INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 3 Nomor 3 Tahun 2023 Page 4385-4395 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative

## Problem Dalam Menggunakan Mesin Terjemahan: Error Dalam Menterjemahkan Teks Bahasa Inggris ke dalam Bahasa Indonesia
Refika Andriani 1 ✉ , Ribut Wahyu Eriyanti 2 , Atok Miftachul Huda 3
Program Doktor Pendidikan, Universitas Muhammadiyah Malang Email: andrianirefika86@gmail.com 1 ✉

## Abstrak
Perkembangan teknologi dalam proses pembelajaran yang terjadi begitu masif memberikan berbagai kemudahan bagi para pelakunya. Seiring dengan perkembangan tersebut, akhir-akhir ini penggunaan mesin  terjemahan  online  mencuri  perhatian  bagi  sebagian  besar  penerjemah  ataupun  mahasiswa dalam menyelesaikan tugas mentransfer informasi, ide, ataupun pesan dari satu bahasa ke bahasa lainnya. Aplikasi terjemahan menjadi sebuah media yang menarik karena memiliki banyak fitur yang memberikan  kemudahan-kemudahan  bagi  para  penggunanya.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk menemukan  informasi  terkait  dengan  kesalahan-kesalahan  dalam  menerjemahkan  sebuah  teks berbahasa  inggris  ke  dalam  bahasa  Indonesia  dengan  menggunakan  mesin  terjemahan  yang dilakukan oleh mahasiswa Program Studi Pendidikan Bahasa Inggris Fakultas Pendidikan dan Vokasi Universitas  Lancang  Kuning.  Metode  penelitian  yang  digunakan  ialah  deskriptif  kuantitatif  dengan sumber data pada penelitian ini ialah teks report yang disadur dari sumber cnn.com dengan judul artikel  Authorities  find  Boat  of  Slain  British  Journalist  and  Indigenous  Expert  in  Brazilian  Amazon. Adapun hasil dari penelitian ini ialah terdapat kesalahan pada aspek sintaktik sebanyak 73 dengan tingkat persentasi 14.5 % dan kesalahan pada aspek leksikal sebanyak 447 dengan tingkat persentasi sebesar  85.5  %.  Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  dalam  menerjemahkan,  keberadaan  sebuah media atau alat yang dikenal sebagai mesin terjemahan pada dasarnya adalah sebuah alat bantu yang mana  untuk  mencapai  hasil  terjemahan  yang  memenuhi  standar  akurasi,  keberterimaan,  dan keterbacaan,  seorang  penerjemah  harus  tetap  menggunakan  pengetahuan  dan  keterampilannya dalam memoles kalimat ataupun teks sehingga mampu menghasilkan terjemahan yang berkualitas sesuai dengan standar.
Kata Kunci: Translation, Mesin Terjemahan, Error.

## Abstract
The use of technology in the learning process develops massively. It provides various advantages for both learners and educators. Along with these developments, recently the use of online translation machines  has  caught  the  attention  of  most  translators  or  students  in  completing  the  task  of transferring information, ideas or messages from one language to another. The translation application is an interesting medium because it has many features that make it easy for its users. This study aims to find out the information related to errors in translating an English text into Indonesian language using machine translation by students of the English Education Department, Faculty of Education and Vocational Studies, Lancang Kuning University. The research method used is quantitative descriptive with the data source is report text adapted from cnn.com with the article entitle Authorities find Boat of Slain British Journalist and Indigenous Expert in Brazilian Amazon. After analyzing the data, it is found that there were 73 errors in the syntactical aspect with a percentage rate of 14.5% and 447 errors in the lexical aspect with a percentage rate of 85.5%. So, it can be concluded that in translating, the existence of a medium or tool known as a translation machine is basically a supporting media or tool where to achieve translation results that meet the standards of accuracy, acceptability and readability, a translator must use his knowledge and skills in polishing sentences or text so as to be able to produce quality translations .
Keywords: Translation, Error, Machine Translation.

## PENDAHULUAN
Menurut  Newmark,  menerjemahkan  adalah  suatu  aktivitas  yang  membutuhkan keterampilan dalam mengalihkan sebuah pesan ataupun informasi tertulis dari satu bahasa sumber ke dalam Bahasa sasaran. terjemahan adalah kerajinan yang terdiri dari upaya untuk menggantikan pesan dan/atau pernyataan tertulis dalam satu bahasa dengan pesan yang sama  dan/atau  pernyataan  dalam  bahasa  lain  (Yulastri  et  al.,  2018).  Sejalan  dengan  hal tersebut, maka Robinson menegaskan bahwasannya penerjemahan adalah aktivitas cerdas yang melibatkan proses pembelajaran sadar dan tidak sadar yang kompleks (Maisa, 2014). Dengan  kata  lain,  menerjemahkan  dapat  dimaknai  sebagai  sebuah  keterampilan  yang cukup  kompleks.  Seorang  penerjemah  harus  menginterpretasikan  teks  sumber,  dan kemudian memasukkannya ke dalam bahasa lain, menjaga makna dan gaya, dan tujuan dari teks sumber, dan ini membutuhkan kemahiran baik bahasa asing maupun bahasa ibu, serta  pengetahuan  tentang  budaya  yang  berkenaan  dengan  Bahasa  sumber  maupun Bahasa  target.  Sehingga,  Su  mengatakan  bahwa  Pengajaran  terjemahan  adalah penanaman  kemampuan  bahasa  yang  komprehensif,  yang  tidak  dapat  dibentuk  dalam semalam. Keterampilan menerjemahkan membutuhkan proses bertahap melalui sejumlah praktik penerjemahan dan penguasaan teori serta keterampilan tertentu (Su, 2021).
Sehingga, berdasarkan teori yang bersumber dari beberapa ahli terjemahan, suatu teks terjemahan dikatakan memiliki kualitas yang baik jika memenuhi tiga kriteria. Kriteria pertama disebut dengan “akurasi”. Dalam hal ini hasil terjemahan harus akurat atau pesan yang  terkandung  dalam  Bahasa  sumber  harus  sama  dengan  Bahasa  sasaran  tanpa  ada kekurangan sedikitpun. Kriteria yang kedua ialah “keberterimaan”. Suatu terjemahan akan memenuhi kriteria ini apabila hasil terjemahan tersebut sesuai dengan kaidah yang berlaku atau tidak bertentangan dengan norma dan budaya yang berlaku dalam Bahasa sasaran. Kriteria  yang  ketiga  ialah  “keterbacaan”.  H asil  terjemahan  disebut  memenuhi  kriteria  ini apabila telah memiliki sifat terjemahan yang komunikatif atau hasil terjemahan harus dapat difahami oleh pembaca tanpa menimbulkan kejanggalan ataupun kerancuan ketika dibaca (Nababan  et  al.,  2012).  Akurasi,  keberterimaan,  dan  keterbacaan  sangat  penting  untuk menentukan tingkat kualitas terjemahan. Tiga kriteria ini tidak boleh hilang salah satunya. Ketiganya  harus  saling  melengkapi  agar  dapat  memberikan  jaminan  bahwa  hasil terjemahan benar-benar memenuhi standar yang sudah ditentukan.
Teknologi pendidikan modern adalah teknologi teoretis dan praktis berdasarkan teori pendidikan  modern,  yang  menggunakan  pencapaian  ilmiah  dan  teknologi  modern  dan sains  sistematis  untuk  meningkatkan  efisiensi  pengajaran  dan  mengoptimalkan  proses pendidikan  dan  pembelajaran  (Su,  2021).  Teknologi  pendidikan  modern  dapat  dibagi menjadi teknologi media pendidikan dan teknologi desain pendidikan. Pada era revolusi industri 4.0, perkembangan teknologi telah membawa perubahan yang begitu besar pada lini pendidikan. Hal ini juga tidak terlepas dari pembelajaran pada mata kuliah translation. Integrasi  teknologi  pada  era  ini  benar-benar  tidak  bisa  dihindari,  terlebih  lagi  dengan munculnya  berbagai  media  pendidikan  seperti  mesin  terjemahan  online  berupa  kamus online, aplikasi atau website yang memberikan jaminan kemudahan dan efisiensi waktu bagi para mahasiswa dalam proyek menerjemahkannya. Akibatnya, tidak sedikit mahasiswa yang menggunakan aplikasi sebagai alat penerjemahan, mahasiswa lebih mengandalkan aplikasi penerjemahan  untuk  membantu  menyelesaikan  tugas.  Kondisi  seperti  itu  sangat  wajar untuk  dipertimbangkan  mengingat  eksistensi  dari  mesin  terjemahan  online  tidak  dapat dipungkiri  mampu  memberikan  bantuan  kepada  mahasiswa  untuk  menyelesaikan tugasnya.
