Pelajaran floating wind Skotlandia bisa jadi blueprint Indonesia. Begini cara AI menurunkan biaya proyek angin lepas pantai dan memperkuat transisi energi nasional.
Mengapa biaya floating wind jadi urusan serius untuk Indonesia
Skotlandia sedang menyiapkan lebih dari 27GW proyek floating wind di Laut Utara. Angka sebesar itu bukan hanya ambisi energi bersih, tapi juga ujian: kalau biayanya tidak turun drastis, banyak proyek akan berhenti di kertas.
Indonesia sebenarnya menghadapi teka-teki yang mirip. Kita ingin menambah energi terbarukan di tengah pertumbuhan permintaan listrik, tapi:
- lokasi angin terbaik banyak yang jauh di lepas pantai,
- jaringan listrik belum selalu siap,
- dan biaya investasi masih bikin banyak pengembang berpikir dua kali.
Di sisi lain, kemampuan AI untuk sektor energi Indonesia makin matang: dari prediksi angin, perencanaan jaringan, sampai optimasi operasi pembangkit. Di sinilah pelajaran dari Skotlandia — yang dibahas dalam podcast tentang penurunan biaya floating wind di Aberdeen — jadi sangat relevan sebagai blueprint praktek, sementara AI menjadi mesin yang mengeksekusinya.
Tulisan ini merangkum inti pelajaran dari pengalaman Skotlandia dan menerjemahkannya menjadi strategi praktis untuk Indonesia: bagaimana AI bisa membantu menurunkan biaya floating wind dan mempercepat transisi energi berkelanjutan.
Apa yang dilakukan Skotlandia untuk menurunkan biaya floating wind
Inti pendeknya: Skotlandia menurunkan biaya floating wind dengan menggabungkan pengalaman offshore oil & gas, inovasi desain, dan kolaborasi industri. Podcast yang menampilkan tiga pelaku di Aberdeen – Enerfloat, Balmoral Comtec, dan OSI Renewables – menggambarkan polanya cukup jelas.
1. Mengubah pengalaman migas jadi keunggulan angin lepas pantai
Selama sekitar lima dekade, Skotlandia menjadi salah satu pusat operasi offshore oil & gas global di Laut Utara. Sekarang, kompetensi itu dipindahkan ke floating wind:
- desain dan pemasangan struktur terapung di laut dalam,
- manajemen risiko cuaca ekstrem,
- operasi dan pemeliharaan (O&M) jarak jauh,
- kultur keselamatan yang sudah teruji.
Bagi Indonesia, polanya mirip:
Negara dengan pengalaman kuat di migas offshore punya modal besar untuk masuk ke floating wind — asal ada kemauan untuk mengalihkan kompetensi.
Ini bukan hanya soal hardware. Ini juga soal:
- cara merencanakan proyek,
- standar teknis dan keselamatan,
- ekosistem vendor dan jasa pendukung.
2. Fokus ke komponen yang paling “menguras” biaya
Para narasumber podcast menyoroti bahwa biaya floating wind banyak tersedot di:
- struktur terapung (floating platform),
- mooring system (jangkar dan tali/kabel penambat),
- instalasi dan logistik offshore,
- serta O&M jangka panjang.
Balmoral Comtec, misalnya, dikenal dengan solusi material komposit dan buoyancy yang lebih ringan dan tahan lama. Enerfloat berfokus pada desain dan integrasi sistem terapung. OSI Renewables bergerak di manajemen proyek dan solusi O&M.
Kuncinya: mereka tidak hanya mengejar turbin lebih besar, tapi menekan biaya di fondasi, logistik, dan siklus hidup proyek.
3. Kolaborasi erat antara teknologi, operator, dan supply chain
Skotlandia tidak bekerja sendiri per proyek. Mereka membangun klaster industri di Aberdeen dan sekitarnya:
- universitas dan lembaga riset,
- perusahaan teknologi spesialis,
- pengembang proyek,
- pemerintah regional.
Hasilnya, siklus belajar jadi cepat:
- satu proyek gagal di aspek tertentu → data dikumpulkan → desain berikutnya diperbaiki,
- vendor bisa mengembangkan produk spesifik floating wind,
- standar teknis dan keselamatan bisa disepakati bersama.
Indonesia butuh pola serupa, tapi dengan satu tambahan penting: AI sebagai pengakselerasi pembelajaran. Di sini kita mulai masuk ke wilayah AI untuk energi.
