Bagaimana AI Mempercepat Transisi Energi Bersih

Bagaimana AI Mempercepat Transisi Energi Bersih di Indonesia

Pada 2024 lalu, konsumsi listrik pusat data global diperkirakan sudah melampaui konsumsi listrik negara-negara menengah di Asia. Di saat yang sama, Indonesia menargetkan bauran energi baru terbarukan 31% pada 2025 dan net zero emission pada 2060 atau lebih cepat. Dua tren ini tampak bertabrakan: AI butuh listrik besar, sementara sektor energi ditekan untuk menjadi lebih hijau.

Justru di titik ini kecerdasan buatan bisa jadi alat bantu paling penting. AI memang menambah beban sistem ketenagalistrikan, tetapi kalau dipakai dengan benar, AI juga mampu mengoptimalkan jaringan listrik, mempercepat integrasi energi terbarukan, dan mempercepat penemuan material energi baru. Bukan hanya di level global, tapi sangat relevan untuk PLN, IPP, dan pelaku industri energi di Indonesia.

Di seri “AI untuk Sektor Energi Indonesia: Transisi Berkelanjutan” ini, artikel ini fokus ke satu hal: bagaimana AI secara praktis bisa membantu kita mencapai masa depan energi bersih, sambil tetap menjaga keandalan dan biaya yang rasional.

---

1. AI di Operasi Real-Time Jaringan Listrik

AI paling cepat terasa manfaatnya ketika menyentuh operasi real-time sistem tenaga listrik: menjaga pasokan tetap menyala, frekuensi stabil, dan biaya operasi menurun.

Menjaga keseimbangan supply–demand yang makin rumit

Sistem tenaga listrik punya hukum dasar: pasokan listrik harus selalu sama dengan beban setiap saat. Dulu, PLN dan operator sistem bisa mengandalkan pembangkit besar yang stabil. Load cukup bisa diprediksi; pembangkit bisa dijadwalkan harian.

Sekarang kondisinya berubah:

• Pembangkit surya atap dan PLTS skala besar mulai tumbuh
• PLTB, PLTBm, dan berbagai EBT lain makin beragam
• Cuaca makin ekstrem, gangguan alam meningkat
• Ancaman serangan siber ke infrastruktur kritis meningkat

Dalam kondisi seperti ini, algoritma AI sangat membantu untuk:

• Memprediksi beban dan produksi EBT beberapa menit sampai beberapa jam ke depan
• Mengoptimalkan kombinasi pembangkit mana yang harus beroperasi untuk menekan biaya dan emisi
• Menjaga frekuensi dan tegangan tetap di batas yang aman

Di banyak negara, model AI sudah digunakan untuk short-term load forecasting dengan akurasi jauh di atas metode statistik klasik, terutama saat pola konsumsi makin fluktuatif (misal: penggunaan AC massal saat gelombang panas, atau pengisian EV).

Indonesia akan menghadapi tantangan serupa saat penetrasi PLTS dan PLTB meningkat. Mengandalkan perencanaan manual dan model tradisional saja membuat sistem:

• Lebih boros cadangan daya
• Lebih sering melakukan curtailment EBT
• Lebih rentan terhadap gangguan cuaca ekstrem

Demand response: baterai EV dan AC rumah ikut bantu sistem

AI juga membuka peluang mengelola sisi permintaan (demand), bukan hanya pasokan. Ini poin yang sering terlewat, padahal potensi di Indonesia cukup besar.

Contoh konkret:

• Baterai mobil listrik (EV): dengan skema tarif dan sinyal harga waktu-nyata, AI bisa menjadwalkan pengisian baterai saat beban sistem rendah dan energi terbarukan melimpah.
• PLTS atap dengan baterai rumah/industri: baterai tak hanya menyimpan energi untuk pemiliknya, tapi bisa ikut menyuplai ke grid saat sistem butuh.
• Smart thermostat / manajemen AC gedung: suhu bisa dinaik-turunkan sedikit dalam rentang nyaman ketika beban sistem sedang puncak.
• Pusat data (data center): sebagian komputasi non-kritis bisa diundur beberapa menit/jam untuk meratakan beban.

Semua ini hanya mungkin jika ada:

• Sensor dan meter pintar (smart metering)
• Komunikasi dua arah yang andal
• Model AI di belakang yang menentukan respon optimal berdasarkan harga, batas kenyamanan, dan kebutuhan pelanggan

Bagi PLN dan operator sistem Indonesia, demand response berbasis AI akan jadi kunci saat penetrasi PLTS dan PLTP meningkat, terutama untuk mengurangi kebutuhan pembangkit fosil yang dipakai hanya sebagai cadangan.

Predictive maintenance: mencegah blackout sebelum terjadi

Gangguan satu peralatan kritis bisa menjalar jadi pemadaman besar. AI untuk predictive maintenance mengurangi risiko itu dengan cara membaca pola anomali sebelum alat benar-benar rusak.

Apa yang dilakukan AI di sini?

