Pengembang smart building terus berlomba menghadirkan gedung yang lebih nyaman, hemat energi, dan efisien. Sensor kini mampu memantau suhu ruangan, mendeteksi keberadaan penghuni, mengukur penggunaan listrik, hingga mengenali pola aktivitas sehari hari. Berkat dukungan kecerdasan buatan, seluruh informasi tersebut dapat diolah menjadi keputusan otomatis yang membantu bangunan beroperasi secara lebih optimal.

Ketika seseorang memasuki ruang kerja, lampu dapat menyala secara otomatis. Pendingin udara dapat menyesuaikan suhu berdasarkan jumlah orang yang berada di dalam ruangan. Sistem energi dapat memperkirakan kebutuhan listrik beberapa jam bahkan beberapa hari ke depan. Semua kemampuan tersebut membuat smart building menjadi salah satu pilar penting dalam pembangunan kota cerdas dan lingkungan yang berkelanjutan.

Namun di balik berbagai manfaat tersebut, muncul tantangan yang semakin besar. Semakin pintar sebuah gedung, semakin banyak pula data yang harus dikumpulkan. Sistem perlu mengetahui kapan penghuni datang dan pergi, ruangan mana yang paling sering digunakan, perangkat apa yang aktif, hingga pola penggunaan energi sehari hari. Informasi ini sangat berguna untuk meningkatkan efisiensi operasional, tetapi juga menimbulkan kekhawatiran mengenai privasi.

Baca juga artikel tentang: Arsitektur Di Era AI: Bagaimana Teknologi Membentuk Kota Yang Lebih Hijau Dan Efisien

Bayangkan sebuah gedung perkantoran yang dapat mengetahui kapan karyawan tiba di kantor, berapa lama mereka berada di ruang rapat, atau kapan mereka biasanya meninggalkan tempat kerja. Informasi semacam ini memang membantu sistem memahami pola penggunaan bangunan. Akan tetapi, jika data tersebut bocor atau digunakan secara tidak tepat, dampaknya dapat merugikan penghuni maupun organisasi.

Masalah inilah yang menjadi perhatian utama dalam penelitian yang dilakukan oleh Fatimah Faiza Farrukh dan Manar Amayri. Penelitian yang dipublikasikan dalam jurnal Energy and Buildings pada tahun 2026 tersebut mencoba mencari cara agar smart building tetap dapat belajar dari data tanpa harus mengorbankan privasi pengguna. Para peneliti mengembangkan pendekatan baru yang menggabungkan federated learning dan neuro symbolic rule learning untuk menciptakan sistem yang lebih aman, lebih ringan, dan lebih mudah dipahami.

Untuk memahami pentingnya penelitian ini, kita perlu melihat bagaimana sebagian besar sistem kecerdasan buatan bekerja saat ini. Pada umumnya, data dari berbagai sensor dikumpulkan terlebih dahulu ke dalam server pusat. Setelah itu, sistem menggunakan seluruh data tersebut untuk melatih model kecerdasan buatan agar mampu mengenali pola dan membuat keputusan.

Pendekatan ini memang sangat efektif, tetapi memiliki beberapa kelemahan. Pertama, seluruh data harus dikirim melalui jaringan dan disimpan pada satu lokasi. Kondisi tersebut meningkatkan risiko kebocoran data dan serangan siber. Kedua, proses pengumpulan data dalam jumlah besar membutuhkan kapasitas penyimpanan dan sumber daya komputasi yang tidak sedikit. Ketiga, semakin banyak data yang dipindahkan, semakin besar pula kebutuhan bandwidth dan waktu pemrosesan.

Para peneliti mencoba mengatasi masalah tersebut melalui konsep yang dikenal sebagai federated learning. Dalam pendekatan ini, data tidak perlu meninggalkan lokasi asalnya. Setiap perangkat atau sistem lokal melakukan proses pembelajaran secara mandiri menggunakan data yang dimilikinya. Setelah itu, hanya hasil pembelajaran yang dibagikan kepada sistem pusat, bukan data mentah yang sebenarnya.

Konsep ini dapat dianalogikan seperti sekelompok siswa yang belajar dari buku masing masing di rumah. Mereka tidak perlu saling bertukar buku untuk memperoleh pengetahuan bersama. Mereka hanya perlu berbagi hasil pemahaman yang telah diperoleh. Dengan cara tersebut, informasi pribadi tetap terlindungi, tetapi proses pembelajaran kolektif tetap dapat berlangsung.

Federated learning memberikan keuntungan besar dalam menjaga privasi. Karena data tidak berpindah dari sumbernya, risiko kebocoran informasi menjadi jauh lebih kecil. Pendekatan ini juga mengurangi kebutuhan transfer data dalam jumlah besar sehingga sistem menjadi lebih efisien.

Meskipun demikian, para peneliti menilai bahwa federated learning saja belum cukup. Banyak model kecerdasan buatan modern bekerja seperti kotak hitam. Sistem mampu menghasilkan keputusan yang akurat, tetapi sulit menjelaskan bagaimana keputusan tersebut dibuat. Dalam lingkungan smart building, kondisi ini dapat menimbulkan masalah karena pengelola bangunan sering kali perlu memahami alasan di balik setiap keputusan yang diambil sistem.

