Ledakan Data Center AI di Indonesia: Listrik, Air, dan Infrastruktur Jadi Tantangan Baru
Artificial intelligence atau AI membutuhkan komputasi dalam jumlah besar. Di belakang setiap model AI, layanan cloud, aplikasi generatif, dan sistem machine learning terdapat infrastruktur fisik yang membutuhkan server, storage, networking, listrik, dan sistem pendinginan.
Karena itu, perkembangan AI tidak hanya menciptakan persaingan antarperusahaan teknologi.
AI juga sedang menciptakan perlombaan membangun data center.
Di Indonesia, perkembangan tersebut mulai terlihat semakin jelas. Pemerintah dan pelaku industri sedang mempersiapkan infrastruktur data center dan kelistrikan untuk mengantisipasi meningkatnya kebutuhan komputasi akibat AI dan transformasi digital.
Kementerian ESDM memperkirakan kebutuhan listrik sektor data center Indonesia dapat mencapai sekitar 32 gigawatt (GW) pada 2032. Pemerintah juga memperkirakan potensi investasi sektor data center dalam tiga sampai lima tahun mendatang berada di kisaran US$15–20 miliar.
Angka tersebut menunjukkan bahwa data center tidak lagi sekadar bagian dari industri teknologi.
Data center mulai menjadi bagian dari infrastruktur ekonomi nasional.
Mengapa AI membutuhkan begitu banyak data center?
AI modern membutuhkan computational power yang jauh lebih besar dibandingkan banyak aplikasi IT tradisional.
Model AI harus melakukan training menggunakan dataset dalam jumlah besar. Setelah model selesai dibuat, sistem tersebut masih membutuhkan compute untuk menjalankan inference ketika pengguna mengirimkan permintaan.
Semakin banyak orang menggunakan AI, semakin besar pula kebutuhan inference.
Selain itu, AI mulai masuk ke berbagai bidang seperti software engineering, customer service, healthcare, finance, manufacturing, cybersecurity, dan enterprise applications.
Artinya, kebutuhan komputasi tidak berhenti pada perusahaan AI.
Perusahaan biasa juga mulai menjadi pengguna compute-intensive workloads.
Inilah salah satu alasan mengapa pembangunan AI data center berkembang.
Data center yang dirancang untuk AI biasanya membutuhkan infrastruktur dengan kepadatan komputasi yang lebih tinggi, termasuk GPU atau accelerator dalam jumlah besar, networking berkecepatan tinggi, storage, serta sistem pendinginan yang mampu menangani heat density yang lebih tinggi.
Indonesia sedang mengejar pertumbuhan data center
Perkembangan industri data center Indonesia berlangsung cukup cepat.
Pada September 2026, Kementerian ESDM menyebut pertumbuhan kebutuhan sektor data center meningkat lebih dari lima kali lipat dalam lima tahun. Pemerintah juga mengatakan terdapat lebih dari 60 calon investor dengan sekitar 40 proyek data center dalam pipeline pemantauan.
Sementara itu, PLN memperkirakan kebutuhan kapasitas listrik untuk sektor data center dapat meningkat hingga 25.297 MW pada 2034. Dalam proyeksi tersebut, kapasitas IT terpasang diperkirakan sekitar 580 MW pada 2026 dan meningkat menjadi 3,5 GW pada 2030.
Jika proyeksi tersebut terealisasi, pertumbuhan data center akan memberikan dampak langsung terhadap perencanaan jaringan listrik.
Data center tidak hanya membutuhkan listrik dalam jumlah besar.
Mereka membutuhkan listrik yang stabil dan dapat diprediksi.
Gangguan listrik beberapa detik saja dapat menjadi persoalan serius bagi fasilitas yang menjalankan workload cloud dan AI dalam skala besar.
Karena itu, kapasitas pembangkit saja tidak cukup.
Grid, transmission, substation, backup power, power quality, dan redundancy juga menjadi bagian dari persoalan.
Tantangan terbesar bukan hanya jumlah listrik
Salah satu kesalahpahaman mengenai data center adalah menganggap persoalannya hanya soal menyediakan lebih banyak pembangkit listrik.
Padahal, sebuah data center membutuhkan beberapa lapisan infrastruktur.
