Paper ini melakukan penelitian tentang pemotongan terjemahan per-ayat menjadi per-frasa (dalam bahasa Arab per-kata) pada terjemahan Al-Qur’an bahasa Indonesia. Penelitian ini dilakukan karena terdapat banyak versi terjemahan bahasa Indonesia dengan menggunakan kata yang berbeda namun memilika makna yang sama selain dari itu agar pembaca Al-Qur’an mudah untuk memahami arti sebuah kata/frasa dalam Al-Qur’an dalam versi terjemahan lainnya. Pemotongan terjemahan per-ayat menjadi per-frasa ini menggunakan metode Hidden Markov Model agar menghasilkan akurasi yang baik dalam pemberian kelas kata pada setiap kata dalam ayat dan dengan menggunakan metode Rule-Based untuk memotong terjemahan berdasarkan kelas kata yang telah diberkan kepada setiap kata dalam ayat. Dari penelitian yang telah dilakukan dalam membandingkan pemotongan frasa hasil dari sistem dan pemotongan secara manual menghasilkan akurasi terjemahan versi Departemen Keagamaan yaitu 48.07% dan terjemahan versi Al-Azhar adalah 30.39% .