AI & Riset Energi Global: Pelajaran Penting untuk Indonesia

AI & Riset Energi Global: Mengapa Indonesia Harus Gerak Cepat

Pada 04/08/2025, sistem kelistrikan Spanyol dan Portugal padam hingga 8–15 jam dan jutaan orang gelap gulita. Bukan karena kurang pembangkit, tapi karena kombinasi masalah teknis, prosedur operasi yang ketinggalan zaman, dan koordinasi sistem yang lemah.

Itu hanya satu contoh. Di Indonesia, kita sudah merasakannya lewat pemadaman bergilir, gangguan jaringan saat cuaca ekstrem, sampai kekhawatiran akan beban baru dari data center dan kendaraan listrik. Transisi energi bukan lagi wacana; ini soal keandalan pasokan, biaya, dan daya saing ekonomi nasional.

Konferensi tahunan MIT Energy Initiative (MITEI) baru-baru ini menyoroti arah riset energi dunia: mulai dari ketahanan jaringan (grid resiliency), penyimpanan energi jangka panjang, bahan bakar berkelanjutan, sampai persaingan teknologi bersih antara AS dan Tiongkok. Kalau kita kaitkan dengan konteks AI untuk sektor energi Indonesia, gambaran besarnya cukup jelas: tanpa data, algoritma, dan kemitraan yang serius, Indonesia akan tertinggal.

Tulisan ini merangkum pelajaran kunci dari konferensi MITEI dan menerjemahkannya ke konteks transisi energi Indonesia yang didukung AI—mulai dari jaringan listrik, penyimpanan, transportasi, hingga strategi geopolitik teknologi.

---

1. Ketahanan Jaringan Listrik: Dari Insiden Eropa ke PR PLN

Intinya: ketahanan jaringan (grid resiliency) sekarang sama pentingnya dengan kapasitas pembangkit. Integrasi energi terbarukan dan lonjakan beban dari data center serta kendaraan listrik membuat pengelolaan sistem jauh lebih kompleks.

Apa yang terjadi di Spanyol–Portugal, dan relevansinya untuk Indonesia

Pablo Duenas-Martinez dari MITEI menjelaskan bahwa pemadaman besar di Spanyol–Portugal bukan sekadar “gangguan teknis biasa”. Akar masalahnya:

• Pengelolaan reactive power dan kontrol tegangan yang tidak memadai
• Kapasitas transmisi antarwilayah yang terbatas
• Prosedur operasi yang sudah tidak cocok dengan karakter sistem yang makin banyak energi terbarukan
• Kurangnya komunikasi dan koordinasi antar-operator sistem transmisi

Masalah-masalah ini sangat mirip dengan tantangan Indonesia:

• Sistem kelistrikan tersebar di banyak pulau, dengan keterbatasan interkoneksi
• Penetrasi PLTS dan PLTB mulai naik, tetapi sistem proteksi dan kontrol belum sepenuhnya siap
• Prosedur operasi sering statis, padahal pola beban dan generasi makin dinamis

Di sinilah AI untuk jaringan listrik Indonesia punya peran krusial.

Peran AI: dari prediksi sampai respons otomatis

Beberapa aplikasi AI yang langsung bisa menjawab tantangan ini:

• Prediksi beban dan cuaca jangka pendek untuk setiap gardu induk dan area layanan, bukan hanya proyeksi nasional
• Deteksi dini anomali tegangan dan frekuensi melalui pembacaan PMU dan smart meter secara real time
• Simulasi ribuan skenario gangguan ekstrem (badai, banjir, panas ekstrem, kegagalan transmisi) sehingga operator siap dengan skenario pemulihan
• Optimalisasi alur daya (optimal power flow) berbasis AI agar sistem tetap efisien sekaligus aman saat penetrasi energi terbarukan tinggi

Jennifer Pearce dari Avangrid menekankan perlunya “meticulous emergency planning procedures”. Di Indonesia, prosedur itu perlu ditambah satu lapis: decision support berbasis AI di pusat kontrol PLN, operator daerah, sampai integrator pembangkit swasta.

