## IDENTIFIKASI KESALAHAN TERHADAP HASIL TERJEMAHAN MESIN BAHASA INGGRIS KE BAHASA JAWA: KAJIAN SEMANTIK
Avi Meilawati dan Emi Nursanti
Universitas Negeri Yogyakarta email: avimeilawati@gmail.com
Abstract (Title: Identification of Errors on English Engineering Translation Results to Java Language: Semantic Study ). This study uses linguistic principles to study the results of English to Javanese translations using an online translation engine. In particular, this study aims to identify translation errors and study them from a semantic perspective. Data is obtained by entering ten thousand samples of English sentences into the Google Translator translation engine which are then analyzed qualitatively. Analysis is focused on the level of words and phrases. The results of the study show four main problems in the semantic domain, namely the absence of lexicons, the inaccuracy of lexicons, word ambiguity, and idiom phrases. Suggestions were given to improve the quality of Javanese language SMT from a linguistic perspective, related to quantity, coverage, and quality of corporate data.
Keywords: semantics, machine translator, Javanese, English, linguistics
PENDAHULUAN Machine Translation (MT) saat ini te - lah  banyak  memberikan  manfaat  praktis  dan keilmuan  bagi  masyarakat  luas.  Salah  satu jenis MT, yaitu Statistical Machine Translation (SMT), yang paling banyak digunakan secara luas  saat  ini  adalah Google  Translator (GT). GT mengembangkan database yang sangat be - sar dengan cara meng  kodifikasi dan mengana- lisis  jutaan  kalimat.  Sistem  SMT  yang  diba- ngun meng  gunakan data monolingual corpora dan  bilingual  corpora.  Berdasarkan parra lel corpora ini  sistem  bekerja  sedemikian  rupa sehingga  dapat  memberikan  ha sil  terjemahan sesuai  dengan  pasangan  kalimat  yang  paling mendekati (Bird & Chiang,2012).
Saat ini 200 juta orang menggunakan GT  setiap  hari  dan  turut  berperan  me nyem- purnakan hasil terjemahan. Mereka dapat mam - beri feedback dan meng-edit hasil terjemahan dalam bahasa target dan hasil edit-an ini akan tersimpan  dalam  database  GT.  GT  telah  me- ngakomodasi banyak bahasa di dunia, salah sa - tunya bahasa Jawa (BJ) ke bahasa Inggris (BI) dan  sebaliknya.  Penelitian  ini  merupakan  pe - nelitian awal yang mengkaji secara khusus as - pek semantik dari terjemahan teks BI ke dalam BJ. Dalam hal ini BI sebagai Source Language (SL) dan BJ sebagai Target Language (TL).
Sejauh ini belum ada penelitian yang secara khusus menyoroti penerj e mahan online BJ. Penelitian ini diawali dengan kegelisahan terhadap  banyaknya  kekurang wajaran  dalam hasil penerjemahan BI ke BJ dalam GT. Seba - gai peutur BJ, kami melihat banyak kesalahan dalam berbagai level,baik semantik, sintaksis, maupun pragmatik atau discourse . Pada tulisan ini kami lebih fokus pada analisis semantik ter - hadap kesalahan-kesalahan tersebut. Weaver  (1955)  mengatakan  bahwa pendekatan semantik sangat diperlu kan untuk menciptakan  human  like  translation  atau  pe- nerjemahan  yang  mende kati  ter je mahan  ma - nusia. Namun demikian, pembuatan Semantic Machine  Translation  akan  lebih  sulit  sebab akan  membutuhkan  lebih  banyak  ahli  lingu- is tik  dan  programer  dalam  mewujudkannya. Dalam tulisan ini kami tidak akan membahas Semantic  Machine  Translation,  tetapi  kami akan  mengkaji,  seperti  yang  Weaver  (1995) katakan,  permasalahan  semantik  dalam  hasil terjemahan GT yang sudah ada. Kami berharap dengan hasil penelitian ini, kami dapat mem - berikan pandangan-pandangan kritis dari sudut pandang linguistik.
