Bidang pengembangan perangkat lunak berkembang pesat. Rasanya baru kemarin kita berjuang dengan desain yang mengutamakan perangkat seluler, dan kini AI menulis kode bersama kita! Anda tidak sendirian jika alat dan tren baru terus-menerus membuat Anda merasa sedikit tersesat.
Di blog ini, kami akan membagikan 20 teknologi terbaru yang menarik dan revolusioner di industri perangkat lunak. Panduan ini akan membekali Anda dengan keterampilan yang dibutuhkan untuk tetap terdepan dan menciptakan perangkat lunak masa depan, terlepas dari pengalaman coding Anda.
20 Teknologi Terbaru di Tahun 2025
Teknologi perangkat lunak yang inovatif ini memiliki kekuatan untuk mengubah industri perangkat lunak secara menyeluruh dan membuka peluang baru untuk pertumbuhan dan inovasi bagi perusahaan dan pengembang. Teknologi ini dapat sepenuhnya mengubah cara aplikasi perangkat lunak dikembangkan dan digunakan, sehingga membuka dunia peluang baru.
1. Pembuatan Kode Berbasis AI
Alat pembuat kode berbasis AI, seperti GitHub Copilot, memanfaatkan model pembelajaran mesin canggih untuk membantu pengembang menulis kode secara lebih efisien. Alat-alat ini dapat menyarankan baris kode lengkap atau bahkan seluruh fungsi berdasarkan konteks yang disediakan oleh basis kode yang ada. Hal ini mempercepat proses pengembangan dan membantu mengurangi bug dengan menyarankan pola pengkodean yang telah terbukti. GitHub Copilot, misalnya, dibangun di atas model Codex OpenAI, yang telah dilatih pada korpus besar kode sumber publik dan dapat memahami puluhan bahasa pemrograman. Mengintegrasikan alat-alat AI ini ke dalam alur kerja harian pengembang memungkinkan fokus yang lebih besar pada pemecahan masalah strategis dan tugas-tugas kreatif.
2. Komputasi Tanpa Server
Komputasi tanpa server adalah model eksekusi komputasi awan di mana penyedia awan mengelola pengaturan, perencanaan kapasitas, dan manajemen server. Abstraksi dari manajemen server ini memungkinkan pengembang untuk fokus sepenuhnya pada penulisan kode yang melayani logika bisnis. Platform seperti AWS Lambda, Azure Functions, dan Google Cloud Functions memungkinkan eksekusi kode sebagai respons terhadap peristiwa tanpa mengharuskan pengembang mengelola instans server. Model ini dapat menghemat biaya karena biasanya menggunakan model bayar sesuai pemakaian di mana Anda hanya membayar untuk waktu komputasi yang Anda gunakan. Komputasi tanpa server mendukung siklus penerapan dan skalabilitas yang lebih cepat, khususnya berguna bagi bisnis yang ingin mengoptimalkan biaya operasional dan efisiensi.
3. Aplikasi Web Progresif (PWA)
Aplikasi Web Progresif (PWA) adalah aplikasi web yang menggunakan kapabilitas web modern untuk memberikan pengalaman seperti aplikasi kepada pengguna. Aplikasi ini ditujukan untuk bekerja di platform apa pun menggunakan browser yang sesuai standar, termasuk desktop dan perangkat seluler. PWA khususnya dikenal karena kemampuannya untuk bekerja secara offline, meningkatkan waktu muat, dan meningkatkan kinerja. Aplikasi ini mencapainya melalui Service Worker untuk dukungan offline, App Manifest untuk menambahkan aplikasi ke layar beranda, dan desain responsif untuk memastikan aplikasi berfungsi di perangkat apa pun. PWA semakin populer karena menggabungkan kemampuan aplikasi web untuk ditemukan dengan kapabilitas aplikasi asli.
4. Kontainerisasi dan Layanan Mikro
Teknologi kontainerisasi, yang dicontohkan oleh Docker, dan arsitektur layanan mikro mengubah cara aplikasi dikembangkan, disebarkan, dan dikelola. Kontainer mengemas dan mengisolasi aplikasi dengan seluruh lingkungan runtime-nya, sehingga memudahkan pemindahan aplikasi yang tertampung antar lingkungan. Kubernetes telah menjadi standar de facto untuk mengatur kontainer ini, menangani penyebaran, penskalaan, dan pengelolaan aplikasi yang terkontainerisasi di seluruh kluster host. Pendekatan ini mendukung praktik DevOps dengan meningkatkan kecepatan dan keandalan pengiriman berkelanjutan. Arsitektur layanan mikro melibatkan pemisahan aplikasi perangkat lunak menjadi modul-modul yang lebih kecil dan independen, yang masing-masing bertanggung jawab untuk menjalankan bagian tertentu dari fungsionalitas aplikasi. Modularitas ini memungkinkan penskalaan, pengujian, dan pemeliharaan aplikasi yang lebih mudah.
5. Platform Low-Code dan No-Code
Platform low-code dan no-code menyediakan lingkungan pengembangan perangkat lunak visual yang memungkinkan pengguna membuat aplikasi dengan menyeret dan melepas komponen aplikasi, menghubungkannya, dan membuat logika aplikasi melalui antarmuka visual. Platform ini secara drastis mengurangi jumlah pengodean manual tradisional, sehingga memungkinkan pengiriman aplikasi yang lebih cepat. Platform ini mendemokratisasi pengembangan aplikasi, sehingga memungkinkan pengembang non-profesional (sering disebut “pengembang warga”) untuk membangun atau membantu membangun aplikasi yang mendukung upaya transformasi digital. Platform seperti Microsoft Power Apps, Google AppSheet, dan platform Lightning Salesforce adalah contoh populer yang memberdayakan pengguna bisnis untuk berkontribusi langsung pada pengembangan aplikasi tanpa memerlukan latar belakang yang mendalam dalam pemrograman.
6. Pengembangan Multi-Pengalaman
Pengembangan multi-pengalaman melibatkan perancangan dan pengembangan pengalaman pengguna yang mulus dan konsisten di berbagai titik kontak digital, termasuk antarmuka pengguna seluler, web, perangkat yang dapat dikenakan, dan percakapan.
Strategi ini memanfaatkan berbagai teknologi, termasuk perangkat yang dapat dikenakan, suara, obrolan, realitas tertambah, dan obrolan, untuk memberikan pengalaman pengguna yang sempurna di semua platform dan perangkat. Alat seperti Adobe Experience Manager dan OutSystems adalah contoh platform yang memfasilitasi pengembangan aplikasi multipengalaman. Tren ini didorong oleh meningkatnya permintaan akan teknologi yang beradaptasi dengan pengguna, bukan sebaliknya, yang meningkatkan kepuasan dan keterlibatan pengguna.
7. DevSecOps
DevSecOps adalah pendekatan terhadap budaya, otomatisasi, dan desain platform yang mengintegrasikan keamanan sebagai tanggung jawab bersama di seluruh siklus hidup TI. Dengan menanamkan praktik dan alat keamanan di setiap fase proses pengembangan perangkat lunak , dari desain awal hingga integrasi, pengujian, penerapan, dan pengiriman perangkat lunak, DevSecOps bertujuan untuk meminimalkan kerentanan dan mendekatkan keamanan dengan tujuan TI dan bisnis. Alat seperti Jenkins, GitLab, dan JFrog Xray sering kali mengotomatiskan pemeriksaan keamanan untuk memastikan keamanan berkelanjutan. Integrasi ini membantu organisasi mematuhi peraturan perlindungan data dan melindungi informasi sensitif terhadap ancaman keamanan siber yang muncul.
8. Pengembangan Komputasi Kuantum
Komputasi kuantum merupakan pergeseran mendasar dalam daya pemrosesan dan efisiensi, memanfaatkan prinsip mekanika kuantum untuk melakukan kalkulasi kompleks dengan kecepatan yang belum pernah terjadi sebelumnya. Seiring dengan terus berkembangnya perangkat keras untuk komputer kuantum, infrastruktur perangkat lunak yang dibutuhkan untuk memprogram mesin ini pun terus berkembang. Bahasa pemrograman seperti Q# dari Microsoft dan berbagai alat dari perusahaan seperti IBM dan Google membuat pemrograman kuantum lebih mudah diakses oleh para pengembang. Perkembangan ini siap untuk merevolusi kriptografi, pengoptimalan, dan simulasi sistem yang kompleks.
9. Pengembangan Blockchain
Teknologi Blockchain semakin dikenal luas setelah sebelumnya digunakan dalam mata uang kripto. Teknologi ini menyediakan metode pencatatan transaksi yang aman, tidak berubah, transparan, dan terdesentralisasi. Blockchain digunakan oleh industri perawatan kesehatan, keuangan, dan manajemen rantai pasokan untuk meningkatkan transparansi dan menurunkan biaya yang terkait dengan transaksi. Kontrak pintar, yang secara otomatis menjalankan transaksi sesuai aturan yang telah ditetapkan, merupakan aspek penting dari pengembangan blockchain, dengan platform seperti Ethereum sebagai pelopornya. Kemampuan teknologi ini untuk menyediakan sistem manajemen data yang aman, transparan, dan anti-rusak mendorong penerapannya di berbagai sektor.
10. Komputasi Tepi
Komputasi tepi (edge computing) melibatkan pemrosesan data di dekat sumber pembangkitan data, alih-alih bergantung pada pusat data terpusat. Hal ini khususnya berguna untuk perangkat Internet of Things (IoT), komputasi seluler, dan kendaraan otonom, yang membutuhkan pemrosesan waktu nyata tanpa latensi. Komputasi tepi mengurangi latensi dan penggunaan bandwidth dengan memproses data lebih dekat ke tempat dibutuhkan, sehingga meningkatkan kinerja aplikasi dan layanan. Teknologi seperti 5G diperkirakan akan meningkatkan penggunaan komputasi tepi secara signifikan dengan meningkatkan konektivitas dan mengurangi waktu respons. Alat dan platform seperti AWS Greengrass dan Azure IoT Edge memfasilitasi penerapan layanan cloud ke perangkat tepi.
11. Kecerdasan Buatan dan Pembelajaran Mesin (AI/ML)
Integrasi AI dan Layanan Pembelajaran Mesin ke dalam aplikasi merupakan komponen kunci pengembangan perangkat lunak modern, yang memungkinkan alur kerja yang lebih cerdas dan efektif. Algoritma AI dapat menganalisis kumpulan data besar untuk membuat prediksi, mengotomatiskan tugas, dan meningkatkan proses pengambilan keputusan. Model pembelajaran mesin beradaptasi dan belajar dari pengalaman sebelumnya untuk meningkatkan akurasi tanpa campur tangan manusia. Aplikasi, mulai dari otomatisasi layanan pelanggan dan analitik prediktif hingga aplikasi yang lebih kompleks seperti diagnosis medis otomatis dan sistem rekomendasi konten yang dipersonalisasi, sering kali menggunakan integrasi ini.
12. Suara dan Pemrosesan Bahasa Alami (NLP)
Teknologi pengenalan suara dan NLP meningkatkan interaksi manusia-komputer dengan memungkinkan mesin memahami dan merespons bahasa manusia secara bermakna. Alat dan API, seperti Dialogflow Google, Amazon Lex, dan IBM Watson Assistant, memungkinkan pengembang untuk mengintegrasikan perintah yang diaktifkan suara dan fungsionalitas chatbot ke dalam aplikasi. Hal ini khususnya berguna dalam menciptakan antarmuka pengguna yang lebih mudah diakses dan meningkatkan keterlibatan pelanggan melalui asisten virtual dan agen percakapan lainnya.
13. Pengembangan AR dan VR
Teknologi AR dan VR mengalami kemajuan yang signifikan berkat perangkat keras yang lebih baik dan perangkat lunak yang lebih canggih. AR melapisi informasi digital di dunia nyata dan digunakan dalam aplikasi seluler, misalnya, untuk pemasaran interaktif, ritel, dan navigasi waktu nyata. VR menciptakan lingkungan virtual yang sepenuhnya imersif, digunakan secara luas dalam permainan, simulasi pelatihan, dan konteks pendidikan di mana pembelajaran berbasis pengalaman sangat berharga. Unity dan Unreal Engine populer untuk mengembangkan aplikasi AR dan VR, menawarkan grafis yang canggih dan kemampuan interaksi pengguna.
14. AI Etis dan Pengembangan yang Bertanggung Jawab
Seiring dengan semakin meluasnya penggunaan teknologi AI, semakin banyak perhatian diberikan pada AI yang etis dan pengembangan yang bertanggung jawab. Hal ini melibatkan perancangan sistem AI yang transparan, tidak bias, dan adil, serta memastikan bahwa sistem tersebut tidak memperparah atau memperparah kesenjangan sosial. Pertimbangan utama meliputi privasi data, keamanan, dan implikasi sosial-etika dari keputusan AI. Inisiatif dan kerangka kerja, seperti yang disediakan oleh Algorithmic Justice League, bertujuan untuk mendorong pengembangan sistem AI yang akuntabel dan melayani kepentingan masyarakat yang lebih luas.
15. Integrasi Internet of Things (IoT)
IoT terus berkembang, menghubungkan semakin banyak perangkat ke internet. Integrasi ini memfasilitasi pengumpulan dan pertukaran data di berbagai perangkat dan platform, yang menghasilkan ekosistem yang lebih cerdas di rumah, kota, dan industri. Keamanan dan integrasi yang lancar sangat penting karena jumlah perangkat yang terhubung meningkat, mendorong kemajuan dalam platform dan solusi IoT yang menyediakan fitur keamanan yang kuat dan kemampuan penanganan data yang efisien. Microsoft Azure IoT, AWS IoT Core, dan Google Cloud IoT adalah beberapa platform yang memungkinkan pengembang untuk membangun aplikasi IoT yang aman dan dapat diskalakan.
16. Teknologi Cloud-Native
Teknologi berbasis cloud merujuk pada solusi yang secara khusus dirancang untuk berjalan di lingkungan cloud, memanfaatkan potensi penuh komputasi cloud, termasuk skalabilitas, fleksibilitas, dan ketersediaan tinggi. Pendekatan ini menggunakan arsitektur layanan mikro, kontainer, layanan mesh, infrastruktur yang tidak dapat diubah, dan API deklaratif. Alat dan platform seperti Kubernetes, Docker, dan layanan cloud dari AWS, Azure, dan Google Cloud sangat penting dalam membangun aplikasi yang tangguh, mudah dikelola, dan dapat diamati. Teknologi ini memungkinkan organisasi untuk menyebarkan dan menskalakan aplikasi dengan lebih cepat dan efisien daripada arsitektur perangkat lunak tradisional.
17. Integrasi Berkelanjutan/Penyebaran Berkelanjutan (CI/CD)
CI/CD merupakan metode penyampaian aplikasi secara berkala kepada pelanggan dengan memperkenalkan otomatisasi ke dalam tahapan pengembangan aplikasi. Konsep utama yang dikaitkan dengan CI/CD adalah integrasi berkelanjutan, penerapan, dan penyampaian. CI/CD menjembatani kesenjangan antara aktivitas pengembangan dan operasi serta tim dengan menerapkan otomatisasi dalam pembuatan, pengujian, dan penerapan aplikasi. Alat seperti Jenkins, CircleCI, dan GitLab CI umumnya digunakan untuk mengotomatiskan proses ini. Hal ini tidak hanya mempercepat alur kerja tetapi juga secara signifikan mengurangi potensi kesalahan manusia dan meningkatkan keandalan dan kualitas perangkat lunak secara keseluruhan.
18. Dokumentasi Interaktif
Sistem dokumentasi interaktif meningkatkan cara pengembang berinteraksi dan memahami API dengan mengintegrasikan contoh langsung dan kemampuan untuk menguji titik akhir langsung dari dokumentasi. Praktik ini secara signifikan meningkatkan pengalaman pengembang, sehingga lebih mudah untuk memahami dan mengimplementasikan API tanpa perlu berpindah alat. Swagger UI dan Postman menyediakan dokumentasi interaktif dengan fitur-fitur seperti halaman web yang dibuat secara otomatis untuk dokumentasi dan eksekusi API di dalam browser.
19. Inovasi Fintech
Sektor fintech berada di garda terdepan dalam mengadopsi dan mengintegrasikan teknologi canggih seperti AI, pembelajaran mesin, blockchain, dan API perbankan terbuka untuk mentransformasi layanan keuangan. Inovasi fintech memberikan pengalaman perbankan yang lebih personal, keamanan yang lebih baik, dan inklusi keuangan yang lebih luas. Teknologi seperti blockchain meningkatkan transparansi dan mengurangi penipuan, sementara AI membantu mempersonalisasi interaksi nasabah dan mengotomatiskan proses pengambilan keputusan. API perbankan terbuka memungkinkan pengembang pihak ketiga untuk menciptakan layanan dan perangkat berharga yang dibangun berdasarkan data perbankan individu, sehingga mendorong lanskap layanan keuangan yang lebih kompetitif dan inovatif.
20. Keberlanjutan dalam Pengembangan Perangkat Lunak
Seiring meningkatnya perhatian terhadap lingkungan, pengembangan perangkat lunak berkelanjutan semakin ditekankan. Hal ini mencakup praktik-praktik yang meminimalkan konsumsi energi untuk menjalankan perangkat lunak dan mengurangi jejak karbon dari proses pengembangan dan operasional. Teknik-teknik tersebut meliputi pengoptimalan kode untuk efisiensi energi, penggunaan layanan cloud yang lebih efektif, serta pemilihan teknologi dan perangkat keras yang ramah lingkungan. Selain itu, perusahaan semakin bertanggung jawab atas dampak yang lebih luas dari praktik pengembangan mereka, yang mengarah pada model siklus hidup perangkat lunak yang lebih berkelanjutan .