Jika Anda pengambil keputusan di utilitas, IPP, atau regulator, pertanyaan praktisnya sederhana:

Seberapa jauh data dan model AI sudah tertanam di operasi sistem Anda hari ini, bukan hanya di presentasi roadmap?

---

2. Data Center, Beban Baru, dan Forum Daya: Waktunya Indonesia Punya Versi Sendiri

MITEI meluncurkan Data Center Power Forum pada September 2025 karena satu alasan: lonjakan konsumsi daya dari data center dan AI sendiri. Forum ini memfokuskan riset pada:

• Pasokan energi dan penyimpanan
• Desain dan manajemen grid
• Infrastruktur transmisi dan distribusi
• Kebijakan publik dan ekonomi terkait data center

Ini sangat relevan untuk Indonesia yang sedang berlomba membangun pusat data nasional, kawasan data center komersial, dan infrastruktur cloud/AI.

Tantangan Indonesia: beban besar, lokasi terbatas, dan keandalan tinggi

Data center butuh:

• Faktor keandalan sangat tinggi (uptime > 99,9%)
• Ketersediaan daya berkelanjutan, sering kali > 20–50 MW per lokasi
• Profil beban relatif stabil, tapi berdampak besar pada jaringan lokal

Di kawasan industri Cikarang, Karawang, Batam, hingga Sulsel, kita mulai melihat pola ini. Tanpa perencanaan cermat, data center bisa jadi beban yang:

• Membebani jaringan transmisi dan distribusi setempat
• Menghambat integrasi energi terbarukan karena kekhawatiran keandalan

Di mana AI masuk?

Untuk mengelola kombinasi data center + energi terbarukan + jaringan yang belum superkuat, ada beberapa langkah berbasis AI:

• Perencanaan kapasitas berbasis skenario AI: menggabungkan proyeksi pertumbuhan data center, penetrasi EV, dan pembangunan pembangkit baru
• Manajemen beban cerdas (demand side management): misalnya menggeser sebagian workload komputasi non-kritis saat jam beban puncak
• Optimasi penempatan data center: memilih lokasi dengan kombinasi terbaik antara cadangan daya, potensi energi terbarukan lokal, dan risiko bencana

Indonesia butuh semacam “forum daya data center” versi lokal yang mempertemukan PLN, pengembang data center, pengelola kawasan industri, dan peneliti AI energi — bukan hanya diskusi tarif, tapi diskusi arsitektur sistem energi jangka panjang.

---

3. Penyimpanan Energi Jangka Panjang: Tantangan 300 TWh dan Peluang Indonesia

Asegun Henry dari MIT menyebut angka yang cukup mengejutkan: untuk mencapai dekarbonisasi global 2050, dunia butuh sekitar 300 TWh kapasitas penyimpanan energi.

Itu angka yang nyaris sulit dibayangkan. Tapi justru di situlah ada peluang besar untuk negara seperti Indonesia.

Bukan satu teknologi, tapi seluruh portofolio

Henry mengembangkan sistem penyimpanan panas suhu tinggi berbasis logam cair dan grafit, yang bisa menyimpan energi 5–500 jam. Nestor Sepulveda dari Google menggarisbawahi inti masalah:

“Tidak ada satu teknologi storage yang akan menguasai segalanya. Teknologi yang dipilih harus sesuai dengan jasa yang paling bernilai untuk sistem tersebut.”

