Penilaian Tingkat Keakuratan Hasil Terjemahan Teks Abstrak Disertasi

188 ini merupakan data yang mendapatkan nilai rerata struktur abstrak paling rendah atau paling buruk baik Tsu maupun Tsa nya. m Berdasarkan hasil temuan dan penjelasan di atas, dapat disimpulkan bahwa nilai rerata secara keseluruhan struktur teks abstrak disertasi dan tingkatan koherensi teksnya yaitu: Tsu adalah „2,15„ dengan kategori nilai „Kurang Baik„, sedangkanTsa. nya mengalami penurunan menjadi „1,77„ dengan kategori nilai yang sama, yaitu „Kurang Baik„. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa secara umum hasil terjemahan struktur abstrak dan koherensi Tsu mengalami penurunan kualitasnya meskipun tidak signifikan.

4. Penilaian Tingkat Keakuratan Hasil Terjemahan Teks Abstrak Disertasi

Pada bagian ini peneliti menjawab rumusan masalah yang ke empat, yaitu sehubungan dengan tingkat keakuratan hasil terjemahan teks abstrak disertasi dalam bahasa Inggris. Sebagai instrumen untuk menganalisis data, peneliti menggunakan sistem penilaian yang dimulai dari „1„: yang berarti Tidak Akurat, nilai „2„: Kurang Akurat, dan „3„: Akurat. Untuk mengetahui tingkat keakuratan hasil terjemahan teks abstrak disertasi ini peneliti melibatkan 3 tiga orang Raters yang memiliki dedikasi tinggi di bidang penerjemahan dan linguistik kebahasaan. Setiap Rater memberikan penilaian terhadap setiap data yang diberikan oleh peneliti melalui kuesioner. Data yang dimaksud adalah setiap paragraf yang ada dalam setiap teks abstrak. Dengan demikian jika teks abstrak memiliki 5lima paragraf, teks abstrak tersebut memiliki 5 lima data yang perlu diberikan nilai keakuratannya. Hasil penilaian ketiga Raters ini kemudian dijumlah dan dirata-rata. Selanjutnya nilai ini akan dijadikan sebagai alat untuk mendiskripsikan dan menjelaskan hasil terjemahan teks abstrak secara lebih rinci. Karena penilaiannya difokuskan pada tataran tekstual yang mencakup aspek kohesi dan koherensi maka penilaian dilakukan per paragraf. perpustakaan.uns.ac.id commit to user 189 Berdasarkan tabel 4.1 pada lampiran 4, tabel 4.7 di bawah ini diperoleh hasil penilaian rerata, dan pengkategorian tingkat keakuratan setiap teks abstrak disertasi oleh ketiga Raters. Tabel 4.7 Nilai Rerata Tingkat Keakuratan Teks Abstrak Disertasi No. No. Data Nilai 1. K1 1,80 2. K2 2,41 3. K3 2,00 4. K4 1,66 5. K5 2,06 6. K6 1,60 7. K7 2,40 8. T1 1,66 9. T2 2,22 10. T3 1,75 11. T4 2,00 12. T5 2,00 13. T6 2,00 14. T7 1,88 15. T8 2,00 TOTAL 15 29,44 Rerata 29,44:15 „1,96„ Tabel 4.7 di atas menunjukkan bahwa hasil penilaian rerata untuk tingkat keakuratan teks terjemahan teks abstrak disertasi sangat beragam. Namun demikian, selisih nilai antara data satu dengan yang lainnya relatif kecil. Oleh karena itu tidak ditemukan perbedaan nilai yang cukup mencolok. Berdasarkan hasil penilaian rerata yang dilakukan oleh ketiga Raters tersebut diperoleh 10 sepuluh varian nilai dengan nilai terendah „1,60„, diperoleh data no. K6, dan tertingginya ada lah „2,41„, diperoleh data no. K2. Dari 15 commit to user 190 limabelas teks abstrak tersebut nilai rerata yang paling mendominasi adalah „2,00„, yang mencapai 5 lima datateks abstrak atau sekitar 33,33. Kelima teks abstrak yang memperoleh nilai sama tersebut adalah data no. K3-T4-T5- T6- T8. Selanjutnya adalah teks abstrak yang mendapat nilai rerata „1,66„. Ada 2 dua teks abstrakdata atau sekitar 13,33 yang mendapat nilai ini, yaitu data no. K4 dan T1. Sementara 8 delapan data sisanya atau sekitar 53,34 memperoleh nilai yang bervariasi. Sehubungan dengan keragaman nilai yang mencapai 10 sepuluh varian tersebut, peneliti kembali membuat penafsiran nilai berdasarkan model penilaian kualitas terjemahan yang dikemukakan oleh Nababan dkk 2012 seperti tampak dalam tabel 4.8 dibawah ini: Tabel 4.8 Nilai Rerata Keakuratan Teks Abstrak Disertasi, Kategori, Persentase Nilai No. Data Kategori Jumlah Persentase 2,51-3,00 ---- Akurat ---- 1,51-2,50 K1-K2-K3-K4-K5- K6-K7, T1-T2-T3- T4-T5-T6-T7-T8 Kurang Akurat 15 100 1,00-1,50 ---- Tidak Akurat ---- Berdasarkan hasil penilaian yang telah dilakukan oleh ketiga Raters, rerata tingkat keakuratan teks abstrak disertasi seperti dalam tabel 4.8 di atas diketahui bahwa tidak satupun datateks abstrak atau 0 yang mendapat kategori teks yang „Akurat‟. Hal ini mungkin menurut ketiga Raters, semua teks abstrak limabelas teks abstrak yang dibacanya tidak satupun teks abstrak yang dikategorikan „Akurat‟. Begitu pula halnya, tidak ditemukan satu pun teks abstrak atau 0, teks abstrakdata yang dikategorikan sebagai teks yang „Tidak Akurat‟. Hal ini mungkin dikarenakan semua teks abstrak hasil commit to user 191 terjemahan yang dibacanya memiliki tingkat keakuratan yang tidak begitu tinggi dan juga tidak begitu rendah. Dengan demikian, dari 15 limabelas teks abstrak disertasi yang diteliti semuanya atau 100 termasuk kategori „Kurang Akurat. Sebagaimana telah dijelaskan pada bagian sebelumnya, instrument yang digunakan untuk menganalisis data adalah berdasarkan pada hasil penilaian yang telah dilakukan oleh para Raters yaitu dengan rentangan nilai „3-2-1„. Nilai „3‟ dengan kategori teks „akurat‟, nilai „2‟: kurang akurat, dan „1‟: tidak akurat. Akan tetapi setelah dilakukan tabulasi penjumlahan dan hasil rerata dari ketiga Raters diketahui bahwa nilai tersebut berkembang menjadi 10 sepuluh varian, dengan rincian sebagai berikut: „2,41‟, satu teks 6,66, „2,40‟, satu teks 6,66, „2,22‟, satu teks 6,66, „2,06‟, satu teks 6,66, „2,00‟, lima teks 33,33, „1,88-1,80-1,75‟ masing-masing satu teks 6,66, „1,66‟, dua teks 13,34, dan terakhir 1,60, satu teks 6,66. Sehubungan dengan keragaman nilai yang mencapai 10 sepuluh varian tersebut, peneliti kembali membuat penafsiran nilai berdasarkan model penilaian kualitas terjemahan sebagaimana dikemukakan oleh Nababan dkk 2012 yaitu dengan menggunakan skala „3,00-2,00-1,00‟. Oleh karena itu peneliti membuat pernafsiran 10 sepuluh varian nilai tersebut menjadi 3 tiga skala penilaian, yaitu: „3‟, untuk teks abstrak dengan kategori „Akurat„ „2„, untuk teks abstrak dengan kategori „Kurang Akurat„ „1„, untuk teks abstrak dengan kategori „Tidak Akurat„. Di bawah ini adalah pedoman model penilaian untuk aspek keakuratan oleh Nababan, dkk 2012 : commit to user 192 No. Nilai Kategori 1. 2,51-3,00 Akurat 2. 1,51-2,50 Kurang Akurat 3. 1,00-1,50 Tidak Akurat Berikut ini adalah sejumlah teks hasil penilaian rerata yang dilakukan oleh ketiga Raters. Perlu diketahui bahwa penilaian keakuratan dilakukan per paragraf. Oleh karena itu, contoh-contoh analisis di bawah ini juga diambil per paragraf supaya kualitas tingkat keakuratannya lebih jelas. 1 Berdasarkan tabel 4.1 pada lampiran 4, dari 52 limapuluh dua teksdata, diketahui bahwa nilai tertinggi dengan kategori „Akurat Sempurna‟ hanya ada 1 satu teks atau sekitar 1,92, yaitu data no. K2P3. Data ini mendapa t nilai rerata „3‟ dari ketiga Raters. Dengan demikian komposisi nilainya adalah : „3 - 3 - 3‟. Ini artinya, menurut ketiga Raters, Tsu terssebut telah diterjemahkan secara akurat ke dalam Bsa, sehingga tidak perlu dilakukan perbaikan sama sekali baik dari aspek leksikal maupun gramatikalnya. Namun demikian, jika skala penilaian untuk kategori „Akurat‟ ini adalah nilai antara: „2,51-3,00‟, teks atau data yang mendapat kategori penilaian „Akurat‟ ini ada 4 empat teks atau sekitar 7,69. Keempat teks yang dikategorikan akurat ini selain data no. K2P3, seperti telah disebutkan di atas dengan nilai rerata „3,00‟, ada 3 tiga data lainnya masuk dalam kategori „Akurat‟. Tiga data tersebut adalah data no. K2.P1- K7P1-K7P3, dan masing- masing mendapat nilai rerata „2,66‟. Dibawah ini adalah contoh data no. K2P3 yang mendapat nilai rerata „3,00‟ dengan kategori „Akurat‟. commit to user 193 Contoh data no. K2P3: Tsu Tsa 3. K2p3 Hasil penelitian menunjukkan, nilai pribadi berpengaruh signifikan terhadap evaluasi outcome dan keputusan memanfaatkan pelayanan Puskesmas. Nilai pribadi mempunyai pengaruh tidak signifikan terhadap sikap. Evaluasi outcome berpengaruh signifikan terhadap sikap memanfaatkan pelayanan Puskesmas. Niat berpengaruh signifikan terhadap proses pengambilan keputusan memanfaatkan pelayanan Puskesmas. Proses pengambilan keputusan berpengaruh signifikan terhadap keputusan memanfaatkan pelayanan Puskesmas. Perceived behavior control berpengaruh signifikan terhadap proses pengambilan keputusan dan keputusan. Keputusan berpengaruh signifikan terhadap tindakan memanfaatkan pelayanan Puskesmas. K2p3The results showed that personal values had a significant effect on outcome evaluation and decision to public health center services. Personal values had no significant effect on attitudes. Outcome evaluation had a significant effect on attitude to utilize public health center services. An intention had a significant influence on the decision making process in utilizing public health center services. The decision- making process significantly influenced the decisions in utilizing public health center services. The perceived behavioral control significantly influenced the decision making process and the decision itself. The decision significantly influenced the action to utilize public health center services. 2 Nilai rerata tertinggi ke dua yaitu „2,66‟ dengan kategori „Akurat‟. Data yang mendapat kategori nilai ini pun tidak banyak. Hanya ada 3 tiga data atau sekitar 5,76, yaitu data no. K2P1-K7P1-K7P3. Nilai rerata „2,66‟ merupakan penggabungan nilai yang diperoleh dari ketiga Raters dimana salah satu Rater nya hanya memberi nilai „2‟, dan dua Raters lainnya memberi nilai sama, yaitu: „3‟. Dengan demikian komposisi nilai yang diperoleh dari ketiga R aters tersebut „2 – 3 – 3‟, „3 – 3 – 2‟, atau „3 – 2 – 3‟. Berikut ini adalah contoh data yang mendapat nilai rerata „2,66‟ dengan kategori „Akurat‟. commit to user 194 Contoh data no. K2P1: Tsu Tsa K2p1Penelitian ini diawali dengan masalah rendahnya pemanfaatan pelayanan Puskesmas di mana realisasi tidak sesuai dengan target yang telah ditentukan. Tujuan dari penelitian ini adalah menganalisis pengaruh nilai pribadi terhadap evaluasi outcome, sikap, keputusan memanfaatkan pelayanan Puskesmas, pengaruh niat dan perceived behavioral control terhadap proses pengambilan keputusan, keputusan, dan tindakan memanfaatkan pelayanan Puskesmas. K2p1This study begins with the problem of low utilization of services in health centers where the target is not in accordance with the realization. The purpose of this study was to analyze the influence of personal value, outcome evaluation, attitude, intention, and perceived behavioral control on decision-making processes, decisions, and actions in utilizing public health center services. Pada data no. K2P1 tersebut Rater 1 dan Rater 2 memberi nilai „3‟, sedangkan Rater 3 memberi nilai „2‟. Dengan demikian total nilai ketiga Raters adalah 3 -3 – 2 dibagi 3 menjadi „2,66‟. Dalam hal ini Rater 1 dan 2 menganggap bahwa hasil terjemahan