## Komparasi Hasil Terjemahan Google Translate dan Bing Translator dalam Menerjemahkan Hedging Words
Laila Nur Aflah Magister Linguistics, Faculty of Cultural Sciences, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta, Indonesia Email: layla.sastro@gmail.com
Article Info ABSTRACT
Article history:
Submitted Dec 19, 2019 Revised Jan 17, 2020 Accepted March 26, 2020 Published April 30, 2020 This  study  aims  to  explain  the  comparison  of  the  translation results  of  two  translation  machines,  Google  Translate  and  Bing Translator.  The  object  of  this  research  is  the  hedging  words contained  in  one  of  the  opinions  in  The  Jakarta  Post's  online newspaper  entitled  Why  Indonesians  should  write  about Indonesia in English more often. The types of hedges that appear in the article and become the object of research are in four types, namely:  lexical  verb,  modal  auxiliary  verb,  compound  hedges, and adverb of frequency. From the analysis conducted, the writer found that the translation of hedging words with two translation machines  assisted  different  results  of  the  translation  are identical.  The  method  used  by  the  two  translation  machines  is literal translation so that the form and meaning of the source text is  equivalent  to  the  form  and  meaning  of  the  target  text.  The author believes that the artificial intelligence developed in those two  translation  machines  has  different  abilities  and  can  be proven by research with wider and more varied sentence objects. Keywords: Bing Translator Google Translate
Hedging Words Studi Komparasi Terjemahan
Corresponding Author: Laila Nur Aflah Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta, Indonesia Bulaksumur, Caturtunggal, Kec. Depok, Kabupaten Sleman, Yogyakarta 55281 Email: layla.sastro@gmail.com

## PENDAHULUAN
Kegiatan  dan  kebutuhan  penerjemahan  merupakan  salah  satu  hal  yang  terus dibutuhkan dari zaman ke zaman. Putrawan mengatakan bahwa penerjemahan memiliki peran  yang  sangat  penting  dalam  berbagai  bidang  termasuk  dalam  bidang  keilmuan, komunikasi, bisnis, pariwisata, agama, dan lain sebagainya (2017: 11) dan teknologi turut menyokong dan terlibat dalam kegiatan ini. Perkembangan teknologi pada abad ke 21 ini sangat  masif,  termasuk  perkembangannya  dalam  mengembangkan  mesin  bebantuan terjemahan.  Penciptaan  mesin  terjemahan  ini  membuat  kegiatan  terjemahan  menjadi lebih mudah, hal inilah yang kemudian membuat mesin terjemahan disebut dengan mesin terjemahan  otomatis.  Adapun  mesin  terjemahan  yang  terhubung  dengan  internet sangatlah  banyak,  baik  yang  berbayar  maupun  tidak  seperti  Google  Translate,  ProZ, Translator  Café,  dan  lain  sebagainya  (Putrawan,  2017:  15).  Adapun  masing-masing  dari mesin terjemahan tersebut memiliki kelebihan dan kekurangan masing-masing.
Salah  satu  mesin  terjemahan  yang  paling  terkenal  dan  paling  mudah  diakses adalah  Google  Translate  (Precup-Stiegelbauer,  2013:  1).  Seseorang  yang  menggunakan mesin GT ini dapat dengan mudah menerjemahkan sebuah dokumen dari satu bahasa ke bahasa lain. selain itu, Kardimin juga mengatakan bahwa GT merupakan mesin terjemahan
yang paling banyak penggunanya di dunia ini (2013: 269). Secara umum, diketahui bahwa GT  merupakan  mesin  terjemahan  berbasis  SMT  atau  statistical  machine  translation, dimana  input  data  yang  dimasukkan  oleh  penggunanya  akan  dikenali  pola  kalimatnya secara  statis  dan  diterjemahkan  berdasarkan  pola  yang  dikenali  dan  kesesuaian  pola antara bahasa target dan bahasa sumber. Pola yang dimaksud tentunya adalah pola statis tata bahasa yang dikenali oleh GT. Adapun pola yang baru diinputkan oleh pengguna, akan masuk  ke  dalam  memori  mesin  yang  menjadi  saran  perkembangan  bagi  kemajuan  dan validitas mesin terjemahan tersebut mendatang. Disisi lain, Ayuwuragil  (CNN Indonesia: t.t.)  mengatakan  bahwa  sejak  2017,  GT  mengembangkan  sistem  NMT  dalam penerjemahannya,  neural  machine  translation  ini  merupakan  salah  satu  kecerdasan buatan  yang  diaplikasikan  pada mesin  penerjemah  yang  diharapkan  dapat  membuat  GT lebih cerdas sehingga hasil terjemahan yang dihasilkan akan lebih akurat.
