Data Annotation & Quality Control Specialist (Labeling Data & QC Dataset untuk AI)

Layanan Data Annotation & Quality Control Specialist ini membantu menyiapkan dan memastikan kualitas dataset yang dipakai untuk melatih model AI, mulai dari proses labeling/annotasi hingga pengecekan konsistensi dan kebersihan data. Fokusnya adalah membuat data mentah menjadi dataset yang terstruktur, rapi, dan dapat dipercaya sehingga model AI yang dilatih di atasnya lebih akurat dan stabil.​

Apa saja yang termasuk dalam harga utama Rp 1.200.000 (paket standar)

Dengan harga ini, Anda mendapatkan 1 paket data annotation + QC untuk 1 jenis data dan 1 skema label, dengan lingkup:

1. Jenis data & volume standar

   • Berlaku untuk 1 jenis data utama, misalnya:

     • Teks pendek (chat, kalimat, judul, ulasan).

     • Data tabular sederhana dengan kolom teks/angka.

     • Gambar sederhana (ikon/logo/foto jelas, tanpa anotasi bounding box kompleks).

   • Volume standar paket:

     • Hingga 2.000 entri teks/tabular atau

     • Hingga 300 gambar sederhana.

2. Data annotation / labeling dasar

   • Pemberian label sesuai panduan (guideline) yang Anda berikan, misalnya:

     • Kategori/topik (contoh: produk A/B/C, jenis pertanyaan, dsb.).

     • Intent (pertanyaan, komplain, permintaan informasi, dsb.).

     • Sentiment (positif/negatif/netral).

     • Label kelas sederhana lain yang sudah didefinisikan.

   • Label diberikan secara konsisten mengikuti contoh dan aturan yang sudah disepakati di awal.

3. Quality control (QC) dataset

   • Pengecekan kualitas untuk memastikan:

     • Label tidak saling bertentangan untuk kasus serupa.

     • Tidak ada entri yang terlewat (unlabeled) tanpa alasan yang jelas.

     • Format data rapi (tanpa karakter rusak/kacau yang mengganggu proses training).

   • Sampling QC (misalnya minimal 10–20% data) untuk verifikasi ulang dan perbaikan bila ditemukan ketidakkonsistenan.

4. Struktur output dataset siap pakai

   • Penyusunan hasil dalam format terstruktur, misalnya:

     • File CSV/Excel dengan kolom id, text/image_name/record, label, dan kolom tambahan lain jika diperlukan (misal notes).

   • Penamaan file/gambar akan dirapikan jika diperlukan agar konsisten dengan struktur dataset.

5. Dokumentasi singkat

   • Catatan ringkas berisi:

     • Deskripsi jenis data dan label yang digunakan.

     • Aturan labeling utama yang diterapkan.

     • Catatan khusus (mis. kasus abu‑abu dan cara penanganannya).

6. Revisi ringan

   • Maksimal 1–2 kali revisi ringan untuk penyesuaian label pada subset data (bukan mengganti skema label total), berdasarkan feedback Anda setelah menerima batch awal.

Paket standar ini cocok untuk:

• Tim yang ingin menyiapkan dataset awal untuk model klasifikasi teks atau intent.

• Bisnis yang ingin mengolah chat/email pelanggan menjadi data berlabel.

• Proyek AI skala kecil–menengah yang butuh data rapi dan konsisten sebelum di‑train.

Catatan: Panduan/definisi label dasar disediakan oleh klien. Jika belum ada guideline sama sekali, bisa dibantu dirumuskan sederhana dan disepakati di awal.

Apa yang tidak termasuk (bisa lewat Options)

• Labeling kompleks seperti bounding box polygon untuk visi komputer tingkat lanjut.

• Volume data sangat besar (puluhan ribu entri) dalam satu batch.

• Pengerjaan multi‑label yang rumit dengan banyak level hirarki tanpa guideline jelas.

Hal‑hal tersebut dapat dimasukkan ke Options agar paket utama tetap jelas dan realistis dari sisi beban kerja.​

Cara order yang disarankan

• Jelaskan:

  • Jenis data (teks, gambar, tabular) dan use case (sentiment, intent, kategori, dsb.).

  • Skema label yang diinginkan beserta contoh sederhana.

• Sertakan:

  • Contoh file data (beberapa entri/gambar).

  • Guideline jika sudah ada, atau gambaran kasar aturan labeling yang diinginkan.

• Informasikan apakah data mengandung informasi sensitif, sehingga bisa disepakati batasan penanganannya.

Komitmen layanan

• Mengutamakan konsistensi dan kerapian label, bukan hanya mengejar volume.

• Mengkomunikasikan jika guideline perlu diperjelas untuk menghindari ambiguitas.

• Menjaga kerahasiaan data dan tidak menggunakan dataset untuk keperluan lain di luar project.