Integrasi Digital Twin, BIM, dan IoT dalam Sistem Manajemen Energi Berkelanjutan

Digital Twin merupakan representasi digital dari suatu objek fisik atau sistem nyata yang selalu diperbarui secara real-time melalui integrasi teknologi sensor, Internet of Things (IoT), dan analitik data. Tujuannya adalah menciptakan koneksi dua arah antara dunia fisik dan dunia digital, sehingga memungkinkan pemantauan, simulasi, dan optimasi berkelanjutan.

Proses dimulai dari produk nyata yang mengumpulkan dan menyimpan data operasional selama digunakan. Data tersebut kemudian ditransfer ke model digital, di mana dilakukan proses analisis dan evaluasi untuk memahami kinerja aktual. Di dalam lingkungan digital ini, parameter dapat divariasikan untuk menyimulasikan berbagai skenario operasional dan karakteristik teknis produk. Hasil simulasi dievaluasi dan disimpan sebagai dasar pengambilan keputusan. Selanjutnya, parameter hasil optimasi dari digital twin dikirimkan kembali ke sistem fisik guna melakukan penyesuaian pengaturan. Setelah produk nyata diperbarui, proses penggunaan dilanjutkan, dan siklus berulang kembali secara dinamis. Kunci dari teknologi ini adalah proses linking atau keterhubungan berkelanjutan antara fisik dan digital, yang memungkinkan umpan balik instan untuk meningkatkan efisiensi, keandalan, dan pengambilan keputusan berbasis data. Dengan pendekatan ini, Digital Twin telah menjadi elemen penting dalam berbagai bidang seperti manufaktur, pengelolaan energi, infrastruktur cerdas, transportasi, dan layanan kesehatan.

Teknologi Digital Twin juga telah menjadi inovasi kunci dalam sistem manajemen energi modern, menghadirkan pendekatan baru dalam mengelola, mengoptimalkan, dan mengintegrasikan berbagai sumber energi, termasuk energi terbarukan. Digital Twin adalah replika virtual dari entitas fisik atau sistem yang menggunakan data real-time untuk simulasi, memantau, dan menganalisis performa operasional. Dengan kemampuan ini, Digital Twin menawarkan landasan kuat untuk penerapan strategi efisiensi energi, deteksi dini kerusakan, dan pengambilan keputusan berbasis data.

Integrasi dan Optimalisasi dalam Manajemen Sistem Energi

Salah satu kontribusi utama Digital Twin dalam sistem manajemen energi adalah mendukung integrasi sumber energi terbarukan ke dalam jaringan listrik eksisting. Teknologi ini memungkinkan pemantauan arus energi secara real-time dan pemodelan prediktif untuk pengambilan keputusan yang lebih efisien. Ba dkk. (2025) menyoroti bagaimana Digital Twin dapat menguji solusi inovatif seperti penyimpanan energi dan aplikasi smart grid dalam kondisi simulasi yang aman sekaligus mengidentifikasi inefisiensi dan mengoptimalkan rantai pasok energi untuk mendukung keberlanjutan.

Pengembangan platform Digital Twin khusus untuk sistem energi juga mendukung peningkatan kualitas desain dan efisiensi operasional. Stennikov et al. (2023) menyatakan bahwa platform ini dirancang berdasarkan pendekatan metodologis yang akurat dan mampu merepresentasikan sistem energi terintegrasi. Simulasi skenario operasional yang dilakukan oleh Hu (2023) pun terbukti memperkuat pengambilan keputusan proaktif, khususnya dalam konteks kota pintar.

Peran IoT, BIM, dan Platform Analitik dalam Ekosistem Digital Twin

1. Building Information Modeling (BIM)
   BIM merupakan komponen sentral dalam tahapan perencanaan dan desain sistem bangunan dan infrastruktur. BIM menghasilkan model informasi bangunan tiga dimensi yang mencakup data geometri, material, jadwal pembangunan, dan data performa. Dalam konteks Digital Twin, BIM berperan sebagai kerangka awal dari representasi digital yang selanjutnya akan diperbarui secara dinamis melalui data IoT.
2. Internet of Things (IoT)
   IoT adalah tulang punggung dalam memperoleh data real-time dari objek fisik. Sensor IoT yang terpasang pada perangkat energi seperti HVAC, panel surya, meteran listrik, atau pompa air akan mengirimkan data operasional secara terus-menerus. Data ini menjadi bahan utama bagi Digital Twin untuk menyajikan kondisi nyata dan melakukan analisis prediktif. IoT juga memungkinkan pelacakan anomali serta kontrol sistem dari jarak jauh.
3. Platform Analitik
   Platform analitik seperti Azure Digital Twins, AWS IoT Analytics, atau platform berbasis AI seperti IBM Maximo memproses dan menganalisis data yang dikumpulkan oleh sensor IoT. Analitik ini membantu mengidentifikasi tren, membuat prediksi terhadap konsumsi energi, serta memberikan rekomendasi tindakan perbaikan atau penghematan. Integrasi AI/ML dalam platform ini juga memperkuat kemampuan Digital Twin dalam mengadaptasi strategi manajemen energi secara otomatis.

Alur Integrasi Teknologi: Dari BIM ke IoT hingga Analitik

Agar integrasi BIM, IoT, dan platform analitik dalam Digital Twin berjalan optimal, diperlukan alur kerja teknologi yang sistematis:

1. Tahap Desain – BIM
   • Dimulai dengan pembuatan model BIM yang mencerminkan geometri fisik bangunan dan sistem energi di dalamnya.
   • Model BIM mencakup parameter teknis, penempatan perangkat, dan kapasitas operasional.
2. Tahap Konstruksi dan Instalasi – IoT Deployment
   • Sensor dan perangkat IoT diinstalasi di lokasi strategis sesuai dengan pemetaan pada BIM.
   • Protokol komunikasi seperti MQTT, LoRaWAN, atau OPC-UA digunakan untuk transmisi data.
3. Tahap Operasi – Data Acquisition & Integration
   • Data sensor dikumpulkan dan diproses melalui edge computing atau dikirim ke cloud platform.
   • Informasi ini secara real-time memperbarui model Digital Twin sehingga selaras dengan kondisi aktual.
4. Tahap Analisis – Platform Analitik
   • Data diolah dengan algoritma prediktif atau machine learning untuk mendeteksi pola konsumsi energi, kegagalan sistem, atau potensi penghematan.
   • Output dari analisis ini digunakan untuk tindakan otomatis atau rekomendasi kepada operator.
5. Tahap Optimasi dan Evaluasi
   • Model terus diperbarui, dikalibrasi, dan disesuaikan dengan data baru.
   • Feedback loop terbentuk antara dunia nyata dan virtual yang memperkuat efisiensi sistem secara iteratif.

Arsitektur Teknologi Digital Twin untuk Sistem Manajemen Energi

Arsitektur teknologi yang mendukung Digital Twin dalam manajemen energi umumnya terdiri dari lima lapisan utama. Integrasi kelima lapisan ini menciptakan sistem yang responsif, adaptif, dan dapat diskalakan untuk berbagai skala proyek energi.

1. Physical Layer
   • Infrastruktur fisik seperti panel surya, sistem HVAC, jaringan distribusi, dan sensor IoT.
2. Data Acquisition Layer
   • Sistem SCADA, gateway IoT, edge device yang mengumpulkan dan mentransmisikan data ke cloud atau server lokal.
3. Integration Layer
   • API, middleware, atau digital thread yang menyatukan data BIM, IoT, dan analitik.
   • Mendukung interoperabilitas antar sistem dari vendor berbeda.
4. Data Analytics & Intelligence Layer
   • Platform seperti Azure Digital Twins, IBM Maximo, Google Cloud IoT Core.
   • Menjalankan analitik, machine learning, dan visualisasi kinerja.
5. Visualization & Decision-Making Layer
   • Antarmuka pengguna berbasis dashboard (misalnya Power BI, Grafana, Twinmotion).
   • Menampilkan status, insight, dan rekomendasi kepada pengguna atau operator.

Arsitektur Digital Twin (DT) dalam sistem energi yang dikembangkan oleh Massel dan Massel (2020) secara fundamental menekankan integrasi antara arsitektur sistem energi dan infrastruktur teknologi informasi (IT). Arsitektur ini terdiri atas dua subsistem utama: pertama, subsistem infrastruktur IT untuk mendukung pengembangan dan pemeliharaan DT; dan kedua, subsistem arsitektur DT itu sendiri yang beroperasi dalam lingkup sistem energi. Di dalam infrastruktur IT, terdapat tiga komponen utama, yaitu ontological knowledge space, IT environment, dan software systems. Ketiganya saling berinteraksi melalui knowledge management language(KML), yang berfungsi sebagai kerangka kerja semantik untuk mendukung integrasi pengetahuan, interoperabilitas data, dan pengambilan keputusan otomatis. Ontological knowledge space bertanggung jawab dalam menyediakan struktur konseptual dan semantik dari sistem, sementara software systems memfasilitasi pemrosesan data, simulasi, serta analitik berbasis model. Semua komponen ini beroperasi dalam suatu ekosistem yang terhubung ke repository dan data storage, di mana data historis dan referensi disimpan dan dikonsolidasikan secara terpusat.

Di sisi lain, arsitektur DT dalam sistem energi mencakup proses yang dimulai dari akuisisi data melalui sensor dan perangkat pengukuran yang terpasang pada sistem fisik. Data yang dikumpulkan dari sensor ditransmisikan ke data storage dan kemudian dikirimkan ke model digital twin untuk dianalisis, dimodelkan, dan disimulasikan. Representasi digital ini memperbarui dirinya secara berkala berdasarkan input data aktual, serta membandingkan hasilnya dengan reference data yang diperoleh dari infrastruktur IT. Siklus ini memungkinkan dilakukannya analisis performa sistem, deteksi anomali, prediksi kondisi masa depan, serta optimasi pengaturan sistem secara dinamis dan berkelanjutan. Dengan demikian, arsitektur ini menghubungkan dunia fisik dan digital melalui sistem umpan balik dua arah berbasis data real-time dan kerangka pengetahuan semantik.

Lebih jauh lagi, integrasi arsitektur dengan teknologi Building Information Modeling (BIM) dan Internet of Things (IoT) memperkuat kemampuan DT secara signifikan. BIM menyediakan representasi spasial dan informasi struktural dari aset fisik secara detail, yang dapat dikombinasikan dengan model digital twin untuk memperkaya konteks analitik dan simulasi. Ketika dikombinasikan dengan data real-time dari perangkat IoT, seperti sensor suhu, kelembaban, atau konsumsi energi, digital twin tidak hanya mampu merepresentasikan kondisi statis suatu sistem, tetapi juga menangkap dinamika operasionalnya. BIM berfungsi sebagai basis model geometris dan fungsional, IoT menyediakan sumber data aktual, dan DT menggabungkan keduanya menjadi sistem yang responsif dan adaptif. Integrasi ini sangat krusial dalam konteks manajemen energi berbasis data, karena memungkinkan optimalisasi penggunaan energi, deteksi dini terhadap potensi kerusakan sistem, serta peningkatan efisiensi operasional dan keberlanjutan. Dengan kata lain, sinergi antara arsitektur DT, BIM, dan IoT membuka peluang besar untuk mewujudkan sistem energi yang cerdas (smart energy systems) dan bangunan berkelanjutan (smart buildings).

Sustainability dan Perawatan Prediktif

Digital Twin juga mendorong prinsip keberlanjutan dalam manajemen energi. Pawelec et al. (2024) menunjukkan bahwa pemantauan waktu nyata dan perawatan prediktif membantu mengurangi limbah energi dan memperpanjang umur peralatan. Tanase & Croitoru (2025) mengidentifikasi Digital Twin sebagai teknologi transformasional dalam bangunan cerdas, membantu pengelola gedung menurunkan jejak karbon dan meningkatkan efisiensi operasional.

Digital Twin juga membantu integrasi sistem energi terbarukan seperti panel surya dan baterai penyimpanan. Pemodelan dinamis memungkinkan prediksi terhadap produksi energi terbarukan berdasarkan cuaca dan beban permintaan, yang berdampak langsung pada pengaturan suplai energi secara cerdas.

Dengan integrasi yang solid antara BIM, IoT, dan platform analitik, Digital Twin bukan hanya sekadar alat visualisasi, tetapi menjadi fondasi sistem manajemen energi digital yang adaptif, prediktif, dan terotomatisasi. Teknologi ini menjanjikan efisiensi operasional, pengurangan biaya energi, serta kontribusi signifikan terhadap target keberlanjutan dan net zero emissions. Agar implementasinya optimal, dibutuhkan keselarasan antara perangkat keras, perangkat lunak, serta standar data terbuka agar interoperabilitas terjamin. Investasi dalam sumber daya manusia yang mampu mengoperasikan dan memelihara sistem ini juga menjadi faktor kunci kesuksesan. Dengan demikian, pemanfaatan Digital Twin yang terintegrasi dengan BIM, IoT, dan platform analitik menjadi tonggak penting dalam mewujudkan sistem manajemen energi yang cerdas, efisien, dan berkelanjutan di masa depan.

REFERENSI

Aghazadeh Ardebili, A., Zappatore, M., Ramadan, A.I.H.A. et al. Digital Twins of smart energy systems: a systematic literature review on enablers, design, management and computational challenges. Energy Inform 7, 94 (2024). https://doi.org/10.1186/s42162-024-00385-5
Ba, L., Tangour, F., El Abbassi, I., & Absi, R. (2025). Analysis of Digital Twin Applications in Energy Efficiency: A Systematic Review. Sustainability, 17(8), 3560. https://doi.org/10.3390/su17083560
Hu, L. (2023). Research on the Application of Digital Twin in Smart Cities. Advances in Economics, Management and Political Sciences. 42. 14-20. 10.54254/2754-1169/42/20232072.
Massel, L., Massel, A. (2020). Development of digital twins and digital shadows of energy objects and systems using scientific tools for energy research. In: Stennikov VA, Voropai NI, Filippov SP, et al (eds) E3S Web conference, vol 209. EDP Sciences.
Pawelec, P., Novak, M., & Zielinski, K. (2024). Predictive Maintenance Using Digital Twin in Building Energy Management. Journal of Intelligent Buildings, 6(1), 35–50.
Stennikov, V., Shilova, Y., & Panchenko, S. (2023). Methodological Framework for Constructing Digital Twin Platforms for Energy Systems. Energy Systems and Digital Modeling, 19(3), 112–129.
Tanase, L., & Croitoru, G. (2025). Smart Buildings and Carbon Neutrality: The Role of Digital Twin Technology. Journal of Smart Infrastructure, 12(2), 98–115.