Kenapa Data Center AI Disebut Haus Air? Ini Faktanya

Isu mengenai konsumsi sumber daya air pada data center AI mengemuka usai Gubernur Jawa Barat Dedi Mulyadi menghentikan sementara proyek pusat data (data center) berbasis kecerdasan buatan pada 28 September 2026.

Proyek tersebut rencananya digarap BDx Data Centers di Jatiluhur, Kabupaten Purwakarta, Jawa Barat. Seperti dilansir Katadata, Proyek bernama AI Campus 2 atau CGK4 bernilai investasi Rp3,5 triliun tersebut dirancang berkapasitas hingga 640 megawatt (MW). 

Penghentian sementara dilakukan akibat belum rampungnya dokumen Izin Mendirikan Bangunan (IMB) dan Analisis Mengenai Dampak Lingkungan (Amdal), sekaligus untuk memastikan pasokan air bersih bagi masyarakat Purwakarta tidak terganggu akibat tingginya kebutuhan pasokan air untuk cooling system server AI.

Pesatnya perkembangan teknologi kecerdasan buatan di tingkat global mendorong peningkatan kebutuhan infrastruktur komputasi skala raksasa (hyperscale). Di balik kecanggihan pemrosesan data tingkat tinggi, terdapat pusat data berkapasitas masif yang beroperasi nonstop selama 24 jam. 

Meskipun memfasilitasi efisiensi digital, pengoperasian mesin pemroses data tersebut menghasilkan beban panas ekstrem, sehingga membutuhkan pasokan air dan listrik dalam jumlah sangat besar untuk menjaga stabilitas suhu operasional perangkat keras.

Alasan Pusat Data AI Menghabiskan Banyak Air

Pusat data kecerdasan buatan membutuhkan pasokan daya listrik masif dalam ukuran MW yang berdampak pada peningkatan suhu komponen internal secara signifikan. Unit pemroses grafis yang bekerja keras mengolah beban komputasi tingkat tinggi akan mengalami overheating jika tidak didinginkan secara konstan, yang dapat mengganggu kinerja maupun keandalan server.

Untuk menjaga suhu operasional server tetap stabil dan mencegah kerusakan perangkat keras, pengelola menggunakan sistem pendinginan yang bekerja secara terus-menerus. Berikut beberapa alasan data center AI haus air yang menjadi faktor utama dibalik tingginya konsumsi sumber daya air, di antaranya:

• Mekanisme Pendinginan Evaporatif (Evaporative Cooling): Salah satu teknologi yang digunakan di sejumlah fasilitas adalah pendinginan evaporatif. Prinsip kerjanya relatif sederhana, di mana air digunakan untuk membantu menyerap panas. Ketika air menguap, panas ikut terbawa keluar dari sistem sehingga udara atau perangkat yang didinginkan dapat mencapai temperatur yang lebih rendah.

• Pengisian Air Baru Secara Berkala: Dalam sistem pendinginan evaporatif, sebagian air hilang melalui proses penguapan. Karena itu, operator harus memasukkan pasokan air baru secara berkala untuk menjaga sistem tetap berfungsi, yang menjadi penyebab utama konsumsi air dalam jumlah besar.

• Penggunaan Alokasi Air Daerah: Pada kasus proyek CGK4 BDx Jatiluhur misalnya, kebutuhan air pendingin rencananya memanfaatkan alokasi air PDAM Kabupaten Purwakarta sebesar 14 persen dari total kuota terpasang 3.000 liter per detik yang selama berpuluh tahun belum terpakai optimal.

• Variasi Desain dan Lokasi Fasilitas: Kebutuhan air pada setiap fasilitas dapat berbeda-beda tergantung pada desain pusat data, lokasi geografis, kondisi iklim sekitar, jenis sistem pendinginan yang diterapkan, serta sumber air yang digunakan.

• Intensitas Komputasi High-Performance Computing: Pemrosesan model kecerdasan buatan membutuhkan daya komputasi berkali-kali lipat dibandingkan pengolahan data internet konvensional. Kerapatan daya per rak server menghasilkan kalor yang jauh lebih tinggi, sehingga volume air yang dibutuhkan meningkat secara signifikan.

• Kebutuhan Air Bersih Kualitas Tinggi: Untuk mencegah timbulnya kerak, korosi, dan penumpukan bakteri pada saluran pendingin mesin, pusat data memerlukan pasokan air bersih (potable water) yang kerap kali bersumber dari pasokan air minum atau akuifer lokal.

• Konsumsi Air Tidak Langsung (Indirect Water Footprint): Selain konsumsi langsung di fasilitas pendingin, operasional pusat data membutuhkan listrik skala besar dari pembangkit listrik yang juga membutuhkan volume air sangat besar untuk mendinginkan turbin.

Dampak Lingkungan dan Ekologis di Sekitar Data Center AI

Di sejumlah wilayah yang mengalami krisis air atau kekeringan musiman, keberadaan pusat data skala besar dapat memicu persaingan penggunaan air antara kebutuhan industri teknologi dan kebutuhan domestik masyarakat.

Berdasarkan kajian analisis industri, fasilitas komputasi berkapasitas 1 MW diperkirakan dapat menyerap volume air yang setara dengan kebutuhan harian ribuan warga di satu kawasan pemukiman. Kondisi ini membawa dampak lingkungan yang perlu diantisipasi, antara lain:

• Penurunan Muka Air Tanah (Groundwater Depletion): Pengambilan air tanah secara masif dan terus-menerus oleh fasilitas pendingin berpotensi menurunkan cadangan akuifer lokal serta mengganggu sumur warga di sekitar lokasi.

