Kesilapan Terjemahan Bahasa Melayu Bahas (1)

Kesilapan Terjemahan Bahasa Melayu – Bahasa Arab Dalam
Ejen Carian Google: Satu Kajian Semantik

Fairuz Mohamad, Mohamad Nor Amin Samsun Baharun, Ahmad
Salleh
Academy of Language Studies, Universiti Teknologi MARA (Shah Alam), Malaysia,
Academy of Language Studies, Universiti Teknologi MARA (Shah Alam), Malaysia,
Academy of Language Studies, Universiti Teknologi MARA (Shah Alam), Malaysia.
fairuzm@salam.uitm.edu.my, nor_amin@salam.uitm.edu.my,
ahmadsa@salam.uitm.edu.my

Abstrak
Ledakan informasi melalui perkhidmatan internet telah menghasilkan pelbagai bentuk
perisian dalam bidang terjemahan di pasaran. Selain itu, machine language translation
atau e-translasi (e-translation) iaitu mesin terjemahan bahasa berasaskan internet tersebar
dengan meluasnya untuk kegunaan masyarakat umum. Ejen carian Google menawarkan
perkhidmatan penterjemahan lebih dari 50 bahasa di dunia. Pelbagai golongan
masyarakat sama ada pelajar mahupun ahli akademik mendapat manfaat dari kemudahan
tersebut. Terjemahan tidak lagi memerlukan individu yang mahir dalam sesuatu bahasa
untuk menterjemah teks. Di UiTM, ramai di kalangan pelajar-pelajar kita cenderung
menggunakan perkhidmatan ejen carian Google (www.google.com) untuk menterjemah

teks berbahasa Melayu ke bahasa Arab kerana ia percuma dan mudah dicapai. Walau
bagaimanapun, berdasarkan pemerhatian, pelbagai kesilapan terjemahan dari aspek
semantik dapat dikesan di dalam terjemahan Melayu-Arab. Antaranya padanan yang
diberikan adakalanya kurang tepat. Selain itu, perkataan yang melibatkan peribahasa
kerap kali diterjemahkan dengan terjemahan harfiy. Di samping itu, terdapat kesilapan
tatabahasa yang ketara terutamanya dalam penggunaan kata ganti nama. Sedangkan ia
adalah asas penting dalam bahasa Arab. Kertas kerja ini cuba meninjau sejauh mana
ketepatan dan kesesuaian pemilihan kata dalam terjemahan bahasa Melayu ke bahasa
Arab dan jenis-jenis kesilapan yang berlaku. Kertas kerja ini juga akan mencadangkan
perkataan-perkataan yang lebih tepat dan sesuai digunakan dari sudut semantik.
Keywords:software,machine language translation,semantik, padanan

1

1.

Pendahuluan

Digunakan secara meluas
Program terjemahan berbantukan mesin (machine translation) di jaringan sesawang

digunakan secara meluas. Ejen carian google (www.google.com) juga menawarkan
terjemahan teks lebih dari 50 buah bahasa. Ia digunakan semakin meluas kerana percuma
dan mudah diakses di mana-mana. Perisian tersebut mendapat sambutan yang sangat
memberangsangkan kerana kepantasan menterjemah perkataan-perkataan dan ayat-ayat
di mana ia tidak perlu merujuk kamus am, kamus peristilahan, tesaurus dan sebagainya.
1.1

Faktor utama penggunaan meluas bagi terjemahan berbantukan mesin ini ternyata adalah
kerana kemampuannya menterjemah dengan cepat. Ia juga mempunyai keistimewaan
yang lain iaitu menterjemah istilah-istilah dengan konsisten sekali.
1.2
Masih lagi ada kelemahan
Namun begitu, terjemahan berbantukan mesin sehingga kini masih lagi berhadapan
dengan pelbagai kelemahan sebagaimana yang dijelaskan oleh Iman Santoso (2011)
“Seperti layaknya mesin penterjemah yang lain, hasil dari proses penerjemahan oleh
Google masih mengandung keterbatasan dan belum memberikan hasil terjemahan yang
akurat. Kualitas hasil penerjemahan dari satu bahasa ke bahasa lain tidak selalu sama. Di
tahun 2010, hasil terbaik dicapai oleh mesin penerjemah Google saat menerjemahkan
teks dari bahasa Prancis ke bahasa Inggris. Selain itu, kulaitas hasil penerjemahan juga
tergantung panjang teks.”

Antara kelemahan-kelemahan yang dikenalpasti ialah ia menterjemah perkataan yang
mempunyai berbagai-bagai makna, ungkapan istilah, peribahasa, penggunaan metafora,
hiperbola, terjemahan harfiah, terjemahan makna, makna implisit, makna figuratif
(makna kiasan), makna konotasi (tersirat) dan terjemahan komunikatif.
Hutchins (1986) dalam bukunya yang bertajuk “Machine Translation: Past, Present,
Future” berpendapat tentang permasalahan ini dengan mengatakan, “adalah mustahil
untuk mendapat terjemahan yang berkualiti kerana sesetengah permasalahan semantik
tidak boleh dihurai kecuali dengan merujuk maklumat-maklumat am yang banyak dan
terperinci di dalam ensiklopedia.”
2.

Kajian Literatur

Kajian ini dkategorikan sebagai penterjemahan mesin kerana ia bukan dilakukan oleh
manusia, tetapi diprogramkan di dalam satu perisian dan boleh digunakan atau diakses
oleh sesiapa sahaja secara percuma. Adnan Eiden dan Tariq Ibrahim (TT: 289) telah
membuat kajian bertajuk “Penterjemahan Mesin dari Bahasa Inggeris ke Bahasa Arab:
Pengalaman Syarikat ITI”. Mereka menganalisis kesilapan terjemahan dari sudut ejaan
pada teks yang diterjemah. Di samping itu, ia bertujuan untuk menjelaskan skop am
tentang proses penterjemahan mesin dari Bahasa Inggeris ke Bahasa Arab. Di dalam

artikel yang ditulis Muhammad Izzuddin (TT:317)“Sistem Penterjemahan Mesin

2

Pelbagai Bahasa dari Bahasa Arab (BA) ke Bahasa Inggeris (BI)” telah menjelaskan
tentang teks yang diterjemahkan dari sudut morfologi, sintaksis dan semantik.
Kajian yang ditulis Hassan as-Sharif (TT: 173) bertajuk “Laporan Penterjemahan
Mesin di Negara Arab” lebih memberi tumpuan kepada aspek teori daripada aspek
praktikal. Di dalam penulisan Ismail Siniy yang bertajuk “Halatuju Kegiatan
Penterjemahan Masa Kini”, ia banyak menerangkan unsur-unsur positif dan negatif bagi
penterjemahan mesin. Muhammad Daydawi selepas itu juga memfokuskan tajuk yang
sama di dalam artikelnya yang bertajuk “Penterjemah
Masa Akan Datang:
Memperhembakan Mesin atau Menjauhinya”. Kajian tersebut hanya lebih tertumpu
kepada aspek teori sahaja.
Kajian Radiah Yusoff & Wan Rose Eliza Abdul Rahman (2007) yang bertajuk
“Analisis padanan makna dalam terjemahan berbantukan komputer” telah dibentangkan
dalam persidangan Penterjemahan Antarabangsa ke-11, 2007 memperlihatkan kepada
kita kemampuan pemindahan teks sumber ke dalam teks sasaran dengan menggunakan
penterjemahan berbantukan komputer. Skop kajian dihadkan kepada penterjemahan

makna denotasi frasa nama mudah am dan khas sahaja. Kedua-dua aspek ini merupakan
titik perbezaan dengan kajian pengkaji. Apa yang dapat disimpulkan melalui kajian ini,
pertama, pengkaji mengakui terpaksa melakukan pembaikan yang agak banyak dan
merenyahkan kepada teks sasaran agar menepati keperluan mesej yang hendak
disampaikan oleh teks sumber dan menepati keperluan budaya bahasa sumber dan bahasa
sasaran. Kedua, perisian penterjemahan berbantukan komputer perlu ada satu korpus
dwibahasa berjajaran yang jauh lebih besar dari yang ada sekarang ini dan ianya perlu
sentiasa selaras dengan perkembangan mutakhir. Ketiga, perlunya satu mekanisma
statistik yang boleh digunakan untuk mengira peluang mencari padanan yang hampir
tepat dengan konteks dalam masa yang singkat, terutamanya untuk frasa yang
mempunyai pelbagai makna.
Satu kajian semantik oleh Mohamad Nor Amin dan Naimah Abdullah (2011)
yang bertajuk “Kesilapan terjemahan Bahasa Arab-Bahasa Melayu dalam ejen carian
Google: satu kajian semantik” telah dibentangkan di dalam Persidangan Penterjemahan
Antarabangsa 2011. Kajian ini memfokuskan kepada terjemahan Bahasa Arab-Bahasa
Melayu. Sementara kajian ini pula tertumpu kepada penterjemahan Bahasa Melayu ke
Bahasa Arab.
3.

