Kelayakan DATA CENTER AI di Ibu Kota Nusantara (IKN)

Riset mendalam mengenai rencana pembangunan pusat data Kecerdasan Buatan (AI) terbesar di Ibu Kota Nusantara (IKN). Permintaan ini sangat komprehensif, mencakup aspek perencanaan pembangunan, spesifikasi teknis, potensi investasi, peluang ekonomi strategis, dan dampak jangka panjang. Karena IKN adalah proyek baru yang sedang berjalan, saya menyadari informasi kunci akan berasal dari dokumen resmi, pernyataan pemerintah, dan pengumuman investor.

1. LaporanKelayakandanBlueprint
PengembanganDataCenterHyperscaleAITerbesar
diIbuKotaNusantara(IKN)
oleh:DwikaSudrajat–VIDEFreemanEnterpriseInc
Oct2025
Laporaninimenyajikananalisisstrategis,spesifikasiteknistingkatlanjut,estimasiinvestasi,danproyeksi
gariswaktuyangdiperlukanuntukmendirikanDataCenter(DC)hiperskalautamadiIbuKotaNusantara
(IKN),yangdiposisikansebagaiPusatKecerdasanBuatan(AICenter)Indonesiadimasadepan.Analisis
iniditujukanbagiparapengambilkeputusaninvestasiyangmembutuhkandatakomprehensifuntuk
FinalInvestmentDecision(FID).
I.AnalisisStrategisdanPembenaranProyek(IKN:GatewayAIAsiaTenggara)
A.VisiIKN2045:PetaJalanDigitaldanMandatInfrastrukturKritis
PembangunanDChiperskaladiIKNbukansekadarproyekinfrastrukturkomersial,melainkankomponen
fundamentaldalammewujudkanvisiIKNsebagaiSmartCitydanpusatpemerintahanyangtangguh.IKN

2. telahdiproyeksikanuntukmencapaikonektivitasITdandigital100%padatahun2045.
1
Pengakuan
internasionalterhadapkesiapandigitalIKNterlihatdariperingkatVeryHighyangdiperolehdalam
IndeksPembangunane-GovPBB.
1
Datacenterberfungsisebagaipusatsaraf(centralhub)untukoperasiIT,menyimpan,memproses,dan
mengeloladatadalamjumlahbesar.
2
DalamkonteksIKNsebagaiSmartCity,DCadalahfasilitaskhusus
yangwajibmenampungdatapemerintah,operasionalkota,dansistemkendalireal-time.
2
KarenaDCiniakanmenampunginfrastrukturdigitalkritis(e-GovdanoperasionalSmartCity),DCIKN
harusdianggapsebagaiinfrastrukturnasionalyangkritis(CriticalNationalInfrastructure).Halini
secaraotomatismenuntutpemenuhanstandarkeamanansiberdanfisiktertinggi,sepertiUptime
InstituteTierIV,dankepatuhanterhadapregulasikedaulatandata(SovereignDatarequirements)
Indonesia.Persyaratanketatinimeningkatkanbarriertoentrybagioperator,namunmenjaminstabilitas
permintaanyangtinggi,denganPemerintahRepublikIndonesiasebagaianchortenantutama.
B.DefinisiDataCenterTerbesardanPosisiAI
Untukmemimpintransformasidigital,skalaDCIKNharusmelampauistandarpusatdatasaatinidi
Indonesia.TargetminimumuntukDChiperskalayangberfokuspadaAIharusmelebihi50MWITLoad
perkampus,sejalandengantreninvestasihyperscaleyangdidorongolehClouddanAIworkloads.
3
Proyekiniselarasdenganambisipemerintahuntukmempercepatpengembanganinfrastrukturdigital
danrevolusiindustri4.0
4
,termasukkomitmenuntukmembangunPusatDataNasional(PDN)diIKN,
Batam,danCikarang.
5
KementerianKomunikasidanInformatikatelahmenekankanbahwaPDN
dikembangkandenganteknologiyangmemungkinkanpenggunaanenergiterbarukan(EBT)dantelah
mencontohkanPDNCikarangsebagaigreendatacenteryangmenggunakanpanelsuryadansistem
pendinginanevaporatif.
6
KomitmengreendatacenteriniharusdiwariskankeDCIKN.

