Model Pengembangan Microtask Crowdsourcing Untuk Rekruitmen Agen Crowd (Studi Kasus Distribusi Bantuan Pandemi)

Model Pengembangan Microtask Crowdsourcing Untuk Rekruitmen Agen Crowd (Studi Kasus Distribusi Bantuan Pandemi)

S. Wulandari, M. Rahmah

Univertas Dinamika, Universiti Malaysia Pahang Email Coprespondent Author :yani@dinamika.ac.id

Abstract — Research in E-Business related to the use of resources from the internet to complete the Human Intelligent Task to carry out cost efficiency is still being carried out. The Covid 19 pandemic that damaged the nation's economy strengthened the motivation to complete the Human Intelligence Task at the company by considering cost optimization. One of the micro-tasks within the company is distributing aid to people in need. The mechanism is that companies (banks) receive several funds from donor organizations, then look for agents, namely MSMEs/partner companies, who can provide social assistance goods and distribute them to beneficiaries within reach of MSME agents.

Constraints that are often experienced are 1. It is difficult for banks/companies to find agents who can provide necessities and distribute social assistance to aid recipients, especially with the existence of physical distancing (2) Not transparent in the recruitment of MSME agents/distributors of social assistance. . This research provides a solution by developing a Microtask Crowdsourcing System model that can be used to 1) Search and rank MSME agents distributing social assistance 2) Monitoring the distribution of social assistance 3) Agents can disburse funds after providing and distributing social assistance. With the development of the Microtask Crowdsourcing Model, it is hoped that more MSMEs will be able to get projects from donor organizations (government/companies) because the announcement of projects is invisible. This Development Model has carried out a Functionality Test on 28 System Features with Blackbox Testing resulting in 100% of the features can function as needed. Based System Usability Scale on one company with CSR to distribute aid, 30 MSME agents providing and distributing aid, and 100 people receiving assistance, a score of 78 was obtained, meaning the system is good enough to be used by users.

Keyword — Crowdsourcing, HIT, Microtask, Crowd Agent Recruitment

Abstrak — Penelitian di E-Business terkait dengan pemanfaatan sumber daya dari internet untuk menyelesaikan Human Intelligent Task terutama Microtask guna melakukan efisiensi biaya masih terus dilakukan. Pandemic Covid 19 yang merusak pereknomian bangsa menguatkan motivasi untuk menyelesaikan Human Intelligent Task di perusahaan dengan mempertimbangkan optimalisasi biaya. Salah satu pekerjaan mikro(microtask) dalam perusahaan adalah penyaluran bantuan kepada masyarakat yang membutuhkan. Crowdsourcing dan Open Innovation adalah salah satu mekanisme untuk memperoleh sumber daya melalui internet. Mekanismenya adalah perusahaan(perbankan) menerima sejumlah dana dari organisasi donor, selanjutnya, mencari agen yaitu UMKM/perusahaan mitra yang mampu menyediakan bantuan sosial barang dan mendistribusikan kepada perima bantuan yang berada dalam jangkauan agen UMKM. Kendala yang sering dialami adalah 1.

Sulitnya pihak perbankan/perusahaan mendapatkan agen yang

dapat menyediakan bantuan sosial barang dan menyalurkan bantuan sosial kepada pihak penerima bantuan, apalagi dengan adanya physical distancing (2) Tidak transparannya rekruitmen agen UMKM/penyalur bantuan sosial 3) Tidak transparan penyaluran bantuan. Penelitian ini memberi solusi dengan mengembangkan model Microtask Crowdsourcing System yang dapat digunakan untuk 1) Pencarian dan perangkingan agen UMKM penyalur bantuan sosial 2) Monitoring pendistribusian bantuan sosial 3) Pihak Agen dapat melakukan pencairan dana setelah menyediakan dan mendistribusikan bantuan sosial. Dengan dikembangkannya Model Microtask Crowdsorucing ini, diharapkan akan lebih banyak UMKM yang bisa mendapatkan project dari organisasi donor(pemerintah/perusahaan) karena pengumuman adanya proyek lebih transparant. Model Pengembangan ini sudah dilakukan Uji Fungsionalitas terhadap 28 Fitur System dengan Blackbox Testing menghasilkan 100% fitur dapat berfungsi dengan baik sesuai kebutuhan. Berdasarkan uji penggunaan system dengan System Usability Scale terhadap 1 perusahaan yang memiliki CSR untuk mendistribusikan bantuan, 30 Agen UMKM penyedia dan penyalur bantuan, dan 100 masyarakat penerima bantuan, diperoleh skor 78 artinya system cukup baik untuk bisa dipergunakan pengguna.

