- Model AI cukup layak digunakan untuk banyak tugas pemrograman, tetapi lebih dekat sebagai alat yang memperkuat kemampuan teknis yang sudah ada daripada menggantikan developer
- Tidak terlihat bukti bahwa LLM akan sepenuhnya merancang dan membangun proyek dalam segala skala sehingga developer manusia segera tidak lagi dibutuhkan
- Dalam pekerjaannya di Motion, Matt Perry menutup 160 issue, melampaui target Q1 sebanyak 60 issue, dan juga menyelesaikan refaktor besar untuk Q2 pada suatu sore di bulan Januari
- Vibe-coding oleh pengguna yang minim pengalaman pengembangan mudah tersendat setelah tahap MVP, dan penilaian arsitektur serta pengetahuan domain menciptakan perbedaan hasil
- AI kuat seperti baju zirah Iron Man, tetapi tidak menghasilkan capaian yang sama dengan sendirinya; pembelajaran terstruktur dan tingkat kemahiran menentukan efektivitas pemanfaatannya
Kasus produktivitas Matt Perry
- Matt Perry adalah developer yang membuat beberapa library animasi seperti Popmotion, Motion One, dan Motion (sebelumnya Framer Motion)
- Mesin proyeksi layout milik Motion adalah hasil rekayasa yang sangat cermat
- Matt Perry memperkuat pemanfaatan AI pada tahun 2026, dan menutup 160 issue, melampaui target Q1 yang semula 60 issue
- Refaktor besar Motion yang rencananya dikerjakan pada Q2 juga diselesaikan sekaligus pada suatu sore di bulan Januari
- Ini menunjukkan bukan berarti LLM sendiri lebih unggul daripada developer manusia terbaik, melainkan produktivitas dapat meningkat sangat besar ketika developer berpengalaman menggunakan AI
Batasan vibe-coding yang minim pengetahuan domain
- Di
/r/vibecoding, banyak orang yang hampir tidak punya atau hanya sedikit pengalaman pengembangan berbagi pengalaman vibe-coding mereka, dan sering kali tersendat setelah tahap MVP
- LLM yang digunakan tanpa panduan berfokus pada pembuatan kode untuk menyelesaikan prompt individual, dan karena tidak melihat arsitektur aplikasi secara menyeluruh, mudah masuk ke jalan buntu
- Developer berpengalaman memperbesar hal-hal yang bisa dilakukan dengan AI, tetapi pengguna yang kurang pengetahuan domain akan kesulitan melampaui tahap “MVP”
- Sekalipun menggunakan alat AI yang sama, hasilnya tidak akan sama; daya nilai pengguna dan pemahaman struktural menjadi pembeda utama
Pola pikir melihat AI sebagai alat
- AI adalah alat, dan alat hanya efektif jika digunakan dengan mahir
- Memiliki gitar Jimi Hendrix, dapur Gordon Ramsey, atau raket tenis Serena Williams tidak berarti bisa menghasilkan hasil yang sama
- Orang cenderung melebih-lebihkan pentingnya alat, dan pemasaran memanfaatkan bias ini, seperti sepatu “air technology” Michael Jordan seolah memberi kemampuan dunk
- Agen AI dipersonifikasikan sehingga lebih sulit dipandang sebagai alat, dan jika diperlakukan seperti robot otonom, orang cenderung memberi kredit lebih besar daripada kenyataannya
- Analogi yang lebih tepat adalah baju zirah Iron Man: memungkinkan hal-hal luar biasa, tetapi bukan entitas yang akan beroperasi sendiri dan menghasilkan capaian yang sama
- Bahkan jika Matt Perry menyerahkan akses ke repositori Motion dan alat LLM, jika saya mencoba bergerak dengan kecepatan yang sama, kemungkinan hasilnya bukan sama, melainkan kekacauan besar
- Saat melihat apa yang dicapai developer terampil dengan LLM, faktor kuncinya adalah kemampuan developer terampil itu sendiri, bukan LLM semata
Whimsical Animations dan pembelajaran terstruktur
- Whimsical Animations adalah kursus animasi web yang baru dirilis
- Selama sekitar 20 tahun membuat website dan aplikasi web, penulis telah mengumpulkan cara membuat animasi dan interaksi yang berkesan dan berdampak
- Tidak banyak materi animasi yang ditujukan untuk developer web, sehingga konsep dari bidang pengembangan game telah diadaptasi agar cocok untuk web
- Konsep seperti linear interpolation, simplex noise, dan delta time biasanya tidak termasuk dalam cakupan kemampuan developer web pada umumnya, tetapi dapat membuat proyek lebih menonjol
- Dengan alat seperti ChatGPT, mempelajari topik baru menjadi lebih mudah, tetapi untuk belajar secara efektif, kita perlu tahu apa yang harus ditanyakan
- Kursus ini menyediakan kurikulum terkurasi yang memperkenalkan beragam teknik
- Platform kursus kustom telah diperbarui sehingga semua latihan dan snippet kode dapat dijalankan secara lokal
- Dukungan eksekusi lokal memungkinkan tantangan diselesaikan dalam lingkungan coding dan workflow yang biasa digunakan
1 komentar
Pendapat Hacker News
Minggu lalu aku mengalami momen seperti Iron Man saat melakukan vibe coding untuk desain UI sambil membuka pengujian komponen di layar sebelah
Aku mengulang-ulang sambil memberi instruksi untuk memindahkan elemen, mengurangi penekanan, dan menjelajahi opsi tata letak, dan semuanya berjalan seperti loop hampir real-time, sangat mengesankan
Kode yang dihasilkan memang mengerikan, tetapi dengan mudah mengarah ke desain yang tidak mungkin bisa kubuat sendirian, lalu setelah melihat desain referensi itu aku bisa mengimplementasikannya sendiri dengan kode yang lebih baik
Para desainer mungkin akan berkata sebaliknya: “Claude Design Studio membuat UI sampah, tapi aku memperbaikinya sendiri, dan sebagai gantinya ia membuatkan kode bagus yang tak akan bisa kutulis sendiri”
Tidak perlu khawatir bagaimana semuanya terhubung, yang penting bekerja, dan kalau rusak tinggal suruh AI memperbaikinya
Ada rasa membebaskan, tapi aku belum tahu apakah aku sudah mencapai nirwana AI yang bisa menerima ini, meski rasanya momen itu sudah dekat
Saat ini kita masih ada di tahap memahami keterampilan dasarnya dan masih bisa membangunnya sendiri, tetapi memilih iterasi cepat sambil tahu bahwa ada kode berantakan yang bisa dirapikan di suatu tempat
Ini mungkin karena kita tahu bentuk kasar dari “seharusnya seperti apa” dan bisa mengarahkan framework otomatisasi ke sana, terutama pada proyek yang kita bangun sendiri
Jika perusahaan bisa bertahan cukup lama, pengetahuan itu bisa hilang sepenuhnya dan hanya alatnya yang tersisa, dan saat itu yang ada bukan lagi Iron Man melainkan lebih mirip iron lung
Prototipe kini nyaris gratis, dan kita bisa menyuruh AI mencoba masing-masing pilihan arsitektur atau gaya lalu melihat kode mana yang lebih kita suka
Penulisan ulang dan redesain juga cukup efektif, jadi aku suka pola membuat beberapa solusi dengan vibe coding, lalu memilih pendekatannya, memperkuat pengujian, dan menjadikannya mudah dipelihara lewat refactor besar
Kemampuan yang dibutuhkan di sini adalah tahu seperti apa arsitektur yang baik, dan mampu merancang prompt serta validasi untuk menentukan tingkat pengujian yang mempercepat siklus umpan balik atau membuat perubahan dari LLM lebih mudah dibaca
Memang tidak diikuti 100%, tetapi hasilnya cukup bagus, lalu aku meninjau hasilnya agar sesuai template dan ide-ide yang kusukai kutambahkan lagi ke template keterampilan itu
Ini berlaku bukan hanya untuk arsitektur sistem, tetapi juga backend, frontend, pengujian end-to-end, dan penulisan dokumentasi
Karena aku tahu target yang kuinginkan, cara mengatur kode, dan cara menulis pengujian, LLM berperan mengurangi kebosanan karena harus mengikuti template yang sama setiap kali
Namun tetap perlu pengawasan terus-menerus, kadang ia menyentuh bagian yang sudah dibilang jangan disentuh atau tidak mengikuti instruksi, dan volume output-nya bisa sangat berlebihan sehingga review rekan tetap diperlukan