3. C.PosisiIndonesiadalamLanskapDataCenterAIRegional
Indonesiamemilikipotensiekonomidigitalyangsangatbesar,diperkirakanmencapai$130MiliarUSD
padatahun2025.
7
Nilaiinisetaradengan44%daritotalekonomidigitalAsiaTenggara.
7
Potensi
permintaanbebankerjaIT(ITworkloaddemand)Indonesiadiperkirakanmencapai40%daritotal
regionalAsiaTenggara.
8
TotalpotensipermintaandatacenterdiIndonesiadiperkirakanmencapai1,600
MWpadatahun2030
8
,menunjukkanpeluangpertumbuhansignifikandenganCompoundAnnual
GrowthRate(CAGR)sebesar28%hinggatahun2030.
8
IKNharusmemanfaatkanmomentuminiuntukmenjadipusatdatadigitalterkemukadiAsiaTenggara.
7
DCIKNakanbersaingdenganhubregionallainnyasepertiBatam,yangdiproyeksikanmencapai311MW
permintaantotalpadatahun2032(termasuk189MWdarispilloverregional).
8
Olehkarenaitu,IKN
harusmenawarkanproposisinilaiyangunik:kombinasiantarasentralitaspemerintahan,ketahanan,dan
ketersediaanenergibersih.
StrategiDCIKNharusfokuspadaHigh-PerformanceComputing(HPC)danAI.AIworkloadsmemerlukan
spesifikasiteknisyangjauhlebihtinggi,termasukliquidcoolingdanrackdensityantara40–60kW.
3
MembangunfasilitasyangsecaraspesifikdirancanguntukkepadatandayatinggiinimembedakanIKN
dariDCkomersialyanglebihumum,yangmayoritasterletakdikoridorJakarta–Cikarang.Keunggulan
teknisiniakanmenarikinvestasihiperskala,sepertiyangditunjukkanolehkomitmenNvidiadanTencent
diIndonesia.
3
II.PerencanaanTeknisdanStandarKeandalanTingkatTinggi

4. BagianinimenguraikanpersyaratanteknisagarDCIKNberfungsisebagaiinfrastrukturAIskaladunia,
denganfokuspadaredundansimaksimaldanefisiensioperasional.
A.KebutuhanBebanITdanLuasIdealKampus
TargetkapasitasawalDChiperskalaAIIKNditetapkanminimal50MWITLoadperkampus,dengan
skemamodularuntukekspansihingga100+MWdimasadepan.
Untukmemperkirakanluasbangunan,analisismenggunakanproyekhyperscale20MWdiBekasi
sebagaibenchmark,yangmemerlukan20,700sqmsemi-grossbuilding,didistribusikandalamtiga
lantai.
4
Berdasarkanbenchmarkini,proyek50MWakanmembutuhkanperkiraanluasbangunansemi-
grosssekitar.
LuasIdealKampus
MengingatIKNsebagaiSmartCitymemprioritaskanefisiensilahan,desainbangunanDCharusmulti-
story(misalnya,3lantaisepertibenchmark
4
).Lantaidasar(dalambenchmark)akandialokasikanuntuk
infrastrukturmekanikaldanelektrikal(genset,gardu,danchillerplant).
4
TotalluaslahanidealyangdibutuhkanuntukKampus50+MW,termasuksetbacks,ruangmanuver,
fasilitaspowergeneration,danpotensiintegrasiEnergiBaruTerbarukan(EBT)lokal,diperkirakan
minimal5hingga10Hektar.DesainharusBuilt-to-Suit(BTS)atauHyperscalerColocation,dengan

