AI dan Turunnya Peran Batubara di Sistem Energi RI

AI untuk Sektor Energi Indonesia: Transisi Berkelanjutan••By 3L3C

Indonesia harus keluar dari jebakan batubara tanpa mengguncang ekonomi. Turunnya harga EBT dan peran AI bisa mempercepat transisi energi yang hijau dan adil.

AI energi Indonesiatransisi energiindustri batubaradekarbonisasismart gridenergi terbarukanjust transition
Share:

Dinamika Batubara Indonesia dan Peran AI dalam Transisi Hijau

Pada 2012, batubara masih menyumbang sekitar 40% pembangkitan listrik di Inggris. Hanya satu dekade kemudian, porsinya jatuh drastis dan listrik Inggris makin bersih. Pemicunya bukan sekadar kebijakan, tapi kombinasi harga karbon, teknologi, dan data yang diolah serius.

Indonesia sedang berada di persimpangan yang mirip, hanya skalanya jauh lebih besar. Kita punya sekitar 963 tambang batubara, PNBP yang sangat bergantung pada harga komoditas, dan jutaan orang yang hidup di sekitar rantai pasok batubara. Di saat yang sama, proyeksi menunjukkan dalam 5–10 tahun ke depan PLTS dan baterai akan lebih murah daripada membangun PLTU baru.

Artikel ini membahas dinamika industri batubara Indonesia, risiko yang mengintai jika transisi energi ditunda, dan satu hal yang sering luput dibahas: bagaimana kecerdasan buatan (AI) bisa membantu Indonesia keluar dari jebakan batubara secara lebih terukur, adil, dan menguntungkan secara ekonomi.

1. Kenapa Ketergantungan Batubara Jadi Masalah Serius

Ketergantungan berkepanjangan pada batubara membuat Indonesia berisiko tertinggal secara ekonomi dan teknologi. Bukan hanya soal emisi, tapi juga soal daya saing, keuangan negara, dan masa depan daerah penghasil batubara.

a. Risiko infrastructure lock-in

Deon Arinaldo dari IESR mengingatkan soal infrastructure lock-in: ketika terlalu banyak infrastruktur fosil dibangun, biaya untuk beralih ke energi bersih melonjak karena:

  • PLTU yang masih muda usianya sulit dipensiunkan tanpa beban keuangan besar.
  • Jaringan listrik didesain untuk sumber energi seragam dan terpusat, bukan PLTS/PLTB yang tersebar.
  • Industri pendukung (logistik, pelabuhan batubara, rantai pasok) telanjur besar dan sulit dialihkan.

Dalam bahasa sederhana: kalau hari ini kita terus membangun PLTU baru, 10–15 tahun lagi kita akan membayar sangat mahal hanya untuk menebus keputusan hari ini.

b. Konsekuensi ekonomi dan kesehatan

Inggris sempat menanggung kerugian ekonomi dan kesehatan akibat polusi CO₂ dari batubara: 1,7–4,9 juta dolar per tahun sebelum mereka mengubah sistemnya. Angka di Indonesia berpotensi jauh lebih besar mengingat skala konsumsi batubara dan kepadatan penduduk di sekitar PLTU.

Ditambah lagi:

  • Perusahaan multinasional makin ketat mensyaratkan energi rendah karbon dalam rantai pasoknya.
  • Investor global mulai mengurangi portofolio di energi fosil.
  • Negara-negara tujuan ekspor batubara Indonesia membuat kebijakan pembatasan emisi.

Hasilnya jelas: kalau Indonesia lambat bertransisi, daya saing industri kita pun ikut turun.

c. Guncangan sosial di daerah tambang

Meliana Lumbantoruan (PWYP Indonesia) menggarisbawahi sisi yang sering tidak kelihatan di statistik nasional:

Setiap penurunan 100 juta ton produksi batubara berpotensi membuat 8.500–10.000 orang kehilangan pekerjaan.

Itu belum termasuk efek berantai ke pedagang kecil, jasa transportasi, hingga sektor informal di sekitar tambang. Tanpa rencana transisi dan pendanaan yang jelas, daerah-daerah ini rentan mengalami “boom and bust”: saat harga batubara tinggi semua tampak baik, tapi ketika turun, ekonomi lokal bisa ambruk.

Masalah-masalah di atas tidak bisa dijawab dengan satu kebijakan tunggal. Di sinilah kombinasi kebijakan fiskal, energi, dan teknologi seperti AI jadi penting.

2. Pelajaran dari Inggris: Harga Karbon, Data, dan Keberanian Politik

Pengalaman Inggris menunjukkan bahwa transisi keluar dari batubara bisa terjadi cepat jika didukung sinyal harga yang jelas dan data yang kuat.

Ianto Jones dari Kedutaan Besar Inggris menceritakan bahwa sejak 2016, Inggris menerapkan harga karbon sebesar 25 dolar/ton COâ‚‚. Dampaknya:

  • PLTU batu bara menjadi tidak ekonomis dibanding opsi lain.
  • Pembangkit yang lebih bersih masuk ke sistem lebih cepat.
  • Investor punya kejelasan arah kebijakan jangka panjang.

