## Peningkatan Mesin Penerjemah Statistik dengan Menambah Kuantitas Korpus Monolingual (Studi Kasus : Bahasa Indonesia – Sunda)
Robby Darwis #1 , Herry Sujaini #2 , Rudy Dwi Nyoto #3
# Program Studi Informatika Universitas Tanjungpura Jl. Prof. Dr. H. Hadari Nawawi, Pontianak 78124
1 robbygluemantik@gmail.com
2 hs@untan.ac.id
3 rudydn@informatika.untan.ac.id
Abstrak — Bahasa  merupakan  alat  komunikasi  yang  dijadikan sarana untuk berinteraksi dengan masyarakat sekitar. Kemampuan  akan  penguasaan  banyak  bahasa  tentunya  akan mempermudah  untuk  berinteraksi  dengan  orang  lain  dari berbagai  daerah  yang  berbeda.  Oleh  karena  itu,  diperlukan penerjemah  untuk  menambah  pengetahuan  akan  berbagai bahasa  yang  ada.  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. Korpus paralel adalah  pasangan  korpus yang berisi kalimat-kalimat dalam suatu bahasa dan terjemahannya.  Salah  satu  fitur  yang  digunakan  untuk meningkatkan  akurasi  hasil  terjemahan  adalah  dengan  fitur Menambah Kuantitas Korpus Monolingual . Tujuan penelitian ini adalah  melakukan  penggunaan  fitur  Menambah  Kuantitas Korpus  Monolingual  pada  mesin  penerjemah  statistik  bahasa Indonesia  ke  bahasa  Sunda  untuk  meningkatkan  nilai  akurasi hasil terjemahan  dan  mengetahui seberapa  besar pengaruh dari penambahan  kuantitas  korpus  monolingual  terhadap  hasil terjemahan.  Pengujian  dilakukan  dengan  membandingkan  nilai akurasi  hasil  terjemahan  sebelum  dan  setelah  Menambah Kuantitas Korpus Monolingual . Penelitian menggunakan korpus paralel sebanyak 3000 korpus. Pengujian dilakukan dengan dua cara, yaitu pengujian otomatis menggunakan Bilingual Evaluation  Understudy (BLEU)  dan  pengujian  oleh  ahli  bahasa Sunda.  Dari  hasil  penelitian,  penggunaan  Menambah  Kuantitas Korpus  Monolingual  dapat  meningkatkan  kualitas  terjemahan untuk mesin penerjemah bahasa Indonesia ke bahasa Sunda. Hal itu  terlihat  dari  hasil  pengujian  dengan  menambahkan  fitur Menambah Kuantitas Korpus
Monolingual terdapat peningkatan  nilai  BLEU  dengan  korpus  3400  sebesar  0.32%, 4400  korpus  sebesar  0.51%,  5400  korpus  sebesar  0,42%,  6400 korpus sebesar 0.51%, 7400 korpus sebesar 0.87%, 8400 korpus sebesar  1.04%,  9400  korpus  sebesar  1.79%    pada  pengujian otomatis  dan  19.13%  pada  pengujian  oleh  ahli  bahasa. Berdasarkan  hal  tersebut,  mesin  penerjemah  statistik  bahasa Indonesia ke bahasa Sunda dengan penggunaan fitur Menambah Kuantitas  Korpus  Monolingual dapat  meningkatkan  nilai akurasi hasil terjemahan.
Kata  Kunci:  Menambah  Kuantitas  Korpus  Monolingual,  mesin penerjemah  statistik,  korpus  paralel,  BLEU score, Indonesia, Sunda.

