Ditulis oleh Galang Daffa Ardiansyah

PENDAHULUAN

Pesatnya perkembangan infrastruktur dan meningkatnya kebutuhan ruang hidup di perkotaan telah memperbesar tantangan konsumsi energi pada bangunan, terutama di sektor komersial dan residensial. Bangunan menyumbang sekitar 30% dari total konsumsi energi global dan 28% dari emisi karbon, menjadikannya prioritas dalam upaya pengurangan konsumsi energi dan mitigasi perubahan iklim. Pada 2022, penggunaan energi sektor bangunan naik 1%, dengan emisi langsung sektor ini sedikit menurun meski suhu ekstrem menambah kebutuhan pemanasan di beberapa wilayah. Sementara itu, penerapan teknologi dan standar efisiensi terus diperketat, tetapi diperlukan langkah lebih cepat untuk mencapai Net Zero Emissions (NZE) pada 2050.

Dalam upaya menciptakan bangunan ramah lingkungan, teknologi bangunan cerdas yang mengintegrasikan sistem otomasi dan kecerdasan buatan (AI) menjadi solusi yang efektif. Bangunan cerdas tidak hanya berfokus pada kenyamanan penghuni, tetapi juga pada efisiensi energi melalui otomatisasi sistem. Salah satu inovasi penting dalam hal ini adalah EcoSense AI, sebuah sistem manajemen energi cerdas berbasis sensor dan AI yang mampu secara signifikan mengurangi konsumsi energi.

EcoSense AI beroperasi dengan memanfaatkan berbagai sensor cerdas yang mendeteksi kondisi lingkungan seperti keberadaan penghuni, intensitas cahaya, suhu, dan kelembaban. Data yang diperoleh dari sensor ini kemudian diolah oleh sistem AI untuk secara otomatis mengatur pencahayaan, ventilasi, dan sistem pengatur suhu (HVAC) sesuai kebutuhan. Dengan sistem pengelolaan otomatis yang terintegrasi, EcoSense AI dapat mengurangi konsumsi energi tanpa mengorbankan kenyamanan penghuni.

Inovasi ini selaras dengan tujuan pembangunan Berkelanjutan (SDGs) poin ke-11, yaitu “Kota dan Komunitas yang Berkelanjutan,” serta poin ke-13 tentang “Penanganan Perubahan Iklim.” Dengan dukungan EcoSence AI, gedung-gedung dapat beroperasi dengan konsumsi energi yang lebih rendah, membantu menurunkan jejak karbon dan medukung lingkungan yang lebih hijau. Oleh karena itu, penerapan teknologi EcoSense AI di gedung-gedung modern di Indonesia diharapkan dapat memberikan solusi konkret terhadap tantangan energi sekaligus mendukung keberlanjutan lingkungan.

PEMBAHASAN

Pengkondisian udara nyaman (comfort Air Conditioning) adalah proses perlakuan terhadap udara untuk mengatur suhu, kelembapan, kebersihan, dan pendistribusiannya secara serentak guna mencapai kondisi nyaman yang dibutuhkan oleh penghuni yang berada di dalamnya (Stoecker,1994). HVAC (Heating, Ventilating, and Air Conditioning) adalah sistem yang menggabungkan pemanas, sirkulasi udara, dan pendingin dalam satu rangkaian, umumnya digunakan di bangunan komersial dan industri. HVAC bertujuan menciptakan suasana nyaman bagi pengguna dengan mengatur suhu, kelembaban, dan kualitas udara. Sistem ini penting karena udara yang terkondisi dengan baik meningkatkan kenyamanan, yang berkontribusi pada kinerja manusia dan fungsi ruangan.

Gambar 1. Sistem HVAC (Sumber : Taufiqurrokhman, 2018)

Prinsip kerja sistem HVAC ( Heating, Ventilating, and Air Conditiong) sebagai pergantian udara ruangan dengan udara segar dari lungkungan. Kolaborasi udara masuki menuju AHU (AIR Handling Unit ) melewati beberapa bagian seperti: filter, fan (blower), kil evaporator (c00ling) dan pemanas (heating). Setelah terjadi penurunan suhu kemudian disalurkan oleh saluran udara (ducting) ke ruangan hingga merata.

