INTEGRASI MODEL BAHASA GEMMA UNTUK SISTEM TERJEMAHAN DUA ARAH ANTARA PSEUDOCODE DAN BAHASA PEMROGRAMAN BERBASIS MOBILE

Abstract

Perkembangan kecerdasan buatan (Artificial Intelligence) khususnya dalam bidang Natural Language Processing (NLP) telah memungkinkan pengembangan sistem penerjemahan cerdas antara bahasa manusia dan bahasa pemrograman. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan integrasi model bahasa Gemma 3:4B dalam sistem penerjemahan dua arah antara pseudocode dan bahasa pemrograman berbasis mobile. Metode pengembangan yang digunakan adalah Waterfall, dengan tahapan analisis kebutuhan, perancangan, implementasi, pengujian, dan pemeliharaan. Sistem dibangun menggunakan tiga komponen utama, yaitu Flutter sebagai frontend untuk antarmuka pengguna, PHP sebagai backend autentikasi dan manajemen pengguna, serta Python FastAPI sebagai layanan penerjemahan yang terhubung ke model Gemma melalui API Ollama. Pengujian dilakukan dengan metode Black Box Testing terhadap sepuluh fitur utama, dan seluruh fungsi berjalan sesuai harapan tanpa ditemukan kesalahan fatal. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu menerjemahkan pseudocode ke bahasa pemrograman (C++, Java, Python) maupun sebaliknya dengan akurasi yang baik dan waktu respons yang cepat. Kesimpulannya, integrasi model Gemma pada sistem ini efektif dalam membantu proses pembelajaran algoritma dan pemrograman secara interaktif melalui perangkat mobile.