk dengan OOV. Hasil pengujian penerjemahan kalimat bahasa Lampung ke bahasa Indonesia menunjukan nilai akurasi Bilingual Evaluation Undestudy (BLEU) yang diperoleh adalah 77.07 % pada 25 kalimat tunggal tanpa out-of-vocabulary (OOV), 72.29 % pada 25 kalimat tunggal dengan OOV, 79.84 % pada 25 kalimat majemuk tanpa OOV dan 80.84 % pada 25 kalimat majemuk dengan OOV.
Kata Kunci: Korpus Paralel, Mono Korpus, Statistical Machine Translation, Bahasa Lampung, BLEU
Abstract− In this research, automatic translation of the Lampung dialect into Indonesian was carried out  using the statistical machine translation (SMT) approach. Translation of the Lampung language to Indonesian can be done by using a dictionary. Another alternative is to use the Lampung parallel body corpus and its translation in Indonesian with the SMT approach. The SMT approach is carried out in several phases. Starting from the pre-processing phase which is the initial stage to prepare a parallel corpus. Then proceed with the training phase, namely the parallel corpus processing phase to obtain a language model and translation model. Then the testing phase, and ends with the evaluation phase. SMT testing uses 25 single sentences without out-of-vocabulary (OOV), 25 single sentences with OOV, 25 compound sentences without OOV and 25 compound sentences with OOV. The results of testing the translation of Lampung sentences into Indonesian shows the accuracy of the Bilingual Evaluation  Undestudy  (BLEU) obtained  is  77.07%  in  25  single  sentences  without  out-of-vocabulary  (OOV), 72.29% in 25 single  sentences  with  OOV,  79.84%  at  25  compound sentences  without  OOV  and  80.84%  at 25  compound  sentences  with OOV.
Keywords : Paralel Corpus, Mono Corpus, Statistical Machine Translation, Lampung Language, BLEU

## 1. PENDAHULUAN
Kondisi  saat  ini  di  Indonesia,  dari  617  bahasa  daerah  yang  teridentifikasi  terdapat  15  bahasa  daerah  yang dinyatakan  punah  dan  139 lainnya  dalam  status  terancam  punah.  Informasi ancaman  kepunahan  bahasa  daerah dinyatakan  oleh Dadang  Sunendar  selaku  Kepala Badan  Pembinaan  dan  Pengembangan  Bahasa  Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan melalui hasil risetnya, usai menghadiri Kongres Bahasa Daerah Nusantara di gedung Merdeka Bandung pada tahun  2016  [1].  Dalam  konteks  menghindari  ancaman  kepunahan  tersebut,  pelestarian bahasa daerah menjadi teramat penting karena bahasa merupakan salah satu identitas penting suatu daerah. Bahasa daerah merupakan bentuk ekspresi kultural utama suatu etnis atau daerah, tidak terkecuali untuk bahasa Lampung. Bahasa Lampung merupakan identitas penting dari kebudayaan Lampung. Jika tidak ada upaya menjaga bahasa Lampung maka akan mengakibatkan sirnanya kebudayaan masyarakat Lampung [2].
Upaya  menjaga  dan  melestarikan  bahasa  daerah  tidak  hanya  harus  dilakukan  oleh  pemerintah  pusat, melainkan membutuhkan juga peran aktif pemerintah daerah, masyarakat, serta institusi pendidikan atau lembaga pendidikan. Setiap provinsi memiliki bahasa daerah, baik yang berbentuk tulisan maupun ucapan, termasuk salah satunya  provinsi Lampung yang memiliki  bahasa daerah dengan  dua  dialek  utama,  yaitu  dialek Api dan  dialek Nyo . Upaya pemerintah provinsi Lampung untuk melestarikan bahasa Lampung, salah satunya diberikan melalui pendidikan bahasa Lampung sebagai muatan lokal wajib dari mulai sekolah tingkat dasar sampai sekolah tingkat menengah atas. Hal ini sesuai peraturan gubernur nomor 39 tahun 2014 tentang mata pelajaran bahasa dan aksara Lampung sebagai muatan lokal wajib pada jenjang satuan pendidikan dasar sampai menengah atas dan didukung oleh ketersediaan buku ajar mulai dari SD, SMP dan SMA, berikut kamus bahasa Lampung.
Pemanfaatan kakas berbasis komputer dapat digunakan sebagai upaya untuk melestarikan bahasa Lampung secara digital sesuai perkembangan teknologi saat ini, diantaranya dengan membangun kamus digital dan mesin penerjemah. Salah satu contoh kamus digital bahasa daerah dapat diakses melalui laman www.kamusdaerah.com. Kamus digital memiliki kemampuan dalam menerjemahkan bahasa daerah ke bahasa Indonesia dengan pendekatan yang digunakan adalah menerjemahkan  kata  per  kata,  walaupun tidak efektif  ketika  dikerjakan  secara  manual. Solusi alternatifnya adalah dengan membuat aplikasi mesin penerjrmah. Mesin penerjemah bisa berbasis kamus

