Insinyur Inti
Tim ramping — komunikasi langsung dengan engineer, bukan sales.
Kebijakan Source Code
Model source code dan handover mengikuti paket serta perjanjian proyek.
Rendering Modern
Halaman statis secepat kilat, konten dinamis tetap segar.
Basis Semarang
Melayani klien di seluruh Indonesia & internasional.
Virtual Assistant berbasis NLP untuk membantu alur layanan pelanggan dan meneruskan kasus ke tim Anda.
Algoritma cerdas untuk Predictive Analytics, Computer Vision, dan sistem rekomendasi akurat.
Sistem web untuk kebutuhan bisnis yang menyimpan dan mengelola data. Mulai Rp1.000.000; harga akhir mengikuti scope, role, integrasi, workflow, keamanan, dan infrastruktur.
Aplikasi iOS & Android yang mulus dan andal untuk meningkatkan konversi langsung di genggaman.
Eksplorasi antarmuka menawan berbasis User Research untuk pengalaman navigasi yang memuaskan.
Arsitektur server dan API yang dapat berkembang mengikuti kebutuhan integrasi dan volume data.
Setiap baris kode adalah dedikasi. Jelajahi karya kami yang telah mengudara.
Kecil yang terus menghasilkan karya besar, rapi, dan menembus batas.
Mulai dari website siap pakai hingga sistem dengan source code yang dikelola mandiri.
Harga non-IDR memakai basis internasional 1,5× sebelum dikonversi ke mata uang pilihan.
Website profesional siap digunakan. NEWSAINT mengelola hosting dan kebutuhan teknis sesuai kesepakatan.
Company profile, landing page, portofolio, dan website informasi.
Website biasa dengan fitur tambahan yang disesuaikan dengan alur bisnis Anda.
Form custom, galeri, filter, booking sederhana, atau integrasi pihak ketiga.
Untuk sistem yang menyimpan dan mengelola data, seperti login, dashboard, produk, pesanan, atau pelanggan.
Portal operasional, POS, inventory, booking, CRM, dan sistem internal.
Opsi terpisah untuk kebutuhan source code dan pengelolaan teknis secara mandiri.
Tim yang membutuhkan repository dan dokumentasi teknis sesuai perjanjian.
Tahun kedua dan seterusnya: Rp475.000/tahun untuk perpanjangan domain, hosting, SSL, maintenance ringan, dan dukungan teknis dasar.
Maintenance ringan mencakup perbaikan bug minor, bantuan teknis domain/hosting, konfigurasi deployment, dan koreksi teks kecil dalam batas wajar. Fitur baru, redesign besar, integrasi, perubahan database, dan perubahan workflow dihitung terpisah.
Berbasis di Semarang, Jawa Tengah. Kami membangun website performa tinggi, sistem SaaS, dan solusi digital kustom untuk UMKM, korporat, hingga startup global.
Wawasan mendalam seputar arsitektur Next.js, model AI, dan rekayasa cloud berkecepatan tinggi.
Analisis arsitektur DecisionRAG (arXiv:2610.35868, Chao Wan, Paul Jünger, Beixi Du, Bodong Liu, Navaneetha Krishnan, Kilian Q. Weinberger — Cornell University & ASAPP): Mengapa retrieval konvensional (BM25, dense embeddings) menciptakan capability asymmetry terhadap LLM generator modern, dan bagaimana DecisionRAG menavigasi struktur korpus bertingkat menggunakan model keputusan (decision models) dalam konteks bersama (shared context) tanpa token generasi, menghasilkan lompatan +13.8 R@1 di MultiDoc2Dial, +17.4 Hit@1 di Natural Questions, dan latensi secepat 0.68 detik.
Analisis arsitektur DynaFlow (arXiv:2610.34467, Ruhao Liu et al., NUS): Mengapa topologi multi-agent statis memicu overhead komunikasi berlebihan, dan bagaimana integrasi sintesis alur kerja bebas ke dalam ruang aksi Main Agent — dikombinasikan dengan Two-Stage SFT dan kurasi 3 defek orkestrasi — menghasilkan akurasi 88.08% serta memecahkan 100% soal AIME dengan sub-agent berbobot beku.
Analisis empiris 79k episode SWE-bench Verified (arXiv:2610.33958, Saurav Bellam): Apakah tool knowledge graph dan embedding search benar-benar melengkapi pemahaman struktural coding agent kecil? Menyingkap degradasi hop gradient (odds ratio 0.50–0.67 per hop), anomali tool uptake pada model 32B, dan bukti linear probing bahwa representasi kode internal agen open-weight masih dominan bersifat leksikal satu-langkah.
Analisis arsitektur Heartbeat Thinking (arXiv:2610.26233, Zhenyu Zhang et al.): Mengapa voice agents konvensional terjebak dalam latensi respons canggung setelah pengguna selesai berbicara, dan bagaimana decoupling komputasi spekulatif periodik (Thinker) dari generasi respons final (Responder) mampu menginisiasi pemanggilan tool 4.37 detik sebelum ucapan berakhir serta memangkas latensi akhir hingga 36.4%.
Analisis mendalam arsitektur AMV-Guard (arXiv:2610.31446, Yiqi Wang et al.): Mengapa verifikasi memori persisten pada autonomous agent tidak boleh hanya ditentukan oleh intrinsik memori, melainkan harus dikondisikan pada konsekuensi tindakan (action consequence). Menggabungkan sequential stopping, kalibrasi empiris keandalan verifier, dan adaptive VOI dengan eliminasi 33.9% verification cost serta 0.00% gate harmful rate.
Analisis arsitektur sistemik riset frontier AI engineering (arXiv:2610.31461, Dingxuan Zhang, Yanhui Jiang, Jun Wang, Hefeng Zhou — Shanghai Jiao Tong University, Kuaishou, Univ of Warwick): Mengapa skill library pada autonomous coding agents tidak boleh hanya diperlakukan sebagai katalog retrieval statis. Riset ini membongkar trade-off fundamental: eksekusi primitive micro-tools mencapai sukses 100% namun boros token (7.217 tokens/tugas), sedangkan composite macro-skills memangkas token hingga 50% (3.609 tokens) namun sangat rapuh terhadap mismatch precondition (hanya 58.3% sukses). Memperkenalkan Adaptive Skill Granularity—kerangka kerja yang memadukan learned granularity controller dan finite-state recovery executor (FSM). Dengan mengidentifikasi timing kegagalan (Before vs After) dan mengorkestrasi selective macro-to-micro downgrade, sistem mempertahankan 100% success rate sekaligus menghemat token hingga 67% pada pemulihan kegagalan eksekusi.
Hal-hal umum seputar harga, lisensi, perpanjangan, dan proses kerja proyek kami.
