06 kerangka awal transliterasi mesin teks jawi bbpt (cw shamsul) latest

Seminar Batu Bersurat Piagam Terengganu (BBPT) 2012, 25-26 Mac 2012, Kuala Terengganu, Malaysia. 1

KERANGKA AWAL TRANSLITERASI MESIN TEKS JAWI PADA

BATU BERSURAT PIAGAM TERENGGANU (BBPT)

1Che Wan Shamsul Bahri bin Che Wan Ahmad

2Khairuddin bin Omar

3Mohd Sanusi bin Azmi

4Mohammad Faidzul bin Nasrudin

5Mohd Zamri bin Murah

6Hamdan bin Abdul Rahman

1,2,4,5,6

Pusat Teknologi Kecerdasan Buatan

Fakulti Teknologi dan Sains Maklumat

Universiti Kebangsaan Malaysia, Bangi, Malaysia [email protected], {

2ko,

4mfn,

5zamri,

6hamdan}@ftsm.ukm.my

3Fakulti Teknologi Maklumat dan Komunikasi

Universiti Teknikal Malaysia Melaka, Malaysia [email protected]

Abstrak: Transliterasi adalah satu proses menukar perkataan daripada satu jenis tulisan kepada

jenis tulisan yang lain dengan mengekalkan sebutannya. Biasanya ia melibatkan sekurang-

kurangnya dua bahasa iaitu bahasa sumber dan bahasa sasaran. Dalam konteks kajian ini, teks

sumber adalah Jawi manakala teks sasaran adalah Rumi yang mana kedua-duanya dalam bahasa

Melayu, bezanya adalah skrip penulisan yang digunakan. Batu Bersurat Piagam Terengganu

(BBPT) menggunakan sistem ejaan Jawi sepenuhnya. Oleh kerana sistem ejaan ini menggunakan

sistem ejaan yang berusia lebih kurang 700 tahun yang lepas, maka terdapat keperluan untuk

mengkaji penggunaan transliterasi mesin yang mampu menterjemahkan ejaan Jawi lama kepada

Rumi dengan lebih baik dan tepat sejajar dengan perkembangan sains dan teknologi. Cadangan

kaedah yang digunakan dalam transliterasi mesin Jawi ke Rumi adalah pemetaan aksara, teknik

berasaskan petua dan senarai kata, dengan disepadukan model saluran hingar (noisy channel

model) dan pendekatan analisis statistik.

Kata kunci: Batu Bersurat Terengganu, transliterasi, transliterasi mesin, pemetaan aksara, teknik

berasaskan petua, analisis statistik dan model saluran hingar.

1.0 PENDAHULUAN

Transliterasi adalah penukaran huruf (perkataan dan sebagainya) daripada abjad sesuatu tulisan

(misalnya tulisan Arab) kepada huruf yang selaras bunyinya dalam abjad sistem tulisan lain

(misalnya Rumi), manakala mentransliterasikan pula bermaksud membuat atau menyediakan

transliterasi (Kamus Dewan, 2005). Dengan erti kata lain, transliterasi merupakan satu kaedah

mengubah perkataan dari satu bahasa kepada aksara atau simbol yang bersesuaian dalam bahasa

tulisan lain. Lebih jelas lagi, transliterasi mestilah melibatkan sekurang-kurangnya dua teks atau

skrip yang berbeza kerana transliterasi melibatkan teks sumber dan teks sasaran.


Dalam konteks Batu Bersurat Piagam Terengganu (BBPT), proses transliterasi tidak melibatkan

dua bahasa tetapi ia lebih kepada pertukaran bentuk daripada tulisan Jawi kepada tulisan Rumi

dalam bahasa Melayu. Walaupun sebahagian perkataan Jawi pada BBPT terdapat pengaruh

bahasa Sanskrit (Abdul Razak Salleh, 2010), namun ia masih dalam bahasa Melayu kuno.

Menurut Adi Yasran (2010), terdapat ramai pengkaji telah melakukan kajian terhadap BBPT

antaranya Paterson (1924), Blagden (1924), Sheppard (1949), Muhammad Saleh (1956, 1978),

Fatimi (1963), Syed Mohd. Naquib (1970), Omar Awang (1980), Hamdan Hassan (1984),

Othman Mohd. Yatim dan Abdul Halim (1990), Hashim Musa (2006), Wan Ali Wan Mamat

(2006) Adi Yasran, Wan Muhammad dan Mohd Sukki (2010) dan lain-lain lagi. Namun begitu,

sehingga ke hari ini masih terdapat pelbagai versi transliterasi yang digunakan untuk

mendapatkan maksud yang lebih tepat skrip Jawi pada BBPT.

Dalam konteks negara kita, banyak transliterasi manual dilakukan bukan sahaja terhadap BBPT

bahkan juga terhadap kitab-kitab Melayu lama bertulisan Jawi atau juga dipanggil juga sebagai

proses perumian antaranya oleh Hj. Wan Mohd Shaghir Abdullah, Noraini Abu dan lain-lain

lagi. Khazanah Fathaniyah (2012) menyatakan antara kitab yang telah ditransliterasi ke Rumi

adalah Kitab Hidayatus Salikin Jilid 1-3, Al-Fatawal Fathaniyah Jilid 1-3, Dhiyaul Murid,

Munyatul Mushalli, Faridatul Faraid, Hadiqatul Azhar War Rayahin, Al-Urwatul Wutsqa, dan

Manhalush Shafi. Noraini Abu juga menjalankan ditransliterasi yang sama bagi kitab Anak

Kunci Syurga, karya asal oleh Asy-Syeikh Abdul Qadir bin Abdul Muthalib Al-Indunisi Al-

Mandili dan lain-lain lagi.

Transliterasi juga dilakukan dalam teks Arab-Melayu. Mat (2010) telah melakukan transliterasi

terhadap pelajaran bahasa Arab dan secara tidak langsung dapat membantu pelajar untuk

menyebut perkataan dalam bahasa Arab walaupun pelajar tersebut tidak mempunyai asas dalam

bahasa Arab. Ini kerana menurut beliau, bukan sahaja di kalangan orang Islam yang belajar

bahasa Arab, malah kursus tersebut juga turut diambil oleh pelajar bukan Islam di peringkat

pengajian tinggi.

