Judul: Model Stemming Berbasis Kamus untuk Dokumen Berbahasa Sunda
Abstrak: Penggunaan bahasa daerah cenderung menuju ke arah kepunahan. Hal ini disebabkan karena makin enggannya orang daerah menggunakan Bahasa daerahnya sendiri. Penelitian terhadap bahasa daerah khususnya Bahasa Sunda juga bukan merupakan bahasan yang menarik. Telah ada dokumen berbahasa Sunda yang sudah berbentuk file digital, namun belum banyak penelitian terhadap dokumen berbahasa Sunda tersebut. Salah satu metode untuk mengeksplorasi informasi dari dokumen-dokumen Bahasa Sunda adalah sistem temu kembali informasi. Dalam Sistem Temu Kembali Informasi dokumen-dokumen tersebut akan di-parse untuk mendapatkan token. Token-token tersebut akan disimpan dalam sebuah file indeks. Agar sistem temu kembali optimal maka file indeks dibuat sekecil mungkin. Agar file indeks kecil, proses parsing selanjutnya adalah penghilangan kata yang tidak penting. Selanjutnya token-token tersebut akan dihilangkan awalan, sisipan, akhiran, imbuhan terbelah dan imbuhan gabungannya. Proses tersebut diberi nama stemming. Algoritme stemming yang dirancang adalah algoritme berdasarkan kamus. Algoritme akan menghilangkan awalan, sisipan, akhiran imbuhan terbelah dan imbuhan gabungan serta kata ulang, dan pada setiap hasil proses akan dibandingkan dengan kamus. Dalam penelitian ini disiapkan data kamus dan dokumen uji sebanyak 130 dokumen dalam bahasa Sunda. Pada proses tokenizer, dari 130 dokumen uji didapat 100 824 kata. Katakata tersebut belum unik, sehingga perlu diproses lebih lanjut untuk mendapatkan satu kata unik dari sejumlah kata yang memiliki bentuk yang sama. Setelah kata yang sama dihilangkan didapat kata unik sebesar 16 949 kata. Dari jumlah kata tersebut setelah di-stem hasilnya adalah 11 515 kata. Dari 16 949 kata tersebut setelah dipelajari ternyata banyak kata yang bukan berasal dari bahasa Sunda. Terdapat kata-kata dalam bahasa Arab, bahasa Jawa, bahasa Indonesia dan bahasa Inggris. Ada juga bahasa Indonesia yang di’sunda’kan, misalnya dimanfaatkeun (seharusnya dimangpaatkeun); panolong, ngarakit, usulanana, mertahankeun (bahasa Indonesia yang diberi imbuhan bahasa Sunda); juga nama-nama, baik nama orang, nama tempat, nama sungai dan lain-lain. Selain itu, banyak juga singkatan-singkatan serta penulisan-penulisan yang salah ketik. Tentu saja katakata di atas jika di-stem dengan algoritme stemming bahasa Sunda hasilnya tidak akan pernah sesuai dengan yang diharapkan. Untuk melihat apakah stemming bekerja sesuai dengan yang diharapkan, kata-kata tersebut di atas dihilangkan dan hasilnya didapat 10 416 kata.
Keyword: 

Judul: Sistem Pencarian Turunan Kata pada Al-Quran Menggunakan Light Stemming dan Clustering untuk Pembicara Bahasa Indonesia
Abstrak: Topics searching in the Holy Quran using word derivative is difficult task without arabic word morphology knowledge. Light stemming is stem extraction method that can replaces word derivative plays in topics searching. However, this method fail to removes infix so clustering method can be better hopefully. This research aims to build word derivative searching system using light stemming and clustering that appropriate with Indonesian speaker’s query. There are two types of query that accepted by the system that have 30 queries in each: Latin and Arabic script. Searching quality evaluation using Average Precision (AVP), Mean Average Precision (MAP), and Precision at N shows that light stemming is better than clustering with 0.30 AVP in light stemming and 0.03 AVP in clustering. Whereas for running time, light stemming is four time faster than clustering at Arabic script.
Keyword: 

Judul: Evaluation of pottasium availability based on Quantity - Intensity (QI) relationship on Acid Mineral Soils
Abstrak: Cation exchange equilibrium, between cations absorbed in solid phase (Q-factors) and those in the soil solution (I-factors), plays an important role in determining how nutrient become readly available to plant. Interrelationship between those two forms could be express in Q-I relationship between those two forms could be exprexxed in Q-I relationship curve that was purposed by Beckett in the sixties.
Keyword: