Indonesia bisa menurunkan emisi sejalan target 1,5°C tanpa mengorbankan ekonomi, dengan energi terbarukan dan AI untuk optimasi jaringan, metana, dan industri.
Menyelaraskan Komitmen Iklim dan Pertumbuhan Ekonomi dengan Bantuan AI
Pada 2025, gap komitmen iklim global masih menganga: dunia masih kurang sekitar 9–15 gigaton CO₂e penurunan emisi untuk sekadar berada di jalur “well below 2°C”. Di tengah situasi itu, Indonesia masih mengandalkan batubara untuk listrik dan minyak untuk transportasi, sambil menargetkan pertumbuhan ekonomi tinggi.
Banyak orang mengira dua hal ini mustahil disatukan: pertumbuhan ekonomi cepat dan penurunan emisi yang sejalan dengan target 1,5°C. Nyatanya, pertanyaannya bukan lagi “bisa atau tidak”, tapi seberapa cepat Indonesia berani mengubah cara memproduksi dan memakai energi. Di sinilah kombinasi teknologi rendah karbon dan kecerdasan buatan (AI) mulai jadi penentu.
Tulisan ini menggabungkan pesan utama dari diskusi IESR di COP30 Belem dan CNN Indonesia Sustainability Summit dengan fokus seri “AI untuk Sektor Energi Indonesia: Transisi Berkelanjutan”: bagaimana Indonesia bisa menyelaraskan komitmen iklim dan pertumbuhan ekonomi, dan peran praktis AI dalam mewujudkannya.
1. Iklim vs Ekonomi: Masalahnya Bukan Pilihan, Tapi Desain Kebijakan
Intinya begini: penurunan emisi tidak perlu mengorbankan pertumbuhan ekonomi, selama desain kebijakan dan teknologinya tepat.
Fabby Tumiwa (CEO IESR) mengingatkan bahwa pada COP30 Belem terjadi kemunduran: tidak ada komitmen global yang jelas untuk phase-out energi fosil. Padahal, tanpa pengurangan penggunaan batubara, minyak, dan gas, target 1,5°C hanya jadi slogan.
Bagi Indonesia, ada tiga realitas yang harus diakui:
-
Rentan terhadap krisis iklim
Banjir rob di pesisir, kekeringan yang memukul sektor pertanian, hingga cuaca ekstrem yang mengganggu sistem kelistrikan bukan lagi isu abstrak. Ini sudah menggerus produktivitas ekonomi. -
Ekonomi masih sangat fosil-intensif
- Listrik masih didominasi PLTU batubara.
- Industri berat (semen, baja, nikel) bergantung pada listrik dan panas dari fosil.
- Transportasi masih dikuasai BBM.
-
Pertumbuhan ekonomi tanpa dekarbonisasi = biaya iklim yang makin mahal
Biaya kerusakan infrastruktur, gagal panen, sampai risiko kesehatan publik akan menggerogoti manfaat pertumbuhan PDB.
Jadi, masalahnya bukan “iklim vs ekonomi”. Masalahnya: apakah strategi pertumbuhan ekonomi Indonesia sudah memasukkan dekarbonisasi dan pemanfaatan teknologi digital, termasuk AI, sebagai fondasi?
2. Tiga Kunci: Target Sektor, Teknologi Rendah Karbon, dan Pendanaan
Fabby menekankan bahwa menyelaraskan komitmen iklim dan pertumbuhan ekonomi perlu tiga fondasi:
-
Target terukur di setiap sektor
Bukan cuma target nasional di atas kertas, tapi angka spesifik per sektor: tenaga listrik, industri, transportasi, limbah, dan pertanian. -
Teknologi rendah karbon yang sudah tersedia
Contohnya:- Pembangkit listrik tenaga surya, angin, hidro, panas bumi.
- Elektrifikasi transportasi (EV), kompor induksi, heat pump industri.
- Efisiensi energi bangunan dan industri.
-
Akses pendanaan yang jelas dan konsisten
Tanpa skema pembiayaan yang menarik bagi swasta dan BUMN, transisi akan lambat.
Di sinilah AI masuk secara konkret. AI bukan hiasan teknologi; AI membantu ketiga hal di atas berjalan lebih cepat, lebih presisi, dan lebih murah.
