RULE BASED MACHINE TRASLATOR DALAM PENERJEMAHAN

RULE BASED MACHINE TRASLATOR DALAM PENERJEMAHAN

(Kajian Awal Teoretis dan Metodologis)

PENDAHULUAN

Mesin terjemahan adalah perpaduan antara ilmu bahasa dengan ilmu komputasi, sering disebut sebagai bagian dari ilmu computational linguistic. Intinya ilmu ini mencoba membuat mesin mampu menerjemahkan satu bahasa ke bahasa yang lainnya. Selain itu membuktikan bahwa penerjemahan saat ini tidak lagi semata-mata terjemahan oleh manusia,  tetapi dalam konteks profesional, merupakan peningkatan proses dan produk yang memadukan kekuatan komputer dan analisis bahasa berbasis komputer dengan kemampuan manusia untuk menganalisis makna dan menentukan bentuk yang tepat ke dalam bahasa lainnya.

Penerjemah otomatis seperti transtool merupakan program komputer. Dia tidak "memahami" kata-kata selain yang ada dalam database-nya meskipun database itu selalu di-update hampir setiap detik. Karena itu mestinya kita tidak memaksa transtool menerjemahkan dan menggunakannya secara serta merta

Penerjemahan  adalah usaha memproduksi dari bahasa sumber ke dalam bahasa  penerima (receptor) dengan  mendahulukan  makna pesan untuk mencari  perpadanan pesan  yang terdekat dan terwajar (translating consist in reproducing  in the receptor language  the closest natural equivalent  of the source-language message, first in terms  of meaning  and secondly in terms of style (Nida and Taber, 1982)

Berdasarkan Dictionary of Translation Studies (Shuttleworth dan Cowic, 1997:181) :

”Terjemahan adalah gagasan luas yang dapat dipahami melalui berbagai cara berbeda. Sebagai contoh, orang akan berbicara mengenai penerjemahan sebagai proses dan produk, dan mengenali setiap subjenisnya sebagai literary translation, technical translation, subtitling and machine translation; lebih jauh lagi walaupun istilah terjemahan secara khusus merujuk pada transfer teks tertulis, istilah ini terkadang mencakup juga interpreting”.

Definisi ini memperkenalkan variabel-variabel lebih lanjut, (1) subtipe, yang secara khusus tidak hanya mencakup  hasil tulisan seperti terjemahan literal dan terjemahan teknis, tetapi juga bentuk-bentuk terjemahan yang telah diciptakan pada dekade terakhir ini, seperti audiovisual translation—produk tertulis yang dibaca bersama dengan gambar pada layar (bioskop, televisi, DVD atau game komputer). Terlebih lagi, merujuk pada adanya machine translation membuktikan bahwa penerjemahan saat ini tidak lagi semata-mata terjemahan oleh manusia,  tetapi dalam konteks profesional, merupakan peningkatan proses dan produk yang memadukan kekuatan komputer dan analisis bahasa berbasis komputer dengan kemampuan manusia untuk menganalisis makna dan menentukan bentuk yang tepat ke dalam bahasa lainnya.

Dalam dunia penerjemahan dikenal Google Translate dan Rekso Translator. Kedua aplikasi tersebut merupakan contoh dari aplikasi Machine Translation (MT).

MT adalah perpaduan antara ilmu bahasa dengan ilmu komputasi, sering disebut sebagai bagian dari ilmu computational linguistic. Intinya ilmu ini mencoba membuat mesin mampu menerjemahkan satu bahasa ke bahasa yang lainnya.

Sekarang ini ada beberapa jenis MT, yang umum ditemui adalah Statistical Machine Translator (SMT), Rule Based Machine Traslator, dan Hybrid Machine Translator. SMT menggunakan hitung-hitungan statistik untuk menerjemahkan suatu kalimat bahasa tertentu ke bahasa yang lain. Salah statu contoh SMT yang terkenal adalah Google Translate dan Microsoft Translator. Karena menggunakan hitungan statistik, maka SMT memerlukan contoh-contoh terjemahan yang sudah ada (biasa disebut bilingual corpora). Contoh terjemahan kemudian dihitung peluang suatu kata atau frasa diterjemahkan ke bahasa yang lain. Hasil perhitungan ini menghasilkan suatu model translasi. Diperlukan juga contoh-contoh kalimat dalam kedua bahasa (biasa disebutmonolingual corpora). Contoh-contoh kalimat ini digunakan sebagai model bahasa. Model bahasa ini digunakan agar translasi yang dihasilkan tata bahasanya lebih baik. Semakin banyak data contoh terjemahan dan data contoh kalimat, semakin baiklah hasil terjemahan yang dihasilkan.

Rule Based Machine Traslator (RBMT) menggunakan aturan-aturan bahasa baku dalam menerjemahkan. Selain aturan-aturan, diperlukan juga data kamus untuk tiap kata dalam dua bahasa. Jadi tiap kata diterjemahkan satu persatu, kemudian diatur lagi berdasarkan aturan bahasa baku. Contoh aplikasi rule based ini yaitu rekso translator. Namun karena aturan bahasa tidak selalu baku, dan data kamus terbatas, maka penerjemahan terkadang tidak sesuai dengan yang diharapkan. Pada umumnya rule based MT kualitasnya masih kalah dibanding SMT.

Hybrid MTadalah perpaduan antara statistical dan rule based MT. Ada beberapa teknik hybrid MT, antara lain: keluaran rule based MT, kemudian hasilnya diatur lagi berdasar statistical; atau hasil penerjemahan dari SMT kemudian diatur ulang tata bahasanya berdasar aturan yang baku. Hasil terjemahannya dari SMT yang kemudian diatur ulang tata bahasanya, umumnya kualitasnya lebih baik dibanding metode penerjemahan lainnya.

KAJIAN TEORETIS

Konsep Penerjemahan

Catford (1965:20) mendefinisikan penerjemahan sebagai “the replacement of textual material in one language (SL) by equivalent textual material in another language (TL)”.  Ini dapat diterjemahkan dengan “pengalihan materi tekstual dalam suatu bahasa (bahasa sumber) dengan materi tekstual yang sepadan dalam bahasa yang lain (bahasa sasaran)”. Yang dimaksud dengan materi tekstual dapat berupa buku, bagian buku, paragraf, kalimat, frasa, ataupun kata. Materi tekstual dalam bahasa sumber (source language) diharapkan diganti dengan materi tekstual dalam bahasa sasaran (target language) yang ekuivalen (sepadan), sedangkan Nida dan Taber mendefinisikan penerjemahan sebagai berikut:

 “Translating consists of reproducing in the receptor language the closest natural equivalent of the source language message, first in terms of meaning, and secondly in terms of style”

(Penerjemahan adalah mereproduksi dalam bahasa penerima padanan (ekuivalensi) alami yang semirip mungkin dengan pesan dalam bahasa sumber, pertama dalam segi makna, dan kedua dalam gaya bahasanya).

Hingga saat ini, penerjemahan antara bahasa tulis tetap merupakan inti dari penelitian terjemahan, tetapi fokusnya telah meluas dari sekadar penggantian  unit linguistik SL dengan ekuivalen TL.  Penelitian penerjemahan audiovisual pun saat ini mencakup bahasa isyarat (sign language), intralingual subtitles, lip synchronization untuk sulih suara maupun interlingual subtitles. Hubungan antara gambar dan kata sangatlah penting baik dalam film maupun iklan, dan oleh karena telah ada penelitian lebih lanjut tentang hubungan antara penerjemahan, musik, dan tarian. Adapun batas-batas penerjemahan meliputi sebagai berikut:

1.    Proses transfer sebuah teks tertulis dari SL ke TL, yang dilakukan oleh seorang penerjemah, atau para penerjemah, dalam sebuah konteks sosio-kultural yang spesifik.

2.    Produk tertulis, atau TT, yang merupakan hasil dari proses tersebut dan berfungsi dalam konteks sosio-kultural TL.

3.    Fenomena kognitif, linguistik, visual, kultural, dan ideologi yang merupakan bagian integral dari poin 1 dan 2.

Prosedur Penerjemahan

            Untuk mengatasi kesulitan dalam penerjemahan, yakni tidak memahami makna kata atau kalimat, atau paragraf dan  terjemahan bahasa menurut Newmark  penerjemah harus menempuh tiga  prosedur atau  langkah sebagai berikut.

(1)          Analisis

Sumber asli harus dibaca secara keseluruhan dan dipahami isi pesannya secara garis besar.  Bagian-bagian yang penting dan berpersoalan ditandai. Langkah ini mencakup struktur, semantik, gaya bahasa, dan pesan. Dalam langkah ini sering ditemukan problem pemahaman yang pemecahannya harus dicari di luar teks, di berbagai sumber, seperti teks peraturan perundangan lain, ensikloedi, kamus, atau narasumber. 

(2)          Transfer

Penerjemah mulai menerjemahkan di dalam pikiran, dan jika perlu mulai dituliskan sambil tetap mencari pemecahan problem dengan melihat keluar dari teks. Di sini penerjemah melakukan deverbalisasi, yakni melepaskan diri dari ikatan kalimat-kalimat teks sumber  untuk melakukan close translation,  yakni mencari satuan penerjemahan terkecil yang dapat dicermati untuk dikerjakan.

(3)          Restrukturisasi

Penerjemah mulai melakukan penerjemahan yang sebenarnya dan mulai mengatur susunan-susunan kalimat secara teliti. Di sini penerjemah mengubah struktur gramatikal dan seman bahasa sumber menjadi bahasa sasaran sambil memeriksa apakah terjemahan tersebut apakah sudah sesuai dengan desain sasaran dan analisis kepentingan.

Untuk mendukung prosedur tiga langkah tersebut, Hoed (2006:11-12) menambahkan “empat tataran penerjemahan” yang oleh Newmark disebut ancangan (approach) karena memandu penerjemah dalam proses penerjemahan. Empat tataran penerjemahan yang dimaksudkan tersebut adalah: (a) tataran teks, yakni ketika penerjemah mencoba memahami teks yang harus diterjemahkannya, terutama pada tataran kata dan kalimat, (b) tataran referensial. Di sini penerjemah keluar dari teks untuk mengetahui apa yang sebetulnya dirujuk oleh suatu kata, istilah, atau ungkapan dalam teks yang bersangkutan, (3) tataran kohesi, yakni memeriksa apakah sebagai sebuah teks terjemahan tersebut sudah padu, dan (d) tataran kewajaran, yakni memeriksa apakah terjemahan tersebut jelas dan berterima bagi calon pembacanya.

Keempat tataran dalam proses penerjemahan itu menurut Hoed harus diperhatikan dengan cermat. Namun, Hoed juga mengingatkan kepada penerjemah tentang tenggat untuk penerjemahan tersebut. Hal ini berarti penerjemah harus membuat rencana kerja yang jelas agar dapat menyerahkan terjemahan tersebut kepada klien tepat waktunya.

Menurut Nida dan Taber, dalam mereproduksi pesan tersebut, aspek makna menjadi prioritas pertama tanpa mengabaikan pentingnya bentuk atau gaya bahasa. Di sini ditekankan bahwa padanan itu hendaknya alami dan sedekat mungkin. Ini secara tersirat dikemukakan bahwa kesamaan yang persis antara unsur-unsur dua bahasa cukup sulit didapatkan. Yang dicari penerjemah adalah padanan alami yang sedekat atau semirip mungkin.

METODOLOGI UNTUK MESIN PENERJEMAHAN

Pendekatan khusus dalam MP berasal dari kontribusi Carbonell dan Tomita. Makalah ini, berjudul "Knowledge-based machine translation, the CMU approach" atau "Terjemahan mesin berbasis pengetahuan, pendekatan CMU",. Makalah ini terdiri dari bagian yang intinya adalah gambaran dari pendekatan yang ada untuk MP (interaktif, pra-editing dan pasca-editing). Makalah tersebut agak terlalu panjang mengingat kajiannya yang terlalu luas hingga mempersoalkan materi dasar penerjemahan, meskipun gambar-gambar yang menyertainya mungkin berguna di transfer ke slide proyektor overhead untuk digunakan dalam pengantar kuliah bahwa yang banyak menghabiskan waktu. Namun demikian, di tengah-tengah makalah ini terdapat bagian "pendekatan berbasis pengetahuan" (Knowledge-Based Machine Translation (KBMT)  yang mengundang sejumlah komentar.

