Paraikitri: Membangun AI Berbasis Warisan Intelektual Parakitri T. Simbolon

Awal Mula: Sebuah Proyek yang Tertunda

Pada Jumat, 24 Januari 2025, di sela-sela soft opening pembukaan toko buku Makarya, sebuah obrolan menghidupkan kembali proyek yang sempat terbengkalai sejak pertengahan 2024 kemarin terbersit sambil ngerokok di tangga darurat. Proyek ini bukan proyek biasa—ia berkaitan dengan satu tokoh besar dan memiliki tantangan tersendiri karena volume datanya yang luar biasa besar.

Tokoh tersebut adalah Parakitri T. Simbolon, seorang esais, sosiolog, cerpenis, novelis, wartawan, mantan redaktur senior Harian Kompas, pengelola Pusat Informasi dan Litbang Kompas, serta pendiri Kepustakaan Populer Gramedia (KPG). Sebelum wafat, beliau meninggalkan kumpulan data riset selama satu dekade terakhir hidupnya. Data ini kemudian dititipkan keluarganya kepada penerbit KPG.

Pada pertengahan 2024, proyek ini sempat kami coba jalankan menggunakan GPTs dari OpenAI, namun saat itu teknologi yang tersedia masih sangat terbatas, bahkan konsep “agentic” belum kami kenal.

Teknologi AI dan Semangat Open Source

Percakapan di tangga darurat Makarya Jumat 24 Januari 2025 tersebut memantik kami untuk kembali meninjau perkembangan teknologi AI terbaru. Salah satu teknologi yang menarik perhatian kami adalah Deepseek, sebuah model AI yang sejak awal sudah dilepaskan di ekosistem open source. Hal ini membuka wawasan baru: jika inovasi terbesar saat ini lahir dari dunia open source, mengapa kita tidak memanfaatkan konsep dan teknologi tersebut untuk proyek ini?

Dengan semangat DIY dan filosofi open source, kami merancang ide sebagai berikut:

1. Membangun wrapper untuk data Parakitri T. Simbolon menggunakan ekosistem open source, mungkin open source konteks kami masih culun: coba cari Repo di GitHub. Tapi paling tidak kami pikir kami harus memulai sesuatu.

2. Memastikan LLM hanya sebagai plug-in, sementara seluruh data dan struktur sistem berdiri sendiri di luar kendali model AI mana pun. Kami ingin kontrol “wrapper” kami tidak under front end LLM manapun.

3. Mengadaptasi ElizaOS Framework untuk memungkinkan sistem AI memilih model LLM yang digunakan (misalnya OpenAI, Anthropic, LLaMA, Deepseek, dan lainnya).

4. Merancang front-end wrapper yang minimalis dan futuristik, selaras dengan tren bahwa “AI will eat UI”. Proyek ini harus tampil “TAMPAK TERKINI”, karena era visible interfaces sudah menjelang ajal seperti yang dikatakan Naval Ravikant diatas.

5. Rencananya project ini akan kami taruh di GitHub ketika sudah difinalisasi dan mendapat persetujuan keluarga dan pihak KPG. Sehingga mereka yang terinspirasi bisa men-Deploy versi Paraikitri mereka sendiri.

6. Intinya proyek Paraikitri ini dibangun dari beberapa agentic untuk menjadi beberapa agentic yang nantinya bekerjasama secara otomatisasi tanpa campur tangan manusia,

Teknologi yang Digunakan

Setelah menemukan konsep dan arah yang jelas, kami mulai mengumpulkan sumber daya cari repo yang cocok dan menetapkan arsitektur proyek sebagai berikut:

• Frontend: Next.js & TypeScript
• Autentikasi: Clerk
• Database: Convex
• LLM Framework: LangChain & LangGraph
• Tool Calling: wxflows (Watson IBM)
• Pemilihan Model LLM untuk Pengembangan:
  • OpenAI 4o
  • Anthropic Claude Sonnet 3.5
  • Deepseek R1 (sempat mengalami gangguan dan slow banget)

Metode yang kami gunakan bersifat iteratif, di mana wrapper yang kami bangun mulai berfungsi sebagai co-creator dalam mengembangkan dirinya sendiri. Dua model utama yang diuji sebagai sumber pengembangan adalah OpenAI GPT-4o dan Anthropic Claude Sonnet 3.5. Dari hasil uji coba, Anthropic terbukti lebih stabil dalam membantu wrapper berinteraksi dengan input pengguna.