Bagaimana AI Menguatkan Tiga Fondasi Ini?
-
Menyusun target sektor yang realistis dan ambisius
Model AI bisa menganalisis data konsumsi energi, potensi EBT, dan proyeksi permintaan untuk menyusun skenario dekarbonisasi yang terukur, misalnya: berapa gigawatt surya dan panas bumi yang ideal dibangun per provinsi sampai 2030. -
Memaksimalkan pemakaian teknologi rendah karbon
AI dapat mengoptimasi operasi PLTS, PLTB, dan pembangkit EBT lain sehingga output listrik hijau lebih stabil dan bisa menggantikan batubara secara bertahap. -
Menurunkan risiko bagi investor
Model AI untuk prediksi permintaan listrik, harga karbon, dan curah hujan/angin membantu lembaga keuangan menilai risiko proyek EBT dengan lebih akurat. Semakin kecil ketidakpastian, semakin murah biaya modal.
3. Metana: Buang-Buang Uang dan Peluang, Bukan Sekadar Emisi
Salah satu poin yang disorot IESR adalah emisi metana. Indonesia sudah ikut Global Methane Pledge dengan target pengurangan 30% metana pada 2030. Dua sumber besar yang relevan dengan sektor energi adalah:
-
Metana dari sampah dan limbah
TPA dan limbah organik menghasilkan metana yang sering dibiarkan lepas ke udara. -
Metana dari flare gas dan kebocoran di industri migas
Gas yang dibakar (flare) atau bocor di fasilitas produksi minyak dan gas adalah hilangnya energi potensial.
Mengurangi metana bukan cuma soal iklim; ini soal efisiensi ekonomi. Setiap meter kubik gas yang hilang adalah pendapatan yang bocor.
Peran AI untuk Menekan Emisi Metana
AI bisa membuat pengelolaan metana jauh lebih efektif:
-
Deteksi kebocoran metana secara real-time
- Sensor IoT di pipa dan fasilitas migas mengirim data terus-menerus.
- Model AI mengenali pola tekanan, aliran, dan konsentrasi gas yang tidak normal.
- Hasilnya: tim operasi bisa segera mengetahui titik kebocoran tanpa inspeksi manual berkala yang mahal.
-
Optimasi pengelolaan gas suar (flare gas)
- AI menganalisis data produksi minyak, kapasitas pengolahan, dan ketersediaan jaringan gas.
- Sistem kemudian merekomendasikan kapan gas lebih baik dimanfaatkan (misalnya untuk pembangkit listrik lokal) dibanding dibakar.
- Pemanfaatan metana di TPA dan instalasi limbah
- Prediksi produksi gas metana per lokasi.
- Desain kapasitas pembangkit listrik biogas/PLTsa yang optimal agar proyek layak secara finansial.
Dengan pendekatan ini, pengurangan emisi metana langsung berkontribusi ke pendapatan: dikonversi menjadi listrik, panas, atau bahan bakar industri.
4. AI di Sistem Energi: Dari Jaringan Listrik ke Industri
Jika ingin selaras dengan trajektori 1,5°C, Indonesia harus mempercepat integrasi energi terbarukan dan mendekarbonisasi industri. Di kedua area ini, AI sudah mulai terbukti efektif.
4.1 Optimasi Jaringan Listrik: Mengakomodasi Surya dan Angin
Semakin besar porsi PLTS atap, PLTS skala utilitas, dan PLTB, semakin kompleks pekerjaan operator sistem kelistrikan. Output EBT fluktuatif, sementara permintaan listrik juga naik turun.
AI bisa membantu di beberapa titik penting:
-
Forecast beban dan produksi EBT dengan presisi tinggi
- Model AI memanfaatkan data historis konsumsi, cuaca, hari libur, pola industri.
- Prediksi beban dan produksi surya/angin per jam atau bahkan per 15 menit.
-
Unit commitment dan dispatch yang lebih efisien
Dengan prediksi yang akurat, sistem dapat mengatur kapan PLTU, PLTG, dan PLTA harus beroperasi minimum, dan kapan EBT bisa menjadi prioritas. Hasilnya:- Biaya bahan bakar turun.
- Emisi COâ‚‚ berkurang.
- Stabilitas sistem tetap terjaga.