Selain GT, terdapat mesin terjemahan yang dikeluarkan oleh perusahaan terkenal, Microsoft, yaitu Microsoft translator. Namun dalam penggunaannya mesin ini terintegrasi dengan berbagai konsumen dan developer sehingga memiliki nama dan penyebutan yang berbeda  bagi  tiap  produknya.  Adapun  salah  satu  produk  dari  Microsoft  yang  bekerja dalam  bidang  penerjemahan  adalah  Bing  Translator.  BT  ini  memiliki  fitur  yang  hampir sama dengan Google Translate, ia dapat menerjemahkan kata, kalimat, paragraph, hingga sebuah  tulisan  utuh  dalam  waktu  sepersekian  detik.  Seperti  GT,  input  yang  dapat dimasukkan  dalam  alat  ini  dapat  berupa  teks,  live  speech  atau  conversation,  text  to speech,  dan  image.  Kesamaan  yang  lain  adalah  bahwa  Bing  Translator  ini  juga  memiliki sistem Neural, atau NMT (“Microsoft Translator Languages - Microsoft Translator,” 2019) dan  memiliki  batas  input  5000  kata  per  sekali  penggunaan.  Selain  itu  aplikasi  ini  juga hanya membutuhkan koneksi internet untuk penggunaannya dan tidak berbayar.
Dengan  banyaknya  kesamaan  pada  kedua  mesin  terjemahan  otomatis  tersebut, apakah hasil terjemahan yang akan dihasilkan juga akan sama atau sebaliknya. Dari sini penulis akan menguji hasil terjemahan kedua mesin ini dengan memasukkan input berupa hedging  words.  Holmes  (2008:  299)  mengatakan  bahwa  fitur  linguistik  ini  (hedges) berfungsi untuk mengungkapkan sebuah ketidakpercaya diri seseorang dalam berbicara ataupun untuk memperlihatkan sebuah ekspresi kurang yakin ataupun tentative. Adapun fungsi  lain  dari  hedges  atau  hedging  adalah  untuk  menunjukkan  sebuah  kesopanan, menghindari  face-threat  lawan  bicara,  dan  sebagainya  (Rosanti  &  Jaelani,  2016:  31). Adapun hedging memiliki klasifikasi bentuk yang sangat beragam, yaitu: modal auxiliary verb  (will,  must,  might,  can,  should,  etc),  lexical  verb  (appear,  believe,  assume,  suggest, etc),  probability  adjective  noun  (possible,  likely,  certain,  etc),  adverb  (practically, probably, perhaps, etc.), adverb of frequency (often, sometimes, etc.), if-clause (if true, if . . . etc.), compound hedges (may be suggested, seems reasonable, etc.), and fillers (you know, you  see,  well,  umm,  etc.).  Masing-masing  jenis  dari  hedges  akan  memiliki  arti  yang berbeda jika diterjemahkan ke dalam bahasa lain, hal ini sangat bergantung pada konteks kalimat  secara  utuh.  Hal  ini  menjadikan  analisa  tentang  hedges  tidak  hanya  dapat dilakukan kata per kata saja, namun juga mempertimbangkan konteks dari kalimat yang disertai oleh hedges tersebut.
