Ditulis oleh Ahmad Zaki

PENDAHULUAN

Kemajuan teknologi digital dalam beberapa dekade terakhir telah memberikan dampak signifikan pada berbagai bidang kehidupan, termasuk sektor arsitektur dan konstruksi. Dua konsep yang semakin berkembang, yaitu bangunan cerdas dan bangunan hijau, bertujuan menciptakan lingkungan hidup yang efisien, berkelanjutan, dan ramah lingkungan (Fath et al., 2023). Bangunan cerdas tidak hanya membantu menekan konsumsi energi, tetapi juga mampu meningkatkan kenyamanan dan keamanan bagi penghuninya. Di Indonesia, konsep ini sangat relevan mengingat kebutuhan akan teknologi pengelolaan energi yang efisien untuk menghadapi tantangan iklim tropis dan urbanisasi yang cepat (Oktafian & Yusup, 2023).

Peran teknologi, terutama integrasi sistem berbasis Internet of Things (IoT) dan kecerdasan buatan (AI), sangatlah penting dalam mendukung bangunan cerdas. Teknologi IoT memungkinkan pemantauan dan pengelolaan energi yang lebih efisien dengan sistem yang terintegrasi untuk analisis dan kontrol otomatis (Wardhana et al., 2020). Salah satu inovasi penting dalam teknologi bangunan cerdas adalah smart thermostat berbasis deep learning yang dapat mengatur suhu secara otomatis berdasarkan data historis dan kondisi lingkungan terkini (Naufal & Kusuma, 2023). Dalam konteks bangunan residensial, penerapan smart thermostat tidak hanya berpotensi mengurangi konsumsi energi dan biaya operasional, tetapi juga mendukung tercapainya tujuan bangunan hijau (Cholissodin et al., 2022).

Esai ini mengupas integrasi smart thermostat berbasis deep learning dalam bangunan residensial sebagai upaya untuk meningkatkan efisiensi energi. Fokus utama esai adalah analisis terhadap algoritma deep learning yang dapat mengoptimalkan prediksi dan pengaturan suhu secara adaptif dengan mempertimbangkan kenyamanan penghuni (Wulandari et al., 2022). Algoritma seperti Long Short-Term Memory (LSTM) dan Reinforcement Learning memungkinkan smart thermostat beradaptasi dengan pola konsumsi energi serta kondisi eksternal, menjadikannya solusi dinamis yang berkelanjutan untuk sistem manajemen energi (Pradityarahman et al., 2021; Fath et al., 2023). Selain manfaat pengelolaan energi yang optimal, visualisasi data konsumsi energi seperti grafik perbandingan energi dapat membantu meningkatkan kesadaran publik akan dampak positif teknologi ini terhadap keberlanjutan lingkungan.

Analisis ini bertujuan untuk menentukan algoritma deep learning yang paling efektif dalam optimasi energi bangunan residensial. Teknologi smart thermostat ini diharapkan dapat mengintegrasikan efisiensi energi dengan kenyamanan pengguna dan pada saat yang sama mendukung upaya global untuk mengurangi jejak karbon, khususnya dalam konteks pembangunan perumahan berkelanjutan di Indonesia (Despa et al., 2021).

ISI

Smart thermostat adalah perangkat pintar yang dilengkapi dengan sensor dan algoritma kecerdasan buatan untuk mengelola suhu ruangan secara otomatis. Perangkat ini memungkinkan penghematan energi dan meningkatkan kenyamanan penghuni dengan menyesuaikan suhu ruangan sesuai kebutuhan (Fath et al., 2023). Teknologi deep learning memiliki peran penting dalam mengembangkan fungsi smart thermostat, terutama karena kemampuannya untuk memproses data dalam jumlah besar dan mengenali pola. Dalam hal ini, algoritma seperti Long Short-Term Memory (LSTM) efektif untuk analisis data deret waktu karena kemampuannya mengenali pola musiman atau harian dari penggunaan energi, suhu, dan kelembapan ruangan (Naufal & Kusuma, 2023).

Selain LSTM, Reinforcement Learning menjadi algoritma yang sangat cocok dalam membantu smart thermostat beradaptasi secara bertahap. Algoritma ini memungkinkan perangkat untuk “belajar” dari kebiasaan pengguna dan memperbaiki pengaturan suhu berdasarkan respons dan preferensi pengguna, sehingga smart thermostat menjadi lebih efisien dalam menyeimbangkan antara kenyamanan dan penghematan energi (Wulandari et al., 2022). Dengan mengombinasikan LSTM dan Reinforcement Learning, smart thermostat berbasis deep learning mampu mengintegrasikan kenyamanan dengan efisiensi energi secara adaptif (Wardhana et al., 2020).

Smart thermostat bekerja dengan mengumpulkan data dari berbagai sensor suhu, kelembapan, dan pencahayaan di dalam ruangan. Data ini kemudian diproses oleh algoritma deep learning yang mempelajari pola konsumsi energi dan suhu di rumah. Misalnya, algoritma LSTM menganalisis data deret waktu yang diperoleh dari sensor untuk memprediksi kebutuhan suhu optimal berdasarkan pola penggunaan energi pengguna sebelumnya (Naufal & Kusuma, 2023). Melalui kombinasi algoritma ini, smart thermostat dapat memanfaatkan data secara optimal untuk menyesuaikan suhu ruangan sesuai kebutuhan, seperti yang akan dijelaskan lebih lanjut dalam visualisasi konsumsi energi berikut.

Gambar 1. Alur Kerja Smart Thermostat Berbasis Deep Learning untuk Pengelolaan Suhu Otomatis

Visualisasi diatas memperlihatkan perbandingan konsumsi energi bulanan pada bangunan residensial dengan dan tanpa smart thermostat berbasis deep learning. Grafik ini menunjukkan bagaimana teknologi ini dapat membantu mencapai penghematan energi yang signifikan, terutama pada bulan-bulan dengan suhu tinggi.

Gambar 2. Konsumsi Energi Bulanan pada Bangunan Residensial dengan dan tanpa Smart Thermostat

Grafik ini memperlihatkan konsumsi energi (dalam kWh) yang lebih rendah pada bangunan yang menggunakan smart thermostat dibandingkan dengan yang tidak, terutama pada bulan-bulan dengan suhu tinggi. Hal ini menunjukkan bahwa penggunaan smart thermostat dapat mengurangi konsumsi energi hingga 20-30%, yang berkontribusi signifikan dalam menurunkan biaya operasional dan emisi karbon. Visualisasi ini tidak hanya menyoroti penghematan energi tetapi juga menunjukkan bagaimana teknologi ini berkontribusi pada upaya keberlanjutan dengan mendukung Tujuan Pembangunan Berkelanjutan, khususnya “Energi Bersih dan Terjangkau” serta “Aksi Iklim”.

Untuk konteks Indonesia yang beriklim tropis, kelembapan tinggi dapat mempengaruhi kinerja algoritma prediktif. Oleh karena itu, algoritma perlu disesuaikan agar mempertimbangkan karakteristik iklim lokal. Di Indonesia, misalnya, penggunaan algoritma Extreme Learning Machine dapat mempermudah pengelolaan data multi-sensor yang kompleks dan mengoptimalkan kinerja thermostat dalam lingkungan tropis (Pradityarahman et al., 2021).

Di Indonesia, bangunan residensial yang berlokasi di kota-kota besar seperti Jakarta dan Surabaya cenderung mengalami konsumsi energi yang tinggi untuk pendinginan ruangan sepanjang tahun, terutama pada musim kemarau. Misalnya, dengan menerapkan smart thermostat berbasis deep learning yang mampu menyesuaikan suhu ruangan berdasarkan data kelembapan dan suhu eksternal, rumah tangga di Jakarta dapat menurunkan konsumsi energi untuk pendinginan hingga 20-30%. Efisiensi ini tidak hanya mengurangi biaya listrik bagi penghuni, tetapi juga membantu menurunkan beban energi secara keseluruhan di kota dengan populasi padat seperti Jakarta, yang pada akhirnya dapat berkontribusi pada pengurangan emisi karbon nasional.

Penggunaan smart thermostat berbasis deep learning memberikan manfaat yang signifikan dalam meningkatkan efisiensi energi. Pertama, perangkat ini mampu menyesuaikan suhu ruangan secara otomatis sesuai kebutuhan dan kondisi lingkungan, sehingga penghuni dapat menikmati kenyamanan tanpa harus mengubah pengaturan suhu secara manual. Teknologi ini mencegah penggunaan energi berlebih dan mengurangi biaya operasional dalam jangka panjang (Despa et al., 2021; Naufal & Kusuma, 2023).

