Amazon pangkas hampir 15% energi dengan AI HVAC. Apa pelajaran praktisnya untuk sektor energi dan industri di Indonesia? Begini cara menerapkannya.
Mengapa 15% Penghematan Energi dari AI Itu Serius Besar
Memotong hampir 15% konsumsi energi di fasilitas yang beroperasi 24/7 bukan sekadar “lumayan”. Di skala pemain seperti Amazon, itu bisa berarti jutaan dolar hemat per tahun dan ratusan ribu ton CO₂ yang tidak jadi dilepas ke atmosfer.
Itu yang baru saja terjadi di tiga pusat pemenuhan bahan makanan Amazon di Amerika Utara setelah mereka menerapkan platform AI BrainBox dari Trane Technologies yang berjalan di atas Amazon Web Services (AWS). Hasilnya cukup meyakinkan, sampai Amazon memutuskan untuk menskalakan solusi ini ke lebih dari 30 lokasi dan mulai memasang teknologi ini di gerai ritel mulai 2026.
Buat Indonesia yang sedang mendorong transisi energi berkelanjutan, cerita ini bukan sekadar kabar teknologi dari luar negeri. Ini contoh konkret bagaimana AI untuk sektor energi bisa langsung mengurangi beban jaringan listrik, menekan biaya energi, dan mempercepat dekarbonisasi — termasuk untuk industri logistik, ritel modern, dan pelaku energi di Tanah Air.
Dalam tulisan seri “AI untuk Sektor Energi Indonesia: Transisi Berkelanjutan” ini, saya akan bedah apa yang sebenarnya dilakukan Amazon, kenapa pendekatan mereka relevan untuk Indonesia, dan langkah praktis yang bisa ditempuh perusahaan energi maupun pelaku industri di sini.
Apa yang Sebenarnya Dilakukan Amazon dengan AI Energi?
Intinya, Amazon menggunakan AI untuk mengendalikan sistem HVAC (heating, ventilation, air conditioning) secara otonom di pusat pemenuhan bahan makanan.
Platform BrainBox AI:
- Mengumpulkan data dari sensor (suhu, kelembapan, occupancy, dll.)
- Memprediksi beban pendinginan dan pemanasan beberapa jam ke depan
- Menyesuaikan setpoint suhu, aliran udara, dan operasi peralatan secara otomatis
- Mengoptimalkan konsumsi energi tanpa mengorbankan kenyamanan dan kualitas produk
Hasil pilot di 3 fasilitas:
- Hampir 15% pengurangan konsumsi energi di pusat pemenuhan bahan makanan
- Penurunan emisi karbon (angka spesifik tidak dipublikasikan, tapi di fasilitas skala raksasa, efeknya signifikan)
- Kinerja cukup stabil sehingga Amazon berani skalakan ke 30+ lokasi di jaringan pemenuhan dan distribusi grosir di AS
"Kami mengubah gedung menjadi sistem cerdas yang belajar dan beradaptasi, membantu kami mencapai tujuan keberlanjutan dan kinerja secara real-time," kata Christina Minardi, VP Worldwide Grocery Stores Real Estate & Store Development Amazon.
Yang menarik, ini bukan proyek CSR cantik-cantikan. Ini strategi bisnis: Amazon lagi agresif di sektor grocery, margin tipis, biaya energi besar, dan target netral karbon 2040 tetap harus dikejar, meski emisi mereka sempat naik 6% YoY di 2024. AI dipakai untuk menekan biaya sekaligus menjaga narasi keberlanjutan.
Pelajaran untuk Indonesia: Potensi AI di Sektor Energi
Untuk konteks Indonesia, kasus Amazon ini langsung nyambung ke beberapa isu besar: efisiensi energi bangunan komersial, beban puncak listrik, dan integrasi energi terbarukan.
1. Gedung di Indonesia boros energi, tapi jarang disentuh data dan AI
Mal, hotel, cold storage, data center, gudang FMCG, hingga rumah sakit kita punya pola konsumsi energi yang sangat mirip: dominan di HVAC dan pencahayaan. Banyak yang sudah pasang chiller efisien, tapi operasinya belum dioptimalkan secara dinamis.
AI seperti BrainBox pada dasarnya bisa:
- Mengurangi 10–20% konsumsi energi di gedung besar (range umum berbagai studi internasional)
- Mengurangi beban puncak (yang paling mahal buat PLN dan sistem)
- Meningkatkan kenyamanan (suhu lebih stabil, bukan sekadar “dingin banget”)
Dengan penetrasi energi terbarukan di Indonesia yang terus naik, optimasi beban di sisi konsumen jadi sama pentingnya dengan pembangunan pembangkit EBT.
2. PLN dan pelaku energi butuh demand-side yang lebih cerdas
Transisi energi sering dibayangkan sebagai urusan pembangkit saja: PLTS, PLTB, dan seterusnya. Padahal, AI untuk sektor energi punya peran besar di:
- Demand response industri dan komersial
- Integrasi smart metering (AMI) untuk memprediksi beban
- Manajemen beban fleksibel di kawasan industri dan kota baru
Kasus Amazon menunjukkan bahwa optimasi beban granular di level gedung bisa digabung dengan sistem yang lebih besar. Bayangkan kalau di Indonesia:
- Mal, hotel, cold storage, dan pabrik terhubung ke platform AI yang mengoptimalkan konsumsi sesuai sinyal dari PLN
- Beban puncak sistem bisa “dilembutkan” tanpa mengganggu operasional
- Integrasi PLTS atap dan baterai jadi lebih efisien karena profil beban lebih bisa diprediksi
3. Energi bukan lagi sekadar biaya tetap, tapi variable cost yang bisa “diatur” AI
Banyak perusahaan di Indonesia masih memperlakukan tagihan listrik sebagai sesuatu yang “diterima saja”. Padahal, AI membuka jalan supaya energi:
- Jadi variabel yang bisa dioptimalkan terus-menerus
- Terhubung ke strategi ESG dan target dekarbonisasi
- Menjadi keunggulan kompetitif (biaya produksi lebih rendah, brand lebih hijau)
Amazon jelas menganggap energi sebagai area strategis, bukan sekadar biaya utilitas.
Bagaimana Cara Kerja AI Efisiensi Energi di Gedung?
Supaya tidak terdengar seperti sihir, mari kita sederhanakan cara kerja AI untuk efisiensi energi bangunan.
Data yang dikumpulkan
Biasanya sistem akan menarik data dari:
- Sensor suhu dan kelembapan (indoor & outdoor)
- Sensor occupancy (berapa orang di ruangan/zona)
- Data historis konsumsi energi
- Jadwal operasional gedung (jam buka, shift, dll.)
- Terkadang: tarif listrik (kalau TOU/berjenjang), data cuaca eksternal
Algoritma yang digunakan
Di belakang layar, ada kombinasi:
- Machine learning untuk memprediksi beban pendinginan/pemanasan beberapa jam ke depan
- Model prediktif untuk menganalisis respons gedung terhadap perubahan setpoint (gedung A mungkin “lambat dingin”, gedung B lebih “responsif”)
- Pengendali otonom (sering berbasis reinforcement learning) yang mengirim perintah ke BMS/HVAC
Output yang dihasilkan
Hasil akhirnya bukan dashboard cantik, tapi aksi nyata:
- Menurunkan atau menaikkan setpoint suhu dengan cerdas (misal dari 22°C ke 24°C di jam tertentu)
- Mengatur kapan chiller, AHU, dan pompa bekerja lebih keras atau dikurangi bebannya
- Melakukan pre-cooling sebelum jam beban puncak, lalu mengurangi beban saat tarif mahal atau sistem lagi kritis
Yang membuat saya suka pendekatan seperti ini: AI tidak menggantikan teknisi, tapi membuat keputusan harian mereka jauh lebih terinformasi. Tim fasilitas bisa fokus ke maintenance dan strategi, bukan lagi hanya mengejar komplain “ruangan panas/dingin”.
Peta Jalan untuk Perusahaan Indonesia yang Mau Meniru Amazon
Kalau Anda mengelola perusahaan energi, utilitas, atau punya portfolio gedung besar di Indonesia, ada beberapa langkah realistis yang bisa diambil.
1. Mulai dari audit energi berbasis data
Jangan langsung melompat beli solusi AI. Yang lebih sehat:
- Kumpulkan data konsumsi listrik per gedung (minimal 12 bulan)
- Petakan komposisi beban: HVAC, pencahayaan, proses, dll.
- Identifikasi 3–5 lokasi dengan konsumsi tertinggi dan jam operasi panjang
Lokasi inilah kandidat terbaik untuk pilot AI efisiensi energi.
2. Pastikan fondasi: sensor dan integrasi sistem
AI hanya sebagus data yang diterimanya. Jadi:
- Pastikan ada BMS atau minimal kontrol HVAC yang bisa diintegrasikan
- Benahi sensor dasar: suhu, kelembapan, occupancy (kalau belum ada, ini investasi kecil dengan dampak besar)
- Rencanakan integrasi ke platform cloud (bisa di-host lokal atau di penyedia cloud yang Anda percaya)
3. Jalankan pilot terukur 6–12 bulan
Tiru pola Amazon: mulai dari pilot yang jelas ukurannya.
Tetapkan KPI sejak awal:
- Target penghematan energi: misalnya 10–15%
- Target penurunan beban puncak: misalnya 5–10%
- Batasan kenyamanan: misalnya suhu ruang publik tidak lebih dari 26°C
Lalu:
- Uji di 1–3 lokasi terlebih dulu
- Bandingkan performa sebelum-sesudah dengan baseline yang adil (koreksi faktor cuaca dan okupansi)
4. Integrasikan dengan strategi energi dan ESG
Supaya inisiatif ini tidak berhenti jadi proyek pilot:
- Kaitkan hasil penghematan ke target dekarbonisasi perusahaan
- Laporkan pengurangan emisi CO₂-ekuivalen secara kuantitatif
- Integrasikan ke strategi AI untuk sektor energi yang lebih luas: misalnya digabung dengan PLTS atap, baterai, atau program demand response PLN
5. Scale-up secara bertahap, bukan serentak
Amazon langsung ke 30+ lokasi karena mereka sudah punya infrastruktur digital dan cloud yang matang. Di Indonesia, pendekatan yang lebih aman:
- Setelah pilot sukses, tambah ke 5–10 gedung per tahun
- Bangun tim internal energi & data yang mengerti baik sisi teknis gedung maupun analitik
- Evaluasi terus: tidak semua lokasi akan memberi ROI yang sama cepatnya
Peran AI dalam Transisi Energi Indonesia yang Lebih Luas
Kasus Amazon ini pas sekali ditempatkan dalam konteks seri “AI untuk Sektor Energi Indonesia: Transisi Berkelanjutan”.
Di tulisan lain di seri ini, kita bicara tentang:
- Optimasi jaringan listrik dengan AI: prediksi beban, deteksi gangguan, perencanaan investasi jaringan
- Integrasi energi terbarukan: peramalan output PLTS dan PLTB, penjadwalan unit pembangkit
- Smart metering dan analitik konsumsi: profil beban pelanggan, segmentasi, program efisiensi yang lebih tepat sasaran
Cerita Amazon menambah satu puzzle penting: AI di sisi konsumsi (demand-side) yang menyentuh langsung:
- Pusat logistik dan distribusi
- Cold chain pangan dan farmasi
- Retail modern dan hypermarket
- Kampus, rumah sakit, dan area komersial besar
Kalau Indonesia serius mau menurunkan intensitas emisi sektor ketenagalistrikan, resepnya tidak hanya “bangun EBT sebanyak mungkin”, tapi juga:
“Jadikan setiap gedung besar sebagai ‘power user’ yang cerdas, terhubung, dan dioptimalkan oleh AI.”
Itu artinya:
- PLN, pengelola kawasan industri, dan pemilik gedung perlu duduk satu meja membahas standar integrasi data energi
- Regulator bisa mulai memikirkan insentif efisiensi berbasis hasil (misal penghematan kWh tertentu mendapat benefit tertentu)
- Pelaku teknologi lokal punya peluang besar membangun platform AI energi yang kontekstual dengan Indonesia: tarif kita beda, pola cuaca beda, perilaku pengguna beda
Penutup: Dari Gudang Amazon ke Gudang di Karawang dan Makassar
AI yang memangkas 15% konsumsi energi di pusat pemenuhan Amazon menunjukkan satu hal penting:
Transisi energi yang serius hampir pasti akan memanfaatkan AI, bukan hanya di pembangkit dan jaringan, tapi juga di setiap gedung besar yang kita bangun dan operasikan.
Untuk Indonesia, ini bukan cerita jauh di awan. Pusat logistik di Karawang, pergudangan di Marunda, cold storage di Makassar, data center di Cikarang — semuanya adalah kandidat kuat untuk AI efisiensi energi dengan dampak finansial dan emisi yang nyata.
Kalau Anda mengelola energi di perusahaan atau gedung besar dan ingin tahu seperti apa peta jalan penerapan AI yang realistis untuk kasus Indonesia, langkah pertama yang masuk akal adalah assessment data dan peluang efisiensi di aset yang Anda kelola.
Transisi energi berkelanjutan tidak akan selesai dalam setahun, tapi keputusan yang Anda buat di 2025–2026 bisa menentukan seberapa siap organisasi Anda menghadapi dekade berikutnya. Pertanyaannya sekarang: apakah gedung dan sistem energi Anda sudah cukup cerdas untuk ikut dalam permainan baru ini?