Terungkap! Apple Diam-Diam "Mencuri Ilmu" dari Google Gemini untuk Ditanamkan Langsung ke Chip iPhone Kamu — Tanpa Perlu Internet, Tanpa Data Keluar dari HP! Ini Teknologi Paling Ambisius yang Sedang Apple Bangun untuk Siri (Analisis Mendalam Forto.id)

Ada sebuah ironi besar yang sedang terjadi di dunia teknologi saat ini, dan hampir tidak ada yang membicarakannya secara langsung.

Samsung dan Apple adalah dua pesaing paling sengit di industri smartphone global — dua perusahaan yang bertarung memperebutkan setiap persen pangsa pasar, yang produknya dibandingkan secara langsung di setiap review, yang penggemarnya berdebat satu sama lain di setiap forum internet. Dan di artikel kita sebelumnya, kita sudah membahas betapa Google dan Apple juga berada dalam posisi yang kompetitif: Google memproduksi Pixel, Android adalah pesaing langsung iOS, dan keduanya bersaing memperebutkan waktu dan perhatian pengguna internet.

Dan kini terungkap bahwa di balik persaingan tersebut, Apple dan Google sedang melakukan sesuatu yang belum pernah ada sebelumnya: Apple mendapat "akses penuh" ke dalam model AI terbesar Google — Gemini — di dalam data center Apple sendiri, dan menggunakannya untuk melatih model AI yang lebih kecil yang akan berjalan langsung di chip iPhone kamu, tanpa koneksi internet, tanpa data kamu keluar dari perangkat.

Laporan dari The Information yang diterbitkan 25 Maret 2026 mengungkap bahwa kemitraan Apple-Google ini "lebih dalam dari yang sebelumnya diketahui" — dan detail teknisnya mengungkap sebuah strategi yang sangat cerdas dari Apple yang perlu dijelaskan dengan baik agar bisa benar-benar dipahami.

Karena implikasinya sangat langsung: cara Siri bekerja di iPhone kamu akan berubah secara fundamental di iOS 27, dan teknologi di baliknya adalah salah satu rekayasa AI paling ambisius yang pernah dilakukan perusahaan teknologi manapun.

Latar Belakang: Kemitraan Apple-Google yang Lebih Besar dari Perkiraan

Januari 2026, sebuah pernyataan bersama yang langka dikeluarkan oleh Apple dan Google — dua perusahaan yang jarang berbagi sorotan dalam pernyataan publik manapun: keduanya mengumumkan kemitraan multitahun di mana generasi berikutnya dari Apple Foundation Models akan dibangun di atas model dan infrastruktur cloud Google Gemini.

Pernyataan itu berbunyi: "Apple and Google have entered into a multi-year collaboration under which the next generation of Apple Foundation Models will be based on Google's Gemini models and cloud technology. These models will help power future Apple Intelligence features, including a more personalized Siri coming this year."

Saat itu, interpretasi yang paling umum adalah: Apple akan membeli akses ke Gemini sebagai "otak" di balik Siri yang lebih canggih — semacam outsourcing kapabilitas AI ke Google, dengan Gemini menjawab pertanyaan pengguna melalui server Google ketika Siri membutuhkan pemrosesan yang lebih berat.

Laporan terbaru dari The Information menunjukkan bahwa gambaran sebenarnya jauh lebih kompleks, jauh lebih dalam, dan jauh lebih ambisius dari itu.

"Distillation": Teknik yang Mengubah Raksasa Menjadi Bijak

Kata kunci dari seluruh laporan ini adalah satu istilah teknis yang perlu dipahami dengan benar: distillation.

Dalam dunia machine learning, distillation (atau lebih tepatnya "knowledge distillation") adalah teknik di mana sebuah model AI yang besar dan kompleks — disebut "model guru" (teacher model) — mengajarkan pengetahuannya kepada model yang lebih kecil dan lebih efisien — disebut "model murid" (student model).

Analogi yang paling mudah dipahami: bayangkan seorang profesor dengan doktor di bidang tertentu yang punya puluhan tahun pengalaman dan mengingat ribuan detail teknis dari ribuan makalah ilmiah. Sekarang bayangkan ia harus mengajarkan seorang mahasiswa baru — yang tidak bisa mengingat semua detail teknis itu, tapi perlu bisa menjawab pertanyaan-pertanyaan umum dengan cara yang sama akuratnya dengan sang profesor.