Keyword — Crowdsourcing, HIT, Microtask, Rekruitment Agen Crowd

I. PENDAHULUAN

Penelitian di bidang E-Business terkait dengan pemafaatan sumber daya dari internet untuk menyelesaikan Human Intelligent Task terutama microtask guna melakukan efisiensi biaya masih masih dilakukan[1]–[3]. Microtask adalah proses membagi pekerjaan besar menjadi tugas-tugas kecil yang dapat didistribusikan, melalui Internet, ke banyak orang [4], [5]. Pandemic Covid 19 yang merusak pereknomian bangsa menguatkan motivasi untuk mencapai tujuan perusahaan dengan optimalisasi biaya[6]. Salah satu aktifitas yang dilakukan pemerintah maupun perusahaan dalam menangani Covid 19 adalah dengan menyalurkan bantuan sosial kepada masyarakat yang membutuhkan[7].

Mekanismenya adalah Pemerintah maupun perusahaan akan memberikan sejumlah dana kepada pihak perbankan. Pihak perbankan akan mencari agen yaitu UMKM/perusahaan mitra yang mampu menyediakan bantuan sosial barang, dan mendistribusikan bantuan tersebut kepada yang berhak menerima bantuan. Kendala yang sering dialami adalah 1.

Sulitnya pihak perbankan/perusahaan menyelesaikan pekerjaan mikro berupa mendapatkan agen yang dapat

menyediakan bahan pokok dan menyalurkan bantuan sosial kepada pihak penerima bantuan (2) Tidak transparannya rekruitmen agen penyedia dan penyalur bantuan sosial 3) Tidak transparan penyaluran bantuan. Salah satu metode yang sudah diteliti hingga saat ini, dan akan menjadi trend pengembangan kedepan adalah Crowdsourcing[6], [8].

Metode ini memenuhi sumber daya yang dibutuhkan perusahaan dengan mendatangkan sumber daya melalui internet[9]. Proses Crowdsourcing dilakukan dengan melakukan berbagai Human Intelligent Task untuk memperoleh sumber daya secara otomatis oleh system. Sifat pekerjaan berupa panggilan melalui internet akan adanya pendistribusian bantuan sosial barang, dan membutuhkan agen UMKM untuk menerima project penyediaan dan pendistrusian bantuan sosial barang secara berulang termasuk type Microtask Crowdsourcing[1], [10] Oleh sebab itu, penelitian ini akan mengembangkan sebuah model Microtask Crowdsourcing System yang dapat digunakan untuk menyelesaikan human intelligent microtask yaitu 1) Pencarian dan perangkingan agen UMKM penyalur bantuan sosial 2) Monitoring pendistribusian bantuan sosial 3) Pihak Agen dapat melakukan pencairan dana setelah menyediakan dan mendistribusikan bantuan sosial.

Solusi berupa platform ebusiness berupa Microtask Crowdsourcing diyakini mampu memecahkan berbagai masalah dalam business melalui internet dengan cara memecah pekerjaan menjadi kecil kecil sehingga banyak yang bisa berkontribusi, dan menjangkau daerah yang luas[11]–[14] Crowdsourcing menjadi solusi online untuk memecahkan masalah dalam perusahaan dengan mendistribusikan permasalahan sumberdaya(sources) tersebut pada komunitas online(crowd) untuk tujuan spesifik yang sudah ditetapkan organisasi. Sumberdaya yang dibutuhkan bisa Manusia(Man), Peralatan(Machine), Bahan Baku(Material), Metode/Inovasi/Solusi(Methode), Uang(Money), Pasar(Market)[15]. Hal ini sesuai dengan kebutuhan perusahaan sebagai pemberi kerja untuk mendapatkan sumber daya berupa agen UMKM yang dapat menyediakan dan membagikan bantuan sosial secara murah, mudah dan cepat. Dari sisi crowd, yaitu agen UMKM(crowd) juga mendapatkan keuntungan yaitu mendapatkan project penyaluran bantuan sosial berupa barang, sehingga dapat meningkatkan kinerja usahanya.