## I. P ENDAHULUAN
Bahasa merupakan alat yang digunakan untuk berkomunikasi.  Tidak  hanya  untuk  melakukan  komunikasi antara  manusia  dengan  manusia  yang  lainnya,  namun  dalam hal ini bahasa juga menjembatani komunikasi antara manusia dengan  komputer.  Bahasa  yang  digunakan  manusia  untuk berkomunikasi  dengan  komputer  dikenal  dengan  bahasa pemrograman.  Untuk  mengolah  bahasa  dari  manusia  dan computer  maka  diperlukan  sistem  Natural  Languange Processing (NLP).
Dengan pesatnya perkembangan teknologi, saat ini sedang dikembangkan  mesin  penerjemah  untuk  mengatasi  masalah penerjemahan  bahasa.  Mesin  penerjemah  (MP)  merupakan mesin  yang  dapat  melakukan  proses  penerjemahan  dari  satu bahasa  ke  bahasa  lainnya  secara  otomatis.  MP  memiliki kegunaan  praktis  karena  dapat  membantu  manusia  untuk berkomunikasi  satu  sama lainnya  yang  memiliki bahasa  yang berbeda  [1].  Mesin  penerjemah  statistik  merupakan  sebuah pendekatan  mesin  penerjemah  dengan  hasil  terjemahan dihasilkan  atas  dasar  model  statistik  yang  parameter- parameternya diambil dari hasil analisis korpus teks bilingual (korpus paralel) [2].
Natural  Language  Processing  (NLP)  adalah  salah  satu bidang  ilmu  komputer,  kecerdasan  buatan,  dan  bahasa (linguistik)  yang  berkaitan  dengan  interaksi  antara  komputer dan  bahasa  alami  manusia,  seperti  bahasa  Indonesia  atau bahasa  Lainnya.  Tujuan  utama  dari  studi  NLP  adalah membuat mesin yang mampu mengerti dan memahami makna bahasa manusia lalu memberikan respon yang sesuai.
Sesuai  dengan  studi  kasus  diatas,  ada  beberapa  metode yang  dilakukan  untuk  membuat  mesin  penerjemah  yang mampu menerjemah bahasa Indonesia ke bahasa Sunda. Salah satu  cara  untuk  meningkatkan  akurasi  mesin  penerjemah stastik  (MPS)  adalah  dengan  menambah  kuantitas  korpus monolingual.
Oleh  karena  itu,  untuk  menyelesaikan  permasalahan  yang ada  maka  diperlukan  penelitian  tentang  peningkatan  akurasi mesin  penerjemah  statistik  tersebut  dengan  menambah kuantitas korpus monolingual.
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]

## 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]
Mesin  penerjemah  statistik  merupakan  salah  satu  jenis mesin penerjemah dengan  menggunakan pendekatan statistik. Pendekatan statistik yang digunakan adalah konsep probabilitas.  Setiap  pasangan  kalimat  (S,T)  akan  diberikan sebuah      P(T|S)  yang  diinterpretasikan  sebagai  distribusi probabilitas dimana sebuah penerjemah akan menghasilkan T dalam bahasa sasaran ketika diberikan S dalam bahasa sumber [5].
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.
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 [6].
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 [7]
Gambar 2.  Arsitektur mesin pnerjemah statistik Moses [8]
Gambar  2  merupakan  arsitektur  sistem  dari  mesin penerjemah  statistik  Moses.  Menurut  Herry  Sujaini,  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 [8].

## 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 target. Saat melakukan penerjemahkan bahasa, Moses membutuhkan korpus  dalam  dua  bahasa,  bahasa  sumber  dan  bahasa  target [9].  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 [10].

## 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 [11].  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 )  [12].  Berdasarkan  jenis  korpus tersebut,  untuk  penelitian  ini  penulis  akan  fokus  pada  korpus paralel.

## D. Definisi Penerjemahan
Dalam  Kamus  Besar  Bahasa  Indonesia  (KBBI)  kata “terjemah/menerjemahkan” merupakan menyalin (memindahakan)  suatu  bahasa  ke  bahasa  lain  atau mengalihbahasakan. Selain itu, penerjemahan adalah kegiatan mengalihkan  secara  tertulis  pesan  dari  teks  suatu  bahasa (misalnya bahasa Inggris) ke dalam teks bahasa lain (misalnya bahasa  Indonesia)  [13].  Penerjemahan  adalah  pengalihan pikiran  atau  gagasan  dari  suatu  bahasa  sumber  ke  dalam bahasa yang lain. Penerjemahan adalah mengubah teks bahasa sumber ke dalam teks bahasa sasaran dengan mempertimbangkan makna kedua bahasa sehingga diusahakan semirip-miripnya,  yang  tak  kalah  pentingnya  adalah terjemahan  harus  mengikuti  kaidah-kaidah  yang  berlaku dalam bahasa sasaran [14].

