Teknologi gedung pintar semakin berkembang dan kini membantu kampus serta sekolah menghemat energi dengan cara yang jauh lebih cerdas. Sebuah penelitian yang terbit pada tahun 2025 dalam jurnal Wireless Networks menjelaskan bagaimana sistem jaringan nirkabel jarak jauh yang disebut LoRaWAN, dikombinasikan dengan kecerdasan buatan, mampu menurunkan penggunaan listrik secara signifikan di lingkungan pendidikan. Artikel ini akan mengulas temuan tersebut dengan bahasa sederhana agar mudah dipahami oleh pembaca umum.

Gedung pendidikan seperti sekolah dan kampus mengonsumsi energi dalam jumlah besar. Komputer, lampu, kipas angin, pendingin ruangan, serta berbagai peralatan laboratorium bekerja setiap hari dan sering menyala lebih lama dari yang dibutuhkan. Banyak institusi kesulitan memantau pemakaian energi secara detail karena jumlah ruang dan perangkat sangat banyak. Selama ini, pencatatan biasanya dilakukan secara manual atau hanya berdasarkan tagihan listrik bulanan. Metode seperti itu tidak memberi informasi rinci mengenai perangkat mana yang boros dan kapan konsumsi listrik meningkat.

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

Penelitian ini menawarkan solusi berupa sistem gedung pintar yang secara otomatis memantau penggunaan listrik di berbagai titik. Para peneliti merancang perangkat kecil berbasis mikrokontroler yang mampu membaca konsumsi energi melalui meteran tiga fase. Data tersebut kemudian dikirimkan melalui jaringan LoRaWAN ke platform awan yang disebut The Things Network. LoRaWAN merupakan teknologi komunikasi yang menggunakan daya sangat rendah tetapi dapat menjangkau jarak yang jauh. Teknologi ini cocok untuk bangunan luas dengan banyak ruangan karena tidak memerlukan jaringan kabel tambahan dan tetap hemat energi.

Rancangan sistem (Thirunavukkarasu & Raju, 2025).

Di dalam sistem ini, kecerdasan buatan memegang peranan penting. Peneliti menggunakan teknik pembelajaran mesin adaptif yang dikenal sebagai Deep Q Network. Algoritma ini mempelajari pola konsumsi energi dari waktu ke waktu. Setiap komputer, lampu, dan kipas memiliki karakteristik penggunaan yang berbeda. Misalnya, komputer di laboratorium mungkin bekerja penuh saat jam pelajaran, sedangkan lampu di lorong menyala hampir sepanjang hari. Algoritma tersebut menganalisis pola ini secara terus menerus sehingga mampu mengenali kapan terjadi pemakaian berlebih yang tidak perlu.

Keunggulan sistem ini terletak pada kemampuannya bekerja tanpa perlu melakukan pengamatan langsung ke setiap ruangan. Semua data terkumpul secara otomatis melalui jaringan. Pengelola gedung dapat melihat hasil analisis melalui dasbor digital. Mereka dapat mengetahui ruang mana yang paling banyak menyedot energi, kapan puncak pemakaian terjadi, dan perangkat mana yang paling boros. Informasi tersebut kemudian menjadi dasar pengambilan keputusan. Misalnya, pengelola bisa mengatur jadwal nyala peralatan atau mengganti perangkat yang terlalu banyak memakai listrik.

Dampak Optimasi Faktor Penyebaran terhadap Efisiensi Energi (Thirunavukkarasu & Raju, 2025).

Dalam penelitian ini, sistem diuji di sebuah institusi pendidikan. Perangkat yang dipantau mencakup kurang lebih 60 komputer, 80 lampu LED, dan 75 kipas angin. Jumlah ini mencerminkan kondisi nyata di banyak sekolah dan kampus. Selama enam bulan, alat tersebut terus mengirimkan data ke sistem kecerdasan buatan. Hasilnya menunjukkan penurunan konsumsi energi total sekitar 23 persen. Angka ini menunjukkan efisiensi yang sangat berarti, terutama jika dihitung dalam jangka panjang. Selain penghematan biaya, penurunan konsumsi energi juga berkontribusi pada pengurangan emisi karbon.

LoRaWAN memainkan peran penting karena memungkinkan pengiriman data dari banyak perangkat dengan biaya rendah dan jangkauan luas. Teknologi ini cocok untuk lingkungan pendidikan yang luas dan memiliki banyak gedung. Selain itu, konsumsi daya yang rendah membuat perangkat pemantau bisa bekerja lebih lama tanpa perlu sering mengganti baterai. Hal ini membuat sistem menjadi lebih praktis dan ekonomis.

Penelitian ini juga menyoroti tantangan yang sering muncul dalam pengelolaan energi di institusi pendidikan. Data yang terkumpul biasanya sangat beragam. Setiap ruangan memiliki penggunaan peralatan yang berbeda. Jumlah penghuni, jam operasional, dan jenis kegiatan memengaruhi kebutuhan listrik. Algoritma pembelajaran mesin adaptif membantu memecahkan masalah ini karena sistem mampu menyesuaikan diri dengan pola yang berubah. Ketika kebiasaan penggunaan energi bergeser, model AI ikut belajar dan memperbarui analisisnya.

Faktor Penyebaran yang Diprediksi Thirunavukkarasu & Raju, 2025).

Selain itu, sistem ini menawarkan kemampuan penyeimbangan beban. Artinya, pengelola dapat mengatur distribusi penggunaan energi agar tidak terjadi lonjakan berlebih di satu titik. Dengan cara ini, keandalan sistem kelistrikan meningkat dan risiko gangguan dapat berkurang. Pemantauan yang terpusat juga memudahkan tim teknis untuk menindaklanjuti bila terjadi anomali.

Dari sudut pandang pendidikan, penelitian ini memberi dampak lebih luas. Lingkungan belajar yang cerdas dan berkelanjutan dapat menjadi contoh bagi siswa mengenai pentingnya efisiensi energi. Sekolah dan kampus bukan hanya tempat menyerap ilmu, tetapi juga ruang praktik nyata penerapan teknologi hijau. Dengan sistem ini, institusi dapat menunjukkan bahwa teknologi digital dapat membantu menjaga lingkungan.

Tentu saja, penerapan sistem ini memerlukan persiapan. Institusi perlu memasang perangkat pemantau, menyiapkan jaringan LoRaWAN, dan melatih staf untuk membaca data serta mengelola sistem. Namun manfaat jangka panjangnya cukup besar. Penghematan biaya operasional dapat dialihkan untuk kebutuhan pendidikan yang lain. Selain itu, institusi juga dapat berperan aktif dalam upaya global menekan konsumsi energi.

Penelitian ini membuktikan bahwa kombinasi jaringan nirkabel jarak jauh dan kecerdasan buatan bukan sekadar konsep futuristik. Teknologi tersebut sudah siap membantu gedung pintar di dunia nyata. Dengan pendekatan berbasis data, keputusan pengelolaan energi tidak lagi bergantung pada perkiraan. Semua langkah didukung bukti yang akurat dan terkini.

Jika semakin banyak sekolah dan kampus yang mengadopsi teknologi ini, kita dapat membayangkan masa depan di mana bangunan pendidikan tidak hanya mencerdaskan penghuninya, tetapi juga cerdas dalam menggunakan energi. Gedung yang mampu memantau dirinya sendiri, belajar dari kebiasaan penggunanya, dan menyesuaikan pemakaian listrik secara otomatis akan menjadi bagian penting dari kota yang berkelanjutan. Teknologi LoRaWAN dan pembelajaran mesin adaptif membuka jalan menuju masa depan tersebut, di mana efisiensi energi tidak lagi menjadi beban, melainkan hasil dari inovasi yang dirancang dengan cermat.

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

REFERENSI:

Thirunavukkarasu, Kothandam & Raju, Leo. 2025. Enhanced energy efficiency smart buildings through LoRaWAN and adaptive machine learning techniques. Wireless Networks, 1-18.