Sebelumnya,  penelitian  tentang  hedges  dalam  kaitannya  dengan  proses terjemahan telah dilakukan oleh Axelsson (2013: 2) yang membahas tentang terjemahan hedges  dari  bahasa  Inggris  ke  dalam  bahasa  Swedia.  Ia  mengambil  objek  dari  buku akademik bidang sains yang memuat hedges. Ia menemukan bahwa penggunaan hedges terbanyak  dalam  buku  tersebut  adalah  dalam  bentuk  adverb  dan  auxiliary.  Dari keseluruhan hedges yang ditemukan, hampir seluruh hedges diterjemahkan secara literal kata demi kata dengan tujuan untuk mempertahankan gaya stilistik dari teks akademik itu sendiri. Namun demikian, banyak terjadi penghilangan dan penyesuaian dilakukan untuk mempertahankan  makna  teks  sumber  ketika  diterjemahkan  ke  dalam  bahasa  sasaran.
Axelsson menyarankan adanya keterlibatan teknik sense for sense dalam penerjemahan teks ini.
Dari  uraian  diatas,  penelitian  tentang  terjemahan  hedging  words  dari  bahasa Inggris ke dalam bahasa Indonesia ini menjadi penting untuk dilakukan untuk mengetahui metode dan tipe terjemahan apa yang dipakai oleh dua mesin bebantuan terjemahan yang berbeda  (Google  Translate  dan  Bing  Translator)  dimana  keduanya  merupakan  aplikasi mesin  terjemahan  dari  dua  perusahaan  terkenal,  yang  memiliki  fitur  hampir  sama  dan juga tidak berbayar. Selain itu penelitian ini juga dilakukan untuk menjawab apakah ada kesamaan bentuk dalam penggunaan hedges antara bahasa Indonesia dan bahasa Inggris. Penelitian ini diharapkan mampu menjelaskan permasalahan tersebut secara mendetail.

## TEORI DAN METODOLOGI
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  perbedaan  hasil  terjemahan  antara  dua mesin  bebantuan  terjemah,  yaitu  Google  Translate  dan  Bing  Translator  dalam menerjemahkan  hedging  words.  Adapun  hedging  words  yang  dijadikan  objek  dalam penelitian  ini  adalah  kata-kata  hedging  yang  terdapat  dalam  sebuah  artikel  opini  dalam surat  kabar  online  The  Jakarta  Post.  Adapun  pemilihan  judul  opini  yang  diteliti  dipilih berdasarkan ketersediaan hedging words dalam satu redaksi opini utuh. Penulis memilih bacaan yang memuat paling tidak sepuluh hedging words dalam satu tulisan utuh untuk dijadikan objek penelitian, adapun isi dari opini dalam berita tersebut tidak menjadi hal yang penting dan masuk dalam konsiderasi pemilihan judul bacaan untuk dijadikan objek kajian  penelitian.  Penulis  juga  memilih  artikel  dari  sebuah  surat  kabar  ternama  The Jakarta Post, karena koran tersebut merupakan koran yang memiliki kredibilitas bahasa yang baik dalam dunia jurnalistik Indonesia sehingga tata bahasa yang dipaparkan sesuai dengan kaidah bahasa Inggris.
Temuan dari hedging words dalam surat kabar berbahasa Inggris tersebut kemudian diterjemahkan  dengan  menggunakan  dua  mesin  bebantuan  terjemahan  yang  berbeda yaitu Google Translate dan Bing Translator. Klasifikasi kata-kata hedging dan analisis pada masing-masing terjemahan kemudian dilakukan untuk mendapatkan sebuah kesimpulan penelitian.  Meskipun  data  dalam  penelitian  ini  dapat  dikatakan  minim,  namun  penulis percaya bahwa analisi yang dilakukan dapat dijadikan representasi hasil terjemahan dari dua mesin bebantuan terjemahan yang berbeda.
Adapun  teori  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  teori  terjemahan  dimana menerjemah menurut Catford (1978: 20) adalah pemindahan materi tekstual dari sebuah bahasa  ke  dalam  bahasa  lain  secara  ekuivalen.  Word  for  word  dan  literal  translation menjadi  dua  jenis  tipe  yang  kemungkinan  besar  mendekati  sistem  terjemahan  mesin bebantuan  penerjemah.  Word  for  word  translation  adalah  mengalihbahasakan  teks sumber ke dalam bahasa sasaran namun seringkali terjemahan dengan tipe ini membuat hasil  terjemahan  menjadi  aneh  karena  makna  dan  konteks  dari  kalimat  bukan  sebagai fokus  utama  dari  penerjemahan  tipe  ini.  Sedangkan  literal  translation  menurut  Larson (1998: 17) adalah mentrasnfer bentuk dari SL ke dalam bentuk TL.
