AI kesehatan butuh fondasi energi yang andal. Begini cara rumah sakit di Indonesia memakai AI untuk mengelola energi, menekan biaya, dan tetap menuju net-zero.
AI & Energi di Rumah Sakit: Dari Beban Jadi Keunggulan
Di banyak rumah sakit Indonesia, tagihan listrik sudah tembus miliaran rupiah per bulan. Di beberapa RS rujukan besar, porsi biaya energi bisa menyentuh 20–30% dari biaya operasional non-SDM. Sementara itu, target net-zero emisi makin dekat, permintaan layanan kesehatan naik, dan infrastruktur digital (termasuk AI medis) haus listrik.
Sergey Paltsev dari MIT pernah menekankan di podcast Climate Reveal: Energy Essentials bahwa transisi energi bukan cuma soal tambah panel surya atau turunkan emisi. Intinya: kita harus paham kebutuhan energi secara menyeluruh, lalu merancang sistem yang andal, efisien, dan rendah karbon. Kalau prinsip ini ditarik ke sektor kesehatan Indonesia, kombinasi AI + manajemen energi cerdas bisa jadi pembeda antara rumah sakit yang terus tertekan biaya dan yang justru punya ruang untuk berinovasi.
Tulisan ini bagian dari seri “AI untuk Industri Kesehatan Indonesia: Layanan Medis Cerdas”. Fokusnya: bagaimana rumah sakit dan klinik bisa memakai AI bukan hanya untuk diagnosa dan telemedicine, tapi juga untuk mengelola energi secara strategis—agar pelayanan naik kelas, emisi turun, dan keuangan lebih sehat.
1. Mengapa Energi Jadi “Urat Nadi” Rumah Sakit Modern
Jawabannya sederhana: tanpa energi yang stabil dan berkualitas, layanan kesehatan modern tidak bisa jalan.
Kebutuhan energi rumah sakit terus meningkat
Selama 10 tahun terakhir, tren di banyak negara (termasuk Indonesia) bergerak ke arah yang sama:
- Lebih banyak peralatan imaging: CT-scan, MRI, PET, USG canggih
- Laboratorium dengan otomasi tinggi
- Sistem pendingin udara 24/7 untuk ruang operasi dan ICU
- Peningkatan penggunaan data center, server PACS, dan sistem rekam medis elektronik
- Munculnya layanan baru: telemedicine, monitoring jarak jauh, dan AI untuk diagnosa
Setiap layer digital baru menambah beban listrik. Dan ketika RS mulai mengadopsi AI untuk citra medis, triase IGD, prediksi bed occupancy, secara praktis mereka juga membangun mini data center di dalam kampus rumah sakit atau menyewa kapasitas komputasi di cloud.
AI kesehatan yang benar-benar bermanfaat jarang “ringan”. Model deep learning untuk citra medis, analitik big data pasien, dan NLP bahasa Indonesia butuh komputasi besar — dan itu artinya butuh energi.
Pelajaran besar dari “Energy Essentials” untuk dunia kesehatan
Dari diskusi seperti yang dibawa Sergey Paltsev, ada satu pesan yang sangat relevan: kita tidak bisa bicara transisi energi tanpa memahami pola permintaan energi secara detail.
Untuk rumah sakit, artinya:
- Memetakan beban kritis (ICU, ruang operasi, server, peralatan vital)
- Memisahkan beban non-kritis (pencahayaan umum, area komersial, parkir)
- Memahami jam puncak konsumsi listrik harian & musiman
- Mengantisipasi tambahan beban dari penerapan AI, perangkat IoT, dan ekspansi layanan digital
Tanpa peta ini, sulit bagi manajemen RS untuk mengambil keputusan rasional: mau tambah genset, pasang PLTS atap, pakai baterai, pindah workload AI ke cloud, atau kombinasi semuanya?
2. Di Mana AI Paling Berdampak dalam Manajemen Energi RS
AI yang selama ini kita bahas di seri ini (diagnostik citra, NLP rekam medis, chatbot pasien) punya “saudara kandung” yang sama penting: AI untuk manajemen energi dan infrastruktur.
a. Prediksi beban listrik 24–72 jam ke depan
Use case paling dasar, tapi dampaknya besar: model AI yang memprediksi konsumsi listrik RS beberapa jam sampai beberapa hari ke depan dengan akurasi tinggi.
Model ini mempertimbangkan:
- Pola historis penggunaan energi
- Jadwal operasi besar dan penggunaan ruang bedah
- Perubahan cuaca (mempengaruhi beban AC)
- Hari kerja vs akhir pekan, libur nasional, dan pola musiman (misalnya demam berdarah)
Apa manfaat praktisnya untuk manajemen RS di Indonesia?
