Dunia teknologi terus berkembang, dan salah satu tren paling menarik adalah munculnya AI serta perangkat yang terintegrasi AI. Banyak dari kita mungkin sudah mencoba menjalankan **Local LLM** (Large Language Model) melalui proyek seperti Ollama dan OpenWebUI. Namun, sebagian besar pengalaman ini terasa seperti sekadar chatbot, meskipun powerful, seringkali kurang praktis untuk tugas-tugas di lab sungguhan.

Baru-baru ini, saya menghabiskan waktu menguji **OpenCode** yang terhubung ke Ollama, dengan model coding lokal berjalan langsung di PC saya. Setelah melalui proses setup dan eksperimen, ini adalah titik di mana agen coding AI menjadi jauh lebih menarik. Yang paling keren, Anda tidak memerlukan API cloud, langganan, atau mengirimkan kode Anda ke luar jaringan. Mari kita bahas cara menggunakan OpenCode di home lab Anda dan bagaimana cara menyiapkannya untuk **Building a Local AI Coding Agent: Home Lab Setup with OpenCode and Ollama**.

Anda mungkin sudah sering mendengar tentang OpenCode belakangan ini. Fungsinya mirip dengan alat seperti Cursor, Claude Code, atau antarmuka terminal Codex. Namun, hal pentingnya adalah OpenCode dapat Anda host sendiri dan jalankan secara lokal, lalu dihubungkan ke sumber daya AI self-hosted yang sudah ada, seperti Ollama. Dengan agen coding AI, alat ini bisa berinteraksi langsung dengan sistem file dan repositori lokal Anda dari dalam terminal.

Jadi, alih-alih berfungsi seperti chatbot biasa, OpenCode mampu melakukan hal-hal berikut:

*   Menjelajahi folder proyek
*   Membantu menjelaskan infrastruktur
*   Bekerja dengan tugas dan alur kerja terminal

Inilah yang mulai menggeser pengalaman dari "chatbot" menjadi "agent". Bagian yang sangat menarik bagi pengguna home lab adalah OpenCode dapat terhubung ke model lokal yang berjalan melalui Ollama. Ini sangat keren dan paling diinginkan jika Anda ingin bereksperimen dengan self-hosting lingkungan AI Anda sendiri.

Ini berarti Anda dapat menjalankan agen coding sepenuhnya secara lokal tanpa bergantung pada penyedia cloud. Bagi saya, ini menjadi menarik karena saya menghabiskan banyak waktu bekerja dengan Docker Compose, manifest Kubernetes, skrip Bash, Terraform, Ansible, PowerShell, dan banyak lagi. Ini adalah jenis-jenis pekerjaan yang sangat cocok untuk agen coding AI yang Anda host secara lokal.

### Mengapa Saya Mencoba Ini Secara Lokal?

Saya sudah pernah bereksperimen dengan LLM lokal sebelumnya. Seperti banyak orang, saya awalnya menguji Ollama bersama OpenWebUI. Meskipun menyenangkan untuk bertanya dan menguji prompt, jujur saya tidak menemukan sebagian besar model lokal itu sangat berguna dibandingkan sistem AI yang di-host di cloud. Anda terpaku pada alur kerja gaya chatbot, dan saya menemukan kinerja saat menunjuk VS Code atau alat lain untuk menggunakan Ollama sebagai agen coding itu sendiri cukup buruk.

Coding terasa sangat lemah ketika langsung diarahkan ke Ollama. Namun, itulah mengapa OpenCode menarik perhatian saya. Ini menggabungkan ide model lokal, perkakas agentic, akses sistem file, kesadaran repositori, dan alur kerja terminal. Jadi, ini terasa jauh lebih praktis dari perspektif coding dan "kegunaan" dibandingkan platform chat yang di-host sendiri.

Juga, jika Anda menghargai privasi, dan saya tahu sebagian besar dari kita melakukannya, saat bekerja dengan kode infrastruktur, konfigurasi internal, atau data sensitif, ada baiknya untuk menjaga semuanya tetap berada di lingkungan Anda sendiri. Khususnya bagi pengguna home lab, ini menciptakan titik tengah yang menarik antara eksperimen dan sesuatu yang benar-benar praktis, tidak seperti yang saya temukan sebelum OpenCode.