Artinya, bukan hanya soal baterai litium-ion. Kita bicara:

• Baterai litium untuk durasi 1–4 jam
• Baterai sodium-ion dan teknologi alternatif lain untuk skala besar
• Penyimpanan panas (thermal storage) untuk kawasan industri
• Pumped hydro di wilayah pegunungan
• Hidrogen sebagai penyimpanan musiman

Kartu truf Indonesia: data, AI, dan geografi

Indonesia punya kombinasi unik:

• Potensi hidro dan pumped storage di banyak daerah pegunungan
• Potensi panas bumi dan batuan kaya mineral (relevan untuk konsep seperti Addis Energy: hidrogen dari proses geotermal)
• Potensi PLTS besar di banyak wilayah terpencil dan kepulauan

AI bisa membantu merancang portofolio penyimpanan energi Indonesia yang optimal:

• Menentukan kombinasi storage (baterai, pumped hydro, thermal, hidrogen) paling efisien untuk tiap sistem kelistrikan (Jawa-Bali, Sumatra, Sulawesi, Maluku-Papua)
• Mengoptimalkan operasi storage: kapan mengisi, kapan mengosongkan, untuk menekan biaya dan emisi
• Menggunakan model pembelajaran mesin untuk memperpanjang umur baterai melalui pola operasi yang lebih “ramah” sel

Bagi pengembang proyek energi terbarukan, kemampuan menunjukkan analisis AI tentang kombinasi PLTS + storage + profil beban lokal bisa mempercepat persetujuan proyek dan akses pendanaan.

---

4. Bahan Bakar Berkelanjutan & Transportasi: Saatnya Lihat Melampaui BBM Fosil

MITEI menempatkan bahan bakar berkelanjutan (sustainable fuels) sebagai fokus besar berikutnya — terutama untuk sektor yang sulit dialiri listrik langsung: penerbangan, pelayaran, dan truk jarak jauh.

Pelajaran dari LanzaJet dan rencana studi “Future of Fuels”

LanzaJet mengembangkan bahan bakar penerbangan berkelanjutan (SAF) berbasis residu pertanian dan limbah karbon lain. Intinya:

• Bahan bakar ini bisa menjadi drop-in fuel — dipakai di mesin yang ada tanpa ubahan besar
• Potensi penghematan biaya besar karena tidak perlu mengganti armada dan infrastruktur

MITEI akan menjalankan studi dua tahun “The future of fuels: Pathways to sustainable transportation” mulai 2026, yang menganalisis biofuel dan e-fuels.

Indonesia sangat layak serius di area ini:

• Kita punya limbah pertanian melimpah (sawit, tebu, padi, jagung)
• Ada kebutuhan besar untuk dekarbonisasi penerbangan domestik dan pelayaran antar-pulau

Peran AI untuk bahan bakar berkelanjutan di Indonesia

AI bisa mempercepat pengembangan dan penerapan bahan bakar berkelanjutan dengan cara:

• Optimasi rantai pasok feedstock: memetakan lokasi limbah biomassa, biaya transportasi, dan emisi total
• Model life-cycle assessment (LCA) berbasis data: menghitung emisi dari hulu ke hilir untuk tiap jenis biofuel Indonesia
• Perencanaan campuran bahan bakar (fuel blending): menentukan kadar campuran optimal SAF atau biodiesel untuk tiap rute dan jenis armada

Bagi BUMN energi dan maskapai, kemampuan menunjukkan bahwa AI telah dipakai untuk merancang pathway dekarbonisasi yang paling efisien dan realistis akan menjadi nilai jual penting ke regulator dan investor.

---

5. Inovasi, Komersialisasi, dan Pelajaran Geopolitik: Jangan Ulangi Kesalahan AS

Bagian menarik dari konferensi MITEI adalah diskusi jujur tentang ketertinggalan AS dari Tiongkok di teknologi rendah karbon. Kelly Sims Gallagher menyebut:

• Tiongkok menguasai sekitar 51% produksi turbin angin global
• Sekitar 75% produksi modul surya global
• Rantai pasok teknologi rendah karbon banyak bergantung pada Tiongkok

Di sisi lain, AS terjebak dalam “seesaw of energy policy” — kebijakan energi yang berubah-ubah tergantung politik.

Peringatan dini untuk Indonesia

Indonesia sedang membangun ekosistem EV, baterai, dan energi terbarukan. Kalau tidak hati-hati, kita bisa terjebak jadi pasar dan pemasok bahan mentah, bukan pemain teknologi.

