Tesis

Analisis optimasi neural machine translation untuk terjemahan tembang macapat menggunakan lstm / Khen Dedes

Abstrak
Tembang Macapat merupakan salah satu jenis puisi tradisional yang berasal dari budaya Jawa yang mencakup unsur budaya lisan dan tulisan. Tembang macapat terdiri dari satu bait yang berisi tentang beberapa baris nasehat yang terikat dengan tiga aturan kompleks yaitu guru lagu guru wilangan dan guru gatra. Berbagai upaya telah dilakukan untuk pelestarian tembang macapat salah satunya dengan pengaplikasian teknologi seperti menggabungkan dengan kurikulum sekolah dengan tujuan memperkenalkan dan melestarikan warisan budaya ini kepada generasi muda. Selain itu teknologi juga dimanfaatkan dalam klasifikasi jenis tembang macapat untuk mengelompokkannya. Namun terjemahan tembang macapat ke dalam bahasa Indonesia belum banyak dibahas. Hal ini penting untuk memahami konteks tembang dalam bahasa yang dimengerti agar bisa menggali makna yang lebih mendalam. Salah satu solusi untuk ini adalah menggunakan Machine Translation (MT). MT digunakan untuk merubah bahasa dalam suatu kalimat tertentu ke bahasa lainnya. Secara spesifik menggunakan Neural Machine Translation (NMT) yang mengimplementasikan Long Short-Term Memory (LSTM). LSTM mampu mengenali pola urutan kata dan memahami konteks pendek dengan baik yang sesuai dengan karakteristik tembang macapat yang memiliki kalimat pendek dan implisit. Meskipun demikian penggunaan LSTM memiliki risiko overfitting karena jumlah parameter yang besar dan hal ini dapat diatasi dengan teknik optimizer seperti algoritma Adam RMSProp dan SGD. Dari hasil penelitian menunjukkan bahwa dengan optimizer Adam menghasilkan BLEU yang lebih baik serta waktu komputasi yang lebih cepat daripada optimizer lainnya. Dengan persentase keberhasilan BLEU 1 sebesar 0 99936 BLEU 2 0 99903 BLEU 3 0 99530 dan BLEU 4 sebesar 0 96459.

Informasi Detail

DDC

Rt 621.381076 DES a

Prodi

Universitas Negeri Malang. Program Studi Teknik Elektro, 2023.

Deskripsi Fisik

xvi, 68 lembar : ilus. ; 30 cm

Bahasa

Indonesia

No Reg

00637/RT/23

Edisi

Tesis (Pascasarjana)--Universitas Negeri Malang. 2023

Subjek

1. TEHNIK ELEKTRO - APLIKASI TEHNOLOGI
2. ELECTRICAL ENGINEERING - TECHNOLOGY APPLICATIONS

Pembimbing

1. Aji Prasetya Wibawa, S.t., M.mt., Ph.d;2. Dr.eng Anik Nur Handayani, S.t., M.t

Lampiran Berkas