Refleksi COP30 & Peluang AI untuk Transisi Energi RI

Refleksi COP30 & Peluang AI untuk Transisi Energi Indonesia

Target penurunan emisi global jelas: turun 43% pada 2030 dibanding level 2019 agar peluang menjaga pemanasan 1,5°C tetap hidup. Tapi hasil COP30 di Belem justru dinilai lemah, terutama soal pengurangan bahan bakar fosil. Kontrasnya tajam: urgensi ilmiah naik, ambisi politik stagnan.

Buat Indonesia, ini bukan sekadar isu diplomasi. Ini soal masa depan sistem energi kita, daya saing industri, sampai keamanan energi jangka panjang. Dan di tengah mandeknya ambisi global, ada satu hal yang bisa kita kendalikan sendiri: bagaimana kita memakai teknologi – terutama AI – untuk mempercepat transisi energi yang adil dan berkelanjutan.

Tulisan ini merangkum refleksi kunci dari COP30, apa artinya bagi Indonesia, lalu menerjemahkannya ke dalam agenda sangat praktis: bagaimana AI bisa membantu menutup jurang antara komitmen di atas kertas dan aksi nyata di lapangan.

---

Apa yang “Kurang” dari COP30 Menurut IESR

Inti kritik terhadap COP30 cukup tegas: dokumen Global Mutirao Belem dianggap tidak cukup kuat untuk memaksa negara-negara menaikkan ambisi iklim di dekade 2020-an.

“Dokumen Global Mutirao Belem dapat dikatakan tidak cukup kuat untuk mendorong negara-negara dan memperkuat ambisi iklimnya dan bergerak lebih cepat dalam dekade ini,” — Arief Rosadi, IESR.

Ada beberapa titik lemah yang relevan langsung ke sektor energi Indonesia:

• Tidak ada bahasa tegas soal phase out bahan bakar fosil.
• Masih ada rujukan konsep “clean coal” dan co-firing biomassa yang berisiko memperpanjang umur PLTU.
• Target energi terbarukan Indonesia belum sejalan dengan agenda global tripling renewable energy (tiga kali lipat energi terbarukan sebelum 2030).

Di saat yang sama, COP30 juga mengadopsi Global Stocktake (GST) pertama – alat evaluasi kolektif dunia terhadap capaian aksi iklim.

GST menegaskan kebutuhan penurunan emisi yang cepat dan konsisten (rapid and sustained emissions reduction) dan menandai angka kunci: -43% emisi global pada 2030.

Masalahnya, kalau semua komitmen NDC terbaru dijalankan apa adanya, dunia masih mengarah ke pemanasan >2°C. Artinya, dokumen sudah ada, tapi gap aksi masih lebar.

Di sinilah posisi Indonesia jadi menarik: kita mengaku ingin jadi pemain besar energi terbarukan dan ekonomi hijau, tapi NDC dan kebijakan energi kita masih berat ke fosil dan offset hutan.

---

Tantangan Spesifik Indonesia: Ketergantungan Hutan & Batu Bara

Pada level dokumen, SNDC Indonesia sangat mengandalkan sektor kehutanan untuk menyerap emisi. Sektor energi, industri, dan transportasi masih relatif business as usual.

Konsekuensinya jelas:

• Kalau target penyerapan karbon oleh hutan meleset, target iklim nasional ikut gagal.
• Struktur ekonomi tetap fosil-intensif, hanya “ditambal” oleh penyerapan alam.

Di sisi energi, ada beberapa catatan kritis yang muncul di diskusi pasca-COP30:

• Komitmen pensiun dini PLTU belum konsisten, bahkan cenderung meredup.
• Narasi “clean coal” dan co-firing biomassa berpotensi mempertahankan PLTU lebih lama, bukan menguranginya.
• Target kapasitas PLTS dan energi terbarukan lain belum mengejar kebutuhan dekarbonisasi yang sejalan GST.

Kalau dibiarkan, pola ini akan membuat Indonesia:

1. Sulit mencapai target NDC secara kredibel.
2. Kehilangan peluang investasi hijau yang makin selektif.
3. Tertinggal dalam daya saing industri, terutama ekspor yang menghadapi kebijakan karbon di negara tujuan.

Kabar baiknya: ada jendela kesempatan dari skema pendanaan dan work programme internasional, misalnya:

• Tropical Forest Future Facility (TFFF) untuk negara yang mampu menahan laju deforestasi.
• Just Transition Work Programme (JTWP) di bawah UNFCCC untuk mendorong transisi berkeadilan, bukan hanya transisi teknis.

Tantangannya: semua fasilitas ini menuntut kualitas perencanaan yang jauh lebih detail, berbasis data, dan dapat diaudit. Di sinilah peran teknologi data dan AI mulai terasa sangat strategis.

---

Dari Komitmen ke Implementasi: Di Sini AI Mulai Penting

Nadia Hadad menekankan bahwa agar Indonesia bisa mengakses pendanaan seperti TFFF, kita perlu NDC investment and implementation plan yang kredibel dengan estimasi biaya sektor FOLU, energi, dan adaptasi.

Artinya, Indonesia butuh:

• Data emisi dan aktivitas yang lebih lengkap dan real-time.
• Pemodelan skenario yang transparan dan dapat diuji publik.
• Mekanisme tracking implementasi yang tidak lagi manual dan terfragmentasi.

Di sisi lain, Giovani Pradipta mengingatkan bahwa transisi berkeadilan adalah proses multisektor, yang melibatkan:

• Ketenagakerjaan dan perlindungan pekerja sektor fosil.
• Perlindungan kelompok rentan yang terdampak perubahan struktur ekonomi.
• Akses energi berkelanjutan untuk daerah 3T.

Keduanya – perencanaan yang kredibel dan transisi yang adil – membutuhkan kapasitas analitik yang besar: simulasi kebijakan energi, proyeksi beban jaringan listrik, pemetaan kerentanan sosial, sampai optimasi investasi.

Di titik ini, AI untuk sektor energi Indonesia bukan lagi sekadar wacana teknologi, tapi alat kerja yang sangat konkret:

• Mengolah jutaan titik data konsumsi listrik dan cuaca.
• Mensimulasikan ribuan skenario bauran energi.
• Memetakan area rawan pemutusan kerja karena tutupnya PLTU.

Saya cukup yakin: tanpa pemanfaatan AI secara serius, target dekarbonisasi Indonesia akan selalu tertinggal dari angka di atas kertas.

---

4 Area Kunci: Bagaimana AI Bisa Mendukung Agenda Pasca COP30

1. Optimasi Jaringan Listrik untuk Integrasi Energi Terbarukan

Untuk mencapai tripling renewable energy, Indonesia harus berani menambah PLTS, PLTB, dan sumber terbarukan variabel lainnya. Masalah klasiknya: intermitensi dan keterbatasan jaringan.

Di sini AI punya beberapa peran sangat praktis:

• Prediksi beban dan produksi
  • Forecasting permintaan listrik per jam berbasis pola historis, cuaca, dan aktivitas ekonomi.
  • Prediksi output PLTS dan PLTB dengan model berbasis data satelit dan prakiraan cuaca.
• Optimal dispatch
  • Algoritma AI membantu operator sistem menentukan kombinasi pembangkit yang paling efisien dan rendah emisi secara dinamis.
  • Mengurangi kebutuhan spinning reserve fosil yang mahal dan boros emisi.
• Deteksi anomali dan gangguan
  • Model machine learning mengenali pola gangguan di jaringan lebih cepat daripada inspeksi manual.
  • Mengurangi downtime dan membantu menjaga keandalan ketika porsi energi terbarukan naik.

Buat PLN dan pelaku usaha ketenagalistrikan, ini bukan sekadar peningkatan efisiensi. Setiap peningkatan efisiensi sistem 1–2% bisa berarti jutaan ton CO₂ yang tidak jadi dipancarkan.

2. Pemodelan Skenario NDC & Global Stocktake yang Lebih Kuat

GST membutuhkan negara seperti Indonesia untuk menunjukkan bagaimana trajektori emisinya akan turun dan apakah sejalan dengan jalur 1,5°C.

AI bisa memperkuat kualitas pemodelan ini melalui:

• Kalibrasi model energi-ekonomi
  • Menggunakan machine learning untuk mengkalibrasi model bottom-up (misalnya model sistem energi) dengan data historis aktual.
• Eksplorasi ribuan skenario
  • AI dapat menjalankan ribuan kombinasi kebijakan (tarif listrik, pajak karbon, insentif PLTS atap, pensiun PLTU) dan memilih yang paling efektif dari sisi emisi dan biaya.
• Transparansi asumsi
  • Dengan explainable AI, pembuat kebijakan dan publik bisa menelusuri: asumsi apa yang mengubah trajektori emisi paling besar.

Hasilnya: dokumen NDC Indonesia bisa berubah dari daftar niat baik menjadi peta jalan berbasis data yang lebih meyakinkan investor, lembaga pendanaan iklim, dan publik domestik.

3. Smart Metering dan Manajemen Permintaan untuk Menekan Fosil

Salah satu cara tercepat mengurangi peran PLTU adalah mengelola sisi permintaan (demand side management). Tanpa data konsumsi tingkat rumah tangga dan industri secara detail, ini mustahil.

Perpaduan smart metering + AI membuka beberapa peluang:

• Tarif dinamis berbasis waktu
  • Mendorong konsumsi bergeser ke jam ketika energi terbarukan melimpah.
• Rekomendasi hemat energi personal
  • AI menganalisis pola konsumsi pelanggan dan memberi saran praktis: mengganti peralatan, menggeser jam operasi, hingga potensi pemasangan PLTS atap.
• Deteksi pemborosan energi industri
  • Untuk pabrik intensif energi, AI bisa mengidentifikasi proses yang paling boros dan mengestimasi potensi penghematan.

