Indonesia butuh aksi iklim lebih ambisius. AI di sektor energi bisa membuat transisi energi terbarukan jadi lebih cepat, efisien, dan realistis dijalankan.
Indonesia resmi berkomitmen menuju emisi nol bersih, tapi saat ini kita masih jadi salah satu penghasil emisi terbesar di Asia. Sektor energi menyumbang porsi besar, dari PLTU batu bara sampai konsumsi BBM transportasi.
Di tengah situasi ini, IESR menegaskan bahwa Indonesia harus lebih ambisius dalam aksi iklim, apalagi setelah momentum COP30 dan sorotan pada negara-negara Global South. Yang sering luput dibahas: tanpa teknologi cerdas seperti kecerdasan buatan (AI), ambisi ini akan sulit diterjemahkan ke lapangan dengan cepat dan efisien.
Tulisan ini membahas kenapa ambisi iklim Indonesia perlu ditingkatkan, apa tantangan di sektor energi, dan yang paling penting: bagaimana AI bisa jadi mesin penggerak transisi energi berkelanjutan yang realistis, bukan sekadar jargon konferensi.
Indonesia Butuh Aksi Iklim Lebih Ambisius, Bukan Sekadar Janji
Aksi iklim ambisius berarti dua hal: memotong emisi lebih dalam, dan melakukannya lebih cepat. Untuk Indonesia, artinya:
- Mengurangi ketergantungan pada PLTU batu bara
- Mempercepat adopsi energi terbarukan (surya, angin, hidro, biomassa)
- Meningkatkan efisiensi energi di industri, bangunan, dan transportasi
IESR, melalui Manajer Diplomasi Iklim dan Energi Arief Rosadi, menilai Indonesia punya momentum politik yang kuat untuk tampil sebagai pemimpin negara Global South pasca-COP30. Artinya, dunia sedang menunggu langkah konkret, bukan sekadar NDC yang terdengar bagus di atas kertas.
Kenapa tekanan ambisi ini mengarah ke sektor energi?
- Sekitar sepertiga lebih emisi Indonesia datang dari pembangkit listrik dan konsumsi energi final
- Permintaan listrik terus naik seiring pertumbuhan ekonomi dan urbanisasi
- Indonesia masih memiliki rencana PLTU dalam pipeline, yang berisiko mengunci emisi tinggi hingga puluhan tahun
Di sisi lain, potensi energi terbarukan Indonesia luar biasa: energi surya, angin, panas bumi, dan hidro skala besar. Tantangannya bukan di teknologinya, tapi di bagaimana mengelola sistem energi yang jauh lebih dinamis dan kompleks. Di sinilah AI mulai terasa relevan.
Tantangan Nyata Transisi Energi di Indonesia
Supaya ambisi iklim tidak berhenti di dokumen, kita perlu jujur soal tantangannya. Di lapangan, pemain energi di Indonesia menghadapi beberapa masalah klasik:
1. Sistem kelistrikan yang masih kaku
Jaringan listrik kita didesain untuk era pembangkit besar tersentralisasi (PLTU, PLTA besar). Saat energi surya atap, PLTS skala utilitas, dan PLTB masuk, sistem harus menyerap produksi listrik yang fluktuatif tergantung cuaca.
Tanpa pengelolaan cerdas, muncul masalah:
- Kelebihan pasokan di siang hari, defisit malam hari
- Tantangan menjaga kestabilan frekuensi dan tegangan
- Kekhawatiran operator soal keandalan sistem bila porsi EBT terlalu tinggi
2. Perencanaan energi yang lambat dan minim data
Banyak keputusan investasi energi masih berbasis proyeksi makro yang kasar, bukan data real-time dan pemodelan yang kuat. Akibatnya:
- Rencana sistem tenaga (RUPTL, RUEN, dll.) lambat beradaptasi
- Proyek EBT bagus sering "nyangkut" karena analisis risiko dianggap belum meyakinkan
- Ruang untuk meningkatkan ambisi iklim terasa sempit karena ketidakpastian
3. Pola konsumsi energi yang boros
Baik di sektor industri, bangunan komersial, maupun rumah tangga, pola konsumsi energi masih belum efisien. Tanpa pemantauan dan analisis detail:
- Peluang efisiensi energi 10–30% sering tidak terdeteksi
- Kebijakan insentif/diskon tarif sulit diarahkan ke pengguna yang tepat
Semua tantangan ini punya satu benang merah: kompleksitas data dan pengambilan keputusan. Di sini AI sangat kuat.
