KESILAPAN TERJEMAHAN BAHASA ARAB - BAHASA MELAYU
DALAM EJEN CARIAN GOOGLE: SATU KAJIAN SEMANTIK
MOHAMAD NOR AMIN BIN SAMSUN BAHARUN
nor_amin@salam.uitm.edu.my
PROF MADYA DR. NAIMAH BT ABDULLAH
naimah675@salam.uitm.edu.my
Akademi Pengajian Bahasa, UiTM, Shah Alam
Malaysia
ABSTRAK
Dengan kepesatan kemajuan teknologi maklumat, muncullah pelbagai bentuk software 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 para penterjemah 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 Arab ke bahasa Melayu kerana ia percuma dan mudah dicapai. Walau bagaimanapun,berdasarkan pemerhatian, pelbagai kesilapan terjemahan dari aspek semantik dapat dikesan di dalam terjemahan Arab-Melayu. Antaranya, terdapat perkataan yang gagal diterjemahkan sehingga terpaksa digantikan dengan perkatan bahasa Inggeris. Selain itu, padanan yang diberikan adakalanya kurang tepat. Kertas kerja ini cuba meninjau sejauh mana ketepatan dan kesesuaian pemilihan kata dalam terjemahan bahasa Arab ke bahasa Melayu 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. PENDAHULUAN
Penggunaan program terjemahan berbantukan mesin (machine translation) di jaringan sesawang sangat meluas. Ia termasuklah ejen carian google (www.google.com) yang 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 menggalakkan kerana kepantasan menterjemah perkataan-perkataan dan ayat-ayat di mana ia tidak perlu merujuk kamus am, kamus peristilahan, tesaurus dan sebagainya. Namun begitu, ia masih lagi tidak dapat menterjemah teks terjemahan ke tahap yang diharapkan.
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, “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 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.
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.
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 I (BAB130) yang digunapakai di Universiti Teknologi MARA. Selain itu, terdapat ayat dan ungkapan yang dihasilkan oleh penulis.
Berikut adalah antara ayat dan ungkapan bahasa Arab terpilih dan penghasilan makna yang diperolehi melalui khidmat terjemahan mesin:
Ayat/ ungkapan bahasa Arab Terjemahan Google
.يقيدص عم قوسلا بهذأ نأ ديرأ
Saya ingin pergi ke pasar denganrakan-rakan saya.
.ادج دراب وجلا
Hal ini sangat sejukدِيَجلا قُدْنُفلا نَع يِنيْرِبْخَأ ،ةَسِنآ اَي ةَرِذْعَم
دروف" ةَنيِدَم يِف اَنُه بِساَنُملا رْعِسلاِب
؟"نوسكيد
Maaf, Miss, Ceritakan tentang hotel yang bagus dengan harga di sini, di bandar, "Dixon Ford"?
اَي ِِكُتَيِناَزيِم اَم .ةَريِثَك قِداَنَف َكاَنُه ،اًنَسَح
؟يِتَدِيَس
Well, ada banyak hotel. Apa anggaran anda, Madam?
نَع ديِزَي َل ِهِتَفْرُغ رْعِسو ،قُدْنُفلا ديِرُأ
ةَدِحاَو ةَلْيَلِل تيِكغيِر ةِئاِمِثَلَث
.
Saya ingin hotel, dan harga kamarnya tidak lebih dari tiga ratus Rigkit untuk satu malam.
رْعِسَو .رْحَبلا ئِطا َش ْنِم اًدِج بيِرَق َوُه ،مَعَن
،ةَنيِدَملا يِف راَعْسَلا صَخْرَأ ْنِم ِهِتَفْرُغ
ِةَحيِرُمَو ةَدِيَج اهَنِكَلَو
.
Ya, sangat dekat dengan pantai. Dan harga dari harga bilik termurah di bandar, tapi bagus dan selesa.