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2116
dan  mesin  penerjemah  berbasis  data  korpus  paralel  bahasa.  Untuk  mesin  penerjemah,  salah  satu  kakas  mesin penerjemah  yang  ada  saat  ini  adalah  mesin  penerjemah google yang  dapat  diakses  melalui  laman https://translate.google.com. Mesin ini dapat diakses dengan mudah, akan tetapi pada mesin penerjemah google hanya terdapat dua bahasa daerah yang tersedia yaitu bahasa Jawa dan bahasa Sunda. Bahasa Lampung sendiri belum tersedia di mesin penerjemah google .
Pendekatan pembangunan mesin penerjemah dapat dilakukan dengan tiga pendekatan, yaitu (1) pendekatan secara langsung atau Direct Machine Translation (DMT), (2) pendekatan berbasis aturan atau Rule-based Machine Translation (RBMT) dan (3) pendekatam berbasis korpus paralel atau disebut juga data-driven [3]. Pada DMT, komponen utama yang dibutuhkan adalah kamus dwi bahasa. Pembangunan mesin penerjemah dengan pendekatan berbasis aturan atau RBMT maka akan membutuhkan aturan untuk menganalisis kalimat bahasa sumber, aturan untuk mentransformasikan representasi hasil analisis bahasa sumber, serta aturan untuk membangkitkan kalimat pada bahasa tujuan, sedangakan pembangunan mesin penerjemah dengan pendekatan berbasis data-driven yang membutuhkan korpus paralel [3]. SMT termasuk dalam pendekatan mesin penerjemah berbasis data-driven yang membutuhkan korpus paralel [3].
Penerjemahan  secara  otomatis  pada  bahasa  daerah  dengan  pendekatan  DMT  telah  dilakukan  oleh  para peneliti.  Beberapa  penelitian  tersebut  diantaranya  penelitian  penerjemahan  bahasa  Indonesia  ke  aneka  bahasa Sulawesi [4], penelitian penerjemahan bahasa Indonesia ke bahasa Jawa [5], [6], penelitian penerjemahan bahasa Indonesia ke bahasa Jawa menggunakan interpolation search [7], penelitian penerjemahan bahasa Bali ke bahasa Indonesia [8], penelitian penerjemahan bahasa Pali ke bahasa Sinhala menggunakan kamus dimana kedua bahasa tersebut ada di Sri Lanka  [9], penelitian penerjemahan bahasa Kannada ke  bahasa Telugu menggunakan kamus dimana kedua bahasa tersebut ada di India [10], penelitian penerjemahan secara otomatis bahasa daerah dengan menggunakan SMT telah dilakukan diantaranya oleh [5], [11]. Suryani, dkk  melakukan penelitian penerjemahan secara  statistik  pada  pasangan  bahasa  Sunda-Indonesia  dengan  menerapkan  PoS  Tag  pada  model  translasinya. Nugroho, dkk melakukan penelitian penerjemahan secara statistik pada frasa untuk pasangan bahasa Indonesia – Jawa.    Sebelum  November  2016,  SMT  ini  digunakan  sebagai  pendekatan  dalam  mesin  penerjemah google , kemudian mesin  penerjemah google beralih  ke teknologi neural  machine  translation (NMT).  Penelitian  SMT bahasa Bugis Wajo ke bahasa Indonesia [12], penelitian bahasa Jepang ke bahasa Indonesia dengan berbagai model termasuk dengan model SMT [13], penelitian SMT bahasa Indonesia ke bahasa Dayak dari aspek model bahasanya [14],  penerjemahan dokumen bahasa Inggris ke bahasa Indonesia dengan pendekatan SMT [15].
Bahasa Lampung sendiri sebagai suatu bahasa daerah yang wajib dilestarikan maka diperlukan upaya untuk mewujudkannya.  Penelitian  penerjemahan  kalimat  bahasa  Lampung  dialek  api  telah  menjadi  objek  penelitian penerjemahan  secara  otomatis  dengan  menggunakan  pendekatan Neural  Machine  Translation (NMT)  tanpa attention [16]  dan Neural  Machine  Translation (NMT)  dengan attention [17].  Adapun  penilaian  akurasi  yang digunakan pada penelitian SMT dan NMT adalah menggunakan nilai Bilingual Evaluation Under-study (BLEU) [18].
Penelitian ini bertujuan untuk melakukan ujicoba penerjemahan bahasa Lampung dialek api menggunakan Moses Decoder untuk penerjemahan bahasa Lampung – Indonesia secara statistik. Adapun batasan masalah yang diterapkan  dalam  penelitian  ini  adalah  (1)  korpus  paralel berasal  dari  buku  teks  dialek api yang  digunakan  di sekolah  di  provinsi  Lampung  dan  kalimat  melalui  penutur  asli  bahasa  tersebut,  (2)  t esting  data menggunakan masukan bahasa  Lampung  dialek api ,  (3) tidak menggunakan  bahasa  sastra Lampung  khususnya  novel  bahasa Lampung.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  SMT  pada bahasa lampung  dialek api ke bahasa  Indonesia menggunakan  tahapan eksperimen yang digambarkan pada gambar 1 di bawah ini.

## 2.1 Analisis Masalah Penerjemahan Bahasa Lampung
Untuk dapat melakukan penerjemahan bahasa Lampung – bahasa Indonesia dengan baik maka perlu digali masalah yang ditemui saat menerjemahkan bahasa Lampung – Indonesia secara manual. Sebuah upaya dilakukan dengan mewawancarai  guru  bahasa  Lampung.  Bahasa  Lampung  adalah  bahasa  asli  masyarakat  Lampung.  Di  propinsi Lampung secara umum terbagi menjadi dua dialek utama yaitu dialek Api dan dialek Nyo . Pada  penelitian  ini  hanya  dilakukan  pengamatan  secara  seksama  terhadap  bahasa  Lampung  dialek Api . Hasil  wawancara dengan  guru  bahasa  Lampung  menunjukan  bahasa Lampung  memiliki  kemiripan  stuktur  tata bahasa  dengan  bahasa  Indonesia.  Dalam  bahasa  Lampung  dikenal  struktur  kalimat  yang  terdiri  dari  subjek, predikat, objek, keterangan seperti dalam bahasa Indonesia.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2116
Submitted: 16/04/2020 ; Accepted: 06/05/2020 ; Published: 20/07/2020
Mulai

