ABSTRAK Nama : Muhammad Ravi Shulthan Habibi Program Studi : Ilmu Komputer Judul : Sistem Tanya Jawab Berbahasa Indonesia dengan Meman- faatkan Natural Language Inference Pembimbing : Rahmad Mahendra, S.Kom., M.Sc. Alham Fikri Aji, S.Kom., M.Sc., Ph.D. Sistem tanya jawab merupakan salah satu tugas dalam domain natural language pro- cessing (NLP) yang sederhananya bertugas untuk menjawab pertanyaan sesuai konteks yang pengguna berikan ke sistem tanya jawab tersebut. Sistem tanya jawab berbahasa Indonesia sebenarnya sudah ada, namun masih memiliki performa yang terbilang kurang baik. Penelitian ini bereksperimen untuk mencoba meningkatkan performa dari sistem tanya jawab berbahasa Indonesia dengan memanfaatkan natural language inference (NLI). Eksperimen untuk meningkatkan sistem tanya jawab berbahasa Indonesia, penulis menggunakan dua metode, yaitu: intermediate-task transfer learning dan task recasting sebagai verifikator. Dengan metode intermediate-task transfer learning, performa sistem tanya jawab berbahasa Indonesia meningkat, hingga skor F1-nya naik sekitar 5.69 dibandingkan tanpa menggunakan pemanfaatan NLI sama sekali, dan berhasil mendapatkan skor F1 tertinggi sebesar 85.14, namun, peningkatan performa dengan metode intermediate-task transfer learning cenderung tidak signifikan, kecuali pada beberapa kasus khusus model tertentu. Sedangkan dengan metode task recasting sebagai verifikator dengan parameter tipe filtering dan tipe perubahan format kalimat, performa sistem tanya jawab berbahasa Indonesia cenderung menurun, penurunan performa ini bervariasi signifikansinya. Pada penelitian ini juga dilakukan analisis karakteristik pasangan konteks-pertanyaan-jawaban seperti apa yang bisa dijawab dengan lebih baik oleh sistem tanya jawab dengan memanfaatkan NLI, dan didapatkan kesimpulan bahwa: performa sistem tanya jawab meningkat dibandingkan hasil baseline-nya pada berbagai karakteristik, antara lain: pada tipe pertanyaan apa, dimana, kapan, siapa, bagaimana, dan lainnya; kemudian pada panjang konteks ≤ 100 dan 101 ≤ 150; lalu pada panjang pertanyaan ≤ 5 dan 6 ≤ 10; kemudian pada panjang jawaban golden truth ≤ 5 dan 6 ≤ 10; lalu pada keseluruhan answer type selain law dan time; terakhir pada reasoning type WM, SSR, dan MSR. Kata kunci: sistem tanya jawab, natural language inference, bahasa Indonesia, intermediate-task transfer learning, task recasting, peningkatan performa, karakteristik pasangan konteks- pertanyaan-jawaban