K2P1 sudah akurat dan tidak perlu lagi dilakukan perbaikan karena pesan dalam Tsu sudah tersampaikan cukup jelas dan akurat. Sementara Rater 3 beranggapan kurang akurat, dengan pertimbangan struktur gramatikal yang digunakan dalam kalimat pertama kurang tepat. Berdasarkan teori penulisan, kalimat satu dengan lainnya harus „balance„. Misalnya simple present dengan simple present, simple past dengan simple past, dan seterusnya. Dengan demikian verba „begins‟ dalam kalimat pertama seharusnya ditulis menjadi „began‟ untuk menyeimbangkan dengan kalimat berikutnya, yaitu pada verba „was„. Selain itu dalam teori penulisan abstrak juga disebutkan bahwa „tense‟ yang digunakan dalam tujuan penelitian seharusnya menggunakan simple past. 3 Urutan ke 3 tiga adalah dengan nilai rerata „2,33‟ dengan kategori nilai „Kurang Akurat‟. Ada 10 sepuluh data yang mendapat nilai rerata „2,33‟ atau 19,23, yaitu data no. K1P1, K5P5, K7P2, K7P4, T2P1,T2P2, T4P3, T4P4, T6P3, dan T8P3 terbanyak ke dua. Nilai ini diperoleh dari rerata perpustakaan.uns.ac.id commit to user 195 nilai ketiga Raters dimana salah satu Rater member nilai „3‟, sementara dua Raters lainnya ha nya memberi nilai „2‟. Dengan demikian komposisi nilai itu memiliki variasi: „2 – 2 – 3‟; „2 – 3 – 2‟; atau „3 – 2 – 2‟. Berikut ini adalah contoh data yang mendapat nilai rerata „2,33‟dengan kategori nilai „Kurang Akurat‟. Contoh data no. T4P3: Tsu Tsa T4p3 Metoda penelitian yang digunakan adalah kombinasi antara kualitatif dan kuantitatif dengan pendekatan sosiologi tentang ruang sosial. Data primer diperoleh dari pengamatan terhadap perilaku pengguna ruang publik di lokasi penelitian. Analisa yang digunakan adalah analisa domain, komponensial, dan analisa proses tipo-morfologi untuk menemukan dan menjelaskan proses pembentukan ruang publik eksklusif dan inklusif. T4p3 The research method used was combination of qualitative and quantitative method applied for sociological approach for social space. Primary data was compiled from field study and observation to the behavior of the user when using the open space. Three types of analysis were used in order to understand and to explain the formation process of exclusive and inclusive public space. Those are domain analysis, componential analysis, and process analysis typo- morphology. Pada data no. T4P3 di atas, Rater 1 dan 3 memberi nilai „2„, sedangkan Rater 2 memberi nilai „3„. Dengan demikian komposisi nilainya adalah: „2 – 3 – 2‟. Berdasarkan hasil penilaian ini, Rater 1 dan 2 beranggapan bahwa Tsa kurang akurat dengan pertimbangan beberapa bagian kalimat masih perlu dilakukan koreksi atau perbaikan sedikit baik dari segi leksikal maupun struktur gramatikalnya. Kalimat diatas seha rusnya: „The research method used was a combination of qualitative and quantitative method applied for in the sociological approach for on the study of social space. The Primary data was compiled from field study and observation toon the behavior of the userswhen using theof open space. The three types of analysis were used in order to understand and to explain the formation process of exclusive and commit to user 196 inclusive public space. Those are domain analysis, componential analysis, and process analysis typo-morphology. 