## Selesai
Gambar 1. Tahapan eksperimen membangun SMT bahasa Lampung - Indonesia
Dalam bahasa Lampung juga terdapat berbagai jenis kalimat, seperti kalimat tunggal, kalimat majemuk, kalimat  tanya,  kalimat  perintah  dan  lain-lain  [19].  Kosa  katadalam  bahasa  Lampung,  khususnya  dialek api , jumlahnya lebih sedikit dibanding dengan bahasa Indonesia. Sebuah kamus bahasa Lampung  – Indonesia yang diterbitkan oleh penerbit gunung pesagi Bandar Lampung berisi 4071 kata dialek Api ,  sedangkan kamus bahasa Indonesia  edisi  ke-5  yang  diterbitkan  oleh  penerbit  gramedia  pustaka  utama  memiliki  118000  kata.  Beberapa contoh kalimat dalam bahasa Lampung dan terjemahannya dapat dilihat pada tabel 1 di bawah ini.
Tabel 1. Bahasa Lampung dan terjemahannya dalam bahasa Indonesia
Bahasa Lampung Bahasa Indonesia Ani tulung akukko wai sina Ani tolong ambilkan air itu Makku lagi mepoh kawai di wai Ibuku sedang mencuci baju di sungai Gham lapah mit pasagh Kita pergi ke pasar Lapah gham sholat di masjid Mari kita sholat di masjid
Wawancara dengan ahli bahasa Lampung
Analisa Masalah Penerjemahan  bahasa Lampung
Membangun Koprus Paralel dan Monokorpus bahasa Lampung dan bahasa Indonesia
Melakukan Pelatihan Model Bahasa / Language Model
Melakukan Pelatihan Model Translasi /

## Translation Model
Melakukan Setting Penyesuaian pada Moses Decoder
Pengujian Moses Decoder dengan Kalimat Uji untuk Mendapatkanskor BLEU

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2116
Ketua kelas sai ngator barisan di kelasni Ketua kelas yang mengatur barisan di kelasnya Ya tetap di kelas sai ulah mak cakak kelas telu kali Dia tetap di kelas satu karena tidak naik kelas tiga kali
Pada tabel 1 di atas terdapat beberapa kata yang memiliki makna berbeda tergantung konteks kalimat atau posisi pada kalimat, seperti kata wai , lapah , sai . Penggunaan kamus bahasa Lampung harus menerjemahkan satu per  satu  dan memilih makna kata  yang  tepat  secara  manual  agar  kalimat tersebut  dapat  dipahami  dengan  baik. Penerjemahan kalimat bahasa Lampung sangat penting memperhatikan konteks kalimat yang digunakan agar dapat menghasilkan  terjemahan  yang  sesuai.  Pada  bahasa  Lampung  juga  terdapat  beberapa  kata  yang  memiliki  satu makna yaitu lapah , mit , tandak , lijing yang semuanya bermakna pergi . Beberapa partikel seperti kudo , do , pai , tah semuanya memiliki satu makna yaitu lah , sebuah partikel dalam bahasa Indonesia.
Proses penerjemahan bahasa Lampung ke bahasa Indonesia dapat dilakukan secara komputasi dengan dua pendekatan, yaitu pertama dengan pendekatan penerjemahan kalimat bahasa Lampung secara langsung kata per kata  dengan  menggunakan  kamus  Lampung-Indonesia  atau  disebut direct  machine  translation dan  kedua penerjemahan  kalimat  bahasa  Lampung  dengan  pendekatan  berbasis data-driven atau  korpus  paralel.,  Pada pendekatan  berbasis data-driven atau  korpus  paralel,  metode  yang  akan  digunakan  adalah statistical  machine translation (SMT). Pendekatan  berbasis data-driven atau  korpus  paralel  membutuhkan  keberadaan  data  teks  daring  yang memadai. Faktanya tidak ditemukan korpus paralel bahasa Lampung-Indonesia. Ketiadaan korpus paralel bahasa Lampung  -  Indonesia  sehingga mengharuskan  untuk membuat  korpus  paralel secara manual  berdasarkan  buku bahasa Lampung sebagai referensi sekolah, buku percakapan sehari-hari bahasa Lampung dan buku afiksasi verba bahasa Lampung.

## 2.2 Solusi Ketiadaan Korpus Paralel
Ketiadaan korpus parallel bahasa Lampung-Indonesia diatasi dengan cara melakukan wawancara secara langsung ke penutur asli bahasa Lampung dialek api dan mengumpulkan kalimat yang terdapat pada  buku acuan bahasa Lampung  dialek api yang  digunakan  di  provinsi  Lampung.  Setelah  wawancara  dan  pengumpulan  kalimat  dari buku berhasil dilakukan maka langkah selanjutnya adalah mengetikkan ulang bahasa Lampung dan terjemahannya dalam bahasa Indonesia dengan menggunakan aplikasi gedit yang ada di Linux Ubuntu 16.04, kemudian dilakukan penggalian informasi statistik data dari korpus parallel tersebut.

## 2.3 Pengumpulan Data
Penelitian penerjemahan bahasa Lampung – Indonesia secara komputasi membutuhkan bahan berbentuk kalimat- kalimat bahasa Lampung yang telah memiliki padanan artinya dalam bahasa Indonesia. Kalimat-kalimat yang ada dalam penelitian ini berasal hasil wawancara dan dari buku acuan belajar bahasa Lampung, LKS belajar bahasa Lampung dan percakapan sehari-hari bahasa Lampung. Kalimat-kalimat tersebut telah diketik secara manual untuk membuat  korpus  paralel  dan  jumlahnya  mencapai  3000  kalimat.  Pada  saat  pembuatan  korpus  paralel  yang dilakukan secara manual juga dilakukan prapemrosesan kalimat secara secara manual baik pada bahasa Lampung maupun bahasa Indonesia yaitu dengan cara : (1) kalimat dibuat menggunakan semua huruf kecil, (2) antar kalimat dipisahkan oleh spasi termasuk tanda koma, tanda tanya, tanda seru dan titik.
Kalimat-kalimat, bahasa Lampung dialek api dan terjemahannya dalam bahasa Indonesia, yang digunakan dalam penelitian ini dibuat secara mandiri dengan cara mengetikkan ulang karena faktor ketiadaan bahan yang dapat diambil secara daring dari laman. 3000 kalimat yang telah dibuat sebagai korpus paralel adalah berasal  dari  buku  sekolah  dasar  (SD)  dan  lembar  kerja  siswa  (LKS)  tingkat  SD  yang  digunakan  di  provinsi Lampung, buku percakapan sehari-hari bahasa Lampung serta buku afiksasi verba bahasa Lampung.

## 2.4 Statistik Data Korpus Paralel
Informasi  statistik  data  yang  terkandung  pada  3000  kalimat  korpus  paralel  disajikan  dalam  bentuk  tabel  guna memudahkan dalam penelusurannya. Diawali dari penyajian informasi atau statistik data pada bahasa sumber yaitu bahasa  Lampung  dan  bahasa  tujuan  yaitu  bahasa  Indonesia.  Tingkat  kemunculan  kata  juga  menjadi  perhatian tersendiri guna digali hal tersebut akan membantu pada tahapan analisis selanjutnya. Out of vocobulary (OOV) adalah kata yang tidak ada dalam korpus paralel yang digunakan dalam penelitian ini.
Tabel 2. Statistik data korpus paralel bahasa Lampung – bahasa Indonesia
Korpus Paralel Lampung – Indonesia Bahasa Lampung Bahasa Indonesia Jumlah kalimat 3000 3000 Rata-rata jumlah kata per kalimat 5,1 5,4 Rata-rata  jumlah karakter per kata 6,1 6 Jumlah kata 3945 3141 Jumlah simbol non kata 23 23

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2116
BLEU Score Fase training decode r decode r
Pengujian aplikasi dilakukan dengan menggunakan 100 kalimat terdiri dari 25 kalimat tunggal tanpa out of vocobulary (OOV), 25 kalimat tunggal dengan OOV, 25 kalimat majemuk tanpa OOV dan 25 kalimat majemuk dengan OOV.

## 2.5 Statistical Machine Translation
Dalam membangun mesin penerjemah statistik bahasa Lampung ke bahasa Indonesia, diawali dengan merancang arsitektur sistem. Arsitektur dari mesin penerjemah statistik dapat dilihat pada Gambar 2 di bawah ini.
Prapemrosesan dengan Moses Kalimat Referensi Fase training Moses Decoder
Fase Evaluasi
KenLM
Giza ++
Gambar 2. Arsitektur dalam membangun SMT bahasa Lampung - Indonesia
Arsitektur  pada  Gambar  1  di  atas  terdiri  dari  beberapa  fase.  Dimulai  dari  fase  prapemrosesan yang merupakan tahapan awal untuk mempersiapkan korpus parallel. Kemudian dilanjutkan dengan fase training , yakni fase  pengolahan  korpus  parallel untuk  memperoleh language  model dan translation  model .  Selanjutnya  fase testing , dan diakhiri dengan fase evaluasi. Untuk alat-alat ( tools ) yang digunakan dalam ujicoba SMT pada bahasa Lampung-Indonesia adalah :
1. Linux ubuntu 16.04 LTS, sistem operasi yang digunakan dalam menjalankan Moses.
2. Moses, perangkat lunak untuk proses preprosesing dan decoding . 3. KenLM, perangkat lunak telah terpasang di Moses, untuk Language Model .
4. Giza++, perangkat lunak untuk Translation Model .
5. BLEU, perangkat lunak untuk proses evaluasi.
Untuk bahan korpus paralel yang digunakan adalah buku ajar bahasa Lampung tingkat sekolah dasar dan untuk mono  korpus  bahasa  Indonesia  diambil  dari  laman  www.manythings.org  sebanyak  6702  kalimat  dan  ditambah korpus bahasa Indonesia sebanyak 3000 kalimat.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Implementasi SMT Pada Moses Decoder
Fase prapemrosesan SMT pada Moses Decoder terdiri dari beberapa bagian, yakni penjajaran kalimat, tokenisasi, cleaning, lowercase filtering , dan truecase . Penjajaran kalimat adalah proses menjajarkan korpus paralel bahasa lampung dialek api dengan bahasa Indonesia sebagai terjemahannya. Tokenisasi diperlukan untuk memberi jarak antar kata termasuk juga memberi jarak antara kata dengan tanda baca yang ada, sedangkan lowercase merupakan proses untuk menyeragamkan besar-kecilnya huruf. Perintah yang digunakan dalam tokenisasi di Moses adalah sebagai berikut:
~/mosesdecoder/scripts/tokenizer/tokenizer.perl -l lg  < ~/corpus/training/training.lg-id.lg > ~/corpus/training.lg-id.tok.lg ~/mosesdecoder/scripts/tokenizer/tokenizer.perl -l id  < ~/corpus/training/training.lg-id.id > ~/corpus/training.lg-id.tok.id ~/mosesdecoder/scripts/tokenizer/tokenizer.perl -l id  < ~/corpus/training/trainingmono.lg-id.id > ~/corpus/trainingmono.lg- id.tok.id
Korpus Paralel Mono Korpus Penjajaran kalimat Tokenisasi Cleaning, Lower case Truecase LM TM

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2116
~/mosesdecoder/scripts/tokenizer/lowercase.perl -l id < ~/corpus/trainingmono.lg-id.tok.id > /corpus/trainingmono.lg- id.tokLowercase.id
Pada proses truecasing ini setiap awal dari tiap kalimat dikonversi ke tempat yang paling mungkin. Perintah yang digunakan dalam truecasing di Moses adalah sebagai berikut:
~/mosesdecoder/scripts/recaser/train-truecaser.perl --model ~/corpus/truecase-model.lg --corpus ~/corpus/training.lg- id.tok.lg ~/mosesdecoder/scripts/recaser/train-truecaser.perl --model ~/corpus/truecase-model.id --corpus ~/corpus/training.lg- id.tok.id ~/mosesdecoder/scripts/recaser/train-truecaser.perl --model ~/corpus/truecase-modelLowercase.id – corpus  \ ~/corpus/trainingmono.lg-id.tokLowercase.id
~/mosesdecoder/scripts/recaser/truecase.perl --model ~/corpus/truecase-model.lg < ~/corpus/training.lg-id.tok.lg \ > ~/corpus/training.lg-id.true.lg ~/mosesdecoder/scripts/recaser/truecase.perl --model ~/corpus/truecase-model.id < ~/corpus/training.lg-id.tok.id \ > ~/corpus/training.lg-id.true.id ~/mosesdecoder/scripts/recaser/truecase.perl --model ~/corpus/truecase-model.id < ~/corpus/trainingmono.lg- id.tokLowercase.id > ~/corpus/trainingmono.lg-id.trueLowercase.id
Cleaning adalah proses pemberian batasan panjang kalimat. Cleaning juga berfungsi untuk menghilangkan kalimat-kalimat yang tidak sejajajar. Perintah yang digunakan dalam cleaning di Moses adalah sebagai berikut:
~/mosesdecoder/scripts/training/clean-corpus-n.perl ~/corpus/training.lg-id.true lg id ~/corpus/training.lg-id.clean 1 25
Fase berikutnya adalah fase training . Pada fase inilah language model dan translation model dilakukan. Languange model menggunakan perangkat lunak, dalam penelitian ini digunakan KenLM, yang telah disatukan kedalam Moses. Perintah yang digunakan dalam language model di Moses adalah sebagai berikut:
~/mosesdecoder/bin/lmplz -o 3 <~/corpus/trainingmono.lg-id.trueLowercase.id > trainingmono.lg-id.arpa.id ~/mosesdecoder/bin/build_binary \trainingmono.lg-id.arpa.id \trainingmono.lg-id.blm.id
Untuk translation  model digunakan  perangkat  lunak  Giza++  yang  didalamnya  menerapkan  algoritma Expectation Maximitation atau algoritma IBM model. Perintah yang digunakan dalam training di Moses adalah sebagai berikut:
nohup nice ~/mosesdecoder/scripts/training/train-model.perl -root-dir Hasiltraining1 -corpus ~/corpus/training.lg-id.clean --f lg --e id -alignment grow-diag-final-and -reordering msd-bidirectional-fe -lm 0:3:$HOME/lm/trainingmono.lg-id.blm.id:8 - external-bin-dir ~/mosesdecoder/tools >& training.out &
Khusus  untuk translation  model ,  pendekatan  yang  digunakan  adalah  berbasis  frasa.  yang  di  dalamnya terdapat  beberapa  tahapan.  Tahapan  tersebut  dimulai  dari  penjajaran  kata  sampai  dengan  pembuatan  berkas konfigurasi  ( configuration  file )  yang  akan  digunakan  pada  proses decoding. Fase testing adalah  fase  dalam menerjemahkan  bahasa  sumber  ke  bahasa  target.  Masukan  berupa  kalimat  dalam  bahasa  sumber  akan diterjemahkan ke dalam bahasa target. Fase ini juga merupakan fase decoding hasil dari fase training . Perintah yang digunakan dalam tuning di Moses adalah sebagai berikut:
nohup nice ~/mosesdecoder/scripts/training/mert-moses.pl ~/corpus/valid.lg-id.true.lg ~/corpus/valid.lg-id.true.id ~/mosesdecoder/bin/moses Hasiltraining1/model/moses.ini --mertdir ~/mosesdecoder/bin/ \ &> mert.out &
Fase yang terakhir adalah fase pengevaluasian secara automatis dari hasil terjemahan yang diperoleh fase testing. Perintah yang digunakan dalam testing di Moses adalah sebagai berikut:
~/mosesdecoder/bin/moses -f ~/working1/mert-work/moses.ini

## 3.2 Hasil Pengujian Kalimat Bahasa Lampung dengan SMT
Dengan  menggunakan  3000  kalimat  untuk  korpus  paralel  bahasa  Lampung-Indonesia  dan  9702  kalimat  untuk mono  korpus  bahasa  Indonesia  maka  diperoleh,  hasil  pengujian  kalimat  bahasa  Lampung  dengan  pendekatan SMT, nilai seperti tertera dalam tabel 3 di bawah ini.
Tabel 3. Hasil pengujian kalimat bahasa Lampung dengan SMT Nilai BLUE Hasil Akurasi SMT (%) 25 Kalimat Tunggal tanpa OOV 77.07 25 Kalimat Tunggal dengan OOV 72.29 25 Kalimat Majemuk tanpa OOV 79.84 25 Kalimat Majemuk dengan OOV 80.84

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2116

## 3.3 Analisa Hasil Pengujian Kalimat Bahasa Lampung dengan SMT
Hasil  pengujian  kalimat  bahasa Lampung dengan  SMT mendapatkan  nilai  seperti tertera  dalam tabel  3.  Faktor utama keberhasilan penerjemahan kalimat bahasa Lampung ke bahasa Indonesia adalah adanya kecocokan data trigram atau bigram atau unigram di kalimat uji dengan data trigram atau bigram atau unigram di korpus paralel. Selanjutnya  diamati  hasil  pengujian  pada  kalimat  tunggal  tanpa out-of-vocabulary disingkat  menjadi  TTOOV, kalimat tunggal dengan out-of-vocabulary disingkat menjadi TDOOV, kalimat majemuk tanpa out-of-vocabulary disingkat menjadi MTOOV dan kalimat majemuk dengan out-of-vocabulary disingkat menjadi MDOOV.

