Dari MIT ke Indonesia: Inovasi AI untuk Transisi Energi

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

MIT melahirkan inovasi energi bersih berbasis AI. Apa pelajaran praktisnya untuk transisi energi Indonesia, dari jaringan listrik hingga hidrogen hijau?

AI energitransisi energi IndonesiaMIT Energy Initiativehidrogen hijausmart gridsmart meteringpenyimpanan energi
Share:

Mengapa Riset Energi MIT Penting untuk Indonesia

Angka ini sering terlupakan: lebih dari 70% listrik Indonesia pada 2024 masih bergantung pada batubara dan gas. Di saat yang sama, target Net Zero Emission 2060 makin dekat, dan PLN sudah mulai mendorong co-firing biomassa, PLTS atap, dan jaringan listrik yang lebih pintar.

Di sisi lain dunia, MIT Energy Initiative baru saja mengumumkan 20 Energy Scholars 2025–2026. Fokus riset mereka terdengar sangat “global”: hidrogen hijau, baterai generasi baru, biomining mineral kritis, hingga desain bangunan hemat energi. Tapi kalau dilihat lebih dalam, hampir semua tema ini relevan langsung ke transisi energi Indonesia, terutama ketika dikaitkan dengan AI untuk sektor energi.

Tulisan ini mengurai apa yang sebenarnya sedang dikerjakan para Energy Scholars MIT, lalu menerjemahkannya ke konteks Indonesia: apa implikasinya untuk PLN, pengembang IPP, startup energi, dan industri migas yang sedang bertransformasi.

Gambaran Singkat: Apa Saja yang Diteliti Energy Scholars MIT?

Intinya, cohort 2025–2026 Society of Energy Scholars di MIT mengerjakan tiga kelompok besar isu:

  1. Dekarbonisasi sistem energi: hidrogen hijau, pyrolysis hidrokarbon rendah karbon, upcycling plastik, baterai laju tinggi.
  2. Bangunan dan kota rendah emisi: informasi iklim yang bisa langsung ditindaklanjuti untuk desain dan operasi gedung.
  3. Teknologi masa depan: fusi nuklir (SPARC/ARC), biomining mineral kritis, material penangkap karbon, dan pemrosesan kimia berenergi rendah.

Banyak topik di-"turbo"-kan dengan model komputasi canggih dan AI: optimasi jaringan energi multi-sektor, desain reaktor, simulasi aliran angin di wind farm, sampai perancangan cepat material katalis baru.

Kalau kita sedang bicara seri “AI untuk Sektor Energi Indonesia: Transisi Berkelanjutan”, maka riset-riset ini adalah semacam peta jalan: menunjukkan apa yang sebentar lagi akan menjadi standar global, dan area mana yang sebaiknya mulai Indonesia adopsi sekarang.

Sistem Energi Terintegrasi: Dari Optimasi MIT ke Jaringan Indonesia

Jawabannya jelas: sistem energi masa depan harus dioptimalkan secara spasial, temporal, dan lintas sektor. Itu persis yang dikerjakan Albert Chen di MIT, yang meneliti:

“Integrating temporal, spatial, and sectoral dynamics to optimize energy transitions and air quality outcomes.”

Apa relevansinya untuk Indonesia?

Indonesia sedang menghadapi tiga tekanan sekaligus:

  • Penambahan PLTS skala besar dan PLTS atap.
  • Rencana pemensiunan dini PLTU.
  • Pertumbuhan beban listrik dari industri dan pusat data (yang makin haus energi).

Tanpa AI untuk optimasi jaringan listrik, hasilnya bisa kacau: curtailment PLTS tinggi, frekuensi tak stabil, dan biaya sistem naik.

