RRI.CO.ID, Surabaya – Rektor Institut Teknologi PLN (ITPLN), Prof. Dr. Ir. Iwa Garniwa, M.K., M.T., IPU., ASEAN Eng., APEC Eng., mendorong generasi muda mengoptimalkan AI dan IoT. Menurutnya, kedua teknologi tersebut mampu membuat sistem energi lebih adaptif melalui pengolahan data secara real-time.
Hal itu disampaikan Prof Iwa saat mengisi Pertamina Youth Program bertema Pemuda Penggerak Transisi Energi untuk Kemandirian Nasional. Kegiatan tersebut membahas pentingnya digitalisasi menghadapi sistem energi yang semakin kompleks.
"Transformasi digital merupakan kebutuhan untuk meningkatkan efisiensi dan keandalan sektor energi," ujar Prof Iwa, Senin, 10 Agustus 2026. "Penerapan AI dan IoT dapat mempercepat terwujudnya ekosistem transisi energi yang modern."
Prof Iwa menjelaskan, AI dapat membaca pola berdasarkan kumpulan data energi yang tersedia secara berkelanjutan. Semakin banyak data tersedia, semakin besar kemampuan sistem mengenali pola, memprediksi gangguan, dan menentukan langkah mitigasi.
Ia mencontohkan penggunaan AI dalam pengelolaan baterai kendaraan listrik berdasarkan data penggunaan yang terkumpul. "AI tidak hanya membaca kondisi saat ini, tetapi juga menemukan pola yang dapat digunakan untuk membuat prediksi," kata Prof Iwa.
Menurutnya, kemampuan prediktif penting bagi sektor energi karena gangguan dapat diantisipasi sebelum berkembang menjadi masalah lebih besar. Pada pembangkit listrik, data operasional juga dapat menjadi dasar penerapan pemeliharaan prediktif untuk mengurangi potensi kerusakan.
"AI ke depan bisa memprediksi segala gejala atau fenomena, lalu kita membangun mitigasinya," ujarnya. Sementara itu, IoT berperan menghubungkan perangkat dan sensor untuk memantau kondisi peralatan secara langsung.
Data sensor kemudian dikirim menuju sistem analitik untuk membantu operator mengambil keputusan secara lebih cepat. Kombinasi AI dan IoT juga berpeluang meningkatkan efisiensi berbagai bagian dalam sistem energi.
Data IoT dapat membantu AI mengenali pola konsumsi, mendeteksi anomali, dan memprediksi potensi kerusakan peralatan. Prof Iwa menyebut penerapan AI pada bangunan komersial berpotensi mengoptimalkan konsumsi energi hingga 15–30 persen.
Optimalisasi tersebut terutama menyasar sistem HVAC dan pencahayaan melalui pengolahan data secara lebih cerdas. Selain itu, AI-ready smart grid dan machine learning berpotensi menekan kehilangan energi transmisi hingga 10–15 persen.
Teknologi tersebut juga dapat mengurangi downtime pembangkit melalui penerapan sistem pemeliharaan prediktif. Dengan membaca data historis dan kondisi peralatan secara real-time, sistem dapat memberikan peringatan sebelum kerusakan terjadi.
Prof Iwa menilai perkembangan AI mengarah pada sistem yang mampu melakukan tindakan otomatis berdasarkan data. Penerapannya mencakup berbagai bidang, seperti pengenalan wajah, asisten virtual, dan kendaraan otonom.
"Ini penerapannya dalam berbagai bidang, termasuk pengenalan wajah, asisten virtual, kendaraan otonom, dan sebagainya," katanya. Dalam sektor energi, konsep serupa dapat dikembangkan untuk memantau pembangkit sekaligus menentukan tindakan berdasarkan hasil analisis.
Namun, Prof Iwa mengingatkan transformasi digital energi tidak cukup hanya mengandalkan perkembangan teknologi. Tantangannya meliputi investasi awal, integrasi sistem lama, keamanan siber, perlindungan data, serta kesiapan sumber daya manusia.
Rekomendasi Berita
Memuat berita terbaru.....