Pengolahan Energi Bersih: Contoh Data Science di Keseharian

Pernah nggak kamu membayangkan ketika baru saja bangun pagi, dan hal pertama yang kamu lakukan adalah membuka tirai jendela otomatis, menyalakan mesin kopi dengan sekali klik di aplikasi smartphone, dan memastikan AC mati secara otomatis saat kamu meninggalkan rumah.

Semua hal ini terasa nyaman, efisien, dan tanpa disadari, kamu sudah berinteraksi dengan salah satu teknologi yang dibantu oleh data science. Tapi tunggu, apa hubungannya dengan energi ramah lingkungan?

Seiring berkembangnya teknologi, data science tidak hanya membuat hidup kita lebih mudah, tetapi juga membantu mengatasi salah satu tantangan terbesar manusia: penggunaan energi yang tidak ramah lingkungan. Dengan bantuan data yang diolah secara cerdas, kita bisa mengatur konsumsi energi sehari-hari dengan lebih efisien dan bahkan mengurangi jejak karbon kita.

Kamu pasti pernah mendengar bahwa energi yang kita pakai, terutama yang berasal dari bahan bakar fosil seperti minyak dan batu bara, membawa dampak buruk bagi lingkungan. Emisi gas rumah kaca yang dihasilkan mencemari udara, merusak ekosistem, dan mempercepat perubahan iklim. Nah, di sinilah data science menjadi pahlawan super modern, data science datang membawa solusi yang membantu kita mengelola energi dengan cara yang lebih ramah lingkungan. 

Ingin tahu bagaimana contoh penggunaan data science dalam keseharian untuk pengelolaan energi bersih? Yuk, simak pembahasan selengkapnya berikut ini!

1. Tantangan Pengelolaan Energi di Dunia Modern

Pengelolaan energi menjadi salah satu tantangan besar di zaman modern ini. Listrik yang kita gunakan di rumah, bensin yang kita beli, atau bahkan lampu yang terus menyala tanpa henti, semua ini sebenarnya meninggalkan jejak karbon. Kita sering kali tidak menyadari bahwa kebiasaan kita sehari-hari, jika tidak dikelola dengan baik, berkontribusi besar terhadap kerusakan lingkungan.

Nah, tantangan utamanya terletak pada penggunaan energi konvensional yang bersumber dari bahan bakar fosil seperti minyak dan batu bara. Masalahnya, sumber daya ini terbatas dan penggunaannya menghasilkan emisi gas rumah kaca yang menyebabkan pemanasan global. Bumi semakin panas, es di kutub mencair, dan cuaca ekstrem pun sering terjadi.

Di sinilah peran data science menjadi sangat menarik. Dengan memanfaatkan big data, teknologi ini membantu perusahaan energi, pemerintah, hingga kita sebagai individu untuk melihat pola penggunaan energi, mengidentifikasi kebocoran energi, dan merancang solusi yang lebih efisien.

Misalnya, perusahaan listrik bisa memprediksi kapan penggunaan listrik akan memuncak dan menyesuaikan produksinya. Hasilnya? Penggunaan energi yang lebih hemat dan lebih bersih.

Baca juga : Data Science Adalah: Yuk Kenali Lebih Jauh Tentang Data Science!

2. Penerapan Data Science dalam Pengelolaan Energi Sehari-hari

Sekarang, mari kita lihat bagaimana data science hadir dalam kehidupan kita sehari-hari. Siapa sangka, hal-hal kecil seperti penggunaan listrik di rumah bisa dioptimalkan dengan bantuan data science? Berikut beberapa contoh penerapan data science dalam pengelolaan energi sehari-hari:

a. Smart Home dan Pengaturan Energi Otomatis

Pernah dengar tentang smart home? Ini adalah rumah yang dilengkapi dengan teknologi canggih untuk mengelola listrik, pemanas, pendingin ruangan, bahkan lampu secara otomatis. Misalnya, smart thermostat bisa belajar dari kebiasaan kita dan secara otomatis menyesuaikan suhu ruangan agar tidak terlalu dingin atau panas, sehingga energi yang digunakan lebih efisien.

Dengan data yang dikumpulkan setiap hari, sistem ini bisa memprediksi kapan waktu terbaik untuk menyalakan atau mematikan peralatan listrik.

Sumber: Eraspace

b. Monitoring Energi Rumah Tangga Melalui Aplikasi

Ada juga aplikasi mobile yang bisa memantau penggunaan listrik di rumahmu. Misalnya, aplikasi ini akan memberitahu berapa banyak listrik yang digunakan tiap jamnya, apa saja yang menyedot daya paling besar, hingga memberikan tips untuk mengurangi konsumsi.