## E. Proses Penerjemahan
Proses  penerjemahan  terdiri  dari  3  tahap  yaitu analysis, transfer dan restructuring . Dalam proses analysis , penerjemah menganalisis  isi  pesan  bahasa  sumber  berdasarkan  gramatika dan  makna.  Pada  tahap  ini  kalimat-kalimat  bahasa  sumber dipecah-pecah  menjadi  satuan-satuan  gramatikal  berstruktur kalimat-kalimat  dasar,  kata-kata  dan  frase-frase  untuk menangkap makna yang ada dengan teknik analisis komponen. Tahap  kedua ,  transfer ,  yaitu  proses  pengalihan  materi-materi yang  telah  dianalisis  dari  bahasa  sumber  ke  dalam  bahasa sasaran. Tahap terakhir yaitu restructuring , bahwa penerjemah menyusun  materi-materi  yang  telah  dialihkan  dan  bertujuan untuk membuat pesan yang secara keseluruhan dapat diterima [15].

## F. 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 [16]:
=
BLEU =

## .
Keterangan: BP = brevity penalty
c
= jumlah kata dari hasil terjemahan otomatis r = jumlah kata rujukan
= modified precission score
= 1/N (standar nilai N untuk BLEU adalah 4)
=  jumlah n-gram hasil  terjemahan  yang  sesuai dengan rujukan dibagi jumlah n-gram hasil terjemahan

## III. HASIL PENELITIAN

## A. Data Penelitian
Data penelitian berupa buku cerita rakyat yang berasal dari Bandung. Dokumen beserta  cerita tersebut  selanjutnya diolah menjadi  korpus  teks  paralel  bahasa  Indonesia  dan  bahasa Sunda.  Adapun  jumlahnya  yaitu  3000  pasangan  kalimat korpus paralel bahasa Indonesia dan bahasa Sunda.

