| Di era perkembangan teknologi yang pesat ini, perkembangan kecerdasan buatan semakin maju dengan cepat, dan hampir setiap aspek kehidupan teknologi manusia telah mengintegrasikan kecerdasan buatan. Kecerdasan buatan mengubah lanskap teknologi kita dengan cara yang lebih baik, meningkatkan efisiensi dan inovasi di berbagai bidang. Namun, kemajuan ini juga disertai dengan peningkatan masalah privasi data, baik di Indonesia maupun di seluruh dunia. Untuk mengatasi tantangan ini, para peneliti sedang mengembangkan teknologi baru yang disebut machine unlearning, yang bertujuan untuk membantu pengguna internet mendapatkan kembali kendali atas data pribadi mereka. Machine unlearning berfokus pada teknik-teknik yang memungkinkan sistem untuk "melupakan" informasi tertentu, sehingga meningkatkan privasi pengguna. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan empat algoritme machine unlearning dengan penambahan noise, yaitu Noise to Data, Noise to Weights, Noise to Gradients, dan Noise to Data Points Dari keempat algoritme tersebut, akurasi dan learning time dievaluasi dan didapatkan bahwa algoritme Noise to Weights merupakan algoritme unlearning terbaik, dengan keberhasilan dengan akurasi 0,6125 dan relearn time 7 detik. |