Resiliensi grid Indonesia tak cukup dengan kabel baru. Demand-side, DER, dan AI bisa jadi jalan tercepat, termurah, dan paling adil untuk memperkuat sistem listrik.
Indonesia sedang menambah pembangkit dan membangun jaringan transmisi baru, tetapi gangguan listrik karena cuaca ekstrem dan lonjakan beban tetap terjadi. Saat beban puncak naik dan tagihan listrik makin berat, mengandalkan solusi “bangun lebih banyak” saja bukan lagi jawaban yang masuk akal – baik dari sisi biaya maupun waktu.
Di seri “AI untuk Sektor Energi Indonesia: Transisi Berkelanjutan” ini, saya ingin mengangkat satu sudut pandang yang sering terlewat: resiliensi sistem tenaga bukan hanya soal menambah kabel dan gardu, tapi juga soal menggunakan sumber daya yang sudah ada di rumah dan bisnis kita – dan mengelolanya dengan kecerdasan buatan (AI).
Artikel opini dari Utility Dive yang menjadi dasar tulisan ini bicara soal pengalaman di AS. Kita akan membawanya ke konteks Indonesia: bagaimana demand-side management, DER, dan AI bisa menjadi jalur tercepat dan termurah untuk memperkuat keandalan grid nasional.
Jalur Resiliensi yang Sering Terlewat: Sisi Permintaan
Jawabannya sederhana: cara tercepat dan paling terjangkau meningkatkan resiliensi grid adalah mengelola permintaan, bukan hanya menambah pasokan.
Selama puluhan tahun, resep klasik sektor ketenagalistrikan sama saja: bangun lebih banyak pembangkit, tarik lebih banyak jaringan transmisi, perkuat distribusi. Selama pertumbuhan beban relatif datar, strategi ini masih bisa diterima. Tapi sekarang kondisinya berubah:
- Cuaca ekstrem makin sering (banjir, gelombang panas, badai tropis)
- Elektrifikasi transportasi dan industri mulai naik
- Pusat data dan AI menambah beban baru yang sulit diprediksi
- Harga energi global fluktuatif, menekan biaya pokok penyediaan (BPP)
Dalam situasi seperti ini, proyek infrastruktur besar butuh waktu bertahun-tahun dan membutuhkan investasi raksasa. Sementara itu, gangguan dan lonjakan beban bisa terjadi besok atau pekan depan.
Di sisi lain, sudah ada jutaan perangkat di rumah dan bisnis yang sebenarnya bisa dijadikan “pembangkit virtual”:
- AC rumah dan AC gedung
- Pompa air, pompa panas, chiller
- Water heater, kulkas komersial, cold storage
- PLTS atap dengan baterai kecil
- Charger kendaraan listrik (EV) di perumahan dan gedung
Dengan AI dan sistem kendali yang tepat, semua ini bisa diorkestrasi sebagai Distributed Energy Resources (DER) yang memberikan fleksibilitas ke jaringan – tanpa perlu menuang beton atau menarik kabel baru.
“Resiliensi yang paling cepat dan terjangkau datang dari mengoptimalkan sumber daya yang sudah ada, lalu menambahnya secara terarah – bukan dari membangun semuanya dari nol.”
Dari “Build More” ke “Demand Stack”: Cara Baru Melihat Beban
Konsep kuncinya adalah “demand stack” – memperlakukan sisi permintaan seperti kita memperlakukan sisi pembangkitan.
Di sisi suplai, operator sistem biasa membagi sumber daya menjadi:
- Baseload: pembangkit yang jalan terus (misal PLTU besar, PLTA tertentu)
- Mid-merit: mengikuti pola beban harian
- Peaking: hanya dipakai saat beban puncak atau kondisi kritis
Pola berpikir yang sama bisa diterapkan ke sisi permintaan:
1. Efisiensi energi sebagai “baseload negatif”
Program efisiensi energi – penggantian AC hemat energi, motor efisiensi tinggi, retrofit pencahayaan LED, perbaikan sistem HVAC gedung – menurunkan konsumsi rata-rata setiap hari.
Kalau kita pakai kacamata sistem, efisiensi itu setara dengan menambah pembangkit baseload yang selalu “menghasilkan” kapasitas dalam bentuk pengurangan beban. Bedanya, “pembangkit” ini ada di rumah dan gedung pelanggan.
2. Tarif waktu pakai (TOU) menggeser kurva beban
Tarif waktu pakai atau time-of-use (TOU) mengubah perilaku penggunaan listrik lewat sinyal harga. Konsumsi yang bisa dipindah jamnya – pompa, pendinginan, pompanisasi irigasi, sebagian proses industri – dialihkan dari jam puncak ke jam off-peak.
Ini seperti mengelola “mid-merit” di sisi permintaan: membentuk ulang kurva beban harian agar lebih rata, sehingga kebutuhan pembangkit puncak turun.
3. Demand response sebagai “pembangkit puncak virtual”
Program demand response (DR) – baik berbasis perangkat (device-controlled) maupun perilaku (behavioral) – bertugas saat jam-jam kritis: ketika ada gangguan pembangkit, saat cuaca ekstrem, atau ketika cadangan tipis.
