Synthetic Data: Solusi Melatih AI Tanpa Mengorbankan Privasi Data

Data merupakan fondasi utama dalam pengembangan Artificial Intelligence (AI). Semakin berkualitas dan beragam data yang digunakan, semakin baik pula kemampuan model AI dalam mengenali pola, menghasilkan prediksi, maupun mendukung pengambilan keputusan.

Namun, di tengah meningkatnya kebutuhan akan data, organisasi atau perusahaan juga menghadapi tantangan yang tidak kalah besar, yaitu menjaga privasi informasi serta mematuhi regulasi perlindungan data yang semakin ketat.

Kondisi tersebut mendorong lahirnya berbagai pendekatan baru dalam pengembangan AI, salah satunya melalui Synthetic Data. Teknologi ini memungkinkan perusahaan menghasilkan data buatan yang memiliki karakteristik statistik menyerupai data asli tanpa mengungkap identitas individu maupun informasi sensitif.

Dengan demikian, Synthetic Data menjadi solusi yang mampu mendukung inovasi AI sekaligus memperkuat aspek keamanan dan kepatuhan terhadap regulasi.

Menurut Gartner, penggunaan Synthetic Data diperkirakan akan terus meningkat seiring berkembangnya AI generatif dan kebutuhan organisasi untuk membangun model AI secara lebih aman dan efisien. Di Indonesia, urgensi tersebut juga semakin relevan sejak diberlakukannya Undang-Undang Nomor 27 Tahun 2022 tentang Perlindungan Data Pribadi (UU PDP) yang mengatur pengelolaan data pribadi secara bertanggung jawab.

Lantas, apa yang dimaksud dengan Synthetic Data, bagaimana cara pembuatannya, dan mengapa teknologi ini semakin penting dalam pengembangan AI modern?

Baca Juga: Arsitek Masa Depan: Bagaimana Talenta AI Mengubah Wajah Digital Indonesia

Apa Itu Synthetic Data?

Synthetic Data adalah data buatan yang dihasilkan menggunakan algoritma komputer untuk meniru pola, karakteristik, dan hubungan statistik yang terdapat pada data asli. Meskipun memiliki sifat yang menyerupai data nyata, Synthetic Data tidak merupakan salinan langsung dari data tersebut sehingga tidak menyimpan identitas individu maupun informasi sensitif yang sebenarnya.

Berbeda dengan proses anonimisasi yang hanya menghapus informasi tertentu dari data asli, Synthetic Data dibangun sebagai kumpulan data baru yang memiliki distribusi statistik serupa dengan data sumber. Karena tidak mereplikasi informasi secara langsung, risiko terungkapnya identitas individu dapat dikurangi secara signifikan apabila proses pembuatannya dilakukan dengan benar.

Menurut OECD, Synthetic Data menjadi salah satu pendekatan yang mendukung inovasi berbasis data sekaligus memperkuat perlindungan privasi. Teknologi ini memungkinkan organisasi berbagi data untuk kebutuhan penelitian, pengujian sistem, maupun pelatihan AI tanpa harus membuka akses terhadap data pribadi yang sesungguhnya.

Sebagai ilustrasi, sebuah perusahaan asuransi memiliki jutaan data klaim pelanggan yang dapat digunakan untuk melatih model AI dalam mendeteksi potensi fraud. Namun, karena data tersebut mengandung informasi pribadi, perusahaan tidak dapat membagikannya secara bebas.

Dengan Synthetic Data, karakteristik transaksi, pola klaim, maupun hubungan antarvariabel dapat direplikasi menjadi data baru yang aman digunakan sebagai bahan pelatihan AI tanpa mengungkap identitas nasabah.

Pendekatan serupa juga mulai diterapkan di sektor kesehatan, manufaktur, hingga kendaraan otonom yang membutuhkan data dalam jumlah sangat besar, tetapi tetap harus menjaga kerahasiaan informasi sesuai regulasi.

Bagaimana Synthetic Data Dibuat?

Proses pembuatan Synthetic Data dikenal sebagai synthetic data generation, yaitu teknik menghasilkan kumpulan data baru berdasarkan pola yang dipelajari dari data asli. Pada tahap awal, model AI menganalisis distribusi statistik, hubungan antarvariabel, serta karakteristik utama dari data sumber.

Setelah memahami pola tersebut, model kemudian menghasilkan data baru yang memiliki sifat serupa, tetapi terdiri atas kombinasi informasi yang berbeda sehingga tidak merepresentasikan individu tertentu.

