## Editorial Team
Editor-in-Chief :  Dr. Daniel Ginting Journal Manager :  Wawan Eko Yulianto, Ph.D. Editors :   Prof. Dr. Patrisius I. Djiwandono Lilis Lestari Wilujeng, M.Hum. Reviewers :  F.X Dono Sunardi, M.A. Dhatu Sitaresmi, MTCSOL. Anggrah Diah Arlinda, MTCSOL. Yohanna Nirmalasari, S.Pd., M.Pd.
Prof. A. Effendi Kadarisman, Ph.D. Sisilia Halim, Ph.D.
Dr. Mundi Rahayu Dr. Ross Wood Dr. Leticia Araceli Salas Serrano Publisher :   Faculty of Language and Arts Universitsas Ma Chung Address :   The Faculty of Language and Arts Ma Chung University Villa Puncak Tidar N-01 (65151) Malang, East Java, Indonesia Email: jurnal.klausa@machung.ac.id Frequency :   Twice a year

## CONTENTS
iii
FOREWORD
iii
1 MANAGEMENT OF POLITENESS STRATEGIES AND RHETORICAL DEVICES IN DONALD TRUMP’S SPEECHES DURING THE CONFLICT WITH IRAN: PRAGMATIC VIEW 1 Khoirun Nisak , Lisetyo Ariyanti ..................................................... 1 PERBANDINGAN UNSUR PEMBANGUN CERITA NOVEL DAN FILM SANG PEMIMPI 19 Muhamad Deni Setiawan ............................................................. 19 HALF- CASTE’S STATE OF LIMBO IN KATHARINE SUSANNAH PRICHARD’S “MARLENE” AND “FLIGHT” (1967) 29 Laily Ramadhani, Mamik Tri Wedawati ....................................... 29 ANALISIS KUALITAS TERJEMAHAN TEKS BAHASA JEPANG KE BAHASA INDONESIA DENGAN BING TRANSLATOR 45 Wisnu Setya Budi, Febi Ariani Saragih ........................................ 45 印尼玛中大学汉语学习者词汇学习策略调查研究 63 Vincentius Valiandy Jiuangga,S.Kom.,MTCSOL ........................... 63

## ANALISIS KUALITAS TERJEMAHAN TEKS BAHASA JEPANG KE BAHASA INDONESIA DENGAN BING TRANSLATOR
Wisnu Setya Budi 1 , Febi Ariani Saragih 2
1 Universitas Brawijaya, wisnusb@student.ub.ac.id
2 Universitas Brawijaya, emiwk74@ub.ac.id

## ABSTRAK
Seiring perkembangan zaman, bermunculan teknologi yang memudahkan manusia  di  berbagai  bidang.  Salah  satunya  adalah  di  bidang  penerjemahan, dengan munculnya mesin penerjemah otomatis. Kemunculan mesin penerjemah otomatis tersebut  membuat kegiatan menerjemahkan menjadi semakin mudah dan  praktis.  Bing  Translator  sebagai  salah  satu  mesin  penerjemah  otomatis memiliki kemampuan menerjemahkan teks bahasa Jepang ke bahasa Indonesia. Namun, kualitas mesin penerjemah ini masih diragukan. Karena itu dibutuhkan penelitian lebih lanjut terkait kualitas terjemahan mesin penerjemah. Penelitian ini bertujuan untuk megidentifikasi dan mendeskripsikan kualitas mesin penerjemah Bing  Translator  dengan  menggunakan  metode  penilaian  terjemahan  Nababan yang meliputi: keakuratan, keberterimaan, dan keterbacaan. Pendekatan kualitatif deskriptif  dan  analisis  dokumen  digunakan  pada  penelitian  ini.  Data  penelitian diperoleh dari hasil analisis peneliti dan hasil validasi dari validator data. Dalam menganalisis  data,  peneliti  menggunakan  metode  perbandingan  tetap  yang digagas oleh Glaser. Hasil penelitian menunjukkan bahwa berita ekonomi memiliki tingkat  keakuratan  sedang,  kurang  berterima,  dan  keterbacaan  sedang.  Berita politik  memiliki  tingkat  keakuratan  sedang,  tidak  berterima  dan  keterbacaan rendah. Berita kesehatan memiliki tingkat keakuratan sedang, kurang berterima, dan keterbacaan rendah.
Kata kunci: penerjemahan, mesin penerjemah, keakuratan, keberterimaan, keterbacaan

## PENDAHULUAN
Mesin penerjemah otomatis diciptakan dengan tujuan mempermudah kegiatan penerjemahan,  termasuk  menerjemahkan  teks  berbahasa  Jepang  ke  dalam  bahasa Indonesia. Mesin penerjemah merupakan sebuah software atau piranti lunak komputer
Journal of Linguistics, Literature, and Language Teaching

## Universitas Ma Chung
Vol. 4, No. 01, 2020 ISSN: 2620-3804 (e)/ 2301-4822 (p) DOI: 10.33479/klausa.v4i02.408
yang bertugas menerjemahkan teks  dari  satu  bahasa  ke  bahasa lain  (Localization Industry Standards Association [LISA], 2010). Penerjemahan adalah proses memproduksi ulang pesan dalam BSu ke BSa (Nida, 1969). Jenis teks yang paling sering diterjemahkan dengan menggunakan mesin adalah teks berita. Berita merupakan laporan tercepat dari suatu peristiwa menurut Willard C. Bleyer (dikutip dari Romli, 2009, hlm. 35). Salah satu mesin penerjemah yang paling sering digunakan yaitu Bing Translator , yang merupakan mesin penerjemah besutan Microsoft yang dapat menerjemahkan lebih dari 70 bahasa termasuk  menerjemahkan  bahasa  Jepang  ke  dalam  bahasa  Indonesia.  Walaupun menawarkan  kemudahan  serta  kepraktisan,  kualitas  terjemahan  mesin  masih dipertanyakan. Kualitas terjemahan sendiri bisa dinilai berdasarkan aspek keakuratan, keberterimaan,  dan  keterbacaannya.  Keakuratan  mengacu  pada  kesepadanan  atau kesamaan antara BSu dan BSa . Keberterimaan mengacu pada apakah suatu terjemahan sudah diungkapkan sesuai kaidah-kaidah, norma dan budaya BSa . Keterbacaan mengacu pada derajat kemudahan sebuah tulisan untuk dipahami maksudnya menurut Nababan (2003, hlm.62).
Berdasarkan  pengalaman  peneliti  ketika  menggunakan Bing  Translator untuk menerjemahkan  teks  berita  berbahasa  Jepang  ke  dalam  bahasa  Indonesia,  hasil terjemahan terkesan kurang alamiah dan membingungkan. Banyak terdapat pemadanan kata  yang  kurang  tepat  serta  susunan  kalimat  masih  mengikuti  struktur  gramatikal bahasa  Jepang.  Peneliti  bertujuan  untuk  mengidentifikasikan  dan  mendeskripsikan keakuratan,  keberterimaan,  dan  keterbacaan  terjemahan  mesin  penerjemah Bing Translator.

