Teknologi energi pintar kini berkembang pesat dan mulai digunakan untuk mengelola konsumsi listrik di gedung modern. Tujuannya bukan hanya menghemat biaya, tetapi juga menjaga kenyamanan penghuni serta mengurangi dampak lingkungan. Sebuah penelitian terbaru pada tahun 2025 memperkenalkan pendekatan yang sangat canggih untuk mengoptimalkan penggunaan energi di gedung pintar. Pendekatan ini memadukan tiga teknologi mutakhir: kecerdasan buatan berbasis jaringan saraf, digital twin, dan blockchain.

Gedung pintar saat ini dilengkapi sensor dan perangkat Internet of Things. Perangkat ini mengumpulkan data mengenai penggunaan listrik, suhu ruangan, cuaca, sumber energi terbarukan, hingga preferensi penghuni. Data tersebut terus mengalir setiap detik. Tantangan utamanya terletak pada bagaimana sistem dapat menganalisis data dalam jumlah besar ini secara cepat dan akurat, lalu mengambil keputusan yang tepat mengenai kapan listrik dipakai, disimpan, atau dihemat.

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

Penelitian ini memperkenalkan sebuah model pintar yang disebut PINN-DT. Nama ini merupakan gabungan dari Physics-Informed Neural Networks dan Digital Twin. Pada dasarnya, model ini menggunakan kecerdasan buatan untuk mempelajari pola penggunaan energi, tetapi tidak berhenti sampai di situ. Model ini juga memasukkan hukum fisika nyata ke dalam proses pembelajaran. Tujuannya agar keputusan yang dihasilkan tidak hanya akurat secara statistik, tetapi juga sesuai dengan kenyataan fisik di dunia nyata.

Physics-Informed Neural Networks berfungsi seperti otak digital yang memahami dua hal sekaligus: data yang masuk dan hukum fisika yang mengatur aliran energi. Misalnya, energi panas selalu bergerak dari suhu tinggi ke suhu rendah, atau kapasitas baterai memiliki batas tertentu. Dengan memasukkan aturan semacam ini, sistem dapat menghindari keputusan yang tampak benar menurut data, tetapi sebenarnya tidak realistis.

Sistem energi smart home yang memanfaatkan Deep Neural Network (DNN) dan Cooperative Coevolutionary Game (CCG) untuk mengoptimalkan penggunaan perangkat rumah tangga (seperti AC, mesin cuci, dan ESS) secara real-time berdasarkan data harga listrik, cuaca, konsumsi daya, dan preferensi pengguna (Naeini, dkk. 2025).

Bagian berikutnya dari sistem ini adalah Digital Twin. Digital Twin merupakan kembaran digital dari suatu gedung. Kembaran ini meniru kondisi nyata secara virtual. Jika suhu di lantai tiga naik, digital twin juga mencatatnya. Jika penggunaan energi meningkat di malam hari, kembaran digital ikut memperbarui datanya. Dengan cara ini, peneliti dapat menguji berbagai skenario tanpa harus mengganggu gedung asli. Sistem dapat mencoba strategi penghematan energi di dunia virtual terlebih dahulu sebelum diterapkan secara nyata.

Model ini juga menggunakan metode Deep Reinforcement Learning. Teknologi ini bekerja seperti proses belajar pada manusia. Sistem mencoba berbagai strategi, lalu menerima “hadiah” ketika keputusan yang diambil menghemat energi tanpa mengganggu kenyamanan. Dari waktu ke waktu, sistem menjadi semakin pintar karena telah belajar dari banyak pengalaman.

Namun ada satu hal penting lain yang tidak boleh dilupakan: keamanan data. Gedung pintar mengelola data yang sensitif, termasuk kebiasaan penghuni. Oleh karena itu, penelitian ini menambahkan blockchain sebagai lapisan keamanan. Blockchain bekerja sebagai buku besar digital yang tidak mudah dipalsukan. Setiap pertukaran data dan keputusan sistem dicatat dengan aman sehingga pihak luar tidak mudah mengubah atau meretasnya. Teknologi ini meningkatkan kepercayaan pengguna terhadap sistem.

Akumulasi kesalahan dari waktu ke waktu untuk berbagai model ML (Naeini, dkk. 2025).

Model yang dikembangkan dalam penelitian ini diuji menggunakan berbagai jenis data nyata. Data ini mencakup informasi dari meteran listrik pintar, hasil keluaran energi terbarukan seperti panel surya, data cuaca, serta preferensi pengguna yang dikumpulkan melalui perangkat IoT. Hasilnya menunjukkan tingkat akurasi yang sangat tinggi. Model ini mampu menjelaskan hampir seluruh variasi data yang ada dan bekerja dengan stabil di berbagai kondisi.

Lebih menarik lagi, penelitian ini menunjukkan dampak praktis yang signifikan. Dengan penerapan metode PINN-DT, biaya energi dapat berkurang hingga sekitar 35 persen. Kenyamanan penghuni tetap terjaga pada tingkat 96 persen. Artinya, sistem tidak sekadar mematikan lampu atau AC secara sembarangan demi penghematan. Sistem tetap memastikan lingkungan tetap nyaman. Selain itu, penggunaan energi terbarukan meningkat hingga sekitar 40 persen. Hal ini berarti lebih banyak energi bersih yang dimanfaatkan dan emisi karbon dapat berkurang.

Bandingkan hal ini dengan metode konvensional yang hanya menggunakan perhitungan matematis atau kecerdasan buatan sederhana. Model lama sering kali kurang fleksibel menghadapi kondisi yang berubah cepat. Dalam gedung modern, perubahan itu terjadi terus menerus. Penghuni keluar masuk. Cuaca berubah. Peralatan menyala dan mati. Sistem yang baru mampu beradaptasi secara real time.

Pendekatan ini juga membuka kemungkinan masa depan yang sangat menarik bagi jaringan listrik pintar. Jika banyak gedung menggunakan sistem serupa, maka jaringan energi kota dapat dikelola dengan jauh lebih efisien. Gedung tidak hanya menjadi konsumen energi. Gedung dapat bertindak sebagai pemain aktif yang menyesuaikan penggunaan energi sesuai kondisi jaringan. Pada saat pasokan listrik rendah, gedung dapat mengurangi konsumsi sejenak. Pada saat pasokan melimpah, gedung dapat menyimpan energi.

Selain manfaat teknis, penelitian ini memiliki nilai sosial dan lingkungan yang besar. Energi yang lebih efisien berarti tagihan listrik lebih rendah bagi masyarakat. Penggunaan energi terbarukan yang lebih besar berarti udara lebih bersih. Sistem yang aman berbasis blockchain memberi ketenangan karena data pengguna tidak disalahgunakan.

Namun tentu masih ada tantangan. Penerapan teknologi ini memerlukan infrastruktur digital yang kuat, sensor yang andal, serta sumber daya manusia yang memahami sistem. Biaya awal juga mungkin cukup tinggi. Tetapi seperti banyak teknologi lain, biaya biasanya akan turun ketika penggunaan semakin meluas.

Penelitian ini menunjukkan bahwa masa depan pengelolaan energi tidak hanya bergantung pada satu teknologi. Masa depan terletak pada kombinasi berbagai teknologi yang saling melengkapi. Kecerdasan buatan memberikan kemampuan belajar. Digital twin memberikan ruang simulasi yang aman. Physics-Informed Neural Networks menjaga keakuratan berdasarkan hukum alam. Blockchain melindungi data dan membangun kepercayaan.

Gabungan inilah yang menjadikan sistem pengelolaan energi di gedung pintar semakin cerdas, aman, efisien, dan ramah lingkungan. Jika teknologi seperti ini terus berkembang, bukan tidak mungkin suatu hari nanti setiap gedung di kota akan menjadi pusat pengelolaan energi yang mandiri dan berkelanjutan.

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

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.