Dari Kekacauan Spreadsheet ke Wawasan Berbasis AI: Pemeriksaan Realitas Vibe Coding 30 Hari

Mengapa pendiri tidak bisa hidup tanpa Excel—dan mengapa mereka harus

Waktu membaca: 7 menit
Terbaik untuk: Builder yang bereksperimen dengan pengembangan AI, pendiri yang lelah dengan pemodelan keuangan manual

Masalah yang Tidak Dibicarakan Orang

Masuk ke rapat pitch apa pun dan Anda akan menyaksikan adegan yang sama: Seorang VC bertanya “Apa yang terjadi jika churn turun 2%?” Wajah pendiri menjadi kosong. Jawabannya tersimpan di suatu tempat dalam mimpi buruk Excel dengan 47 tab. Tiga jam mencari-cari melalui rumus. Satu kesalahan entri data kecil. Satu referensi sirkular yang membuat semuanya crash.

Ini bukan keanehan—ini adalah norma. Sebagian besar perusahaan tahap awal masih mengandalkan spreadsheet untuk peramalan keuangan, dan pendiri secara universal membenci pengalaman itu. Matematika sederhana tapi menyakitkan: model kompleks membutuhkan hari untuk dibangun, jam untuk diperbarui, dan detik untuk rusak.

Masalah ini pantas mendapatkan yang lebih baik. Inilah yang menginspirasi seorang pengembang untuk menghabiskan 30 hari mencoba yang tidak mungkin—membangun alat penasihat keuangan menggunakan vibe coding dan AI, sambil mendokumentasikan setiap kesalahan, wawasan, dan pelajaran yang dipelajari.

Eksperimen 30-Hari: Berdasarkan Angka

Pengaturan:

• Durasi: 30 hari coding vibe secara terus-menerus
• Platform: Lingkungan pengembangan berbasis cloud
• Investasi total: $127 dalam kredit platform
• Baris kode yang dihasilkan: ~3.500 (kebanyakan dibantu AI)
• Iterasi dan rollback: 73 kali

Hasilnya:

• Minat awal yang diungkapkan: 23 pendiri
• Pendaftaran nyata: 2
• Onboarding selesai: 3
• Bersedia membayar: 1
• Pendapatan yang dihasilkan: $0 (validasi: komitmen $50/bulan)

Lingkupnya:

• Target pengguna: Pendiri pre-seed hingga Series A
• Masalah utama yang diatasi: Pembaruan model keuangan yang memakan waktu
• Solusi yang dicoba: Penasihat keuangan berbasis AI
• Metrik utama yang dipantau: Akurasi perhitungan

Minggu 1: Bulan Madu Bertemu Realitas

Visi awalnya ambisius: dashboard keuangan real-time, sinkronisasi data mulus dengan perangkat lunak akuntansi, perencanaan skenario sesuai permintaan, ekspor siap investor dalam hitungan detik. Timeline tampak masuk akal: 2-3 minggu untuk peluncuran.

Tapi tidak.

Minggu pertama mengungkap tiga kekeliruan kritis:

Kekeliruan #1: Pemrosesan Paralel Tidak Berfungsi
Mengirim beberapa instruksi sekaligus ke agen AI menciptakan kebingungan. Meminta mode gelap, perbaikan bug, dan peningkatan performa dalam satu prompt menghasilkan produk Frankenstein yang tidak memenuhi salah satunya dengan baik. Solusinya: satu instruksi sekaligus, tunggu selesai, lalu nilai hasilnya.

Biaya: 6 rollback, $23 dalam kredit, 3 jam terbuang

Kekeliruan #2: Kompleksitas UI Tidak Sepele
Permintaan sederhana untuk “mode malam” memicu 47 perubahan yang tidak diinginkan. Teks putih di latar belakang putih. Tombol tak terlihat. Ketidaksesuaian font yang memerlukan penyesuaian manual pixel-per-pixel. Implementasi UI memakan waktu 3 minggu lebih lama dari perkiraan.

