Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Mesin penerjemah merupakan alat penerjemah otomatis pada sebuah teks dari satu bahasa ke bahasa lainnya. Mesin penerjemah statistik adalah sebuah pendekatan mesin penerjemah dengan hasil terjemahan dihasilkan atas dasar model statistik yang parameter-parameternya diambil dari hasil analisis korpus teks bilingual (atau paralel). Kualitas hasil terjemahan Bahasa Inggris - Bahasa Indonesia tersebut masih jauh dari sempurna dan memiliki nilai akurasi yang rendah.Diawali dari permasalahan ini, muncullah sebuah ide untuk membuat aturan-aturan restrukturisasi teks pada Bahasa Inggris sesuai dengan struktur Bahasa Indonesia dengan tujuan untuk meningkatkan kualitas dan nilai akurasi hasil terjemahan mesin penerjemah statistik. Aturan restrukturisasi teks tersebut bisa berupa word reordering, phrase reordering, ataupun keduanya. Dalam penelitian ini, penulis merancang 7 buah aturan word reordering, 7 buah aturan phrase reordering, dan 2 buah aturan gabungan phrase reordering dan word reordering.Hasil eksperimen menunjukkan peningkatan akurasi dan kualitas penerjemahan yang efektif diperoleh dengan word reordering. Word reordering dapat memberikan peningkatan nilai BLEU sebesar 1.3896% (dari 0.1871 menjadi 0.1897) dan nilai NIST sebesar 0.6218% (dari 5.3876 menjadi 5.4211). Pada korpus bible, rata-rata nilai peningkatan nilai BLEU yang diperoleh dengan restrukturisasi teks adalah 0.5871% dan untuk nilai NIST terjadi penurunan sebesar 0.0144%. Pada korpus novel, rata-rata nilai peningkatan nilai BLEU yang diperoleh dengan restrukturisasi teks adalah 0.8751% dan untuk nilai NIST terjadi peningkatan sebesar 0.3170%. Besarnya peningkatan dan penurunan yang terjadi pada penelitian ini cenderung kecil (masih di bawah 1%). Hal ini disebabkan aturan penerjemahan Bahasa Inggris-Indonesia menggunakan aturan MD-DM yang melibatkan penukaran kata yang jaraknya dekat sudah tercakup dalam distortion model pada mesin penerjemah statistik berdasarkan frase."

"Perkembangan teknologi membawa banyak inovasi pada berbagai bidang, salah satunya dalam bidang penerjemahan sastra dan bahasa. Dengan munculnya mesin-mesin penerjemah berbasis Neural Machine Translate (NMT) membantu dan mempercepat penerjemahan kumpulan karya dan teks dalam berbagai bahasa, tetapi tidak diketahui apakah terjemahan mesin tersebut sudah tepat dan lebih unggul dibandingkan dengan terjemahan manusia. Penelitian ini mengkaji secara semantis dan sintaktis hasil terjemahan mesin berbasis NMT yaitu Baidu Translate, Youdao Translate dan Google Translate dibandingkan dengan terjemahan penerjemah pada buku Dizigui. Metode yang digunakan adalah metode penelitian kualitatif dengan melakukan penelusuran terhadap suku kata, frasa, klausa dan kalimat kemudian dikomparasikan hasil terjemahan tersebut dengan hasil terjemahan penerjemah dalam buku Dizigui. Hasil penelitian menemukan bahwa terjemahan manusia memiliki keunggulan dibandingkan dengan terjemahan mesin penerjemah. Hal membedakan terjemahan  mesin dan manusia terdapat pada cara mesin memaknai karakter, interpretasi mesin terhadap komposisi sintaktis dan pengetahuan konsep budaya pada setiap karakter kutipan teks.

---

Technology developments have brought many innovations in various fields, one of which is in the field of literary and language translation. With the advance of machine translation based on Neural Machine Translate (NMT) it helps and accelerates the translation of collections of works and texts in various languages, but it’s unknown whether machine translation is correct and superior to human translation. This study examines semantically and syntactically the results of NMT-based machine translations Baidu Translate, Youdao Translate and Google Translate compared to translator’s translations in Dizigui book. The method used is a qualitative research method by searching syllables, phrases, clauses and sentences then compared the results of the translation with the results of the translator's translation in Dizigui's book. The results of the study found that human translation has an advantage over machine translation. What distinguishes machine and human translation lies in the way the machine interprets the characters, the machine's interpretation of the syntactic composition and knowledge of the cultural concept in each character of the text quote."

"Hadirnya mesin penerjemah telah membantu banyak orang dalam menerjemahkan. Namun tidak jarang kesalahan masih ditemukan pada terjemahannya. Dalam penelitian ini dibahas kesalahan leksikal pada terjemahan oleh mesin penerjemah Google dari bahasa Belanda ke bahasa Indonesia. Korpus yang digunakan adalah artikel yang dimuat dalam media digital De Volkskrant. Penelitian ini menggunakan metode penelitian kualitatif deskriptif dengan teori kesalahan leksikal pada hasil penerjemahan oleh mesin dari Vilar et al (2006). Hasil penelitian menunjukkan bahwa kategori kesalahan yang paling banyak ditemukan adalah sense dan yang paling sedikit adalah kesalahan pada tambahan kata dan idiom. Kesalahan leksikal masih banyak ditemukan pada kata yang memiliki makna lebih dari satu terutama pada nomina. Hal ini membuat hasil penerjemahan menjadi tidak tepat sehingga hasil penerjemahan Google masih perlu dievaluasi dan revisi untuk mendapatkan penerjemahan yang sepadan.

---

The presence of machine translators has helped many people in translating. However it is common for errors to be found in the translation. This research discusses lexical errors in the translation by Google’s machine translator from Dutch language to Indonesian. The corpus used is an article published in the digital media De Volkskrant. This study used a descriptive qualitative research method with the theory of lexical errors on machine translation results by Vilar et al (2006). The results showed that the most common error category found was sense and the least were errors in extra words and idioms. Lexical errors were often found in words that have more than one meaning, especially in nouns. This makes the translation inaccurate so Google’s translation results still need to be evaluated and revised to get an equivalent translation."

"Perkembangan teknologi terlebih pada bidang komputer membawa banyak inovasi yang mempengaruhi dunia ilmu pengetahuan, salah satunya dalam bidang penerjemahan. Munculnya mesin-mesin penerjemah dapat membantu dan juga mempercepat penerjemahan kumpulan karya dan teks dalam berbagai bahasa, tetapi belum diketahui pasti bagaimana ketepatan dari hasil terjemahan mesin tersebut. Penelitian ini membandingkan hasil terjemahan teks 苗族银饰miaozu yinshi oleh empat mesin penerjemah yaitu Google Translate, Baidu Fanyi, Youdao, dan Lingvanex dengan hasil terjemahan manual. Hasil terjemahan keempat mesin tersebut selanjutnya dianalisis ketepatan pilihan kosakata dan struktur kalimatnya dalam bahasa sasaran. Metode penelitian yang digunakan adalah metode kualitatif yang memaparkan hasil penelitian secara deskriptif. Hasil penelitian menemukan bahwa terjemahan manual memiliki keunggulan dibandingkan dengan hasil terjemahan mesin. Hal ini disebabkan kurangnya kemampuan mesin dalam memaknai kosakata dalam bahasa sumber dan kurangnya pemahaman mesin terhadap fungsi sintaktis serta kelaziman bahasa sasaran.

---

Technological developments especially in the field of computers have brought many innovations that have influenced the world of science, one of which is in the field of translation. The emergence of machine translations can help and speed up the translation of collections of works and texts in various languages, but it is not certain how accurate the machine translation results are. This review compares the results of the translation of the text 苗族银饰miaozu yinshi by four machine translators namely Google Translate, Baidu Fanyi, Youdao, and Lingvanex with the results of manual translation. The translation results of the four machines are then analysed for the accuracy of the choice of vocabulary and sentence structure in the target language. The research method used is a qualitative method which describes the results of the research descriptively. The results of the study found that manual translation has advantages over machine translation. This is due to a lack of machine ability to interpret vocabulary in the source language and a lack of machine understanding of the syntactic functions and prevalence of the target language."

"Beberapa kesalahan masih dapat ditemukan dalam hasil terjemahan mesin, meskipun mesin penerjemahan didesain untuk menyetarai kemampuan penerjemah profesional. Dengan peluang penggunaan mesin penerjemahan yang besar dalam bidang pariwisata, turis dapat memilih mesin penerjemah berbasis tulisan maupun gambar. Penelitian ini bertujuan menentukan yang mana yang lebih baik di antara mesin penerjemah berbasis tulisan, Google Translate dan berbasis gambar, Google Lens Translate untuk teks pariwisata. Dengan menerapkan metode kualitatif, kajian ini didasari oleh konsep kesalahan penerjemahan Koponen (2010) dan konsep metode penerjemahan Newmark (1988) untuk menyelidiki kualitas akurasi mesin penerjemah melalui tingkat keberterimaan makna dinilai dari cara mesin menerjemahkan dan kecenderungan jenis kesalahan. Berdasarkan analisis, ditemukan bahwa Google Translate lebih akurat dan lebih aman untuk pariwisata atas dominasi hasil terjemahan dengan metode penerjemahan setia (faithful). Sejalan dengan Newmark (1988), penerapan metode penerjemahan tersebut menghasilkan terjemahan yang lebih berterima dari segi semantik khususnya dalam hal konteks. Sementara itu, kerumitan proses bahasa ilmiah penerjemahan Google Lens Translate yang berbasis gambar mengurangi akurasinya jika dibandingkan dengan Google Translate yang berbasis tulisan.

---

Some errors can still be found in Machine Translation results, even though Machine Translation is designed to match the capabilities of professional translators. With great opportunities for use of machine translation in the tourism sector, tourists can select text- based or image-based Machine Translation. This study aims to determine which one is better between the text-based Machine Translation (Google Translate) and the image- based one (Google Lens Translate) for tourism purposes. Applying a qualitative method, this study is based on Koponen's (2010) concept of translation errors and the Newmark's (1988) translation method concept to investigate the quality of machine translation accuracy through the level of translation acceptability assessed from the way the machine translates and the types of errors. Based on the analysis, it was found that Google Translate is more accurate and appropriate for tourism, shown from the majority of translation results using faithful translation methods. In line with Newmark (1988), the application of the translation method results in a translation that is more acceptable from a semantic perspective, especially in terms of context. Meanwhile, the complexity of the image-based Google Lens Translate's natural language process reduces its accuracy when compared to text-based Google Translate."