## METODE PENELITIAN
Metode yang digunakan pada penelitian ini yaitu deskriptif kualitatif dikarenakan data  yang  digunakan  merupakan  kata,  frasa  dan  kalimat  seperti  yang  dikatakan  oleh Bogdan  dan  Taylor  (dalam  Moleong,  2010,  hal.  4).  Desain  penelitian  yang  digunakan adalah studi kasus dengan teknik mengkaji dokumen. Kasus yang dimaksud disini adalah bagaimana hasil terjemahan Bing Translator dalam menerjemahkan teks berita bahasa Jepang ke dalam bahasa Indonesia.
Data dan sumber data pada penelitian ini yaitu semua kata, frasa, dan kalimat dari berita  ekonomi,  politik,  dan  kesehatan  berbahasa  Jepang  yang  bersumber  dari  portal berita Digima  News serta  hasil  terjemahan  bahasa  Indonesianya  dari Bing  Translator. Untuk  mengumpulkan  data  penelitian,  digunakan  teknik  pengkajian  dokumen  yang memungkinkan untuk menemukan berbagai macam hal sesuai dengan kebutuhan dan tujuan penelitian seperti yang dikemukakan oleh Yin dalam Sutopo (2006, hal. 81). Yang pertama  dilakukan  yaitu  paragraf  pada  teks  berita  ekonomi,  politik,  dan  kesehatan berbahasa Jepang yang bersumber dari Digima News dibagi ke dalam beberapa segmen. Kedua, teks berita asli dalam bahasa Jepang dan hasil terjemahan bahasa Indonesianya dari Bing Translator dibaca dan dibandingkan. Ketiga, menandai tiap frasa, kalimat, dan
klausa pada tiap segmen . Keempat, melakukan pengumpulan, pencatatan dan klasifikasi data  dan  menganalisis  keakuratan,  keberterimaan,  dan  keterbacaan  terjemahan  teks berita dari masing-masing teks berita. Terakhir, menarik kesimpulan.
Untuk  menganalisis  data  digunakan  metode  perbandingan  tetap (Constant Comparative Method) yang mencakup: reduksi data, kategorisasi data, sintesiasi data, dan penyusunan hipotesis kerja. Pada tahap reduksi data, berita dibedakan dan diberi kode berdasarkan  topiknya,  yaitu  berita ekonomi  (BE),  politik  (BP),  dan  kesehatan  (BK),  lalu membaginya  ke  dalam  beberapa segmen berdasarkan  paragrafnya.  Selanjutnya  pada tahap  kategorisasi  data,  tiap  data  dibagi  dan  dilabeli  berdasarkan  keakuratan, keberterimaan, dan keterbacaan. Berikutnya pada tahap sintesiasi data, data dianalisis dengan menggunakan metode penilaian terjemahan Nababan.

## TEMUAN DAN PEMBAHASAN

## Temuan

## Keakuratan
Untuk  menganalisis  segi  keakuratan  terjemahan  digunakan  indikator  penilaian tingkat keakuratan sebagai berikut.
Tabel 1. Instrumen Penilaian Tingkat Keakuratan Terjemahan
Setelah  menganalisis  berita  ekonomi,  politik,  dan  kesehatan  didapat  temuan  sebagai berikut.

## Tabel 2. Tingkat Keakuratan Hasil Terjemahan Bing Translator
Berita Ekonomi Berita Politik Berita Politik Kode Skor Kode Skor Kode Skor Judul BE 2 Judul BP 2 Judul BK 1 BE 1.1 3 BP 1.1 2 BK 1.1 1 BE 1.2 2 BP 1.2 2 BK 2.1 2 BE 2.1 1 BP 2.1 2 BK 3.1 2 BE 3.1 1 BP 2.2 2 BK 4.1 2 Kesimpulan  Skala i Indikator Akurat 3 0 Makna kata, frasa, klausa, dan kalimat bahasa sumber dialihkan secara akurat ke dalam Bsa. Kurang Akurat 2 Sebagian besar makna kata, frasa, klausa dan kalimat BSu sudah dialihkan secara akurat ke dalam BSa. Namun, masih ada distorsi makna yang mengganggu keutuhan pesan Tidak Akurat r 1 Makna kata, frasa, klausa , dan kalimat bahasa sumber dialihkan secara tidak akurat ke dalam BSu atau dihilangkan ( deleted )
BE 3.2 2 BP 3.1 1 BK 4.2 2 BE 3.3 2 BP 4.1 1 BK 5.1 1 BE 3.4 2 BP 4.2 1 BE 4.1 1 BE 4.2 1 BE 5.1 2
Berikut merupakan diagram yang menunjukkan perbandingan tingkat keakuratan dari berita ekonomi, politik, dan kesehatan.

## Diagram 1. Tingkat Keakuratan Hasil Terjemahan Bing Translator

## Keberterimaan
Untuk  menganalisis  segi  keberterimaan  terjemahan  digunakan  indikator penilaian tingkat keberterimaan sebagai berikut.

## Tabel 3. Instrumen Penilaian Tingkat Keberterimaan Terjemahan
Setelah  melakukan  analisis  secara  mendalam  ditemukan  data  tingkat keberterimaan dari berita ekonomi, politik, dan kesehatan adalah sebagai berikut.
9.1% 0.0% 0.0% 54.5% 62.5% 57.1% 36.4% 37.5% 42.9% 0.0% 10.0% 20.0% 30.0% 40.0% 50.0% 60.0% 70.0% 80.0% 90.0% 100.0% Berita Ekonomi Berita Politik Berita kesehatan Tinggi Sedang Rendah
Kesimpulan  Skala i Indikator Berterima 3 0 Terjemahan terasa alamiah, istilah yang digunakan lazim dan sesuai dengan kaidah Bahasa o Indonesia. Kurang Berterima 2 Pada w umumnya  terjemahan  sudah  terasa  alamiah,  namun ada  sedikit  masalah o pada  penggunaan  istilah  atau  terjadi sedikit kesalahan gramatikal. Tidak Berterima 1 Terjemahan  tidak  alamiah  atau  terasa  seperti  karya terjemahan, istilah yang digunakan tidak sesuai dengan kaidah bahasa Indonesia.

