Dunia bergerak menuju era baru ketika gedung tidak lagi berdiri sebagai bangunan mati. Kini gedung mulai belajar memahami penghuninya, menyesuaikan suhu, menghemat listrik, menjaga keamanan, bahkan memprediksi kebutuhan energi. Inilah yang disebut smart building atau gedung pintar. Di dalamnya, ribuan sensor, kamera, dan perangkat digital saling terhubung, mengumpulkan data, lalu menggunakannya untuk mengambil keputusan otomatis.

Namun semakin cerdas sebuah gedung, semakin besar pula jumlah data yang terkumpul. Data ini sering kali berkaitan dengan perilaku penghuni, seperti kebiasaan menyalakan lampu, pola penggunaan pendingin ruangan, jumlah orang di suatu area, bahkan pergerakan sehari hari. Jika seluruh data tersebut dikirim ke pusat penyimpanan untuk dianalisis, risiko kebocoran data pun muncul. Banyak orang kini semakin sadar bahwa data berarti privasi. Karena itu, para peneliti mencari cara agar kecerdasan buatan tetap dapat belajar tanpa harus memindahkan data mentah ke pihak lain.

Baca juga artikel tentang: Teori Kompleksitas dan Adaptive Building Systems dalam Arsitektur Hijau

Salah satu pendekatan yang menawarkan solusi bernama Federated Learning. Konsep ini terdengar teknis, tetapi sebenarnya sederhana jika dijelaskan dengan bahasa sehari hari. Bayangkan banyak gedung di kota yang berbeda sedang melatih sistem kecerdasan buatan agar lebih cerdas mengatur suhu ruangan. Pada metode lama, seluruh data dari setiap gedung dikumpulkan ke satu server pusat. Server itulah yang melakukan proses belajar. Pada metode Federated Learning, setiap gedung justru melatih modelnya sendiri secara lokal. Data tetap berada di dalam gedung. Yang dikirim ke pusat hanya hasil belajar berupa angka parameter model, bukan datanya.

Struktur Jaringan Federated Learning (Berkani, dkk. 2025)

Server pusat kemudian menggabungkan hasil dari berbagai gedung tersebut. Lalu server mengirim kembali model yang sudah diperbarui ke masing masing gedung. Dengan cara ini, setiap gedung tetap mendapatkan manfaat dari pengalaman gedung lain, tetapi data sensitif tidak pernah benar benar keluar.

Pendekatan ini sangat relevan untuk smart building karena berbagai sistem di dalamnya mengandalkan pembelajaran dari data. Contohnya, sistem pengatur suhu mempelajari kapan penghuni merasa nyaman. Sistem penghemat listrik mempelajari kapan lampu sebaiknya diredupkan. Sistem keamanan mempelajari pola gerak normal agar bisa mendeteksi kejanggalan. Semua itu membutuhkan data dalam jumlah besar. Federated Learning membantu sistem tersebut tetap berkembang tanpa harus mengorbankan kerahasiaan data.

Penelitian terbaru menunjukkan bahwa Federated Learning memiliki banyak aplikasi menarik. Salah satunya pada pengaturan kenyamanan termal. Sistem pendingin ruangan dapat belajar dari kebiasaan penghuni tanpa harus menyimpan catatan perilaku mereka di server pusat. Selain itu, Federated Learning juga digunakan untuk memprediksi kebutuhan energi. Gedung yang cerdas mampu melihat pola pemakaian listrik harian dan bulanan, lalu menyesuaikan operasi peralatan agar lebih hemat. Bahkan deteksi kejanggalan pada sistem listrik atau peralatan pun dapat berjalan lebih akurat karena modelnya terus belajar dari berbagai gedung sekaligus.

Federated Learning untuk Aplikasi Smart Building (Berkani, dkk. 2025)

Perkembangan Federated Learning juga didukung oleh teknologi lain. Jaringan 5G dan kelak 6G memungkinkan pengiriman parameter model dengan sangat cepat. Konsep digital twin, yaitu kembaran digital dari gedung fisik, membantu simulasi perilaku gedung dalam berbagai kondisi. Internet of Things menghubungkan perangkat fisik sehingga data dapat dikumpulkan dan diproses secara real time. Semua ini menciptakan ekosistem digital yang menyatu dengan lingkungan binaan.