Aplikasi  penerjemahan  atau  dalam  istilah  Bahasa  inggrisnya  dikenal  dengan translation machine dapat didefinisikan sebagai suatu perangkat lunak atau mesin yang telah dirancang sedemikan rupa dengan tujuan khusus untuk menggantikan makna kata, frasa, kalimat, atau teks dalam bahasa sumber menjadi padanan yang paling dekat dengan bahasa sasaran yang diinginkan. Aplikasi terjemahan menjadi sebuah media yang menarik
karena  memiliki  banyak  fitur  yang  memberikan  kemudahan-kemudahan  bagi  para penggunanya. Misalnya, tingkat aplikasi terjemahan online secara eksponensial lebih cepat daripada terjemahan manusia karena dapat menghasilkan ribuan kata setiap menitnya. Hal ini  tentu  saja  dapat  mempersingkat  waktu  yang  dibutuhkan  oleh  mahasiswa  ataupun penerjemah professional dalam menyelesaikan tugas. Selain itu, kemajuan teknologi saat ini  telah  mendorong  berkembangnya  berbagai  mesin  terjemahan  yang  terus bertransformasi  menjadi  lebih  baik  dari  waktu  ke  waktu.  Hal  ini  tentu  saja  menjadikan tingkat akurasi hasil terjemahan mesin ini mendekati sempurna.
Namun, saat ini penggunaan mesin terjemahan belum sepenuhnya dapat dilakukan secara menyeluruh tanpa adanya analisa dan pengaplikasian teori. Hal tersebut sewaktu- waktu dapat menjadi sebuah boomerang bagi penggunanya. Meskipun mesin terjemahan seperti google  translate  memiliki  fitur-fitur  yang  mampu  mendukung  mahasiswa  untuk menyelesaika  tugas  terjemahannya,  namun  tidak  dapat  dipungkiri  bahwa  masih  saja terdapat  sejumlah  besar  mahasiswa  tidak  mampu  menghasilkan  terjemahan  yang berkualitas. Misalnya, masih saja banyak ditemui kesalahan dalam aspek ketatabahasaan atau grammar dalam jumlah yang tidak bisa ditolerir (Sembiring Brahmana et al., 2020). Disamping  itu,  Halimah  menyebutkan  bahwa  kualitas  terjemahan  yang  dihasilkan  oleh mesin terjemahan dinilai masih jauh dari kesempurnaan. Hal ini dimungkinkan karena mesin berada  dalam  tahap  perkembangan  dan  tidak  seperti  manusia  yang  dapat mengembangkan dirinya sendiri, mereka membutuhkan pembaharuan dalam sistem agar tidak membuat kesalahan sebelumnya dalam terjemahannya (Halimah, 2018).
Dengan kata lain, terjemahan yang dihasilkan masih jauh dari aspek akurasi di mana ketika hasil terjemahan tersebut dibaca oleh audiens, terdapat beberapa informasi yang tidak jelas atau bahkan hilang. Sehingga, informasi yang ingin disampaikan oleh penulis akhirnya tidak dapat disampaikan secara menyeluruh. Hal ini tentu akan mempengaruhi kriteria  terjemahan  lainnya,  seperti  aspek  keberterimaan  karena  informasi  yang  hendak disampaikan tersebut tidak dapat diterima secara akurat oleh pembaca. Hasil penelitian lain juga menyebutkan bahwa penggunaan mesin terjemahan seperti Google neural machine translation  (NMT)  atau  yang  lebih  dikenal  dengan  google  translate  justru  membuat mahasiswa  menemui  berbagai  tantangan  atau  kendala  untuk  menghasilkan  sebuah terjemahan  yang  sesuai  dengan  standar  melalui  aktivitas  edit  hasil  terjemahan  mesin tersebut  (Yamada,  2019).  Dapat  disimpulkan  bahwa,  mesin  terjemahan  tidak  selamanya dapat  diandalkan  secara  utuh  untuk  melaksanakan  tugas  seorang  penerjemah  dalam mentransfer informasi dari satu Bahasa ke Bahasa lainnya tanpa adanya keterampilan dari seorang penerjemah itu sendiri. Sehingga, analisa terhadap kesalahan atau eror yang sering
ditemukan  dalam  menghasilkan  terjemahan  dengan  penggunaan  bantuan  mesin terjemahan perlu dilakukan.