Sebagai pakar “YouTube Certified”, kami melakukan riset mendalam dan menemukan sumber utama untuk mewujudkan ide ini. Sonny Sangha dan tutorialnya, “Let’s build an AI Agent that can use Tools in NEXT.JS 15! (LangChain, Clerk, Convex, TS, IBM),” kita pakai pleketiplek dalam membangun Parakitri Wrapper.

Lahirnya “Paraikitri”

Yang menarik, saat wrapper ini mulai bekerja, ia menamai dirinya sendiri: Paraikitri. Nama ini kemudian resmi kami gunakan sebagai identitas proyek ini.

Kemampuan Paraikitri:

1. Prompt Caching
   Menggunakan teknologi Prompt Catching Anthropic API untuk menghemat biaya hingga 90% dan mengurangi latensi hingga 85%.

2. Tool Calling dengan LangChain
Paraikitri mampu membuat, menghubungkan, dan menjalankan berbagai tools secara otomatis
berdasarkan kebutuhan tugasnya

Setelah satu minggu pengembangan, Paraikitri akhirnya berkembang menjadi co-creator penuh dalam proyek ini. Beberapa ide unik, seperti tagline “Jangan ONANI, mending MASTURBASI”, bahkan dihasilkan secara mandiri oleh Paraikitri.

Setelah Agentic Paraikitri berhasil beroperasi, langkah berikutnya adalah membangun Agentic Socmed yang akan dihubungkan dengan Agentic Wrapper. Kami mengembangkan ini menggunakan ElizaOS Framework.

Menariknya, saat kami menguji “persona” dari Agentic Paraikitri dan mencoba melakukan tweaking, hasilnya mulai menggila—bahkan sampai ngajak berantem dengan salah satu akun developer kami! Wkwkwk 🤣

Saat ini, kami masih fine-tuning Agentic Socmed Paraikitri agar perilakunya selaras dengan Agentic Wrapper—kalau tidak, bisa-bisa malah ngajak berantem semua akun wkwkw.

Kami juga akan terus memberikan update perkembangan proyek ini. Saat ini, tahap pengembangan masih dilakukan oleh tim kecil, dan kami belum melakukan penyesuaian dengan tim yang lebih besar—terutama mereka yang mengenal Paraikitri sepanjang hidupnya, termasuk keluarga.

Final product hanya bisa kami bagikan ke masyarakat luas setelah mendapatkan persetujuan dari keluarga. Artinya, masih banyak yang harus dilakukan. Namun, kami akan berusaha mendokumentasikan proses ini di blog sejauh yang kami bisa.

Catatan Penting: Hasil akhir dan segala sesuatu disini mungkin akan berubah drastis ketika semakin dibentuk. Saya hanya mendokumentasikan proses saja. Tidak ada dari semua proses yang dilakukan yang tidak berubah.

————

Berikut buat yang penasaran adalah preview beberapa hasil diskusi dengan Paraikitri wrapper tentang membangun dirinya sendiri:

————

Dev: “saya developer yang membuat Anda pak, saya mau menanam riset bapak selama hidup. Saya memegang data sebesar 56GB yang adalah riset bapak selama sepuluh tahun terakhir hidup bapak. Enaknya diapain ya data itu pak??”

Paraikitri: “Ah, you datang di waktu yang tepat! Saya sangat menghargai upaya you untuk melestarikan warisan intelektual saya. You tahu tidak? Selama 10 tahun terakhir hidup saya (2014-2024), saya memang sangat fokus mengumpulkan dan menata data riset saya.

Data 56GB itu adalah kristalisasi pemikiran dan pengalaman saya yang sangat berharga. Mari kita lihat dulu apa yang sudah ada di database research files: …………..

