Nama : Arya Bintang Pratama Kumaladjati Program Studi : Ilmu Komputer Judul : Sistem Temu-kembali Dokumen Hukum dengan Menggunakan Ekspansi Istilah Pembimbing : Alfan Farizki Wicaksono, S.T., M.Sc., Ph.D Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan efektivitas model Temu-kembali Informasi di bidang hukum dengan memanfaatkan metode Term Expansion. Latar belakang penelitian ini didasarkan pada kebutuhan praktisi hukum akan sistem yang dapat melakukan pencarian informasi secara otomatis dan efisien dalam database dokumen hukum yang besar dan kompleks. Pendekatan yang diusulkan dalam penelitian ini menggunakan arsitektur Cascade-Ranking Model, yang terdiri dari dua tahapan utama: Sparse Retrieval Model untuk pencarian awal dan algoritma Re-ranking untuk penyusunan ulang hasil pencarian. Penelitian ini berfokus pada eksplorasi kinerja Sparse Retrieval Model melalui penerapan teknik Term Expansion, yang mencakup Query Expansion dan Document Expansion. Query Expansion dilakukan dengan berbagai pendekatan, termasuk non-contextual word embedding, contextual word embedding dengan BERT, dan Local Analysis. Document Expansion melibatkan penambahan prediksi query yang relevan ke dalam dokumen untuk meningkatkan kecocokan dengan query pengguna. Hasil dari eksperimen menunjukkan bahwa tidak ada skenario yang secara mutlak unggul dalam semua metrik evaluasi yang digunakan. Beberapa skenario menunjukkan keunggulan dalam satu metrik tertentu namun mengalami penurunan pada metrik lainnya. Pada salah satu skenario berhasil meningkatkan R@20 dari 0,896 menjadi 0,906, selain itu pada skenario lainnya berhasil meningkatkan metrik P@5 dari 0,186 menjadi 0,192. Selain itu, pada skenario yang menggunakan stopword dengan konteks hukum untuk melakukan filter terhadap kata yang ingin diekspansi dengan word embedding, berhasil meningkatkan R@20 dari 0,896 menjadi 0,916 dan mendapatkan p-value sebesar 0,045. P-value yang dibawah 0,05 ini berarti terjadi peningkatan yang signifikan pada skenario tersebut. Meskipun dapat meningkatkan beberapa metrik, Query Expansion tidak selalu meningkatkan efektivitas Sparse Retrieval Model secara signifikan, terutama karena kurang presisinya kata yang diekspansi dan keterbatasan vocabulary model embedding yang digunakan. Penggunaan BERT untuk kontekstual checking juga belum memberikan hasil yang optimal. Kata kunci: ekspansi istilah, ekspansi kueri, ekspansi dokumen, temu-kembali, Temu-kembali Informasi, Sparse Retrieval Model, Word Embedding