Logo AI Club NganjukAI Club NganjukKomunitas AI Kota Angin
Level 4 · PENCIPTA

L4 Pencipta.

"si pencipta" · 8 materi · 184 menit

Mengubah ide AI jadi produk kecil yang benar-benar dipakai orang, diukur, dan dihitung biayanya. Cocok untuk kamu yang sudah bisa membangun otomasi atau chatbot sederhana dan sekarang ingin membuat produk AI yang dipakai orang lain secara rutin.

Setelah level ini kamu bisa

  • Memvalidasi satu masalah lokal lewat wawancara 5 calon pengguna sebelum menulis satu baris kode.
  • Menyusun eval set 20-50 kasus beserta grader, lalu memakai angkanya untuk memilih prompt dan model.
  • Menghitung kasar biaya token per 1000 pengguna dan merilis versi pertama ke pengguna nyata.

Masuk untuk mencatat progres

01

Daftar materi

Kerjakan berurutan atau pilih sendiri. Proyek akhir terbuka setelah yang lain selesai.

  1. 1 Dari ide ke produk: validasi masalah lokalBacaan · 7 menit
  2. 2 Menyusun eval set dan graderPraktik · 20 menit
  3. 3 Tangga kustomisasi: prompt, RAG, fine-tune, distilasiBacaan · 7 menit
  4. 4 Hitung biaya token dan pilih modelPraktik · 15 menit
  5. 5 Kuis: eval, kustomisasi, dan biayaKuis · 5 menit
  6. 6 Jalankan model open-weight di laptop dengan OllamaPraktik · 20 menit
  7. 7 Rilis ke pengguna nyata dan lacak eksperimenTugas · 20 menit
  8. 8 Proyek akhir: produk AI kecil yang dipakai orangProyek akhir · 90 menit
02

Konsep inti

Masalah dulu, AI belakangan

Produk gagal paling sering karena menyelesaikan masalah yang tidak ada. Dengarkan calon pengguna dulu. AI hanya alat untuk menyelesaikan masalah yang sudah terbukti nyata.

Eval set

Kumpulan 20-50 contoh input beserta jawaban yang diharapkan. Setiap kali prompt atau model diganti, jalankan ulang eval set supaya kamu tahu hasilnya membaik atau memburuk, bukan sekadar merasa.

Grader

Cara menilai jawaban. Exact match untuk jawaban pasti (kategori, angka). LLM-as-judge untuk jawaban bebas, yaitu model lain menilai pakai rubrik yang kamu tulis. Cek juga sebagian hasil secara manual.

Tangga kustomisasi

Naik anak tangga hanya kalau yang bawah tidak cukup: prompt yang lebih baik, lalu RAG (sisipkan dokumen), lalu fine-tune ringan seperti LoRA, lalu distilasi ke model kecil. Makin tinggi, makin mahal dan makin repot dirawat.

Biaya token

Model berbayar dihitung per token masuk dan keluar. Biaya kasar = jumlah permintaan x token per permintaan x harga per token. Harga berubah cepat, jadi selalu ambil angka dari halaman harga resmi.

Model open-weight lokal

Model yang bobotnya bisa diunduh dan dijalankan di laptop sendiri, misalnya lewat Ollama. Data tidak keluar dari perangkat dan tanpa biaya per token, tapi kualitas dan kecepatan tergantung perangkatmu.

03

Skill yang dilatih

  • Mewawancarai calon pengguna tanpa menggiring jawaban dan merangkum pola masalahnya.
  • Menyusun eval set dan grader, lalu membandingkan dua versi prompt atau model dengan angka.
  • Memilih anak tangga kustomisasi yang paling murah tapi cukup untuk kebutuhan.
  • Menghitung kasar biaya operasional per 1000 pengguna dari data token dan halaman harga resmi.
  • Merilis versi pertama, mengumpulkan masukan, dan mencatat setiap eksperimen.
04

Tools

Label harga per 2026, bisa berubah

05

Proyek akhir

Bobot XP paling besar di level ini

06

Sumber gratis

Cara naik ke L5

Untuk naik ke Orkestrator, selesaikan proyek akhir: satu produk AI kecil yang sudah dipakai minimal 5 orang nyata, punya eval set dengan skor tercatat, dan punya hitungan biaya per 1000 pengguna. Setelah itu kamu siap belajar menggabungkan banyak agen, mengawasi sistem yang berjalan sendiri, dan mengajarkan semuanya ke orang lain.