II. METODOLOGI PENELITIAN

Masalah dalam penelitian ini adalah bagaimana mengembangkan model Microtask Cowdsourcing Platform yang mampu 1) Mengatasi sulitnya pihak perbankan/perusahaan mengerjakan pekerjaan mikro yaitu mendapatkan agen yang dapat menyediakan bahan pokok dan menyalurkan bantuan sosial kepada pihak penerima bantuan (2) Melakukan rekruitmen agen penyedia dan penyalur bantuan sosial secara transpafran 3) Transparansi penyaluran bantuan untuk menunjukkan terselesaikannya pekerjaan mikro. Metodologi penelitian atau tahapan yang

digunakan untuk menyelesaikan masalah tersebut, peneliti menggunakan metode penelitian pengembangan, di mana peneliti melakukan pengembangan dengan rancang bangun aplikasi. Model pengembangan yang dipilih adalah Extended Waterfall Model(EWM). Model ini dipilih karena perkembangan software engineering yang sangat pesat baik skalanya, maupun kompleksitasnya menyebabkan Model Waterfall saja tidak cukup bisa mengidentifikasi kebutuhan pengguna. Berdasarkan [16]–[18] memiliki pendekatan yang sistematis dan mampu mengidentifikasi atribut yang diinginkan untuk mencapai tujuan produk. Model ini mengintegrasikan Human Computer Interaction(HCI) dan Software Engineering(SE), sehingga dianggap mampu menerjemahkan pekerjaan mikro pada aktifitas bisnis perekrutan agen crowd untuk membantu menyelesaikan Human Intelligent Task perusahaan pemberi kerja[19], [20].

Terdapat 5 tahapan yang harus dilalui yaitu : mengidentifikasi seberapa efektif pengguna mencapai tujuan pengembangan platform yaitu:

1) Communication 2) Planning 3) Modelling 4) Construction 5)Deployment

Metodologi Penelitian dapat dilihat pada gambar 1:

Gambar 1 : Extended Waterfall Model [18]

A. Communication Phase

Pada tahap pertama ini dilakukan Identifikasi pengguna, Identifikasi Solusi Penetapan definisi produk, dan Evaluasi Penggunaan (Usability Evaluation). Hasil Communication Phase adalah sebagai berikut

1. An organization that has a microtask to be performed Perusahaan yang memiliki pekerjaan mikro untuk diselesaikan yang biasa disebut crowdsourcess,

dalam penelitian ini adalah Perusahaan bidang Perbankan. Perusahaan ini memperoleh kepercayaan dari beberapa Dinas Pemerintahaan dan Swasta untuk mendistribusikan bantuan sosial.

Pekerjaan yang dibutuhkan untuk penyaluran bantuan sosial yaitu penyaluran barang. Sehingga, Bank membutuhkan penyalur bantuan berupa agen- agen kecil / unit usaha mikro yang dapat menjadi penyalur bantuan dalam bentuk barang

2. A community (crowd) that is willing to perform the microtask voluntarily

Agen UMKM(crowd) yang memiliki usaha penyediaan barang bantuan sosial, dan memiliki kedekatan lokasi dengan penerima bantuan sosial, akan menjalankan modul pekerjaan kecil yang diberikan oleh Perusahaan pemilik microtask yaitu menyediakan barang bantuan sosial dan mendistribusikan kepada penerima.

3. An online environment as Human Intellegent Task Media

Platform berbasis web, yang dapat melakukan rekruitmen hingga seleksi agen crowd, pemberian proyek, monitoring penyaluran bantuan dari unit usaha mikro / agen hingga diterima oleh penerima bantuan, hingga penarikan dana kepada pihak perbankan..