Di momen ini, AI dapat:
- Menurunkan setpoint AC 1–2°C untuk jutaan rumah selama 1–2 jam
- Mengatur ulang jadwal pengisian baterai dan EV
- Menunda sementara beban non-kritis di industri
Secara sistem, ini persis seperti menghidupkan pembangkit puncak, hanya saja lebih cepat, lebih bersih, dan biasanya lebih murah.
Jika tiga lapisan ini – efisiensi, tarif, dan DR – dikelola sebagai satu kesatuan (demand stack), hasilnya jauh lebih besar daripada kalau masing-masing berjalan sendiri-sendiri seperti yang selama ini sering terjadi.
Peran AI: Otak di Balik Demand-Side Management Modern
AI adalah otak yang menyatukan potensi DER menjadi kapasitas resiliensi yang nyata dan terukur. Tanpa kecerdasan di belakang layar, program demand response dan DER mudah terjebak di pilot kecil-kecilan.
Di konteks Indonesia, ada tiga area kunci di mana AI bisa langsung memberi dampak:
1. Prediksi beban dan cuaca yang jauh lebih presisi
Model AI modern mampu memprediksi:
- Profil beban hingga level feeder atau bahkan trafo gardu
- Pengaruh cuaca lokal (panas lembap, hujan deras, badai) terhadap penggunaan AC dan pompa
- Pola musiman: Ramadhan, Lebaran, libur sekolah, musim tanam/panen
Dengan prediksi yang lebih tajam, utilitas bisa menjadwalkan DR dan mengoptimalkan PLTS, baterai, dan pembangkit peaker dengan lebih tepat. Tidak lagi menunggu sampai sistem kritis baru bereaksi.
2. Orkestrasi DER secara otomatis
Bayangkan jutaan perangkat terhubung: AC rumah, baterai rumah, PLTS atap, charger EV, chiller industri. Secara manual, itu tidak mungkin diatur satu per satu.
Di sinilah platform berbasis AI dan DERMS (Distributed Energy Resource Management System) menjadi krusial:
- Menentukan perangkat mana yang perlu dikurangi bebannya, kapan, dan seberapa besar
- Menghindari ketidaknyamanan pelanggan (misalnya jangan matikan AC terlalu lama saat siang Jakarta)
- Menyesuaikan respon berdasarkan kondisi jaringan lokal (tegangan, arus, kapasitas trafo)
3. Segmentasi dan personalisasi pelanggan
Satu masalah klasik program DR: partisipasi rendah. Di AS, hanya sekitar 6,5% pelanggan yang ikut program demand response, padahal sekitar 80% ingin mendapatkan saran dari utilitas tentang penghematan dan program energi.
AI bisa membaca pola konsumsi, riwayat pembayaran, dan profil sosial ekonomi (dengan tetap menjaga privasi) untuk:
- Menentukan pelanggan mana yang cocok ikut program otomatis berbasis perangkat
- Mana yang lebih cocok ikut program berbasis perilaku (dapat SMS/notifikasi saat jam kritis)
- Menawarkan insentif yang pas: potongan tagihan, voucher, atau reward lain
Hasilnya, program jadi terasa relevan, bukan sekadar kampanye massal yang “menyamaratakan” semua pelanggan.
Opt-In vs Opt-Out: Kalau Serius Mau Skala, Ubah Desain Program
Kalau kita ingin DER benar-benar jadi tulang punggung resiliensi, partisipasi tidak bisa berhenti di angka satu digit. Di sini, pengalaman global menunjukkan satu pelajaran penting: program opt-out jauh lebih efektif daripada opt-in.
Program berbasis perangkat (device-native opt-out)
Dalam skema ini, misalnya:
- Setiap pembelian AC baru yang memenuhi standar tertentu otomatis ditawarkan untuk bergabung dalam program DR
- Pelanggan bisa memilih keluar (opt-out) kapan saja, tapi default-nya ikut
- Aktivasi hanya terjadi beberapa kali per tahun saat kondisi sistem kritis
- Penyesuaian beban kecil dan singkat, misal mengubah setpoint 1°C selama 1 jam
Keuntungannya:
- Jauh lebih banyak pelanggan yang ikut tanpa merasa terbebani proses pendaftaran
- Kapasitas DR meningkat drastis dalam waktu singkat
- Dengan AI, intervensi bisa dibuat sangat halus sehingga kenyamanan pelanggan tetap terjaga
Behavioral demand response (BDR) opt-out
Tidak semua pelanggan punya perangkat pintar. Untuk segmen ini – termasuk pelanggan berpendapatan rendah dan penghuni rumah susun/multi-family – BDR opt-out adalah jalan yang kuat dan inklusif:
- Pelanggan otomatis terdaftar dalam program peringatan beban puncak
- Saat ada “event”, mereka menerima SMS/notifikasi: diminta menurunkan penggunaan (matikan sebagian lampu, tunda penggunaan mesin cuci, naikkan setpoint AC sedikit)
- Setelah event, mereka mendapat insentif berdasarkan pengurangan penggunaan aktual
Program ini tidak butuh perangkat khusus, tapi dengan algoritma AI, utilitas bisa menilai seberapa besar pengurangan yang benar-benar terjadi dan menghindari klaim fiktif.