1.1 Proses Transliterasi

Terdapat kaedah yang sistematik dalam proses pentransliterasian. Menurut Ahmad Nazuki

(2006) transliterasi mempunyai sistemnya yang tersendiri. Menurut Catford (1996) pula, terdapat

tiga langkah dalam proses menentukan sistem transliterasi iaitu :

a. Huruf bahasa sumber digantikan dengan unit fonologi bahasa sumber. b. Unit fonologi bahasa sumber diterjemah kepada unit fonologi bahasa sasaran(target). c. Unit fonologi bahasa sasaran ditukarkan kepada huruf bahasa sasaran atau unit grafologi

lain.

Rajah 1 di bawah adalah proses umum bagi transliterasi iaitu melibatkan teks sumber dan teks

sasaran.


Rajah 1 : Proses umum bagi transliterasi

1.2 Transliterasi Mesin terhadap Batu Bersurat Piagam Terengganu

Sebagaimana yang dikatakan oleh Adi Yasran (2010) sebelum ini, terdapat ramai pengkaji yang

melakukan transliterasi terhadap BBPT. Oleh kerana sehingga ke hari ini masih terdapat pelbagai

tafsiran dalam proses transliterasi BBPT, kertas ini cuba mencadangan satu kerangka kajian

transliterasi mesin untuk menambah baik hasil transliterasi yang sedia ada.

Terdapat banyak kajian dalam bidang transliterasi mesin di dunia ini, namun kajiannya dalam

konteks bahasa Melayu masih kurang dan terdapat ruang kajian yang luas terutamanya yang

melibatkan transliterasi Jawi ke Rumi.

Transliterasi mesin diperlukan memandangkan ejaan Jawi yang digunakan begitu lama bukannya

Jawi Zaba mahupun Jawi moden seperti hari ini. Oleh hal yang demikian, proses transliterasinya juga amat berbeza. Walaupun BBPT terdiri daripada empat muka sahaja yang mempunyai ukiran

Jawi, namun proses transliterasinya begitu kompleks. Terdapat gangguan (noise) pada skrip asal

BBPT kerana faktor masa dan cuaca. Ini memandangkan ketika ditemui, usia BBPT hampir 600

tahun daripada tarikh ianya selesai dipahat (Wikipedia, 2012).

Antara kesan daripada faktor jarak masa yang begitu lama, sebahagian huruf dan titiknya kabur

(tidak jelas), manakala sebahagian penjuru batu tersebut menjadi serpihan, hilang dan tidak

dijumpai hingga kini (Othman et al., 2007). Oleh kerana usianya begitu lama, faktor geografi

seperti bencana alam, hakisan, banjir besar dan lain-lain lagi menjadi penyumbang kepada

kemerosotan kualiti skrip Jawi pada BBPT.

1.3 Kepentingan Kajian Transliterasi

Proses pentransliterasian sangat penting untuk mengetahui sebutan yang betul bagi sesuatu

perkataan terutamanya istilah Arab atau Islam yang khusus dalam bidang ilmu tertentu, petikan

lafaz, dan kata nama khas seperti nama orang atau tokoh, tajuk buku, nama tempat, nama jalan

dan sebagainya yang berasal daripada bahasa asal suatu negara (Wikipedia, 2012). Terdapat

banyak kepentingan transliterasi mesin antaranya :

i. Mempercepatkan proses penterjemahan daripada bahasa sumber kepada bahasa sasaran. Dengan transliterasi mesin, skrip sumber seperti Jawi lama dapat dirumikan dengan

cepat.

Teks Sasaran Teks Sumber TRANSLITERASI


ii. Menggali khazanah lama dalam tulisan Jawi terutamanya kitab Melayu dan manuskrip-manuskrip lama sangat berharga. Mutakhir ini terdapat usaha untuk mendigitalkan teks-

teks dan manuskrip Melayu lama. Koleksi tersebut kebanyakan menggunakan skrip Jawi

dan sebahagiannya sukar difahami dan memerlukan transliterasi yang teliti dan tepat.

iii. Transliterasi membantu orang yang tidak tahu membaca sesuatu sistem tulisan untuk menyebutnya. Ini secara tidak langsung membantu mereka yang tidak mahir Jawi untuk

mendapat padanan Rumi. Di kalangan generasi muda hari ini ramai yang buta Jawi.

Peranan transliterasi amat diperlukan oleh mereka.

iv. Mencari padanan yang sesuai bagi perkataan baru yang tiada dalam perbendaharaan. Finch et al. (2008) menyatakan masalah utama dalam transliterasi mesin adalah untuk

menyelesaikan perkataan yang tiada dalam perbendaharaan kata (out of vocabulary).

Perkataan inilah yang perlu ditransliterasi dengan teliti agar tidak jauh bezanya daripada

sebutan yang sebetulnya.

Dari sudut BBPT, signifikan kajian transliterasi mesin adalah untuk mendapatkan padanan yang

tepat bagi skrip Jawi semasa proses pentransliterasian berlaku agar hasilnya satu skrip Rumi

yang menepati maksud penulis atau pemahat BBPT.

1.4 Kajian Transliterasi Mesin Dalam Bahasa Melayu (Rumi-Jawi dan Sebaliknya)

Walaupun kajian terhadap transliterasi mesin sudah lama di Malaysia, namun perkembangannya

agak perlahan terutamanya yang melibatkan bahasa Melayu berbanding dengan bahasa-bahasa

asing. Antara kajian dalam bahasa Melayu adalah (Khirulnizam, 1999) iaitu untuk menukar ejaan

Rumi kepada Jawi. Turut mengkaji pertukaran tersebut adalah (Ab. Nasir, 1998) melalui Sistem

Pertukaran Tulisan Jawi ke Rumi. Kedua-duanya mempunyai persamaan iaitu menggunakan

teknik pemetaan aksara secara padanan terus iaitu a untuk , b untuk dan begitulah seterusnya. Oleh yang demikian, terdapat banyak perkataan yang tidak dapat ditukarkan dengan tepat dalam

proses pentransliterasian mesin tersebut.