Meski begitu, Federated Learning bukan tanpa tantangan. Masalah pertama muncul pada komunikasi data. Walau data pribadi tidak keluar, parameter model tetap dikirim ke server pusat. Jika jumlah perangkat sangat banyak, lalu lintas komunikasi bisa padat. Masalah kedua menyangkut keamanan model. Pihak yang tidak bertanggung jawab mungkin mencoba menyerang model untuk memasukkan informasi palsu atau mencuri manfaat dari hasil pelatihan. Masalah ketiga berkaitan dengan keragaman data. Setiap gedung memiliki karakter penghuni dan fungsi yang berbeda. Ada perkantoran, rumah sakit, pabrik, sekolah, hingga pusat perbelanjaan. Menggabungkan hasil belajar dari data yang heterogen membutuhkan metode yang cermat.

Selain itu, perangkat lokal yang melatih model kecerdasan buatan juga harus cukup kuat. Tidak semua gedung memiliki infrastruktur digital yang memadai. Karena itu, penerapan Federated Learning sering kali memerlukan investasi teknologi yang tidak sedikit.

Walau masih ada tantangan, para peneliti melihat masa depan yang cerah. Arah penelitian saat ini mencakup pengembangan metode pembelajaran yang lebih adaptif agar sistem tetap stabil meski data sangat beragam. Perlindungan privasi juga terus dikembangkan melalui teknik enkripsi dan perlindungan model. Selain itu, banyak penelitian yang mencoba menggabungkan pembelajaran lokal dan terpusat agar keduanya saling melengkapi.

Pertanyaan penting berikutnya menyangkut manfaat langsung bagi masyarakat. Mengapa kita perlu peduli? Jawabannya sederhana. Smart building bukan hanya milik gedung futuristik di kota besar. Lambat laun, konsep ini akan merambah ke rumah tinggal, sekolah, rumah sakit, pusat pelayanan publik, dan fasilitas umum lain. Teknologi ini dapat membantu menurunkan konsumsi energi, mengurangi pemborosan, meningkatkan kenyamanan, sekaligus menjaga keamanan.

Bayangkan rumah yang mampu menyesuaikan penggunaan listrik berdasarkan kebiasaan penghuninya tanpa harus menyerahkan data kebiasaan tersebut ke pihak luar. Atau rumah sakit yang memanfaatkan kecerdasan buatan untuk meningkatkan pelayanan, namun tetap menjaga kerahasiaan pasien. Atau perkantoran yang berhasil menghemat energi dalam jumlah besar tanpa mengurangi kenyamanan karyawan. Semua itu mungkin terjadi dengan kombinasi smart building dan Federated Learning.

Smart building menunjukkan bagaimana teknologi dapat menyatu dengan kehidupan manusia secara halus dan bertahap. Federated Learning hadir sebagai jembatan yang menyeimbangkan kecerdasan buatan dan perlindungan privasi. Dengan kerja sama antara perangkat digital, algoritma pintar, jaringan komunikasi modern, dan kebijakan privasi yang kuat, kita dapat membayangkan masa depan kota yang lebih efisien, aman, dan berkelanjutan.

Gedung di masa depan tidak lagi sekadar tempat berteduh. Gedung akan menjadi mitra hidup yang belajar bersama penghuninya. Teknologi seperti Federated Learning membantu memastikan bahwa kecerdasan tersebut tetap menghormati batas batas privasi manusia. Ketika teknologi berkembang dengan bijak, manusia pun dapat melangkah lebih nyaman ke masa depan.

Baca juga artikel tentang: Analisis dan Evaluasi Penggunaan Energi Bangunan Berbasis Data: Pelajaran Penting dari Inggris dan Strategi Penerapannya di Indonesia

REFERENSI:

Berkani, Mohamed Rafik Aymene dkk. 2025. Advances in federated learning: Applications and challenges in smart building environments and beyond. Computers 14 (4), 124.