Cara terbaik bukan dengan memberi mahasiswa itu semua buku yang pernah dibaca sang profesor — itu tidak mungkin. Cara terbaiknya adalah membiarkan sang profesor menjawab ribuan pertanyaan sambil menjelaskan proses berpikirnya — bukan hanya jawabannya, tapi mengapa dan bagaimana ia sampai pada jawaban itu. Mahasiswa kemudian mempelajari pola pikir sang profesor, bukan menghapalkan semua faktanya.

Itulah yang Apple lakukan dengan Gemini.

Cara Kerja Teknis: "Chain of Thought" sebagai Kurikulum

Berdasarkan laporan The Information, proses distillation yang dilakukan Apple bekerja dengan cara yang sangat spesifik dan sangat cerdas:

Langkah 1 — Apple mengajukan ribuan pertanyaan ke Gemini. Bukan pertanyaan acak, tapi pertanyaan-pertanyaan yang sangat spesifik dan relevan dengan tugas-tugas yang Siri perlu kerjakan: merangkum teks, menjawab pertanyaan faktual, membantu penjadwalan, menganalisis dokumen, memberikan dukungan emosional, dan sebagainya.

Langkah 2 — Gemini menjawab dengan hasil berkualitas tinggi DAN menjelaskan proses berpikirnya. Yang krusial di sini bukan hanya jawabannya. Apple meminta Gemini untuk juga memberikan "chain of thought" — rekaman langkah demi langkah dari proses penalaran yang Gemini gunakan untuk sampai pada jawaban tersebut. Bukan hanya "jawabannya adalah X" tapi "untuk sampai di X, aku mempertimbangkan A, kemudian B, kemudian C, dan kesimpulannya adalah X karena..."

Langkah 3 — Apple menggunakan data tersebut untuk melatih model muridnya sendiri. Model AI Apple yang jauh lebih kecil — yang dirancang untuk bisa berjalan di chip iPhone, bukan di server besar — kemudian dilatih menggunakan semua pasangan tanya-jawab plus chain of thought tersebut. Model kecil ini tidak mencoba menghafal jawaban Gemini. Ia mencoba mempelajari pola pikir di balik jawaban-jawaban tersebut.

Hasilnya: Model kecil yang bisa menjalankan tugas-tugas tertentu dengan kecepatan dan akurasi yang mendekati Gemini — tapi membutuhkan computing power yang jauh lebih kecil, yang berarti bisa berjalan langsung di Neural Engine chip iPhone tanpa harus mengirim data ke server manapun.

Ini berbeda secara fundamental dari pendekatan yang lebih sederhana di mana model murid hanya mencoba meniru output Gemini. Dengan mengakses chain of thought Gemini — cara Gemini "berpikir" secara internal — model murid Apple bisa memahami proses yang menghasilkan output tersebut, bukan hanya pattern dari outputnya.

Keuntungan Unik: Apple Melihat "Cara Kerja Otak" Gemini

Ada satu aspek dari kemitraan ini yang sangat tidak biasa dan patut mendapat sorotan tersendiri.

Dalam skenario normal ketika seseorang menggunakan Gemini — melalui aplikasi atau API — mereka hanya melihat output. Mereka bisa bertanya dan mendapat jawaban, tapi mereka tidak bisa melihat ke dalam cara Gemini memproses pertanyaan tersebut secara internal. Lapisan internal dari model AI besar adalah "kotak hitam" bahkan bagi sebagian besar peneliti.

Apple mendapat sesuatu yang jauh lebih berharga: akses penuh ke Gemini di data center mereka sendiri, yang memungkinkan tim Apple Foundational Models (AFM) untuk secara harfiah memeriksa bagaimana Gemini bekerja dari dalam — bukan hanya apa yang ia hasilkan.

Bayangkan perbedaannya: menonton seseorang bermain catur vs mendapatkan akses ke catatan analisis grandmaster yang menjelaskan setiap gerakan. Yang pertama berguna, yang kedua jauh lebih berharga untuk belajar.

Dengan akses ini, model murid Apple tidak hanya meniru jawaban Gemini — ia mempelajari mekanisme komputasi internal yang menghasilkan jawaban tersebut. Ini secara teori menghasilkan transfer pengetahuan yang jauh lebih efisien dan lebih mendalam.

Mengapa On-Device Processing Adalah Prioritas Tertinggi Apple

Untuk memahami mengapa Apple menginvestasikan upaya yang sangat besar ini, kita perlu memahami filosofi yang mendasarinya.

