Perubahan tren teknologi selama 18 tahun dilihat dari data Hacker News

• Hacker Trends adalah layanan yang menganalisis sekitar 45 juta postingan dan komentar yang terakumulasi di Hacker News untuk menampilkan perubahan jumlah penyebutan teknologi, produk, perusahaan, dan tokoh tertentu dalam bentuk deret waktu.
• Beberapa kata kunci dapat ditampilkan dalam satu grafik untuk membandingkan persaingan antar teknologi, pergantian generasi di pasar, dan lonjakan minat akibat suatu peristiwa.
• Tren teknologi umumnya naik tajam di sekitar peristiwa tertentu seperti peluncuran produk baru, akuisisi perusahaan, perubahan lisensi, insiden keamanan, dan perubahan lingkungan industri.
• Jika melihat data jangka panjang, alat dan platform pengembang tidak diganti sekaligus, melainkan berubah dalam pola ketika minat pada teknologi lama menurun dan teknologi baru mengambil alih.
• Namun, jumlah penyebutan di Hacker News hanya menunjukkan tingkat perhatian komunitas pengembang, dan tidak secara langsung membuktikan pangsa pasar nyata atau keunggulan teknis.

Pendahuluan

Melacak perubahan wacana pengembang dengan data

• Hacker Trends menyediakan histogram bulanan tentang seberapa sering kata tertentu disebut di Hacker News selama 18 tahun.
• Pengguna dapat memasukkan beberapa kata kunci sekaligus untuk membandingkan perubahan minat terhadap teknologi dan perusahaan.
• Jika memilih bulan atau periode tertentu, pengguna dapat melihat postingan dan komentar asli pada waktu tersebut.
• Pencarian dan agregasi data memanfaatkan Upstash Redis Search, dengan cakupan sekitar 45 juta data.
• Layanan ini tidak berhenti pada grafik volume pencarian saja, tetapi juga dirancang agar pengguna dapat melihat postingan dan peristiwa yang menyebabkan minat meningkat.

Isi

Teknologi berubah lewat pergantian generasi

• Perubahan pada alat dan platform pengembang cenderung muncul bukan dalam bentuk hilangnya teknologi lama secara instan, melainkan teknologi baru yang perlahan menarik perhatian.

• Contoh utamanya adalah sebagai berikut.

  • Setelah minat terhadap CoffeeScript menurun, TypeScript muncul sebagai arus utama bahasa ekstensi JavaScript.
  • Lingkungan CI yang berpusat pada Jenkins bergeser menjadi berpusat pada GitHub Actions setelah 2021.
  • Lingkungan build yang berpusat pada Webpack bergeser ke Vite setelah 2022.
  • Dalam ekosistem editor yang berpusat pada Vim, Neovim tumbuh cepat setelah 2021.
  • Diskusi basis data yang berpusat pada MySQL beralih menjadi berpusat pada PostgreSQL sekitar 2017–2020.

• Perubahan ini dapat dilihat sebagai hasil akumulasi faktor seperti kemudahan pengembangan, performa, dukungan ekosistem, dan perubahan cara deployment, bukan sekadar tren sesaat.

Teknologi AI tumbuh lewat guncangan peluncuran yang beruntun

• Bidang AI generatif menunjukkan pola kenaikan bertahap dalam jumlah penyebutan setiap kali model atau layanan baru diumumkan.

• Topik perhatian utama mencakup ChatGPT, GPT-4, Claude, Gemini, Llama, Mistral, DeepSeek, dan lainnya.

• Untuk alat coding AI, minat terlihat bergeser dari Cursor ke Claude Code lalu ke Codex.

  • Cursor mendapat perhatian tinggi pada akhir 2024.
  • Claude Code naik cepat pada pertengahan 2025.
  • Codex mulai meningkat perhatiannya sejak awal 2026.

