Kebutuhan energi pada Base Transceiver Station atau BTS di Pulau Jawa dan daerah lain dinilai tidak sama, karena dipengaruhi oleh cakupan layanan, kontur wilayah, serta karakteristik pengguna. Peneliti Ahli Muda Kelompok Riset Communication and Signal Processing BRIN, Dr Moch Mardi Marta Dinata, menjelaskan hal itu dalam webinar tentang kebutuhan energi jaringan telekomunikasi seluler di Indonesia, Rabu (20/5/2026).
Ia menegaskan, setiap tipe BTS tidak dipasang dengan perlakuan yang seragam, melainkan disesuaikan dengan target pasar, kebutuhan coverage, dan kondisi geografis setempat. Perbedaan itu membuat konsumsi energi jaringan telekomunikasi menjadi sangat tinggi, terutama ketika operator masih banyak mengandalkan jaringan 4G di tengah implementasi 5G yang belum merata.
BTS dan kebutuhan energi
Dr Mardi menyebut konsumsi energi BTS sangat besar karena perangkat ini harus melayani cakupan wilayah yang luas. Dalam praktiknya, operator dituntut menjaga kualitas sinyal tetap stabil di berbagai kondisi lapangan. Situasi tersebut membuat kebutuhan daya tidak bisa dihitung dengan pendekatan yang sederhana. Semakin besar area layanan, semakin tinggi pula beban energi yang harus disiapkan.
Ia mencontohkan, kebutuhan operational energy demand Telkomsel pada 2023 hampir mencapai 90 persen dari total konsumsi tahunan perusahaan. Angka itu menunjukkan bahwa jaringan telekomunikasi menjadi salah satu komponen paling boros energi di sektor digital. Tren ini diperkirakan masih berlanjut seiring meningkatnya penggunaan layanan seluler. Selama adopsi 5G belum signifikan, 4G masih akan menyerap porsi energi yang besar.
Menurutnya, operator harus menyesuaikan desain BTS dengan karakter pasar yang mereka layani. Penyesuaian itu mencakup kebutuhan teknis dan juga kontur wilayah yang dihadapi di lapangan. Jika penempatan tidak tepat, konsumsi energi dapat membengkak tanpa menghasilkan efisiensi layanan yang optimal. Karena itu, perencanaan jaringan menjadi bagian penting dalam pengendalian biaya operasional.
Dr Mardi menilai perbedaan kebutuhan energi antardaerah adalah konsekuensi logis dari sistem jaringan yang harus mengikuti kondisi nyata. Pulau Jawa yang padat penduduk memiliki pola penggunaan berbeda dibanding wilayah lain yang lebih tersebar. Perbedaan tersebut membuat satu formula baku tidak cukup untuk seluruh Indonesia. Setiap wilayah membutuhkan pendekatan yang lebih spesifik agar hasilnya relevan.
Data lapangan BRIN
Dalam penelitiannya, Dr Mardi menggunakan data dari salah satu operator telekomunikasi di Indonesia. Data itu mencakup sekitar 8.500 site BTS yang tersebar di 20 kabupaten dan kota di tiga provinsi, yakni Jakarta, Jawa Barat, dan Banten. Sampel tersebut dinilai cukup representatif untuk membaca pola kebutuhan energi jaringan. Dari sana, BRIN melihat variasi karakter site yang sangat beragam.
Setiap point site dalam sampel memiliki informasi tipe jaringan, mulai dari Pico, Mikro, Indoor Base Station atau IBS, Makro, hingga Makro Hub. Dari keseluruhan data, hampir 78 persen di antaranya merupakan site makro. Komposisi ini menunjukkan bahwa kebutuhan layanan di wilayah perkotaan dan penyangga cenderung didominasi jaringan berkapasitas besar. Konsekuensinya, konsumsi energi pun ikut meningkat.
Ia menjelaskan bahwa proporsi BTS sites harus diperhitungkan secara cermat dalam pemodelan energi. Jika komposisinya tidak sesuai, hasil analisis akan meleset dari kondisi lapangan. Hal itu penting karena struktur jaringan di wilayah padat seperti Jakarta berbeda dengan daerah yang memiliki sebaran penduduk lebih rendah. Dengan kata lain, tipe site sangat menentukan akurasi perhitungan.
Dr Mardi menambahkan, profil masyarakat di Kalimantan dan Papua tidak bisa disamakan dengan Jakarta. Perbedaan pola aktivitas, kepadatan penduduk, dan tingkat kebutuhan digital membuat konsumsi energi jaringan ikut berubah. Karena itu, model perhitungan harus mengikuti karakter masing-masing wilayah. Pendekatan seragam justru berisiko menimbulkan kesimpulan yang tidak realistis.
Faktor sosial ekonomi
Untuk memastikan hasil penelitian lebih akurat, BRIN memasukkan tiga faktor sosioekonomi ke dalam validasi model. Tiga faktor itu adalah population density, development index, dan digital society index. Ketiganya dipakai untuk menggambarkan kondisi sosial ekonomi yang memengaruhi kebutuhan jaringan. Pendekatan ini membantu peneliti membaca hubungan antara wilayah dan konsumsi energi.
Menurut Dr Mardi, tanpa menyesuaikan faktor sosioekonomi, pemodelan energi tidak akan benar-benar merefleksikan kondisi Indonesia. Ia menilai perbedaan karakter wilayah harus menjadi dasar analisis sejak awal. Hal ini penting agar rekomendasi yang dihasilkan bisa dipakai secara praktis oleh operator. Dengan demikian, kebijakan efisiensi energi dapat disusun lebih tepat sasaran.
Kondisi pembangunan daerah juga ikut menentukan tekanan pada jaringan telekomunikasi. Wilayah dengan aktivitas ekonomi tinggi biasanya membutuhkan layanan data yang lebih padat. Sebaliknya, daerah dengan indeks pembangunan yang rendah cenderung memiliki pola kebutuhan yang berbeda. Variasi itu membuat desain BTS harus mengikuti realitas lapangan, bukan asumsi umum.
Indeks masyarakat digital juga menjadi penentu penting dalam studi tersebut. Semakin tinggi tingkat keterhubungan masyarakat dengan layanan digital, semakin besar pula kebutuhan infrastruktur jaringan. Dalam konteks ini, energi BTS menjadi bagian yang tidak terpisahkan dari pertumbuhan ekonomi digital. Karena itu, pengelolaan konsumsi daya harus berjalan seiring dengan ekspansi layanan.
Implikasi untuk operator
Hasil penelitian BRIN memberi sinyal bahwa operator telekomunikasi perlu menerapkan strategi jaringan yang lebih adaptif. Penyesuaian jenis BTS, kapasitas layanan, dan sebaran site dapat membantu menekan pemborosan energi. Langkah ini juga penting untuk menjaga kualitas layanan tetap stabil. Pada saat yang sama, efisiensi operasional dapat ditingkatkan secara bertahap.
Perbedaan kebutuhan antara Pulau Jawa dan wilayah lain menunjukkan bahwa satu pendekatan tidak dapat digunakan untuk seluruh Indonesia. Operator harus membaca karakter daerah secara detail sebelum melakukan ekspansi jaringan. Tanpa perhitungan yang matang, biaya operasional berpotensi meningkat tajam. Risiko itu akan semakin besar jika pertumbuhan trafik data terus naik.
Di tengah dominasi 4G dan terbatasnya implementasi 5G, tekanan pada jaringan masih akan berlangsung dalam jangka menengah. Karena itu, efisiensi energi menjadi isu strategis bagi industri telekomunikasi. Perusahaan dituntut menjaga keseimbangan antara kualitas layanan dan konsumsi daya. Tantangan ini diperkirakan akan semakin besar seiring bertambahnya pengguna digital.
Temuan tersebut menegaskan pentingnya riset berbasis data lokal untuk mendukung pembangunan jaringan telekomunikasi nasional. Dengan mengacu pada kondisi sosial ekonomi dan karakter geografis, pemodelan energi dapat dibuat lebih akurat. Hasilnya, keputusan investasi dan pengelolaan jaringan menjadi lebih efisien. Pendekatan ini juga relevan untuk mendukung pemerataan layanan digital di seluruh Indonesia.
