## Audit Energi pada
Data Center Kampus untuk Efisiensi Energi Berbasis Digital Twin
Digital - Twin Based Energy Audit at Campus’ Data Center for Energy Efficiency
1 Rizal Fariz Mustaram *) , 1 Teguh Solavide Gulo, 1 Edi Leksono & 1 Justin Pradipta
1 Teknik Fisika Institut Teknologi Bandung
*) rizal.fariz@office.itb.ac.id

## Abstrak
Penelitian dikembangkan menggunakan teknik digital twin untuk membuat representasi digital sistem energi dan termal melalui data real time pada sistem infrastruktur ICT dan HVAC di data center . Digitalisasi sistem perangkat fisik dilakukan dengan  menggunakan  teknologi  IoT (Internet  of  Things) ,  melalui  teknologi  IoT  ini  ruang  digital  dibuat  untuk merepresentasikan model energi dan termal dari sistem data center. Instrumentasi akuisisi data dan sistem pemantauan real  time dibuat melalui  teknik  IoT  berikut  analisis  kinerja  sistem  pendingin data  center .  Tujuan  yang  hendak  dicapai dalam  penelitian  ini  adalah  mendapatkan  pengukuran  beban  termal  sistem  energi data  center ,  kemudian  dianalisis menggunakan  metode heat  balance agar  dapat  diketahui  rasio  beban  termal  terhadap  kinerja  (kapasitas  pendinginan) perangkat  pendingin data  center yang  ada  secara real  time .  Hal  ini  dilakukan  agar  dapat  mengetahui  potensi penghematan energi listrik yang dapat direkomendasikan kepada operator data center. Analisis penggunaan energi dapat dilakukan secara cepat dan efisien, data dapat ditampilkan secara berkesinambungan setiap waktu. Pada analisis beban harian,  didapat  nilai  kesetimbangan  beban  panas (heat  balance) terhadap  kapasitas  pendinginan  nominal  perangkat pendingin terpasang yaitu 40, 95 % untuk PAC 1 dan 49,21 % untuk PAC 2.
Kata Kunci:  digital twin, data center, HVAC, kesetimbangan panas, manajemen energi.

## Abstract
The  research  was  developed  using  the  digital  twin  technique  to  create  a  digital  representation  of  energy  and  thermal systems  through  real  time  data  on  ICT  and  HVAC  infrastructure  systems  in  data  centers.  Digitization  of  physical  device systems is carried out using IoT (Internet of Things) technology. Through this IoT technology, a digital space is created to represent  the  energy  and  thermal  model  of  the  data  center  system.  Instrumentation  of  data  acquisition  and  real  time monitoring system is created through IoT techniques along with data center cooling system performance analysis. The goal to be achieved in this study is to obtain measurements of the thermal load of the data center energy system, then analyze using the heat balance method so that the ratio of thermal load to performance (cooling capacity) of existing data center cooling devices can be determined in real time. This is done to know the potential for saving electrical energy, which can be recommended to data center operators. Analysis of energy use can be carried out quickly and efficiently, data can be displayed continuously at any time. In the daily load analysis, the heat balance value for the nominal cooling capacity of installed cooling devices was obtained, namely 40.95% for PAC 1 and 49.21% for PAC 2.
Keywords : digital twin, data center, HVAC, heat balance, energy management.
Makalah diterima 20 Maret 2023 - makalah direvisi 19 April 2023 - disetujui 30 April 2023

