Teknologi kecerdasan buatan kini tidak lagi hanya hadir di ponsel atau mobil, tetapi juga sudah masuk jauh ke dalam dinding gedung tempat kita tinggal dan bekerja. Gedung pintar kini mampu mengatur penerangan, pendingin ruangan, dan berbagai sistem energi secara otomatis. Tujuannya sederhana tetapi penting: bagaimana caranya hidup nyaman sambil tetap menghemat energi dan menjaga lingkungan. Sebuah penelitian yang terbit tahun 2025 dalam buku Artificial Intelligence Technologies for Engineering Applications membahas hal ini secara mendalam, dengan fokus pada penggunaan model kecerdasan buatan bernama Long Short Term Memory atau LSTM untuk mengoptimalkan konsumsi energi di gedung pintar.

Untuk memahami penelitian ini, kita perlu melihat dulu bagaimana gedung modern bekerja. Saat ini banyak bangunan memiliki sensor di berbagai titik. Sensor tersebut mencatat suhu, kelembapan, tingkat cahaya, jumlah orang di ruangan, serta konsumsi listrik berbagai peralatan. Data mengalir setiap detik dan jumlahnya sangat besar. Jika manusia harus membaca dan menganalisis semuanya secara manual, pekerjaan itu akan sangat berat dan lambat. Di sinilah kecerdasan buatan mengambil peran.

Baca juga artikel tentang: Paradigma Thermodynamic Dalam Desain Bangunan Hijau: Kajian Eksploratif

AI mampu membaca pola dari data dalam jumlah besar. Dalam konteks energi, AI dapat memprediksi kapan konsumsi listrik akan meningkat, kapan ruangan akan padat, dan kapan pemakaian bisa ditekan tanpa mengganggu kenyamanan penghuni. Untuk pekerjaan seperti ini, peneliti memilih menggunakan metode deep learning yang lebih canggih dibandingkan algoritma AI biasa. Salah satunya adalah LSTM.

LSTM termasuk ke dalam keluarga jaringan saraf tiruan yang mampu mengingat pola dalam jangka waktu lama. Bayangkan Anda mengamati pola penggunaan listrik di sebuah kantor selama setahun. Anda mungkin menyadari bahwa konsumsi listrik meningkat pada pagi hari saat karyawan datang, turun sedikit di siang hari saat sebagian orang keluar makan, lalu naik lagi di sore hari sebelum pulang. Pola ini mungkin juga berubah saat musim hujan atau saat libur panjang. LSTM dirancang untuk mengenali pola pola seperti ini dengan sangat baik.

Penelitian ini menyoroti bagaimana LSTM digunakan untuk mengatur energi gedung secara dinamis. Sistem tidak hanya melihat data masa lalu tetapi juga memperbarui keputusan secara real time. Misalnya, jika sensor mendeteksi bahwa sebuah ruangan sedang kosong, sistem dapat menurunkan pendingin udara atau mematikan lampu. Jika ramalan cuaca menunjukkan hari yang sangat panas, sistem dapat mempersiapkan kebutuhan pendingin sejak lebih awal agar energi tidak digunakan secara berlebihan di jam puncak.

Sistem manajemen energi rumah berbasis AI (HEMS) yang menggunakan data pembangkitan surya, tarif listrik, preferensi pengguna, dan meter konsumsi tiap perangkat untuk memprediksi pemakaian energi dan mengambil keputusan pengoperasian yang lebih efisien (Sireesha, dkk. 2025).

Pendekatan ini tidak hanya menyangkut penghematan biaya. Lingkungan juga menjadi perhatian utama. Konsumsi energi yang lebih rendah berarti emisi gas rumah kaca ikut menurun. Bagi kota kota besar yang dipenuhi gedung tinggi, setiap persen pengurangan energi memiliki dampak besar terhadap kualitas udara dan perubahan iklim. Penelitian ini menempatkan AI sebagai alat penting dalam rekayasa berkelanjutan yang ramah lingkungan.