Di mana biaya floating wind Indonesia bisa dipotong dengan bantuan AI
Jika melihat struktur biaya floating wind secara global, ada empat area utama yang sangat bisa dioptimalkan dengan AI:
- perencanaan lokasi dan desain awal,
- konstruksi dan instalasi di laut,
- operasi dan pemeliharaan,
- integrasi dengan jaringan listrik.
1) Perencanaan lokasi: dari studi manual ke simulasi AI
Selama ini, studi kelayakan lokasi banyak mengandalkan:
- data angin jangka panjang,
- peta kedalaman laut,
- kondisi gelombang dan arus,
- jalur pelayaran dan lingkungan.
Prosesnya lambat dan mahal. AI bisa memangkas waktu dan biaya studi dengan cara:
- menganalisis data angin satelit, boei, dan model iklim untuk memetakan peta potensi angin resolusi tinggi;
- menggunakan machine learning untuk memprediksi beban ekstrem (gelombang besar, badai) di tiap titik lokasi;
- menjalankan simulasi multi-skenario (misalnya 1.000 kombinasi desain dan lokasi) jauh lebih cepat daripada pendekatan manual.
Untuk konteks Indonesia, bayangkan potensi di:
- perairan selatan Jawa,
- Selat Makassar,
- kawasan timur seperti Laut Banda atau sekitar Nusa Tenggara.
Setiap wilayah punya karakter angin, gelombang, dan aktivitas laut yang berbeda. AI membantu memilih lokasi yang optimal secara teknis dan ekonomis, bukan hanya yang “kelihatan bagus” di atas kertas.
2) Desain struktur terapung: optimasi, bukan coba-coba
Struktur terapung adalah salah satu komponen termahal. Skotlandia mengurangi biaya melalui desain yang makin efisien. Indonesia bisa melompat lebih cepat dengan AI-assisted design:
- Generative design untuk menemukan bentuk platform yang paling stabil dengan material minimum;
- optimasi mooring system berdasarkan kombinasi kedalaman laut, jenis tanah dasar, dan ekstrem cuaca;
- simulasi digital twin untuk memprediksi fatigue struktur selama 20–25 tahun.
Hasilnya:
- berkurangnya berat baja atau beton,
- desain lebih standar → mudah diproduksi massal,
- risiko over-design (terlalu mahal) dan under-design (berisiko gagal) bisa ditekan.
Ini persis seperti yang dikejar perusahaan-perusahaan di Aberdeen, hanya saja Indonesia punya kesempatan langsung menggabungkan praktik teknik itu dengan AI sejak awal.
Operasi & pemeliharaan: area “emas” penghematan lewat AI
Di banyak studi, O&M bisa menyumbang 20–30% dari biaya siklus hidup proyek offshore wind. Di floating wind, angkanya bisa lebih tinggi karena akses ke lokasi lebih sulit dan kondisi laut lebih keras.
Di sini, AI benar-benar jadi pembeda.
Prediktif, bukan reaktif
Alih-alih menunggu komponen rusak, AI maintenance menganalisis data dari sensor:
- getaran turbin dan struktur,
- temperatur gearbox dan generator,
- sudut kemiringan platform,
- data SCADA lainnya.
Model kemudian memprediksi:
- komponen mana yang kemungkinan gagal dalam 3–6 bulan,
- waktu terbaik untuk berhenti operasi sementara,
- kombinasi pekerjaan yang bisa digabung dalam satu kunjungan kapal.
Efek langsung:
- berkurangnya kunjungan darurat yang mahal,
- jam operasi turbin lebih tinggi,
- umur komponen lebih panjang.
Digital twin untuk mengelola risiko laut Indonesia
Perairan Indonesia punya kombinasi unik:
- musim angin yang berbeda antara barat dan timur,
- arus kuat di selat sempit,
- potensi cuaca ekstrem lokal.
Digital twin — model virtual yang selalu diperbarui oleh data sensor — memungkinkan operator:
- memantau kondisi setiap platform secara real-time,
- menguji skenario “bagaimana kalau” tanpa menyentuh aset fisik,
- mengoptimalkan strategi operasi ketika cuaca berubah.
Skotlandia sudah bergerak ke arah ini dengan memanfaatkan pengalaman Laut Utara. Indonesia bisa mencontoh dan mengadaptasinya ke karakter laut tropis.
Integrasi dengan jaringan listrik Indonesia: tantangan besar, peluang besar
Menurunkan biaya proyek floating wind bukan hanya soal turbin dan platform. Biaya sistem (system cost) – integrasi ke jaringan – sama pentingnya.
Jaringan listrik Indonesia punya beberapa karakter:
- sistem yang terfragmentasi (banyak pulau, banyak sistem terpisah),
- beberapa pulau masih bergantung pada diesel,
- transmisi jarak jauh dari pusat beban ke lokasi sumber energi terbarukan.