## Pendahuluan
Konsumsi  energi  di  sektor  ICT  (Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi)  telah  meningkat  secara  eksponensial selama  beberapa  tahun  terakhir,  terutama  karena  kemajuan  teknologi  seperti  komputasi  awan (cloud computing) dan  pertumbuhan  pesat  penggunaan  layanan  internet [1] .  Sektor  ICT  termasuk data  center menghasilkan hingga 2% emisi CO 2 global, angka yang setara dengan kontribusi sektor penerbangan dan data center diperkirakan memiliki jejak karbon yang tumbuh paling cepat dari seluruh sektor ICT [2] . Manajemen termal  dan  energi  menjadi  tantangan  utama  dalam  desain  dan  pengoperasian data  center ,  dalam  hal  ini efisiensi penggunaan energi data center yang menjadi kunci penting karena beberapa aspek wacana dampak yang dipengaruhi antara lain (i) nilai ekonomi yang tinggi, (ii) lingkungan, dan (iii) dampak kinerja [3] . Secara global, jaringan transmisi data menggunakan energi listrik 260-340 TWh pada tahun 2021, atau 1,1-1,4% dari penggunaan  listrik  global [4] .  Konsumsi  daya  diperkirakan  akan  tumbuh  dari  200  TWh  pada  tahun  2016 menjadi  974  TWh  pada  tahun  2030 [5] .  Beberapa  penelitian  yang  telah  dilakukan  seperti [6] menjelaskan bahwa untuk meningkatkan efisiensi energi data center adalah dengan menyesuaikan set point pendinginan. Penelitian [7] mengungkap  bahwa  banyak  parameter  sistem  pendingin  di data  center terutama  bergantung pada kontrol manual dan [8] menjelaskan digital twin membantu menganalisis dan memprediksi sistem energi dalam bentuk refleksi digital yang beroperasi secara paralel dengan sistem fisik.
Digital twin diperkenalkan pertama kali pada tahun 2003 yang dikenal sebagai cermin digital dan pemetaan digital.  Sejak  saat  itu,  definisinya  terus  berkembang  karena  beberapa  ahli  telah  memberikan  definisi  yang bervariasi dari teknologi ini [9-12]. Digital twin didefinisikan juga sebagai cara untuk menghubungkan model digital  dan  mesin  simulasi  dengan  data  dunia  nyata  yang  membantu  organisasi  untuk  membuat  keputusan yang lebih baik, mengarah ke hasil yang lebih baik [13] . Seperti yang telah dilakukan oleh beberapa industri dengan  memanfaatkan  perkembangan  teknologi  digital,  metoda  operasional data  center yang  reaktif  dapat beralih  menjadi  pemeliharaan  proaktif  melalui  penerapan  pendekatan digital  twin .  Konsep digital  twin ini dikarakterisasi oleh tiga komponen utama: (1) Sistem fisik real , (2) representasi virtual, dan (3) interkoneksi yang bertukar informasi antara realitas fisik dan representasi virtual [14] .  Pada tingkat dasar, digital twin dari suatu  sistem  merupakan  replika  digital  dari  yang  terakhir  yang  mencerminkan  kembaran [15] .  Dalam penelitian  lain digital  twin telah  digunakan  secara  tidak  menentu  untuk  menggambarkan  berbagai  koneksi antara  komponen  fisik  dan  digital [16] .  Infrastruktur  komunikasi  antara  komponen  fisik  dan  digital,  yang umumnya  tidak  diperhitungkan [17] . Digital  twin dijabarkan  juga  sebagai  multi-fisika,  multi-skala,  simulasi probabilistik dari sistem kompleks yang menggunakan  model fisik terbaik yang tersedia, sensor pembaruan, dan  sebagainya  untuk  mereplikasi [18] .  Dalam  rancangan  penelitian  ini,  dikembangkan  teknik digital  twin monitoring  secara real  time pada  sistem  HVAC data  center .  Ruang  lingkup  penelitian  yang  dikembangkan untuk  mengembangkan  metode  audit  energi  berbasis digital  twin pada  manajemen  termal data  center ini adalah pertama kerangka kerja digital twin yang merepresentasikan objek fisik dan objek digital sistem termal dan  daya  listrik data  center .  Kedua  instrumentasi  akuisisi  data  dan  sistem  pemantauan real  time melalui teknik  IoT (Internet  of  Things) dan  ketiga  analisis  kinerja  sistem  pendingin data  center .  Pada  kajian manajemen termal data center ini objek penelitian dilakukan di Data center CRCS ITB, kajian investigasi audit energi data  center ini  bertujuan  untuk  (i)  mengetahui  kondisi  profil  penggunaan  energi  aktual data  center eksisting  berikut  permasalahan  operasionalnya  (ii)  mengidentifikasi  potensi  penghematan  energi  terutama pada  sistem  HVAC  (iii)  menganalisis  perlakuan  energi  konservasi low  cost atau no  cost yang  dapat direkomendasikan untuk meningkatkan power utilization effectiveness data center .

