Para ilmuwan kini memanfaatkan perilaku kawanan angsa untuk membantu gedung modern menghemat energi. Meskipun terdengar tidak biasa, pendekatan ini menunjukkan bagaimana alam dapat memberikan inspirasi bagi teknologi paling canggih yang digunakan manusia saat ini. Dari pola migrasi burung yang terorganisasi hingga kemampuan mereka memilih jalur terbang yang efisien, berbagai fenomena alam ternyata mampu membantu pengembangan kecerdasan buatan untuk mengelola bangunan secara lebih pintar.

Saat ini dunia menghadapi tantangan besar dalam mengurangi konsumsi energi. Pertumbuhan jumlah penduduk, urbanisasi, dan pembangunan gedung baru menyebabkan kebutuhan energi terus meningkat setiap tahun. Di antara berbagai sektor yang menggunakan energi dalam jumlah besar, bangunan menjadi salah satu penyumbang utama. Gedung perkantoran, pusat perbelanjaan, hotel, apartemen, rumah sakit, dan kampus mengonsumsi energi dalam jumlah sangat besar untuk mengoperasikan sistem pendingin udara, pencahayaan, ventilasi, elevator, dan berbagai perangkat elektronik lainnya.

Baca juga artikel tentang: Arsitektur Di Era AI: Bagaimana Teknologi Membentuk Kota Yang Lebih Hijau Dan Efisien

Banyak orang mengira bahwa konsumsi energi bangunan hanya bergantung pada kualitas material atau desain arsitektur. Padahal faktor operasional sehari hari memiliki pengaruh yang sama besar. Sebuah gedung yang dirancang dengan baik tetap dapat menjadi boros energi jika sistem pengelolaannya tidak bekerja secara optimal.

Di sinilah konsep smart building mulai memainkan peran penting. Smart building tidak hanya mengandalkan material bangunan yang efisien, tetapi juga menggunakan sensor, jaringan komunikasi, dan kecerdasan buatan untuk mengelola berbagai sistem secara otomatis. Tujuannya adalah menciptakan keseimbangan antara kenyamanan penghuni dan efisiensi energi.

Namun mengelola sebuah bangunan modern bukanlah pekerjaan sederhana. Kondisi bangunan berubah setiap saat. Jumlah penghuni yang berada di dalam gedung tidak pernah tetap. Suhu lingkungan berubah sepanjang hari. Intensitas cahaya matahari meningkat dan menurun sesuai waktu. Aktivitas manusia juga menghasilkan panas yang berbeda beda.

Bayangkan sebuah gedung perkantoran pada pukul tujuh pagi. Sebagian besar ruangan masih kosong sehingga kebutuhan pendinginan relatif rendah. Menjelang siang, ratusan pekerja mulai memenuhi ruangan, komputer menyala, ruang rapat digunakan, dan aktivitas meningkat secara signifikan. Pada sore hari, sebagian penghuni mulai pulang sehingga kebutuhan energi kembali berubah.

Jika sistem bangunan menggunakan pengaturan yang sama sepanjang hari, energi akan banyak terbuang. Pendingin udara dapat bekerja terlalu keras ketika ruangan kosong atau justru tidak cukup kuat ketika jumlah penghuni meningkat. Lampu mungkin tetap menyala di area yang tidak digunakan. Ventilasi juga dapat beroperasi pada kapasitas yang tidak diperlukan.

Untuk mengatasi masalah tersebut, para peneliti berusaha membuat sistem yang mampu memprediksi kondisi bangunan sebelum perubahan terjadi. Kemampuan prediksi ini sangat penting karena memungkinkan sistem mengambil tindakan lebih awal dan lebih efisien.

Penelitian yang dipublikasikan dalam jurnal Cluster Computing pada tahun 2026 menawarkan pendekatan menarik untuk menjawab tantangan tersebut. Tim peneliti mengembangkan sistem berbasis Greylag Goose Optimization atau GGO yang digunakan untuk meningkatkan akurasi kecerdasan buatan dalam memprediksi tingkat hunian bangunan dan kebutuhan energinya.

Greylag goose merupakan salah satu jenis angsa liar yang terkenal karena pola migrasinya yang teratur. Ketika terbang dalam kelompok besar, burung burung tersebut membentuk formasi yang memungkinkan mereka menghemat energi dan mencapai tujuan dengan lebih efisien. Setiap individu menyesuaikan posisinya berdasarkan kondisi di sekitarnya sehingga seluruh kelompok dapat bergerak secara optimal.

Para ilmuwan melihat bahwa prinsip tersebut memiliki kemiripan dengan proses pencarian solusi dalam kecerdasan buatan. Sama seperti kawanan angsa yang berusaha menemukan jalur terbaik, algoritma komputer juga berusaha menemukan kombinasi keputusan terbaik dari berbagai kemungkinan yang tersedia.

Dalam penelitian ini, algoritma GGO digunakan untuk membantu sistem kecerdasan buatan memahami data bangunan secara lebih efektif. Setiap hari sensor di dalam gedung menghasilkan ribuan bahkan jutaan data. Sensor suhu mencatat kondisi udara. Sensor kelembapan memantau kadar uap air. Sensor gerak mendeteksi keberadaan manusia. Sensor energi mencatat penggunaan listrik pada berbagai perangkat.

Tidak semua data tersebut memiliki tingkat kepentingan yang sama. Sebagian informasi sangat berpengaruh terhadap kebutuhan energi, sementara sebagian lainnya hanya memberikan kontribusi kecil. Tantangannya adalah bagaimana memilih informasi yang paling relevan sehingga sistem dapat membuat keputusan yang lebih akurat.

Algoritma yang terinspirasi oleh perilaku angsa membantu menyaring data tersebut dan menentukan faktor mana yang paling penting. Dengan cara ini, model kecerdasan buatan dapat bekerja lebih efisien sekaligus menghasilkan prediksi yang lebih akurat.

Selain memilih data yang paling relevan, algoritma GGO juga digunakan untuk menyempurnakan pengaturan internal model kecerdasan buatan. Proses ini sangat penting karena kualitas prediksi sangat bergantung pada konfigurasi yang digunakan oleh sistem.

Perbandingan rata-rata waktu eksekusi berbagai algoritma optimasi yang diintegrasikan dengan Enhanced Tree Seed (ETS), menunjukkan perbedaan efisiensi komputasi untuk seleksi fitur dan penyetelan hiperparameter pada sistem manajemen energi bangunan cerdas (Alharbi, dkk. 2026).

Hasil penelitian menunjukkan peningkatan performa yang sangat signifikan setelah algoritma GGO diterapkan. Tingkat kesalahan prediksi turun secara drastis dibandingkan metode konvensional. Artinya, sistem menjadi jauh lebih baik dalam memperkirakan tingkat hunian dan kebutuhan energi bangunan.

Bagi smart building, kemampuan ini memiliki dampak yang sangat besar. Ketika sistem mampu memprediksi jumlah penghuni yang akan menggunakan suatu ruangan, pendingin udara dapat diaktifkan secara bertahap sebelum ruangan digunakan. Ketika sistem mengetahui bahwa area tertentu akan kosong dalam beberapa waktu ke depan, pencahayaan dan ventilasi dapat dikurangi secara otomatis.

Pendekatan ini menghasilkan penghematan energi yang signifikan tanpa mengurangi kenyamanan penghuni. Bahkan dalam banyak kasus, kenyamanan justru meningkat karena kondisi ruangan dapat disesuaikan dengan kebutuhan nyata pengguna.

Manfaat tersebut menjadi semakin penting jika dikaitkan dengan konsep green building. Salah satu tujuan utama bangunan hijau adalah mengurangi konsumsi energi selama masa operasional bangunan. Pengurangan penggunaan listrik secara langsung berkontribusi terhadap penurunan emisi karbon yang dihasilkan oleh pembangkit energi.

Ketika teknologi semacam ini diterapkan pada ribuan gedung di berbagai kota, dampaknya dapat menjadi sangat besar. Setiap persen penghematan energi yang dicapai pada satu gedung akan berkontribusi terhadap pengurangan konsumsi energi global secara keseluruhan.

Yang menarik, penelitian ini juga menunjukkan bahwa solusi untuk masalah teknologi modern tidak selalu harus berasal dari teknologi yang semakin rumit. Terkadang alam telah lebih dahulu menemukan solusi yang efektif melalui proses evolusi selama jutaan tahun.

Kawanan angsa yang terbang melintasi benua demi benua sebenarnya sedang menunjukkan prinsip efisiensi yang sangat canggih. Mereka mampu beradaptasi terhadap perubahan lingkungan, bekerja sama dalam kelompok, dan mengoptimalkan penggunaan energi selama perjalanan panjang. Para ilmuwan kemudian menerjemahkan prinsip tersebut ke dalam bentuk algoritma yang dapat digunakan untuk mengelola bangunan modern.

Penelitian ini memperlihatkan bagaimana inspirasi dari alam dapat membantu menciptakan masa depan yang lebih berkelanjutan. Smart building tidak hanya membutuhkan sensor yang semakin canggih atau komputer yang semakin cepat. Bangunan masa depan juga membutuhkan kecerdasan yang mampu memahami pola, memprediksi kebutuhan, dan mengambil keputusan secara efisien. Dengan belajar dari kawanan angsa, para peneliti menunjukkan bahwa teknologi dan alam tidak selalu berjalan dalam arah yang berbeda. Justru ketika keduanya dipadukan, lahirlah solusi yang mampu membuat bangunan lebih hemat energi, lebih nyaman bagi penghuninya, dan lebih ramah terhadap lingkungan.

Baca juga artikel tentang: Arsitektur Front End Cerdas Untuk Aplikasi Cepat, Aman, Dan Siap Masa Depan

REFERENSI:

Alharbi, Amal H dkk. 2026. Greylag Goose Optimization for smart building efficiency: feature selection and hyperparameter tuning in occupancy and energy management. Cluster Computing 29 (2), 115.