digilib@itb.ac.id +62 812 2508 8800

2007 TS PP MOHAMAD RAMDHANI 1-COVER.pdf

File tidak tersedia

2007 TS PP MOHAMAD RAMDHANI 1-BAB 1.pdf
File tidak tersedia

2007 TS PP MOHAMAD RAMDHANI 1-BAB 2.pdf
File tidak tersedia

2007 TS PP MOHAMAD RAMDHANI 1-BAB 3.pdf
File tidak tersedia

2007 TS PP MOHAMAD RAMDHANI 1-BAB 4.pdf
File tidak tersedia

2007 TS PP MOHAMAD RAMDHANI 1-BAB 5.pdf
File tidak tersedia

2007 TS PP MOHAMAD RAMDHANI 1-PUSTAKA.pdf
File tidak tersedia

Salah satu bentuk aplikasi pemrosesan bahasa alami yang banyak dikembangkan adalah mesin translasi, yang dapat menerjemahkan kalimat dari satu bahasa alami ke bahasa alami lainnya. Mesin translasi berbasis statistik adalah suatu teknik menerjemahkan berdasarkan ilmu statistik dengan menggunakan model pembelajaran dari sekumpulan kalimat (corpus) sebagai data latihnya.Mesin translasi berbasis statistik bekerja dengan cara menemukan kemungkinan atau probabilitas paling besar terjemahan kalimat bahasa target jika diberikan kalimat bahasa sumber. Komponen penyusun mesin translasi ini merupakan pemodelan dari persamaan statistik teorema Bayes yang terdiri dari model bahasa, model translasi dan decoder.Pada penelitian ini dilakukan tiga buah studi, yaitu: (1) untuk memahami cara kerja mesin translasi berbasis statistik, (2) memahami sejauh mana translator berbasis statistik ini efektif digunakan untuk melakukan translasi dari bahasa Inggris ke bahasa Indonesia, dan (3) melakukan integrasi perangkat lunak open source dari komponen penyusun mesin translasi berbasis statistik. Pengujian dilakukan dengan perangkat lunak terintegrasi dari mesin translasi berbasis statistik berdasarkan aspek-aspek yang diuji, teknik-teknik pengujian dan konfigurasi sistem, dan analisis hasil pengujian.Berdasarkan hasil pengujian terdapat beberapa hasil, pertama mesin translasi berbasis statistik mampu mengingat semua kalimat yang pernah dilatihkan sebelumnya, kedua dapat dilatih ulang untuk memperbaharui pengetahuan yang dimilikinya, ketiga dapat menerjemahkan kalimat-kalimat yang belum dikenalkan berdasarkan contoh kalimat yang pernah dipelajarinya, dan keempat semakin banyak data yang dilatihkan maka kualitas mesin translasi semakin baik.