Berbeza dengan kajian sebelum ini, Yonhendri (2009) menggunakan teknik transliterasi mesin

berasaskan petua (rule based) dalam kajian menukar ejaan Rumi kepada Jawi. Setiap perkataan

Rumi diproses mengikut pola ejaannya dalam Jawi. Perkataan tersebut terlebih dahulu

dibahagikan kepada sukukata, kemudian sukukata tersebut dipadankan dengan petua Jawi untuk

ditukarkan kepada ejaan Jawi sebagaimana Rajah 2. Berdasarkan hasil uji kaji beliau, terdapat

perkataan Jawi yang tidak dapat ditukarkan dengan tepat kerana beberapa masalah iaitu :

i. Kata pinjaman daripada Arab ii. Kata pinjaman daripada Inggeris iii. Kesukaran membezakan vokal e-taling dan e-pepet iv. Kesukaran membezakan hentian glottis sama ada atau .

Dalam perbendaharaan Jawi, sesetengah perkataan tergolong sebagai lampau hukum. Ejaan

perkataan ini tidak tertakluk kepada petua Jawi. Inilah di antara kesukaran yang dihadapi oleh

Yonhendri kerana sistem ejaan Jawi yang begitu unik sifatnya. Rajah 2 di bawah menunjukkan

seni bina enjin transliterasi yang dibangunkan oleh beliau.


Rajah 2 : Senibina enjin transliterasi Rumi ke Jawi

Sumber : (Yonhendri, 2009)

Hasil kajian Nik Muhammad (2011) pula hampir sama dengan Yonhendri (2009) kerana

pendekatan mereka hampir serupa iaitu menggunakan teknik berasaskan petua.

Walaubagaimanapun, transliterasi oleh Nik Muhammad lebih tepat kerana kelebihan pada kamus

dalam transliterasinya. Hasil transliterasi Nik Muhammad dapat dilihat melalui laman sesawang

www.ejawi.net dan banyak penambahbaikan dilakukan. Walaubagaimanapun, transliterasi Nik

Muhammad masih tidak dapat membezakan perkataan e taling dan juga e pepet jika perkataan

tersebut tiada dalam kamusnya.

Semua kajian yang dibincangkan di atas adalah melibatkan pertukaran daripada skrip Rumi

kepada Jawi. Tidak ramai di kalangan pengkaji di Malaysia membuat kajian terhadap pertukaran

skrip Jawi kepada Rumi. Ia dipanggil sebagai transliterasi ke belakang (back transliteration).

Suhailan Safei (2000) membuat kajian transliterasi Jawi ke Rumi. Setiap aksara Jawi dipetakan

secara terus dan kemudiannya dilakukan proses pembetulan atau semakan. Kajian beliau lebih

tertumpu kepada Jawi moden yang digunakan pada hari ini.

Penggabungan

Proses Transliterasi

Kata Dasar

Pemprosesan Kata (Cantasan)

Awalan Akhiran

Pemetaan Unicode

Pemetaan Unicode

Pemetaan Unicode

Petua Suku Kata Token

Perkataan

Penggabungan

Jawi Jawi Jawi

Perkataan Jawi

Pemprosesan Kata


Di kalangan pengkaji baru, terdapat kajian transliterasi Jawi lama kepada Jawi baru antaranya

oleh Ahmad (2007) dan Juhaida (2008). Kajian Ahmad (2007) menjadikan kitab Nazam yang

telah didigitalkan terlebih dahulu sebagai bahan kajian. Ahmad menggunakan model cantasan

dan tapisan iaitu untuk melakukan proses pengakaran dan pengasingan di antara perkataan Jawi

lama dan Jawi baru berdasarkan satu pangkalan data Jawi lama yang dibina. Hasil perbandingan

tersebut akan dijadikan sebagai output. Manakala Juhaida (2008) pula menggunakan transliterasi

berasaskan grafem dalam kajiannya pada hikayat Merong Mahawangsa. Dengan kaedah grafem,

Juhaida menukar aksara sumber kepada aksara sasaran. Beliau berjaya menukar huruf kepada huruf bagi perkataan Jawi lama yang sepatutnya menggunakan grafem p dalam Rumi berbanding f. Ini kerana kebanyakan skrip Jawi lama tidak membezakan fonem p dan f. Juhaida

dapat mengurangkan perbezaan Jawi lama dan Jawi baru.

1.5 Kajian Transliterasi Mesin dalam Bahasa Asing

Terdapat banyak kajian transliterasi mesin dalam bahasa asing seperti Urdu, Hindi, Punjabi,

Arab, English, Korea, Jepun, China, Thai dan lain-lain lagi.

Dalam dunia ini, terdapat bahasa yang sama percakapannya tetapi menggunakan skrip penulisan

yang berbeza seperti bahasa Melayu (Rumi) mempunyai sebutan yang sama tetapi berlainan

skrip penulisannya dengan Jawi. Contoh lain juga adalah bahasa Urdu dan Hindi.

Apa yang menarik dalam bahasa Urdu dan Hindi, orang Pakistan faham apabila melihat filem

Hindi iaitu melalui percakapan (suara), tetapi mereka tidak tahu membaca tulisan Hindi dan

begitulah sebaliknya (Bushra Jawaid et al., 2009). Ini kerana bahasa kebangsaan Pakistan adalah

Urdu manakala bahasa kebangsaan India pula adalah Hindi (Malik et al., 2008).

Berdasarkan Rajah 3, Malik et al. (2008) menggunakan Finite-State Transducer (FST) dalam

transliterasi antara dialek. Menurutnya, FST sangat efisien dalam pasangan bahasa Hindi-Urdu.

Beliau juga menggunakan transkripsi perantara sejagat (Universal Intermediate Transcription-

UIT) dalam kajiannya. UIT adalah satu skima untuk menukar teks dalam Hindi, Urdu, Punjabi

dan seumpamanya.

Kajian Ahmed (2009) adalah untuk menukar perkataan daripada Urdu yang menggunakan skrip

Roman kepada skrip Urdu. Beliau menggunakan pendekatan berasaskan senarai perkataan (word

list based approach) dan petua pemetaan skrip Roman ke Urdu. Menurutnya, walaupun skrip

Roman adalah bukannya skrip rasmi, namun penggunaannya agak meluas kerana pengaruh

bahasa Inggeris. Cabarannya, skrip Roman bagi Urdu adalah tidak mengikut piawaian yang

khusus.