Menurut Coder, eror analisa dalam terjemahan dapat didefinisikan sebagai sebuah analisa linguistik yang berkaitan dengan kesalahan yang dilakukan oleh penerjemah dalam menemukan padanan makna kata yang sesuai antara Bahasa target dengan Bahasa sumber (Napitupulu, 2017). Beberapa penelitian terkait dengan eror dalam menejermahkan telah dilakukan.  Kafipour  dan  Jahanshahi  menemukan  bahwa  penerjemah  dari  Iran  ketika menerjemahkan teks tentang agama islam yang berbahasa inggris melakukan kesalahan ataupun  eror  dalam  kategori  register  (Kafipour  &  Jahanshahi,  2015).    Sementara  itu, Napitupulu dalam penelitiannya terkait dengan eror dalam menerjemahkan abstrak dari Bahasa  Indonesia  ke  Bahasa  Inggris  dengan  menggunakan  mesin  google  translate menemukan bahwa 21 eror terjadi dalam kategori leksikosemantik, 9 eror dalam kategori ketatabahasaan, 13 eror dalam kategori preposisi, 27 eror dalam kategori susunan kata, 15 eror dalam distribusi dan penggunaan kelompok kata kerja, 8 eror dalam kategori kalimat aktif  dan  pasif  (Napitupulu,  2017).  Sari  dalam  penelitiannya  menemukan  bahwa  dalam menerjemahkan, kesalahan ataupun eror yang terjadi adalah terkait dengan “grammatical error” atau kesalahan ketatabahasaan  dan “lexical error” atau kesalahan dalam memilih dan menggunakan padanan kata yang paling mendekati (Sari, 2019).
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mendeskripsikan  eror  dalam  menerjemahkan  teks Bahasa Inggris ke dalam Bahasa Indonesia dengan menggunakan mesin terjemahan online yang  dilakukan  oleh  mahasiswa  Program  Studi  Pendidikan  Bahasa  Inggris  Fakultas Pendidikan  dan  Vokasi  Universitas  Lancang  Kuning.  Adapaun  klasifikasi  eror  yang digunakan dalam penelitian ini dapat dilihat dalam tabel di bawah ini.
Tabel 1. Klasifikasi eror dalam hasil terjemahan mahasiswa
Syntactical Error
S1: Error in phrase field
S2: Error in clause field S3: Error in sentence
Lexical Error
L1: Error form
L2: Error meaning L3: Morphological Error

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan desain deskriptif dengan pendekatan kualitatif. Adapun tujuan dari penelitian ini ialah untuk mengetahui dan menjelaskan kesalahan yang terjadi dalam  menerjemahkan  teks  Bahasa  inggris  ke  dalam  Bahasa  Indonesia  dengan menggunakan  mesin  terjemahan  online  oleh  mahasiswa  Semester  4  Program  Studi Pendidikan  Bahasa  Inggris  Fakultas  Pendidikan  dan  Vokasi  Universitas  Lancang  Kuning sebanyak  55  orang  mahasiswa.  Sumber  data  pada  penelitian  ini  ialah  teks  report  yang disadur  dari  sumber  cnn.com  dengan  judul  artikel Authorities  find  Boat  of  Slain  British Journalist and Indigenous Expert in Brazilian Amazon. Teks ini kemudian diterjemahkan oleh mahasiswa dengan menggunakan bantuan dari berbagai mesin terjemahan online seperti google translate, U Dictionary, I translate, dan Bing Microsoft Translator.
Setelah  data  terkumpul  seluruhnya,  maka  data  dianalisa  dengan  langkah  pertama yakni mengidentifikasi eror dalam hasil terjemahan. Selanjutnya ialah mengklasifikasikan jenis eror yang sebelumnya telah teridentifikasi ke dalam tiga kategori yakni lexical error, grammatical error, dan morphological error. Eror yang ditemukan dalam hasil terjemahan mahasiswa  tersebut  selanjutnya  dihitung  persentasinya  dengan  menggunakan  rumus statistik P = 𝑓 𝑁 ×100% di mana P adalah persentasi yang akan ditemukan, f adalah jumlah frekuensi masing-masing nilai, N adalah total skor secara keseluruhan, dan 100 % adalah faktor reduksi.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil analisa data terkait dengan eror dalam menerjemahkan teks Bahasa inggris ke dalam Bahasa Indonesia dengan berbantukan mesin terjemahan dianalisa berdasarkan tiga indikator yakni syntactical error. Syntactical error dalam penelitian ini ialah kesalahan dalam mentransfer informasi dari satu Bahasa ke bahasa lain dari aspek ketatabahasaan meliputi  kesalahan  penggunaan  kata  depan,  kesalahan  penggunaan  tenses,  dan kesalahan bentuk kalimat yang tidak lengkap. Indikator  yang kedua  ialah lexical error. Kesalahan ini  paling sering  dilakukan  oleh  mahasiswa. Kesalahan ini berupa kesalahan dalam memilih kata yang tepat dan sepadan dengan kata dalam bahasa Indonesia dan sesuai dengan konteks bahasa Inggris sebagai bahasa sasaran.
