Ledakan pesanan turbin gas global menunjukkan gas masih kuat. Kuncinya: pakai AI agar gas jadi jembatan cerdas menuju sistem energi terbarukan Indonesia.
AI, Gas Turbine, dan Masa Depan Energi Indonesia
Pada akhir 2025, GE Vernova memperkirakan akan memegang backlog turbin gas hingga 80 GW yang jadwal pengirimannya menyeberang ke 2029. Angka ini hanya dari satu pemain global, dan itu sudah cukup untuk memberi sinyal: gas masih sangat hidup di tengah narasi transisi energi.
Ini relevan buat Indonesia. RUPTL 2024ā2033 masih menempatkan PLTG dan PLTGU sebagai bagian penting bauran energi, di saat yang sama pemerintah menargetkan bauran EBT 44% dan Net Zero Emission 2060 atau lebih cepat. Artinya, beberapa dekade ke depan kita akan hidup di dunia ādua kakiā: satu kaki di energi fosil yang harus makin efisien dan bersih, satu kaki di energi terbarukan yang makin besar porsinya.
Di seri āAI untuk Sektor Energi Indonesia: Transisi Berkelanjutanā ini, saya ingin memakai kasus GE Vernova sebagai cermin: apa artinya boom turbin gas ini untuk Indonesia, dan bagaimana AI bisa dipakai untuk memastikan turbin gas bukan menjadi penghambat, tapi justru menjadi jembatan yang cerdas menuju sistem energi rendah karbon.
Apa yang Terjadi: āSupercycleā Elektrifikasi dan Ledakan Permintaan Gas
Inti kabar dari GE Vernova sederhana: permintaan listrik global meledak, dan gas dipakai sebagai penopang utama sambil EBT digenjot.
Beberapa angka kunci dari paparan investor GE Vernova:
- Perkiraan backlog turbin gas: 80 GW di akhir 2025
- Kapasitas produksi tahunan turbin gas: 20 GW di 2026, dapat ditingkatkan hingga 24 GW di 2028
- Pertumbuhan pendapatan segmen elektrifikasi: ~25% di 2025, ~20% di 2026
Mereka menyebut ini sebagai electrification supercycle: porsi listrik dalam konsumsi energi final global naik tajam, didorong beberapa faktor:
- Pertumbuhan data center dan AI (hiperskaler) yang haus listrik
- Elektrifikasi transportasi dan industri
- Dekarbonisasi sistem energi yang mendorong peralihan dari batubara ke gas dan EBT
Sinyalnya jelas: bahkan di negara-negara maju yang agresif mengembangkan EBT, industri masih mengantre turbin gas bertahun-tahun ke depan.
Untuk Indonesia, yang masih punya porsi besar batubara dan baru mempercepat EBT, pesan ini penting: gas akan tetap relevan sebagai pembangkit beban puncak dan cadangan (peaking & backup) untuk EBT, setidaknya sampai 2030-an. Tantangannya: bagaimana mengelola masa transisi ini supaya efisien, terukur, dan sejalan dengan target iklim.
Di sinilah AI mulai terasa krusial.
Mengapa Ledakan Turbin Gas Justru Menguatkan Urgensi AI
Kalau permintaan turbin gas mengular sampai 2029, bahkan diperkirakan sold out sampai 2030, itu berarti dua hal untuk perencana dan pelaku industri energi di Indonesia:
- Keputusan hari ini efeknya 20ā30 tahun ke depan. PLTG/PLTGU yang dibangun sekarang akan beroperasi sampai 2040ā2050.
- Risiko āsalah investasiā sangat mahal. Kelebihan kapasitas gas akan menekan keuangan PLN dan IPP, kekurangan kapasitas akan memicu krisis listrik dan menghambat ekonomi digital.
Karena itu, saya cukup keras berpendapat:
Tanpa perencanaan berbasis AI, investasi besar di gas hanya akan menambah beban, bukan menjadi jembatan yang cerdas menuju energi bersih.
AI memberi tiga nilai utama di konteks ini:
- Peramalan permintaan listrik jangka panjang yang jauh lebih akurat (termasuk pengaruh data center, kendaraan listrik, dan pertumbuhan industri baru)
- Optimasi bauran pembangkit (gas, PLTU, surya, angin, hidro, panas bumi, dan storage) agar biaya sistem dan emisi minimum
- Penjadwalan operasi turbin gas yang presisi sebagai pembangkit fleksibel yang mengimbangi variabilitas surya dan angin
Kalau GE Vernova bicara sudah mulai punya visibilitas pesanan 5ā10 tahun dari pelanggan besar, Indonesia juga harus punya visibilitas sistemik 10ā20 tahun soal:
- Di mana lonjakan beban akan terjadi (Kawasan industri, kawasan ekonomi khusus, data center)
- Berapa kapasitas gas yang betul-betul diperlukan sebagai bridge power
- Skema konversi ke hidrogen atau co-firing biomethane di masa depan
Semua ini nyaris mustahil dikelola dengan spreadsheet tradisional saja. Model AI yang bisa belajar dari data historis dan skenario baru membuat perencanaan jauh lebih robust.