Misalnya, ketika sistem memutuskan untuk menyalakan ventilasi tambahan atau mengurangi penggunaan pendingin udara, operator perlu mengetahui dasar pertimbangannya. Tanpa penjelasan yang jelas, pengguna mungkin sulit mempercayai keputusan yang dihasilkan oleh sistem.

Karena alasan tersebut, penelitian ini menggabungkan federated learning dengan pendekatan neuro symbolic. Pendekatan ini memadukan kemampuan jaringan saraf tiruan dalam mengenali pola kompleks dengan sistem aturan logika yang lebih mudah dipahami manusia.

Hasil akhirnya bukan hanya model yang cerdas, tetapi juga kumpulan aturan yang dapat dijelaskan secara sederhana. Sebagai contoh, sistem dapat menghasilkan aturan seperti, “Jika sensor gerak mendeteksi aktivitas di dapur pada malam hari dan penggunaan listrik meningkat, maka kemungkinan sedang terjadi aktivitas memasak.” Aturan semacam ini jauh lebih mudah dipahami dibandingkan jutaan parameter matematis yang biasanya digunakan oleh model kecerdasan buatan modern.

Keunggulan lain dari pendekatan ini terletak pada efisiensinya. Banyak model kecerdasan buatan membutuhkan perangkat keras yang sangat kuat dan konsumsi energi yang tinggi. Kondisi tersebut tidak selalu cocok untuk perangkat kecil yang digunakan dalam smart building. Sensor dan pengendali bangunan umumnya memiliki kapasitas pemrosesan yang terbatas sehingga membutuhkan model yang ringan.

Model yang dikembangkan dalam penelitian ini mampu menghasilkan aturan yang dapat dijalankan langsung pada perangkat lokal. Sistem tidak perlu terus menerus mengirim data ke pusat pemrosesan. Akibatnya, waktu respons menjadi lebih cepat dan konsumsi sumber daya dapat ditekan secara signifikan.

Grafik ini membandingkan jumlah aturan yang diterima pada setiap putaran federated learning dalam beberapa skenario ablation untuk menunjukkan kontribusi fine-tuning terawasi dan penguatan logika fuzzy terhadap kinerja model neuro-simbolik (Farrukh & Amayri, 2026).

Hasil pengujian menunjukkan performa yang sangat menjanjikan. Model yang dikembangkan para peneliti mampu mencapai tingkat akurasi yang lebih tinggi dibandingkan berbagai metode pembanding yang digunakan. Selain itu, ukuran model menjadi lebih kecil dan waktu pemrosesan menjadi jauh lebih singkat. Sistem juga menunjukkan kemampuan yang baik ketika menghadapi data baru yang belum pernah ditemui sebelumnya.

Kemampuan beradaptasi terhadap kondisi baru sangat penting dalam smart building. Setiap bangunan memiliki karakteristik yang berbeda. Pola aktivitas penghuni, tata ruang, kondisi lingkungan, dan penggunaan energi dapat berubah dari waktu ke waktu. Sistem yang mampu menyesuaikan diri dengan perubahan tersebut akan lebih efektif dalam mendukung operasional bangunan.

Bagi industri smart building, penelitian ini menawarkan solusi yang menarik terhadap salah satu dilema terbesar dalam era digital. Selama ini, peningkatan kecerdasan sistem sering kali dianggap harus dibayar dengan pengumpulan data yang semakin besar. Semakin banyak data yang dikumpulkan, semakin tinggi pula risiko terhadap privasi pengguna.

Pendekatan federated neuro symbolic rule learning menunjukkan bahwa kedua tujuan tersebut tidak harus saling bertentangan. Sistem dapat tetap belajar dan berkembang tanpa harus mengumpulkan seluruh informasi pengguna ke satu lokasi. Pada saat yang sama, keputusan yang dihasilkan menjadi lebih transparan dan mudah dipahami.

Perkembangan ini mencerminkan arah baru dalam dunia kecerdasan buatan. Para peneliti tidak lagi hanya berfokus pada peningkatan akurasi semata. Mereka juga mulai memperhatikan aspek privasi, transparansi, efisiensi energi, dan kepercayaan pengguna. Dalam lingkungan smart building yang berinteraksi langsung dengan kehidupan manusia setiap hari, faktor faktor tersebut memiliki peran yang sama pentingnya dengan kecanggihan teknologi itu sendiri.

Gedung pintar masa depan tidak hanya harus mampu memahami kebutuhan penghuninya. Gedung tersebut juga harus mampu melindungi informasi pribadi mereka. Penelitian ini menunjukkan bahwa teknologi dapat berkembang tanpa mengorbankan hak pengguna atas privasi. Dengan memadukan pembelajaran terdistribusi dan kecerdasan yang dapat dijelaskan, smart building berpotensi menjadi lebih cerdas, lebih aman, dan lebih dapat dipercaya. Inilah langkah penting menuju generasi baru bangunan pintar yang tidak hanya efisien dan nyaman, tetapi juga menghormati privasi manusia sebagai prioritas utama.

Baca juga artikel tentang: Arsitektur Front End Cerdas Untuk Aplikasi Cepat, Aman, Dan Siap Masa Depan

REFERENSI:

Farrukh, Fatimah Faiza & Amayri, Manar. 2026. Federated Neuro-symbolic Rule Learning for Lightweight Smart Building Operations. Energy and Buildings, 117025.