Kolaborasi & AI untuk Akselerasi Energi Terbarukan Jateng

Energi Terbarukan Jawa Tengah: Besar Potensi, Masih Tertahan

197,96 GWp. Itu potensi energi terbarukan di Jawa Tengah menurut studi IESR. Nyatanya, sampai 2024, bauran energi terbarukan baru menyentuh 18,58%, masih di bawah target 21,32% pada 2025. Selisih beberapa persen ini kelihatan kecil di kertas, tapi di lapangan artinya ribuan proyek tertunda, kesempatan investasi tertahan, dan emisi yang harusnya bisa dikurangi masih terus keluar.

Ini bukan semata masalah teknologi pembangkit. Panel surya sudah makin murah, biogas dan biomassa bukan barang baru. Tantangannya ada pada koordinasi lintas sektor, kualitas perencanaan, dan pengelolaan sistem energi yang makin kompleks. Di titik inilah pembentukan Forum Energi Daerah (FED) Jawa Tengah dan pemanfaatan AI untuk sektor energi jadi relevan.

Dalam tulisan ini, kita bahas tiga hal: bagaimana FED Jateng dibangun sebagai mesin kolaborasi, apa saja peluang riil percepatan energi terbarukan di Jawa Tengah, dan di mana AI bisa membantu mengoptimalkan transisi energi – dari perencanaan, operasi jaringan listrik, sampai pembiayaan proyek.

Mengapa Forum Energi Daerah Jadi Langkah Krusial

Jawabannya sederhana: transisi energi terlalu besar untuk ditangani satu lembaga saja. Tanpa wadah kolaborasi, kebijakan energi provinsi mudah tersandera ego sektoral dan data yang tercerai-berai.

Struktur FED Jateng: Bukan Sekadar Forum Diskusi

Pemprov Jawa Tengah, melalui DESDM bersama IESR dan berbagai mitra, membentuk Forum Energi Daerah Provinsi Jawa Tengah lewat Keputusan Gubernur Nomor 100.3.3.1/398 Tahun 2025 (ditetapkan 16/10/2025). Forum ini tidak didesain sebagai acara seremonial tahunan, tapi sebagai mesin kerja kolektif yang berjalan terus-menerus.

Strukturnya cukup serius:

• Dewan Pengarah – mengawal arah kebijakan dan sinkronisasi dengan target nasional
• Badan Pelaksana Harian – menggerakkan program, memonitor implementasi
• 4 Kelompok Kerja (Pokja):
  • Regulasi dan data
  • Pendanaan
  • Teknologi dan infrastruktur
  • Edukasi dan pemberdayaan masyarakat

Agus Sugiharto (Kepala Dinas ESDM Jateng) menegaskan bahwa percepatan transisi energi tidak mungkin tercapai tanpa kolaborasi lintas aktor: pemerintah daerah, PLN, industri, akademisi, masyarakat, sampai mitra pembangunan. FED menjadi ruang semua pihak ini duduk satu meja dengan mandat yang jelas.

Peran Strategis: Menjembatani Pusat–Daerah

Bagi Dewan Energi Nasional dan Bappenas, FED bukan “tambahan rapat”, tapi alat kendali dan sinkronisasi:

• Dewan Energi Nasional memandang FED sebagai platform untuk:

  • Mengawal pembaruan RUED (Rencana Umum Energi Daerah)
  • Mendorong regulasi hemat energi
  • Mengembangkan ruang terbuka hijau
  • Mengangkat kapasitas daerah lewat kerja sama dengan kampus dan lembaga pusat

• Bappenas melihat FED sebagai jembatan perencanaan:

  • Menghubungkan prioritas nasional dengan kebutuhan spesifik Jawa Tengah
  • Menghasilkan roadmap energi bersih yang terukur
  • Mengintegrasikan program daerah dalam dokumen perencanaan nasional

Saya pribadi setuju dengan pendekatan ini: tanpa forum permanen, banyak inisiatif energi bersih hanya berumur sepanjang masa jabatan proyek. FED memberi memori kelembagaan dan ruang negosiasi yang lebih stabil.

Dari PLTS, Biogas, hingga Industri: Progres Nyata Jateng

Transisi energi di Jawa Tengah bukan mulai dari nol. Dalam enam tahun terakhir, ada lompatan yang cukup tajam, terutama di energi surya.