Dari PLTU ke PLTG + EBT: Pola Transisi yang Bisa Dipandu AI
Banyak negara mengikuti pola mirip: dari batubara, pindah dulu ke gas yang lebih fleksibel dan beremisi lebih rendah, sambil membangun EBT masif.
Indonesia ada di jalur yang sama. Turbin gas baru kemungkinan besar akan berperan sebagai:
- Pembangkit beban puncak untuk menopang sistem yang banyak surya-atap dan PLTS utilitas
- Cadangan cepat (fast ramping) saat tiba-tiba mendung lebat atau angin turun
- Pasokan awal untuk kawasan industri baru sebelum jaringan dan EBT lokal siap
Peran AI di pola transisi ini
-
Perencanaan jaringan dan pembangkit yang terintegrasi
Model power system planning berbasis AI bisa menggabungkan:- Proyeksi permintaan jam-jaman hingga tahunan
- Profil produksi PLTS, PLTB, dan hidro berdasarkan data cuaca satelit
- Kendala jaringan (bottleneck transmisi, substation penuh, losses)
Hasilnya: rekomendasi lokasi dan kapasitas optimal PLTG/PLTGU, PLTS, PLTB, storage, sampai kebutuhan penguatan jaringan.
-
Dispatch dan unit commitment yang adaptif
AI dapat menyusun jadwal operasi pembangkit (termasuk turbin gas lama dan baru) dengan mempertimbangkan:- Proyeksi beban berbasis machine learning
- Prediksi cuaca jangka pendekāmenengah
- Harga bahan bakar dan batasan kontrak gas
Dampaknya konkret:
- Jam operasi turbin gas berkurang saat EBT melimpah
- Emisi COā turun per kWh
- Biaya bahan bakar terkendali tanpa mengorbankan keandalan sistem
-
Simulasi skenario transisi
AI bisa menjalankan ribuan skenario:- Bagaimana kalau adopsi kendaraan listrik lebih cepat 2 tahun?
- Bagaimana kalau beberapa proyek PLTS besar mundur 3 tahun?
- Bagaimana dampaknya jika harga LNG melonjak 50%?
Dari sini perencana bisa melihat jalur transisi yang paling āamanā dari sisi ekonomis dan keandalan.
AI di Lapangan: Mengoptimalkan Turbin Gas yang Sudah dan Akan Ada
GE Vernova menekankan dua tipe turbin gas yang laris:
- Turbin besar, efisien, untuk PLTGU skala utility
- Turbin aeroderivative yang lebih kecil dan lincah sebagai bridge power untuk data center dan fasilitas baru
Indonesia juga memakai spektrum yang mirip: dari PLTGU besar di Jawa hingga PLTG kecil untuk sistem kelistrikan terisolasi di luar Jawa.
Di level pembangkit, AI bisa melakukan hal-hal berikut:
1. Prediktif maintenance untuk turbin gas
Alih-alih pemeliharaan berbasis jam operasi tetap, AI membaca:
- Data vibrasi, temperatur, tekanan, dan emisi
- Pola trip, start-stop, dan beban parsial
Lalu menghitung Remaining Useful Life (RUL) komponen kritis seperti blade, burner, dan bearing. Hasilnya:
- Outage besar bisa direncanakan di musim beban rendah
- Risiko forced outage di musim puncak turun
- Biaya O&M turun tanpa mengorbankan keandalan
2. Optimasi efisiensi dan emisi secara real-time
Model AI (misalnya digital twin turbin gas) dapat menyarankan pengaturan optimal:
- Firing temperature
- Rasio bahan bakarāudara
- Strategi part-load yang paling efisien
Untuk operator, ini diterjemahkan menjadi:
- Penurunan konsumsi gas per kWh
- Pengurangan emisi NOx dan COā
- Pencapaian target heat rate yang konsisten
3. Co-optimasi dengan EBT dan storage
Saat PLTS dan PLTB makin besar, keputusan utama bukan hanya āoperasikan turbin ini atau tidakā, tapi:
- Seberapa besar porsi beban yang dicover PLTS/PLTB
- Kapan baterai diisi dan dikosongkan
- Kapan turbin gas naik daya atau turun daya
AI bisa mengoordinasikan tiga komponen ini untuk:
- Meminimalkan curtailment EBT
- Menjaga frekuensi sistem stabil
- Menekan biaya variabel sistem secara keseluruhan
Perencanaan Data Center, Kawasan Industri, dan Permintaan Besar Lain: Jangan Ulangi Kesalahan Negara Lain
Satu pelajaran menarik dari materi GE Vernova: pesanan besar datang dari hiperskaler (raksasa teknologi pemilik data center). Mereka bahkan mulai membuka rencana kebutuhan daya 5ā10 tahun ke depan.
