Digital Twin menjadi salah satu teknologi yang semakin banyak dikembangkan untuk membantu manusia memahami, memantau, dan mengoptimalkan objek maupun sistem di dunia nyata. Teknologi ini dapat diterapkan pada mesin produksi, kendaraan, bangunan, kawasan perkotaan, sistem transportasi, pertambangan, bahkan kondisi organ manusia.
National Institute of Standards and Technology (NIST) mendefinisikan Digital Twin sebagai model komputer dari suatu sistem fisik, seperti mesin atau bangunan, yang dirancang dengan tingkat ketelitian dan fleksibilitas tinggi. Model tersebut dapat digunakan untuk melakukan pemantauan, simulasi, prediksi, optimasi, serta mendukung pengambilan keputusan.
Sederhananya, Digital Twin dapat dipahami sebagai “kembaran digital” dari sesuatu yang ada di dunia nyata. Namun, teknologi ini bukan sekadar gambar tiga dimensi atau salinan visual. Digital Twin menggabungkan model digital dengan data dari objek fisik agar kondisi, perilaku, dan perubahan pada objek tersebut dapat dipelajari melalui lingkungan virtual.
Bagaimana Digital Twin Bekerja?
Digital Twin dimulai dari objek atau sistem fisik yang akan direpresentasikan. Objek tersebut dapat berupa kendaraan, mesin, bangunan, jalan, wilayah perkotaan, maupun proses operasional yang lebih kompleks.
Sensor, perangkat Internet of Things (IoT), GPS, kamera, dan sistem informasi kemudian mengumpulkan data dari objek fisik. Data yang diperoleh dapat mencakup lokasi, kecepatan, suhu, tekanan, getaran, konsumsi energi, beban kerja, maupun kondisi lingkungan.
Data tersebut dikirimkan ke model digital dan diolah menggunakan analitik data, simulasi, kecerdasan buatan, atau machine learning. Model digital kemudian menampilkan kondisi objek, mengenali pola, memperkirakan perubahan, dan menguji berbagai skenario tanpa harus langsung melakukan percobaan pada objek sebenarnya.
Kusnawi, S.Kom., M.Eng., dosen dan peneliti Universitas AMIKOM Yogyakarta yang mengembangkan riset Digital Twin, menjelaskan bahwa konektivitas menjadi unsur penting dalam teknologi tersebut.
“Esensi Digital Twin terdapat pada konektivitas. Apa yang terjadi pada objek fisik dapat direpresentasikan dalam bentuk digital secara waktu nyata,” ujar Kusnawi.
Informasi dari model digital selanjutnya dapat digunakan untuk menentukan tindakan pada objek fisik. Dalam sistem yang lebih lanjut, aliran data dapat berlangsung dua arah sehingga perubahan pada objek fisik memperbarui model digital, sedangkan hasil analisis model menjadi dasar intervensi atau pengambilan keputusan di lapangan.
Bukan Sekadar Simulasi atau Metaverse
Digital Twin kerap disamakan dengan simulasi, visualisasi tiga dimensi, atau metaverse. Ketiganya dapat saling mendukung, tetapi memiliki fungsi yang berbeda.
Simulasi digunakan untuk menguji kemungkinan berdasarkan model dan parameter yang telah ditentukan. Sementara itu, Digital Twin terhubung dengan data dari objek fisik sehingga modelnya dapat terus diperbarui mengikuti kondisi aktual.
Visualisasi tiga dimensi juga dapat menjadi salah satu bentuk tampilan Digital Twin, tetapi bukan unsur yang selalu wajib. Digital Twin dapat ditampilkan melalui dasbor, grafik, peta, model prediksi, atau sistem peringatan tanpa menggunakan lingkungan tiga dimensi.
Metaverse lebih berfokus pada ruang virtual yang memungkinkan manusia berinteraksi di dalamnya. Digital Twin berfokus pada representasi dan analisis objek atau sistem fisik. Digital Twin dapat ditempatkan di dalam lingkungan metaverse, tetapi metaverse tidak otomatis dapat disebut sebagai Digital Twin.
NASA menjelaskan Digital Twin sebagai replika virtual waktu nyata dari objek, sistem, atau proses fisik. Teknologi ini digunakan untuk membantu pengambilan keputusan, mengurangi risiko, dan mendukung pengembangan berbagai bidang ketika dipadukan dengan komputasi ilmiah, kecerdasan buatan, serta teknologi sensor.
Dari Pemantauan hingga Prediksi
Salah satu fungsi dasar Digital Twin adalah memantau kondisi objek. Pada mesin industri, misalnya, sensor dapat mengirimkan data suhu, getaran, dan tekanan. Sistem kemudian membandingkan data tersebut dengan kondisi normal untuk mendeteksi potensi gangguan.
Digital Twin juga dapat digunakan untuk memprediksi kerusakan. Dengan membaca pola data historis dan kondisi terkini, sistem dapat memperkirakan kapan suatu komponen membutuhkan perawatan. Perusahaan dapat melakukan perawatan sebelum kerusakan terjadi sehingga risiko penghentian operasional dapat dikurangi.
Pada tahap yang lebih lanjut, Digital Twin membantu mengoptimalkan proses. Berbagai skenario dapat diuji melalui model digital untuk mencari pengaturan yang lebih efisien, aman, dan sesuai kebutuhan. NIST menyebut Digital Twin sebagai model virtual tersinkronisasi yang membantu industri merepresentasikan, mendiagnosis, memprediksi, dan mengoptimalkan kegiatan operasional.
Penerapan di Berbagai Bidang
Dalam industri manufaktur, Digital Twin dapat digunakan untuk memantau mesin, menguji perubahan jalur produksi, meningkatkan kualitas produk, dan merencanakan perawatan. Perusahaan dapat melihat dampak suatu keputusan melalui model digital sebelum menerapkannya di pabrik.
Di sektor transportasi, teknologi ini dapat merepresentasikan kendaraan, pergerakan lalu lintas, konsumsi bahan bakar, dan kondisi jalan. Data tersebut dapat membantu pengelola menentukan rute, mengurangi kemacetan, serta meningkatkan keselamatan dan efisiensi operasional.
Dalam tata kota, Digital Twin dapat menggabungkan data bangunan, jalan, jaringan utilitas, kepadatan penduduk, cuaca, dan transportasi. Pemerintah atau perencana wilayah dapat menggunakannya untuk menguji dampak pembangunan, perubahan arus lalu lintas, maupun potensi bencana.
Di bidang kesehatan, Digital Twin berpeluang digunakan untuk merepresentasikan organ atau kondisi pasien berdasarkan data medis. Dokter dan peneliti dapat memanfaatkan model tersebut untuk mempelajari risiko dan menguji skenario tindakan tanpa langsung memberikan intervensi kepada pasien.
Sementara itu, dalam pertambangan, Digital Twin dapat digunakan untuk memantau kendaraan berat, kondisi medan, pola berkendara, konsumsi bahan bakar, dan proses pengangkutan material.
Digital Twin untuk Operasi Pertambangan
Kusnawi mengembangkan riset Digital Twin untuk mengoptimalkan konsumsi bahan bakar haul truck pada pertambangan terbuka. Penelitian tersebut menggabungkan Digital Twin dan reinforcement learning dengan mempertimbangkan perilaku berkendara, dinamika kendaraan, serta kondisi operasional.
Model digital dibangun menggunakan data telematika historis. Data tersebut menggambarkan pola pengaturan kecepatan, akselerasi, pengereman, dan manuver kendaraan. Melalui simulasi, model mempelajari hubungan antara cara kendaraan dioperasikan dengan konsumsi bahan bakar.
Penelitian ini tidak hanya bertujuan menampilkan pergerakan kendaraan. Model dikembangkan untuk menguji pola pengoperasian yang lebih efisien dan menghasilkan perilaku berkendara yang lebih halus, termasuk menjaga kestabilan kecepatan serta mengurangi akselerasi dan pengereman agresif.
PT Pamapersada Nusantara (PAMA) turut dilibatkan sebagai mitra industri dalam penelitian tersebut. Menurut Kusnawi, model yang dikembangkan telah menjalani User Acceptance Test bersama pihak PAMA dan dinilai sesuai dengan kondisi serta kebutuhan perusahaan. Meski demikian, pengembangan masih berada pada lingkungan simulasi dan membutuhkan pengujian langsung di lapangan.
Membutuhkan Data yang Andal
Pengembangan Digital Twin menghadapi sejumlah tantangan. Model digital membutuhkan data yang akurat, konsisten, dan relevan agar dapat merepresentasikan objek fisik dengan baik. Data yang tidak lengkap atau tidak sesuai dapat menghasilkan analisis yang keliru.
Integrasi juga menjadi tantangan karena data sering berasal dari sensor, perangkat, dan sistem informasi yang berbeda. Seluruh sumber tersebut harus dapat terhubung dan menggunakan struktur data yang dapat dipahami oleh sistem.
Aspek keamanan dan privasi tidak kalah penting. Digital Twin dapat memproses data operasional perusahaan, infrastruktur publik, kendaraan, hingga informasi kesehatan. Karena itu, pengelola perlu mengatur akses, kepemilikan, penyimpanan, serta perlindungan data sejak tahap perancangan.
Digital Twin juga membutuhkan proses validasi. Model tidak boleh langsung dianggap mewakili keadaan sebenarnya hanya karena mampu menghasilkan visualisasi atau simulasi. Hasil model harus dibandingkan dengan kondisi fisik dan diuji secara berkala agar tetap akurat.
Kolaborasi untuk Mengembangkan Digital Twin
Pengembangan Digital Twin membutuhkan kepakaran lintas bidang. Teknologi ini menggabungkan pengetahuan mengenai objek fisik, sensor, sistem informasi, kecerdasan buatan, pemodelan, analisis data, geospasial, serta kebutuhan pengguna.
Kebutuhan tersebut menjadi salah satu dasar kolaborasi antara Universitas AMIKOM Yogyakarta, Universitas Diponegoro, Universitas Gadjah Mada, dan Universitas Katolik Soegijapranata. Keempat perguruan tinggi membuka ruang penelitian bersama dalam pengembangan model, pemanfaatan data, pengujian teknologi, publikasi ilmiah, serta peningkatan kompetensi dosen, mahasiswa, dan peneliti.
Kolaborasi tersebut tidak membatasi Digital Twin pada pertambangan. Perbedaan kepakaran antarinstitusi membuka peluang penerapan pada bidang geospasial, rantai pasok, tata kota, transportasi, kesehatan, dan sektor lainnya.
Melalui penelitian lintas perguruan tinggi dan keterlibatan mitra industri, Digital Twin diharapkan tidak berhenti sebagai representasi digital. Teknologi tersebut perlu diuji, divalidasi, dan dikembangkan menjadi alat yang dapat membantu manusia memahami kondisi nyata, memperkirakan risiko, serta mengambil keputusan secara lebih terukur.
Fadya RY – Direktorat Kehumasan dan Urusan Internasional
In Collaboration With : Kusnawi