## 3.3.1 Analisa Hasil Penerjemahan pada TTOOV dan TDOOV
Hasil  pengujian  pada  kalimat tunggal  tanpa out-of-vocabulary (TTOOV)  sebesar  77.07 %  dan  kalimat tunggal dengan out-of-vocabulary (TDOOV) sebesar 72.29 %. Angka tersebut mencerminkan kemampuan mesin dalam menerjemahkan kalimat uji sesuai acuan kalimat referensi. Walau demikian, tetap ditemukan beberapa kesalahan penerjemahan yang terjadi karena dua faktor, yaitu (1) hasil kecocokan data trigram atau bigram atau unigram di kalimat uji dengan data trigram atau bigram atau unigram di korpus paralel, (2) kata tersebut terdeteksi sebagai out-of-vocabulary . Pada kalimat tunggal yang sengaja diberikan out-of-vocabulary , keberadaan out-of-vocabulary tersebut  tidak  mengacaukan/mengganggu  konteks  kalimat.  Di  bawah  ini  diberikan  contoh  atas  dua  faktor kegagalan penerjemahan tersebut dan diberikan pada tabel .
Tabel 4. Contoh kesalahan karena faktor pertama pada TTOOV
Kalimat dalam Bahasa Lampung Referensi Arti dalam Bahasa Indonesia Hasil SMT nyak mak mepoh kawai di wai saya tidak mencuci baju di sungai saya tidak mencuci kain di sungai
Dalam bahasa Lampung, kata ‘ kawai ’ memiliki dua makna yaitu ‘ baju ’ dan ‘ kain ’. Dalam pemakaiannya di korpus paralel lebih banyak kata ‘ kawai ’ diartikan sebagai ‘ baju ’, akan tetapi karena variasi data trigram atau bigram atau unigram di kalimat tersebut mesin SMT menemukan kecocokan kata ‘ kawai ’ diartikan sebagai ‘ kain ’ daripada ‘ baju ’.
Tabel 5. Contoh kesalahan karena faktor kedua pada TTOOV
Kalimat dalam Bahasa Lampung Referensi Arti dalam Bahasa Indonesia Hasil SMT hikam miwang ulah cukukku tiinjik hamba menangis karena kakiku terinjak hamba menangis karena kakiku tiinjik
Pada tabel 5 diketahui bahwa kata ‘ tiinjik ’ terdeteksi tidak ada dalam koprus paralel sehingga mesin SMT mendeteksinya sebagai unknown word .
Tabel 6. Contoh kesalahan karena faktor pertama pada TDOOV
Kalimat dalam Bahasa Lampung Referensi Arti dalam Bahasa Indonesia Hasil SMT nyak mak mepoh kawai di wai brantas saya tidak mencuci baju di sungai brantas saya tidak mencuci kain di sungai brantas
Seperti halnya tertera pada tabel  4, dalam hal yang perlu diamati adalah di kalimat tesebut terdapat kata ‘ brantas ’ yang tidak ada dalam korpus paralel sehingga mesin SMT mendeteksi sebagai unknown word dan tidak menggangu konteks kalimat.
Tabel 7. Contoh kesalahan karena faktor kedua pada TDOOV Kalimat dalam Bahasa Lampung Referensi Arti dalam Bahasa Indonesia Hasil SMT ani sina helaw gegoh bidadaghi ani itu cantik seperti bidadari ani itu cantik seperti bidadaghi
Kata ‘ bidadaghi ’ terdeteksi tidak ada dalam koprus paralel sehingga mesin SMT mendeteksinya sebagai unknown  word .  Penurunan  nilai  BLEU  pada  kalimat  tunggal  dengan out-of-vocabulary dibandingan  dengan kalimat tunggal tanpa out-of-vocabulary adalah karena terjadi variasi pencocokan data variasi data trigram atau bigram  atau  unigram  yang  lebih  tinggi  pada  kalimat  tunggal  dengan out-of-vocabulary dibandingan  dengan kalimat tunggal tanpa out-of-vocabulary .

