Kebutuhan energi Base Transceiver Station atau BTS di Indonesia tidak bisa disamaratakan, karena sangat bergantung pada cakupan layanan, kontur wilayah, dan karakter masyarakat setempat. Hal itu disampaikan Peneliti Ahli Muda Kelompok Riset Communication and Signal Processing BRIN, Dr Moch Mardi Marta Dinata, dalam webinar PODCAST#1 bertema Kajian Kebutuhan Energi Jaringan Telekomunikasi Selular di Indonesia, pada Rabu (20/5/2026).
Ia menjelaskan, tipe BTS yang dipasang di suatu daerah dapat berbeda antara Pulau Jawa dan wilayah lain, termasuk Papua atau Kalimantan. Perbedaan ini juga berkaitan dengan kebutuhan operator dalam melayani target pasar, yang pada akhirnya memengaruhi konsumsi energi jaringan secara keseluruhan.
Kebutuhan Energi BTS
Dr Mardi menyebut tidak semua tipe BTS dipasang dengan pola yang sama di setiap daerah. Penentuan instalasi bergantung pada kebutuhan cakupan, kondisi geografis, dan kepadatan penduduk.
Menurut dia, konsumsi energi BTS tergolong sangat tinggi karena perangkat ini harus meng-cover wilayah layanan secara luas. Dalam konteks operator telekomunikasi, kebutuhan daya jaringan menjadi salah satu komponen operasional terbesar.
Ia mencontohkan, kebutuhan energi operasional Telkomsel pada 2023 hampir mencakup 90 persen dari total konsumsi tahunan perusahaan. Angka tersebut menunjukkan bahwa jaringan seluler masih menjadi penopang utama beban energi operator.
Dr Mardi menambahkan, tren implementasi jaringan seluler di Indonesia masih akan mendorong kenaikan konsumsi energi. Hal itu terjadi karena adopsi 4G masih terus berkembang, sementara penerapan 5G masih terbatas.
Penyesuaian BTS Daerah
Dalam penjelasannya, operator telekomunikasi harus menyesuaikan BTS dengan target pasar yang ingin dijangkau. Penyesuaian itu perlu dilakukan bersama perhitungan kebutuhan layanan dan kontur wilayah.
Ia menegaskan, tanpa penyesuaian yang tepat, konsumsi energi akan menjadi sangat tinggi dan tidak efisien. Kondisi tersebut juga dapat membuat desain jaringan kurang sesuai dengan kebutuhan lapangan.
Dr Mardi menjelaskan bahwa penelitian yang ia lakukan menggunakan data dari salah satu operator di Indonesia. Data tersebut mencakup sekitar 8.500 BTS sites yang tersebar di 20 kabupaten dan kota di tiga provinsi, yakni Jakarta, Jawa Barat, dan Banten.
Setiap point site sampel memiliki informasi tipe site, mulai dari Pico, Mikro, Indoor Base Station atau IBS, Makro, hingga Makro Hub. Dari seluruh sampel, hampir 78 persen di antaranya merupakan site makro.
Data Penelitian BRIN
Untuk menggambarkan kebutuhan energi secara lebih akurat, Dr Mardi menekankan pentingnya memperhitungkan proporsi BTS sites. Ia menilai perbedaan karakter wilayah membuat pola kebutuhan jaringan tidak dapat disamakan.
Ia memberi contoh bahwa profil masyarakat di Kalimantan dan Papua berbeda dengan Jakarta. Karena itu, model perhitungan energi harus menyesuaikan kondisi sosial dan ekonomi setempat.
Dalam validasi penelitiannya, ia memakai tiga faktor sosioekonomi, yakni population density, development index, dan digital society index. Ketiga variabel itu digunakan untuk melihat hubungan antara karakter wilayah dan kebutuhan jaringan telekomunikasi.
Menurut dia, tanpa memasukkan faktor-faktor tersebut, pemodelan tidak akan secara realistis menggambarkan kondisi Indonesia. Pendekatan yang tepat diperlukan agar hasil riset lebih dekat dengan situasi nyata di lapangan.
Implikasi Jaringan Nasional
Temuan tersebut memperlihatkan bahwa kebutuhan BTS di satu daerah dengan daerah lain akan selalu berbeda. Karena itu, pendekatan pembangunan jaringan perlu disesuaikan dengan karakter setiap wilayah.
Di Pulau Jawa yang padat penduduk, kebutuhan layanan umumnya lebih tinggi dan lebih kompleks. Sebaliknya, wilayah dengan kepadatan rendah memerlukan strategi jaringan yang berbeda agar efisien.
Perbedaan ini juga menegaskan bahwa perencanaan energi telekomunikasi tidak dapat mengandalkan satu pola untuk semua daerah. Operator harus menyeimbangkan kualitas layanan, efisiensi biaya, dan konsumsi daya.
Dengan penyesuaian yang tepat, kebutuhan jaringan seluler dapat dikelola lebih efektif. Hasil riset BRIN ini sekaligus menjadi pengingat bahwa pembangunan infrastruktur digital harus mempertimbangkan kondisi lokal secara menyeluruh.