ئِطا َش نِم بيِرَق قُدْنُفلا اَذَه لَه ؟حيِحَص
؟رْحَبلا
Benar? Adakah hotel ini dekat dengan pantai?
ةَمِداَقلا ةَلْطُعلا يِف َرْصِم ىَلِإ ُرِفاَس
ُأَس
Saya akan melakukan perjalanan ke Mesir pada liburan mendatangَيِو ْشَملا َمْحَللا يِقيِدَص ُلُك
ْأَي
.
Teman saya makan daging panggang.اًدِج ةَحِلاَم ِمَعْطَملا اَذَه يِف ُةَمِعْطَلا
Makanan di restoran ini terlalu masinٍ ماَي
َأ ِةَثَلَث ِةَدُمِل اَنُه ُميِقُأَس
Saya akan tinggal di sini selama tiga hariPerkataan-perkataan yang mengalami kesilapan terjemahan untuk tujuan kajian ini dibahagikan kepada empat bahagian iaitu:
4) Partikel 5) Ekspresi 3.1 Kata Nama
i) Terjemahan tidak tepat
Terjemahan Betul Terjemahan Google
Perkataan dari Bahasa Sumber
ii) Terjemahan ke Bahasa Inggeris
Terjemahan Betul Terjemahan Google
Perkataan dari Bahasa Sumber
iii) Kata jamak diterjemahkan kepada kata tunggal
Terjemahan Betul Terjemahan Google
Perkataan dari Bahasa Sumber
iv) Kekeliruan antara perkataan yang hampir sama ejaannya
Terjemahan Betul Terjemahan Google
Bagi kata nama sekolah (ةَس َر ْدَم) dan guru perempuan (ةَسّرَدُم) dieja dengan huruf-huruf yang sama dan yang membezakan antara keduanya hanyalah tanda baris. Begitu juga dengan kata sendi ( ْنِم) dan kata tanya ( ْنَم) serta kata nama (دجلا) boleh menghasilkan dua makna iaitu datuk (ّد َجلا) ataupun kesungguhan(ّدِجلا) . Persamaan penggunaan huruf bagi kata nama di atas mengelirukan mesin penterjemah walaupun perkataan tersebut diberi tanda baris.
v) Nahu – Menggugurkan kata imbuhan
Terjemahan Betul Terjemahan Google
Perkataan dari Bahasa Sumber
makanan makan
ةبجولا
Apabila perkataan ini diterjemahkan, ianya diterjemahkan kepada kata kerja iaitu makan, sedangkan imbuhan –an sepatutnya perlu diletakkan di hujung perkataan bagi menyampaikan maksud sebenar.
3.2 Kata Kerja
i) Terjemahan ke bahasa Indonesia
Terjemahan Betul Terjemahian Google
Perkataan dari Bahasa Sumber
Bertengkar ribut
َرَجا َشَت
tidak boleh tidak bisa
َ ل
عيِطَتْسَأ
ii) Kekeliruan tanda baris
Terjemahan Betul Terjemahan Google
Perkataan dari Bahasa Sumber
Saya telah tidur lewat tumbuh terlambat
نِ
مْ
ت
ُ
مُ
تَ
أَ
خ
ِرً
ا
Kata kerja ( ُتمِن) sebenarnya terdiri daripada kata kerja (مان) dan kata ganti nama (..تـُ ) yang membawa maksud saya telah tidur. Manakala kata kerja ( ْتَمَن) pula membawa erti tumbuh yang mana ia disusuli huruf (... ـتْ ) yang bertanda baris sukun (mati). Ianya berlaku apabila kata nama yang datang selepasnya bersifat ثنؤــم)) atau feminin. Diperhatikan bahawa terjemahan Google tidak mengambil kira konteks padanan yang betul apabila perkataan yang datang selepasnya bermaksud lambat/lewat (ارخأتم)yang mana terjemahan tumbuh terlambat adalah tidak sesuai sama sekali. Justeru, kekeliruan tanda baris berlaku pada kata (... ُتـ) atau (... ـتْ ).
