Gorontalo memiliki peluang besar untuk membangun sistem energi yang lebih bersih, beragam, dan mandiri. Peluang tersebut terungkap melalui penelitian yang memanfaatkan kecerdasan buatan (AI) untuk membantu memetakan arah perencanaan energi jangka panjang di wilayah yang memiliki potensi energi terbarukan, tetapi masih menghadapi keterbatasan data dan infrastruktur energi.

Penelitian berjudul Data-Driven Energy Planning in Developing Countries: An Integrated LEAP-Machine Learning Approach dilakukan oleh Wahab Musa dan Wrastawa Ridwan dari Fakultas Teknik Universitas Negeri Gorontalo. Penelitian ini diterbitkan dalam Journal of Engineering pada 2026.

Penelitian tersebut berangkat dari tantangan yang dihadapi banyak daerah berkembang dalam merancang kebijakan energi. Keterbatasan data historis dan metode peramalan dapat menyulitkan penyusunan proyeksi kebutuhan energi dalam jangka panjang. Padahal, proyeksi yang akurat dibutuhkan untuk menentukan arah pembangunan infrastruktur energi, mengurangi ketergantungan terhadap bahan bakar fosil, serta menjaga ketahanan energi.

Untuk menjawab persoalan tersebut, peneliti mengembangkan pendekatan yang mengintegrasikan kecerdasan buatan dengan sistem Long-range Energy Alternative Planning (LEAP). Pendekatan yang dikenal sebagai HA–LEAP ini dirancang untuk meningkatkan kemampuan pemodelan dalam membaca pola data dan menghasilkan proyeksi kebutuhan serta pasokan energi secara lebih akurat.

Gorontalo dipilih sebagai lokasi kajian karena memiliki karakteristik geografis dan sosial ekonomi yang khas. Sebagai wilayah kepulauan dengan akses jaringan energi yang masih menghadapi sejumlah tantangan, Gorontalo juga memiliki potensi sumber energi terbarukan yang cukup beragam, mulai dari tenaga surya, angin, biomassa, tenaga air, hingga panas bumi.

Dalam penelitian ini, data energi dan sosial ekonomi dianalisis untuk melihat kemungkinan perkembangan sistem energi Gorontalo dalam rentang waktu 2015 hingga 2050. Peneliti memanfaatkan data dari berbagai sumber, termasuk data statistik, informasi konsumsi energi, data kelistrikan, kondisi meteorologi, serta kajian mengenai potensi energi terbarukan di wilayah Gorontalo. Hasil pemodelan menunjukkan adanya peluang transformasi besar dalam komposisi energi Gorontalo. Porsi energi terbarukan diproyeksikan meningkat dari sekitar 1 persen pada 2015 menjadi 41,8 persen pada 2050. Pada periode yang sama, ketergantungan terhadap minyak bumi diproyeksikan menurun secara signifikan hingga 83 persen.

Temuan tersebut menunjukkan bahwa Gorontalo memiliki peluang untuk mengembangkan sistem energi yang lebih beragam dengan memperbesar pemanfaatan sumber energi terbarukan. Perubahan ini juga berpotensi mengurangi ketergantungan terhadap pasokan energi dari luar daerah dan meningkatkan ketahanan energi dalam menghadapi gangguan pasokan maupun perubahan harga energi.

Penelitian ini juga menunjukkan bahwa integrasi kecerdasan buatan dapat meningkatkan akurasi perencanaan energi dibandingkan pendekatan LEAP konvensional. Berdasarkan hasil penelitian, penggunaan pendekatan HA–LEAP menghasilkan peningkatan presisi peramalan sebesar 23,7 persen. Hal ini menunjukkan bahwa teknologi AI dapat menjadi salah satu instrumen yang membantu daerah dengan keterbatasan data dalam menyusun perencanaan energi jangka panjang yang lebih adaptif.

Dari sisi ketahanan energi, penelitian memproyeksikan penurunan ketergantungan energi impor Gorontalo dari 94,3 persen pada 2015 menjadi 45,7 persen pada 2050. Penurunan tersebut didorong oleh pengembangan sumber energi domestik, termasuk energi terbarukan dan bahan bakar nabati. Diversifikasi sumber energi juga diproyeksikan meningkat sehingga sistem energi menjadi lebih tangguh dan tidak terlalu bergantung pada satu jenis sumber energi. Selain memberikan dampak terhadap ketahanan energi, transisi menuju energi yang lebih bersih juga berpotensi memberikan manfaat bagi lingkungan. Skenario transisi energi yang dianalisis dalam penelitian diproyeksikan mampu mengurangi emisi karbon kumulatif hingga 15,7 juta ton CO2-ekuivalen selama periode 2015–2050 dibandingkan skenario tanpa perubahan kebijakan yang signifikan.

Sektor pembangkitan listrik menjadi salah satu sektor yang memiliki peran penting dalam pengurangan emisi. Sementara itu, sektor transportasi juga berkontribusi melalui peluang elektrifikasi kendaraan dan peningkatan pemanfaatan bahan bakar nabati. Kondisi ini menunjukkan bahwa transisi energi tidak hanya berkaitan dengan pembangunan pembangkit energi terbarukan, tetapi juga membutuhkan perubahan pada pola penggunaan energi di berbagai sektor.

Bagi Gorontalo, hasil penelitian ini memberikan gambaran bahwa perencanaan energi masa depan dapat dilakukan dengan memanfaatkan kekuatan teknologi dan data. Integrasi kecerdasan buatan dengan pemodelan energi memungkinkan pemerintah dan pemangku kepentingan memperoleh gambaran mengenai berbagai kemungkinan perkembangan sistem energi, sekaligus mengidentifikasi strategi yang dapat mendukung peningkatan energi terbarukan dan pengurangan ketergantungan terhadap bahan bakar fosil.

Penelitian Wahab Musa dan Wrastawa Ridwan sekaligus menunjukkan kontribusi akademisi Universitas Negeri Gorontalo dalam menghadirkan pendekatan berbasis teknologi untuk menjawab tantangan pembangunan daerah. Pemanfaatan kecerdasan buatan dalam perencanaan energi dapat menjadi salah satu langkah strategis untuk mendukung kebijakan pembangunan yang lebih berbasis data, efisien, dan berkelanjutan.

Dengan potensi energi terbarukan yang dimiliki, Gorontalo memiliki peluang untuk terus bergerak menuju sistem energi yang lebih mandiri dan ramah lingkungan. Penelitian ini memberikan gambaran bahwa dengan perencanaan yang tepat dan dukungan teknologi, transformasi energi tersebut bukan sekadar sebuah cita-cita, tetapi dapat dipetakan melalui skenario yang terukur untuk mendukung pembangunan Gorontalo hingga 2050.

Sumber: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1155/je/3774085