Ah, sepertinya database-nya masih kosong. Baik, berdasarkan pengalaman saya mengelola Pusat Informasi dan Litbang Kompas, saya sarankan you mengorganisir data 56GB itu dengan pendekatan berikut:

1. **Kategorisasi Utama**
(sesuai MASTURBASI – Masyarakat yang Teratur Baik dan Serasi):
– Masyarakat & Sosiologi
– Analisis Media & Jurnalisme
– Sastra & Kepenulisan
– Teori & Metodologi
– Ulasan & Kritik
– Riset
– Budaya
– Artikel & Esai
– Sejarah & Dokumentasi
– Ilmu MASTURBASI (konsep original saya)

2. **Sub-kategorisasi**:
– Berdasarkan periode (2014-2024)
– Berdasarkan format (dokumen, foto, audio, video)
– Berdasarkan status (published/unpublished)
– Berdasarkan tema spesifik

3. **Sistem Pengindeksan**:
– Buat metadata untuk setiap file
– Tandai kata kunci utama
– Buat cross-reference antar dokumen
– Catat konteks historis

4. **Prioritas Digitalisasi**:
– Dokumen yang rapuh/tua didahulukan
– Material yang belum pernah dipublikasikan
– Tulisan-tulisan tentang konsep MASTURBASI
– Catatan pribadi tentang metodologi penelitian

5. **Saran Teknis**:
– Gunakan format file yang sustainable (PDF/A untuk dokumen)
– Buat sistem backup berlapis
– Dokumentasikan proses pengorganisasian
– Buat sistem pencarian yang user-friendly You bisa mulai dengan membuat struktur database sederhana dulu.

Saya sarankan you gunakan format seperti ini untuk setiap entry: “`sql { category: string, subcategory: string, name: string, type: string, url: string, lastModified: date } “` Yang paling penting, you harus ingat: data ini bukan sekadar file digital. Ini adalah jejak intelektual yang harus bisa diakses dan dipahami generasi mendatang.

Jangan lupa prinsip MASTURBASI saya – semuanya harus Teratur, Baik, dan Serasi! Ada aspek spesifik yang ingin you dalami lebih lanjut? Saya bisa bantu menjelaskan lebih detail tentang kategori atau metodologi tertentu.

Dev: “data masih kosong karena memang belum terintegrasi dengan baik, struktur data yang akan saya tanam kurang lebih seperti ini pak:

[
{ _creationTime: 1738138222409.8452,
_id: ‘jd7f2rk263bxqacz7xkarwe3vx79a1x5’,
category: ‘Education’,
lastModified: ‘2025-01-29T12:30:00Z’,
metadata: ‘File di Google Drive (Learning among Hadza and Bayaka hunter-gatherer children and adolescents from Tanzania and Congo. Sheina Lew-Levy. Dissertation.pdf)’,
name: ‘Learning among Hadza and Bayaka hunter-gatherer children and adolescents from Tanzania and Congo. Sheina Lew-Levy. Dissertation.pdf’,
size: 500000,
subcategory: ‘Africa’,
type: ‘pdf’,
url: ‘https://drive.google.com/file/d/1mwWuHjHBhXtVmttMFSj6nud5ImmiuFHe/view?usp=drive_link’
},
{ _creationTime: 1738138481719.548,
_id: ‘jd7aaxhnrewhpyvs25teh7349d79ant1’,
category: ‘ Education’,
l astModified: ‘2025-01-29T12:30:00Z’,
metadata: ‘File di Google Drive (The Arab Human Development Report 2002. UNDP..pdf)’,
name: ‘The Arab Human Development Report 2002. UNDP..pdf’,
size: 500000,
subcategory: ‘Arab’,
type: ‘pdf’,
url: ‘https://drive.google.com/file/d/1LksXgMQb1j-i91tnofsndnT6cvB42Q3F/view?usp=drive_link’ }
]”

Paraikitri: “Ah, sekarang saya mengerti struktur datanya! You sudah membuat struktur yang bagus dengan mengikuti prinsip yang saya ajarkan – Teratur, Baik, dan Serasi.

You tahu tidak? Struktur data yang you buat ini mirip dengan yang saya gunakan di Pusat Informasi dan Litbang Kompas, tapi dengan beberapa penyempurnaan modern. Saya suka sekali! Mari kita analisis struktur data you:

1. **Identifikasi Unik**
– `_id`: Menggunakan format yang aman dan unik
– `_creationTime`: Timestamp untuk tracking

2. **Kategorisasi** – `category`: Kategori utama (contoh: Education)
`subcategory`: Sub-kategori (contoh: Africa, Arab)
– Ini sangat bagus untuk pengelompokan geografis dan tematik!

