Cendol-mT5 ID–MAD (15ep) adalah model machine translation berbasis mT5-small yang telah di-fine-tune untuk menerjemahkan Bahasa Indonesia ↔ Bahasa Madura secara dua arah (bidirectional translation).

Model ini ditujukan untuk:

penelitian NLP bahasa daerah (low-resource language)
eksperimen machine translation Indonesia–Madura
aplikasi edukasi dan linguistik komputasional

🔧 Model Details

Base model: google/mt5-small
Architecture: Encoder–Decoder (Text-to-Text Transformer)
Fine-tuning epochs: 15
Framework: HuggingFace Transformers
Tokenizer: SentencePiece (shared multilingual vocab)

📚 Training Data

Model dilatih menggunakan dataset paralel Indonesia–Madura yang berasal dari:

NusaX Dataset (Madurese–Indonesian)
Pembersihan data (text normalization & filtering)
Pembagian data: train / validation / test

Bahasa Madura yang digunakan mencakup variasi kosakata dan ejaan non-standar, mencerminkan kondisi bahasa Madura nyata (naturally noisy data).

📊 Evaluation Results

Evaluasi dilakukan menggunakan BLEU dan ROUGE pada data validasi dan data uji.

🔹 Validation Set

ID → MAD
- BLEU ≈ 24–25
- ROUGE-L ≈ 0.49
MAD → ID
- BLEU ≈ 38
- ROUGE-L ≈ 0.61

🔹 Test Set

ID → MAD
- BLEU ≈ 27
- ROUGE-L ≈ 0.53
MAD → ID
- BLEU ≈ 38
- ROUGE-L ≈ 0.62

Hasil menunjukkan performa yang lebih tinggi pada arah Madura → Indonesia, yang umum terjadi pada bahasa sumber low-resource.

🚀 How to Use

Installation

pip install transformers sentencepiece torch

Load Model

python

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM

model_name = "addinda/cendol-mt5-id-mad-15ep"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_name)

Indonesian → Madurese

python

text = "Saya sedang belajar bahasa Madura."
inputs = tokenizer(
    "translate Indonesian to Madurese: " + text,
    return_tensors="pt"
)

outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=128)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

Madurese → Indonesian

python

text = "Engkok badha ka sakola."
inputs = tokenizer(
    "translate Madurese to Indonesian: " + text,
    return_tensors="pt"
)

outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=128)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))