Ini relevan untuk Indonesia karena kita sudah punya beberapa instrumen:

  • Pajak karbon dan perdagangan karbon yang mulai dirintis.
  • Domestic Market Obligation (DMO) dan Domestic Price Obligation (DPO) batubara untuk menjaga APBN.
  • Peta jalan penurunan porsi batubara dalam bauran energi.

Masalahnya, tanpa perencanaan yang berbasis data dan skenario yang kuat, kebijakan ini sering jalan sendiri-sendiri. Di sinilah AI bisa membuat perbedaan.

Transisi yang baik bukan hanya soal punya target, tapi juga soal punya simulasi yang kredibel tentang apa yang terjadi kalau target itu diubah, dipercepat, atau terlambat.

3. Di Tengah Fluktuasi Pasar, Oversupply Batubara Makin Dekat

Pasar batubara global makin tidak pasti, dan risiko oversupply untuk Indonesia makin besar.

Singgih Widagdo dari IMEF menyoroti beberapa tren penting:

  • Harga batubara global fluktuatif dan cenderung sulit naik signifikan.
  • Teknologi energi terbarukan dan baterai terus turun harga.
  • Negara-negara ASEAN sudah mendekati puncak bauran batubara mereka.
  • Negara pengimpor batubara mulai memperketat kebijakan emisi.

Artinya apa untuk Indonesia?

  1. Penerimaan negara (PNBP) akan makin fluktuatif dan sulit diprediksi.
  2. Proyek hilirisasi batubara (metanol, amonia, DME, dll.) yang dicanangkan sampai 2029 menghadapi risiko mundur realisasinya.
  3. Tambang-tambang dengan biaya produksi tinggi terancam tidak kompetitif.

Dalam kondisi seperti ini, kita tidak bisa lagi mengandalkan intuisi dan asumsi lama. Pemerintah pusat, pemerintah daerah, dan pelaku industri butuh alat analisis yang bisa:

  • Memprediksi permintaan batubara domestik dan ekspor.
  • Mengukur dampak kebijakan baru terhadap harga dan volume.
  • Menyusun skenario penurunan produksi batubara yang terencana.

AI sangat cocok untuk tugas-tugas seperti ini karena bisa mengolah ribuan variabel sekaligus dan memunculkan pola yang tidak terlihat secara kasat mata.

4. Di Mana Peran AI dalam Transisi dari Batubara ke Energi Bersih?

AI bisa menjadi “otak tambahan” yang membantu Indonesia menghindari jebakan infrastruktur fosil, mengoptimalkan energi terbarukan, dan merancang transisi batubara yang adil.

Berikut beberapa peran kunci AI dalam konteks transisi energi Indonesia.

a. Prediksi permintaan dan pasokan energi nasional

AI dapat menganalisis data historis konsumsi listrik, pertumbuhan ekonomi, cuaca, pola industri, hingga perilaku konsumen untuk:

  • Memprediksi kebutuhan listrik per wilayah hingga jam-per-jam.
  • Mensimulasikan dampak penutupan bertahap PLTU terhadap keandalan sistem.
  • Menghitung skenario peningkatan PLTS atap, PLTB, dan EBT lain terhadap beban jaringan.

Bagi pemerintah, model AI seperti ini membantu menjawab pertanyaan:

“Kalau 10 PLTU ditutup 5 tahun lebih cepat, wilayah mana yang butuh tambahan pembangkit EBT dan jaringan, dan berapa biayanya?”

Tanpa simulasi seperti ini, kebijakan sering berbasis perkiraan kasar yang berisiko menimbulkan krisis pasokan atau biaya kompensasi yang besar.

b. Optimasi jaringan listrik dan integrasi energi terbarukan

Saat PLTS dan PLTB makin murah, tantangan bergeser ke bagaimana mengintegrasikannya tanpa mengorbankan keandalan. AI dapat:

  • Mengelola smart grid yang menyeimbangkan suplai–demand secara real-time.
  • Mengoptimalkan pengoperasian pembangkit (dispatch) agar PLTU yang tersisa digunakan minimal namun sistem tetap stabil.
  • Mengatur penggunaan baterai (energy storage) agar disisiapkan pada jam-jam kritis.

Contohnya, di jaringan listrik Jawa-Bali, AI bisa membantu operator sistem untuk:

  • Mengurangi pemakaian PLTU saat produksi PLTS dan PLTB sedang tinggi.
  • Menghindari curtailment (pemotongan output) energi terbarukan yang sebenarnya murah.
  • Menjaga frekuensi dan tegangan tetap stabil di tengah fluktuasi EBT.

Hasil akhirnya: porsi EBT bisa naik lebih cepat tanpa perlu menunggu pembangunan jaringan besar-besaran terlebih dulu.

c. Pemetaan risiko sosial-ekonomi di daerah tambang

Transisi energi tak akan adil kalau tidak menghitung dampak pada pekerja dan masyarakat. AI dapat dipakai untuk:

  • Menggabungkan data pekerja tambang, usia, keterampilan, dan pendidikan.
  • Menganalisis struktur ekonomi lokal: sektor mana yang dominan, mana yang potensial tumbuh.
  • Memprediksi seberapa besar guncangan pengangguran jika produksi batubara turun X% per tahun.