Rajah 3 : Senibina Transliterasi Hindi Urdu Sumber : (Malik et al., 2008)

Ahmed (2009) juga mencadangkan beberapa penambahbaikan dalam sistem Malik et al. (2008)

dan juga pada Hindi to Urdu Transliterator, oleh Center for Research in Urdu Language

Processing (CRULP), dengan memperkenalkan pra-pemprosesan dan pasca pemprosesan untuk

mendapatkan transliterasi yang lebih baik.

Malik et al. (2009) seterusnya memperkenalkan model hibrid untuk transliterasi Urdu Hindi.

Pendekatan model hibrid ini adalah menggabungkan teknik berasaskan finite-state machine

(FSM) dengan pendekatan berasaskan model statistical word language.

Kajian Al-Onaizan et al. (2002) pula adalah untuk menukar entiti nama dari bahasa Arab kepada

bahasa Inggeris dengan menggunakan sumber kedua-dua bahasa. Frasa yang melibatkan entiti

nama adalah sangat sukar untuk ditransliterasi kerana tiada dalam kamus kedua-dua bahasa

berkenaan. Dua langkah utama digunakan di dalam sistem ini ialah dengan memasukkan entiti

nama yang terdiri daripada nama tempat, nama organisasi dan nama orang dalam bahasa sumber,

algoritma akan mula menjelajahi calon terjemahan (translation candidates) di dalam senarai

menggunakan sumber dari kedua-dua bahasa dan satu bahasa. Kemudian, senarai calon akan

dikira semula (candidates re-ranker) menggunakan kunci yang lain dalam sumber satu bahasa

untuk mendapatkan hasil yang tepat. Proses terjemahan digambarkan pada Rajah 4.


Rajah 4 : Senibina terjemahan nama Arab Inggeris

Sumber : (Al-Onaizan et al., 2002)

Transliterasi Jawi-Rumi adalah berbeza dengan Urdu-Hindi walaupun sama dari segi skrip

sumbernya iaitu teks Arab-Parsi. Sebahagian perkataan Jawi mengandungi huruf vokal dan

sebahagian yang lain pula sebaliknya. Tidak semua sukukata dalam Jawi memerlukan huruf

vokal kerana terdapat peraturan tertentu dalam kaedah penulisannya.

Transliterasi Jawi-Rumi juga berbeza dengan kajian Al-Onaizan dan Knight (2002) iaitu

transliterasi Arab-Inggeris kerana ia hanya menukar entiti nama sahaja untuk kedua-dua bahasa

tersebut. Kaedah penulisan Jawi dan Arab juga berbeza kecuali pada perkataan Jawi yang

menggunakan kata pinjaman Arab. Perkataan pinjaman Arab pula sebahagiannya dikekalkan

ejaannya mengikut ejaan bahasa Arab dan sebahagiannya pula dieja mengikut sebutan Melayu.

Jadual 1 di bawah adalah ringkasan kajian oleh beberapa pengkaji dalam bidang tranliterasi

mesin.

Jadual 1 : Ringkasan Beberapa Kajian Transliterasi Mesin

Pengkaji Transliterasi Model Kelemahan Hasil

Ab. Nasir

(998)

Rumi Jawi Menggunakan kaedah pemetaan

aksara (character

mapping)

Tidak

menyokong

sebahagian

aksara Jawi

Tidak

dinyatakan

Khirulnizam

(1999)

Rumi Jawi Menggunakan kaedah pemetaan

aksara (character

mapping)

Tidak

menyokong

sebahagian

aksara Jawi

Tidak

dinyatakan


Suhailan

(2000)

Jawi - Rumi Padanan Aksara dan

Pembetulan

Perlu proses

pengoptimuman

untuk betul ralat

Tidak

dinyatakan

Ahmad (2007) Jawi lama -

Jawi baru

Teknik tapisan dan

Cantasan

Perlu senarai

ejaan Jawi lama

yang berbeza

dengan Jawi

baru

90.6%

Juhaida

(2008)

Jawi lama -

Jawi baru

Berasaskan grafem Hanya menukar

sebahagain huruf

sahaja

82%

Yonhendri

(2009)

Rumi - Jawi Berasaskan petua Sebahagian

perkataan Jawi

tidak tepat

70.7%

Malik et al.

(2008)

Urdu Hindi Pendekatan transduser

Perlu kepada

Universal

Intermediate

Transciption

(UIT)

97.5%

Ahmed (2009) Hindi Urdu Senarai kata, berasaskan petua

Memerlukan satu

senarai kata

Tidak

dinyatakan

Malik et al.

(2010)

Urdu Hindi dan lain-lain

Finite state machine,

model statistik

bahasa perkataan

Perlu kepada

Universal

Intermediate

Transciption

(UIT)

83.9%

2.0 KERANGKA TRANSLITERASI MESIN JAWI -RUMI (TeJaR) PADA BBPT

2.1 Kerangka Cadangan Kajian

Dalam pembangunan transliterasi mesin Jawi ke Rumi pada BBPT, pengkaji perlu membina

kerangka kajian supaya kajian yang akan dilakukan lebih berstruktur dan mencapai sasaran yang

dikehendaki. Rajah 5 di bawah menunjukkan cadangan kerangka awal kajian transliterasi mesin

untuk Jawi lama ke Rumi pada BBPT.

Kajian literatur penting untuk melihat sejauhmana status kajian kini terhadap transliterasi mesin

dalam bahasa-bahasa lain di dunia ini. Kajian terkini dalam bahasa Melayu juga perlu ditelusuri

terutamanya yang melibatkan transliterasi Jawi sama ada lama dan baru. Dicadangkan juga

penggunaan model analisis statistik dalam mendapatkan ketepatan ejaan Rumi (skrip sasaran)

dengan dibantu oleh model saluran hingar (noisy channel model).


Rajah 5 : Cadangan Kerangka Kajian Transliterasi Jawi ke Rumi (TEJaR) pada BBPT

Rajah 6 di bawah pula menunjukkan proses-proses yang terlibat di dalam kerja-kerja

pentransliterasian JawiRumi (TEJaR) pada BBPT.

