By Prediksi Tools Dong in Hiburan —

Tool Prediksi Permintaan Stasiun Pengisian EV

Perkembangan kendaraan listrik (EV) di Indonesia makin ngebut. Tapi pertumbuhan mobilnya aja nggak cukup—stasiun pengisian atau charging station juga harus ikut berkembang. Tantangannya? Nggak semua lokasi butuh charger dalam jumlah yang sama. Nah, di sinilah peran tool prediksi permintaan charger EV jadi penting banget buat penyedia infrastruktur, pemda, bahkan perusahaan swasta.

Artikel ini bakal bahas cara kerja prediksi permintaan stasiun pengisian EV, tools yang bisa dipakai, faktor-faktor yang perlu diperhatikan, dan manfaat nyata dari penerapan teknologi ini di lapangan.

Kenapa Harus Pakai Prediksi Permintaan Charging?

Tanpa prediksi yang tepat, bisa aja terjadi dua hal yang sama-sama bikin repot:

  • Over-supply: terlalu banyak charger tapi jarang dipakai (boros investasi)
  • Under-supply: permintaan tinggi tapi stasiun terbatas (antrian panjang dan pengalaman buruk)

Dengan tool prediksi, kita bisa menempatkan jumlah charger sesuai kebutuhan, bukan berdasarkan asumsi semata.

Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Permintaan Stasiun EV

Sebelum masuk ke tools, penting banget memahami variabel yang mempengaruhi permintaan pengisian EV di satu lokasi:

1. Jumlah Kendaraan Listrik Terdaftar

Data ini bisa diambil dari Samsat, PLN, atau Dinas Perhubungan setempat.

2. Tingkat Mobilitas Harian

Lokasi di pusat kota atau jalur antar-kota biasanya punya permintaan lebih tinggi.

3. Jenis Kendaraan (Mobil vs Motor EV)

Motor listrik punya kebutuhan pengisian berbeda dibanding mobil listrik.

4. Durasi dan Kecepatan Charging

Lokasi dengan fast-charging lebih cocok di rest area atau titik transit, bukan di perumahan.

5. Ketersediaan Daya Listrik

Prediksi juga harus mempertimbangkan infrastruktur listrik lokal.

Cara Kerja Tool Prediksi Permintaan Charger EV

Tool prediksi umumnya menggunakan model berbasis geospasial, data historis, dan machine learning. Berikut komponen utamanya:

  • Peta digital: memetakan populasi EV dan lokasi charger aktif
  • Input data historis: pemakaian charger, frekuensi kunjungan, durasi charging
  • Integrasi cuaca dan jam sibuk: untuk memetakan waktu-waktu puncak
  • Model AI/ML: untuk menyarankan jumlah charger ideal per titik

Beberapa tool juga dilengkapi dashboard interaktif yang menampilkan heatmap permintaan dan prediksi 7 hari hingga 3 bulan ke depan.

Rekomendasi Tool yang Bisa Digunakan

1. Open Charge Map + Custom Analytics

Open-source peta stasiun EV yang bisa dikombinasikan dengan tools seperti Google BigQuery untuk analisis permintaan.

2. PlugShare Business

Bisa digunakan oleh penyedia stasiun untuk mengukur traffic, review pengguna, dan tren penggunaan charger.

3. EV Energy Analytics by Siemens

Menawarkan dashboard prediksi dan rekomendasi lokasi optimal berdasarkan konsumsi energi, lalu lintas, dan kapasitas trafo.

4. ArcGIS + EV Suitability Model

Untuk pemetaan geospasial prediktif. Cocok buat pemda yang mau merancang jaringan charger EV jangka panjang.

Studi Mini: Prediksi Permintaan Charger EV di Jakarta

Dari data kendaraan listrik di DKI Jakarta 2024:

  • Total EV terdaftar: 18.500 unit
  • Charger publik aktif: 147 unit
  • Titik dengan permintaan tertinggi: SCBD, Kemang, dan Rasuna Said
  • Rata-rata waktu penggunaan charger: 42 menit

Dengan menggunakan model prediksi berbasis traffic + jumlah EV, Dinas Perhubungan merekomendasikan:

  • Penambahan 3 fast charger di kawasan Kemang
  • Relokasi 2 charger dari area sepi ke kawasan perkantoran
  • Penjadwalan maintenance berdasarkan jam non-sibuk

Manfaat Langsung dari Tool Prediksi Ini

Dengan implementasi yang tepat, tool prediksi ini bisa memberikan keuntungan nyata:

  • Efisiensi investasi: Tidak buang dana pasang charger di tempat yang nggak dipakai
  • Pengalaman pengguna lebih baik: Minim antrian dan kehabisan slot
  • Pengurangan emisi: Karena kendaraan nggak harus cari-cari charger terlalu jauh
  • Dukungan kebijakan publik: Pemerintah bisa merancang insentif berbasis data permintaan nyata

Tantangan Implementasi di Indonesia

Beberapa tantangan yang masih dihadapi saat ini:

  • Data kendaraan EV masih belum sinkron antar instansi
  • Banyak lokasi belum punya infrastruktur daya yang stabil
  • Masih minimnya edukasi pemilik EV soal etika penggunaan charger
  • Ketergantungan pada operator charging swasta yang tidak saling terhubung

Solusinya adalah integrasi data nasional dan kolaborasi lintas sektor: pemerintah, PLN, operator, dan komunitas EV.

Masa Depan Mobilitas Berbasis Data

Keberhasilan ekosistem EV bukan cuma tergantung pada jumlah kendaraan, tapi juga pada infrastruktur pengisian yang pintar dan efisien. Tools prediksi permintaan charger EV menjadi jembatan penting untuk mewujudkan hal itu.