Catatan Lima Tahun di Lapangan, Dari Cubicube ke Multi Agent AI.

Prolog

Gue nulis ini bukan karena udah sampai di puncak apapun. Gue nulis ini karena kebanyakan progress di kepala gue gak pernah benar benar kerekam. Dapat satu pencapaian, langsung lanjut ke yang berikutnya. Beberapa minggu kemudian, momentum yang tadinya kerasa segar udah berubah jadi "ya udah biasa aja kok". Catatan ini supaya gue, dan siapapun yang lagi struggling di awal, bisa balik liat polanya.

Lima tahun. Dari 2020 sampai 2026. Dari rilis musik pertama di Spotify pake nama Cubicube, sampai sekarang jadi AI Forward Deployed Engineer di tim inti yang bangun multi agent AI level nasional buat BNPT. Bukan garis lurus. Banyak loncatan, beberapa nyaris jatuh, dan satu titik di Mei 2025 yang ngubah skala kerjaan gue total.

Yang bakal lo baca di bawah ini panjang banget. Sengaja. Karena lima tahun emang gak bisa diringkas jadi tiga paragraf tanpa bohong.

§01 · 2020 · Suara Pertama, Sebelum Kode

Sebelum gue tau apa itu React, sebelum gue ngerti perbedaan antara fine tuning sama prompt engineering, gue bikin musik. Brand-nya Cubicube. Rilisin lagu pertama di Spotify di 2020 dari kamar tidur, pake DAW seadanya, mixing pake headphone yang harganya gak sampai sejuta. Audience awal bisa diitung pake jari satu tangan.

Tapi musik ngajarin gue dua hal yang sampai sekarang masih jadi DNA cara gue kerja:

Pertama, iterasi itu fakta hidup. Lagu pertama jelek. Lagu kedua agak mendingan. Lagu ketiga lo udah bisa dengerin tanpa cringe. Lagu kelima orang lain mulai dengerin. Lagu kesepuluh, ada yang masukin ke playlist mereka. Gak ada shortcut. Setiap track yang lo upload itu data point.

Kedua, shipping mengalahkan polishing. Banyak musisi yang lagunya udah jadi 90 persen tapi gak pernah dirilis karena masih ngerasa kurang. Gue belajar dari awal, kalau lo gak pencet tombol publish, lagu lo sama dengan gak ada. Sama persis kayak code yang ngendap di branch lokal. Gak ada.

Sampai hari ini Cubicube masih jalan di Spotify. Ada AI yang gue selipin di proses produksi sekarang, tapi inti lagunya tetap dari telinga gue sendiri. Itu yang gue jaga.

§02 · 2020 ke 2022 · Tangan Pertama di Kode, GhibranTravel

Antara nulis musik di malam hari, gue mulai ngepokin kode di siang hari. Tahun 2020 sampai 2022 gue jadi Frontend Developer di GhibranTravel. Stack yang dipake masih sederhana, mostly React dan Next.js dengan Tailwind. Tapi di sini gue belajar yang fundamental.

Kerjaan utamanya bikin booking flow, dashboard internal, sama UI buat tour packages. Bukan kerjaan glamor. Tapi setiap bug yang gue fix, setiap form yang gue debug kenapa state-nya gak update, setiap performance issue yang gue tracking, itu jadi fondasi yang kepake terus sampai sekarang.

Di periode ini juga gue mulai eksperimen pribadi. Salah satunya Sekriptor, AI script generator buat content creator. Adapted dari Gemini. Built dengan zero code AI automation. Bunyinya sepele, tapi konsepnya udah ngarah ke yang sekarang gue kerjain skala besar, ngerangkai service yang udah ada jadi tool baru yang spesifik. Sampai 2024 Sekriptor masih jalan dan masih di-update.

Pelajaran utama dari fase ini: belajar code itu bukan tentang ngapal syntax, tapi tentang ngerasain consequence. Lo bikin satu komponen kebanyakan re-render, page-nya lag. Lo bikin one shot API call tanpa caching, server bills naik. Lo bikin form tanpa validation, support ticket masuk. Setiap keputusan punya gema, dan ngerasain gema itu yang bikin lo jadi engineer beneran, bukan cuma orang yang nulis kode.

