PEMBUATAN APLIKASI MESIN PENERJEMAH MENGGUNAKAN METODE NO LANGUAGE LEFT BEHIND DARI BAHASA INDONESIA KE BAHASA BANJAR

Abstract

Mesin penerjemah adalah pilihan utama bagi orang-orang yang ingin mempelajari bahasa diluar dari daerah asli mereka. Bahasa Banjar sebagai bahasa lokal, meskipun jarang digunakan secara aktif, merupakan bahasa yang sering digunakan pada literatur lama khusus nya pada daerah Banjarmasin. Banyak mesin penerjemah yang dikembangkan tetapi tidak untuk Bahasa Banjar. BERT adalah salah satu model yang sering digunakan dalam Natural Language Processing . Secara keseluruhan No Language Left Behind menggunakan metode Sparsely Gated Mixture of Expert Layer. Ketika tahapan pembuatan aplikasi nanti, penulis menggunakan banyak library untuk memudahkan penulis. Untuk pengujian sistem nanti penulis menggunakan matriks kebaikan yaitu BLEU. Penulis juga menghitung berapa waktu yang dibutuhkan untuk menerjemahkan kalimat atau teks dari Bahasa Indonesia ke Bahasa Banjar. Pada pengujian didapatkan hasil untuk satu kali menerjemahkan dibutuhkan waktu kira-kira 9,40 detik untuk prediksi, dan 9,53 detik untuk mengakses api.

Kata Kunci : No Language Left Behind, Bilingual Evaluation Understudy, Sparsely Gated Mixture of Expert (MoE) Layer, ReactJS, bahasa Banjar