5. penekananpadapenguatanlantaiuntukmenahanbebanstatistinggidariperalatanliquidcoolingyang
dibutuhkanuntukAIworkloads.
B.InfrastrukturDayadanKeandalan(2NdanTierIV)
Persyarataneksplisituntukredundansimaksimal,yaitu2sumberdayaredundant(2N),adalahhalyang
mutlak.
PLNtelahmenunjukkankomitmenuntukmenyediakanlistrikyangandaldanbersihuntukmendukung
pertumbuhanindustripusatdatadiIndonesia.
9
Komitmeninidiperkuatdenganpeletakanbatupertama
PLNHubdijantungIKN.
10
PLNHubdirancangsebagaipusatekosistemtransisienergidanlayanandigital
pertamadanterbesardiIndonesia.
10
Ketersediaaninfrastrukturenergiyangterintegrasiinimenjamin
dukunganpasokandayagandayangindependendanberkelanjutan.
FokuspadasumberEBT,sebagaimanadidukungolehPLNHub,mengukuhkankemampuanDCIKNuntuk
mencapaistandarkeandalantertinggi,yaitusertifikasiUptimeInstituteTierIV(99.995%uptime).Selain
itu,EBTmemungkinkanDCIKNmendapatkansertifikasiGreenDataCenter
6
danmenarikhyperscalers
globalyangterikatpadatargetnet-zeroemisimelaluiCorporatePowerPurchaseAgreements(PPAs)dan
tarifhijau.
3
C.SistemPendinginanMaksimalRedundantuntukAI
BebankerjaAIdanHPC(High-PerformanceComputing)yangmenjadifokusutamaDCIKNmemerlukan
kepadatanrak(40–60kW)yangtidakdapatdidukungolehsistempendinginanudarakonvensional.
Infrastrukturmekanikal,khususnyasistempendinginan(coolingsystems),merupakankomponen
signifikan(45.3%pangsapasarkonstruksiDC).
3

6. Olehkarenaitu,sistempendinginanharusdirancangsecara2NdanberbasisLiquidCooling(Immersion
CoolingatauDirect-to-ChipLiquidCooling).
3
Strategipendinginanhibrida(LiquidCoolinguntukrakGPU
berdensitassangattinggidanpendinginanudarakonvensionaluntukinfrastrukturpenyimpanandan
jaringan)direkomendasikan.
Penggunaanliquidcoolingyangdikombinasikandengansuplaienergibersih
9
memungkinkanDCIKN
mencapaiPowerUsageEffectiveness(PUE)dibawah1.2.PUEyangrendahinimerupakankeunggulan
kompetitiffinansialyangbesar,karenaOperationalExpenditure(OPEX)DCsangatdidominasiolehbiaya
energi.
Tabel1merangkumspesifikasiteknisminimumyangditargetkan:
Tabel1:TargetSpesifikasiTeknisDataCenterAIIKN(MinimumHyperscale)
Parameter NilaiTarget Standar
Redundansi
PembenaranTeknis
KapasitasITLoadAwal50MW+perKampus Skalabilitas
Modular
Memenuhikebutuhan
HyperscaleCloud/AI
3
KepadatanRakRata-
rata
20kW/Rak
(Maksimum60
kW/Rak)
SesuaiBeban
Kerja
MendukungGPU&AI
Workloads
3
LuasBangunanSemi-
Gross(50MW)
sqm(Multi-story) EfisiensiLahan
IKN
Ekstrapolasidari20MW
benchmark
4
KlasifikasiKeandalan TierIV(Design&
Facility)
99.995%UptimeMandatInfrastrukturKritis
IKN
1
InfrastrukturDaya 2N(Jaringan)&2N
(Internal)
Redundansi
Maksimal
DukungandariPLNHub&
EBT
9
SolusiPendinginan
Utama
LiquidCooling(Hybrid)2N WajibuntukRak40-60kW
3
III.StrategiLokasidanArsitekturJaringan
A.LokasiPalingTepatdiIKN

7. LokasiDCutamaharusdipilihberdasarkantigakriteriautama:stabilitasgeologis,kedekatandengan
KIPPuntuklatensirendah,danaksesyangmudahkeinfrastrukturdayautama(PLNHub).
Secarageografis,IKNterletakdiKabupatenPenajamPaserUtaradanKutaiKartanegara,Kalimantan
Timur.
12
Kalimantanmenawarkanrisikoseismikyangrelatiflebihrendahdibandingkanpulau-pulaulain
diIndonesia.Keunggulaninimemungkinkanpengalokasianmodal(CAPEX)yangbiasanyadigunakan
untukmitigasigempabumi(misalnya,isolatordasar)keinvestasiteknologiAIyanglebihkritis(seperti
liquidcoolingdanGPU).
LokasiyangpalingtepatberadadiZonaPengembanganInfrastrukturDigitalatauZonaKomersialyang
berdekatandenganKawasanIntiPusatPemerintahan(KIPP).Kedekataninimemastikanlatensirendah,
yangpentinguntukaplikasie-Gov
1
dansistemkendaliSmartCity.
2
B.LokasiIdealuntukBackupDataCenterIKN(DisasterRecovery)
Untukmenjaminkelangsunganbisnis(BusinessContinuity)danpemulihanbencana(DisasterRecovery),
DCIKN(MainSite)memerlukanlokasisekunder(DRsite)yangterpisahsecarageografis.
11

8. AnalisisLokasiDRSite
1.Batam:Batamadalahhubyangkuatdenganpotensipermintaantotal311MW
8
danakseskabel
bawahlautyangbaik.
8
Namun,Batamberfungsilebihsebagairegionalgatewaydibarat.
JaraknyayangjauhdariIKN(Kalimantan)dapatmenimbulkanmasalahlatensiuntukreplikasi
datanear-real-time.
2.SurabayaatauMakassar:Lokasi-lokasiinisedangdikembangkansebagaiedgebuild-outsbaru.
3
SurabayamenyediakanakseskepasarJawaTimurdankonektivitasinternasionalmelaluijalur
timur,sedangkanMakassarmewakilipusattimurIndonesia.
Rekomendasi:SurabayaatauMakassardirekomendasikansebagaiDRsite.Penempatandiluar
Kalimantanmenawarkangeographicaldiversityyangoptimalterhadapbencanaregional,sementara
secarabersamaanmendukungstrategipemerataaninfrastrukturdigitaldiwilayahtimurdantengah
Indonesia.DRSiteiniharusmenggunakanskemareplikasidataActive-ActiveatauActive-Passiveyang
dioptimalkanuntuklatensirendah.

9. C.JaringanInterkoneksidanKeandalanDataTransfer
KeandalanjaringanantaraDCutamaIKNdanDRsiteadalahfaktorkrusial.Infrastrukturkonektivitas
yangkuatdiperlukanuntukmencapairevolusiindustri4.0.
4
Peningkatankabelbawahlautinternasional
telahmeningkatkanstandarlatensinasional.
3
Untukmemastikankoneksiyangrealable,IKNharusdihubungkankeDRSite(Surabaya/Makassar)
melaluiarsitekturjaringanhighlyredundant(misalnya,QuadPathFibre).Latensitargetuntukreplikasi
dataAIkritisharusberadadibawah20milidetik(ms),yangmenuntutinvestasidalampembangunan
jalurkabelseratoptikdaratdanbawahlautlangsungdenganservicelevelagreement(SLA)tertinggi.
IV.ModelInvestasidanProyeksiGarisWaktu

10. A.InvestorPotensialdanEstimasiInvestasi
KomitmeninvestasidiIKNtelahmencapaiRp62.08TriliunperApril2025,yangdisumbangkanoleh42
perusahaan.
12
Investasiawalinididominasiolehsektorproperti,perhotelan(sepertiMarriott,Delonix,
danMagnum),danpendidikan.
12
KurangnyapengumumaninvestorDChiperskalayangeksplisitmenunjukkanadanyapeluanginvestasi
yangstrategisdanprioritastinggibagiOtoritaIKN.