Bila diimplementasikan serius, manajemen permintaan bisa mengurangi kebutuhan pembangunan pembangkit fosil baru dan mempercepat pensiun dini unit lama.

4. Memastikan Transisi Berkeadilan dengan Analitik Sosial Berbasis AI

Just Transition Work Programme menekankan bahwa transisi energi harus adil. Bukan hanya emisi yang turun, tapi juga pekerja dan komunitas yang bergantung pada batu bara tidak ditinggalkan.

Bagaimana AI membantu di sini?

• Pemetaan risiko sosial-ekonomi
  • Menggunakan data ketenagakerjaan, ekonomi lokal, dan demografi untuk memetakan kabupaten/kota yang paling rentan terhadap penutupan PLTU dan tambang.
• Perencanaan reskilling dan penyerapan tenaga kerja
  • Model prediktif memperkirakan kebutuhan tenaga kerja di sektor energi terbarukan dan industri hijau lain, lalu mencocokkannya dengan profil pekerja eksisting.
• Monitoring dampak program transisi
  • Menggunakan AI untuk menganalisis data survei, komplain, dan indikator sosial guna memastikan program dukungan benar-benar berjalan.

Ini membuat argumen Indonesia di forum internasional jauh lebih kuat: bukan hanya mengklaim transisi berkeadilan, tapi menunjukkan metrik dan buktinya.

---

Langkah Praktis: Apa yang Bisa Dilakukan Pemangku Kepentingan di Indonesia?

Supaya refleksi COP30 tidak berhenti di webinar dan laporan, beberapa langkah konkret berbasis AI dan data bisa mulai digarap dari sekarang:

1. Pemerintah (ESDM, KLHK, Bappenas)

   • Mengintegrasikan target AI untuk sektor energi dalam rencana aksi nasional iklim dan bauran energi.
   • Mengembangkan data platform nasional emisi dan energi yang siap diolah dengan AI, bukan spreadsheet terpisah.
   • Memasukkan use case AI (forecasting beban, optimasi bauran, pemetaan risiko sosial) dalam proposal pendanaan ke TFFF, JETP, dan fasilitas iklim lain.

2. PLN dan pelaku usaha ketenagalistrikan

   • Membangun tim analitik dan AI internal untuk optimasi operasi sistem dan perencanaan jaringan.
   • Mempercepat roll-out smart meter dan memanfaatkan datanya untuk manajemen permintaan.
   • Menggunakan pemodelan AI untuk menyusun peta jalan pensiun dini PLTU yang terukur dari sisi teknis dan finansial.

3. Industri energi terbarukan & teknologi

   • Mengembangkan solusi PLTS, PLTB, dan penyimpanan energi yang sudah terintegrasi modul AI untuk forecasting dan pemeliharaan prediktif.
   • Berkolaborasi dengan pemerintah daerah untuk memetakan potensi energi terbarukan berbasis data spasial dan AI.

4. Akademisi & masyarakat sipil

   • Mengembangkan model-model terbuka (open models) untuk simulasi bauran energi Indonesia.
   • Mengawal transparansi pemodelan NDC dan GST, termasuk mengkritisi asumsi yang tidak sejalan dengan jalur 1,5°C.

Kalau semua pihak bergerak, COP30 memang mungkin mengecewakan dari sisi teks negosiasi, tapi implementasi di Indonesia tetap bisa progresif – bahkan melampaui tekanan global.

---

Menjadikan COP30 Titik Balik: Transisi Energi Berbasis AI, Bukan Sekadar Narasi

Hasil COP30 mengirim pesan ganda: dunia belum cukup serius meninggalkan fosil, tapi target ilmiah tak berubah: -43% emisi 2030, jalur 1,5°C tetap jadi acuan.

Untuk Indonesia, bergantung pada hutan dan jargon “clean coal” jelas bukan strategi jangka panjang yang aman. Kita butuh:

• Dekarbonisasi sektor energi yang nyata, bukan kosmetik.
• Perencanaan yang kredibel dan berbasis data agar layak dipercaya publik dan pendana.
• Transisi berkeadilan yang memperhitungkan manusia di balik angka.

AI bukan obat mujarab untuk semua masalah transisi energi. Tapi tanpa AI, kita akan terus tertinggal di level perencanaan dan implementasi. AI untuk sektor energi Indonesia adalah cara paling rasional untuk menjembatani jarak antara target di forum internasional dan realitas di gardu induk, pabrik, dan rumah tangga.

Pertanyaannya sekarang: dalam 12–24 bulan ke depan, apakah institusi tempat kamu bekerja sudah punya rencana jelas memanfaatkan AI untuk transisi energi? Kalau jawabannya belum, justru ini saat paling tepat untuk mulai menyusunnya.