## B. Implementasi Mesin Penerjemah Statistik Indonesia ke Bahasa Sunda
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  Indonesia  –  Bahasa Sunda.
\data\ ngram 1=3619 ngram 2=13264
ngram 3=1019 \1-grams: -2.81221 abdi -0.2256695 -3.475367 acan -0.08614869 -4.016886 aeyuna  -0.08614868 \2-grams -2.210994 abdi gaduh -0.1470668 -0.811752 albeum dibuka -0.1470667 -1.840778 ari ayeuna -0.06591805 \3-grams -0.4813389 tos ampir sasasih -0.5218764 ka angin peuting -0.577717 mawa cai kopi
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.sd-id, giza.id-sd dan model”.
1 UNK    0 2 teh 717 3 inu 493 4 nu 491 5 ka 356 6 awit 306 7 mah 298 8 ku 254 9 mila 167 10      cek 160 Gambar 4. Dokumen vocabulary corpus bahasa Sunda
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 Indonesia – bahasa Sunda.
# Sentence pair (55) source length 9 target length 9 alignment score : 2.99844e-05
teh lila imut , tuluy nyekel leungeun inu pageuh NULL ({ }) tidak ({ 1 }) lama ({ 2 }) senyum ({ 3 }) , ({ 4 }) terus ({ 5 }) memegang ({ 6 }) tangan ({ 7 }) inu ({ 8 }) erat ({ 9 })
Gambar 5. Dokument alignment bahasa Indonesia - bahasa Sunda
Gambar  5  merupakan  Dokumen alignment Bahasa Indonesia ke Sunda terdapat tiga baris kalimat. Baris pertama berisi letak kalimat target (55) dalam korpus, panjang kalimat sumber  (9),  panjang  kalimat  target  (9)  dan  skor alignment 2.99844e-05 . Baris kedua merupakan bahasa sumber dan baris ketiga  merupakan alignment kalimat  bahasa  target  terhadap kalimat  bahasa  sumber.  Kata  “lila”  ({  2  })  memiliki  makna bahwa kata “lila” pada kalimat bahasa target, di- align ke kata keenam pada kalimat bahasa sumber yaitu “lama”.
atas luhur 0.8333333 tertawa seuri 0.9090909 kaya beunghar 1.0000000 tidur sare 1.0000000 bukan lain 0.9574468 lama lami 0.5000000 Gambar 6. Tabel lexical  model mesin penerjemah  bahasa  Indonesia  -  bahasa Sunda
Gambar  6  merupakan  tampilan  dari  tabel lexical  model pada  mesin  penerjemah  statistik  bahasa  Indonesia  -  bahasa Sunda.  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 penambahan korpus monolingual.
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. Pengujian mesin
menggunakan metode K-Fold Cross-Validation.
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.
acer@acer-Aspire-4755::~/moses/M- A$ ~/mosesdecoder/scripts/generic/multi-bleu.perl Fold-A.ref < output.sdA BLEU = 25.40, 55.3/33.1/20.2/12.9 (BP=0.966, ratio=0.966, hyp_len=4823, ref_len=5001) acer@acer-Aspire-4755::~/moses/M- B$ ~/mosesdecoder/scripts/generic/multi-bleu.perl Fold-B.ref < output.sdB BLEU = 27.02, 56.7/35.1/21.3/13.2 (BP=0.986, ratio=0.986, hyp_len=4873, ref_len=4941) acer@acer-Aspire-4755::~/moses/M- C$ ~/mosesdecoder/scripts/generic/multi-bleu.perl Fold-C.ref < output.sdC BLEU = 30.34, 57.8/37.8/24.7/15.8 (BP=0.998, ratio=0.998, hyp_len=4400, ref_len=4409) acer@acer-Aspire-4755::~/moses/M- D$ ~/mosesdecoder/scripts/generic/multi-bleu.perl Fold-D.ref < output.sdD BLEU = 27.93, 56.9/35.3/22.4/14.3 (BP=0.986, ratio=0.986, hyp_len=4611, ref_len=4674) acer@acer-Aspire-4755::~/moses/M- E$ ~/mosesdecoder/scripts/generic/multi-bleu.perl Fold-E.ref < output.sdE BLEU = 30.57, 57.9/37.5/24.6/16.7 (BP=0.996, ratio=0.996, hyp_len=4623, ref_len=4643)
Gambar 7. Tampilan Skor BLEU
Gambar  7  merupakan  nilai  skor  BLEU  pada  mesin penerjemah  bahasa  Indonesia  ke  bahasa  Sunda  sebelum dilakukan  penambahan  kuantitas  korpus  monolingual  adalah sebesar 28.25%.

## D. Penambahan Kuantitas Korpus Monolingual
Setelah  mendapatkan  nilai  awal  dari  korpus  uji,  maka langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  proses  penambahan kuantitas  korpus  monolingual pada  bahasa  Sunda . Proses penambahan kuantitas korpus bahasa Sunda seperti yang telah dijelasakan  pada  bab  sebelumnya.  Proses  penambahan kuantitas korpus dilakukan penulis dengan  menyiapkan 7 file korpus bahasa Sunda yang setiap masing-masing korpus berisi 1000  kalimat  bahasa  Sunda  yang  nantinya  akan  ditambahkan ke dalam korpus awal.