Dalam pendekatan ini terjemahan dicapai melalui "represenatsi makna yang bebas bahasa" atau "language-free meaning representation". Amat disayangkan bahwa penulis tidak memberikan solusi atas beberapa kelemahan dari pendekatan "interlingual" untuk mengimbangi beberapa kemungkinan kontroversial terhadap pernyataan yang dibuat tentang pendekatan "transfer". Sebagai contoh, mengutip dua makalah dari Coling (Computational Linguistics).

Tatabahasa transfer adalah seperangkat aturan tambahan yang besar, tidak mempunyai aturan yang tetap (amorfus) yang merujuk kepada entri-entri leksikal yang spesifik yang memetakan frasa-frasa dalam sebuah bahasa ke dalam frasa-frasa yang sesuai dengan bahasa lain. Dengan demikian, sebuah tata bahasa pengalihan (transfer grammar) yang lengkap perlu dibuat untuk setiap pasangan bahasa.  Terdapat lebih dari 5.000 tatabahasa yang kompleks (gargantuan grammars) untuk menerjemahkan di antara 72 bahasa paling aktif di dunia.

Yang pasti tatabahasa transfer "mungkin" menjadi besar, amorfus
dan ad. hoc. Namun, akankah harus selalu begitu? Bahwa tatabahasa harus merujuk ke "entri leksikal tertentu" tidak bisa dibenturkan begitu saja (bandingkan dengan LFG, yang akhirnya diikuti). Dan salah satunya terdapat pada figur 72 yang menunjukkan darimana "bahasa-bahasa yang paling aktif" berasal. Penulis juga dapat menjadi sedikit naif (atau kontroversial) dalam mengklaim generation (kalimat turunan) menjadi "sederhana, kurang menuntut proses komputasi", serta mengklaim bahwa pendekatan interlingual:

Kembali ke bagian yang sedikit kurang kontroversial, dari sebagian makalah tersebut berlanjut dengan diskusi sistem interaktif. Para penulis berpendapat bahwa sistem-sistem MP interaktif, asal-usul dan frekuensi interaksi harus dikendalikan secara hati-hati, serta mekanisme interaksi sekurang-kurangnya harus sedikit "cerdas" 

Usulan untuk sistem interaktif yang harus memotong teks sumber melalui sistem "komposisi teks otomatis" untuk jenis teks yang sangat stereotip. Untuk hal ini pengetahuan pengkaji, pada kenyataannya tipe yang berasal dari pola hasil terjemahan memang digunakan dalam instansi penerjemahan dimana terdapat kebutuhan untuk sering menerjemahkan teks-teks yang sama (misalnya, sertifikat kelahiran, surat izin mengemudi).

Bentuk terjemahan disimpan dalam sebuah cakram, dan rinciannya dimasukkan ke dalam bagian di mana penerjemah mengatur ulang. "Terjemahan-terjemahan" tersebut selanjutnya dapat diselesaikan oleh staf administrasi. Meskipun adanya ketertarikan komersial, pendekatan ini mungkin tidak mewakili isu teoretis atau metodologis yang penting. Bagian kedua dari makalah ini memusatkan kajiannya pada KBMT: sebuah sistem yang didesain di Carnegie Mellon. Model formalisme tatabahasa berbasis entitas digunakan untuk mengekspresikan informasi yang secara sintaksis dan semantik lebih spesifik. Sedangkan informasi yang berbasiskan  sintaksis dan semantik diungkapkan dalam formalisme tatabahasa fungsional. Kunggulan utamanya adalah reversibilitas (yaitu, tatabahasa yang sama dapat digunakan untuk parsing dan generasi) dan keakrabannya dengan para ahli bahasa komputasi. Masalah yang berhubungan dengan formalisme, menurut penulis yaitu penerapannya yang tidak efisien. Mereka berharap dapat mengantisipasi hal ini dengan tata bahasa prakompilasi dan efisien dengan on-line parsing, dengan  menggunakan algoritma  Tomita yang sangat cepat.

