Floating wind membuka potensi angin lepas pantai Indonesia. Begini cara evolusi fondasi di Skotlandia dan peran AI bisa menurunkan biaya dan risiko proyek.
Dari Skotlandia ke Indonesia: Fondasi Angin Lepas Pantai Sedang Berubah Cepat
Biaya listrik dari angin lepas pantai di Eropa pernah turun dari kisaran lebih dari £100 per MWh menjadi di bawah £50 hanya dalam beberapa tahun. Itu bukan kebetulan, tapi hasil kombinasi desain fondasi yang makin efisien, rantai pasok yang matang, dan penggunaan analitik data tingkat lanjut.
Indonesia sedang bicara serius soal transisi energi dan target Net Zero 2060. Tapi mayoritas diskusi masih seputar PLTS dan PLTB darat. Angin lepas pantai (offshore wind) – termasuk teknologi floating wind – hampir belum masuk radar publik, padahal potensinya besar di kawasan seperti Selat Makassar, Laut Jawa bagian utara, sampai timur Indonesia yang berangin kencang.
Tulisan ini membahas bagaimana evolusi fondasi turbin angin lepas pantai di Skotlandia bisa jadi cermin dan referensi buat Indonesia, dan bagaimana kecerdasan buatan (AI) bisa menekan biaya, mempercepat desain, dan mengurangi risiko proyek.
1. Evolusi Fondasi Angin Lepas Pantai: Dari Fixed-Bottom ke Floating
Inti perubahan di angin lepas pantai ada di fondasi. Begitu turbin membesar dan lokasi makin jauh ke laut, desain fondasi ikut "dipaksa" berevolusi.
Fixed-bottom: teknologi matang, tapi terbatas kedalaman
Di dunia, termasuk Skotlandia, fixed-bottom offshore wind masih jadi tulang punggung. Beberapa tipe utamanya:
-
Monopile
Tabung baja berdiameter besar yang dipancang sampai ~40m ke dasar laut, efektif sampai kedalaman air sekitar 60m. Ini yang paling umum. -
Jacket / Tripod
Struktur rangka baja dengan beberapa tiang pancang ke dasar laut, dipakai di kedalaman yang lebih besar (hingga ~80m) atau kondisi dasar laut tertentu. -
Gravity-based foundation
Fondasi beton berat besar yang diletakkan di dasar laut, cocok untuk perairan dangkal dengan dasar keras.
Keunggulan fixed-bottom:
- Teknologi matang, rantai pasok sudah lengkap.
- Biaya per MWh sudah kompetitif dibanding pembangkit fosil di banyak pasar.
- Risiko teknik relatif rendah karena sudah banyak referensi proyek.
Tapi ada dua batas besar:
- Kedalaman air – begitu masuk ke perairan >60–70m, fondasi fixed-bottom mulai tidak ekonomis.
- Kondisi dasar laut – batuan keras, kemiringan tinggi, atau sedimen tebal bisa bikin pemasangan tiang pancang sangat mahal.
Floating wind: membuka wilayah baru dengan angin lebih kencang
Untuk perairan yang lebih dalam namun berangin kencang, muncul floating offshore wind. Turbin tidak lagi tertanam di dasar laut, melainkan berdiri di atas platform terapung yang ditambat dengan sistem mooring dan jangkar.
Jenis konsep floating yang saat ini banyak dikembangkan global:
- Barge – platform datar mengapung, cocok perairan lebih tenang.
- Semi-submersible – beberapa kolom terapung yang terhubung, stabil dan banyak dipakai di prototipe.
- Spar buoy – struktur silinder panjang vertikal yang tenggelam dalam, sangat stabil tapi butuh kedalaman besar.
- Tension leg platform (TLP) – ditambat dengan tali yang selalu tegang, pergerakan vertikal kecil, desain lebih kompleks.
Skotlandia sudah punya proyek komersial seperti Hywind Scotland dan Kincardine, dan pipeline lebih dari 24GW floating wind dalam berbagai tahap (ScotWind & INTOG). Ini skala industri, bukan lagi demo kecil.
Buat Indonesia, floating wind berarti satu hal:
kita tidak harus terbatas di perairan dangkal dekat pantai. Banyak zona angin bagus Indonesia ada di perairan dalam, di mana fixed-bottom tidak lagi realistis.
2. Tantangan Biaya: Kenapa Floating Wind Masih Mahal
Sekarang realitas pahitnya: floating wind saat ini terlalu mahal untuk langsung dibangun dalam skala gigawatt tanpa strategi pengurangan biaya.
Alasannya cukup jelas:
- Desain belum distandarkan – lebih dari 100 konsep fondasi floating sedang dikembangkan global. Rantai pasok bingung harus fokus ke yang mana.
- Produksi belum terseriakan – belum ada pabrik yang memproduksi ratusan unit platform floating per tahun secara rutin.
- Kebutuhan fasilitas besar – ukuran satu unit substructure selevel kapal besar. Remi Zante dari NMIS mengibaratkan: seperti "bangun satu kapal per minggu" ketika skala benar-benar naik.
- Risiko finansial – bank, investor, dan asuransi butuh bukti bahwa desain ini aman, bisa dioperasikan 20–25 tahun, dan punya histori kinerja.
Skotlandia menjawab ini lewat pendekatan yang cukup sistematis:
- Model penurunan biaya – lewat pusat seperti FLOWIC (Floating Wind Innovation Centre) dan ORE Catapult, mereka membuat kerangka kerja pemantauan biaya, mirip yang dilakukan fixed-bottom sekitar 2015 dengan target turun di bawah £100/MWh.
- Standardisasi komponen – bukan harus satu desain platform untuk semua, tetapi:
"Kita tidak perlu desain sempurna. Yang dibutuhkan adalah desain terbaik yang kredibel, bisa diasuransikan dan dibiayai untuk aplikasi tertentu."
Artinya, mungkin akan ada sekitar 5–6 desain fondasi floating yang dominan secara global, dengan komponen-komponen standar (misalnya sistem mooring, sambungan kabel, modul ponton) yang diproduksi massal.
Buat pengembang di Indonesia, pelajaran utamanya jelas:
jangan terlalu lama di fase prototipe yang eksotik. Pilih konsep yang sudah mengarah ke standar industri global dan bisa diterima pendana.
3. Di Mana AI Masuk? Dari Desain Fondasi sampai Rantai Pasok
Di seri “AI untuk Sektor Energi Indonesia: Transisi Berkelanjutan” ini, benang merahnya selalu sama: AI bukan sekadar teknologi keren, tapi alat untuk menurunkan biaya dan risiko.
Di angin lepas pantai, terutama floating, peran AI bisa sangat konkret.
3.1. Optimasi desain fondasi dan mooring
Fondasi floating harus menahan kombinasi beban yang kompleks:
- angin kencang,
- gelombang tinggi,
- arus laut, dan
- getaran dari turbin itu sendiri.
Secara tradisional, insinyur menjalankan simulasi numerik berulang kali dengan variasi kecil parameter. AI bisa mempercepat langkah ini:
- Generative design: model AI membuat ribuan variasi desain platform dan susunan mooring, menyaring yang paling menjanjikan sebelum dianalisis lebih detail.
- Surrogate modelling: AI belajar dari hasil simulasi CFD/struktur yang mahal komputasi, lalu menggantikan sebagian simulasi dengan prediksi cepat sehingga eksplorasi desain bisa naik dari ratusan menjadi puluhan ribu opsi.
- Multi-objective optimization: bukan hanya kuat secara struktural, tapi juga:
- meminimalkan berat baja/beton,
- mengurangi gerakan platform,
- mengoptimalkan kemudahan fabrikasi dan instalasi.
Buat konteks Indonesia, ini berarti mengurangi siklus desain dari beberapa bulan menjadi hitungan minggu, terutama bila kita ingin mengadaptasi desain floating global ke kondisi gelombang dan arus lokal (misalnya di Laut Flores vs Selat Sunda).
3.2. Perencanaan lokasi dan integrasi jaringan
Proyek angin lepas pantai bukan hanya soal turbin. Tantangan lain:
- Di mana lokasi terbaik berdasarkan data angin, kedalaman, dan akses ke jaringan listrik?
- Bagaimana profil produksi listriknya ketika diintegrasikan ke sistem kelistrikan Indonesia yang sudah kompleks?
AI bisa membantu dengan:
- Analisis spasial multi-layer: menggabungkan data kecepatan angin, batimetri, koridor pelayaran, kawasan konservasi, dan jarak ke titik interkoneksi jaringan untuk memunculkan peta prioritas lokasi.
- Prediksi produksi energi: model pembelajaran mesin yang dilatih dari data global bisa mengestimasi output energi yang lebih akurat dari kombinasi data metocean dan desain turbin.
- Studi integrasi jaringan: AI mendukung simulasi skenario di sistem kelistrikan Indonesia (misalnya integrasi 2–3 GW angin lepas pantai di Jawa-Bali) dengan mempertimbangkan kurva beban, PLTU/PLTG eksisting, dan interkoneksi antar pulau.
Ini terkait langsung dengan tema seri: optimasi jaringan listrik dan integrasi energi terbarukan. Semakin akurat prediksi dan simulasi, semakin kecil biaya cadangan dan constraint di sistem.
3.3. Otomasi manufaktur dan inspeksi kualitas
Zante dari NMIS menegaskan bahwa skala produksi floating wind akan menuntut perubahan cara kerja industri manufaktur berat. Di sini, AI punya dua peran kunci:
-
Robotik dan otomasi manufaktur
- Pengelasan otomatis untuk kaki jacket atau kolom semi-submersible dengan panduan visi komputer.
- Penjadwalan produksi yang dioptimalkan AI untuk mengurangi bottleneck di galangan kapal/pabrik.
-
Quality control berbasis visi komputer
- Kamera dan sensor memindai las, permukaan baja, dan sambungan kritis.
- Model AI mendeteksi cacat kecil yang sulit dilihat mata manusia, mengurangi risiko kegagalan struktur di laut.
