TRANSLING (TRANSLATOR LINGUISTIK) INOVASI APLIKASI BERBASIS IOT SEBAGAI ALAT PENERJEMAH YANG INOVATIF, DAN KOMUNIKATIF MELALUI PENGEMBANGAN NEURAL NETWORK DALAM PEMBENTUKAN TATA BAHASA YANG BERLANDASKAN KAIDAH BAHASA

Oleh: Yeni Maulidah

Dilansir dari : www.liputan6.com

PENDAHULUAN

Bahasa merupakan sebuah alat komunikasi yang digunakan untuk berinteraksi sosial. Dalam penerapannya bahasa terbagi menjadi dua bentuk, yakni bahasa lisan dan tulisan. Selain sebagai alat berkomunikasi, bahasa juga digunakan sebagai sarana mengekspresikan diri, alat kontrol sosial, dan pengembangan ilmu pengetahuan. Bahasa merupakan akar dari segala sumber ilmu pengetahuan, di setiap ilmu pengetahuan pasti mengandung bahasa di dalamnya, baik secara teoretis maupun praktis. Di negara kita sendiri bahasa yang digunakan sebagai alat pemersatu bangsa adalah Bahasa Indonesia. Menurut Rahayu, (2015) Bahasa Indonesia diguanakan sebagai bahasa nasional yang berfungsi sebagai alat komunikasi mempunyai peran sebagai penyampai informasi. Segala bentuk penyampaian informasi itu dapat disampaikan melalui bahasa dalam bentuk lisan dan tulisan. Dengan bahasa juga, manusia dapat memahami maksud yang ingin disampaikan.

Perkembangan teknologi di zaman modern ini sudah semakin pesat, bahkan termasuk perkembangan pada ilmu bahasa sendiri yang dibuktikan dengan banyaknya muncul istilah-istilah asing sebagai sarana berkomunikasi. Penggunaan istilah-istilah asing tersebut memunculkan makna baru yang seringkali dipergunakan oleh anak muda atau masyarakat di media sosial yang disebut dengan istilah bahasa gaul atau internet slang. Internet slang merupakan bahasa yang digunakan oleh seseorang dalam media sosial. Tujuan penggunaan internet slang adalah untuk mempercepat komunikasi dan mengekspresikan emosi. Bentuk dari internet slang banyak menggunakan huruf dengan suara yang sama, tanda baca, huruf kapital, onomatope, dan emotikon. Adapun contoh dari internet slang sendiri seperti, kuy, yang berarti (ayo), sabi (bisa), mager (malas gerak), ngaret (lama), pap (minta dikirim foto), dan lain sebagainya. Penggunaan internet slang tersebut pada umumnya kerap kali digunakan oleh anak muda yang dalam bertutur tidak mematuhi penggunaan kaidah bahasa yang berlaku.         

Terlepas dari penggunaan internet slang seiring perkembangan zaman, perlu diketahui juga bahwa hakikat bahasa sendiri memiliki kaidah yang perlu diterapkan sebagaimana pada awal mula pembentukanya. Kaidah bahasa yang baik adalah bahasa yang mematuhi tata bahasa pada Kamus Besar Bahasa Indonesia (KBBI). Termasuk dalam hal ini, penggunaan aplikasi translator sebagai media penerjemah harus mengikuti tata bahasa yang berlaku pada kaidah di setiap bahasa yang berbeda-beda.

Menurut Communication Technology Timeline yang dikutip Dan Brown, berbagai jenis media elektronik di dunia mulai merebak pada awal tahun 1880 an dimulai dengan alat komunikasi telepon, tape-recorder, dan radio. Barang elektronik lainnya seperti televisi, TV kabel, telepon selular baru muncul digunakan oleh banyak masyarakat sekitar tahun 1940-1970 an. Dilansir menurut stekom.id sistem komunikasi digital mulai muncul sejak tahun 1976 yang kemudian menggantikan sistem komunikasi analog. Masa ini juga disebut sebagai revolusi digital. Dengan mengingat prinsip-prinsip sistem digital tadi, maka era digital merupakan era di mana aliran informasi melalui media-media komunikasi bersifat jelas, akurat, dan cepat. Seperti misalnya, pada penggunaan translator dewasa ini yang sudah berkembang pesat. Bahkan, sudah memiliki banyak fitur-fitur penerjemah yang tidak hanya bisa menerjemahkan satu bahasa, tetapi juga bisa menerjemahkan banyak bahasa. Mulai dari fitur berbicara, menulis, hingga membaca yang semuanya bisa diakses dengan mudah menggunakan smartphone. Jika dahulu, translator masih bersifat manual menggunakan buku, kamus, dan sejenisnya, sekarang sudah beralih ke sistem digital dengan berbasis aplikasi dan website

ISI

Menurut Oxford, translator atau penerjemahan merupakan komunikasi pesan dari bahasa sumber ke bahasa sasaran dengan menggunakan teks yang ekuivalen. Yang menjadi sasaran dari penerjemahan adalah bahasa, baik dalam bentuk lisan maupun tulisan. Salah satu terjemahan paling awal yang ditemukan adalah terjemahan yang dibuat pada tahun 2000 SM atas kisah legenda Gilgamesh dari bahasa Sumeria ke dalam bahasa Asia Barat. Orang yang menerjemahkan disebut penerjemah, juga merupakan sebuah profesi yang masih ada sampai saat ini meskipun sudah ada alat penerjemah digital. Seorang penerjemah pada saat menerjemahkan suatu bahasa harus mempertimbangkan beberapa batasan, termasuk konteks, aturan tata bahasa, konvensi penulisan, dan idiom, serta hal lain antara kedua bahasa. Karena pada hakikatnya setiap bahasa memiliki kaidah penulisan dan penuturan yang berbeda, maka sebagai seorang penerjemah harus bisa memahami kedua perbedaan kaidah tersebut sehingga dapat menghasilkan suatu kebaruan makna yang diterjemahkan dan tidak menimbulkan multitafsir serta ambiguitas.

Mesin penerjemah memiliki fungsi yang sagat penting dalam kehidupan manusia modern saat ini, banyak sekali hal yang bisa dimanfaatkan dari penerjemahan. Karena, sebagaimana hakikat dan fungsi dari bahasa sendiri maka penerjemahan pun memiliki fungsi yang serupa. Salah satu contoh kecilnya saja seperti, sebagai media translator untuk mengerjakan tugas-tugas sekolah atau kuliah yang sering digunakan oleh pelajar dan mahasiswa. Tingginya permintaan penerjemah di era digitalisasi saat ini membuat bidang ini semakin berkembang. Manusia masih dikatakan sebagai penerjemah terbaik. Awal mula kemunculan penerjemahan, dimulai dari manusia sendiri yang masih menggunakan tenaga manual pada saat itu yang hanya dengan bermodalkan intelektualnya. Namun, karena rata-rata manusia hanya bisa menerjemahkan sekitar 4-6 halaman buku perhari, membuat mesin penerjemah (MP) lebih cepat dalam masalah waktu penerjemahan meskipun sekarang masih belum bisa seakurat manusia. 

Mesin penerjemah mengalami banyak perkembangan sejak dimulai pada tahun 1949 (Humanika, 2022:27). Mesin-mesin tersebut bekerja melalui sistem yang disebut dengan IoT. Internet of things (IoT) merupakan sebuah konsep di mana suatu benda atau objek ditanamkan teknologi-teknologi seperti sensor dan software dengan tujuan untuk berkomunikasi, mengendalikan, menghubungkan, dan bertukar data melalui perangkat lain selama masih terhubung ke internet. IoT memiliki hubungan yang erat dengan istilah machine-to-machine atau M2M. Seluruh alat yang memiliki kemampuan komunikasi M2M ini sering disebut dengan perangkat cerdas atau smart devices. Perangkat cerdas ini diharapkan dapat membantu kerja manusia dalam menyelesaikan berbagai urusan atau tugas yang ada.  Namun, yang paling baru dan digunakan oleh google translate sebagai mesin penerjemah disebut dengan istilah Neural Machine Translation (NMT) (Wu, 2016). Neural Machine Translation (NMT) merupakan perangkat lunak berbentuk mesin saraf yang digunakan untuk menerjemahkan kata dari satu bahasa ke bahasa lain. Secara teknis, jaringan di dalam NMT bekerja untuk memprediksi urutan angka pada setiap angka yang menghasilkan kata untuk kemudian diterjemahkan menjadi serangkaian kalimat atau suatu kata yang memiliki makna. 

