PLTB Tolo 2: Sinkronisasi Jaringan & Peran AI

Target bauran energi terbarukan Indonesia di 23% pada 2025 jelas meleset, dan kini pemerintah menggeser fokus ke 2030. Di lapangan, salah satu penghambat utamanya sederhana tapi krusial: pembangkit terbarukan selesai dibangun, jaringan transmisi belum siap.

Kasus PLTB Tolo 2 di Sulawesi Selatan persis menggambarkan tantangan ini. Pembangkit angin bisa tuntas dalam 3–4 tahun, sementara pembangunan jaringan transmisi kadang lebih lama. Hasilnya? Listrik hijau siap, tapi tidak punya “jalan tol” untuk mengalir ke konsumen.

Tulisan ini membahas kenapa sinkronisasi pembangunan PLTB dan jaringan transmisi harus jadi standar, bagaimana AI (kecerdasan buatan) bisa membantu operator dan pemerintah merencanakan sistem kelistrikan yang jauh lebih cerdas, dan apa artinya bagi pelaku sektor energi di Indonesia.

---

PLTB Tolo 2: Lebih dari Sekadar Proyek Angin

Pembangunan PLTB Tolo 2 bukan hanya penambahan kapasitas listrik hijau. Proyek ini adalah tes nyata: apakah Indonesia sudah mampu mengelola integrasi energi terbarukan secara serius, dari pembangkit sampai jaringan.

PLTB Tolo 1 sendiri sudah beroperasi sejak 2019 dengan profil yang cukup mengesankan:

• Kapasitas: 71 MW
• Jumlah turbin: 20 unit
• Tinggi turbin: ±133 meter
• Panjang baling-baling: ±63 meter
• Kecepatan angin: sekitar 6–8 m/s
• Status: pembangkit bayu terbesar kedua di Indonesia setelah PLTB Sidrap

PLTB Tolo 2 direncanakan mulai konstruksi akhir 2026 (perkiraan), dan akan menambah pasokan energi terbarukan di Sulawesi Selatan yang sudah lebih dulu menjadi salah satu “kantong” EBT nasional.

Masalahnya: kalau jaringan transmisi dan sistem kelistrikan tidak disiapkan sejak awal, sebagian daya PLTB bisa terhambat masuk sistem atau bahkan harus dibatasi (curtailment). Di sinilah pernyataan Fabby Tumiwa, CEO IESR, jadi sangat relevan: tantangan utama bukan cuma membangun pembangkit, tapi memodernisasi dan memperluas jaringan.

---

Kenapa Sinkronisasi Pembangkit & Transmisi Itu Wajib

Sinkronisasi antara pembangunan pembangkit dan jaringan transmisi adalah syarat minimal supaya investasi energi terbarukan tidak mubazir.

Konsekuensi Jika Jaringan Tertinggal

Kalau proyek seperti PLTB Tolo 2 selesai duluan sementara jaringan belum siap, beberapa risiko langsung muncul:

1. Listrik terbuang atau dibatasi
   Pembangkit terpaksa menurunkan produksi karena sistem tidak bisa menampung daya tambahan.

2. Biaya sistem meningkat
   PLN harus mengoperasikan PLTU atau PLTG secara tidak efisien untuk menyeimbangkan sistem karena tidak ada “ruang” jaringan untuk energi angin.

3. Kepercayaan investor turun
   Pengembang proyek melihat risiko ketidakpastian offtake, membuat proyek EBT berikutnya jadi lebih mahal (risk premium naik).

4. Target bauran EBT makin jauh
   Pembangkit hijau sudah ada, tapi tak sepenuhnya tercermin dalam bauran karena utilisasi rendah.

Fabby sudah menegaskan, pembangunan jaringan transmisi cenderung lebih lama daripada pembangkit. Kalau perencanaan tidak dilakukan bersama sejak awal, kita hampir pasti terlambat.

Sinkronisasi proyek pembangkit angin dan jaringan transmisi bukan “nice to have”, tapi satu paket. Kalau salah satunya telat, seluruh sistem ikut rugi.

Mengapa Ini Sering Terjadi di Indonesia?

Beberapa pola yang sering muncul di proyek energi Indonesia:

• Perencanaan pembangkit dan jaringan dikerjakan oleh tim berbeda, dengan ritme berbeda.
• Analisis sistem kadang masih berbasis skenario konservatif (takut kelebihan kapasitas), bukan visi sistem rendah karbon jangka panjang.
• Proses perizinan Right of Way (ROW) jaringan transmisi sering lebih rumit dibandingkan izin pembangkit.

Tanpa pendekatan sistem, proyek seperti PLTB Tolo 2 berisiko jadi “pembangkit hijau yang terjebak di ujung jaringan”.

---

Di Mana AI Masuk? Dari Perencanaan Hingga Operasi

Di seri “AI untuk Sektor Energi Indonesia: Transisi Berkelanjutan”, benang merahnya selalu sama: AI dipakai untuk membuat sistem yang kompleks jadi lebih terukur dan dapat dikelola. Kasus PLTB Tolo 2 adalah contoh ideal.

AI bisa membantu sinkronisasi pembangkit dan jaringan transmisi dalam tiga tahap besar: perencanaan, pembangunan, dan operasi.

1. Tahap Perencanaan: Dari Tebakan ke Simulasi Presisi

Di tahap ini, AI membantu menjawab pertanyaan: di mana sebaiknya PLTB dibangun, bagaimana jaringan harus diperluas, dan kapan tiap komponen harus siap?

Beberapa penerapan konkret:

• Forecast sumber daya angin berbasis machine learning
  Model AI menganalisis data angin historis (10–20 tahun), topografi, dan data cuaca satelit untuk memetakan potensi angin per lokasi dengan resolusi tinggi.

• Perencanaan jaringan transmisi berbasis skenario
  Algoritma optimasi dapat menyusun jalur, kapasitas, dan jadwal pembangunan transmisi yang paling efisien secara biaya sekaligus mendukung integrasi EBT maksimal.

• Pemodelan bauran energi 2030–2040
  AI membantu PLN dan pemerintah menjalankan ribuan skenario bauran: berapa PLTB, PLTS, PLTA, dan berapa kilometer jaringan yang dibutuhkan di tiap sistem (Sulawesi, Jawa-Bali, Sumatera) untuk mencapai target net-zero.

Hasilnya: rencana sistem tenaga listrik tidak lagi hanya berdasarkan proyeksi permintaan dan pengalaman masa lalu, tapi benar-benar berbasis data dan simulasi besar.

2. Tahap Pembangunan: Mengurangi Keterlambatan Proyek

Begitu proyek disetujui, masalah klasik berikutnya adalah keterlambatan konstruksi. AI tidak bisa mengurus izin, tapi bisa mengurangi risiko di lapangan.

Beberapa contoh pemakaian AI di tahap ini:

• Project management berbasis prediksi
  Sistem AI memantau progres harian, membandingkan dengan ribuan proyek serupa, lalu memprediksi potensi keterlambatan dan rekomendasi tindakan korektif.

• Optimasi rantai pasok turbin dan peralatan transmisi
  Termasuk penjadwalan pengiriman tower, kabel, trafonya, dengan mempertimbangkan cuaca, kondisi pelabuhan, sampai kapasitas jalan lokal.

• Pemantauan konstruksi dengan drone + computer vision
  Foto udara dianalisis AI untuk mengecek apakah pengerjaan pondasi, jalur transmisi, dan gardu induk sesuai rencana.

Untuk PLTB Tolo 2 dan proyek serupa, pendekatan ini bisa membuat jadwal COD (Commercial Operation Date) pembangkit dan jaringan jauh lebih sinkron.

3. Tahap Operasi: Sistem yang Fleksibel dan Stabil

Ketika PLTB sudah tersambung ke sistem, tantangan baru muncul: angin tidak selalu konsisten, sementara sistem kelistrikan harus stabil setiap detik.

Di sini, AI berperan di beberapa area kunci:

• Forecast daya angin jangka pendek (short-term forecasting)
  Model AI memprediksi produksi PLTB per 5–15 menit untuk beberapa jam ke depan. Ini membuat operator sistem bisa menyiapkan PLTA, PLTU fleksibel, atau baterai untuk menyeimbangkan sistem.

• Unit commitment & economic dispatch cerdas
  AI membantu menentukan pembangkit mana yang harus beroperasi, kapan, dan berapa besar, untuk menjaga keandalan sambil memaksimalkan pemakaian EBT.

• Pengelolaan kongesti jaringan
  Saat ada kepadatan aliran daya di jalur tertentu, AI dapat menyarankan konfigurasi jaringan alternatif atau penyesuaian output pembangkit agar sistem tetap aman tanpa perlu mematikan terlalu banyak EBT.

• Smart metering & respons permintaan (demand response)
  Di masa depan, kombinasi smart meter dan AI bisa menggeser sebagian konsumsi listrik ke jam-jam angin kencang, sehingga output PLTB seperti Tolo 2 bisa terserap lebih optimal.

Realitasnya, jaringan Indonesia yang semakin penuh EBT tidak bisa dikelola secara manual saja. Operator perlu “otak kedua” berbasis AI untuk menjaga sistem tetap andal.

