AI Google Translate Sering Ngaco Ini Alasan Bahasa Daerah Kita Sulit Diterjemahkan

Oleh Andre Nenobesi

Kamis, 11 September 2025 - 15.25 WIB

AI Google Translate Sering Ngaco Ini Alasan Bahasa Daerah Kita Sulit Diterjemahkan

Tantangan AI Terjemahkan Bahasa Daerah (Foto oleh Arawark chen di Unsplash).

VOXBLICK.COM - Kamu pasti pernah mengalaminya. Saat mencoba menerjemahkan kalimat dari Bahasa Inggris ke Bahasa Indonesia di aplikasi andalan, hasilnya nyaris sempurna. Tapi, begitu kamu iseng memasukkan kalimat dalam Bahasa Sunda, Jawa, atau Batak, hasilnya jadi aneh, kaku, bahkan sama sekali tidak masuk akal. Rasanya seperti mesin pintar itu mendadak jadi linglung. Ini bukan karena AI-nya yang mendadak lemot, tapi karena bahasa daerah kita masuk dalam kategori yang oleh para ahli disebut sebagai bahasa low-resource.

Secara sederhana, bahasa low-resource adalah bahasa yang miskin data digital. Bayangkan AI sebagai seorang murid super cerdas yang butuh banyak sekali buku untuk belajar.

Untuk Bahasa Inggris, perpustakaannya mungkin seluas samudra, berisi triliunan kata dari artikel berita, buku digital, unggahan media sosial, hingga transkrip film. Sementara itu, untuk banyak bahasa daerah di Indonesia, perpustakaannya mungkin hanya seukuran rak buku kecil di pojok ruangan. Kesenjangan data inilah yang menjadi akar dari segala masalah dalam dunia penerjemahan AI untuk bahasa-bahasa Nusantara.

Padahal, Indonesia adalah surga linguistik. Menurut data dari Badan Pengembangan dan Pembinaan Bahasa, kita punya 718 bahasa daerah yang tersebar dari Sabang sampai Merauke.

Setiap bahasa adalah cerminan budaya, sejarah, dan kearifan lokal yang tak ternilai harganya. Namun, di dunia digital, kekayaan ini justru menjadi tantangan teknologi yang luar biasa besar. Tanpa upaya serius, ada risiko besar bahasa-bahasa indah ini akan tergerus zaman, terlupakan oleh generasi mudanya yang semakin akrab dengan gawai dan internet.

Kenapa AI Sering Keseleo Saat Menerjemahkan Bahasa Daerah?

Untuk benar-benar paham mengapa penerjemahan AI untuk bahasa daerah sering gagal, kita perlu menyelam lebih dalam ke cara kerja teknologi ini.

Model bahasa besar atau Large Language Models (LLMs) seperti yang digunakan oleh Google Translate atau ChatGPT bekerja dengan menganalisis pola dari miliaran contoh teks. Mereka belajar tata bahasa, konteks, idiom, dan nuansa dari data yang dimakannya. Ketika data tersebut sangat sedikit atau berkualitas rendah, performa AI pun akan menurun drastis. Inilah dilema utama yang dihadapi oleh para pengembang teknologi NLP (Natural Language Processing) di Indonesia.

Masalahnya bukan hanya soal kuantitas, tapi juga kualitas dan keragaman data. Banyak bahasa daerah kita memiliki tradisi lisan yang sangat kuat.

Cerita rakyat, nasihat orang tua, hingga percakapan sehari-hari lebih banyak diucapkan daripada dituliskan. Akibatnya, jejak digitalnya sangat minim. Kalaupun ada, seringkali tidak dalam format yang mudah diolah oleh mesin. Inilah yang membuat tugas penerjemahan AI untuk bahasa low-resource menjadi berkali-kali lipat lebih sulit dibandingkan dengan bahasa-bahasa global.

Kondisi ini diperparah dengan karakteristik unik dari bahasa daerah itu sendiri. Setiap bahasa punya aturan mainnya masing-masing.

Ada yang memiliki tingkatan tutur berdasarkan usia atau status sosial seperti Bahasa Jawa (Ngoko, Krama Madya, Krama Inggil), ada yang punya struktur kalimat yang sangat fleksibel, dan ada pula yang kaya akan imbuhan yang bisa mengubah makna kata secara total. Semua kerumitan ini adalah pekerjaan rumah besar bagi AI yang terbiasa belajar dari bahasa dengan struktur yang lebih terstandardisasi. Kegagalan memahami nuansa ini bukan sekadar salah terjemahan, tapi bisa menghilangkan makna budaya yang terkandung di dalamnya.

Tantangan Nyata di Balik Layar Penerjemahan AI

Di balik layar antarmuka aplikasi terjemahan yang simpel, ada pertarungan kompleks yang dihadapi para peneliti dan insinyur.

Mengajarkan AI untuk menguasai bahasa low-resource seperti Bahasa Bugis atau Bahasa Dayak Ngaju ibarat mengajari seseorang berenang di kolam yang airnya hanya semata kaki. Berikut adalah beberapa tantangan AI yang paling fundamental.

Minimnya Harta Karun Digital

Ini adalah tantangan nomor satu. Data adalah napas bagi kecerdasan buatan. Tanpa data yang cukup, algoritma secanggih apa pun tidak akan bisa bekerja optimal. Para ahli menyebut kumpulan data teks ini sebagai korpus.

Untuk Bahasa Inggris, korpus paralel (teks yang sama dalam dua bahasa) bisa mencapai miliaran pasang kalimat. Untuk bahasa daerah di Indonesia, menemukan beberapa ribu pasang kalimat yang bersih dan terverifikasi saja sudah merupakan sebuah kemewahan. Sumber data digital untuk bahasa low-resource sangat langka, biasanya hanya terbatas pada beberapa kitab suci yang sudah diterjemahkan, dokumen pemerintah, atau karya sastra lama yang jumlahnya terbatas. Tentu saja, pengembangan teknologi ini sangat kompleks dan hasilnya bisa bervariasi, tergantung pada kualitas data dan metode yang digunakan.

Struktur Bahasa yang Bikin Pusing AI

Bahasa-bahasa di Indonesia, yang sebagian besar termasuk dalam rumpun Austronesia, memiliki kompleksitas morfologi yang tinggi. Artinya, satu kata dasar bisa berubah bentuk dan makna dengan penambahan awalan, sisipan, atau akhiran.

Misalnya, dalam Bahasa Indonesia saja, dari kata ajar, kita bisa membentuk belajar, mengajar, pelajar, pengajar, ajaran, pelajaran, dan seterusnya. Banyak bahasa daerah memiliki sistem yang jauh lebih rumit. AI yang dilatih dengan data bahasa seperti Inggris seringkali kesulitan memahami sistem morfologi yang kaya ini, sehingga sering terjadi salah potong kata atau salah interpretasi makna. Ini adalah inti dari tantangan AI dalam linguistik komputasional.

Dominasi Ekonomi dan Algoritma yang Pilih Kasih

Mari kita jujur, pengembangan teknologi canggih membutuhkan biaya yang sangat besar.

Perusahaan teknologi raksasa secara alami akan memprioritaskan bahasa yang memiliki nilai ekonomi tinggi, yaitu bahasa yang digunakan oleh ratusan juta atau bahkan miliaran orang. Bahasa Inggris, Mandarin, Spanyol, adalah pasar yang jauh lebih besar. Akibatnya, sumber daya riset dan pengembangan lebih banyak dicurahkan ke sana. Bahasa daerah dengan penutur yang hanya jutaan atau bahkan ribuan orang seringkali tidak dianggap sebagai prioritas. Algoritma, pada dasarnya, mengikuti logika pasar. Kesenjangan ini menciptakan lingkaran setan, di mana bahasa low-resource semakin tertinggal karena kurangnya investasi teknologi.

Kurangnya Tenaga Ahli dan Kolaborasi

Pengembangan penerjemahan AI yang andal untuk bahasa daerah membutuhkan tim super.

Tim ini harus terdiri dari ahli linguistik yang memahami seluk-beluk bahasa tersebut, ilmuwan data dan insinyur AI yang bisa merancang modelnya, serta yang terpenting, para penutur asli (native speakers) sebagai sumber pengetahuan dan validator. Menemukan dan menyatukan ketiga elemen ini untuk ratusan bahasa di Indonesia adalah sebuah tantangan logistik yang luar biasa. Tanpa kolaborasi yang solid antara komunitas, akademisi, dan industri, proyek-proyek seperti ini akan sulit berjalan dan berkelanjutan.

Bukan Cuma Soal Teknologi, Ini Misi Pelestarian Budaya

Mungkin kamu berpikir, "Memangnya sepenting itu ya AI bisa mengerti Bahasa Minang?" Jawabannya adalah, sangat penting. Ini bukan lagi sekadar urusan kemudahan berkomunikasi atau kecanggihan teknologi.

Ini adalah pertaruhan untuk masa depan warisan budaya kita. Di era digital ini, apa yang tidak ada di internet seolah-olah tidak ada di dunia. Jika generasi muda tidak bisa menemukan atau menggunakan bahasa ibu mereka di platform digital yang mereka gunakan sehari-hari, bahasa itu secara perlahan akan kehilangan relevansinya.

Inilah yang disebut oleh para ahli sebagai digital language death atau kematian bahasa digital. Sebuah bahasa bisa saja masih memiliki jutaan penutur, tapi jika ia absen dari dunia digital, eksistensinya terancam.

Anak-anak muda akan lebih nyaman menggunakan bahasa yang didukung penuh oleh teknologi, mulai dari keyboard prediktif, asisten suara, hingga mesin pencari. Proses pelestarian bahasa di abad ke-21 tidak bisa lagi dipisahkan dari teknologi. Membawa bahasa daerah kita ke ranah digital melalui penerjemahan AI dan teknologi NLP lainnya adalah cara paling efektif untuk memastikan bahasa-bahasa tersebut tetap hidup dan relevan bagi generasi mendatang.

Upaya ini sejalan dengan apa yang ditemukan oleh para peneliti. Sebuah studi oleh tim dari Universitas Indonesia yang dipublikasikan dalam jurnal Procedia Computer Science menekankan betapa krusialnya pembangunan korpus paralel, terutama yang melibatkan partisipasi komunitas, untuk meningkatkan kualitas mesin penerjemah bahasa Sunda dan Jawa. Mereka menunjukkan bahwa tanpa harta karun digital ini, model AI terbaik sekalipun tidak akan bisa memberikan hasil yang akurat. Ini menegaskan bahwa pelestarian bahasa melalui teknologi adalah sebuah kerja kolektif.

Solusi Inovatif dari Anak Bangsa Mengatasi Tantangan AI

Di tengah semua tantangan ini, bukan berarti tidak ada harapan. Justru sebaliknya, berbagai inisiatif luar biasa mulai muncul dari para peneliti, akademisi, dan komunitas di Indonesia.

Mereka tidak menyerah pada keterbatasan dan terus mencari cara untuk mengatasi masalah bahasa low-resource. Semangat gotong royong khas Indonesia ternyata juga bisa diterapkan di dunia digital.

Gerakan Gotong Royong Digital

Salah satu solusi paling menjanjikan adalah crowdsourcing atau pengumpulan data berbasis komunitas. Para penutur asli diajak untuk berpartisipasi langsung dalam membangun perpustakaan digital untuk bahasa mereka. Mereka bisa menyumbangkan terjemahan kalimat, merekam suara, atau memvalidasi hasil terjemahan AI. Gerakan ini mengubah penutur asli dari sekadar pengguna menjadi kontributor aktif dalam pelestarian bahasa. Salah satu contoh nyata adalah Project Ganaya dari Universitas Gadjah Mada (UGM), sebuah inisiatif riset yang berhasil mengembangkan teknologi OCR (Optical Character Recognition) untuk aksara Jawa. Proyek seperti ini membuktikan bahwa dengan kolaborasi, rintangan teknologi bisa diatasi.

