Abstrak

Perkembangan sistem penerjemahan berbasis kecerdasan buatan (Artificial Intelligence/AI) telah membawa kemajuan signifikan dalam akurasi linguistik dan kecepatan penerjemahan. Namun, sistem penerjemahan modern masih memiliki keterbatasan mendasar dalam memahami konteks budaya dan makna pragmatik, terutama pada bahasa dengan karakteristik komunikasi tidak langsung seperti bahasa Jepang. Fenomena honne–tatemae, yaitu perbedaan antara maksud sebenarnya dan ungkapan formal, menjadi salah satu tantangan terbesar yang belum mampu diatasi oleh penerjemah manusia maupun AI.

Artikel ini membahas secara kritis bagaimana sistem penerjemahan saat ini bekerja, menguraikan kelemahan dan kekurangannya dalam membaca konteks budaya, serta menunjukkan urgensi pengembangan sistem penerjemahan berbasis pragmatik sebagai arah pengembangan di masa depan.

Kata kunci: penerjemahan mesin, AI, honne–tatemae, pragmatik, bahasa Jepang

Pendahuluan

Sistem penerjemahan modern berbasis AI, seperti machine translation dan large language model, telah menjadi alat penting dalam komunikasi lintas bahasa. Teknologi ini mampu menerjemahkan teks dengan cepat dan cukup akurat secara struktur bahasa. Namun, penerjemahan bukan sekadar proses linguistik, melainkan juga proses pemaknaan budaya. Dalam bahasa Jepang, komunikasi sangat dipengaruhi oleh norma sosial dan nilai budaya yang mendorong penggunaan ungkapan tidak langsung.

Salah satu konsep utama dalam komunikasi Jepang adalah honne–tatemae, yaitu perbedaan antara perasaan atau maksud sebenarnya (honne) dan ucapan yang disampaikan demi menjaga keharmonisan sosial (tatemae). Fenomena ini menimbulkan tantangan besar dalam penerjemahan karena makna yang tersampaikan secara literal sering kali berbeda dari maksud komunikatif yang sebenarnya. Artikel ini bertujuan untuk mengkaji bagaimana sistem penerjemahan modern bekerja serta mengidentifikasi kelemahan utama yang menyebabkan kegagalan dalam menerjemahkan konteks budaya Jepang.

Cara Kerja Sistem Penerjemahan Modern

Sebagian besar sistem penerjemahan saat ini bekerja dengan memanfaatkan Natural Language Processing dan machine learning. Sistem ini dilatih menggunakan data teks dalam jumlah besar untuk mengenali pola kata, struktur kalimat, dan kesepadanan antarbahasa. Large Language Model mampu memprediksi terjemahan berdasarkan probabilitas kemunculan kata dalam konteks tertentu.

Meskipun pendekatan ini efektif untuk bahasa yang cenderung eksplisit, sistem tersebut pada dasarnya memproses bahasa sebagai data statistik. AI tidak memahami niat penutur, relasi sosial, maupun norma budaya, melainkan hanya mengolah informasi berdasarkan pola linguistik yang tampak di permukaan.

Kelemahan Sistem Penerjemahan Saat Ini

1. Ketergantungan pada Makna Literal

Sistem penerjemahan modern cenderung menghasilkan terjemahan literal. Ungkapan bahasa Jepang yang bersifat implisit sering diterjemahkan apa adanya tanpa mempertimbangkan makna tersirat, sehingga maksud komunikasi tidak tersampaikan dengan tepat.

2. Ketidakmampuan Membaca Konteks Sosial

AI penerjemah tidak mampu mengenali hubungan antarpenutur, situasi formal atau informal, serta hierarki sosial yang sangat berpengaruh dalam bahasa Jepang. Akibatnya, sistem gagal memahami apakah suatu ujaran merupakan bentuk kejujuran atau sekadar formalitas sosial.

3. Tidak Mampu Membedakan Honne dan Tatemae

Salah satu kelemahan paling signifikan adalah ketidakmampuan sistem penerjemahan modern dalam membedakan honne dan tatemae. Ungkapan penolakan halus, keraguan, atau ketidaksepakatan sering diterjemahkan sebagai pernyataan positif atau netral.

4. Hilangnya Nuansa Budaya dalam Terjemahan Sastra

Dalam penerjemahan karya sastra Jepang, keterbatasan AI menyebabkan hilangnya suasana, emosi, dan konsistensi karakter. Dialog yang seharusnya menunjukkan konflik batin atau ketegangan sosial menjadi datar dan kehilangan kedalaman makna.