Contoh: 

“Buku saya” => Bahasa Indonesia 

(3245, 953) => NMT 

Input (3245, 953) => Output (2241, 98) {Neural Translation}

Menghasilkan terjemahan,

“My book” => Bahasa Inggris  

(2241, 98) => Hasil NMT

Setiap angka dalam input dan output mewakili sebuah kata dalam kamus Bahasa Indonesia dan Bahasa Inggris dan selalu dikodekan dan dikodekan sesuai dengan itu. Bentuk-bentuk pengkodean tersebut sebelumnya telah disusun oleh manusia melalui pelatihan jaringan dengan jutaan pasangan kalimat misalnya, pada terjemahan pasangan kalimat Bahasa Inggris dan Bahasa Jepang yang kemudian saling dipadukan. Setiap pasangan kalimat sedikit memodifikasi saraf jaringan saat berjalan melewati setiap pasangan kalimat menggunakan algoritma yang disebut back-propagation. Hal ini menghasilkan model paling cocok dan akurat dalam menerjemahkan salah satu nomor masukan menjadi nomor keluaran dari jutaan pasangan kalimat yang disediakan.

Meskipun pada penggunaanya NMT ini terbilang canggih, namun tetap saja masih memiliki kekurangan dalam cara kerjanya. Hal ini dapat dibuktikan dengan hasil terjemahan yang kita dapatkan dari google translate yang terkadang penyusunan tata bahasanya tidak sesuai dengan kaidah bahasa yang berlaku. Sehingga terkadang menimbulkan salah penafsiran dalam suatu kata atau kalimat yang diterjemahkan. Mengingat sifat bahasa yang kompleks dan dinamis ini membuat bahasa semakin berkembang, sehingga sistem dalam NMT pun perlu diperbaharui dengan konteks bahasa yang ada. Salah satu cara untuk mengembangkanya yakni dengan mengembangkan neural network sebagai jaringan saraf yang bekerja dalam NMT yang berlandaskan keilmuan lingusitik dalam membentuk tata bahasa yang baik. 

Neural network dapat memiliki jumlah parameter dengan bobot bias antar node untuk memberi data yang sesuai dan kompleks dengan model pelatihan yang kompleks pula. Kompleksitas model memungkinkan model untuk menggeneralisasi ke volume besar, seperti memecah jutaan pasangan bahasa. Model pelatihan ini, dapat diterapkan juga pada sistem jaringan saraf yang telah memuat linguistik sebagai bagian yang tergabung dalam pengkodean angka pada NMT.   

Linguistik dalam penerapannya merupakan ilmu yang mempelajari tentang bahasa. Segala sesuatu tentang bahasa dari mulai sejarah, pemerolehan, hingga pembentukan tata bahasa dikaji dalam keilmuan linguistik. Di dalam linguistik umum, khususnya pada pembentukan tata bahasa mengkaji empat bidang keilmuan, yakni: fononologi, morfologi, sintaksis, dan semantik. Dari keempat bidang keilmuan tersebutlah yang mempelajari bagaimana proses pembentukan kata, mulai dari bentuk kata dasar (pukul), kata imbuhan (-me), (-ter), (-ber), kata majemuk (rumah sakit), kata ulang (lauk-pauk), dan lain sebagainya, pembentukan kalimat yang berdasar pada SPOK-Pel, makna kata, hingga bagaimana cara pengucapan bahasa yang baik dan benar. Di dalam NMT, belum sepenuhnya proses kerja sistem menggunakan kajian ilmu linguistik. Pada penerapannya saat ini, NMT masih mengandalkan bentuk pengkodean angka yang digunakan untuk menerjemahkan suatu kata. Terlepas dari itu, sehingga menghasilkan tata bahasa yang masih berantakan. Oleh karena itu, penggunaan aplikasi transling (translator linguistik) ini dapat di jadikan solusi sekaligus inovasi sebagai alat penerjemah yang dikembangkan melalui neural network dengan berlandaskan sistem yang memuat aspek keilmuan lingusitik di dalamnya. Sehingga, dalam melakukan suatu terjemahan, bahasa yang dihasilkan dapat tersusun rapih dan sistematis. 