Lonjakan Kapasitas PLTS: Respons terhadap Tekanan Pasar Global

Menurut IESR, sejak 2019 kapasitas PLTS di Jawa Tengah melonjak dari kurang dari 2 MW menjadi lebih dari 50 MW. Faktor pendorong utamanya:

• Tuntutan pasar global: industri berorientasi ekspor didesak memakai energi terbarukan untuk menjaga daya saing dan akses pasar internasional.
• Program Desa Mandiri Energi: desa-desa mulai mengembangkan pembangkit lokal (PLTS, biogas, gas rawa) untuk memenuhi kebutuhan listrik dan mengurangi ketergantungan.
• Dukungan APBD: pendanaan PLTS untuk pesantren dan UMKM, yang efeknya berlapis – biaya operasional turun, citra usaha naik, dan kapasitas lokal terbangun.

Ini menguatkan satu hal: transisi energi bukan sekadar urusan lingkungan, tetapi strategi ekonomi.

Contoh Industri: Djarum Oasis dan Konsep “Sangat Hijau”

Di sisi industri, PT Djarum Oasis menunjukkan bagaimana perusahaan bisa jalan lebih cepat dari kebijakan daerah. Sebelum program transisi energi daerah mengemuka, mereka sudah menerapkan konsep “very green” melalui:

• Konservasi energi, air, dan lingkungan
• Pembangunan PLTS di fasilitas produksi
• Pergantian bahan bakar boiler dari solar ke CNG dan biomassa
• Pemanfaatan woodchip
• Peningkatan efisiensi energi proses produksi

Suwarno (Deputi GM Production Engineering) menekankan bahwa dekarbonisasi bukan sekadar memenuhi standar, tapi strategi bisnis jangka panjang. Energi bersih jadi fondasi operasional, bukan tambahan kosmetik.

Buat pelaku usaha lain di Jawa Tengah, contoh ini menunjukkan: kalau menunggu semua regulasi beres, Anda terlambat. Ada keuntungan kompetitif bagi yang bergerak duluan.

Di Mana AI Bisa Menguatkan Kerja Forum Energi Daerah?

Kalau FED adalah ruang koordinasi, AI bisa menjadi “otak analitik” yang membuat keputusan lebih tajam dan cepat. Transisi energi hari ini penuh data: cuaca, beban listrik, produksi PLTS, pola konsumsi industri, hingga data sosial-ekonomi desa. Tanpa alat analisis pintar, banyak keputusan hanya berbasis intuisi.

1. Perencanaan Energi: Dari RUED ke Sistem Berbasis Data

Perencanaan energi daerah selama ini sering terjebak di dua ekstrem: terlalu optimistis atau sangat konservatif. AI bisa membantu mengkalibrasi.

Beberapa aplikasi konkret:

• Prediksi permintaan energi per sektor (rumah tangga, industri, komersial) dengan mempertimbangkan:
  • Tren pertumbuhan ekonomi lokal
  • Migrasi penduduk
  • Perubahan pola kerja (WFH, industri baru, kawasan industri baru)
• Pemetaan potensi energi terbarukan lebih detail dengan menggabungkan:
  • Data radiasi matahari, kecepatan angin, debit air
  • Citra satelit dan GIS
  • Batasan tata ruang dan lahan produktif
• Simulasi skenario RUED: apa yang terjadi jika PLTS atap mencapai X MW pada 2030? Bagaimana dampaknya ke beban puncak, kebutuhan jaringan, dan investasi PLN?

Jadi ketika Pokja Regulasi & Data di FED menyusun pembaruan RUED, mereka tidak mulai dari “kertas kosong”, tapi dari skenario terukur berbasis data dan model AI.

2. Operasi Sistem & Integrasi Energi Terbarukan

Integrasi PLTS, biogas, dan biomassa ke jaringan PLN menambah kompleksitas operasional. Di sini AI untuk sektor energi bisa memainkan peran besar.

Beberapa contoh:

• Manajemen jaringan listrik (grid management)
  • Prediksi beban harian dan musiman, sampai ke level kabupaten
  • Penjadwalan pembangkit konvensional yang lebih efisien karena sudah memperhitungkan produksi PLTS berbasis prediksi cuaca
• Pengelolaan variabilitas energi surya
  • Model AI bisa memprediksi output PLTS jam per jam, sehingga PLN tahu kapan butuh backup lebih besar
• Smart metering & demand response
  • Di kawasan industri, AI bisa membantu skema tarif dinamis atau insentif pengurangan beban saat puncak (peak shaving)

Ini penting karena salah satu alasan penetrasi energi terbarukan ditahan adalah kekhawatiran terhadap stabilitas sistem. Dengan dukungan AI, kekhawatiran itu bisa direspon dengan data, bukan asumsi.