## Metode

## 1. Objek Penelitian
Observasi dilakukan dengan cara studi lapangan terhadap objek data center yang berada di kampus Institut Teknologi Bandung yaitu Data Center CRCS ITB. Lokasi geografis penelitian Kampus Ganesa, Jl. Ganesa No. 10  Kota  Bandung  terletak  di  antara  107 o Bujur  Timur  dan  6 o 55'  Lintang  Selatan.  Skematik  distribusi  daya data center CRCS seperti pada Gambar 1.
Gambar 1. Diagram skematik distribusi daya data center CRCS

## 2. Desain Instrumentasi Akuisisi Data
Berdasarkan  kerangka  kerja digital  twin ,  salah  satu  aspek  yang  penting  adalah  adanya  konektivitas  antara ruang fisik ( physical space ) dan ruang digital ( digital space ). Salah satu teknologi yang memungkinkan hal itu terjadi adalah teknologi IoT ( Internet of Things ). Ruang digital dapat dibuat dengan cara digitalisasi perangkat fisik data  center ,  ruang  digital  untuk  objek  fisik  direpresentasikan  menjadi Human  Machine  Interface (HMI) yang terkoneksi secara real time .  Pada  tahap  ini, untuk keperluan  pembuatan  model dikembangkan  sistem akuisisi data instrumentasi pengukuran fisis objek infrastruktur elektrik dan termal dari objek data center agar didapat digital database ( time series data ) dan dashboard monitoring secara real time melalui kerangka kerja IoT seperti pada Gambar 2.
Gambar 2. Arsitektur kerangka kerja IoT sistem energi data center
Gambar 3. Kerangka kerja digital twin data center
Akuisisi  data  pengukuran  meliputi:  daya  elektrik  total data  center ,  daya  elektrik  perangkat  IT  ( server ),  daya elektrik  perangkat  pendingin  PAC  ( Precision  Air  Conditioner ),  temperatur  &  kelembaban:  ambien, return & supply PAC, cold aisle, hot aisle. Data yang dikumpulkan merupakan time series database yang dapat diakses melalui  jaringan  internet.  Pada  lapisan  persepsi  terdapat  perangkat  sensor  dan  aktuator  yang  dapat melakukan  transmisi  data  melalui  protokol  komunikasi  data Modbus RS485  untuk Digital  power  meter PM2210 dan sensor temperatur dan kelembaban SHT MD2Y 02. Protokol komunikasi Modbus /TCP digunakan untuk digital power meter PM5100, dan protocol SNMP/TCP digunakan  untuk komunikasi data  PAC Liebert PEX3 dan PEX4.
Pada  lapisan  jaringan  terdapat Modbus gateway HF2211  sebagai  converter modbus RS485  ke  jaringan TCP/IP melalui transmisi wifi / router yang terkoneksi ke jaringan data lokal. Raspberry Pi digunakan sebagai edge  device untuk  menjalankan  aplikasi-aplikasi  akuisisi  data  berikut  visualisasi dashboard HMI  ( Human Machine Interface ), ioBroker dipilih sebagai open platform IoT yang mampu memenuhi kebutuhan konektivitas komunikasi data maupun otomasi. Kerangka kerja digital twin pada penelitian ini seperti pada Gambar 3 dan diagram alir metode pada penelitian ini terlihat pada Gambar 4.

## Gambar 4. Diagram alir metode penelitian

## 3. Instalasi Sensor
Perangkat meter yang dipasang meliputi pengukuran parameter elektrik dan termal yaitu; digital power meter berikut sensor arus (current transformer) , sensor temperatur dan Rh (Relative humidity) seperti pada Gambar 5.  Masing-masing perangkat tersebut dipasang melalui  serial protokol modbus RS485. Digital power meter dipasang pada  panel distribusi daya server zona 1 dan zona  2 untuk mengukur daya  listrik yang digunakan oleh perangkat ICT, penggunaan daya listrik oleh perangkat ICT ini dikonversi menjadi beban termal internal ruang server .
Gambar 5. Instalasi digital power meter pada distribusi daya data center
Gambar 6. Instalasi sensor temperatur dan kelembaban ruang data center
Pengukuran  kapasitas  aktual  pendinginan  PAC,  sensor  temperatur/Rh  dipasang  pada  bagian return dan supply PAC. Sementara itu, flow rate udara dapat diukur melalui bacaan sensor kapasitas fan yang terpasang (built  in)  di  dalam  PAC  menggunakan  protokol  SNMP/TCP  seperti  pada  Gambar  6.  Untuk  mengukur  beban termal dari lingkungan, sensor temperatur/Rh dipasang dinding luar ruangan dan di dalam ruangan. Selain itu, sensor juga dipasang pada bagian inlet dan outlet rak server untuk memantau kondisi temperatur rak server .

