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.
Investigasi empiris komprehensif arXiv:2610.23818 (Chiatzen Wang, Bill Xu, Haochen Gu, Hongyang Zhang — University of Waterloo): Mengapa peningkatan rasio penerimaan token (accepted length) pada lossy speculative decoding gagal menghasilkan akselerasi wall-clock? Evaluasi 360 konfigurasi lintas 12 pasangan target-drafter (GPT-OSS-20B, Qwen3-8B, Llama-3.1-8B dengan EAGLE-3, DSpark, dan standalone drafter) membuktikan fenomena sistemik "Length Inflation": relaksasi verifikasi menerima token probabilitas rendah yang mendeformasi lintasan penalaran, menyebabkan model berpikir 1.54x lebih panjang (bahkan 3.3x pada EAGLE-3). Lebih dari 90% token ekstra terbuang di dalam reasoning trace (<think>), memicu kehabisan token budget pada AIME24 dan evaluasi redundan pada GSM8K. Artikel ini membedah taksonomi 5 metode lossy (CACTUS, Mentored Decoding, rFSD, Speculative Cascades), batas matematis net-win, serta implementasi TypeScript Length-Corrected Speculative Harness.
Bedah arsitektur dan evaluasi empiris riset frontier arXiv:2610.23787 (Jiaming Xu, Guohao Dai et al. — SJTU, Tsinghua, Shanghai Innovation Institute): Mengapa metode speculative decoding konvensional seperti EAGLE-3, DFlash, dan DSpark mengalami degradasi acceptance length hingga 80% pada beban kerja agen otonom? DLite memperkenalkan paradigma History-Free Speculative Decoding yang sepenuhnya mengeliminasi draft KV cache, menggunakan parallel backbone berbasis reuse hidden state target model dengan learnable depth embeddings, lightweight low-rank RNN sequential head di ruang representasi tersembunyi, serta two-stage distillation training (isomorphic teacher warm-up dan total variation alignment). Evaluasi pada Qwen3-4B dan Qwen3-8B via SGLang membuktikan lonjakan acceptance length hingga 3.19 token dan akselerasi end-to-end 2.74x pada SWE-bench tanpa kehilangan kualitas generasi.
Bedah komprehensif benchmark frontier arXiv:2610.22350 (Dongxu Yang et al. — DeepLethe, Tsinghua, SJTU, Harvard, Stanford, Huawei, Atlassian, Meta, MSRA): Mengapa coding agents yang meraih skor tinggi pada SWE-bench dan Terminal-Bench justru rontok saat dideploy pada operasional enterprise nyata? FDE-Gym memperkenalkan 95 end-to-end delivery tasks dari 20 skenario nyata lintas 18 sektor industri dengan simulasi 130+ stakeholder skrip, hidden operational constraints, dan grading berbasis Normalized Business Uplift yang dipotong Stakeholder Contact Cost. Hasil evaluasi 13 model frontier (Claude Opus 5.5, Sonnet 5.5, GPT-6 Astra, GPT-6.1 Sol, GLM-5.3, DeepSeek V4.1) mengungkap kenyataan pahit: model terbaik hanya meraih skor 0.56 dan menyelesaikan 14 dari 95 task, sementara model lemah justru merugikan bisnis hingga berada di bawah do-nothing baseline pada 60–83% kasus.
Bedah arsitektur riset frontier arXiv:2610.22344 (Shangheng Du et al. — East China Normal University & Shanghai AI Laboratory): Mengapa sistem autonomous machine learning engineering (MLE) berbasis workflow statis dan single-step RL gagal menembus batas long-horizon? MLExpert memperkenalkan model agentic Mixture-of-Experts 35B (~3B active) yang dilatih melalui Hierarchical Agentic SFT (dengan outcome-guided supervision selection untuk memotong tail degradasi) dan Windowed Interaction Reinforcement Learning (WIRL). Alih-alih menunggu seluruh trajektori 12 jam selesai, WIRL mempartisi keputusan ke dalam execution windows antar-eksekusi eksperimen, memberikan shared verifiable reward berbasis medal Kaggle dan local trend, serta menerapkan token-level policy correction untuk asynchronous collection. Pada MLE-Bench Lite, MLExpert melipatgandakan perolehan medali dari 37.9% menjadi 72.7% (Gold 50.0%)—menyamai frontier model tertutup seperti Kimi-K3 dan GLM-5.3—serta mempertahankan 69.7% medal rate pada general-purpose harness Claude Code.
Bedah arsitektur riset frontier arXiv:2610.22331 (Siqi Chen et al. — Zhejiang University & Tencent, EMNLP 2026): Mengapa Group Relative Policy Optimization (GRPO) dan process supervision berbasis observasi permukaan (GiGPO) kerap gagal pada deep search agents? KnowGPO mendekomposisi kueri menjadi kondisi pengetahuan atomik k_j dan memetakan trajektori ke dalam ruang vektor biner monotonik s_{i,t} in {0, 1}^K. Dengan mengelompokkan langkah trajektori yang berangkat dari posisi pengetahuan identik (G(s)), perolehan pengetahuan inkremental (||s_{i,t}||_1 - ||s_{i,t-1}||_1) menjadi process reward alami tanpa ketergantungan pada model critic yang bias. Menggunakan backbone Qwen3-8B, KnowGPO meraih 48.0% pada Xbench-2505, 38.8% pada BrowseComp-ZH, dan 40.2% pada GAIA—menyamai performa model open-source 32B dengan 97.8% effective step alignment dan overhead komputasi di bawah 3%.
Analisis arsitektural mendalam terhadap riset frontier arXiv:2610.22322 (Guowei Xu, Zhenting Qi, Amani Kiruga, Himabindu Lakkaraju, Yilun Du — Harvard University & MIT CSAIL): Mengapa sebagian besar sistem multi-agen LLM saat ini (mulai dari MetaGPT, ChatDev, hingga AutoGen) terjebak dalam batas koordinasi statis dan kerap runtuh saat menangani horizon tugas yang panjang? Melalui Market-based Post-Training (MPT), agen otonom belajar aksi spesialis dan swa-orkestrasi (self-orchestration) secara simultan melalui mekanisme lelang desentralisasi (bidding). Alokasi kredit berbasis bucket brigade (v_t = r_t + b_{t+1} v_{t+1}) membiayai aksi agen upstream, sementara optimasi preferensi kontrafaktual Bradley-Terry melatih agen untuk mengalah atau memimpin secara adaptif. Pada FLOP komputasi setara, MPT melipatgandakan reward embodied crafting Minecraft (41.5 vs 20.3), mendongkrak navigasi robot Habitat 2.36x, dan melipatgandakan akurasi deep research (21.0% vs 9.0%), sekaligus memberikan ketahanan alami terhadap agent dropout tanpa kehadiran satu pun manajer terpusat.
Hal-hal umum seputar harga, lisensi, perpanjangan, dan proses kerja proyek kami.
