Post-Editing Process of Machine Translation: A Case Study of Google Translate in Local Government Website

Abstract

Local e-government has important roles in exhibiting a region‟s existence and potential to the international audience and improving the nation‟s economy by attracting visitors to invest through the use of English as the international language. Unfortunately, Indonesian local e-governments still employ Google Translate tool without improving the quality of the translated text. Therefore, a process in post-editing it the way a professional translator does, needs to be disclosed. Along with the development of information technology, the use of online resources as helping tools has a significant role and contribution in increasing the productivity and work efficiency of translators. Accordingly, it is necessary to describe what types of online resources can be referred to, to help to solve translation problems. In the context of this study that discussed the process of correcting the mistakes of the machine translation, this research referred to the terms used by Carl (2010: 2) as phases of skimming, drafting, and post-editing. The data source in this research was the activity of post-editing a local e-government text taken from http//:www.kepriprov.go.id. The data in this research were worksheets and pause plots recorded by Translog-II and video recording captures produced by Camtasia Studio 7. In relation to the type of translation processes undertaken by the translator in doing his task, the data collected from the combined two instruments described that the translator applied the cognitive processes dominantly. He much depended on his own memory in post-editing the Googletranslated text. Moreover, the most important point to be delivered in relation to online resource management is the ability to choose the right website for the right translation problem.

Situs web pemerintah lokal memiliki peran penting dalam menunjukkan eksistensi dan potensi sebuah daerah kepada masyarakat internasional dan meningkatkan ekonomi bangsa dengan menarik perhatian pengunjung untuk berinvestasi melalui penggunaan bahasa Inggris sebagai bahasa internasional. Sayangnya, situs web pemerintah lokal Indonesia masih menggunakan bantuan Google Translate tanpa meningkatkan kualitas teks yang diterjemahkan tersebut. Oleh karena itu, proses penyuntingan akhir sebagaimana yang dilakukan penerjemah profesional perlu dipaparkan. Seiring dengan perkembangan teknologi informasi, penggunaan sumber online sebagai alat bantu memiliki peran dan kontribusi yang signifikan dalam meningkatkan produktivitas dan efisiensi kerja penerjemah. Oleh karena itu, perlu untuk menggambarkan jenis sumber daya online apa yang dapat dirujuk, untuk membantu menyelesaikan masalah terjemahan. Dalam konteks yang membahas proses mengoreksi kesalahan terjemahan mesin, penelitian ini mengacu pada istilah yang digunakan oleh Carl (2010: 2) untuk tahapan terjemahan yang terdiri dari skimming, drafting, dan post-editing. Sumber data dalam penelitian ini adalah kegiatan penyuntingan akhir teks situs web pemerintah lokal yang diambil dari http//:www.kepriprov.go.id. Data dalam penelitian ini adalah worksheet dan pause plot (jeda) yang direkam oleh Translog-II dan rekaman layar komputer yang dibuat dengan Camtasia Studio 7. Sehubungan dengan jenis proses penerjemahan, data dikumpulkan dari gabungan dua instrumen yang menggambarkan bahwa penerjemah menerapkan proses kognitif secara dominan. Penerjemah banyak bergantung pada ingatannya sendiri dalam menyunting teks terjemahan Google tersebut. Selebihnya, hal penting terkait dengan pengelolaan sumber online adalah kemampuan untuk memilih situs web yang tepat untuk masalah terjemahan tertentu.