Semakin aku mempercepat kerja dengan alat AI, semakin terasa bahwa merilis software yang benar-benar berguna itu sebenarnya keterampilan kerajinan yang sangat sulit
Claude Code dan Codex memang bisa menulis sebagian besar kode, tetapi pengetahuan teknis yang dibutuhkan untuk memutuskan apa yang harus dibuat dan bagaimana cara membuatnya tetap sangat besar
Saat ini aku sedang membangun sistem seperti Claude Artifacts yang menjalankan aplikasi HTML+JS kustom dengan aman di sandbox iframe dalam aplikasi yang lebih besar, dan untuk memahami mengapa ini berguna dan memungkinkan, dibutuhkan pengetahuan mendalam tentang sandboxing, ancaman keamanan, model keamanan browser, dan berbagai fitur platform yang telah berevolusi selama puluhan tahun
Tanpa pemahaman seperti itu, orang yang hanya melakukan vibe coding hampir pasti tidak akan bisa mewujudkan hal seperti ini, sebesar apa pun panduan dari LLM
Sedih melihat developer yang bilang ingin berhenti berkarier karena AI, karena justru saat ini pengalaman teknis mendalam yang sudah ada menjadi lebih berharga daripada sebelumnya
Aku suka menulis kode, tapi tidak suka mencari mantra ajaib agar mesin menulis kode yang benar, atau membetulkannya saat ia salah
Kalau sejak awal diberi tahu bahwa masa depan akan seperti ini, rasanya aku tidak akan masuk ke bidang ini
Selain itu, menurut standarku cara alat-alat ini dibuat adalah pencurian, dan memakai alat yang dibuat secara tidak etis juga terasa tidak etis
Lagi pula belum jelas apakah kita akan dibayar lebih untuk keterampilan yang lebih bernilai itu, dan upah engineer secara umum sedang turun
Kalau pemberi kerja yang mengambil semua nilainya, aku tak punya alasan untuk peduli bahwa aku menghasilkan lebih banyak nilai
Banyak software engineer di sekitarku sudah menyimpulkan AI akan mengambil pekerjaan mereka dan mulai berpikir untuk pindah jalur, tetapi menurutku masih terlalu dini untuk menilai
Semua prompt yang kupakai sangat teknis, dan sulit menanganinya hanya dengan ngobrol dengan agen tanpa keahlianku sendiri
Setiap kali aku mengerjakan hal di luar domain keahlianku, hasilnya tidak secepat yang dibayangkan orang, dan keahlian sangat membantu menjaga semuanya tetap tertata
Jika mereka percaya AI bisa menggantikan engineer, besar kemungkinan arah itulah yang akan terjadi, dan para eksekutif juga jarang benar-benar tahu seperti apa kualitas itu
Mereka hanya melihat pendapatan dan laba, jadi walaupun benar pengalaman teknis mendalam makin bernilai, kenyataannya bisa saja tetap tidak berjalan seperti itu
Mungkin yang akan terjadi adalah terdorong perlahan ke arah pengangguran
LLM tidak mengubah kenyataan itu di dunia nyata
Karena itulah produk bernilai tinggi tidak meledak jumlahnya, dan sejak awal membuat produk yang benar-benar menciptakan nilai itu sangat, sangat sulit
Sikap yang meremehkan hal ini hanya karena ada LLM terasa konyol
Soal pernyataan “alat AI lebih mirip baju zirah Iron Man”, ada repositori menarik dengan 63.600 bintang GitHub
Developernya adalah kontributor populer mingguan nomor 1 di GitHub, tetapi aplikasinya tampak berbeda dari yang dijelaskan, dan para developer juga tampaknya tidak bisa menjawab dengan jelas apakah ini benar-benar nyata
Pada akhirnya ini menunjukkan bahwa dengan baju zirah saja orang tidak akan menjadi Iron Man, karena yang ada hanya output LLM yang berantakan
https://github.com/ruvnet/RuView
https://github.com/trending/developers?since=weekly
https://github.com/deletexiumu/wifi-densepose
AI membuat proyek yang tidak jalan, lalu AI juga yang membuktikan bahwa proyek itu memang tidak jalan; benar-benar dunia baru yang indah
Ada banyak proyek, tetapi isinya seperti cuma output AI dalam jumlah besar, seperti membanjiri infrastruktur GitHub, jadi mudah paham kenapa GitHub kewalahan
Sebagai matematikawan, minggu lalu aku juga mengalami momen Iron Man
Selama beberapa tahun aku melakukan riset matematika bersama dua teman profesor, dan aku mencoba mengeksplorasi sebagian riset itu dengan ChatGPT
Setiap kali muncul ide, aku menyodorkannya ke GPT, memintanya menulis teorema yang mudah dibuktikan, lalu membuat pembuktiannya dalam LaTeX, dan pembuktiannya selalu kuperiksa dengan hati-hati
Lalu aku memintanya menghasilkan kode Mathematica, memverifikasi pembuktian lewat hasil eksekusi, atau mendapatkan lebih banyak ide untuk diulang lagi
Di tengah jalan ada bagian ketika aku kurang paham karena tidak bisa mendapatkan batas atas dari suatu ekspresi tertentu, dan menurunkannya kembali sendiri dengan kertas dan pensil sangat membantu
Seluruh prosesnya sekitar 10 kali lebih cepat dibanding tanpa GPT, dan beberapa jam kemudian aku sudah punya sekitar 20 halaman pembuktian yang benar serta semua kode yang diperlukan untuk simulasi numerik terkait
Menurutku AI bukan pengali kemampuan, melainkan alat penghemat waktu
Bagi developer yang kurang berpengalaman, AI langsung menghemat waktu sejak awal proyek, tetapi keputusan awal yang dibuat bisa jadi menyulitkan di belakang hari
Bagi developer senior, selama penjelasannya cukup, AI langsung bekerja seperti developer junior atau menengah yang mengerjakan hal-hal yang masih berada dalam cakupan kemampuannya
Namun jika diserahi keputusan penting, ia bisa salah total atau salah secara halus, dan kesalahan halus terutama sulit ditemukan sehingga paling berbahaya
Jika senior bisa membuat panduan yang baik dan menyadari masalahnya, kecepatan pengembangan benar-benar bisa menjadi sangat gila
Jika ada kemauan untuk belajar, AI bisa mengurangi waktu yang dibutuhkan untuk mengasah dan menguasai keterampilan, dan hasilnya benar-benar bisa menjadi pengali kemampuan
Aku juga jauh lebih mahir memakai AWS sekarang dibanding setelah bertahun-tahun menggunakannya, dan lebih efektif memakai command line
Informasinya sebenarnya dulu juga bisa dicari, tetapi memakan waktu terlalu lama, sedangkan sekarang waktu untuk mencapai jawaban yang diinginkan berkurang besar sehingga output nyata dan kemampuannya pun berubah
Aku ingin menjalankan web server kecil di Raspberry Pi, jadi aku meminta Gemini menulis kode dan skrip Bash konfigurasi untuk menjalankannya sebagai layanan systemd
Itu pekerjaan yang sebenarnya bisa kulakukan sambil setengah tidur, tetapi tetap butuh waktu dan fokus, sementara dalam waktu menulis komentar ini ia sudah membuatkan persis yang kubutuhkan
Walau sendiri-sendiri tidak terlalu luar biasa, sekarang aku jadi bisa mengerjakan hal-hal otomasi rumah yang selama ini kutunda karena tidak punya energi akibat tanggung jawab lain
Benar. AI tidak membuat kemampuan murni atau bakat menjadi usang, justru membuatnya lebih berharga
Pengetahuan teknis yang mendalam memberi efek pengungkit yang lebih besar di dunia nyata karena ada lebih banyak titik masuk untuk menerapkan AI
Kesadaran ini membuatku membangun sendiri data center homelab untuk meng-host SaaS teknisku alih-alih memakai layanan cloud seperti AWS
Nilai mempelajari dasar networking, DevOps, dan hardware server kini bisa diterapkan lebih cepat dan lebih luas berkat AI
Dulu perlu berjam-jam atau berhari-hari untuk mempelajari RouterOS dan mengonfigurasi router Mikrotik kelas data center, tetapi dengan Claude itu menjadi pekerjaan 20 menit, dan aku juga banyak belajar konfigurasi routing
Aku mendapatkan tingkat kontrol unik yang tak akan kumiliki jika hanya memakai cloud, dan bahkan jadi ingin mencoba membuat sistem operasi sendiri, sesuatu yang tak akan berani kupikirkan sebelum era AI