4 Selanjutnya adalah datateks yang mendapat nilai rerata antara „1,66 – 2,00 ‟ dengan kategori nilai „Kurang Akurat„. Nilai ini paling mendominasi untuk tingkat keakuratan teks karena dari 52 limapuluh dua data yang dinilai 35 tigapuluh lima data atau 67,31 diantaranya termasuk dalam kategori ini. Nilai rerata „2„diperoleh dari hasil penjumlahan nilai yang diberikan oleh ketiga Raters dimana ketiganya memberikan skor „2‟. Dengan demikian komposisi nilai yang diberikan oleh ketiga raters berimbang, yaitu: „2 – 2 – 2„. Ada 19 sembilanbelas data atau 54,28 yang mendapat nilai rerata „2‟, yaitu data no. K1P3, K2P2, K2P4, K3P1, K5P1, K5P2, K5P3, K5P4, K6P2, K7P5, T2P3, T3P4, T5P1, T5P2, T5P3, T6P2, T7P1, T7P2, dan T8P2. Sementara 16 enambelas data lainnya atau 45,72 mendapat nilai rerata „1,66‟, yaitu data no. K1P2, K1P4, K4P1, K6P1, K6P4, T1P1, T1P2, T1P3, T3P1, T3P2, T3P3, T4P1, T4P2, T6P1, T7P3, dan T8P1. Nilai ini diperoleh dari rerata hasil penjumlahan nilai yang diberikan oleh ketiga Raters dimana 2 dua raters memberikan skor „2‟, dan satu Rater lainnya memberi skor „1„. Dengan demikian komposisi nilai yang diberikan oleh ketiga raters adalah: „2 – 2 – 1; 2 – 1 – 2; atau 1 – 2 – 2„. Dibawah ini adalah salah satu contoh data yang mendapat nilai rerata „2‟ dengan kategori „Kurang Akurat‟: perpustakaan.uns.ac.id commit to user 197 Contoh data no. T7 P1: Tsu Tsa T7p1Surabaya sebagai kota terbesar kedua di Indonesia setelah Jakarta, dihadapkan pada 1 kemacetan lalu lintas dan polusi. Hal ini disebabkan karena kepadatan lalu lintas dari berbagai kendaraan di jalan arteri baik primer maupun sekunder 2. Pertumbuhan kendaraan 3 dan sepeda motor untuk 5 tahun terakhir, membuat jalan dipenuhi dengan berbagai macam persoalan. Sekarang, Surabaya mengandalkan sektor perdagangan dan jasa 58, sektor industri 41 dan sektor pertanian 1 telah membuat pertumbuhan kota amat cepat. Sehingga penduduk dapat dengan mudah membeli mobil maupun sepeda motor guna membantu mereka melakukan aktivitas mereka. Pemerintah lokal dalam posisinya belum dapat mengimbangi pembangunan jalan raya baru untuk melayani kegiatan mereka dalam berkendara dengan perilaku baik. Permasalahan yang timbul adalah mengkaji kinerja jalan-jalan arteri di Kota Surabaya 6, memetakan pertumbuhan jalan arteri dari tahun ke tahun, melakukan optimalisasi jalan arteri berdasarkan sistem manajemen lalu lintas secara spasial. T7p1aSurabaya as the second biggest city in Indonesia after Jakarta is faced by1 traffic congestion and pollution . It is caused by the density from various vehicles on either primary or secondary artery road 2. The growth of cars 3 and motorcycles have 4 made the road full with5 various problem for the last 5 years. Now, Surabaya which relies on the trade and services sector of 58, industry sector of 41 and agriculture sector of 1 has made the city grow very quickly. Hence, people can easily buy cars and motorcycles to help them in many activities. The Local Government in its position could not balance the building of a new road to service their activities through activities driving in good manner. The problems occur is to inform the level of services of artery road, 6 to make a mapping the growth of artery road from year to year, to optimalize artery road basic in traffic management by spatial planning. Teks hasil terjemahan pada data no. T7 P1 diatas mendapat nilai rerata „2„ dua dengan kategori „Kurang Akurat‟, karena masih ditemukan beberapa penggunaan leksikal maupun struktur gramatikalnya kurang tepat meskipun sebagian besar pesan Tsu sudah tersampaikan. Oleh karena itu sejumlah kalimat yang ada dalam data tersebut perlu dilakukan revisi atau perbaikan perpustakaan.uns.ac.id commit to user 198 pada beberapa kata dan struktur gramtikalnya. Misalnya, frasa „is faced by‟ 1 pasif seharusnya menjadi faces aktif karena dalam bahasa inggris terdapat sejumlah struktur gramatikal „aktif‟ yang dimaknai pasif dalam bahasa Indonesia; 2 either ….or seharusnya „both ……and‟; road mestinya jamak lebih dari satu