AI dan Data 2025: Peluang Emas untuk Transisi Energi Indonesia

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

Pada 2025, EBT untuk pertama kalinya mengalahkan batu bara secara global. Artikel ini membahas bagaimana AI bisa mempercepat transisi energi Indonesia.

AI energitransisi energi Indonesiaenergi terbarukansmart gridforecasting bebanpusat data dan energidigitalisasi kelistrikan
Share:

AI dan Data 2025: Kenapa Transisi Energi Harus Di-upgrade Sekarang

Pada 2025, untuk pertama kalinya dalam sejarah, energi terbarukan mengalahkan batu bara dalam porsi pembangkitan listrik global: 34% dari listrik dunia berasal dari surya, angin, dan hidro, sementara batu bara turun ke 31%. Angkanya jelas: arah industri listrik sudah berubah.

Yang menarik, di balik angka global itu, ada satu benang merah: kompleksitas sistem meningkat jauh lebih cepat daripada kebiasaan pengelolaannya. Tanpa alat bantu yang tepat, terutama kecerdasan buatan (AI), integrasi energi terbarukan dan kebutuhan listrik baru (seperti pusat data dan industri) akan makin sulit dikendalikan.

Untuk Indonesia yang sedang mengejar target bauran EBT 23% dan mendorong transisi energi berkelanjutan, situasi global 2025 ini bukan sekadar statistik. Ini cermin masa depan. Bedanya, kita punya satu kartu tambahan yang 10 tahun lalu belum matang: AI untuk sektor energi.

Artikel ini merangkum tren global 2025 (kapasitas, pembangkitan, investasi, dan tenaga kerja), lalu mengulas secara praktis: bagaimana AI bisa membantu Indonesia mengelola transisi dari batu bara ke energi terbarukan dengan lebih cepat, lebih murah, dan lebih aman.

1. 2025: Energi Terbarukan Menang, Tapi Sistemnya Jadi Jauh Lebih Rumit

Gambaran singkat 2025 menurut data GlobalData:

  • Hampir 50% kapasitas pembangkit global sudah berasal dari energi terbarukan.
  • 80% penambahan kapasitas baru datang hanya dari dua sumber: surya PV (64,1%) dan angin (16,4%).
  • Surya menjadi bintang utama berkat penurunan biaya hingga 81% sejak 2010, dan diprediksi turun lagi 21% dalam 5 tahun.
  • Untuk pembangkitan listrik, surya + angin + hidro menyumbang 34%, sedikit di atas batu bara 31%.

Secara narasi, ini terlihat seperti kemenangan bersih energi hijau. Tapi di lapangan, ada tiga konsekuensi besar:

  1. Variabilitas sistem melonjak – surya dan angin naik, artinya profil beban dan pembangkitan makin sulit diprediksi.
  2. Peran gas meningkat sebagai penyangga – bukan langsung lompat dari batu bara ke 100% EBT.
  3. Kebutuhan digitalisasi dan otomasi jaringan listrik melonjak – manual operation sudah tidak cukup.

Di sinilah AI untuk sistem tenaga mulai bukan lagi “nice to have”, tapi menjadi infrastruktur inti.

Apa artinya untuk Indonesia?

Indonesia juga sedang mengalami pola serupa, hanya beda skala dan kecepatan. PLTS atap mulai tumbuh, PLTS skala besar di Nusa Tenggara dan Kalimantan mulai jalan, dan kebutuhan listrik pusat data serta kawasan industri hijau terus naik.

Tanpa AI, operator sistem dan pembangkit akan:

  • Lebih sering over-forecast atau under-forecast beban
  • Sulit mengoptimalkan dispatch antara PLTU, PLTG, dan PLTS/PLTB
  • Menghadapi lebih banyak risiko gangguan jaringan saat penetrasi EBT naik

Dengan AI, tiga masalah itu bisa diubah menjadi peluang efisiensi.

2. Dari Batu Bara ke Surya & Angin: Peran AI di Balik Layar

Tren global menunjukkan: batu bara mulai tersisih, tapi gas dan fleksibilitas sistem masih jadi tulang punggung. Gas hanya menyumbang 8% dari penambahan kapasitas baru di 2025, batu bara 5,5%, namun keduanya tetap dominan di banyak negara sebagai sumber stabil.

GlobalData memproyeksikan sekitar 2033 pembangkitan energi terbarukan akan melampaui seluruh pembangkitan termal (batu bara, gas, minyak) digabung. Tapi bahkan saat itu, batu bara masih menjadi sumber tunggal terbesar di banyak negara.

Artinya, dekade ini adalah dekade sistem campuran: batu bara + gas + EBT + storage + interkoneksi. Persis seperti kondisi yang akan dihadapi Indonesia.

Di mana AI paling berdampak dalam sistem campuran?

  1. Forecast beban dan pembangkitan yang jauh lebih akurat
    Model AI bisa:

    • Menggabungkan data historis beban, cuaca, harga, dan pola industri
    • Memprediksi beban per 15 menit – 1 jam ke depan dengan error jauh lebih kecil
    • Memperkirakan output PLTS dan PLTB berdasarkan prakiraan cuaca granular

    Dampaknya:

    • Penggunaan PLTU dan PLTG bisa dioptimalkan (lebih sedikit start-stop mahal)
    • Kebutuhan reserve dan spinning reserve bisa ditekan tanpa mengorbankan keandalan

  2. Optimasi dispatch dan unit commitment
    Dengan pendekatan AI (misalnya kombinasi optimasi matematika dan reinforcement learning), operator bisa:

    • Menentukan pembangkit mana yang harus hidup/mati tiap jam
    • Menggabungkan batasan teknis (ramp rate, minimum load) dengan sinyal harga dan kebijakan lingkungan
    • Mengurangi biaya bahan bakar dan emisi COâ‚‚ sekaligus

  3. Perencanaan ekspansi jaringan yang berbasis data
    AI dapat digunakan untuk:

    • Mensimulasikan berbagai skenario penambahan PLTS/PLTB dan demand baru
    • Mengidentifikasi bottleneck jaringan dan titik optimal untuk investasi gardu dan jaringan baru

Buat Indonesia yang akan menambah banyak PLTS skala besar di sistem yang dulunya didesain dominan PLTU, kemampuan ini krusial.

3. Ledakan Surya Global: Pelajaran untuk Strategi AI di Indonesia

Surya menyumbang 64,1% penambahan kapasitas global di 2025. Ini terjadi karena beberapa faktor:

  • Oversupply modul surya menekan harga
  • China menguasai 80% kapasitas manufaktur modul, India muncul sebagai hub baru
  • Biaya proyek PLTS turun 81% sejak 2010, dan diproyeksikan turun lagi 21% dalam 5 tahun

Surya jelas akan menjadi tulang punggung transisi energi global. Di Indonesia, tren ini sudah tampak:

  • PLTS atap di kawasan industri dan komersial
  • PLTS ground-mounted di wilayah dengan radiasi tinggi dan lahan luas
  • Rencana integrasi PLTS dengan kawasan industri hijau dan smelter

Tantangan Indonesia: bukan hanya pasang panel, tapi mengelola sistemnya

Ada tiga masalah teknis yang sering muncul ketika PLTS tumbuh cepat:

  1. Duck curve – beban sistem turun tajam siang hari (karena PLTS tinggi), lalu menanjak cepat sore-malam.
  2. Voltase dan frekuensi berfluktuasi di jaringan distribusi dengan penetrasi PLTS atap tinggi.
  3. Kebutuhan ramping pembangkit termal meningkat; PLTU yang tidak fleksibel makin tertekan.

Di sinilah AI untuk transisi energi Indonesia bisa difokuskan ke solusi praktis:

  • AI-based solar forecasting untuk tiap kluster PLTS (industri, kawasan, bahkan PLTS atap) sehingga sistem bisa merencanakan operasi pembangkit termal beberapa jam sebelumnya.
  • AI untuk voltage control pada jaringan distribusi, mengatur tap changer, kapasitor bank, dan inverter PLTS secara adaptif.
  • Optimasi penyimpanan energi (battery) menggunakan AI untuk menggeser produksi PLTS ke jam beban puncak dengan pola charge/discharge yang optimal secara ekonomi.

