Riyadiani, Nabilah (2022) Machine Translation Product From Indonesian Language To Mandarin In Lazada Seller Center Feature. Magister thesis, Universitas Brawijaya.
Abstract
Kebutuhan produk penerjemahan yang semakin meningkat menyebabkan kebutuhan produk mesin penerjemahan ikut meningkat. Contohnya penggunaan mesin penerjemahan pada Marketplace Lazada Seller Center oleh pedagang Tiongkok. Pada penelitian ini, difokuskan analisis terkait apa saja teknik penerjemahan yang ditemukan, produk penerjemahan yang tidak dapat diidentifikasi, dan bagaimana peran sintaksis partikel Mandarin yang ditemukan. Penelitian ini menerapkan pendekatan kualitatif deskriptif. Teknik pengumpulan data menggunakan teknik analisis dokumen dan catat. Teknik analisis data digunakan untuk memecahkan permasalahan terkait teknik penerjemahan dan peran sintaksis gramatikal partikel. Hasil menunjukkan terdapat 12 teknik penerjemahan yang digunakan mesin penerjemahan yang dikategorikan menjadi sangat baik (48,86%), baik (13,64%), tidak baik(27,27%), dan sangat tidak baik(10,23%). Kategori sangat baik adalah 1) Kalke (11,39%), 2) Padanan Lazim (12,66%), 3) Kreasi Diskursif (1,27%), 4) Transposisi (5,06%), 5) Amplifikasi (17,72%), dan 6) Amplifikasi Linguistik (6,33%). Hal ini karena menghasilkan produk sesuai aturan sintaksis dan semantik bahasa Mandarin yang benar, mengembangkan informasi di luar konteks, dan meningkatkan minat pembaca. Kategori teknik yang baik yaitu 1) Literal (12,66%) dan 2) Peminjaman (2,53%). Alasannya karena penerjemahan teks yang sangat sederhana. Kategori tidak baik yaitu 1) Reduksi (17,72%) 2) Generalisasi (10,13%), 3) Modulasi (1,27%), dan 4) Variasi (1,27%). Hal ini karena tidak mampu mempertahankan istilah dan penerjemahan yang utuh. Tidak ditemukan teknik pada hasil kategori sangat tidak baik karena makna sangat jauh dari bahasa sumber. Fungsi yang ditemukan yaitu partikel Struktural 的 (de) sebagai pewatas yang menunjukkan kepemilikan dan kualitas sebanyak 90,91%. Partikel 得 (de) berfungsi sebagai komplemen derajat kuantitas sebanyak 4,55%. Partikel Modalitas 吧 (ba) menunjukkan penekanan terhadap ajakan kepada pembaca sebanyak 4,55%. Kesimpulannya, mesin penerjemahan menghasilkan konsistensi makna yang beragam, namun pada segi sintaksis dan semantik yang dihasilkan sangat bagus
English Abstract
The increasing need for translation products causes the need for machine translation products to increase. For example, the use of machine translation on the Lazada Seller Center Marketplace by Chinese traders. In this study, the analysis focused on what translation techniques were found, translation products that could not be identified, and how the syntactic roles of Chinese particles were found. This study applies a descriptive qualitative approach. Data collection techniques using document analysis techniques and notes. Data analysis techniques are used to solve problems related to translation techniques and the role of particle grammatical syntax. The results show that there are 12 translation techniques used by machine translation which are categorized into very good (48.86%), good (13.64%), not good (27.27%), and very bad (10.23%). The very good categories are 1) Kalke (11.39%), 2) Common Match (12.66%), 3) Discursive Creation (1.27%), 4) Transposition (5.06%), 5) Amplification ( 17.72%), and 6) Linguistic Amplification (6.33%). This is because it produces products according to the correct syntactic and semantic rules of Chinese, develops information out of context, and increases reader interest. Good technical categories are 1) Literal (12.66%) and 2) Borrowing (2.53%). The reason is because the translation of the text is very simple. The bad categories are 1) Reduction (17.72%) 2) Generalization (10.13%), 3) Modulation (1.27%), and 4) Variation (1.27%). This is because it is not able to maintain the terms and translation intact. There is no technique found in the category results are not very good because the meaning is very far from the source language. The function found is Structural particle 的(de) as a barrier which shows ownership and quality as much as 90.91%. The particle (de) functions as a complement of the degree of quantity as much as 4.55%. The modality particle (ba) shows an emphasis on the invitation to the reader as much as 4.55%. In conclusion, machine translation produces various consistency of meanings, but in terms of syntax and semantics the results are very good
| Item Type: | Thesis (Magister) |
|---|---|
| Identification Number: | 0422120012 |
| Uncontrolled Keywords: | Produk Mesin penerjemahan, Teknik Penerjemahan, Sintaksis, Partikel Mandarin, Lazada |
| Subjects: | 400 Language > 410 Linguistics |
| Divisions: | S2/S3 > Magister Linguistik Terapan, Fakultas Ilmu Budaya |
| Depositing User: | Unnamed user with username nova |
| Date Deposited: | 30 Jan 2023 01:50 |
| Last Modified: | 30 Jan 2023 01:50 |
| URI: | http://repository.ub.ac.id/id/eprint/197049 |
![[thumbnail of DALAM MASA EMBARGO]](http://repository.ub.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text (DALAM MASA EMBARGO)
NABILAH RIYADIANI.pdf Restricted to Registered users only until 31 December 2024. Download (4MB) |
Actions (login required)
 |
View Item |