Menakar Dampak Ekologis Pembangunan Data Center AI di Jatiluhur

tirto.id - Jatiluhur akan menjadi tempat berdirinya salah satu pusat data (data center) kecerdasan buatan atau artificial intelligence (AI) di Indonesia berkapasitas 640 megawatt (MW). Di kawasan yang berjarak sekitar lima kilometer dari Bendungan Jatiluhur itu, pembangunan AI Campus 2 (CGK4) oleh BDx Data Centers diresmikan oleh Gubernur Jawa Barat, Dedi Mulyadi (KDM), Selasa (22/9/2026) lalu.

Kawasan ini telah mendapat dukungan pasokan listrik sebesar 845 MVA dari PLN. Kapasitas listrik tersebut menjadi bagian dari total pasokan listrik lebih dari 1,2 GVA yang telah diamankan BDx untuk seluruh kawasan pusat data siap-AI miliknya di Indonesia.

Chief Executive Officer BDx Data Centers, Mayank Srivastava, mengatakan pembangunan ini merupakan investasi jangka panjang pada infrastruktur yang dibutuhkan pada fase digital dan AI. Pengembangan kawasan ini direncanakan berlangsung 3 tahun dengan gedung-gedung yang dioperasikan secara bertahap.

“Kawasan ini menjadi jangkar bagi ekosistem AI yang tumbuh di Jawa Barat: kapasitas berdensitas tinggi yang dapat diskalakan dan dibangun untuk membawa beban kerja AI tingkat lanjut ke tahap produksi lebih cepat, dengan jalur yang andal bagi pelanggan seiring meningkatnya permintaan," ujar Mayank dalam keterangannya, Senin (28/9/2026).

Menurut Mayank, kawasan ini akan menerima pasokan listrik melalui PLN dalam kerangka jaringan listrik nasional Indonesia dan secara aktif menjajaki jalur energi rendah karbon. Hal itu juga termasuk skema pemanfaatan tenaga air bersama PJT untuk mendukung pertumbuhan infrastruktur AI di wilayah tersebut dengan energi yang lebih bersih dan berkelanjutan.

Pembangunan data center itu dimulai pada Gedung 1 yang direncanakan akan menghadirkan kapasitas IT sebesar 120 MW secara bertahap. Pembanguan fase pertama yang telah terkontrak diperkirakan mulai beroperasi pada awal 2027. Fasilitas ini dibangun dengan arsitektur pendingin cair langsung ke chip (direct-to-chip liquid cooling) yang dirancang untuk mendukung hingga 500 kW per rak bagi generasi akselerator AI saat ini maupun di masa mendatang.

Ekspansi kawasan pusat data didukung fasilitas pinjaman senilai US$320 juta yang diperoleh pada 2026. Investasi ini mencakup pengembangan CGK4 di Jatiluhur sebagai bagian dari perluasan infrastruktur AI perusahaan di Indonesia.

CEO BDx Indonesia, Agus Hartono Wijaya, mengatakan, kehadiran infrastruktur AI di dalam negeri dapat memungkinkan perusahaan lokal, instansi pemerintah, dan pengembang menjalankan beban kerja AI tingkat lanjut di Indonesia. Pengembangan kawasan itu juga diharapkan menciptakan lapangan kerja terampil dan nilai ekonomi jangka panjang bagi Jawa Barat.

“Ini adalah langkah nyata bagi ekonomi digital Indonesia,” ucap Agus

Platform BDx di Indonesia mencakup AI Campus 1 (CGK3/3A), AI Campus 2 (CGK4), dan AI Campus 3 (CGK5), dengan kapasitas jaringan listrik lebih dari 1,2 GVA yang telah diamankan di seluruh kawasan siap-AI miliknya di Indonesia.

AI Butuh Air untuk Mendinginkan Mesin

Pembangunan pusat data juga membawa persoalan pada kebutuhan air. Meski secara nasional konsumsi air untuk data center masih relatif kecil dibandingkan sektor seperti pertanian, tekanan yang muncul dapat terasa lebih besar di tingkat lokal karena penggunaan air terkonsentrasi di wilayah tertentu.

Guru Besar UGM sekaligus peneliti di bidang rekayasa perangkat lunak, Ridi Ferdiana, mencontohkan konsumsi air untuk data center di Amerika Serikat berada di kisaran 0,15 persen dari total penggunaan air atau sekitar 1,7 miliar liter. Angka itu jauh lebih kecil dibandingkan sektor pertanian yang menggunakan lebih dari 70 persen air.

“Isunya tetapi bukan angka nasional tetapi lebih ke implikasi ke lokal sekitar. Pemakaian air data center cenderung terkumpul di wilayah tertentu, sehingga dampak lokalnya jauh lebih besar walau persentase nasionalnya kecil,” ujar Ridi kepada Tirto, Senin (28/9/2026).

Satu fasilitas data center berukuran besar, misalnya, dapat menggunakan hingga sekitar 19 juta liter air per hari untuk kebutuhan pendinginan. Apabila diukur, Ridi menyebut ukuran ini setara dengan kebutuhan air kota berpenduduk 10 ribu hingga 50 ribu jiwa.

Dalam konteks Jatiluhur, kebutuhan air menjadi isu yang perlu diperhatikan karena waduk di kawasan ini juga berfungsi untuk penyediaan air minum dan irigasi. Waduk ini menyumbang 81% penyediaan air minum Jakarta dan sekitarnya, sekaligus mengairi 242.000 hektare sawah dengan dua kali tanam per tahun.

Sebagai ilustrasi, data center berkapasitas 40 MW dengan sistem pendinginan evaporatif yang menggunakan rata-rata sekitar 1,8 liter air per kilowatt-jam dapat menguapkan sekitar 27 juta liter air per hari. Jumlah itu setara dengan sekitar 0,3 meter kubik per detik. Angka tersebut memang jauh lebih kecil dibandingkan aliran air yang disebut mencapai sekitar 16 meter kubik per detik untuk kebutuhan Jakarta dan sekitarnya.

“Berita baiknya konon BDX menggunakan memakai pendingin cair direct to chip, yang notabene lebih hemat 5%-10% dari teknik biasa atau sekitar 25 juta liter perhari,” ujarnya.

Ridi menjelaskan, data center ini disiapkan untuk menampung komputasi AI dengan kepadatan tinggi, sehingga kebutuhan daya dan sistem pendinginannya berbeda dibandingkan data center konvensional.

Chip AI menghasilkan panas lebih tinggi karena membutuhkan daya komputasi yang besar. Sebagai gambaran sederhana, laptop tanpa GPU umumnya membutuhkan daya sekitar 45–65 watt, sedangkan laptop dengan GPU dapat menggunakan sekitar 130–240 watt. Di tingkat data center, perbedaan kebutuhan daya ini menjadi jauh lebih besar karena perangkat AI beroperasi dalam jumlah dan kepadatan yang tinggi.

Ia mencontohkan penelitian yang memperkirakan proses pelatihan GPT-3 di pusat data Microsoft membutuhkan sekitar 5,4 juta liter air. Sementara itu, kebutuhan sumber daya tidak berhenti ketika model AI selesai dilatih. Penggunaan AI sehari-hari juga membutuhkan energi melalui proses inferensi, yakni ketika model memproses permintaan pengguna dan menghasilkan jawaban.

“Satu gambar AI berjejak air sekitar 29 mL, sedangkan video kompleks 30 detik bisa 4,1 liter. Bagaimana dengan indonesia? ini bergantung pembangkitnya dari apa apakah mendukung teknologi hijau,” katanya.

Peneliti Ahli Utama Badan Riset dan Inovasi Nasional (BRIN), Atriyon Julzarika, berpandangan lonjakan kebutuhan infrastruktur pusat data tidak terlepas dari maraknya penggunaan kecerdasan buatan (AI). Komputer yang digunakan untuk menjalankan AI, khususnya graphics processing unit (GPU), memiliki kemampuan komputasi jauh lebih besar dibandingkan server yang digunakan untuk kebutuhan internet biasa.

Beban komputasi yang tinggi membuat konsumsi listrik dan panas yang dihasilkan mesin AI juga meningkat. Dampaknya terhadap SDA juga tidak hanya berasal dari kebutuhan listrik. Panas yang dihasilkan perangkat AI membutuhkan sistem pendinginan dengan kapasitas besar seperti liquid cooling.

"AI sangat rakus listrik. Untuk melatih satu model AI yang pintar, listrik yang digunakan bisa setara dengan kebutuhan listrik ratusan rumah selama setahun penuh. Jika listrik ini disuplai oleh PLTU, maka pembakaran batu bara akan semakin meningkat, yang pada akhirnya menambah polusi dan mempercepat pemanasan global," kata Atriyon dihubungi Tirto.

Selain air dan energi, Atriyon juga melihat pengembangan infrastruktur AI membutuhkan berbagai perangkat keras seperti server, kabel, dan baterai cadangan. Produksi perangkat tersebut membutuhkan sejumlah mineral dan logam, termasuk tembaga, litium, dan kobalt. Proses ekstraksi bahan baku itu memiliki dampak lingkungan di wilayah pertambangan dan menjadi bagian lain dari jejak sumber daya industri AI.

Kebutuhan lahan juga tidak hanya berkaitan dengan bangunan pusat data. Kata peneliti BRIN itu, infrastruktur pendukung seperti gardu listrik, jaringan transmisi, serta fasilitas pembangkit energi membutuhkan ruang tambahan. Oleh karena itu, ekspansi pusat data berbasis AI dapat membawa konsekuensi terhadap penggunaan lahan di sekitar kawasan pengembangan.