Pendekatan ini jauh lebih murah daripada sekadar menambah pembangkit cadangan atau membangun jaringan secara berlebihan.

4. Pusat Data, Gas, dan Peran AI: Skenario yang Relevan untuk Indonesia

Satu tren menarik di 2025: gas mendapatkan “nafas baru” karena pusat data.
Di AS, gas diperkirakan menyumbang sekitar 40% pembangkitan listrik 2025, sementara seluruh EBT baru 28%. Salah satu pendorongnya: kebutuhan listrik pusat data untuk AI dan cloud yang melonjak.

Kenapa gas? Karena:

  • Pembangkit gas bisa dibangun dalam 1–2 tahun, sejalan dengan waktu bangun pusat data
  • Fleksibilitas operasi lebih baik dibanding PLTU

Indonesia menuju pola serupa: pemerintah mendorong investasi pusat data dan ekosistem AI, sementara sistem listrik masih didominasi pembangkit termal. Risiko yang muncul:

  • Kebutuhan kapasitas tambahan lokal di cluster pusat data (misalnya sekitar Jakarta, Batam, atau kawasan industri tertentu)
  • Potensi peningkatan emisi kalau tambahan daya hanya dari PLTG tanpa optimasi atau integrasi EBT

Di sini AI bisa mengurangi “emisi bonus” pusat data

Kombinasi AI energi + AI workload di pusat data bisa menghasilkan:

  1. Demand-side management cerdas

    • Menjadwalkan beban komputasi non-urgent (batch job, training AI) ke jam di mana PLTS/PLTB lagi tinggi
    • Menyesuaikan konsumsi dengan sinyal harga dan ketersediaan EBT di sistem

  2. Optimasi operasi pembangkit gas

    • AI mengatur jadwal operasi dan ramping pembangkit gas agar:
      • Tetap memenuhi kebutuhan pusat data
      • Mengurangi konsumsi gas per MWh
      • Meminimalkan start-stop yang boros

  3. Pemilihan lokasi pusat data berbasis data energi

    • Menggunakan analitik AI untuk mencari lokasi dengan kombinasi terbaik antara:
      • Ketersediaan EBT (PLTS, PLTB, hidro)
      • Kapasitas jaringan eksisting
      • Potensi ekspansi rendah emisi

Bagi pengembang pusat data di Indonesia, mengintegrasikan AI untuk perencanaan energi sejak awal bisa mengurangi biaya energi jangka panjang dan membantu memenuhi komitmen ESG.

5. Investasi & Pekerjaan di Sektor Energi: AI Menggeser Keterampilan yang Dibutuhkan

Data 2025 menunjukkan dinamika lain:

  • Jumlah transaksi di sektor listrik turun 16%, tapi total nilai transaksi naik 15%.
  • Transmisi & distribusi (T&D) menyerap modal terbesar (sekitar US$557,3 miliar) meski jumlah deal lebih sedikit.
  • Lapangan kerja sektor energi sangat volatil: rekor tinggi perekrutan di kuartal I, lalu anjlok di kuartal II dan melemah hingga akhir tahun.
  • Iklan lowongan terkait tarif naik 657% dibanding tahun sebelumnya.

Pesannya jelas: sektor energi butuh lebih sedikit tenaga kerja generik, lebih banyak spesialis di area regulasi, digital, dan analitik.