Di Mana AI Masuk? Dari Kebijakan Iklim ke Sistem Energi Cerdas
AI di sektor energi bukan soal robot atau teknologi futuristik. Fokusnya justru sederhana: mengolah data besar untuk membuat sistem energi lebih efisien, lebih andal, dan lebih bersih.
Berikut area kunci di mana AI langsung nyambung dengan ambisi aksi iklim Indonesia.
1. Perencanaan sistem energi berbasis skenario cerdas
Ambisi iklim yang lebih tinggi butuh jawaban konkret seperti: "Kalau kita tambah 10 GW surya sampai 2030, apa dampaknya ke biaya sistem dan keandalan?". AI bisa membantu melalui:
- Pemodelan sistem energi terintegrasi: mensimulasikan pembangkit, transmisi, distribusi, dan permintaan dalam berbagai skenario
- Optimasi portofolio pembangkit: mencari kombinasi PLTS, PLTB, panas bumi, hidro, dan pembangkit fleksibel yang paling murah dan rendah emisi
- Analisis risiko kebijakan: memprediksi dampak perubahan regulasi, harga karbon, atau tren harga bahan bakar
Dengan ini, pemerintah dan utilitas bisa lebih percaya diri untuk menaikkan target energi terbarukan dan memperkuat NDC, karena dampaknya ke biaya dan keandalan sudah diuji secara kuantitatif.
2. Prediksi permintaan dan produksi energi terbarukan
Salah satu kekhawatiran utama operator sistem: bagaimana menjaga keandalan jika surya dan angin makin besar porsinya.
AI bisa:
- Memprediksi permintaan listrik per jam hingga per 15 menit, berdasarkan data historis, cuaca, hari libur, pola industri
- Memprediksi produksi PLTS dan PLTB berbasis prakiraan cuaca dan data operasi aktual
- Menghasilkan jadwal operasi pembangkit yang lebih presisi, sehingga PLTU bisa dikurangi operasinya tanpa mengorbankan keandalan
Hasilnya: ruang untuk memasukkan EBT lebih besar, dan alasan klasik "takut sistem tidak stabil" jadi makin lemah.
3. Smart grid dan manajemen beban cerdas
AI adalah otak di balik smart grid. Untuk mendukung aksi iklim ambisius, kita perlu jaringan listrik yang bisa "berunding" secara otomatis dengan jutaan titik beban dan pembangkit.
Contohnya:
- Demand response: AI mengidentifikasi pelanggan industri/komersial yang bisa menurunkan beban pada jam sibuk, lalu memberi sinyal otomatis (dengan skema insentif tarif)
- Manajemen baterai: sistem AI memutuskan kapan baterai diisi (saat harga rendah / surplus EBT) dan kapan dikosongkan (saat beban puncak)
- Pengendalian tegangan dan frekuensi: AI memantau sensor di seluruh jaringan dan menyesuaikan pengaturan peralatan secara real-time
Semakin pintar jaringan, semakin besar porsi EBT yang bisa ditampung dengan aman.
4. Efisiensi energi berbasis data di sisi pengguna
Ambisi iklim tidak hanya bicara pembangkit, tapi juga mengurangi konsumsi energi per unit aktivitas.
AI bisa membantu sektor industri, gedung perkantoran, mall, rumah sakit, sampai kampus dengan:
- Analitik konsumsi energi detail per zona, per peralatan, per jam
- Rekomendasi otomatis untuk pengaturan HVAC, pencahayaan, dan proses industri
- Deteksi anomali (misalnya kebocoran udara, peralatan yang mulai tidak efisien)
Praktiknya, perusahaan bisa memangkas konsumsi listrik 10–25% tanpa mengorbankan kualitas layanan, cukup dengan kontrol cerdas yang terus belajar dari data.
Contoh Nyata: Dari Ambisi Nasional ke Implementasi di Lapangan
Supaya lebih konkret, bayangkan beberapa skenario yang sangat mungkin terjadi di Indonesia dalam 3–5 tahun ke depan.