-
Integrasi storage (baterai) secara ekonomis
AI dapat:- Menghitung kapan baterai harus diisi saat listrik murah/berlebih.
- Mengeluarkan energi saat beban puncak atau saat EBT turun.
Ini bukan hal teoretis. Banyak sistem kelistrikan di dunia sudah membuktikan bahwa AI + EBT + baterai bisa membuat operasi jaringan lebih murah daripada hanya mengandalkan pembangkit fosil.
4.2 Dekarbonisasi Industri: Efisiensi dan Elektrifikasi Cerdas
Di Indonesia, target pertumbuhan ekonomi 7–8% per tahun tidak akan tercapai tanpa industri yang kompetitif. Namun, industri juga penyumbang emisi besar. AI dapat membantu di dua sisi:
-
Efisiensi energi tingkat lanjut
- Sistem AI membaca data dari motor, boiler, kompresor, furnace.
- Mengidentifikasi pola konsumsi yang boros.
- Memberikan rekomendasi set-point, jadwal operasi, atau retrofit peralatan.
-
Perencanaan elektrifikasi dan penggunaan EBT di pabrik
- Menghitung skenario: berapa besar PLTS atap yang ideal, kapan memasang baterai, apakah heat pump lebih ekonomis daripada boiler diesel.
- Menyimulasikan dampak biaya energi dan emisi hingga 10–15 tahun ke depan.
Hasilnya jelas: biaya energi per unit produk turun, emisi turun, dan daya saing ekspor meningkat karena produk lebih hijau, selaras dengan tren standar karbon global.
5. Leadership dan Kebijakan: AI Bukan Pengganti, Tapi Penguat
Ada satu hal yang digarisbawahi Fabby: tanpa kepemimpinan yang konsisten, komitmen iklim akan mandek di dokumen. AI, seberapa canggih pun, tidak bisa mengganti keputusan politik.
Yang dibutuhkan Indonesia saat ini:
-
Sinyal kebijakan yang tegas soal arah energi
- Jadwal yang jelas untuk pembatasan PLTU batubara, terutama PLTU captive industri.
- Target kapasitas EBT yang mengikat dan mendukung Second NDC.
-
Regulasi yang membuka ruang pemanfaatan data dan AI
- Standar data energi nasional yang interoperabel.
- Insentif bagi utilitas dan industri yang mengadopsi solusi AI untuk efisiensi dan dekarbonisasi.
-
Investasi pada kapasitas SDM dan ekosistem startup energi-AI
- Pelatihan engineer sistem tenaga, planner, dan regulator untuk memahami model AI dan cara membaca outputnya.
- Dukungan inkubasi startup yang fokus pada smart grid, smart metering, prediksi permintaan, dan optimasi pembangkit EBT.
Reality check-nya: AI itu multiplier, bukan sulap. Kalau arah kebijakan jelas, AI mempercepat dan menurunkan biaya transisi energi. Kalau kebijakannya ragu-ragu, AI hanya akan jadi proyek pilot kecil tanpa dampak sistemik.
Penutup: Dari Komitmen ke Implementasi Cerdas
Menyelaraskan komitmen iklim dan pertumbuhan ekonomi Indonesia bukan mimpi idealis. Dengan target sektor yang jelas, pemanfaatan teknologi rendah karbon, dan pendanaan yang tepat, Indonesia bisa berada di jalur 1,5°C tanpa mengorbankan ambisi ekonominya.
Seri “AI untuk Sektor Energi Indonesia: Transisi Berkelanjutan” menunjukkan bahwa AI adalah salah satu alat paling kuat untuk:
- Mengoptimasi jaringan listrik dan integrasi energi terbarukan.
- Menekan emisi metana dari migas dan limbah.
- Meningkatkan efisiensi energi di industri dan rumah tangga.
- Mengurangi risiko investasi proyek energi bersih.
Langkah selanjutnya ada di tangan pembuat kebijakan, BUMN, dan pelaku industri: berani menggabungkan komitmen iklim dengan strategi bisnis dan investasi berbasis data serta AI.
Pertanyaannya sekarang bukan lagi “apakah Indonesia siap?”, tapi seberapa cepat kita mau bergerak sebelum ruang untuk tetap di jalur 1,5°C benar-benar habis.