## Tabel 4. Tingkat Keberterimaan Hasil Terjemahan Bing Translator
Berita Ekonomi Berita Politik Berita Politik Kode Skor Kode Skor Kode Skor Judul BE 2 Judul BP 2 Judul BK 2 BE 1.1 2 BP 1.1 1 BK 1.1 2 BE 1.2 2 BP 1.2 3 BK 2.1 2 BE 2.1 2 BP 2.1 2 BK 3.1 2 BE 3.1 2 BP 2.2 2 BK 4.1 2 BE 3.2 2 BP 3.1 1 BK 4.2 2 BE 3.3 2 BP 4.1 1 BK 5.1 1 BE 3.4 2 BP 4.2 1 BE 4.1 1 BE 4.2 1 BE 5.1 1
Berikut merupakan diagram yang menunjukkan perbandingan tingkat keakuratan dari berita ekonomi, politik, dan kesehatan.

## Diagram 2. Tingkat Keberterimaan Hasil Terjemahan Bing Translator

## Keakuratan
Untuk menganalisis segi keterbacaan terjemahan digunakan indikator penilaian tingkat keterbacaan sebagai berikut.
Tabel 5. Instrumen Penilaian Tingkat Keterbacaan Terjemahan
0.0% 12.5% 0.0% 72.7% 37.5% 85.7% 27.3% 50.0% 14.3% 0.0% 10.0% 20.0% 30.0% 40.0% 50.0% 60.0% 70.0% 80.0% 90.0% 100.0% Berita Ekonomi Berita Politik Berita kesehatan Tinggi Sedang Rendah
Kesimpulan  Skala i Indikator Keterbacaan tinggi 3 0 Kata,  frasa,  klausa,  dan  kalimat  terjemahan  dapat  dipahami dengan mudah oleh pembaca. Keterbacaan sedang 2 Pada  umumnya  terjemahan  dapat  dipahami  oleh  pebaca; namun ada bagian tertentu yan gharus dibaca lebih dari satu kali untuk memahami terjemahan.
Setelah melakukan analisis secara mendalam ditemukan data tingkat keterbacaan dari berita ekonomi, politik, dan kesehatan adalah sebagai berikut.

## Tabel 6. Tingkat Keterbacaan Hasil Terjemahan Bing Translator
Berita Ekonomi Berita Politik Berita Politik Kode Skor Kode Skor Kode Skor Judul BE 2 Judul BP 1 Judul BK 1 BE 1.1 3 BP 1.1 1 BK 1.1 2 BE 1.2 2 BP 1.2 3 BK 2.1 1 BE 2.1 2 BP 2.1 3 BK 3.1 1 BE 3.1 3 BP 2.2 3 BK 4.1 2 BE 3.2 2 BP 3.1 1 BK 4.2 2 BE 3.3 2 BP 4.1 1 BK 5.1 1 BE 3.4 2 BP 4.2 1 BE 4.1 1 BE 4.2 1 BE 5.1 1
Berikut  merupakan  diagram  yang  menunjukkan  perbandingan  tingkat keterbacaan dari berita ekonomi, politik, dan kesehatan.

## Diagram 2. Tingkat Keterbacaan Hasil Terjemahan Bing Translator

## Pembahasan

## Keakuratan
Untuk berita ekonomi, dalam terjemahan yang akurat hanya terdapat satu data yang masuk kategori ini, yaitu pada BE 1.1.
18.2% 37.5% 0.0% 54.5% 0.0% 42.9% 27.3% 62.5% 57.1% 0.0% 20.0% 40.0% 60.0% 80.0% 100.0% Berita Ekonomi Berita Politik Berita
kesehatan Tinggi Sedang
Rendah
Keterbacaan rendah 1

## Terjemahan sulit dipahami oleh pembaca.
BE 1.1
観光庁は 6 月 17 日、 2020 年 3 月 31

## 日時点での都道府県別消費税免税店数
をとりまとめ、発表した。
Pada  17  Juni  2020,  Badan  Pariwisata  Jepang menyusun dan mengumumkan jumlah toko bebas pajak  konsumsi  berdasarkan  prefektur  per  31 Maret 2020.
Untuk terjemahan kurang akurat,  yang termasuk kategori ini ditemukan sebanyak 6 nomor, yaitu: Judul BE, BE 1.2, BE 3.2, BE 3.3, BE 3.4, dan BE 5.1. Contohnya sebagai berikut.
Judul BE 国内の免税店数 前回調査から 4.7 ％増の 5 万 4667 店に地方免税店は念願の目標 2 万店を達成 Jumlah  toko  bebas  bea  di  Jepang: 54.667 toko bebas bea lokal, naik 4,7% dari  survei  sebelumnya,  mencapai target jangka panjang 20.000.
Ada dua hal yang membuat makna kurang tersampaikan:
1. ( Toko bebas bea lokal ); lokal menunjukkan satu wilayah tertentu, sedangkan kata 国内 ( kokunai ) berarti dalam negeri  (Jepang) ,  bukan hanya satu  wilayah  tertentu yang ada di Jepang.
2. Kata 念願の目標 (Nengan no mokuhyō) seharusnya diterjemahkan menjadi target yang telah lama ingin dicapai atau target awal .
Untuk terjemahan tidak akurat, data yang termasuk terjemahan yang tidak akurat, yaitu data bernomor: BE 2.1, BE 3.1, BE 4.1, BE 4.2. Contohnya sebagai berikut.
Ada beberapa penghilangan kata dan membuat makna tidak akurat.
1. Frasa 三大都市圏とそれを除く地方の免税店数をみると (Sandaitoshi-ken  to  sore  wo nozoku chihō no menzei -ten- sū wo miru to) seharusnya diterjemahkan menjadi Di wilayah  selain  tiga  wilayah  metropolitan  utama .  Namun  frasa  tersebut  malah dihilangkan.
2. 前回調査から ( Zenkai  chōsa  kara) kata dari di  sini  bukan  menunjukkan  tempat, melainkan waktu saat dilakukan survey.
3. を突破し (wo  toppa  shi) lebih  baik  jika  diterjemahkan  menjadi menembus atau melampaui .
4. Frasa 同期間で 4.0 ％増加 ( Dō  kikan  de  4.  0 - Pāsento  zōka) dihilangkan  sehingga mengganggu keutuhan pesan.
5. Kata となった (to natta) bukan melebihi , melainkan menjadi .  Partikel yang dipakai adalah と (to) , menandakan menjadi, terlebih kata yang dipakai adalah なった (natta) yang memang berarti menjadi .
BE 2.1 三大都市圏とそれを除く地方の免税店数をみると、
東京、神奈川、千葉、埼玉、愛知、大阪、京都、兵庫 の三大都市圏では前回調査から 5.1 ％増の 3 万
3997 店になり、三大都市圏を除く地方では同期間
で 4.0 ％増加、初めて 2 万店を突破し、 2 万 670
店となった。
Jumlah  toko  bebas  bea  di  tiga  wilayah metropolitan  utama  dan  wilayah  lain meningkat  5,1%  dari  survei  sebelumnya menjadi  33.997  di  tokyo,  Kanagawa, Chiba,  Saitama,  Aichi,  Osaka,  Kyoto,  dan Hyogo, dan di wilayah ini tidak termasuk tiga wilayah metropolitan utama, jumlah toko  bebas  bea  melebihi  20.000  untuk pertama kalinya, melebihi 20.670 toko.
Untuk  berita  politik,  terjemahan  yang  akurat  tidak  terdapat  satupun  data  yang termasuk ke dalam kategori akurat. Untuk terjemahan kurang akurat yaitu: Judul BP, BP 1.1, BP 1.2, BP 2.1, dan BP 2.2. Salah satu contohnya sebagai berikut.
Judul BP 臨時国会は 12 月 5 日まで、政府・与党が調整 :
関係筋
Sesi  Diet  Luar  Biasa  hingga  5  Desember, dikoordinasikan  oleh  pemerintah  dan pihak yang berkuasa = sumber.
Terjemahan di atas kurang akurat karena adanya beberapa kekeliruan yaitu:
1. Kata 臨時国会 (Rinji kokkai) diterjemahkan secara kurang akurat menjadi Sesi Diet Luar Biasa . Lebih tepat apabila diterjemahkan menjadi Masa Sidang Parlemen Luar Biasa
2. 与党 ( Yotō ) merujuk pada partai, bukan sekedar pihak.
Untuk  terjemahan  tidak  akurat  terdapat  pada:  BP  3.1,  BP  4.1,  dan  BP  4.2.  Salah  satu contohnya sebagai berikut.

