LUPAKAN jam-jam panjang yang harus dihabiskan untuk menghafal sintaksis C++ atau mencari titik koma yang hilang dalam kode Python. Sebuah revolusi sunyi tengah berlangsung di dunia teknologi, dan keterampilan yang susah payah dibangun itu mungkin akan segera menjadi kenangan.
Istilahnya adalah “Vibe Coding”, sebuah konsep yang dipopulerkan oleh visioner AI Andrej Karpathy pada awal 2025, di mana programmer tidak lagi menulis kode baris per baris, melainkan hanya menyampaikan niat, gaya, dan “vibe” yang diinginkan kepada kecerdasan buatan (AI), yang kemudian akan menuliskan kode kompleksnya secara instan. Pergeseran tektonik ini bukan fiksi, melainkan ancaman nyata terhadap definisi tradisional seorang programmer.
Namun, perlu diluruskan bahwa konsep vibe coding bukanlah pengganti mutlak bagi kemampuan teknis yang bersifat mendasar. Pendekatan ini lebih tepat ditujukan bagi mahasiswa dari disiplin non-teknik seperti Bisnis Digital, Manajemen, dan Kewirausahaan, yang dapat memanfaatkan vibe coding untuk mempercepat ide bisnis, pembuatan prototipe digital, atau eksplorasi produk tanpa harus menguasai bahasa pemrograman secara mendalam.
Dengan bantuan AI, mereka dapat mengekspresikan ide, konsep, atau logika bisnis secara intuitif dan langsung diwujudkan dalam bentuk kode kerja oleh sistem kecerdasan buatan.
Sementara itu, bagi mahasiswa dari bidang teknik seperti Teknik Informatika, Teknik Komputer, dan Sistem Informasi, kemampuan pure coding tetap menjadi kewajiban dan pondasi utama. Vibe coding di tingkat ini hanya berfungsi sebagai alat bantu untuk meningkatkan efisiensi, bukan menggantikan kemampuan analisis algoritmik, desain sistem, keamanan siber, dan rekayasa perangkat lunak yang menjadi inti kompetensi bidang teknik.
Mahasiswa teknik perlu memahami bagaimana AI bekerja di balik vibe coding itu sendiri, termasuk bagaimana model bahasa besar (LLM) menghasilkan kode, melakukan debugging otomatis, dan membangun struktur sistem yang kompleks. Dengan demikian, vibe coding bagi mereka adalah pelengkap yang menuntut pemahaman teknis lebih dalam, bukan pengganti keterampilan dasar pemrograman.
LLM itu sendiri adalah singkatan dari Large Language Model — yaitu model bahasa berskala besar yang menggunakan kecerdasan buatan (AI) untuk memahami, menghasilkan, dan memanipulasi bahasa manusia secara alami. LLM (Large Language Model) adalah sistem AI yang telah dilatih menggunakan miliaran kata dan kalimat dari internet, buku, artikel, dan berbagai sumber teks lainnya. Tujuannya agar mesin bisa memahami konteks, gaya bicara, dan makna bahasa manusia, lalu menghasilkan jawaban atau teks baru yang masuk akal.
Pergeseran Peran: Developer sebagai Orkestrator dan Evaluator
Vibe Coding secara fundamental mengubah peran programmer. Alih-alih menghabiskan waktu berjam-jam untuk boilerplate (kode berulang) atau debugging baris demi baris, developer kini didorong untuk berpikir pada tingkat abstraksi yang lebih tinggi.
Peran pengembang di masa depan bergeser ke dua fungsi utama: Orkestrator dan Evaluator (Arsitek).
A.     Developer sebagai Orkestrator (Pemberi Niat dan Konteks): Peran pengembang berubah menjadi pengarah atau manajer utama proses yang didukung AI.
a.      Ekspresi Niat: Upaya kognitif dialihkan dari menghafal sintaks yang rumit menjadi perumusan prompt yang efektif dan jelas. Pengembang harus mampu mengomunikasikan konsep pemrograman secara ringkas dan lugas.
b.     Orkestrasi Alur Kerja: Platform vibe coding memungkinkan pengembang mengelola alur kerja multi-agen yang kompleks. Pengembang menginstruksikan Model Bahasa Besar (LLM) untuk membangun elemen sistem, seperti struktur direktori, lapisan API, antarmuka, paket pengujian, hingga konfigurasi CI/CD, hanya melalui perintah percakapan.
B.     Developer sebagai Evaluator (Arsitek dan Penjamin Kualitas)
Kecepatan hasil AI perlu diimbangi dengan kehati-hatian; kode yang cepat tidak selalu aman, konsisten, atau sesuai dengan standar arsitektur. Keahlian manusia sangat krusial sebagai lapisan pengawasan.
a.      Arsitek dan Kepala Editor: Pengembang bertindak sebagai Arsitek dan Kepala Editor. Tugasnya adalah meninjau hasil AI secara kritis, memastikan kode memenuhi standar kualitas, keamanan, dan kinerja organisasi.
b.     Validasi Cepat: Proses evaluasi dalam vibe coding dilakukan dengan pemindaian cepat dan terarah (rapid scanning), bukan peninjauan baris per baris yang mendalam. Keahlian pengembang digunakan untuk memvisualisasikan fungsi kode dalam konteks sistem secara keseluruhan.
Tips Vibe Coding untuk Mahasiswa IT dan Non-Teknik
Panduan “Vibe Coding” ini menyoroti dua fokus utama yang disesuaikan dengan profil mahasiswa:
1. Bagi Mahasiswa Non-Teknik (Bisnis Digital, Wirausaha, Manajemen)
a.      Fokus pada prompt engineering, komunikasi ide, dan penerjemahan kebutuhan bisnis ke sistem digital.
b.     Kuasai pemahaman dasar logika pemrograman agar mampu memeriksa hasil AI dengan cermat.
c.      Gunakan vibe coding untuk membuat MVP (Minimum Viable Product), rancangan aplikasi bisnis, atau sistem pemasaran digital berbasis AI.
2.     Bagi Mahasiswa Teknik Informatika, Teknik Komputer, dan Sistem Informasi
a.       Tetap latih kemampuan pure coding untuk memahami dasar sistem, algoritma, dan logika mesin.
b.      Jadikan vibe coding sebagai alat bantu akselerasi, bukan pengganti kompetensi teknis.
c.      Pelajari cara kerja AI dalam proses kode otomatis, seperti fine-tuning model, API development, dan kontrol kualitas kode.
Kesimpulan
Vibe coding bukanlah ancaman, melainkan peluang. Namun, setiap disiplin ilmu memiliki titik tekan yang berbeda. Bagi mahasiswa non-teknik, vibe coding membuka akses untuk berkreasi digital tanpa hambatan teknis yang berat. Bagi mahasiswa teknik, vibe coding menjadi ajang untuk membangun AI yang lebih cerdas, aman, dan efisien.
Dengan menggabungkan kecepatan AI dan kedisiplinan teknik manusia, masa depan coding bukan hanya tentang menulis kode, melainkan tentang memahami sistem dan mengorkestrasi teknologi untuk kemajuan bersama. *