Apple sudah lama berkomitmen pada on-device AI processing sebagai prioritas strategis — bukan karena ini lebih mudah (justru jauh lebih sulit), tapi karena ini adalah satu-satunya cara untuk memenuhi dua janji yang selalu Apple pegang secara bersamaan: kemampuan AI yang canggih dan privasi pengguna yang sesungguhnya.

Ketika AI berjalan di cloud — seperti yang dilakukan ChatGPT dan Gemini dalam penggunaan normalnya — ada beberapa masalah privasi yang fundamental. Data yang kamu kirimkan, pertanyaan yang kamu ajukan, konteks dari percakapanmu — semua itu meninggalkan perangkatmu dan berjalan melalui jaringan ke server perusahaan. Bahkan dengan enkripsi terbaik, datamu keluar dari lingkungan yang sepenuhnya kamu kontrol.

Ketika AI berjalan sepenuhnya on-device di iPhone — seperti yang sudah dilakukan sebagian Apple Intelligence untuk fitur-fitur tertentu — data tidak pernah meninggalkan iPhone. Tidak ada server yang menerima pertanyaanmu. Tidak ada log yang tersimpan di cloud. Privasi yang sesungguhnya, bukan hanya privasi berbasis kepercayaan.

Tapi ada trade-off yang sangat nyata: model AI yang cukup powerful untuk menjawab pertanyaan kompleks biasanya sangat besar — membutuhkan computing power yang jauh melebihi apa yang bisa disediakan chip smartphone manapun. Itulah mengapa Gemini dalam bentuk penuhnya berjalan di pusat data besar dengan ribuan GPU, bukan di chip A18 di iPhone.

Distillation adalah jawaban Apple untuk trade-off ini: buat model yang lebih kecil tapi memiliki kemampuan mendekati model besar untuk tugas-tugas spesifik tertentu, sehingga bisa berjalan on-device tanpa mengorbankan privasi.

Siri iOS 27: Revolusi yang Sedang Dipersiapkan

Semua konteks teknis ini mengarah pada satu titik konkret yang sangat relevan bagi pengguna iPhone: Siri di iOS 27 akan menjadi sesuatu yang sangat berbeda dari Siri yang kamu kenal hari ini.

Berdasarkan gabungan laporan dari The Information, Bloomberg (Mark Gurman), dan sumber-sumber lainnya, Siri iOS 27 akan mampu:

Menjawab pertanyaan kompleks layaknya chatbot AI lengkap — bukan hanya perintah singkat tapi percakapan yang panjang dan kontekstual. "Tolong bantu aku mempersiapkan presentasi untuk meeting besok, berdasarkan email yang sudah kamu baca dari kolega-kolegaku" adalah jenis permintaan yang Siri akan bisa tangani.

Merangkum dan memahami dokumen panjang yang dikirim atau ditampilkan di layar — laporan, kontrak, artikel, apapun yang ada di iPhone kamu.

Memberikan dukungan emosional dengan cara yang kontekstual dan personal — bukan respons skrip yang kaku.

Menyelesaikan tugas multi-langkah seperti memesan tiket, membuat jadwal perjalanan, atau mengelola email secara otomatis berdasarkan preferensi yang sudah dipelajarinya.

Dan yang paling penting: sebagian signifikan dari semua kemampuan ini akan berjalan langsung di iPhone, bukan di server Google. Data tentang percakapanmu dengan Siri — termasuk konteks pribadi yang paling sensitif — tidak perlu meninggalkan perangkatmu.

Itulah nilai dari distillation: Siri yang se-capable Gemini untuk banyak tugas, tapi dengan privasi yang Apple — dan pengguna iPhone — butuhkan.

Tantangan yang Tidak Bisa Diabaikan: Gemini Tidak Selalu Sejalan dengan Kebutuhan Apple

Laporan The Information juga mengungkap satu tantangan yang sangat menarik dan jarang dibahas: Gemini tidak selalu cocok dengan apa yang Apple butuhkan.

Google membangun dan mengoptimalkan Gemini terutama untuk dua use case utama: chatbot percakapan dan pemrograman/coding. Dalam kedua konteks itu, Gemini sangat unggul — dan itulah mengapa Google Gemini mendapat penilaian yang sangat tinggi dari para pengembang dan pengguna yang menggunakannya untuk urusan teknis.