Rajah 6 : Model cadangan transliterasi mesin untuk Jawi Rumi (TEJaR)

Tokenisasi

Pengakaran

Input Teks Jawi BBPT

Semak kata

Padanan

Ouput Teks Melayu Rumi

Senarai kata Jawi (Arab)

Senarai kata

Jawi (kecuali)

Ejaan Tradisi

Petua Jawi

Model Saluran Hingar

Pembangunan Model Transliterasi

Kajian Literatur

Pemprosesan Kata

Pengujian

Transliterasi Mesin Jawi Rumi

Transliterasi

Pasca Transliterasi


Rajah 7 : Ringkasan model transliterasi untuk Melayu Jawi Rumi (TEJaR)

Berdasarkan Rajah 7 di atas, terdapat pendekatan senarai kata. Pendekatan ini juga digunakan

oleh (Ahmed, 2009) dalam transliterasi Roman ke Urdu. Pendekatan senarai kata digunakan

kerana ia memberi transliterasi yang lebih baik kepada huruf Arab-Parsi yang mana

menggunakan bunyi yang hampir sama walaupun cara penulisannya sedikit berbeza dalam skrip

Urdu. Beliau juga menggunakan sistem berasaskan petua (rule based system) untuk transliterasi

tersebut.

2.2 Langkah-Langkah Yang Terlibat Dalam Pentransliterasian Jawi Ke Rumi

Dalam pentransliterasian mesin Jawi ke Rumi terdapat beberapa proses kerja yang terlibat

daripada teks asal atau teks sumber kepada hasil akhir iaitu teks sasaran. Berikut adalah

penerangan ringkas berkenaan langkah-langkah yang terlibat di dalam proses pentransliterasian

Jawi ke Rumi.

a. Input

Teks Jawi daripada Batu Bersurat Piagam Terengganu (BBPT).

Contohnya :

b. Tokenisasi

Tokenisasi adalah merupakan proses untuk mendapatkan perkataan demi perkataan sebagaimana

Rajah 8. Ia juga dipanggil sebagai segmentasi. Proses ini penting kerana sebahagian skrip Jawi

lama tidak mempunyai jarak antara satu perkataan dengan perkataan yang lain.

Senarai Kata

Berasas Petua

Pemetaan Aksara

(Transliterasi Jawi ke Rumi)


Kata7 Kata6 Kata5 Kata4 Kata3 Kata2 Kata1

Rajah 8 : Tokenisasi

c. Proses Pengakaran Jawi

Pengakaran perkataan adalah satu proses analisis morfologi di bawah pemprosesan bahasa tabii

sebelum dijalankan analisis sintaks dan semantik (T.M.T.Sembok, 2005). Proses pengakaran

Jawi sebagaimana Rajah 9 adalah bertujuan mendapatkan kata akar atau kata dasar sesuatu

perkataan Jawi (Suliana Sulaiman et al., 2011). Setiap perkataan yang telah ditokenkan boleh

jadi terdiri daripada imbuhan, sama ada depan atau belakang, atau kedua-duanya sekali.

Perkataan * adalah ejaan Jawi lama untuk teguh.

Perkataan Berimbuhan (meneguhkan)

Pengakaran

(keluarkan imbuhan me..kan) + +

(me + neguh + kan)

Kata Akar * (teguh)

Rajah 9 : Proses Pengakaran Jawi

Rajah 10 di bawah menunjukkan bagaimana pengakaran pada perkataan (medudukan) untuk mendapatkan kata akar duduk. Perkataan * adalah ejaan Jawi lama untuk duduk.

Rajah 10 : Proses pengakaran Jawi

*


d. Senarai kata Jawi pinjaman Arab

Senarai Kata Jawi Pinjaman Arab merupakan satu senarai perkataan Jawi pinjaman daripada

perkataan Arab yang lengkap. Contohnya: perkataan (Rasulullah) adalah kata pinjaman Arab, oleh itu menggunakan pendekatan senarai kata.

Perkataan Jawi Padanan Rumi

Rasulullah

Sallahu alai wasalam

Islam

fardhu

e. Senarai Perkataan Jawi sama ada tergolong dalam ejaan tradisi atau sebaliknya

Senarai ejaan tradisi merupakan satu senarai perkataan Jawi menggunakan ejaan tradisi. Menurut

(Ismail Dahaman, 1991) ejaan ini tidak mengikut petua Jawi. Berikut adalah antara senarainya :


Ini

pada

f. Padanan Jawi Ke Rumi

Jika perkataan tersebut ada dalam senarai kata, padanan ruminya akan diperoleh. Sebaliknya,

bagi perkataan Jawi yang tidak terdapat dalam senarai kata, ia akan melalui proses seterusnya.

Pada asasnya, setiap aksara Jawi mempunyai padanan Rumi. Sebagai contoh pada Jadual 2 di

bawah dan bahagian Lampiran 1. Pemetaan atau padanan aksara boleh ditentukan dalam proses

pentransliterasian (Josan et al., 2011). Aksara sumber boleh dipadankan secara terus dengan

aksara sasaran sebagaimana Jadual 2 di bawah.

Jadual 2 : Pemetaan Aksara ke Aksara

Aksara Jawi Padanan Rumi

a

b

t

... ...

w, u, o

y


Walaubagaimanapun, tidak semua aksara tersebut boleh dipetakan secara terus. Ini kerana aksara

Jawi amat berbeza dengan aksara Rumi. Aksara Jawi mempunyai peranan yang berbeza

bergantung kepada kedudukannya. Sebagai contoh, huruf , , boleh bertindak sebagai vokal dan juga sebagai konsonan. Sebagai contoh huruf mengandungi tiga padanan Rumi berdasarkan Jadual 2 di atas iaitu w, u, dan o . Justeru itu, di sinilah keperluan untuk

menggunakan pendekatan berasaskan petua.

g. Kata Kepada Sukukata Setiap kata akar yang diperoleh dan tiada dalam senarai kata akan melalui proses ceraian kata

kepada suku kata. Tujuannya untuk mengenalpasti pola ejaan Jawi tersebut.

h. Semak Petua Jawi Setiap suku kata yang diperoleh akan disemak samada mematuhi petua Jawi atau sebaliknya.

