The Law of Diminishing Return merupakan kondisi paling menakutkan bagi para pelaku industri di awal abad 19. Kondisi ekonomi di mana total output sudah berada pada titik optimal, sehingga penambahan input faktor produksi justru menurunkan output dari total produksi. Robert Solow hadir memberikan sentuhan perubahan pada model ekonomi dengan memasukkan faktor eksogenus berupa tingkat kemajuan teknologi yang dapat menciptakan pertumbuhan ekonomi yang sustainable.

Menurut Solow makin tinggi tabungan suatu negara (saving rate) makin kaya negara tersebut. Saat kondisi steady-state (tingkat tabungan tinggi), maka pertumbuhan output per pekerja bergantung pada kemajuan teknologinya. Meningkatnya aspek kemajuan teknologi akan meningkatkan pendapatan per tenaga kerja, yang pada gilirannya memberi peluang sektor swasta untuk berinovasi.

Perkembangan teknologi pada masa lalu ditandai dengan ditemukannya mesin tekstil otomatis, bor listrik berkecepatan tinggi, traktor dan mesin pembajak sawah, serta peralatan modern lainnya. Berbeda halnya dengan saat ini, teknologi bisa digunakan lebih luas pada sektor jasa selain sektor pertanian dan manufaktur/industri. Indonesia mulai merasakan hadirnya teknologi big data melalui layanan ojek online, payment system serta sistem smart city pada pemerintahan kota.

Sektor Kelistrikan

Keberhasilan implementasi big data pada sektor keuangan, retail dan pemerintah, menjadi daya tarik sektor lain untuk mencoba pemanfaatannya, salah satunya adalah sektor energi terutama kelistrikan.

Seperti kita tahu, sektor energi merupakan sektor utama yang menopang seluruh aktivitas ekonomi nasional. Sektor energi merupakan input utama bagi sektor industri/manufaktur yang memberikan kontribusi 28% dari PDB nasional. Penggunaan teknologi berperan meningkatkan efisiensi dan efektivitas pengelolaan energi nasional.

Walaupun saat ini beberapa perusahaan energi dalam negeri sudah menerapkan teknologi big data, namun sayang pemanfaatannya belum maksimal. Untuk itu, kajian serupa yang dilakukan di beberapa negara, dapat kita dijadikan best practice pengembangan di dalam negeri. Dari hasil observasi yang dilakukan, pengembangan teknologi big data, meliputi beberapa use case utama, di antaranya grid operations dan smart matering.

Contoh pertama pada use case grid operation, perusahaan energi di Amerika Serikat berhasil mengatasi pemadaman listrik dengan cara melakukan beberapa hal yakni, mengintegrasi dan menganalisis data stream dari 5,500 sel relay dan 2,3 juta meteran cerdas (smart meters), lalu melakukan prediksi dan preventif terhadap isu-isu operasional, serta merespons pemadaman listrik dengan menempatkan petugas di tempat dan waktu yang tepat.

Contoh kedua, perusahaan energi di Australia mengatasi masalah load capacity dengan jaringan listrik otomatis tanpa kalkulasi secara manual. Mereka menerapkan solusi dengan membuat rule pada mesin dan advance analytics untuk menghitung secara terus menerus batas beban (load limit) seluruh aset yang ada dalam jaringan listrik mereka.

Selain itu, mereka juga mampu memperpanjang umur aset mereka sehingga dapat terhindar dari investasi modal tak perlu dengan adanya penilaian beban aset yang lebih baik. Contoh terakhir, kita dapat belajar dari perusahaan energi di Perancis, di mana mereka sudah mampu melakukan simulasi kebutuhan energi dengan melakukan proyeksi di masa depan serta mengintegrasikannya dengan energi terbarukan dalam jaringan listrik yang ada.

Caranya, mereka membuat proyeksi kebutuhan nasional setiap 30 menit selama satu tahun dan membandingkannya dengan kebutuhan harian pada tahun sebelumnya. Selain itu, mereka juga melakukan analisis terhadap 35 juta kurva beban dan melakukan modeling yang mendekati real time.

Pemanfaatan Smart Meter

Beranjak pada pemanfaatan smart meter, kita juga dapat mengambil pelajaran yang berharga dari pengalaman beberapa negara yang memiliki masalah yang sama dengan kita. Pada use case ini, ada contoh yang cukup berharga yakni perusahaan distributor dan pemancar listrik di Amerika berhasil memberikan informasi secara personal kepada pelanggan melalui smart meter yang digunakan pada web portal pelanggan secara khusus.

Pelanggan dapat mengontrol pemakaian penggunaan energi mereka sehingga mengurangi load time lebih dari 95%, menurunkan query time hingga 97% dan mengurangi TCO (Total Cost of Ownership) dari 1,3 GB menjadi 350 MB. Contoh lainnya, perusahaan utilitas terbesar di California, di mana setelah mereka mengimplementasikan smart meter mereka mampu mengurangi konsumsi energi melalui pengaturan jaringan listrik secara end to end.

Dengan smart meter mereka dapat menyediakan informasi jaringan secara real time dan tampilan secara terpadu. Dengan demikian, perusahaan dapat mengurangi kebutuhan terhadap jaringan listrik sampai dengan 1.000 megawatts serta mengurangi emisi gas rumah kaca paling tidak 365.000 metric ton per tahun.

Saat ini mereka sedang mencoba menerapkan smart grid yang digunakan untuk mengatur aliran daya listrik melalui jaringan secara otomatis. Dengan demikian, mereka dapat mengatur kapasitas beban dari jaringan tanpa mengandalkan perhitungan secara manual.

Dengan pengumpulan dan analisis data smart grid dapat menunjukkan beragam medan, cuaca dan demografi sehingga berdampak pada berkurangnya penurunan beban puncak secara short time mencapai 50%, penurunan beban puncak secara keseluruhan sebesar 15% dan penurunan biaya listrik sebesar 10% bagi pelanggan.

Beberapa contoh penerapan big data di atas sangat feasible untuk diterapkan di Indonesia, dengan syarat adanya komitmen dari seluruh stakeholder sektor energi untuk memberikan layanan yang terbaik untuk pelanggan personal maupun korporasi secara efisien dan efektif, agar ke depannya bisa memberikan nilai tambah yang signifikan serta memberikan multiplier effect bagi perekonomian nasional. Semoga.

Andri Kosasih, Konsultan Big Data PT XQ Informatics Indonesia

Artikel ini telah tayang di Investor.id dengan judul “Solusi Kelistrikan Nasional dengan Pemanfaatan Big Data”

Read more at: https://investor.id/opinion/solusi-kelistrikan-nasional-dengan-pemanfaatan-big-data

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *