Aplikasi Anda hanyalah setengah dari apa yang Anda rilis. API, layanan real-time, sistem autentikasi, pipeline AI, dan lapisan data yang membuatnya berfungsi semuanya dirancang untuk sebuah ponsel sejak awal (termasuk endpoint LLM, pengambilan RAG, dan ML di perangkat) alih-alih meminjam dari API web dan ditambal agar pas.
Alat backend dan AI yang kami pilih demi keandalan.
API web yang ditulis untuk desktop pada koneksi kabel adalah pilihan yang salah untuk ponsel pada 4G yang terputus di terowongan. Backend mobile Anda harus menjaga respons tetap kecil, mentoleransi keadaan offline, dan mendorong notifikasi dengan andal, jadi ia dirancang untuk ponsel sejak awal.
API dibangun untuk dasbor admin. Aplikasi mobile memanggil endpoint yang sama itu dan mendapat payload sepuluh kali lebih besar dari yang dibutuhkan. Siapa pun pada koneksi berkuota merasakannya, dan aplikasi terkesan lambat.
Setiap tindakan membutuhkan koneksi langsung. Pengguna Indonesia pada 4G yang tidak stabil malah mendapat spinner dan error, dan tak sedikit dari mereka pindah ke aplikasi pesaing yang tetap berfungsi offline.
Notifikasi disambungkan dalam satu sprint dengan pustaka yang tak sepenuhnya dipahami siapa pun. Kini notifikasi muncul terlambat, datang dua kali, atau tak pernah muncul di versi Android tertentu. Orang akhirnya mematikannya.
Token disimpan tidak aman, penanganan sesi memiliki celah, dan reset kata sandi dapat diputar ulang dengan token lama. Audit keamanan akan mengungkap semua itu di hari pertama.
Chatbot ditambahkan tanpa RAG, tanpa caching, dan tanpa rate limit. Setiap obrolan mengirim 8k token ke LLM, tagihan melonjak, dan pada koneksi 4G pengguna menunggu empat detik untuk karakter pertama muncul.
Each step has a clear deliverable and a written handoff, and we get your sign-off before moving to the next one.
Sebelum kode apa pun, kami menetapkan endpoint, bentuk request dan response, paginasi, format error, pendekatan versioning, dan alur autentikasi. Tim mobile Anda meninjau dan menyetujui kontrak sebelum pekerjaan backend dimulai.
Kami merancang lapisan AI dari ujung ke ujung: pemilihan model, prompt engineering, RAG dengan vector store untuk data aplikasi Anda, penganggaran token, respons streaming untuk latensi yang terasa rendah, caching, rate limiting, dan perilaku fallback saat model lambat atau mati. ML di perangkat dengan Core ML atau TensorFlow Lite disambungkan di tempat yang masuk akal untuk privasi atau offline.
Autentikasi berbasis standar menggunakan JWT dengan refresh token, OAuth2, atau Firebase Auth. Kami menambahkan kontrol akses berbasis peran, pengikatan perangkat di tempat yang masuk akal, dan panduan tentang cara klien mobile harus menyimpan token.
REST atau GraphQL dengan validasi input, rate limiting, kode error yang masuk akal, dan logging terstruktur. Payload respons dijaga sesuai apa yang benar-benar dibutuhkan ponsel dan tidak lebih.
WebSocket atau SSE untuk fitur real-time, infrastruktur push di APNs dan FCM dengan pelacakan pengiriman, dan sinkronisasi offline dengan resolusi konflik yang sesuai dengan model data Anda.
Kami melakukan load test pada API di volume kelas-produksi sebelum pengajuan ke toko, lalu menyerahkan spesifikasi OpenAPI, dokumentasi, dan runbook yang bisa digunakan tim Anda.
Real deliverables you can point to and outcomes you can measure. Not a slide deck.
Ukuran respons diperlakukan sebagai kendala desain sejak hari pertama, bukan sesuatu yang kami tinjau belakangan.
Pola offline-first dengan sinkronisasi dan resolusi konflik menjaga aplikasi tetap dapat digunakan di lift, terowongan, dan area dengan cakupan buruk.
APNs dan FCM dengan pelacakan pengiriman dan logika percobaan ulang, diuji di berbagai versi iOS dan Android sebelum peluncuran.
Terdokumentasi dalam OpenAPI, terversioning, dan teruji, sehingga menambahkan fitur tidak berarti menjadwalkan rapat backend untuk setiap pertanyaan integrasi.