Masalah semantik dalam penerjemah- an  sangat  berkaitan  dengan  mea ning  transfer dari SL ke TL. Pada saat kita menganalisis dan
menerjemahkan kalimat, kita perlu melakukan - nya “from the standpoint of how it creates and expresses  meaning.”  (Halliday,  2004,  p.19). Ketidakstabilan makna sangat bisa terjadi kar - ena  penerjemah  tidak  dapat  mempertemukan fitur kebahasaan dan konteks dari kata atau fra - sa dalam SL dan TL. Contoh dari kasus ini ada - lah kata ambigu, polisemy, dan oligosemy, dan saat terdapat unsur sosial budaya yang melekat dalam kata/frasa. Masalah semantik ini banyak terjadi dalam machine translation , karena sa- ngat  berkaitan  dengan  kualitas parralel  cor - pora dan kemampuan komputer dalam mem - bangun makna.
METODE Data  dikumpulkan  dengan  cara  me - masukkan  dan  menerjemahkan  5.000  kalimat BI  ke  BJ  menggunakan  GT.  Kalimat-kalimat ini kami dapatkan dari website-website di In - donesia sehingga konteks kalimat dapat dipa - hami  dengan  mudah.  Data  dianalisis  secara kualitatif dan dikelompokkan kedalam katego - ri yang muncul. Kategori-kategori ini muncul selama  proses  analisis  ( emerging  categories ) dan tidak ditentukan sebelumnya. Sebagai pe - nelitian  yang  bersifat data-driven ,  berbagai kategori bisa muncul. Untuk itu, kategori yang dianggap paling signifikan yang akan diangkat dalam diskusi penelitian ini.
HASIL DAN PEMBAHASAN Kajian semantik pada hasil terjemahan on- line Makna  merupakan  masalah  yang  sa- ngat kompleks tetapi sangat menen tukan kuali - tas dan keakuratan penerjemahan. Penerjemah - an oleh manusia saja sa ngat mungkin memiliki masalah semantik, apalagi penerjemahan mesin yang memiliki keterbatasan analisis makna. Beberapa  masalah  semantik  muncul dalam data yang dianalisis. Kami akan mendis - kusikan  empat  masalah  umum  dan  yang  me- nganalisisnya  dalam  konteks  terjemahan  BI ke  BJ.  Perlu  digarisbawahi  bahwa  BJ  memi - liki keunikan kebahasaan dan pemaknaan kata/ frasa yang mungkin tidak ditemukan dalam ba - hasa lain.

## No Parralel Data Found
Banyak ditemukan dalam data adanya hasil terjemahan masih mengan dung leksikon BI.  Hal  ini  disebabkan  karena  tidak  adanya atau  ditemukannya  kata  yang  dicari  dalam sistem.  Tabel  1  menunjukkan  contoh-contoh tidak leng kapan leksikon. Dalam data ini, hasil terjemahan BJ masih mengandung unsul kata/ frasa BI.
Temuan  pertama,  yaitu  ketidakmun- cualan kata dalam BJ, terjadi dalam dua bentuk. Pertama,  hilangnya  kata/frasa  dalam  BJ.  Da -
Identifikasi Kesalahan terhadap Hasil Terjemahan ... (Avi Meilawati dan Emi Nursanti)

## Tabel 1. Ketidaklengkapan kosa kata
Kalimat BI BJ 1 2 3 Padi  has  weeklyscheduled  snorkeling tours available to the beautiful island of Nusa Lembongan and Penida.
I always take jungle formula spray, just thought  the  sunscreen  with  repellant would  help  regards  on  the  beach  and general daytime movement
One of the first online cupcake stores in the city has taken the rest of Indonesia by  storm  –  now  they  even  deliver  to Bandung.
Padi  nduwe  wisata snorkel [TOURS] sing dijadwalake saben minggu kanggo [BEAUTIFUL]  Pulo  Nusa  Lembongan lan Penida sing ayu.
