Setelah diperoleh data korpus parallel, data tersebut kemudian diolah dan di proses menggunakan metode Neural Machine Translation (NMT). Neural Machine Translation  (NMT) adalah sebuah metode baru sebagai teknologi mesin penerjemah yang menggunakan RNN sebagai encoder dan decoder-nya.Â
NMT (Neural Machine Translation) terdiri dari dua komponen utama, yaitu Neural Language Model (NLM) dan Neural Translation Model (NTM), yang bekerja bersama-sama untuk melakukan terjemahan mesin yang lebih akurat dan alami. Berikut adalah penjelasan tentang kedua komponen tersebut :
Neural Language Model (NLM): NLM adalah komponen dalam NMT yang bertanggung jawab untuk memodelkan dan memahami struktur dan statistik bahasa. NLM menggunakan jaringan saraf untuk mempelajari pola-pola bahasa dari kumpulan data yang besar. Tujuan utama NLM adalah menghasilkan representasi yang baik dari teks dalam bahasa sumber (source language) agar dapat digunakan dalam proses terjemahan. Dengan memahami struktur dan karakteristik bahasa, NLM membantu NMT dalam menghasilkan terjemahan yang lebih akurat dan alami.
Neural Translation Model (NTM): NTM adalah komponen dalam NMT yang bertanggung jawab untuk menerjemahkan teks dari bahasa sumber ke bahasa target. NTM juga menggunakan jaringan saraf untuk memodelkan hubungan antara teks sumber dan teks terjemahan.Â
Bagian akhir dari penelitian ini yaitu merancang dan mendesain sebuah system atau aplikasi antar muka (User Interface) yang memudahkan seorang pengguna untuk menggunakan aplikasi dalam menerjemahkan Bahasa Indonesia ke Bahasa Geser.
Beberapa manfaat potensial yang dapat diperoleh dengan penerapan teknologi AI pada penerjemahan Bahasa Indonesia ke Bahasa Daerah atau sebaliknya, antara lain:
Mempertahankan Bahasa Daerah: Banyak bahasa daerah di Indonesia yang terancam punah karena kurangnya penggunaan dan perhatian. Dengan teknologi AI untuk menerjemahkan bahasa daerah ke bahasa Indonesia, informasi dan budaya yang terkandung dalam bahasa-bahasa tersebut dapat diabadikan dan dilestarikan.
Komunikasi Lintas Bahasa yang Lebih Mudah: Teknologi AI dapat membantu mengatasi hambatan komunikasi antara berbagai kelompok etnis dan budaya di Indonesia. Dengan menerjemahkan bahasa daerah ke bahasa Indonesia (bahasa nasional), orang-orang dari latar belakang berbeda dapat berkomunikasi lebih mudah dan efektif.
Pemberdayaan Masyarakat Lokal: Penerjemahan bahasa daerah ke bahasa Indonesia melalui AI dapat memberdayakan masyarakat lokal dengan memberi mereka akses ke informasi yang sebelumnya sulit diakses karena perbedaan bahasa. Ini dapat meningkatkan partisipasi mereka dalam berbagai aspek kehidupan, seperti pendidikan, kesehatan, dan ekonomi.
Pengembangan Ekonomi dan Pariwisata: Dengan memudahkan akses informasi bagi wisatawan dan pelaku bisnis dari berbagai wilayah, teknologi AI dapat meningkatkan sektor ekonomi dan pariwisata di daerah-daerah yang sebelumnya kurang terjamah.
