.webp)
Acara kelulusan Apple Developer Academy angkatan 2025 bukan hanya menandai lahirnya talenta baru di dunia teknologi tanah air. Dalam momen tersebut, Apple turut menyoroti empat aplikasi anak bangsa yang dinilai menghadirkan inovasi, relevansi sosial, dan dampak nyata.
Mulai dari pelestarian bahasa daerah, konservasi laut, keselamatan berkendara, hingga olahraga hoki, para lulusan menunjukkan bagaimana teknologi dapat menyelesaikan persoalan dunia nyata.
SCROLL TO CONTINUE WITH CONTENT
Wikan: Lestarikan Bahasa Jawa dengan Teknologi
Bahasa Jawa dituturkan lebih dari 80 juta orang, namun penggunaannya kian berkurang, terutama di kalangan anak muda. Berangkat dari kegelisahan pribadi karena jarang lagi memakai bahasa Jawa dalam kehidupan sehari-hari, tim Wikan menciptakan aplikasi pelestarian bahasa dengan pendekatan modern.
Wikan hadir sebagai aplikasi terjemahan Bahasa Indonesia ke Bahasa Jawa dengan akurasi tinggi, memanfaatkan dataset 185.000 sampel audio. Aplikasi ini mendukung dua tingkat tutur-ngoko dan krama-dan menyertakan ekspresi lokal agar hasil terjemahan tetap autentik budaya. Validasi linguistik dilakukan bersama seorang profesor bahasa Jawa, termasuk pengembangan pipeline koreksi audio ganda untuk meningkatkan akurasi fonem dan konteks kalimat.
 Wikan. Foto: Adi Fida Rahman/detikinet |
Aplikasi ini dibangun sepenuhnya dengan teknologi Apple seperti Swift, SwiftUI, SwiftData, hingga WhisperKit.
"Kami belajar bahwa riset yang benar adalah kunci sebelum membuat solusi. Akademi mengajarkan kami untuk mendengar, menguji, dan memahami kebutuhan pengguna. Itu yang membentuk pengalaman belajar di Wikan-akurat, mulus, dan menyenangkan," ujar Adithya Firmansyah Putra, Coder Wikan.
SeaLens: Machine Learning untuk Selamatkan Laut Indonesia
Indonesia berada di pusat Segitiga Terumbu Karang dan memiliki salah satu ekosistem laut terkaya di dunia. Namun ancaman perubahan iklim dan polusi membuat pemantauan biodiversitas semakin mendesak. SeaLens lahir untuk menjawab kebutuhan itu.
Aplikasi SeaLens memungkinkan ilmuwan mengunggah rekaman bawah laut untuk dianalisis otomatis. Dengan model machine learning seperti Ultralytics YOLO dan ByteTrack, aplikasi ini mengenali keluarga ikan, menghitung populasi, dan mempersingkat ribuan jam kerja manual dalam penelitian kelautan.
 SeaLens. Foto: Adi Fida Rahman/detikinet |
Kolaborasi langsung dengan organisasi konservasi LivingSeas di Bali menjadikan pengembangan aplikasi lebih tepat sasaran, mengikuti kebutuhan konservasi di lapangan.
"Bekerja dalam tim lintas negara dan budaya bukan hal mudah, tetapi semangat kami untuk melindungi laut membuat kami terus maju. Kami ingin SeaLens terus berkembang dan membantu lebih banyak proyek restorasi karang," kata Antonia Neumeier, Product Manager SeaLens.
Bike Baik: IoT untuk Keamanan Armada Motor Sewa
Motor adalah moda transportasi paling dominan di Indonesia, termasuk bagi wisatawan. Kebutuhan perawatan armada yang baik mendorong tim Bike Baik menciptakan sistem iPadOS berbasis IoT untuk pemilik usaha penyewaan motor.
Bike Baik memantau komponen penting-ban, rem, mesin, rantai, oli hingga filter udara-dan menganalisis data gaya berkendara, medan, dan pola penggunaan. Dengan deteksi keausan dini, operator dapat melakukan perawatan lebih efisien, mengurangi kecelakaan, dan menekan biaya operasional.
 Bike Baik. Foto: Adi Fida Rahman/detikinet |
Solusi ini dibangun menggunakan Swift dan SwiftUI, serta didukung teknologi seperti ElysiaJS, PostgreSQL, dan Docker.
"Melihat data real-time tentang kebiasaan pengendara mengingatkan kami mengapa ini penting. Akademi memberi ruang aman untuk bereksperimen dan belajar. Ke depan, kami ingin memperluas ke armada yang lebih besar, termasuk jaringan pengantaran," ujar Theodore Michael Budiono, Product Designer Bike Baik.
Hockey Home: Latihan Hoki Tanpa Es, di Mana Saja
Di negara tropis seperti Indonesia, akses ke arena es terbatas. Hockey Home mencoba menjembatani kesenjangan tersebut dengan aplikasi yang memungkinkan pemain hoki berlatih keterampilan dasar di luar arena.
Aplikasi iPhone dan iPad ini dilengkapi model machine learning untuk mengenali puck atau objek latihan lain seperti bola tenis. Fitur multiplayer via GameKit membuat pemain bisa berlatih atau berkompetisi secara jarak jauh. Hockey Home bahkan hadir dengan perangkat keras pendukung berupa stand cermin untuk membantu pemain menjaga postur saat latihan.
 Hockey Home. Foto: Adi Fida Rahman/detikinet |
"Kami belajar bahwa komunikasi adalah segalanya. Dengan latar belakang berbeda, kami harus lebih jelas, sabar, dan intensional dalam berbagi ide. Mentor di akademi membantu kami melihat bahwa proses belajar sama pentingnya dengan produk akhir," ungkap Biiunov Igor, Project Lead & Coder Hockey Home.
(afr/fyk)