Berdasarkan hasil analisa data, terdapat 73 kesalahan atau eror pada aspek sintaktik yang  ditemukan  dalam  hasil  terjemahan  mahasiswa  dengan  total  persentasi  14.15%. Dalam aspek lexical error, terdapat 447 kesalahan dengan persentase 85.85%. Sehingga total kesalahan yang terdapat dalam hasil terjemahan teks mahasiswa dari bahasa inggris ke bahasa Indonesia dengan menggunakan mesin terjemahan online adalah sebanyak
520. Pada jenis kesalahan sintaktik, kesalahan tersebut terdapat pada dua indikatornya yakni Error in clause field sebanyak 61 kesalahan dengan persentasi 83.56 % dan Error in sentence sebanyak 12 kesalahan dengan persentasi 16.44%. Sementara itu, pada indikator Error in phrase field tidak ditemukan adanya kesalahan pada hasil terjemahan mahasiswa.
Pada jenis kesalahan leksikal, kesalahan terdapat pada indikator error form sebanyak 75 dengan persentasi 14.4 %, pada indikator error meaning ditemukan kesalahan sebanyak 325  dengan  persentasi  62.5  %,  dan  pada  indikator morphological  error  ditemukan sebanyak 47 kesalahan dengan persentasi 9.03%. Untuk lebih jelasnya, tabel di bawah ini menggambarkan jenis dan jumlah kesalahan yang dilakukan oleh mahasiswa tersebut. Tabel 2. Data Kesalahan dalam Menerjemahkan Oleh Mahasiswa
Jenis Kesalahan Frekuensi Persentasi (%) Syntactical Error 73 14.15% S1: Error in phrase field S2: Error in clause field S3: Error in sentence structure 0 61
12 0 83.56 16.44 Lexical Error 447 85.85% L1: Error form L2: Error meaning L3: Morphological Error 75 325 47 14.4 62.5 9.03 Total 520 100
Berdasarkan tabel 2 di atas terlihat bahwa mahasiswa masih mengalami kesulitan dalam  menerjemahkan  teks  bahasa  Inggris  ke  dalam  bahasa  Idonesia  meskipun  telah menggunakan  alat  berupa  mesin  terjemahan  online.  Pada  kesalahan  sintaktikal, mahasiswa melakukan kesalahan pada aspek penggunaan tenses, preposisi, dan kalimat yang  tidak  lengkap.  Kesalahan  pada  aspek  ini  yang  paling  sering  dilakukan  oleh mahasiswa  adalah  pada  indikator clause  field  dimana  mahasiswa  paling  sulit menerjemahkan gabungan kalimat secara akurat. Berikut adalah contoh terkait dengan kesalahan pada aspek sintaktikal dalam hasil terjemahan mahasiswa.
Contoh 1:
BSU
: Which  authorities  have  described  as  "complicated"  and "dangerous," BSA : Yang berwenang menggambarkan sebagai rumit dan berbahaya,
Pada  hasil  terjemahan  di  atas,  tampak  bahwa  mahasiswa  menerjemahkan  kalimat described as "complicated" and "dangerous," dengan  “menggambarkan  sebagai rumit dan berbahaya”. Hasil terjemahan tersebut menunjukkan adanya kesalahan pada aspek sintaktikal clause  field  sehingga  terdapat  makna  terjemahan  yang  rancu  ketika  dibaca disebabkan adanya kekurangan informasi tambahan yang seharusnya dibubuhkan pada hasil  terjemahan  tersebut.  Apabila  dicermati,  pada  hasil  terjemahan  tersebut,  maka informasi  tambahan  yang  dapat  diberikan  adalah  seperti  “yang  berwenang menggambarkannya sebagai sesuatu yang rumit dan berbahaya”.