iii) Terjemahan literasi
Terjemahan Betul Terjemahan Google
dia (lelaki) memastikan jumlah (wang) tentu daripada jumlah
دَكَأَتَي
َنِم
غَلْبَملا
iv) Nahu – imbuhan
me-Terjemahan Betul Terjemahan Google
Perkataan dari Bahasa Sumber
memasukkan masukkan
َلَخْدَأ
menidurkan tidur
مَون
tidur nam
مان
Imbuhan /me/ adalah penting bagi memastikan makna tepat. Kata kerja ( َم ّوَن ) yang bermaksud menidurkan merupakan kata kerja transitif (يدــعتم) berlainan maknanya dengan kata kerja tidak transitif (مان) iaitu telah tidur. Dapat diperhatikan di sini bahawa kata kerja ( َم ّوَن ) tidak diterjemahkan dengan maksud telah tidur (مان), sebaliknya kata kerja (مان) tidak diterjemahkan ke bahasa Melayu dan hanya bunyi perkataan tersebut sahaja dieja.
v) Kesilapan struktur dan golongan kata
Terjemahan Betul Terjemahan Google
Perkataan dari Bahasa Sumber
Ahmad mengadakan lawatan lawatan oleh Ahmad
..
موقي
دمحأ
...ةرايزب
dia (L) sedang bersedia untuk peperiksaan persiapan ujian
دعتسي
ناحتملل
Kesilapan struktur seperti di atas boleh mengakibatkan penyampaian mesej yang tidak tepat. Kata kerja (موقي ) bermaksud mengadakan, tetapi di dalam struktur di atas makna kata kerja tersebut tidak dinyatakan. Bagi contoh kedua pula kata kerja (دعتسي) yang memberi gambaran lengkap tentang kala dan pelaku tidak diterjemahkan sepatutnya, tetapi diterjemahkan sebagai kata terbitan.
vi) Kekeliruan perkataan hampir sama
Terjemahan Betul Terjemahan Google
Perkataan dari Bahasa Sumber
saya/ aku sedang mandi aku mencuci
ُلِسَتْغَأ
dia (L) telah merasmikan dibuka
َِحَتَتْفا
Ciri-ciri derivasi bahasa Arab menghasilkan pelbagai perkataan (yang berbeza-beza maknanya) dari kata dasar yang sama. Perbezaan perkataan tersebut ada kalanya hanya dengan penambahan satu atau dua huruf sahaja tetapi menghasilkan makna yang jauh bezanya. Kata kerja (ُل ِس ْغ ) bermaksud أَ saya sedang membasuh/mencuci, manakala (ُل ِسَت ْغَأ) iaitu dengan penambahan huruf / (ت)(.. ــت ..) memberi maksud saya sedang mandi. Begitu juga kata kerja ( ُحَتْفَأ) bermaksud saya sedang membuka dan apabila ditambah satu lagi huruf / (ت)(.. ــت ..) menjadi ( َحَتَتْفا) memberi maksud dia telah merasmikan.
Terjemahan Betul Terjemahan Google
Perkataan dari Bahasa Sumber
viii) Terjemahan ke Bahasa Inggeris
Terjemahan Betul Terjemahan Google
Perkataan dari Bahasa Sumber
ix) Kata ganti nama dan kala tidak diterjemahkan
Terjemahan Betul Terjemahan Google
Perkataan dari Bahasa Sumber
saya telah belajar dipelajari
ُتْسَرَد
mereka (m) sedang bermain bermain
يَ
َنوُبَعْل
kamu (m) sedang membaca baca
َت
أَرْق
saya sedang mencuci pakaian
mencuci
ُلِسْغَأ
سِبَلَملا
saya menghubungi kamu hubungi
ُلِصَتَأ
َكِب
Dia (f) telah membaca baca
تَأَرَق
ْ
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.