Deskripsi yang diuraikan oleh Nirenburg, Raskin, dan Tucker tentang sistem TRANSLATOR interlingual mereka. Apa pun pandangan seseorang tentang berterimanya MP berbasis interlingual, kita harus mengakui setidak-tidaknya bab ini berupaya untuk menjawab kekakuan dalam mendefinisikan sebuah interlingual (IL). Dalam bagian kesimpulan makalah mereka, jawaban-jawaban yang ditekankan sering diuraikan untuk beberapa pertanyaan yang sering diulang.

Sistem TRANSLATOR terdiri dari tiga modul: analisis bahasa sumber ke dalam interlingual,  "perluasan IL", dan sintesis bahasa target. Perluasan kalimat tersebut terdiri dari perluasan IL yang pada dasarnya berbasis teks dengan mempertimbangkan kesimpulan yang kemungkinan berbentuk anafora, dan struktur wacana dengan menggunakan pengetahuan yang ditemukan dalam kamus dan tatabahasa IL. Bagian utama dari makalah ini berkaitan dengan penjelasan dan definisi kamus dan tatabahasa IL. "Kamus IL" berisi deskripsi ragam entitas yang digunakan. Ada dua macam deskripsi tersebut: deskripsi konsep dan properti. Di antara kedua jenis properti tersebut berhubungan langsung dengan entri yang terdapat pada kamus IL lainnya, yang memberikan aturan yang jelas pada kamus tersebut. Yang paling penting dari keterhubungan ini dilakukan melalui properti "isa", yang berhubungan dengan mekanisme turunan dan kemungkinan-kemungkinan generalisasi dalam inferensi. Sebagaimana yang diakui oleh para penulis secara bebas, hal tersebut menjadi hal yang biasa bagi mereka. Beberapa halaman berikut memberikan beberapa contoh entri kamus.

Tatabahasa IL diartikan sebagai sintakis "teks" IL. Sebuah teks IL merupakan jaringan frame-frame, yang saling dihubungkan dengan penanda wacana. Slot frame-frame tersebut boleh jadi terdiri dari frame-frame termasuk komunikasi tindak tutur perorangan dan informasi yang terarah. Beberapa contoh yang diberikan, di antara mereka beberapa teks input alternatif menarik yang merepresentasikan proposisi yang sama tetapi dengan fokus berbeda.

Hubungan antara teks-teks sumber dan representasi-representasi IL. Di sini terdapat beberapa pernyataan yang agak mengkhawatirkan yang tampaknya untuk menyiratkan korespondensi yang erat antara kategori sintaksis bahasa sumber dan elemen IL, misalnya, kata benda yang sesuai dengan kerangka (frame) objek, kata kerja untuk tindakan atau frame pernyataan (state frame), dan sebagainya (hal. 104). Dengan demikian, dapat dikatakan bahwa faktor utama yang mendukung sebuah pendekatan interlingual justru memungkinkan sampai sejauh manakah perbedaan kategori sintaksis dapat dinetralisir seperti pada kata: nomina kemenangan (victory) tidak lebih merupakan obyek daripada verba menang.

Sangat disayangkan terminologi yang diadopsi oleh EUROTRA hanya dapat melayani untuk membingungkan pembaca:  baik "terjemahan" dan "bahasa" yang diberikan makna khusus. Meskipun demikian kadang-kadang hal tersebut juga muncul dalam penggunaan bahasa sehari-hari mereka pada suatu kesempatan dalam ruang dari dua baris. Beberapa kritik lainnya harus dibuat: pada sudut pandang tertentu, beberapa terminologi diperkenalkan tanpa penjelasan atau pembenaran ("aturan-aturan jenis A"), dan salah satu contoh yang penting mungkin terdapat salah cetak (atom yang hilang/missing atom, untuk "dewan kota". Juga, pembahasan pertanyaan penting seperti penanganan ambiguitas dalam kerangka kerja ini dibatasi sampai pada contoh yang paling sederhana. Namun,  di sisi positifnya, membaca dengan cermat artikel ini akan memberikan beberapa wawasan, setidak-tidaknya dasar metodologi teoretis proyek tersebut (yang, kemudian disebut sebagai tema keseluruhan makalah ini). Para pembaca yang menemukan pendekatan linguistik dicontohkan agak naif harus dipahami bahwa ini semua tunduk pada penelitian yang sedang berlangsung yang penulis klaim, difasilitasi oleh "lingkungan yang sangat tertib" dan "tingkat modularitas tinggi" yang diberikan oleh pendekatan ini.

