Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
Penerjemahan merupakan kegiatan mengubah sebuah pesan dari satu bahasa ke bahasa lain. Penerjemahan harus dilakukan dengan cara mencari kata yang setara dalam kedua bahasa secara tepat. Namun, setiap bahasa mempunyai struktur yang berbeda. Terlebih lagi, setiap negara mempunyai budaya tersendiri yang mempengaruhi pembentukan makna kosakata. Pengaruh budaya dapat mempengaruhi kesepadanan sebuah kata dalam dua bahasa. Oleh karena itu, kesalahan dalam penerjemahan dapat terjadi. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kesalahan penerjemahan teks bahasa Korea ke dalam bahasa Indonesia. Sumber data penelitian ini adalah teks sumber dan teks sasaran yang terdapat pada buku Bahasa Korea Terpadu untuk Orang Indonesia 3. Rumusan masalah penelitian adalah bagaimana kesalahan penerjemahan pada sumber data diklasifikasikan berdasarkan jenis kesalahannya. Penelitian ini menggunakan pendekatankuantitatif dan kualitatif, dengan metode analisis deskriptif. Penelitian ini menemukan 62 kesalahan pada sumber data yang diklasifikasikan ke dalam 3 (tiga) jenis kesalahan. Kesalahan pemilihan padanan kata 10 data (16%), kesalahan struktur bahasa sasaran 18 data (29%) dan kesalahan penyampaian pesan teks sumber 34 data (55%). Dari hasil temuan dapat disimpulkan bahwa kesalahan penyampaian pesan teks sumber adalah kesalahan yang paling dominan. ......Translation is the process of converting text from language to language. It searches for corresponding words from one language to another, as accurately as possible in order to reduce language barrier. However, each language has a different structure. Each country has its own culture that influences the formation of vocabulary meaning. Cultural influences can also affect the agreement of a word in two different languages. Therefore, in performing translations, errors are likely to happen. This study aims to analyze the mistranslation of cultural texts from Korean into Indonesian. The data sources studied are cultural texts and translations in Bahasa Korea Terpadu 3 textbook. The main focus of this research are the kind of Korean to Indonesian translation errors found in the textbook. This study uses two approaches: the quantitative and the qualitative approach. After further investgation, there were a total of 62 errors found in the textbook. Based on the error type, it was found that there were 3 types of errors, i.e., word selection error 10 data (16%), target language (TL) structure error 18 data (29%), and source text’s (TL) message transfer error 34 data (55%).  From the findings, it can be concluded that the source text’s message transfer error is the dominant error.

Abstrak :
Penerjemahan takarir untuk media audiovisual saat ini sangat diperlukan untuk menjangkau kelompok sasaran yang lebih luas. Akan tetapi, di dalam proses penerjemahan, terdapat kemungkinan kesalahan penerjemahan, khususnya pada kata sapaan yang sangat berkaitan dengan unsur budaya dari bahasa sumber. Penelitian ini menarik karena belum banyak penelitian yang melihat kesalahan penerjemahan kata sapaan dari bahasa Indonesia ke bahasa Jerman. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk melihat adanya kesalahan penerjemahan kata sapaan dalam serial Netflix Gadis Kretek dari bahasa Indonesia sebagai bahasa sumber (BSu) ke bahasa Jerman sebagai bahasa sasaran (BSa). Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode kualitatif dengan pendekatan analisis deskriptif dengan menggunakan sintesis teori kesalahan penerjemahan menurut Nord (2005), Hansen (2009), serta Silalahi, dkk (2018). Terdapat 20 data kesalahan penerjemahan yang ditemukan dalam takarir bahasa Jerman pada serial Gadis Kretek dan kesalahan penerjemahan linguistik menjadi kategori kesalahan penerjemahan paling banyak ditemukan, yaitu sebanyak 50% dari total data. ......The translation of subtitles for audiovisual media is currently regarded as an essential tool for reaching a wider target audience. Nevertheless, it is important to recognise the possibility of translation errors occurring during the translation process, particularly within salutation words that are culturally specific to the source language. This study is relevant because it addresses a gap in the research on the translation errors of salutation words from Indonesian to German. This study therefore aims to examine the mistranslation of greeting words in the Netflix series Gadis Kretek from Indonesian as the source language (SL) to German as the target language (TL). The mzzethod used in this research is a qualitative method with a descriptive analysis approach, using a synthesis of translation error theories according to Nord (2005), Hansen (2009), and Silalahi, et al (2018). A total of 20 instances of translation errors have been identified in the German subtitle. It can be concluded that linguistic translation errors make up the largest proportion of these errors, making up 50% of the total data.

