Regulator pasar listrik PJM Interconnection baru-baru ini menerbitkan temuan yang mengejutkan: kepentingan pusat data menjadi pemicu utama lonjakan biaya transmisi sebesar $23 miliar. Beban ini akan ditanggung pelanggan residensial, komersial, dan industri di wilayah yang mencakup 14 negara bagian di tengah Atlantik dan Midwest hingga akhir 2028 paling lambat. Angka ini bukan proyeksi spekulatif, melainkan hasil analisis biaya investasi jaringan yang harus dibangun untuk memenuhi kelaparan energi sektor digital.
Mekanisme penetapan tarif listrik sebenarnya sederhana secara prinsip: regulator mengidentifikasi biaya operasional dan investasi utilitas, lalu mengalokasikannya ke kelompok pelanggan. Namun di praktiknya, alokasi biaya transmisi — seperti pembangunan gardu induk dan saluran daya baru — sering kali dibagi merata ke semua pelanggan. Saat sebuah pusat data didirikan di area yang belum memiliki infrastruktur memadai, biaya memperluas jaringan hingga ke lokasi tersebut justru tersebar ke tagihan bulanan rumah tangga biasa.
Kunci permasalahan terletak pada metode "coincident peak demand" yang menjadi standar industri. Biaya puncak beban sistem dialokasikan proporsional berdasarkan penggunaan saat momen permintaan tertinggi. Di sinilah celah dimanfaatkan pusat data: dengan sistem otomatis, mereka mampu memprediksi puncak beban dan menurunkan konsumsi sesaat untuk menghindari penandaan sebagai penyebab biaya puncak. Praktik serupa pernah terlihat di operasi penambangan kripto di Texas yang berhasil mengelak biaya transmisi besar.
Berbeda dengan rumah tangga yang tidak bisa dengan cepat mematikan peralatan saat puncak beban, pusat data memiliki fleksibilitas teknis untuk mengatur beban kerja server secara real-time. Komputerisasi memungkinkan mereka mengurangi konsumsi hanya dalam jangka menit kritis, lalu kembali penuh setelah puncak lewat. Akibatnya, meski total konsumsi energi mereka masif, kontribusi tercatat pada puncak beban bisa minim — sehingga biaya jaringan yang seharusnya mereka tanggung justru dialihkan ke pelanggan lain.
Proses penetapan tarif seharusnya melibatkan perwakilan semua pihak. Utilitas mengusulkan alokasi biaya, grup industri besar menyuarakan kepentingan pabrik, dan pusat data menyewa pakar alokasi biaya untuk meminimalkan porsi mereka. Namun suara pelanggan rumah tangga sering tidak terdengar. Meskipun 47 negara bagian memiliki kantor advokasi konsumen, peran mereka dibatasi oleh hukum: mereka tidak boleh memihak satu golongan pelanggan atas yang lain. Artinya, mereka bisa menentang kenaikan biaya total, tapi tidak bisa mempertahankan agar pusat data membayar porsi yang adil.
Ketidakseimbangan representasi ini menciptakan risiko sistemik. Tanpa lawan argumen yang ekuivalen, proposal pusat data untuk alokasi biaya minimal sering diterima tanpa tantangan substantif. Regulator pun terpaksa menetapkan tarif berdasarkan data yang tidak sepenuhnya mencerminkan beban sebenarnya. Rumah tangga — yang tidak punya tim hukum, pakar ekonomi energi, atau lobi — jadi pihak yang "menanggung tas" biaya infrastruktur yang sebenarnya dibangun untuk melayani kebutuhan komputasi skala besar.
Di Indonesia, fenomena serupa mulai mengancam seiring boom pembangunan pusat data untuk mendukung ekosistem AI dan cloud computing. PLN telah menyiapkan skema tarif khusus industri besar, namun transparansi alokasi biaya transmisi bagi pelanggan kecil masih minim. Jika investasi gardu induk dan saluran ekstra tinggi untuk melayani kawasan pusat data dibebankan ke tarif dasar, maka biaya listrik rumah tangga dan UMKM akan naik tanpa alasan yang jelas bagi publik.
Kementerian ESDM dan BPH Migas perlu mempelajari kasus PJM sebagai pelajaran. Regulasi harus mewajibkan audit biaya transmisi terpisah untuk proyek-proyek skala besar, serta memastikan mekanisme "cost causation" — siapa yang menyebabkan biaya, dia yang bayar — diterapkan ketat. Tanpa ini, masyarakat umum akan mensubsidi infrastruktur digital yang keuntungannya hanya dinikmati segelintir korporasi.
Langkah konkret berikutnya di AS adalah tekanan legislatif untuk merevisi metodologi coincident peak demand. Beberapa negara bagian mulai mempertimbangkan tarif berbasis kapasitas (capacity-based rates) yang menagih berdasarkan beban maksimum yang dikontrak, bukan konsumsi sesaat. Di Indonesia, OJK dan KPPU sebaiknya ikut memantau praktik harga transfer dan alokasi biaya utilitas guna mencegah praktik cross-subsidi terselubung yang merugikan konsumen kecil.