Kasus Uber mundur dari komitmen EV jadi peringatan bagi Indonesia: tanpa data dan AI di sektor energi, transisi hijau mudah goyah saat politik berubah.
Uber Mundur dari EV: Contoh Nyata Risiko Strategi Jangka Pendek
Beberapa tahun lalu, Uber gembar-gembor soal target mobil listrik. Mereka kasih insentif ke mitra pengemudi, bikin kampanye hijau, dan sering bawa-bawa kata “zero emission” di materi komunikasi. Sekarang? Perusahaan itu dikabarkan melunak terhadap komitmen kendaraan listrik, tepat setelah arah politik di AS berubah dan kedekatan mereka dengan Donald Trump kembali jadi sorotan.
Ini bukan cuma drama korporasi di Amerika. Ini cermin masalah yang sama yang bisa terjadi di Indonesia: kalau transisi energi hanya ikut angin politik dan mood pasar, hasilnya setengah hati dan gampang mundur.
Untuk sektor energi Indonesia yang lagi dorong electric vehicle (EV), energi terbarukan, dan dekarbonisasi, manuver seperti Uber adalah peringatan keras. Di satu sisi, target EV nasional terus didorong. Di sisi lain, contoh global menunjukkan betapa rapuhnya komitmen kalau tidak ditopang data kuat, sistem pemantauan, dan tata kelola yang tahan guncangan politik.
Di titik inilah AI untuk sektor energi jadi krusial. Bukan sebagai jargon teknologi, tapi sebagai “kerangka tulang” yang bikin transisi energi tetap di jalur, meski kebijakan dan kepentingan bisnis berubah.
Apa yang Salah dari Langkah Uber?
Intinya begini: Uber mengajarkan bahwa komitmen iklim yang tak didukung desain kebijakan jangka panjang akan mudah dikompromikan.
1. Target tanpa fondasi data jangka panjang
Uber dan Lyft dulu pasang target kendaraan listrik yang agresif, tapi:
- Skema insentif tidak selalu stabil
- Ketergantungan pada subsidi dan kebijakan pemerintah sangat tinggi
- Tidak ada mekanisme publik yang transparan untuk melacak progres
Saat politik berubah, prioritas pun ikut berubah. Target EV tiba-tiba bukan lagi prioritas utama.
2. Terlalu sensitif terhadap arah politik
Kedekatan korporasi besar dengan tokoh politik sering berujung pada keputusan jangka pendek. Kalau pimpinan politik pro-fosil, dorongan ke EV dan energi bersih cenderung dikendurkan.
Efeknya:
- Kepercayaan publik turun
- Mitra (pengemudi, konsumen, investor) bingung dengan arah perusahaan
- Reputasi “hijau” berubah jadi sekadar kampanye pemasaran
3. Sinyal buruk untuk ekosistem industri
Saat pemain besar seperti Uber mundur setengah langkah dari EV:
- Produsen mobil listrik ragu soal permintaan jangka panjang
- Investor jadi lebih hati-hati
- Kota-kota yang sudah bangun infrastruktur untuk ride-hailing EV merasa dikhianati
Contoh Uber ini relevan buat Indonesia: kalau strategi transisi energi hanya mengandalkan niat baik dan kampanye, tanpa sistem data dan tata kelola yang kuat, mundurnya pun bisa sama cepatnya.
Pelajaran untuk Indonesia: Transisi Energi Harus Tahan Guncangan
Untuk Indonesia, ada beberapa pelajaran langsung dari kasus Uber ini.
1. Kebijakan energi jangan ikut “musim politik”
Transisi energi dan pengembangan kendaraan listrik di Indonesia tidak boleh bergantung pada siklus pemilu lima tahunan. Target bauran energi, pengurangan emisi, dan adopsi EV harus:
- Diikat dalam regulasi jangka panjang
- Didukung mekanisme pemantauan yang objektif
- Transparan terhadap publik dan pelaku usaha
Kalau tidak, tiap pergantian pemerintahan bisa memutar ulang kebijakan, dan sektor energi harus mulai dari nol lagi.
2. Korporasi perlu akuntabilitas, bukan sekadar komitmen PR
Perusahaan energi, utilitas, dan pelaku transportasi di Indonesia (PLN, produsen baterai, operator transportasi online, dan lain-lain) perlu lebih dari sekadar “komitmen hijau” di laporan tahunan.
Mereka perlu:
- Target berbasis data (misalnya: intensitas emisi per kWh, konsumsi energi per km armada EV)
- Laporan berkala yang diaudit
- Sistem internal yang mengikat keputusan bisnis ke target iklim
3. Integrasi EV dan energi terbarukan harus satu paket
Salah satu kesalahan umum adalah melihat EV hanya sebagai urusan transportasi. Padahal, EV adalah bagian dari sistem energi nasional.
Kalau adopsi EV naik tanpa sistem kelistrikan yang siap:
- Beban puncak PLN bisa makin berat
- Emisi bisa tetap tinggi kalau listriknya masih dominan batubara
- Infrastruktur pengisian daya jadi tambal sulam
Di sinilah peran AI untuk sektor energi Indonesia mulai terasa nyata.
Di Mana AI Masuk? Dari Ramalan Permintaan sampai Stasiun Pengisian EV
AI bukan sekadar teknologi tambahan. AI bisa jadi “otak” yang menjaga transisi energi tetap konsisten, meski pemain, kebijakan, atau pasar berubah.
1. Prediksi permintaan energi untuk era EV
Dengan semakin banyak kendaraan listrik, pola konsumsi listrik akan berubah:
- Lebih banyak pengisian pada malam hari di rumah
- Lonjakan beban di siang hari di stasiun pengisian cepat
- Perbedaan pola antara kota besar (Jakarta, Surabaya) dan kota menengah
Model AI dapat:
- Memprediksi permintaan listrik per jam, per wilayah, bahkan per gardu distribusi
- Mengantisipasi lonjakan beban saat libur panjang atau musim mudik
- Membantu PLN merencanakan investasi jaringan lebih presisi
Tanpa model prediktif seperti ini, adopsi EV mudah dianggap “berisiko”, sehingga perusahaan dan pemerintah goyah saat kondisi ekonomi atau politik berubah.
2. Optimasi jaringan listrik dan integrasi energi terbarukan
AI untuk energi di Indonesia sangat relevan untuk pengelolaan jaringan yang makin kompleks:
- Pembangkit surya atap di rumah dan industri
- Pembangkit angin dan PLTS skala besar
- Beban baru dari stasiun pengisian EV
Algoritma AI bisa membantu:
- Mengatur dispatch pembangkit termal dan terbarukan agar biaya dan emisi minimal
- Mengurangi rugi-rugi jaringan dengan pengaturan tegangan dan aliran daya yang adaptif
- Mengambil keputusan hampir real-time saat terjadi gangguan atau lonjakan beban tiba-tiba
Dengan sistem seperti ini, transisi energi tidak lagi bergantung pada “niat baik” saja, tapi didukung logika teknis yang kuat.
3. Smart metering dan data granular untuk kebijakan yang konsisten
Smart meter dan sensor di berbagai titik jaringan memberi data detail: siapa memakai listrik kapan, di mana, dan untuk apa.
Kalau data ini dianalisis dengan AI:
- Pemerintah bisa merancang tarif khusus pengisian EV yang adil dan menarik
- Operator transportasi online bisa mengoptimalkan waktu pengisian dan rute
- PLN bisa mengidentifikasi area potensial untuk stasiun pengisian publik baru
Ini semua membuat kebijakan dan model bisnis untuk EV berbasis bukti, bukan sekadar harapan.
AI sebagai Penjaga Konsistensi: Dari Target ke Implementasi
Banyak perusahaan suka mengumumkan target net-zero atau EV 100%. Masalahnya:
Tanpa sistem pemantauan otomatis dan analitik, target itu gampang dilupakan ketika laba jangka pendek terasa lebih menggoda.
1. Pemantauan otomatis target iklim dan EV
AI bisa mengubah target menjadi indikator yang dipantau terus-menerus:
- Emisi per unit energi yang dihasilkan
- Persentase energi terbarukan di portofolio pembangkit
- Persentase armada kendaraan yang sudah listrik
Dashboard berbasis AI dapat memberi sinyal merah ke manajemen saat tren mulai melenceng, jauh sebelum kegagalan target terjadi.
2. Simulasi skenario “kalau-kalau politik berubah”
Salah satu keunggulan AI adalah kemampuan menjalankan simulasi multi-skenario:
- Bagaimana kalau subsidi EV dikurangi?
- Bagaimana kalau harga batubara melonjak atau justru turun?
