Penilaian semantik model ChatGPT dalam bahasa Melayu terhadap ketepatan makna dan kesesuaian konteks komunikasi (Semantics evaluation of the ChatGPT model in Malay: Accuracy of meaning and appropriateness in communicative contexts)
Article Sidebar
Main Article Content
Abstract
Sejak kebelakangan ini, penggunaan model seperti ChatGPT telah meningkat secara mendadak dalam pelbagai bidang akademik, pendidikan dan profesional, menjadikannya alat utama dalam pencarian maklumat dan penyelesaian tugasan. Kajian ini bertujuan untuk mengenal pasti tahap ketepatan makna berdasarkan respons semantik dalam ChatGPT dan menilai persepsi pengguna mengenai kesesuaian konteks komunikasi sebenar dalam ChatGPT. Kajian ini menggunakan reka bentuk kajian deskriptif, melibatkan dua kaedah utama, iaitu kualitatif dan kuantitatif. Kajian ini juga menggunakan Teori Relevans oleh Sperber & Wilson (1986) dan Technology Acceptance Model (TAM) oleh Davis (1989). Bagi objektif pertama, analisis dilakukan terhadap 20 perkataan yang dikategorikan kepada perkataan abstrak, dialek, konkrit dan kata kerja. Dapatan menunjukkan bahawa ChatGPT lebih tepat dalam mentafsir perkataan abstrak dan dialek. ChatGPT mentafsir makna kata kerja berdasarkan konteks penggunaan semasa yang lebih dominan dalam wacana akademik dan komunikasi moden. Dapatan juga menunjukkan bahawa pengguna secara umumnya menilai ChatGPT sebagai mudah digunakan dan sesuai untuk tujuan pembelajaran, selaras dengan konstruk Perceived Ease of Use (PEOU) dalam Technology Acceptance Model (TAM). Hampir keseluruhan pengguna ChatGPT bersetuju bahawa ChatGPT membantu untuk mendapatkan maklumat dengan lebih cepat dengan nilai sisihan piawai 0.57, manakala skor sisihan piawai tertinggi dengan nilai 0.93 menunjukkan pengguna kurang bersetuju bahawa jawapan ChatGPT biasanya relevan dan tidak menyimpang daripada topik. Secara keseluruhan, kajian ini dapat menyumbang kepada pemahaman tentang potensi dan batasan ChatGPT dalam penggunaan bahasa Melayu serta memberi implikasi terhadap bidang linguistik, pendidikan dan teknologi bahasa.
Article Details
Section
How to Cite
Research impact
Harvested 2026-09-13Counts differ between services because each indexes a different body of literature. None of them is the whole picture.
References
Hj. Yaakub, M. B. (2024). The importance of semantics equivalence in translating Islamic terms into the Malay language. IIUM Journal of Educational Studies, 12(2), 119–134. https://doi.org/10.31436/ijes.v12i2.553
Jumadi, D., Mesman, N. S., Rashidi, N. H., & Ganing, P. (2024). Potensi dan cabaran kecerdasan buatan (AI) dalam bidang Bahasa Melayu. PENDETA, 15(2), 108–118. https://doi.org/10.37134/pendeta. vol15.2.8.2024
Liang, W., Zhang, Y., Codreanu, M., Wang, J., Cao, H., & Zou, J. (2025). The widespread adoption of large language model-assisted writing across society. arXiv. https://arxiv.org/abs/2502.09747
Maxwell-Smith, Z., Kohler, M., & Suominen, H. (2022). Scoping natural language processing in Indonesian and Malay for education applications. In Proceedings of the 60th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics: Student Research Workshop (pp. 171–228). Association for Computational Linguistics.
Nomoto, H., Moeljadi, D., & Abdul Razak, F. A. (2024). Masalah teknologi dan isu sosial berkaitan penggunaan ChatGPT dalam bahasa Melayu. RENTAS: Jurnal Bahasa, Sastera dan Budaya, 3, 1–23. https://doi.org/10.32890/rentas2024.3.1
Rahim, E. M. A., Rahim, M. E. A., Razawi, N. A., & Mohamed, N. A. (2023). Students’ perception on the use of ChatGPT as a language learning tool. Idealogy Journal, 8(2), 70–78. https://doi.org/10.24191/idealogy.v8i2.456
Silva, F. A., Shojaei, A. S., & Barbosa, B. (2023). Chatbot-based services: A study on customers’ reuse intention. Journal of Theoretical and Applied Electronic Commerce Research, 18(1), 457-474. https://doi.org/10.3390/jtaer18010024
Subet, M. F., & Md Nasir, M. R. (2019). Analisis semantik inkuisitif peribahasa Bahasa Melayu. Malaysian Journal of Learning and Instruction, 16(2), 227–253.
Susilawati et al. (2025). Analysis of the Technology Acceptance Model (TAM) in the implementation of the curriculum review course: A study on students’ understanding and acceptance of technology at Universitas Islam Sumatera Utara. International Journal on e-Learning and Higher Education, 20(2). https://doi.org/10.24191/ijeihe.v20n2.2022
Tuan Zakaria, T. N., Ab Aziz, M. J., Mokhtar, M. R., & Darus, S. (2020). Semantic similarity measurement for Malay words using WordNet Bahasa and Wikipedia Bahasa Melayu: Issues and proposed solutions. International Journal of Software Engineering & Computer Systems, 6(1), 25–40. https://doi.org/10.15282/ijsecs.6.1.2020.4.0067
Yaqin, L. N., Yusof, B., Yusof, N., & Damit, A. R. (2025). Students’ perception of using ChatGPTas an AI-integrated tool in the Malay Language. Jurnal Penelitian dan Pengkajian Ilmu Pendidikan: E-Saintika, 9(1), 13–31. https://doi.org/10.36312/e-saintika.v9i1.2584