Dalam melakukan analisis data, penulis membandingkan hasil terjemahan dari Google Translate dan Bing Translator berdasarkan klasifikasi hedging words dan kesesuaian arti kata-kata tersebut dengan konteksnya. Dimana hedging words sendiri memiliki klasifikasi makna dan tujuan penggunaan yang bermacam-macam. Keberagaman macam makna dan fungsi  dari  objek  kajian  tersebutlah  yang  akan  memunculkan  arti  yang  berbeda-beda dalam penggunaan dengan konteks kalimat yang berbeda pula.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dari data hedges yang diambil dari koran online The Jakarta Post dengan judul bacaan Why Indonesians should write about Indonesia in English more often (Post, 25 Juni 2019),
kemudian diterjemahkan menggunakan dua mesin bebantuan terjemahan yang berbeda, berikut adalah pemaparan terjemahan tersebut:
No. Teks Sumber Google Translate Bing Translator Klasifikasi 1 She found Indonesia really intriguing and described it as a “bad boyfriend”, which seems to be an affectionate term but it implies how strange, illogical and exotic
Indonesians are.
Dia menemukan Indonesia benar-benar menarik dan menggambarkannya sebagai "pacar yang buruk", yang tampaknya merupakan istilah yang penuh kasih sayang tetapi itu menyiratkan betapa anehnya, orang
Indonesia yang aneh, tidak logis dan eksotis.
Dia menemukan
Indonesia sangat menarik dan menggambarkannya sebagai "pacar yang buruk", yang tampaknya menjadi istilah yang penuh kasih sayang tetapi menyiratkan betapa aneh,
tidak logis dan eksotis
Indonesia. Lexical verb 2 People may have different views on Indonesia, but such a depiction can affect the image of our country in the eyes of many people. Orang mungkin memiliki pandangan yang berbeda tentang Indonesia, tetapi penggambaran seperti itu dapat memengaruhi citra negara kita di mata banyak orang. Orang mungkin memiliki pandangan yang berbeda di Indonesia, tetapi seperti penggambaran dapat mempengaruhi citra negara kita di mata banyak orang. Modal auxiliary verb 3 I believe that teachers don’t allow students to use Indonesian terms because they want us to practice English, but they cannot “ban” us from doing so when we have clearly explained the meaning of the phrases.
Saya percaya bahwa guru tidak mengizinkan siswa untuk menggunakan istilah bahasa Indonesia karena mereka ingin kita berlatih bahasa Inggris, tetapi mereka tidak dapat “melarang” kita untuk melakukannya ketika kita telah dengan jelas menjelaskan arti dari frasa tersebut.
Saya percaya bahwa guru tidak mengijinkan siswa untuk menggunakan istilah
Indonesia karena mereka ingin kita untuk mempraktekkan bahasa Inggris, tetapi mereka tidak dapat "melarang" kita dari melakukannya ketika kita telah jelas menjelaskan arti dari frase. Lexical verb 4 We can express our concern on Indonesia through writing in another language. Kami dapat mengungkapkan keprihatinan kami pada Indonesia melalui tulisan dalam bahasa lain. Kita dapat mengungkapkan kepedulian kita terhadap Indonesia melalui penulisan dalam bahasa lain. Modal auxiliary verb 5 In Pramoedya Ananta Toer’s book, Panggil Aku
Kartini Saja (Just Call Me Kartini), she elaborated her view on gamelan, “Gamelan never cheers; even in exuberant parties, we can still hear the
Dalam buku Pramoedya Ananta Toer, Panggil Aku Kartini Saja, ia menguraikan pandangannya tentang gamelan, “Gamelan tidak pernah bersorak; bahkan di pesta yang penuh kegembiraan, kita masih bisa mendengar suara serius gamelan;
Dalam buku Pramoedya
Ananta Toer, Panggil aku
Kartini saja (Just call me Kartini), ia menguraikan pandangan tentang gamelan, "gamelan tidak pernah sorak-sorai; bahkan dalam pesta yang meriah, kita masih bisa mendengarkan suara gamelan yang khidmat;
Modal auxiliary verb – lexical verb- lexical verb
gamelan’s solemn voice; maybe it’s supposed to be like that. Life is a solemn voice, not a cheerful choir.”
