Penerapan Kecerdasan Buatan (AI) dalam Riset Teknik Elektro
Di era transformasi digital yang cepat, kecerdasan buatan (Artificial Intelligence/AI) menjadi pendorong utama inovasi di berbagai bidang, termasuk teknik elektro. AI tidak hanya meningkatkan kemampuan perangkat keras dan sistem, tetapi juga merevolusi metode riset dengan memproses data besar secara efektif. Dengan algoritma canggih, AI membantu peneliti menemukan pola tersembunyi dan membuat keputusan otomatis yang lebih akurat, mengurangi kesalahan manusia, serta meningkatkan produktivitas.
Dalam teknik elektro, AI digunakan di berbagai aplikasi seperti sistem kendali otomatis, robotika, smart grid, prediksi kegagalan komponen, dan perancangan sistem komunikasi yang adaptif. Artikel ini membahas implementasi AI dalam riset teknik elektro berdasarkan referensi akademik dan studi kasus nyata, menyoroti manfaat serta tantangan yang dihadapi. Dengan pemahaman ini, diharapkan pembaca dapat mengenali peran penting AI dalam kemajuan riset teknik elektro di era digital.
1. Perubahan Paradigma dalam Penelitian Teknik Elektro Berkat Kecerdasan Buatan (AI)
Awalnya, penelitian di bidang teknik elektro mengandalkan pendekatan deterministik yang mengasumsikan sistem linear dan menggunakan model matematis sederhana yang mudah diprediksi secara manual. Namun, dengan semakin kompleksnya sistem elektronik modern yang non-linear dan dinamis, metode tradisional ini menjadi kurang efektif. Hal ini mendorong kebutuhan akan metode yang lebih adaptif dan mampu menangani data besar serta perubahan kondisi secara cepat.
Kecerdasan Buatan (AI) menjadi solusi penting untuk tantangan tersebut. Melalui machine learning dan deep learning, AI mampu memodelkan sistem non-linear dengan lebih akurat dan mengelola data besar secara efisien, mempercepat penelitian, serta meningkatkan kualitas hasil. AI tidak hanya memperkaya metode riset tetapi juga membuka peluang inovasi teknologi yang lebih responsif terhadap kebutuhan industri.
Sebagai contoh, penelitian Schöning et al. (2022) menunjukkan penerapan AI dalam sistem kontrol loop tertutup, menggantikan komponen tradisional dengan jaringan saraf tiruan yang dapat beradaptasi dengan perubahan lingkungan. Hal ini meningkatkan respons terhadap gangguan, stabilitas, dan kinerja sistem secara keseluruhan, membuktikan bahwa AI telah menjadi bagian penting dalam evolusi riset teknik elektro modern.
2. Penerapan Kecerdasan Buatan (AI) dalam Sistem Kontrol Otomatis
Sistem kontrol otomatis adalah komponen utama dalam berbagai aplikasi teknik elektro modern, seperti otomasi industri dan kendaraan otonom. Dengan kemajuan AI, sistem kontrol kini dapat beradaptasi secara dinamis dengan menyesuaikan parameter operasi berdasarkan data sensor real-time, sehingga meningkatkan efisiensi dan akurasi dalam menghadapi perubahan kondisi lingkungan atau variabel proses yang tak terduga.
Penelitian oleh Schöning et al. (2022) menunjukkan penerapan AI dalam pengembangan sistem kontrol loop tertutup yang lebih canggih dibandingkan metode konvensional. Menggunakan jaringan saraf tiruan, sistem ini mampu merespons perubahan kondisi dengan cepat dan presisi, meningkatkan stabilitas serta kemampuan menghadapi dinamika kompleks yang sulit diatasi oleh sistem klasik. Selain itu, model AI ini memungkinkan prediksi dan penyesuaian otomatis, sehingga sistem kontrol dapat beradaptasi secara optimal dalam berbagai situasi operasional, membuka peluang inovasi di otomasi industri dan teknologi kendaraan otonom.
3. AI dalam Pengolahan Sinyal Digital (Digital Signal Processing)
Digital Signal Processing (DSP) merupakan salah satu bidang vital dalam teknik elektro yang banyak digunakan dalam berbagai teknologi modern, seperti komunikasi data, pengolahan citra digital, dan sistem audio sehari-hari. Baru-baru ini, kemajuan kecerdasan buatan (AI), terutama deep learning, membawa perubahan signifikan pada proses DSP. AI memungkinkan ekstraksi fitur dari sinyal digital secara otomatis tanpa memerlukan campur tangan manusia, sehingga meningkatkan kemampuan sistem dalam mengenali pola sinyal yang lebih kompleks dan beragam.