Mulai dari:
pembangkit listrik,
transmission network,
substations,
backup generator,
battery energy storage,
UPS,
cooling system,
water supply,
fiber optic connectivity,
network infrastructure,
physical security,
dan sistem monitoring.
Semua komponen tersebut harus tersedia secara bersamaan.
S&P Global menilai grid readiness, bukan sekadar ketersediaan lahan, menjadi salah satu tantangan utama Indonesia dalam menghadapi pertumbuhan hyperscale data center. Mereka memperkirakan kebutuhan penambahan kapasitas listrik akan meningkat tajam menjelang 2028 seiring perkembangan AI dan hyperscale facilities.
Dengan kata lain, membangun gedung data center tanpa kesiapan grid tidak menyelesaikan masalah.
AI data center juga membutuhkan sistem pendinginan yang berbeda
Server menghasilkan panas.
Semakin tinggi computational density, semakin besar pula panas yang harus dibuang.
Pada data center tradisional, air cooling masih banyak digunakan. Namun workload AI menggunakan GPU dan accelerator dengan power density yang jauh lebih tinggi.
Karena itu, liquid cooling semakin mendapatkan perhatian.
Sistem seperti direct-to-chip liquid cooling dapat membawa panas dari processor secara lebih efisien dibandingkan hanya mengandalkan udara.
Namun ada konsekuensi lain.
Sistem data center dapat membutuhkan air untuk berbagai kebutuhan, terutama cooling dan fasilitas pendukung.
Inilah sebabnya pembangunan data center di wilayah tertentu dapat memunculkan diskusi mengenai penggunaan air dan dampak lingkungan.
Di Indonesia, isu tersebut mulai terlihat dalam pembahasan pembangunan AI data center di Jatiluhur.
IESR menilai proyek dengan kebutuhan listrik dan air yang besar perlu mempertimbangkan dampak lingkungan, sosial, serta keandalan pasokan listrik sebelum pembangunan dilanjutkan.
Kasus Jatiluhur menunjukkan tantangan baru
Pada akhir September 2026, Gubernur Jawa Barat memerintahkan penghentian sementara pembangunan data center BDx di Jatiluhur karena persoalan perizinan. Reuters melaporkan bahwa keputusan tersebut muncul di tengah upaya Indonesia menarik investasi data center sekaligus meningkatnya perhatian terhadap regulasi proyek infrastruktur teknologi.
IESR kemudian menyatakan bahwa pembangunan data center dengan kebutuhan air dan listrik yang signifikan perlu dilakukan dengan memperhatikan aspek lingkungan, sosial, dan keandalan sistem kelistrikan.
Kasus ini menarik karena menunjukkan perubahan karakter industri.
Dulu, lokasi data center mungkin terutama dipilih berdasarkan konektivitas jaringan, kedekatan dengan pengguna, harga tanah, dan ketersediaan infrastruktur.
Sekarang ada faktor tambahan yang semakin penting:
Apakah wilayah tersebut memiliki cukup listrik, air, jaringan, dan kapasitas lingkungan untuk mendukung data center dalam jangka panjang?
Indonesia membutuhkan energi yang tidak hanya cukup, tetapi juga lebih bersih
Pertumbuhan AI menciptakan dilema.
Di satu sisi, data center membutuhkan listrik yang reliable.
Di sisi lain, semakin besar konsumsi listrik, semakin penting sumber energi yang digunakan.
Kementerian ESDM menyebut Indonesia memiliki potensi energi yang dapat mendukung perkembangan data center, termasuk potensi PLTA Sungai Mamberamo sekitar 23 GW dan Sungai Kayan sekitar 12 GW. Pemerintah juga mendorong pengembangan energi baru terbarukan untuk mendukung industri digital.
Pertamina Geothermal Energy juga menyiapkan panas bumi sebagai sumber listrik baseload untuk mendukung pertumbuhan green data center dan ekosistem AI di Indonesia.
Ini penting karena kebutuhan data center berbeda dengan konsumsi listrik rumah tangga biasa.
Data center membutuhkan daya yang tersedia 24 jam sehari dan 7 hari seminggu.
Karena itu, renewable energy yang hanya tersedia pada waktu tertentu membutuhkan kombinasi dengan storage, grid management, atau sumber baseload lainnya.