mungkin seharusnya seperti itu. Hidup adalah suara yang khusyuk, bukan paduan suara yang ceria. ”
mungkin itu seharusnya menjadi
seperti itu. Hidup adalah suara khusyuk, bukan paduan suara yang ceria. " 6 This suggests that Kartini was worried that education without arts would dismiss the teaching of character. Ini menunjukkan bahwa Kartini khawatir bahwa pendidikan tanpa seni akan mengabaikan pengajaran karakter. Hal ini menunjukkan bahwa Kartini khawatir bahwa pendidikan tanpa seni akan memberhentikan pengajaran karakter. Lexical verb 7 Schools seem to rarely introduce to their students Indonesian literature or books discussing Indonesian history and culture. Sekolah-sekolah tampaknya jarang memperkenalkan kepada siswa-siswa mereka literatur atau buku-buku Indonesia yang membahas sejarah dan budaya Indonesia.
Sekolah tampaknya jarang memperkenalkan kepada siswanya sastra Indonesia atau buku yang membahas sejarah dan budaya Indonesia. Lexical verb 8 He suggested us to read his books as he said the plots are interesting and that it could help us understand how people of our country lived in the past. Dia menyarankan kita untuk membaca buku- bukunya karena dia mengatakan plot itu menarik dan itu bisa membantu kita memahami bagaimana orang-orang di negara kita hidup di masa lalu. Dia menyarankan kami untuk membaca buku- bukunya seperti yang dia katakan plot yang menarik dan bahwa hal itu bisa membantu kita memahami bagaimana orang dari negara kita tinggal di masa lalu. Lexical verb 9 My teacher also often helps us practice our writing skills while using materials about Indonesia’s history or culture. Guru saya juga sering membantu kami melatih keterampilan menulis sambil menggunakan materi tentang sejarah atau budaya Indonesia. Guru saya juga sering membantu kami mempraktikkan keterampilan menulis kami sambil menggunakan materi tentang sejarah atau budaya Indonesia. Adverb of frequency 10 We should be able to talk about our experience as Indonesians as what Kartini had done. Kita harus bisa berbicara tentang pengalaman kita sebagai orang Indonesia seperti apa yang telah dilakukan Kartini. Kita harus mampu membicarakan pengalaman kita sebagai orang Indonesia seperti yang telah dilakukan Kartini. Modal auxiliary verb 11 By incorporating a drip of our culture in our writings, we can provide anyone who reads it a taste.
Dengan memasukkan tetesan budaya kita ke dalam tulisan kita, kita dapat memberikan siapa pun yang membacanya merasakan. Dengan memasukkan tetesan budaya kita dalam tulisan kita, kita dapat menyediakan siapa saja yang membacanya rasa.
Modal auxiliary verb 12 This could then initiate a cycle where more and more people will start writing using our unique
Ini kemudian dapat memulai siklus di mana semakin banyak orang akan mulai menulis menggunakan tradisi unik kita, di mana
Hal ini kemudian dapat memulai sebuah siklus di mana semakin banyak orang akan mulai menulis dengan menggunakan tradisi kami yang unik, di
Modal auxiliary verb
traditions, where then more and more books about
Indonesia can be published, so more and more people can learn about our great history and culture.
semakin banyak buku tentang Indonesia dapat diterbitkan, sehingga semakin banyak orang dapat belajar tentang sejarah dan budaya kita yang hebat.
mana kemudian lebih dan lebih banyak buku tentang Indonesia dapat dipublikasikan, sehingga semakin banyak orang dapat belajar tentang sejarah dan budaya yang besar.
