AI dan Forum Energi Jawa Tengah: Kolaborasi yang Menggerakkan

Pada 2024, bauran energi terbarukan Jawa Tengah baru menyentuh 18,58%, masih di bawah target 21,32% pada 2025. Di sisi lain, potensinya mencapai hampir 198 GWp. Jurang antara angka potensi dan realisasi ini bukan soal teknologi panel surya atau turbin saja, tapi soal koordinasi, data, dan kecepatan pengambilan keputusan.

Di sinilah dua hal bertemu: Forum Energi Daerah (FED) Jawa Tengah sebagai wadah kolaborasi, dan kecerdasan artifisial (AI) sebagai otak digital yang bisa membantu semua pihak bergerak lebih terarah. Untuk seri “AI untuk Sektor Energi Indonesia: Transisi Berkelanjutan”, Jawa Tengah adalah contoh menarik bagaimana struktur kolaborasi dan teknologi bisa saling menguatkan.

Tulisan ini membahas bagaimana FED Jawa Tengah bekerja, tantangan transisi energi daerah, dan peran konkret AI dalam mempercepat energi terbarukan dari level provinsi sampai desa.

Mengapa Forum Energi Daerah Penting untuk Transisi Energi

Intinya, transisi energi daerah nggak akan jalan kalau dikerjakan sendirian. Pemerintah butuh PLN, industri butuh regulasi yang jelas, masyarakat butuh contoh nyata dan akses pembiayaan, akademisi butuh data. Semua saling mengunci.

Pembentukan Forum Energi Daerah Provinsi Jawa Tengah yang disahkan lewat Keputusan Gubernur Nomor 100.3.3.1/398 Tahun 2025 adalah langkah strategis untuk memecah kebuntuan koordinasi ini.

Struktur FED: Bukan Sekadar Forum Diskusi

FED Jawa Tengah dirancang dengan struktur yang cukup rapi:

• Dewan Pengarah – mengarahkan kebijakan makro, memastikan sejalan dengan target energi bersih nasional dan RUED.
• Badan Pelaksana Harian – menggerakkan program konkret, jadi jembatan antara kebijakan dan implementasi.
• 4 Kelompok Kerja (Pokja):
  • Regulasi dan data
  • Pendanaan
  • Teknologi dan infrastruktur
  • Edukasi dan pemberdayaan masyarakat

Ini penting karena transisi energi bukan cuma soal pasang PLTS. Tanpa regulasi jelas, skema pembiayaan yang bankable, infrastruktur yang siap, dan masyarakat yang paham, proyek mudah macet di tengah jalan.

Koneksi ke Pusat: Sinkron dengan RUED dan Perencanaan Nasional

Bappenas menekankan bahwa FED adalah jembatan perencanaan pusat-daerah. Artinya:

• Target nasional energi bersih bisa diterjemahkan ke program yang realistis di Jawa Tengah.
• RUED bisa diperbarui berbasis data aktual, bukan asumsi lama.
• Kebutuhan daerah (misalnya jaringan distribusi di kawasan industri baru) bisa masuk lebih awal dalam perencanaan nasional.

Di tahap ini, AI punya peran kunci: membantu menyusun perencanaan energi daerah berbasis data konsumsi listrik aktual, proyeksi pertumbuhan industri, dan peta potensi energi terbarukan per kabupaten.

Tantangan Nyata: Dari Potensi 197,96 GWp ke Proyek di Lapangan

Jawa Tengah punya potensi energi terbarukan sekitar 197,96 GWp (kebanyakan surya), tapi pemanfaatannya masih jauh di bawah kapasitas. Contoh yang cukup menonjol adalah PLTS: kapasitas daerah naik dari <2 MW (2019) menjadi >50 MW dalam beberapa tahun terakhir. Pertumbuhan ini cepat, tapi masih kecil dibandingkan potensi.

Kenapa gap-nya masih besar?

Hambatan Regulasi, Data, dan Pendanaan

Beberapa masalah klasik yang sering muncul:

• Data potensi energi terbarukan tidak terintegrasi, tersebar di banyak instansi.
• Regulasi hemat energi dan EBT belum konsisten di semua kabupaten/kota.
• Proyek energi terbarukan sering sulit mendapatkan pendanaan karena profil risiko belum jelas.
• Koordinasi program pusat-daerah belum selalu sinkron, sehingga ada tumpang tindih atau justru kekosongan program.

Di sinilah Pokja Regulasi dan Data serta Pokja Pendanaan dalam FED butuh dukungan sistem yang kuat – dan AI bisa jadi tulang punggung analitik mereka.