3. Pendanaan & Profil Risiko Proyek EBT

Salah satu tugas Pokja Pendanaan di FED adalah mendorong skema pembiayaan yang menarik bagi bank dan investor. Di sini, AI bisa membantu mengurangi ketidakpastian melalui:

• Analisis risiko proyek berbasis data historis proyek serupa
• Model proyeksi arus kas PLTS atap, biogas, atau biomassa yang mempertimbangkan variabilitas produksi, tarif listrik, dan inflasi biaya
• Segmentasi calon penerima pembiayaan (UMKM, pesantren, desa) berdasarkan profil konsumsi energi dan kemampuan bayar

Semakin presisi analisis risiko, semakin mudah meyakinkan lembaga keuangan bahwa EBT bukan proyek “eksperimen”, tapi aset yang bankable.

4. Edukasi, Pemberdayaan, dan Monitoring Dampak

Pokja Edukasi & Pemberdayaan Masyarakat sering bergulat dengan pertanyaan klasik: program ini benar-benar berdampak atau hanya bagus di laporan?

AI bisa membantu di beberapa sisi:

• Analisis umpan balik warga dari survei, media sosial, hingga laporan desa
• Pemetaan penerima manfaat program PLTS rumah tangga atau Desa Mandiri Energi: siapa yang paling diuntungkan, siapa yang masih tertinggal
• Visualisasi dampak (penurunan tagihan listrik, peningkatan jam operasional UMKM, penurunan emisi) dalam dashboard yang bisa dipahami pengambil keputusan

Di tingkat desa, integrasi smart meter sederhana dengan analitik AI bisa menunjukkan ke kepala desa: setelah pasang PLTS komunal, tagihan listrik turun berapa persen dan berapa dana yang bisa dialihkan untuk program lain.

Jawa Tengah sebagai Laboratorium Transisi Energi Berbasis AI

Kalau dilihat dari kombinasi potensi EBT besar, struktur FED yang jelas, dan contoh sukses industri serta desa, Jawa Tengah punya peluang menjadi laboratorium nasional transisi energi berbasis AI.

Ada beberapa langkah praktis yang menurut saya realistis untuk 1–3 tahun ke depan:

1. Membangun pusat data energi provinsi di bawah koordinasi FED, yang mengintegrasikan data PLN, ESDM, industri, desa, dan mitra pembangunan.
2. Mengadopsi satu atau dua use case AI prioritas dulu, misalnya:
   • Prediksi permintaan energi di 3–5 kawasan industri utama
   • Pemetaan lokasi prioritas PLTS atap dan PLTS komunal berbasis data teknis dan sosial-ekonomi
3. Membangun kemitraan dengan kampus dan startup AI energi di Indonesia untuk mengembangkan dan menguji model di Jawa Tengah.
4. Menjadikan hasil analisis AI sebagai input wajib dalam revisi RUED dan penyusunan program APBD terkait energi.

Bagi pembaca yang berkecimpung di sektor energi – entah di pemerintah daerah, PLN, pengembang proyek EBT, atau industri – ini bukan lagi soal “ikut tren teknologi”. AI adalah alat kerja yang akan membedakan siapa yang bergerak cepat dan siapa yang tertinggal.

Seri “AI untuk Sektor Energi Indonesia: Transisi Berkelanjutan” sendiri mencoba menampilkan berbagai sisi ini: dari optimasi jaringan, integrasi energi terbarukan, prediksi permintaan, hingga smart metering. Kasus Jawa Tengah dan Forum Energi Daerah memberi gambaran konkret bagaimana koordinasi kelembagaan dan teknologi bisa saling menguatkan.

Pada akhirnya, pertanyaannya bukan lagi “perlu atau tidak menggunakan AI di sektor energi”, tapi seberapa cepat kita sanggup membangun kapasitas dan kolaborasi supaya potensi 197,96 GWp di Jawa Tengah tidak berhenti sebagai angka di laporan.