Ditulis oleh Muhammad Riza Zaidaan.

PENDAHULUAN

Peningkatan konsumsi energi global selama beberapa dekade terakhir telah menjadi perhatian besar karena dampak negatifnya terhadap perubahan iklim dan kerusakan lingkungan. Menurut laporan dari International Energy Agency 2023, sektor bangunan merupakan sumber sekitar 30% konsumsi energi global. Hal ini menciptakan tantangan besar dan menjadikan bangunan cerdas sebagai solusi potensial untuk mengurangi jejak karbon dan peningkatan efisiensi energi. Oleh karena itu, inovasi teknologi bangunan cerdas menjadi semakin penting.

Oleh karena itu, tujuan dari esai ini adalah untuk mencari teknologi terbaru yang dapat membantu dalam meminimalkan konsumsi energi. Fokus utama dalam skenario tersebut adalah sensor dan otomasi teknologi, sistem pemantauan energi melalui internet hal-hal atau IoT, integrasi energi terbarukan dan AI teknologi berbasis manajemen energi. Sebagai contoh, Navigant Research melaporkan pada tahun 2023 bahwa konsumsi energi dapat berkurang sebanyak 20% dengan sistem manajemen energi berbasis AI.

Melalui uraian keempat aspek ini, esai telah memperlihatkan bagaimana teknologi bangunan cerdas bisa berkontribusi untuk melahirkan lingkungan yang lebih berkelanjutan dan lebih bersahabat pada masa depan. Inovasi di bidang ini, bukan hanya dapat mendorong pembangunan arah usaha kebutuhan energi tetapi posisi mencapai kenyamanan dan produktivitas terhadap penghuni. oleh karena itu, semua pemangku kepentingan tersebut perlu memahami dan membela terjadinya perkembangan teknologi terjarang agar implementasi akan target kebutuhan energi bisa diraih..

PEMBAHASAN

Dalam mencapai efisiensi energi yang digunakan pada bangunan cerdas memerlukan kolaborasi antara berbagai teknologi yang saling melengkapi satu sama lain. Dari berbagai teknologi, ada beberapa teknologi yang dapat berperan sangat penting untuk mencapai efisiensi energi tersebut, seperti sensor modern, sistem pemantauan berbasis Internet of Things (IoT), integrasi energi terbarukan, dan kecerdasan buatan (Artificial Intelligence).

Teknologi sensor otomatis adalah langkah pertama yang penting karena memungkinkan penyesuaian pencahayaan dan suhu ruangan secara otomatis berdasarkan adanya kehadiran penghuni pada sebuah bangunan. Laporan dari MarketsandMarkets menunjukkan bahwa pasar sensor bangunan cerdas diperkirakan tumbuh sebesar 12% setiap tahunnya, yang mengindikasikan adanya peningkatan adopsi teknologi ini untuk efisiensi energi. Dengan menggunakan sistem pencahayaan pintar dengan sensor gerak, lampu dapat mati secara otomatis saat tidak ada orang di ruangan, sehingga mengurangi konsumsi listrik secara signifikan. Sebuah studi oleh Lawrence Berkeley National Laboratory membuktikan bahwa sistem pencahayaan otomatis dapat mengurangi penggunaan energi hingga 70% dibandingkan sistem pencahayaan manual pada umumnya.

Langkah berikutnya dalam mencapai efisiensi energi adalah menerapkan sistem pemantauan energi berbasis IoT. Sistem ini memungkinkan pemilik bangunan untuk memantau konsumsi energi secara real-time dengan mengidentifikasi area yang memerlukan peningkatan efisiensi energi. Menurut Grand View Research, penggunaan IoT dalam manajemen energi dapat mengurangi konsumsi energi hingga 15%. Hal ini tidak hanya tentang efisiensi energi, tetapi juga membantu mengurangi biaya operasional yang signifikan. Dengan data analitik yang akurat dari hasil pemantauan sistem tersebut, pemilik bangunan dapat mengidentifikasi kapan saat puncak konsumsi energi dan menyesuaikan penggunaan energi pada waktu tersebut untuk menghindari biaya yang lebih tinggi. Laporan dari McKinsey & Company menunjukkan bahwa penerapan IoT dapat membantu perusahaan menghemat hingga 30% dari total biaya energi yang mereka gunakan.

Integrasi energi terbarukan, seperti panel surya dan turbin angin kecil, juga menjadi bagian penting dari bangunan pintar. Menurut SolarPower Europe, penggunaan panel surya di bangunan komersial telah meningkat sebesar 20% dalam dua tahun terakhir. Energi terbarukan memiliki peran penting dalam mengurangi ketergantungan pada sumber energi fosil dan mendukung keberlanjutan lingkungan yang lebih luas. Penggunaan panel surya pada bangunan tidak hanya mengurangi emisi karbon tetapi juga memberikan manfaat secara finansial. Sebuah studi oleh National Renewable Energy Laboratory (NREL) menemukan bahwa bangunan yang menggunakan panel surya dapat mengurangi tagihan listrik mereka hingga 50%. Integrasi sistem penyimpanan energi seperti baterai lithium-ion juga memungkinkan bangunan untuk menyimpan energi yang dihasilkan untuk digunakan pada malam hari atau saat permintaan sedang tinggi.

Kecerdasan buatan (Artificial Intelligence) juga termasuk salah satu teknologi yang berperan penting dalam manajemen energi dengan menganalisis pola penggunaan energi dan menyesuaikan sistem untuk meningkatkan efisiensi. Menurut studi dari McKinsey & Company, penggunaan AI dalam manajemen energi dapat meningkatkan efisiensi hingga 30%. AI dapat mengoptimalkan kinerja sistem HVAC (Heating, Ventilation, and Air-Conditioning) berdasarkan perilaku pengguna dan kondisi lingkungan melalui kemampuan untuk mempelajari hasil analisis data yang besar. Salah satu contoh penerapan AI dalam manajemen energi adalah sistem manajemen konstruksi pintar. Sistem ini menggunakan algoritma pembelajaran matematika untuk menentukan kebutuhan energi dan secara otomatis sesuai dengan perilaku pengguna. Melalui penerapan teknologi ini, diharapkan konstruksi pintar dapat mengurangi konsumsi energi global secara signifikan dan meningkatkan efisiensi energi dengan tidak hanya menurunkan biaya operasional tetapi juga meningkatkan nilai properti. Sebuah laporan dari International Energy Agency (IEA) menyatakan bahwa sekitar 30% emisi gas rumah kaca global disebabkan oleh sektor konstruksi. Dengan teknologi yang tepat diharapkan mampu mengurangi emisi secara signifikan. Strategi manajemen energi yang efektif juga dapat membantu mengurangi emisi karbon hingga 40% dalam beberapa dekade mendatang.

Meningkatkan efisiensi energi bangunan pintar adalah langkah penting menuju keberlanjutan. Kita tidak hanya dapat mengurangi konsumsi energi tetapi juga mengurangi emisi karbon global dengan menggabungkan teknologi sensor otomatis, sistem pemantauan Internet of Things (IoT), integrasi energi terbarukan, dan manajemen energi berbasis kecerdasan buatan. tujuan keberlanjutan yang lebih besar. Kita dapat membuat masa depan yang lebih berkelanjutan dan hijau dengan bekerja sama dengan banyak pihak, termasuk pemerintah dan masyarakat..

PENUTUPAN

Dalam era yang semakin sadar akan pentingnya keberlanjutan, pencapaian efisiensi energi di bangunan cerdas menjadi sangat krusial. Dengan mengintegrasikan teknologi sensor modern, sistem pemantauan berbasis IoT, energi terbarukan, dan kecerdasan buatan (AI), kita tidak hanya dapat mengoptimalkan penggunaan energi tetapi juga berkontribusi pada pengurangan emisi karbon yang signifikan. Berbagai studi dan laporan menunjukkan bahwa penerapan teknologi ini dapat mengurangi konsumsi energi hingga 70% dan biaya operasional hingga 30%, yang berdampak positif pada lingkungan dan ekonomi.

Namun, untuk mencapai tujuan ini, kolaborasi antara pemerintah, industri, dan masyarakat menjadi sangat penting. Pemerintah perlu memberikan dukungan melalui kebijakan yang mendorong adopsi teknologi hijau dan insentif bagi bangunan yang menerapkan solusi efisien. Di sisi lain, industri harus berinovasi dalam pengembangan teknologi dan menyediakan produk yang ramah lingkungan. Masyarakat juga berperan aktif dengan meningkatkan kesadaran akan pentingnya efisiensi energi dan berpartisipasi dalam inisiatif keberlanjutan.

Sebagai saran, penting bagi semua pihak untuk melakukan pendidikan dan pelatihan mengenai teknologi baru yang dapat meningkatkan efisiensi energi. Dengan pengetahuan yang tepat, pengguna dapat memaksimalkan manfaat dari teknologi yang ada. Selain itu, penelitian lebih lanjut dalam bidang teknologi energi terbarukan dan manajemen energi berbasis AI harus terus didorong untuk menemukan solusi yang lebih efektif dan efisien.

Pencapaian efisiensi energi di bangunan cerdas bukan hanya sebuah pilihan, tetapi suatu keharusan dalam upaya menciptakan masa depan yang lebih berkelanjutan. Dengan langkah-langkah yang tepat dan kolaborasi yang solid, kita dapat mewujudkan visi dunia yang lebih hijau, mengurangi dampak negatif terhadap lingkungan, dan menyediakan kualitas hidup yang lebih baik bagi generasi mendatang. Dengan upaya bersama, kita dapat memastikan bahwa teknologi bangunan cerdas tidak hanya memberikan manfaat ekonomi, tetapi juga berkontribusi pada keberlanjutan lingkungan yang lebih luas..

DAFTAR PUSTAKA

Flow Computers Market Size, Share & Trends Analysis Report by offering (Hardware, software), by product (Wired flow computers, wireless flow computers), by end use (Oil & gas, water & waste management), by region, and segment Forecasts, 2025 – 2030. (n.d.). https://www.grandviewresearch.com/industry-analysis/flow-computers-market

Viz, N., Sharda, S., Garikapati, V., Stenger, K., Goulias, K., Hoehne, C., & Graffy, E. (2024). The Triple Effect: Unraveling the Joint Impact of Electric Vehicles, Solar Panels, and Work-From-Home Patterns on Household Electricity Costs. National Renewable Energy Laboratory (NREL). https://www.nrel.gov/docs/fy24osti/87672.pdf

Selvaraj, R., Kuthadi, V. M., & Baskar, S. (2023). Smart building energy management and monitoring system based on artificial intelligence in smart city. Sustainable Energy Technologies and Assessments, 56, 103090. https://doi.org/10.1016/j.seta.2023.103090

Using digital and AI to meet the energy sector’s net-zero challenge. (2023, July 18). McKinsey & Company. https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/using-digital-and-ai-to-meet-the-energy-sectors-net-zero-challenge#/

International Energy Agency. (2023). World Energy Outlook 2023. https://www.iea.org/reports/world-energy-outlook-2023

Jennynuss. (2023). The Home of the Future. Berkeley Lab News Center. https://newscenter.lbl.gov/2023/07/18/the-home-of-the-future/

MarketsandMarkets. (2023). Big Data Market by Offering (Software (Big Data Analytics, Data Mining), Services), Business Function (Marketing & Sales, Finance & Accounting), Data Type (Structured, Semi-structured, Unstructured), Vertical and Region – Global Forecast to 2028. https://www.marketsandmarkets.com/Market-Reports/big-data-market-1068.html

Hafez, F. S., Sa’di, B., Safa-Gamal, M., Taufiq-Yap, Y., Alrifaey, M., Seyedmahmoudian, M., Stojcevski, A., Horan, B., & Mekhilef, S. (2022). Energy Efficiency in Sustainable Buildings: A Systematic Review with Taxonomy, Challenges, Motivations, Methodological Aspects, Recommendations, and Pathways for Future Research. Energy Strategy Reviews, 45, 101013. https://doi.org/10.1016/j.esr.2022.101013

Himeur, Y., Ghanem, K., Alsalemi, A., Bensaali, F., & Amira, A. (2021). Artificial intelligence based anomaly detection of energy consumption in buildings: A review, current trends and new perspectives. Applied Energy, 287, 116601. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2021.116601

Motlagh, N. H., Mohammadrezaei, M., Hunt, J., & Zakeri, B. (2020). Internet of things (IoT) and the energy sector. Energies, 13(2), 494. https://doi.org/10.3390/en13020494

Thomas, D., Deblecker, O., & Ioakimidis, C. S. (2017). Optimal operation of an energy management system for a grid-connected smart building considering photovoltaics’ uncertainty and stochastic electric vehicles’ driving schedule. Applied Energy, 210, 1188–1206. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2017.07.035.