Jawa Tengah punya potensi EBT hampir 198 GWp, tapi pemanfaatannya tertinggal. Forum Energi Daerah dan pemanfaatan AI bisa jadi kunci akselerasi transisi energi.
Kolaborasi & AI untuk Akselerasi Energi Terbarukan Jateng
Pada 2024, bauran energi terbarukan Jawa Tengah baru menyentuh sekitar 18,58%, masih di bawah target 21,32% pada 2025. Di saat yang sama, studi IESR menunjukkan potensi EBT Jateng mencapai hampir 198 GWp. Jurangnya lebar: potensi melimpah, pemanfaatan tertinggal.
Ini bukan sekadar soal instalasi PLTS di atap pabrik atau membangun pembangkit biomassa. Tantangan sesungguhnya ada di koordinasi, data, perencanaan, dan eksekusi lintas sektor. Dan di titik ini, dua hal jadi kunci: forum kolaborasi yang kuat dan pemanfaatan kecerdasan buatan (AI) dalam pengelolaan energi.
Artikel ini membahas bagaimana Forum Energi Daerah (FED) Jawa Tengah dibentuk sebagai mesin kolaborasi transisi energi, dan bagaimana AI bisa diintegrasikan ke dalam kerja-kerja forum tersebut: dari perencanaan RUED berbasis data, optimasi jaringan listrik, sampai penguatan program energi terbarukan di desa.
Forum Energi Daerah Jateng: Fondasi Kolaborasi Transisi Energi
Jawaban paling rasional atas lambatnya transisi energi daerah adalah membangun wadah kolaborasi yang permanen dan jelas mandatnya. Itulah posisi Forum Energi Daerah (FED) Provinsi Jawa Tengah, yang ditetapkan melalui Keputusan Gubernur Nomor 100.3.3.1/398 Tahun 2025.
FED Jateng disusun dengan struktur yang cukup komplet:
- Dewan Pengarah – menjaga arah kebijakan dan sinkron dengan target nasional.
- Badan Pelaksana Harian – motor koordinasi harian, monitoring, dan eksekusi program.
- 4 Kelompok Kerja (Pokja):
- Regulasi dan data
- Pendanaan
- Teknologi dan infrastruktur
- Edukasi dan pemberdayaan masyarakat
Agus Sugiharto, Kepala Dinas ESDM Jawa Tengah, menegaskan bahwa percepatan transisi energi tidak mungkin tercapai tanpa kolaborasi lintas aktor: pemerintah daerah, PLN, industri, akademisi, masyarakat, dan mitra pembangunan.
FED pada dasarnya adalah “ruang mesin” transisi energi daerah: tempat regulasi, teknologi, pendanaan, dan edukasi dibicarakan bersama, bukan sendiri-sendiri.
Dalam seri “AI untuk Sektor Energi Indonesia: Transisi Berkelanjutan”, FED seperti ini adalah entry point ideal untuk mengintegrasikan solusi AI. Kenapa? Karena AI hanya efektif bila ada:
- Data yang relatif terpusat
- Mandat kelembagaan yang jelas
- Pelibatan banyak aktor yang bersentuhan langsung dengan sistem energi
Tiga hal ini mulai terjawab oleh hadirnya FED.
Jembatan Pusat–Daerah: RUED, Data, dan Ruang Dialog
Transisi energi akan berantakan kalau perencanaan pusat dan daerah tidak nyambung. Di sini, FED berperan sebagai jembatan perencanaan.