## 4. Kalibrasi Sensor
Memastikan data pengukuran dari sensor memiliki akurasi yang baik, diperlukan kalibrasi sebelum dipasang ataupun setelah dipasang di lapangan seperti pada Gambar 7. Kalibrasi sensor temperatur/Rh SHT20-MD02 sebelum  dipasang  menggunakan  alat  ukur benchmark: sling  psychrometer  bacharach dan digital thermometer , nilai bacaan sensor (dry bulb temperature dan relative humidity) dimonitor melalui tools modbus poll pada  komputer  kemudian  di- adjust (ketelitian  satu  angka  dibelakang  koma)  sampai  nilainya  mendekati bacaan  alat  ukur benchmark .  Semua  sensor  yang  akan  dipasang  dikalibrasi  dengan  cara  yang  sama  agar pengukuran menghasilkan nilai selisih yang akurat untuk pengolahan data.
(a)
(b)
Gambar 7. Kalibrasi sensor temperatur dan Rh ( Relative humidity ) ; (a) sebelum, (b) sesudah instalasi
Sebelum sensor  temperatur dan  kelembaban  relatif  (Rh)  dipasang dilakukan  identifikasi posisi penempatan sensor  dengan  cara  memindai  distribusi  termal  di  dalam  ruangan server dengan  menggunakan thermal imaging camera seperti pada Gambar 8. Hal ini dilakukan untuk memastikan sensor berada posisi yang tepat sesuai  keperluan  tujuan  parameter  pengukuran.  Kemudian  instalasi  sensor  dapat  dilakukan  seperti  pada Gambar 9.
Gambar 8. Identifikasi distribusi termal pada ruang server menggunakan thermal imaging camera
Dilakukan  pula  kalibrasi  hasil  bacaan  sensor  arus  pada digital  power  meter dengan  bantuan  alat Power Quality Analyzer “ Fluke ” 43B seperti pada Gambar 10, untuk memastikan pembacaan data elektrik memiliki akurasi  yang  baik.  Agar  hasil  bacaan  sensor  akurat,  nilai  rasio  kumparan  primer-sekunder  CT  pada digital power meter harus diatur pada nilai yang tepat sesuai nominal spesifikasi CT (30/5A). Adjustment value rasio CT dapat dilakukan pada digital power meter seperti pada Gambar 11.
Gambar 10. Kalibrasi pembacaan sensor arus digital power meter dengan Power Quality Analyzer
Gambar 11. Pemasangan digital power meter berikut sensor arus (current transformer) pada unit Precision Air Conditioner

## 5. Akuisisi Data: Konfigurasi Parameter Pada Aplikasi Database
IoBroker adalah  salah  satu platform otomasi  terbuka  untuk  penggunaan Internet  of  Things yang  dapat menjadi  digunakan  sebagai  aplikasi  kontrol  saat  ini  telah  menggunakan  bahasa  lebih  dari  200  teknologi protokol  komunikasi,  seperti  KNX,  LCN, Modbus,  Bacnet,  Wifi,  Tuya,  Hue ataupun Homematic .  Dengan ioBroker dimungkinkan untuk menerapkan teknologi akuisisi data dan mengimplementasikan aksi dan reaksi kontrol  pada  seluruh  perangkat  teknologi operational  technology (OT).  Pada platform  ioBroker ini  tersedia plug-in aplikasi database antara  lain  MySQL  dan  SQL  lite,  SQL  lite  dipilih  sebagai  aplikasi database karena relatif komputasinya lebih ringan untuk dijalankan pada Raspberry Pi.
Pekerjaan  akuisisi  data  diawali  dengan  konfigurasi  pada  saat  instalasi hardware sensor.  Pada  jaringan hardware modbus RS485  dilakukan  pengaturan register  slave ID  untuk  masing-masing  sensor,  sementara untuk hardware yang  terkoneksi  pada  jaringan  TCP/IP  diperlukan  konfigurasi IP  address untuk  setiap hardware .  Pada  aplikasi ioBroker dilakukan  konfigurasi  untuk  menghubungkan  ID  sensor  pada  aplikasi database ,  parameter-parameter  pengukuran  yang  disediakan  oleh  sensor/ hardware dapat  ditambahkan sesuai keperluan akuisisi data yang dibutuhkan seperti pada Gambar 12. Parameter-parameter data modbus disimpan  pada  16 bit input register  dan holding register.  Parameter  pengukuran  yang  diambil  dari  sensor SHT20 MD02 yaitu; temperatur ( o C) dan kelembaban/Rh (%), parameter pengukuran yang diambil dari digital power  meter antara  lain; active  energy,  current  r,  current  s,  current  t,  voltage  l-l  avg,  active  power  total, reactive power total, dan power factor .
Sesuai  dengan  kebutuhan  pengolahan  data  untuk  tujuan  analisis  ataupun forecasting, proses data  logging dapat  dibuat  menjadi  data  deret  waktu  dalam  interval  tertentu  ( time  series data )  untuk  semua  parameter terukur. Logging data  diatur  pada  interval  waktu  1  menit  untuk  semua  parameter  data  pengukuran  oleh sensor.

## Gambar 12. Hasil konfigurasi parameter pengukuran untuk akuisisi data

## 6. Visualisasi Data/Ruang Digital pada Human Machine Interface
Berdasarkan  konsep digital  twin ,  melalui  data real  time dari  objek  fisik  sistem  energi  utilitas data  center dibuatkan  ruang  digital  yang  merepresentasikan  perilaku  energi  elektrik  dan  termal  perangkat-perangkat sistem data  center .  Melalui  aplikasi  tampilan Human  Machine  Interface (HMI),  ruang  digital  tersebut  dapat direalisasikan.
Selain fungsi database , ioBroker juga dapat melakukan fungsi visualisasi data melalui beberapa plugin yang tersedia  antara  lain float untuk  membuat  visualisasi  grafik time  series , plug-in visualisasi  digunakan  untuk membuat dashboard HMI ( Human Machine Interface ) seperti pada Gambar 13. Fungsi HMI terutama sebagai monitoring dari sistem energi data center secara real time , tampilan data pada HMI dapat disesuaikan sesuai kebutuhan sehingga dapat memudahkan pekerjaan pemantauan tanpa perlu mengunjungi sistem fisik.
Tampilan dari HMI ini dibuat secara web-based agar dapat diakses melalui aplikasi browser yang terkoneksi jaringan  internet,  karena  itu  dapat  diakses  melalui  perangkat  komputer/ gadget yang  terhubung  ke  jaringan internet.  Melalui  HMI  ini  pula  kita  dapat  melakukan  pemantauan  untuk  memastikan  data  terkoneksi  dan tersimpan pada database .
Gambar 13. Visualisasi ruang digital data center ( web-based HMI)

## Hasil dan Diskusi

## 1. Analisis Kinerja Kapasitas Pendinginan Precision Air Conditioner
Sistem  pendingin  merupakan  utilitas pendukung yang penting dalam operasional data center .  Terdapat  dua unit precision  air  conditioner pada  ruang server data  center eksisting  yang  dikendalikan  secara  otomatis terjadwal bergantian beroperasi setiap 24 jam, pergantian operasi PAC dijadwalkan pada pukul 08.55. Data operasi harian PAC meliputi beberapa parameter untuk mengukur kinerja pendinginan yaitu cooling capacity (kapasitas pendinginan) dan COP (Coefficient of Performance) . Nilai cooling capacity atau panas yang diserap oleh evaporator unit PAC didapat dari perhitungan laju aliran massa udara dikalikan dengan beda temperatur udara return dan supply pada  indoor  unit  PAC.  Nilai  COP  didapat  dari  rasio cooling  capacity (dalam  kW) terhadap  daya  elektrik  (dalam  kW)  yang  digunakan  PAC.  Hasil  pengukuran  kinerja  pendinginan  ditunjukkan pada Gambar 14.
(a) (b)
Gambar 14. Grafik performa pendinginan PAC 1 tanggal 25 Oktober 2022; (a) kapasitas pendinginan dan penggunaan daya listrik (b) COP (coefficient of performance) dan temperatur ambien.
Terjadi sebanyak lima  kali lonjakan  kapasitas pendinginan  terutama  pada  saat siang hari ketika temperatur ambien  sedang  naik,  lonjakan  kapasitas  pendinginan  diikuti  pula  kenaikan  daya  listrik  PAC  seperti  pada Gambar  15.  Hal  ini  terjadi  karena  ketika  beban  panas  naik  meningkatkan  temperatur  udara return sampai mencapai batas atas set point , kapasitas pendinginan dinaikan dengan cara menyalakan compressor ke-dua sampai temperatur kembali di bawah batas bawah set point .
(a) (b)
Gambar 15. Grafik performa pendinginan PAC 1 tanggal 26 Oktober 2022; (a) kapasitas pendinginan dan penggunaan daya listrik (b) COP (coefficient of performance) dan temperatur ambien.

## 2. Analisis Kesetimbangan Panas
Kinerja  kesetimbangan  panas  harian  menunjukkan  hasil  yang  berbeda,  dengan  menghitung  selisih  antara kapasitas pendinginan PAC dan beban termal ruangan server didapat grafik delta Q seperti pada Gambar 16.
(a) (b)
Gambar 16. Grafik selisih termal ruangan server kapasitas pendingin; (a) 25-10-2022 (b) 26-10-2022.
Nilai  selisih  kapasitas  pendinginan  dengan  beban  termal  aktual  menunjukkan  bahwa  performa  kapasitas pendinginan di atas beban total termal ruangan server . Potensi efisiensi energi dapat dilakukan dengan cara meminimalkan  kapasitas  pendinginan  berlebih  dari  perangkat  pendinginan.  Nilai  rata-rata  kapasitas  aktual pendinginan  harian  dari  PAC  1  sebesar  65,64  %  dari  kapasitas  nominal.  Sementara  kinerja  kapasitas pendinginan harian PAC 2 sebesar 57,89 % dari kapasitas nominalnya.

## 3. Analisis Efisiensi Energi Data Center
Berdasarkan  data  pengukuran  energi  didapat  nilai  rasio  penggunaan  energi  infrastruktur  pendukung (terutama sistem pendingin) terhadap energi infrastruktur  utama IT ( server , prosesor , GPU, storage, network switch ) yang dinyatakan dalam metrik PUE ( Power Utilization Effectiveness ). Hasil pengukuran energi total dari perangkat IT menunjukan  pola energi harian yang konstan, nilai rerata daya  perangkat IT tiap jam untuk 25 Oktober  adalah  29,  22  kW  dan  29,27  untuk  tanggal  26  Oktober.  Data  pengukuran  ini  menunjukan  kondisi operasi perangkat IT eksisting data center masih dibawah kapasitas daya total IT terpasang (UPS 300 kVA). Profil daya ICT data center harian dapat dilihat pada Gambar 17.
Nilai rerata  PUE tanggal 25  Oktober (Operasional  PAC 2)  adalah 1,37. Sementara  itu  nilai rerata  PUE untuk tanggal 26 Oktober (Operasional PAC 1) didapat nilai yang lebih besar 1,41. Perbedaan nilai rasio ini sangat dipengaruhi oleh efisiensi energi sistem pendingin PAC. Kinerja pendinginan harian PAC 1 memiliki pola yang berbeda  dengan  PAC  2,  lonjakan  daya  lebih  sering  terjadi  dengan  kerapatan  yang  tinggi  menyebabkan konsumsi energi harian PAC 1 lebih banyak dari PAC 2.
Gambar 17. Profil daya ICT harian data center

## Kesimpulan
Dengan penerapan teknologi digital twin untuk infrastruktur data center , pengukuran parameter energi dapat dilakukan  secara real  time .  Oleh  karena  itu  analisis  penggunaan  energi  dapat  dilakukan  secara  cepat  dan efisien, data dapat ditampilkan secara berkesinambungan setiap waktu. Pada analisis beban harian, didapat nilai  kesetimbangan  beban  panas (heat  balance) terhadap  kapasitas  pendinginan  nominal  perangkat pendingin terpasang yaitu 40, 95 % untuk PAC 1 dan 49,21 % untuk PAC 2, artinya untuk saat ini diketahui kondisi beban termal operasi eksisting masih dibawah kapasitas sistem pendinginan. Satu unit perangkat AC Presisi  cukup  untuk  menangani  beban  termal  eksisting  data  center,  pengoperasian  PAC  secara  bergantian merupakan langkah yang tepat untuk kondisi beban termal eksisting data center.