Sekiranya memenuhi petua Jawi, padanan ruminya akan diperoleh berdasarkan petua Jawi

tersebut.

i. Berasaskan Konteks Perkataan yang tidak mematuhi petua ejaan Jawi atau mencurigakan akan ditransliterasi

mengikut konteks. Antara perkataan yang menggunakan transliterasi berasaskan konteks adalah

perkataan yang homograf sama ada homograf hakiki yang terdapat di dalam ejaan Jawi atau

sebaliknya.

j. Model Saluran Hingar (Noisy Channel Model) Model noisy channel adalah satu kerangka yang digunakan dalam penyemak ejaan (spell

checker), pengecaman ucapan (speech recognition) dan penterjemahan mesin (Wikipedia, 2012).

Dalam TeJaR, model ini mampu memberi ketepatan dalam transliterasi. Antara kebolehannya

adalah mengesan:

i. Huruf yang tertinggal, contohnya manga, sebetulnya mangga ii. Huruf terlebih, contohnya malass, sebetulnya malas

iii. Pertukaran kedudukan huruf, contohnya maalng, sebetulnya malang iv. Penggantian huruf, contohnya macan, sebetulnya macam

k. Pendekatan Analisis Statistik Pendekatan analisis statistik dilihat sebagai salah satu penyelesaian dalam menilai ketepatan

transliterasi mesin berpandukan kepada dua korpus pada kedua-dua skrip. Google telah beralih

menggunakan pendekatan ini dalam mesin terjemahan mereka sejak tahun 2007.

l. Output Output yang akan dihasilkan oleh transliterasi mesin Jawi Rumi (TeJaR) adalah teks Rumi

bahasa Melayu.


Jadual 3 : Contoh jangkaan output transliterasi mesin pada BBPT, Muka A

Baris Muka A

1

Rasulullah dengan yang orang sanabi mereka

2

Asa pada Dewata Mulia Raya beri hamba meneguhkan Agama Islam

3

Dengan benar bicara derma meraksa bagi sekalian hamba Dewata Mulia Raya

4

Di Benuaku ini penentu agama Rasulullah sallallahi wassalama raja

5

Mandalika yang benar bicara sebelah Dewata Mulia Raya di dalam

6

Buhumi penentu itu fardhu pada sekalian Raja Manda

7

Lika Islam menurut setitah Dewata Mulia Raya dengan benar

8

Bicara berbajiki benua penentua itu maka titah Seri Paduka

9

Tuhan medudukan Tamra ini di Benua Terengganu adi pertama ada

10

Jumaat di bulan Rejab di tahun saratan disasanakala

11

Baginda Rasulullah telah lalu tujuh ratus dua

2.3 Contoh proses kerja TeJaR

Jadual 4 : Gambaran proses kerja TeJaR

Jawi Rumi Penerangan

Rasulullah Perkataan pinjaman Arab

-menggunakan senarai kata Jawi pinjaman Arab

dengan -menggunakan petua Jawi

Pola kkk (k= konsonan) kv1kv2k, v1= e, v2=a

= d , = ng , = n

yang -menggunakan petua Jawi

Pola kk kv1k, v1= a

= y , = ng

orang -menggunakan petua Jawi

Pola vvkk v1v2kv3k, v1 v2= o, v3= a

= o , = r , = ng


senabi -menggunakan teknik padanan terus

Pola kkvkv kv1kv2kv3, v1= e, v2= a, v3= i

= s , = n, = a , = b , = i

mereka Perkataan Jawi tradisi

- menggunakan senarai kata Jawi tradisi

3.0 CABARAN DALAM PROSES TRANSLITERASI MESIN DALAM KONTEKS BBPT

3.1 Skrip Jawi lama

Antara masalah utama dalam pentransliterasian BBPT adalah penentuan skrip itu sendiri. Oleh

kerana BBPT telah berusia hampir 600 tahun ketika ditemui, maka kualiti skrip yang terdapat

padanya juga terjejas. Sebahagian aksara sukar dikenalpasti kerana tidak mempunyai titik. Oleh

itu, pengkaji ingin mencadangkan teknik analisis statistik digunakan dalam menentukan

perkataan dalam skrip Jawi pada BBPT.

3.2 Kaedah Garis Dasar (Pemetaan Aksara ke Aksara)

Antara masalah utama dalam transliterasi mesin adalah tiada padanan yang tepat bagi setiap

aksara pada kedua skrip sumber dan skrip sasaran. Menurut (Hamdan Abdul Rahman, 1999)

terdapat tiga huruf telah digunakan sebagai lambang vokal Melayu berdasarkan kepanjangan

vokal iaitu , dan sebagaimana Jadual 5 di bawah.

Jadual 5 : Vokal Jawi dan padanan Rumi

Vokal Jawi Rumi Contoh Perkataan

Jawi Padanan Rumi

a, e

anak

emak

u, o, w

burung

botol

mewah

i, e, y

bila

belon

yang

e nasionalisme

(depan) u, o

udang

orang

(depan) i, e

ekor

ikan

Uniknya, sebahagian sukukata Jawi tidak menggunakan huruf vokal di dalam sistem ejaannya

sebaliknya terdapat petua tertentu dalam pengejaannya sebagaimana contoh ayat dibawah :


(Saya orang kaya)

Rajah 11 : Contoh transliterasi mudah

Sebelum hasil transliterasi diperoleh sebagaimana pada Rajah 11, pemetaan aksara Jawi-Rumi

dilakukan terlebih dahulu sebagaimana pada Jadual 6 sebelum mendapat padanan yang tepat

dengan menggunakan kaedah berasaskan petua. Ia tidak hanya melibatkan satu proses sahaja.

Jadual 6 : Contoh pemetaan Jawi-Rumi

Perkataan Jawi Pemetaan Aksara ke Aksara Padanan Rumi

say saya

orng orang

kay kaya

3.3 Pola Ejaan

Tidak dinafikan sistem ejaan Jawi moden mengadungi pola atau petua ejaanya yang tersendiri.

Namun harus diingat, sebahagian ejaan Jawi lama tidak begitu. Ejaan Jawi lama bergantung

kepada pengalaman penulis dan apa yang penting penulisannya dapat dibaca dan difahami oleh

orang lain. Tiada panduan khusus dalam penulisan Jawi pada masa tersebut. Oleh yang

demikian, kaedah penulisannya sedikit berbeza di antara satu penulis dengan penulis yang lain.