Dari  tabel  diatas,  dapat  dilihat  bahwa  hedges  muncul  dalam  12  kalimat  dari keseluruhan teks opini yang diambil. Adapun klasifikasinya adalah sebagai berikut:
Ada  empat  tipe  dari hedges  yang  dipakai  dalam opini surat  kabar  online The  Jakarta Post berjudul Why Indonesians should write about Indonesia in English more often. Yang pertama  adalah  lexical  verb  yang  memiliki  jumlah  enam  kali  kemunculan.  Kemunculan pertama  pada  paragraph  pertama  kalimat  kedua  berupa  hedging  word  ‘seem’.  Dalam terjemahannya menggunakan Google Translate dan Bing Translator, kata seem diartikan dengan  ‘tampaknya’.  Dalam  ekuivalensi  terjemahan  kedua  mesin  terjemahan  tersebut memberikan makna TL yang sama pada kata seem dan kata-kata selain itu, yaitu: believe, maybe,  dan  suppose.  Kata  believe  diartikan  dengan  ‘percaya’,  kata  maybe  diartikan dengan ‘mungkin’, dan kata suppose diartikan dengan ‘seharusnya’. Keempat kata tersebut secara  makna  dapat  diterima  dalam  bahasa  sasaran.  Namun  begitu  dalam  penggunaan lexical  verb  dalam  opini  tersebut  terdapat  satu  kata  dengan  dua  kali  kemunculan  dan diartikan dalam istilah bahasa sasaran yang berbeda, yaitu kata suggest. Dalam kemuculan pertamanya  suggest  diartikan  dengan  ‘menunjukkan’  dengan  konteks  kalimat  This suggests that Kartini was worried that education without arts would dismiss the teaching of character sedangkan pada kemunculan keduanya diartikan dengan ‘menyarankan’ yaitu pada kalimat He suggested us to  read his books as he said the  plots are interesting and that it could help us understand how people of our country lived in the past. Kedua arti tersebut secara literal sudah berterima dengan konteks kalimat ketika diubah kedalam TL.
Adapun  tipe  hedging  words  selanjutnya  yang  muncul  dan  banyak  digunakan  dalam artikel  opini  tersebut  adalah  tipe  modal  auxiliary  verbs.  Ada  enam  kali  kemunculan dengan  3  kemunculan  berbentuk  sama  yaitu  kata  can  muncul  dalam  tiga  kalimat  yang berbeda  dan  memunculkan  dua  arti.  Pada  kemunculan  pertama  dan  ketiga,  kata  can diartikan  dengan  kata  ‘dapat’,  dan  pada  kemunculan  kedua  nya  diartikan  dengan  kata
‘bisa’.  Adapun  maksud  dari  kata  ‘dapat’  dan  ‘bisa’  adalah  sejenis  namun  beda  dari  segi keformalan pemakaiannya. Can ini juga muncul satu kali dalam bentuk lampau yaitu could yang  diartikan oleh  mesin  dengan  kata  ‘dapat’. Selain  kata can,  kemunculan  hedges  tipe modal  auxiliary  verb  hanya  muncul  satu  kali,  yaitu:  may  yang  diartikan  dengan  kata ‘mungkin’  dan  should  yang  diartikan  dengan  kata  ‘harus’.  Secara  umum,  keseluruhan modal  auxiliary  verb  yang  diartikan  dengan  menggunakan  GT  ataupun  BT  tidak memunculkan  arti  yang  berbeda,  kedua  mesin  tersebut  menerjemahkan  kata-kata tersebut dengan kata yang sama.
Tipe hedges ketiga yang muncul adalah compound hedges, tipe ini hanya muncul satu kali dalam satu artikel opini utuh yang dipilih oleh penulis, yaitu kata seem to rarely dalam kalimat Schools seem to rarely introduce to their students Indonesian literature or books discussing  Indonesian  history  and  culture.  Dalam  terjemahan  GT  dan  BT  sama-sama menerjemahkan  kalimat  majemuk  tersebut  dengan  kata  ‘tampaknya  jarang’.  Adapun secara makna, terjemahan tersebut telah sesuai dan berterima dalam bahasa sasaran.
Adverb  of  frequency  sebagai  salah  satu  tipe  hedges  yang  muncul  dalam  artikel  opini tersebut  juga  muncul  satu  kali,  yaitu  dengan  kata  often.  Kedua  mesin  bebantuan terjemahan tersebut mengartikan kata often dengan kata ‘sering’. Dalam konteks kalimat My  teacher  also  often  helps  us  practice  our  writing  skills  while  using  materials  about Indonesia’s history or culture, kata ‘sering’ pada kalimat ‘Guru saya juga sering membantu kami . . .’ merupakan terjemahan yang ekuivalen dan berterima dalam bahasa sasaran.