Salah satu keunggulan LSTM adalah kemampuannya menggali hubungan tersembunyi dalam data. Sistem ini tidak hanya mengetahui bahwa listrik naik pada jam tertentu, tetapi juga mengaitkan kenaikan tersebut dengan faktor lain seperti suhu luar ruangan, jumlah orang di dalam gedung, atau jenis aktivitas yang sedang berlangsung. Semakin banyak data yang dipelajari, semakin tajam pula kemampuannya membuat prediksi dan penyesuaian.

Penelitian ini juga menyajikan studi kasus penerapan LSTM dalam sistem energi gedung pintar. Hasilnya menunjukkan peningkatan efisiensi yang nyata. Energi terbuang berkurang karena penggunaan listrik dapat disesuaikan dengan kebutuhan sebenarnya, bukan berdasarkan asumsi tetap. AI mengambil keputusan secara cepat dan otomatis, sehingga sistem tetap responsif meskipun kondisi berubah dari waktu ke waktu.

Selain efisiensi, penelitian ini menyoroti peran AI dalam pengelolaan sumber daya. LSTM membantu memprioritaskan penggunaan energi dari sumber yang lebih bersih. Misalnya, jika gedung memiliki panel surya, sistem dapat memaksimalkan penggunaannya pada waktu yang tepat. Pada saat tertentu, sistem juga dapat mengatur kapan peralatan energi besar digunakan agar tidak menimbulkan beban listrik berlebih.

Di sisi lain, para peneliti juga melihat bahwa penggunaan AI bukan tanpa tantangan. Sistem perlu dikalibrasi dengan benar, data harus berkualitas baik, dan keamanan siber perlu dijaga. Namun manfaat yang dihasilkan jauh lebih besar daripada risiko yang mungkin terjadi. AI menawarkan kombinasi kecepatan, ketepatan, dan kemampuan belajar yang tidak bisa dicapai oleh metode tradisional.

Dalam tataran yang lebih luas, penelitian ini membuat kita melihat masa depan gedung dan kota dengan cara berbeda. Gedung tidak lagi sekadar bangunan pasif. Gedung berubah menjadi sistem hidup yang mampu berpikir, belajar, dan menyesuaikan diri dengan lingkungannya. LSTM menjadi salah satu otak digital yang memungkinkan hal ini terjadi. Pengelola gedung dapat memantau konsumsi energi secara lebih realistis, bukan hanya dari tagihan bulanan tetapi dari data aktual setiap saat.

Masyarakat pun mendapatkan manfaat langsung. Tagihan listrik menjadi lebih terkontrol. Lingkungan menjadi lebih bersih. Dan teknologi ini mendukung misi global menuju keberlanjutan. Penelitian ini menegaskan bahwa kecerdasan buatan bukan musuh lingkungan, melainkan alat kuat untuk melindunginya.

Ke depan, kita dapat membayangkan integrasi yang semakin luas antara AI, sensor, energi terbarukan, dan penyimpanan energi. LSTM dan model deep learning lain akan terus berkembang sehingga prediksi dan keputusan semakin presisi. Gedung pintar akan berperan sebagai bagian penting dari jaringan energi yang cerdas, tempat setiap bangunan tidak hanya mengonsumsi tetapi juga mengelola energi secara bertanggung jawab.

Dengan bahasa sederhana, penelitian ini ingin menyampaikan pesan bahwa teknologi dan keberlanjutan dapat berjalan bersama. Ketika AI digunakan dengan benar, sumber daya dapat dimanfaatkan secara optimal, kenyamanan tetap terjaga, dan dampak terhadap lingkungan dapat ditekan. Di tengah tantangan energi global, inovasi seperti LSTM dalam gedung pintar memberi harapan bahwa masa depan dapat bergerak menuju kehidupan yang lebih efisien dan ramah bumi.

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

REFERENSI:

Sireesha, Vedururu dkk. 2025. Sustainable energy optimization in smart buildings: A deep learning LSTM approach for intelligent management and environmental impact reduction. Artificial Intelligence Technologies for Engineering Applications, 155-163.