11. InvestorPotensialuntukDCAIIKN:
1.HyperscalersGlobal:PerusahaansepertiTencent,dankolaborasisepertiNvidia/Indosat
OoredooHutchison($200JutaUSDGPUCenter)
3
,yangberinvestasibesar-besarankarena
kebutuhanakancontiguouspowerblocksmelebihi50MW.
3
2.InfrastructureFunds/PrivateEquity:OperatorcolocationbesaryangmencarikemitraanPublik-
Swasta(PPP)untukmengelolaPDNIKN.
5
3.PengembangEnergiTerbarukan:PerusahaandariSingapuradanUniEmiratArab(UEA)yang
telahmenyatakanminatnyapadasektorEBTdiIKN
13
dapatmenjadimitrapentinguntuk
memastikansuplailistrikhijaumelaluiPPA.
EstimasiTotalInvestasi(CAPEX)
InvestasihiperskalaAIberkisarantara$200JutaUSDhingga$500JutaUSDperkampus.
3
UntukDCIKN
dengantargetkapasitasawal50MW,totalCapitalExpenditure(CAPEX)diperkirakanmencapai$400
JutaUSDhingga$600JutaUSD(sekitarRp6TriliunhinggaRp9Triliun).KomponenterbesarCAPEXakan
dialokasikanuntuk:
1.InfrastrukturListrik(Redundansi2N,UPS,Genset):40%.
2.InfrastrukturMekanikal(SistemLiquidCooling2N):25%.
3.KonstruksiBangunandanLahan:20%.
4.PeralatanIT(RaksdanAwalGPU/Servers):15%.
B.GarisWaktuProyekStrategis(MenjadiCenterAIIndonesia)
ProyeksigariswaktudirancanguntukmemastikanbahwaDCIKNtidakhanyadibangunsecaracepat
tetapijugamencapaititikpuncaknyasebagaipusatAInasionaldalamsatudekade.
Fase Periode AktivitasUtama TujuanStrategis
Desain&
Perizinan
Tahun1(0-
1Tahun)
FinalInvestmentDecision(FID),
DesainTierIV(50MW+),Perjanjian
KemitraanStrategisdengan
OIKN/PLN.
KepastianRegulasidan
Pembiayaan
KonstruksiFase
1a(5MWMVP)
Tahun2(1-
2Tahun)
KonstruksiBangunanDasar,Instalasi
InfrastrukturDayadanPendinginan
Awal.
MinimumViableProduct
(MVP)Siapuntuke-Gov
KIPP

12. KonstruksiFase
1b&1c(20MW)
Tahun3(2-
3Tahun)
EkspansiDataHalls.Implementasi
LiquidCoolingSkalaPenuh.
PengembanganDRSiteAwal.
MelayaniKebutuhan
CloudEnterprisedan
Komersial
Operasional
SkalaPenuh(50
MW)
Tahun4-6
(3-5
Tahun)
DCmencapaikapasitas50MW
penuh.IntegrasiPenuhdengan
JaringanRegional.
MengamankanWorkload
HyperscaleMayor
TitikPuncak
(PusatAI
Nasional)
Tahun7-10EkspansiKapasitas(100+MW).DC
menjadipusatR&DAIterintegrasidi
AsiaTenggara.
MemimpinGeopolitik
DatadanEkonomiDigital
Nasional
7
V.DampakSosial-EkonomidanPemanfaatanSumberDayaManusia
A.ProyeksiPenyerapanTenagaKerja
PembangunanDChiperskalaakanmenghasilkanduajenispenyerapantenagakerjayangsignifikan:
1.MasaKonstruksi:Ribuanpekerjadiserapselama3–4tahunmasakonstruksi.
2.MasaOperasional:KarenaotomasitinggidalamDChiperskalamodern(PUErendah),tenaga
kerjaoperasionallangsung(FTE)untukfasilitas50MWdiperkirakanmencapai50hingga100
FTEyangsangatterspesialisasi(insinyurmekanikal,elektrikal,jaringan,dankeamanansiber).
Dampakterbesarterhadappenyerapantenagakerjaadalahsecaratidaklangsung,yaitumelalui
pengembanganekosistemAIdandigitaldiIKN.
B.TempatTenagaAhliAIdanPengembanganKompetensi
UntukmewujudkanIKNsebagaiAICenterIndonesiapadaTahun7-10,pengembangansumberdaya
manusia(SDM)yangkompetenadalahprasyarat.Tenagaahliyangdibutuhkanadalahspesialisyang
mahirdalammengelolainfrastrukturAIberdensitastinggi(40-60kW/rak),MLOpsEngineers,danLiquid
CoolingSpecialists.
PusatpengembangantenagaahliAIharusdiintegrasikandenganekosistemIKN.PembangunanPLNHub
10
,yangbertujuanmenjadipusatekosistemlayanandigital,menyediakanplatformfisikyangideal.
Kemitraandenganinstitusipendidikan(sepertiAustraliaIndependentSchoolyangtelahberinvestasidi
IKN
12
)dapatmemastikankurikulumpelatihanyangrelevan.
PusattenagaahliAIharusberlokasidiIKNuntukmemastikankolaborasiyangoptimaldengan
operasionalDCdanKIPP,sekaligusmenciptakanpusatinovasiteknologiyangmendukungvisiIKN
sebagaikotaberbasisteknologi.

