Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"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."

"ABSTRAKPenelitian ini mengkaji pola hasil terjemahan frasa nominal posesif Bahasa Inggris BI ke BJ pada GT. Penelitian ini menggunakan metode deskriptif-kualitatif. Data pada penelitian ini adalah frasa nominal posesif BJ yang merupakan hasil terjemahan dari BI pada GT. Langkah awal yang dilakukan adalah mengumpulkan bahan berupa nomina BI, kemudian membentuknya menjadi frasa nominal posesif BI, lalu dilakukan uji coba penerjemahan pada mesin. Frasa nominal BI tersebut merupakan hasil penggabungan dari penentu posesif BI deteriminer dan nomina inti head . Hasil terjemahan tersebut kemudian dianalisis berdasarkan perbandingan dengan kaidah baku BJ. Analisis difokuskan pada dua hal, yakni pola konstruksi dan hasil terjemahan pronomina posesif BI. Dilihat dari bentuk konstruksi, hasil terjemahan frasa nominal posesif BI ke BJ dapat berupa kata monomorfemis, kata polimorfemis dan frasa. Berdasarkan data, hasil terjemahan pronomina posesif BI ke BJ dalam GT yang tidak sesuai dengan kaidah BJ dapat berupa: a pronomina persona bahasa Indonesia, b pronomina demonstratif BJ, c kata sandang BJ, dan d bentuk lain.

---

ABSTRACTThis research aims to discuss the translation pattern of possessive nouns phrases from English EN into Javanese JV generated by Google Translate GT . This research employs qualitative descriptive method. The data used in the research are the phrases of Javanese possessive nouns that are translated from EN using GT. The research is initialized by gathering EN nouns, then converting the nouns into EN possessive nouns phrases, and then put the phrases on the machine to test the translation result. The EN noun phrases are constructed from the combination of an EN possessive determiner and a noun head. The result of the translation is analyzed by comparing it with the general linguistic rules of JV. The analysis focuses on two things the pattern construction and the translation of EN possessive pronouns. Identified from its forms of construction, the translation of possessive noun phrases from EN into JV can appear in the form of monomorpheme, polymorpheme, and phrase. Based on the data, the translation results of possessive pronouns from EN into JV using GT that do not comply the JV linguistic rules comprise the errors in the production of a Indonesian personal pronouns, b JV demonstrative pronouns, c JV article, and d other forms. "

"Perkembangan teknologi terlebih pada bidang komputer membawa banyak inovasi yang mempengaruhi dunia ilmu pengetahuan, salah satunya dalam bidang penerjemahan. Munculnya mesin-mesin penerjemah dapat membantu dan juga mempercepat penerjemahan kumpulan karya dan teks dalam berbagai bahasa, tetapi belum diketahui pasti bagaimana ketepatan dari hasil terjemahan mesin tersebut. Penelitian ini membandingkan hasil terjemahan teks 苗族银饰miaozu yinshi oleh empat mesin penerjemah yaitu Google Translate, Baidu Fanyi, Youdao, dan Lingvanex dengan hasil terjemahan manual. Hasil terjemahan keempat mesin tersebut selanjutnya dianalisis ketepatan pilihan kosakata dan struktur kalimatnya dalam bahasa sasaran. Metode penelitian yang digunakan adalah metode kualitatif yang memaparkan hasil penelitian secara deskriptif. Hasil penelitian menemukan bahwa terjemahan manual memiliki keunggulan dibandingkan dengan hasil terjemahan mesin. Hal ini disebabkan kurangnya kemampuan mesin dalam memaknai kosakata dalam bahasa sumber dan kurangnya pemahaman mesin terhadap fungsi sintaktis serta kelaziman bahasa sasaran.

---

Technological developments especially in the field of computers have brought many innovations that have influenced the world of science, one of which is in the field of translation. The emergence of machine translations can help and speed up the translation of collections of works and texts in various languages, but it is not certain how accurate the machine translation results are. This review compares the results of the translation of the text 苗族银饰miaozu yinshi by four machine translators namely Google Translate, Baidu Fanyi, Youdao, and Lingvanex with the results of manual translation. The translation results of the four machines are then analysed for the accuracy of the choice of vocabulary and sentence structure in the target language. The research method used is a qualitative method which describes the results of the research descriptively. The results of the study found that manual translation has advantages over machine translation. This is due to a lack of machine ability to interpret vocabulary in the source language and a lack of machine understanding of the syntactic functions and prevalence of the target language."

"Mesin pendingin merupakan sebuah mesin refrigerasi kompresi uap yang digunakan untuk proses heat transfer pada peralatan medis seperti MRI, PET,CT Scan, Oncology Liniear Accelerator, Cardiology (Blood Cooling System). Mesin pendingin atau yang lebih dikenal dengan Water Chiller adalah mesin yang mampu menghilangkan panas dari cairan melalui kompresi-uap atau siklus refrigerasi absorpsi. Pembuatan miniatur mesin pendingin ini di desain dengan kemampuan menurunkan temperatur air dari 25°C menjadi 5°C dengan cooling capacity 470 W untuk mendinginkan air sebanyak 30 liter dan beroperasi selama 12 jam. Pengambilan data dilakukan dengan menguji performansi miniatur water chiller. Miniatur mesin pendingin ini mampu menurunkan temperatur maximum 5°C dengan koefisien performansi sistem aktual adalah 5,09 dan koefisien performansi carnot adalah 6,15 dengan efisiensi mesin didapatkan 80,56 % dan 84,06 %.

---

Cooling machine is vapor compression refrigeration machine wich used for heat transfer process in medical equipment such us MRI, PET, CT Scan, Oncology Linear Accelerator, Cardiology (Blood Cooling System). Cooling machine or water chiller is a machine wich removes heat from the liquid trough the vapor-compression or absorption refrigeration cycle. Manufacture of cooling machine are designed with the ability to lower the water temperature of 25°C to 5°C with use cooling capacity 470 W for cooling water system amount 30 litre and operation 12 hours. Taken data with testing of miniatur water chiller performance. This miniature water chiller can be reduce temperatur maximum 5°C with coefisien performance actual system is 5,09 and coefisien performance carnot is 6,15 and coefisient result of machine is 80,56% and 84,06%."