## E. Pengujian Ulang Hasil Terjemahan Mesin Translasi
Langkah  berikutnya  adalah  melakukan  pengujian  kembali hasil  terjemahan  mesin  translasi  bahasa  Indonesia  ke  bahasa Sunda  yang  telah  melewati  proses penambahan  kuantitas korpus monolingual. Langkah pengujian yang dilakukan sama halnya  dengan  langkah  pengujian  sebelumnya,  yakni  dengan cara  melakukan  pengujian  otomatis  dengan  menggunakan metode K-Fold  Cross-Validation 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  Indonesia  -  bahasa  Sunda  sebelum  dan  setelah melewati tahap penambahan kuantitas korpus monolingual.
Gambar 10.  Tampilan  grafik  nilai  BLEU  sebelum  dan  setelah  penambahan kuantitas korpus monolingual
Gambar 10 merupakan tampilan grafik sebelum mengalami  penambahan  kuantitas  korpus  monolingual,  nilai BLEU  sebelum  dilakukan  penambahan  kuantitas  korpus monolingual  pada  korpus  paralel  2.400  kalimat  sebesar 28.25%  dan  setelah  dilakukan  penambahan  kuantitas  korpus monolingual  3.400  sebesar  28.34%,  4.400  sebesar  28.40%, 5.400  sebesar  28.37%,  6.400  sebesar  28.40%,  7.400  sebesar 28.50%, 8.400 sebesar 28.55% dan 9.400 sebesar 28.76%
2. Pengujian Ahli Bahasa
Pengujian  ahli  bahasa  dilakukan  terhadap  hasil  terjemahan mesin penerjemah statistik bahasa Indonesia ke bahasa Sunda. Pengujian  dilakukan  dengan  mengambil  kalimat  yang mengalami  perubahan  pada  hasil  terjemahan  otomatis  yang terdapat  pada  korpus  Paralel  sebelum  dan  sesudah  dilakukan penambahan  kuantitas  korpus  monolingual 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 =    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 =   100% Sebelum Penambahan Kuantitas Korpus Monolingual Bella Yuda C = 115, R = 153 75.16% Setelah Penambahan Kuantitas Korpus Monolingual Bella Yuda C = 137, R=153 89.54%
Tabel 1  merupakan  tampilan  tabel  akurasi  dari  ahli  bahasa sebelum mengalami penambahan kuantitas korpus monolingual, nilai dari ahli bahasa sebesar 75.16% dan setelah dilakukan  penambahan  kuantitas  korpus  monolingual  didapat nilai  dari  ahli  bahasa  sebesar  89.54%.  Terdapat  peningkatan nilai BLEU sebesar 19.13% dilihat dari perbandingan sebelum dan  sesudah  mengalami  penambahan  kuantitas  korpus monolingual.

## F. Perkiraan Jumlah Korpus Berdasarkan Penambahan Kuantitas Korpus Monolingual
Persamaan  jumlah  korpus  pada  mesin  penerjemah  statistik bahasa Indonesia ke bahasa Sunda dapat dihitung berdasarkan fungsi logaritma. Adapun nilai dari fungsi logaritma diperoleh dari grafik uji akurasi terhadap kuantitas korpus.
Gambar 11.  Tampilan  grafik  perkiraan  jumlah  korpus  berdasarkan penambahan kuantitas korpus monolingual

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan hasil analisis dan pengujian, maka kesimpulan yang dapat diambil sebagai berikut.
1. Berdasarkan  hasil  penelitian,  penambahan  kuantitas korpus  monolingual dapat  meningkatkan  nilai  akurasi terjemahan  mesin  penerjemah  bahasa  Indonesia  –  bahasa Sunda.
2. Persentase  peningkatan  nilai  akurasi  terjemahan  mesin penerjemah  bahasa  Indonesia  –  bahasa  Sunda  dengan korpus  2.400  kalimat  sebesar  28.25%  dan  setelah dilakukan  penambahan  kuantitas  korpus  monolingual 3.400  sebesar  400  sebesar  28.34%  meningkat  0,32%, dengan  korpus  4.400  sebesar  28.40%  meningkat  0,51%, dengan  korpus  5.400  sebesar  28.37%  meningkat  0.42%, dengan  korpus  6.400  sebesar  28.40%  meningkat  0.51%, dengan  korpus  7.400  sebesar  28.50%  meningkat  0.87%, dengan  korpus  8.400  sebesar  28.55%  meningkat  1.04% dan  dengan  korpus  9.400  sebesar  28.76%  meningkat 1.79%
3. Penilaian  yang  dilakukan  oleh  ahli  bahasa  menghasilkan persentase  peningkatan  sebelum  dilakukan  penambahan kuantitas  korpus  monolingual  sebesar  83.77%  dan  setelah dilakukan  penambahan  kuantitas  korpus  monolingual menjadi  96.75%.    Dari  hasil  tersebut  terjadi  peningkatan hasil terjemahan sebesar 19.13%.
4. Untuk  mencapai  nilai  BLEU  hingga  31,40%  dibutuhkan setidaknya 169.574.400 korpus monolingual yang ditambahkan  kedalam  mesin  penerjemah  statistik  bahasa Indonesia ke bahasa Sunda.
5. Penurunan atau peningkatan nilai BLEU ketika di lakukan penambahan  kuantitas  korpus  monolingual  dipengaruhi oleh kualitas korpus yang ditambahkan.
6. Perlu  penambahan  jumlah  korpus  untuk  meningkatkan kualitas terjemahan mesin penerjemah statistik.
7. Perlu  menggunakan  korpus  yang  berkualitas  agar mendapatkan nilai akurasi yang lebih tinggi.
8. Perlu  dilakukan  penelitian  lanjutan  untuk  melakukan analisis dalam  menghasilkan terjemahan bahasa Indonesia –  bahasa  Sunda  dengan  menggunakan  metode  penelitian yang lain.
9. Melakukan  implementasi  mesin  penerjemah  statistik  ke dalam  bahasa  daerah  yang  lain  dengan  metode penambahan kuantitas korpus monolingual.
10. Perlu  dilakukan  pengecekan  ulang  terhadap  korpus  teks paralel untuk mencegah kesalahan penulisan (typo).

