Perpustakaan Digital ITB

Data adalah elemen yang sangat penting dalam pembelajaran mesin. Data yang banyak dan berkualitas dapat meningkatkan kualitas keluaran dari model pembelajaran yang dihasilkan dari pembelajaran mesin. Namun demikian untuk menghasilkan kualitas data yang baik dalam jumlah yang banyak membutuhkan waktu dan usaha yang besar. Di sisi lain, metode crowdsourcing dapat dikembangkan untuk menyelesaikan persoalan tersebut. Untuk menerapkan crowdsourcing guna menyiapkan data pada pembelajaran mesin, perlu dikembangkan platform crowdsourcing yaitu media yang digunakan oleh pengembang pembelajaran mesin sebagai crowdsourcer untuk mendefinisikan kebutuhan datanya, kemudian masyarakat luas sebagai crowd dapat berkontribusi untuk menyiapkan data yang dibutuhkan. Platform crowdsourcing untuk penyiapan data pada pembelajaran mesin dikembangkan dengan menggunakan kontrol kualitas, yaitu pemberian rating, penyaringan hasil, perbaikan berkala, berbagi tujuan, gamifikasi dengan sistem poin, memberikan panduan, memberikan masukan, dan dekomposisi pekerjaan dengan metode worker-based decomposition. Penyiapan data yang diakomokasi oleh platform crowdsourcing yang dikembangkan adalah pengumpulan data, pelengkapan data, pelabelan data, dan pelabelan ulang data. Platform crowdsourcing penyiapan data dikembangkan dalam bentuk aplikasi web dengan menggunakan framework Django yang ditulis dalam bahasa Python. Hasil pengujian menunjukkan bahwa perangkat lunak platform crowdsourcing telah mampu memenuhi fungsionalitasnya untuk penyiapan, pembuatan, dan pemeriksaan pekerjaan penyiapan data bagi pengguna requester serta pengambilan dan pengerjaan pekerjaan penyiapan data bagi pengguna worker. Selain itu, perangkat lunak juga memperoleh penilaian yang baik dari para partisipan pengujian usability. Namun demikian, perangkat lunak memiliki beberapa kelemahan seperti masalah pada aspek keamanan dan usability. Masalah usability terdapat pada halaman daftar pekerjaan, perincian pekerjaan, dan hasil pekerjaan.