Pemerintah daerah bisa menggunakan insight ini untuk menyusun:

  • Program reskilling dan upskilling yang tepat sasaran.
  • Insentif investasi ke sektor non-batubara berbasis kekuatan lokal (pertanian modern, pariwisata, industri hijau, dsb.).
  • Skema perlindungan sosial yang time-bound dan terukur.

Ini sejalan dengan gagasan Meliana tentang reformasi DMO/DPO sebagai alat transisi yang aman, adil, dan mendorong investasi bersih.

d. Analisis kebijakan fiskal dan harga energi

Kementerian Keuangan dan Kementerian ESDM menghadapi dilema klasik:

  • Menjaga APBN tetap sehat.
  • Tetap menjaga ketahanan energi nasional.
  • Sekaligus mempercepat dekarbonisasi.

AI bisa membantu merancang kebijakan harga, pajak, dan subsidi yang lebih presisi, misalnya dengan:

  • Menyimulasikan dampak perubahan DPO/DMO terhadap APBN, tarif listrik, dan inflasi.
  • Menghitung efek insentif pajak untuk proyek energi terbarukan dan baterai.
  • Menilai risiko fiskal dari proyek hilirisasi batubara jangka panjang.

Dari sini, pemerintah bisa lebih berani mengambil keputusan, karena risikonya sudah dipetakan dan dikuantifikasi lebih dulu.

5. Langkah Praktis: Dari Narasi Hijau ke Implementasi Berbasis AI

Agar peran AI di sektor energi Indonesia tidak berhenti di slide presentasi, beberapa langkah konkret perlu mulai dikerjakan sekarang.

a. Bagi pemerintah pusat dan regulator

  • Bangun pusat data energi nasional yang mengintegrasikan data pembangkit, jaringan, konsumsi, cuaca, dan harga.
  • Wajibkan proyek energi baru besar untuk menyertakan analisis berbasis model AI dalam studi kelayakan.
  • Siapkan peta jalan penurunan PLTU yang disimulasikan dengan berbagai skenario (cepat, sedang, lambat) menggunakan alat pemodelan cerdas.

b. Bagi pemerintah daerah penghasil batubara

  • Mulai audit ekonomi daerah dengan bantuan analitik data: seberapa besar ketergantungan pada batubara, dan sektor alternatif apa yang paling realistis dikembangkan.
  • Gandeng perguruan tinggi dan startup AI untuk membuat dashboard transisi daerah: memantau lapangan kerja, investasi baru, dan dampak sosial.

c. Bagi perusahaan energi dan utilitas

  • Implementasikan prediksi beban listrik berbasis AI untuk mengurangi biaya operasi dan mempermudah integrasi EBT.
  • Uji coba smart metering dan manajemen permintaan (demand response) di area dengan pertumbuhan EBT tinggi.
  • Libatkan tim data science secara strategis, bukan hanya sebagai fungsi pendukung.

d. Bagi komunitas, akademisi, dan startup teknologi

  • Fokus pada riset dan solusi AI untuk forecast energi, perencanaan jaringan, dan pemetaan sosial-ekonomi.
  • Berkolaborasi dengan pemda dan BUMN energi untuk menguji solusi di proyek percontohan (pilot project).

Transisi energi yang adil dan terencana butuh lebih dari sekadar komitmen politik. Ia butuh alat analisis yang kuat, dan di era sekarang, itu berarti memanfaatkan AI secara serius.

Penutup: Dari Batubara ke Sistem Energi Cerdas

Indonesia sedang mengelola paradoks: di satu sisi, batubara masih menjadi tulang punggung ketahanan energi dan PNBP; di sisi lain, tren global, teknologi, dan ekonomi jelas bergerak ke energi terbarukan dan sistem energi rendah karbon.

Risikonya bukan hanya pada emisi, tapi juga pada infrastructure lock-in, guncangan sosial di daerah tambang, dan daya saing industri nasional. Kabar baiknya, kita tidak mulai dari nol. Harga PLTS dan baterai terus turun, peta jalan transisi energi mulai disusun, dan teknologi AI membuka peluang baru untuk merencanakan semua ini dengan lebih presisi.

Kalau Anda bekerja di sektor energi, kebijakan publik, atau daerah penghasil batubara, ini momen yang tepat untuk bertanya:

“Di mana AI bisa membantu saya mengambil keputusan yang lebih berani dan lebih tepat tentang masa depan energi?”

Seri “AI untuk Sektor Energi Indonesia: Transisi Berkelanjutan” akan terus mengulas contoh nyata dan strategi praktis pemanfaatan AI di sistem energi kita. Langkah pertama selalu dimulai dari keputusan untuk tidak puas dengan cara lama — dan mulai membangun sistem energi yang lebih hijau, cerdas, dan adil bagi semua.