MODEL MESIN PENERJEMAH BAHASA BESEMAH BERBASIS MACHINE LEARNING DENGAN ALGORITMA MODEL RECURRENT NEURAL NETWORK (RNN)

ANDIKA, MUHAMAD (2024) MODEL MESIN PENERJEMAH BAHASA BESEMAH BERBASIS MACHINE LEARNING DENGAN ALGORITMA MODEL RECURRENT NEURAL NETWORK (RNN). Other thesis, UNIVERSITAS BINA DARMA.

	Text (BAB 0) BAB 0.pdf Download (1MB)
	Text (BAB 1) BAB 1.pdf Download (652kB)
	Text (DAFTAR PUSTAKA) DP.pdf Download (647kB)
	Text (LAPORAN HASIL) LH.pdf Download (5MB)
	Text (LAMPIRAN) L.pdf Download (2MB)

Abstract

Indonesia terdiri atas berbagai suku dengan Bahasa daerahnya masing- masing salah satunya ialah suku Besemah di provinsi Sumatera Selatan dengan budaya bahasanya yaitu Bahasa Besemah. Hingga saat ini Bahasa Besemah masih digunakan oleh masyarakat suku Besemah namun seiring berjalannya waktu jumlah penutur Bahasa Besemah ini semakin berkurang belum lagi kebanyakan masyarakat luas tidak mengetahui apa itu Bahasa Besemah. Mesin penerjemah adalah sebuah alat yang dapat melakukan peralihan bahasa satu ke bahasa lain. Penelitian ini bertujuan untuk mengumpulkan dataset berupa kalimat maupun kata dari Bahasa Besemah kemudian membuat mesin penerjemah Bahasa Besemah ke Bahasa Indonesia dan sebaliknya. Dalam penelitian ini, diterapkan teknologi Neural Machine Translation (NMT) dengan pendekatan Recurrent Neural Network (RNN). Hasil untuk val_accuracy besemah-indonesia adalah 0,8469 dan untuk Indonesia-besemah mendapatkan nilai val_accuracy 0.8492, pada uji coba penerjemahan yang dilakukan menggunakan model RNN, 100 epoch, 64 batch size dan 0.2 validation split.

Actions (login required)

View Item