4. Mutual benefit for the organization and the community

Crowd community yaitu para agen akan memperoleh keuntungan atas pekerjaan yang sudah diselesaikan dengan cara melakukan pencairan penghasilan / omset saat tutup toko. Proses ini disebut dengan request settlement.

B. Planning

Tahap ini peneliti menuangkan ide yang menghadirkan solusi yang mungkin tidak terduga. Menemukan tujuan baru yang pada awalnya tidak diantisipasi. Peneliti menuangkan setiap tujuan yang ingin dicapai dalam sebuah rancangan aplikasi yang akan digunakan, meliputi penyusunan standard hasil, pemilihan media sesuai dengan karakteristik pengguna dan tujuan yang akan dicapai, menentukan format dan membuat rancangan awal.

C. Modelling

Tahap ini, peneliti merancang Desain Antar Muka, melakukan Evaluasi Penggunaan (Usability Evaluation), Analisa Kebutuhan, dan Desain Software

D. Construction

Tahap ini, peneliti membangun platform berbasis website bersama tim pengembang.

E. Deployment

Tahap ini, peneliti mengirimkan platform kepada pengguna.

III. HASIL DAN PEMBAHASAN

Penelitian ini menghasilkan sebuah platform yang merupakan model pengembangan Microtask Crowdsourcing untuk melakukan recruitment agen crowd dengan studi kasus pada distribusi bantuan sosial. Berdasarkan tahap komunikasi kepada semua pengguna seperti terlihat pada

gambar 2.

Gambar 2: Model Microtask Crowdsourcing Sistem

A. Hasil Desain Antar Muka

Desain 1. Perusahaan pemilik Microtask merilis Pekerjaan seperti terlihat pada gambar 3

Gambar 3 Informasi Perusahaan pemilik Microtask

Desain 2 : Perusahaan yang memiliki pekerjaan mikro untuk diselesaikan yang biasa disebut crowdsources.

Perusahaan ini memperoleh kepercayaan dari beberapa Dinas Pemerintahaan dan Swasta untuk mendistribusikan bantuan sosial. Detil pekerjaan dapat dilihat pada gambar 4

Gambar 4 Detil Microtask

Desain 3 : A community (crowd) yang bersedia secara sukarela menerima pekerjaan mikro dapat masuk kedalam Microtask Crowdsourcing System seperti pada gambar 5

Gambar 5 : Crowd berkontribusi dalam Microtask

Desain 4 : Mutual benefit for the organization and the community. Crowd community yaitu para agen akan memperoleh keuntungan atas pekerjaan yang sudah diselesaikan dengan cara melakukan pencairan penghasilan / omset saat tutup toko. Proses ini disebut dengan request settlement seperti terlihat pada gambar 6.

Gambar 6 Mutual Benefit Microtask Crowdsourcing

B. Hasil Evaluasi Penggunaan

Model Pengembangan ini sudah dilakukan Uji Fungsionalitas terhadap 28 Fitur System dengan Blackbox Testing menghasilkan 100% fitur dapat berfungsi dengan baik sesuai kebutuhan. Berdasarkan uji penggunaan system dengan System Usability Scale terhadap 1 perusahaan yang memiliki CSR untuk mendistribusikan bantuan, 30 Agen UMKM penyedia dan penyalur bantuan, dan 100 masyarakat penerima bantuan, diperoleh skor 78 artinya system cukup baik untuk bisa dipergunakan pengguna.

C. Hasil Analisa Kebutuhan

Kebutuhan sebuah sistem penting untuk menjalankan sebuah sistem dengan baik. Berikut ini merupakan spesifikasi dari kebutuhan perangkat lunak dan keras tersebut.

