Desa Energi Terbarukan Bali: Dari PLTS ke AI Cerdas

Target Bali Net Zero Emission (NZE) 2045 berarti provinsi kecil ini harus menurunkan emisi lebih cepat 15 tahun dibanding target nasional. Bukan tugas ringan, apalagi kalau transisi energi hanya dikerjakan dari kantor-kantor di Jakarta atau Denpasar. Kuncinya justru ada di desa, di bale banjar, di komunitas.

Dan sekarang, satu hal mulai terbukti: ketika desa punya PLTS sendiri, tagihan listrik posyandu bisa turun dari sekitar Rp500.000,00 per bulan menjadi hanya setara Rp4.459,00 dalam tiga bulan. Angka ini datang dari Desa Banjarasem, Buleleng. Bukan simulasi, ini praktik nyata.

Tulisan ini mengulas bagaimana proyek Desa Berbasis Energi Terbarukan (DBET) di Bali membangun transisi energi dari bawah, lalu kita kaitkan dengan satu lapisan baru yang sedang berkembang cepat di Indonesia: pemanfaatan AI di sektor energi. Kalau PLTS atap adalah “otot” transisi energi desa, maka AI bisa menjadi “otak”-nya.

Mengapa Transisi Energi Harus Dimulai dari Desa

Transisi energi yang hanya fokus pada pembangkit besar dan jaringan transmisi akan selalu terasa jauh dari kehidupan warga. DBET menunjukkan pendekatan sebaliknya: mulai dari kebutuhan paling dekat dengan masyarakat.

Inti pendekatan DBET adalah bottom-up:

• prioritas pada kebutuhan sosial dan ekonomi desa,
• penggunaan energi terbarukan yang sudah ada di sekitar,
• pelibatan langsung warga sebagai pemilik sekaligus pengelola.

Di Bali, DBET selaras dengan peta jalan Bali NZE 2045 sektor ketenagalistrikan yang menekankan dua hal sebagai langkah awal:

• PLTS atap di rumah, fasilitas publik, dan usaha kecil,
• pembangkit listrik skala kecil desa.

Saya cukup yakin: tanpa desa, target NZE hanya akan jadi angka di dokumen. Ketika bale banjar, posyandu, dan usaha rumahan mulai memakai listrik dari matahari, barulah transisi energi terasa nyata—dan politiknya jadi lebih kuat, karena warganya sudah merasakan manfaat langsung.

Proyek DBET Bali: Bukan Sekadar Pasang Panel Surya

Tiga desa di Bali yang saat ini menjadi lokus Desa Berbasis Energi Terbarukan adalah:

• Desa Baturinggit, Karangasem
• Desa Batununggul, Nusa Penida
• Desa Banjarasem, Buleleng

Semua desa ini sudah memiliki panel surya untuk fasilitas publik dan punya “local champion” energi yang bertanggung jawab atas operasional dan pemeliharaan sistem PLTS.

Parameter Teknis Saja Tidak Cukup

Banyak proyek energi terbarukan berhenti di tahap “pasang”, lalu sistem mangkrak setelah beberapa tahun. DBET mencoba menghindari jebakan ini dengan menambah lapisan non-teknis dalam perencanaan:

• Demografi desa: jumlah warga, sebaran usia, pola aktivitas.
• Kebutuhan energi fasilitas publik: bale banjar, posyandu, sekolah, pura, balai desa.
• Mata pencaharian utama: apakah ada potensi usaha produktif yang bisa ditopang listrik bersih (cold storage ikan, penggilingan, UMKM makanan, pariwisata, dll.).
• Minat dan keterlibatan masyarakat: siapa yang mau belajar? siapa yang mau pegang tanggung jawab?
• Dukungan dan komitmen pemerintah desa/daerah: seberapa jauh mereka siap mengalokasikan APBDes, regulasi lokal, dan tenaga pendamping.

Pendekatan ini membuat proyek energi terbarukan tidak diperlakukan sebagai “bantuan alat”, tapi sebagai fondasi ekonomi lokal.

Contoh Nyata: Bale Banjar dan Posyandu di Banjarasem

Di Desa Banjarasem, PLTS atap kini memasok listrik untuk:

• aktivitas posyandu ibu dan balita,
• layanan lansia,
• pertemuan-pertemuan desa di bale banjar.

Sebelum PLTS, tagihan listrik bale banjar sekitar Rp500.000,00 per bulan. Setelah PLTS dipasang pada Agustus 2025, pemakaian listrik PLN dari kredit prabayar lama hanya 4 kWh selama Agustus–Oktober, atau sekitar Rp4.459,00.

