Sistem Alarm Pintar dan Machine Learning untuk Deteksi Anomali Konsumsi Listrik di Indonesia

Strategi dalam upaya mencapai target Net Zero Emission (NZE) pada tahun 2050, mengharuskan Indonesia melakukan berbagai inovasi dalam pengelolaan energi. 

Salah satu solusi yang menjanjikan adalah aplikasi Dasther, yang memanfaatkan sistem alarm pintar dan teknologi machine learning untuk mendeteksi anomali dalam konsumsi listrik. 

Melalui pendekatan ini, Dasther tidak hanya mampu mengidentifikasi penggunaan energi yang tidak efisien tetapi juga memberikan estimasi potensi penghematan energi.

Masyarakat Indonesia memiliki kebutuhan energi yang sangat tinggi akan listrik. Hal ini dibuktikan oleh konsumsi listrik di Indonesia pada tahun 2021 sebesar 168,375 juta barel setara mintak (BOE). Serta peningkatan konsumsi listrik di Indonesia sebesar 5,82%, jika dibandingkan pada tahun 2020 (Kementerian ESDM, 2021). 

Sebagai contoh, PT Pembangkitan Jawa Bali (PJB) mengembangkan proyek berupa sistem yang diberi nama REMDO (remote eginering, monitoring, diagnostic, and optimization). 

Hal ini memungkinkan seluruh komponen pembangkit listrik terhubung secara online dan dapat menganalisis potensi maslaah yang terjadi (PT Pembangkitan Jawa Bali, 2019). Selain itu PT PLN mengimplementasikan digital Procurement atau e-Proc untuk meningkatkan proses pengadaan yang semakin efektif dan efisien. 

Melalui fitur machine learning dan kecerdasan buatan, sara e-Proc PLN meluputi lima fitur, yaitu Market Inteligencia, Deman Forecast, Spend Analytics, Cost Estimation dan Tender Analytics (antara NTB, 2022) (Hermawan, 2023).

Dasther dirancang untuk memantau pola konsumsi listrik secara real-time. Sistem ini menggunakan sensor pintar yang terhubung ke jaringan listrik rumah atau bangunan. 

Dasther dapat menganalisis data yang dikumpulkan dengan cara memanfaatkan algoritma machine learning, untuk mengidentifikasi pola penggunaan yang normal dan mendeteksi setiap anomali yang terjadi. Misalnya, jika terdapat lonjakan konsumsi listrik yang tidak wajar, sistem akan segera mengirimkan peringatan kepada pengguna melalui aplikasi mobile.

Salah satu keunggulan utama dari Dasther adalah kemampuannya untuk belajar dari data yang dikumpulkan. Seiring berjalannya waktu, algoritma akan semakin akurat dalam memprediksi pola penggunaan listrik dan mengidentifikasi anomali.