Pendahuluan

Dunia pemrograman sedang mengalami perubahan besar dengan munculnya istilah baru: vibe coding. Istilah ini menggambarkan cara baru dalam menulis program menggunakan kecerdasan buatan (AI), di mana pengguna tidak lagi menulis kode baris demi baris, melainkan cukup memberikan deskripsi atau instruksi dalam bahasa alami kepada model AI — dan sistem akan menulis kode secara otomatis.

Konsep vibe coding mulai populer pada awal tahun 2025, setelah diperkenalkan oleh Andrej Karpathy, mantan direktur AI di Tesla dan peneliti di OpenAI. Melalui unggahan di X (Twitter) dan berbagai forum pengembang, Karpathy menyebut vibe coding sebagai masa depan pengembangan perangkat lunak — “menulis dengan getaran (vibe) yang dimengerti oleh AI.”

Sejak itu, istilah ini menjadi simbol perubahan dalam cara manusia dan mesin berkolaborasi dalam dunia pemrograman.

Source : https://blog.replit.com/what-is-vibe-coding

Apa Itu Vibe Coding?

Menurut Wikipedia (2025), vibe coding adalah “suatu gaya pemrograman yang memanfaatkan model bahasa besar (LLM) untuk menghasilkan kode berdasarkan deskripsi bahasa alami pengguna, dengan sedikit atau tanpa penulisan kode manual.”

Dengan kata lain, alih-alih menulis algoritma secara eksplisit, pengguna cukup menjelaskan apa yang mereka inginkan, misalnya:

“Buat aplikasi web sederhana dengan form login dan dashboard pengguna.”

AI kemudian menerjemahkan instruksi tersebut menjadi struktur proyek dan kode sumber lengkap. Pengguna tinggal meninjau, menguji, dan menyesuaikan sesuai kebutuhan.

Platform seperti Replit, GitHub Copilot, dan ChatGPT Code Interpreter telah mengadopsi pendekatan ini, memungkinkan pengguna untuk berdialog dengan mesin dalam proses pembuatan software.

Cara Kerja Vibe Coding

Secara umum, proses vibe coding berlangsung dalam empat tahap utama:

  1. Prompting (Deskripsi Bahasa Alami)
    Pengguna memberikan instruksi atau permintaan dalam bahasa alami. Contoh:
    “Buat program Python untuk menghitung total belanja dan pajak.”
  2. Code Generation oleh AI
    Model bahasa besar seperti GPT-4 atau Claude menghasilkan kode berdasarkan konteks perintah tersebut.
    Kode biasanya mencakup fungsi utama, struktur file, hingga logika aplikasi.
  3. Testing dan Feedback
    Pengguna menjalankan kode, menguji hasilnya, dan memberi umpan balik atau koreksi lewat prompt tambahan.
  4. Iterasi dan Refinement
    AI memperbarui kode berdasarkan masukan pengguna hingga hasil akhir sesuai dengan kebutuhan aplikasi.

Menurut Simon Willison (2025), vibe coding sejati terjadi ketika pengguna tidak lagi membaca seluruh kode, tetapi mempercayakan sebagian besar proses logika dan sintaks kepada AI.

Source : https://www.hackerearth.com/blog/vibe-coding-shaping-the-future-of-software

Kelebihan Vibe Coding

Beberapa manfaat utama yang mendorong popularitas vibe coding antara lain:

  1. Kecepatan Pengembangan
    Ide bisa diubah menjadi prototipe dalam hitungan menit. AI menangani pembuatan kerangka kerja dan boilerplate code.
  2. Aksesibilitas untuk Non-Programmer
    Siapa pun dapat membangun aplikasi sederhana tanpa memahami sintaks pemrograman yang kompleks.
  3. Eksperimen dan Kreativitas
    Pengembang dapat fokus pada ide dan desain aplikasi, bukan detail teknis.
  4. Efisiensi dalam Pekerjaan Rutin
    Tugas-tugas berulang seperti validasi form, autentikasi pengguna, atau pemformatan data dapat dibuat otomatis oleh AI.

Risiko dan Tantangan

Namun, vibe coding tidak lepas dari sejumlah kekhawatiran dan kritik.