Kekeliruan #3: Instruksi Kabur Menghasilkan Kesalahan Mahal
Mengatakan “buat lebih intuitif” tanpa rincian menyebabkan restrukturisasi tata letak lengkap. Ketepatan menjadi pembeda antara $2 iterasi dan $50 iterasi. Instruksi rinci yang menggambarkan warna, dimensi, dan posisi secara tepat menghilangkan ambiguitas.

Momen terobosan datang dari menemukan satu instruksi yang mengubah seluruh alur kerja: “Jangan buat perubahan apa pun tanpa mengonfirmasi pemahamanmu terlebih dahulu dengan saya.”

Frasa ini saja bisa mencegah pemborosan lebih dari $50 dalam kredit melalui iterasi yang tidak perlu.

Bagian Tengah: Ketika Segalanya Rusak

Komplikasi selama proyek muncul selama minggu kedua. Perjalanan dengan WiFi yang tidak stabil membuat debugging error TypeScript hampir mustahil di perangkat mobile. Fitur rollback menjadi sangat penting—kadang-kadang kembali 12 kali dalam satu hari saat fitur eksperimental menyebabkan kegagalan sistem berulang.

Pada hari ke-15, pengeluaran kredit meningkat pesat. Minggu 1 menghabiskan $34; Minggu 2 mencapai $93. Setiap iterasi biaya antara $2-5 tergantung kompleksitasnya. Ini memunculkan batas anggaran mingguan: jika terlampaui, berhenti sejenak untuk refleksi strategis.

Krisis Perhitungan

Titik balik terjadi saat penguji menemukan cacat kritis: perhitungan keuangan salah sekitar 20%. Biaya akuisisi pelanggan menunjukkan $47 padahal jawaban yang benar adalah $58,75—variasi yang bisa menggagalkan putaran pendanaan.

Penyebabnya: AI membuat asumsi yang tidak diungkapkan tentang terminologi. “Churn bulanan” kadang berarti tingkat tahunan. Perhitungan “nilai seumur hidup pelanggan” menggunakan rumus buatan sendiri alih-alih metode standar.

Ini memunculkan satu prinsip penting: Selalu validasi output AI secara manual. Sebuah spreadsheet paralel untuk verifikasi menjadi praktik standar. Prompt yang kabur seperti “hitung LTV” diganti dengan instruksi yang sangat spesifik:

Hitung LTV sebagai: (Pendapatan Rata-rata Per Pengguna × Margin Kotor) / Tingkat Churn Bulanan

Di mana:

• Pendapatan Rata-rata Per Pengguna = Total MRR / Pelanggan Aktif
• Margin Kotor = (Pendapatan - COGS) / Pendapatan
• Tingkat Churn Bulanan = Pelanggan yang Churn Bulan ini / Pelanggan Aktif Awal Bulan

Tunjukkan perhitungan langkah demi langkah.

Dengan ketepatan, akurasi meningkat secara dramatis.

Umpan Balik Pengguna Mengubah Segalanya

Setelah dua minggu membangun, kelompok penguji beta pertama memberikan umpan balik yang keras tapi mencerahkan:

• Perhitungan tidak akurat dengan margin besar
• Fitur ekspor crash saat dataset lebih dari 50 baris
• Fitur inti tersembunyi di bawah lapisan navigasi
• Pengguna hanya menyelesaikan 0% onboarding meskipun minat awal

Satu komentar umpan balik terbukti transformatif: “Saya tidak ingin alat model keuangan lain. Saya ingin seseorang memberi tahu saya apakah angka saya masuk akal.”

Wawasan ini mengubah seluruh arah produk. Alat ini bukan spreadsheet yang lebih baik—tapi penasihat. Bukan aplikasi pemodelan keuangan lain, melainkan konsultan AI yang memvalidasi asumsi, menandai proyeksi tidak realistis, membandingkan dengan standar industri, dan menjawab “bagaimana jika” skenario.

Perubahan arah ini menyederhanakan kompleksitas. Alih-alih membangun integrasi perusahaan, kontrol versi canggih, dan kolaborasi multi-pengguna, produk minimum yang layak difokuskan pada:

• Input model keuangan manual
• Validasi dan benchmarking berbasis AI
• Perencanaan skenario dasar (maksimum 3 skenario)
• Tanya jawab bahasa alami tentang metrik keuangan
• Ekspor ke format umum

Hambatan Teknis

Tiga batasan teknis utama menjadi jelas:

Penyesalan Pilihan Bahasa: Memulai dengan TypeScript alih-alih Python menciptakan gesekan. Error tipe menghabiskan berjam-jam debugging. Proyek mendatang perlu pemilihan bahasa berdasarkan kenyamanan pengembang, bukan popularitas.

Janji Integrasi vs. Realitas: Pendiri terus bertanya tentang sinkronisasi QuickBooks. Kenyataannya: OAuth 2.0, webhook validation, pemetaan data, penanganan error, logika penyegaran token, dan validasi aturan akuntansi. Ini bukan tugas vibe-coding.

Ketepatan dalam Perhitungan Keuangan: Rumus keuangan kompleks—kurva retensi kohort, perhitungan NPV, nilai seumur hidup pelanggan—mendorong bantuan AI ke batasnya. Prompt yang “mudah” menghasilkan output yang percaya diri tapi salah. Hanya instruksi yang sangat spesifik dengan rumus eksplisit yang menghasilkan hasil yang dapat diandalkan.

Keputusan Pivot

Pada hari ke-28, perlu mengurangi skala terbukti perlu. Visi lengkap terlalu kompleks untuk prototipe cepat. MVP inti diluncurkan dengan:

✅ Pembuat model keuangan manual
✅ Penasihat AI untuk validasi benchmarking
✅ Perencanaan skenario dasar
✅ Fungsi ekspor
✅ Tanya jawab bahasa alami

❌ Integrasi real-time (ditangguhkan)
❌ Kolaborasi lanjutan (ditangguhkan)
❌ Keamanan perusahaan (ditangguhkan)

Kadang lebih sedikit lebih baik.

Apa yang Berhasil, Apa yang Tidak, Apa yang Ada di Depan

Prinsip Utama yang Menempel

1. Ketepatan Bedakan dari Instruksi Kabur
“Perbaiki” → Buang waktu. “Ubah tombol menjadi #0066CC, tingkatkan font ke 16px, tambahkan padding 8px” → Berhasil.

2. Pembaruan Berurutan Lebih Baik daripada Perubahan Paralel
Berikan satu instruksi. Tunggu. Tinjau. Lanjutkan. Jangan multitasking agen AI.

3. Validasi Manual Tidak Bisa Ditawar
Jangan pernah percaya perhitungan AI tanpa verifikasi independen, terutama dalam konteks keuangan.

4. Rollback Secara Bebas Tanpa Rasa Bersalah
73 rollback dalam 30 hari berarti iterasi cepat tanpa takut. Mengembalikan lebih cepat daripada debugging.

5. Pengguna Tahu Apa yang Mereka Butuhkan
Wawasan kemenangan datang dari mendengarkan: “Beritahu saya jika angka saya masuk akal” menjadi strategi produk.

Apa yang Akan Diubah Besok

Jika memulai dari awal, prioritas akan bergeser:

1. 10 wawancara pengguna SEBELUM membangun apa pun—Temukan wawasan “penasihat bukan alat” di Hari 1, bukan Hari 21
2. Pilih Python daripada TypeScript—Kenyamanan bahasa lebih penting daripada popularitas kerangka kerja
3. Batas kredit keras $200-300—Memaksa perancangan prompt yang lebih baik dan mencegah spiral kematian iterasi
4. Proses manual dulu, otomatisasi kemudian—Validasi permintaan sebelum membangun integrasi
5. Batas waktu MVP dua minggu—Mencegah feature creep, memaksa prioritas

Apa yang Sepenuhnya Bisa Dilewati

• Mode malam (tidak diminta; menghabiskan 3 hari)
• UI sempurna (pendiri lebih memprioritaskan fungsi daripada estetika)
• Janji integrasi (validasi alur kerja manual terlebih dahulu)
• Fitur lanjutan (dapatkan 10 pengguna bayar sebelum memperluas)

Jalan Ke Depan

Sukses bukan berarti sempurna—tapi satu pendiri bersedia membayar $50/bulan untuk versi yang disederhanakan. Itu validasi.