Aku  tansah  njupuk  semprotan  rumus jungle ,  mung  ngira sunscreen karo repellent bakal bantuan regards ing pantai lan umum dinagerakan
Salah siji saka toko cupcake online sing paling anyar ing kutha iki wis ngilangi negara Indonesia kanthi bada- saiki malah dikirim menyang Bandung
lam kalimat (1) kata tours dan beautiful tidak muncul  sama  sekali  dalam  BJ.  Kedua,  kata/ frasa  tersebut  muncu  tetap  dalam  bentuk  lin - guistik yang sama. Kata snorkel (1), sunscreen dan repellent (2), dan cupcake (3) merupakan contoh-contoh dari fenomena ini.
Terdapat  beberapa  penyebab  ketidak - munculan kata dalam TL. Yang pa ling utama adalah tidak adanya padanan kata tersebut da - lam TL dan sulitnya menyesuaikan fitur makna. Dalam kalimat (1), kata snorkelling sulit dicari pada nan  nya  dalam  BJ.  Sama  halnya  dengan sunscreen dan repellent (3)  dan cupcake (3).
Kata tours , beautiful , jungle dan regards (2) sebenarnya ma  sih bisa dan cukup mudah dicari padanan maknanya dalam BJ dengan cara me - mahami konteks bahasa aslinya, namun input parralel corpora tidak lengkap sehingga tidak muncul dalam terjemahan.
Masalah  ketidakmunculan  kata/frasa dalam TL bisa disebabkan oleh dua hal. Selain karena kurangnya jumlah data, kurangnya cak - upan topik atau domain dari korpus data yang dikumpulkan merupakan penyebab utama ke- tidakterse diaan kata yang dicari pengguna.

## Wrong Translation
Dalam analisis banyak ditemukan ha - sil  terjemahan  yang  jauh  dari  makna  aslinya, sebagaimana disajikan pada Tabel2. Kata  “ Credit ”  dalam  kalimat  (4)  ber - beda dengan kredit dalam versi BJ. Demikian juga dengan setting up dan yang tidak sepadan dengan  “nyetel”. Chillies yang  seharusnya diterjemahkan menjadi sambel juga diterjemah - kan menjadi mangkok, sangat jauh dari makna aslinya. Brings  together seharusnya  diterje- mahkan menjadi ngumpulke bukan ndadekke. Hal ini bisa disebabkan karena ketidak akurat- an parallel corpora atau data terjemahan dari BI ke BJ. Kurang cermatnya proses terjemahan dan pengecekan ulang terjemahan ( proof read - ing )  bisa  menjadi  penyebab  utama  kesalahan makna dalam hasil terjemahan
Word Ambiguity Ketidakakuratan data ini bisa juga di- sebabkan karena satu kata bisa saja bermakna ambigu  atau  berbeda  dantara TL  dan  SL,  se- perti yang disajikan pada Tabel 3.

## Tabel 2. Kesalahan penerjemahan kosa kata
Kalimat BI BJ 4 5 6 Widodo does not deserve all the blame for the perilous state of Southeast Asia’s biggest economy. But he has not earned credit for setting up a turnaround , either This  type  of grilled  chicken originates from  the  island  of  Lombok,  and  it's popular with spicy grilled chicken lovers through out Indonesia. When I saw the amount of chilies caked onto my ayam bakar Taliwang,  I  knew  I  was  in  for  a life-changing grilled chicken experience, and it was true
Sri  Mulyani  chaired  the  World  Bank Group's  Advisory  Council  on  Gender and Development, which brings together global  leaders  and  experts  on  gender issues, including from the private sector.
Widodo  ora  pantes  kanggo  nyalahke negara ekonomi Asia Tenggara. Nanging dheweke  durung  entuk  kredit  kanggo nyetel turnaround , uga.
Jenis pitik iki asal saka pulo Lombok, lan misuwur banget karo pecinta ayam bakar ing saindheng ing Indonesia. Nalika aku weruh jumlah cangkir sing disemprotake ing pitik Taliwang, aku sumurup, yen aku wis ngalami pengalaman pitik panggang sing urip , lan iki bener.
