PENERAPAN NEURAL MACHINE TRANSLITERASI BAHASA KOMERING KE BAHASA INDONESIA MENGGUNAKAN MODEL RECURRENT NEURAL NETWORK (RNN)

RAZIO, AJI AWANG (2023) PENERAPAN NEURAL MACHINE TRANSLITERASI BAHASA KOMERING KE BAHASA INDONESIA MENGGUNAKAN MODEL RECURRENT NEURAL NETWORK (RNN). Diploma thesis, UNIVERSITAS BINA DARMA.

	Text (BAB 0) BAB 0 WM.pdf Download (1MB)
	Text (BAB 1) BAB 1 WM.pdf Download (764kB)
	Text (PENERAPAN NEURAL MACHINE TRANSLITERASI BAHASA KOMERING KE BAHASA INDONESIA MENGGUNAKAN MODEL RECURRENT NEURAL NETWORK (RNN)) LP WM.pdf Restricted to Repository staff only Download (3MB)
	Text (DAFTAR PUSTAKA) DAFPUS WM.pdf Download (767kB)
	Text (ARTIKEL) ARTIKEL WM.pdf Restricted to Repository staff only Download (710kB)

Abstract

Bahasa memainkan peran krusial dalam interaksi dan komunikasi manusia, memfasilitasi pemahaman ide dan pemikiran. Terjemahan bahasa regional menjadi esensial untuk memungkinkan komunikasi lintas bahasa. Dalam penelitian ini, diterapkan teknologi Neural Machine Translation (NMT) dengan pendekatan Recurrent Neural Network (RNN) untuk menghasilkan terjemahan yang kontekstual. Fokus utamanya adalah mempermudah komunikasi antara penutur Bahasa Indonesia dan Bahasa Komering. Dengan sistem ini, individu yang tidak menguasai Bahasa Komering dapat berkomunikasi melalui Bahasa Indonesia dan mengandalkan terjemahan mesin ke Bahasa Komering. Hasil pelatihan model menunjukkan akurasi yang tinggi, mencapai sekitar 89% setelah 100 epoch pelatihan. Ini menunjukkan keberhasilan pemodelan dalam mencapai hasil yang memuaskan dalam hal akurasi. Dengan tingkat akurasi training 87% dan validasi 89% pada epoch ke-98, proses pemodelan terbukti berhasil dan menghasilkan hasil yang andal. Penelitian ini berpotensi berkontribusi dalam pengembangan teknologi terjemahan bahasa dan memperbaiki efisiensi komunikasi lintas bahasa, khususnya antara Bahasa Indonesia dan Bahasa Komering.

Actions (login required)

View Item