Mesin Penerjemah (MP) adalah sebuah sub-bagian dari computational linguistics yang menggunakan komputer untuk menerjemahkan teks dari sebuah bahasa ke bahasa yang lain. Sementara Mesin Penerjemah Statistik (MPS) adalah sebuah pendekatan MP dimana hasil terjemahan dihasilkan atas dasar model statistik yang parameter-parameternya diambil dari hasil analisis korpus teks dwibahasa (yang paralel). Pada tugas akhir ini, penerjemahan teks Indonesia-Inggris dilakukan dengan menggunakan MPS berdasarkan frase dimana penerjemahan dilakukan dengan menggunakan prinsip penerjemahan berdasarkan frase. Korpus dwibahasa Indonesia-Inggris yang digunakan terdiri dari kategori berita, kitab suci, novel dan percakapan. Jumlah korpus pelatihan yang digunakan adalah 40779 kalimat, yaitu 704 berita, 4025 percakapan, 16050 novel dan 20000 kitab suci. Sementara korpus pengujian yang digunakan adalah 20300 kalimat, yaitu 300 berita, 2000 percakapan, 8000 novel dan 10000 kitab suci. Percobaan penerjemahan ini dilakukan, dievaluasi dan dianalisis dari dua aspek yaitu penggunaan perangkat bahasa tambahan (yang meliputi Part-of-Speech Tagging dan lema) dan n-gram yang digunakan dalam membentuk model bahasa. Hasil percobaan yang didapat adalah nilai akurasi tertinggi dicapai oleh penerjemahan korpus dwibahasa biasa (tidak menggunakan Part-of-Speech Tagging maupun lema) pada kategori novel dengan menggunakan model bahasa 5-gram, yaitu 0,2696.