• Ancaman Ketahanan Air Masyarakat: Pada musim kemarau, prioritas alokasi air bersih bagi fasilitas komputasi dapat mengurangi ketersediaan pasokan air minum dan irigasi pertanian lokal jika tidak dikaji secara cermat lewat studi Amdal.

• Peningkatan Suhu Air Terbuang (Thermal Pollution): Air sisa pendinginan yang dibuang kembali ke lingkungan dengan suhu yang lebih tinggi dapat mengganggu ekosistem perairan terdekat.

Lantas, Apa Solusinya?

Menanggapi sorotan publik dan regulasi lingkungan yang semakin ketat, para pengembang teknologi serta pengelola pusat data global mulai mengimplementasikan terobosan sistem pendinginan yang lebih ramah lingkungan. Inovasi ini bertujuan mengurangi ketergantungan pada air bersih segar tanpa menurunkan efisiensi kinerja server.

Beberapa solusi teknologi pendinginan modern yang mulai diterapkan secara bertahap meliputi:

• Teknologi Direct-to-Chip Liquid Cooling: Metode ini mengalirkan cairan pendingin langsung ke cip pemroses (chip) yang mampu menangani kepadatan daya hingga 500 kilowatt (kW) per rak. Teknologi ini diterapkan pada proyek CGK4 Jatiluhur yang telah memperoleh sertifikasi NVIDIA DGX-Ready Colocation Data Center.

• Pendinginan Celup Cair (Liquid Immersion Cooling): Merendam komponen server secara langsung ke dalam cairan dielektrik non-konduktif khusus untuk menyerap panas lebih efektif tanpa perlu menguapkan air secara konstan.

• Penggunaan Air Daur Ulang (Recycled / Reclaimed Water): Mengalihkan penggunaan air minum ke air limbah terolah (graywater) untuk proses pendinginan mesin guna mengurangi beban pada pasokan air bersih masyarakat.

• Pemanfaatan Udara Luar (Direct Expansion / Free Cooling): Memanfaatkan suhu udara alami di daerah beriklim dingin untuk mendinginkan fasilitas, sehingga penggunaan sistem pendingin berbasis air dapat diminimalkan.

• Teknologi Daur Ulang Air Tertutup (Closed-Loop System): Menerapkan sistem sirkulasi air tertutup yang mendinginkan kembali air panas tanpa membiarkannya menguap ke atmosfer.

Daftar 8 Fasilitas Pusat Data AI di Indonesia

Akselerasi adopsi teknologi kecerdasan buatan turut mendorong pembangunan infrastruktur pusat data siap AI (AI-ready data center) berskala hyperscale di pasar domestik. Selain proyek CGK4 BDx di Jatiluhur yang didukung daya listrik hingga 845 megavolt ampere (MVA) dari PLN, berbagai pemain industri juga membangun jaringan pusat data di sejumlah wilayah.

Berikut adalah delapan fasilitas pusat data AI terbesar yang beroperasi dan tengah dikembangkan di Indonesia:

• AI Campus 2 (CGK4) – BDx Data Centers & Indosat: Proyek bernilai Rp3,5 triliun di Jatiluhur, Purwakarta, Jawa Barat ini dirancang memiliki total potensi kapasitas mencapai 640 MW dengan 6 gedung, serta didukung total pasokan listrik 845 MVA dari PLN. Tahap awal pembangunan gedung pertama berkapasitas 120 MW ditargetkan mulai beroperasi pada awal 2027.

• Kampus H1 & JK6 – PT DCI Indonesia Tbk (DCII): Fasilitas yang didirikan oleh Toto Sugiri ini mengoperasikan kampus di Cibitung dan Karawang, Jawa Barat dengan kapasitas operasional mencapai 128 MW serta target jangka panjang melampaui 300 MW.

• Edgnex DAMAC AI Data Center – Edgnex by DAMAC: Penyedia infrastruktur asal Dubai ini membangun fasilitas siap AI di Jakarta dan Cikarang, Jawa Barat dengan proyeksi kapasitas hingga 144 MW.

• NeutraDC Hyperscale Cikarang – PT Telkom Indonesia Tbk: Anak usaha Telkom Indonesia ini memacu pengembangan fasilitas skala penuh hingga 121,5 MW di kawasan industri Cikarang, Jawa Barat.

• Princeton Digital Group (PDG) Cikarang – PDG: Penyedia fasilitas hyperscale regional asal Singapura ini memperkuat infrastruktur AI di Cikarang, Jawa Barat lewat fasilitas berkapasitas total 120 MW.

• CGK Campus – Digital Edge & Indointernet (EDGE): Kolaborasi Digital Edge bersama PT Indointernet Tbk merancang ekosistem pusat data di Cikarang/Bekasi, Jawa Barat dengan skala desain mencapai 500 MW hingga 1 gigawatt (GW).

• NeutraDC Nxera Batam – Konsorsium Telkom, Singtel, & Medco: Kemitraan antara NeutraDC, Singtel, dan Medco Power menghadirkan pusat data lintas negara berkapasitas total 54 MW di Kabil / Nongsa Digital Park, Batam, dengan tahap awal topping-off sebesar 18 MW.

• Equinix JK1 AI-Ready Facility – Equinix & Astra: Perusahaan konektivitas Equinix mengeksekusi joint venture bersama PT Astra International Tbk untuk menghadirkan fasilitas tahap awal berkapasitas 2,4 MW di Jakarta Pusat yang dirancang khusus untuk interkoneksi dan pemrosesan beban kerja AI.