Data Sintetis: Apa Itu dan Apa Kegunaannya?
Data memiliki peranan vital bagi perusahaan tetapi terdapat berbagai tantangan, seperti data seperti biaya, privasi, dan sebagainya. Data sintetis hadir sebagai solusinya! Simak pembahasan selengkapnya.
Table of Contents
Kecerdasan buatan (Artificial Intelligence atau AI) telah berkembang dengan pesat dalam berbagai bidang, entah sosial, pendidikan, Kesehatan hingga ekonomi. Peningkatan penggunaan AI dan Machine Learning di berbagai industri akan menimbulkan potensi kekhawatiran tentang data yang digunakan untuk melatih sistem ini.
Kekhawatiran yang muncul terkait privasi dan potensi penggunaan sistem untuk mendiskriminasi individu saat membuat keputusan tentang pekerjaan, pinjaman, perumahan, dll.
Hal ini dapat muncul sebagai akibat dari proses pembelajaran sistem yang menggunakan data timpang (dominan karakteristik tertentu alias tidak menyebar dengan merata) karena keterbatasan ketersediaan data.
Dalam hal ini data sintetis muncul sebagai solusi yang telah dikembangkan oleh para peneliti untuk mengatasi masalah ini. Data yang diproduksi secara artifisial (buatan) disebut data sintetis yang dapat menyerupai karakteristik statistik data aktual. Mari kita bahas bersama Data Sintetis lebih lanjut!
Apa itu Data Sintetis?
Pengertian tentang data sintetis tergambar jelas dari kata kunci sintetis (tiruan) dalam artinya bukan data yang diperoleh dari hasil pengumpulan langsung dilapangan. Melainkan melalui sebuah algoritma atau program komputer berdasarkan asumsi dan pengaturan tertentu yang nantinya akan mensimulasikan data yang relevan dan masuk akal dengan kondisi nyata.
Data sintetis hadir dengan tujuan untuk menghasilkan kumpulan data yang besar dan beragam sehingga dapat digunakan untuk berbagai keperluan, seperti melatih dan menguji model Machine Learning hingga melakukan studi penelitian tanpa mengorbankan privasi atau keamanan individu maupun organisasi.
Bagaimana Data Sintetis Dibuat?
Terdapat beberapa pendekatan untuk menghasilkan sintetis data tetapi semuanya menggunakan ide yang sama. Komputer menganalisis kumpulan data aktual (sebenarnya) menggunakan algoritma Machine Learning (sebuah konsep dimana mesin dapat belajar berbagai hal) atau Neural Network (bagian dari teknik dalam Machine Learning yang memiliki cara kerja terinspirasi dari otak manusia) untuk mempelajari tentang korelasi (hubungan) statistik dan sebagainya. Melalui proses tersebut kemudian dapat menghasilkan kumpulan data baru dengan titik data yang berbeda dari yang asli tetapi dengan asosiasi yang sama.
Misalnya, mesin pembuat bahasa Generative Pre-trained Transformer 3 (GPT 3), mempelajari miliaran sampel teks tulisan manusia. Proses itu termasuk juga menilai hubungan antara kata-kata dan menciptakan model yang dapat menghasilkan teks yang selaras atau cocok. GPT-3 didasarkan pada model bahasa yang sangat besar karena dilatih dengan data dan beragam hal kompleks.
Sehingga kita dapat meminta agar GPT-3 membuatkan kumpulan pernyataan dan sentimentnya apa alias dapat menghasilkan data teks untuk melatih model. Seperti contoh berikut kita meminta ChatGPT membuatkan kumpulan pernyataan mengenai review restoran dan sentimennya!
Setiap pilihan kata ini dipengaruhi oleh kemungkinan statistik bahwa kata itu akan muncul setelah kata sebelumnya.
Apa Kegunaan Data Sintetis?
