Federated learning (atau pembelajaran terfederasi) adalah teknologi baru yang memungkinkan komputer atau AI belajar dari banyak pengguna tanpa harus mengambil data pribadi mereka secara langsung. Artinya, data tetap aman dan tidak keluar dari perangkat masing-masing, tapi model AI tetap bisa berkembang lebih baik lewat kerja sama [1].

Apa Itu Federated Learning?

Biasanya, pelatihan kecerdasan buatan (AI) membutuhkan data yang dikirim ke server pusat agar bisa dianalisis. Tapi dengan federated learning, data tidak perlu dikirim keluar. Komputer atau smartphone di setiap pengguna melatih model AI secara lokal dengan data yang ada di situ, lalu hanya “hasil belajar” yang dikirim ke server pusat dalam bentuk data ringkas (parameter atau bobot model). Server kemudian menggabungkan hasil dari banyak pengguna untuk membuat model yang lebih baik, lalu membagikannya kembali [2].

Bagaimana Prosesnya?

  1. Model AI awal dibagikan ke semua pengguna.
  2. Setiap pengguna melatih model tersebut menggunakan data di perangkatnya sendiri.
  3. Setelah pelatihan lokal selesai, hanya “update” dari model (bukan data asli) yang dikirim ke server.
  4. Server menggabungkan update dari semua pengguna untuk memperbarui model global.
  5. Model baru kembali didistribusikan ke pengguna, proses ini berulang beberapa kali.

Mengapa Federated Learning Penting?

  • Privasi Terjaga: Data pribadi tetap di perangkat pengguna, tidak perlu dikirim ke server pusat.
  • Hemat Bandwidth: Hanya data model yang ringan dikirim, bukan seluruh data mentah yang bisa sangat besar.
  • Efisien: Mengurangi risiko kebocoran data dan sesuai dengan aturan perlindungan data seperti GDPR.
  • Bisa Dipakai Banyak Pihak: Organisasi bisa bekerja sama terlepas dari lokasi tanpa saling bertukar data sensitif.

Contoh Penggunaan Federated Learning

Sektor Manfaat Contoh Penerapan
Kesehatan Rumah sakit berbagi pengalaman belajar AI tanpa berbagi data pasien Prediksi kanker di rumah sakit maju
Smartphone Meningkatkan fungsi prediksi kata pada keyboard tanpa melihat teks yang diketik Google Gboard
Keuangan Deteksi penipuan dengan data dari berbagai bank tanpa harus melihat data transaksi Bank di China menggunakan FL
Otomotif Kendaraan belajar dari pengalaman juta-juta mobil tanpa kirim data mentah sensor Pengembangan mobil otonom

Kelebihan dan Kekurangan

Aspek Federated Learning Cara Biasa
(Data Terkumpul)
Privasi Data tetap ada di perangkat Data dikumpulkan di server
Konsumsi Data Hanya update model ringan dikirim Data besar dan komplek dikirim
Risiko Kebocoran Lebih kecil Lebih tinggi
Kesulitan Pengembangan Lebih rumit karena butuh sinkronisasi Lebih sederhana dalam pengujian

Tantangan

  • Komunikasi: Perlu mengirim banyak informasi sehingga beban kerja jaringan berlebih.
  • Perbedaan Data: Data pengguna berbeda, sulit membuat model tepat untuk semua.
  • Keamanan: Serangan digital masih mungkin terjadi saat update model.
  • Perangkat Beragam: Performa perangkat beragam dan butuh penyesuaian.

Bagaimana Federated Learning di Indonesia?

  • Sudah mulai ada riset dan panduan yang sesuai dengan aturan perlindungan data Indonesia.
  • Bisa digunakan untuk riset lokal, seperti deteksi penipuan daring, atau pengembangan AI di rumah sakit.
  • Peluang besar terutama di sektor kesehatan dan industri teknologi yang membutuhkan keamanan data tinggi.

Tips untuk Developer yang Ingin Mulai

  • Periksa keamanan kode agar tidak mudah bocor.
  • Sesuaikan kecepatan belajar dan metode supaya tidak overfitting.
  • Sediakan mekanisme jika pengguna ingin menarik datanya (sesuai hukum).
  • Pantau proses supaya jika ada masalah (seperti perangkat offline) bisa cepat terdeteksi.

Masa Depan Federated Learning

  • Akan semakin dipadukan dengan teknologi blockchain untuk transparansi dan penghargaan kerja sama.
  • Bisa dimanfaatkan untuk AI di perangkat edge, seperti kamera pintar, smartphone, atau kendaraan otonom.
  • Perkembangan riset sedang bagus di berbagai institusi, termasuk di Indonesia.

Federated learning adalah cara baru yang pintar untuk membuat AI belajar bersama tanpa harus mengorbankan privasi data. Teknologi ini sangat berguna untuk dunia yang makin mengutamakan keamanan data dan efisiensi jaringan. Meski masih ada tantangan, manfaatnya sangat besar terutama di bidang kesehatan, keuangan, dan teknologi mobile.

Daftar Pustaka

[1] D. Nelson, “What is Federated Learning,” Unite.ai, Aug. 23, 2020. [Online]. Available: https://www.unite.ai/su/naon-anu-federated-learning/ .

[2] “Cara Kerja Federated Learning: Melatih AI Tanpa Mengirimkan Data ke Cloud,” Nevacloud, May 7, 2025. [Online]. Available: https://nevacloud.com/blog/cara-kerja-federated-learning/. [Accessed: 25-Jul-2025].

Agustus 2025
Penulis: Gilbert Owen
*Artikel ini dibuat dengan bantuan AI dan hanya berfungsi sebagai artikel edukasi secara umum