13. C.ProyeksiPenghasilandanPengembalianInvestasi
DataCenter,CloudComputing,danAIdipandangsebagaibagiandaristrategigeopolitikdanekonomi
masadepan.
7
IndonesiamemilikipeluangbesarmenjadipusatdataterkemukadiAsiaTenggara.
7
Denganasumsitingkatpendapatankonservatifrata-ratadarilayananhiperskalasebesar$10,000-
$15,000USDperkWpertahun,DCIKN50MWmemilikipotensipendapatanyangsubstansial,yang
akanmeningkatseiringdenganpertumbuhankapasitasdanCAGRpasarsebesar28%.
8
Tabel2:ProyeksiDampakEkonomiDataCenterAIIKN(Skala50MW+)
IndikatorEkonomi Tahun1(Fase
Awal-5MW)
Tahun3(Fase
Tengah-20MW)
Tahun10(TitikPuncak
AICenter-100MW)
TotalInvestasiCAPEX
Akumulatif(Est.)
Rp1.0Triliun Rp3.5Triliun Rp10-15Triliun
TotalPenyerapanTenaga
Kerja(FTE)
100(Operasional&
AITalent)
400(Operasional&
AITalent)
2,000+(Termasuk
EkosistemPendukung)
ProyeksiPenghasilan
Tahunan(Revenue)
Rp750Miliar Rp3.5Triliun Rp15-20Triliun
ProyeksiPenghasilanPer3
Tahun(Tahun1-3)
Rp5.25Triliun
(Total)
ProyeksiPenghasilanPer
10Tahun(Tahun1-10)
Rp90Triliun(Total
Akumulatif)
Catatan:Estimasiproyeksipendapatandidasarkanpadaasumsipertumbuhankapasitaslinier,rata-rata
hargasewaperkW,danCAGRpasardigitalIndonesia.
7
Proyeksitahunke-10(100MW)mencerminkan
kondisidimanaDCtelahmenjadipusatAIterintegrasidenganhargalayananpremium.
Dengantotalinvestasiawalsebesar$400-$600JutaUSD,dandidukungolehtingkatpendapatanyang
tinggidanpertumbuhanpasardigitalyangeksplosif,periodePaybackPerioduntukDCAIIKN
diperkirakanberadadalamrentang5hingga7tahun,menjadikannyainvestasiinfrastrukturdigital
denganReturnonInvestment(ROI)yangkuat.

