{!-- ra:00000000000003ea0000000000000000 --}Data Sintetis: Revolusi Baru dalam Pengembangan AI yang Mengubah Industri - SWANTE ADI KRISNA
cross
Hit enter to search or ESC to close
New Artists
  • Zoe Foe
    5 Albums - 50 Songs
Data Sintetis: Revolusi Baru dalam Pengembangan AI yang Mengubah Industri
3
September 2025

Data Sintetis: Revolusi Baru dalam Pengembangan AI yang Mengubah Industri

  • 4
  • 03 September 2025
Data Sintetis: Revolusi Baru dalam Pengembangan AI yang Mengubah Industri

Data sintetis (synthetic data) tengah menjadi game changer dlm dunia Artificial Intelligence (Kecerdasan Buatan). Teknologi ini memungkinkan algoritma untuk menghasilkan data artifisial yg meniru properti statistik dari data asli, tanpa mengandung informasi dari sumber dunia nyata1. Menurut estimasi terbaru, lebih dari 60 persen data yg digunakan untuk aplikasi AI pada 2024 merupakan data sintetis, dan angka ini diprediksi akan terus berkembang2.

Apa itu Data Sintetis dan Bagaimana Cara Kerjanya?

Data sintetis pada dasarnya adalah informasi yang dihasilkan secara algoritmik, bukan berasal dari situasi nyata. Nilai utamanya terletak pada kesamaan statistik dengan data riil3. Kalau kita bicara tentang bahasa, misalnya, data sintetis terlihat sangat mirip seolah-olah ditulis manusia.

Teknologi ini bekerja melalui empat modalitas data utama: bahasa, video atau gambar, audio, dan data tabular. Setiap modalitas memiliki cara sedikit berbeda dlm membangun model generatif untuk menciptakan data sintetis4. Platform seperti Synthetic Data Vault menyediakan software yang dapat digunakan untuk membangun model generatif yang kemudian menciptakan data sintetis sambil tetap menjaga privasi pelanggan.

Keunggulan dan Manfaat Data Sintetis

Pengujian Aplikasi Software yang Efisien

Salah satu aplikasi fundamental yang telah berkembang tremendously selama dekade terakhir adalah penggunaan data sintetis untuk menguji aplikasi software5. Terdapat logika berbasis data di balik banyak aplikasi software, sehingga dibutuhkan data untuk menguji software dan fungsinya. Sebelumnya, orang harus membuat data secara manual, namun sekarang kita dapat menggunakan model generatif untuk menciptakan data sebanyak yang dibutuhkan.

Perlindungan Privasi yang Lebih Baik

Karena data sintetis tidak diambil dari situasi nyata, data ini bersifat melindungi privasi. Salah satu masalah terbesar dalam pengujian software adalah mendapatkan akses ke data riil yg sensitif untuk menguji software dlm lingkungan non-produksi, akibat kekhawatiran privasi6.

Augmentasi Data untuk Machine Learning

Aplikasi lain di mana data sintetis memegang banyak janji adalah dalam pelatihan model machine learning. Terkadang, kita ingin model AI membantu memprediksi kejadian yg kurang sering terjadi. Bank mungkin ingin menggunakan model AI untuk memprediksi transaksi penipuan, namun mungkin terdapat terlalu sedikit contoh nyata untuk melatih model yg dapat mengidentifikasi penipuan secara akurat7.

Tantangan dan Risiko Data Sintetis

Masalah Kepercayaan dan Validitas

Salah satu pertanyaan terbesar yang sering ada dlm pikiran orang adalah, jika data dibuat secara sintetis, mengapa saya harus mempercayainya? Menentukan apakah Anda dapat mempercayai data sering kali bergantung pada evaluasi sistem keseluruhan di mana Anda menggunakannya8.

Banyak aspek data sintetis yang telah dapat dievaluasi untuk waktu yang lama. Misalnya, terdapat metode yang ada untuk mengukur seberapa dekat data sintetis dengan data riil, dan kita dapat mengukur kualitas dan apakah mereka melestarikan privasi.

Risiko Bias yang Terbawa

Bias juga dapat menjadi masalah. Karena diciptakan dari sejumlah kecil data riil, bias yg sama yang ada dlm data riil dapat terbawa ke dalam data sintetis9. Sama seperti dengan data riil, Anda perlu secara sengaja memastikan bias dihilangkan melalui teknik sampling yang berbeda, yang dapat menciptakan dataset yang seimbang.

Implementasi dan Evaluasi Data Sintetis

Metrik efikasi baru sedang bermunculan, dan penekanan sekarang adalah pada efikasi untuk tugas tertentu. Anda harus benar-benar menggali alur kerja Anda untuk memastikan data sintetis yg Anda tambahkan ke sistem masih memungkinkan Anda menarik kesimpulan yang valid10. Itu adalah sesuatu yang harus dilakukan secara hati-hati berdasarkan aplikasi demi aplikasi.

Untuk membantu proses evaluasi, kelompok peneliti menciptakan Synthetic Data Metrics Library. Mereka khawatir bahwa orang akan menggunakan data sintetis dlm lingkungan mereka dan itu akan memberikan kesimpulan berbeda dlm dunia nyata11.

Prospek Masa Depan Data Sintetis

Sistem lama bekerja dengan data, baik untuk membangun aplikasi software, menjawab pertanyaan analitik, atau melatih model, akan berubah secara dramatis seiring kita menjadi lebih canggih dlm membangun model generatif ini12. Banyak hal yg tidak pernah dapat kita lakukan sebelumnya sekarang akan menjadi mungkin. Komunitas machine learning telah menghadapi banyak tantangan dlm memastikan model dapat digeneralisasi ke situasi baru. Penggunaan data sintetis menambahkan dimensi baru sepenuhnya pada masalah tersebut.

Kesimpulan

Data sintetis mewakili paradigma baru dlm pengembangan AI yg menawarkan solusi untuk tantangan privasi dan efisiensi. Meskipun teknologi ini menjanjikan keuntungan signifikan dalam hal perlindungan privasi, pengurangan biaya, dan peningkatan kecepatan pengembangan model AI, implementasinya memerlukan evaluasi, perencanaan, dan sistem checks and balances yang cermat. Dengan pendekatan yg tepat, data sintetis dapat menjadi kunci untuk membuka potensi AI yang lebih besar sambil tetap menjaga aspek etis dan keamanan data.

Daftar Pustaka

  • MIT News. (2025, September 3). 3 Questions: The pros and cons of synthetic data in AI. MIT News. https://news.mit.edu/2025/3-questions-pros-cons-synthetic-data-ai-kalyan-veeramachaneni-0903
  • Zewe, A. (2025, September 3). 3 questions: The pros and cons of synthetic data in AI. MIT News. https://news.mit.edu/2025/3-questions-pros-cons-synthetic-data-ai-kalyan-veeramachaneni-0903
  • Veeramachaneni, K. (2025). Interview on synthetic data applications. MIT Laboratory for Information and Decision Systems.
  • DataCebo. (2025). Synthetic Data Vault platform documentation. DataCebo Official Platform.
  • Forbes Tech Council. (2025, August 21). Using Synthetic Data? Consider 19 Pros And Cons From Tech Leaders. Forbes. https://www.forbes.com/councils/forbestechcouncil/2025/08/21/using-synthetic-data-consider-19-pros-and-cons-from-tech-leaders/
  • Marr, B. (2018, November 5). Does Synthetic Data Hold The Secret To Artificial Intelligence? Forbes. https://www.forbes.com/sites/bernardmarr/2018/11/05/does-synthetic-data-hold-the-secret-to-artificial-intelligence/
  • VentureBeat. (2021, March 20). How synthetic data could save AI. VentureBeat. https://venturebeat.com/ai/how-synthetic-data-could-save-ai/
  • SiliconAngle. (2024, February 28). How synthetic data powers AI innovation – and creates new risks. SiliconAngle. https://siliconangle.com/2024/02/28/synthetic-data-powers-ai-innovation-creates-new-risks/
  • Diginomica. (2021, October 12). Synthetic data for AI modeling? I'm still not convinced. Diginomica. https://diginomica.com/synthetic-data-ai-modeling-im-still-not-convinced
  • CBS Netherlands. (2023, May 23). Synthetic data opens up possibilities in the statistical field. CBS. https://www.cbs.nl/en-gb/corporate/2023/20/synthetic-data-opens-up-possibilities-in-the-statistical-field
  • MIT News. (2025). Synthetic Data Metrics Library development. MIT Research Publications.
  • MSN Technology. (2025, September 3). 3 questions: The pros and cons of synthetic data in AI. MSN. https://www.msn.com/en-us/news/technology/3-questions-the-pros-and-cons-of-synthetic-data-in-ai/ar-AA1LNwpN
Download PDF tentang Implementasi Data Sintetis dal (telah di download 20 kali)
  • Data Sintetis: Revolusi Baru dalam Pengembangan AI yang Mengubah Industri
    Data sintetis telah emerge sebagai teknologi revolusioner dlm domain Artificial Intelligence (Kecerdasan Buatan) yg menghadirkan paradigma baru dalam pengembangan model AI. Penelitian ini menganalisis implementasi data sintetis sebagai solusi untuk tantangan privasi, efisiensi biaya, dan kecepatan pengembangan model AI. Dengan estimasi lebih dari 60% data yang digunakan untuk aplikasi AI pada tahun 2024 merupakan data sintetis, teknologi ini menunjukkan pertumbuhan eksponensial across industries.
Penulis
Swante Adi Krisna
Penikmat musik Ska, Reggae dan Rocksteady sejak 2004. Gooners sejak 1998. Blogger dan ai paruh waktu sejak 2014. Graphic Designer autodidak sejak 2001. Website Programmer autodidak sejak 2003. Woodworker autodidak sejak 2024. Sarjana Hukum Pidana dari salah satu Perguruan Tinggi Negeri di Surakarta. Magister Hukum Pidana di bidang cybercrime dari salah satu Perguruan Tinggi Swasta di Surakarta. Magister Kenotariatan di bidang hukum teknologi, khususnya cybernotary dari salah satu Perguruan Tinggi Negeri di Surakarta. Bagian dari Keluarga Besar Kementerian Pertahanan Republik Indonesia.