Peran strategis FED menurut DEN dan Bappenas
Azhari Syauqi dari Sekretariat Jenderal Dewan Energi Nasional menyebut FED sebagai platform penting untuk:
- Memperbarui RUED agar realistis dan berbasis data terkini
- Mendorong regulasi hemat energi di tingkat daerah
- Mengamankan ruang terbuka hijau dalam tata ruang
- Meningkatkan kapasitas pemda lewat kerja sama dengan perguruan tinggi dan lembaga pusat
Dari perspektif perencanaan nasional, Diah Perwitasari dari Bappenas melihat FED sebagai kunci untuk:
- Mengidentifikasi potensi energi lokal dengan lebih tajam
- Menyusun roadmap transisi energi yang terukur di tingkat provinsi
- Mengintegrasikan kebutuhan daerah ke dokumen perencanaan nasional (RPJMN, RKP, dsb.)
Di mana AI masuk di tahap ini?
Bagian paling sering macet dalam perencanaan energi daerah adalah data yang tersebar, tidak standar, dan sulit diolah. Di sinilah AI untuk sektor energi punya peran besar:
-
Konsolidasi data energi daerah
AI bisa membantu memproses data dari:- PLN (beban sistem, pemadaman, profil konsumsi)
- Pemda (data bangunan publik, izin industri, tata ruang)
- Industri (kebutuhan listrik, target dekarbonisasi)
- Desa (program PLTS, biogas, Desa Mandiri Energi)
Dengan model AI yang tepat, FED bisa punya dashboard energi provinsi: satu peta besar yang menunjukkan di mana beban tinggi, di mana potensi surya besar, di mana PLTS dan biomassa paling masuk akal.
-
Pemodelan RUED berbasis skenario
RUED sering berhenti jadi dokumen statis. AI bisa dipakai untuk:- Mensimulasikan skenario penambahan PLTS, PLTB, atau biomassa
- Menghitung dampak ke emisi, biaya sistem, dan kebutuhan jaringan
- Menunjukkan skenario mana yang paling rasional secara ekonomi dan teknis
-
Analisis kebijakan cepat
Saat FED ingin menguji rancangan regulasi hemat energi atau insentif PLTS atap, AI bisa membantu:- Mengestimasi potensi pengurangan beban puncak
- Mengukur potensi penghematan subsidi
- Mengidentifikasi kelompok pengguna yang paling cepat merespon kebijakan
Untuk pemda dan pelaku usaha yang membaca artikel ini:
Kalau Anda sudah pusing duluan melihat tumpukan data dan laporan energi, AI bukan “tambahan kerjaan”, justru alat untuk merapikan dan membuat semua itu bisa diambil keputusannya.
Dari PLTS Desa ke Pabrik “Very Green”: Contoh Praktik di Jateng
Jawa Tengah sudah menunjukkan bahwa transisi energi bukan konsep abstrak. Ada angka dan praktik yang bisa dipegang.
Lompatan PLTS: dari <2 MW ke >50 MW
Menurut IESR, sejak 2019 kapasitas PLTS di Jawa Tengah naik dari kurang dari 2 MW menjadi lebih dari 50 MW. Pemicunya:
- Tuntutan pasar global: industri berorientasi ekspor dipaksa beralih ke energi terbarukan untuk memenuhi standar rantai pasok hijau.
- Program Desa Mandiri Energi yang menempatkan PLTS, biogas, dan gas rawa sebagai alat kemandirian.
- Pemasangan PLTS untuk pesantren dan UMKM yang dibiayai APBD.
Marlistya Citraningrum dari IESR menyebut energi terbarukan — khususnya PLTS, biogas, dan gas rawa — membuka peluang masyarakat menjadi produsen energi, bukan hanya konsumen.
Kalau kita tambahkan perspektif AI ke sini, peluangnya jadi lebih menarik:
- PLTS desa bisa dihubungkan dengan smart meter dan sistem pemantauan berbasis AI untuk mengetahui kapan warga paling banyak memakai listrik, kapan panel butuh perawatan, dan kapan baterai nyaris penuh.
- UMKM bisa mendapatkan rekomendasi jadwal operasi hemat energi berdasarkan prediksi cuaca dan beban listrik.
