Perpustakaan Digital ITB

Perkembangan penelitian Machine Learning, menghasilkan pemanfaatan di berbagai bidang. Adanya Microsoft Fx dan Github Copilot yang memanfaatkan Machine Learning dalam membantu proses software engineering memicu banyaknya penelitian pemanfaatan machine learning pada proses software engineering. Google meluncurkan lomba pembangunan model pengurutan Jupyter Notebook dengan markdown teracak untuk mencari hubungan antara markdown (komentar) dan bahasa pemrograman. Tujuan dari tugas akhir ini adalah membangun model menggunakan metode pairwise untuk menyelesaikan permasalahan pengurutan markdown dalam Jupyter Notebook atau Markdown Ordering. Tugas akhir ini menggunakan dataset AI4CODE yang berisi kumpulan Jupyter Notebook Kaggle yang berisi markdown cell berbahasa Inggris dan code cell berbahasa python. Tugas akhir ini berfokus pada eksperimen untuk membangun model machine learning dengan metode pairwise yang diacu dari penelitian (Manku dan Paul, 2022) serta mengetahui kinerja dari setiap model. Setelah itu kinerja dari setiap model yang dibangun akan dibandingkan untuk mengetahui model kinerja terbaik. Berdasarkan hasil eksperimen penggunaan model Pairwise-BERT-Softmax dapat meningkatkan kinerja model baseline sebesar 10%. Model tersebut menjadi model terbaik yang dibangun pada tugas akhir ini.