Tapi "asisten personal yang membantu kehidupan sehari-hari pengguna iPhone" adalah use case yang sangat berbeda. Apple membutuhkan AI yang sangat baik dalam:

• Privasi dan tidak menyimpan informasi yang tidak perlu — berlawanan dengan cara banyak chatbot bekerja

• Integrasi dalam dengan ekosistem Apple — memahami Calendar, Contacts, Mail, Photos, Health, dan semua aplikasi Apple secara mendalam

• Respons yang "terasa seperti Apple" — tertentu dalam tone, kehati-hatian, dan persona yang konsisten dengan brand Apple

• Penanganan data personal yang sangat sensitif — foto keluarga, rekam kesehatan, percakapan pribadi

Untuk tugas-tugas ini, Gemini dalam bentuk aslinya sering tidak langsung cocok — dan Apple tidak bisa begitu saja mengirimkan pertanyaan pengguna ke Gemini dan mengharapkan jawaban yang "terasa seperti Apple".

Inilah mengapa distillation menjadi sangat penting: alih-alih menggunakan Gemini secara langsung, Apple menciptakan model yang sudah dioptimalkan khusus untuk karakteristik dan kebutuhan spesifik iPhone — model yang sudah "diajari" cara berpikir Gemini tapi dimodifikasi untuk memenuhi standar Apple.

Apple Foundational Models: Tim yang Mengerjakan Ini Semua

Di balik semua ini ada sebuah tim yang disebut Apple Foundational Models (AFM) — divisi AI internal Apple yang bertanggung jawab atas pengembangan model AI yang menjadi inti dari Apple Intelligence.

AFM adalah tim yang mengerjakan distillation Gemini ini, tapi lingkup pekerjaan mereka lebih luas dari itu. Mereka juga mengembangkan model AI Apple yang sepenuhnya independen dari Gemini — model yang dibangun dari awal menggunakan pendekatan dan dataset Apple sendiri.

Yang penting untuk dipahami: meski Apple menggunakan Gemini sebagai "guru" melalui distillation, mereka tidak sepenuhnya bergantung pada Google. Apple Foundational Models juga bekerja paralel pada model-model yang tidak berasal dari Gemini sama sekali. Distillation adalah salah satu dari beberapa strategi, bukan satu-satunya.

Ini adalah pendekatan yang sangat Apple: tidak menaruh semua telur dalam satu keranjang, mempertahankan kontrol dan kemandirian bahkan dalam kemitraan yang dalam, dan selalu memiliki jalur alternatif untuk tujuan jangka panjang.

Yang Belum Terjawab: Apakah Ada Gemini Versi Besar On-Device?

Laporan The Information juga mengungkap satu pertanyaan besar yang masih belum terjawab: apakah Apple berencana membuat model yang lebih besar dari distillation Gemini, tidak hanya model kecil untuk task spesifik?

Sumber yang diwawancarai The Information memberikan jawaban yang tidak pasti. Satu sumber menyatakan keraguan bahwa model distilasi akan digunakan sebagai fondasi untuk model yang lebih besar — dan tidak percaya bahwa Apple sedang mencoba membuat pesaing langsung Gemini menggunakan teknik ini.

Tapi sumber lain tidak sepenuhnya menutup kemungkinan itu.

Yang jelas adalah ini: untuk saat ini, tujuan utama distillation Gemini adalah model-model kecil spesifik untuk on-device processing. Bukan satu model besar yang menggantikan Gemini, tapi banyak model kecil yang masing-masing sangat baik dalam satu jenis tugas tertentu — merangkum email, menjawab pertanyaan faktual, membantu penulisan, dan seterusnya.

Pendekatan "many small specialist models" vs "one large generalist model" ini sebenarnya sangat konsisten dengan cara Apple membangun produk secara umum: sangat terfokus, sangat dioptimalkan untuk use case spesifik, tidak mencoba melakukan segalanya dengan satu solusi generik.

Implikasi untuk Pengguna iPhone: Apa yang Akan Berubah

Dari semua penjelasan teknis ini, mari kita taruh ke dalam konteks yang paling relevan: apa artinya bagi pengguna iPhone sehari-hari?

Pertama: Siri yang benar-benar bisa diandalkan — ini adalah sesuatu yang sudah lama dijanjikan Apple tapi selalu terasa kurang. Dengan kemampuan yang distil dari Gemini dan berjalan on-device, Siri iOS 27 punya potensi untuk pertama kalinya menjadi asisten AI yang genuinely berguna untuk tugas-tugas kompleks, bukan hanya untuk timer dan alarm.

Kedua: Privasi yang tidak perlu dikompromikan — karena model berjalan on-device, pertanyaanmu ke Siri tidak perlu meninggalkan iPhone. Apple bisa mengklaim privasi yang sesungguhnya, bukan hanya "kami enkripsi datamu saat transit ke server kami".