Studi kasus: PT Djarum Oasis dan konsep “very green”
Suwarno, Deputi General Manager Production Engineering PT Djarum Oasis, menggambarkan bagaimana perusahaan sudah lama mengadopsi konsep “sangat hijau” (very green) bahkan sebelum istilah transisi energi ramai.
Langkah yang sudah dilakukan antara lain:
- Konservasi energi, air, dan lingkungan
- Pembangunan PLTS di area pabrik
- Penggantian bahan bakar boiler dari solar ke CNG dan biomassa
- Pemanfaatan woodchip
- Peningkatan efisiensi energi di proses produksi
Mereka tidak melihat dekarbonisasi sekadar kewajiban regulasi, tapi strategi bisnis jangka panjang.
Sekarang bayangkan kalau pendekatan “very green” ini dipasangkan dengan AI:
-
Optimasi konsumsi energi pabrik
Model AI menganalisis data produksi, suhu, dan pola operasi mesin untuk merekomendasikan jam operasi paling efisien energi. -
Prediksi kebutuhan bahan bakar dan beban puncak
Sistem AI bisa memprediksi kapan boiler biomassa akan bekerja lebih keras dan berapa stok woodchip yang dibutuhkan, mengurangi risiko gangguan operasi. -
Penghitungan jejak karbon real-time
Data energi dari PLTS, CNG, dan biomassa bisa digabung untuk menyajikan dashboard emisi COâ‚‚ harian, yang sangat berguna untuk laporan ESG dan kebutuhan pasar ekspor.
Bagi perusahaan di Jawa Tengah (dan Indonesia secara umum) yang ingin masuk ke jalur serupa, kombinasi energi terbarukan + AI untuk efisiensi energi industri bukan lagi “nice to have”. Ini makin dekat ke syarat bertahan di rantai pasok global.
AI sebagai Enabler Forum Energi Daerah: Dari Konsep ke Implementasi
Kalau kita lihat struktur FED Jateng, AI bisa ditempatkan sebagai alat kerja utama di setiap Pokja, bukan sekadar proyek sampingan.
1. Pokja Regulasi & Data: Satu sumber kebenaran
Pokja ini bisa menjadikan AI sebagai tulang punggung:
- Sistem data energi terintegrasi provinsi yang menarik data dari PLN, Dinas ESDM, Bappeda, kabupaten/kota, dan proyek-proyek energi terbarukan.
- Analitik otomatis untuk:
- Melihat tren konsumsi listrik per sektor
- Mengidentifikasi kecamatan dengan potensi PLTS atap tertinggi
- Menghitung gap antara target RUED dan realisasi tiap tahun
Dengan begitu, rapat FED tidak lagi debat berdasarkan asumsi, tapi berdasarkan dashboard bersama.
2. Pokja Pendanaan: Menyusun proposal yang “bankable”
Pendanaan proyek EBT sering mentok di tahap studi kelayakan. AI bisa membantu:
- Menyusun simulasi finansial berbagai skema: APBD, APBN, blended finance, atau skema ESCO
- Mengestimasi payback period PLTS atap untuk gedung pemerintah, sekolah, dan puskesmas
- Menunjukkan skenario risiko: perubahan tarif listrik, penurunan harga panel, fluktuasi kurs
Hasilnya, proposal proyek yang diajukan ke perbankan atau lembaga pendanaan jadi jauh lebih kuat.
3. Pokja Teknologi & Infrastruktur: Mengelola sistem yang makin kompleks
Integrasi PLTS, biogas, biomassa, dan mungkin nanti kendaraan listrik, akan membuat sistem energi daerah jauh lebih dinamis. AI bisa digunakan untuk:
- Forecasting beban listrik harian hingga per jam
- Optimasi operasi pembangkit EBT terdistribusi agar tidak mengganggu stabilitas jaringan
- Membantu PLN merancang grid upgrade bertahap sesuai penetrasi EBT
Ini relevan sekali untuk Jawa Tengah yang sudah mulai punya PLTS skala besar dan PLTS atap di industri.
