Paper ini mendeskripsikan sistem pengenalan entitas bernama padateks berbahasa Indonesia yang disebut dengan InNER (Indonesian Named Entiry Recognizer). InNER dikembangkan dengan pendekatan knowledge engineering dengan membangun aturan-aturan (rules) berdasarkan informasi kontekstual, leksikal dan morfologi. Aturan dibuat dari hasil observasi pola entitas bernama yang muncul pada teks dokumen. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa sistem InNER memberikan recall sebesar 63.43% dan precision sebesar 71.84%