Sebagai contoh, dalam aplikasi pengenalan suara dan citra, Convolutional Neural Networks (CNN) memainkan peran utama. CNN mampu mengidentifikasi pola-pola halus dalam data sinyal dengan tingkat presisi yang tinggi, sehingga meningkatkan akurasi dan efisiensi pengolahan sinyal secara signifikan. Berkat teknologi ini, sistem tidak hanya lebih cepat dalam mengenali suara dan gambar, tetapi juga lebih adaptif terhadap variasi sinyal yang sebelumnya sulit dideteksi menggunakan metode tradisional. Hal ini membuka peluang besar untuk mengembangkan aplikasi DSP yang lebih maju, seperti sistem pengenalan wajah, asisten suara pintar, dan teknologi komunikasi nirkabel yang semakin andal.
4. Pemanfaatan Kecerdasan Buatan (AI) dalam Sistem Energi dan Jaringan Cerdas (Smart Grid)
Integrasi teknologi kecerdasan buatan (Artificial Intelligence/AI) ke dalam sistem energi dan jaringan cerdas atau smart grid menghadirkan revolusi dalam pengelolaan energi yang lebih efisien, handal, dan ramah lingkungan. Dengan bantuan AI, pengelolaan energi dapat dilakukan secara otomatis dan adaptif, mulai dari perencanaan penggunaan energi, prediksi kebutuhan beban listrik, hingga penanganan gangguan secara real-time. Sistem AI ini mampu menganalisis data dalam jumlah besar dengan cepat dan akurat, sehingga memungkinkan prediksi beban energi yang lebih tepat dan mengurangi risiko pemborosan energi yang tidak perlu. Selain itu, AI berperan penting dalam mendeteksi gangguan atau kerusakan pada jaringan listrik dengan tingkat akurasi yang tinggi, sehingga dapat dilakukan perbaikan sebelum gangguan tersebut meluas dan menyebabkan pemadaman.
Menurut studi terbaru oleh Aslam et al. (2025), implementasi AI dalam smart grid terbukti memberikan hasil yang signifikan. Teknologi ini mampu meningkatkan akurasi dalam memprediksi potensi gangguan hingga 37%, yang sangat penting untuk menjaga kestabilan pasokan listrik. Selain itu, penggunaan AI juga berkontribusi dalam mengurangi konsumsi energi secara keseluruhan hingga 22%, yang berdampak positif pada efisiensi operasional dan penghematan biaya. Tidak kalah penting, waktu henti atau downtime sistem yang disebabkan oleh gangguan juga berhasil diminimalkan sampai dengan 45%, menjadikan sistem energi lebih andal dan berkelanjutan. Hal ini menegaskan bahwa AI tidak hanya meningkatkan performa teknis smart grid, tetapi juga membantu mewujudkan pengelolaan energi yang lebih hijau dan berkelanjutan di masa depan.
5. AI dalam Perancangan Sistem Elektronika dan Embedded System
AI juga diterapkan dalam perancangan sistem elektronika dan embedded system, memungkinkan pengembangan perangkat cerdas yang dapat belajar dan beradaptasi. Dengan menggunakan AI, sistem embedded dapat melakukan analisis data lokal dan pengambilan keputusan tanpa perlu koneksi ke server pusat.
Studi oleh Li et al. (2023) menunjukkan bahwa integrasi AI dalam sistem embedded meningkatkan efisiensi dan kemampuan adaptasi perangkat dalam berbagai aplikasi, termasuk Internet of Things (IoT) dan perangkat mobile.
6. Penerapan AI dalam Riset Robotika dan Otomasi Industri
Dalam bidang robotika dan otomasi industri, AI digunakan untuk meningkatkan kemampuan robot dalam navigasi, manipulasi, dan interaksi dengan lingkungan. AI memungkinkan robot untuk belajar dari pengalaman dan beradaptasi terhadap perubahan lingkungan secara real-time.
Sebagai contoh, perusahaan Persona AI bekerja sama dengan HD Hyundai Robotics untuk mengembangkan robot humanoid yang dapat melakukan tugas-tugas kompleks di galangan kapal, seperti pengelasan, dengan menggunakan algoritma pembelajaran AI.
7. Tantangan dan Etika dalam Penggunaan AI di Teknik Elektro
Meskipun AI membawa kemajuan besar dalam teknik elektro, penerapannya tetap menghadapi sejumlah tantangan teknis dan etis. Salah satu isu utama adalah bias algoritma, yang dapat menghasilkan keputusan tidak adil karena data pelatihan yang tidak seimbang. Di samping itu, aspek kerahasiaan data kian krusial karena AI memerlukan volume data yang besar dan sering kali memuat informasi sensitif. Tak kalah penting, keamanan sistem mendapat sorotan utama saat AI diimplementasikan dalam infrastruktur vital seperti smart grid.
Kebutuhan akan data berkualitas dan infrastruktur komputasi yang memadai menjadi tantangan tersendiri dalam memastikan performa AI yang optimal. Menanggapi hal ini, Munir et al. (2023) mengembangkan kerangka kerja AI yang dapat dipercaya untuk mendeteksi dan menjelaskan risiko serangan siber pada smart grid, dengan menekankan pentingnya transparansi, keadilan, dan akuntabilitas dalam penerapan AI yang bertanggung jawab.
8. Peran Akademisi dan Institusi Pendidikan dalam Pengembangan AI untuk Teknik Elektro
Institusi pendidikan tinggi, seperti Telkom University, memainkan peran penting dalam pengembangan dan penerapan AI dalam teknik elektro. Melalui program studi doktoral, Telkom University mendorong riset inovatif yang mengintegrasikan AI dalam berbagai bidang teknik elektro, termasuk sistem kontrol, pengolahan sinyal, dan smart grid.
Mahasiswa doktoral di Telkom University memiliki kesempatan untuk berkontribusi dalam penelitian yang berdampak signifikan, didukung oleh fasilitas penelitian yang lengkap dan kolaborasi dengan industri.
Kesimpulan
Penerapan kecerdasan buatan dalam riset teknik elektro telah membuka peluang baru dalam pengembangan sistem yang lebih cerdas, efisien, dan adaptif. Dari sistem kontrol otomatis hingga smart grid, AI memainkan peran kunci dalam menghadapi tantangan kompleks dan meningkatkan kinerja sistem. Namun, penting untuk mempertimbangkan aspek etika dan tantangan teknis dalam implementasinya. Institusi pendidikan seperti Telkom University berperan penting dalam mempersiapkan generasi insinyur yang mampu mengintegrasikan AI dalam solusi teknik elektro yang inovatif dan bertanggung jawab. Infor lebih lengkapnya bisa dilihat di website resmi S3 Teknik Elektro Telkom University
Referensi
- Schöning, J., Heinisch, J., Al-Sibahi, A. S., Larsen, K. G., & Majumdar, R. (2022). Learning Neural State-Space Models with Reachability Guarantees. arXiv preprint arXiv:2201.06961.
https://arxiv.org/abs/2201.06961 - Aslam, M., Shamsi, H. A., Ali, A., & Rana, M. S. (2025). Intelligent Approaches Towards Smart Grid: A Review of AI-Driven Techniques and Applications. Smart Energy Systems Journal, 2(1), 15-29.
https://sesjournal.com/index.php/1/article/view/233 - Li, Z., Wang, L., & Liu, H. (2023). Embedded Artificial Intelligence Systems: Design Principles and Practical Applications. Micromachines, 14(5), 897.
https://www.mdpi.com/2072-666X/14/5/897 - Houston Chronicle. (2024, April 17). AI-powered humanoid robots could work in shipyards. Houston Chronicle Tech.
https://www.houstonchronicle.com/news/houston-texas/trending/article/persona-ai-humanoid-robots-shipyards-20319212.php - Munir, M. A., Liang, J., Yu, H., & Zhou, F. (2023). Towards Trustworthy Artificial Intelligence for Proactive Cyber Risk Detection and Explanation in Smart Grids. arXiv preprint arXiv:2306.07993.
https://arxiv.org/abs/2306.07993
Informasi Kontak Telkom University
📍 Alamat:
Jl. Telekomunikasi. 1, Terusan Buahbatu – Bojongsoang, Telkom University, Sukapura, Kec. Dayeuhkolot, Kabupaten Bandung, Jawa Barat 40257, Bandung 40257
📞 Kontak:
Telepon: (022) 7564108
Hotline WA: 62 821-2319-9130
🌐 Website & Media Sosial:
Website Program Doktor Teknik Elektro: https://docee.telkomuniversity.ac.id/
Instagram: @telkomuniversity @fte.telkomuniversity @S3TeknikElektro_TelU