Teknologi Canggih untuk Data Terbatas

Para ilmuwan AI juga tidak tinggal diam. Mereka terus mengembangkan metode-metode baru yang memungkinkan AI belajar secara lebih efisien dari data yang terbatas. Salah satu teknik yang populer adalah Transfer Learning.

Bayangkan AI yang sudah lulus S3 untuk Bahasa Indonesia, kemudian diminta untuk mempelajari Bahasa Bali. AI ini tidak perlu belajar dari nol. Ia bisa mentransfer sebagian besar pengetahuan linguistik yang sudah dimilikinya dan hanya perlu fokus mempelajari aturan-aturan spesifik dari Bahasa Bali. Metode ini secara signifikan mengurangi jumlah data yang dibutuhkan dan menjadi harapan besar bagi pengembangan penerjemahan AI untuk ratusan bahasa low-resource di dunia.

Peran Pemerintah dan Akademisi

Inisiatif dari bawah tidak akan cukup tanpa dukungan dari atas. Peran pemerintah, melalui lembaga seperti Badan Riset dan Inovasi Nasional (BRIN), dan institusi akademik sangatlah vital.

Mereka dapat menyediakan pendanaan untuk riset, menciptakan platform kolaborasi, dan menetapkan standardisasi data yang akan memudahkan kerja para pengembang. Sinergi antara pemerintah, universitas, dan komunitas adalah kunci untuk mengakselerasi pengembangan teknologi NLP yang berpihak pada keberagaman bahasa di Indonesia.

Kamu Juga Bisa Jadi Pahlawan Bahasa!

Ternyata, kamu tidak harus menjadi seorang programmer atau ahli bahasa untuk ikut berkontribusi. Ada banyak hal sederhana yang bisa kamu lakukan untuk mendukung upaya pelestarian bahasa di era digital:

Gunakan Bahasa Daerah di Media Sosial: Menulis caption atau cuitan dalam bahasa daerahmu membantu menciptakan lebih banyak data digital. Algoritma akan melihat bahwa ada permintaan dan penggunaan untuk bahasa tersebut.

Dukung Aplikasi Lokal: Cari dan gunakan aplikasi keyboard, kamus, atau game yang menggunakan bahasa daerahmu. Dukunganmu sangat berarti bagi para pengembang.

Ikut Proyek Crowdsourcing: Pantau proyek-proyek dari universitas atau komunitas linguistik. Seringkali mereka membutuhkan relawan untuk memvalidasi terjemahan atau menyumbangkan data.

Digitalkan Cerita Lokal: Tulis ulang cerita rakyat atau dongeng dari daerahmu di blog atau media sosial. Ini adalah cara yang menyenangkan untuk melestarikan budaya sekaligus menciptakan korpus digital yang berharga.

Perjalanan untuk membuat penerjemahan AI berfungsi sempurna bagi semua bahasa daerah di Indonesia memang masih panjang dan penuh tantangan AI. Namun, ini adalah perjalanan yang wajib kita tempuh bersama.

Setiap kalimat bahasa daerah yang berhasil kita digitalkan, setiap aplikasi lokal yang kita dukung, dan setiap percakapan dalam bahasa ibu yang kita lestarikan di dunia maya adalah sebuah langkah kecil untuk memastikan kekayaan linguistik Nusantara tidak hanya menjadi catatan sejarah, tetapi juga menjadi bagian hidup dari masa depan digital kita. Teknologi bukanlah ancaman bagi bahasa, melainkan bisa menjadi sekutu terkuat kita dalam misi pelestarian bahasa, asalkan kita mau berkolaborasi untuk mengarahkannya.