Cara Kerja Transling

“Aku pergi (-ke) sekolah setiap hari” => Bahasa Indonesia 

(S)-(P)-(O)-(K) => Morfologi + Sintaksis  

(9546, 890, (65), 1456, 412) => NMT + Neural Network

Input (9546, 890, (65), 1456, 412) => Output (765, 347, (53), 1489, 7365) {Neural Translation}

Menghasilkan terjemahan,

“I go (to) school every day” => Bahasa Inggris 

S+V1(+s/es)/to be (is, am, are)+O => Simple Present Tense  

(765, 347, (53), 1489, 7365) => Hasil NMT

PENUTUP

Transling (translator linguistik) merupakan suatu aplikasi penerjemah yang dapat di jadikan terobosan baru dalam memperkaya ilmu pengetahuan, khususnya pada fungsi dan manfaatnya sendiri sebagai alat penerjemah yang turut membantu memudahkan kebutuhan manusia. Kontribusi teknologi saat ini sangat diperlukan sebagai suatu alternatif yang dapat membantu memfasilitasi segala sesuatu yang berkaitan dengan kehidupan manusia. Baik dari segi bidang ekonomi, pendidikan, sosial, budaya, dan lain sebagainya yang perlu terus dikembangkan dengan gagasan-gagasan baru.

Teknologi sendiri merupakan jantungnya kehidupan. Sudah banyak manfaat yang bisa kita rasakan dengan adanya alat bantu teknologi. Sebagai generasi penerus bangsa, memang sudah sepatutnya kita memahami hakikat dan fungsi dari teknologi. Bukan hanya sebagai penikmat, melainkan juga harus bisa menjadi pencipta yang mengembangkan dan membawa kebaruan-kebaruan pada teknologi yang kita gunakan saat ini, sekaligus dapat menjadi solusi dalam menyelesaikan masalah kehidupan.  

DAFTAR PUSTAKA

Rahayu, Puji. (2019). Pengaruh Era Digital Terhadap Perkembangan Bahasa Anak. Jurnal Al-Fathin, Vol. 2 (48-49). Diakses 21 Maret 2023, dari Sekolah Tinggi Agama Islam Nahdhotul Ulama (STAINU).

Ensiklopedia Dunia. (2018). Teknologi Komunikasi Digital. Diakses pada 21 Maret 2023, dari https://p2k.stekom.ac.id/ensiklopedia/Teknologi_komunikasi_digital#:~:text=Selama%20hampir%20sepanjang%20sejarah%20masa,mengga

ntikan%20dominasi%20sistem%20komunikasi%20analog.

Yim, Sap (18 April). Apa itu Neural Machine Translation & Bagaimana Cara Kerjanya. Diakses pada 21 Maret 2023, dari https://www-translatefx-com.translate.goog/blog/what-is-neural-machine-translation-engine-how-does-it-work?_x_tr_sl=en&_x_tr_tl=id&_x_tr_hl=id&_x_tr_pto=tc

UKM Fost. (2018). Bagaimana Cara Kerja Mesin Penerjemah?. Diakses pada 21 Maret 2023, dari https://ukmfost.pasca.ugm.ac.id/2018/11/06/bagaimana-cara-kerja-mesin-penerjemah/ 

Setiawan, Rony. (2021). Memahami Apa itu Internet Of Things?. Diakses pada 22 Maret 2023, dari https://www.dicoding.com/blog/apa-itu-internet-of-things/