Abstrak :
Artikel ini membahas dan menganalisis hasil terjemahan yang dihasilkan oleh mesin penerjemah otomatis yang terdapat pada media sosial Twitter. Twitter adalah salah satu media sosial yang sangat populer dan masih sering digunakan di seluruh dunia. Media awam dan para selebritis menampilkan cuitan-cuitan mereka lewat media sosial ini. Dewasa ini, Twitter juga sudah memiliki mesin penerjemah otomatis yang berfungsi untuk menerjemahkan cuitan-cuitan ke dalam berbagai bahasa antara lain bahasa Rusia dan bahasa Indonesia. Beberapa penelitian sebelumnya yang berkaitan dengan hasil terjemahan mesin menyebutkan bahwa, mesin penerjemah otomatis masih sering melakukan kesalahan. Dalam artikel ini, akan menganalisis hasil terjemahan cuitan twitter yang dilakukan oleh mesin penerjemahan dari bahasa Rusia ke bahasa Indonesia. Setiap hasil terjemahan cuitan yang diteliti diambil dari akun twitter «ТАСС» TASS yang merupakan akun resmi kantor berita Rusia. Cuitan dari akun ini akan diterjemahkan dari bahasa Rusia ke bahasa Indonesia oleh mesin penerjemah. Setelah itu, semua hasil penerjemahan akan dilihat dan dikelompokkan ke dalam beberapa kesalahan penerjemahan yang didasarkan pada teori Newmark dan Koponen. ......This article discusses and analyses the translation results generated by automatic translation machines on Twitter social media. Twitter is a social media that is very popular and still frequently used around the world. The news agency and celebrities display their tweets through this social media. Nowadays, Twitter also has been equipped with an automatic translation machine that functions to translate tweets into various languages, including Russian and Indonesian. Some previous research related to machine translation results mentioned that automatic machine translators still often make mistakes. This article the author will analyse the translation of tweets on twitter produced by machine translation from Russian to Indonesian. Every tweet from the researched twitter were taken from the Russian news media account «ТАСС» TASS, which is the official account of the Russian news agency. Tweets from this account will be translated from Russian to Indonesian by a machine translator. After that, all translation results will be viewed and grouped into several translation errors based on the Newmark and Koponen translation theories.

Abstrak :
Penelitian ini membahas kesalahan penerjemahan dari 2 artikel terjemahan yang dimuat pada salah satu kanal berita terbesar di Jerman, yaitu Deutsche Welle. Metode penelitian yang digunakan adalah kualitatif dengan analisis kontrastif dimana penulis membandingkan BSu (Bahasa Sumber) dengan BSa (Bahasa Sasaran) dan melihat kesalahan-kesalahan yang terjadi serta mengoreksi kesalahan-kesalahan tersebut. Penelitian ini menggunakan 2 teks dari DW, yaitu “Wird in Deutschland Containern straffrei" dan “Ein regionaler Kulturzug verbindet Deutschland und Polen”. Penelitian ini menganalisis kesalahan penerjemahan dengan teori yang dikemukakan oleh Mona Baker dalam bukunya yang berjudul “In Other Words: A Coursebook on translation” (2013) dan mengoreksi sesuai dengan bahasa Indonesia Jurnalistik yang baik menurut Kunjana Rahardi dalam bukunya yang berjudul Bahasa Jurnalistik: Pedoman Kebahasaan untuk Mahasiswa, Jurnalistik, dan Umum (2011).Dalam proses penerjemahan, padanan bahasa dapat ditemukan dengan memperhatikan konteks, situasi, dan kesesuaian bahasa yang dituju. Penelitian ini berkontribusi dalam pemahaman penerjemahan artikel jurnalistik yang baik terlebih dalam artikel bahasa Jerman. ......This research discusses the translation errors of two translated articles published on one of Germany's largest news websites, Deutsche Welle. The research method used is qualitative with contrastive analysis in which the writer compares the source language with the target language, analyze for errors that occur, and corrects them. This research uses 2 texts from DW, namely "Wird in Deutschland Container Straffrei" and "Ein Regionaler Kulturzug Verbindet Deutschland und Polen". This study analyses the translation errors using the theory proposed by Mona Baker in her book titled In Other Words: A Coursebook on translation (2013) and corrects them in accordance with good Indonesian Journalism according to Kunjana Rahardi in his book entitled Language of Journalism: Language Guidelines for Students, Journalism, and the Public (2011). In the translation process, language equivalence can be found by paying attention to the context, situation, and appropriateness of the intended language. This research contributes to the understanding of good translation of journalistic articles, especially in German.

