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: Pengembangan stemmer berbasis kamus besar bahasa Indonesia
Abstrak: Although many studies have aimed to develop a stemmer for Indonesian language, there are still some issues that these studies have not been able to overcame, for example an issue concerning morphophonemic. Kamus Besar Bahasa Indonesia-Based Stemmer is a stemmer which can be used as one of the main components in an information retrieval system for documents written in Indonesian. The use of Kamus Besar Bahasa Indonesia (KBBI) as a base for stemming allows the stemmer to produce the appropriate stem according to Indonesian rule of forming derived words. All words contained in KBBI are compiled in a database and used as a reference in the stemming process. For every word that is going to be stemmed, a group of words that may be present in KBBI is formed. This group of words is formed by removing parts of word that may be known as affixes in Indonesian language. This research also conducts an analysis of Ridha Stemmer, which has been widely used by many information retrieval researches at IPB’s Computer Science Department. The analysis is limited only on the correctness of the produced stems. Both stemmers are evaluated by measuring the recall-precision values returned by the use of each stemmer in an information retrieval system. The analysis shows that Ridha Stemmer yields correct stems at 20.15% of total tokens, and 25.56% wrong stems. From the result of performance evaluation, it is obtained that the use of KBBI-Based Stemmer gives slightly higher average precision value than Ridha Stemmer, with values each 0.441 and 0.443. Keywords:
Keyword: information retrieval, stemmer, Kamus Besar Bahasa Indonesia

Judul: Approximation of the Median of Poisson Distribution Using the Relation of Poisson-Gamma Distribution
Abstrak: A major drawback of median is that median cannot usually be defined in closed form, even in the cases where their distribution functions are known. This study gives an approximation of the closed form for the median of the Poisson distribution by using the relation of Poisson-Gamma distribution. The approximation uses elementary techniques based on the monotonicity of certain sequences involving tail probabilities of the Poisson distribution and the Central Limit Theorem. Furthermore, a closed form expression for the mean absolute deviation 􀜧|􀜰􀰒 􀵆 􀜯􀝁􀝀􁈺􀜰􀰒􁈻| is also studied. The median is relevant because of the fact that it minimizes the mean absolute deviation of a Poisson random variable (􀜰􀰒􁈻 by considering median as central tendency.
Keyword: