Error Analysis of Instagram Machine Translation: An Instagram Eboni Watch Case Study

ANANDA DESYANA TRI WAHYUNINGSIH, Dr. Supriyono, S.S., M.A. ; Andre Handayani, S.S., M.A. ; Ahmad Mu'am, S.S., M.Sc.

2024 | Tugas Akhir | D4 BAHASA INGGRIS

Penelitian ini menganalisis proses penerjemahan mesin pada caption Instagram “eboniwatch”. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui jenis kesalahan penerjemahan mesin pada caption Instagram “eboniwatch”. Fenomena ini terjadi karena mesin penerjemah Instagram secara harafiah menerjemahkan Bahasa sumber ke Bahasa sasaran yang memiliki beberapa sinonim dan makna yang berbeda di setiap penggunaannya tanpa mempertimbangkan konteks keseluruhan dari caption tersebut. Data peneilitian ini terdapat pada produk mesin penerjemah pada caption Instagram “eboniwatch” dengan caption yang digunakan sebagai data adalah caption yang diposting pada bulan Juni 2023 hingga Oktober 2023. Bahasa sumber dalam Bahasa Indonesia diterjemahkan ke dalam Bahasa sasaran, yaitu Bahasa inggris. Selanjutnya, teori yang digunakan dalam penelitian ini adalah Analisis Kesalahan dari Koponen (2010). Saya mengorganisasikan data dengan mengkategorikan dan membuat matriks untuk membantu mengorganisasikan, menyusun, dan menjelaskan data. Teknik analisis data mengacu pada proses yang saya digunakan untuk menganalisis data, data dianalisis menggunakan analisis deskriptif, dan dijelaskan dengan kata-kata saya sendiri. Saya menemukan 47 set data terjemahan mesin dalam enam kategori. Kategori tersebut meliputi Omitted Concept dengan 11?ta, Added Concept dengan 6?ta, Mistranslated Concept dengan 34?ta, Untranslated Concept dengan 47?ta, Substituted Concept dengan 0?ta, Explicitated Concept dengan 2?ta. Saya menyimpulkan bahwa penggunaan kata-kata gaul, pantun, singkatan, dan Bahasa daerah perlu dihindari.

This research analyzes machine translation process in “eboniwatch” Instagram captions. The purpose of this research is to find out the machine translation error types in “eboniwatch” Instagram caption. This phenomenon occurred because Instagram machine translation literally translates the source language to the target language which has several synonyms and different meanings in each use without considering the overall context of the caption. The data of this research are found in a machine translation product on Instagram captions of “eboniwatch” with captions used as data were those posted from June 2023 to October 2023. The source language in Indonesia was translated into the target language, English. Furthermore, the theory used in this research is Koponen (2010)’s Error Analysis. I organizes data by categorizing and creating matrices to help organize, structure, and explain data. Data analysis techniques refer to the processes used by me to analyze data, the data is analyzed using descriptive analysis, and it is explained in my own words. I discovered 47 machine translation data sets across six categories. The categories include Omitted Concept with 11?ta, Added Concept with 6?ta, Mistranslated Concept with 34?ta, Untranslated Concept with 47?ta, Substituted Concept with 0?ta, Explicitated Concept with 2?ta. I concluded that the use of slang words, rhymes, abbreviations, and local languages need to be avoided.

Kata Kunci : Caption, Instagram, Instagram Machine Translation, Koponen Theory, Translation Error