Abstrak :
Penerjemahan memiliki peran penting dalam menyampaikan pesan dari bahasa sumber ke bahasa sasaran. Kesalahan penerjemahan sering ditemukan pada penerjemahan teks, khususnya pada terjemahan bahasa Korea ke bahasa Indonesia. Sudah banyak penelitian yang membahas kesalahan penerjemahan dalam berbagai bahasa asing, namun masih belum banyak ditemukan penelitian kesalahan penerjemahan bahasa Korea ke dalam bahasa Indonesia atau sebaliknya. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kesalahan penerjemahan bahasa Korea dalam Bahasa Indonesia pada takarir. Penelitian ini juga merumuskan masalah, yakni bagaimana jenis kesalahan penerjemahan dalam takarir bahasa Indonesia. Data yang digunakan adalah takarir bahasa Indonesia pada acara realitas berjudul 7llin’ in the Dream. Untuk menganalisis data, penelitian ini menggunakan 5 klasifikasi jenis kesalahan yang diperoleh dari teori kesalahan penerjemahan Nord (1997), Baker (1992), dan Popescu (2013). Dari hasil analisis, ditemukan sebanyak 28 data kesalahan penerjemahan. Kesalahan paling banyak ditemukan adalah kesalahan pemilihan diksi atau padanan kata sebanyak 15 data (54%). Kesalahan kedua yang paling banyak ditemukan adalah kesalahan menerjemahkan makna proporsional sebanyak 6 data (21%). ......Translation has an important role in conveying messages from the source language to the target language. Translation errors are often found in text translation, especially in the translation of Korean into Indonesian. There have been many studies that discuss translation errors in various foreign languages, but there is still not much research on Korean translation errors into Indonesian or otherwise. This study aims to analyze the translation errors of Korean into Indonesian in subtitle. This study also formulates the problem, namely how the types of translation errors in Indonesian subtitle. The data used are Indonesian subtitles in a reality show titled 7llin' in the Dream. To analyze the data, this study uses 5 classifications of error types obtained from the theories of translation error of Nord (1997), Baker (1992), and Popescu (2013). From the analysis, 28 data of translation errors were found. The most common error is the error of diction or word equivalence as many as 15 data (54%). The second most common error is the error in translating proportional meaning with 6 data (21%).

Abstrak :
Beberapa kesalahan masih dapat ditemukan dalam hasil terjemahan mesin, meskipun mesin penerjemahan didesain untuk menyetarai kemampuan penerjemah profesional. Dengan peluang penggunaan mesin penerjemahan yang besar dalam bidang pariwisata, turis dapat memilih mesin penerjemah berbasis tulisan maupun gambar. Penelitian ini bertujuan menentukan yang mana yang lebih baik di antara mesin penerjemah berbasis tulisan, Google Translate dan berbasis gambar, Google Lens Translate untuk teks pariwisata. Dengan menerapkan metode kualitatif, kajian ini didasari oleh konsep kesalahan penerjemahan Koponen (2010) dan konsep metode penerjemahan Newmark (1988) untuk menyelidiki kualitas akurasi mesin penerjemah melalui tingkat keberterimaan makna dinilai dari cara mesin menerjemahkan dan kecenderungan jenis kesalahan. Berdasarkan analisis, ditemukan bahwa Google Translate lebih akurat dan lebih aman untuk pariwisata atas dominasi hasil terjemahan dengan metode penerjemahan setia (faithful). Sejalan dengan Newmark (1988), penerapan metode penerjemahan tersebut menghasilkan terjemahan yang lebih berterima dari segi semantik khususnya dalam hal konteks. Sementara itu, kerumitan proses bahasa ilmiah penerjemahan Google Lens Translate yang berbasis gambar mengurangi akurasinya jika dibandingkan dengan Google Translate yang berbasis tulisan. ......Some errors can still be found in Machine Translation results, even though Machine Translation is designed to match the capabilities of professional translators. With great opportunities for use of machine translation in the tourism sector, tourists can select text- based or image-based Machine Translation. This study aims to determine which one is better between the text-based Machine Translation (Google Translate) and the image- based one (Google Lens Translate) for tourism purposes. Applying a qualitative method, this study is based on Koponen's (2010) concept of translation errors and the Newmark's (1988) translation method concept to investigate the quality of machine translation accuracy through the level of translation acceptability assessed from the way the machine translates and the types of errors. Based on the analysis, it was found that Google Translate is more accurate and appropriate for tourism, shown from the majority of translation results using faithful translation methods. In line with Newmark (1988), the application of the translation method results in a translation that is more acceptable from a semantic perspective, especially in terms of context. Meanwhile, the complexity of the image-based Google Lens Translate's natural language process reduces its accuracy when compared to text-based Google Translate.