### Instalasi OpenCode yang Mudah

Menginstal OpenCode sebenarnya sangat mudah. Di Windows, saya menginstalnya dengan perintah:

```bash
pip install opencode-ai
```

Ada banyak cara lain untuk menginstalnya tergantung pada sistem operasi yang Anda gunakan.

### Menghubungkan OpenCode ke Ollama Lokal Anda

Bagian ini awalnya membuat saya tidak yakin, hingga saya menjelajahi opsi dan cara menghubungkan OpenCode ke berbagai penyedia. Ironisnya, tidak ada opsi di GUI teks OpenCode untuk Ollama, yang ada hanya "Ollama Cloud". Anda hanya akan melihat opsi untuk **Azure OpenAI, OpenAI, Google Gemini, Anthropic, Mistral AI, dan Ollama Cloud**.

Solusi untuk mengarahkan OpenCode ke instance Ollama lokal Anda adalah dengan membuat file konfigurasi OpenCode lokal, yaitu `opencode.json`.

Di Windows, saya membuat file ini di:

```
%USERPROFILE%\.opencode\config\opencode.json
```

Di Linux, lokasinya ada di:

```
~/.opencode/config/opencode.json
```

Di dalam file, saya mengonfigurasi OpenCode untuk menggunakan endpoint API Ollama yang kompatibel dengan OpenAI dengan alamat `baseURL`. Anda juga perlu memberi tahu model mana yang akan digunakan. Di sini saya mulai dengan **omnicoder:9b** yang berfungsi baik pada RTX 5080 saya dengan RAM 16 GB.

Satu detail penting di sini adalah **memastikan Anda mengonfigurasi `baseURL` dengan benar** karena OpenCode mengharapkan antarmuka API yang kompatibel dengan OpenAI dari Ollama. Setelah memulai ulang OpenCode, model lokal menjadi tersedia.

```json
{
  "api_endpoint": {
    "ollama": {
      "baseURL": "http://localhost:11434/v1",
      "model": "omnicoder:9b"
    }
  }
}
```

### Pentingnya Memilih Model Lokal yang Tepat

Ini adalah eksperimen pembelajaran bagi saya, karena saya belum banyak bereksperimen dengan konfigurasi agen coding secara self-hosted. Tidak semua model coding sama ketika datang ke agen coding AI. Misalnya, saya memiliki DeepCoder 14B yang diunduh, tetapi melihat ini saat mencoba menggunakannya dengan platform OpenCode. Ini memberi tahu saya bahwa model **tidak mendukung penggunaan alat (tool use)**, yang harus didukung oleh agen AI yang digunakan OpenCode.

Sistem coding agentic sangat bergantung pada penggunaan alat (tool usage). Model harus mendukung hal-hal seperti:

*   Panggilan alat terstruktur
*   Operasi yang sadar konteks

Tanpa dukungan alat, pengalamannya tidak terlalu baik dan akan merosot menjadi pengalaman hanya menggunakan chatbot standar. Model dapat menjawab pertanyaan coding, tetapi tidak dapat benar-benar beroperasi sebagai agen. Di situlah LLM seperti **Omnicoder 9b** terasa lebih baik. Saya mengunduh **Omnicoder 9b** dan pengalamannya meningkat secara dramatis.

Sekarang, OpenCode dapat dengan benar membaca folder proyek, menganalisis repositori, menjelaskan file, menjelajahi direktori, dan berinteraksi dengan proyek lokal. Ini sepenuhnya mengubah pengalaman.

### Meluncurkan dan Menggunakan OpenCode untuk Proyek Anda

Cara meluncurkan OpenCode agar memiliki pemahaman dan konteks dengan folder atau proyek Anda adalah dengan masuk ke folder yang berisi file yang ingin Anda kerjakan, lalu meluncurkan `opencode` dari sana.

Setelah diluncurkan di root proyek, agen dapat mulai memahami struktur repositori dan file yang ingin Anda kerjakan. Ini sangat berguna untuk repositori Infrastructure-as-Code di mana konteksnya mencakup banyak file.