Sri  Mulyani  mimpin  Dewan  Penasehat Group  Bank  babagan  Gender  lan Pembangunan,  sing ndadekke para pemimpin global lan para ahli babagan masalah  gender,  kalebu  saka  sektor swasta.
Kata-kata  bercetak  miring  dalam  ka - limat  (7),  (8),  dan  (9)  merupakas  kata  yang ambigu sebab dapat memiliki makna yang ber - beda  sesuai  dengan  konteks  penggunaannya. interest  dapat  bermakna  ketertarikan,  bunga ( bank ),  dan  kepentingan.  Dalam  (7)  seharus - nya kata tersebut bermakna bunga bank na mun diartikan menjadi kepentingan. Can dalam (8) harusnya  bermakna  ka leng  dan  bukan  bisa. Bank seharusnya  bermakna  hulu,  dan  bukan insti tusi keuangan bank.
Dalam  data  base  bisa  saja,  kata-kata ambigu  tersebut  diterjemahkan  secara  benar sesuai konteksnya, namun pertanyaannya ada - lah  apakah  komputer  mam pu  mengenali  per - bedaan makna ini? Kalimat yang dimasukkan pengguna bisa sangat beragam dan kompleks.
Idiomatic Phrases Machine  Translation  tidak  memiliki pengetahuan  umum  dan  kemampuan  mener - jemahkan sesuai dengan kenyataan di lapang- an.  Salah  satunya  adalah  masalah-masalah kebahasaan  yang  berkaitan  dengan idiomatic
expressions yang  sangat  kental  dalam  peng - gunaan  behasa  dalam  konteks  sehari-hari. Oleh karena itu, SMT tidak dapat memahami dan  menerjemahkan  frasa-frasa  idiom  seperti “ raining  cats dan dogs dalam  kalimat  (10) yang diterjemahkan secara literal. Contoh rinci disajikan pada Tabel 4.
Idiom  tidak  dapat  diterjemahkan  se - cara  literal,  oleh  karena  itu  kita  sangat  perlu memahami  konteksnya  dalam  SL.  Tantangan besar lainnya adalah sulitnya menemukan pa - danannya  dalam  TL.  Yang  terjadi  biasanya adalah makna diper tahankan tetapi bentuk lin - guistiknya berbeda. Idiom lagi bukan lagi ber - bentuk idiom dalam TL. Tabel 3, menunjukkan contoh-contoh kesalahan penerjemahan idiom. Perlu penelitian lebih lanjut untuk penerjemah- an idiom ini. Masalah-masalah  diatas  bermuara pada prinsip-prinisip linguistik yang tidak bisa dilupakan dalam pemgembangan sebuah MT. Prinsip-prinsip  linguistik  ini  sangat  berkaitan dengan  konteks  penggunaan.  Hal  ini  senada dengan  penelitian-penelitian  sebelumnya  se-
Tabel 4. Kesalahan penerjemahan frasa idiom
Kalimat BI BJ 10 11 12 Raining cats and dogs in Jakarta tonight.
Some  peoplesay that speaking Indonesian is just a  piece of cake .
I toldmy friend not to judge a book by its cover . Kucing lan asu ing Jakarta bengi iki.
Sawetara  wong  ngomong  yen  basa Indonesia mung sepotong kue
Aku  ngomong  kanca ora  ngadili  buku kanthi tutupe

## Tabel 3. Kesalahan penerjemahan kata ambigu
Kalimat BI BJ 7 8 9 BNI  Deposito  is  a  term  deposits  that make your savings safe with an attractive interest rate. Benefit. Get a competitive interestrate.
Do you have a soda can to recycle?
River banks play  an  important  role  in causing flood in Jakarta.
BNI Deposito minangka simpenan istilah sing nggawe tabungan sampeyan aman kanthi tingkat kapentingan sing menarik. Mupangat. Njupuk tingkat kapentingan sing kompetitif.
Sampeyan duwe soda bisa kanggo daur- ulang?