Meskipun jika dilihat dari uraian diatas, secara kata per kata hedges yang diteliti tidak memunculkan  perbedaan  diantara  dua  mesin  bebantuan  terjemahan  yang  berbeda, namun  penulis  percaya  bahwa  kedua  mesin  tersebut  tidaklah  sama  secara  keseluruhan. Hal  tersebut  dapat  dibuktikan  selanjutnya  dengan  penelitian  mendalam  dengan  data bahasa dan input teks yang lebih beragam.

## SIMPULAN
Dari uraian diatas, penulis dapat menyimpulkan bahwa dalam menerjemahkan hedging words dari data yang diambil dari sebuah artikel opini The Jakarta Post dengan judul Why Indonesians  should  write  about  Indonesia  in  English  more  often  tidak  ada  perbedaan antara  hasil  terjemahan  Google  Translate  dan  Bing  Translator.  Dari  segi  akurasi  dan ekuivalensi, keduanya juga menyajikan hasil terjemahan yang akurat dan berterima dalam bahasa  sasaran.  Hal  ini  membuat  keduanya  menjadi  salah  dua  mesin  bebantuan terjemahan  tidak  berbayar  yang  direkomendasikan  untuk  digunakan  dalam  membantu pekerjaan menerjemahkan.
Namun  begitu,  kedua  mesin  bebantuan  terjemahan  tersebut  bukanlah  mesin  dengan kecerdasan  yang  sama  persis  sehingga  dengan  penelitian  lain  penulis  percaya  akan ditemukannya  perbedaan  dalam  hasil  penerjemahannya.  Adapun  hedges  yang  muncul dalam artikel ini terdiri dari empat tipe yaitu lexical verb dan modal auxiliary verb dengan jumlah kemunculan terbanyak yaitu 6 kali kemunculan. Kemudian tipe compound hedges dan adverb of frequency dengan kemunculan masing-masing satu kali dalam satu artikel utuh opini yang disajikan.

## REFERENSI
Axelsson, L. (2013). Translating Hedges: a study of the translation of hedges from English to Swedish in an academic text.
Ayuwuragil, K. (t.t.). Teknologi NMT bikin google translate makin akurat. Diambil 18 Juni 2019, dari teknologi website: https://www.cnnindonesia.com/teknologi/20170427170031-185- 210704/teknologi-nmt-bikin-google-translate-makin-akurat
Catford, J. C. (1978). A linguistik theory of translation: An essay in applied linguistiks (5th impr). Dalam Language and Language Learning: Vol. 8 (5th impr). Oxford: Oxford Univ. Press.
Holmes, J. (2008). An introduction to sociolinguistiks. Pearson Longman.
Kardimin. (2013). Pintar Menerjemah: Wawasan Teoritik dan Praktek. Yogyakarta: Pustaka Pelajar.
Larson, M. L. (1998). Meaning-based translation: A guide to cross-language equivalence (2nd ed). Lanham, Md: University Press of America.
Microsoft Translator Languages - Microsoft Translator. (t.t.). Diambil 24 Juni 2019, dari Microsoft Translator for Consumers website: https://www.microsoft.com/en- us/translator/languages/
Post, T. J. (t.t.). Why Indonesians should write about Indonesia in English more often. Diambil 21 Juni 2019, dari The Jakarta Post website: https://www.thejakartapost.com/youth/2016/07/18/why-indonesians-should- write-about-indonesia-in-english-more-often.html
Precup-Stiegelbauer, L.-R. (2013). Automatic translations versus human translations in nowadays world. Procedia - Social and Behavioral Sciences, 70, 1768–1777. https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2013.01.252
Putrawan, G. E. (2017). Basic understanding of translation (theoretical and practical points of view). Yogyakarta: Garha Ilmu.
Rosanti, E. D., & Jaelani, A. (2016). The use of lexical hedges in spoken language by female and male students. ENGLISH JOURNAL, 16(1), 29–39.