Di beberapa negara, lonjakan permintaan data center sudah membuat:
- Antrian interkoneksi ke jaringan listrik mengular
- Proyek pembangkit gas tambahan diburu-buru
- Harga listrik naik lebih tajam dari proyeksi awal
Indonesia sedang masuk fase yang sama: investasi data center, pabrik baterai, smelter, dan kawasan industri hijau berkembang cepat. Kalau perencanaannya konvensional, risiko yang muncul:
- Jaringan lokal tidak siap menyambut beban besar
- PLTG/PLTGU darurat dibangun tanpa integrasi EBT yang matang
- Target emisi daerah dan nasional meleset jauh
Di sini, AI bisa dipakai secara sangat praktis:
- Model permintaan beban berbasis proyek: menggabungkan rencana data center, pabrik, dan kawasan industri dengan data historis dan tren global.
- Optimasi lokasi pembangkit dan EBT: mencari titik kompromi terbaik antara ketersediaan lahan, akses gas, potensi surya/angin, dan kapasitas jaringan.
- Simulasi kebijakan tarif dan insentif: misalnya, dampak tarif khusus off-peak untuk mendorong data center memindahkan sebagian beban ke jam malam.
Kalau GE Vernova bicara volume agreements sampai 2035, Indonesia seharusnya sudah bicara āperjanjian daya + dekarbonisasiā berbasis analitik AI:
- Berapa porsi beban yang ditopang EBT lokal
- Berapa porsi yang disokong turbin gas fleksibel
- Kapan pembangkit gas tersebut mulai dikonversi parsial ke hidrogen atau bahan bakar rendah karbon lain
Langkah Praktis untuk Pemain Energi di Indonesia
Supaya turbin gas benar-benar jadi jembatan, bukan jebakan, ada beberapa langkah konkret yang menurut saya perlu mulai digerakkan sekarang.
1. Jadikan AI bagian inti RUPTL internal
Baik Anda di PLN, IPP, maupun kawasan industri, mulai gunakan:
- Model peramalan beban berbasis AI untuk skenario 5ā20 tahun
- Optimasi portofolio pembangkit yang memasukkan kendala teknis PLTG/PLTGU
2. Bangun digital twin untuk pembangkit gas dan jaringan kunci
Mulai dari pembangkit terbesar atau sistem kelistrikan yang paling kritis:
- Kembangkan digital twin turbin gas untuk efisiensi dan pemeliharaan
- Bangun digital twin sistem (sub-sistem jaringan 150 kV/500 kV) untuk studi operasi dan ekspansi
3. Kunci standar data dari awal
AI kuat kalau datanya rapi. Mulai dari hal dasar:
- Standardisasi tagging sensor di SCADA dan DCS
- Kebijakan data governance di pembangkit dan pusat kontrol
- Integrasi historian dengan platform analitik AI
4. Skemakan lintasan dekarbonisasi untuk setiap unit gas
Setiap PLTG/PLTGU baru idealnya sudah punya peta jalan:
- Fase 1: operasi konvensional, efisiensi dimaksimalkan dengan AI
- Fase 2: co-firing biomethane/hidrogen sebagian, dikendalikan dan dimonitor AI
- Fase 3: peran gas makin bergeser ke peaking & backup saat EBT dominan
AI di sini bukan hiasan, tapi āotakā yang memastikan setiap fase berjalan dengan data, bukan asumsi.
Penutup: Gas Turbine Boleh Ramai, Transisi Harus Tetap Cerdas
GE Vernova yang memproyeksikan backlog turbin gas 80 GW sampai 2029 mengirim pesan yang kuat: dunia belum bisa meninggalkan gas dalam waktu dekat. Indonesia pun tidak.
Bedanya, kita punya kesempatan untuk menggunakan gas secara jauh lebih cerdas. Dengan AI, pembangkit gas bisa:
- Direncanakan dengan presisi, bukan sekadar reaksi ke krisis beban
- Dioperasikan efisien, rendah emisi, dan selaras dengan pertumbuhan EBT
- Dijadikan penyangga sementara, bukan penghalang transisi energi
Seri āAI untuk Sektor Energi Indonesia: Transisi Berkelanjutanā berangkat dari keyakinan sederhana: teknologi seperti AI bukan tujuan, tapi alat supaya setiap megawatt yang kita bangun hari ini tidak menjadi beban generasi berikutnya.
Pertanyaannya sekarang:
Apakah organisasi Anda sudah siap menjadikan AI sebagai komponen wajib dalam perencanaan dan operasi pembangkit gas dan EBT?
Kalau jawabannya ābelumā, justru ini waktu yang tepat untuk mulaiāsebelum backlog proyek Anda sendiri mengunci keputusan energi 20 tahun ke depan.