Model Recurrent Neural Network-Gated Recurrent Unit untuk Membangun Mesin Penerjemah Bahasa Indonesia-Banyumasan

Main Article Content

Andik Wijanarko
Adzkiyatun Nisa Al Haura

Abstract

Bahasa Banyumasan berakar dari bahasa Jawa dengan dialek Banyumasan, dituturkan di bagian barat Jawa Tengah dan sebagian bagian timur provinsi Jawa Barat. Undang-undang mengungkapkan  perlunya upaya pelestarian bahasa daerah. Salah satu upayanya adalah membangun mesin penerjemah bahasa Indonesia-Banyumasan. Model yang digunakan adalah Recurrent Neural Network  yang digunakan untuk membangun mesin penerjemah beberapa bahasa daerah di Indonesia, tapi belum pernah digunakan untuk bahasa Indonesia-Banyumasan, khususnya Gated Reccurent Unit. Tujuan penelitian ini membangun mesin penerjemah bahasa Indonesia-Banyumasan dan mengukur kualitas terjemahannya. Metode yang digunakan adalah eksperimen mulai dari pembuatan korpus paralel yang dilanjutkan melakukan training korpus menggunakan, dan langkah terakhir adalah melakukan evaluasi menggunakan metrik Bilingual Evaluation Understudy. Korpus paralel yang digunakan berisi 1.302 kalimat dengan panjang kalimat rata-rata 20 kata perkalimat. Waktu training yang diperlukan adalah 72 jam. Skor metrik yang dihasilkan adalah 34.1 yang berarti model tersebut dan paralel korpus menghasilkan kualitas terjemahan yang masih dapat ditingkatkan.

Downloads

Download data is not yet available.

Article Details

How to Cite
Wijanarko, A., & Haura, A. N. A. (2024). Model Recurrent Neural Network-Gated Recurrent Unit untuk Membangun Mesin Penerjemah Bahasa Indonesia-Banyumasan. Jurnal Eksplora Informatika, 13(2), 218-226. https://doi.org/10.30864/eksplora.v13i2.977
Section
Articles