MESIN PENERJEMAH BAHASA INGGRIS – INDONESIA BERBASIS JARINGAN SARAF TIRUAN DENGAN MEKANISME ATTENTION MENGGUNAKAN ARSITEKTUR TRANSFORMER

Abstract

Bahasa Inggris sebagai bahasa pengantar internasional dan bahasa Indonesia sebagai bahasa pengantar nasional memiliki peran yang sangat penting bagi bangsa Indonesia. Sehingga mesin penerjemah (machine translation) dirasa sangat membantu dalam proses alih bahasa antara keduanya. Beberapa tahun terakhir mesin penerjemah mengalami perkembangan yang sangat pesat melalui pendekatan mesin penerjemah berbasis jaringan saraf tiruan (neural machine translation). Transformer merupakan salah satu arsitektur mesin penerjemah berbasis jaringan saraf tiruan yang mendapatkan hasil state-of-the-art dalam beberapa penelitian. Arsitektur ini menggunakan mekanisme attention tanpa adanya lapisan recurrent maupun convolution. Penulis melakukan penelitian untuk mengetahui kualitas terjemahan bahasa Inggris – Indonesia yang dihasilkan oleh Transformer berdasarkan metrik penilaian BLEU. Hasil pengujian menggunakan korpus uji dev2010, tst2010, tst2017plus, dan test.go.id menunjukkan bahwa model mesin penerjemah mendapatkan skor BLEU 24,83% (dev2010) 24,14% (tst2010), 27,31% (tst2017plus), dan 34,18% (test.go.id) untuk arah terjemahan Inggris – Indonesia. Adapun untuk arah terjemahan Indonesia – Inggris, model mendapatkan skor BLEU 90,13% (dev2010), 88,68% (tst2010), 90,68% (tst2010), dan 69,14% (test.go.id).