1. Pelestarian Privasi
Melindungi privasi adalah salah satu alasan pendorong di balik penelitian data sintetis. Kekhawatiran tentang data yang digunakan untuk melatih sistem ini berkembang karena seberapa banyak Artificial Intelligence (AI) dan Machine Learning telah berkembang. Algoritma ini membutuhkan banyak data untuk dipelajari, yang berpotensi merupakan informasi pribadi. Sistem mungkin mengungkapkan informasi pribadi atau mendiskriminasi individu saat mempekerjakan, meminjamkan, dan perumahan yang kita jelaskan di awal.
Pengguna dapat membuat versi data lain menggunakan data sintetis yang tidak menyertakan informasi pribadi apa pun tentang orang atau organisasi nyata. Oleh karena itu, data sintetis menawarkan cara yang aman untuk melakukan penelitian dan pengembangan algoritma tanpa membahayakan privasi pengguna.
2. Mengatasi Masalah Biaya dan Ketersediaan
Selain masalah privasi, membuat dan menyimpan kumpulan data apa pun bisa jadi mahal dan sulit. Selain itu, ada kemungkinan bahwa tidak ada cukup data di dunia nyata yang dapat diakses dalam beberapa situasi, seperti saat menggunakan pencitraan untuk mencoba mengidentifikasi penyakit medis yang langka. Maka dari itu, data sintetis hadir untuk mengisi celah dalam kumpulan data secara lebih cepat dan terjangkau daripada menunggu mengumpulkan data yang mungkin belum memiliki kepastian kapan tersedianya.
3. Membuat Data Lebih Baik
“Saya ingin beralih dari sekadar privasi,” kata Mihaela van der Schaar, peneliti pembelajaran mesin dan direktur Pusat AI Kedokteran Cambridge Inggris. “Saya harap data sintetis dapat membantu kami membuat data yang lebih baik.”
Selain melindungi privasi, data sintetis telah menjadi alat ampuh untuk meningkatkan data. Pengguna data sintetis dapat membuat model data mereka sendiri dan menggunakannya untuk menghasilkan iterasi data yang berbeda. Karena mereka memiliki kendali atas proses, mereka dapat memastikan bahwa data yang dihasilkan sesuai dengan kebutuhan dan tujuan mereka. Data sintetis memungkinkan peneliti untuk menghasilkan kumpulan data yang lebih baru, bervariasi, dan representatif.
Kesimpulan
Kita telah membahas banyak hal terkait data sintetis, sebuah data yang dihasilkan melalui program komputer. Data sintetis dihasilkan melalui proses menggunakan algoritma untuk mempelajari pola data aktual (sebenarnya) kemudian menghasilkan data baru dari model yang telah belajar data aktual tersebut. Data sintetis menawarkan kemungkinan alternatif bagi para peneliti yang membutuhkan kumpulan data yang luas dan beragam. Tetapi terkendala memperoleh data langsung (data di dunia nyata) karena biaya, masalah privasi, atau tantangan aksesibilitas.
Selain itu, data sintetis juga berguna untuk menghasilkan data yang lebih baik. Alhasil data sintetis dapat membantu proses menghasilkan dan menguji model Machine Learning hingga pemanfaatannya lainnya.
Mungkin kita sudah mengetahui bahwa data dapat dimanfaatkan dalam berbagai hal untuk kemajuan sebuah perusahaan seperti menghasilkan insight hingga menghasilkan model Machine Learning yang berguna dalam pengambilan keputusan. Maka dari itu, pada artikel ini kita membahas data sintetis sebagai alternatif untuk menghasilkan data melimpah. Namun apakah anda sudah memiliki skillset untuk dapat memanfaatkan data tersebut?
Jika Anda tertarik mempelajari berbagai hal pengolahan data termasuk Machine Learning dan pemanfaatannya lebih lanjut hingga berkarir di dunia data menjadi seorang Data Scientist handal, Anda dapat mengikuti Bootcamp Algoritma Data Science yang memiliki serangkaian program yang dapat membantu Anda menguasai dunia data di industri yang Anda minati. Yuk, bergabung bersama Algoritma sekarang!