Saat ini terdapat berbagai pendekatan untuk menghasilkan Synthetic Data. Salah satu yang paling dikenal adalah Generative Adversarial Networks (GANs), yaitu model yang mempertemukan dua jaringan AI untuk menghasilkan data sintetis yang semakin mendekati karakteristik data nyata.

Selain GANs, teknik seperti Variational Autoencoder (VAE), simulasi berbasis aturan (rule-based simulation), maupun model probabilistik juga banyak digunakan sesuai kebutuhan dan jenis data yang diolah.

Menurut IBM, pemilihan metode synthetic data generation bergantung pada tujuan penggunaan, kualitas data sumber, serta tingkat akurasi yang diharapkan. Untuk kebutuhan pengembangan AI berskala besar, organisasi bahkan sering mengkombinasikan beberapa teknik sekaligus agar data sintetis mampu merepresentasikan berbagai skenario yang mungkin terjadi di dunia nyata.

Dengan semakin berkembangnya model AI generatif, proses menghasilkan Synthetic Data kini menjadi lebih cepat dan mampu menciptakan variasi data yang jauh lebih beragam dibandingkan beberapa tahun lalu. Hal ini membuka peluang bagi organisasi untuk melatih model AI secara lebih efisien sekaligus mengurangi ketergantungan terhadap data asli yang bersifat sensitif.

Mengapa Synthetic Data Semakin Penting dalam Pengembangan AI?

Meningkatnya adopsi AI di berbagai sektor membuat kebutuhan akan data pelatihan terus bertambah. Model AI memerlukan data yang beragam agar mampu mengenali berbagai pola dan menghasilkan prediksi yang akurat. Namun, pada praktiknya, tidak semua organisasi dapat menggunakan data asli secara bebas. Sektor seperti kesehatan, keuangan, telekomunikasi, maupun pemerintahan mengelola data yang mengandung informasi pribadi sehingga penggunaannya harus memenuhi ketentuan hukum dan standar keamanan yang ketat.

Dalam kondisi tersebut, Synthetic Data menawarkan pendekatan yang lebih aman. Karena data yang digunakan merupakan hasil sintesis dan bukan salinan langsung dari data asli, organisasi dapat mengurangi risiko pelanggaran privasi sekaligus tetap memperoleh data yang dibutuhkan untuk mengembangkan model AI. Pendekatan ini juga membantu mempercepat proses inovasi karena pengembang tidak selalu harus menunggu proses perizinan penggunaan data yang umumnya memerlukan waktu cukup panjang.

Selain mendukung perlindungan privasi, Synthetic Data mampu mengatasi keterbatasan jumlah data pelatihan. Pada beberapa kasus, data untuk kondisi tertentu sangat sedikit sehingga model AI kesulitan mempelajari pola secara optimal. Dengan menghasilkan data sintetis yang tetap merepresentasikan karakteristik kondisi tersebut, distribusi data menjadi lebih seimbang dan model AI dapat dilatih menggunakan variasi skenario yang lebih luas.

Menurut Google Cloud, Synthetic Data juga bermanfaat untuk menguji sistem AI pada kondisi yang jarang terjadi (rare events) atau situasi ekstrem yang sulit diperoleh dari data nyata. Hal ini sangat penting bagi pengembangan AI di sektor seperti kendaraan otonom, keamanan siber, maupun industri manufaktur yang membutuhkan simulasi dalam berbagai kemungkinan operasional.

Baca Juga: Mengenal AI-Ready Data Center: Jantung Transformasi Digital Masa Depan

Penerapan Synthetic Data di Berbagai Industri

Pemanfaatan Synthetic Data kini tidak lagi terbatas pada perusahaan teknologi. Berbagai sektor mulai menggunakannya sebagai bagian dari strategi transformasi digital untuk mempercepat pengembangan AI sekaligus menjaga keamanan data.

Sektor Kesehatan

Di sektor kesehatan, Synthetic Data digunakan untuk membantu pelatihan model AI yang menganalisis rekam medis, hasil laboratorium, maupun citra radiologi tanpa harus membuka akses terhadap data pasien yang sebenarnya. Pendekatan ini mendukung penelitian dan pengembangan teknologi kesehatan sekaligus membantu memenuhi ketentuan perlindungan data.