Bank-bank ing pinggir kali nggawa peran penting ing nyebabake banjir ing Jakarta
Identifikasi Kesalahan terhadap Hasil Terjemahan ... (Avi Meilawati dan Emi Nursanti)
perti  yang  diungkapkan  oleh  Van  Eydne (2015): “… most of the hard problems of ma - chine translation are of a linguistic na- ture. The choice of hardware and pro - gramming  language(s),  the  definition of  a  formalism  and  a  user  language, the incorporation of world knowledge and  statistical  data,  the  maintenance of  large  dictionaries  and  terminology collections are all interesting and dif- ficult problems in their own right, but whatever choices or solutions one pro- poses in these areas, they will have to be integrated in a system – which – by necessity – deals with linguistic data, both monolingual and bilingual” (Van Eydne, 2015, p. vi)
Selain masalah linguistik murni, salah satu yang sangat tipikal dalam BJ adalah kontek sosial budaya. Namun bahasan ini tidak akan kami kupas tuntaas dalam tulisan ini. Kualitas dan konten terjemahan yang memperhitungkan konteks  budaya  Jawa.  Bahasa  Jawa  memiliki keunikan konteks budaya yang berbeda dari ba - hasa lain. Untuk memberikan hasil terjemahan yang tepat konteks dan budaya, maka produk SMT  betul-betul  memperhitungkan  konteks budaya dari teks yang diterjemahkan. Ada tiga prinsip yang kami ajukan un - tuk memperbaiki kualitas SMT BI ke BJ dari perspektif semantik, yaitu: Quantity , Coverage , and Quality . Pertama ,  quantity.  Jumlah  data yang besar semakin besar jumlah data semakin baik  kualitas terjemahan yang  dihasilkan dan semakin lengkap kosa kata. Kedua , coverage . Data  sebaiknya  mencakup  area  atau  domain yang beragam, sehingga semakin lengkap da - tanya.  Paling  tidak  ada  18  domain  data  yang dapat  dikumpulkan.  Kedelapan  belas  domain tersebut adalah: (a) kesehatan, (b) pendidikan, (c) ekonomi, (d) budaya, (e) seni, (f) hiburan/
entertainment, (g) bisnis, (h) politik, (i) fesy - en dan gayahidup, (j) agama, (k) geografi, (l) agraria,  (m)  profesi/pekerjaan,  (n)  teknologi, (o)  hukum,  (p)  kuliner  (makanan  dan  minu - man),  (q)  pariwisata,  dan  (r)  sejarah. Ketiga , quality :  c onti nuo us  editing .  Untuk  memper - baiki  kualitas  hasil  terjemahan  perlu  dilaku - kan proof reading data paralel dan editing atau feedback secara berkelanjutan baik oleh peng- guna dan pengelola. Pengguna memiliki peran yang sangat penting untuk penyempurnaan ha - sil terjemahan.
SIMPULAN Pendekatan  statistik  yang  diguna - kan  oleh machine  translation  system seperti GT masih meninggalkan banyak masalah ke - bahasaan  dalam  hasil  terje mahannya.  Jika mempertahankan  sistem  statistik,  untuk  me- ningkatkan  kualitas  dan  keakuratan  hasil  ter - jemahannya, corpora harus ditingkatkan baik secara  kuan titas, coverage ,  maupun  kualitas - nya. Secara kuantitas, jumlah data harus terus ditambah dan domain data harus diperluas dan dilengkapi.  Secara  kualitas,  keakuratan  terje- mahan data  source  language ke target  lan - guage harus ditingkat kan. Peningkatan kualitas parallel corpora ini juga memberikan tantangan yang sangat besar mengingat bahasa Jawa sa- ngat sarat dengan konteks sosial budaya.

## DAFTAR PUSTAKA
Bird, S & Chiang, D. (2012). Machine Transla - tion for Language Preservation . Mum- bai. Halliday,  MAK.  (2004 ).  An  Introduction  to Functional Grammar . London: Arnold Publisher Hodder  Headline Group.
Van Eydne, F. (2015). Liuguistic Issues in Ma - chine  Translation .  Bloomsbury  Pub - lishing. Weaver.  (1955).  Translation.  In Machine Transliation of Language . Volume 14, Cambridge: MIT Press