Buku Ajar ini membahas konsep, metode, dan penerapan Information Extraction (Ekstraksi Informasi) dalam pengolahan bahasa alami. Diawali dengan dasar-dasar IE—definisi, ruang lingkup, tujuan, manfaat, serta perbandingan metode rule-based dan statistik—buku ini kemudian menyoroti tantangan umum dalam mengolah data teks tidak terstruktur. Setiap bab dirancang sebagai alur pembelajaran: mulai dari preprocessing teks (tokenisasi, stopword removal, stemming, lemmatization, normalisasi), feature assignment (fitur kontekstual dan morfologi), POS tagging dan struktur SPOK, hingga pengenalan NLP dan parsing. Bab berikutnya mengulas rule-based extraction, metode lanjutan (gazetteer, dependency parsing, template), serta integrasinya dengan pipeline NLP modern. Selain teori, buku ini juga menyajikan studi kasus nyata di berbagai domain—seperti berita bencana, rekam medis, hukum, e-commerce, hingga media sosial—untuk menunjukkan bagaimana sistem ekstraksi informasi digunakan dalam menyusun data terstruktur dari teks tidak terstruktur. Dengan pendekatan sistematis, buku ini ditujukan bagi mahasiswa, peneliti, maupun praktisi yang ingin memahami fondasi IE sekaligus membangun sistem cerdas berbasis bahasa alami yang relevan dengan kebutuhan masa kini.