Analisa Pembahagian Perkataan

Kajian ini cuba melihat kepelbagaian penghasilan makna hasil terjemahan mesin melalui
ejen carian Google. Untuk mendapatkan data kajian, penulis telah memetik beberapa ayat
dan ungkapan dari modul Bahasa Arab Pelancongan II (BAB140) yang digunapakai di
Universiti Teknologi MARA. Selain itu, terdapat ayat dan ungkapan yang dihasilkan oleh
penulis.
Perkataan-perkataan yang mengalami kesilapan terjemahan untuk tujuan kajian
ini dibahagikan kepada empat bahagian utama iaitu:
3

1)
2)
3)
4)
5)
3.1

Kata Nama
Kata Kerja
Frasa

Partikel
Ekspresi
Kata Nama

i) Terjemahan tidak tepat
Perkataan
Bulat
Loket
Sempena
Pelakon
Tayangan
Ulangkaji
ii)

Terjemahan Google

‫جوْلَة‬
َ
‫جهَة‬
َ ‫موَا‬

ُ
‫بَعْد‬
‫عل‬
ِ ‫الفَا‬
‫ص‬
َ َ‫ف‬
َ ‫ح‬
‫جدِيد‬
ْ َ‫ت‬

Terjemahan Betul

‫مستَدِير‬
ُ
‫قِلَدَة‬
‫سبَة‬
َ ‫منَا‬
ُ ِ‫ب‬
‫مثّل‬
َ ‫م‬

ُ
‫ض‬
َ ‫ع ََر‬
‫جعَة‬
َ ‫م َرا‬
ُ

Terjemahan ke Bahasa Inggeris
Perkataan
Baju-baju

Terjemahan Google

Terjemahan Betul

‫شيرت‬

‫صان‬
ْ ُ‫ق‬
َ ‫م‬

Ada kalanya terjemahan mesin tidak dapat menterjemah ke dalam bahasa sasaran
hanya kerana perkataan tersebut digandakan untuk menunjukkan jamak. Perkataan “baju”
dapat diterjemah dengan baik iaitu “‫ ”قميص‬tetapi hasil yang sama sekali berbeza
diperolehi apabila ia dijamakkan. Google menggunakan Bahasa Inggeris yang ditulis
dalam bahasa Arab bagi menerangkan maksudnya. Keadaan ini boleh mengelirukan
pengguna terutama sekali yang kurang arif dalam Bahasa Inggeris dan Arab.
iii)

Kekeliruan terjemahan kata tanya.
Perkataan
Bila
Siapa
di mana
Apakah
Adakah

Terjemahan Google

Terjemahan Betul

‫عندما‬
‫الذي‬
‫الذي‬
‫سواء‬
‫هو‬

‫متى‬
‫ن‬
َ
ْ ‫م‬
‫أَين‬
‫أ‬
ْ َ‫ه‬
‫ل‬

4

Dalam menterjemahkan kata tanya berlaku banyak kesilapan. Kekeliruan makna
sering berlaku contohnya, perkataan “bila” dan “apabila”. Perkataan “Bila” adalah kata
tanya yang sepatutnya diterjemah sebagai “ ‫ ”متى‬manakala “ apabila” pula adalah “ ‫” عندما‬
atau “ ‫” إذا‬. Begitu juga, perkataan “adakah” dan “adalah”. Kedua-duanya diterjemahkan
dengan makna yang sama iaitu “ ‫” هو‬. Sepatutnya, “adakah” diterjemah sebagai “ ‫” هل‬
manakala kata pemeri “adalah” diberi maksud “ ‫” هو‬.
3.2

Kata Kerja
i)

Terjemahan tidak tepat

Perkataan dari Bahasa
Sumber

ii)

Terjemahan Google

Terjemahan Betul

naik

‫حتّى‬
َ

‫ب‬
َ ِ ‫َرك‬

mari

‫حوا‬
ُ ‫م‬
ْ ‫ا‬
َ ‫س‬

puasa

‫سرِيع‬
َ

‫تَعَال‬
‫م‬
َ ‫صا‬
َ

Kekeliruan terjemahan ayat perintah.