## Contoh 2
BSU : Their case has drawn global attention to the perils often faced by journalists and environmental activists in Brazil. BSA : Kasus  mereka  menarik  perhatian  global  terhadap  bahaya  sering dihadapkan oleh jurnalis dan aktivis lingkungan di Brazil.
Hasil  terjemahan  di  atas  menunjukkan  adanya  kesalahan  pada  aspek  sintaktikal sentence  structure  di  mana  pengalihan  makna  pada  kalimat  pasif  tidak  terjadi sebagaimana mestinya. Sebagian besar mahasiswa menerjemahkan ”perils  often faced by” dengan  “bahaya  sering  dihadapkan  oleh”.  Hasil  terjemahan  tersebut  tidak  sesuai dengan  kaidah  struktur  kalimat  sebagaimana  mestinya.  Sehingga  infomasi  yang disampaikan tidak sempurna. Seharusnya, hasil terjemahan tersebut ialah “bahaya yang sering  dihadapi oleh”. Kesalahan  sintaktikal  ini  menunjukkan  bahwa  siswa  tidak memahami  pola  kalimat  terutama  yang  berkaitan  dengan  penggunaan tenses  dan prepositions.
Selanjutnya,  kesalahan  leksikal  juga  ditemukan  pada  hasil  terjemahan  mahasiswa dari  teks  Bahasa  inggris  ke  dalam  Bahasa  Indonesia  dengan  menggunakan  mesin terjemahan. Kesalahan tersebut dapat dilihat pada contoh di bawah ini.

## Contoh 3
BSU : Investigations continue to clarify all the circumstances BSA 1 : Penyelidikan terus mengklarifikasi semua keadaan BSA 2 : Penyelidikan  terus  dilanjutkan  untuk  mengklarifikasi  semua keadaan
Pada contoh di atas, terdapat kesalahan makna berupa pemilihan kata yang tidak tepat. Kesalahan ini paling sering dilakukan oleh mahasiswa. Pada kalimat di atas dimana “continue to clarify all the circumstance” diartikan oleh sebagian besar mahasiswa dengan “ terus mengklarifikasi semua keadaan” dan “ terus dilanjutkan untuk mengklarifikasi semua keadaan” belum memenuhi standar terjemahan yang berkualitas karena masih terdapat kerancuan dalam makna  kata yang  digunakan. Seharunya, makna kata tersebut  dapat dia lihkan menjadi “penyelidikan terus dilanjutkan untuk mengungkapkan kejadian yang sebenarnya”. Hal ini menunjukkan bahwa mesin terjemahan belum mampu memberikan dukungan fasilitas pada mahasiswa dalam menemukan padanan makna kata yang tepat dari bahasa Inggris ke dalam bahasa Indonesia. Dapat disimpulkan bahwa keterbatasan kosa kata menjadi salah satu penyebab mereka tidak mampu membuat kalimat secara lengkap.
Dari analisis hasil terjemahan mahasiswa dari bahasa Inggris ke bahasa Indonesia dengan  menggunakan  mesin  translation  ditemukan  bahwa  kesalahan  paling  banyak terjadi  pada  tataran  leksikal  atau  lebih  tepatnya  ialah  kesalahan  dalam  menggunakan padanan  kata  yang  tepat,  kemudian  diikuti  kesalahan  sintaksis.  Penggunanaan  mesin terjemahan  dalam  proses  mentransfer  sebuah  informasi  dari  satu  bahasa  sumber  ke bahasa  target  lainnya  tidak  sepenuhnya  dapat  digunakan  tanpa  adanya  analisa  dari penerjemah  untuk  menghasilkan  terjemahan  yang  memenuhi  3  kriteria  yakni  akurat, berterima, dan keterbacaan. Hasil ini didukung oleh temuan penelitian Halimah di mana beliau  menyatakan  bahwa  terjemahan  dari  mesin  penerjemah  masih  memiliki  banyak kekurangan  dan  belum  menghasilkan  terjemahan  yang  akurat,  sehingga  terjemahan tersebut lebih layak  disebut sebagai pra-terjemahan yang masih perlu disempurnakan oleh penggunanya. Meskipun demikian, terjemahan Google Translate dapat digunakan untuk memahami suatu teks secara  global  (Halimah, 2018). Selain itu,  Koponen  dalam penelitiannya juga menyebutkan bahwa untuk hasil terjemahan sebuah teks artikel yang dilakukan  oleh  penerjemah  manusia,  penggantian  kata  atau  lebih  tepatnya  disebut sebagai pemilihan makna kata dengan padanan yang lebih tepat lebih sering terjadi untuk menghasilkan  hasil  terjemahan  yang  sesuai  dengan  standar  yang  baik,  sedangkan penggunaan  perangkat  lunak  atau  mesin  terjemahan  tampaknya  melakukan  proses menerjemahkan  secara  literal  atau  secara  harfiah.  Sehingga  kualitas  hasil  terjemahan mesin seringkali tidak memenuhi standar yang baik dan menimbulkan kesalahfahaman bagi para pembaca (Koponen, 2010).

