IQNA

Malaysia Guna Kecerdasan Buatan untuk Memantau dan Mempercepat Percetakan al-Quran

6:35 - November 01, 2025
Berita ID: 3107223
IQNA - Malaysia kini menggunakan teknologi kecerdasan buatan (AI) bagi mempercepatkan proses pemantauan dan memastikan ketepatan dalam percetakan al-Quran al-Karim.

Laporan IQNA, memetik Bernam; Satu sistem baharu yang dinamakan iTAQ diperkenalkan di Malaysia bagi mempercepat proses semakan dan pengesahan keaslian mushaf al-Quran yang dicetak.

Kementerian Dalam Negeri (KDN) melancarkan sistem pengesahan berasaskan AI ini untuk memastikan semakan mushaf dilakukan dengan lebih pantas dan tepat.

Timbalan Menteri Dalam Negeri, Shamsul Anuar Nasarah, berkata bahawa sistem ini berada di bawah pengurusan Lembaga Pengawasan dan Pelesenan Percetakan al-Quran (LPPPQ), dan bertujuan memperkukuh proses pengesahan mushaf agar selaras dengan cabaran semasa yang semakin kompleks.

Beliau menjelaskan bahawa melalui pelaksanaan inovasi seperti sistem iTAQ, LPPPQ dapat melaksanakan tanggungjawabnya dalam menjamin keaslian teks al-Quran serta memastikan pematuhan terhadap hukum-hakam Islam.

“Lembaga ini memainkan peranan penting dalam memelihara kesucian al-Quran. Ia bukanlah penghalang kepada kemajuan, tetapi merupakan penapis yang melindungi umat Islam daripada sebarang ancaman terhadap ketepatan bacaan dan kefahaman al-Quran,” katanya.

Selain sistem iTAQ, kementerian itu turut memperkenalkan rangka kerja profesional bagi Lembaga Pengesahan al-Quran (ProQuran), yang bertujuan meningkatkan kualiti para penasihat al-Quran yang dilantik dalam industri percetakan dan penerbitan.

Dalam pada itu, Shamsul Anuar turut mendedahkan bahawa lebih 53,000 bahan dan teks al-Quran yang melanggar Akta Percetakan Teks al-Quran 1986 (Akta 326) telah dirampas antara bulan Januari hingga September tahun ini, dengan sebanyak 295 kertas siasatan dibuka.

Beliau menambah bahawa 201 kertas siasatan telah dibuka sepanjang bulan Ramadan sahaja, dan hasil operasi penguatkuasaan terhadap pesalah yang dijalankan sepanjang bulan tersebut telah membawa kepada denda berjumlah RM950,000.

4313768

captcha