## R EFERENSI
[1] Sujaini,  Herry.  (2014).  Mesin  Penerjemah  Situs  Berita  Online  Bahasa Indonesia ke bahasa Melayu Pontianak. Jurnal ELKHA Vol. 6. No 2
[2] Hidayat,  Andri.  (2015).  Aplikasi  Penerjemah  Dua  Arah  Bahasa Indoensia  -  Bahasa  Melayu  Sambas  Berbasis  Web  Dengan Menggunakan Decoder Moses. Pontianak: Universitas Tanjungpura
[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] Tanuwijaya, Hansel. 2009. Penerjemahan Inggris-Indonesia Menggunakan  Mesin  Penerjemah  Statistik  Dengan  Word  Reordering dan  Phrase  Reordering.  Jakarta,  Jurnal  ilmu  Komputer  dan  Informasi Vol 2 No 1.
[6] Indrayana,  Danny.  2016.  Meningkatkan  Akurasi  Mesin  Penerjemah Bahasa Indonesia ke Bahasa Melayu Pontianak Dengan Part Of Speech.
Pontianak: JUSTIN Vol 3 No 1.
[7] Mandira,  Soni.  2016.  Perbaikan  Probabilitas  Lexical  Model  Untuk Meningkatkan  Akurasi  Mesin  Penerjemah  Statistik.  Pontianak:  JEPIN Vol 2 No 1.
[8] Sujaini,  Herry.,  Negara,  Arif  Bijaksana  Putra.  2015.  Analysis  of Extended  Word  Similarity  Clustering  based  Algorithm  on  Cognate
Language. Gujarat: ESRSA Publications Pvt. Ltd.
[9] Hasbiansyah,  Muhammad.  2016.  Tuning  For  Quality  Untuk  Uji Akurasi Mesin Penerjemah Statistik (MPS) Bahasa Indonesia - Bahasa
Dayak Kanayatn. Pontianak, JEPIN Vol 1 No 1 2016.
[10] 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.
[11] McEnery,  T.,  et  al.  2006.  Corpus-Based  Language  Studies:  An Advanced Resource Book. Oxon: Routledge.
[12] Hunston,  S.  2002.  Corpora  in  Applied  Linguistics.  Cambridge: Cambridge University Press.
[13] Amalia,  Farida.  2009. “Ideologi  dalam  Penerjemahan” .  Makalah disajikan  dalam  Forum  Ilmiah  Pengajar  Bahasa  Prancis  Prancis  se Indonesia di Bandung.
[14] Sudarno,  A.P.  2011. Penerjemahan  Buku  Teori  dan  Aplikasi. Surakarta :UNS Press.
[15] Sheddy,  N.  Tjandra.  2005. Analisis Penerjemahan. Jakarta,  library  UI Vol 8 No 1.
[16] 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).A. Karnik,  “Performance  of  TCP  congestion  control  with  rate  feedback: TCP/ABR  and  rate  adaptive  TCP/IP,”  M.  Eng.  thesis,  Indian  Institute of Science, Bangalore, India, Jan. 1999.