Sains Komputasi Energi untuk Kemandirian Teknologi Indonesia

Energi merupakan pendorong utama ekonomi modern, tetapi menjadi salah satu masalah krusial pada abad ini. Pertumbuhan populasi dan peningkatan standar hidup, terutama di negara-negara berkembang, secara signifikan meningkatkan konsumsi energi. Ketersediaan sumber penghasil energi (pembangkit listrik) yang ada di Indonesia saat ini tidak dapat merespon dengan cepat kebutuhan pengguna energi terutama dari pengguna sektor industri. Bagaimana mungkin kita bisa menikmati jaringan kereta listrik yang bisa hadir setiap lima menit sekali, jika masih banyak gardu induk yang melting gara-gara mengalami overload. Pada hakikatnya jika kita menginginkan pertumbuhan industri yang pesat, maka sumber energinya harus tersedia dengan sangat layak. Sampai saat ini ketergantungan terhadap asing masih belum bisa dihindarkan. Ketika kita memerlukan pembangunan  unit-unit baru pembangkit listrik tentunya peran konsultan asing masih mendominasi. Tidak bisa dipungkiri bahwa mereka memiliki sumber daya dan teknologi yang luar biasa. Tetapi sebagai bangsa yang besar tentunya kita harus mencoba menegakkan kemandirian teknologinya.

Laboratorium riset yang dimiliki lembaga penelitian nasional dan perguruan tinggi kita tentunya belum sepadan dengan yang dimiliki negara-negara maju, tetapi para periset dalam negeri tentunya tidak boleh menyerah dan harus mencari strategi jitu untuk bisa mengorbit dan berperan banyak dalam kemajuan riset dunia. Keterbatasan fasilitas riset yang dimiliki oleh kita tentunya harus menjadi pemicu untuk membidik sisi strategis dalam riset energi dunia. Jalau kita masih belum mampu membangun pusat tenaga listrik secara mandiri, minimal periset kita masih bisa berperan pada sisi perancang atau sebagai desainernya. Di era sains modern saat ini proses desain sistem energi tidak lagi dilakukan manual dikarenakan model-model matematisnya sudah sangat sulit untuk diselesaikan secara analitik, maka peran metode komputasi (numerik) menjadi sangat strategis. Pendalaman keilmuan sains komputasi menjadi sangat potensial untuk dikuasai oleh anak-anak bangsa ini, karena memungkinkan dapat mensejajarkan dengan ilmuwan negara lain, karena tidak memerlukan biaya yang besar dalam mengimplementasikannya.

Saat ini sain  komputasi energi muncul sebagai solusi baru untuk perancangan sistem energi. Metode ini dilakukan untuk mempersingkat waktu pengembangan, membatasi pengujian yang mahal, memahami prinsip kerja sebuah teknologi baru, perhitungan ekonomis dan mengetahui mekanisme  kegagalan . Oleh karena itu pemodelan dan simulasi sistem energi telah mendapat perhatian penelitian yang signifikan.  Metode simulasi dan komputasi berbantuan komputer hampir diperlukan dalam semua domain enjinering, misalnya dalam bidang sistem tenaga listrik. Metode komputasi konvensional dan kecerdasan buatan banyak digunakan untuk memecahkan permasalahan mulai dari sisi pembangkitan, penyaluran energi listrik, sampai pada sisi konsumen.

Pada sisi pembangkitan metode komputasi digunakan untuk melakukan desain pembangkit thermal, misalkan desain Pembangkit Listrik Tenaga Nuklir (PLTN) mulai dari perhitungan neutronic, transfer panas dan thermal hidrolik, hingga simulasi keselamatan reaktor. Pada sistem pembangkit konvensional, metode komputasi dilakukan untuk mensimulasikan sistem koordinasi antara pembangkit hidro dan pembangkit termal untuk mendapatkan harga operasi yang minimum. Untuk mendapatkan harga ekonomis dalam operasional pembangkitan, metode komputasinya dikenal dengan economic dispatch. Pada sisi penyaluran energi listrik, pendekatan komputasi dilakukan untuk melakukan studi aliran daya, prediksi beban listrik jangka panjang, prediksi beban listrik jangka menengah, dan prediksi listrik jangka pendek. Pada sisi konsumen penerapan metode komputasi lebih banyak lagi, misalnya digunakan untuk memprediksi kebutuhan energi sebuah gedung. mendisain penerangan jalan umum hemat energi, sistem smart-grid dan lain-lain.

Riset komputasi energi pada masa yang akan datang akan menuju era komputasi cerdas (intelligence computation) berbasis algoritma machine learning dan deep learning. Berkembangnya sains terbuka termasuk mudahnya mendapatkan data penelitian, dikarenakan para peneliti sudah mulai membagi data (open data access) memberikan peluang bagi periset bidang sains komputasi memperoleh data yang sempurna. Namun seperti kita ketahui komputasi berbasis kecerdasan buatan membutuhkan beban komputasi yang lebih berat daripada metode konvensional, maka tantangan bagi peneliti adalah dapat secara mandiri mendesain dan mengimplementasikan laboratorium yang memiliki mesin pengolah data yang lebih canggih, misalkan parallel computing atau komputer klaster. Pendekatan deterministik dan probabilistik pun secara masif terus dikaji, tidak ada riset yang mengklaim bahwa salah satu pendekatan tersebut memiliki kinerja yang lebih baik.

Berkembangnya sistem komputasi cerdas pun saat ini belum optimal dapat memberikan solusi terbaik, dikarenakan terkendala pada mesin pemroses data yang memerlukan keberadaan super komputer, dan untuk lembaga riset di negara berkembang masih sulit diimplementasikan. Berkembangnya sistem komputasi cerdas tidak berarti menggeser metode komputasi konvensional yang berbasis pendekatan deterministik, justru menjadi peluang menggabungkan metode komputasi konvensional dan komputasi berbasis kecerdasan buatan. Metode komputasi konvensional memiliki keunggulan dalam kecepatan menghitung sehingga waktu menuju konvergensinya menjadi cepat, sedangkan metode komputasi cerdas memiliki kemampuan menangani permasalahan yang bersifat nonlinear dan sangat kompleks. Maka jika keduanya digabungkan akan menjadi saling melengkapi (Prof. Dr. Ade Gaffar Abdullah, S.Pd., M.Si rofesor/guru besar bidang Ilmu Komputasi Energi Universitas Pendidikan Indonesia)