## Referensi
[1] E. Oró, V. Depoorter, A . Garcia and J. Salom, “Energy Efficiency and Renewable Energy Integration in Data Centres. Strategies and Modelling R eview”, Renewable and Sustainable Energy Reviews , Vol. 42, pp. 429- 445, 2015.
[2] B. Whi tehead, D. Andrews, A. Shah and G. Maidment “Assessing the Environmental Impact of Data Centres Part 1: Background, Energy Use and Metrics ”, Building and Environment , Vol 82, pp 151-159, 2014.
[3] M.  Dayarathna,  Y.  Wen  and  R.  Fan, “ Data  Center  Energy  Consumption  Modeling:  A  Survey ” ,  IEEE Communications Surveys & Tutorials , Vol. 18, 2016.
[4] https://www.iea.org/data-and-statistics/charts/global-data-centre-energy-demand-by-data-centre-type- 2010-2022 (accessed: 16 March 2023) .
[5] M.  Koot,  and  F.  Wijnhoven, “ Usage  Impact  on  Data  Center  Electricity  Needs:  A  System  Dynamic Forecasting Model, ” Applied Energy , vol 291, 116798, 2021.
[6] B. Hadid, S. Lecoeuche, D. Gille, and C. Labarre, “ Energy Efficiency of Data Centers: A Data-Driven Model- Based Approach ” , IEEE International Energy Conference (ENERGYCON), pp. 1-6, 2016.
[7] Y. Weiping, Z. Wang, Y. Xue, L. Guo and L. Xu, “ A Combined Neural and Genetic Algorithm Model for Data Center Temperature Control ” , Science and Technology Program of State Grid, 2017.
[8] R.  Snijders,  P.  Pileggi,  J.  Broekhuijsen,  J.  Verriet,  M.  Wiering  and  K.  Kok,  "Machine  Learning  for  Digital Twins  to  Predict  Responsiveness  of  Cyber-Physical  Energy  Systems," 8th  Workshop  on  Modeling  and Simulation of Cyber-Physical Energy Systems , Sydney, NSW, Australia,pp. 1-6, 2020.
[9] D.  Jones,  C.  Snider,  A.  Nassehi,  J.  Yon,  and  B.  Hicks, “ Characterizing  the  Digital  Twin:  A  Systematic Literature Review, ” CIRP J. Manuf. Sci. Techno.l, vol. 29, pp 36-52, 2020.
[10] A.  Fuller,  Z.  Fan,  C.  Day,  and  C.  Barlow, “ Digital  Twin:  Enabling  Technologies,  Challenges  and  Open Research, ” IEEE Access, vol. 8, pp. 108952-108971, 2020.
[11] A.  Rasheed,  O.  San  and  T.  Kvamsdal,  "Digital  Twin:  Values,  Challenges  and  Enablers  from  a  Modeling Perspective," IEEE Access , vol. 8, pp. 21980-22012, 2020.
[12] R. Stark and T. Damerau, “ Digital Twin ” . in CIRP Encyclopedia of Production Engineering , Chatti, S., Tolio, T. (eds), Springer, pp. 1 – 8, 2019.
[13] X.  Xie,  Q.  Lu,  A.K.  Parlikad, and  J.  Schooling, “ Digital Twin Enabled Asset  Anomaly  Detection for Building Facility Management , ” IFAC PaperOnL ine , vol.53(3), pp. 380-385, 2020.
[14] E.  Vanderhorn  and  S.  Mahadevan, “Digital  Twin:  Generaliza tion,  Characterization,  and  Implementation, ” Decision Support Systems, Vol. 145, no. 113524, pp. 0167-9236, 2021.
[15] D.  Jones,  C.  Snider,  A.  Nassehi,  J.  Yon,  and  B.  Hicks, “ Characterizing  the  Digital  Twin:  A  Systematic Literature Review, ” CIRP Journal of Manufacturing Science and Technology , vol. 29, pp. 36-52, 2020.
[16] W. Kritzinger, M. Karner, G.  Traar, J. Henjes, and W. Sihn, “ Digital Twin in Manufacturing : A Categorical Literature Review And Classification, ” IFAC-PapersOnLine, vol. 51, pp. 1016-1022, 2018.
[17] T. Bergs, S. Gierlings, T. Auerbach, A. Klink, D. Schraknepper, and T. Augspurger, “ The Concept of Digital Twin and Digital Shadow in Manufacturing, ” Procedia CIRP, vol. 101, pp. 81-84, 2021.
[18] M.  Grieves  and  J.  Vickers, “ Digital  Twin:  Mitigating  Unpredictable,  Undesirable  Emergent  Behavior  in Complex Systems, ” in Transdisciplinary Perspectives on Complex Systems : Springer, pp. 85 – 113, 2017.