Data labeling adalah proses mengidentifikasi dan memberi tag pada sampel data — biasanya digunakan dalam konteks pelatihan model machine learning (ML). Proses ini bisa dilakukan secara manual, tapi umumnya dibantu oleh software khusus. Data labeling ini penting banget buat membantu model ML menghasilkan prediksi yang akurat. Selain itu, juga banyak dipakai dalam bidang seperti computer vision, natural language processing (NLP), dan speech recognition.
Prosesnya dimulai dengan data mentah seperti gambar atau teks, yang kemudian diberi satu atau lebih label untuk menunjukkan konteks data tersebut di dalam model ML. Label ini harus informatif, spesifik, dan independen agar model yang dihasilkan berkualitas tinggi.
Untuk Apa Sih Data Labeling Digunakan?
Data labeling merupakan bagian penting dalam data preprocessing buat ML, khususnya untuk supervised learning. Dalam supervised learning, model ML dilatih menggunakan data yang sudah dilabeli. Model ini belajar sampai bisa mengenali pola hubungan antara input dan output berdasarkan data tersebut.
Contohnya, kalau kita melatih model untuk mengenali gambar hewan, kita kasih banyak gambar dari berbagai jenis hewan dan beri label sesuai hewannya. Dengan begitu, model bisa belajar ciri khas tiap hewan dan akhirnya bisa mengenali gambar baru meskipun belum pernah dilihat sebelumnya.
Sama seperti di supervised ML, computer vision juga menggunakan data labeling untuk memahami data visual seperti gambar dan video. NLP pun begitu — teknologi yang memungkinkan program memahami bahasa manusia ini memakai data labeling untuk menandai elemen-elemen teks agar bisa diproses lebih lanjut oleh sistem.
Bagaimana Cara Kerja Data Labeling?
Model ML dan deep learning butuh data dalam jumlah besar supaya bisa belajar dengan efektif. Data yang digunakan untuk pelatihan aktif harus diberi label atau anotasi berdasarkan fitur-fitur penting, agar model bisa membentuk pola dan menghasilkan prediksi yang akurat.
Secara umum, proses data labeling terdiri dari 4 tahap utama:
- Pengumpulan data. Data mentah dikumpulkan, dibersihkan, dan disiapkan untuk pelatihan.
- Pemberian label. Data diberi label atau tag — bisa dilakukan manual atau dengan bantuan software — untuk memberi konteks pada model ML.
- Quality Assurance (QA). Kualitas model sangat bergantung pada keakuratan label. Data yang sudah dilabeli dengan benar dikenal sebagai ground truth.
- Pelatihan model. Setelah data siap, model ML akan dilatih menggunakan data tersebut.
Data yang dilabeli dengan benar berfungsi sebagai standar untuk mengecek akurasi model. Jika labelnya salah atau tidak konsisten, kualitas model bisa turun drastis. Untuk menghindari masalah ini, banyak organisasi menggunakan pendekatan human-in-the-loop — yaitu melibatkan manusia dalam proses pelabelan dan pengujian model.
Perbedaan Data Labeling, Data Classification, dan Data Annotation
Ketiga istilah ini sering dipakai dalam proses menyiapkan data untuk ML, tapi sebenarnya punya perbedaan fungsi dan metode.
Data Labeling
Data labeling berarti memberi label pada tiap data point dalam dataset. Label ini membantu model ML memahami konteks dan belajar dari data tersebut.
Data Classification
Data classification adalah proses mengkategorikan data, bisa dengan sistem kategori atau biner (misalnya spam vs non-spam). Data classification ini sangat bergantung pada labeling yang baik, terutama dalam supervised learning.
Data Annotation
Data annotation menambahkan detail tambahan ke data, memberikan konteks lebih dalam. Misalnya, dalam sistem kendaraan otonom, annotasi bisa memberi informasi lebih seperti posisi objek, ukuran, atau arah gerakannya.
Jenis-Jenis Data Labeling
Bentuk data labeling bergantung pada jenis medianya:
- Labeling gambar dan video. Digunakan di computer vision seperti diagnosis kesehatan, pengenalan objek, dan mobil otonom.
- Labeling teks. Dipakai dalam NLP untuk chatbot dan sentiment analysis.
- Labeling audio. Berguna dalam speech recognition seperti transkripsi otomatis dan asisten suara.