ABSTRAK Nama : Ilma Alpha Mannix Program Studi : Ilmu Komputer Judul : Pencarian Dosen Pakar Menggunakan Pre-Trained Language Model BERT Pembimbing : Evi Yulianti, Ph.D. Penelitian ini bertujuan untuk menguji efektivitas pre-trained language model BERT pada tugas pencarian dosen pakar. Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) merupakan salah satu state-of-the-art model saat ini yang menerapkan contextual word representation (contextual embedding). Dataset yang digunakan pada penelitian ini terdiri dari data pakar dan bukti kepakaran. Data pakar merupakan data dosen Fakultas Ilmu Komputer Universitas Indonesia (Fasilkom UI). Data bukti kepakaran merupakan data abstrak digital tugas akhir mahasiswa Fasilkom UI. Model yang diusulkan pada penelitian ini terdiri dari tiga variasi BERT, yaitu IndoBERT (Indonesian BERT), mBERT (Multilingual BERT), dan SciBERT (Scientific BERT) yang akan dibandingkan dengan model baseline menggunakan word2vec. Terdapat dua pendekatan yang dilakukan untuk mendapatkan urutan dosen pakar pada variasi model BERT, yaitu pendekatan feature-based dan fine-tuning. Penelitian ini menunjukkan bahwa model IndoBERT dengan pendekatan feature-based memberikan hasil yang lebih baik dibandingkan baseline dengan peningkatan 6% untuk metrik MRR hingga 9% untuk metrik NDCG@10. Pendekatan fine-tuning juga memberikan hasil yang lebih baik pada model IndoBERT dibandingkan baseline dengan peningkatan 10% untuk metrik MRR hingga 18% untuk metrik P@5. Diantara kedua pendekatan tersebut, dibuktikan bahwa pendekatan fine-tuning memberikan hasil yang lebih baik dibandingkan dengan pendekatan feature-based dengan peningkatan 1% untuk metrik P@10 hingga 5% untuk metrik MRR. Penelitian ini menunjukkan bahwa penggunaan pre-trained language model BERT memberikan hasil yang lebih baik dibandingkan baseline word2vec dalam tugas pencarian dosen pakar. Kata kunci: pencarian pakar, contextual embedding, IndoBERT, SciBERT, mBERT, word2vec