Kami memperlakukan AI sebagai rekayasa nyata, bukan sekadar widget obrolan. Kami memilih model (OpenAI, Anthropic, Gemini, atau Llama yang di-host sendiri) berdasarkan biaya, latensi, dan privasi. Kami menambahkan RAG dengan vector store agar LLM memiliki data aplikasi Anda sebagai konteks, melakukan streaming respons agar pengguna melihat token pertama dengan cepat, melakukan caching secara agresif, menerapkan rate limit per pengguna, dan merancang fallback untuk saat model lambat atau mati. Inferensi di perangkat dengan Core ML atau TensorFlow Lite ditambahkan untuk kasus offline atau apa pun yang harus tetap berada di perangkat.
Firebase masuk akal ketika Anda perlu bergerak cepat, memiliki sedikit logika bisnis, dan bisa hidup dengan terikat pada satu vendor. Backend kustom masuk akal ketika Anda butuh kueri kompleks, kepemilikan penuh atas data Anda, biaya yang dapat diprediksi seiring pertumbuhan, atau kebebasan atas infrastruktur Anda. Kami akan memberi Anda rekomendasi lugas berdasarkan situasi Anda.
Kami merancang strategi sinkronisasi seputar model data spesifik Anda. Kasus sederhana bisa menggunakan last-write-wins. Yang lebih rumit, seperti penyuntingan kolaboratif atau keranjang bersama, butuh logika tersendiri. Kami menetapkan ini di tahap arsitektur alih-alih menunggu hingga menyebabkan bug produksi.
Bisa. Kami meninjau API yang ada untuk menilai seberapa baik ia cocok untuk klien mobile, mendokumentasikan apa yang ada, menunjukkan celahnya, lalu memperluasnya atau menambahkan lapisan backend-for-frontend ringan yang membentuk ulang agar pas untuk aplikasi.
Keduanya, dan kami memilih berdasarkan aplikasi Anda. REST sederhana, ramah caching, dan cocok untuk sebagian besar aplikasi. GraphQL membantu ketika layar membutuhkan bentuk data yang sangat berbeda dan Anda ingin menghindari over-fetching pada koneksi berkuota. Apa pun pilihannya, kami menjaga payload tetap kecil, memversikan API, dan mendokumentasikannya dalam OpenAPI atau skema GraphQL.
Kami menggunakan WebSocket atau SSE untuk data langsung, dengan logika koneksi-ulang dan fallback untuk koneksi mobile yang tidak stabil. Untuk chat, presence, atau pelacakan pesanan langsung, pesan diantrekan saat offline dan disinkronkan saat koneksi kembali, sehingga fitur menurun dengan anggun alih-alih rusak pada 4G yang tidak stabil.
Kami mengirim melalui APNs untuk iOS dan FCM untuk Android, dengan lapisan sisi-server yang melacak token, menangani pengiriman dan percobaan ulang, serta melaporkan kegagalan. Kami menguji di berbagai versi OS, menangani prompt izin dengan benar, dan mendukung notifikasi rich serta silent di mana aplikasi Anda membutuhkannya.
Autentikasi berbasis standar: JWT dengan refresh token, OAuth2 untuk login sosial dan pihak ketiga, atau Firebase Auth ketika cocok. Kami menambahkan kontrol akses berbasis peran, penyimpanan token yang aman di perangkat (Keychain di iOS, Keystore di Android), dan pengikatan perangkat opsional. Kami juga mendukung buka kunci biometrik yang terhubung ke sesi yang disimpan dengan aman.
Bisa. Kami mengintegrasikan LLM (OpenAI, Anthropic, Gemini, atau Llama yang di-host sendiri) dengan RAG atas data Anda, respons streaming untuk latensi yang terasa rendah, caching, dan rate limit per pengguna. Untuk apa pun yang harus tetap privat atau berfungsi offline, kami menjalankan inferensi di perangkat dengan Core ML atau TensorFlow Lite. Biaya dan latensi dirancang sejak awal, bukan ditambal belakangan.
Kami merancang untuk penskalaan horizontal sejak awal: layanan stateless di belakang load balancer, basis data dengan read replica dan indexing yang masuk akal, caching dengan Redis, dan job asinkron untuk pekerjaan berat. Kami melakukan load test pada volume kelas-produksi sebelum peluncuran sehingga lonjakan trafik pertama adalah sesuatu yang sudah kami latih.
Tell us where the project stands right now. Within one working day we'll come back with a straight read on scope, timeline, and cost. There's no commitment in asking.
Office
Surabaya, Indonesia
Harga mulai
Mulai dari Rp 72.000.000
Proyek umumnya Rp 72–450 juta