• Mengumpulkan data sensor (getaran, suhu, arus, tegangan) secara terus-menerus
• Mempelajari pola normal tiap trafo, breaker, turbin, atau konverter
• Mendeteksi penyimpangan kecil yang biasanya tak terlihat oleh manusia
• Mengeluarkan peringatan dini kapan komponen butuh diperiksa atau diganti

Keuntungan praktis untuk perusahaan listrik dan IPP di Indonesia:

• Mengurangi inspeksi rutin yang mahal dan kurang tepat sasaran
• Memperpanjang umur aset (trafo, kabel, turbin)
• Mengurangi forced outage dan risiko pemadaman luas

Satu catatan penting: arsitektur sistemnya harus matang. Seperti ditekankan peneliti MIT, grid masa depan butuh kombinasi:

• Insinyur listrik
• Ilmuwan komputer & data
• Ekonom energi
• Regulator yang paham teknologi

Semua harus duduk satu meja, karena algoritma AI di sistem tenaga tak boleh gagal. Salah prediksi bisa berarti blackout, bukan sekadar error aplikasi.

---

2. AI untuk Perencanaan Infrastruktur Energi Jangka Panjang

Selain operasi harian, AI berperan besar dalam perencanaan investasi infrastruktur 10–20 tahun ke depan.

Tantangan: merencanakan grid 2035 dengan ketidakpastian tinggi

Pengembangan pembangkit, jaringan transmisi, atau sistem penyimpanan energi sering butuh waktu 5–15 tahun dari studi hingga beroperasi. Di sisi lain, banyak hal yang berubah cepat:

• Penetrasi PLTS dan PLTB
• Penyebaran EV
• Pertumbuhan pusat data dan industri listrik-intensif
• Pola cuaca yang berubah karena perubahan iklim

Perencana sistem di Indonesia harus menjawab pertanyaan sulit:

• Berapa banyak kapasitas PLTS/PLTB yang perlu dibangun, dan di mana?
• Jalur transmisi mana yang harus diperkuat atau dibangun baru?
• Kapan dan di mana baterai grid-scale masuk akal secara ekonomi?
• Bagaimana sistem tetap andal saat badai, banjir besar, atau kebakaran hutan?

Di sinilah AI dan model pembelajaran mesin membantu:

• Menghasilkan skenario permintaan dan pasokan hingga 10–20 tahun ke depan
• Mensimulasikan stabilitas sistem untuk tiap konfigurasi pembangkit dan jaringan
• Mengintegrasikan ketidakpastian cuaca ekstrem dan tren iklim

Hasilnya: rencana investasi yang lebih tangguh (robust) dan tidak mudah runtuh hanya karena asumsi awal meleset.

Mempercepat proses persetujuan regulasi

Realitas lapangan: rencana infrastruktur bukan hanya soal teknis, tapi juga regulasi. Proposal proyek besar harus:

• Di-review berkali-kali oleh regulator dan lembaga lain
• Disesuaikan dengan standar teknis, lingkungan, dan tata ruang

AI, terutama model bahasa besar (LLM), bisa dipakai untuk:

• Membaca dan meringkas regulasi yang relevan
• Mengidentifikasi syarat-syarat kunci untuk jenis proyek tertentu
• Membantu tim perencana menyusun dokumen pengajuan yang lebih tepat sejak awal

Efek praktisnya:

• Lebih sedikit revisi bolak-balik
• Analisis dampak bisa di-update cepat saat asumsi berubah
• Proyek strategis (misalnya transmisi EBT antar pulau) bisa melaju lebih cepat

Untuk Indonesia yang punya tantangan geografis besar (ribuan pulau, kualitas jaringan sangat bervariasi), AI di tahap perencanaan sangat penting agar investasi triliunan rupiah tidak salah arah.

---

3. Material Canggih: AI Mempercepat Inovasi Baterai, Surya, dan Nuklir

Transisi energi bersih butuh material baru: baterai lebih aman dan murah, sel surya lebih efisien, material nuklir lebih tahan radiasi, hingga katalis untuk hidrogen hijau. Biasanya, pengembangan satu material komersial bisa makan waktu puluhan tahun.

Peneliti seperti Prof. Ju Li di MIT menunjukkan bahwa AI bisa memangkas proses ini menjadi hitungan beberapa tahun dengan dua pendekatan utama.

Simulasi skala atom yang jauh lebih cepat

AI mampu mempercepat simulasi fisika di skala atom:

• Menghubungkan komposisi, proses pembuatan, dan struktur mikro material
• Memprediksi sifat-sifat penting: konduktivitas ionik, stabilitas termal, ketahanan korosi, dan lain-lain

Dari sini, peneliti memperoleh “design rules”: pola yang menjelaskan tipe struktur atau kombinasi unsur apa yang punya peluang besar memperbaiki performa.

