Lexical errors produced by Instagram machine translation

ENGLISH:

Nowadays, technology advancement is so fast. Translation world is one of the effect of technology advancement. As the result, there are so many machine translations that available to use such as google translate, B ing translator, sederet.com, Babylon and other application either online or offline. Because of that, the process of translating not involve human translator. Besides, it appears the question about the accuracy of translation result using machine translation, its reliable or not. Furthermore, Instagram machine translation is also the product of technology advancement in translation world but in media social area. As we know before, the accuracy of translation result of machine translation still questionable. Therefore, analyzing the error of translation result produced by Instagram machine translation is one of the appropriate ways to know the accuracy or the quality of translation result by machine translation.

This study is divided into two parts. The first, it is classifying, identifying and describing the types of error produced by Instagram machine translation using the theory. The second part is to know how machine translation launched by Instagram represent the genuine language.

The data are taken in the form of words, phrase and sentence from ten selected captions posted by “Indo_Psikologi” account on Instagram. This study is conducted using the theory of classification of error by Vilar et.al (2006). By applying the theory of Vilar et.al (2006), the statements of the problem are (1) What are the types of lexical errors produced by Instagram machine translation on “Indo_Psikologi” Instagram account? (2) How does the machine translation launched by Instagram represent the genuine language?

The result shows that Instagram machine translation produced so many errors. The writer found three types of error in lexical error category from ten selected captions on “Indo_Psikologi” Instagram account. However, three types of error not found in every datum. In addition, incorrect and missing word are the most frequent error found in the ten data of “Indo_Psikologi” Instagram account. On the other side, it also shows that Instagram machine translation cannot represent the genuine language. It is because so many errors resulted by Instagram machine translation. Instagram machine translation translated the texts word by word so it becomes the weakness of machine translation to represent the genuine language.

INDONESIA:

Sekarang ini, teknologi berkembang dengan sangat pesat. Dunia penerjemahan adalah salah satu dari dampak berkembangnya teknologi. Sebagai dampaknya, ada banyak sekali mesin penerjemah yang siap untuk digunakan seperti google translate, Bing Translator, Sederet.com, Babylon dan aplikasi-aplikasi melibatkan para penerjemah. Namun, hal ini menimbulkan pertanyaan tentang ketepatan hasil penrjemahan menggunakan mesin penerjemah. Selanjutnya, mesin penerjemah Instagram juga salah satu dari produk berkembangnya teknologi dalam dunia penerjemahan di modia social. Seperti yang kita tahu sebelumnya, ketepatan dari hasil terjemahan menggunakan mesin penerjemah masih dipertanyakan. Jadi, analisis kesalahan dari hasil terjemahan yang di hasilkan oleh mesin penerjemah Instagram adalah salah satu cara yang tepat untuk mengetahui ketepatan atau kualitas dari hasil terjemahan oleh mesin penerjemah.

Selanjutnya, tujuan penelitian ini dibagi menjadi dua bagian. Bagian pertama adalah untuk mengetahui tipe-tipe kesalahan yang dihasilkan oleh mesin penerjemah Instagram dengan menggunakan teori. Sedangkan bagian kedua, adalah untuk mengetahui bagaimana mesin penerjemah yang di rilis oleh Instagram menggambarkan kembali keaslian Bahasa.

Data yang diambil berbentuk kata-kata, frase dan kalimat dari sepuluh caption yang dipilih yang diposting oleh akun Instagram “Indo_Psikologi”. Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan teori dari Vilar et.al (2006). Dengan mengaplikasikan teori dari Vilar et.al (2006), rumusan masalah dari penelitian ini adalah (1) Apa saja tipe-tipe dari kesalahan leksikal yang dihasilkan oleh mesin penerjemah Instagram di akun Instagram “Indo_Psikologi”? (2) Bagaimana mesin penerjemah yang di rilis oleh Instagram menggambarkan keaslian dari Bahasa?

Hasil dari penelitian ini menunujukkan bahwa mesin penerjemah Instagram menghasilkan banyak kesalahan. Ditemukan tiga tipe kesalahan pada kategori kesalahan leksikal dari sepuluh caption yang dipilih pada akun Instagram “Indo_Psikologi”. Namun, tiga tipe tersebut tidak ditemukan di setiap data yang dipilih. Untuk tambahan, incorrect dan missing word adalah tipe kesalahan leksikal yang sering ditemukan di sepuluh data dari akun Instagram “Indo_Psikologi”. Disisi lain, hasil penelitian ini juga menunjukkan bahwa mesin penerjemah Bahasa tidak bisa menggambarkan kembali keaslian dari Bahasa. Hal ini dikarenakan, banyak sekali kesalahan yang dihasilkan oleh mesin penerjemah Instagram. Mesin penerjemah Instagram menerjemahkan teks-teks dari kata perkata sehingga hal ini menjadik kelemahan dari mesin penerjemah untuk menggambarkan kembali keaslian Bahasa.