Sistem Question Answering pada Data Kesehatan Menggunakan Model pre-trained BERT - Alhafidz, Bagas Millen; Rachmawati, Ema; Yunanto, Prasti Eko (eProceedings of Engineering, 2025)
Setelah pandemi covid-19, kesehatan menjadi halyang harus diperhatikan. Sebagian besar masyarakatmenggunakan search engine sebagai alat untuk mencariinformasi tentang kesehatan. Namun informasi yangdidapatkan berupa query hasil search engine yang masihumum. Sistem Question Answering adalah sistem yangmemberikan informasi sesuai informasi yang dibutuhkan olehpengguna secara spesifik. Pada penelitian ini dibangun sistemQuestion Answering menggunakan metode BidirectionalEncoder Representations from Transformer (BERT). BERTmerupakan sebuah pre-trained model yang menggunakanarsitektur transformer. BERT dapat menyelesaikan tugassistem Question Answering. Dengan pre-trained model, sistemtidak perlu melakukan training model dari awal. Sistem hanyaperlu menggunakan train model yang telah dibuat oleh oranglain sesuai tugas yang dibutuhkan untuk menghemat waktu dansumber daya. Untuk mengukur performansi, digunakan metodeExact Match (EM) dan F1-score. Hasil dari penelitian ini skorterbaik yang didapat yaitu Exact Match 75% dan F1-score76%.Kata kunci— question answering, BERT, pre-trained model,kesehatan