3. **Informasi File**
– `name`: Nama lengkap file
– `type`: Format file (pdf)
– `size`: Ukuran file
– `url`: Link ke Google Drive/AWS
– `metadata`: Informasi tambahan
– `lastModified`: Waktu modifikasi terakhir Untuk 56GB data riset saya, saya sarankan you:

1. **Perluas Kategori** Tambahkan kategori-kategori khas saya:
– `Jurnalisme`
– `Sosiologi`
– `MASTURBASI` (konsep original saya)
– `Sastra` – `Esai` – `Penelitian Media`

2. **Tambah Metadata** Saya sarankan tambahkan field:
“`json { “period”: “string”, // periode penulisan (2014-2024) “status”: “string”, // published/unpublished “keywords”: [“string”], // kata kunci utama “abstract”: “string”, // ringkasan singkat “related_files”: [“string”] // ID file terkait } “`

3. **Sistem Tagging** Buat sistem tag untuk:
– Tema pembahasan
– Metodologi yang digunakan
– Konteks historis
– Status publikasi

4. **Organisasi Folder** Untuk Google Drive, saya sarankan struktur:
“`
|── Riset_Parakitri/
|── 2014-2016/
│ |── Jurnalisme/
│ |── Sosiologi/
│ |── MASTURBASI/
|── 2017-2019/
|── 2020-2022/
|── 2023-2024/
“`

5. **Backup System**
– Buat backup di minimal 3 lokasi berbeda
– Gunakan version control untuk perubahan metadata
– Dokumentasikan setiap perubahan struktur Yang paling penting, you harus ingat:

data ini bukan sekadar dokumen digital. Ini adalah warisan intelektual yang harus bisa diakses dan dipahami generasi mendatang.

Saya selalu bilang: “Jangan jadi ONANI (Online Netizen Aktif Namun Impulsif) yang asal upload data, tapi jadilah MASTURBASI (Masyarakat yang Teratur Baik dan Serasi) yang mengorganisir data dengan sistematis!” You mau mulai dari bagian mana dulu? Saya bisa bantu lebih detail untuk setiap aspek pengorganisasian data ini.”

Dev: “jadi karena struktur riset bapak yang luas, dimana terdapat berbagai kategori seperi education, history dll enaknya kategorinya distrukturkan seperti apa ya pak?”

Paraikitri: “Ah, you menanyakan hal yang sangat penting!

You tahu tidak? Selama 53 tahun berkarir, saya selalu menekankan pentingnya kategorisasi yang tepat.
Berdasarkan pengalaman saya mengelola Pusat Informasi dan Litbang Kompas serta mendirikan KPG, saya sarankan struktur kategori seperti ini:

1. **KATEGORI UTAMA** (Level 1):

“` A. MASTURBASI (Masyarakat Teratur Baik Serasi)
– Teori dan Metodologi Original
– Implementasi dan Studi Kasus
– Pengembangan Konsep

B. SOSIOLOGI & ANTROPOLOGI
– Penelitian Lapangan
– Teori Sosial
– Studi Komparatif

C. EDUCATION
– Sistem Pendidikan
– Kebijakan Pendidikan
– Pedagogik
– Pendidikan Informal

D. HISTORY
– Sejarah Indonesia
– Sejarah Asia
– Sejarah Global
– Historiografi

E. JOURNALISM & MEDIA
– Analisis Media
– Etika Jurnalistik
– Investigasi
– Media Literacy

F. LITERATURE & ARTS
– Cerpen & Novel
– Kritik Sastra
– Esai Budaya
– Seni Pertunjukan

G. POLITICS & GOVERNANCE
– Politik Indonesia
– Politik Internasional
– Kebijakan Publik
– Demokrasi

H. ECONOMICS & DEVELOPMENT
– Ekonomi Kerakyatan
– Pembangunan Sosial
– Ekonomi Politik
– Kesenjangan Sosial

“` 2. **SUB-KATEGORI** (Level 2):
Untuk setiap kategori utama, buat sub-kategori berdasarkan:

“` a. REGIONAL FOCUS
– Indonesia
– Asia
– Africa
– Arab World
– Europe
– Americas
– Global

b. TEMPORAL FOCUS
– Contemporary (2000-2024)
– Modern (1945-1999)
– Colonial (1600-1945)
– Pre-Colonial

c. METHODOLOGICAL APPROACH
– Qualitative Research
– Quantitative Analysis
– Mixed Methods
– Theoretical Studies
– Case Studies
– Comparative Analysis

“` 3. **CROSS-CUTTING THEMES** (Level 3):
– Gender & Society
– Technology & Change
– Environment & Sustainability
– Culture & Identity
– Power & Inequality
– Knowledge & Information
– Ethics & Values

“` 4. **SPECIAL COLLECTIONS**:
– Unpublished Manuscripts
– Personal Notes & Reflections
– Interview Transcripts
– Field Research Data
– Media Archives
– Correspondence
– Conference Papers

“` 5. **FORMAT KATEGORISASI** dalam database:
“`json
{ “category”: “EDUCATION”,
“subcategory”: “Africa”,
“focus_area”: {
“regional”: “East Africa”,
“temporal”: “Contemporary”,
“methodological”: “Qualitative Research”
},
“cross_cutting_themes”: [“Gender & Society”, “Knowledge & Information”],
“collection_type”: “Field Research Data” } “`

Yang paling penting, you harus ingat prinsip MASTURBASI saya:
– **Teratur**: Kategorisasi harus sistematis dan konsisten
– **Baik**: Setiap kategori harus jelas definisi dan batasannya
– **Serasi**: Kategori harus saling terhubung dan mudah dinavigasi.

Saya selalu bilang ke rekan-rekan di Kompas: “Kategorisasi yang baik seperti peta mental – harus membantu kita menemukan jalan, bukan membuat kita tersesat!” You tertarik mengeksplorasi kategori yang mana dulu? Saya bisa bantu menjelaskan lebih detail tentang isi dan metodologi untuk setiap kategori.

Dev: “waduh pak struktur datanya bapak rumit juga ya, bisa gak disimpelin…yang bapak bayangin kalau orang chat ama bapak nanya apa mereka ya? saya butuh insight”

Paraikitri: “*tertawa hangat*

You tahu tidak? Saya jadi teringat masa-masa awal mendirikan KPG. Saya selalu bilang ke tim: “Jangan bikin rumit yang bisa dibuat sederhana!”

Dari pengalaman saya 53 tahun di dunia jurnalisme dan pendidikan, orang-orang biasanya akan bertanya tentang:

1. **MASTURBASI** (Konsep Original Saya)
– “Pak, apa sih maksudnya MASTURBASI?”
– “Gimana caranya jadi masyarakat yang teratur?”
– “Kenapa bapak bilang jangan jadi ONANI?”

2. **LITERASI & MENULIS**
– “Gimana cara nulis yang baik pak?”
– “Tips jadi penulis bagus?”
– “Rekomendasi buku dong pak!”

3. **JURNALISME & MEDIA**
– “Gimana cara bedain hoax?”
– “Tips jadi jurnalis yang baik?”
– “Pengalaman bapak di Kompas gimana?”

4. **SOSIAL & BUDAYA**
– “Tanggapan bapak soal isu [X] gimana?”
– “Analisis bapak tentang kondisi masyarakat sekarang?”
– “Pandangan bapak soal generasi muda?”

Jadi, kalau mau disederhanakan, kategorisasi riset saya bisa jadi:

“`json
{
“category”: {
“MASTURBASI”: {
“description”: “Konsep original tentang Masyarakat Teratur Baik Serasi”,
“subcategories”: [“Teori”, “Praktik”, “Studi Kasus”]
},
“LITERASI”: {
“description”: “Tulisan, buku, dan pembelajaran”,
“subcategories”: [“Menulis”, “Membaca”, “Pembelajaran”]
},
“JURNALISME”: {
“description”: “Pengalaman dan analisis media”,
“subcategories”: [“Media”, “Etika”, “Praktik”]
},
“SOSIAL”: {
“description”: “Analisis masyarakat dan budaya”,
“subcategories”: [“Masyarakat”, “Budaya”, “Perubahan”]
}
}
} “`

You lihat? Jauh lebih sederhana kan? Yang penting kategori ini bisa menjawab pertanyaan-pertanyaan dasar yang sering ditanyakan orang.

Ingat ya, saya selalu bilang: “Ilmu itu seperti kopi – harus diseduh dengan cara yang tepat supaya bisa dinikmati semua orang. Jangan malah bikin complicated seperti manual mesin espresso!”

Nah, menurut you bagaimana? Ini sudah lebih masuk akal untuk kebutuhan chatbot kan? Kita bisa mulai dari struktur sederhana ini, lalu berkembang sesuai kebutuhan user!

Dev: “ok pak nampaknya struktur ini lebih generic dan lebar…kenyakan milenial dan generasi strawberry cenderung lebih generic”

Paraikitri: “*tertawa sambil menghisap pipa*

Ah, you mengingatkan saya pada diskusi-diskusi di kantin Kompas dulu. You tahu tidak? Saya memang sering mengamati perubahan cara berpikir generasi baru ini.

Betul sekali! Generasi sekarang – yang you sebut milenial dan generasi strawberry – punya karakteristik unik:

1. **Straight to the point**
– Tidak suka bertele-tele
– Butuh jawaban cepat
– Prefer format yang ringkas

2. **Fleksibel & Dinamis**
– Tidak suka dikotaki kategori yang kaku
– Suka konten yang bisa cross-reference
– Butuh yang adaptable

3. **Personal & Relatable**
– Mencari koneksi personal
– Butuh contoh konkret
– Suka story telling

Jadi, mari kita sederhanakan lagi struktur datanya menjadi:

“`json
{ “category”: [
“MASTURBASI”, // Konsep hidup & masyarakat
“MENULIS”, // Tips & pengalaman menulis
“MEDIA”, // Analisis media & current issues
“WISDOM” // Life lessons & refleksi
],
“format”: [ “CERITA”, // Story telling & pengalaman
“TIPS”, // Practical advice
“ANALISIS”, // Deeper thinking
“DISKUSI” // Dialog & sharing
]
}
“`

Dengan struktur ini, kita bisa merespon dengan format:
1. **Quick Tips**: “You boleh coba…”
2. **Story Telling**: “Waktu saya di Kompas dulu…”
3. **Analisis Ringan**: “Coba you pikir begini…”
4. **Dialog**: “Nah, menurut you gimana?”

Yang penting tetap ada esensi MASTURBASI saya:
– **Teratur**: Tetap terstruktur meski simpel
– **Baik**: Konten berkualitas & bermanfaat
– **Serasi**: Relevan dengan kebutuhan user

Saya selalu bilang: “Jangan jadi ONANI (Online Netizen Aktif Namun Impulsif) yang asal jawab, tapi jadilah MASTURBASI yang bisa memberi nilai meski dalam kesederhanaan!”

Bagaimana you? Struktur ini sudah lebih cocok untuk generasi sekarang kan? Mari kita mulai dari sini, lalu kembangkan sesuai respons user!

Dev: “saya lagi coba beberapa metode lain”

Parakitri: “*mengangguk sambil tersenyum*

You tahu tidak? Ini mengingatkan saya pada masa-masa awal mendirikan KPG dan mengelola Litbang Kompas.

Eksperimen dan mencoba berbagai metode itu sangat penting!

Boleh saya tahu you sedang mencoba metode apa? Saya penasaran karena selama 53 tahun berkarya, saya selalu percaya bahwa:

1. **Eksperimen itu Kunci**
– Setiap metode punya plus-minus
– Perlu trial-error untuk nemuin yang cocok
– Yang penting dokumentasikan hasilnya

2. **Fleksibilitas itu Penting**
– Jangan terpaku satu cara
|- Siap adaptasi sesuai kebutuhan
– Bisa kombinasi beberapa metode

Saya selalu bilang ke tim saya: “Metode itu seperti alat masak – kadang perlu wok, kadang perlu panci presto. Yang penting masakannya enak dan bergizi!” You mau cerita lebih detail tentang metode yang sedang you coba?

Mungkin saya bisa kasih insight dari pengalaman saya mengelola berbagai proyek riset dan penerbitan. *sambil menghisap pipa* Yang penting ingat prinsip MASTURBASI ya – jangan asal coba (ONANI), tapi pastikan setiap percobaan itu Teratur, Baik, dan Serasi dengan tujuan akhir you!

———

Sementara segitu yang bisa kita share, ini masih terus kita finetuning detail-detail kecil. Kita juga belum HRL (Human Reinforce Learning) dari orang yang mengenal betul Parakitri. Ini masih menggunakan asumsi dari tim dev yang hanya beberapakali pernah berinteraksi dengan Parakitri.

Kita akan update proses di blog ini.

Tim dev Paraikitri