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2116

## 3.3.2 Analisa Hasil Penerjemahan pada MTOOV dan MDOOV
Hasil pengujian pada kalimat majemuk tanpa out-of-vocabulary 79.84 % dan pada kalimat majemuk dengan out- of-vocabulary 80.84 %, angka tersebut mencerminkan kemampuan mesin dalam menerjemahkan kalimat uji sesuai acuan  kalimat  referensi.  Detail  hasil  penerjemahan  kalimat  bahasa  Lampung  ke  bahasa  Indonesia  terdapat  di lampiran J. Kalimat majemuk, kalimat yang lebih panjang dari kalimat tunggal. Hal ini memberikan keuntungan tingkat variasi yang lebih tinggi pada kalimat majemauk dibandingkan kalimat tunggal dalam hal kecocokan data trigram atau bigram atau unigram di kalimat uji dengan data trigram atau bigram atau unigram di korpus paralel. Penambahan out-of-vocabulary pada kalimat majemuk tidak mengganggu konteks kalimat bahkan berkontribusi 1 % pada kenaikan nilai BLEU. Walau demikian, tetap ditemukan beberapa kesalahan penerjemahan yang terjadi karena tiga faktor, yaitu (1) hasil penerjemahan kata yang serupa, (2) hasil kecocokan data trigram atau bigram atau unigram di  kalimat uji  dengan  data trigram atau bigram atau unigram di  korpus  paralel,  (3)  kata tersebut terdeteksi  sebagai out-of-vocabulary .  Pada  kalimat  majemuk  yang  sengaja  diberikan out-of-vocabulary , keberadaan out-of-vocabulary tersebut tidak mengacaukan / mengganggu konteks kalimat.   Di bawah ini diberikan contoh atas tiga faktor kegagalan penerjemahan tersebut.
Tabel 8. Contoh kesalahan karena faktor pertama pada MTOOV
Kalimat dalam Bahasa Lampung Referensi Arti dalam Bahasa Indonesia Hasil SMT apakni lapah mit sabah ghik ibuni lapah mit pasagh bapaknya pergi ke sawah dan ibunya pergi ke pasar ayahnya pergi ke sawah dan ibunya pergi ke pasar
Dalam  bahasa  Lampung,  kata  ‘ apakni ’  memiliki  dua  makna  yaitu  ‘ bapaknya ’  dan  ‘ ayahnya ’.  Dalam pemakaiannya di korpus paralel lebih banyak kata ‘ apaknya ’ diartikan sebagai ‘ bapaknya ’, akan tetapi karena variasi  data trigram atau bigram atau unigram di  kalimat  tersebut  mesin  SMT  menemukan  kecocokan  kata ‘ apakni ’ diartikan sebagai ‘ ayahnya ’ daripada ‘ bapaknya ’.
Tabel 9. Contoh kesalahan karena faktor kedua pada MTOOV
Kalimat dalam Bahasa Lampung Referensi Arti dalam Bahasa Indonesia Hasil SMT tamong ni lapah mit huma ghik nyaik ni nyapu di lambanni kakeknya pergi ke ladang dan nenek nya menyapu di rumahnya kakek dan nenek nya pergi ke kebun nya menyapu di rumahnya
Pada  tabe  9  terjadi  penerjemahan  yang  tidak  beraturan  hasil  pencocokan  kalimat  uji  tersebut  terhadap temuan variasi data trigram atau bigram atau unigram di mesin SMT.  Pada tabel 10 di bawah ini, kesalahan karena faktor kedua bahkan berakibat hilangnya sebuah kata pada kalimat uji yaitu kata’ karang ’.
Tabel 10. Contoh kesalahan karena faktor kedua pada MTOOV
Kalimat dalam Bahasa Lampung Referensi Arti dalam Bahasa Indonesia Hasil SMT ani ghik ana lapah mit tanjung karang kanah debi amun ibuni pedom ani dan ana pergi ke tanjung karang nanti sore kalau ibunya tidur ani dan ana pergi ke karang tanjung nanti sore kalau ibunya tidur
Pada tabel 11 di bawah ini terjadi dua kesalahan secara beururutan yang dihasilkan dari mesin SMT, yaitu pada penerjemahan kata ‘ mak ’ dan kata ‘ tiinjik ’. Kata ‘mak’ seharusnya diterjemahkan sebagai ‘ tidak ’ bukan ‘ ibu ’, sedangkan kata ‘ tiinjik ’ terdeteksi sebagai out-of-vocabulary .
Tabel 11. Contoh kesalahan karena faktor kedua dan ketiga pada MTOOV
Kalimat dalam Bahasa Lampung Referensi Arti dalam Bahasa Indonesia Hasil SMT nyak  mak  sakik  walau cukukku tiinjik saya  tidak  sakit  walau kakiku terinjak saya  ibu  sakit  walau kakiku tiinjik
Secara umum  yang  terjadi  pada  penerjemahan  kalimat majemuk  dengan out-of-vocabulary memberikan hasil yang sama dengan penerjemahan kalimat majemuk tanpa out-of-vocabulary . Di bawah ini diberikan contoh hasil penerjemahan penerjemahan kalimat majemuk dengan out-of-vocabulary .
Tabel 12. Contoh kesalahan karena faktor pertama dan kedua pada MDOOV

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2116
Kalimat dalam Bahasa Lampung Referensi Arti dalam Bahasa Indonesia Hasil SMT bakas jama nyaik mejong-mejong gawoh di lamban kemiling ghik apakni ghajin di kantogh kobum kakek sama nenek duduk- duduk saja di rumah kemiling dan bapaknya rajin di kantor kobum kakek dengan nenek duduk-duduk saja di rumah kemiling dan ayahnya rajin kobum di
kantor
Kesalahan pertama terjadi pada kata ‘ apakni ’, seperti dijelaskan pada tabel 8 di atas. Kesalahan kedua yaitu terjadi  salah  urutan  penempatan  hasil  penerjemah  pada  kalimat  ‘ ayahnya  rajin  kobum  di  kantor ’,  seharusnya kalimat yang dihasilkan adalah ‘ ayahnya rajin di kantor kobum ’.
Mesin penerjemah dengan pendekatan SMT mampu menerjemahkan kalimat dengan hasil keluaran urutan kosa  kata  sesuai  kalimat  dalam  bahasa  Indonesia  dengan  tingkat  kemapuan  sesuai  tertera  pada  tabel  IV.4. Kelemahan  mesin  SMT  adalah  (1)  mesin  tidak  dapat  memahami  konteks  kalimat,  (2)  mesin  hanya  bekerja berdasarkan  kecocokan  variasi  kecocokan  data trigram atau bigram atau unigram di  kalimat  uji  dengan  data trigram atau bigram atau unigram di korpus paralel.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil pemaparan pada hasil dan pembahasan maka diperoleh kesimpulan dari penelitian ini  sebagai berikut :
1. Penerjemahan kalimat bahasa Lampung ke bahasa Indonesia dapat dilakukan dengan pendekatan SMT.
2. Bahan  penelitian  diperoleh  dengan melakukan  wawancara dengan  penutur  bahasa Lampung  dialek api dan melalui pencarian ke berbagai buku ajar bahasa Lampung tingkat SD dan SMP.
3. Pada eksperimen dengan pendekatan SMT dilakukan dengan beberapa fase. Dimulai dari fase prapemrosesan yang  merupakan  tahapan  awal  untuk  mempersiapkan  korpus  parallel.  Kemudian  dilanjutkan  dengan  fase training ,  yakni  fase  pengolahan  korpus  parallel untuk  memperoleh language  model dan translation  model . Selanjutnya fase testing , dan diakhiri dengan fase evaluasi. Pengujian SMT menggunakan 25 kalimat tunggal tanpa out-of-vocabulary (OOV), 25 kalimat tunggal dengan OOV, 25 kalimat majemuk tanpa OOV dan 25 kalimat majemuk dengan OOV.
4. Hasil  pengujian  penerjemahan  kalimat  bahasa  Lampung  ke  bahasa  Indonesia  menunjukan  nilai  akurasi Bilingual Evaluation Undestudy (BLEU) yang diperoleh adalah 77.07 % pada 25 kalimat tunggal tanpa out- of-vocabulary (OOV),  72.29  %  pada  25  kalimat  tunggal  dengan  OOV,  79.84  %  pada  25  kalimat majemuk tanpa  OOV  dan  80.84  %  pada  25  kalimat  majemuk  dengan  OOV.  Pendekatan  dengan  SMT  mampu membangkitkan  variasi  data  unigram,  bigram atau  trigram dari  3000  kalimat  pada  korpus paralel  dan  9702 kalimat  pada  mono  korpus  bahasa  Indonesia  sehingga  memperbesar  peluang  terjadinya  pencocokan  antara variasi data unigram, bigram atau trigram kalimat uji dengan kalimat yang ada di dalam data training SMT.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Penulis mengucapkan terima kasih kepada Kementrian Riset dan Teknologi / Badan Riset dan Inovasi  Nasional yang  telah  memberi dukungan  financial terhadap  penelitian  ini  melalui  skema  Penelitian  Dosen  Pemula (PDP) tahun 2020.