Sektor Keuangan

Pada industri keuangan, data sintetis dimanfaatkan untuk mengembangkan model pendeteksi penipuan (fraud detection), analisis risiko kredit, maupun pengujian aplikasi perbankan digital. Karena tidak mengandung informasi nasabah yang sebenarnya, proses pengembangan dapat dilakukan dengan risiko yang lebih rendah terhadap kebocoran data.

Sektor Manufaktur

Di sektor manufaktur, Synthetic Data membantu melatih sistem computer vision untuk mengenali cacat produk, mengoptimalkan proses produksi, hingga meningkatkan kualitas inspeksi otomatis. Sementara itu, pada industri otomotif, teknologi ini banyak digunakan untuk melatih sistem kendaraan otonom melalui simulasi berbagai kondisi jalan, cuaca, maupun perilaku pengendara yang sulit direkam secara langsung.

Perkembangan AI generatif juga turut meningkatkan kebutuhan terhadap Synthetic Data. Organisasi dapat memanfaatkan data sintetis untuk menguji model AI, melakukan evaluasi performa, maupun mengembangkan aplikasi baru tanpa harus mengekspos data operasional yang bersifat sensitif.

Tantangan Penggunaan Synthetic Data

Meskipun menawarkan banyak manfaat, Synthetic Data bukan berarti dapat sepenuhnya menggantikan data asli. Kualitas data sintetis sangat bergantung pada kualitas data sumber dan metode pembuatannya. Apabila data asli mengandung bias atau tidak cukup merepresentasikan kondisi nyata, pola yang sama dapat terbawa ke dalam data sintetis sehingga mempengaruhi performa model AI.

Selain itu, Synthetic Data tetap memerlukan proses validasi untuk memastikan bahwa karakteristik statistiknya benar-benar mencerminkan kondisi yang ingin dipelajari. Tanpa proses evaluasi yang memadai, data sintetis berisiko menghasilkan model AI yang kurang akurat ketika diimplementasikan pada lingkungan nyata.

Organisasi juga perlu memperhatikan aspek tata kelola data. Meskipun tidak berisi data pribadi secara langsung, proses pembentukan Synthetic Data tetap berasal dari data nyata sehingga harus mengikuti kebijakan keamanan informasi dan regulasi yang berlaku. Di Indonesia, hal ini sejalan dengan Undang-Undang Nomor 27 Tahun 2022 tentang Perlindungan Data Pribadi (UU PDP) yang mengatur pengelolaan data pribadi secara bertanggung jawab.

Karena itu, banyak organisasi memilih mengkombinasikan data asli dan Synthetic Data dalam proses pengembangan AI. Pendekatan tersebut memungkinkan model memperoleh pemahaman yang lebih baik terhadap kondisi nyata sekaligus memanfaatkan fleksibilitas data sintetis untuk memperkaya variasi pelatihan.

Synthetic Data sebagai Fondasi AI yang Aman dan Bertanggung Jawab

Synthetic Data menunjukkan bahwa inovasi AI tidak harus mengorbankan privasi data. Dengan menghasilkan data buatan yang tetap merepresentasikan karakteristik data nyata, organisasi dapat mempercepat pengembangan model AI, memperluas variasi data pelatihan, sekaligus mengurangi risiko terhadap keamanan informasi. Pendekatan ini menjadikan Synthetic Data sebagai salah satu teknologi penting dalam mendukung pengembangan AI yang lebih aman, etis, dan sesuai dengan regulasi.

Namun, keberhasilan implementasi Synthetic Data tidak hanya bergantung pada teknologi yang digunakan. Organisasi juga memerlukan tata kelola data yang baik, infrastruktur digital yang andal, serta sistem keamanan yang mampu melindungi seluruh siklus pengelolaan data, mulai dari penyimpanan, pemrosesan, hingga pengembangan model AI.

Sebagai bagian dari upaya mempercepat transformasi digital di Indonesia, Enterprise Solutions Telkom menghadirkan solusi digital terintegrasi yang mencakup konektivitas, cloud, data center, dan cybersecurity untuk membantu organisasi membangun ekosistem data yang aman dan siap mendukung implementasi Artificial Intelligence. Dengan fondasi infrastruktur yang tepat, perusahaan dapat mengembangkan solusi AI secara lebih cepat, menjaga kepatuhan terhadap regulasi, serta memaksimalkan nilai bisnis dari data yang dimiliki.

Baca Juga: Mengenal Telkom AI Center of Excellence: Membangun Ekosistem Inovasi AI yang Inklusif di Indonesia