Kehidupan di kota modern membuat kita semakin bergantung pada listrik. Mulai dari penerangan jalan, transportasi, gedung perkantoran, rumah sakit, pusat perbelanjaan, hingga rumah tangga, semuanya membutuhkan energi dalam jumlah besar. Tantangannya, konsumsi energi terus meningkat, sementara dunia berusaha keras menekan emisi dan menjaga keberlanjutan lingkungan. Di sinilah kecerdasan buatan tingkat lanjut, khususnya deep learning, mulai memainkan peran penting dalam membantu kota menjadi lebih efisien, hemat energi, dan ramah lingkungan.

Deep learning bekerja dengan meniru cara kerja jaringan saraf manusia. Sistem ini belajar dari data dalam jumlah sangat besar. Di kota cerdas, data datang dari berbagai sumber, misalnya sensor di jalan, alat ukur energi, kamera, kendaraan, perangkat Internet of Things, hingga aplikasi yang dipakai warga. Semua data ini memberi gambaran tentang bagaimana energi digunakan di berbagai tempat dan waktu. Dengan analisis mendalam, deep learning mampu memprediksi kebutuhan energi di masa depan secara sangat akurat.

Baca juga artikel tentang: Metode Fractal Dalam Optimasi Ventilasi Alami Pada Bangunan Berkelanjutan

Bayangkan sebuah kota yang tahu kapan konsumsi energi akan melonjak dan kapan akan turun. Dengan kemampuan prediksi ini, sistem bisa membagi pasokan energi secara cerdas. Listrik dialirkan ke lokasi yang membutuhkan lebih banyak daya, sementara di tempat lain konsumsi bisa dikurangi agar tidak boros. Inilah yang disebut dynamic load balancing. Tujuannya sederhana tetapi sangat penting, yaitu menghindari pemborosan energi dan mencegah beban berlebih pada jaringan listrik.

Salah satu teknik yang banyak digunakan adalah reinforcement learning. Metode ini membuat sistem belajar dari pengalaman masa lalu. Sistem mempelajari pola penggunaan energi dari waktu ke waktu, lalu menyesuaikan strategi distribusi energi agar semakin efisien. Ketika ada perubahan tiba tiba, misalnya acara besar di pusat kota atau gelombang panas yang membuat banyak orang menyalakan pendingin ruangan, sistem dapat segera beradaptasi.

Perbandingan berbagai teknologi DL yang digunakan untuk optimasi energi di rumah pintar (Rojek, dkk. 2025).

Teknik lain yang sering digunakan adalah CNN atau convolutional neural networks dan RNN atau recurrent neural networks. CNN banyak membantu dalam mengenali pola dari data visual dan spasial, misalnya peta konsumsi energi di berbagai wilayah. RNN lebih fokus pada data waktu, sehingga bisa memahami bagaimana konsumsi energi berubah dari jam ke jam atau hari ke hari. Jika keduanya digabungkan, kota bisa memiliki gambaran lengkap tentang perilaku energi warganya.

Ada juga teknologi GAN atau generative adversarial networks. Teknologi ini memungkinkan sistem membuat simulasi berbagai skenario energi. Misalnya, bagaimana jika sebuah kawasan industri baru dibangun. Bagaimana jika semua rumah memakai kendaraan listrik. Dari simulasi ini, pemerintah dan pengelola kota bisa menyiapkan strategi sejak dini.

Namun satu pertanyaan besar tetap muncul. Bagaimana dengan keamanan data. Banyak orang khawatir jika data pribadi mereka bisa diakses sembarangan. Untuk itu, para peneliti mengembangkan federated learning. Teknik ini memungkinkan berbagai sistem berbagi pengetahuan tanpa harus berbagi data mentah. Jadi, model kecerdasan buatan tetap belajar, tetapi privasi tetap terjaga.

Semua teknologi ini bekerja bersama untuk membangun kota yang bukan hanya pintar, tetapi juga berkelanjutan. Kota bisa menekan emisi karbon, meningkatkan efisiensi energi, dan tetap memenuhi kebutuhan warganya. Misalnya, lampu jalan bisa otomatis menyesuaikan intensitas sesuai kondisi lalu lintas. Gedung perkantoran bisa mengatur pendingin ruangan berdasarkan jumlah orang yang berada di dalam ruangan. Transportasi umum bisa diatur agar tidak ada kendaraan yang berjalan kosong.

Namun para peneliti juga mengingatkan bahwa teknologi ini memiliki tantangan. Deep learning membutuhkan data dalam jumlah sangat besar dan proses komputasi yang tidak ringan. Komputer yang memproses data tersebut juga membutuhkan energi. Jika tidak dikelola dengan baik, konsumsi energi untuk komputasi bisa saja melebihi manfaat penghematan energi yang dihasilkan.

Karena itu, penelitian ini mencoba menilai dan membandingkan berbagai algoritma deep learning dari sisi efisiensi energi. Tujuannya agar kota bisa memilih solusi yang paling bermanfaat tanpa membuang sumber daya. Teknologi harus membawa keuntungan nyata, bukan hanya menjadi tren.

Di masa depan, kota cerdas akan semakin mengandalkan kecerdasan buatan. Sensor akan semakin banyak, data akan semakin kaya, dan sistem akan semakin pintar. Tetapi keberhasilan tidak hanya bergantung pada teknologi. Keputusan manusia tetap memegang peran utama. Pemerintah, peneliti, industri, dan masyarakat perlu bekerja bersama agar transformasi menuju kota cerdas berjalan adil, aman, dan berkelanjutan.

Secara sederhana, riset ini memberi pesan bahwa deep learning bukan sekadar alat canggih. Teknologi ini bisa membantu kota memahami dirinya sendiri. Kota bisa melihat bagaimana energi mengalir, di mana terjadi pemborosan, dan bagaimana cara memperbaikinya. Jika dikelola dengan benar, kita bisa menikmati kota yang lebih nyaman, lebih hijau, dan lebih hemat energi.

Kota cerdas bukan hanya tentang teknologi, melainkan tentang bagaimana teknologi digunakan untuk meningkatkan kualitas hidup manusia. Deep learning hadir sebagai jembatan antara kebutuhan modern dan tanggung jawab terhadap lingkungan. Dengan pemanfaatan yang bijak, kota masa depan dapat menjadi tempat tinggal yang lebih baik bagi semua orang.

Baca juga artikel tentang: Lebih Sehat dengan Bangunan Hijau: Mengapa Desain Ramah Lingkungan Dapat Meningkatkan Kualitas Hidup

REFERENSI:

Rojek, Izabela dkk. 2025. Advanced Deep Learning Algorithms for Energy Optimization of Smart Cities. Energies 18 (2), 407.