Ada tiga pelajaran penting dari diskusi MITEI:

1. Kebijakan harus stabil
   Investor dan inovator butuh sinyal jangka panjang: standar emisi, target bauran energi, insentif pajak, dan regulasi data/AI yang jelas.

2. Riset harus dekat dengan pasar
   MIT menunjukkan jalur dari lab ke pasar lewat program seperti Proto Ventures dan dukungan ARPA-E. Indonesia butuh versi lokal: inkubator yang fokus di energi & AI, bukan hanya software umum.

3. Kolaborasi internasional yang cerdas
   Contoh joint venture baterai LFP antara perusahaan Tiongkok, Eropa, dan AS menunjukkan pola: produksi dilakukan dekat pasar untuk mengurangi risiko geopolitik.

Indonesia bisa mengambil posisi sebagai:

• Basis produksi untuk baterai dan komponen energi terbarukan
• Pusat pengembangan model AI & data energi tropis (yang relevan untuk banyak negara berkembang)

Tapi itu hanya mungkin kalau:

• Data sistem energi Indonesia dibuka secara terstruktur (dengan tata kelola yang baik) untuk pengembangan AI
• Universitas, BUMN, startup, dan investor duduk di meja yang sama, bukan berjalan sendiri-sendiri

---

6. Dari Konferensi MIT ke Aksi di Indonesia: Apa Langkah Nyatanya?

Kalimat penutup Desirée Plata cukup mengena: orang-orang di ruangan itu nantinya bisa berkata, “Saya ada di ruangan ketika tantangan besar energi ini mulai benar-benar diselesaikan.”

Pertanyaannya: siapa yang akan bisa berkata begitu untuk konteks Indonesia?

Kalau Anda berada di PLN, IPP, BUMN energi, pemilik data center, regulator, atau pengembang solusi AI, beberapa langkah konkret yang masuk akal mulai 2025–2026 adalah:

1. Audit kesiapan AI di sistem energi Anda

   • Apakah data operasi (SCADA, meter, gangguan, cuaca) sudah terdokumentasi dan bisa dipakai model AI?
   • Di titik mana AI bisa langsung memberi nilai: prediksi beban, deteksi gangguan, optimasi dispatch, atau perencanaan investasi?

2. Bangun proyek percontohan (pilot) yang fokus dan terukur

   • Misalnya: prediksi beban tingkat feeder di satu kota, atau optimasi operasi baterai di satu PLTS besar
   • Ukur dampaknya: pengurangan biaya, peningkatan keandalan, penurunan emisi

3. Bentuk aliansi lintas pihak

   • Universitas (untuk riset), BUMN/IPP (untuk data dan sistem nyata), startup AI energi (untuk eksekusi cepat)
   • Pola mirip MITEI: forum riset & implementasi bersama, bukan hanya MoU di atas kertas

4. Jadikan AI bagian dari strategi transisi energi resmi

   • Masukkan target pemanfaatan AI di RUPTL, Rencana Umum Energi Daerah, dan kebijakan sektor data center/EV

Transisi energi Indonesia tidak akan selesai dengan satu teknologi atau satu kebijakan. Tapi ada pola yang konsisten dari pengalaman global: negara dan perusahaan yang menggabungkan riset kuat, data yang rapi, dan pemanfaatan AI yang serius, bergerak lebih cepat dan dengan biaya lebih rendah.

Kalau Anda ingin berada di barisan depan transisi energi Indonesia — bukan hanya mengikuti arus — ini saat yang tepat untuk mulai membangun fondasi AI di operasi dan strategi energi Anda.

---

Tertarik mengembangkan solusi AI untuk energi?

Bangun dulu use-case yang jelas: apakah fokus Anda optimasi jaringan listrik, integrasi energi terbarukan, prediksi permintaan, atau smart metering. Dari sana, kita bisa merancang arsitektur data dan model AI yang realistis, bisa diimplementasikan, dan berdampak nyata pada transisi energi berkelanjutan Indonesia.