- Negosiasi tarif dengan PLN atau penyedia energi lebih cerdas karena punya profil beban yang jelas
- Pengoprasian genset dan baterai bisa dioptimalkan hanya saat betul-betul diperlukan
- Penjadwalan pekerjaan energi-intensif (misalnya laundry besar-besaran) bisa dialihkan ke jam non-puncak
b. Optimasi HVAC (AC, ventilasi, pengkondisian udara)
Di banyak RS tropis, AC adalah konsumen energi terbesar. AI bisa ditempatkan di lapisan kontrol untuk:
- Menyesuaikan suhu dan aliran udara berdasarkan okupansi real-time (sensor orang, kamera, data booking ruangan)
- Mempertahankan standar sterilitas dan kenyamanan di ruang operasi & ICU tanpa boros energi
- Mengidentifikasi zona yang overcooling atau underventilated
Contoh sederhana:
Di satu RS tipe B, AI kontrol HVAC bisa menurunkan konsumsi energi hingga 10–15% hanya dengan mengelola set-point suhu dan jadwal operasi chiller berdasarkan data okupansi dan cuaca.
c. Pemeliharaan prediktif peralatan vital
AI yang menganalisis getaran, suara, temperatur, dan pola operasi alat seperti chiller, compressor oksigen, atau UPS bisa memberi sinyal dini:
- Kapan efisiensi turun
- Kapan risiko kerusakan meningkat
- Berapa potensi pemborosan energi (kWh) dan biaya jika tidak ditindak
Pendekatan ini bukan cuma hemat energi, tapi juga mengurangi downtime alat penting. Untuk layanan kesehatan, setiap menit downtime di ruang operasi atau ICU bukan sekadar kerugian finansial, tapi menyangkut keselamatan pasien.
d. Orkestrasi beban AI medis sendiri
Ironisnya, sistem AI untuk diagnosa dan analitik pasien juga bisa dioptimasi oleh AI energi:
- Workload training model besar dilakukan di jam beban rendah
- Inference (proses prediksi) diatur agar cluster GPU/CPU tidak selalu “on full” jika tidak diperlukan
- Sebagian workload dialihkan ke cloud saat tarif energi lokal tinggi atau kapasitas terbatas
Dengan begini, RS bisa tetap mendorong inovasi AI klinis tanpa meledakkan tagihan listrik.
3. Merancang “Arsitektur Energi” Rumah Sakit yang Ramah AI
Inti pesan dari Energy Essentials: strategi energi harus big-picture, lintas teknologi dan lintas sektor. Untuk rumah sakit Indonesia, pendekatannya kira-kira seperti ini.
Langkah 1: Audit energi yang jujur dan berbasis data
Sebelum bicara PLTS, baterai, atau carbon credit, RS perlu:
- Mencatat profil beban minimal 1 tahun (idealnya tiap 15 menit)
- Mengelompokkan beban ke:
- Beban kritis medis (ICU, OT, NICU, lab, server EMR)
- Beban penting tapi tidak darurat (AC umum, lift, laundry)
- Beban non-kritis (kantin, toko, parkir)
- Menghitung intensitas energi per tempat tidur dan per kunjungan pasien
- Mengidentifikasi “kantong pemborosan” yang paling besar dulu
AI bisa dipakai sejak tahap ini, misalnya untuk klasterisasi beban atau menemukan pola anomali yang sulit dilihat manual.
Langkah 2: Kombinasi sumber energi dan penyimpanan
Untuk banyak RS di Indonesia, terutama di luar Jawa, strategi yang masuk akal biasanya kombinasi:
- Listrik PLN sebagai tulang punggung
- Genset diesel sebagai backup (yang pelan-pelan bisa dikurangi pemakaiannya)
- PLTS atap untuk menggeser sebagian beban siang hari
- Sistem baterai (BESS) untuk menjaga kualitas daya dan cadangan singkat
Di sinilah peran AI:
- Memutuskan kapan pakai baterai vs ambil dari PLN
- Menghitung kapan PLTS menghasilkan maksimum dan bagaimana menggeser beban ke jam tersebut
- Mengoptimalkan durasi operasi genset saat listrik padam agar hemat BBM tanpa mengorbankan keselamatan pasien
Langkah 3: Integrasi dengan strategi AI klinis dan digital
Kesalahan umum: proyek AI klinis dan proyek energi dikerjakan di dua “silo” yang jarang bicara. Padahal, keduanya saling mempengaruhi.
Beberapa prinsip yang menurut saya penting:
- Setiap inisiatif AI medis besar (misalnya sistem CAD untuk radiologi) wajib menyertakan estimasi beban energi dan rencana mitigasinya
- Tim TI, tim teknik, dan tim klinis duduk satu meja saat merencanakan data center, jaringan, dan failover
- Data energi (konsumsi, gangguan, kapasitas) dibuka ke manajemen klinis sehingga mereka paham konsekuensi infrastruktur terhadap layanan
Dengan pola seperti ini, transisi digital di rumah sakit berjalan serempak: AI membuat layanan medis lebih cerdas, sementara AI energi memastikan infrastruktur kuat dan efisien.
4. Contoh Skenario di Rumah Sakit Indonesia
Untuk membuatnya konkret, bayangkan satu skenario realistis berbasis kondisi banyak RS tipe B/C di Indonesia.