## BP
4.1 １９日に予定されている衆参両院の議院運営 委員会理事会で加藤勝信官房長官が召集 日などを正式に通達する。 Kepala  Sekretaris  Kabinet  Katsunobu  Kato secara resmi akan memberikan tanggal untuk panggilan  di  Dewan  Direksi  Komite  Pengarah DPR  dan  DPR  yang  dijadwalkan  pada  19
Agustus.
Dalam pengalihan pesannya, terjemahan di atas tidak akurat. Kesalahan terdapat pada:
1. Kata 衆参両院 (Shūsan  ryōin) diterjemahkan  kurang  akurat,  seharusnya: Kedua Dewan Parlemen Majelis Rendah dan Majelis Tinggi.
2. 議院運営委員会理事会で (Giin un'ei  iinkai  riji-kai de) diterjemahkan  kurang  akurat, seharusnya: Pertemuan Dewan Pengawas parlemen untuk Kedua Dewan Parlemen Majelis Rendah dan Majelis Tinggi.
3. 召集日 (Shōshū -bi) diterjemahkan  kurang  akurat,  seharusnya: tanggal  undangan pemanggilan
4. Terjemahan  kata 通 達 す る (Tsūtatsu  suru) lebih  akurat  menggunakan  kata menyampaikan.
5. Tidak ada kata di dalam BSu yang merujuk pada bulan Agustus.
6. Susunan  kalimat  terjemahan,  membuat  makna  tidak  akurat,  menimbulkan penafsiran berbeda.
Untuk berita kesehatan, terjemahan yang akurat tidak terdapat satupun data yang termasuk ke dalam kategori akurat. Untuk terjemahan kurang akurat, yaitu pada: BK 2.1, BK 3.1, BK 4.1, dan BK 4.2. Contohnya:
BK 2.1
加藤官房長官によると、４連休中の航空各社 と新幹線の予約状況は、前年同期比５０％程 度となり、今年５月の大型連休や旧盆休み期 間よりも増えたという。 Menurut  Kepala  Sekretaris  Kabinet  Kato, reservasi  untuk  maskapai  dan  kereta shinkansen  selama  empat  hari  libur  berturut- turut sekitar 50% dibandingkan dengan periode yang sama tahun lalu, peningkatan dari liburan
besar berturut-turut dan bekas periode Liburan Bon pada Mei tahun ini.
Kesalahan yang menyebabkan terjemahan BK 2.1 kurang akurat, yaitu:
1. Kata empat hari libur berturut-turut kurang akurat, lebih baik menggunakan kata empat hari liburan akhir pekan panjang.
2. Kata 各社 (kakusha) tidak diterjemahkan jadi mengurangi makna aslinya.
3. Kata 大型連休 ( Ōgata renkyū ) sebaiknya diterjemahkan menjadi liburan panjang .
4. Kanji 旧 (Kyū) dari  kata 旧盆 (Kyūbon) bukan  berarti  bekas,  tetapi  penanggalan lunar,  beberapa tempat mengggunakan perhitungan penanggalan lunar untuk menentukan tanggal acara obon.
5. Peletakkan  bulan  Mei  pada  frasa periode  Liburan  Bon  pada  Mei  tahun  ini tidak tepat, seharusnya diletakkan setelah kata liburan panjang karena melekat di sana ( ５月の大型連休 ) , dengan salah letak ini bisa menimbulkan dua penafsiran, yaitu:
a. Kedua liburan terjadi pada bulan Mei, atau
b. Liburan bon terjadi pada bulan Mei.
Untuk terjemahan tidak akurat yaitu pada: Judul BK, BK 1.1, dan BK 5.1. Contohnya:
BK
1.1 ［東京 ２３日 ロイター］ - 加藤勝信官房
長官は２３日午後の会見で、敬老の日と 秋分の日の祝日を含めた４連休中に多く
の人出があったことと今後のコロナ感染 状況に関して、どうなるのか慎重に注視し
ていくとの見解を示した。
[Tokyo  23rd  Reuters]  -  Kepala  Sekretaris  Kabinet Katsunobu Kato mengatakan pada konferensi pers pada  Rabu  sore  bahwa  ia  akan  memperhatikan dengan baik banyaknya orang selama empat hari libur  berturut-turut,  termasuk  Penghormatan untuk Hari Tua dan Liburan Hari Musim Gugur, dan apa yang akan terjadi pada situasi infeksi koronal di masa depan.
Ada beberapa hal yang membuat terjemahan tidak akurat, yaitu:
1. Frasa ２３日 (ni juu san nichi) kurang akurat, lebih baik ditambah kata tanggal 23.
2. Kata mengatakan kurang  akurat,  lebih  baik  menggunakan  kata berkata karena tidak diikuti dengan obyek tertentu.
3. Frasa empat hari libur berturut-turut kurang akurat, lebih baik menggunakan kata empat hari liburan akhir pekan panjang.
4. Terjemahan Frasa ２３日午後の会見で (ni juu san nichi gogo no kaiken de) yaitu pada konferensi  pers  pada  Rabu  sore tidak  akurat.  Pada  BSu  tidak  ada  kata  yang menunjukkan hari Rabu, hanya tanggal, dan tanggal tidak diterjemahkan.
5. Frasa 多くの人出 (Ōku no hitode) yang diartikan menjadi banyaknya orang kurang akurat, karena tidak hanya semata orang, melainkan orang yang bepergian.
6. Frasa 敬老の日 ( Keirō no hi) yang diartikan menjadi Penghormatan untuk Hari Tua kurang akurat dan susunan kata juga kurang tepat, harusnya Hari Penghormatan bagi Orang Lanjut Usia.
7. Frasa 秋分の日 (Shūbun no hi) lebih akurat diterjemahkan sebagai Hari Ekuinoks Musim Gugur .
8. Kata 祝日 (Shukujitsu) tidak diterjemahkan dengan baik, hanya dimasukkan pada liburan musim gugur , padahal merujuk pada 2 hari libur yang disebutkan.
9. Penulisan kata koronal pada frasa situasi infeksi koronal di masa depan tidak tepat.