Di bawah ini Anda dapat melihat contoh sederhana saya meminta OpenCode untuk melihat file-file di folder saat ini dan memberi tahu saya apakah ada kesalahan sintaks pada kode Docker Compose.

```bash
cd my_docker_project
opencode
```

_Agent: "Can you check for any syntax errors in the Docker Compose files?"_

Hal lain yang SANGAT kuat yang menurut saya bisa dilakukan OpenCode adalah mencari file dan jenis proyek tertentu. Berapa kali Anda seperti saya, tidak dapat menemukan repositori Git tertentu dan Anda tidak ingat nama folder yang menampung proyek yang Anda cari? Saya meminta agen OpenCode di bawah ini untuk menemukan semua proyek yang menggunakan template **Packer**.

```
Agent: "Find all projects that use Packer templates."
```

Contoh prompt agen cepat lainnya. Saya meminta OpenCode untuk memberi saya rekomendasi keamanan untuk memperketat keamanan proyek Packer, dan inilah yang diberikannya. Juga, seperti yang ditunjukkan di bawah, Anda dapat dengan mudah beralih ke model berbasis cloud yang tersedia secara publik jika Anda mau. Di sini menggunakan DeepSeek V4 Flash yang gratis:

```
Agent: "Give me security recommendations to tighten up security for the Packer projects."
```

Contoh-contoh ini hanyalah puncak gunung es dan hanya menunjukkan sebagian kecil dari apa yang dapat dilakukan di sini. Saya tidak sabar untuk menjelajahi ini lebih lanjut di home lab saya sendiri.

### Perangkat Keras yang Anda Butuhkan

Satu hal yang layak dibahas ketika berbicara tentang OpenCode atau solusi AI self-hosted lainnya yang ingin Anda jalankan di home lab adalah Anda perlu memiliki kartu video yang mumpuni. Meskipun Anda "bisa" **menjalankan LLM hanya dengan CPU**, kinerjanya biasa-biasa saja hingga buruk menurut saya.

Model yang lebih kecil seperti varian 7B akan berjalan di banyak sistem, tetapi begitu Anda beralih ke model coding yang lebih kuat seperti varian 14B atau 32B, tuntutan perangkat keras akan meningkat, dan Anda ingin memiliki perangkat keras yang tepat untuk pekerjaan itu. **Omnicoder 9b dengan VRAM 16GB** terasa seperti titik manis antara performa dan kebutuhan VRAM yang masuk akal. Model 14B atau 32B jelas dapat berkinerja lebih baik, tetapi juga membutuhkan VRAM yang JAUH lebih banyak. Bagi banyak pengguna home lab, **RTX 5060 Ti dengan VRAM 16GB** mungkin merupakan titik awal terbaik untuk kartu video kelas konsumen.

Saya menggunakan RTX 5080 yang saya dapatkan pada Black Friday 2025. Namun, di bawah ini adalah beberapa kartu NVIDIA yang akan sangat baik untuk agen coding AI lokal di berbagai anggaran:

| Kartu Grafis | VRAM (GDDR) | PCIe | Catatan |
|---|---|---|---|
| ASUS Dual GeForce RTX™ 5060 Ti OC Edition | 16GB GDDR7 | 5.0 | Titik awal yang sangat baik untuk pengguna home lab. |
| GIGABYTE GeForce RTX 5070 WINDFORCE OC SFF | 12GB GDDR7 | 5.0 | Pilihan solid dengan pendinginan WINDFORCE. |
| ASUS The SFF-Ready Prime GeForce RTX™ 5070 | 12GB GDDR7 | 5.0 | Cocok untuk casing SFF, memiliki Dual BIOS. |

### Batasan Saat Ini yang Perlu Dicatat

Meskipun saya cukup terkesan dengan setup agen coding AI lokal saya dengan OpenCode, **ada beberapa batasan yang perlu diperhatikan**. Model-model besar yang di-host di cloud masih akan mengungguli model lokal Anda di banyak area seperti deep reasoning, kesadaran repositori besar, perencanaan multi-langkah, penanganan konteks panjang, debugging, dan sebagainya.