3.4 Homograf Dan Ketidaktentuan

Homograf adalah dua atau lebih perkataan yang dieja sama tetapi tidak semestinya sama

sebutannya dan mempunyai makna dan asalnya yang berbeza. Ia bukan sahaja berlaku di dalam

ejaan Jawi bahkan juga di dalam ejaan Rumi.

Dalam Jawi terdapat homograf kekal atau juga dipanggil sebagai homograf hakiki. Contohnya

seperti Jadual 7 yang dipetik daripada Jadual Ejaan Jawi, (Konvensyen Tulisan Jawi, 1991).

Jadual 7 : Senarai perkataan Jawi yang homograf hakiki


golong

gulung

biro

biru

bilik

belek

titik

tetek


ciri

ceri

burung

borong

gilang

gelang

kuku

koko

kelih

kuliah

asa

esa

Dalam konteks BBPT, terdapat banyak homograf memandangkan skrip Jawi pada BBPT adalah

skrip Jawi lama. Jadual 8 berikut adalah senarai homograf pada muka A, BBPT.

Jadual 8 : Senarai perkataan Jawi yang homograf dalam BBPT (Muka A)

Jawi Rumi

Asa

Esa

menegahkan

meneguhkan

ani

ini

tahan

tahun

saratan

suratan

seratan

tujah

tujuh

ratas

ratus

4.0 PENUTUP

Daripada perbincangan di atas dapat dilihat satu keperluan untuk mendapatkan transliterasi yang

lebih bersifat sistematik dengan menggunakan kaedah saintifik terhadap skrip Jawi pada BBPT.

Kerangka transliterasi mesin yang dicadangkan dalam kajian ini adalah menggunakan

pendekatan analisis statistik dan model saluran hingar (noisy channel model) untuk mendapatkan

ejaan yang lebih tepat terutamanya dalam menangani perkataan-perkataan yang homograf dalam

ejaan Jawi lama. Kajian ini diharapkan dapat memanfaatkan kemudahan sains dan teknologi

dalam usaha untuk mendapatkan transliterasi yang lebih baik.


5.0 PENGHARGAAN

Ucapan terima kasih ditujukan kepada Kolej Universiti Islam Antarabangsa Selangor (KUIS)

kerana menyediakan dana untuk menyambung pengajian di peringkat Ijazah Doktor Falsafah di

bawah Skim Latihan Akademik Kakitangan KUIS (SLAK) dan juga tidak dilupakan pihak

Muzium Terengganu kerana telah menanggung keseluruhan pembiayaian seminar ini.

SENARAI RUJUKAN

Ab. Nasir Abdul Aziz. 1998. Sistem pertukaran tulisan Rumi ke Jawi. Tesis Sarjana Muda,

Universiti Teknologi Malaysia, Skudai, Johor Bahru.

Abdul Razak Salleh. 2010. Batu Bersurat Piagam Terengganu dari perspektif Matematik.

Seminar Batu Bersurat Terengganu. Muzium Terengganu. 18-19 April.

Adi Yasran Abdul Aziz, dan Nurhidayah Jumaat. 2010. Sistem ejaan Jawi dan kosa kata pada

Batu Bersurat Piagam Terengganu (BBPT). Jurnal ASWARA 5 (1):3-17.

Ahmad, Che Wan Shamsul Bahri C W. 2007. Penterjemah Jawi lama kepada Jawi baru. Tesis

Sarjana, Fakulti Teknologi dn Sains Maklumat, Universiti Kebangsaaan Malaysia.

Ahmad Nazuki@ Marzuki Yaakub, Adam Mat, dan Azman Che Mat. 2006. Penggunaan kaedah

transliterasi dalam buku teks bahasa Arab: satu kajian kes. Shah Alam: Universiti

Teknologi Mara.

Ahmed, T. 2009. Roman to Urdu transliteration using word list. Conference of Language and

Technology 2009, hlm. 1-8.

Al-Onaizan, Yaser, dan Knight, Kevin. 2002. Machine transliteration of names in Arabic text.

Proceedings of the ACL-02 Workshop on Computational Approaches to Semitic

Languages, hlm. 34-36.

Bushra Jawaid, dan Tafseer Ahmed. 2009. Hindi to Urdu conversion: beyond simple

transliteration. Conference on Language & Technology 2009, hlm. 24-31.

Catford, J. C. 1996. Teori linguistik bagi penterjemah. Pent. Uma a/p Iyawoo dan Koh Chung

Gaik. Kuala Lumpur: Dewan Bahasa dan Pustaka.

Finch, Andrew, dan Eiichiro, Sumita. 2008. Phrase-based machine transliteration. Workshop on

Technologies and Corpora for Asia-Pacific Speech Translation (TCAST), hlm. 13-18.

Hamdan Abdul Rahman. 1999. Panduan menulis dan mengeja Jawi. ed 1. Kuala Lumpur:

Dewan Bahasa dan Pustaka.

Ismail Dahaman. 1991. Pedoman ejaan Jawi yang disempurnakan (1986). Konvensyen Tulisan

Jawi. Kuala Lumpur: Bahagian Hal Ehwal Islam, Jabatan Perdana Menteri.

Josan, G.S., dan Kaur, J. 2011. Punjabi to Hindi statistical machine transliteration. International

Journal of Information Technology 4 (2):459-463.


Juhaida Abu Bakar. 2008. Transliterasi Jawi lama kepada Jawi baru berasaskan grafem (kajian

kes pada Hikayat Merong Mahawangsa). Tesis Sarjana, Fakulti Teknologi dan Sains

Maklumat, Universiti Kebangsaaan Malaysia.

Kamus Dewan. 2005. Kuala Lumpur: Dewan Bahasa dan Pustaka.

Khazanah Fathaniyah. 2012. Khazanah Islam klasik dan moden.

http://koleksikf.blogspot.com/2010/04/koleksi-karya-hj-wan-mohd-shaghir_14.html

[8 Mac 2012].

Khirulnizam Abd Rahman. 1999. Editor : Rumi kepada Jawi. Tesis Sarjana Muda, Universiti

Kebangsaan Malaysia, Bangi.

Konvensyen Tulisan Jawi. 1991. Jadual ejaan Jawi. Kuala Lumpur: Jabatan Perdana Menteri.