Beberapa hal yang bisa langsung diadopsi dari pendekatan jenis ini:

  • Model multi-sektor: mensimulasikan interaksi listrik, transportasi (EV & hidrogen), dan industri (amonia, smelter) dalam satu kerangka.
  • Optimasi spasial: di Indonesia, ini berarti mempertimbangkan lokasi PLTA di Sulawesi, PLTS di NTT, kebutuhan beban di Jawa, serta constraint jaringan transmisi.
  • Integrasi kualitas udara: setiap skenario pemensiunan PLTU dan penambahan energi terbarukan dianalisis bukan hanya dari sisi emisi COâ‚‚, tapi juga dampak SOâ‚‚, NOx, dan PM2.5 ke kota-kota besar.

Contoh konkret:

Bayangkan model AI yang menerima input:

  • Data beban jam-jaman dari sistem Jawa–Bali.
  • Data produksi PLTU, PLTG, PLTA, PLTS, PLTB.
  • Rencana investasi pembangkit dan transmisi 10–20 tahun.

Lalu memberikan keluaran:

  • Urutan pemensiunan PLTU paling optimal untuk menekan emisi dan menjaga biaya.
  • Lokasi prioritas PLTS/PLTB ditambah kapasitas jaringan yang diperlukan.
  • Proyeksi dampak kualitas udara per kota.

Inilah tipe decision support system yang sudah mulai digarap di MIT, dan yang sangat layak jadi prioritas di Indonesia.

Hidrogen Hijau & Penyimpanan Energi: Inspirasi Riset MIT untuk Proyek Indonesia

Riset Energy Scholars sangat agresif di dua area yang sedang ramai di Indonesia: hidrogen hijau dan baterai.

Hidrogen hijau yang benar-benar efisien

Beberapa proyek di MIT yang relevan:

  • India Cox & Amber Velez: produksi hidrogen hijau lewat intermediate temperature steam electrolysis dan pulsed electrolysis untuk efisiensi grid-scale.
  • Braden Gilleland: hydrocarbon pyrolysis untuk memproduksi hidrogen rendah karbon tanpa emisi COâ‚‚ langsung.
  • Julia Tao: analisis keselamatan sistem transportasi berbasis hidrogen.
  • Santosh Singh: membran berbasis h-BN untuk pemisahan & penyimpanan Hâ‚‚.

Untuk Indonesia, di mana pilot project hidrogen hijau mulai muncul di pembangkit dan kawasan industri, pelajarannya jelas:

  1. AI wajib hadir dari awal desain

    • Optimasi ukuran elektroliser, PLTS/PLTA pendukung, dan operasi harian berdasarkan ramalan cuaca dan harga listrik.
    • Model AI untuk predictive maintenance elektroliser agar faktor kapasitas tetap tinggi.

  2. Fokus pada safety-by-design
    Data dari sensor tekanan, temperatur, aliran, dan kebocoran bisa dianalisis real-time dengan AI untuk sistem alarm dini, sejalan dengan pendekatan yang dikaji di MIT untuk transportasi hidrogen.

  3. Eksperimen dengan skenario campuran
    Tidak semua wilayah langsung butuh hidrogen hijau murni. Ada ruang untuk:

    • Hidrogen rendah karbon dari pyrolysis di dekat infrastruktur gas.
    • Blending hidrogen di jaringan gas bumi dengan pemantauan kualitas via analitik data.

Baterai dan penyimpanan energi masa depan

Beberapa tema lain yang relevan:

  • Alex Quinn: baterai aliran (flow battery) berbasis alkaline polysulfide ferri-/ferro-cyanide.
  • Trent Weiss: desain elektrode untuk meningkatkan konveksi dalam baterai lithium-ion.

Untuk sistem listrik Indonesia yang mulai memasang PLTS secara agresif, AI bisa digunakan untuk:

  • Menentukan campuran optimal: baterai Li-ion vs flow battery vs pumped hydro, berdasarkan profil beban lokal dan variabilitas PLTS/PLTB.
  • Mengelola state of charge ribuan unit baterai di lapangan (misalnya di jaringan PLTS atap) untuk mendukung demand response dan menjaga kestabilan frekuensi.
  • Memprediksi degradasi baterai berbasis data historis arus, suhu, dan pola pengisian.