Indonesia punya basis galangan kapal yang cukup besar di Batam, Surabaya, dan Sulawesi. Integrasi AI di lini produksi bisa jadi pembeda: bukan hanya bisa bangun platform, tapi bangun dengan kualitas konsisten dan biaya lebih rendah.
3.4. Operasi & pemeliharaan (O&M) cerdas
Begitu turbin berdiri, biaya operasi jangka panjang jadi faktor besar levelised cost of energy (LCOE). Di sini, alat-alat AI yang sudah umum di PLTB darat bisa diadaptasi:
- Prediktif maintenance berbasis data SCADA, getaran, dan kondisi cuaca.
- Optimasi jadwal kunjungan kapal/crew transfer berdasarkan weather window dan prioritas kerusakan.
- Analitik anomali untuk mendeteksi pergerakan tidak normal di platform floating, sehingga bisa mencegah kegagalan mooring.
Semakin jauh dari pantai dan semakin tinggi gelombang, setiap kunjungan ke turbin makin mahal. Jadi setiap persen peningkatan efisiensi O&M lewat AI berdampak besar ke biaya total.
4. Apa Artinya untuk Indonesia: Langkah Praktis
Indonesia tidak perlu mengulang perjalanan Skotlandia dari nol. Ada beberapa langkah taktis yang menurut saya realistis untuk 3–5 tahun ke depan.
4.1. Mulai dari studi berbasis data & AI
Sebelum bicara proyek GW, lakukan dulu hal ini:
- Pemetaan potensi angin lepas pantai nasional dengan:
- data angin satelit, buoy, dan reanalisis,
- batimetri, jalur pelayaran, kawasan konservasi,
- overlay dengan sistem transmisi eksisting.
- Pengembangan model AI lokal untuk prediksi produksi energi di beberapa priority zones.
Ini bisa dipimpin oleh kombinasi PLN, pengembang IPP, dan kampus/institut riset dengan dukungan startup AI energi.
4.2. Pilot project kecil dengan fondasi dan AI yang bisa diskalakan
Alih-alih hanya membangun satu prototipe unik, lebih sehat memulai pilot farm skala 50–100 MW dengan karakteristik:
- Memakai tipe fondasi yang sudah mengarah ke standar global (misalnya semi-submersible yang sudah punya track record).
- Sejak awal memakai platform data dan AI untuk:
- prediksi energi,
- monitoring struktur dan mooring,
- optimasi O&M.
Ini akan jadi "laboratorium nyata" yang mempercepat pembelajaran teknis dan finansial Indonesia.
4.3. Siapkan kapabilitas manufaktur & rantai pasok berbasis otomasi
Galangan kapal dan fabrikator baja nasional bisa mulai:
- Mengkaji adaptasi fasilitas untuk produksi serial substructure floating.
- Mencoba otomasi berbasis AI pada beberapa lini (misalnya pengelasan otomatis + inspeksi visi komputer) di proyek lain terlebih dahulu.
- Membangun kemitraan dengan pemain global yang sudah berpengalaman di floating wind.
Target jangka menengahnya jelas: Indonesia bukan cuma pasar, tapi juga basis produksi regional untuk komponen floating wind.
5. Penutup: Menghubungkan Transisi Energi dan Strategi Teknologi
Fondasi angin lepas pantai sedang memasuki fase yang sama seperti turbin beberapa tahun lalu: awalnya banyak konsep, mahal, lalu pelan-pelan menyempit ke beberapa desain utama yang didukung rantai pasok global dan penurunan biaya drastis.
Di Skotlandia, kombinasi:
- pipeline proyek yang besar (lebih dari 40GW),
- lembaga riset terfokus seperti ORE Catapult, FLOWIC, NMIS,
- dan dukungan kebijakan,
membuat mereka berada di depan dalam hal floating wind.
Indonesia punya konteks berbeda: kepulauan besar, banyak perairan dalam, jaringan listrik yang masih berkembang, dan tekanan kuat untuk mengurangi batubara. Justru karena itu, offshore wind – terutama floating – layak dimasukkan ke peta jalan transisi energi, bukan sebagai pengganti, tapi sebagai pelengkap PLTS, PLTB darat, dan panas bumi.
Agar itu terjadi dengan biaya terjangkau, AI bukan aksesoris. AI perlu ditanam dari awal: di desain, pemilihan lokasi, perencanaan jaringan, manufaktur, sampai O&M.
Ada dua pertanyaan kuncinya:
- Siapa yang berani memulai konsorsium pertama Indonesia untuk pilot floating wind berbasis AI?
- Apakah kita mau sekadar mengimpor teknologi, atau membangun kemampuan desain dan manufaktur sendiri dengan AI sebagai akselerator utama?
Kalau Anda bagian dari perusahaan energi, pengembang proyek, atau pemilik fasilitas manufaktur, sekarang momen yang tepat untuk mulai menjawab dua pertanyaan ini – sebelum pasar dan standar global terbentuk tanpa melibatkan Indonesia.