Gambar 2. Cara Kerja HVAC (Sumber : Training TAC HVAC).

Sistem EcoSense AI menggunakan sensor cerdas di seluruh gedung untuk mengoptimalkan kenyamanan dan efisiensi energi. Sensor gerak di area seperti lobi dan koridor mengaktifkan pencahayaan dan HVAC secara otomatis saat mendeteksi keberadaan orang, dan mematikannya saat area kosong. Di dekat jendela besar, sensor cahaya menyesuaikan pencahayaan buatan berdasarkan intensitas cahaya alami, menghemat energi. Sensor suhu dan kelembapan memantau kondisi lingkungan dan mengirimkan data ke sistem HVAC untuk menyesuaikan suhu serta ventilasi sesuai kondisi ruangan dan cuaca, meningkatkan kenyamanan dan efisiensi energi.

Semua data dari sensor ini dikirim ke pusat kontrol yang menggunakan kecerdasan buatan (AI) sebagai otak dari sistem. AI ini memperoses data yang dikumpulkan dari setiap sensor, menganalisis pola aktivitas dan kebutuhan energi diseluruh gedung. Dengan kemampuan pembelajaran mesin, AI EcoSence mampu memprediksi kapan ruangan akan digunakan lebih banyak dan kapan kebutuhan energi akan meningkatkan atau menurun, sehingga dapat melakukan penyesuaian optimal tanpa menunggu perintah manual. AI belajar dari pola harian dan aktivitas penghuni, misalnya dengan mengetahui kapan gedung biasanya ramai atau sepi, sehingga ia bisa mengatur sistem lebih efisien.

Internet of Things (IoT) adalah konsep yang memperluas manfaat konektivitas internet agar dapat menghubungkan berbagai perangkat fisik. Panduardi (2016) mendefinisikan IoT sebagai cara untuk mengontrol peralatan elektronik jarak jauh melalui jaringan internet, seperti pengoperasian lampu ruangan secara online melalui perangkat mobile. Kurniawan (2016) menambahkan bahwa sistem kendali IoT dapat diterapkan melalui komputer dengan fitur khusus yang dirancang untuk mengontrol perangkat, seperti lampu gedung, dari lokasi yang jauh. Menurut Arafat (2016), IoT memungkinkan berbagai mesin, peralatan, dan benda fisik saling terhubung dan berkomunikasi secara terus-menerus melalui jaringan, menggunakan sensor dan aktuator untuk mengumpulkan serta mengelola data secara mandiri. Dengan elemen utama seperti sensor, koneksi internet, dan server, IoT mempermudah kendali dan kolaborasi perangkat fisik dalam satu sistem terpadu, seperti rumah cerdas atau pengelolaan CCTV pada jarak jauh.

.

Gambar 3. Konsep IoT (Sumber : Mobnasesemka)

Prinsip kerja perangkat IoT adalah memberikan identitas unik pada benda di dunia nyata agar dapat dikenali dan direpresentasikan dalam bentuk data oleh sistem komputer. Awalnya, identifikasi dilakukan menggunakan barcode, QR code, atau RFID. Kini, benda dapat diberi IP address dan berkomunikasi melalui internet. IoT memungkinkan interaksi otomatis antar-mesin tanpa campur tangan manusia, dengan manusia hanya sebagai pengatur dan pengawas. Setiap sensor dan perangkat terhubung dalam jaringan, mengirim data ke pusat kontrol AI secara real-time. Dalam sistem seperti EcoSense AI, perubahan lingkungan langsung diproses oleh AI untuk menyesuaikan kondisi secara otomatis.

.

Gambar 4. Mekanisme Kerja (Sumber : Dokumen Penulis)

Sistem ini diawali dengan pengumpulan data oleh berbagai sensor yang ditempatkan di seluruh ruangan atau bangunan. Sensor-sensor tersebut memiliki fungsi masing-masing, seperti mengukur suhu, kelembapan, dan kualitas udara. Sensor suhu, misalnya, bertugas mengamati tingkat panas atau dingin, sedangkan sensor kelembapan mencatat kadar kelembapan di udara. Data yang dikumpulkan oleh sensor-sensor ini memberikan gambaran kondisi lingkungan real-time di dalam ruangan. Nantinya, data ini akan digunakan sebagai dasar bagi sistem kecerdasan buatan (AI) dalam menentukan pengaturan yang optimal untuk HVAC. Setelah data terkumpul, sistem Internet of Things (IoT) berperan dalam menghubungkan setiap sensor ke jaringan internet, memungkinkan data tersebut dikirimkan secara real-time ke pusat kontrol atau AI Control Center. IoT juga mendukung komunikasi dua arah, yang artinya sensor tidak hanya mengirimkan data ke pusat kontrol, tetapi juga dapat menerima instruksi balik dari AI. Dengan IoT, seluruh perangkat dalam sistem, seperti sensor dan unit HVAC, dapat saling berkoordinasi dan bekerja lebih efisien. Contohnya, ketika sensor suhu mendeteksi kenaikan suhu di dalam ruangan, data tersebut langsung dikirimkan ke pusat kontrol melalui jaringan IoT. Di pusat kontrol, data yang diterima kemudian diolah dan dianalisis oleh sistem AI. Proses pengelolaan kenyamanan ruangan oleh AI melibatkan pemahaman kondisi lingkungan dan pengambilan keputusan berdasarkan data tersebut. Jika suhu terdeteksi meningkat, AI akan memerintahkan sistem pendingin untuk menambah daya pendinginan. Begitu juga, jika kualitas udara menunjukkan adanya polusi, AI dapat mengaktifkan ventilasi tambahan untuk meningkatkan sirkulasi udara. Setelah analisis dilakukan, AI mengirimkan instruksi ke sistem HVAC untuk menyesuaikan suhu atau kelembapan sesuai kebutuhan. Penyesuaian ini berlangsung otomatis tanpa intervensi manual, sehingga memastikan kenyamanan ruangan. Sistem ini terus memantau kondisi ruangan secara berkelanjutan dan menyesuaikan pengaturan berdasarkan data real-time dan historis, sehingga meningkatkan efisiensi sistem HVAC dari waktu ke waktu.

Gambar 5. Persentase Penggunaan Energi di Gedung (Sumber : Hassan,2014)

Dari gambar terlihat bahwa sistem AC menggunakan energi terbesar sekitar 60 % dari energi gedung dan diikuti oleh pencahayaan sekitar 20 %. Implikasinya adalah bahwa fokus kegiatan konservasi energi ini harus diarahkan terutama ke sistem AC dan kemudian pencahayaannya karena penghematan dikedua sistem ini akan memberikan hasil yang signifikan dalam program penghematan gedung (Hassan, 2014).

Gambar 6. Hasil Perhitungan Intensitas Konsumsi Energi (Sumber : IKE)

Gambar 7. Pemakaian Listrik dari PLN dan Power DEG mulai tahun 2007-2017 (Sumber : PT PLN)

Gambar 8. Presentasi penurunan pemakaian listrik dari tahun 2007-2017(Sumber : PT PLN).

Sejalan dengan kebutuhan efisiensi energi, inovasi teknologi seperti EcoSense AI menjadi solusi utama. Sistem ini mengintegrasikan sensor cerdas dan kecerdasan buatan (AI) untuk mengoptimalkan pengoperasian pencahayaan, ventilasi, dan pendingin udara (HVAC) sesuai kebutuhan. Dengan cara ini, gedung-gedung modern dapat mencapai efisiensi energi lebih tinggi. Inovasi ini sejalan dengan Tujuan Pembangunan Berkelanjutan (SDGs), khususnya poin ke-11 tentang “Kota dan Komunitas yang Berkelanjutan,” serta poin ke-13 mengenai “Penanganan Perubahan Iklim.” Integrasi teknologi seperti EcoSense AI dan Internet of Things (IoT) memberikan hasil optimal dalam efisiensi energi dan meningkatkan kenyamanan penghuni. Dengan penghematan energi, teknologi ini berkontribusi menurunkan jejak karbon dan mendukung terciptanya lingkungan yang lebih hijau.

KESIMPULAN

Berdasarkan pemaparan permasalahan dan solusi inovatif yang telah dijelaskan, dapat disimpulkan bahwa EcoSense AI memiliki potensi besar dalam mendukung efisiensi penggunaan energi pada bangunan di Indonesia. Dengan teknologi berbasis sensor cerdas dan kecerdasan buatan (AI), EcoSense AI mampu mengoptimalkan pengaturan sistem HVAC (Heating, Ventilation, and Air Conditioning), pencahayaan, serta ventilasi sesuai kebutuhan secara otomatis. Teknologi ini menggunakan sensor untuk mendeteksi kondisi lingkungan seperti suhu, kelembapan, intensitas cahaya, dan keberadaan penghuni, serta memanfaatkan IoT untuk mengirimkan data real-time yang diolah oleh AI dalam pusat kontrol. Inovasi ini dirancang agar sistem bangunan bekerja secara efisien tanpa memerlukan intervensi manual, sehingga konsumsi energi dapat dikurangi secara signifikan tanpa mengurangi kenyamanan pengguna. Penerapan EcoSense AI pada gedung-gedung modern selaras dengan tujuan SDGs poin ke-11, yaitu “Kota dan Komunitas yang Berkelanjutan,” dan poin ke-13 tentang “Penanganan Perubahan Iklim.” Dengan mengurangi jejak karbon dan meningkatkan efisiensi energi, EcoSense AI diharapkan dapat menjadi solusi efektif dalam upaya menciptakan bangunan ramah lingkungan di Indonesia.

DAFTAR PUSTAKA.

Anonim.( 2017). Laporan Pemakaian Pemakaian Listrik Kantor dan Kompleks Perumahan TI, Balikpapan : Dept. General Service, TI.

Arafat, M. K. (2016). SISTEM PENGAMANAN PINTU RUMAH BERBASIS Internet Of Things ( IoT ) Dengan ESP8266. Jurnal Ilmiah Fakultas Teknik “Technologia,” 7(4), 262–268.

Badan Standardisasi Nasional. 2000. Prosedur Audit Energi Pada Bangunan Gedung, Sni 03-6196- 2000.

ESDM, K. and ESP3. 2016. Modul Manajer Energi di Industri dan Gedung.

Hassan, S. (2014.) Pelaksanaan Efisiensi Energi Di Bangunan Gedung. www.nulisbuku.com.

Internasional Energy Agency (IEA) (2022). Bangunan Sistem Energi https://www.iea.org/energy-system/buildings. Di akses pada tanggal 31 Oktober 2024

Kurniawan. (2016). Purwarupa IoT (Internet Of Things) Kendali Lampu Gedung (Studi Kasus Pada Gedung Perpustakaan Universitas Lampung), 57.

Panduardi, F., & Haq, E. S. (2016). Wireless Smart Home System Menggunakan Raspberry Pi. Jurnal Teknologi Informasi Dan Terapan, 3(1), 320–325.

Pembangkit Listrik Negara (PLN) (2016). Statistik PLN 2016 https://web.pln.co.id/statics/uploads/2017/05/Statistik2016.pdf. Diakses pada tanggal 31 Oktober 2024

PP. 2009. Peraturan Pemerintah No 70 tahun 2009 tentang Konservasi Energi. Jakarta.

Riyadi, S., Tambunan, J.M., Analisis Peningkatan Efisiensi Penggunaan Energi Listrik Pada Sistem Pencahayaan Dan Air Conditioning Di Gedung Graha Mustika Ratu, Proseeding Seminar Nasional Teknologi dan Energi, Program Studi Teknik Elektro, Sekolah Tinggi Teknologi Indonesia, Jakarta.

Samhuddin, Kadir, M. S. 2017. Analisis Konsumsi Energi pada Kantor Pelayanan Kekayaan Negara dan Lelang (KPKNL) Kendari, ENTHALPYJurnal Ilmiah Mahasiswa Teknik Mesin, 2(3). doi: e-ISSN-2502-8944.

Stoecker, W.F., dan Jones, J.W, (1994), Refrigerasi dan Pengkondisian Udara. Erlangga, Jakarta.

Untoro, J., Gusmedi, H. and Purwasih, N. 2014. Audit Energi dan Analisis Penghematan Konsumsi Energi pada Sistem Peralatan Listrik di Gedung Pelayanan Unila, Jurnal Rekayasa dan Teknologi Elektro, 8(2), pp. 93–104.

USAID Indonesia Clean Energy Development. 2014. Panduan Penghematan Energi di Gedung Pemerintah. Available at: www.iced.or.id.