Kota modern menghadapi tantangan besar dalam mengelola energi. Gedung perkantoran, apartemen, rumah sakit, dan pusat perbelanjaan menyerap porsi energi yang sangat besar, terutama untuk pendingin ruangan, pencahayaan, dan peralatan listrik. Banyak orang mungkin mengira bahwa solusi hemat energi hanya soal mengganti lampu atau memasang panel surya, padahal teknologi digital kini membuka jalan yang jauh lebih cerdas dan presisi. Di sinilah konsep gedung pintar mengambil peran penting.

Gedung pintar tidak sekadar bangunan yang dipenuhi sensor, melainkan sistem yang mampu memahami kebiasaan penghuninya, memprediksi kebutuhan energi, dan menyesuaikan diri secara otomatis. Riset terbaru tahun 2025 menunjukkan bahwa kecerdasan buatan, model digital, dan sistem keamanan data dapat bekerja bersama untuk menciptakan gedung yang bukan hanya hemat energi, tetapi juga nyaman dan aman bagi penggunanya.

Baca juga artikel tentang: Menanamkan Kesadaran: Strategi Efektif Mengenalkan Bangunan Hijau ke Masyarakat

Salah satu terobosan menarik dalam riset ini adalah penggunaan digital twin atau kembaran digital. Digital twin adalah model virtual dari gedung fisik yang meniru kondisi nyata secara real time. Setiap perubahan suhu, penggunaan listrik, hingga jumlah orang di dalam gedung dapat tercermin dalam model digital ini. Dengan cara ini, sistem dapat melakukan simulasi tanpa mengganggu aktivitas nyata di gedung tersebut. Ibaratnya, gedung memiliki versi digital yang terus belajar dari dunia nyata.

Namun, digital twin saja belum cukup. Agar gedung benar-benar pintar, sistem harus mampu mengambil keputusan yang optimal. Di sinilah kecerdasan buatan berperan. Peneliti menggabungkan pembelajaran penguatan mendalam, sebuah metode kecerdasan buatan yang belajar dari pengalaman. Sistem ini mencoba berbagai strategi pengelolaan energi, lalu mempelajari mana yang paling efisien dan tetap menjaga kenyamanan penghuni. Semakin sering sistem belajar, semakin baik keputusan yang diambil.

Keunikan lain dari riset ini terletak pada penggunaan Physics-Informed Neural Networks atau PINN. Berbeda dari kecerdasan buatan biasa yang hanya mengandalkan data, PINN juga memahami hukum fisika. Artinya, model tidak hanya menebak berdasarkan pola data masa lalu, tetapi juga mematuhi prinsip dasar seperti aliran panas, konsumsi listrik, dan keseimbangan energi. Pendekatan ini membuat prediksi lebih akurat dan mudah dijelaskan, sehingga para pengelola gedung dapat memahami alasan di balik setiap keputusan sistem.

Sistem smart building yang menggunakan data harga listrik, suhu luar, dan preferensi pengguna yang diproses dengan model AI (DNN dan CCG) untuk mengoptimalkan penggunaan energi peralatan rumah tangga seperti AC, mesin cuci, dan penyimpanan energi (Naeini, dkk. 2025).

Keamanan data menjadi isu penting dalam gedung pintar. Sensor energi, data kebiasaan penghuni, hingga preferensi suhu merupakan informasi sensitif. Untuk menjawab tantangan ini, peneliti memanfaatkan teknologi blockchain. Blockchain berfungsi sebagai sistem pencatatan data yang transparan dan sulit dimanipulasi. Setiap pertukaran data antara sensor, sistem kecerdasan buatan, dan digital twin tercatat dengan aman. Hal ini meningkatkan kepercayaan pengguna sekaligus melindungi privasi.

Hasil penelitian menunjukkan dampak yang sangat signifikan. Dengan menggabungkan digital twin, kecerdasan buatan, pemahaman fisika, dan blockchain, konsumsi energi gedung dapat ditekan hingga sekitar sepertiga dari penggunaan sebelumnya. Biaya energi menurun secara nyata, sementara tingkat kenyamanan penghuni tetap tinggi. Bahkan, penggunaan energi terbarukan seperti tenaga surya meningkat karena sistem mampu memilih waktu terbaik untuk memanfaatkannya.

Menariknya, sistem ini tidak hanya fokus pada penghematan, tetapi juga pada keseimbangan antara efisiensi dan kenyamanan. Banyak orang khawatir bahwa gedung hemat energi berarti ruangan terasa panas atau tidak nyaman. Riset ini justru menunjukkan sebaliknya. Sistem mampu mempertahankan kenyamanan penghuni hingga lebih dari sembilan puluh persen, karena keputusan pengaturan suhu dan ventilasi selalu mempertimbangkan kehadiran manusia dan preferensi pengguna.

Pendekatan ini juga membuka peluang besar bagi masa depan kota pintar. Jika diterapkan secara luas, gedung pintar semacam ini dapat membantu mengurangi beban jaringan listrik kota, menekan emisi karbon, dan meningkatkan ketahanan energi. Saat terjadi lonjakan permintaan listrik atau gangguan pasokan, sistem dapat beradaptasi secara otomatis dengan menyesuaikan penggunaan energi tanpa menimbulkan gangguan besar.

Bagi masyarakat umum, manfaat teknologi ini mungkin terasa sederhana tetapi sangat nyata. Bayangkan tinggal atau bekerja di gedung yang selalu nyaman, tagihan listrik lebih rendah, dan kontribusi terhadap lingkungan menjadi lebih kecil. Semua itu terjadi tanpa perlu pengaturan manual yang rumit. Teknologi bekerja di belakang layar, belajar dari kebiasaan sehari hari, dan membuat keputusan terbaik secara otomatis.

Meski demikian, tantangan masih ada. Penerapan teknologi canggih ini memerlukan investasi awal yang tidak sedikit serta kesiapan infrastruktur digital. Selain itu, dibutuhkan regulasi yang jelas agar penggunaan data tetap etis dan aman. Namun, riset ini menunjukkan bahwa manfaat jangka panjang jauh lebih besar dibandingkan hambatan awalnya.

Gedung pintar bukan lagi konsep futuristik yang jauh dari kehidupan sehari hari. Dengan kemajuan kecerdasan buatan, digital twin, dan sistem keamanan data, gedung kini dapat belajar, berpikir, dan beradaptasi seperti makhluk hidup. Teknologi ini membawa kita selangkah lebih dekat menuju kota yang lebih efisien, nyaman, dan berkelanjutan, di mana energi digunakan secara bijak tanpa mengorbankan kualitas hidup manusia.

Baca juga artikel tentang: Inovasi Arsitektur Hijau pada Rumah Susun: Membangun Hunian Vertikal Berkelanjutan di Lahan Terbatas

REFERENSI:

Naeini, Hajar Kazemi dkk. 2025. PINN-DT: Optimizing Energy Consumption in Smart Building Using Hybrid Physics-Informed Neural Networks and Digital Twin Framework with Blockchain Security. arXiv preprint arXiv:2503.00331.