PENERJEMAH BAHASA BESEMAH BERBASIS MACHINE LEARNING DENGAN ALGORITMA MODEL ENCODER-DECODER

Abstrak

Bahasa daerah merupakan salah satu kebudayaan yang ada di Indonesia dengan ragam budaya dari berbagai daerah di seluruh Nusantara. Bahasa Besemah, yang dituturkan oleh suku Besemah, digunakan sehari-hari oleh penduduk Kota Pagar Alam dan Kabupaten Lahat. Meskipun terdapat perbedaan dalam bunyi dan kosakata antar desa, Bahasa Besemah tetap memiliki satu bentuk induk yang sama. Penduduk Pagar Alam, yang mencakup wilayah daerah Gunung di Provinsi Sumatera Selatan, merupakan salah satu penduduk asli penutur Bahasa Besemah. Untuk meningkatkan pelestarian Bahasa Besemah, penelitian ini menggunakan media sistem penerjemah Bahasa Besemah ke Bahasa Indonesia dan sebaliknya. Adanya sistem penerjemah Bahasa daerah Besemah yang mengikuti perkembangan teknologi ini akan memudahkan pengguna dalam memahami terjemahan dari Bahasa Besemah ke Bahasa Indonesia dan sebaliknya. Peneliti memilih algoritma Encoder-Decoder karena arsitektur ini telah terbukti efektif dalam berbagai tugas penerjemahan, serta mampu menghasilkan terjemahan yang lebih akurat dibandingkan metode lain yang sudah ada, seperti algoritma Edit Distance dan Convolutional Neural Networks (CNN). Algoritma ini terbagi menjadi dua bagian: Encoder berfungsi untuk mempelajari dokumen input dan mengolahnya menjadi terjemahan untuk setiap kata dalam Bahasa Besemah, sedangkan Decoder mengambil representasi data input yang dihasilkan oleh Encoder dan mengolahnya menjadi hasil terjemah ke Bahasa Indonesia dan sebaliknya.