Data center mulai menjadi persoalan network infrastructure
Ada satu bagian yang sering tidak terlalu terlihat ketika membahas AI data center: networking.
GPU dalam jumlah besar tidak dapat bekerja secara efektif jika komunikasi antar-server menjadi bottleneck.
AI training membutuhkan interconnection berkecepatan tinggi antara compute nodes, storage, dan berbagai sistem pendukung.
Karena itu, data center generasi baru membutuhkan network fabric dengan bandwidth tinggi dan latency rendah.
Koneksi ke luar data center juga semakin penting.
AI services membutuhkan konektivitas menuju cloud platform, enterprise customers, internet exchange, submarine cable, dan berbagai lokasi data lainnya.
Indonesia memiliki posisi geografis yang menarik karena berada di jalur konektivitas antara Asia Timur, Asia Tenggara, dan Australia.
Karena itu, pengembangan data center tidak dapat dipisahkan dari pembangunan fiber optic dan submarine cable infrastructure.
Apakah Indonesia siap menghadapi ledakan AI data center?
Indonesia sedang membangun kapasitas untuk menghadapi pertumbuhan tersebut.
TelkomGroup melalui NeutraDC, misalnya, menyatakan rencana pengembangan AI data center hingga 1 GW dan menghubungkannya dengan agenda pembangunan sovereign AI infrastructure Indonesia.
PLN juga memperkuat infrastruktur kelistrikan untuk mendukung pertumbuhan data center dengan fokus pada kapasitas, reliability, power quality, scalability, dan energi bersih.
Namun pertanyaan mengenai kesiapan tidak hanya berada pada kapasitas.
Ada pertanyaan yang lebih kompleks:
Di mana data center seharusnya dibangun?
Tidak semua lokasi memiliki kondisi yang sama.
Sebuah wilayah mungkin memiliki lahan yang cukup, tetapi kekurangan listrik.
Wilayah lain mungkin memiliki listrik, tetapi keterbatasan air.
Ada wilayah yang memiliki renewable energy, tetapi konektivitas fiber belum memadai.
Karena itu, pembangunan data center pada akhirnya merupakan persoalan system engineering, bukan hanya pembangunan gedung.
Opini Betariko: AI sedang mengubah definisi infrastruktur digital
Menurut saya, perkembangan AI membuat kita harus mengubah cara melihat data center.
Selama bertahun-tahun, data center sering dianggap sebagai fasilitas teknis yang berada di belakang layar.
Pengguna hanya melihat aplikasi.
Namun aplikasi cloud, AI, streaming, SaaS, dan berbagai layanan digital sebenarnya bergantung pada fasilitas fisik yang membutuhkan listrik, pendinginan, jaringan, storage, dan maintenance.
AI membuat ketergantungan tersebut semakin terlihat.
Ketika computational workload meningkat, kebutuhan infrastrukturnya ikut meningkat.
Dan ketika infrastruktur semakin besar, dampaknya tidak lagi hanya berada di dalam industri teknologi.
Ia mulai menyentuh kelistrikan, air, lahan, jaringan fiber, lingkungan, dan perencanaan wilayah.
Menurut saya, tantangan Indonesia bukan sekadar bagaimana menarik sebanyak mungkin investasi data center.
Yang lebih penting adalah bagaimana membangun ekosistem data center yang dapat bertumbuh tanpa menciptakan bottleneck baru.
Data center membutuhkan listrik.
Listrik membutuhkan pembangkit dan grid.
Server membutuhkan cooling.
Cooling membutuhkan sistem pengelolaan panas dan, pada konfigurasi tertentu, air.
AI membutuhkan bandwidth.
Bandwidth membutuhkan fiber dan interconnection.
Semua komponen tersebut saling terhubung.
Karena itu, keberhasilan Indonesia dalam membangun AI infrastructure tidak akan ditentukan oleh satu perusahaan atau satu proyek data center.
Ia akan ditentukan oleh seberapa baik seluruh sistem tersebut dapat bekerja bersama.
Dan menurut saya, di sinilah persoalan data center Indonesia menjadi jauh lebih menarik.
Ini bukan lagi sekadar cerita mengenai pembangunan gedung berisi server.
Ini adalah cerita mengenai bagaimana sebuah negara mempersiapkan infrastruktur fisik untuk era artificial intelligence.