TABEL 1.PERANGKAT LUNAK DAN KERAS Perangkat Lunak Server

Sistem Operasi Windows 7

Web Server Apache 2.3.4

Database Server MySQL

Perangkat Lunak Microtask Crowdsourcing Platform Google Chrome Versi 84.0.4147.105 Mozilla Firefox Versi 68.0.2

Internet Explorer 11 Versi 11.0.14393.0 Perangkat Keras Server

CPU Intel Core 2

RAM 2 Gb

Memory 250 Gb

Internet

Perangkat KerasMicrotask Crowdsourcing Platform

CPU Intel Core 2

RAM 1 Gb

Memory 250 Gb

Internet

D. Hasil Desain Perangkat Lunak

Berdasarkan hasil desain perangkat lunak yang sudah dijalankan di website maupun mobile, ada 28 Fitur yang dibangun pada Microtask Crowdsourcing System. Melalui Atribut yang berhasil diidentifikasi kepada pengguna baik dari perusahaan pemilik crowd, maupun agen UMKM sebagai crowd, Model pengembangan system sudah melakukan 4 fungsionalitas Microtask Crowdsourcing yaitu (1) An organization that has a microtask to be performed (2) A community (crowd) that is willing to perform the microtask voluntarily 3) An online environment as Human Intellegent Task Media 4) Mutual benefit for the organization and the community.

Hasil yang diperoleh dari implementasi platform adalah 1) sistem mampu membantu perusahaan pemilik microtask untuk mencari dan perangkingan agen UMKM penyalur bantuan sosial 2) Sistem mampu melakukan pengawasan dan pendistribusian bantuan sosial barang 3) Pihak Agen dapat melakukan pencairan dana setelah menyediakan dan mendistribusikan bantuan sosial, sedangkan perusahaan dapat menyelesaikan pekerjaannya dengan menggunkan sumber daya dari luar perusahaan.

V. KESIMPULAN DAN SARAN

Berdasarkan hasil implementasi dan evaluasi sistem aplikasi Jatim Berbagi maka dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut ini (1) Pengembangan Model Microtask Crowdsourcing Untuk Rekruitmen Agen Crowd (Studi Kasus Distribusi Bantuan Pandemi) telah menjadi jalan keluar penyediaan sumber daya agen penyalur bantuan sosial non tunai di wilayah Jawa Timur bagi perusahaan pemilik microtask. (2) Platform Microtask Crowdsourcing dapat diakses oleh kantor pusat dan kantor cabang perusahaan pemilik Microtask di seluruh propinsi Jawa Timur Tbk dengan koneksi internet. (3) Pengujian fungsional yang dilakukan pada Platform menunjukkan bahwa sistem telah berjalan sesuai dengan yang diharapkan dan tidak mengalami kendala error pada setiap fitur yang diuji.

Saran penelitian mendatang adalah lebih focus pada aspek pengguna. Bagaimana menciptakan system yang diinginkan(desirability) berdasarkan kebutuhan pemasaran

V. UCAPAN TERIMA KASIH

Penelitian ini didukung oleh Departemen Sistem Informasi Universitas Dinamika, Faculty of Computing Universiti Malaysia Pahang, Mahasiswa Universitas Dinamika Sebagai tim pengembang yaitu : Afif Baharuddin, dan Edvan Sandjaya, Bagian Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Universitas Dinamika, dan seluruh pihak yang tidak dapat disebutkan satu persatu.

DAFTAR ACUAN

[1] et al Sihang Qiu, Alessandro Bozzon, Max V. Birk,

“Using Worker Avatars to Improve Microtask Crowdsourcing,” Proc. ACM Hum.-Comput.

Interact, vol. 1, 2021.

[2] T. Edixhoven et al., “Virtual Event, United Kingdom. 2021. Improving Reactions to Rejection in Crowdsourcing Through Self-Reflection,” p. 10.

[3] L. Cui, J. Chen, W. He, H. Li, W. Guo, and Z. Su,

“Achieving Approximate Global Optimization of Truth Inference for Crowdsourcing Microtasks,”

Data Sci. Eng., vol. 1, p. 3, May 2021.

[4] L. Cui, J. Chen, W. He, H. Li, and W. Guo, “A Pruned DOM-Based Iterative Strategy for Approximate Global Optimization in

Crowdsourcing Microtasks,” in Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), 2020, vol. 12317 LNCS, pp. 779–

793.

[5] X. Deng and K. D. Joshi, “Why Individuals Participate in Micro-task Crowdsourcing Work Environment: Revealing Crowdworkers’

Perceptions,” J. Assoc. Inf. Syst., vol. 17, no. 10, pp.

648–673, 2016.

[6] R. Chaves et al., “Crowdsourcing Urban Narratives for a Post-Pandemic World,” in 2021 IEEE 24th International Conference on Computer Supported Cooperative Work in Design (CSCWD), 2021, pp.

894–900.

[7] M richard, “Bank Jatim Kembali Salurkan Rp2,79 Miliar untuk Bantu Tangani Corona - Finansial Bisnis.com,” Online Newspaper, 2020. [Online].

Available:

https://finansial.bisnis.com/read/20200429/90/12344 64/bank-jatim-kembali-salurkan-rp279-miliar- untuk-bantu-tangani-corona. [Accessed: 09-Jun- 2021].

[8] M. Kobayashi, H. Morita, M. Matsubara, N.

Shimizu, and A. Morishima, “Empirical Study on Effects of Self-Correction in Crowdsourced

Microtasks,” Hum. Comput., vol. 8, no. 1, p. 24, Mar. 2021.

[9] I. For, M. Small, M. Enterprises, and F. S. Business,

“A Survey on Crowdsourcing Awareness In Indonesian Micro Small Medium Enterprises Faculty of Computer Systems & Software Engineering Abstract : Keywords : EBusiness , SMEs , Crowdsourcing , Awareness,” 2013.

[10] A. Gupta, W. Thies, E. Cutrell, and R. Balakrishnan,

“mClerk: enabling mobile crowdsourcing in

developing regions,” Proc. CHI ’12, pp. 1843–1852, 2012.

[11] V. S. Wulandari , M Rahmah, Erwin Sutomo,

“Gamification Crowdsourcing Untuk Memantau Produktivitas UMKM Era New Normal,” Pros.

Konf. Nas. Ilmu Komput. - KONIK 4 2020 Ed.

COVID-19, vol. 4, 2020.

[12] H. O. Ikediego, A. M. Abubakar, and F. V. Bekun,

“Crowd-sourcing ( who , why and what ),” vol. 2, no. 1, pp. 27–41, 2018.

[13] D. C. Brabham, Crowdsourcing, vol. 6, no. 2.

Masachusetts: MIT Press, 2013.

[14] N. Kafi, Z. A. S. Shaikh, and M. S. Shaikh, “Human Computations in Citizen Crowds: A Knowledge Management Solution Framework,” Mehran Univ.

Res. J. Eng. Technol., vol. 37, no. 3, pp. 513–528, 2018.

[15] V. Pilloni, “How data will transform industrial processes: Crowdsensing, crowdsourcing and big data as pillars of industry 4.0,” Futur. Internet, vol.

10, no. 4, 2018.

[16] R. Dasoriya, “SIGNIFICANCE OF SOFTWARE DEVELOPMENT MODELS,” Int. J. Adv. Res.

Comput. Sci., vol. 8, no. 8, pp. 732–736, Aug. 2017.

[17] S. - AMIK BSI Jakarta, “Rancang Bangun Sistem Informasi Penjualan Batik Berbasis E-Commerce,”

Evolusi, vol. 3, no. 1, pp. 1–5, 2015.

[18] R. H. Kulkarni, P. Padmanabham, and K. K. Baseer,

“Critical Review of Extended Waterfall Model,” Int.

J. Sci. Eng. Res., vol. 6, no. 11, 2015.

[19] M. Wu, Q. Li, S. Wang, and J. Hou, “A subjectivity- aware algorithm for label aggregation in

crowdsourcing,” in Proceedings - 22nd IEEE International Conference on Computational Science and Engineering and 17th IEEE International Conference on Embedded and Ubiquitous Computing, CSE/EUC 2019, 2019, pp. 373–378.

[20] Y. Li, B. I. P. Rubinstein, and T. Cohn, “Truth inference at scale: A Bayesian model for

adjudicating highly redundant crowd annotations,”

in The Web Conference 2019 - Proceedings of the World Wide Web Conference, WWW 2019, 2019, pp. 1028–1038.