Malik, M. G. Abbas, Boitet, Christian, dan Bhattacharyya, Pushpak. 2010. Finite-state scriptural

translation. 23rd International Conference on Computational Linguistics: Posters, at

Beijing, China, hlm. 791-800.

Malik, M.G., Boitet, C., dan Bhattacharyya, P. 2008. Hindi Urdu machine transliteration using

finite-state transducers, 22nd International Conference on Computational Linguistics

(Coling 2008) , Manchester, hlm. 537-544.

Mat, A.C., Nazuki, A., dan Yaakub, M. 2010. Kegunaan transliterasi dalam pengajaran dan

pembelajaran bahasa Arab. GEMA: Online Journal of Language Studies 10 (2):19-35.

Nik Muhammad Nik Abdul Kadir. 2011. Jawi spell checker. ejawi.net.

Othman Mohd Yatim, dan Abdul Halim Nasir. 2007. Epigrafi Islam terawal di nusantara. ed 2.

Kuala Lumpur: Dewan Bahasa dan Pustaka.

Suhailan Safei. 2000. Sistem Penterjemahan Jawi Ke Rumi. Tesis Sarjana Muda, Universiti

Teknologi Malaysia, Skudai, Johor Bahru.

Suliana Sulaiman, Khairuddin Omar, Nazlia Omar, et al. 2011. A Malay stemmer for Jawi

characters. 24th Australasian Joint Conference Perth, Australia, Proceedings AI 2011:

Advances in Artificial Intelligence, 5-8 December, hlm. 668-676.

T.M.T.Sembok. 2005. Word stemming algorithms and retrieval effectiveness in Malay and

Arabic documents retrieval systems. World Academy of Science, Engineering and

Technology (WASET):95-97.

Wikipedia. 2012. Batu Bersurat Terengganu.

http://ms.wikipedia.org/wiki/Batu_Bersurat_Terengganu [8 Mac 2012].

Wikipedia. 2012. Transliterasi Arab-Rumi.

http://ms.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:Transliterasi_Arab-Rumi [8 Mac 2012].

Yonhendri. 2009. Transliterasi Rumi ke Jawi berasaskan petua. Tesis Sarjana, Fakulti Teknologi

dan Sains Maklumat, Universiti Kebangsaaan Malaysia.


Lampiran 1 : Set huruf Jawi yang lengkap (Jawi Moden) (Hamdan Abdul Rahman, 1999)


Lampiran 2 : Batu Bersurat Piagam Terengganu (BBPT), Muka A


Lampiran 3 : Analisis Transliterasi Batu Bersurat Piagam Terengganu (BBPT)

B Baris B1 Baris 1

Prof Syed

Muhammad

Naquib (1970)

dalam (Othman

Mohd Yatim

dan Abdul

Halim Nasir,

2007)

H.S Peterson

(1924) dalam

Omar Awang

(1985)

Abdul

Rahman Al-

Ahmadi

(1997)

Adi Yasran

Abdul Aziz dan

Nurhidayah

Jumaat (2010)

Wikipedia

(2012)

Muka A

B1,B4 Rasul Allah Rasul Allah Rasulullah Rasulullah Rasulullah

B1 (bagi) bagi bagi sanabi santabi

B2 ada ada ada esa asa

B2,B4 ugama agama ugama agama agama

B3 derma derma derma darma derma

meraksa meraksa meraksa meraksa mereka

B4 di benua ku Di benuaku dibenuakan di benuaku di benuaku

B6 penentua penetua penentu penentua penentu

B7 lika jika Lika lika lika

B7 sa-titah sa-titah setitah setitah setitah

B8 penentua penentua penetua penentua penentuan

B9 mendudokkan medudukan mendudukkan medudukan menduduki

B9 di pertama dipertama adi pratama adi pertama adi pertama

B10 Jumaat Jumaat Jumaat Jumaat Jumaat

B10 sarathan sarathan sarathan syaratan saratan

B10 di sasanakala di-sasanakala di sasanakala di sasanakala disasanakala

B10 dua dua dua dua tua

Muka B

B1 le;iarga keluarga keluarga keluarga keluarga

B1 do di benua di benua di benua dibenua

B1 jauh jauh jauh jawa jauhkan

B2,B4,B6 derma derma derma darma derma

B7 balachara balachara balacara balacara bala cara

B7 sa-titah sa-ntah setitah setitah satitah

B9 sa-ratus sa-ratus seratus seratus seratus

B9 rautan rautan rautan rotan ratun

B11 di hembalang di-hembalang dihembalang di hembalang dihambalang

B12 inkar inkar ingkar inkar inkar

B12 ba(lachara) ba(lachara) ba(lacara) ba(lacara) bala cara

Muka C

B1,B2,B3 danda-nya danda-nya dendanya dandanya dandanya

B1 sa-puloh sa-puluh sepuluh sepuluh sepuluh

B2,B4 sa-p(aha) sa-p(aha) sep(aha) sepaha sepaha


B4, B5 tujoh tujoh tujoh tujuh tujuh

B4 bendara bendara bendara bandara bandara

B6 tida tida tida tiada tiada

B6 balachara balachara balacara balacara balabicara

Muka D

B1 tida tiada tida tiada tiada

B1 dandanya dandanya dendanya dandanya dendanya

B1 sa-tahu sa-tahil setahil setahil setahil

B1 sa-paha sa-paha sepaha sepaha sepaha

B2 tida ... tida... tida... tiada hartanya tiada harta

B2 dandanya dandanya dendanya dandanya dandanya

B3 kesapulih kesapuluh kesepuluh kesepuluh kesepuluh

B3 anakku anak-ku anakku anakku anakku

B3 pemain(?) pernain pemain pemain(ku) pemaainku

B3 cucuku chuchu-ku cucuku cucuku cucuku

B3 keluarku - keluargaku keluargaku keluargaku

B4 tida tida tida tiada tiada

B4 laanat laanat laknat laknat laknat

B5 langgar langgar longgar langgar langgar

B5 acara achara acara acara acara

B5 tamra ini tamra ini tamraini tamra ini tamra ini

06 kerangka awal transliterasi mesin teks jawi bbpt (cw shamsul) latest

Documents