Perbedaannya terasa sekali di kas desa. Dana yang tadinya habis untuk listrik bisa digeser ke kegiatan lain: tambahan makanan bergizi di posyandu, sarana kebersihan, pelatihan kader, atau dukungan UMKM lokal.

Itu baru level fasilitas publik. Begitu warga melihat manfaat langsung di bale banjar, adopsi di rumah dan usaha kecil biasanya hanya soal waktu.

Local Champion: Tulang Punggung, Bukan Figuran

Program DBET sengaja mendorong lahirnya “local champion” energi di tiap desa. Ini bukan sekadar sebutan keren—mereka adalah titik kunci keberlanjutan proyek.

Peran mereka biasanya mencakup:

• mengoperasikan dan memantau kinerja PLTS harian,
• melakukan perawatan ringan (pembersihan panel, cek kabel, cek MCB),
• menjadi penghubung dengan pihak teknis eksternal jika ada gangguan lebih berat,
• mengedukasi warga lain: cara menghemat listrik, cara memanfaatkan PLTS untuk kegiatan produktif.

Di Bali, keberadaan bale banjar sebagai pusat aktivitas sosial sangat membantu. Bale banjar bisa menjadi:

• titik edukasi energi terbarukan,
• lokasi diskusi rencana pemanfaatan listrik bersih untuk usaha,
• ruang uji coba kecil (contoh: kipas untuk pengeringan hasil panen, freezer ikan, dll.).

Saya cukup sering melihat proyek yang gagal bukan karena teknologinya jelek, tapi karena desa tidak punya satu-dua orang yang merasa “ini tugas saya”. Local champion mengisi celah itu.

Di Mana Peran AI dalam Desa Berbasis Energi Terbarukan?

Kalau hari ini peran utama masih di PLTS dan local champion, beberapa tahun ke depan AI akan jadi lapisan berikutnya. AI di sektor energi bukan cuma soal smart grid kota besar. Di level desa pun, manfaatnya konkret kalau dirancang dengan benar.

Berikut beberapa contoh praktis pemanfaatan AI untuk energi terbarukan di desa seperti DBET:

1. Prediksi Produksi dan Beban Listrik Desa

AI bisa memproses data sederhana (cuaca harian, histori produksi PLTS, pola pemakaian listrik bale banjar, posyandu, dan rumah-rumah yang terhubung) untuk:

• memprediksi produksi PLTS harian dan mingguan,
• mengestimasi beban puncak (jam berapa bale banjar paling ramai, kapan kulkas atau pompa air paling sering menyala),
• merekomendasikan pola pakai alat listrik yang lebih efisien (misal: waktu terbaik menyalakan mesin jahit, mesin penggiling, atau freezer ikan).

Di lapangan, ini bisa diwujudkan lewat dashboard sederhana di smartphone local champion atau di komputer di kantor desa.

2. Optimasi Penggunaan Baterai dan Jaringan Mini-grid

Banyak sistem PLTS desa akan makin kuat jika dikombinasikan dengan baterai dan, dalam beberapa kasus, jaringan mini-grid internal desa. AI dapat:

• mengatur kapan baterai diisi dan dikosongkan agar umur pakai lebih panjang,
• memutuskan prioritas suplai: posyandu dan penerangan malam tetap utama, baru kemudian ke beban lain,
• membantu menentukan kapasitas baterai tambahan yang realistis berdasarkan data, bukan tebakan.

Kalau nanti Desa Baturinggit atau Batununggul memperluas sistemnya ke rumah tangga dan usaha kecil, optimasi semacam ini akan sangat membantu menjaga kualitas layanan.

3. Smart Metering dan Transparansi ke Warga

Bicara transisi energi desa, kepercayaan sama pentingnya dengan kilowatt-jam. Warga ingin tahu berapa listrik yang dipakai, siapa yang bayar berapa, dan kemana uang iuran energi desa mengalir.

Dengan smart metering berbasis AI:

• setiap rumah atau fasilitas bisa dipantau pemakaiannya secara real-time,
• sistem dapat otomatis menghitung iuran bulanan yang adil,
• dashboard desa bisa menampilkan berapa persen listrik yang berasal dari matahari vs dari PLN.

Di konteks Indonesia, transparansi seperti ini sangat membantu meredam isu-isu sensitif: “siapa yang diuntungkan?”, “kenapa tagihan saya lebih besar?”. AI membantu mengolah datanya, tapi tampilannya tetap sederhana dan mudah dipahami warga.