---

Pelajaran dari Tolo 2 untuk Transisi Energi Nasional

PLTB Tolo 2 adalah cermin kecil dari persoalan besar sistem energi Indonesia. Ada beberapa pelajaran yang relevan bagi pembuat kebijakan, PLN, dan pengembang.

1. Perencanaan Harus Sistemik, Bukan Parsial

Pembangunan pembangkit yang tidak diiringi jaringan transmisi seperti membangun bandara tanpa akses jalan. Dalam konteks transisi energi, kesalahan ini terlalu mahal.

Pendekatan yang lebih sehat:

• RUPTL dan peta jalan jaringan transmisi dipadukan dalam satu paket analisis berbasis model AI.
• Setiap proyek EBT skala besar (di atas ambang tertentu, misalnya 50 MW) wajib disertai analisis dampak sistem dan kebutuhan jaringan.

2. AI Bukan Bonus, tapi Infrastruktur Strategis

Banyak yang masih melihat AI sebagai “proyek inovasi” atau pilot yang sifatnya tambahan. Untuk sistem listrik modern, AI seharusnya diposisikan sebagai infrastruktur intelijen yang sama pentingnya dengan gardu induk.

Beberapa langkah praktis yang bisa mulai diambil perusahaan energi Indonesia:

• Membentuk tim kecil khusus data & AI energi di dalam perusahaan.
• Mengumpulkan dan merapikan data historis operasi sistem, load, cuaca, gangguan, dan lain-lain.
• Memulai dengan satu kasus penggunaan yang jelas ROI-nya, misalnya forecast beban + forecast PLTB/PLTS.

3. Kesiapan Regulasi dan Kelembagaan

Integrasi AI dalam pengelolaan jaringan dan pembangkit akan lebih kuat kalau didukung oleh:

• Standar data nasional sektor ketenagalistrikan.
• Mekanisme kolaborasi data antara PLN, BMKG, pengembang, dan regulator.
• Insentif untuk investasi di digitalisasi dan AI (bukan hanya di aset fisik).

Transisi energi bukan cuma soal membangun pembangkit hijau, tapi juga soal memperbarui cara kita merencanakan dan mengoperasikan sistem listrik.

---

Apa yang Bisa Dilakukan Pemain Sektor Energi Sekarang?

Kalau Anda bekerja di PLN, pengembang EBT, pemerintah daerah, atau startup energi, momen PLTB Tolo 2 ini sebenarnya peluang untuk mengubah cara kerja.

Beberapa langkah konkret yang realistis untuk 12–24 bulan ke depan:

1. Audit kesiapan jaringan untuk proyek EBT di wilayah Anda
   Identifikasi titik lemah transmisi, kapasitas cadangan, dan potensi kongesti.

2. Uji coba model AI sederhana untuk forecast
   Mulai dari prediksi beban harian atau profil angin/solar di satu sistem kecil.

3. Bangun kemitraan data
   Bekerja sama dengan kampus, lembaga riset, atau perusahaan teknologi untuk mengembangkan model AI yang relevan dengan kondisi lokal.

4. Integrasikan perspektif AI dalam studi kelayakan
   Jangan hanya analisis finansial dan teknis konvensional; tambahkan analisis berbasis simulasi AI untuk keandalan dan fleksibilitas sistem.

5. Siapkan talenta dan pelatihan internal
   Engineer sistem tenaga yang mengerti AI akan sangat langka dan bernilai tinggi di beberapa tahun ke depan.

Transisi energi Indonesia butuh pemain yang berani memadukan pembangkit hijau, jaringan kuat, dan kecerdasan sistem. Bukan salah satu saja.

---

Menjadikan Tolo 2 Simbol Sinkronisasi & Sistem Cerdas

PLTB Tolo 2 bisa menjadi simbol dua hal sekaligus: keseriusan Indonesia mengembangkan energi terbarukan, dan kemauan kita beranjak ke pengelolaan sistem listrik yang jauh lebih cerdas.

Sinkronisasi pembangunan pembangkit dan jaringan transmisi harus naik kelas menjadi standar praktik. Di era data dan AI, alasan “tidak tahu kapasitas sistem” atau “tidak sempat merencanakan jaringan” seharusnya makin sulit diterima.

Kalau proyek seperti PLTB Tolo 2 disiapkan dengan dukungan AI untuk perencanaan sistem, optimasi jaringan, dan operasi harian, manfaatnya bukan cuma untuk Sulawesi Selatan, tapi jadi blueprint bagi proyek angin dan surya di seluruh Indonesia.

Pertanyaannya sekarang: apakah pelaku sektor energi siap memperlakukan AI bukan sebagai eksperimen, tapi sebagai bagian inti dari strategi transisi energi berkelanjutan Indonesia?