Text
Prototipe Sistem Penerjemah Citra Teks Bahasa Mongondow - Indonesia Menggunakan Model Transformer
Bahasa Mongondow merupakan salah satu bahasa daerah yang saat ini mengalami penurunan jumlah penutur aktif, terutama di kalangan generasi muda. Penelitian ini bertujuan untuk mendukung upaya pelestarian Bahasa Mongondow melalui pengembangan sistem penerjemah citra dan teks berbasis teknologi Natural Language Processing (NLP). Sistem dirancang untuk menerjemahkan baik teks bergambar maupun input teks langsung dari Bahasa Mongondow ke Bahasa Indonesia secara otomatis, dengan memanfaatkan Optical Character Recognition (OCR) menggunakan Google Vision serta model NLP berbasis Transformer seperti mT5 dan Opus-MT. Dataset yang digunakan berjumlah 5.390 pasangan kalimat Bahasa Mongondow–Indonesia yang dikembangkan dari kamus Bahasa Mongondow–Indonesia karya Saad Mokoagow, dengan skema pembagian data pelatihan dan pengujian sebesar 80:20. Evaluasi dilakukan melalui fine-tuning model pada epoch ke-3, 5, dan 10. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model mT5 pada epoch ke-10 menghasilkan BLEU Score sebesar 0,481 dan ROUGE-L sebesar 0,643, sedangkan model Opus-MT memperoleh BLEU 0,442 dan ROUGE-L 0,598. Sistem ini diimplementasikan dalam aplikasi mobile yang memungkinkan pengguna mengambil gambar teks atau mengetik teks langsung, lalu menerjemahkannya secara real-time. Hasil penelitian ini membuktikan bahwa pendekatan berbasis OCR dan NLP dengan model Transformer dapat diterapkan secara efektif untuk pelestarian bahasa daerah dengan sumber daya terbatas.
| T250047 | TESIS - CAN p | Perpustakaan Universitas Handayani Makassar | Tersedia |
Tidak tersedia versi lain