  1. Kualitas dan Keamanan Kode
    Kode hasil AI bisa mengandung bug, duplikasi, atau celah keamanan yang sulit terdeteksi.
    Karena pengguna tidak menulis langsung, proses debugging bisa menjadi lebih sulit.
  2. Ketergantungan pada AI
    Pengembang bisa kehilangan pemahaman fundamental tentang algoritma dan logika pemrograman.
  3. Kurangnya Akuntabilitas Teknis
    Siapa yang bertanggung jawab jika kode gagal atau melanggar regulasi, sementara sebagian besar ditulis oleh AI?
  4. Kritik dari Komunitas Akademik
    Beberapa pakar, seperti Andrew Ng, menyebut istilah vibe coding “kurang tepat” karena berpotensi meremehkan peran intelektual manusia dalam rekayasa perangkat lunak.
  5. Masalah Etika dan Keamanan Data
    Jika kode atau prompt mengandung data sensitif, maka interaksi dengan model AI perlu diawasi agar tidak terjadi kebocoran informasi.

Penelitian dan Perspektif Akademik

Sebuah publikasi preprint di arXiv (Cornell University) berjudul “Vibe Coding in Practice: Motivations, Challenges, and a Future Outlook” (September 2025) menganalisis 101 studi dan testimoni pengguna.

Beberapa temuan penting:

  • Pengguna menyukai vibe coding karena “cepat dan memuaskan secara kreatif”.
  • Namun, 68% responden melaporkan kesulitan dalam debugging.
  • 42% menyebut hasil kode sering tidak efisien atau redundan.
  • Model AI dinilai “mampu memahami maksud umum” tapi masih lemah dalam edge cases.

Peneliti menyimpulkan bahwa vibe coding cocok untuk prototipe, edukasi, dan eksplorasi ide, namun belum ideal untuk pengembangan sistem berskala besar atau kritikal.

Implikasi dan Masa Depan

  1. Evolusi Profesi Developer
    Di masa depan, peran pengembang akan bergeser dari “penulis kode” menjadi “desainer logika dan arsitektur AI-assisted.”
  2. Integrasi dengan Alat Profesional
    Replit, GitHub Copilot X, dan Cursor IDE sedang mengembangkan lingkungan vibe coding dengan kemampuan QA otomatis dan real-time refactoring.
  3. AI Co-Agent
    Sistem multi-agent AI akan memungkinkan “pasangan kerja digital” yang memahami proyek secara kontekstual, bukan sekadar menjawab perintah.
  4. Pendidikan Pemrograman Baru
    Fokus pendidikan komputer di universitas akan bergeser ke prompt engineering, desain sistem, dan pemikiran komputasional tingkat tinggi.

Kesimpulan

Vibe coding menandai babak baru dalam sejarah pemrograman pergeseran dari manual coding menuju collaborative coding antara manusia dan mesin.
Meski mempercepat pengembangan dan membuka akses bagi non-programmer, konsep ini juga menghadirkan risiko baru: penurunan transparansi, hilangnya pemahaman teknis, serta masalah kualitas dan keamanan kode.

Namun, jika dipadukan dengan etika, pengawasan, dan metode rekayasa perangkat lunak yang baik, vibe coding berpotensi menjadi katalis penting menuju era baru pengembangan perangkat lunak yang lebih inklusif dan efisien.

Penulis

Fiqri Ramadhan Tambunan S.Kom., M.Kom – FDP Scholar

Referensi

  1. Wikipedia. (2025). Vibe Coding. Retrieved from https://en.wikipedia.org/wiki/Vibe_coding
  2. Replit. (2025). What Is Vibe Coding? Replit Blog. https://blog.replit.com/what-is-vibe-coding
  3. IBM. (2025). Vibe Coding: The Future of Software Development. IBM Think. https://www.ibm.com/think/topics/vibe-coding
  4. DataCamp. (2025). Vibe Coding Explained. https://www.datacamp.com/blog/vibe-coding
  5. Simon Willison. (2025). What Is Vibe Coding? https://simonwillison.net/2025/Mar/19/vibe-coding
  6. FastCompany. (2025). The Do’s and Don’ts of Vibe Coding. https://www.fastcompany.com/91391632/the-dos-and-donts-of-vibe-coding
  7. Girls Who Code. (2025). Vibe Coding for Students. https://girlswhocode.com/news/vibecodingforstudents
  8. Tanium. (2025). What Is Vibe Coding? https://www.tanium.com/blog/what-is-vibe-coding
  9. Business Insider. (2025). Andrew Ng Calls ‘Vibe Coding’ an Unfortunate Term. https://www.businessinsider.com/andrew-ng-vibe-coding-unfortunate-term-exhausting-job-2025-6
  10. arXiv. (2025). Vibe Coding in Practice: Motivations, Challenges, and a Future Outlook. https://arxiv.org/abs/2510.00328