Implikasi untuk Indonesia: dari operator manual ke engineer digital

Dalam konteks “AI untuk sektor energi Indonesia: transisi berkelanjutan”, ada beberapa pergeseran keterampilan yang akan makin terasa:

  1. Dari operator lapangan ke operator berbasis dashboard dan analitik

    • Pusat kontrol sistem kelistrikan akan makin sarat dengan AI-based decision support
    • Petugas dituntut memahami model, bukan hanya prosedur manual

  2. Dari insinyur konvensional ke “energy data engineer”

    • Mengelola data sensor, SCADA, smart meter, cuaca, harga
    • Membuat dan memelihara pipeline data untuk model AI operasi dan perencanaan

  3. Dari perencana statis ke perencana skenario

    • Menggunakan simulasi berbasis AI untuk menilai ribuan kombinasi pembangunan pembangkit & jaringan
    • Menghubungkan kebijakan tarif, investasi, dan keandalan sistem dalam satu kerangka analitik

Bagi perusahaan energi di Indonesia, ini berarti dua hal:
(1) Adopsi AI bukan sekadar proyek teknologi, tapi juga proyek transformasi SDM, dan
(2) Keterlambatan membangun kompetensi ini akan jadi bottleneck besar saat penetrasi EBT meningkat.

6. Langkah Praktis: Dari Data ke AI yang Benar-Benar Dipakai

Banyak organisasi energi sudah “punya data”, tapi belum punya nilai bisnis dari data. Berdasarkan pola global 2025 dan kebutuhan Indonesia, pendekatan yang paling sehat biasanya seperti ini:

  1. Mulai dari satu atau dua use case bernilai tinggi
    Contoh konkret untuk konteks Indonesia:

    • Forecast beban & pembangkitan surya untuk satu sistem atau wilayah tertentu
    • Optimasi operasi pembangkit gas yang melayani kawasan industri atau pusat data

  2. Bangun fondasi data pelan tapi pasti

    • Rapikan kualitas data SCADA dan meter
    • Buat standardisasi ID aset, lokasi, dan waktu
    • Pastikan ada proses pembersihan dan validasi rutin

  3. Bentuk tim kecil lintas fungsi

    • 1–2 orang dari operasi sistem/pembangkit
    • 1–2 data/AI engineer
    • 1 orang dari sisi bisnis/keuangan

    Tujuannya: model AI yang dibangun langsung terhubung ke keputusan operasional atau finansial, bukan hanya “proof of concept di slide”.

  4. Pastikan hasil AI masuk ke proses kerja nyata

    • Output model harus masuk ke dashboard yang dipakai harian oleh operator
    • Ada SOP jelas: apa yang dilakukan ketika model memberi sinyal tertentu

  5. Ukur, koreksi, ulangi

    • Pantau penurunan biaya bahan bakar, peningkatan pemanfaatan EBT, atau penurunan gangguan
    • Perbaiki model secara berkala, jangan anggap model sebagai sesuatu yang statis

Dengan pendekatan ini, AI bukan sekadar jargon, tapi alat kerja rutin untuk mempercepat transisi energi berkelanjutan.

Penutup: Transisi Energi Indonesia Butuh EBT, Jaringan, dan AI Sekaligus

Data global 2025 menunjukkan tiga hal yang sulit dibantah:

  1. Energi terbarukan (khususnya surya dan angin) sudah menang secara ekonomi.
  2. Sistem tenaga menjadi jauh lebih kompleks dan dinamis.
  3. Tenaga kerja dan investasi bergeser ke arah yang lebih digital, lebih analitik, dan lebih terhubung dengan kebijakan.

Untuk Indonesia, ini bukan sinyal untuk menunggu, tapi justru kesempatan. AI untuk sektor energi Indonesia bisa menjadi akselerator utama agar integrasi PLTS, PLTB, storage, dan pusat data tidak menambah risiko, tapi menambah efisiensi.

Kalau Anda di perusahaan listrik, pengembang EBT, atau pengelola kawasan industri/pusat data, pertanyaan praktisnya sederhana:
Use case AI apa yang paling masuk akal untuk mulai diuji dalam 6–12 bulan ke depan, dengan data yang sudah Anda punya hari ini?

Menjawab pertanyaan itu dan mengeksekusinya dengan disiplin akan jauh lebih berdampak bagi transisi energi Indonesia dibanding menunggu “teknologi sempurna” yang mungkin tak pernah datang.

🇮🇩 AI dan Data 2025: Peluang Emas untuk Transisi Energi Indonesia - Indonesia | 3L3C