AI & Energi: Pelajaran Penting dari Climate Reveal

Sebagian besar proyeksi menyebutkan kebutuhan energi global bisa naik lebih dari 25% sebelum 2050, sementara emisi harus turun drastis kalau kita ingin memenuhi target iklim. Kontradiktif? Iya. Mustahil? Tidak, kalau sistem energinya diatur dengan cara yang benar dan cerdas.

Di podcast Climate Reveal: Energy Essentials, Sergey Paltsev (Senior Research Scientist di MIT Energy Initiative) membahas gambaran besar kebutuhan energi dunia dan pendekatan terbaik untuk memenuhinya tanpa mengorbankan iklim. Kalau kita tarik ke konteks Indonesia, terutama dalam seri “AI untuk Sektor Energi Indonesia: Transisi Berkelanjutan”, pertanyaannya sederhana: bagaimana pelajaran tingkat global ini bisa diterapkan secara praktis lewat AI di sistem energi kita?

Tulisan ini merangkum inti wawasan “energy essentials” ala Paltsev, lalu menerjemahkannya ke konteks Indonesia: dari bauran energi, peran AI di jaringan listrik, hingga model bisnis baru untuk PLN dan pelaku energi lain.

---

1. Esensi Tantangan Energi: Murah, Andal, Bersih – Sekaligus

Masalah utama energi global dan Indonesia sama: tiga target yang saling tarik-menarik.

• Energi harus terjangkau untuk rumah tangga dan industri.
• Energi harus andal – listrik tidak boleh sering padam.
• Energi harus rendah karbon untuk menjaga target iklim.

Sebagian besar negara, termasuk Indonesia, biasanya hanya berhasil memenuhi dua dari tiga hal ini sekaligus. Misalnya:

• Murah + andal, tapi kotor (banyak PLTU batu bara).
• Bersih + andal, tapi mahal (subsidi besar, tarif tinggi).
• Murah + bersih, tapi tidak andal (banyak intermitensi, jaringan belum siap).

Inti pembahasan Sergey Paltsev di Climate Reveal: kalau mau keluar dari jebakan “pilih dua dari tiga”, kita harus berpikir sistemik—bukan sekadar ganti batu bara dengan surya atau angin, tapi merombak cara kita merencanakan, mengoperasikan, dan mengatur seluruh sistem energi.

Di sinilah AI untuk sektor energi Indonesia punya peran besar: AI bukan sekadar teknologi tambahan, tapi fondasi baru untuk desain dan operasi sistem energi modern.

---

2. Bauran Energi: Kenapa “Semua di Surya” Bukan Jawaban

Jawaban pendek: transisi energi butuh portofolio, bukan satu jagoan.

Paltsev menekankan bahwa dunia tidak bisa mengandalkan satu sumber saja. Kita butuh kombinasi:

• Energi terbarukan (surya, angin, hidro, panas bumi)
• Gas sebagai bahan bakar transisi
• Penyimpanan energi (baterai, pumped storage, dsb.)
• Efisiensi energi dan manajemen permintaan
• Teknologi rendah karbon lain seperti CCUS (carbon capture, utilization and storage)

Konteks Indonesia: Potensi Besar, Tantangan Nyata

Indonesia sudah berkomitmen mencapai Net Zero Emissions sekitar 2060. Tapi di lapangan:

• Sekitar 60% pembangkitan listrik nasional masih berbasis batu bara.
• Potensi surya diperkirakan lebih dari 3.000 GW, tetapi kapasitas terpasang masih di kisaran ratusan MW.
• Panas bumi salah satu terbesar di dunia, tapi banyak yang belum dikembangkan karena risiko eksplorasi dan biaya awal tinggi.

Masalah utamanya bukan hanya teknologinya, tapi koordinasi sistem. Misalnya:

• Surya atap di kawasan industri bisa bikin beban siang hari turun tajam, lalu naik lagi sore. Tanpa perencanaan yang baik, ini bikin operasi jaringan jauh lebih rumit.
• Pembangkit energi terbarukan di luar Jawa sulit diserap optimal kalau jaringan transmisi belum kuat.

Di Mana AI Masuk?

AI bisa membantu merancang bauran energi yang optimal dengan mempertimbangkan:

• Proyeksi pertumbuhan permintaan per sektor (rumah tangga, industri, transportasi).
• Pola produksi energi terbarukan di berbagai lokasi.
• Biaya investasi dan operasi berbagai teknologi.
• Batasan jaringan (bottleneck transmisi, constraint distribusi).

Dengan model AI berbasis optimasi dan machine learning, pembuat kebijakan dan utilitas seperti PLN bisa mensimulasikan:

• Skenario bauran energi hingga 2030, 2040, 2050.
• Dampak setiap skenario terhadap biaya sistem, keandalan, dan emisi.
• Prioritas investasi: bangun PLTS di mana dulu, upgrade jaringan yang mana dulu, pasang baterai di titik mana.

Ini jauh lebih kuat dibanding sekadar target persentase EBT tanpa peta detail di baliknya.

---

3. AI di Sistem Kelistrikan: Dari Prediksi ke Otomasi

Inti pesan Paltsev: kebutuhan energi akan terus naik, dan sistem listrik akan makin terpusat di jantung transisi energi (elektrifikasi transportasi, industri, kompor induksi, dsb.). Artinya, sistem kelistrikan harus jauh lebih pintar daripada sekarang.

Untuk Indonesia, ada empat aplikasi AI yang langsung terasa nilainya.

3.1 Prediksi Beban & Permintaan Energi

Model tradisional sering pakai pendekatan statistik sederhana. AI bisa jauh lebih tajam, karena mampu memanfaatkan:

• Data historis beban per 15 menit.
• Data cuaca lokal (suhu, kelembapan, radiasi matahari).
• Pola sosial-ekonomi (hari kerja vs libur, momen Ramadhan & Lebaran, akhir tahun).

Hasilnya:

• Prediksi beban jangka pendek (jam–hari) lebih akurat.
• Prediksi jangka menengah (bulan–tahun) lebih realistis untuk perencanaan kapasitas.

Dampak langsung:

• PLN dan IPP bisa mengurangi biaya operasi dengan merencanakan dispatch pembangkit lebih presisi.
• Risiko overcapacity dan investasi salah arah bisa ditekan.

3.2 Integrasi Energi Terbarukan yang Intermiten

Surya dan angin punya sifat utama: produksinya tidak konstan.

AI dapat:

• Memprediksi produksi PLTS/PLTB berdasarkan prakiraan cuaca dan data historis.
• Mengoptimalkan unit pembangkit lain (gas, hidro, baterai) untuk mengimbangi fluktuasi.
• Mengatur sistem demand response – misalnya menggeser konsumsi industri yang fleksibel ke jam produksi surya sedang tinggi.

Untuk sistem Jawa-Bali yang makin padat PLTS ke depan, model AI seperti ini bisa menurunkan kebutuhan spinning reserve dan mengurangi curtailment EBT.

3.3 Smart Metering & Manajemen Konsumen

Smart meter + AI membuka model operasi baru untuk utilitas:

• Deteksi anomali konsumsi (potensi pencurian listrik, meter rusak).
• Profiling pelanggan untuk program tarif dinamis atau insentif hemat energi.
• Segmentasi pelanggan industri/komersial untuk skema layanan khusus (misalnya kontrak fleksibilitas beban).

Untuk industri, data smart meter yang dianalisis AI bisa mengungkap:

• Jam operasi paling boros energi.
• Peluang load shifting tanpa mengganggu proses produksi.
• Benchmark efisiensi antar pabrik dalam satu grup usaha.

3.4 Pemeliharaan Prediktif Jaringan

Gangguan jaringan distribusi Indonesia masih cukup sering terjadi di area tertentu. AI bisa membantu:

• Menganalisis riwayat gangguan, umur aset, dan kondisi lingkungan.
• Memprediksi komponen mana yang berisiko rusak dalam beberapa bulan ke depan.
• Menyusun jadwal pemeliharaan yang lebih proaktif dan hemat biaya.

Pendekatan ini sudah terbukti di sejumlah utilitas besar di dunia: pengurangan gangguan bisa mencapai dua digit persen dan biaya O&M menurun secara bersamaan.

