ABSTRAK Nama : Tsaqif Naufal Program Studi : Ilmu Komputer Judul : Pengenalan Pertanyaan, Entitas, dan Frase Kunci pada Data Forum Tanya Jawab Kesehatan Menggunakan BERT Seiring dengan semakin banyaknya masyarakat yang menggunakan forum tanya-jawab kesehatan online, kebutuhan akan adanya sistem tanya-jawab kesehatan yang dapat berjalan secara otomatis semakin besar. Salah satu bagian penting dari sistem tanya-jawab kesehatan otomatis adalah question processing untuk mendapatkan informasi relevan dari pertanyaan pengguna. Terdapat beberapa task yang merupakan bagian dari question processing, di antaranya pengenalan pertanyaan, pengenalan entitas kesehatan, dan ekstraksi frase kunci. Pada penelitian ini, penulis mencoba tiga model untuk menyelesaikan ketiga task tersebut, yaitu IndoDistilBERT, IndoDistilBERT-BiLSTMs, dan IndoDistilBERT-BiLSTMs-CRF. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa IndoDistilBERT-BiLSTMs-CRF memberikan hasil terbaik untuk task pengenalan pertanyaan dengan skor F1 sebesar 94,45%, lebih baik 3,15% dibandingkan baseline. Untuk task pengenalan entitas kesehatan, IndoDistilBERT-BiLSTMs memberikan hasil terbaik dengan skor F1 sebesar 73,78%, lebih baik 3,53% dibandingkan baseline. Untuk task ekstraksi frase kunci, model IndoDistilBERT-BiLSTMs memberikan hasil terbaik dengan skor F1 sebesar 77,42%, lebih baik 4,25% dibandingkan baseline. Selain itu, percobaan dengan pendekatan multi-task learning untuk menyelesaikan task pengenalan entitas kesehatan dan ekstraksi frase kunci belum mampu mengungguli hasil dari pendekatan single-task learning untuk masing-masing task. Kata kunci: pengenalan pertanyaan, pengenalan entitas kesehatan, ekstraksi frase kunci, sequence labeling, BERT, multi-task learning