Lexical Errors Made By Instagram Machine Translation In Translating The Account Of “Cnnindonesia” News Article

Abstract

The purpose of this study is to identify the types of errors made by IMT based on the theory and to find out the types of lexical errors made most dominantly by IMT on ‘CNNIndonesia’ Instagram account. The design of this research was qualitative design. The data were in words, phrases and sentences that contained lexical errors made by Instagram Machine Translation on “CNNIndonesia” Instagram account. The data were taken by running an Instagram in one account of various captions related to the lexical errors of the study object. The data were collected through stages: finding out and determining, classifying and separating the words, phrases and sentences that contained lexical errors made Instagram Machine Translation on “CNNIndonesia” Instagram account. The research result shows the types of lexical errors made by Instagram Machine Translation on “CNNIndonesia” Instagram account based on Vilar et al (2006) theory found are: missing errors (4), incorrect words (10) and unknown words (8).

Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi jenis kesalahan yang dilakukan oleh IMT berdasarkan teori dan untuk mengetahui jenis kesalahan leksikal yang paling dominan dilakukan oleh IMT pada akun Instagram ‘CNNIndonesia’. Desain penelitian ini adalah desain kualitatif. Data berupa kata, frasa, dan kalimat yang mengandung kesalahan leksikal yang dibuat oleh Instagram Machine Translation pada akun Instagram “CNNIndonesia”. Pengambilan data dilakukan dengan menjalankan Instagram di salah satu akun berbagai caption terkait dengan kesalahan leksikal objek penelitian. Pengumpulan data dilakukan melalui tahapan: menemukan dan menentukan, mengklasifikasikan dan memisahkan kata, frasa, dan kalimat yang mengandung kesalahan leksikal yang dibuat Instagram Machine Translation pada akun Instagram “CNNIndonesia”. Hasil penelitian menunjukkan jenis-jenis kesalahan leksikal yang dilakukan oleh Instagram Machine Translation pada akun Instagram “CNNIndonesia” berdasarkan teori Vilar et al (2006) yang ditemukan adalah: kesalahan yang hilang (4), kata yang salah (10) dan kata yang tidak diketahui (8)