Jadi, seperti saya, Anda mungkin akan menemukan bahwa mereka berkinerja terbaik pada proyek yang terfokus, bukan repositori besar atau basis kode yang masif. Namun, menurut saya bagi sebagian besar pengguna home lab, ini dapat diterima dan tentu saja sesuai dengan apa yang banyak orang lakukan dengan proyek Infrastructure-as-Code di home lab mereka.

Namun dengan semua hal tersebut, saya pikir kesenjangan antara apa yang dapat kita lakukan secara lokal dan apa yang Anda dapatkan dengan model berbasis cloud semakin menyempit dengan cepat.

### Pergeseran Cara Kita Mengoperasikan Home Lab

Solusi seperti OpenCode ini menurut saya sangat penting untuk home lab selama beberapa tahun ke depan. Saya rasa untuk waktu yang lama, kita sangat fokus pada hal-hal seperti virtualisasi, penyimpanan, jaringan, Kubernetes, self-hosting, dan lain-lain.

Dan meskipun hal-hal tersebut masih penting dan kita akan terus membangun di sekitarnya, saya pikir kita bergerak menuju era di mana AI self-hosted yang benar-benar layak untuk di-host sendiri menjadi mungkin dan menjadi bagian dari kelompok proyek yang sekarang layak di lab. Orang-orang mulai membangun server inferensi lokal, node GPU, lingkungan pengembangan AI, alur kerja agentic, dan proyek-proyek yang lebih menarik seputar AI.

Bagaimana dengan Anda? Sudahkah Anda mencoba OpenCode? Perangkat keras jenis apa yang Anda gunakan? Proyek jenis apa yang menurut Anda dapat dibantu dengan alur kerja **AI Coding Agent** ini di home lab Anda? Saya tertarik untuk melihat apa yang dilakukan orang lain di ruang ini dan bagaimana Anda memanfaatkan alur kerja ini. Beri tahu saya di kolom komentar.

## Referensi
*   https://www.virtualizationhowto.com/2026/05/i-built-a-local-ai-coding-agent-home-lab-setup-with-opencode-and-ollama/

Pelajari cara membangun agen coding AI lokal di home lab Anda menggunakan OpenCode dan Ollama, menjaga privasi kode Anda tetap aman di jaringan sendiri. Artikel ini membahas instalasi, konfigurasi, pemilihan model, dan kebutuhan hardware untuk setup AI yang praktis.

Membangun Agen Coding AI Lokal: Setup Home Lab dengan OpenCode dan Ollama

Reggi

Solusi praktis integrasi webmail custom ke dalam dashboard Gmail. Kelola, baca, dan kirim email domain pribadi langsung dari satu tempat tanpa ribet gonta-ganti tab.

Mengapa Kamu Masih Buka Dua Tab Terpisah? Panduan Setup Custom Webmail Langsung di Dashboard Gmail

Pelajari efisiensi merakit mesin tetas telur listrik AC otomatis dengan modal murah untuk mendongkrak hasil ternak unggas tanpa repot bolak-balik telur manual.

Otomasi Ternak Unggas: Kenapa Rakit Sendiri Mesin Penetas Telur AC Jauh Lebih Worth It Dibanding Cara Konvensional?

Pelajari bagaimana mesin tetas telur berbasis arus listrik DC bekerja menjaga suhu dan kelembapan ideal untuk mendongkrak keberhasilan penetasan telur unggas.

Mesin Tetas Telur Arus DC: Solusi Hardware Murah Buat Tingkatin Angka Penetasan Unggas

Kupas tuntas seluk-beluk mobil aki anak dengan kontrol ganda dan fitur multimedia. Pahami batas spesifikasi hardware sebelum eksekusi build sendiri.

EV Versi Mini: Membedah Mobil Listrik Aki Lengkap dengan Remote Control dan Fitur Multimedia

Pelajari cara merakit smart power strip berbasis NodeMCU dan Blynk untuk kontrol daya nirkabel serta integrasi IoT yang aman dan efisien.

Mengapa Beli Mahal Kalau Bisa Bikin Sendiri? Rancang Smart Power Strip Berbasis NodeMCU dan Blynk

Solusi tuntas mengatasi bug sistem dan software bermasalah di MacBook dengan panduan install ulang macOS lewat Internet Recovery secara aman.

#local-llm

Getting Lastest Post..

Populer Bulan Ini