Forecast listrik global mulai meleset karena data center dan EBT. Indonesia butuh AI untuk prediksi permintaan dan optimasi grid agar transisi energi tetap aman.
Sebagian besar utilitas di dunia maju sedang mengalaminya: proyeksi pertumbuhan listrik 2026 direvisi turun, padahal euforia soal data center dan AI lagi tinggi-tingginya. Di AS, Energy Information Administration (EIA) baru saja memangkas proyeksi produksi listrik 2026 lebih dari 1 poin persentase, dari 3% jadi 1,7%. Sumber masalahnya? Pola pertumbuhan beban besar yang jauh dari ekspektasi, terutama di Texas dan kawasan PJM.
Di Indonesia, kita mulai masuk gelombang yang mirip: ekspansi data center, kawasan industri hijau, smelter, kendaraan listrik, dan PLTS yang makin masif. Kalau proyeksi permintaan energi terus meleset, PLN dan pelaku sektor energi akan menanggung risiko investasi salah arah, tarif tidak stabil, dan gangguan keandalan jaringan.
Ini momen yang pas untuk jujur: pendekatan perencanaan dan forecast tradisional sudah nggak cukup. Pola beban baru didorong AI, cloud, dan elektrifikasi, sementara model lama masih mengandalkan tren historis yang relatif stabil. Di sinilah AI untuk sektor energi bukan sekadar tren teknologi, tapi alat kerja yang mulai jadi kebutuhan dasar.
Tulisan ini membahas apa yang sebenarnya terjadi di AS, kenapa forecast mereka meleset, dan yang paling penting: apa pelajarannya untuk transisi energi Indonesia dan bagaimana AI bisa memperbaiki prediksi permintaan dan optimasi jaringan listrik.
Apa yang Terjadi di AS: Forecast Pertumbuhan Listrik Tiba-tiba Turun
Intinya sederhana: EIA melihat realisasi pertumbuhan beban besar di 2025 ternyata tidak seagresif yang mereka bayangkan, terutama di Texas (ERCOT), lalu mereka merevisi turun proyeksi 2026.
Beberapa angka penting dari laporan pendek EIA:
- Proyeksi pertumbuhan pembangkitan listrik AS 2026 turun dari 3% jadi 1,7% (penurunan 1,3 poin persentase dalam sebulan).
- Total pembangkitan 2026 diprediksi 4.327 miliar kWh, turun dari estimasi sebelumnya 4.382 miliar kWh.
- Di ERCOT (Texas), proyeksi pertumbuhan beban direvisi dari:
- 6% → 5% pada 2025
- 15,7% → 9,6% pada 2026
- Di PJM (wilayah interkoneksi besar di timur AS), permintaan listrik justru masih diproyeksi tumbuh 3,3% per tahun di 2025 dan 2026.
Yang menarik, pertumbuhan ini berbeda total dengan dekade 2010–2020 yang relatif flat. Pendorong utamanya sekarang adalah pelanggan besar seperti:
- data center
- fasilitas mining kripto
- beban industri intensif energi
Di waktu yang sama, EIA juga melihat perubahan bauran energi:
- Di PJM, pertumbuhan permintaan dipenuhi oleh batubara (+23%) dan surya (+63%) antara 2024–2026.
- Di ERCOT, surya tumbuh paling cepat, naik 92% dalam periode yang sama.
Artinya, mereka bukan hanya harus menebak berapa listrik yang dibutuhkan, tapi juga dari sumber apa dan di titik jaringan mana. Kombinasi permintaan yang cepat berubah dan integrasi energi terbarukan inilah yang sedang bikin model lama kedodoran.
Kenapa Forecast Energi Meleset – dan Apa Ruginya
Kesalahan forecast di sektor energi bukan sekadar soal angka di laporan. Dampaknya sangat nyata ke sistem dan bisnis.
1. Model tradisional terlalu mengandalkan data historis
Banyak utilitas (termasuk di Indonesia) masih bertumpu pada pendekatan:
- extrapolasi tren konsumsi masa lalu,
- asumsi pertumbuhan ekonomi makro,
- sedikit koreksi untuk program efisiensi energi.
Masalahnya, pola beban baru seperti data center dan industri digital tidak linear. Satu kampus data center bisa menambah ratusan megawatt dalam waktu singkat, tapi proses realisasi proyeknya juga bisa mundur 1–2 tahun. Model statistik klasik kesulitan menangkap dinamika itu.
2. Proyek besar bisa delay, pindah, atau berubah skala
Di Texas, salah satu alasan revisi EIA adalah fakta bahwa tidak semua beban besar yang direncanakan benar-benar online sesuai jadwal. Ini sangat mirip dengan konteks Indonesia:
- Proyek smelter nikel yang mundur konstruksi.
- Kawasan industri baru yang pembangunannya bertahap.
