Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan kemampuan morphological analyzer pada Aksara agar dapat melakukan pemrosesan bahasa Indonesia informal. Metode yang digunakan pada Aksara adalah rule-based menggunakan nite-state trans- ducer dengan compiler bernama Foma. Adapun komponen yang ditingkatkan adalah komponen tokenizer, lemmatizer, dan POS tagger. Untuk menguji peneli- tian ini, dibuatlah sebuah gold standard yang terdiri dari 102 kalimat dengan 1434 token. Hasil pengujian memperlihatkan bahwa penelitian ini berhasil memiliki pen- ingkatan akurasi tokenisasi sebesar 4.6% dari Aksara v1.1. Untuk tahapan lemati- sasi pada kasus case sensitive terjadi peningkatan akurasi sebesar 11.82%. Evaluasi POS tagging juga berhasil mengalami peningkatan pada nilai F1-Score sebesar 14% dibandingkan dengan Aksara v1.1.

---

This study aims to improve the ability of the morphological analyzer in Aksara in order to be able to process the informal Indonesian. The method used in Aksara is rule-based, using a nite-state transducer with a compiler named Foma. The components that are being improved are tokenizer, lemmatizer, and POS tagger components. To test this research, a gold standard was created; It consists of 102 sentences with 1434 tokens. The test results show that this study has an increase in tokenization accuracy of 4.6% compared to Aksara v1.1. For the lematization stage in the case of case-sensitive word, there is an increase in accuracy of 11.82%. The POS tagging evaluation also increased its F1-Score value by 14% compared to Aksara v1.1.