Masalah-masalah Penerjemahan yang Dihadapi Google Translate dalam Menerjemahkan Cerita Pendek Berbahasa Inggris ke Bahasa Indonesia Beserta Teknik Penyuntingan Akhirnya

摘要

Penelitian ini memiliki sejumlah tujuan, yakni 1) mengidentifikasi jenis-jenis masalah penerjemahan yang dihadapi oleh mesin penerjemah Google Translate (GT) dalam menerjemahkan cerita pendek berbahasa Inggris ke dalam Bahasa Indonesia, 2) untuk mengidentifikasi strategi-strategi penerjemahan yang diterapkan penerjemah manusia dalam menyelesaikan masalah-masalah penerjemahan tersebut, 3) untuk merumuskan teknik-teknik penyuntingan akhir, dengan mengacu pada strategi-strategi yang digunakan penerjemah manusia. Dalam mengidentifikasi masalah-masalah penerjemahan, penelitian ini berfokus pada tiga dari enam jenis masalah penerjemahan di dalam organisasi naskah, yakni ‘pada tingkat kata’, ‘di atas tingkat kata’, dan ‘pada tingkat tatabahasa’, sebagaimana yang dikemukakan oleh Baker (1992). Penelitian ini menghasilkan sejumlah temuan sejalan dengan rumusan masalah yang melandasinya. Pada tingkat kata, GT tidak sensitif terhadap ‘kata budaya’, ‘kata/ejaan slang’, ‘abreviasi’, dan cenderung menerjemahkan kata dengan padanan yang sangat umum yang menyebabkan hasil terjemahan terdegar kurang alami. Di atas tingkat kata, GT sering kali menerjemahkan idiom dan ungkapan baku secara harfiah, yang mana terkadang terjadi salah pemaknaan, lantas diterjemahkan secara keliru. Pada tingkat tatabahasa, sejumlah masalah utama yang dihadapi GT adalah dalam mengalihbahasakan ‘sistem pronomina’, di smping itu dalam menerjemahkan ‘informasi mengenai jumlah’, ‘informasi mengenai jender’, dan ‘bentuk waktu dan aspek’. Berdasarkan pada analisis atas masalah penerjemahan GT dan strategi yang diterapkan penerjemah manusia, penelitian ini menawarkan 14 kiat umum dalam menyunting hasil penerjemahan GT, khusunya cerita pendek, seperti misalnya ‘melakukan pemeriksaan atas kata budaya’, ‘melakukan pemeriksaan atas kata dengan rentang makna yang luas’, dan ‘melakukan pemeriksaan terhadap kata slang’. udThis study aims 1) to identify the types of translation problem encountered by the most popular internet machine translation Google Translate (GT) in translating an English short story into Bahasa Indonesia, 2) to identify the strategies applied by human translator (HT) in solving the same problems, and 3) to formulate the post-editing techniques which can be formulated by referring to strategies applied by the HT. In identifying the problems, this study focuses on three of six kinds of translation problem in text organization, namely ‘at word level’, ‘above word level’, and ‘at grammatical level’, as proposed by Baker (1992). This study revealed some findings in line with aims of the research. At word level, GT is not sensitive with ‘cultural words’, ‘slang words/spelling’, ‘abbreviation’, and tends to translate words with their general equivalents which causes the translation sounds unnatural. Above word level, GT mostly translates idioms and fixed expression literally, in which sometimes it misinterprets them and translates them in the wrong direction. At grammatical level, the main problem encountered by GT is in translating ‘person system’ as well as ‘information on countability’, ‘information on gender’, and ‘tense and aspect’. Based on the analysis on GT’s problems and HT’s strategies, this study offers 14 general formulas to revise GT’s translation, especially short story. Among others are ‘cultural-words check’, ‘words-with-wide range-of-sense check’, and ‘slang-words check’.