Bagi ekosistem riset energi Indonesia, pendekatan ini relevan untuk:

• Laboratorium yang mengembangkan baterai sodium-ion atau baterai untuk penyimpanan stasioner
• Pengembangan sel surya berbasis perovskite lokal
• Riset material termolektrik untuk memanen panas buangan industri

Lab otonom: robot, AI, dan ilmuwan bekerja bersama

Pendekatan kedua adalah AI yang aktif mengarahkan eksperimen di lab.

Alurnya seperti ini:

1. Ilmuwan berinteraksi dengan model bahasa besar untuk merumuskan hipotesis dan ide eksperimen
2. AI mengusulkan eksperimen berikutnya berdasarkan:
   • Hasil eksperimen sebelumnya
   • Pengetahuan literatur yang sudah “dibaca” AI (jauh lebih banyak daripada manusia mampu)
3. Robot lab menyiapkan sampel, mensintesis material, menguji performa, dan merekam data
4. AI mengevaluasi hasil, lalu menyarankan langkah berikutnya untuk memaksimalkan informasi dan kinerja material

Pendekatan ini mengubah cara kita mengerjakan R&D: bukan lagi serangkaian coba-coba panjang, tapi siklus pembelajaran aktif yang terus mengasah arah riset.

Jika kampus dan pusat riset Indonesia mengadopsi pendekatan serupa, kita bisa:

• Mengurangi ketergantungan penuh pada teknologi impor
• Mempercepat munculnya material lokal yang cocok dengan kondisi iklim, jaringan, dan sumber daya Indonesia

---

4. Mengimbangi Jejak Energi Pusat Data dan AI Itu Sendiri

Ada satu ironi yang tak bisa diabaikan: AI membantu transisi energi, tapi pusat data untuk melatih dan menjalankannya menghabiskan energi sangat besar.

MIT melalui inisiatifnya menempatkan isu ini sebagai prioritas riset: bagaimana menyediakan listrik untuk pusat data AI tanpa menggagalkan target emisi.

Beberapa pendekatan yang juga relevan untuk Indonesia:

• Desain chip dan algoritma hemat energi: model AI yang lebih efisien, hardware khusus yang mengurangi konsumsi per inferensi.
• Optimasi operasi pusat data dengan AI:
  • Manajemen beban komputasi mengikuti ketersediaan EBT
  • Penjadwalan tugas berat saat PLTS/PLTB berproduksi maksimal
• Desain arsitektur bangunan yang cerdas: aliran udara, pendinginan pasif, pemanfaatan lokasi yang lebih dingin atau dekat sumber energi terbarukan.

Indonesia mulai didatangi investasi pusat data skala besar, terutama untuk melayani ekonomi digital regional. Kalau tidak hati-hati, pusat data bisa jadi sumber kenaikan tajam konsumsi listrik berbasis fosil. Dengan integrasi AI, EBT, dan desain efisiensi energi sejak tahap perencanaan, risiko itu bisa dikontrol.

---

5. Apa Langkah Praktis untuk Pelaku Energi di Indonesia?

Untuk perusahaan energi, utilitas, dan pengembang proyek di Indonesia, peran AI di transisi energi bersih bukan lagi wacana. Ada beberapa langkah konkret yang menurut saya realistis dilakukan 1–3 tahun ke depan:

1. Mulai dari kasus penggunaan yang sempit tapi berdampak besar

   • Short-term load forecasting dengan ML di level sistem, kawasan industri, atau kota
   • Predictive maintenance untuk aset bernilai tinggi (trafo utama, turbin, kabel bawah laut)

2. Bangun tim lintas disiplin kecil

   • Gabungkan insinyur sistem tenaga, data scientist, dan orang regulasi
   • Fokus pada satu proyek percontohan yang bisa diukur dampaknya (penghematan biaya, pengurangan outage, peningkatan integrasi EBT)

3. Siapkan fondasi data dan infrastruktur digital

   • Pasang sensor dan smart meter di titik-titik kritis
   • Standarkan format data dan keamanan siber

4. Libatkan regulator sejak awal

   • Diskusikan skema tarif dinamis dan demand response
   • Bahas standar keamanan dan keandalan untuk algoritma AI di sistem tenaga

5. Jalin kemitraan dengan kampus dan lembaga riset

   • Teliti bersama topik seperti perencanaan jaringan jangka panjang berbasis AI, optimasi integrasi PLTS/PLTB, dan material baterai untuk konteks tropis Indonesia.

Transisi energi berkelanjutan di Indonesia tidak bisa mengandalkan satu teknologi tunggal. Tapi kalau ada satu alat yang memberi leverage besar di banyak titik—dari operasi harian, perencanaan jangka panjang, hingga R&D material—AI jelas termasuk di barisan depan.

Seri “AI untuk Sektor Energi Indonesia: Transisi Berkelanjutan” akan terus membahas studi kasus dan praktik terbaik penerapan AI di perusahaan energi Indonesia. Pertanyaannya sekarang: bagian mana dari sistem energi Anda yang paling siap disentuh AI terlebih dulu?