Pertumbuhan Online Gig Economy (OGE) yang pesat di dunia berpotensi menurunkan tingkat pengangguran di Indonesia karena sistem kerja dan rekrutmen yang bebas serta lapangan kerja yang melimpah tanpa memperhatikan batas negara. Dengan jam kerja dan sistem yang fleksibel, OGE juga dapat menjadi alternatif bagi pekerja dengan tempat kerja yang jauh dan aturan yang mengekang. Namun disamping itu, pertumbuhan ini juga menyebabkan beberapa dampak negatif baik pada pelaku OGE sendiri maupun masyarakat secara luas. Dengan ini eksistensi OGE perlu diukur keberadaannya agar para pengambil keputusan dapat lebih cepat dalam mengambil kebijakan untuk mengatasi dampak negatif yang ditimbulkan. Sayangnya, sistem pengukuran ekonomi dan ketenagakerjaan saat ini masih belum memadai untuk mendeteksi sebaran OGE di Indonesia, khususnya pekerja digital. Penelitian ini menghasilkan sebuah sistem yang dapat mengumpulkan data pekerja digital dari situs-situs yang merupakan platform OGE dan melakukan klasifikasi berdasarkan bidang pekerjaannya. Teknik web crawling and scraping digunakan untuk mengumpulkan data serta teknik cosine similarity digunakan untuk klasifikasi data. Dengan sistem ini, data tentang pekerja dapat direkam dengan cepat tanpa melakukan survei lapangan. Kebutuhan data pekerja digital disesuaikan berdasarkan atribut pada Survei Angkatan Kerja Nasional (Sakernas). Secara rata-rata, rancangan sistem dapat mengumpulkan data pekerja sebanyak dua crawl per detik dan melakukan klasifikasi dengan akurasi 83,8%. Data menunjukkan bahwa sebagian besar pekerja digital Indonesia bekerja di bidang creative and multimedia, terkonsentrasi di Pulau Jawa, dan memiliki latar belakang pendidikan S1. Selain itu juga dapat ditaksir bahwa pekerja digital Indonesia memiliki penghasilan rata-rata Rp 3,43 juta per bulan. Kontribusi OGE dalam perekonomian nasional juga ditaksir bahwa nilainya masih belum signifikan.