## Keberterimaan
Dari berita ekonomi dari segi keberterimaan, untuk terjemahan berterima tidak ditemukan  satupun  terjemahan  yang  berterima.  Untuk  terjemahan  yang  kurang berterima. yaitu pada: Judul BE, BE 1.1, BE 1.2, BE 2.1, BE 3.1, BE 3.2, BE 3.3, dan BE 3.4. Berikut salah satu data yang tergolong kurang berterima:
Ada beberapa kesalahan yang menyebabkan data BE 3.3 kurang berterima, yaitu:
1. Penulisan prefektur dan nama tempat ada yang tanpa huruf kapital.
2. Sebelum kata Oktober lebih baik diawali dengan kata bulan
3. Kata トップ (toppu) tidak diterjemahkan sehingga  kurang utuh.
4. 去年 (kyonen) diterjemahkan menjadi lalu , seharusnya tahun lalu .
5. Pemakaian kata juara tidak tepat, karena bukan pertandingan kejuaraan.
Terjemahan tidak berterima pada berita ekonomi yaitu pada: BE 4.1, BE 4.2, dan BE 5.1. Berikut salah satu data yang tergolong tidak berterima:
BE 4.2 地方が 1148 店で全体の 27.5 ％だった 8 年前
に比べると 10.3 ％伸びており、地方での免税店
普及率が著しい。 Jumlah toko bebas bea di daerah pedesaan adalah  10,3%  lebih  tinggi  dari  delapan tahun  yang  lalu,  ketika  jumlah  toko  di wilayah itu adalah 27,5% dari total.
Ada beberapa kesalahan yang menyebabkan data BE 4.2 tidak berterima, yaitu:
1. Kata 1148 店で (sen hyaku yon juu hachi mise de) dihilangkan.
2. Istilah daerah  pedesaan untuk menerangkan  kata 地方 (Chihou) tidak  berterima, karena memang bukan merujuk pada daerah pedesaan yang ada di Jepang.
3. Kata に 比 べ る と (ni  kuraberu  to) dihilangkan  sehingga  membingungkan  saat membaca maknanya, sangat tidak alamiah.
4. Penggunaan kata itu membuat terjemahan terasa kaku secara keseluruhan dan terkesan tidak alamiah.
Untuk berita politik, terjemahan yang berterima yaitu data BP 1.2.
BE
3.3 去年 10 月に行った前回調査では、トップ
が岩手県、 2 位沖縄県、 3 位熊本県、 4 位 香川県、 5 位愛媛県だったが、その内今回
5 位以内に残ったのは前回トップの岩手県 だけだった。
Dalam  survei  sebelumnya  yang  dilakukan Oktober lalu, Prefektur Iwate, Prefektur Okinawa Juara  2,  Prefektur  Kumamoto  Juara  3,  Prefektur Kagawa ke-4, dan Juara 5 Prefektur Ehime adalah yang  teratas  di  antara  mereka,  tetapi  hanya prefektur iwate yang tetap berada di 5 besar kali ini.
BP 1.2