Saat perkakas listrik dan nail gun muncul, orang mungkin berpikir serupa, tetapi rumah memang jadi jauh lebih cepat dibangun, sementara upah turun, kualitas kerja memburuk, dan nilai keterampilan serta pengalaman menurun drastis
Dulu plester dinding adalah pekerjaan terampil dengan upah tinggi, dan ketika drywall muncul orang mengira waktu untuk dinding datar yang membosankan akan berkurang sehingga lebih banyak waktu bisa dipakai untuk sudut dan plester dekoratif, tetapi dekorasi seperti itu justru hilang
Dekorasi memakan terlalu banyak waktu dibanding bagian dinding lainnya, dan orang yang mempertahankan atau mempelajari keterampilan itu tetap menginginkan bayaran yang layak
Bahkan pekerjaan drywall biasa pun tuntutan produktivitasnya naik sementara upah stagnan, dan sekarang sambungannya pun sering berantakan; yang dibayar hanyalah kecepatan produksi dan sikap tidak banyak mengeluh
“Gajah di dalam ruangan” berarti topik besar yang tak dibicarakan semua orang, sedangkan AI justru sedang dibicarakan semua orang
Judul yang lebih baik mungkin lebih dekat ke “Mengapa AI memperkuat keterampilan developer alih-alih menggantikannya”
AI disebut “gajah di dalam ruangan” karena sampai saat itu kampanye pemasaran tersebut belum membahas AI
Tautan ini adalah tautan tampilan web yang dibuat agar bisa dibaca ketika tidak tampil dengan benar di klien email, jadi ini bukan tulisan yang ditujukan untuk audiens yang lebih luas
Jika jumlah developer yang dibutuhkan untuk menyelesaikan pekerjaan yang sama berkurang, banyak orang akan kehilangan pekerjaan
Gaji orang-orang yang tersisa juga kemungkinan turun
Kalau orang mengira dengan gaji junior dan biaya langganan AI mereka bisa mendapat “hasil yang sama”, kenapa harus membayar gaji senior
Sepertinya software developer akan menghadapi masa yang sulit, dan setelah 15 tahun menjalaninya aku tidak merasa antusias
Sejujurnya aku sedang mempertimbangkan pelatihan ulang ke industri lain, dan mungkin lebih baik berpenghasilan lebih sedikit daripada harus menghadapi kekacauan ini
Aku sebagian besar setuju dengan pandangan Josh, tetapi banyak tulisan tentang pengalaman senior dan junior saat bekerja dengan AI terasa agak omong kosong
Memang benar senior mendapat hasil lebih baik dari alat AI dan junior lebih banyak kesulitan, tetapi yang berubah hanya fakta bahwa perbedaannya kini diperbesar
Bagian yang dihindari orang adalah bahwa junior di bidang apa pun bisa belajar jauh lebih cepat bersama asisten riset AI, dan bagi orang yang punya tenaga untuk menggali lebih dalam, kecepatan menjadi ahli juga meningkat
Aku sama seringnya bertanya ke alat AI seperti “bagaimana ini bekerja?” atau “bisa sarankan alat lain?” seperti saat memintanya “buatkan ini” atau “perbaiki ini”
Banyak orang melihat AI sekadar sebagai hubungan input/output, padahal baik ada AI maupun tidak, proses utak-atik di tengahnya selalu penting
Pemula memang pada awalnya tidak bisa, tetapi memang dari dulu begitu, dan menurutku orang-orang bagus akan melewati fase “tidak bisa” itu jauh lebih singkat daripada yang kualami
Hanya saja, kepuasan instan yang diberikan AI bisa melemahkan proses mengalami gesekan, dan orang yang AI-native mungkin tidak memahami maupun mempertanyakan gesekan itu
Melihat situasi di tingkat universitas, sulit juga untuk berharap begitu
Bagian ini tertutup oleh rasa jengkel orang terhadap vibe coding yang buruk atau klaim kecepatan 10x
Pembelajaran terpenting tidak terjadi saat kita bertanya dan langsung mendapat jawaban, tetapi saat kita berjuang mencari jawaban, gagal beberapa kali, berpikir dalam-dalam, lalu setelah jeda sejenak memecahkan masalahnya