## REFERENCES
[1] L. Post, “Nestapa Guru Bahasa Lampung,” Lampung Post , Bandar Lampung, Jul. 2017.
[2] Antara, “139 Bahasa Daerah di Indonesia Terancam Punah,” Republika.co.id , Bandung, Aug. 2016.
[3] P. Bhattacharyya, Machine Translation . Boca Raton: Taylor & Francis Group, 2015.
[4] A. Maslan, Y. Setiono, and F. Alfazri, “Pengembangan Smart Application Translation Aneka Bahasa Sulawesi Berbasis Android,” TEKNOSI , vol. 02, no. 01, pp. 55–64, 2016.
[5] 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.
[6] F. Rohman, P. W. Buana, A. Agung, and K. Wiranata, “Rancang Bangun Penerjemah Bahasa Indonesia ke Bahasa Jawa Berbasis Android,” J. Ilm. Merpati (Menara Penelit. Akad. Teknol. Informasi) , vol. 3, no. 1, pp. 40–47, 2015.
[7] N. Afifah, T. B. Santoso, and M. Yuliana, “Pembuatan Kamus Elektronik Kalimat Bahasa Indonesia dan Bahasa Jawa untuk Aplikasi Mobile Menggunakan Interpolation Search,” Semin. Proy. Akhir Jur. Tek. Telekomun. PENS-ITS , pp. 1– 7, 2010.
[8] K. T. C. Resmawan, I. K. R. Arthana, and I. M. G. Sunarya, “Pengembangan Aplikasi Kamus Dan Penerjemah Bahasa Indonesia–Bahasa  Bali  Menggunakan  Metode  Rule  Based  Berbasis  Android,” KARMAPATI  (Kumpulan  Artik.  Mhs. Pendidik. Tek. Inform. , vol. 4, no. 2, pp. 70–81, 2015.
[9] R. M. M. Shalini and B. Hettige, “Dictionary Based Machine Translation System for Pali to Sinhala,” Sri  Lanka ,  no. October 2017, p. 6, 2017.
[10]  D. V Sindhu and B. M. Sagar, “Dictionary Based Machine Translation from Kannada to Telugu,” IOP Conf. Ser. Mater.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2116
Submitted: 16/04/2020 ; Accepted: 06/05/2020 ; Published: 20/07/2020
Sci. Eng. , vol. 225, p. 012182, 2017, doi: 10.1088/1757-899x/225/1/012182.
[11]  A. A. Suryani, D. H. Widyantoro, A. Purwarianti, and Y. Sudaryat, “Experiment on a phrase-based statistical machine translation using PoS Tag information for Sundanese into Indonesian,” 2015 Int. Conf. Inf. Technol. Syst. Innov. ICITSI 2015 - Proc. , 2016, doi: 10.1109/ICITSI.2015.7437678.
[12]  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.
[13]  C. Adiputra, Krisna and Y. Arase, “Performance of Japanese-to-Indonesian Machine Translation on Different Models,” Proc. 23rd Annu. Meet. Linguist. Process. Soc. , no. C, pp. 7–10, 2017.
[14]  H.  Sujaini,  “Meningkatkan  Peran  Model  Bahasa  dalam  Mesin  Penerjemah  Statistik  (Studi  Kasus  Bahasa  Indonesia- Dayak  Kanayatn),” Khazanah  Inform.  J.  Ilmu  Komput.  dan  Inform. ,  vol.  3,  no.  2,  p.  51,  2017,  doi: 10.23917/khif.v3i2.4398.
[15]  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.
[16]  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.
[17]  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.
[18]  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.
[19]  Megaria,  “Afiks  Pembentuk  Adjektiva  dalam  Bahasa  Lampung  Dialek  A  Logat  Belalau  (Analisis  Morfologis),” J. LOKABASA , vol. 4, no. 2, pp. 195–201, 2013.