• Dalam bidang model terbuka, Llama memperluas pasar pada 2023, lalu Mistral dan Qwen membentuk lanskap persaingan setelahnya.

• Tingkat perhatian di bidang AI sangat dipengaruhi bukan hanya oleh peningkatan performa, tetapi juga oleh peristiwa seperti rilis model, kebijakan open source, persaingan antar perusahaan, dan merger maupun akuisisi.

Teknologi infrastruktur mengalami perpindahan dominasi menurut peran

• Dalam cloud dan infrastruktur pengembangan, dominasi terus berpindah di antara teknologi yang menyediakan fungsi serupa.

• Contoh utamanya adalah sebagai berikut.

  • Setelah Docker memopulerkan teknologi container pada 2014–2015, Kubernetes muncul sebagai pusat orkestrasi.
  • Heroku memimpin pasar deployment mudah pada tahap awal, lalu Netlify dan Vercel tumbuh dengan bertumpu pada ekosistem JAMstack dan Next.js.
  • Lingkungan web server yang berpusat pada Apache bergeser ke nginx, lalu Caddy yang menyediakan HTTPS otomatis mulai mendapat perhatian.
  • Pasar manajemen konfigurasi server yang berpusat pada Chef dan Puppet bergeser ke Ansible yang tidak memerlukan agent.
  • Dalam observability, Prometheus, Grafana, dan Datadog masing-masing memperluas perhatian dengan berfokus pada peran pengumpulan data, visualisasi, dan SaaS terintegrasi.

• Ini menunjukkan bahwa kriteria pemilihan teknologi telah meluas dari sekadar fitur produk tunggal menjadi otomatisasi deployment, kemudahan pengelolaan, integrasi, dan kecocokan dengan cloud.

Peristiwa tertentu memperbesar perhatian dalam jangka pendek

• Jumlah penyebutan teknologi di Hacker News menunjukkan bukan hanya pertumbuhan jangka panjang, tetapi juga lonjakan sementara akibat peristiwa tertentu.

• Contoh peristiwanya adalah sebagai berikut.

  • Saat Unity mengumumkan kebijakan biaya runtime pada 2023, jumlah penyebutan bukan hanya Unity tetapi juga Unreal dan Godot ikut meningkat.
  • Ketika Heroku menghentikan paket gratis pada 2022, diskusi terkait kembali melonjak tajam.
  • Mastodon meningkat perhatiannya selama perpindahan pengguna setelah akuisisi Twitter pada 2022.
  • Bluesky muncul sebagai alternatif platform sosial baru pada 2024–2025.
  • Zoom dan Microsoft Teams mengalami lonjakan penyebutan pada 2020 akibat penyebaran COVID-19 dan peralihan ke kerja jarak jauh.

• Kenaikan perhatian pada teknologi pesaing dapat muncul bukan hanya dari inovasinya sendiri, tetapi juga dari kegagalan kebijakan pemain lama atau guncangan pasar.

Insiden keamanan muncul sebagai lonjakan tajam pada waktu yang jelas

• Di bidang keamanan, dibanding perubahan minat jangka panjang, jumlah penyebutan cenderung terkonsentrasi pada saat terjadi kerentanan besar atau insiden besar.
• Objek analisis utama mencakup Heartbleed, Log4j, XZ Utils, Spectre, SolarWinds, WannaCry, CrowdStrike, dan lainnya.
• Karena peristiwa seperti pengungkapan kerentanan, serangan rantai pasok, dan gangguan layanan memiliki momen dampak yang jelas, grafiknya juga memperlihatkan lonjakan yang tegas.
• Dengan memanfaatkan data terkait keamanan, dampak suatu peristiwa terhadap pilihan teknologi pengembang dan perusahaan dapat dibandingkan.

Kebijakan lisensi membentuk ulang ekosistem open source

• Perubahan lisensi pada proyek open source memicu reaksi kuat dari komunitas pengembang dan kemunculan proyek fork baru.

• Contoh utamanya adalah sebagai berikut.

  • Peralihan MongoDB ke SSPL
  • Perubahan lisensi Elastic
  • Perubahan lisensi Terraform milik HashiCorp dan kebangkitan OpenTofu
  • Perubahan lisensi Redis dan kemunculan Valkey

• Perubahan lisensi tidak berhenti pada revisi syarat hukum saja, tetapi juga memengaruhi kepercayaan penyedia cloud dan komunitas pengembang serta keberlanjutan proyek.

• Tingkat perhatian terhadap suatu teknologi ditentukan bukan hanya oleh fitur dan performa, tetapi juga oleh kebijakan serta tata kelola pihak yang mengelolanya.

Lingkungan industri dan perdebatan sosial juga mengubah wacana teknologi

• Hacker Trends membahas bukan hanya bahasa pemrograman dan produk, tetapi juga perubahan lingkungan industri dan budaya pengembangan.
• Topik terkait industri mencakup PHK, resesi, gelembung AI, kembali ke kantor, burnout, serikat pekerja, dan minggu kerja 4 hari.
• Topik terkait budaya pengembangan mencakup technical debt, code review, agile, scrum, microservices, serverless, dan monorepo.
• Topik-topik ini menunjukkan bahwa tren teknologi terhubung bukan hanya dengan perkembangan teknologinya sendiri, tetapi juga dengan lingkungan kerja, cara organisasi beroperasi, regulasi, dan perdebatan sosial.

Ada keterbatasan dalam menafsirkan hasil pencarian

• Karena pengguna Hacker News cenderung lebih banyak berasal dari kalangan pengembang, pendiri startup, dan pekerja teknologi dibanding masyarakat umum, hasilnya tidak mewakili tingkat perhatian seluruh masyarakat.
• Peningkatan jumlah penyebutan suatu kata dapat terjadi bukan hanya karena penilaian positif, tetapi juga karena kritik, gangguan layanan, insiden keamanan, atau kontroversi kebijakan.
• Ada juga kemungkinan teknologi dengan nama yang sama atau kata benda umum ikut masuk dalam hasil pencarian.
• Sulit menilai jumlah pengguna nyata, pendapatan, pangsa pasar, atau performa teknis hanya dari volume pencarian.
• Karena itu, Hacker Trends lebih tepat digunakan sebagai bahan pendukung untuk menelusuri perubahan perhatian komunitas teknologi dan peristiwa penting, bukan sebagai dasar akhir analisis pasar.

Kesimpulan

Dapat menelusuri sekaligus alur dan penyebab perubahan teknologi

• Hacker Trends adalah layanan yang secara visual membandingkan naik turunnya perhatian terhadap teknologi dan perusahaan berdasarkan data jangka panjang dari Hacker News.
• Hasil analisis menunjukkan pergantian generasi yang berulang di berbagai bidang seperti editor, bahasa pemrograman, platform cloud, basis data, dan model AI.
• Lonjakan perhatian terutama terkait dengan peluncuran produk, akuisisi perusahaan, perubahan lisensi, insiden keamanan, kegagalan kebijakan, dan perubahan lingkungan sosial.
• Karena layanan ini juga menyediakan postingan dan komentar asli, pengguna dapat melacak bukan hanya volume penyebutan, tetapi juga bagaimana para pengembang menilai teknologi tersebut saat itu.
• Namun, karena data ini menunjukkan tingkat perhatian di dalam Hacker News, penafsirannya perlu digabungkan dengan pangsa pasar, statistik pengguna, dan data pendapatan.

[laeyoung]

Kalau dilihat begini, memang banyak sekali postingan Show HN pada Februari tahun ini. Apa semuanya dibuat di akhir tahun lalu lalu diunggah sekaligus pada Februari ya.

[xguru]

Seingat saya saat itu kemungkinan adalah momen ketika Opus 4.6 keluar, dan hal-hal yang dibuat dengan Claude Code mulai menyebar sehingga hasil-hasil pertama bermunculan.