Implikasi Keterbatasan Sistem Penerjemahan

Keterbatasan tersebut berdampak pada meningkatnya risiko kesalahpahaman budaya dalam komunikasi lintas bahasa. Pembaca bahasa Indonesia dapat salah menafsirkan sikap tokoh, maksud penutur, atau pesan utama dalam teks Jepang. Hal ini menunjukkan bahwa penerjemahan berbasis AI saat ini belum mampu menggantikan pemahaman manusia terhadap konteks budaya secara utuh.

Diskusi: Mengapa Pendekatan Saat Ini Belum Memadai

Jika ditinjau lebih jauh, keterbatasan sistem penerjemahan modern bukan semata-mata disebabkan oleh kekurangan teknologi, melainkan oleh paradigma penerjemahan itu sendiri. Sebagian besar sistem AI dikembangkan dengan asumsi bahwa bahasa dapat dipahami secara universal melalui pola kata dan struktur kalimat. Pendekatan ini cenderung mengabaikan fakta bahwa bahasa merupakan produk budaya dan interaksi sosial.

Dalam konteks bahasa Jepang, makna ujaran sering kali ditentukan oleh apa yang tidak diucapkan secara eksplisit. Penutur mengandalkan konteks situasional, hubungan sosial, serta norma budaya untuk menyampaikan maksudnya. Ketika sistem penerjemahan hanya membaca teks tanpa memahami latar komunikasi, maka hasil terjemahan berisiko menyimpang dari maksud asli penutur.

Permasalahan ini menjadi semakin jelas dalam penerjemahan karya sastra Jepang. Sastra tidak hanya menyampaikan cerita, tetapi juga membangun suasana, emosi, dan karakter melalui dialog yang sering kali bersifat implisit. Ketika AI menerjemahkan dialog secara literal, nuansa konflik batin, ketegangan sosial, dan ironi budaya menjadi hilang. Akibatnya, pembaca bahasa Indonesia tidak memperoleh pengalaman membaca yang setara dengan pembaca asli.

Selain itu, ketergantungan berlebihan pada AI penerjemah juga berpotensi menciptakan kesalahpahaman budaya yang lebih luas. Dalam konteks komunikasi lintas budaya, terjemahan yang tidak akurat secara pragmatik dapat menimbulkan persepsi keliru terhadap sikap, niat, atau kepribadian penutur bahasa Jepang.

Implikasi bagi Pengembangan Sistem Penerjemahan Masa Depan

Keterbatasan yang telah dibahas menunjukkan bahwa pengembangan sistem penerjemahan di masa depan perlu melampaui pendekatan linguistik semata. Sistem AI perlu dirancang untuk memahami bahasa sebagai praktik sosial yang sarat dengan nilai budaya.

Pendekatan berbasis pragmatik dan konteks budaya menjadi semakin relevan, terutama untuk bahasa dengan komunikasi tidak langsung seperti bahasa Jepang. Sistem penerjemahan masa depan diharapkan mampu mempertimbangkan hubungan antarpenutur, situasi komunikasi, serta tujuan ujaran, sehingga terjemahan yang dihasilkan tidak hanya benar secara bahasa, tetapi juga sesuai secara makna dan konteks.

Kesimpulan

Sistem penerjemahan modern telah memberikan kemudahan dalam komunikasi lintas bahasa, namun masih memiliki kelemahan mendasar dalam memahami konteks pragmatik dan budaya. Dalam bahasa Jepang, fenomena honne–tatemae menjadi contoh nyata bagaimana makna tidak selalu tersurat dalam kata-kata.

Ketidakmampuan sistem penerjemahan saat ini untuk membaca makna tersirat menyebabkan hilangnya nuansa, perubahan suasana, dan ketidakkonsistenan karakter dalam terjemahan, khususnya pada teks sastra. Oleh karena itu, diperlukan pendekatan baru dalam pengembangan sistem penerjemahan yang lebih sensitif terhadap konteks budaya dan maksud komunikasi.

Kajian ini menegaskan pentingnya pergeseran paradigma dari penerjemahan berbasis kata menuju penerjemahan berbasis konteks dan pragmatik sebagai arah pengembangan teknologi penerjemahan di masa depan.