Pada bagian berikutnya membahas tentang desain dasar sistem interaktif MP. Kontribusi dari Johnson dan Whitelock berpusat pada sekitar gagasan bahwa saat ini sistem MP tidak mendistribusikan tugas terjemahan antara manusia dan komputer dengan cara yang tepat. Mereka mengusulkan sebuah sistem penerjemahan yang ahli dimana keahlian user dan sistem yang melengkapi keterampilan bukan tumpang tindih satu sama lain. Secara khusus, sistem harus lebih seperti penerjemah manusia. Jika tidak diharapkan, untuk mengimbangi kesenjangan dalam pengetahuan tentang bahasa sumber dan subyek (dunia nyata) dengan konsultasi ahli lainnya, tapi tidak dalam bahasa targetnya serta pengetahuan kontrastif.

Kontribusi mereka diajukan dengan "makalah yang dianggap baik", namun pembaca mungkin kecewa karena tidak menemukan rincian yang lebih nyata dari percobaan penerjemahan bahasa Inggris ke dalam bahasa Jepang, dibandingkan dengan artikel sebelumnya yang berdasarkan pada prinsip-prinsip tersebut.

 Kontribusi Alan Melby mirip dengan tema sebelumnya. Dia menguraikan "workstation penerjemah", dimana terdapat tingkatan-tingkatan berbeda antara keterlibatan manusia atau mesin. Melby mendefinisikan empat jenis interaksi manusia dalam proses MP: sebelum dan pasca-editing, bagian ini mungkin diperbantukan oleh komputer untuk mengatur ejaan dan tata bahasa yang sekarang cukup banyak tersedia. Untuk ini ia menambahkan "intraprocessing", yang merupakan interaksi yang akrab selama proses penerjemahan misalnya untuk pilihan item, sasaran leksikal dan "para-pengolahan", dimaksudkan untuk tugas-tugas seperti produksi teks berorientasi glosarium, konkordansi, dan item lainnya yang terkadang berguna terutama untuk penerjemahan skala besar. Para-pengolahan juga mencakup tempat serangkaian kata yang diperlukan.

            Desain workstation penerjemahan Melby yang memiliki tiga
tingkat. Yang pertama adalah tingkat paraprocessing, dengan pengolah kata, kamus pencarian on-demand dengan fasilitas telekomunikasi untuk konsultasi dengan klien, kolega, dan lain-lain. Tingkat kedua melibatkan kamus pencarian otomatis, ditambah analisis morfologinya. Tingkat ketiga adalah MP "penuh", dengan kemungkinan pra- dan pasca-editing serta intra-pengolahan. Semua dikemas bersama-sama secara fleksibel dan efisien. Melby menyimpulkan dengan mengingatkan pembaca bahwa ada berbagai jenis MP untuk user dengan kebutuhan berbeda, mulai dari "terjemahan indikatif", yang outputnya berasal dari dari sistem otomatis yang mungkin sepenuhnya cocok, sampai ke terjemahan hukum dan sastra, dan barangkali mungkin cocok hanya terdapat pada tingkat operasi yang pertama.

ANALISIS TEMUAN

Uji Coba Penggunaan

Mesin transtool yang digunakan sebagai uji coba dalam pengunaan penerjemahan dalam penelitian pustaka ini adalah Rekso Transtool. Mesin ini dapat berjalan atau digunakan dengan bantuan komputer dan yang sejenisnya.

