Bisnis.com, JAKARTA — Sampai akhir 2023 bauran energi terbarukan nasional baru mencapai sekitar 14,1%. Hambatan terbesarnya adalah ketergantungan pada sumber energi intermiten (surya dan angin), keterbatasan jaringan listrik, serta biaya produksi dan distribusi energi yang tinggi, terutama di wilayah 3T (terdepan, terluar, dan tertinggal).
Di sinilah teknologi kecerdasan buatan menjadi sangat relevan. Kecerdasan buatan atau Artificial Intelligence (AI) mampu mengatasi berbagai tantangan teknis dan sistemik dalam pengembangan energi terbarukan, khususnya dalam meningkatkan keandalan sistem, mengoptimalkan operasional, serta menurunkan biaya.
Berbagai pendekatan berbasis AI kini mulai diadopsi dalam sektor energi global, dan potensinya di Indonesia sangat besar apabila didukung dengan infrastruktur data dan kebijakan yang tepat.
AI dapat meningkatkan akurasi dalam prediksi produksi energi terbarukan melalui pemrosesan data historis, data cuaca real-time, serta citra satelit. Teknologi pembelajaran mesin (machine learning) dan deep learning digunakan untuk membangun model prediktif yang adaptif terhadap pola lokal.
Di Indonesia, penerapan sistem AI ini dapat membantu PLN dalam mengatur pasokan listrik dari pembangkit surya skala besar di Jawa Barat atau dari ladang angin di Sulawesi Selatan seperti Sidrap dan Jeneponto.
Selain membantu dalam aspek prediksi, AI juga memiliki peran penting dalam pemeliharaan dan operasional pembangkit energi terbarukan.
Baca Juga
Sistem pemeliharaan prediktif berbasis AI mampu menganalisis data sensor dari peralatan seperti inverter, panel surya, hingga turbin angin untuk mengidentifikasi gejala awal kerusakan. Misalnya, fluktuasi suhu, getaran abnormal, atau penurunan output daya dapat dikenali lebih awal dan direspons secara tepat.
Pendekatan ini memungkinkan perusahaan penyedia energi untuk menghindari downtime yang tidak direncanakan serta mengurangi biaya perbaikan mendadak.
Hal ini sangat relevan di Indonesia, mengingat banyak proyek energi terbarukan dikelola oleh swasta dengan keterbatasan anggaran operasional. Optimalisasi ini juga mendukung performa jangka panjang aset pembangkit dan meningkatkan bankabilitas proyek energi bersih (Yuliani & Hidayat, 2022).
Pada wilayah kepulauan dan pegunungan yang tidak terjangkau oleh jaringan listrik utama, pemerintah dan swasta mulai membangun sistem mikrogrid berbasis energi terbarukan yang dikombinasikan dengan baterai dan genset diesel. AI dapat mengatur pembagian beban antara berbagai sumber energi dengan cerdas.
Melalui optimasi berbasis algoritma, AI menentukan kapan baterai diisi, kapan panel surya dimaksimalkan, dan kapan genset digunakan sebagai cadangan, semuanya secara otomatis dan real-time. Contohnya dapat ditemukan dalam pengembangan proyek mikrogrid di Pulau Sumba, di mana teknologi AI terbukti mampu meningkatkan rasio penggunaan energi terbarukan dari 30% menjadi lebih dari 60%, serta menurunkan biaya produksi listrik per kWh (BPH Migas, 2023).
Di wilayah Jawa-Bali, PLN telah melakukan uji coba digitalisasi substation dan implementasi smart meter. AI berperan dalam mendeteksi anomali beban, mengatur respons permintaan (demand response), serta membantu dalam manajemen beban puncak.
Konsep Virtual Power Plant (VPP) berbasis AI memungkinkan konsolidasi dari berbagai pembangkit terdistribusi—misalnya atap surya rumah tangga, PLTS skala kecil, dan sistem penyimpanan—menjadi satu entitas virtual yang dapat dikendalikan sebagai unit pembangkit besar.
Konsep ini sangat menjanjikan untuk meningkatkan penetrasi energi terbarukan di kawasan urban seperti Jakarta, Surabaya, dan Denpasar, sekaligus memperkuat peran prosumer dalam sistem ketenagalistrikan nasional
Strategi Implementasi
Penerapan kecerdasan buatan (AI) dalam sektor energi terbarukan menjadi topik yang semakin relevan dalam literatur akademik dan praktik industri. AI terbukti dapat meningkatkan efisiensi sistem, menurunkan biaya operasional, dan mendukung integrasi sumber energi intermiten seperti tenaga surya dan angin (Zhang et al., 2020; Siano, 2014).
Beberapa studi telah menyoroti penerapan AI pada fungsi spesifik seperti prediksi cuaca dan beban (Hong et al., 2016), pemeliharaan prediktif (Zhang et al., 2020), serta optimasi grid dan respons permintaan (Ghazvini et al., 2021).
Dari sudut pandang manajemen strategis, Resource-Based View (RBV) memposisikan AI sebagai aset tidak berwujud yang mampu menciptakan keunggulan kompetitif berkelanjutan (Barney, 1991). Selanjutnya, Dynamic Capabilities Theory (Teece, 2007) menekankan pentingnya kemampuan organisasi dalam mengadaptasi dan mengonfigurasi kembali teknologi seperti AI dalam menghadapi perubahan lingkungan eksternal.
Namun demikian, teori-teori tersebut belum cukup menjelaskan bagaimana organisasi menyesuaikan strategi AI dengan konteks spesifik mereka. Di sinilah relevansi Strategic Fit Theory muncul.
Teori ini menekankan pentingnya keselarasan antara strategi internal perusahaan, sumber daya yang tersedia, dan dinamika lingkungan eksternal (Venkatraman & Camillus, 1984). Konsep strategic fit telah banyak diterapkan dalam studi transformasi digital (Chen et al., 2010), namun masih jarang dieksplorasi dalam konteks penerapan AI untuk energi terbarukan, terutama di negara berkembang seperti Indonesia.
Dalam konteks Indonesia, adopsi AI untuk energi bersih dan terbarukan tidak hanya bergantung pada kesiapan teknologi, tetapi juga melibatkan keselarasan dengan regulasi pemerintah, dan kondisi pasar.
Tantangan utama lainnya meliputi keterbatasan infrastruktur digital, kekurangan tenaga kerja yang terampil di bidang AI energi, serta kebutuhan akan interoperabilitas antara sistem lama (legacy systems) dan sistem berbasis digital.