- Data center yang mengubah desain karena kebijakan regulasi atau harga listrik.
Kalau PLN atau pengelola sistem terlalu percaya pada rencana awal tanpa pembaruan data real-time, forecast akan cenderung terlalu optimistis.
3. Rugi kalau salah: overbuild vs underbuild
Dua skenario ekstrem sama-sama berbahaya:
- Overbuild kapasitas: investasi pembangkit dan jaringan keburu jalan, sementara beban nyata tumbuh lebih lambat.
- Aset menganggur (underutilized).
- Biaya tetap tinggi, berpotensi menekan keuangan dan pada akhirnya tarif.
- Underbuild kapasitas: permintaan tumbuh lebih cepat dari rencana.
- Risiko pemadaman dan N-1 security terganggu.
- PLTU atau PLTG terpaksa beroperasi di luar pola optimal.
- Integrasi energi terbarukan terhambat karena keterbatasan jaringan.
Di transisi energi, kesalahan ini makin mahal. Salah desain sistem hari ini bisa "mengunci" kita pada infrastruktur berbasis fosil selama puluhan tahun.
Apa Pelajarannya untuk Indonesia?
Indonesia sedang menuju fase yang sangat mirip dengan ERCOT dan PJM, hanya dengan karakteristik lokal yang unik.
Beberapa tren utama yang akan menguji kemampuan forecast kita:
- Ledakan data center di Jabodetabek, Batam, dan calon kawasan pusat data lain.
- Kawasan industri hijau (Kalimantan, Sulawesi) yang menuntut listrik rendah emisi.
- Smelter dan industri pengolahan mineral yang membutuhkan beban besar dan 24/7.
- Kendaraan listrik dan elektrifikasi transportasi umum.
- Target energi terbarukan 23% di 2025 dan lebih tinggi lagi setelahnya.
Kalau kita masih mengandalkan pendekatan forecast tradisional yang sama seperti dekade lalu, hasilnya hampir bisa ditebak:
Entah kita akan kelebihan kapasitas fosil yang mahal, atau kekurangan kapasitas dan jaringan saat beban baru datang.
Menurut saya, ada tiga pelajaran krusial dari kasus EIA yang relevan langsung ke Indonesia:
- Forecast permintaan harus dinamis, bukan dokumen 5 tahunan yang jarang di-update.
- Data pelanggan besar dan proyek besar harus terintegrasi ke model, bukan sekadar asumsi kasar.
- Integrasi energi terbarukan dan pola cuaca harus masuk ke model prediksi, bukan diperlakukan terpisah.
Semua itu jauh lebih mudah dicapai kalau kita mulai serius mengadopsi AI dan machine learning di perencanaan sistem tenaga.
Di Sini AI Masuk: Dari Prediksi Permintaan ke Optimasi Grid
AI bukan obat semua masalah, tapi untuk urusan prediksi permintaan dan optimasi sistem, alat ini memang jauh lebih cocok dibanding pendekatan statis.
1. Prediksi permintaan listrik berbasis ML
Model machine learning bisa menggabungkan ratusan variabel yang sulit ditangani model tradisional, misalnya:
- data historis beban per 15 menit dari smart meter,
- data cuaca granular (suhu, kelembapan, radiasi matahari),
- jadwal operasi industri besar,
- data perkembangan pembangunan kawasan industri/data center,
- variabel sosial-ekonomi (mobilitas, pola kerja WFH, dll).
Keunggulan utama:
- Belajar dari pola non-linear: misalnya dampak gelombang panas ke AC rumah tangga + PLTS atap di siang hari.
- Update berkala: model bisa di-train ulang tiap bulan/kuartal dengan data terbaru.
- Segmentasi: forecast bisa dibuat spesifik per feeder, per kawasan industri, bukan cuma total nasional.
Untuk Indonesia, ini sangat relevan untuk:
- memprediksi beban puncak di kota besar seperti Jakarta, Surabaya, Medan,
- memahami dampak PLTS atap terhadap beban siang hari,
- merencanakan kapasitas di sekitar smelter dan data center.
2. Optimasi operasi sistem dan integrasi energi terbarukan
Forecast yang baik baru langkah pertama. Langkah berikutnya adalah mengubah forecast jadi keputusan operasi yang efisien.
AI bisa membantu di beberapa titik:
- Unit commitment & economic dispatch cerdas: menentukan kombinasi pembangkit yang paling ekonomis dan paling rendah emisi berdasarkan prediksi beban dan produksi PLTA/PLTS.
- Prediksi output PLTS/PLTA: model ML bisa memperkirakan produksi per jam berdasarkan cuaca aktual dan forecast.
- Identifikasi kemacetan jaringan: model dapat memprediksi di mana titik jaringan akan overload saat ada beban besar baru.