sehingga harus mendapat tambahan „s‟ menjadi „roads 3‟; „full with‟ seharusnya „full of” 4; „now‟ seharusnya diganti menjadi „nowadays recently‟ 5 karena berdasarkan Tsu, penulis mengatakan „saat ini‟ yang maknanya bahwa kejadian tersebut tidak hanya berlangsung sekarang saja akan tetapi sudah terjadi beberapa hari yang lalu, saat ini, dan masa yang akan datang. Dengan demikian jika dipadankan dengan „,now‟ menjadi kurang tepat.; The problems „occur is to inform‟6. Struktur gramatikal kalimat ini agak kacau dan sulit dipahami. seharusnya „the problem was how to examine‟ 6. Bagaimanapun juga peneliti setuju dengan para raters memberikan nilai „2‟ karena meskipun terdapat cukup banyak kesalahan teks hasil terjemahan masih dapat dipahami sehingga pesan yang dalam Tsu sudah tersampaikan dengan baik. Dibawah ini adalah salah satu contoh data yang mendapat nilai rerata „1,66‟ dengan kategori „Kurang Akurat‟: Contoh Data no. T1P1: Tsu Tsa T1p1Saat ini pembahasan fungsi 1hanya memegang peranan kecil 2 dalam arsitektur 3, padahal tanpa fungsi sebuah bangunan bagaikan 4 kehilangan fondasinya. Fungsi merupakan elemen yang tidak bisa dihilangkan dalam arsitektur. Pada abad XXI 6 ini arsitektur sudah dihadapkan pada 7 tantangan yang harus ditanggapi 8 yaitu: masalah humanity, nature, dan technology dalam konteks sustainable architecture.Untuk menanggapinya dilakukan penelitian mengenai fungsi pada arsitektur yang mampu menghadapi tantangan yang harus dihadapi 9. T1p1Recently, function as a subject 1have only received a small part 2 in architectural discussion 3. Meanwhile without function, a building seems 4have no foundation. Function is ineliminable element within the architectural 5. At 21th 6 century, architecture face the challenges that must be answered: problems of humanity, nature and technology in sustainable architecture. The research objective is examining carefully how function used when face the challenges 9. commit to user 199 Pada contoh data no. T1P1 diatas, Rater 1 dan 2 memberi nilai 2, sedangkan Rater 3 memberi nilai 1. Dengan demikian komposisi nilainya adalah: 2 – 2 – 1. Hasil penjumlahan atau totalnya 5 dibagi 3 = 1,66. Kalau diperhatikan jumlah kesalahan dalam Tsa tersebut begitu banyak. Setelah diamati secara cermat kesalahan itu bukan saja dari segi makna leksikal akan tetapi juga makna atau padanan gramatikal. Oleh karena itu peneliti lebih setuju dengan rater 3 yang memberikan nilai „1„ tidak akurat karena ada beberapa bagian kalimat yang tidak diterjemahkan dan sebagian lainnya meskipun diterjemahkan tetapi menyimpang dari Tsu nya. Misalnya pada kalimat pertama 1-2-3 dan terakhir 9 Sembilan. 5 Yang terakhir adalah teks atau data yang mendapat nilai rerata antara „1,00 - 1,33 ‟ dengan kategori „Tidak Akurat‟. Namun demikian tidak ada satupun data yang mendapat nilai rerata „1,00‟. Oleh karena itu, nilai rerata terendah untuk tingkat keakuratan teks abstrak disertasi adalah „1,33‟. Nilai ini diperoleh dari rerata nilai ketiga Raters dimana 2 dua Raters memberi nilai „1‟ dan 1 satu Rater lainnya memberi nilai „2‟. Ada 3 tiga datateks, atau sekitar 5,76 yang termasuk dalam kategori ini, yaitu data no. K1P5, K6P3, dan K6P5. Jumlah ini relatif sedikit, hanya ada 3 tiga teksdata atau sekitar 5,77 dari 52 limapuluh dua data yang diteliti. Ada tiga kemungkinan komposisi nilai yang diberikan oleh ketiga R aters, yaitu: „1 – 2 – 1‟; „2 – 1 – 1‟; atau „1 – 1 – 2‟. 