Kualitas Terjemahan DeepL dalam Penerjemahan Teks Fiksi dari Bahasa Arab ke dalam Bahasa Indonesia

Muhammad Ghazi Al Ghifari, Dra. Uswatun Hasanah, M.A.

2025 | Skripsi | SASTRA ARAB

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kualitas terjemahan DeepL dalam penerjemahan teks fiksi dari bahasa Arab ke dalam bahasa Indonesia. Penelitian ini membandingkan terjemahan DeepL terhadap terjemahan dari penerjemah ahli. Dalam menentukan kualitas terjemahan DeepL, digunakan instrumen penilaian dari Nababan, Nuraeni, dan Sumardiono dari tiga sisi, yaitu keakuratan, keberterimaan, dan keterbacaan. Penelitian ini memanfaatkan metode simple random sampling untuk menentukan sampel penelitian, dilanjutkan dengan pengumpulan data, analisis data dengan metode kualitatif komparatif, dan penyajian data dengan metode informal.  

Dari penelitian, didapatkan bahwa keakuratan terjemahan DeepL pada skor rata-rata 2,55 atau dinilai akurat. Terjemahan dinilai memiliki tingkat kesepadanan yang tinggi dan tidak terjadi distorsi makna. Keberterimaan terjemahan DeepL pada skor rata-rata 2,55 atau dinilai berterima. Terjemahan dinilai alami, penggunaan istilah teknis yang umum dan lazim digunakan, dan kepatuhan terhadap kaidah bahasa sasaran. Keterbacaan terjemahan DeepL pada skor rata-rata 2,67 atau dinilai memiliki tingkat keterbacaan yang tinggi. Terjemahan dinilai mudah untuk dipahami oleh pembaca.

Berdasarkan pembobotan terhadap ketiga aspek penilaian kualitas terjemahan, diperoleh skor rata-rata 2,57. Dengan demikian, terjemahan DeepL dinilai akurat, berterima, dan memiliki tingkat keterbacaan yang tinggi. Selain itu, ditemukan juga bahwa DeepL memiliki tiga keunggulan, yaitu memiliki kualitas terjemahan yang baik, kesesuaian gaya bahasa, dan konsistensi dalam struktur kalimat. Akan tetapi, DeepL juga memiliki kekurangan, yaitu kesulitan dalam menerjemahkan istilah budaya dan kesalahan dalam memahami konteks. Dengan demikian, diketahui bahwa terkadang terjemahan DeepL lebih unggul dibandingkan dengan terjemahan ahli karena memiliki gaya bahasa dan konsistensi dalam struktur kalimat. Namun, terkadang terjemahan ahli lebih unggul dibandingkan dengan terjemahan DeepL karena lebih tepat dalam menerjemahkan istilah budaya dan memahami konteks. DeepL direkomendasikan sebagai mesin penerjemah dalam penerjemahan teks fiksi karena efektif dan efisien. Akan tetapi, diperlukan proses pemeriksaan dan penyempurnaan hasil terjemahannya agar sesuai dengan bahasa sumber dan konteks.

This study aims to analyze the quality of DeepL translation in translating fictional text from Arabic to Indonesian. It compares DeepL translation with that produced by an expert translator. To evaluate the quality of DeepL translation, the assessment instrument developed by Nababan, Nuraeni, and Sumardiono is used, focusing on three aspects: accuracy, acceptability, and readability. The study employs a simple random sampling method to determine the research sample, followed by data collection, data analysis using a comparative qualitative method, and data presentation using an informal method. 

From the study, it was found that the accuracy of DeepL translation scored an average of 2.55, categorized as accurate. The translation was deemed to have a high level of equivalence, with no distortion of meaning. The acceptability of DeepL translation also scored an average of 2.55, categorized as acceptable. The translation is assessed as natural, use common and widely accepted technical terms, and adhere to the norms of the target language. The readability of DeepL translation scored an average of 2.67, indicating a high level of readability. The translation was deemed easy for readers to understand.

Based on the weighting of the three aspects of translation quality assessment, an average score of 2.57 was obtained. Thus, DeepL translation is considered accurate, acceptable, and has a high level of readability. Furthermore, it was also found that DeepL has three advantages: producing high-quality translations, maintaining consistency in language style, and consistency in sentence structure. However, DeepL also has some shortcomings, including difficulty in translating cultural terms and errors in understanding context. Thus, it is known that sometimes DeepL translation is superior to expert translation because it has a refined linguistic style and consistency in sentence structure. However, sometimes expert translation is superior to DeepL translation because it is more accurate in translating cultural terms and understanding the context. Therefore, DeepL is recommended as a translation tool for fictional texts due to its effectiveness and efficiency. However, a process of review and refinement of its translations are necessary to ensure alignment with the source language and context.

Kata Kunci : Keakuratan, Keberterimaan, Keterbacaan, DeepL, Fiksi/Accuracy, Acceptability, Readability, DeepL, Fiction