i) Terjemahan tidak tepat
Terjemahan Betul Terjemahan Google
Perkataan dari Bahasa Sumber
tidak kurang dari …
setidaknya
َ ل
ّلِقَي
ditulis
menginap di hotel Hilton tinggal di hotel Hilton
ميقي
يِف
قُدْنُف
نوتليه
Kata kerja (
ُعَفْد
يَ
) tanpa disusuli kata sendi (ىَلِإ
) sememangnya memberi maksud membayar. Tetapi apabila disusuli oleh kata sendi (ىَلإ
) maka ianya memberi maksud membawa kepada.. seperti contoh di atas. Begitu juga kata kerja (بَغْرَِِي
), boleh menghasilkan dua maksud yang berlawanan dengan penggunaan kata sendi yang datang selepasnya. (بَغْرَي
) yang disusuli oleh kata sendi (ْنَع
) seperti contoh di atas memberi maksud tidak suka/ berminat, sebaliknya jika disusuli oleh kata sendi (يِف
) memberi maksud berminat/ suka.3.3 Partikel
Terjemahan Betul Terjemahan Google
Perkataan dari Bahasa Sumber
apabila / ketika untuk
meskipun.. / walaupun.. seperti
اَمِب
ّنَأ
..
walaupun begitu, terlepas dari itu..
ىَلَعَو
ِمْغ ّرلا
ْنِم
َكِلَذ
3.4 Frasa
Kesilapan frasa untuk kajian ini terbahagi kepada dua, iaitu frasa biasa dan frasa idiomatik.
3.4.1 Frasa Biasa
i) Terjemahan tidak tepat
Terjemahan Betul Terjemahan Google
Perkataan dari Bahasa Sumber
kiriman wang wang untuk
ةَلاَوَحلا
ةَيِديِرَبلا
pelajar yang rajin mahasiswa pekerja
pembantu hotel (bell-boy) kustodian dari hotel
alangkah indah / cantik bagaimana manis
اَم
ىَلْحَأ
universiti yang mana ?
setiap universiti?
ّي
َأ
؟ةَعِماَج
kelmarin hari sebelum terakhir
َلْبَق
ِسْم
َأ
ii) Kesilapan susunan/ urutan perkataan
Terjemahan Betul Terjemahan Google
Perkataan dari Bahasa Sumber
pasangan hidup (isteri) hidup pasangan
ُِةَكيِر َش
ةاَيَحلا
iii) Terjemahan ke Bahasa Inggeris
Terjemahan Betul Terjemahan Google
Perkataan dari Bahasa Sumber
iv) Terjemahan campur aduk Bahasa Melayu (BM) – Bahasa Inggeris (BI)
Terjemahan Betul Terjemahan Google
Perkataan dari Bahasa Sumber
cuti yang akan datang upcoming bercuti
ةَلْطُعلا
ةَمِداَقلا
v) Penambahan perkatan yang tidak perlu
Terjemahan Betul Terjemahan Google
Perkataan dari Bahasa Sumber
pantai pantai laut
ئِطا َش
رْحَبلا
3.4.2 Frasa Idiomatik
Terjemahan Betul Terjemahan Google
Perkataan dari Bahasa Sumber
tinggi lampai long Ahmadinejad
ُليِوَط
داَجِنلا
pasangan hidup (isteri) hidup pasangan
ِةَكيِر َش
ةاَيَحلا
kembali ke pangkuan Ilahi (meninggal dunia) pergi ke rahmat Allah
َلَقَتْنا
ىَلِإ
ِةَمْحَر
هللا
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 makna tersirat lantas makna yang terhasil tidak dapat memberi mesej yang sebenar yang ingin disampaikan.