Dengan menganalisis data dari kebiasaan pengguna, aplikasi ini bisa merekomendasikan cara yang paling efektif untuk menghemat energi, misalnya mematikan peralatan tertentu ketika tidak diperlukan atau menggunakan perangkat hemat energi.

c. Optimalisasi Penggunaan Energi Menggunakan Machine Learning

Machine learning, bagian dari data science, membantu memprediksi konsumsi energi di masa depan. Dengan mempelajari pola penggunaan energi di masa lalu, sistem berbasis machine learning bisa memberi saran kapan waktu yang tepat untuk mengurangi penggunaan atau memanfaatkan energi terbarukan, seperti matahari atau angin.

Contoh sederhana: di beberapa negara, ada panel surya pintar yang dilengkapi sensor dan algoritma machine learning. Alat ini bisa menganalisis kapan sinar matahari paling banyak diterima dan menyimpan energi dalam baterai untuk digunakan saat malam hari atau cuaca mendung. Alhasil, penggunaan energi dari sumber listrik konvensional bisa ditekan seminimal mungkin.

3. Teknologi Ramah Lingkungan Berbasis Data Science yang Populer

Seiring berkembangnya teknologi, semakin banyak inovasi yang memanfaatkan data science untuk pengelolaan energi ramah lingkungan. Berikut adalah beberapa teknologi yang mulai populer dan bisa kamu terapkan:

a. Smart Grids

Smart grid adalah jaringan listrik canggih yang menggunakan teknologi data untuk mengoptimalkan distribusi listrik. Dengan smart grid, energi dapat dialirkan lebih efisien, mengurangi kebocoran energi, dan meminimalisir pemadaman listrik.

Data yang dikumpulkan dari ribuan sensor di seluruh jaringan listrik memungkinkan sistem untuk menyesuaikan pasokan dengan kebutuhan secara real-time. Ini artinya, penggunaan energi lebih hemat dan lebih sedikit energi yang terbuang.

Sumber: Smart Grid Ireland

b. Renewable Energy Forecasting

Kamu pasti tahu bahwa sumber energi terbarukan seperti tenaga surya dan tenaga angin seringkali bergantung pada cuaca, yang sulit diprediksi.

Dengan data science, kita bisa memanfaatkan forecasting (peramalan) berbasis data untuk memprediksi seberapa banyak energi yang akan dihasilkan oleh panel surya atau turbin angin. Ini membantu perusahaan energi menyesuaikan pasokan listrik dengan kebutuhan, sekaligus mendorong penggunaan energi terbarukan yang lebih maksimal.

c. Optimasi Penggunaan Energi di Industri

Industri besar juga mulai memanfaatkan data science untuk mengurangi konsumsi energi. Dengan menggunakan sensor IoT (Internet of Things), perusahaan dapat memantau secara real-time penggunaan energi di setiap bagian proses produksi mereka.

Misalnya, di pabrik, sistem berbasis data bisa mendeteksi mesin mana yang paling boros energi dan merekomendasikan solusi untuk memperbaikinya. Ini tidak hanya menghemat biaya, tetapi juga membuat industri lebih ramah lingkungan.

Baca juga : 3 Contoh Penerapan Data Science yang Sangat Berguna di Dunia Perindustrian

4. Potensi Data Science untuk Masa Depan Energi Bersih

Ke depannya, data science akan menjadi salah satu kunci dalam inovasi energi bersih. Di masa depan, kita mungkin akan melihat lebih banyak aplikasi yang menggunakan data untuk mengelola energi terbarukan, memprediksi cuaca ekstrem yang mempengaruhi pasokan energi, hingga membantu kita memahami lebih baik bagaimana pola konsumsi energi mempengaruhi planet ini.

Sumber: Finnish Meteorological Institue

Misalnya, dalam beberapa tahun ke depan, teknologi blockchain mungkin akan bekerja sama dengan data science untuk menciptakan sistem energi desentralisasi, di mana setiap orang bisa menjual atau membeli energi terbarukan secara langsung melalui platform digital. Bayangkan kamu bisa menjual kelebihan energi dari panel surya di atap rumahmu kepada tetanggamu! Inovasi-inovasi ini akan sangat membantu transisi menuju penggunaan energi yang lebih bersih dan efisien.

Tertarik untuk berkarir di bidang Data Science khususnya untuk mengelola energi bersih di masa depan, atau mengembangkan portofolio data yang outstanding untuk jenjang karir yang lebih baik? Yuk, segera Sign Up ke DQLab!  Disini kamu bisa banget belajar dengan modul berkualitas dan tools sesuai kebutuhan industri dari dasar hingga advanced meskipun kamu nggak punya background IT, lho.

Dilengkapi studi kasus yang membantu para pemula belajar memecahkan masalah secara langsung dari berbagai industri. 

Tidak cuma itu, DQLab juga sudah menerapkan metode pembelajaran HERO (Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based) yang dirancang ramah untuk pemula, dan telah terbukti mencetak talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data.

Jadi, mau tunggu apa lagi? Yuk, segera persiapkan diri dengan modul premium atau kamu juga bisa mengikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner sekarang juga!

Penulis: Lisya Zuliasyari