Konten dari Pengguna

Mengoptimalkan Pembangunan SPKLU dengan Machine Learning

Joshua Giovanni Mulyanto
Mahasiswa Teknologi Sains Data Universitas Airlangga
17 November 2024 13:10 WIB
·
waktu baca 2 menit
comment
0
sosmed-whatsapp-white
copy-link-circle
more-vertical
Tulisan dari Joshua Giovanni Mulyanto tidak mewakili pandangan dari redaksi kumparan
SPKLU (Stasiun Pengisian Kendaraan Listrik Umum) ~ Canva
zoom-in-whitePerbesar
SPKLU (Stasiun Pengisian Kendaraan Listrik Umum) ~ Canva
ADVERTISEMENT
Peraturan Presiden Nomor 79 Tahun 2023 tentang Perubahan Atas Peraturan Presiden Nomor 55 Tahun 2019 tentang Percepatan Program Kendaraan Bermotor Listrik Berbasis Baterai (Battery Electric Vehicle) untuk Transportasi Jalan. Sebuah peraturan yang diharapkan bisa mempercepat penggunaan kendaraan listrik di Indonesia. Namun, hingga April 2024, hanya tercatat 133.225 unit yang telah beredar di Indonesia.
ADVERTISEMENT

Mengapa Jumlah Kendaraan Listrik di Indonesia Masih Sangat Sedikit?

Perbandingan Jumlah SPBU dan SPKLU di Indonesia ~ Python
Pada Mei 2023 lalu, jumlah SPBU (Stasiun Pengisian Bahan Bakar Umum) Pertamina mencapai angka 14.400. Di sisi lain, pada akhir 2023 jumlah SPKLU (Stasiun Pengisian Kendaraan Listrik Umum) di Indonesia masih berada di angka 1.080 unit. Disparitas yang sangat besar ini menjadi salah satu alasan minimnya penggunaan kendaraan listrik di Indonesia.

Memprediksi Lokasi Pembangunan SPKLU yang Paling Optimal

Di era teknologi ini, sangat mudah untuk memperoleh informasi dan data. CCTV dan satelit dapat memperoleh informasi kepadatan lalu lintas suatu daerah, rute yang paling sering digunakan, dan berbagai informasi lainnya. Data-data tersebut diolah menjadi sebuah data yang dapat digunakan dalam algoritma machine learning untuk memperoleh prediksi lokasi pembangunan SPKLU yang paling optimal.
ADVERTISEMENT

Pengelolaan Beban Energi yang Efektif

Melalui analisis prediktif dapat diperkirakan puncak dan energi, memastikan bahwa SPKLU terintegrasi dengan tekanan minimal pada jaringan listrik. Hal ini akan menjaga kestabilan sistem dan mengurangi peningkatan biaya saat terjadi peningkatan permintaan kendaraan listrik. Selain itu, dengan bantuan machine learning dapat dirancang sebuah sistem pengisian daya cerdas yang dapat membantu operator jaringan mendistribusikan energi di luar jam sibuk. Sistem ini akan berperan penting dalam mengurangi tekanan pada jaringan listrik.

Penutup

"We cannot solve our problems with the same thinking we used when we created them." — Albert Einstein
Energi terbarukan telah menjadi masalah yang lama menghantui Indonesia. Untuk menyelesaikannya diperlukan sebuah pemikiran yang baru. Dengan ilmu sains data dan machine learning, Indonesia dapat mengembangkan penggunaan kendaraan listrik yang lebih cerdas dan efisien.
ADVERTISEMENT
Oleh: Joshua Giovanni Mulyanto, mahasiswa Teknologi Sains Data Universitas Airlangga