Perkataan dari Bahasa
Sumber

Terjemahan Google

Terjemahan Betul

berjalanlah

‫سير‬
ِ

pergilah

‫ذَهَاب‬

‫س ْر‬
ِ
‫اذْهَب‬

katakan

‫قول‬

ْ ُ‫ق‬
‫ل‬

Antara kelemahan ketara mesin penterjemahan dapat dilihat dalam menterjemah ayat
perintah yang merupakan antara unsur utama dalam pembahagian kata Bahasa Arab
( ‫) افل المر‬. Ia sering kali diterjemahkan sebagai kata nama terbitan ( ‫) مصدر‬. Situasi ini
jelas dapat diperhatikan dalam contoh-contoh di atas.

iii)

Kekeliruan derivasi
Perkataan

Terjemahan Google

5

Terjemahan Betul

Saya mandi

‫أنا حمام‬

Kami mandi

‫لدينا حمام‬

‫م‬
ّ ‫أنا أستح‬
‫م‬
ّ ‫نحن نستح‬

Kamu mandi

‫لك حمام‬

‫أنت تستحم‬

Bahasa Arab terkenal dengan derivasinya yang unik. Hal ini dilihat tidak mampu
ditangani dengan baik oleh mesin terjemahan google. Jika diamati, ayat terjemahan “ ‫أنا‬
‫ ” حمام‬memberi maksud saya adalah sebuah tandas. Manakala, “ ‫ ” لدينا حمام‬bermakna
kami ada bilik air sementara “ ‫ ” لك حمام‬pula bererti bilik air itu kamu punya. Terjemahan
yang diberikan jelas sekali tersasar daripada makna yang sebenar. Hal ini pastinya akan
mengelirukan pengguna.
iv)

Terjemahan Indonesia
Perkataan

Terjemahan Google

Terjemahan Betul

bisa

‫مكِن‬
ْ ُ‫ي‬
َ
‫ساس‬
َ ‫في ال‬

‫م‬
ُ
ّ ‫س‬
‫ج َرتُه‬
َ َ‫ش‬

pokoknya

Pengaruh Bahasa Indonesia lebih kuat berbanding Bahasa Melayu di dalam Google.
Keadaan ini dapat dilihat dengan jelas melalui penterjemahan sesuatu perkataan yang
mempunyai pengertian berbeza. Contohnya, perkataan “bisa” di dalam Bahasa Melayu
merujuk kepada “racun yang ada pada ular”. Manakala, di dalam Bahasa Indonesia pula
ia merujuk kepada “boleh”. Bahasa Indonesia nampak lebih dominan dalam Google
apabila perkataan “bisa” diterjemah sebagai “ ‫ ” يمكن‬yang merujuk kepada “boleh”.
v)

Kesilapan struktur dan golongan kata

Perkataan dari Bahasa
Sumber
Hussin mengadakan lawatan

Terjemahan Google

Terjemahan Betul

‫حسين زيارة‬

‫يقوم حسين بزيارة‬

Kesilapan struktur seperti di atas boleh mengakibatkan penyampaian mesej yang tidak
tepat. Kata kerja mengadakan ( ‫ ) يقوم‬tetapi di dalam struktur di atas makna kata kerja
tersebut tidak dinyatakan.
vi)

Kata ganti nama dan kala yang diterjemahkan secara salah.

Perkataan dari Bahasa
Sumber

Terjemahan Google

Terjemahan Betul

Saya sedang berehat

‫كنت يستريح‬
‫لكنه ركب‬

‫أستريح‬
‫يركب‬

Dia sedang mengayuh

6

Kamu telah berenang

‫عليك أن تسبح‬

‫سبحت‬

Bahasa Arab dari tipologi bahasa infleksi menunjukkan ciri-ciri yang unik di mana satu
perkataan mengandungi rangkaian makna yang lengkap di dalamnya. Sesuatu kata kerja
bukan sahaja memberi maksud kata kerja tersebut, malah ianya juga menghasilkan makna
pelaku dan juga kala sama ada kala lampau, kini mahupun kala depan. Namun
terjemahan mesin ternyata tidak lengkap dan hanya mampu menterjemahkan maksud kata
kerja sahaja tanpa disertakan makna-makna yang lain.
Frasa