Kota dengan pengelolaan energi berbasis AI
Sebuah kota besar di Jawa menetapkan target mengurangi emisi sektor energi 40% pada 2030. Mereka bekerja dengan utilitas dan pengembang teknologi untuk menerapkan:
- Jaringan smart meter di rumah tangga dan bisnis
- Sistem AI yang memantau pola konsumsi, cuaca, dan ketersediaan PLTS atap
- Skema tarif dinamis: listrik lebih murah saat siang ketika PLTS berlimpah
Dalam 2–3 tahun, beban puncak malam turun signifikan, penggunaan PLTU berkurang, dan penetrasi PLTS atap naik karena model bisnisnya makin menarik.
Industri yang menghubungkan efisiensi energi dengan target iklim
Sebuah pabrik semen besar ingin sejalan dengan komitmen iklim nasional. Mereka memasang:
- Sensor di motor listrik, kompresor, dan sistem pemanas
- Platform AI yang memantau konsumsi energi dan kondisi peralatan
Hasilnya:
- Konsumsi listrik per ton produk turun 15%
- Emisi terkait energi turun, tanpa mengganggu produksi
- Data ini digunakan untuk laporan ESG dan dialog dengan pemerintah terkait insentif hijau
Contoh seperti ini bukan hal yang mengada-ada. Secara teknis, semua sudah tersedia. Tantangannya tinggal keberanian investasi dan kejelasan arah kebijakan.
Strategi Praktis: Menyatukan Ambisi Iklim, Kebijakan, dan Solusi AI
Kalau targetnya adalah transisi energi berkelanjutan berbasis AI, apa langkah konkret yang bisa diambil pemangku kepentingan di Indonesia?
1. Pemerintah: Jadikan AI bagian dari strategi iklim nasional
- Memasukkan pemanfaatan AI di sektor energi dalam peta jalan transisi energi dan dokumen iklim nasional
- Membuka program pilot project smart grid, prediksi beban, dan efisiensi energi berbasis AI di beberapa sistem kelistrikan
- Mengatur tata kelola data energi (PLN, IPP, pengguna besar) supaya bisa dipakai dengan tetap menjaga keamanan dan privasi
2. BUMN dan utilitas: Bangun kapabilitas data & AI internal
- Membentuk unit khusus data & AI untuk energi yang terhubung langsung ke perencanaan dan operasi sistem
- Mengembangkan kemitraan dengan kampus, startup energi, dan perusahaan teknologi
- Menggunakan AI terlebih dulu di area low-risk, high-impact: prediksi beban, pemeliharaan prediktif, dan deteksi kehilangan energi
3. Perusahaan energi & industri: Mulai dari efisiensi yang terukur
- Memasang sensor dan sistem pemantauan energi sebagai fondasi
- Mengadopsi platform AI untuk memantau penggunaan energi dan memberikan rekomendasi otomatis
- Menghubungkan hasil penghematan energi ke target ESG dan diskusi dengan investor/finansial hijau
Semakin cepat ekosistem ini terbentuk, semakin kredibel posisi Indonesia sebagai pemimpin iklim Global South yang disebut IESR.
Penutup: AI Sebagai Poros Aksi Iklim yang Lebih Berani
Ambisi iklim Indonesia tidak cukup hanya dinaikkan di atas kertas. Tanpa perubahan nyata di sektor energi, terutama percepatan energi terbarukan dan efisiensi energi, komitmen itu akan sulit tercapai.
AI menawarkan sesuatu yang sangat dibutuhkan Indonesia saat ini: cara yang lebih cerdas untuk merencanakan, mengoperasikan, dan mengelola sistem energi. Mulai dari perencanaan skala nasional, operasi jaringan, hingga efisiensi di tingkat industri dan kota, AI bisa membuat aksi iklim ambisius menjadi lebih realistis secara teknis dan ekonomis.
Kalau Indonesia ingin benar-benar tampil sebagai pemimpin negara Global South pasca-COP30, langkah berikutnya jelas: menjadikan AI untuk sektor energi sebagai bagian inti strategi transisi energi berkelanjutan. Pertanyaannya tinggal, siapa saja yang siap bergerak lebih dulu dan menunjukkan bahwa ambisi iklim tinggi justru membuka peluang baru – bukan beban.