§03 · 2022 ke 2024 · Tahun ZANDO, AI Sebagai Tool Produktif

Akhir 2022 gue masuk ZANDO Agency sebagai AI Specialist. Ini momen di mana AI berubah dari topik yang gue baca di Twitter jadi alat kerjaan beneran. ChatGPT baru rilis, OpenAI API baru jadi mainstream, dan klien klien e-commerce mulai nanyain "bisa gak ya kita bikin content listing pake AI?"

Jawabannya bisa. Tapi gak semudah copy-paste prompt. Buat e-commerce, lo butuh:

• Tone of voice yang konsisten across SKUs
• Output yang bisa di-validate (jangan sampai AI nyebut spek yang gak ada di product)
• Latency yang masuk akal kalau lo punya 5000 listing
• Token budget yang gak bikin agency rugi

Dari situ lahir AI Deskriptor. Tool internal yang akhirnya jadi semi produk. AI-powered text generation buat product titles & descriptions, optimized buat market trends + trending keyword integration. Stack-nya OpenAI API plus advanced prompt engineering plus Next.js frontend.

Yang gak gue antisipasi: AI Deskriptor ngajarin gue prompt engineering bukan hobi, tapi disiplin. Setiap product description yang keluar harus konsisten brand tone, harus bener spec-nya, harus bisa di-deploy massal. Gue mulai bikin prompt template berlapis, ngeluarin output struktural pake JSON mode, dan ngebangun layer evaluation supaya hasil yang keluar bisa di-score otomatis.

Tahun ini juga gue bareng beberapa orang sempet co-found Akupunyabuku.com, platform edukasi digital. Posisi gue di sana lebih sebagai CTO. Gak jalan panjang, tapi pengalaman ngebangun product dari nol bareng tim kecil itu berharga.

Pelajaran fase ini: AI tanpa context bisnis itu showcase, AI sama context bisnis itu tool. Gue gak pernah lagi liat AI sebagai magic. Gue liatnya sebagai layer yang harus dipadu sama validasi, monitoring, dan domain knowledge. Itu mindset yang nempel sampai sekarang.

§04 · 2023 · Sekolah Mandiri, Karena Gelar Aja Gak Cukup

Sambil kerja, di 2023 gue ngambil sekolah mandiri yang intens.

Harvard CS50X ngajarin gue dasar dasar computer science yang gak gue dapet selama kerja praktis. C programming, algoritma, data structures, sampai dasar web programming. Materi yang awalnya berasa overkill, ternyata kepake banget pas gue mulai nyentuh systems engineering setahun setelahnya. Lo gak bisa optimize pipeline kalau lo gak ngerti big O notation. Lo gak bisa debug memory issue kalau lo gak pernah denger soal stack vs heap.

Harvard CS50AI lanjutannya. Search algorithms, knowledge representation, machine learning fundamentals, neural networks dasar. Bahkan setelah gue kerja di field ini, materi CS50AI tetep kepake buat ngomong sama tim. Vocabulary yang sama, mental model yang sama.

EFSET C2 gue ambil supaya hasil tes English gue di atas kertas konsisten sama kemampuan ngomong gue di meeting internasional. Dapet level Proficient. Kepake banget pas mulai engage sama client internasional di periode VeChain.

Pelajaran fase ini: gelar formal bagus, tapi sertifikasi spesifik yang menjawab kebutuhan industri itu yang sebenarnya goceng banget di pasar kerja. Jangan tunggu ijazah keluar buat belajar serius. Mulai aja.

§05 · 2024 · VeChain, ReUse, dan Sustainability dApp

Akhir 2023 ke awal 2024 jadi titik balik yang gak gue prediksi. Gue masuk ke ekosistem VeChain dan akhirnya keterima sebagai Lead dApp Developer / CTO buat beberapa project di bawah VeBetterDAO.

VeBetterDAO sendiri adalah inisiatif sustainability di atas VeChain Thor blockchain. Mereka funding builder yang bikin dApp yang reward real world eco actions. Konsepnya keren, eksekusinya butuh team yang ngerti blockchain plus AI plus UX sekaligus.

Project pertama gue di sini: ReUse. Decentralized photo-verified reuse rewards. Konsepnya simpel kalau dari user side, tinggal foto barang yang lo reuse, sistem verifikasi via AI detection, kalau valid lo dapet reward token yang trackable on-chain. Tapi di balik layar:

• Photo verification pipeline pake AI detection
• On-chain reward distribution lewat smart contract Solidity
• Community governance voting mechanism
• Funding dan endorsement dari VeBetterDAO

Stack-nya Next.js plus NestJS plus Supabase plus VeChain SDK. ReUse jadi proof bahwa gue bisa ngerangkai web2 backend, web3 blockchain, dan AI ke dalam satu user flow yang halus.

Project kedua gue founded sendiri: SoapyWorld. Gamified sustainability dApp yang ngajak orang nyuci piring manual sebagai alternatif hemat energi. Suara konyol kalau dijelasin singkat. Tapi datanya nyata:

• 800+ confirmed activities
• 200+ verified
• 100+ minted actions di testnet
• Smart contract custom (EcoEarn.sol)
• Part of VeBetterDAO ecosystem

Pelajaran fase ini: Web3 bukan tentang ngebangun replacement buat web2, tapi tentang ngeloop incentive system yang web2 gak punya. Reward yang berbasis verified action, transparent, dan governable itu sesuatu yang traditional database gak bisa kasih. Tapi tetep, UX-nya harus berasa kayak app biasa. Kalau user ngerasain "ini Web3 banget" itu udah gagal.

Selama fase VeChain gue juga belajar dua hal yang gak diajarin di mana mana:

Satu, community governance bisa lebih ribet dari engineering itu sendiri. Bikin proposal, ngomong sama stakeholder, defend ide lo di forum, itu skill terpisah dari coding.

Dua, blockchain ngajarin gue write code yang gak bisa di-rollback gampang. Sekali contract di-deploy, error di logic-nya mahal banget. Gue mulai serius soal test coverage, audit, dan defensive coding karena alasan ini.

§06 · 2024 · PT. HERUN, Side Quest yang Gue Syukuri

Di tengah 2024, gue sempet kerja di PT. HERUN INTERNATIONAL BRAND sebagai Documentation Specialist & IT Developer. Project utamanya bikin Scope of Work, collaborative documentation platform.

Kelihatan kayak side quest dibanding kerjaan VeChain yang lagi hot. Tapi nilainya:

• Belajar nulis dokumentasi yang bener bener kepake orang lain
• Bikin platform docs yang punya editor, versioning, dan workflow approval
• Latihan jadi technical writer plus engineer sekaligus

Banyak engineer underrate dokumentasi. Sampai mereka harus onboard 5 orang baru ke project yang udah jalan 2 tahun tanpa README yang decent. Habit nulis dokumentasi yang baik dari fase ini, terbawa ke kerjaan gue sekarang di tim BNPT, di mana semua arsitektur sistem harus jelas buat orang yang baru join besok.

§07 · Mei 2025 · The Inflection Point

Mei 2025. Gue join PT. GSP sebagai AI Forward Deployed Engineer. Bagian dari tim inti 4 orang yang dipercaya bangun multi agent AI level nasional buat operasi intelijen BNPT, Badan Nasional Penanggulangan Terorisme.

Garis perkembangan kerjaan gue sebelumnya gentle slope. Setelah Mei 2025, garisnya naik tegak. Ini bukan exaggeration. Ini fakta dari skala dan stakes kerjaan.

Apa yang berubah:

1. Skala. Sebelumnya gue bikin tool yang bantu satu agensi atau satu komunitas Web3. Sekarang gue bikin sistem yang outputnya dipakai di level operasi negara. Kalau sistem gue salah verdict, konsekuensinya bukan content yang buruk. Konsekuensinya bisa nyangkut sama keamanan nasional.

2. Stakes. Production agentic architecture buat intelligence grade operations bukan ranah eksperimen. Lo gak bisa "deploy and pray". Setiap state machine harus deterministic di critical path, setiap edge case harus didokumentasi, setiap escalation pipeline harus tested di simulasi sebelum deploy.

3. Team density. Empat orang aja. Setiap orang harus bisa nulis Python systems plus bikin Vue dashboard plus debug Postgres plus tune Ollama plus baca log Grafana. Specialist tunggal gak survive di tim seukuran ini. Lo harus T-shaped minimum.

4. Discipline soal observability. Pertama kali dalam karir, gue jadi engineer yang ngecek Langfuse trace setiap kali ada anomaly LLM, ngebaca Prometheus metric per worker, ngerakit Grafana dashboard buat compliance audit. Dulu observability itu nice to have. Di sini, mandatory.

Yang gue gak antisipasi dari move ini: gue jadi versi paling utuh dari diri gue di kerjaan. Defense AI ngegabungin systems thinking dari musik (iterate fast), engineering dari frontend years (consequence aware), agentic logic dari ZANDO (prompts as discipline), distributed thinking dari blockchain (fault tolerance), dan documentation rigour dari PT. HERUN. Semua nyambung di satu tempat.

Pelajaran fase ini: sometimes the role finds you, but only if you've been building the surface area to be found. Gue gak ngelamar tahu tahu dapet. Gue udah punya 4 tahun jejak kerjaan yang nyentuh AI, frontend, blockchain, dan documentation. Tim GSP butuh orang yang bisa ngerangkai semua itu sekaligus. Surface area-nya nyambung.

§08 · 2025 ke 2026 · Production Era, Spesimen yang Gue Bangga

Setelah masuk PT. GSP, mulai berderet specimen yang berdiri sendiri sebagai signature work. Gue jelasin yang paling representatif.

Autocrawl, Yang Bikin Gue Yakin Skala Itu Nyata

Autocrawl adalah agentic 24 jam crawler buat defense and security intelligence. Sistemnya:

• LangGraph state machine yang fan out ke 50 parallel workers secara on demand
• Multi tier search pipeline yang ngejalanin Wikipedia REST plus DuckDuckGo plus Google News RSS plus OpenSERP (Google, Bing, Yandex, Baidu simultaneously via headless Chromium)
• PDF brosur discovery plus OCR via Ollama vision model gemma4:e4b
• Vendor identity resolution lewat schema.org plus anchor link analysis plus LLM tiebreak
• Chroma vector store buat dedup vendor across runs pakai cosine similarity
• NLLB 200 translate semua enriched data ke Bahasa Indonesia secara lokal
• Vue 3 tactical dashboard dengan 2.5D world map, cylinder bars per country, fly arcs antar intelligence hubs, dan live LangGraph canvas
• Full observability stack: Prometheus metrics, Grafana dashboards, Langfuse LLM tracing, structlog structured logging, per domain Redis rate limiting
• 12 Docker services orchestrated tanpa cloud dependency default

Result yang bikin gue inget gak ada yang absurd dari "skala nasional":

• 929 vendors indexed in one overnight run
• 12x original throughput estimate
• 150 vendors per hour at peak
• 104 fully enriched dengan contacts dan addresses
• 497 descriptions translated to Bahasa Indonesia

Dari satu malam. Bukan satu bulan. Satu malam.

Atlas, Voice AI yang Jalan Tanpa Internet

Atlas adalah full local voice AI pipeline buat UIX intelligence system. Whisper handle speech to text dengan GPU acceleration via CUDA 12.x, support Blackwell RTX 50xx lewat nightly PyTorch builds. LLM inference bisa route ke Ollama (local), Groq (cloud speed), atau OpenRouter (model flexibility). edge-TTS convert response ke natural speech.

Yang paling penting di Atlas: WebSocket live mode buat real time conversation, persistent memory layer cross session, dan fully offline capable. Buat use case intelligence, koneksi internet sering jadi liability. Atlas survive tanpa itu.

Geocek, Geolocation Dari Visual Cues

Geocek geolocate gambar dari visual cues doang. Gak butuh GPS metadata. License plate prefix mapping narrowin search ke regional bounding box. Road classification, lane count, dan median presence filter candidates dari Overpass API. Fuzzy landmark normalization handle misspelled atau partial POI mentions. Constraint intersection logic progressively eliminate candidates. Weighted confidence scoring estimate likely location plus radius of error. Outputs text report, GeoJSON, interactive Folium map. 100 persen free APIs, gak ada paid service required.

Sentinel, Juscat, dan Stack Web3 yang Tetap Hidup

Sentinel detect inauthentic activity lewat behavioral pattern analysis. Scoring engine yang dibangun dari first principles understanding, gimana algorithmic platforms detect dan respond ke inauthentic signals.

Juscat lanjutan kerjaan blockchain. VeChain dApp yang reward user pakai token kalau upload foto healthy juice drinks. GPT-4o validate keaslian image sebelum trigger smart contract reward. Solidity contracts di-deploy di VeChain Thor.

§09 · Desember 2025 · PT. Decision Tree Indonesia, Side Engagement

Akhir 2025 gue mulai side engagement di PT. Decision Tree Indonesia sebagai Software Engineer. Cross domain product engineering. Healthcare, eCommerce, Sales, Product. Gak setiap orang nyaman pegang banyak domain sekaligus. Tapi setelah 5 tahun ngehirup banyak konteks, gue justru thrive di environment yang multi-front kayak gini.

§10 · 2026 · YOTA, Field Dispatch, dan 164 Lamaran

YOTA, Meeting AI Yang Beneran Kepake

YOTA, alias project di repo MoM, adalah AI minutes-of-meeting generator. Asisten Rapat AI Cerdas. Convert meeting recording jadi structured documents (executive summary, discussion points, action items). Whisper handle transcription dengan automatic chunking buat meeting 3+ jam. Speaker diarization otomatis labelin speaker. CrewAI multi agent system bikin professional document structure. Real time progress monitoring. Export PDF, DOCX, Markdown, plain text. Action items langsung sync ke task database.

YOTA bukan project corporate. Gue bikin karena gue capek ngeliat tim selesai meeting tanpa action items yang clear. Dan ternyata tools yang ada di pasar terlalu generik atau terlalu mahal buat ukuran tim kecil.

Field Dispatch, Portfolio Yang Lo Lagi Baca

Portfolio ini sendiri (Field Dispatch di yoel.online) dibangun di pertengahan 2026. Editorial monochrome design language, Newsreader sebagai display serif, Onest sebagai grotesque body, JetBrains Mono buat technical labels. Crimson signal accent sparingly used. Full responsive. MDX blog. Talkative Yoel chat (AI persona yang grounded di pengalaman gue) dengan compacted memory per user via localStorage. Fade reveal animation untuk AI response. Zero em-dash zero en-dash zero semicolon di seluruh UI.

Gue overengineer? Iya. Tapi portfolio yang gue gak bangga, gak bakal gue share. Jadi pilihannya: bikin sederhana dan biasa biasa aja, atau bikin yang berani dan represent siapa gue sekarang. Gue pilih yang kedua.

164 Lamaran, dan Sistem Otomasi Yang Datang Dari Sana

Per 17 Mei 2026, total lamaran kerja gue 164. Bukan flex. Itu konsekuensi dari proses panjang nyari role yang cocok.

Yang gak banyak orang tau: sebagian besar lamaran itu di-otomatisasi. Gue bangun sistem job application automation buat Glints, JobStreet, dan LinkedIn. Pakai ADB plus UIAutomator buat handle app Android, plus Python orchestrator yang ngerangkai 128 sampai 180 step flow buat tiap platform. Blacklist company yang gak relevan (termasuk employer gue sendiri biar gak nyasar lamar ke diri sendiri). Pre-filled standard answers. Profile sync.

Pelajaran fase ini: kalau lo otomatisasi sesuatu yang gak penting, lo dapet waktu. Kalau lo otomatisasi sesuatu yang penting, lo dapet leverage.

§11 · Roadmap, Tahun ke Tahun

Yang lo lihat di atas adalah ledger urutan kronologis. Crimson untuk inflection point. Bone untuk milestone reguler.

Coba zoom ke 2024. Tiga node berturut turut, ReUse plus SoapyWorld plus PT. HERUN. Gue gak sengaja merencanakan tiga itu jalan paralel. Tapi ternyata gabungan dari Web3 (ReUse, SoapyWorld) plus documentation rigor (PT. HERUN) yang ngebentuk surface area buat di-recruit tim BNPT di Mei 2025. Lesson backward only.

§12 · The Stack Hari Ini

Tools yang gue pakai sehari hari sekarang, dikelompokin:

AI dan Orchestration: LangGraph, LangChain, Ollama, OpenAI, Groq, Whisper, IBM Granite, NLLB, GPT-4o, Gemini.

Backend: Python, FastAPI, PostgreSQL, Redis, Docker, Playwright, Crawl4AI, Node.js, Django, SQLAlchemy.

Frontend: Vue 3, TypeScript, React, Next.js, TailwindCSS, MapLibre GL, Apache ECharts, Vue Flow.

Observability: Prometheus, Grafana, Langfuse, ChromaDB, FlareSolverr, OpenSERP, Structlog.

Blockchain: VeChain, Solidity, Hardhat, Web3.

Infrastructure: CUDA 12.x, AWS, Docker, Ubuntu, OSINT, OSM (OpenStreetMap).

Stack ini gak tetap. Tahun depan kemungkinan besar gue udah pindah ke tools yang sekarang belum dirilis atau belum mainstream. Yang konstan cuma logic-nya, yaitu rangkai komponen yang tepat buat masalah yang spesifik. Bukan cargo cult ke tools yang lagi rame.

§13 · Pelajaran yang Bayarannya 5 Tahun

Kalau gue boleh ngerangkum pelajaran yang gue dapet dari fase ke fase, ini yang paling kepake.

Satu, jangan tunggu lo "siap" buat publish. Gue baru jadi musisi setelah upload lagu pertama. Bukan sebelumnya. Sama persis kayak engineer. Lo baru jadi engineer setelah ship product yang dipakai orang. Bukan sebelumnya.

Dua, T-shape itu bukan tren, itu keharusan kalau lo mau survive di tim kecil. Di tim 4 orang yang ngebangun infrastruktur nasional, gak ada yang bisa cuma jadi backend developer doang. Lo harus bisa frontend buat dashboard, ops buat deploy, AI buat agentic, dan komunikasi buat ngelobi stakeholder.

Tiga, surface area nyebar itu mahal di jangka pendek, tapi exponential di jangka panjang. Setiap kali gue belajar domain baru (musik, frontend, AI, Web3, observability), short term-nya kerasa kayak distraksi. Long term-nya, semua itu nyambung jadi unique combination yang susah di-replicate.

Empat, dokumentasi yang baik adalah pengganda kapasitas tim. Gak ada satupun engineer hebat yang gue kenal yang gak bisa nulis README yang jelas. Dokumentasi itu thinking yang di-externalize. Kalau lo gak bisa nulis sistem lo dengan jelas, biasanya lo belum benar benar ngerti.

Lima, observability bukan luxury, itu fondasi. Di project paling kecil, gak ada Langfuse dan Prometheus mungkin masih bisa. Di project skala nasional, tanpa keduanya lo blind. Mulai habit observability dari project kecil, biar reflex-nya udah ada pas project lo gede.

Enam, AI tanpa konteks bisnis itu showcase, AI sama konteks bisnis itu tool. Empat tahun terakhir ngajarin gue, model yang paling kecil yang dipakai sama konteks yang tepat, ngalahin model paling besar yang dipasang tanpa konteks. Selalu.

§14 · Yang Berikutnya

Gue jujur belum punya rencana 5 tahun ke depan yang detail. Yang gue tau:

• Multi agent AI infrastructure bakal makin penting di critical operations. Gue mau ada di garis itu.
• Local LLM (Ollama family, Granite, NLLB) bakal terus berkembang. Edge AI bakal jadi standard, gak lagi eksperimen.
• Sustainability dApp masih punya ruang besar di emerging markets. Gue belum cabut total dari Web3.
• Musik bakal terus jalan paralel. Cubicube gak mati.
• Gue mau ngajar atau ngonsultasi tim tim lain yang lagi struggling ngeloncat dari prototype ke production agentic.

Kalau lo lagi di posisi yang sama kayak gue 5 tahun lalu, kamar tidur, headphone seadanya, tools gratisan, dan mimpi yang lebih besar dari portfolio lo, gue mau bilang dua hal.

Pertama, lo gak perlu plan yang sempurna. Lo perlu satu langkah berikutnya yang lo bisa eksekusi minggu ini. Itu aja.

Kedua, dokumentasiin jejak lo. Gak harus public. Bisa di Notion, bisa di GitHub README, bisa di blog kayak gini. Lima tahun dari sekarang, future-self lo bakal terima kasih.

Epilog

Gue nutup catatan ini di kantor PT. GSP, jam 11 malam, di tengah bikin spec buat sprint berikutnya. Di tab sebelah ada Langfuse trace yang lagi dianalisis. Di Spotify ada track Cubicube yang lagi puter. Lima tahun bisa kerasa cepat banget kalau lo lagi sibuk.

Gak ada akhir di sini. Cuma jeda yang gue manfaatin buat nulis ini supaya semua yang udah lewat gak jadi blur. Catatan №01 selesai. Catatan №02 mungkin akhir 2026 atau awal 2027.

Sampai ketemu di dispatch berikutnya.

---