3.4

Kesilapan frasa untuk kajian ini terbahagi kepada dua, iaitu frasa biasa dan frasa
idiomatik.
3.4.1

Frasa Biasa

i)

Terjemahan tidak tepat

Perkataan dari Bahasa
Sumber
Tahi lalat
Bulan syawal
Kompleks perniagaan
Sebentar tadi
Pukul empat
Mata air

ii)

Terjemahan Google

Terjemahan Betul

‫الخلد‬
‫فراق أشهر‬
‫العمال المعقدة‬
‫الن‬
‫في أربعة‬
‫ربيع‬

‫ شامة‬/‫ندب‬
‫شهر شوال‬
‫المحلة التجارية‬
‫قبل قليل‬
‫الساعة الرابعة‬
‫منبع الماء‬

Kesilapan susunan/ urutan perkataan

Perkataan dari Bahasa
Sumber

Terjemahan Google

Terjemahan Betul

Balai ketibaan

‫وصول القاعة‬
‫الجندي قبعة‬
‫تأجير سيارة‬

‫قاعة الوصول‬
‫قبعة الجند‬
‫سيارة الجرة‬

Topi askar
Kereta sewa

Kadang kala frasa nama tertentu diterjemah secara terbalik. Hal ini mengakibatkan
terjemahan yang diberi tidak tepat bahkan mengelirukan dari sudut semantiknya.
Contohnya, frasa “ ‫ ” الجندي قبفة‬membawa maksud “askar itu adalah topi”. Ia jelas berbeza
dengan makna sebenar “‫” قبفة الجند‬.

7

3.4.2

Frasa Idiomatik

Perkataan dari Bahasa
Sumber
Panjang tangan
Buah hati
Berat tulang

Terjemahan Google

Terjemahan Betul

‫نشال‬
‫من الكبد‬
‫كتلة العظام‬

‫سارق‬
‫حبيب‬
‫كسلن‬

Frasa idiomatik dan juga ungkapan-ungkapan berbentuk metafora tidak boleh diterjemah
secara literal, tetapi perlu melihat maksud yang tersirat. Terjemahan mesin jelas
menunjukkan ketidakmampuan menyelami kebanyakan makna tersirat lantas makna yang
terhasil tidak dapat memberi mesej yang sebenar yang ingin disampaikan.

3.4

Partikel
Perkataan dari Bahasa
Sumber

Saya kagum dengan
baju itu
tempat itu dipenuhi
dengan pokok-pokok
saya tidak tahu
mengenainya
saya perlu baju
tradisional

Terjemahan Google

Terjemahan Betul

ُ
ُُ ْ ‫جب‬
َ‫مع‬
َ ‫ت‬
ِ ْ ‫أع‬
‫ميص‬
ِ َ‫الق‬
َ‫مع‬
َ ‫مكَان‬
َ ‫م َل ال‬
ْ َ ‫وَت‬
َ
‫جار‬
َ ْ‫أش‬
‫ل َ أَع ْرِف‬
َ
‫ملَبِس‬
ْ ‫أ‬
َ ‫حتَاج ال‬
‫التّقْلِيدِيّة‬

ُ
‫ميص‬
ُُ ْ ‫جب‬
ِ َ‫ت بِالق‬
ِ ْ ‫أع‬
‫جار‬
َ ْ‫ملِيء بِالَش‬
َ ‫مكَان‬
َ ‫ال‬
‫ل َ أَع ْرِف ع َنْهَا‬
َ
‫ملَبِس‬
ْ ‫أ‬
َ ‫حتَاج إِلَى ال‬
‫التّقْلِيدِيّة‬

Partikel memainkan peranan yang penting dalam Bahasa Arab. Di dalam hal ini kata
kerja biasanya disusuli dengan partikel untuk menentukan makna perkataan sebenar. Jika
partikel tidak menyusuli kata kerja maka pembentukan perkataan menjadi janggal.
Contohnya perkataan ‫أحتاج‬perlu disusuli dengan partikel ‫إلى‬. Jika tidak, perkataan yang
terbentuk tidak menepati ciri-ciri penggunaan yang betul.
3.5

Ekspresi
Perkataan dari Bahasa
Sumber
alangkah bijaknya mereka
tunggu sekejap
Selamat hari raya

Terjemahan Google

‫مة هُم‬
ِ ‫ف ال‬
َ ْ ‫كَي‬
َ ْ ‫حك‬
‫انْتَظِر لِبَعْض‬
‫الوَقْت‬
‫مة‬
ِ ‫آ‬
َ ‫من وَلِي‬
8

Terjemahan Betul dari segi
konteks penggunaan

‫ن أذ ْكِيَاء‬
ِ ‫م‬
ْ ُ‫يَا لَه‬.
ْ ‫م‬
‫حظَة‬
ْ َ ‫انْتَظ ِ ْر ل‬...

