Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Condro Kusuma, Satrio
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Education Electrical & Electronics Engineering Engineering

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Fine-Tuning Bert Untuk Named Entity Recognition Pada Dokumen Klinis Gizi Condro Kusuma, Satrio; Noor Fatyanosa, Tirana; Data, Mahendra
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 10 No 2 (2026): Februari 2026
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem ekstraksi informasi pada dokumen klinis gizi menggunakan pendekatan Named Entity Recognition (NER) berbasis Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT). Sistem yang dikembangkan dirancang untuk mengidentifikasi dan mengklasifikasikan entitas penting dalam dokumen klinis gizi, meliputi kondisi kesehatan, bahan makanan, kandungan nutrisi, serta informasi pendukung lainnya. Pendekatan ini memungkinkan transformasi data teks tidak terstruktur menjadi informasi terstruktur yang dapat dimanfaatkan dalam analisis klinis dan pengambilan keputusan. Penelitian ini mengevaluasi beberapa model BERT berbahasa Indonesia untuk menentukan model yang paling sesuai pada domain klinis gizi. Proses evaluasi dilakukan melalui perbandingan performa antar model menggunakan metrik precision, recall, dan F1-score, kemudian dilanjutkan dengan proses fine-tuning pada model terpilih untuk meningkatkan kinerja dalam tugas NER. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model BERT mampu memberikan performa yang stabil dan efektif, khususnya dalam mengenali entitas dengan jumlah data yang besar. Namun, performa pada entitas dengan distribusi data terbatas masih menunjukkan kekurangan, terutama pada nilai precision. Temuan ini menunjukkan bahwa pendekatan berbasis BERT memiliki potensi yang kuat untuk diterapkan dalam pengolahan dokumen klinis gizi, dengan peluang pengembangan lebih lanjut melalui optimalisasi fine-tuning dan penanganan ketidakseimbangan data.
Co-Authors Mahendra Data Noor Fatyanosa, Tirana