Bagi Indonesia yang punya segmen pelanggan tarif subsidi cukup besar, model seperti ini sangat relevan: bisa meningkatkan resiliensi tanpa menambah beban finansial ke pelanggan rentan, bahkan justru memberi insentif.
Menghubungkan ke Transisi Energi Indonesia
Semua ini bukan konsep abstrak; ia langsung nyambung ke prioritas transisi energi Indonesia:
-
Integrasi energi terbarukan variabel (PLTS, PLTB)
Dengan demand stack dan AI, sistem bisa lebih lentur mengikuti produksi surya/angin yang naik turun, tanpa harus selalu mengandalkan pembangkit fosil sebagai back-up. -
Menahan kenaikan biaya sistem
Setiap MW pembangkit puncak yang tidak jadi dibangun karena digantikan oleh demand response dan efisiensi berarti miliar rupiah penghematan CAPEX. Ini ujung-ujungnya menjaga agar tarif listrik tidak melonjak liar. -
Keadilan energi (energy equity)
Program BDR opt-out yang dirancang baik dapat melibatkan pelanggan kecil dan rentan sebagai bagian solusi, bukan hanya pelanggan besar. Mereka mendapatkan insentif, sementara sistem mendapatkan kapasitas fleksibel. -
Persiapan ledakan beban dari EV dan data center
Pertumbuhan EV dan pusat data berbasis AI di Indonesia hanya soal waktu. Tanpa strategi demand-side berbasis AI, kita berisiko “terkejar” beban puncak. Dengan managed charging dan orkestrasi DER, kapasitas jaringan yang ada bisa dimanfaatkan jauh lebih optimal.
Langkah Praktis untuk Utilitas dan Pengembang Energi
Supaya tidak berhenti sebagai konsep, berikut beberapa langkah praktis yang menurut saya realistis untuk konteks Indonesia dalam 1–3 tahun ke depan:
1. Mulai dari pilot yang fokus ke data dan AI
- Pilot demand response untuk AC rumah di satu kota besar dengan platform AI yang bisa belajar dari data penggunaan riil
- Pilot BDR berbasis SMS di daerah dengan sistem yang sering mengalami beban puncak
Tujuannya bukan hanya “memotong beban”, tapi membangun fondasi data untuk desain program skala nasional.
2. Integrasikan efisiensi, tarif, dan DR dalam satu kerangka
Berhenti memandang efisiensi energi, tarif TOU, dan DR sebagai program terpisah. Susun roadmap sebagai satu demand stack terkoordinasi, dengan target kapasitas fleksibilitas yang jelas (misal 500 MW dalam 5 tahun).
3. Bangun arsitektur teknis grid-edge
- Investasi di
smart meterdan sistem AMI - Platform DERMS berbasis AI untuk mengorkestrasi DER
- Integrasi dengan sistem SCADA dan perencanaan jaringan
Tanpa fondasi teknis ini, skala selalu jadi hambatan.
4. Desain regulasi dan insentif yang mendukung
Regulasi bisa mendorong utilitas untuk menganggap fleksibilitas demand-side sebagai sumber daya resmi, layak disandingkan dengan pembangkit dan jaringan dalam perencanaan.
Contohnya:
- Menetapkan bahwa utilitas harus mengevaluasi opsi demand-side sebelum menyetujui investasi pembangkit/jaringan baru
- Mengizinkan utilitas mendapatkan kompensasi atau pengakuan kinerja untuk kapasitas fleksibel yang disediakan pelanggan
Menata Ulang Cara Kita Mendefinisikan Resiliensi Grid
Resiliensi grid Indonesia ke depan bukan hanya soal seberapa cepat kita membangun pembangkit dan jaringan baru, tapi seberapa pintar kita mengelola apa yang sudah ada di rumah, gedung, dan pabrik.
Dengan AI, demand-side management, dan DER, rumah tangga dan bisnis bisa menjadi “pembangkit virtual” yang:
- Mengurangi risiko pemadaman saat cuaca ekstrem
- Menahan laju kenaikan biaya sistem
- Membantu integrasi energi terbarukan
- Melibatkan pelanggan sebagai bagian aktif dari transisi energi
Kalau seri ini bicara tentang “AI untuk Sektor Energi Indonesia: Transisi Berkelanjutan”, maka demand stack adalah salah satu contoh paling konkret bagaimana AI mengubah cara kita merencanakan dan mengoperasikan sistem tenaga.
Pertanyaannya sekarang sederhana: apakah kita akan terus berfokus pada kabel dan beton, atau mulai serius mengembangkan kecerdasan di tepi jaringan – di rumah dan bisnis pelanggan?
Bagi perusahaan energi yang ingin berada di depan kurva, jawabannya jelas: mulai hari ini, resiliensi harus didefinisikan ulang – dari sekadar pembangunan fisik menjadi koordinasi cerdas antara pasokan, permintaan, dan AI.