Terjemahan Betul dari segi konteks penggunaan Terjemahan Google
Perkataan dari Bahasa Sumber
Maaf / sama-sama Maaf
اًوْفَع
Gembira bertemu awak! Happy kesempatan
Tolong! (excuse me) Jika dibenarkan
ْوَل
َتْحَمَس
Tidak perlu berterima kasih. Memang itu tanggungjawab
saya Tidak, terima kasih
bertugas
Selamat hari lahir! Merry holiday
ُدْيِع
ٍدَليِم
ٍديَعَس
Semoga cepat sembuh/ Semoga Allah
ucapan alu-aluan. halo
اًبَحْرَم
Sebagaimana frasa idiomatik, ekpresi atau ungkapan harian dalam pelbagai bahasa biasanya tidak boleh diterjemah secara literal, tetapi perlu melihat maksud dari konteks penggunaannya. Contohnya ungkapan “terima kasih” dalam semua bahasa berbeza-beza makna literalnya. Terjemahan mesin didapati tidak mampu membezakan antara frasa biasa dengan ekspresi mengakibatkan berlakunya terjemahan seperti contoh di atas.
4. KESIMPULAN DAN CADANGAN
Secara keseluruhan, terjemahan berbantukan mesin tidak dapat dinafikan sangat penting dalam dunia ilmu dan pendidikan, ianya sangat bermanfaat dalam membantu aktiviti terjemahan pelbagai bahasa. Walau bagaimanapun, masih terdapat berbagai kelemahan yang terhasil dalam khidmat terjemahan ini terutamanya dalam aspek semantik, antaranya kata nama tunggal, kata kerja, frasa, partikel dan ekspresi.
Kesilapan terjemahan mendominasi kelemahan terjemahan Google. Banyak perkataan-perkataan yang gagal diterjemah dengan sempurna dan tepat. Antara perkara yang dikesali adalah terjemahan tersebut menyimpang terus dari makna asal perkataan. Bagi perkataan yang gagal diterjemahkan, terjemahan kepada Bahasa Inggeris menjadi jalan “pelindung” kepada kegagalan penterjemahan tersebut.
Kemahiran bahasa yang baik di dalam bahasa sumber serta bahasa sasaran adalah perlu di dalam terjemahan berbantukan mesin seperti ini. Ia menampakkan kepada kita mengenai korpus yang masih lagi di tahap yang kurang memuaskan.
akan menghadapi masalah dalam kerja-kerja terjemahan. Mereka tentunya akan menerima fakta yang tidak tepat dan menghasilkan terjemahan yang sukar difahami. Memandangkan khidmat terjemahan mendapat sambutan begitu hangat dan digunakan secara meluas oleh pelbagai masyarakat, adalah dibimbangi penggunaan hasil terjemahan yang silap ini tersebar dengan meluasnya seterusnya akan menjadi kebiasaan. Dengan itu, terjemahan secara on-line seperti ini adalah satu platform yang masih kurang mantap untuk melakukan aktiviti penterjemahan perkataan dari bahasa Arab ke bahasa Malaysia. Justeru, penulis berpendapat ia perlu dikaji semula memandangkan kesilapan-kesilapan banyak berlaku di dalam pelbagai sudut semantik.
Cadangan penambahbaikan yang boleh dilakukan bagi meningkatkan kualiti terjemahan online ini adalah seperti berikut:
Penglibatan aktif pakar-pakar Bahasa Arab dalam menyediakan korpus bahasa dalam pelbagai genre bahasa.
Pihak penyedia khidmat terjemahan mesin ini perlu menggunakan khidmat kepakaran Bahasa Arab sebagai penyemak dan pemantau kepada bahan-bahan yang hendak diterbitkan bagi mengelak berlakunya kesilapan pemilihan kata.
Kolabrasi antara pakar bahasa dan pakar IT perlu dikukuhkan secara berterusan demi penghasilan bahan yang berkualiti serta menepati keperluan.
BIBLIOGRAFI
Adnan Eiden & Tariq Ibrahim, (TT), 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 Arab-Melayu, 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.
Muhammad Izzuddin, (TT) 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 e-tools 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, Iman Santoso, Analisis Kesalahan Kebahasaan Hasil Terjemahan Google-Translate Teks Bahasa Indonesia ke Dalam Bahasa Jerman.