Riset elektrokimia di MIT bisa terlihat jauh, tapi cara berpikirnya—menggabungkan desain material, simulasi, dan data—itu yang sebaiknya langsung kita tiru.

Bangunan Cerdas & Kota Rendah Emisi: Dari Trondheim ke Jakarta

Tiga Energy Scholars (Eric Kyle Cheung, Darya Guettler, Wyatt Sluga) mengerjakan tema yang sama:

“Climate-actionable information for buildings in Trondheim, Norway.”

Artinya, mereka tidak sekadar membuat model iklim, tapi mentranslasikannya menjadi informasi yang bisa langsung dipakai arsitek, pengelola gedung, dan pembuat kebijakan.

Terjemahan ke konteks Indonesia

Indonesia punya dua masalah besar di sektor bangunan:

  • Beban pendingin (AC) yang sangat tinggi di kota besar.
  • Kurangnya data granular penggunaan energi gedung.

Di sini AI + smart metering jadi pasangan yang sangat penting:

  1. Model beban gedung yang presisi
    Dengan data smart meter 15-menitan dan sensor IoT (suhu, kelembapan, okupansi), kita bisa:

    • Memprediksi puncak beban per gedung dengan akurasi tinggi.
    • Mengoptimalkan jadwal AC sentral, chiller, dan lift.

  2. “Climate-actionable information” ala Indonesia
    Bukan hanya laporan tebal penuh grafik, tapi insight yang langsung bisa dipakai tim operasional, seperti:

    • “Jika suhu setpoint dinaikkan 1°C antara 12.00–16.00, gedung ini bisa menghemat 8–10% energi bulanan tanpa keluhan signifikan.”
    • “Pindahkan 30% beban non-kritis (pompa, sebagian AHU) ke jam 22.00–05.00 untuk mengurangi biaya maksimum demand.”

  3. Integrasi ke sistem kota pintar
    Untuk Jakarta, Surabaya, atau IKN, data gedung bisa dikaitkan dengan:

    • Beban jaringan distribusi PLN per feeder.
    • Data kualitas udara kota.
    • Rencana pembangunan transit (LRT/MRT/BRT) yang mengubah pola okupansi gedung.

Pendekatan MIT pada bangunan di Trondheim bisa menjadi blueprint bagi program nasional efisiensi energi berbasis AI di gedung-gedung Indonesia.

Material, Limbah, dan Mineral Kritis: Rantai Pasok Energi yang Sering Terlupa

Transisi energi bukan cuma soal listrik dan hidrogen. Ada tiga front yang mulai jadi fokus Energy Scholars dan sangat relevan ke Indonesia:

  1. Biomining mineral kritis – Hui Sun meneliti cara memanfaatkan mikroorganisme untuk mengekstraksi mineral penting transisi energi, seperti nikel, kobalt, dan REE, dengan dampak lingkungan lebih rendah.
  2. Material penangkap dan pengubah karbon – Jimin Kim dan Adriana Ladera mengembangkan material yang bisa mengubah CO₂, CH₄, dan nitrat menjadi polimer tumbuh serta katalis baru.
  3. Upcycling plastik – Xiao Wang bekerja “menuju upcycling penuh limbah PVC pasca-konsumsi”.

Kenapa ini sangat relevan buat Indonesia?

  • Indonesia adalah pemain besar nikel dan sedang mendorong ekosistem baterai EV. Biomining berpotensi mengurangi jejak lingkungan tambang laterit.
  • Emisi metana dari TPA sampah dan limbah cair masih tinggi; material yang bisa memanfaatkan CHâ‚„ untuk produk bernilai bisa mengubah beban menjadi peluang.
  • Krisis sampah plastik, terutama PVC, masih nyata di banyak kota.

