How the Google Neural Machine Translation (GNMT) Accuracy translate the Indonesian Idioms to English Language: Penelitian - Dolli Rotua Sinaga; Berlin Sibarani; Alfina Gustiany Siregar; Sri Wahyuni Hasibuan (Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat, 2025)
Penelitian ini menguji efektivitas Google Neural Machine Translation (GNMT) dalam menerjemahkan ekspresi idiomatik bahasa Indonesia ke dalam bahasa Inggris. Idiom, yang memiliki makna kiasan yang berakar kuat pada konteks budaya, menghadirkan tantangan yang signifikan bagi sistem penerjemahan mesin karena tidak lagi menggunakan penerjemahan kata per kata secara harfiah. Dengan menggunakan pendekatan deskriptif kualitatif, penelitian ini menilai idiom-idiom bahasa Indonesia yang dipilih berdasarkan tiga parameter utama: keakuratan semantik, koherensi sintaksis, dan ketepatan kontekstual. Temuan penelitian menunjukkan bahwa meskipun GNMT cukup baik dalam mempertahankan struktur sintaksis dan terkadang menangkap esensi semantik dari idiom, GNMT sering kali kesulitan untuk mempertahankan nuansa budaya dan kontekstual yang tertanam dalam ungkapan-ungkapan tersebut. Hal ini menyoroti keterbatasan penting dari sistem penerjemahan mesin saraf dalam menangani bahasa non-literal. Penelitian ini menekankan perlunya model penerjemahan yang peka terhadap konteks dan budaya. Selain itu, penelitian ini berkontribusi pada wacana yang sedang berlangsung dalam linguistik terapan dan penerjemahan mesin, memberikan wawasan yang berharga untuk kemajuan teknologi dan metodologi pembelajaran bahasa.