Profil singkat RS
- 250 tempat tidur
- Beban puncak listrik: 1,2 MW
- Tagihan listrik bulanan: ± Rp1,4 miliar
- Sudah punya genset, tapi PLTS atap belum ada
- Mulai mengadopsi:
- PACS dan EMR
- Telemedicine dasar
- Pilot project AI untuk pembacaan X-ray thorax
Langkah integrasi AI & energi selama 18–24 bulan
- 6 bulan pertama
- Audit energi + pemasangan smart meter di panel utama
- Penerapan model AI sederhana untuk prediksi beban harian
- Optimasi set-point AC ruang publik berdasarkan okupansi
- 6–12 bulan
- Pemasangan PLTS atap 300–400 kWp
- Penerapan AI kontrol untuk memaksimalkan pemanfaatan PLTS (misalnya menggeser jadwal laundry dan sterilisasi alat ke jam siang)
- Integrasi data energi dengan rencana ekspansi AI klinis (misalnya penambahan server GPU)
- 12–24 bulan
- Implementasi pemeliharaan prediktif untuk chiller dan UPS
- Uji coba baterai skala kecil (misalnya 250–500 kWh) untuk kritikal beban TI dan ICU
- Orkestrasi workload AI radiologi agar training dilakukan malam hari saat beban lebih rendah
Target realistis?
- Penurunan konsumsi energi 10–20%
- Penurunan COâ‚‚ per pasien dirawat
- Peningkatan keandalan listrik di area kritis meski pemadaman PLN meningkat
Dan yang paling penting: margin keuangan yang lebih longgar untuk mengembangkan layanan medis cerdas lain seperti tele-ICU, analitik prediktif rawat inap, dan asisten kesehatan berbahasa Indonesia untuk edukasi pasien.
5. Langkah Praktis untuk Manajemen RS di Indonesia
Buat manajemen rumah sakit atau grup kesehatan yang serius ingin menggabungkan AI, energi bersih, dan layanan medis cerdas, urutannya bisa seperti ini.
1. Bentuk tim lintas fungsi
Minimal terdiri dari:
- Perwakilan direksi (keuangan/operasional)
- Kepala instalasi pemeliharaan sarana rumah sakit (IPSRS)
- Kepala TI
- Perwakilan klinis (misalnya dari ICU atau radiologi)
- Jika ada, unit sustainability/green hospital
Mandat tim ini: menyusun peta jalan energi & AI rumah sakit 3–5 tahun.
2. Mulai dari data yang sudah ada
Banyak RS sebenarnya sudah punya sebagian data:
- Rekam tagihan PLN per bulan
- Jam operasi ruang bedah
- Data gangguan listrik dan penggunaan genset
- Data jumlah pasien dan okupansi
AI tidak selalu butuh data super rapi di awal. Yang penting ada komitmen:
- Mengumpulkan data ke satu repositori
- Membersihkan dan menstandardisasi pelan-pelan
- Menghubungkan data klinis & operasional dengan data energi
3. Pilih 1–2 use case dengan ROI jelas
Contoh yang biasanya cepat terasa:
- Optimasi HVAC di gedung rawat inap dan ruang publik
- Prediksi beban untuk mengurangi pemakaian genset dan penalti daya lebih
Begitu ada hasil nyata (misalnya penghematan 8–12% dalam 12 bulan), akan lebih mudah meyakinkan pemangku kepentingan untuk investasi lanjutan: PLTS, baterai, dan cluster AI klinis yang lebih besar.
4. Pastikan aspek regulasi & keamanan data
Khusus untuk Indonesia:
- Patuhi standar Kementerian Kesehatan terkait RS hijau dan efisiensi energi jika berlaku
- Pastikan integrasi dengan sistem AI klinis mengikuti regulasi keamanan dan kerahasiaan data medis
- Jika memakai cloud untuk AI, pastikan lokasi dan pengelolaan data sesuai aturan nasional yang berlaku
Penutup: Layanan Medis Cerdas Butuh Energi Cerdas
Seri “AI untuk Industri Kesehatan Indonesia: Layanan Medis Cerdas” sering fokus ke hal-hal yang langsung menyentuh pasien: diagnosa berbasis citra, chatbot kesehatan, telemedicine. Tapi ada satu lapisan yang jarang dibicarakan: tanpa fondasi energi yang andal dan efisien, semua inovasi itu rapuh.
Pelajaran besar dari pendekatan big-picture ala Energy Essentials adalah ini:
Rumah sakit yang serius ingin menjadi pusat layanan medis cerdas perlu mengelola energi seperti aset strategis, bukan sekadar biaya tetap.
Bagi Anda yang mengelola atau membangun rumah sakit, pertanyaannya sekarang sangat konkret: apakah strategi AI Anda sudah diiringi strategi energi yang matang? Jika belum, justru ini momen terbaik untuk menyatukan keduanya — supaya setiap rupiah investasi digital benar-benar menghasilkan layanan yang lebih baik, lebih hijau, dan lebih tangguh untuk pasien Indonesia.