AI berperan di sini lewat:

  • Model reaksi dan desain material berbasis machine learning: seperti yang dilakukan di MIT, di mana kandidat material baru untuk katalis atau membran tidak lagi murni dicari lewat eksperimen trial-and-error, tapi lewat screening jutaan kemungkinan struktur secara virtual.
  • Optimasi proses industri: sistem kontrol cerdas untuk pabrik daur ulang plastik dan pabrik kimia rendah energi, meminimalkan konsumsi energi per ton produk.

Untuk perusahaan energi di Indonesia yang mulai merambah ke bisnis new energy dan circular economy, inilah tanjakan berikutnya: memadukan teknologi proses dengan AI desain material dan proses.

Pelajaran untuk Indonesia: Membangun “Energy Scholars” Versi Lokal

Ada satu hal menarik dari Society of Energy Scholars MIT: mereka bukan hanya kumpulan peneliti pintar. Mereka didukung oleh industri (Shell, ExxonMobil, Eni, Petronas, Chevron, dan lainnya) yang ingin mempercepat transisi energi global.

Indonesia seharusnya tidak hanya menjadi pasar bagi inovasi ini, tetapi juga produsen pengetahuan. Beberapa langkah nyata yang bisa diambil ekosistem energi di sini:

  1. Program beasiswa lintas kampus–industri bertema “AI untuk Transisi Energi Indonesia”

    • Topik seperti optimasi sistem PLN, smart metering & demand response, prediksi output PLTS/PLTB, dan desain kota rendah emisi.
    • Dibiayai konsorsium BUMN energi, pengembang IPP, dan startup teknologi.

  2. Kolaborasi riset terarah
    Fokus pada area di mana Indonesia punya keunggulan atau kebutuhan besar:

    • Integrasi energi terbarukan di sistem kelistrikan kepulauan.
    • Model AI untuk operasi PLTA dan PLTP yang sangat spesifik ke iklim tropis dan geologi kita.
    • Manajemen energi kawasan industri (smelter, petrokimia, data center).

  3. Data sebagai aset bersama
    Hampir semua riset MIT yang melibatkan AI dan komputasi canggih bergantung pada data yang kaya. Indonesia perlu:

    • Standar data energi nasional (format, frekuensi, kualitas).
    • Skema data sharing terkontrol antara PLN, operator pembangkit, dan regulator.

  4. Membangun talenta yang “bilingual”: paham energi dan AI
    Para Energy Scholars MIT jarang murni hanya satu disiplin. Banyak yang menggabungkan teknik kimia + komputasi, arsitektur + data, atau teknik mesin + AI.
    Ini arah yang sama yang perlu dikejar kampus dan program pelatihan profesional di Indonesia.

Penutup: Saatnya Indonesia Naik Kelas di AI & Energi

Riset yang sedang dilakukan oleh 20 Energy Scholars MIT menunjukkan satu hal: masa depan energi bersih sangat bergantung pada kemampuan kita memadukan ilmu energi, sains material, dan kecerdasan buatan.

Bagi Indonesia yang sedang mendorong transisi energi berkelanjutan, peluangnya besar:

  • AI untuk optimasi jaringan listrik dan integrasi energi terbarukan.
  • AI untuk sistem hidrogen hijau dan penyimpanan energi.
  • AI untuk smart metering, efisiensi gedung, dan kota rendah emisi.
  • AI untuk desain material, pengelolaan limbah, dan biomining mineral kritis.

Kalau Anda bagian dari PLN, pengembang pembangkit, perusahaan migas yang sedang bertransformasi, atau startup energi, ini momen yang tepat untuk bertanya:

“Di mana peran AI dalam strategi transisi energi saya tahun 2025–2030, dan talenta seperti apa yang harus mulai saya rekrut atau kembangkan dari sekarang?”

Seri “AI untuk Sektor Energi Indonesia: Transisi Berkelanjutan” kami akan terus mengulas contoh konkret dan langkah implementasi praktis. Langkah berikutnya ada di tangan Anda: mulai dari satu proyek pilot berbasis data, lalu jadikan AI sebagai bagian inti dari cara Anda mengelola energi.