Buat transisi energi Indonesia, ini krusial supaya:
- PLTU bisa dikurangi jam operasinya secara terukur.
- PLTS & PLTB tidak sering di-curtail karena sistem terlambat beradaptasi.
- Investasi jaringan (transmisi-distribusi) tepat sasaran, bukan asal bangun.
3. Smart metering & pemantauan konsumsi pelanggan besar
Kasus data center di AS jelas menunjukkan bahwa satu kelompok pelanggan bisa mengubah profil sistem. Indonesia butuh visibilitas yang sama terhadap pelanggan besar.
Dengan smart meter dan IoT, AI bisa:
- memantau pola konsumsi data center, smelter, dan kawasan industri secara real-time,
- mendeteksi anomali beban (misalnya konsumsi lebih rendah dari rencana karena proyek tertunda),
- menyesuaikan forecast dan rencana operasi dalam hitungan jam/hari, bukan tunggu laporan bulanan.
Untuk PLN dan pengembang energi, ini berarti:
- risiko overbuild dan underbuild menurun,
- diskusi dengan pelanggan besar (misalnya penjadwalan beban fleksibel) bisa berbasis data,
- perencanaan investasi pembangkit dan jaringan jauh lebih tajam.
Langkah Praktis untuk Pelaku Energi di Indonesia
Transisi ke AI untuk sektor energi tidak harus langsung besar-besaran. Yang penting, mulai dengan langkah yang bisa memberi dampak nyata dalam 6–12 bulan.
Beberapa rekomendasi praktis:
1. Mulai dari satu wilayah atau sistem
Pilih area yang:
- punya data cukup (misalnya sistem Jawa–Bali atau satu sub-sistem besar),
- punya kombinasi beban industri + perkotaan + integrasi EBT,
- sedang menghadapi isu pertumbuhan beban (data center, kawasan industri baru).
Bangun pilot project prediksi permintaan berbasis AI di area ini. Dari sini, model bisa diperluas ke wilayah lain.
2. Bangun fondasi data energi yang rapi
AI yang bagus butuh data yang rapi. Fokus awal biasanya:
- konsolidasi data SCADA dan meter ke satu data platform,
- standarisasi format data beban, cuaca, dan produksi pembangkit,
- governance dasar: siapa pemilik data, siapa yang boleh akses.
Sering kali, pekerjaan merapikan data ini justru yang paling besar dampaknya ke akurasi forecast.
3. Integrasi pelanggan besar ke proses forecast
Jangan lagi hanya mengandalkan surat rencana konsumsi tahunan dari pelanggan besar. Bangun mekanisme:
- berbagi data konsumsi real-time/near real-time,
- update progres proyek (misalnya data center tahap 1, 2, 3),
- skenario pertumbuhan (optimis, moderat, konservatif) yang dimasukkan ke model AI.
4. Ukur dampak secara kuantitatif
Supaya adopsi AI bukan sekadar proyek "showcase", ukur hal-hal seperti:
- penurunan error forecast (MAPE) dibanding metode lama,
- penghematan biaya operasi pembangkit karena dispatch lebih efisien,
- penurunan curtailment energi terbarukan,
- pengurangan kebutuhan investasi darurat/last-minute.
Begitu angka mulai terlihat, akan jauh lebih mudah mendorong scale-up ke tingkat sistem nasional.
Menjadikan AI Tulang Punggung Transisi Energi Indonesia
Kasus EIA di AS menunjukkan satu hal penting: bahkan lembaga dengan data melimpah pun bisa meleset ketika pola permintaan berubah cepat. Apalagi sistem yang masih sangat mengandalkan asumsi manual dan proyeksi makro.
Untuk Indonesia, yang sedang menjalankan transisi energi berkelanjutan sambil mengejar pertumbuhan ekonomi dan industrialisasi, mengandalkan metode forecast lama adalah risiko yang terlalu besar.
Ada cara yang lebih baik:
- gunakan AI dan machine learning untuk membuat prediksi permintaan yang dinamis dan granular,
- jadikan smart metering dan data pelanggan besar sebagai input utama perencanaan,
- optimasi operasi sistem dan integrasi energi terbarukan dengan algoritma cerdas, bukan hanya aturan statis.
Pertannyaan utamanya bukan lagi "apakah perlu AI untuk sektor energi Indonesia", tapi seberapa cepat kita bisa membangun kemampuan ini sebelum pola beban baru benar-benar meledak.
Kalau organisasi kamu sedang memikirkan:
- bagaimana mengurangi risiko salah investasi pembangkit dan jaringan,
- cara mengintegrasikan PLTS skala besar tanpa mengganggu keandalan,
- atau bagaimana memprediksi dampak data center dan kawasan industri ke sistem,
maka memulai program AI untuk forecast dan optimasi grid di 2026 bukan lagi ide futuristik, tapi langkah defensif yang rasional.