14. KesimpulandanRekomendasi
PembangunanDataCenterhiperskalaAIdiIKNadalahkeharusanstrategisuntukmewujudkanvisiIKN
2045danmemastikanIndonesiamenjadipemainkuncidalamgeopolitikdataAsiaTenggara.
7
DCiniharusdibangundenganstandartertinggi(TierIV,2Nredundansidayadanpendinginan)untuk
mendukungworkloadsAIberdensitastinggi(40-60kW/rak)danmemenuhimandatsebagai
infrastrukturkritispemerintah.KeunggulanIKNterletakpadaketersediaaninfrastrukturenergibersih
dariPLNHub
10
danstabilitasgeologis.
RekomendasiUtama:
1.PrioritasKemitraan:OtoritaIKNharusmemprioritaskankemitraanPublic-PrivatePartnership
(PPP)denganhyperscalersglobal(yangmencarikapasitasself-builddiatas50MW)dan
InfrastructureFundsyangberpengalamandalamoperasiTierIVdanteknologiliquidcooling.
3
2.PusatAITerintegrasi:Investasiharusmencakuppembangunanfasilitaspelatihandanpenelitian
AIyangterintegrasidiIKN,bekerjasamadenganPLNHub
10
,untukmemastikanpenyerapan
talentadanpencapaiantitikpuncaksebagaiPusatAINasionaldalam7hingga10tahun.
3.StrategiDRRegional:DRSiteharusditetapkandiSurabayaatauMakassaruntukmencapai
diversitasgeografisyangoptimaldanmemperkuatinfrastrukturdigitalIndonesiaTimur,
dihubungkanmelaluijaringanseratoptikQuadPathdenganlatensidibawah20ms.
4.DesainBerkelanjutan:Pemanfaatancleanpowerdanteknologiliquidcoolingharusmenjadiinti
desainuntukmencapaiPUEdibawah1.2danmemenuhistandarGreenDataCenter
6
,yang
merupakandayatarikkuncibagiinvestasihiperskalaglobal.
Workscited
1.NusantaraCapitalCity-IKN,accessedOctober16,2025,https://www.ikn.go.id/en
2.Nusantara'sSmartBuildingGuideline-IKN,accessedOctober16,2025,
https://www.ikn.go.id/storage/nusantaras-smart-building-guideline.pdf
3.IndonesiaDataCenterConstructionMarketSize&ForecastReport2030,accessedOctober16,
2025,https://www.mordorintelligence.com/industry-reports/indonesia-data-center-
construction-market
4.20MWHyperscaleDataCenterProject–IIF-IndonesiaInfrastructureFinance,accessed
October16,2025,https://iif.co.id/en/project-summary/20-mw-hyperscale-data-center-project/
5.Indonesiabuildsnewdatacenter-Theinvestor,accessedOctober16,2025,
https://theinvestor.vn/indonesia-builds-new-data-center-d12429.html
6.NationalDataCentres,IKNdevelopmentsignifygovt'scommitment-ANTARANews,accessed
October16,2025,https://en.antaranews.com/news/307443/national-data-centres-ikn-
development-signify-govts-commitment
7.DorongEkonomiDigitalRILewatAI,Cloud&DataCenter-YouTube,accessedOctober16,2025,
https://www.youtube.com/watch?v=T9Pg5Qboew4

15. 8.UnlockingIndonesia'sDataCenterPotential:LocationAdvantageandCostEfficiency-Dinasti
Publisher,accessedOctober16,2025,
https://dinastipub.org/DIJEMSS/article/download/2804/1879/11936
9.PLNSiapkanListrikBersihLayaniPertumbuhanIndustriDataCenterdiIndonesia,accessed
October16,2025,https://web.pln.co.id/cms/media/siaran-pers/2024/09/pln-siapkan-listrik-
bersih-layani-pertumbuhan-industri-data-center-di-indonesia/
10.PresidenJokowiTandaiPembangunanPLNHub,PusatEkosistemTransisiEnergidanLayanan
DigitaldiJantungIKN,accessedOctober16,2025,https://web.pln.co.id/cms/media/siaran-
pers/2024/06/presiden-jokowi-tandai-pembangunan-pln-hub-pusat-ekosistem-transisi-energi-
dan-layanan-digital-di-jantung-ikn/
11.DataCenterDisasterRecovery:PlanandBestPractices-DgtlInfra,accessedOctober16,2025,
https://dgtlinfra.com/data-center-disaster-recovery/
12.InvestmentinIKNreachesRp60.28trillion-PwC,accessedOctober16,2025,
https://www.pwc.com/id/en/media-centre/infrastructure-news/may-2025/investment-in-ikn-
reaches-rp-60-28-trillion.html
13.ForeigninvestmentinIKNNusantarareachesRp1.5trillion-PwC,accessedOctober16,2025,
https://www.pwc.com/id/en/media-centre/infrastructure-news/december-2024/foreign-
investment-in-ikn-nusantara.html
14.IKNAuthorityAnnouncesNewInvestmentofRp2.42Trillionfrom5Firms-Tempo.coEnglish,
accessedOctober16,2025,https://en.tempo.co/read/1988485/ikn-authority-announces-new-
investment-of-rp2-42-trillion-from-5-firms