6 Berikut ini adalah contoh data yang mendapat nilai rerata „1,33‟ dengan kategori „Tidak Akurat‟: commit to user 200 Contoh Data no. K6P5: Tsu Tsa K6p5 Kesimpulan:Pada penderita degenerasi DIV terjadi perubahan subseluler pada sel kondroid klaster 1yang menunjukkan adanya kemampuan beradaptasi dan beregenerasi 2. Kemampuan ini ditunjukkan oleh ekspresi HSP70, CD68, dan Kolagen II 3.Sedangkan ekspresi Caspase-3 dan Kolagen I menunjukkan sel kondroid menuju proses degenerasi.Adanya hubungan ekspresi Caspase-3 dan CD68 menunjukkan keseimbangan adaptasi dan apoptosis 4. Kata kunci: diskus intervertebral, sel kondroid, CD68, Caspase3, proses adaptasi. K6p5Conclusion:The subcellular changes in IVD cell clustering 1showed adaptation and regeneration process by the expression of HSP70, CD68, and persist Collagen II. The Caspase-3 and Collagen I expressions showed degeneration process 2.The strong correlation of CD68 and Caspase-3 expressed equilibrium of adapting and apoptotic process 3-4. Key words: Intervertebralis Disc, Cd68, Caspase3, Adaptation. Pada contoh data no. K6P5 ini Rater 1 memberi nilai „2‟, sedangkan R ater 2 dan 3 memberikan nilai „1„. Dengan demikian komposisi nilainya adalah: „2 – 1 – 1‟. Setelah mengamati Tsa secara cermat peneliti setuju dengan Rater 2 dan 3 yan g memberi nilai „1„ atau Tidak Akurat. Berdasarkan data Tsu di atas, peneliti melakukan pemenggalan kalimat atau frasa untuk mengikuti ide atau pemikiran penerjemah. Pemenggalan Tsu menjadi 4 empat bagian, dan Tsa nya menjadi 3 tiga bagian. Pemenggalan Tsu yang pertama berbentuk klausa atau kalimat tetapi Tsa nya menjadi frasa. Mungkin penerjemah bermaksud membuat penerjemahan bebas tetapi hal ini tidak tepat dan tidak berterima. Misalnya pada pemenggalan pertama terjadi pegeseran tempat transposisi. Frasa „perubahan subseluler„ yang semestinya menduduki sebagai komplemen dalam Tsu oleh penerjemahnya digeser menjadi subjek menggantikan posisi subjek yang sebenarnya yaitu. Sementara subjek yang sebenarnya dalam Tsa dijadikan sebagai pelengkap atau keter angan yang menerangkan „subseluler„. Hal ini jelas akan mengubah makna dalam kalimat tersebut. Pemenggalan perpustakaan.uns.ac.id commit to user 201 pertama dalam Tsu sebenarnya sudah berupa kalimat sempurna, sementara dalam Tsa masih dalam bentuk frasa yang berfungsi sebagai subjek. Pada pemengga lan ke dua frasa „yang menunjukkan„ dalam Tsu sebenarnya berfungsi sebagai penjelas atau keterangan adjective clause yang memberi keterangan pada „perubahan subseluler pada sel kondroid klaster„. Tsu sebenarnya pemenggalan pertama berupa kalimat kompleks yang terdiri atas satu kalimat inti yaitu „Pada penderita degenerasi DIV terjadi perubahan subseluler pada sel kondroid klaster„ 1 dan klausa penjelas adjective clausa yaitu „yang menunjukkan adanya kemampuan beradaptasi dan beregenerasi„. Selanjutnya frasa nomina dan verba pada penggalan ke tiga: „Kemampuan ini ditunjukkan oleh‟: Frasa „kemampuan ini„ yang menduduki subjek dalam kalimat tersebut dilesapkan, sementara verba „ditunjukkan oleh„ yang semestinya menduduki predikat dalam kalimat tersebut dan bentuknya „pasiva„, oleh penerjemahnya diubah menjadi verba aktif dan digeser menempati predikat pada kalimat penggalan pertama. Penggalan kalimat ke 3 dan 4 Tsu dilebur menjadi penggalan 1, 2, dan 3. Disini juga terjadi cukup banyak pergeseran dan pelesapan sehingga pesan Tsu tidak dapat tersampaikan dengan baik. Oleh karena itu data no. K6 P5 ini lebih sesuai jika dikategorikan sebagai hasil terjemahan yang „tidak akurat‟. Sehubungan dengan hasil temuan dan penjelasan di atas, dan berdasarkan hasil akhir rerat a tingkat keakuratan yaitu „1,98‟, dapat disimpulkan bahwa tingkat keakuratan teks abstrak disertasi oleh para mahasiswa S3 adalah „Kurang Akurat„.

5. Penilaian Keberterimaan Hasil TerjemahanTeks Abstrak Disertasi