AI untuk sektor energi bisa membantu di tiga area utama.
1) Prediksi produksi angin & permintaan listrik
Model AI dapat:
- memprediksi produksi floating wind beberapa jam hingga beberapa hari ke depan,
- memadukannya dengan prediksi permintaan listrik lokal,
- membantu operator sistem (misalnya PLN) mengatur jadwal pembangkit lain.
Ketika prediksi makin akurat:
- kebutuhan cadangan pembangkit fosil bisa dikurangi,
- pemadaman akibat ketidakstabilan dapat ditekan,
- biaya bahan bakar fosil turun karena operasi lebih efisien.
2) Perencanaan jaringan dan investasi
AI-based planning tools mampu mensimulasikan:
- di mana harus membangun gardu dan jalur transmisi baru,
- skenario pengembangan sistem selama 10–20 tahun,
- kombinasi terbaik antara energi angin, surya, hidro, dan penyimpanan.
Ini sejalan dengan pelajaran dari Skotlandia: proyek skala besar floating wind tidak boleh berdiri sendiri, tapi terintegrasi dengan rencana jaringan jangka panjang.
3) Smart metering & respons permintaan
Di kawasan yang menerima listrik dari floating wind, smart meter dan sistem demand response berbasis AI bisa:
- menggeser konsumsi ke jam-jam ketika angin kuat,
- mengurangi beban saat produksi turun,
- memberikan insentif tarif bagi pelanggan yang fleksibel.
Akibatnya, integrasi floating wind jadi lebih halus dan biaya balancing sistem turun.
Apa langkah praktis Indonesia jika ingin meniru Skotlandia (dengan AI)
Kalau hanya mengagumi Skotlandia tanpa mengubah cara kerja, manfaatnya nol. Berikut langkah konkret yang realistis untuk Indonesia dalam 3–7 tahun ke depan.
1. Bentuk klaster “Floating Wind & AI” di satu wilayah kunci
Misalnya di Jawa Timur, Sulawesi Selatan, atau Nusa Tenggara.
Anggotanya:
- perguruan tinggi teknik dan data science,
- perusahaan migas offshore yang ingin bertransisi,
- pengembang energi terbarukan,
- startup AI dan perusahaan teknologi,
- lembaga riset dan regulator.
Fokus awal:
- studi lokasi menggunakan AI,
- desain konsep proyek percontohan (pilot) floating wind,
- pengembangan digital twin sederhana.
2. Bangun proyek percontohan kecil tapi “penuh data”
Tidak perlu langsung gigawatt. Sebuah pilot 50–100MW yang:
- dipasang dengan sensor lengkap,
- seluruh datanya dikumpulkan dan dianalisis oleh tim AI,
- dibuat sebagai “laboratorium hidup” untuk melatih model dan SDM.
Pengalaman Skotlandia menunjukkan: proyek nyata jauh lebih efektif sebagai ruang belajar daripada simulasi di atas kertas saja.
3. Integrasikan dengan agenda nasional AI untuk energi
Floating wind jangan dianggap proyek terpisah. Kaitkan dengan:
- program nasional smart grid dan smart metering,
- target bauran energi terbarukan 2025–2060,
- inisiatif hilirisasi industri (misalnya produksi komponen lokal).
AI harus hadir di seluruh rantai nilai:
- perencanaan sistem,
- pembiayaan (model risiko berbasis data),
- operasi dan pemeliharaan,
- layanan pelanggan di sisi hilir.
Penutup: dari Laut Utara ke Laut Indonesia
Pengalaman Skotlandia menunjukkan satu hal penting: penurunan biaya floating wind bukan sekadar menunggu teknologi matang, tapi hasil dari desain cerdas, kolaborasi, dan keberanian bereksperimen. Indonesia berada di posisi unik: punya garis pantai panjang, potensi angin lepas pantai, dan ekosistem AI yang mulai tumbuh.
Kalau pelajaran Aberdeen dipadukan dengan pemanfaatan AI untuk sektor energi Indonesia, kita bukan cuma bisa membangun satu dua proyek floating wind, tapi membuka jalan menuju sistem listrik yang:
- lebih bersih,
- lebih andal,
- dan lebih efisien dari sisi biaya.
Pertanyaannya sekarang sederhana: apakah kita berani memulai dari beberapa proyek percontohan berani yang benar-benar memakai AI sejak tahap desain, bukan sekadar tambahan di akhir? Karena di situ, masa depan transisi energi Indonesia sedang dipertaruhkan.