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 sistem frontier riset evaluasi autonomous browsing agent (arXiv:2610.03574, Oktober 2026 — Alham Fikri Aji, Faiz Rizki Ramadhan, Zayd M. K. Zuhri, Seung Hun Eddie Han, Ryandito Diandaru, dkk. MBZUAI, Mila, Inception AI, Alibaba, AI Singapore): Mengapa tolok ukur browsing konvensional (GAIA, BrowseComp) mengalami saturasi parametrik dan bias monolingual. Memperkenalkan HyperBrowseComp, stress test 423 kueri faktual bernilai tunggal lintas 13 bahasa (termasuk Bahasa Indonesia 9.2% dan Jawa 8.3%) dan 8 modalitas (Video 39%, PDF/OCR 29.8%, Aritmetika 28.1%, Gambar 18.4%, Peta 9.7%). Evaluasi empiris 5 model frontier (Gemini 3.7 Flash, Gemini 3.1 Pro, GPT-5.6 Sol/Terra/Luna) lintas 3 harness retrieval (Provider Built-in, Exa Search API, OWL Browser Harness) mengungkap fenomena Harness Inversion (Exa mendongkrak GPT-5.6 Sol +7.56% namun mendegradasi Gemini 3.7 Flash -9.46%), 93 kegagalan fatal runtime tool-calling pada OWL, serta 57.68% pertanyaan tanpa solusi (shared failure) pada seluruh model frontier.
Analisis arsitektur sistem frontier riset Agentic RL (arXiv:2610.03286, Mingjun Zhang, Yucheng Li, Menghao Zhang, Shuyong Zhu, Ping Zhang — Oktober 2026): Mengapa sistem pelatihan RL agen multi-turn konvensional (Slime, RollFlash) mengalami bottleneck sistemik fatal akibat barrier penyelesaian grup GRPO/PPO dan alokasi statis memori sandbox microVM. Memperkenalkan VenusRL, sistem agentic RL terdisagregasi penuh pertama yang memadukan Priority-Aware Action Scheduler dan Environment Resource Manager. Melalui heuristik prediksi panjang lintasan, Trajectory-Aware Radix Cache, alokasi memori dinamis adaptif, serta intra-group page sharing berbasis aliasing page table entry (PTE) dan copy-on-write, VenusRL meraih akselerasi training throughput hingga 4.24x, meningkatkan densitas sandbox per node hingga 905% (dari 100 ke 905 sandbox pada node 400GB), dan memangkas biaya infrastruktur non-GPU hingga 89% pada pengujian kluster 32 GPU Hopper dengan Qwen3-32B di SWE-agent OpenSWE.
Analisis mendalam arsitektur sistem operasi frontier agent inference (arXiv:2609.31395, University of Science and Technology of China - USTC): Mengapa kompresi KV cache konvensional (StreamingLLM, SnapKV, R-KV) gagal total pada agen otonom karena menyamaratakan seluruh token. Memperkenalkan ActKV, framework kompresi KV cache pertama yang dirancang khusus untuk agentic LLM inference. Melalui tiga inovasi arsitektural—Action-Oriented Eviction berbasis attention-aware LRFU, Confidence-Driven Adaptive Budget Allocation berbasis sinyal intrinsik LLM & trend detection, serta Page-Aware In-Place Compaction Kernel tanpa alokasi workspace ekstra—ActKV mempertahankan 98.53% akurasi FullKV dengan hanya 25.98% peak memory, serta melejitkan token throughput hingga 3.97x dan task throughput hingga 3.58x pada model Qwen3-30B, Qwen3-235B, GPT-OSS-20B, dan GPT-OSS-120B.
Analisis arsitektur sistemik riset frontier software engineering autonomous agents (arXiv:2610.02163, Xuan Zhang, Longtao Zheng, Cunxiao Du, Bo An, Xin Dong — SMU, NTU, Harvard): Mengapa strategi pemadatan konteks tradisional (length-triggered compaction) gagal total pada trajectory panjang repository-level karena baru merangkum setelah mencapai batas context window (16K/32K/128K). Memperkenalkan AutoCompact, framework yang mengintegrasikan aksi proactive compact() ke dalam policy model itu sendiri. Melalui 3 pilar penentu (When to compact, What to keep, How to continue), pengumpulan data on-policy berbasis online judge correction (Trigger 24%, Working-state 53%, Continuation 23%), serta joint training SFT dilanjutkan Outcome-Based RL (GRPO dengan binary task success), AutoCompact mendongkrak pass rate SWE-bench Verified sebesar +9.2% dan SWE-PolyBench Verified sebesar +5.0%, membuktikan bahwa konteks panjang 256K sekalipun membutuhkan pembersihan proaktif dari akumulasi hipotesis usang dan noise eksplorasi.
Analisis arsitektur sistemik riset frontier deep learning (arXiv:2609.36585, Zehao Jin, Ruixuan Deng, Junran Wang): Mengapa 13 model dasar pretrained (Qwen3, Llama, OLMo, Gemma, hingga DeepSeek-V4-Flash) secara default berhenti melakukan penelusuran referensi kontekstual setelah hanya 1.4–3.6 baris. Menghadirkan terobosan Tiny LoRA, di mana rank-8 LoRA (hanya 65.537 parameter, <0.01% bobot) yang diinjeksi pada SATU lapisan awal dengan seluruh bobot model dibekukan (100% frozen) mampu melipatgandakan akurasi Qwen3-8B pada 24-line assignment chains dari 15.5% menjadi 99.0%, serta memperpanjang jangkauan hingga 160 baris pada model looped Ouro-1.4B. Mengungkap mekanisme estafet (relay) laten di lapisan tengah dan formula prediktif cutoff layer untuk menentukan posisi intervensi optimal.
Analisis arsitektur sistemik riset frontier AI agent dari Singapore Management University (arXiv:2608.13667, Zhensu Sun, Chengran Yang, Yunbo Lyu, Jieke Shi, David Lo, Agustus 2026): Mengapa paradigma ReAct konvensional membekukan penalaran model selama fase Action dan Observation sehingga menciptakan jendela waktu menganggur (Reasoning Idle Window). Menghadirkan Second Thought, framework inferensi training-free yang melakukan forking 4 cabang penalaran asinkron (Check, Recall, Rehearse, Alternative) memanfaatkan prefix KV-cache bersama seketika fase Thought selesai. Dilengkapi protokol Atomic Thoughts bertag XML mandiri yang imun terhadap interupsi eksekusi, Second Thought memangkas jumlah turn rata-rata di seluruh 9 pasangan model-benchmark, memotong token decoding thread utama hingga 43%, mendongkrak Pass@1 hingga +12.4 poin pada Terminal-Bench 2.1, serta mempercepat latensi wall-clock median sebesar 10.9% pada evaluasi SWE-Bench Pro dan tau^3-bench.
Hal-hal umum seputar harga, lisensi, perpanjangan, dan proses kerja proyek kami.