## SIMPULAN
Penggunaan teknologi dalam proses terjemahan menyajikan berbagai kemudahan bagi penerjemah khususnya mahasiswa Program Studi Pendidikan Bahasa Inggris dalam menyelesaikan  tugas  mentransfer  informasi,  ide,  ataupun  pesan  dari  satu  bahasa  ke bahasa  lainnya.  Namun  demikian,  hasil  terjemahan  mesin  tidak  sepenuhnya  dapat digunakan  tanpa  adanya  usaha  dari  penerjemah  untuk  menyempurnakannya  menjadi sebuah  hasil  terjemahan  yang  memenuhi  standar  keakuratan,  keberterimaan,  dan keterbacaan.  Hal  ini  dikarenakan  mesin  terjemahan  hanya  mampu  melakukan  proses terjemahan secara literal saja sehingga hasil terjemahannya lebih layak disebut sebagai pra-terjemehan  yang  membutuhkan  langkah  selanjutnya  untuk  menghasilkan kesempurnaan yang berkualitas.

## DAFTAR PUSTAKA
Halimah.  (2018).  Error  Analysis  in  English-Indonesian  Machine  Translate. Inselidea International Seminar on Education and Development of Asia, 29 – 36.
Kafipour, R., & Jahanshahi, M. (2015). Error Analysis of English Translation of Islamic Texts by Iranian Translators. Journal of Applied Linguistics and Language Research, 2(3), 238 – 252.
Koponen, M. (2010). Assessing Machine Translation Quality with Error Analysis. Electronic Proceedings of the VIII KäTu Symposium on Translation and Interpreting Studies , 4, 1 – 12.
Maisa. (2014). THE ANALYSIS OF TRANSLATION TECHNIQUE OF CHILDREN STORY : “ LILA,
THE CLUMSY WITCH. ” PERSPECTIVE, 1(2), 96 – 108. http://jurnal.ugj.ac.id/index.php/Perspective/article/view/1615
Nababan,  M.,  Nuraeni,  A.,  &  Sumardiono,  &.  (2012).  Pengembangan  Model  Penilaian Kualitas Terjemahan (Mangatur Nababan, dkk. Kajian Linguistik Dan Sastra, 24(No. 1),
39 – 57.
Napitupulu,  S.  (2017).  Analyzing  Indonesian-English  Abstracts  Translation  in  View  of Translation Errors by Google Translate. International Journal of English Language and Linguistics Research, 5(2), 15 – 23.
Sari,  D.  M.  M.  (2019).  An  Error  Analysis  on  Student’s  Translation  Text. Eralingua:  Jurnal Pendidikan Bahasa Asing Dan Sastra, 3(2), 65 – 74. https://doi.org/10.26858/eralingua.v3i2.8658
Sembiring Brahmana, C. R. P., Sofyan, R., & Putri, D. M. (2020). Problems in the Application of Google Translate As a Learning Media in Translation. Language Literacy: Journal of
Su,  W.  (2021).  How  to  Use  Modern  Teaching  Methods  to  Improve  English  Chinese Translation Ability. OALib, 08(12), 1 – 6. https://doi.org/10.4236/oalib.1108279
Yamada, M. (2019). The impact of google neural machine translation on post-editing by student translators. Journal of Specialised Translation, 31, 87 – 106.
Yulastri, D., Aulia, D., & Saptopramono, H. (2018). The Use of Edmodo to Improve the Writing Ability  of  English  Department  Students  of  State  Polytechnic  of  Padang. Journal Polingua:  Scientific  Journal  of  Linguistic  Literatura  and  Education,  5(2),  67 – 72. https://doi.org/10.30630/polingua.v5i2.40