Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Onoma: Pendidikan, Bahasa, dan Sastra Jurnal Linguistik Terapan
Garryn Christian Ranuntu
Universitas Sam Ratulangi, Manado
Education Languange, Linguistic, Communication & Media

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
Penggunaan Tanda Bahasa dalam Ruang Publik Pusat Perbalanjaan di Kota Manado Domenic Karema S. Parengkuan; Djeinnie Imbang; Garryn Christian Ranuntu
Jurnal Onoma: Pendidikan, Bahasa, dan Sastra Vol. 10 No. 3 (2024)
Publisher : Universitas Cokroaminoto Palopo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30605/onoma.v10i3.3922

Abstract

Pesat arus globalisasi dan percepatan komunikasi menyebabkan terjadinya proses kontak bahasa yang membuat masyarakat semakin memiliki kemampuan untuk menguasai berbagai bahasa. Hal tersebut menyebabkan penyebaran informasi melalui tanda bahasa diruang publik semakin banyak ditemukan tertulis dalam berbagai bahasa. Penelitian ini merupakan penelitian lanskap linguistik yang bertujuan untuk mengklasifikasikan, serta menjelaskan penggunaan bahasa dalam tanda-tanda bahasa di ruang publik Manado Town Square 2, dengan menggunakan teori bentuk tanda bahasa dari Backhaus (2007), jenis tanda bahasa oleh Yendra dan Artawa (2020), serta menjelaskan bahasa-bahasa apa saja yang digunakan dalam tanda-tanda tersebut. Penelitian ini menggunakan metode deskriptif kualitatif, dengan teknik fotografi sebagai teknik pengumpulan data. Pengolahan data dilakukan sesuai dengan teori Miles dan Huberman (2014). Hasil dari penelitian ini yaitu, pada ruang publik ini terdapat 238 tanda bahasa gabungan dari jenis tanda komersial dan non-komersial. Tanda-tanda tersebut terbagi atas 158 tanda monolingual, 77 tanda bilingual, dan 3 tanda multilingual. Tulisan-tulisan dalam tanda bahasa diruang publik ini menggunakan bahasa Indonesia, bahasa Inggris, bahasa Jepang, dan bahasa Mandarin
Can AI Speak Diplomacy? A Head-to-Head Translation Challenge Garryn Christian Ranuntu; Aryana Nurul Qarimah
Jurnal Linguistik Terapan JLT Volume 15 No 2, 2025
Publisher : UPT P2M Politeknik Negeri Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Machine translation (MT) has evolved from simple rule-based systems to advanced neural and large-language-model (LLM) frameworks. This evolution has enabled increasingly human-like translation performance. However, very rare studies were done to evaluate them for diplomatic texts. Adopting mixed-method design, this study compared the ability of three translation models, namely Google Translate, DeepL, and ChatGPT in translating diplomatic text (excerptx from Thailand's governmental address and The Inaugural Address of President Trump).  The quantitative methods included the use of BLUE and TER. The qualitative method employed qualitative discourse analysis and diplomatic register analysis. The quantitative results indicate notable differences in performance across the three machine translation systems. Google Translate obtained a BLEU score of 58.59 and a TER of 22.22%, suggesting that while its translation output retains general meaning and readability, it tends to be more literal and less refined in terms of lexical and syntactic choices. DeepL achieved a higher BLEU score of 64.67 and a lower TER of 18.52%, demonstrating stronger performance in terms of fluency, grammatical accuracy, and lexical precision. ChatGPT, with a BLEU score of 98.00 and TER of 4.00%, shows near-human performance, effectively functioning as the reference baseline. From the qualitative analysis, it was found that ChatGPT best satisfies the linguistic, pragmatic, and rhetorical requirements of diplomatic translation, followed by DeepL as a strong secondary option, and Google Translate as a useful tool for everyday general-purpose translation but not suitable for formal governmental or international contexts.
Co-Authors Aryana Nurul Qarimah Djeinnie Imbang Domenic Karema S. Parengkuan