Dari Dashboard ke AI: Masa Depan Pasar Listrik RI

AI untuk Sektor Energi Indonesia: Transisi Berkelanjutan••By 3L3C

Duke University bikin dashboard daya saing listrik. Indonesia bisa melangkah lebih jauh: gunakan AI untuk mengukur, memantau, dan mengarahkan transisi energi yang lebih efisien.

AI energitransisi energi Indonesiapasar listrikdashboard energienergi terbarukankebijakan energismart grid
Share:

Dari Dashboard ke AI: Pelajaran dari Duke University untuk Pasar Listrik Indonesia

Biaya listrik bisa menentukan menang-kalahnya sebuah pabrik dalam tender, atau layak-tidaknya investasi data center miliaran rupiah. Di tengah lonjakan permintaan listrik dan dorongan transisi energi, daya saing sektor kelistrikan bukan lagi isu teknis semata, tapi isu ekonomi nasional.

Di Amerika Serikat, tim peneliti Duke University baru saja merilis “Southeast Power Sector Competitiveness Dashboard” yang memetakan seberapa kompetitif pasar listrik di 12 negara bagian wilayah Tenggara. Mereka mengukur hal-hal yang sering diabaikan: seberapa terbuka pasar, seberapa terkonsentrasi utilitas, sampai ada-tidaknya kebijakan net metering.

Buat Indonesia, ini menarik karena arahnya sama: bagaimana membuat sistem kelistrikan lebih efisien, transparan, dan ramah energi terbarukan. Bedanya, kita punya satu kartu truf tambahan yang mulai matang: kecerdasan buatan (AI). Dashboard ala Duke bisa jadi titik awal, tapi AI bisa mendorongnya berkali-kali lipat lebih berguna untuk transisi energi Indonesia yang berkelanjutan.

Artikel ini membahas:

  • Apa isi dan logika di balik dashboard Duke University
  • Mengapa konsep “daya saing sektor kelistrikan” relevan untuk Indonesia
  • Bagaimana AI untuk sektor energi Indonesia bisa membuat dashboard semacam itu jauh lebih cerdas dan actionable
  • Langkah praktis yang bisa diambil PLN, IPP, pemerintah daerah, dan pelaku industri

Apa yang Sebenarnya Diukur Duke University?

Inti kerja Duke University sederhana: mengubah regulasi dan struktur pasar yang rumit menjadi skor yang bisa dibaca siapa pun.

Mereka menilai 12 negara bagian di Tenggara AS berdasarkan beberapa indikator, antara lain:

  • Partisipasi di pasar listrik grosir (misalnya melalui RTO/ISO seperti PJM atau MISO)
  • Kebijakan net metering untuk energi surya atap
  • Keberadaan consumer advocate (kantor resmi yang membela kepentingan konsumen listrik)
  • Standar interkoneksi pembangkit, termasuk pembangkit energi terbarukan
  • Aturan pengadaan kompetitif (competitive procurement) untuk pembangkit baru
  • Izin untuk third-party power purchase agreement (PPA)

Hasilnya, mereka membagi negara bagian dalam 5 tingkat daya saing:

  1. Tier 1 (paling kompetitif): Virginia, West Virginia, Kentucky
  2. Tier 2: Arkansas, Louisiana
  3. Tier 3: Mississippi, North Carolina, Florida, South Carolina
  4. Tier 4: Georgia, Tennessee
  5. Tier 5 (paling kurang kompetitif): Alabama

Menariknya, tiga negara bagian teratas semuanya terhubung ke RTO/ISO. Artinya mereka menikmati:

  • Akses ke pasar listrik grosir yang transparan
  • Koordinasi sistem transmisi lintas negara bagian
  • Kompetisi yang lebih sehat antar penyedia listrik

Wilayah Tenggara sendiri belum punya RTO/ISO regionalnya, sehingga negara bagian yang lebih selatan cenderung tertinggal dalam aspek ini.

Pesan pentingnya: struktur pasar dan desain sistem transmisi sangat menentukan seberapa kompetitif dan efisien sektor kelistrikan.

Dari HHI sampai Net Metering: Mengapa Daya Saing Ini Rumit

Duke tidak berhenti di regulasi. Mereka juga mengukur konsentrasi pasar menggunakan indeks Herfindahl-Hirschman (HHI), alat yang biasanya dipakai regulator persaingan usaha.

Secara sederhana:

  • HHI tinggi = sedikit pemain besar menguasai pasar (pasar terkonsentrasi)
  • HHI rendah = lebih banyak pemain, pasar lebih kompetitif

Mereka menghitung dua hal:

  1. Konsentrasi pelanggan (customer concentration)
    Seberapa banyak pelanggan yang dilayani oleh sedikit utilitas besar.

  2. Konsentrasi pembangkit (generation concentration)
    Seberapa besar pangsa kapasitas pembangkit yang dikuasai oleh sedikit perusahaan.

Contoh dari dashboard mereka:

  • Virginia punya skor HHI pelanggan 4.475 dan pembangkit 3.540 – keduanya melebihi ambang 1.800 yang menunjukkan pasar sangat terkonsentrasi. Hampir seluruh wilayah dilayani oleh satu utilitas besar, Dominion Energy.
  • Alabama, yang secara keseluruhan berada di peringkat paling bawah, justru punya HHI lebih rendah (3.210 untuk pelanggan, 2.686 untuk pembangkit) dibanding Virginia.

Artinya, daya saing itu multidimensi:

  • Virginia unggul di kebijakan (green tariff, consumer advocate, pengadaan kompetitif, partisipasi pasar grosir), tapi lemah di konsentrasi pasar
  • Alabama punya beberapa poin positif (bolehnya kepemilikan utilitas oleh kota/municipal, ada kantor advokasi konsumen), tapi tertinggal di standar interkoneksi, net metering, pasar grosir, dan tender kompetitif

Ini mengajarkan satu hal: jangan puas hanya melihat satu indikator. Daya saing sektor energi adalah kombinasi:

  • Desain pasar
  • Kebijakan energi terbarukan
  • Struktur kepemilikan dan level monopoli
  • Perlindungan konsumen
  • Kualitas regulasi teknis (interkoneksi, antrian proyek, dsb.)

Di sinilah dashboard data mulai terasa penting: regulator, utilitas, dan investor butuh cara cepat untuk melihat gambaran besar dan titik lemah.

Relevansinya untuk Indonesia: Dari Jawa–Bali ke Sistem Kepulauan

Sekilas, situasi Tenggara AS terasa jauh dari Indonesia. Mereka bicara RTO, ISO, PJM, kita bicara PLN, sistem Jawa–Bali, dan ratusan sistem kelistrikan terpisah di pulau-pulau.

Tapi prinsipnya sama: kita juga butuh mengukur daya saing dan efisiensi sektor kelistrikan secara transparan.

Beberapa paralel yang sangat relevan:

  1. Pasar grosir vs single buyer

    • Di AS Tenggara, perbedaan besar daya saing muncul antara negara bagian yang ikut pasar grosir dan yang tidak.
    • Di Indonesia, kita masih menganut model single buyer dengan PLN sebagai pembeli tunggal. Kompetisi lebih terjadi di level tender IPP, bukan di pasar energi harian.

  2. Kepulauan vs regional grid

    • Mereka bicara regional transmission organization; kita bicara interkoneksi antar pulau, backbone 500 kV, dan integrasi sistem Indonesia Timur.
    • Keduanya sama-sama membutuhkan koordinasi lintas wilayah dan optimasi aliran daya secara regional.

  3. Kebijakan energi terbarukan

    • Net metering, standar interkoneksi, dan PPA pihak ketiga di AS mirip dengan diskusi kita soal tarif ekspor-impor surya atap, tata cara interkoneksi PLTS/PLTB, dan skema jual beli listrik untuk IPP.

  4. Konsentrasi pasar

    • Di banyak wilayah Indonesia, baik transmisi maupun distribusi sangat terkonsentrasi di PLN.
    • Pertanyaannya bukan sekadar “apakah PLN monopoli?”, tapi:
      • Seberapa efisien?
      • Seberapa terbuka terhadap IPP dan energi terbarukan?
      • Seberapa cepat proses interkoneksi dan perizinan?

Bila kita mengadopsi logika Duke, Indonesia juga bisa punya dashboard daya saing sektor energi, misalnya per wilayah sistem:

  • Sistem Jawa–Bali
  • Sumatra
  • Kalimantan
  • Sulawesi
  • Nusa Tenggara
  • Maluku–Papua

Indikatornya bisa disesuaikan:

  • Porsi energi terbarukan dalam bauran
  • Rata-rata waktu tunggu interkoneksi IPP
  • Transparansi dan frekuensi tender pembangkit
  • Skor keandalan (SAIDI/SAIFI)
  • Struktur tarif dan beban subsidi

Dan di sinilah AI untuk sektor energi Indonesia mulai benar-benar terasa manfaatnya.

Dari Dashboard ke AI: Level Berikutnya untuk Transisi Energi Indonesia

Dashboard Duke masih sangat “manual”: mengumpulkan regulasi, memberi skor, lalu menyajikan dalam bentuk visual. Berguna, tapi statis.

Untuk Indonesia, terutama di tengah target net zero dan transisi energi berkelanjutan, kita butuh lompatan: dashboard yang digerakkan AI.

1. AI untuk analitik kebijakan dan regulasi

Alih-alih menilai regulasi satu per satu secara manual, NLP (natural language processing) bisa dipakai untuk:

  • Membaca dan mengelompokkan Perpres, Permen, Perda, dan RUPTL terkait kelistrikan
  • Mengidentifikasi pasal yang menghambat atau mendorong energi terbarukan dan fleksibilitas sistem
  • Membandingkan kebijakan antar provinsi atau antar periode waktu

Contohnya, sistem AI bisa otomatis menandai:

  • Provinsi mana yang sudah punya aturan jelas soal PLTS atap
  • Daerah mana yang mempercepat perizinan pembangkit EBT
  • Perubahan regulasi apa yang paling berdampak pada minat investor IPP

2. AI untuk memantau kinerja sistem secara real time

Di sisi operasional, AI bisa mengubah dashboard statis menjadi “living dashboard”:

  • Menarik data dari SCADA, smart meter, sistem billing, dan sistem operasi pembangkit
  • Menghitung indikator daya saing operasional:
    • Losses jaringan
    • Congestion di transmisi
    • Pemanfaatan energi terbarukan vs curtailment
  • Memberi rekomendasi otomatis: misalnya,
    • Di mana kapasitas transmisi harus ditambah lebih dulu
    • Kapan PLTU bisa diturunkan bebannya dan digantikan PLTS/PLTB

3. AI untuk prediksi dan perencanaan investasi

Transisi energi butuh perencanaan jangka panjang. AI bisa membantu:

  • Memprediksi permintaan listrik per wilayah (misalnya dampak data center, kawasan industri hijau, elektrifikasi transportasi)
  • Menyimulasikan skenario:
    • “Bagaimana kalau 30% rumah di Jawa punya PLTS atap pada 2035?”
    • “Apa dampak menambah 5 GW PLTS di Nusa Tenggara terhadap kebutuhan transmisi?”
  • Mengoptimasi portofolio pembangkit: mana yang harus retirement, mana yang repowering, mana yang dibangun baru

Di titik ini, dashboard bukan cuma menjawab “di mana kita sekarang”, tapi juga “ke mana kita seharusnya bergerak, dan dengan cara apa”.

Langkah Praktis: Bagaimana Indonesia Bisa Memulai

Kalau kita serius ingin mengadopsi pendekatan ala Duke + AI untuk Indonesia, ada beberapa langkah realistis yang bisa diambil mulai 2026:

1. Bangun dashboard kompetitivitas versi Indonesia

Mulai dari yang sederhana dan data yang sudah tersedia:

  • Definisikan 10–15 indikator kunci, misalnya:
    • Lama proses interkoneksi IPP
    • Porsi EBT per sistem
    • Rata-rata SAIDI/SAIFI
    • Kecepatan penyelesaian keluhan pelanggan
    • Jumlah tender pembangkit yang transparan per tahun
  • Skor per sistem (Jawa–Bali, Sumatra, dst.), bukan per provinsi dulu
  • Publikasikan secara berkala untuk menciptakan peer pressure positif antar wilayah

2. Integrasikan data operasional PLN dan IPP

Untuk masuk ke tahap AI, fondasinya satu: kualitas dan integrasi data.

  • Satukan data beban, pembangkit, jaringan, dan keuangan pada satu data platform energi
  • Standarisasi format data agar mudah diolah AI
  • Lindungi privasi dan keamanan data, tapi tanpa menghambat analitik kebijakan publik

3. Mulai dengan use case AI yang sempit tapi berdampak

Daripada langsung bicara “AI untuk semuanya”, pilih kasus yang jelas ROI-nya, misalnya:

  • Prediksi beban per feeder untuk mengurangi pemadaman dan overload
  • Optimasi dispatch pembangkit EBT + fosil untuk menurunkan biaya bahan bakar dan emisi
  • Analisis teks otomatis untuk memantau perubahan regulasi energi di pusat dan daerah

Begitu beberapa use case terbukti, mudah untuk memperluas ke dashboard daya saing yang lebih canggih.

4. Libatkan regulator, PLN, IPP, dan konsumen besar

Dashboard tanpa tindak lanjut hanya jadi infografis cantik.

  • Regulator (pemerintah pusat/daerah) perlu memakai hasil dashboard sebagai dasar perbaikan aturan
  • PLN dan IPP bisa menggunakannya sebagai dasar diskusi peningkatan efisiensi dan integrasi EBT
  • Konsumen besar (industri, data center, kawasan ekonomi khusus) bisa melihat wilayah mana yang paling siap untuk investasi hijau

Kenapa Ini Krusial untuk Transisi Energi Berkelanjutan Indonesia

Seri “AI untuk Sektor Energi Indonesia: Transisi Berkelanjutan” selalu kembali ke satu hal: kita tidak bisa mengelola apa yang tidak kita ukur, dan kita tidak bisa mengoptimasi apa yang datanya tersebar dan diam.

Dashboard daya saing ala Duke University menunjukkan bahwa:

  • Transparansi indikator pasar membuat diskusi kebijakan lebih konkret
  • Perbandingan antar wilayah memicu perbaikan
  • Nuansa data (misalnya HHI vs kebijakan EBT) membantu menghindari kesimpulan yang terlalu sederhana

Bila Indonesia memadukan pendekatan semacam ini dengan AI untuk jaringan listrik, integrasi energi terbarukan, prediksi permintaan, dan smart metering, kita bisa melompat lebih cepat:

  • Biaya listrik lebih kompetitif untuk industri dan data center
  • Integrasi EBT lebih mulus tanpa mengorbankan keandalan
  • Investasi energi diarahkan ke lokasi dan teknologi yang paling optimal
  • Konsumen mendapat layanan lebih baik dengan tarif yang lebih rasional

Pada akhirnya, AI bukan tujuan, hanya alat. Tujuan kita jelas: sistem kelistrikan Indonesia yang kompetitif, rendah karbon, dan adil bagi konsumen. Dashboard seperti karya Duke memberi blueprint; tugas kita adalah menyempurnakannya dengan konteks lokal dan kecerdasan buatan.

Pertanyaannya sekarang: apakah kita mau menunggu sampai 2030 untuk membangun fondasi ini, atau mulai merancang “dashboard daya saing energi Indonesia berbasis AI” sejak 2026?