Di Pertamina Youth Program, Rektor ITPLN: Wujudkan Keandalan Energi dengan AI dan IoT

fin.co.id - Rektor Institut Teknologi PLN (ITPLN), Prof. Dr. Ir. Iwa Garniwa, M.K., M.T., IPU., ASEAN Eng., APEC Eng., mengajak generasi transisi energi untuk mengoptimalkan penerapan kecerdasan buatan atau Artificial Intelligence (AI) dan Internet of Things (IoT). Menurutnya, kedua teknologi ini memungkinkan sistem energi bekerja lebih adaptif melalui pengolahan data secara real-time.

Hal ini dia sampaikan saat mengisi Pertamina Youth Program dengan tema Pemuda Penggerak Transisi Energi untuk Kemandirian Nasional, Jum'at, 7 Agustus 2026 kemarin. Menurut dia, digitalisasi menjadi salah satu fondasi penting dalam menghadapi perubahan sistem energi yang semakin kompleks.

"Transformasi digital merupakan kebutuhan untuk meningkatkan efisiensi dan keandalan sektor energi. Penerapan AI dan IoT dapat mempercepat terwujudnya ekosistem transisi energi yang modern," ujar Prof Iwa Garniwa dalam keterangannya, Minggu, 9 Agustus 2026.

Prof Iwa menjelaskan AI dapat digunakan untuk membaca pola dari kumpulan data energi. Semakin banyak data yang tersedia, semakin besar kemampuan sistem dalam mengenali pola, memprediksi gangguan, hingga menentukan langkah mitigasi.

Ia mencontohkan pengelolaan baterai. Sistem AI dapat mempelajari karakteristik penggunaan baterai berdasarkan data yang terkumpul. Dari pola tersebut, sistem kemudian dapat memperkirakan kondisi baterai pada masa mendatang.

"Misalnya penggunaan baterai kendaraan listrik, hari ini sisanya 30, besok sisanya 60, besoknya lagi sampai 0. Itu data itu. Oleh AI atau IoT itu akan dipelajari, misalnya baterai ini harus diganti dalam 5 atau 10 tahun dan sebagainya. AI tidak hanya membaca kondisi saat ini, tetapi juga menemukan pola yang dapat digunakan untuk membuat prediksi," kata Prof Iwa.

Prof Iwa menilai kemampuan prediktif tersebut penting bagi sektor energi karena gangguan dapat diantisipasi sebelum berkembang menjadi masalah yang lebih besar. Dalam konteks pembangkit listrik pun begitu, data operasional dapat menjadi dasar penerapan predictive maintenance.

"Nah AI itu, kecerdasan buatan ini ke depan ini dengan kata kunci yang kita siapkan, bisa memprediksi segala suatu gejala atau fenomena lalu kita memitigasi, kita membangun mitigasinya, secara otomatis dia lakukan untuk memperbaiki kondisi di pembangkit," tuturnya.

Sementara itu, IoT berperan menghubungkan perangkat dan sensor sehingga kondisi peralatan dapat dipantau secara langsung. Data dari sensor dapat dikirim ke sistem analitik untuk membantu operator mengambil keputusan secara lebih cepat.

Penerapan kombinasi AI dan IoT juga membuka peluang peningkatan efisiensi pada berbagai bagian sistem energi. Data yang dikumpulkan perangkat IoT dapat menjadi bahan bagi AI untuk mengenali pola konsumsi, mendeteksi anomali, serta memprediksi potensi kerusakan peralatan.

Dalam paparannya, Prof Iwa menyebut pemanfaatan AI pada bangunan komersial berpotensi mengoptimalkan konsumsi energi hingga 15–30 persen, terutama pada sistem HVAC dan pencahayaan. Sementara AI-ready smart grid dan machine learning berpotensi menekan loss transmisi energi hingga 10–15 persen.

Teknologi tersebut juga dapat digunakan untuk mengurangi downtime pembangkit melalui pemeliharaan prediktif. Dengan membaca data historis dan kondisi peralatan secara real-time, sistem dapat memberikan peringatan sebelum kerusakan terjadi.

Menurut Prof Iwa, perkembangan AI pada akhirnya mengarah pada sistem yang mampu melakukan tindakan secara otomatis berdasarkan data yang diterimanya. Kemampuan tersebut bisa diterapkan dalam berbagai teknologi, mulai dari pengenalan wajah hingga kendaraan otonom.

"Ini lah ya, jadi saya lagi suruh penerapannya dalam berbagai bidang termasuk pengenalan wajah, asisten virtual, kendaraan otonom, dan sebagainya berbagai keperluan," katanya.

Dalam sektor energi, konsep serupa dapat dikembangkan untuk membangun sistem yang tidak hanya memantau kondisi pembangkit, tetapi juga mampu menentukan tindakan berdasarkan hasil analisis.