Tekanan Pasar Global: Energi Bersih sebagai Syarat Ekspor

Satu pendorong yang mulai terasa kuat adalah tuntutan pasar global. Banyak industri berorientasi ekspor di Jawa Tengah sekarang harus membuktikan bahwa produksi mereka menggunakan energi terbarukan untuk memenuhi standar ESG dan rantai pasok hijau.

Data peningkatan PLTS dari <2 MW ke >50 MW di Jawa Tengah menunjukkan bahwa:

• Industri merespons permintaan pasar lebih cepat dibanding perubahan regulasi.
• Kalau ada kejelasan data dan skema, sektor swasta bisa bergerak agresif.

AI di sini bisa membantu industri menghitung jejak karbon produksi, mengoptimalkan kombinasi energi dari jaringan PLN dan PLTS atap, sampai mensimulasikan skenario dekarbonisasi.

AI sebagai “Mesin Koordinasi” FED: Dari Data ke Keputusan

FED sudah menyediakan wadah kolaborasi. Supaya wadah ini benar-benar efektif, ia butuh mesin analitik yang kuat. Di level ini, peran AI sangat praktis, bukan sekadar jargon teknologi.

1. Platform Data Terintegrasi untuk Energi Daerah

Pokja regulasi dan data bisa memanfaatkan AI untuk membangun platform data energi daerah yang hidup, bukan sekadar laporan tahunan.

Beberapa fungsi kuncinya:

• Pemetaan potensi energi terbarukan per kecamatan: surya, biomassa, biogas, gas rawa, air kecil.
• Analisis konsumsi energi berdasarkan jenis pengguna: rumah tangga, UMKM, industri, fasilitas publik.
• Prediksi pertumbuhan permintaan energi berbasis tren ekonomi, data kependudukan, dan rencana kawasan industri baru.

Dengan model AI prediktif, FED bisa menjawab pertanyaan seperti:

“Kalau PLTS terpasang 200 MW lagi di tiga kawasan industri, apa dampaknya ke beban jaringan PLN dan kebutuhan investasi trafo baru?”

Jawaban seperti ini krusial untuk menyusun RUED yang realistis dan terukur.

2. Optimasi Jaringan dan Integrasi PLTS

Salah satu kekhawatiran klasik PLN ketika kapasitas PLTS bertambah adalah stabilitas jaringan. AI bisa membantu lewat:

• Advanced forecasting: memprediksi output PLTS berbasis data cuaca lokal dan pola radiasi.
• Smart grid management: mengatur kapan PLTS, baterai, dan jaringan PLN mengambil peran dominan.
• Simulasi skenario: apa yang terjadi di jaringan kalau penetrasi PLTS atap di satu feeder mencapai 15%, 30%, atau 50%?

Kalau FED menjadikan hasil analitik ini sebagai dasar diskusi lintas sektor, pembahasan soal kuota PLTS atap, tarif, dan skema ekspor-impor energi akan jauh lebih objektif.

3. Smart Metering dan Efisiensi Energi di Level Desa

Transisi energi Jawa Tengah bukan hanya soal kawasan industri, tapi juga desa, pesantren, dan UMKM. Program seperti Desa Mandiri Energi, pemasangan PLTS untuk pesantren dan UMKM lewat APBD, sudah menunjukkan dampak sosial yang nyata.

AI bisa membawa ini ke level berikutnya dengan:

• Smart metering: memantau konsumsi listrik dan produksi PLTS secara real-time.
• Analitik perilaku konsumsi: mengidentifikasi jam puncak, peluang penghematan, dan ukuran PLTS yang paling ideal.
• Sistem peringatan dini: mendeteksi anomali penggunaan energi di fasilitas publik (kebocoran, kerusakan peralatan, dll.).

Kalau data dari smart meter dikumpulkan terpusat dan dianalisis dengan AI, FED bisa melihat pola konsumsi energi per desa dan menyusun strategi efisiensi yang lebih tajam.

Industri “Sangat Hijau”: Djarum Oasis dan Peran AI di Korporasi

Kisah PT Djarum Oasis di Jawa Tengah menarik sebagai contoh industri yang melangkah duluan. Mereka sudah menerapkan konsep “sangat hijau (very green)” bahkan sebelum narasi transisi energi daerah seramai sekarang.