## 複数の政府・与党関係者が明らかにした。
Beberapa pejabat pemerintah dan partai yang berkuasa mengungkapkan masalah ini.
Terjemahan  diatas    sudah  sesuai  dengan  norma,  kaidah,  dan  budaya  pada  bahasa Indonesia.  Untuk  data yang  termasuk  kategori kurang  berterima  dan  tidak  berterima, peneliti dan penerjemah ahli memiliki sedikit perbedaan penilaian Judul BP.
Judul BP 臨時国会は 12 月 5 日まで、政府・与党が
調整 : 関係筋 Sesi  Diet  Luar  Biasa  hingga  5  Desember, dikoordinasikan oleh pemerintah dan pihak yang berkuasa = sumber.
Berikut hasil analisis yang dilakukan oleh penerjemah ahli terhadap Judul BP:
1. Pemakaian  kalimat  pasif  di  sini  membuat  terjemahan  kurang  akurat,  lalu  kata (hingga)  tidak  cocok  di  sini  membuat  kesan  bahwa  acara  berlangsung hingga/sampai tanggal 5 Desember.
2. Penggunaan kata partai yang berkuasa lebih pas daripada (pihak yang berkuasa).
3. (Sesi) dalam konteks parlemen kurang pas, terkesan hanya acara biasa
4. Penggunaan  kata  (Diet)  juga  kurang  pas  dalam  kaidah  bahasa  Indonesia, parlemen.
5. Seharusnya terjemahannya menjadi: Pemerintah dan partai yang berkuasa akan mengatur pelaksanaan Sidang Luar Biasa Parlemen sebelum tanggal 5 Desember Dengan  dasar  analisis  diatas,  penerjemah  ahli  mengelompokkan  Judul  BP  ke dalam  kategori  kurang  berterima  dengan  skor  2. Peneliti  sepakat  dengan  poin-poin analisis  yang  dikemukakan  oleh  penerjemah  ahli,  namun  untuk  pengkategorian  data, peneliti memiliki penilaian yang berbeda, dengan pertimbangan yaitu: Struktur gramatikal yang masih terpaku pada bahasa Jepang , sehingga tidak sesuai dengan kaidah bahasa Indonesia.  Hal  ini  mengacu  pada  indikator  terjemahan  kurang  berterima  yang menyatakan bahwa: Pada umumnya terjemahan sudah terasa alamiah, namun ada sedikit masalah o pada  penggunaan  istilah  atau  terjadi  sedikit  kesalahan  gramatikal. Kesalahan gramatikal yang ada pada Judul BP bukan kesalahan yang sedikit, namun keseluruhan kalimat tersebut salah, karena masih terpaku pada sususan gramatikal bahasa Jepang ( BSu ), sehingga lebih cocok apabila Judul BP termasuk katergori tidak berterima dengan skor 1.
Dalam berita kesehatan tidak ditemukan satupun data yang berterima Untuk yang kurang  berterima  yaitu  pada:  Judul  BK,  BK  1.1,  BK  2.1,  BK  3.1,  BK  4.1,  dan  BK  4.2. Contohnya:
BK
4.1 また、菅義偉首相と小池百合子東京都 知事が２３日に会談したことに関し、コ ロナ感染拡大の防止と経済回復の両 立に向け、緊密に連携していくことを確 認したと述べた。
Mengenai  pertemuan  antara  Perdana  Menteri Yoshihide  Suga  dan  Gubernur  Tokyo  Yuriko  Koike pada  23  Agustus,  Perdana  Menteri  Yoshihide  Suga dan  Gubernur  Tokyo  Yuriko  Koike  menegaskan bahwa mereka akan bekerja sama secara erat untuk mencegah penyebaran infeksi korona dan mencapai pemulihan ekonomi.
Faktor yang membuat terjemahan tersebut kurang berterima, yaitu:
1. Pengulangan  nama  Perdana  Menteri  dan  Gubernur  dua  kali  di tempat yang berdekatan, membuat kalimat tidak alamiah. Akan lebih baik menggunakan kata ganti mereka / keduanya pada nama Perdana Menteri dan Gubernur yang terakhir. Sehingga kalimatnya menjadi:
Selain  itu,  terkait  pertemuan  antara  Perdana  Menteri  Yoshihide  Suga  dan Gubernur  Tokyo  Yuriko  Koike  pada  tanggal  23,  mereka  menegaskan  akan bekerja sama secara erat untuk mencegah penyebaran COVID-19 serta akan mencapai pemulihan ekonomi.

## Untuk terjemahan tidak berterima yaitu pada BK 5.1.
BK
5.1 衆院解散の有無とも関連して召集時期が注
目されている臨時国会について、与党内で具 体的な日程に関する案が出ているとの質問 に対し、加藤官房長官は「どういう話か承知 していない」と述べるにとどまった。
Menanggapi pertanyaan tentang jadwal tertentu dalam partai yang berkuasa mengenai sesi Diet yang luar biasa, yang menarik perhatian karena pembubaran  DPR,  Kepala  Sekretaris  Kabinet Yoshihide  Kato  mengatakan,  "Saya  tidak menyadari apa ceritanya nanti."
Secara keseluruhan terjemahan terasa membingungkan karena tidak beraturan, terdapat  kalimat  yang  diterjemahkan  tidak secara utuh, dan kata 承知していない ( Shō chi shite  inai) lebih  baik  diterjemahkan  menjadi mengetahui .  Terjemahan  akan  lebih berterima  apabila  disusun  ulang  menjadi: Yang  paling  menyita  perhatian  adalah menengenai  apakah  Majelis  Rendah  akan  dibubarkan  atau  tidak,  juga  terkait  Sidang Parlemen Luar Biasa. Ketika ditanya apakah di internal partai berkuasa ada usulan tanggal pastinya, Kepala Sekretaris Yoshihide Kato berkata “ Saya tidak menegtahui hal tersebut” .

## Keterbacaan
Dari  berita  ekonomi  dari  segi  keterbacaan,  untuk  tingkat  keterbacaan  tinggi. Dalam  berita  ekonomi  yang  dianalisis,  hanya  terdapat  2  data  yang  termasuk  dalam kategori ini, yaitu data BE 1.1 dan BE 3.2
Terjemahan BE 1.1 terbaca dengan baik, tidak perlu membaca berulang kali untuk memahami  maksud  dari  kalimat  tersebut  dan  secara  gramatikal  tidak  ada  masalah. Untuk keterbacaan sedang. Terdapat 6 data berita ekonomi yang masuk dalam kategori ini, yaitu: Judul BE, BE 1.2, BE 2.1, BE 3.1, BE 3.3, BE 3.4. Berikut salah satu data yang termasuk memiliki tingkat keterbacaan sedang:
BE 3.4 長崎が全都道府県において飛び抜けた伸び
率を記録したが、 2 位以下は東北の活躍が目 立った。 Nagasaki mencatat tingkat pertumbuhan yang melonjak  melalui  semua  prefektur,  tetapi keberhasilan  Tohoku  mencolok  di  tempat kedua atau lebih rendah. BE 1.1
観光庁は 6 月 17 日、 2020 年 3 月 31 日時点
での都道府県別消費税免税店数をとりまとめ、発 表した。 Pada 17 Juni 2020, Badan Pariwisata Jepang menyusun  dan  mengumumkan  jumlah toko  bebas  pajak  konsumsi  berdasarkan prefektur per 31 Maret 2020.
Kata melalui membuat kalimat agak sulit dipahami sehingga kalimat harus dibaca lebih  dari  satu  kali  agar  dapat  dipahami  maksudnya.  Sebaiknya  kata  tersebut  diganti dengan melampaui agar  lebih  mudah  dipahami.  Atau  keseluruhan  kalimat  diubah menjadi:
Nagasaki mencatat tingkat lonjakan pertumbuhan  yang melampaui seluruh prefektur, tetapi untuk tempat kedua dan selanjutnya aktivitas Tohoku terlihat mencolok.
Untuk  keterbacaan  rendah,  yaitu  terjemahan  yang  sulit  dipahami  atau  bahkan  tidak dapat dipahami dan dibaca. Dalam penelitian ini terdapat tiga data berita ekonomi yang termasuk kategori ini, yaitu: BE 4.1, BE 4.2, dan BE 5.1. Contohnya:
BE 4.1 三大都市圏と地方の比率は、三大都市圏が全 体の割合の 62.2 ％を占め、地方が 37.8 ％とな
った。 Rasio  tiga  wilayah  metropolitan  terhadap provinsi  ini  adalah  62,2%  dari  total, sementara  tiga  wilayah  metropolitan menyumbang 37,8%.
Terjemahan di atas sama sekali tidak dapat dibaca dengan jelas. Selain akibat dari kesalahan keakuratan pengalihan pesan, kata tunjuk ini membuat keseluruhan kalimat menjadi  ambigu.  Karena  tidak  disebutkan  provinsi  mana  yang  dirujuk  oleh  kata ini tersebut.
Pada berita politik, terjemahan dengan keterbacaan tinggi ditemukan sebanyak 3 data yaitu: BP 1.2, BP 2.1, dan BP 2.2. Contohnya:
BP 2.2