- Bagaimana dampak perubahan tarif listrik industri terhadap minat investasi pabrik baterai?
Dengan hasil simulasi ini, pembuat kebijakan dan perusahaan energi di Indonesia bisa mendesain strategi yang tetap masuk akal di berbagai kondisi. Jadi, kalau arah politik bergeser, sistem tetap punya rencana cadangan.
3. Mengurangi ruang untuk manuver “sesuai selera”
Ketika data dan analitik dibuka (setidaknya ke regulator atau mitra kunci), ruang untuk mengubah arah seenaknya jadi makin sempit. Kalau angka menunjukkan bahwa:
- EV secara sistem menurunkan biaya operasional
- Integrasi energi terbarukan menurunkan risiko harga bahan bakar
…maka akan makin sulit bagi manajemen atau pejabat tertentu untuk berargumen sebaliknya hanya karena tekanan politik jangka pendek.
Ini alasan kuat kenapa AI seharusnya jadi komponen inti strategi transisi energi Indonesia, bukan fitur tambahan.
Apa Artinya Untuk Pelaku Energi di Indonesia (dan Apa Langkah Nyatanya)?
Kalau Anda di PLN, pengembang IPP, produsen panel surya, pengelola kawasan industri, atau bahkan di perusahaan ride-hailing lokal, kasus Uber ini bisa jadi cermin yang cukup tajam.
1. Bangun “tulang punggung” data energi sekarang
Jangan tunggu semua regulasi sempurna. Mulai dari:
- Konsolidasi data konsumsi listrik, beban puncak, dan beban dasar per wilayah
- Pemetaan potensi EV: area dengan kepadatan kendaraan tinggi, rute logistik, kawasan industri
- Pengumpulan data operasional armada (untuk perusahaan transportasi): jarak tempuh, pola rute, waktu menganggur
2. Investasi di AI energi yang langsung dipakai bisnis
Fokus ke use case yang punya dampak nyata:
- Demand forecasting untuk perencanaan pembangkit dan jaringan
- Optimasi jadwal pengisian EV armada pengiriman atau transportasi online
- Analitik emisi untuk laporan ESG dan komunikasi ke investor
Jangan terjebak proyek pilot yang hanya berhenti di presentasi. Pastikan output AI masuk ke proses pengambilan keputusan harian.
3. Kunci komitmen di level kontrak dan regulasi
Belajar dari Uber, komitmen yang hanya diumumkan, tanpa tertulis di kontrak dan regulasi, mudah sekali dilanggar.
Untuk Indonesia:
- Pemerintah dapat mensyaratkan target efisiensi energi dan emisi dalam perjanjian pembelian tenaga listrik
- Operator transportasi bisa memasukkan porsi minimal EV dalam kontrak kerja sama dengan mitra besar (misalnya kawasan industri atau bandara)
- Lembaga keuangan bisa mensyaratkan pelaporan data energi berbasis AI sebagai bagian dari pembiayaan hijau
Dengan begitu, kalaupun pimpinan atau arah politik berubah, sistemnya tetap memaksa komitmen berjalan.
Menjaga Transisi Energi Indonesia Tetap di Jalur
Kasus Uber mundur dari ambisi EV setelah perubahan arah politik di AS memperlihatkan satu hal jelas: komitmen iklim yang tidak diikat data, teknologi, dan tata kelola jangka panjang akan selalu rapuh.
Indonesia tidak bisa mengulangi pola itu kalau ingin transisi energi berjalan serius, dari PLTS hingga kendaraan listrik. AI untuk sektor energi – lewat prediksi permintaan, optimasi jaringan listrik, integrasi energi terbarukan, sampai smart metering – memberi fondasi yang jauh lebih stabil.
Ke depan, pertanyaan pentingnya bukan lagi “siapa yang paling lantang bicara hijau”, tetapi:
Siapa yang punya sistem data dan AI paling kuat untuk memastikan transisi energi tetap jalan, meski politik dan pasar berubah?
Kalau Anda ada di sisi kebijakan atau bisnis energi, ini saat yang tepat untuk meninjau kembali strategi: sudahkah transisi energi di organisasi Anda dijaga oleh sistem AI dan data yang cukup tangguh? Kalau belum, 2026 seharusnya jadi tahun di mana komitmen itu berubah dari slogan menjadi arsitektur nyata.