Selain itu, smart thermostat berperan dalam mendukung pembangunan berkelanjutan dengan membantu mengurangi emisi karbon dan mendukung integrasi energi terbarukan seperti panel surya untuk memaksimalkan pemanfaatan energi bersih (Muchlishah et al., 2023). Di negara berkembang seperti Indonesia, teknologi ini dapat menjadi bagian dari strategi nasional dalam pencapaian Sustainable Development Goals, khususnya pada aspek “Energi Bersih dan Terjangkau” serta “Aksi Iklim” (Wardhana et al., 2020).

Namun, implementasi teknologi ini menghadapi sejumlah tantangan. Tantangan utamanya adalah kebutuhan akan data berkualitas tinggi dalam jumlah besar untuk melatih algoritma, yang menjadi kunci keberhasilan smart thermostat. Teknik seperti Synthetic Minority Over-Sampling Technique (SMOTE) dapat membantu dalam menyeimbangkan data guna meningkatkan akurasi algoritma meskipun data terbatas (Sulistiyono et al., 2021). Selain itu, biaya perangkat keras yang mencakup sensor dan unit komputasi masih tergolong tinggi untuk rumah tangga. Pengintegrasian sistem berbasis cloud menawarkan solusi yang lebih efisien, mengurangi kebutuhan perangkat keras yang mahal (Cholissodin et al., 2022).

Di Indonesia, keterbatasan pemahaman pengguna dan tingginya harga perangkat masih menjadi kendala. Oleh karena itu, edukasi publik mengenai manfaat teknologi ini dan pengembangan kebijakan insentif yang mendukung adopsi smart thermostat dapat mendorong integrasi teknologi hemat energi di rumah tangga, sejalan dengan upaya pembangunan berkelanjutan (Fath et al., 2023; Oktafian & Yusup, 2023).

PENUTUP

Penggunaan smart thermostat berbasis deep learning dalam bangunan residensial adalah langkah inovatif yang memberikan berbagai manfaat dalam pengelolaan energi. Teknologi ini tidak hanya menyesuaikan suhu ruangan secara otomatis berdasarkan data historis dan kondisi lingkungan, tetapi juga memungkinkan penghematan energi yang signifikan, meningkatkan kenyamanan penghuni, dan mengurangi emisi karbon. Dengan algoritma seperti Long Short-Term Memory dan Reinforcement Learning, smart thermostat mampu beradaptasi dengan pola konsumsi energi dan kondisi lingkungan, menjadikannya solusi yang dinamis dan berkelanjutan bagi pengelolaan energi rumah tangga (Wulandari et al., 2022; Naufal & Kusuma, 2023).

Meski memiliki berbagai manfaat, tantangan dalam implementasi seperti kebutuhan data besar dan biaya perangkat keras masih menjadi hambatan. Pengembangan sistem IoT berbasis cloud serta teknik optimasi data seperti Synthetic Minority Over-Sampling Technique (SMOTE) menawarkan solusi untuk menghadapi keterbatasan ini. Dengan teknologi yang tepat, smart thermostat dapat lebih mudah diakses oleh masyarakat luas, termasuk di negara berkembang seperti Indonesia (Sulistiyono et al., 2021; Cholissodin et al., 2022).

Untuk mendorong adopsi yang lebih luas, kolaborasi antara pengembang teknologi, pemerintah, dan masyarakat sangat diperlukan. Dukungan pemerintah melalui regulasi atau insentif untuk teknologi hemat energi akan mempermudah integrasi smart thermostat dalam rumah tangga, khususnya di wilayah tropis yang memiliki kebutuhan pendinginan tinggi (Oktafian & Yusup, 2023). Dalam jangka panjang, penelitian lebih lanjut mengenai adaptasi algoritma deep learning untuk iklim tropis sangat penting, sehingga teknologi ini dapat berfungsi optimal dalam konteks lokal dan memberikan dampak yang lebih signifikan.

