JAKARTA - Penggunaan kecerdasan buatan atau artificial intelligence (AI) semakin meluas di Indonesia, terlihat dari munculnya berbagai aplikasi, chatbot, dan mesin pencari yang banyak digunakan oleh masyarakat dan pelaku industri. Namun, di balik kemajuan ini, terdapat tantangan yang sering kali terabaikan, yaitu meningkatnya kebutuhan listrik untuk mendukung pusat data dan infrastruktur digital yang menjadi inti dari AI. Indonesia menghadapi tantangan ini di saat pemerintah berupaya menarik investasi di sektor AI dan pusat data, serta mempercepat transisi menuju Net Zero Emission (NZE) 2060 melalui peningkatan pemanfaatan energi baru terbarukan.
Kompleksitas Pengelolaan Energi
Menurut Ann Moore, Industry Principal of Power and Utilities di Aveva, dua agenda besar tersebut menjadikan pengelolaan sistem kelistrikan menjadi lebih rumit dibandingkan sebelumnya. Aveva adalah perusahaan yang menyediakan perangkat lunak untuk sektor energi, manufaktur, infrastruktur, dan industri proses. Moore menyatakan, "AI dan data center akan terus datang karena mampu mendorong pertumbuhan ekonomi. Tantangannya sekarang adalah bagaimana memastikan sistem kelistrikan siap mendukung pertumbuhan itu."
Moore menambahkan bahwa Indonesia memiliki potensi besar untuk menjadi tujuan investasi AI, mengingat negara ini memiliki sumber energi terbarukan yang melimpah, seperti panas bumi, tenaga air, dan tenaga surya. Namun, tantangan yang dihadapi bukan hanya ketersediaan sumber energi, melainkan bagaimana mengelola semua sumber tersebut dalam satu sistem yang stabil. "Ketika tenaga surya menghasilkan listrik, kita harus memanfaatkannya. Ketika produksinya turun, sumber energi lain harus segera mengambil alih. Jadi, semua aset yang ada kini harus dioptimalkan dengan baik," jelasnya.
Strategi Pengelolaan Energi yang Efisien
Meningkatnya kebutuhan listrik sering kali diidentikkan dengan pembangunan pembangkit baru, namun Moore berpendapat bahwa pendekatan ini tidak lagi cukup untuk menghadapi tantangan di era AI. Pembangunan pembangkit dan jaringan transmisi memerlukan investasi yang besar dan waktu yang lama, sementara pertumbuhan AI dan pembangunan pusat data berlangsung lebih cepat. Oleh karena itu, perusahaan listrik perlu memanfaatkan infrastruktur yang sudah ada agar dapat beroperasi dengan lebih fleksibel dan efisien.
Moore menjelaskan bahwa pembangkit listrik kini tidak hanya dituntut untuk memproduksi listrik sebanyak mungkin, tetapi juga harus mampu merespons perubahan pasokan dan permintaan dengan cepat. "Operasi yang fleksibel menjadi sangat penting. Ketika produksi listrik dari energi surya meningkat, sistem harus bisa menyesuaikan. Begitu juga ketika cuaca berubah, pembangkit lain harus segera mengambil alih agar pasokan tetap terjaga," ujarnya.
Perubahan dalam pengelolaan pembangkit juga diikuti oleh perubahan dalam perawatan aset kelistrikan. Jika sebelumnya perusahaan melakukan perbaikan setelah terjadi kerusakan, kini pendekatan tersebut beralih ke predictive maintenance, yaitu pemeliharaan yang berbasis prediksi dengan memanfaatkan AI dan analisis data. Dengan pendekatan ini, operator dapat memantau kondisi peralatan secara real-time, sehingga potensi gangguan dapat terdeteksi lebih awal. "Sekarang kita harus bergerak ke arah prediktif. AI membantu kita mengetahui apa yang mungkin terjadi sehingga perusahaan dapat bertindak sebelum gangguan muncul," ungkap Moore.
Moore juga menekankan bahwa meskipun AI menjadi teknologi yang banyak dibicarakan, manfaatnya tidak akan maksimal jika perusahaan belum memiliki fondasi data yang baik. Banyak perusahaan masih menyimpan data dalam sistem yang terpisah, sehingga AI tidak memiliki konteks yang utuh untuk menghasilkan analisis yang akurat. "Langkah pertama adalah menghubungkan semua silo data. Engineering, operasi, maintenance, IT, semuanya harus berada dalam satu platform agar perusahaan bisa melihat keseluruhan operasi dan mengambil keputusan yang lebih baik," ujarnya.
Setelah data terintegrasi, perusahaan dapat memanfaatkan teknologi seperti digital twin, yang memungkinkan berbagai skenario diuji melalui simulasi sebelum diterapkan di lapangan. Moore percaya bahwa AI dapat meningkatkan operasional dan efisiensi sistem kelistrikan di Indonesia, namun keberhasilannya bergantung pada kolaborasi seluruh ekosistem, mulai dari pemerintah, operator listrik, perusahaan energi, regulator, hingga investor pusat data. "Semua harus terintegrasi, mulai dari pembangkit, transmisi, distribusi, hingga konsumen," tuturnya.
Moore optimis bahwa Indonesia memiliki peluang besar untuk menjadi pusat pertumbuhan AI di Asia Tenggara, asalkan transformasi digital di sektor kelistrikan berjalan seiring dengan meningkatnya kebutuhan energi. "Kita tidak bisa lagi menjalankan bisnis seperti biasa. Industri harus berkembang, berinvestasi pada digitalisasi, dan memanfaatkan data untuk membuat keputusan yang lebih cerdas," tutupnya.