4. Pokja Edukasi & Pemberdayaan Masyarakat: Data sebagai bahan cerita
Transisi energi sering terhambat bukan di teknologi, tapi di narasi.
Dengan dukungan AI, FED bisa:
- Menyusun materi sosialisasi yang dipersonalisasi untuk desa, UMKM, sekolah, atau pesantren, berdasarkan profil konsumsi dan potensi lokal.
- Menunjukkan dengan angka sederhana: berapa rupiah yang bisa dihemat desa bila punya PLTS 10 kWp, atau berapa emisi yang bisa dihindari jika satu pesantren berpindah ke PLTS.
Narasi yang berbasis data konkret jauh lebih meyakinkan dibanding tagline umum tentang “hijau” dan “ramah lingkungan”.
Langkah Praktis untuk Pemda dan Industri di Jawa Tengah
Kalau Anda berada di pemda, PLN daerah, atau industri di Jawa Tengah, ada beberapa langkah konkret yang bisa mulai dipikirkan dari sekarang.
Untuk pemerintah daerah dan FED
-
Bentuk tim kecil data & AI di bawah Pokja Regulasi dan Data
Tidak perlu langsung besar. Mulai dengan:- Menginventarisasi semua sumber data energi yang sudah ada
- Menyusun standar data sederhana
- Menguji satu pilot dashboard energi provinsi
-
Integrasikan AI ke proses pembaruan RUED
Minta dukungan perguruan tinggi atau mitra teknis untuk memodelkan:- Skenario penambahan PLTS atap di bangunan publik
- Skenario program efisiensi energi gedung pemerintah
-
Gunakan AI untuk memilih proyek prioritas APBD
Daripada membagi rata proyek PLTS ke semua wilayah, gunakan analitik AI untuk mencari titik-titik dengan kombinasi terbaik antara kebutuhan dan potensi.
Untuk industri dan pelaku usaha
-
Mulai dari energi yang sudah Anda pakai
Kumpulkan data konsumsi listrik, bahan bakar, dan jam operasi. Dari sini saja, banyak solusi AI sederhana untuk:- Menemukan pemborosan energi
- Mengatur jadwal produksi agar beban puncak turun
-
Kombinasikan investasi PLTS dengan sistem pemantauan cerdas
Jangan hanya pasang PLTS sebagai proyek simbolik. Pastikan ada sistem yang memonitor kinerja, mengukur penghematan, dan menghitung emisi yang dihindari. -
Bangun narasi ESG yang berbasis data
Pasar ekspor makin menuntut transparansi. Data konsumsi energi dan emisi yang dianalisis dengan AI akan membuat laporan keberlanjutan Anda jauh lebih kredibel.
Menjadikan FED Jateng Laboratorium Transisi Energi Berbasis AI
Jawa Tengah sudah punya potensi EBT hampir 198 GWp, FED yang resmi, dan contoh praktik industri yang serius menuju dekarbonisasi. Yang dibutuhkan sekarang adalah “pengikat” agar semua inisiatif ini bergerak serempak.
AI sangat cocok mengambil peran sebagai pengikat itu: merapikan data, mensimulasikan kebijakan, mengoptimalkan operasi jaringan, dan membantu masyarakat serta industri membuat keputusan energi yang lebih cerdas.
Bagi Anda yang berkecimpung di sektor energi, pemerintahan daerah, atau industri di Jawa Tengah dan provinsi lain, pertanyaan praktisnya sederhana:
Apakah forum energi di daerah Anda sudah memanfaatkan AI sebagai alat kerja utama, atau baru berhenti di rapat dan dokumen?
Kalau jawabannya belum, sekarang momen yang pas untuk mulai. FED Jawa Tengah bisa menjadi contoh awal bagaimana kolaborasi multipihak dan kecerdasan buatan dipadukan untuk mendorong transisi energi Indonesia yang lebih cepat, terukur, dan adil.