ABSTRAK Nama : Derwin Suhartono Program Studi : Doktor Ilmu Komputer Judul : Studi Mengenai Mekanisme Atensi pada Deep Learning untuk Anotasi dan Analisa Kalimat Argumentasi Argumentation mining merupakan bidang penelitian yang berfokus pada kalimat dengan tipe argumentasi. Kalimat argumentasi sering digunakan pada komunikasi sehari-hari serta memiliki peran penting pada setiap proses pengambilan keputusan atau kesimpulan. Tujuan penelitian ini adalah untuk melakukan observasi mengenai pemanfaatan deep learning dengan mekanisme atensi pada anotasi dan analisa kalimat argumentasi. Anotasi argumentasi merupakan pengelompokan komponen argumen dari sebuah wacana ke dalam beberapa kelas. Kelas didefinisikan menjadi 4, yaitu major claim, claim, premise dan non-argumentative. Analisa argumentasi mengarah kepada karakteristik dan validitas argumentasi yang tersusun pada topik tertentu. Salah satu bentuk analisa adalah penilaian apakah argumentasi yang dibentuk sudah terkategori sufficient atau belum. Dataset yang digunakan untuk anotasi dan analisa argumentasi adalah 402 esai persuasif. Dataset ini juga ditranslasikan ke dalam Bahasa Indonesia untuk memberikan gambaran bagaimana model bekerja pada bahasa lain. Beberapa model deep learning, diantaranya CNN (Convolutional Neural Network), LSTM (Long Short-Term Memory), dan GRU (Gated Recurrent Unit) digunakan untuk anotasi dan analisa argumentasi sedangkan HAN (Hierarchical Attention Network) hanya digunakan untuk analisa argumentasi. Mekanisme atensi ditambahkan pada model sebagai pemberi weighted access untuk performa yang lebih baik. Classifier yang digunakan adalah fully connected layer dan XGBoost. Dari eksperimen yang dilakukan, integrasi deep learning dengan mekanisme atensi untuk anotasi dan analisa kalimat memberikan hasil yang lebih baik dari penelitian sebelumnya. Kata Kunci: argumentation mining, anotasi argumentasi, analisa argumentasi, pembangkitan argumentasi, deep learning, mekanisme atensi