Show GN juga memang menunjukkan tren yang terus meningkat. Di Korea juga tampaknya makin banyak hal yang dibuat dengan bantuan AI

[GN⁺]

Komentar Hacker News

• Saya menjalankan database ClickHouse publik yang berisi data Hacker News, jadi bisa langsung di-query di https://play.clickhouse.com/play?user=play#U0VMRUNUICogRlJPT...
  Layanan serupa juga bisa dibuat hanya dengan satu query SQL dan halaman HTML, dan saya juga membuka data lake publik yang bisa di-query dari mana saja: https://github.com/ClickHouse/ClickHouse/issues/29693#issuec...
  Ini juga diperbarui secara real-time

  • Sesuai ketentuan HN, data HN saya hanya saya lisensikan ke HN, jadi mohon hapus data saya dari dataset ini

• Google Trends melihat volume pencarian, sedangkan ini melihat teks yang diposting, jadi berbeda
  Ini lebih dekat ke Google Trends yang menghitung kemunculan kata di halaman web, atau Google Ngrams yang menghitung halaman web alih-alih buku
  Orang mencari “burger” setiap kali mereka ingin burger diantar, tetapi mereka tidak banyak menulis tentang hal-hal yang tidak terlalu bernilai berita, jadi kedua dataset ini tidak mudah dipakai dengan cara yang sama
  Bukan berarti produknya sendiri tidak keren, hanya saja perbedaan ini perlu diingat saat memakainya

  • Judul dan visualisasinya terasa familier sehingga mudah diterima seolah metriknya sama, padahal sebenarnya bukan tipe data yang sama, jadi kalau dibaca dengan lensa itu kesimpulannya bisa salah
    Saat saya menelusuri contoh-contohnya, saya baru belakangan sadar kenapa rasanya janggal; data ini bukan menunjukkan apa yang benar-benar dicari orang di HN, melainkan apa yang sedang mereka tulis saat ini
  • Saya tidak terlalu setuju bahwa kedua dataset itu tidak bisa dipakai dengan cara yang sama
    Alat ini mengagregasikan postingan dan komentar, jadi dari sudut pandang “apa yang ingin diketahui dan didiskusikan orang lebih banyak”, postingan dan komentar HN cukup mirip dengan pencarian
    Tulisan yang populer punya banyak komentar sehingga istilah terkait ikut naik, sementara topik yang tidak sempat populer punya sedikit komentar terkait sehingga nilainya rendah
    Bahkan saat membandingkan blockchain dan OpenAI, hasil yang cukup bisa diprediksi muncul: blockchain menonjol sampai akhir 2010-an, lalu OpenAI melampaui sejak rilis ChatGPT, dan grafik Google Trends juga cukup mirip
  • Nama Hacker News Trends oke, tetapi judul postingannya tampak agak berpotensi menyesatkan
  • Mungkin justru lebih dekat ke Google Ngram Viewer: https://books.google.com/ngrams/about
  • Kalau Algolia punya dataset tentang apa yang benar-benar dicari orang di HN, itu akan sangat pas

• Sepertinya kena hug of death
  /api/hn -> 504 An error occurred with your deployment FUNCTION_INVOCATION_TIMEOUT cle1::c8vgv-1782399959042-aeba3cae05ff

  • Kalau proyek ini adalah iklan Upstash yang menjual “Highly Available, Infinitely Scalable”, maka situasi yang paling ingin dihindari justru hug of death
  • /api/hn -> 502 {"error":"Your database has been temporarily rate-limited, please contact [e-mail] for further details."}
  • Dulu hal seperti ini biasa disebut slashdotting
  • Muncul error berikut
    /api/hn -> 502 {"error":"Search entry should have an initialized schema, command was: [\"SEARCH.AGGREGATE\",\"hn\",\"{\\\"$or\\\":[{\\\"title\\\":{\\\"$eq\\\":\\\"anthropic\\\",\\\"$boost\\\":5}},{\\\"text\\\":{\\\"$eq\\\":\\\"anthropic\\\"}}]}\",\"{\\\"by_month\\\":{\\\"$dateHistogram\\\":{\\\"field\\\":\\\"time\\\",\\\"fixedInterval\\\":\\\"30d\\\"}},\\\"top_authors\\\":{\\\"$terms\\\":{\\\"field\\\":\\\"by\\\",\\\"size\\\":6}},\\\"by_type\\\":{\\\"$terms\\\":{\\\"field\\\":\\\"type\\\",\\\"size\\\":4}}}\"]"}
  • Setelah beberapa kali query, muncul /api/hn -> 504 An error occurred with your deployment FUNCTION_INVOCATION_TIMEOUT cle1::48fnt-1782412720840-4855b2b75b5a

• Saya mendapat /api/hn -> 502 {"error":"Your database has been temporarily rate-limited, please contact [e-mail] for further details."}

• Keren. Sepertinya ada bug di sini: https://hackernewstrends.com/?q=vim&q=emacs&q=zed
  Entah kenapa hasilnya terpotong di 2018-10, tetapi pratinjau “Popular Comparisons” menampilkan data sesudah itu

  • Sudah diperbaiki

• Ini mengingatkan saya pada side project yang sedang saya kerjakan
  https://gitlab/here_forawhile/torum
  Sebuah klon HN yang tersinkron dengan HN, sehingga orang bisa berdiskusi di komunitas privat yang lebih kecil berdasarkan konten yang muncul di HN tanpa harus langsung berada di HN
  Ini juga mengindeks database dan mendukung pencarian, jadi cukup berguna untuk menemukan tulisan yang menarik perhatian saya

  • Tautan yang benar: https://gitlab.com/here_forawhile/torum
  • *Yang benar pique
peak biasanya berarti puncak sesuatu seperti gunung

• Akan berguna jika dinormalisasi terhadap volume total, sehingga kita bisa melihat perubahan pada suatu item itu sendiri, bukan sekadar pertumbuhan situs
  Saat ini kita harus menggambar satu kata umum lain di grafik yang sama, tetapi kalau salah pilih justru bisa membuat interpretasinya makin membingungkan

  • Setuju. Dengan begitu ini akan jauh lebih memberi wawasan
    Kalau tidak, sebagian besar hasil pencarian selama periode pertumbuhan situs pada dasarnya akan terlihat seperti variasi dari https://xkcd.com/1138/
  • Sebaliknya, saya juga ingin melihat seberapa besar HN tumbuh dari waktu ke waktu

• Menarik bahwa lk-99 melonjak besar di bidang sains dan frontier tech
  Konsepnya keren, dan akan bagus jika untuk setiap komentar yang menyebut kata tertentu dihitung sentimen positif/negatifnya
  Misalnya, kita bisa memisahkan tren cloudflare (positive) dan cloudflare (negative), dengan yang pertama hanya menghitung komentar dengan confidence sentimen di atas 0.6, dan yang kedua hanya komentar dengan skor sentimen di bawah 0.4

• Proyek yang menarik dan implementasinya juga bagus. Akan menyenangkan kalau ada opsi penyesuaian skala relatif
  Misalnya, hasil pencarian untuk “iPhone” menurun sekitar 2025, tetapi sulit tahu apakah minatnya memang turun atau jumlah komentar Hacker News pada tahun itu yang berkurang
  Kalau mencoba kata umum seperti “the” atau “is”, tampaknya kemungkinan besar yang terjadi adalah yang kedua

• Sepertinya perlu hati-hati dengan karakter non-alfanumerik
  Misalnya C# tampaknya di grafik justru cocok dengan C, tetapi di judul artikel contoh hanya C# yang disorot