Di era transformasi digital yang masif, dua teknologi canggih Digital Twin (Kembaran Digital) dan Federated Learning (Pembelajaran Terfederasi) tampil sebagai pilar utama dalam mengatasi dilema besar dunia modern, bagaimana memanfaatkan kekuatan data yang tersebar luas tanpa mengorbankan keamanan dan privasi informasi sensitif. Kemitraan strategis ini tidak hanya merevolusi analisis data, tetapi juga membuka jalan bagi ekosistem industri dan layanan kesehatan yang lebih efisien, adaptif, dan terpercaya.
Bayangkan sebuah mesin produksi di pabrik atau alat pencitraan medis di rumah sakit memiliki “kembaran identik” yang hidup di dunia virtual. Digital Twin adalah representasi dinamis dari aset fisik yang diperbarui secara terus-menerus menggunakan data sensor dan analitik realtime. Ia berfungsi seperti cermin digital yang tidak hanya memantau kondisi, tetapi juga mensimulasikan skenario, memprediksi kegagalan, dan mengoptimalkan kinerja. Dalam ekosistem Internet of Things (IoT), Digital Twin bertindak sebagai sistem saraf pusat yang menghubungkan dunia fisik dengan digital, memberikan visibilitas yang belum pernah terjadi sebelumnya.
Di sisi lain, Federated Learning muncul sebagai jawaban atas tantangan privasi dalam pelatihan kecerdasan artifisial (AI). Berbeda dengan pendekatan konvensional yang memusatkan semua data di satu server praktik yang rentan terhadap kebocoran Federated Learning memungkinkan pelatihan model dilakukan secara terdesentralisasi. Data tetap berada di sumbernya (pabrik, rumah sakit, atau perangkat pengguna). Hanya pembaruan model, seperti parameter yang telah dihitung secara lokal, yang dikirim ke server pusat untuk digabungkan. Proses ini memastikan data mentah yang sensitif tidak pernah meninggalkan lokasi asalnya, sehingga privasi dan keamanan tetap terjaga.
Kekuatan sebenarnya terletak pada integrasi keduanya. Digital Twin menyediakan aliran data yang kaya dan kontekstual, sementara Federated Learning menyediakan kerangka kerja yang aman untuk mempelajari pola dari data tersebut secara kolektif. Sinergi ini mengatasi kendala paling krusial dalam analitik data skala besar.
Pertama, Digital Twin membantu mengatasi masalah heterogenitas dalam Federated Learning. Di dunia nyata, perangkat memiliki kapasitas komputasi dan kondisi jaringan yang berbeda. Informasi real-time dari Digital Twin memungkinkan sistem mengelompokkan peserta pelatihan ke dalam klaster yang homogen. Setiap klaster dapat menjalankan proses pembelajaran dengan kecepatannya sendiri (asinkron), menghilangkan straggler effect (di mana sistem terhambat oleh perangkat paling lambat). Penggabungan hasil akhir dilakukan dengan pembobotan cerdas, yang mempercepat konvergensi model.
Kedua, dalam lingkungan dinamis, menentukan waktu optimal untuk menggabungkan model (aggregasi) adalah kritis. Melalui pemantauan terus-menerus oleh Digital Twin, sistem dapat menggunakan teknik Deep Reinforcement Learning untuk secara adaptif mengkalibrasi frekuensi agregasi. Algoritma belajar menyeimbangkan akurasi model dengan konsumsi sumber daya, memastikan efisiensi maksimal tanpa mengorbankan kualitas pembelajaran.
Ketiga, integrasi ini memperkuat kepercayaan dan ketahanan sistem. Dalam ekosistem
Federated Learning, reputasi setiap peserta dapat dinilai berdasarkan akurasi data dari Digital Twin dan kualitas kontribusi modelnya. Peserta dengan reputasi tinggi yang ditandai dengan kembaran digital yang akurat dan pembaruan model berkualitas akan diberi bobot lebih besar dalam agregasi global. Mekanisme berbasis kepercayaan ini meningkatkan akurasi model akhir sekaligus membuat sistem lebih tangguh terhadap sabotase atau serangan.
Aplikasi praktis kolaborasi ini sangat luas dan transformatif. Di sektor industri, berbagai pabrik yang tersebar geografis dapat berkolaborasi mengembangkan model prediktif untuk perawatan mesin atau pengendalian kualitas tanpa saling membagikan data operasional rahasia. Hal ini mendorong terwujudnya Industri 4.0 yang benar-benar terhubung dan cerdas.
Sektor kesehatan, khususnya di Indonesia, merupakan bidang yang paling diuntungkan. Integrasi teknologi ini menawarkan solusi untuk dilema besar dalam analitik kesehatan. Rumah sakit dan klinik di seluruh negeri dapat bersama-sama melatih model AI yang powerful untuk mendiagnosis penyakit seperti kanker atau diabetes dari data CT-Scan_dan rekam medis. Kerja sama lintas institusi ini dilakukan dengan tetap menjaga kerahasiaan mutlak data pasien, sehingga selaras dengan semangat dan regulasi Undang-Undang Perlindungan Data Pribadi (PDP). Dengan demikian, inovasi medis dapat berjalan seiring dengan perlindungan privasi.
Digital Twin dan Federated Learning mewakili perubahan paradigma dalam cara kita memandang data dan kolaborasi. Digital Twin memberikan kita “mata” untuk melihat dunia fisik secara mendalam, sementara Federated Learning memberikan kerangka etis dan aman untuk belajar secara kolektif. Bersama-sama, mereka membentuk fondasi untuk masa depan di mana kemajuan teknologi tidak lagi mengorbankan privasi individu atau rahasia institusi. Duet teknologi ini akan menjadi katalis penting dalam menciptakan masyarakat yang tidak hanya lebih cerdas dan efisien, tetapi juga lebih adil dan terpercaya.
Penulis: Delis Iqro Ananta (Mahasiswa UIN Sultan Maulana Hasanuddin Banten)
Referensi: Adaptive Federated Learning and Digital Twin for Industrial Internet of Things (Sun, Lei, Wang, Liu, & Zhang, 2025) https://doi.org/10.1109/JIOT.2024.3481256
Syarat dan Ketentuan Penulisan di Siaran-Berita.com :
Setiap penulis setuju untuk bertanggung jawab atas berita, artikel, opini atau tulisan apa pun yang mereka publikasikan di siaran-berita.com dan klaim apa pun yang timbul dari publikasi tersebut, termasuk, namun tidak terbatas pada, klaim pencemaran nama baik, pelanggaran privasi, pelanggaran hak cipta, merek dagang, nama dagang atau pelanggaran paten, berita palsu, atau klaim lain apa pun yang didasarkan pada perbuatan melawan hukum atau kontrak, atau berdasarkan undang-undang negara Republik Indonesia
Selain itu, setiap penulis setuju, untuk membebaskan siaran-berita.com dari semua klaim (baik yang sah maupun tidak sah), tuntutan hukum, putusan, kewajiban, ganti rugi, kerugian, biaya, dan pengeluaran apa pun (termasuk penilaian biaya pengacara yang wajar) yang timbul dari atau disebabkan oleh publikasi berita apa pun yang dipublikasikan oleh penulis.”