Mesin ini berguna sebagai penerjemahan dari bahasa Inggris ke dalam bahasa Indonesia. Juga bisa berlaku sebaliknya.

Mesin translator dilengkapi dengan  kamus terjemahan. Isi kamus ini dapat dilengkapi atau diperkaya lagi oleh penggunanya.

Berikut adalah tampilan dari mesin Rekso Translator.

Gambar 1

Tampilan Jendela Mesin Rekso Translator

Gambar 2

Tampilan Isi Mesin Rekso Translator

Dalam mesin rekso translator terdapat beberapa menu yang dapat dimanfaatkan oleh pengguna. Adapun menu yang dimasud adalah:

1)     Pilihan media input merupakan menu untuk memasukkan bahasa sumber. Bahan dari bahasa sumber dapat ditik langsung, ataupun dapat menyalin dari file yang sudah disiapkan.

2)     Berupa tampilan dari bahasa sasaran atau bahasa target. Hasil terjemahaan bisa sebagai tampilan saja, ataupun bisa langsung disimpan menjadi sebuah file. Di menu ini juga hasilnya dapat sebagai bahasa sasaran saja ataupun bisa disimpan dengan bahasa sumbernya.

3)     Bidang keilmuan pengguna. Di menu ini pengguna dapat menyorot sesuai bidang keilmuan yang dikehendaki. Bidang umum, pendidikan, kesehatan, hukum dan bidang lainnya dapat ditentukan sebagai bahasa sasarannya.

4)     Arah terjemahan. Terdapat dua pilihan yaitu dari bahasa Inggris ke Indonesia atau sebaliknya. Yang mana pilihan pengguna tinggal menyorot pada icon yang tersedia.

Selain keempat menu di atas di dalam rekso translator juga terdapat menu tambahan yaitu menu bantuan, daftar kata, serta menu koreksi kamus.

Berikut penulis sajikan hasil terjemahan dalam bentuk paragraf sebagai bahan ulasan selanjutnya.

Bahasa Sumber (Bahasa Inggris)

:

The problems in this paper are the criteria, and steps to arrange teaching material by using local folklore. The aims of this paper are to describe, and how to arrange language and Indonesian literature teaching materials source from the south Banten folklore for elementary school students in Pandeglang district. The method of this research is descriptive-analysis. Questionnaire technique is used to capture the teachers' opinion about the criteria and steps to make folklore as teaching materials.

Bahan tersebut dimasukkan ke dalam mesin penerjemahan seperti tertera pada gambar berikut ini.

            

Gambar 3

Tampilan Bahasa Sumber di MP

Hasil terjemahan dalam bahasa sasaran bahasa Indonesia adalah:

Gambar 4

Tampilan Bahasa Sumber dan bahasa Sasaran

Bahasa Sasaran (Bahasa Indonesia)

:

The permasalahan di  catatan/kertas ini adalah ukuran-ukuran, dan langkah-langkah untuk menyusun material pengajaran oleh menggunakan dongeng-dongeng lokal. The tujuan-tujuan dari catatan/kertas ini adalah untuk menguraikan, dan bagaimana cara menyusun bahasa dan sumber bahan-bahan pengajaran literatur Indonesia dari selatan Banten dongeng-dongeng untuk para siswa sekolah dasar di dalam Pandeglang daerah. Metoda dari riset ini adalah deskriptif. analisa. Teknik daftar pertanyaan digunakan untuk tangkapan pendapat guru sekitar langkah-langkah dan ukuran-ukuran untuk membuat dongeng-dongeng sebagai mengajar bahan-bahan.

Hasil perbaikan bahasa sasaran adalah sebagai berikut ini.

Bahasa Sasaran (Bahasa Indonesia)

:

Permasalahan dalam tulisan ini adalah kriteria, dan langkah-langkah menyusun bahan ajar cerita rakyat. Tujuannya untuk mendeskripsikan, cara menyusun bahan ajar bahasa dan sastra Indonesia yang bersumber dari cerita rakyat Banten Selatan bagi siswa sekolah dasar di Kabupaten Pandeglang. Metode penelitian yang digunakan deskriptif-analitis. Teknik angket digunakan untuk menjaring pendapat guru tentang kriteria dan langkah-langkah menyusun bahan ajar cerita rakyat.

