Optimasi Potensi Energi Terbarukan di Sulawesi Utara Menggunakan Pendekatan Machine Learning untuk Mendukung Ekosistem Hijau Berkelanjutan

Abstrak

Provinsi Sulawesi Utara memiliki kekayaan sumber daya energi baru terbarukan (EBT) yang sangat besar, mencakup potensi energi surya, angin, panas bumi, biomassa, dan energi air. Pengembangan ekosistem hijau di wilayah ini menekankan pada dekarbonisasi sistem energi, efisiensi sumber daya, dan pemanfaatan sumber energi terbarukan setempat yang ramah lingkungan. Total potensi EBT yang teridentifikasi mencapai 1.546,09 MW, namun ketergantungan pada energi fosil di wilayah kepulauan masih sangat tinggi. Wilayah terpencil seperti Sangihe dan Talaud masih terisolasi dengan durasi operasional listrik yang terbatas, yakni hanya berkisar antara 6 hingga 12 jam per hari karena tingginya biaya operasional pembangkit diesel.

Artikel ini mengkaji implementasi Machine Learning (ML) sebagai instrumen optimasi cerdas untuk mentransformasi sistem energi konvensional menuju ekosistem hijau berkelanjutan sesuai mandat PERDA No. 8 Tahun 2022. Melalui pendekatan peramalan beban (load forecasting), deteksi susut jaringan non-teknis, dan pemetaan potensi berbasis spasial, integrasi ML diproyeksikan mampu meningkatkan efisiensi sistem secara signifikan guna menekan intensitas energi daerah. Hasil kajian menunjukkan bahwa digitalisasi grid merupakan prasyarat mutlak untuk mencapai target bauran EBT sebesar 67% pada tahun 2050 serta menjamin operasional listrik 24 jam penuh di seluruh desa pada tahun 2060