---

4. Kebijakan & Regulasi: AI Butuh “Kandang” yang Tepat

Podcast Energy Essentials juga menyinggung peran kebijakan energi dan iklim sebagai kerangka besar. Tanpa regulasi yang konsisten, teknologi secanggih apa pun akan mandek.

Untuk Indonesia, ada beberapa poin penting.

4.1 Data Energi Harus Dianggap Aset Nasional

AI hanya sekuat kualitas data yang diasupkan. Pemerintah dan BUMN energi perlu:

• Menetapkan standar interoperabilitas data (format, frekuensi, kualitas).
• Mendorong digitalisasi aset energi (pembangkit, jaringan, konsumen).
• Mengatur skema data sharing yang aman antara PLN, pengembang EBT, dan pelaku industri.

Tanpa kebijakan data yang jelas, proyek AI mudah macet di level akses data.

4.2 Insentif untuk Integrasi AI dalam Transisi Energi

Kalau kita jujur, banyak proyek digital di energi berhenti di tahap pilot. Supaya AI benar-benar masuk ke inti operasi, regulasi bisa mengarah ke:

• Pengakuan biaya investasi digital (termasuk AI dan smart metering) dalam struktur tarif.
• Skema insentif untuk penurunan losses atau peningkatan keandalan yang terbukti hasil analitik AI.
• Ketentuan minimal standar grid modernisation untuk proyek pembangkit baru, terutama EBT.

4.3 SDM & Kapasitas: Bukan Sekadar Beli Sistem

Sergey Paltsev dan banyak peneliti energi lain selalu menekankan: transisi energi adalah soal manusia sama kuatnya dengan soal teknologi.

Untuk Indonesia, ini berarti:

• Program upskilling insinyur listrik menjadi insinyur data/AI di sektor energi.
• Kolaborasi kampus–industri untuk kurikulum energi digital.
• Skema sandbox regulasi untuk uji coba model AI di sistem nyata dengan pengawasan.

Kalau tidak, proyek AI akan bergantung pada vendor selamanya dan sulit berkelanjutan.

---

5. Dari Wawasan Global ke Aksi Lokal di Indonesia

Dari percakapan di Climate Reveal: Energy Essentials, ada satu pesan yang sangat relevan bagi Indonesia: transisi energi bukan lagi soal “apakah”, tapi soal “bagaimana dan secepat apa”. AI memberi kita alat untuk menjawab “bagaimana” dengan lebih presisi.

Dirangkum ke konteks seri “AI untuk Sektor Energi Indonesia: Transisi Berkelanjutan”, arah praktisnya untuk pelaku industri energi di Indonesia bisa berupa:

1. Mulai dari kasus bisnis yang jelas
   Pilih 1–2 use case prioritas: misalnya prediksi beban di sistem tertentu, atau pemeliharaan prediktif untuk jaringan distribusi di kota besar. Ukur dampaknya dalam rupiah dan kWh, bukan sekadar “pilot menarik”.

2. Bangun fondasi data yang rapi
   Standarkan format data SCADA, smart meter, billing, dan aset. Bersihkan data sejarah, dan siapkan data pipeline yang andal sebelum bicara model AI canggih.

3. Kolaborasi lintas pihak
   Utilitas, IPP, pengembang surya atap, produsen baterai, dan kampus perlu satu meja. Model AI untuk optimasi sistem energi butuh data dan insight dari semua sisi, bukan silo.

4. Integrasikan dengan strategi bauran energi jangka panjang
   Gunakan model AI untuk mengevaluasi skenario RUPTL, target EBT, dan kebijakan tarif. Jangan pisahkan diskusi “AI” dan diskusi “energi”; keduanya harus jadi satu percakapan.

Pada akhirnya, Indonesia tidak kekurangan potensi energi bersih. Yang sering kurang justru ketajaman desain sistem dan keberanian mengubah cara kerja. Wawasan seperti yang dibahas Sergey Paltsev di Climate Reveal menunjukkan satu hal: negara yang paling serius mengatur sistem energinya dengan pendekatan ilmiah dan data, akan jadi negara yang paling siap menghadapi masa depan energi dan iklim.

Pertanyaannya sekarang: apakah perusahaan energi Anda mau sekadar menjadi pengikut, atau ingin ikut merancang sistem energi Indonesia yang benar-benar cerdas—dengan AI sebagai salah satu mesinnya?