KESIMPULAN

Teknologi menyediakan kemudahan, termasuk dalam menerjemahkan. Karena perkembangan teknologi pula, saat ini ada bermacam software terjemahan, misalnya Transtool.

Transtoll sangat terkenal di kalangan mahasiswa, terutama untuk kuliah bahasa Inggris; sayangnya mahasiswa terkesan asal pakai, diperburuk lagi dengan kurangnya pengetahuan tentang tips dan trik pemanfaatannya secara efektif. Selain itu ada juga yang "memaksanya" untuk memahami buku-buku teks berbahasa Inggris. Mestinya, kita perlu memahami beberapa hal mendasar agar kita sadar konteks dan tidak semena-mena menggunakan teknologi dengan dalih kemajuan dan kemudahan, yang sebenarnya justru bisa membuatnya jadi bahan tertawaan.

Yang paling mendasar adalah bahwa  transtool lahir di era kebuuhan akan terjemahan semakin dirasakan keperluannya. Ibarat kulkas, ia memang didesain utuk rumah yang telah memiliki prasarana listrik dan dimaksudkan untuk menyimpan sayur, daging, dan sebagainya. Apabila dipergunakan untuk menyimpan baju (seperti pernah terjadi di suatu tempat yang makmur tapi belum ada listrik di awal tahun 1990-an), tentu akan menjadi tertawaan dan membuat kita mengelus dada.

Dengan demikian memaksa transtool menerjemahkan paper yang kemudian dikumpulkan tanpa koreksi itu seperti menggunakan kulkas untuk menyimpan celana dalam.

Penerjemah otomatis seperti transtool merupakan program komputer. Dia tidak "memahami" kata-kata selain yang ada dalam database-nya meskipun database itu selalu di-update hampir setiap detik. Karena itu mestinya kita tidak memaksa transtool menerjemahkan dan menggunakannya secara serta merta.

Transtool tidak akan banyak membantu untuk menerjemahkan tulisan kita sendiri ke dalam bahasa asing tetapi akan sangat berguna dalam satu hal: untuk memahami informasi yang ditampilkan di suatu halaman dalam bahasa asing. Transtool akan membantu untuk sekedar mengetahui gambaran umum dari isi paragraf tersebut. Meski tidak seratus persen akurat, sekurang-kurangnya kata-kata kunci dalam halaman itu dapat kita pahami, bahkan meski tulisan itu tidak disertai ilustrasi atau gambar. Tingkat akurasi terjemahan transtool akan lebih tinggi jika kita paham terhadap bahasa sumber dan bahasa sasarannya.

Dengan demikian, kita perlu selalu menempatkan alat, teknologi, dan fasilitas itu pada tempatnya, untuk tujuan apa ia dibuat. Transtool pertama-tama dibuat dan memang sangat berguna untuk memahami informasi secara tidak mendalam. Dalam hal terjemahan untuk sesuatu yang lebih berjangka panjang seperti makalah atau buku, terjemahan mesin tentu akan menguras pikiran kita sendiri.

DAFTAR PUSTAKA

Catford, J.C. 1965. A Linguistic Theory of Translation: An Essay in Applied Linguistics. London: Oxford University Press.

Hatim, Basil dan Ian Mason. 1997. The Translator Communicator. London Routledge.

Hoed,   Benny Hoedoro. 2006. Penerjemahan dan Kebudayaan. Jakarta: Pustaka Jaya

Humanika, Eko Setyo. 2002. Mesin Penerjemah Suatu Tinjauan Linguistik. Yogyakarta: Gadjah Masa University Press

Newmark, Peter. 1994. Approaches to Translation. Oxford:  Pergamon Press.

Newmark, peter. 1988. A Textbook  of Translation. Hertfordshire: Prentice Hall International.

Nida, Eugene Aand Taber, Charles R. The theory and Practice of Translation. Leiden: E. J. Brill

Nirenburg, Sergei. 1987. Machine Translation. Cambridge: University of Cambridge