## 菅義偉首相就任後初めての所信表明
演説が行われる。 Pidato kebijakan pertama sejak pelantikan Perdana Menteri Yoshihide Suga akan disampaikan.
Terjemahan  BP  2.2  sangat  mudah  untuk  dibaca,  bahkan    hampir  tidak  seperti karya terjemahan yang dihasilkan mesin penerjemah pada umumnya. Selanjutnya , dari hasil  analisis  yang  dilakukan  tidak  ditemukan  satupun  data  yang  memiliki  tingkat keterbacaan  sedang.  Untuk  keterbacaan  rendah.  Dalam  penelitian  ini  ditemukan sebanyak 5 data yang termasuk ke dalam kategori ini, yaitu: Judul BP, BP 1.1, BP 3.1, BP 4.1, dan BP 4.2. Contohnya:
BP 3.1 当初は会期を１２月１０日前後までとす る案も浮上していたが、１１月中にも首
相が正式に策定を指示するとみられる ２０２０年度第３次補正予算などの準備 作業に配慮し、会期末を前倒しする格
好だ。
Awalnya, rencana untuk menetapkan sesi yang akan diadakan hingga sekitar 10 Desember telah muncul, tetapi diharapkan untuk bergerak maju ke akhir sesi dengan  mempertimbangkan  pekerjaan  persiapan seperti  anggaran  tambahan  ke-3  untuk  tahun  fiskal 2020, yang diharapkan perdana menteri secara resmi akan segera dirumuskan pada akhir November.
Terjemahan BP 3.1 selain tidak akurat, tidak berterima, juga tidak dapat dibaca dengan baik  sehingga  sulit  dipahami.  Ada  banyak  hal  yang  harus  diperbaiki  dari  terjemahan diatas.
Untuk  berita kesehatan sendiri, data yang termasuk kategori keterbacaan tinggi dan  keterbacaan  sedang,  peneliti  dan  penerjemah  ahli  memiliki  sedikit  perbedaan penilaian pada dua data, data yang dimaksud disini yaitu BK 4.1 dan BK 4.2.
BK 4.1
また、菅義偉首相と小池百合子東京都知事が ２３日に会談したことに関し、コロナ感染拡大の 防止と経済回復の両立に向け、緊密に連携し ていくことを確認したと述べた。 Mengenai pertemuan antara Perdana Menteri Yoshihide  Suga  dan  Gubernur  Tokyo  Yuriko Koike  pada  23  Agustus,  Perdana  Menteri Yoshihide  Suga  dan  Gubernur  Tokyo  Yuriko Koike  menegaskan  bahwa  mereka  akan bekerja  sama  secara  erat  untuk  mencegah penyebaran  infeksi  korona  dan  mencapai pemulihan ekonomi. BK 4.2 さらに来年の「東京五輪開催に向けて準備を 進めることで一致した」と語った。 Selain  itu,  dia  berkata,  "Kami  sepakat  untuk mempersiapkan  Olimpiade  Tokyo  tahun depan."
Dalam  analisisnya,  penerjemah  ahli  memberikan  penjelasan  pada  BK  4.1  yaitu: Agak mudah dipaham.cPoin-poin utama kalimat asal tersampaikan dengan cukup baik, jadi bisa dipahami dan untuk data BK 4.2 penjelasan yang diberikan penerjemah ahli, yaitu: Agak mudah dipahami. Kalimat  ini  pendek,  hasil  terjemahannya  tidak  terlalu membingungkan . Dengan dasar analisis diatas, penerjemah ahli mengelompokkan BK 4.1 dan BK 4.2 ke dalam kategori tingkat keterbacaan sedang dengan skor 2.
Peneliti  kurang  sepakat  dengan  penerjemah  ahli,  Peneliti  sendiri  memiliki penilaian  yang  berbeda,  dengan  pertimbangan  yaitu: Kata,  frase,  klausa,  dan  kalimat terjemahan dapat dipahami dengan mudah oleh pembaca , sehingga tidak cocok apabila dikatergorikan  pada  tingkat  keterbacaan  sedang.  Hal  ini  mengacu  pada  indikator terjemahan tingkat keterbacaan tinggi yang menyatakan bahwa: Kata, frasa, klausa, dan kalimat  terjemahan  dapat  dipahami  dengan mudah oleh pembaca. Peneliti berpendapat bahwa  BK  4.1  dan  BK  4.2  dapat  dimengerti  hanya  dengan  sekali  baca  sehingga  lebih cocok masuk kategori tingkat keterbacaan tinggi dengan skor 3.
Untuk tingkat keterbacaan rendah, ditemukan 4 data yang termasuk kategori ini, yaitu: Judul BK, BK 2.1, BK 3.1, dan BK 5.1. Contohnya:
BK 5.1 衆院解散の有無とも関連して召集時期が注
目されている臨時国会について、与党内で 具体的な日程に関する案が出ているとの質 問に対し、加藤官房長官は「どういう話か承
知していない」と述べるにとどまった。
Menanggapi pertanyaan tentang jadwal tertentu dalam  partai  yang  berkuasa  mengenai  sesi  Diet yang  luar  biasa,  yang  menarik  perhatian  karena pembubaran  DPR,  Kepala  Sekretaris  Kabinet Yoshihide  Kato  mengatakan,  "Saya  tidak menyadari apa ceritanya nanti."
Istilah  yang  digunakan  pada  BK  5.1  tidak  familiar  bagi  pembaca BSa ,  serta  susunan gramatikal  yang  tidak  beraturan  membuat  kalimat  secara  keseluruhan  tidak  dapat dimengerti sama sekali walaupun sudah dibaca berulang kali.

