Agus Harya & Gusti Mahardika: Ramuan Python Ringan untuk Validasi 2,4 Juta Data SCADA PLN
Sumber Gambar: Presentasi Riset Ketenagalistrikan Interkoneksi Nasional oleh Perwakilan PLN dan Mahasiswa Universitas Diponegoro (UNDIP) Dalam Rangkaian acara MKI Electricity Connect 2026 di ICE BSD (arsip stapo.id)
Depok, Stapo.id – Penyedia tenaga listrik terus memodernisasi infrastruktur jaringan guna menjaga pasokan energi yang stabil. Dalam pameran Electricity Connect di ICE BSD, para praktisi dan akademisi menyoroti peran penting digitalisasi. Penerapan sistem SCADA modern kini menjadi kunci utama dalam memastikan pemantauan distribusi listrik berjalan tanpa henti.
Agus Harya Maulana selaku instruktur PLN menerangkan bahwa sistem SCADA memadukan stasiun jarak jauh, telekomunikasi, dan stasiun induk. Integrasi ketiga komponen tersebut memungkinkan pemantauan status serta pengukuran pembangkit secara langsung. “Remote stations collect data status and measurements from the substation and then send it to the master station through telecommunication media,” jelas Agus.
Optimalisasi Pengendalian Jaringan Melalui Sistem SCADA
Pusat kendali kini mengandalkan fitur kendali jarak jauh untuk mengoperasikan saklar pemutus daya tanpa menerjunkan personel lapangan. Langkah ini secara efektif mempercepat pemulihan jaringan saat terjadi gangguan kelistrikan. Agus menyatakan bahwa tingkat keberhasilan perintah kendali tersebut mencerminkan indikator kinerja vital bagi peralatan utilitas.
Lonjakan data operasional harian yang menembus 15.000 baris mendorong perseroan menghadirkan perangkat lunak berbasis Python. Otomatisasi ini menggantikan verifikasi manual demi menekan potensi kekeliruan operator. “The objective is to perform automated validation in order to do the analysis,” tambah Agus mengenai sasaran deteksi dini anomali sistem.
Kolaborasi Inovasi Akademisi Memperkuat Pengolahan Data
Mahasiswa Universitas Diponegoro, Gusti Mahardika Surya Maulana, turut menghadirkan riset arsitektur pencocokan interval deterministik. Riset ini menawarkan mekanisme penyortiran otomatis untuk memvalidasi jutaan baris data telemetri listrik interkoneksi. “Total ada 2,4 juta baris yang akan dianalisis secara otomatis oleh program kami, sehingga sangat menghemat waktu,” ujar Gusti.
Sistem buatan Gusti juga memanfaatkan fleksibilitas Python serta mengedepankan efisiensi komputasi perangkat keras. Program tersebut hanya membutuhkan ruang penyimpanan sekitar satu hingga dua megabyte setiap harinya. “Laptop dengan RAM 4 GB atau 8 GB sudah bisa menjalankan program ini dengan mudah. Anda tidak butuh PC atau laptop dengan spesifikasi sangat tinggi karena kami mencoba membuat programnya seringan mungkin,” jelasnya.
Gusti memproyeksikan riset telemetri ini untuk memfasilitasi pemeliharaan prediktif pada masa mendatang. Peneliti bermaksud memperluas fungsi deteksi anomali secara seketika guna memperkuat keandalan operasional sistem listrik. “Langkah selanjutnya, kami berharap bisa membangun pemantauan dan deteksi real-time untuk melakukan pemeliharaan prediktif,” pungkasnya.
Sinergi antara utilitas ketenagalistrikan dan akademisi membuka babak baru dalam transformasi digital sektor energi nasional. Otomatisasi pengolahan data bervolume raksasa membuktikan bahwa efisiensi tinggi terwujud lewat solusi piranti lunak yang ramping. Langkah adaptif ini tidak hanya menghemat waktu analisis, tetapi juga memperkokoh stabilitas pasokan listrik secara berkelanjutan.