Dalam dunia yang semakin digerakkan oleh data, kebutuhan akan kumpulan data yang besar, berkualitas, dan beragam menjadi semakin mendesak. Namun, tidak semua organisasi memiliki akses mudah ke data nyata. Beberapa data terlalu sensitif, terlalu sedikit, atau bahkan terlalu mahal untuk dikumpulkan. Di sinilah data sintetik muncul sebagai solusi cerdas—data yang diciptakan secara artifisial, namun tetap realistis dan representatif.
Data sintetik bukanlah sekadar duplikat. Ia dirancang menggunakan teknik statistik dan pembelajaran mesin untuk mencerminkan pola, hubungan, dan distribusi yang sama seperti data asli, tetapi tanpa mengandung informasi individu nyata. Ini membuatnya ideal untuk pengujian sistem, pelatihan model AI, dan eksperimen tanpa mengorbankan privasi.
Menurut Gartner (2023), pada tahun 2030, lebih dari 60% data yang digunakan untuk pengembangan AI akan berasal dari sumber sintetik. Lonjakan ini didorong oleh kebutuhan akan data yang dapat diskalakan dengan cepat, bebas dari bias privasi, dan dapat mencakup skenario ekstrem yang jarang terjadi di dunia nyata.
Salah satu contoh penerapan data sintetik datang dari NVIDIA, yang menciptakan data visual untuk melatih sistem pengenalan objek dalam mobil otonom. Dengan menggunakan simulasi lingkungan lalu lintas, mereka mampu menghasilkan ribuan variasi gambar tanpa perlu mengumpulkan data jalanan secara langsung—yang bisa sangat mahal dan rumit. Hasilnya? Model lebih akurat dan adaptif terhadap berbagai kondisi cuaca dan pencahayaan.
Di bidang kesehatan, data sintetik juga memainkan peran penting. Rumah sakit dan perusahaan biotech menggunakan teknik seperti generative adversarial networks (GANs) untuk menciptakan data medis yang menyerupai catatan pasien asli. Ini membuka peluang riset dan pengembangan AI medis tanpa melanggar regulasi privasi seperti GDPR dan HIPAA.
Namun, seperti semua inovasi, data sintetik bukan tanpa tantangan. Kualitas data sangat bergantung pada model yang digunakan untuk menghasilkannya. Data sintetik yang buruk bisa menghasilkan model AI yang bias atau tidak akurat. Selain itu, pemahaman publik dan hukum tentang validitas data sintetik masih dalam tahap awal.
Meski demikian, arah masa depan sudah jelas: data sintetik adalah alat yang revolusioner. Ia tidak menggantikan data nyata, tapi melengkapinya—memperluas cakupan dan mempercepat inovasi, terutama di sektor-sektor yang selama ini terhambat oleh keterbatasan data. Ketika dunia semakin beralih ke teknologi berbasis AI dan otomatisasi, data sintetik bukan hanya pilihan cerdas—tapi kebutuhan strategis.
Referensi Ilmiah dan Industri
- Gartner (2023). The Future of Data: Synthetic Data to Dominate AI Training.
- Tolk, A. & Diallo, S. (2022). Synthetic Data in Simulation and Modeling, Journal of Simulation.
- Nikolaidis, S. et al. (2023). Using GANs for Synthetic Medical Data Generation, IEEE Transactions on Medical Imaging.
- NVIDIA AI Labs. (2022). Driving Autonomous AI with Synthetic Data.
- Privacy International. (2024). Synthetic Data and Privacy: Opportunities and Risks.