Data Center dan Pengaruh ke Beban Listrik Jawa-Bali

Sementara itu, Pakar Hidrologis Institut Pertanian Bogor (IPB), Hidayat Pawitan menyoroti kapasitas pembangkit listrik Jatiluhur. Hal ini, dalam kacamata Hidayat, terbatas jika dibandingkan dengan kebutuhan energi pusat data berskala besar. PLTA Jatiluhur memiliki enam unit generator dengan kapasitas masing-masing 30 megawatt (MW), sehingga total kapasitas terpasangnya mencapai 180 MW.

Selain kapasitas pembangkit, usia infrastruktur juga menjadi perhatian. Waduk dan PLTA Jatiluhur dibangun pada akhir 1960-an. Menurut Hidayat, kondisi itu perlu menjadi salah satu pertimbangan ketika kawasan di sekitar Jatiluhur dikembangkan untuk menampung pusat data dengan kebutuhan energi tinggi.

“Dengan alasan di atas, pemilihan lokasi dekat Jatiluhur untuk data center yang memiliki kebutuhan energi tinggi saya kira tidak strategis karena Jatiluhur sebagai sumber energi listrik berhubungan dengan Grid Jawa-Bali? yang artinya akses energi listrik dari Jatiluhur pasti akan berpengaruh langsung terhadap sumber-sumber listrik lain sepanjang Jawa,” tutur Hidayat saat dihubungi.

Oleh karena itu, menurut dia, pengembangan data center dapat mempertimbangkan wilayah lain yang memiliki potensi pembangkitan listrik besar dan tingkat persaingan penggunaan listrik yang lebih rendah. Ia mencontohkan pengembangan pembangkit listrik tenaga air di Kalimantan Utara sebagai salah satu kawasan yang menurutnya dapat dipertimbangkan untuk pengembangan infrastruktur dengan kebutuhan energi tinggi.

Menurut Hidayat, pembangunan data center di kawasan dengan kebutuhan listrik yang sudah tinggi berpotensi menambah persaingan penggunaan energi. Karena itu, selain melihat ketersediaan lahan dan infrastruktur digital, pemilihan lokasi juga perlu mempertimbangkan kapasitas pembangkitan dan beban lingkungan di wilayah tersebut.

Data Center Perlu Dibatasi Daya Dukung

Ridi menilai pemerintah perlu memperketat sejumlah aspek sebelum memberikan ruang bagi ekspansi data center. Aspek tersebut antara lain mewajibkan transparansi penggunaan air melalui pelaporan berkala mengenai water usage effectiveness (WUE); Memperhitungkan beban kumulatif seluruh kegiatan industri di kawasan; Penggunaan sistem pendinginan tertutup atau berbasis udara di daerah yang rawan kekurangan air dan pemanfaatan air daur ulang; Mencermati klaim penggunaan energi hijau; serta perizinan data center yang diberikan secara bertahap.

“BDx mengejar skema listrik tenaga air dengan Perum Jasa Tirta II, tetapi belum menyatakan pasokan tersebut sudah beroperasi. PLTA memakai air waduk yang sama, sehingga jadwal pelepasan air harus disinkronkan dengan kebutuhan irigasi,” kata Ridi.

Sejalan dengan itu, Pengkampanye Isu Perkotaan dan Kebijakan Tata Ruang WALHI, Wahyu Eka Styawan, menilai pemerintah perlu menempatkan pemilihan lokasi sebagai salah satu pertimbangan lingkungan utama sebelum memberikan izin ekspansi data center. Fasilitas dengan kapasitas yang sama dapat menimbulkan tekanan lingkungan berbeda ketika dibangun di wilayah yang memiliki kondisi sumber daya air dan energi berbeda.

Ia menilai, Indonesia belum memiliki regulasi khusus yang mengatur dampak lingkungan dari perkembangan AI dan infrastruktur pendukungnya. Oleh karena itu, regulasi yang lebih spesifik dinilai perlu disiapkan, dengan memastikan keterbukaan informasi dan partisipasi masyarakat dalam proses pengambilan keputusan.

“Perlu diingat bahwa investasi harus mempertimbangkan daya dukung dan daya tampung lingkungan serta dampak ekologis, bukan hanya nilai investasi yang masuk,” kata Wahyu kepada Tirto.

Dari sisi teknologi, pemerintah juga perlu mengatur sumber air dan sistem pendinginan yang digunakan data center. Ia mendorong penggunaan air hasil olahan, air daur ulang, sistem closed-loop, atau pendinginan berbasis udara agar kebutuhan fasilitas tidak semakin menekan sumber air tawar, terutama air tanah.

“Konsekuensinya, desalinasi butuh energi besar dan menghasilkan limbah garam, jadi masalahnya sebagian bergeser ke sektor energi, cukup dilematis sebenarnya. Tapi kalau memang bisa diatur harusnya dipikirkan secara cermat dan mendalam sehingga dampak bisa diminimalisir,” tuturnya.