Langkah yang sudah dilakukan:

• Konservasi energi, air, dan lingkungan di fasilitas produksi.
• Pembangunan PLTS untuk suplai sebagian kebutuhan listrik.
• Penggantian bahan bakar boiler dari solar ke CNG dan biomassa.
• Pemanfaatan woodchip dan peningkatan efisiensi energi proses produksi.

Ini bukan sekadar pemenuhan standar, tapi strategi bisnis jangka panjang. Dan di titik ini, AI bisa menguatkan strategi tersebut.

Contoh Penerapan AI di Perusahaan Energi-Intensif

Beberapa aplikasi AI yang relevan untuk industri seperti Djarum Oasis:

• Energy management system berbasis AI: mengatur operasi mesin besar, chiller, boiler, dan PLTS agar konsumsi energi per unit produk minimum.
• Prediktif maintenance: menganalisis getaran, suara, dan suhu peralatan untuk mendeteksi kerusakan sebelum terjadi, sehingga efisiensi tetap terjaga.
• Carbon accounting otomatis: menghitung emisi dari listrik, bahan bakar, dan proses produksi secara real-time.

Kalau perusahaan-perusahaan besar di Jawa Tengah mengadopsi sistem seperti ini, data yang dihasilkan bisa di-feed kembali ke FED untuk memahami pola dekarbonisasi sektor industri dan menyusun insentif yang lebih tepat.

Dari Kebijakan ke Desa: AI untuk Program yang Benar-Benar Terasa

Satu hal yang ditekankan IESR adalah bahwa transisi energi harus demokratis. Akses energi sekarang setara dengan sandang, pangan, papan, dan informasi. Bukan barang mewah.

Artinya, kerja FED tidak boleh berhenti di dokumen kebijakan. Program harus sampai ke:

• Rumah tangga berpendapatan rendah
• Desa-desa yang masih mengandalkan genset atau listrik terbatas
• Pesantren dan UMKM yang butuh biaya energi lebih rendah agar usahanya naik kelas

Bagaimana AI Membantu di Level Akar Rumput?

Beberapa contoh praktis:

• Pemetaan desa prioritas: AI menganalisis data kemiskinan, rasio elektrifikasi, biaya energi, dan potensi lokal (biomassa, surya, biogas) untuk menentukan desa mana yang perlu intervensi duluan.
• Desain PLTS komunal yang optimal: model AI membantu menghitung kombinasi kapasitas PLTS, baterai, dan sambungan ke jaringan yang paling ekonomis.
• Monitoring dampak sosial: menganalisis data konsumsi energi, omzet UMKM, dan aktivitas ekonomi desa setelah program energi terbarukan berjalan.

Dengan cara ini, FED bisa memastikan bahwa energi terbarukan bukan hanya target angka, tapi perubahan nyata yang dirasakan di desa dan lorong-lorong kampung.

Langkah Berikutnya: Menghubungkan FED, AI, dan Pelaku Energi

Kalau disederhanakan, Forum Energi Daerah menyediakan “meja” kolaborasi, sementara AI menyediakan “otak” untuk mengambil keputusan yang cepat dan akurat. Jawa Tengah sudah punya tiga komponen penting:

1. Potensi energi terbarukan besar (hampir 198 GWp)
2. Struktur kelembagaan lewat FED yang melibatkan pemerintah, PLN, industri, akademisi, dan masyarakat
3. Contoh praktik baik industri dan desa yang sudah mulai memanfaatkan PLTS, biogas, dan biomassa

Yang sekarang dibutuhkan adalah mengintegrasikan sistem berbasis AI ke dalam kerja harian FED dan para anggotanya.

Untuk Anda yang bergerak di sektor energi, industri, atau pemerintahan daerah, beberapa langkah konkret yang bisa mulai dipikirkan:

• Menilai kesiapan data energi di instansi/perusahaan Anda untuk diolah dengan AI.
• Mengidentifikasi titik-titik boros energi yang bisa jadi proyek percontohan optimasi berbasis AI.
• Mendorong partisipasi aktif dalam Forum Energi Daerah dan mengusulkan program yang didukung analitik data, bukan sekadar intuisi.

Transisi energi Indonesia, termasuk di Jawa Tengah, akan jauh lebih cepat kalau kolaborasi lintas sektor dipadukan dengan kecerdasan sistemik. AI bukan pengganti manusia, tapi alat yang bikin koordinasi, perencanaan, dan eksekusi jauh lebih rapi.

Pertanyaannya sekarang: apakah ekosistem energi di daerah Anda sudah siap memanfaatkan AI seperti ini, atau masih berjalan dengan pola lama?