ABSTRAK Nama : Theresia Veronika Rampisela Program Studi : Magister Ilmu Komputer Judul : Pengembangan Sistem Pencarian Pakar dengan Query Expansion Menggunakan Word Embedding, Document Embedding, dan Ontologi Pembimbing : Evi Yulianti, S.Kom., M.Kom., M.Comp.Sc., Ph.D. Penelitian ini mencari dosen pakar di Fakultas Ilmu Komputer Universitas Indonesia (Fasilkom UI) dengan menggunakan data abstrak dan metadata tugas akhir mahasiswa Fasilkom UI menggunakan teknik information retrieval. Pencarian pakar dilakukan tanpa query expansion dan dengan query expansion. Metode yang digunakan untuk mencari dosen pakar adalah metode berbasis BM25 serta kombinasi antara word2vec dan doc2vec, yang merupakan word embedding dan document embedding. Teknik yang digunakan untuk mengatasi masalah vocabulary mismatch adalah teknik query expansion dengan pendekatan statistik, semantik, serta hybrid. Kontribusi penelitian ini adalah 2 metode baru untuk pencarian pakar tanpa query expansion, 6 jenis kombinasi relasi ontologi berdasarkan concept hierarchy ACM CCS 2012 untuk mengekspansi kueri, serta 14 jenis kombinasi antara metode query expansion berbasis embedding dan ontologi. Evaluasi dari hasil pencarian pakar dilakukan dengan menghitung binary relevance berdasarkan human judgment. Pada penelitian ini, metode pencarian pakar tanpa query expansion dengan hasil yang paling baik adalah metode BM25-sum dengan nilai AP@5 sebesar 0.648. Pencarian pakar dengan berbagai macam jenis query expansion tidak dapat meningkatkan performa retrieval tanpa query expansion secara signifikan, tetapi pencarian dengan query expansion menggunakan metode berbasis embedding, yaitu w2v-w2v memiliki nilai AP@5 sebesar 0.696, yang lebih tinggi dari skor AP@5 dari BM25-sum tanpa query expansion. Pencarian pakar dengan query expansion berbasis ontologi serta hybrid mampu menghasilkan skor AP@5 setinggi 0.664. Skor tersebut tidak setinggi pencarian dengan query expansion dengan w2v-w2v, namun hasilnya lebih baik dari pencarian tanpa query expansion. Kata Kunci: document embedding, expertise retrieval, ontologi, query expansion, word embedding