Indonesia, dengan 129 gunung api aktif yang menyumbang 13% dari total gunung api dunia, memiliki potensi panas bumi terbesar di dunia, mencapai 40% dari cadangan global. Namun, pemanfaatannya masih sangat minim, hanya sekitar 5% dari total potensinya, meskipun kapasitas energi terbarukan Indonesia telah mencapai 12,6 GW pada 2023. Penelitian ini, yang berbasis pada pendekatan Research and Development (R&D) serta studi literatur mendalam, bertujuan mengoptimalkan Pembangkit Listrik Tenaga Panas Bumi (PLTP) sekaligus mendukung mitigasi bencana vulkanik. Melalui integrasi teknologi Artificial Intelligence (AI), seperti Evolutionary Algorithm (EA) dan Neural Network (NN), prototipe dikembangkan dengan memanfaatkan sensor canggih, termasuk Thermal Camera, Seismometer, dan Gas Sensor (SO₂ dan CO₂), untuk mendeteksi parameter vulkanik secara real-time. Pendekatan ini memungkinkan pemantauan perubahan suhu, tekanan seismik, dan konsentrasi gas vulkanik dengan tingkat akurasi tinggi, di mana hasil simulasi menunjukkan peningkatan efisiensi eksergi PLTP sebesar 15-20%, pengurangan biaya operasional hingga 10-12%, serta akurasi deteksi dengan R² mendekati 1 dan Mean Squared Error (MSE) 3.5261×10⁻⁹. Studi literatur digunakan untuk mengidentifikasi parameter penting dalam efisiensi energi dan mitigasi risiko, sedangkan tahap R&D menghasilkan sistem yang mampu meningkatkan deteksi dini aktivitas vulkanik secara signifikan.