Ketiga: Kecepatan respons yang lebih baik — on-device processing menghilangkan latency jaringan. Tidak ada data yang perlu dikirim ke server dan menunggu respons kembali. Untuk banyak interaksi Siri, ini akan terasa jauh lebih instan.

Keempat: Kemampuan yang bekerja offline — karena tidak membutuhkan koneksi ke server, banyak kemampuan Siri baru ini akan bekerja bahkan ketika iPhone tidak terhubung ke internet. Ini sangat relevan untuk pengguna yang sering berada di area dengan koneksi buruk.

Kelima: Konsistensi dengan iOS 27 sebagai "Snow Leopard moment" — seperti yang sudah kita bahas di artikel sebelumnya, iOS 27 disebut akan fokus pada kualitas dan kedalaman, bukan fitur baru yang banyak. Siri yang benar-benar bekerja adalah salah satu "kedalaman" yang paling signifikan yang Apple bisa berikan.

iPhone Generasi Apa yang Akan Merasakannya?

Ini adalah pertanyaan praktis yang sangat relevan: iPhone mana yang akan mendapatkan kemampuan Siri berbasis distillation ini?

Berdasarkan arsitektur yang diketahui dan persyaratan computing power untuk model AI on-device, kemampuan Siri iOS 27 yang paling canggih kemungkinan besar akan membutuhkan:

Minimum iPhone 16 series untuk sebagian besar fitur Siri baru — chip A18 dan A18 Pro dengan Neural Engine 16-core yang dirancang khusus untuk beban AI.

iPhone 17 series akan mendapat pengalaman terbaik — chip A19 dan A19 Pro yang sudah dioptimalkan lebih lanjut dengan pemrosesan on-device AI sebagai prioritas utama.

iPhone 15 Pro series mungkin mendapat subset dari fitur — chip A17 Pro memiliki kemampuan AI yang solid tapi tidak sekuat A18.

iPhone dengan chip lebih tua dari A17 kemungkinan besar tidak akan mendapatkan fitur Siri AI yang paling canggih ini — bukan karena Apple tidak mau, tapi karena model-model yang dibuat melalui distillation, meski jauh lebih kecil dari Gemini penuh, masih membutuhkan computing power minimum tertentu untuk berjalan dengan kecepatan dan akurasi yang acceptable.

iPhone Kamu Harus dalam Kondisi Prima untuk Memaksimalkan Siri iOS 27

Semua kemampuan AI on-device ini — distillation Gemini, Neural Engine yang bekerja keras, pemrosesan paralel — hanya bisa bekerja optimal jika chip dan hardware iPhone kamu dalam kondisi yang baik.

Neural Engine di chip Apple adalah komponen yang sangat spesifik: ia tidak bisa "diperbaiki" ketika bermasalah seperti chip biasa. Tapi ada faktor-faktor yang bisa memengaruhi seberapa baik ia bekerja secara konsisten:

Baterai yang degradasi menyebabkan sistem manajemen daya membatasi performa chip — termasuk Neural Engine — untuk melindungi baterai yang sudah tua. iPhone dengan baterai yang tersisa 75% health mungkin tidak bisa menjalankan model AI on-device pada performa penuh, karena sistem throttling aktif membatasi konsumsi daya.

Thermal throttling akibat pendinginan yang tidak efektif (misalnya karena iPhone sering overheating) juga membatasi performa chip AI secara signifikan. Pemrosesan AI adalah salah satu beban kerja yang paling intensif secara termal — iPhone yang cepat panas akan menurunkan performa Siri AI jauh lebih dramatis dari aplikasi biasa.

Masalah hardware pada komponen pendukung — RAM yang tidak bekerja optimal, koneksi internal yang bermasalah — juga bisa memengaruhi stabilitas dan kecepatan pemrosesan AI.

Jika iPhone kamu mulai menunjukkan tanda-tanda membutuhkan perhatian — baterai yang tidak lagi bertahan, overheating yang sering, atau performa yang terasa menurun — ini adalah waktu yang tepat untuk membawanya ke teknisi sebelum iOS 27 dan semua kemampuan Siri barunya hadir.

Forto.id adalah pusat service apple dan service iPhone terpercaya di Surabaya. Dari penggantian baterai iPhone yang memastikan Neural Engine bisa bekerja pada performa penuhnya, hingga diagnosa masalah hardware yang memengaruhi performa keseluruhan — tim teknisi kami siap memastikan iPhone kamu dalam kondisi prima untuk menyambut era AI baru yang sedang Apple bangun.

Kami juga melayani service android untuk semua brand: Samsung, Xiaomi, Oppo, Vivo, Realme, Google Pixel, dan banyak lagi.

Kesimpulan: Pesaing Terbesar Bekerja Sama untuk Menciptakan Sesuatu yang Lebih Besar

Pengungkapan bahwa Apple menggunakan teknik distillation dari Gemini untuk menciptakan model AI on-device iPhone adalah salah satu cerita teknologi paling menarik di 2026 — bukan hanya secara teknis, tapi juga karena dimensi strategisnya yang sangat tidak biasa.

Apple dan Google adalah pesaing. Tapi mereka juga memahami bahwa ada situasi di mana bekerja sama menghasilkan sesuatu yang lebih baik dari yang bisa dicapai masing-masing secara sendiri. Apple mendapat akses ke kecerdasan Gemini tanpa harus membangun model besar dari nol. Google mendapat pendapatan dari kemitraan yang sangat bernilai dan memiliki Gemini yang "diterapkan" di salah satu ekosistem perangkat terbesar di dunia.

Dan pengguna iPhone mendapat manfaat dari keduanya: Siri yang jauh lebih cerdas, yang berjalan di perangkat mereka sendiri, tanpa harus mengorbankan privasi yang sudah lama menjadi nilai inti Apple.

WWDC Juni 2026 adalah momen di mana semua ini akan mulai terlihat secara publik — ketika iOS 27 diperkenalkan dan Siri baru pertama kali ditampilkan. Berdasarkan semua yang sudah terungkap tentang distillation Gemini dan Apple Foundational Models, ada alasan kuat untuk optimis bahwa "Siri moment" yang selama bertahun-tahun diharapkan pengguna iPhone akhirnya akan tiba.

Pantau terus perkembangan terbaru Apple Intelligence, Siri iOS 27, dan semua berita teknologi iPhone di blog Forto.id— pusat service HP Surabaya terpercaya yang tidak hanya memperbaiki iPhone kamu, tapi juga memastikan kamu selalu memahami teknologi yang sedang dibangun di dalam perangkat yang kamu genggam setiap hari. 🤖📱🔧

Kami spesialis di bidang perbaikan kerusakan Smartphone : Oppo, Vivo, Realme, Xiaomi, Google Pixel, Apple, iPhone, iPad , MacBook, iWacth, Airpod, Infinix, Samsung, HTC, One-Plus, TCL, Huawei, Honor, Lenovo, Motorola, Sony.

Keuntungan Service di Forto Premium Gadget Repair Service Surabaya :

• Mendengarkan dan memahami terlebih dahulu keluhan calon customer dengan detail.

• Konsultasi dan Check-Up kerusakan secara gratis.

• Pengerjaan yang transparan dan dapat dilihat langsung dalam proses pengerjaan

• Pengerjaan yang relatif cepat dan bisa ditunggu dalam 15 menit – 2 jam pengerjaan.

• Melakukan proses pengerjaan berdasarkan Analisa dan Observasi sesuai dengan SOP yang berlaku di Forto.id.

• Harga kompetitif dengan hasil yang maksimal dan bergaransi Panjang (1 – 6 Bulan Garansi)

Untuk menjamin kepuasan pelanggan akan layanan service perbaikan Smartphone : Oppo, Vivo, Realme, Xiaomi, Google Pixel, Apple,iphone,iPad,MacBook,iWacth,Airpod, Infinix, Samsung, HTC, One-Plus, TCL, Huawei, Honor, Lenovo, Motorola, Sony Anda miliki langsung ditangani sendiri oleh teknisi berpengalaman dan profesional. Segala komponen dan peralatan yang memadai didukung ketersediaan sparepart yang original dan kami hanya membutuhkan waktu 1 jam termasuk menguji perangkat Apple Anda dengan Komponen baru setelah proses perbaikan Anda tidak perlu menunggu lama anda juga bisa melihat langsung proses pengerjaannya.

Kunjungi Outlet Spare Part dan Service produk Apple kami di Jl. Raya Manyar No.57

Ingin berkonsultasi masalah Gadget anda? Silahkan hubungi kami di kontak berikut:

• Whatsapp : 0853-8555-7757

• Instagram : @forto_id

• TikTok : @forto_id

• Youtube : @forto_id

• Google Bisnis : Forto Premium Gadget Repair Service

• HomePage : Forto.id