َ
ّ ُ‫ك‬
‫م بِخَيْر‬
ْ ُ ‫ل ع َام ٍ وَأنْت‬

Selamat berpuasa
Tahniah!
Wah!
alangkah ramainya orang
manisnya wanita-wanita
Malaysia
semoga Allah menyembuhkan
kamu

‫سرِيع‬
َ ‫آمن‬
‫تَهْنِئَة‬
‫جاح بَاهِر‬
َ َ‫ن‬
‫ن النّاس‬
ِ ‫م‬
ْ َ‫ك‬
َ ‫م‬
‫ساء‬
َ
َ ‫خ‬
َ ّ ‫ت الن‬
ْ َ‫ضع‬
‫مالِيزِيا‬
َ
‫ه يَشْ فِيك‬
ِ ‫َر‬
ُ ‫ضي الل‬

‫ضان كَرِيم‬
َ ‫م‬
َ ‫َر‬
‫مب ْ ُروك‬
َ
َ‫سلم‬
َ ‫يَا‬
‫ما أَكْثَر النّاس‬
َ
‫سُيّدَات‬
َ ْ ‫يَا لِل‬
ّ ‫حلَوَة ال‬
‫مالِيزِيّات‬
َ ‫ال‬
َ ‫شَ فَا‬
‫ه‬
ُ ‫ك الل‬

Ekspresi atau ungkapan dalam pelbagai bahasa biasanya tidak boleh diterjemah secara
harfi atau literal, tetapi perlu kepada fokus maksud atau konteks penggunaanya.
Contohnya ungkapan “Wah!” diterjemahkan sebagai ‫نجبباح ببباهر‬, sedangkan maknanya
adalah “kejayaaan cemerlang”. Nyata, terjemahan mesin didapati mengubah segala
maksud yang hendak disampaikan.
4.

Kesimpulan dan Cadangan

Terjemahan berbantukan mesin ini tidak dapat disangkal lagi sangat penting dalam
bidang pendidikan dan ia sangat berguna dalam membantu aktiviti terjemahan pelbagai
bahasa. Walaubagaimanapun, masih terdapat pelbagai kelemahan ketara dalam khidmat
terjemahan ini terutamanya dalam aspek semantik, antaranya kata nama tunggal, kata
kerja, frasa, partikel dan ekspresi.
Banyak kesilapan berlaku di dalam terjemahan Google. Terdapat banyak perkataan yang
tidak mampu diterjemah dengan tepat dan padanan yang diberikan tidak betul. Bahkan,
perkara yang menyedihkan lagi apabila terjemahan tersebut menyimpang terus dari
makna asal perkataan. Bagi perkataan yang tidak mampu diterjemahkan, terjemahan
kepada Bahasa Inggeris menjadi alternatif kepada kegagalan tersebut.
Kemahiran bahasa yang baik di dalam bahasa sumber serta bahasa sasaran adalah perlu di
dalam terjemahan berbantukan mesin seperti ini. Ia melihatkan kepada kita mengenai saiz
korpus yang masih lagi di tahap yang perlu diberi perhatian lebih.
Bagi mereka yang tidak ada asas Bahasa Arab dan bergantung sepenuhnya kepada
khidmat terjemahan Google ini sama ada pelajar ataupun mereka yang tidak
berpengetahuan asas Bahasa Arab akan menghadapi masalah ketika melakukan kerjakerja terjemahan. Sudah pasti mereka akan menerima fakta yang tidak tepat dan
menghasilkan terjemahan yang sukar difahami maknanya. Memandangkan khidmat
terjemahan ini mendapat sambutan menggalakkan dan digunakan secara meluas oleh
pelbagai masyarakat, adalah dikhuatiri penggunaan hasil terjemahan yang silap ini akan
terus menerus dipraktikkan sekaligus akan menjadi kebiasaan di kalangan umum.

9

Langkah-langkah penambahbaikan yang boleh dilakukan bagi meningkatkan kualiti
terjemahan online atau terjemahan berbantukan mesin ini adalah seperti berikut:
 Melibatkan pakar-pakar Bahasa Arab secara aktif dalam menyediakan
korpus bahasa dalam pelbagai bidang bahasa.
 Pihak penyedia khidmat terjemahan mesin ini perlu menggunakan khidmat
pakar Bahasa Arab sebagai penyemak kepada bahan-bahan yang hendak
diterbitkan bagi mengelak berlakunya kesilapan pemilihan kata.
 Penglibatan antara pakar bahasa dan pakar IT perlu dikukuhkan secara
berterusan demi penghasilan bahan yang berkualiti serta menepati
keperluan.
Terjemahan secara on-line seperti ini adalah satu pentas yang kurang ideal untuk
melakukan aktiviti penterjemahan perkataan dari Bahasa Malaysia ke Bahasa Arab.
Justeru, penulis berpendapat ia perlu dikaji semula memandangkan banyak kesilapan
berlaku di dalam pelbagai sudut semantik.
Rujukan
Adnan Eiden & Tariq Ibrahim, _______, Penterjemahan mesin dari bahasa Inggeris ke
bahasa Arab: pengalaman syarikat ITI”, _________: Pusat Pengajian Bahasa Arab.
Ainon Mohd & Abdullah Hassan, 2006, Teori dan teknik terjemahan, Kuala Lumpur: PTS
Professional.
Azrul Azlen b Abdul Hamid, Terjemahan mesin dari Bahasa Inggeris ke bahasa Arab:
analisis kesalahan bahasa, Dissertasi sarjana UIAM, Kuala Lumpur.
Ghazali Yusri Abdul Rahman, 2006, Penterjemahan kata tugas dalam bahasa ArabMelayu, UiTM Shah Alam: Pusat Penerbitan Universiti (UPENA).
Hutchins, W.J, 1986, Machine translation: past, present, future,West Sussex: Ellis
Horword Limited.
Mahmud Ismail Soleh Siniy, 1991, Halatuju kegiatan penterjemahan masa kini, ______:
Pusat Pengajian Bahasa Arab.
Mohamad Nor Amin & Naimah Abdullah, 2011, Kesilapan terjemahan bahasa Arabbahasa Melayu dalam ejen carian Google: satu kajian sementik, Persidangan
Penterjemahan Antarabangsa 2011.
Muhammad Daydawi, Penterjemah masa akan datang: memperhambakan mesin atau
menjauhinya, Universiti Liga Arab, _________: Pertubuhan Pendidikan, Kebudayaan
dan Ilmu Negara Arab.

10

Muhammad Izzuddin, _______, Pengalaman syarikat Seymor: sistem penterjemahan
mesin pelbagai bahasa dari Bahasa Arab ke Bahasa Inggeris dan sebaliknya,
________: Pusat Pengajian Bahasa Arab.
Norwati Md Yusof, 2009, English-Malay computer assisted translation: the potential of etools in in the re-writing of media content, Jurnal Penterjemah, Vol. XI.
Radiah Yusoff & Wan Rose Eliza Abdul Rahman, 2007, Analisis padanan makna dalam
terjemahan berbantukan komputer”, Persidangan Penterjemahan Antarabangsa ke-11,
Vol 11.
http://staf.uny.ac/sites, accessed 16 Mei 2011.
http://translate.google.com.my.
Biodata
Fairuz bin Mohamad
-Pensyarah di Akademi Pengajian Bahasa, UiTM, Shah Alam,
-Lulusan B.A Bahasa Arab dan Sastera di Universiti Al Al-Bayt, Jordan
-Memiliki Ijazah Sarjana Bahasa Arab di Universiti Malaya.
Mohamad Nor Amin bin Samsun Baharun
-Pensyarah di Akademi Pengajian Bahasa, UiTM, Shah Alam,
-Lulusan B.A Bahasa Arab dan Sastera di Universiti Al Al-Bayt, Jordan
-Memiliki Ijazah Sarjana Linguistik Bahasa Arab di UIA, Gombak.
Ahmad bin Salleh
-Pensyarah di Akademi Pengajian Bahasa, UiTM, Shah Alam,
-Lulusan B.A Pengajian Syariah di Universiti Madinah, Arab Saudi.
-Memiliki Ijazah Sarjana Bahasa Arab di UKM.

11