Di tengah gelombang AI yang bisa menulis kode dalam hitungan detik, ada satu kemampuan yang tetap tak tergantikan: penguasaan fundamental pemrograman. Tanpa itu, hasil “cepat” sering berakhir menjadi pengeluaran besar berikutnya.

Beberapa bulan lalu saya diminta meninjau sebuah aplikasi internal yang tiba-tiba sering timeout saat traffic naik. Sekilas, kodenya rapi — banyak fungsi selesai dan AI assistant sudah membantu membuat sebagian besar logika. Namun saat saya lakukan profiling, masalahnya sederhana namun krusial: algoritme pencarian menggunakan pendekatan O(n²) pada dataset yang tumbuh pesat. Solusi cepat dari AI membuat fitur berjalan di lingkungan kecil, tapi ketika data nyata masuk, sistem runtuh. Pengalaman singkat ini menegaskan satu hal: AI mempercepat eksekusi, tetapi dasar tetap menentukan ketahanan.

Kenapa ini relevan?
Adopsi internet di Indonesia terus tumbuh pesat; pada awal 2025 tercatat sekitar 212 juta pengguna internet, artinya sebagian besar audiens bisnis kini mencari dan berinteraksi secara online. Ini menempatkan beban nyata pada solusi digital: bukan hanya harus ada, tapi harus benar dan tahan skala. DataReportal – Global Digital Insights

Di level global, momentum AI juga nyata — teknologi ini mempercepat banyak proses development dan automasi. Namun percepatan itu membuat pengembang harus lebih cermat dalam memilih kapan mengandalkan AI dan kapan menerapkan prinsip rekayasa perangkat lunak yang kuat. We Are Social Australia

Mengapa fundamental tetap penting?

1. Menilai kualitas output AI
   AI bisa menulis fungsi, tetapi hanya developer yang paham kompleksitas dan trade-off yang bisa menilai apakah solusi itu efisien, aman, dan sesuai konteks produksi. Tanpa pemahaman fundamental, kita sekadar menerima kode yang “berjalan” — bukan kode yang benar.
2. Debugging dan root cause analysis
   Saat bug produksi muncul—race condition, deadlock, atau memory leak—AI mungkin memberikan petunjuk, tapi kemampuan melakukan trace log, memahami lifecycle aplikasi, dan menelusuri akar masalah tetap berbasis pengalaman dan logika dasar.
3. Arsitektur & keputusan desain jangka panjang
   Keputusan arsitektural (kapan pakai queue, kapan pakai normalized DB, atau kapan menerapkan cache layer) memerlukan perspektif sistem. Ini bukan soal menulis baris kode cepat; ini soal merancang sistem yang tetap sehat dalam 1–3 tahun ke depan.
4. Keamanan & privasi
   Patching cepat dari AI tidak menggantikan prinsip keamanan: enkripsi, sanitasi input, kontrol akses granular, dan audit logging. Implementasi keamanan yang asal-asalan adalah celah nyata—dan mahal—untuk organisasi.
5. Maintainability & tim workability
   Kode yang rapi, modul yang terpisah, dan konvensi penamaan yang konsisten memudahkan tim lain melanjutkan. AI bisa menghasilkan kode — tapi menulis kode yang mudah dirawat memerlukan disiplin rekayasa perangkat lunak.

Lalu bagaimana menjaga fundamental sambil memanfaatkan AI (langkah konkret)

1. Treat AI as assistant, not authority. Biarkan AI bantu membuat draf, tapi selalu lakukan code review dengan checklist: kompleksitas, edge case, testability, dan security.
2. Sediakan waktu rutin untuk debugging practice. Jadwalkan mini-session per minggu untuk membaca log dan mengerjakan bug hunt; pengalaman ini tak tergantikan.
3. Terapkan testing culture. Unit test, integration test, dan E2E test mencegah regresi—AI tidak menggantikan coverage yang baik.
4. Pelajari arsitektur sistem. Pahami pattern seperti event-driven, CQRS, dan domain-driven design—ini yang membedakan solusi enterprise dari prototype.
5. Dokumentasi & code comment yang jelas. Ketika AI menulis fungsi, dokumentasikan maksud, batasan, dan asumsi — agar manusia berikutnya paham konteks.

Ilustrasi (case)
Bayangkan AI menghasilkan modul rekomendasi produk. Tanpa memikirkan scale, sistem menyimpan semua transaksi di memori untuk pemrosesan cepat — ideal di lingkungan dev, berbahaya di produksi. Seorang developer yang paham streaming processing dan memory constraints akan mendesain ulang pipeline itu menjadi batch + windowing + cache yang scalable.

Ketimbang panik soal apakah AI akan menggantikan pekerjaan, marilah posisikan AI sebagai amplifier untuk produktivitas — tetapi bukan sebagai pengganti intuisi teknis. Vibe koding yang sehat adalah: tenang, cek fakta, validasi, dan selalu siapkan rollback plan.

AI membuat pekerjaan developer lebih cepat dan lebih produktif — tetapi fondasi tetap menentukan apakah sebuah produk akan hidup lama. Jika kamu ingin mendesain solusi yang memanfaatkan AI tanpa mengorbankan kualitas, saya bisa bantu: dari arsitektur, review kode, hingga pipeline testing yang solid.

Yuk berbincang: riva.elsaputra2020@gmail.com · +62 857-9494-6920