Teknologi pembelajaran mesin semakin masuk ke dalam dunia bangunan. Jika dulu energi di gedung hanya dikelola secara manual, kini data dalam jumlah besar dapat dianalisis oleh komputer cerdas untuk memahami pola konsumsi listrik, memprediksi kebutuhan energi, dan mengurangi emisi karbon. Sebuah studi terbaru meninjau ratusan penelitian tentang penggunaan pembelajaran mesin dalam penghematan energi gedung dan menemukan bahwa teknologi ini sudah berkembang sangat cepat dan semakin berperan penting bagi keberlanjutan.

Pembelajaran mesin pada dasarnya berarti komputer belajar dari data. Sistem ini tidak hanya mengikuti aturan yang diprogram sejak awal, tetapi juga mengenali pola dari jutaan data yang dikumpulkan dari sensor, meteran listrik, kamera, atau perangkat Internet of Things di dalam gedung. Sensor tersebut bisa memantau suhu ruangan, jumlah orang, penggunaan peralatan elektronik, kualitas udara, bahkan sinar matahari yang masuk. Semua data ini diproses secara real time sehingga sistem energi dapat menyesuaikan diri tanpa harus menunggu campur tangan manusia.

Baca juga artikel tentang: Mengintip Teknologi Bangunan Hijau Tercanggih di Dunia Tahun 2025

Penelitian dalam studi tersebut menunjukkan bahwa ada beberapa bidang utama di mana pembelajaran mesin memberikan dampak besar. Yang pertama adalah prediksi performa energi. Komputer dapat mempelajari pola penggunaan energi dari waktu ke waktu. Misalnya, gedung perkantoran mungkin memakai energi lebih besar pada hari kerja dibanding akhir pekan, atau lebih tinggi pada musim tertentu. Dengan mengetahui pola ini sejak awal, pengelola gedung bisa merencanakan penggunaan energi dengan lebih efisien, menghindari pemborosan, dan mengurangi biaya operasional.

Bidang kedua adalah manajemen energi cerdas. Di sini, pembelajaran mesin membantu sistem gedung membuat keputusan otomatis. Contohnya, pendingin ruangan bisa diatur naik turun sesuai jumlah orang di ruangan. Lampu dapat menyesuaikan intensitasnya mengikuti cahaya alami. Lift dan peralatan lain bisa dioperasikan dengan jadwal yang paling efisien. Semuanya berjalan berdasarkan data yang dianalisis secara terus menerus. Teknologi ini sangat penting dalam konsep smart building atau gedung pintar.

Bidang ketiga berkaitan dengan desain bangunan yang berkelanjutan. Para peneliti dan arsitek kini mulai menggunakan pembelajaran mesin sejak tahap perancangan. Model komputer dapat mensimulasikan ribuan alternatif desain dinding, jendela, ventilasi, atau tata letak ruangan, lalu memilih kombinasi yang paling hemat energi. Dengan kata lain, keberlanjutan tidak lagi hanya menjadi tambahan di akhir proyek, tetapi sudah dirancang sejak awal dengan bantuan data dan algoritma.

Studi bibliometrik ini juga memetakan tren global penggunaan pembelajaran mesin di sektor bangunan. Metode yang paling banyak digunakan meliputi deep learning, reinforcement learning, dan unsupervised learning. Masing masing memiliki peran yang berbeda. Deep learning terkenal mahir memproses data dalam jumlah besar dan menemukan pola yang sangat kompleks. Reinforcement learning cocok untuk pengambilan keputusan otomatis yang terus belajar dari hasil sebelumnya. Sementara itu, unsupervised learning membantu menemukan kelompok atau kecenderungan tersembunyi dalam data yang sebelumnya tidak disadari.

Teknologi dan aplikasi pembelajaran mesin yang sedang berkembang (Liu & Chen, 2025).

Salah satu temuan yang menarik adalah bagaimana teknologi ini membantu menekan emisi karbon. Dengan memadukan prediksi energi, penyesuaian otomatis, dan integrasi sumber energi terbarukan seperti panel surya, gedung dapat mengurangi kebutuhan listrik dari jaringan konvensional yang masih banyak menggunakan bahan bakar fosil. Selain itu, data yang lebih akurat memungkinkan perencanaan energi kota yang lebih baik. Jika banyak gedung pintar saling terhubung, sistem energi dapat bekerja lebih stabil dan lebih ramah lingkungan.

Namun penelitian ini juga menyoroti berbagai tantangan. Tantangan pertama adalah ketersediaan dan kualitas data. Pembelajaran mesin membutuhkan data yang sangat banyak dan konsisten. Tidak semua gedung memiliki infrastruktur sensor yang memadai. Bahkan jika datanya tersedia, sering kali formatnya berbeda beda, sehingga perlu dibersihkan dan diselaraskan terlebih dahulu. Tantangan kedua adalah keamanan dan privasi. Data dari gedung sering kali memuat informasi tentang perilaku penghuni. Oleh karena itu, perlindungan data menjadi hal yang sangat penting.

Tantangan ketiga adalah keterbatasan sumber daya manusia. Masih sedikit tenaga profesional yang memahami baik dunia teknik bangunan maupun pembelajaran mesin. Padahal kedua bidang ini harus berjalan berdampingan. Perlu ada kolaborasi erat antara arsitek, insinyur sipil, pakar energi, dan ilmuwan data agar teknologi ini benar benar bermanfaat dan tidak sekadar menjadi tren sesaat.

Selain itu, peneliti juga menemukan bahwa sebagian besar penelitian masih dilakukan dalam skala laboratorium atau simulasi. Implementasi nyata di lapangan berkembang pesat, tetapi tetap membutuhkan dukungan kebijakan, pendanaan, dan kesadaran industri. Regulasi yang mendorong efisiensi energi sangat membantu mempercepat adopsi teknologi ini.

Meski begitu, arah masa depan terlihat sangat jelas. Gedung di masa depan tidak hanya berdiri sebagai struktur fisik, tetapi juga sebagai sistem cerdas yang mampu belajar, menyesuaikan diri, dan berinteraksi dengan lingkungannya. Pembelajaran mesin akan menjadi otak yang menghubungkan sensor, perangkat, dan sistem energi. Dengan cara ini, gedung bisa menjadi lebih hemat energi, lebih nyaman dihuni, dan lebih ramah bagi planet ini.

Bagi masyarakat umum, semua ini mungkin terdengar sangat teknis. Namun dampaknya sangat dekat dengan kehidupan sehari hari. Tagihan listrik yang lebih rendah, kualitas udara dalam ruangan yang lebih baik, dan suhu ruangan yang lebih nyaman adalah beberapa contoh manfaat yang bisa langsung dirasakan. Pada tingkat yang lebih luas, teknologi ini ikut membantu mengurangi emisi karbon dan memperlambat perubahan iklim.

Penelitian tersebut menunjukkan bahwa pembelajaran mesin bukan lagi konsep masa depan. Teknologi ini sudah hadir dan terus berkembang di sektor bangunan. Dengan pemanfaatan yang tepat, gedung dapat berubah menjadi ekosistem cerdas yang lebih efisien, lebih berkelanjutan, dan lebih manusiawi. Tantangannya memang masih banyak, tetapi peluang yang ditawarkan jauh lebih besar. Dunia konstruksi dan arsitektur kini memasuki babak baru di mana data dan kecerdasan buatan menjadi bagian penting dari setiap dinding, lantai, dan jendela yang kita bangun.

Baca juga artikel tentang: Focus Group Discussion Lintas Sektor Bahas Teknologi Prefabrikasi untuk Percepatan Hunian Layak dan Hijau di Indonesia

REFERENSI:

Liu, Jingyi & Chen, Jianfei. 2025. Applications and trends of machine learning in building energy optimization: A bibliometric analysis. Buildings 15 (7), 994.