Peta jalan yang realistis:

Fase 1 (Minggu 5-8): Validasi proposisi nilai inti dengan vibe coding. Target: 10 pelanggan bayar dengan $50/bulan. Penanda keberhasilan: <10% churn bulanan, NPS >40.

Fase 2 (Setelah 50-100 pelanggan): Lanjut ke pengembangan tradisional. Sewa pengembang fintech. Bangun integrasi. Tambah fitur perusahaan. Anggaran: $50K-100K.

Ketika Vibe Coding Mencapai Batasnya

Di mana ia unggul:

• Prototipe cepat (minggu vs. bulan)
• Operasi CRUD
• Integrasi API AI
• Fungsi ekspor
• Landing page
• Siklus iterasi cepat

Di mana ia menemui batas:

• Rumus keuangan kompleks (NPV, kurva retensi kohort)
• Integrasi API perusahaan (OAuth, webhook)
• Job sinkronisasi data latar belakang
• Arsitektur keamanan multi-penyewa
• Optimisasi performa (<300ms query)
• Kolaborasi real-time

Ambang kelulusan: Ketika 10+ pelanggan bayar meminta fitur yang secara fundamental vibe coding tidak bisa penuhi.

Pelajaran Untuk Builder yang Bereksperimen dengan Pengembangan AI

Sebelum memulai:

• Pilih bahasa yang benar-benar Anda pahami
• Tetapkan anggaran kredit mingguan dan hormati
• Definisikan “selesai” secara tertulis
• Temukan 3 penguji nyata (bukan pengamat yang tidak tertarik)
• Wawancarai 10+ pengguna potensial terlebih dahulu

Saat membangun:

• Satu prompt per iterasi; tunggu selesai
• Definisikan istilah kabur (“intuitif,” “bersih,” “sederhana”) secara eksplisit
• Validasi semua perhitungan secara independen
• Pantau pengeluaran harian
• Screenshot versi yang berfungsi sebelum pivot besar

Kapan harus mundur:

• Kesalahan yang sama tetap muncul setelah 5 kali percobaan
• Anda lebih banyak menjelaskan daripada membangun
• Pengguna pengujian tidak bisa menyelesaikan alur kerja inti
• Permintaan fitur perusahaan terus muncul
• Kredit terpakai melebihi $200 tanpa pengguna yang membayar

Intinya:

Vibe coding menghasilkan MVP yang berfungsi dalam 30 hari dengan biaya $127. Ini membuktikan masalah inti (pendiri membenci Excel) dan menemukan solusi inti (mereka membutuhkan penasihat, bukan alat lain). Gagal memberikan ketepatan perhitungan dan menemukan bahwa AI kesulitan dengan spesifikasi rumus keuangan.

Yang paling penting: Satu pendiri yang bersedia membayar memvalidasi seluruh eksperimen.

Perjalanan berlanjut di luar Hari 30. Tahap berikutnya fokus mengubah validasi menjadi pendapatan, skala dari ide ke produk yang berkelanjutan, dan mengetahui kapan harus lulus dari prototipe cepat ke pengembangan profesional.

Matikan model Excel 47-tab. Setiap pendiri berhak mendapatkan intelijen keuangan waktu nyata, penjelasan AI, perencanaan skenario instan, dan ekspor siap investor. Alatnya sudah ada. Pertanyaannya adalah apakah pendiri benar-benar akan menggunakannya.

Day 31 dimulai besok.