Rancang Bangun Aplikasi Berbasis Web Pembuatan Pasangan Pertanyaan-Jawaban Otomatis dengan Deep Learning

Kemampuan membaca anak Indonesia berada di peringkat 71 dari 81 negara, menandakan urgensi peningkatan kemampuan membaca di kalangan anak-anak Indonesia. Meski latihan soal dapat menjadi solusi, guru-guru di Indonesia sering kali menghadapi kendala dalam pembuatan soal akibat beban kerja yang tinggi dan kekurangan tenaga pengajar. Oleh karena itu, teknologi pembuatan soal otomatis menjadi solusi yang sangat dibutuhkan. Penelitian ini berfokus pada pengembangan model Question-Answer pair Generation (QAG) untuk Bahasa Indonesia dan implementasinya dalam bentuk aplikasi web. Model QAG Bahasa Indonesia dikembangkan dengan melakukan fine-tuning pada pre-trained model Flan-T5 Small dan IndoBART Base, menggunakan tiga pendekatan: pipeline, multi-task, dan end2end. Model terbaik yang berhasil dikembangkan adalah model QAG hasil fine-tune Flan-T5 Small dengan pendekatan end-to-end, mencapai skor rata-rata QAAligned F1 sebesar 77.06%. Model ini kemudian diimplementasikan dalam bentuk aplikasi web yang dilengkapi dengan berbagai fitur. Hasil pengujian aplikasi web menunjukkan bahwa aplikasi ini mendapat nilai System Usability Scale (SUS) sebesar 75 dan Net Promoter Score (NPS) sebesar 11%. Analisis lebih lanjut menunjukkan bahwa nilai SUS dipengaruhi oleh tiga faktor utama, yaitu kualitas antarmuka web, fitur pembuatan soal otomatis, dan alur penggunaan web. Sedangkan, tiga faktor utama yang mempengaruhi NPS adalah alur penggunaan web, kualitas model, dan antarmuka web.