4. Deteksi Dini Gangguan Sistem

Sistem PLTS desa kadang rusak pelan-pelan: panel kotor, konektor longgar, baterai turun performa. AI bisa menganalisis pola produksi dan pemakaian lalu memberi peringatan dini:

• produksi PLTS turun 15% dibanding pola cuaca yang sama,
• ada beban tidak wajar di malam hari,
• baterai menunjukkan gejala penurunan kapasitas.

Local champion tidak perlu jadi teknisi ahli; cukup menerima notifikasi dan bertindak: cek panel, hubungi teknisi, atau koordinasi dengan pemerintah desa.

Mendesain Proyek Energi Desa yang Siap AI

Buat pemda, pengembang, atau lembaga yang ingin membangun proyek seperti DBET dan sekaligus siap menyambut pemanfaatan AI, ada beberapa hal praktis yang bisa mulai dilakukan dari sekarang.

1. Standarisasi Pencatatan Data

AI butuh data yang rapi. Jadi sejak hari pertama:

• catat produksi PLTS harian,
• catat pemakaian listrik fasilitas utama (minimal perkiraan di awal),
• simpan log gangguan dan perbaikan,
• dokumentasikan pola kegiatan desa: jadwal posyandu, rapat banjar, kegiatan adat besar.

Bahkan file Excel sederhana yang rutin diisi sudah cukup sebagai awal.

2. Pilih Perangkat yang “AI-Ready”

Saat mengadakan inverter, baterai, atau smart meter, utamakan perangkat yang:

• bisa mengekspor data (via USB, Wi-Fi, atau jaringan lokal),
• punya protokol standar yang mudah diintegrasikan ke sistem analitik,
• punya dokumentasi teknis jelas.

Ini memudahkan integrasi ke aplikasi analitik atau platform AI di kemudian hari.

3. Bangun Kapasitas Local Champion Digital

Local champion energi ke depan bukan hanya paham kabel dan panel, tapi juga:

• terbiasa membaca grafik produksi dan konsumsi,
• bisa menggunakan aplikasi dashboard sederhana,
• mengerti arti notifikasi dasar: “beban puncak”, “state of charge baterai”, “anomali produksi”.

Pelatihan bisa dibuat bertahap, mulai dari:

1. pengenalan dasar data dan grafik,
2. penggunaan aplikasi monitoring,
3. simulasi pengambilan keputusan berbasis data.

4. Libatkan Pemerintah Desa dalam Perencanaan Jangka Panjang

Transisi energi yang sehat tidak berhenti pada proyek hibah. Pemerintah desa perlu diajak menghitung:

• model bisnis energi desa (iuran, dana pemeliharaan, dana pengembangan),
• skema reinvestasi: surplus digunakan untuk apa,
• kemungkinan kerja sama dengan pihak ketiga (misalnya pengembang teknologi AI energi yang sedang mencari lokasi pilot project).

Di sinilah pendekatan AI untuk sektor energi Indonesia bertemu dengan ekonomi lokal. Desa yang punya data dan tata kelola yang baik akan lebih menarik bagi mitra teknologi.

Dari Bali ke Indonesia: Momentum yang Jangan Disia-siakan

DBET di Bali menunjukkan satu hal penting: transisi energi bisa sangat konkret dan terasa langsung ketika dimulai dari desa, dengan PLTS atap, bale banjar, dan posyandu sebagai titik masuk. Tagihan listrik turun, layanan sosial tetap jalan, dan warga ikut terlibat.

Lapisan berikutnya adalah memanfaatkan AI untuk energi terbarukan agar sistem ini makin tangguh, efisien, dan mudah diperluas. Dari prediksi produksi, optimasi baterai, smart metering, hingga deteksi dini gangguan—semuanya bisa dirancang untuk konteks desa Indonesia, bukan sekadar impor konsep dari luar.

Kalau Anda:

• pemerintah daerah yang sedang menyusun rencana energi bersih,
• pengembang energi terbarukan yang ingin proyeknya berumur panjang,
• atau pelaku teknologi yang mencari lokasi pilot AI energi,

maka desa-desa seperti Baturinggit, Batununggul, dan Banjarasem memberi pelajaran berharga: mulai dari kebutuhan warga, siapkan data sejak dini, dan bangun kapasitas local champion. Teknologi bisa menyusul, termasuk AI yang akan makin kuat dalam 3–5 tahun ke depan.

Pertanyaannya sekarang: desa mana di Indonesia yang siap menjadi contoh berikutnya—bukan hanya punya PLTS di atap, tapi juga punya “otak” AI yang membantu mengelola energi untuk kesejahteraan warganya?