Di masa depan, smart thermostat berbasis deep learning diharapkan tidak hanya meningkatkan efisiensi energi di bangunan residensial, tetapi juga menciptakan masyarakat yang lebih sadar akan pentingnya pengelolaan energi berkelanjutan. Teknologi ini dapat menjadi komponen integral dari bangunan hijau yang mendukung Tujuan Pembangunan Berkelanjutan, khususnya dalam aspek “Energi Bersih dan Terjangkau” serta “Aksi Iklim.” Dengan penggunaan energi yang lebih efisien, teknologi ini tidak hanya membantu mewujudkan SDGs dalam aspek energi bersih, tetapi juga berkontribusi pada kualitas hidup yang lebih baik dan pengurangan biaya energi bagi masyarakat luas. Inisiatif ini pada akhirnya akan membawa dampak positif bagi ekonomi dan lingkungan secara keseluruhan, membantu Indonesia mencapai target pengurangan emisi karbon dan beradaptasi terhadap perubahan iklim di masa depan (Despa et al., 2021; Fath et al., 2023).

DAFTAR PUSTAKA

Cholissodin, I., Syauqy, D., Firmanda, D., Aji, I., Rahman, E., Harahap, S., & Septino, F. (2022). Pengembangan Auto-AI Model Generatif Analisis Kompleksitas Waktu Algoritma Untuk Data Multi-Sensor IoT Pada Node-RED Menggunakan Extreme Learning Machine. Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer. https://doi.org/10.25126/jtiik.2022976738.

Despa, D., Nama, G., Septiana, T., & Saputra, M. (2021). Audit Energi Listrik Berbasis Hasil Pengukuran dan Monitoring Besaran Listrik pada Gedung A Fakultas Teknik Unila. The Electrician, 15, 33-38. https://doi.org/10.23960/ELC.V15N1.2180.

Fath, N., Purnawan, P., & Mawantu, I. (2023). PENINGKATAN PEMAHAMAN TENTANG SMART LIGHTING BERBASIS INTERNET OF THINGS UNTUK EFISIENSI BANGUNAN HEMAT ENERGI KEPADA SISWA SMA BUDI LUHUR TANGERANG. SELAPARANG: Jurnal Pengabdian Masyarakat Berkemajuan. https://doi.org/10.31764/jpmb.v7i3.17218.

Muchlishah, M., Nadhiroh, N., Nugroho, D., & Imaduddin, A. (2023). Peningkatan efisiensi sistem PLTS melalui optimasi susunan array panel surya. JURNAL ELTEK. https://doi.org/10.33795/eltek.v21i2.3191.

Naufal, M., & Kusuma, S. (2023). Analisis Perbandingan Algoritma Machine Learning dan Deep Learning untuk Klasifikasi Citra Sistem Isyarat Bahasa Indonesia (SIBI). Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer. https://doi.org/10.25126/jtiik.20241046823.

Oktafian, D., & Yusup, M. (2023). RENOVASI BANGUNAN BERDASARKAN KONSEP GREEN BUILDING DAN SMART CAMPUS PADA ASET SEKOLAH INDONESIA RAYA KOTA BANDUNG. Vitruvian : Jurnal Arsitektur, Bangunan dan Lingkungan. https://doi.org/10.22441/vitruvian.2022.v13i1.010.

Pradityarahman, Y., Hestiwi, D., Al-Mustaqim, F., & Hakim, M. (2021). PROTOTYPE SMART AUTONOMOUS CAR BERBASIS DEEP LEARNING DENGAN SISTEM PENCEGAH KECELAKAAN. Jurnal Edukasi Elektro. https://doi.org/10.21831/jee.v5i2.43926.

Sulistiyono, M., Pristyanto, Y., Adi, S., & Gumelar, G. (2021). Implementasi Algoritma Synthetic Minority Over-Sampling Technique untuk Menangani Ketidakseimbangan Kelas pada Dataset Klasifikasi. , 10, 445-459. https://doi.org/10.32520/STMSI.V10I2.1303.

Wardhana, A., Nurhadryani, Y., & Wahjuni, S. (2020). Knowledge Management System Berbasis Web tentang Budidaya Hidroponik untuk Mendukung Smart Society. , 7, 619-628. https://doi.org/10.25126/JTIIK.2020732200.

Wulandari, D., Masripah, S., & Saputra, R. (2022). Optimasi Algoritma C4.5 Untuk Mengukur Keputusan Pembelajaran Daring Berbasis Particle Swarm Optimization (PSO). IJCIT (Indonesian Journal on Computer and Information Technology). https://doi.org/10.31294/ijcit.v7i2.14036.