Pengetahuan seperti itu berharga bukan hanya karena memberi jawaban, tetapi juga karena memberi daftar jalur salah yang bisa dihindari ke depan serta rasa percaya pada cara berpikir sendiri
Jika generasi berikutnya melewati tahap ini, mereka akan berpikir jawaban seharusnya selalu mudah ditemukan, makin bergantung pada AI, dan makin kurang percaya pada kepala mereka sendiri
Dalam kasus ini, hanya membaca output LLM tidak benar-benar memberikan pendidikan yang berarti
Aku belum pernah melihat orang menggali lebih dalam dengan alat AI
Developer senior belajar dengan melewati gunung proyek gagal yang mereka buat sendiri
Kalau ada yang mengusulkan membuat database flat file, atau membuat arsitektur microservice dengan lebih dari 50 Lambda, aku sudah pernah melewati itu dan tahu kenapa sesuatu yang secara teknis mungkin tetap sebaiknya tidak dilakukan
Bagiku AI membuatku melaju 100 mil per jam ke arah yang benar, tetapi para junior tampak melaju 100 mil per jam menuju laut atau tembok
Seperti AWS yang membuat kita lebih bodoh hingga muncul junior yang tak paham reverse proxy, dan bahasa tingkat tinggi yang membuat orang tak memahami manajemen memori, AI hanyalah mata rantai berikutnya
Dalam 10 tahun, kurasa sebagian besar developer bahkan tidak akan bisa membaca kode
Banyak, bahkan mungkin sebagian besar software engineer adalah ahli atas codebase mereka sendiri, sehingga cukup banyak engineer mendapatkan nilai tinggi dari AI
Yang belum jelas adalah apakah ketika tiap engineer bisa menulis lebih banyak kode, jumlah developer justru berkurang, atau malah akan ada lebih banyak software di area-area yang selama ini terabaikan seperti UX, pengujian, developer experience, dan dokumentasi
Mungkin saja yang terjadi hanyalah garis dasarnya naik
Saat berbicara dengan Claude, aku melihat hal seperti ini
Aku berkata, “bukankah mengejutkan bahwa X lebih baik daripada Y”, lalu Claude menjawab dengan menyebutnya “kritik yang tajam” dan menjelaskan dengan baik alasan mengapa Y lebih baik daripada X
Jawabannya sendiri bagus, penuh pertimbangan, dan logis, tetapi kebalikan dari yang ingin kukatakan, jadi aku membetulkan, “bukan, maksudku adalah klaim kontraintuitif bahwa X lebih baik daripada Y”
Lalu Claude kembali berkata, “benar, X lebih baik daripada Y”, dan lagi-lagi memberi alasan yang tertata rapi
Rasanya seperti meme jenius pintar yang bodoh
Ia bergerak antara “ini cuma autocomplete” dan “tidak, ada model di dalam pikirannya”, tetapi pada akhirnya seperti Perpustakaan Babel, semua kejeniusannya tetap baru berguna jika kita punya kunci indeks yang tepat
Sebagai pendekatan orde pertama, LLM memprediksi jawaban yang diinginkan atau diharapkan pengguna
Jawaban atas prompt pertama menjadi lucu karena LLM sepenuhnya salah memahami pengguna dan membuat prediksi berdasarkan apa yang ia kira ditulis pengguna
Jawaban atas prompt kedua menunjukkan lebih jelas lagi bahwa tujuan LLM adalah memprediksi apa yang diinginkan atau diharapkan pengguna
Salah satu pemicu besar halusinasi adalah ketika ekspektasi pengguna yang ditafsirkan LLM tidak cocok dengan kenyataan, dan LLM berusaha menyesuaikan kenyataan dengan ekspektasi yang ia pahami
Salah satu cara baik untuk mengurangi halusinasi adalah menghilangkan kalimat asertif sebanyak mungkin dari prompt
“Bukankah mengejutkan bahwa X lebih baik daripada Y” mengandung pernyataan eksplisit, dan LLM, meski salah menangkap arahnya, tetap memahami bahwa ada sebuah pernyataan dan lalu memberi alasan mengapa kenyataan cocok dengan pernyataan itu
Mirip dengan ketika pengacara tersandung karena mengutip preseden palsu: “carikan preseden yang menunjukkan X” itu berbahaya, sementara “apa saja preseden tentang X” adalah titik awal yang lebih baik