## KESIMPULAN
Dari  hasil  analisis  dan  evaluasi  pada  bagian  sebelumnya  tentang  kualitas  hasil terjemahan Bing  Translator dalam  menerjemahkan  teks  berbahasa  Jepang  ke  dalam bahasa Indonesia  dapat  disimpulkan  bahwa:  (1) dari segi keakuratan,  berita  ekonomi, berita politik, dan berita kesehatan termasuk kategori kurang akurat. Sebagian besar dari kekurang-akuratan terjemahan dari ketiga berita tersebut disebabkan oleh pemadanan kata yang kurang tepat;  (2) dari segi keberterimaan, berita ekonomi dan berita kesehatan termasuk ke dalam kategori kurang berterima, sedangkan berita politik masuk kedalam kategori tidak berterima. Sebagian besar kekurang-berterimaan terjemahan dari berita ekonomi dan berita kesehatan disebabkan oleh penggunaan istilah yang kurang familiar bagi pembaca BSa pada bagian tertentu. Mayoritas ketidak-berterimaan terjemahan dari berita politik disebabkan oleh penggunaan istilah yang kurang familiar bagi pembaca BSa serta susunan gramatikal yang masih mengikuti BSu sehingga terkesan kaku dan sangat tidak  alamiah.  (3)  Dari  segi  keterbacaan,  berita  ekonomi  termasuk  ke  dalam  kategori keterbacaan  sedang,  berita  politik  dan  berita  kesehatan  termasuk  ke  dalam  kategori keterbacaan rendah. Keterbacaan sedang pada berita ekonomi disebabkan oleh adanya sedikit kesalahan pada struktur gramatikal dan penggunaan istilah yang kurang familiar pada beberapa bagian, sehingga terjemahan harus dibaca lebih dari satu kali agar dapat dimengerti.  Keterbacaan  rendah  pada  berita  politik  dan  berita  kesehatan  disebabkan oleh  kesalahan  penyusunan  kata,  penggunaan  istilah  yang  tidak  familiar,  serta ketidaktepatan penggunaan  konjungsi kata.

## DAFTAR RUJUKAN
Atkinson, P. (1991). Supervising the text. International Journal of Qualitative Studies in Education, 4, 161-174. https://doi.org/10.1080/0951839910040205 Bollinger,  D,  Donald.  A.  sears.  (1981).  Aspect  of  language  third  edition.    New  York:
Harcourt brace Jovanovich.
Danyati,  R.  (2012).  Analisis  Kesepadanan  dan  Keberterimaan  Bahasa  Informal  Pada Terjemahan Mesin. Bandung : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Bina Sarana Informatika.
Digima News. (2015). Kaigai bijinesu ni toku- ka shita media “DIGIMA nyūsu” tanjō. bijinesu hinto mansai no genchi saishin nyūsu kara nikkei kigyō no shinshutsu dōkō made.
Diakses tanggal 10 November 2020 dari https://www.value- press.com/pressrelease/151658
EAMT,  Rosetti  A,  O'Brien  S,  Cadwell  P.(2020).  Comprehension  and  Trust  in  Crises: Investigating the Impact of Machine Translation and Post-Editing. Proceedings of Annual Conference of the European Association for Machine Translation, Online, 3-5 November (hal.10-15).
Glaser, B.G. (1992). Emergence vs Forcing: Basics of Grounded Theory Analysis. California: Sociology Press.
Sutopo, H.B. (2006). Metodologi Penelitian Kualitatif : Dasar teori dan Terapannya dalam Penelitian. Surakarta: Universitas Sebelas Maret.
Hanks, P. (1979). Collins Dictionary of the English Language. Glasgow: Harper Collins. Hartono, R. (2017). Pengantar Ilmu Terjemahan (Teori dan Praktek).  Semarang : Cipta Prima Nusantara.
Holmes,  James  S.  (1972).  The  Name  and  Nature  of  Translation  Studies.  Amsterdam: Rodopi.
Hutchins, W. J. dan Somers, H. L. (1992). An Introduction to Machine Translation. London: Academic Press.
ICD  Translation.  (2019).  Common  Types  of  Translation  Services.  Diakses  tanggal  30 Desember  2020  dari  http://icdtranslation.com/common-types-of-translation- services/
Kusumo,  D.W,  &    Wardani,  D.K.  (2019).  Ragam  Penelitian  Dalam  Studi  Penerjemahan. Malang : Jurnal Linguistik Terapan Politeknik Negeri Malang.
Larson,  Mildred  L.  (1984).  Meaning-Based  Translation:  A  Guide  to  Cross  Language Equivalence. America: University of America.
LISA.  (2010).  LISA  Best  Practice  Guides:  Implementing  Machine  Translation.  Diakses tanggal  10  November  2020  dari  http://www.lisa.org/LISA-QA-Model-3- 1.124.0.html
Machali, R. (2000). Pedoman Bagi Penerjemah. Jakarta: Grasindo.
Microsoft  Translator.  (2016).  Translator  Solutions  in  Action:  Localization  Tools  and Services. Diakses tanggal 10 November 2020 dari https://www.microsoft.com/en- us/translator/blog/author/mtteam/page/13/
Moleong, L. J. (2010). Metodologi Penelitian Kualitatif. Bandung: Remaja. Munday, J. (2008). Introducing Translation Studies: Theories and Applications. London: Routledge.
Nababan (2003). Teori Menerjemah BS. Yogyakarta: Percetakan Pelajar. Nababan (2004). Laporan Penelitian, Keterkaitan antar latara Belakang Penjermahan dan kualitas terjemahan. Surakarta: Universitas Sebelas Maret.
Nababan, M, dkk , (2012). Pengembangan Model penilaian Kualitas Terjemahan. Kajian Linguistik dan Sastra,  24 (1), hal. 44.
Newman,  J.  D.  (2016).  Human  performance  tool  spotlight:  peer-checking.  Human Performance  Tools  for  Practitioners.  Diakses  tanggal  10  November  2020  dari https://www.humanperformancetools.com
Nida,  Eugene  A,  &  Taber,  Charles  R.  (1974). The  Theory  and  Practice  of Transalation. UBS: Leiden.
Ridha,  H.  (2011).  Kualitas  Mesin  Penerjemah  Statistik  (Studi  terhadap  Terjemahan Dokumen  Berita  Aljazeera.net  menurut  Ahli  dan  Pembaca  Awam).  (Skripsi). Universitas Syarif Hidayatullah, Jakarta, Indonesia.
Romli, Asep S.M. (2009). Jurnalistik Praktis. Bandung: Remaja Rosdakarya
Sukadji,  S.  (2000).  Menyusun  dan  Mengkaji  Laporan  Penelitian.  Jakarta:  Universitas Indonesia.
Toury,  G.  (1995).  Descriptive  Translation  Studies  And  Beyond.  Amsterdam:  John Benjamins.
Waskito, N.A. (2016). Kesalahan Kebahasaan Hasil Terjemahan Google – Translate Teks Bahasa  Jepang  ke  Dalam  Bahasa  Indonesia.  (Skripsi).  Universitas  Brawijaya, Malang, Indonesia.