Pernahkah Anda berinteraksi dengan chatbot dan merasa seperti berbicara dengan ensiklopedia yang bisa menjawab pertanyaan? Sekarang, bayangkan Anda memiliki seorang asisten pribadi yang tidak hanya menjawab, tetapi juga bisa merencanakan, mengambil inisiatif, dan menyelesaikan tugas-tugas kompleks untuk Anda.

Itulah lompatan besar yang ditawarkan oleh Agentic AI.

Apa Sebenarnya Agentic AI Itu?

Secara sederhana, Agentic AI adalah sistem kecerdasan buatan yang dirancang untuk bertindak sebagai agen otonom. Alih-alih hanya bereaksi terhadap perintah spesifik (seperti chatbot), sebuah agen AI mampu:

1. 1.
   Memiliki Tujuan (Goal-Oriented): Anda memberinya tujuan akhir, bukan perintah langkah demi langkah. Contoh: "Rencanakan liburan 5 hari ke Bali untuk saya" bukan "Carikan tiket pesawat ke Bali," lalu "Carikan hotel di Bali," dst.

1. 2.
   Merencanakan (Planning): Setelah menerima tujuan, agen akan memecahnya menjadi serangkaian tugas yang lebih kecil dan logis.

1. 3.
   Menggunakan Alat (Tool Use): Ini adalah kunci utamanya. Agen AI dapat menggunakan "alat" digital untuk menyelesaikan tugasnya, seperti menjelajah internet, mengakses API, menulis dan menjalankan kode, atau mengelola file.

1. 4.
   Proaktif & Belajar: Jika satu pendekatan gagal, ia akan mencoba cara lain. Ia bisa mengkritik hasil kerjanya sendiri dan memperbaikinya hingga tujuan tercapai.

Platform dan Teknologi Pendukungnya Apa Saja?

Agentic AI bukanlah satu produk tunggal, melainkan sebuah konsep yang diimplementasikan melalui berbagai platform dan kerangka kerja (framework), antara lain:

• Framework untuk Developer: LangChain & LlamaIndex: Pustaka (library) Python paling populer yang memungkinkan developer untuk "merantai" LLM dengan berbagai alat dan sumber data untuk membangun agen yang kompleks. AutoGen (Microsoft): Kerangka kerja yang fokus pada kolaborasi antar beberapa agen AI untuk menyelesaikan masalah yang lebih rumit.

• Platform Jadi dan Khusus: n8n, Zapier, Make: Platform otomatisasi ini bertindak sebagai orkestrator agen. Mereka menyediakan kanvas visual untuk membangun alur kerja agentik, di mana Anda bisa menghubungkan modul AI dengan ribuan aplikasi lain. Devin AI & Devika: Contoh agen yang sangat terspesialisasi sebagai "AI Software Engineer" yang bisa menerima permintaan proyek dan mencoba menyelesaikannya secara mandiri.

Jadi, Apa Benar Bisa untuk Data Cleansing?

Tentu saja, dan ini adalah salah satu kasus penggunaan yang paling praktis dan berdampak besar.

Secara tradisional, data cleansing adalah tugas yang sangat mengandalkan aturan kaku. Anda harus memberitahu skrip secara eksplisit: "Jika kamu menemukan 'Jl.', ganti dengan 'Jalan'." Masalahnya, variasi data di dunia nyata hampir tak terbatas.

Di sinilah Agentic AI unggul. Ia tidak hanya mencocokkan pola, tetapi memahami konteks dan niat. Anda tidak perlu lagi memberinya ratusan aturan. Anda cukup memberinya SOP (Standard Operating Procedure) dalam bahasa manusia, persis seperti Anda memberi pengarahan kepada seorang analis data baru.

Studi Kasus Nyata: Mengubah Teks Acak Menjadi Peta Interaktif

Untuk melihat bagaimana teori ini bekerja dalam praktik, mari kita bedah sebuah studi kasus nyata dari hulu ke hilir. Lupakan sejenak JSON yang tidak konsisten. Bagaimana jika tantangan kita jauh lebih fundamental? Bayangkan Anda hanya memiliki data hasil copy-paste dari sebuah halaman web, yang terlihat seperti ini:

Tantangan: Data "Sebelum" Dicuci (BEFORE)

Ini adalah data mentah yang sebenarnya, sebuah blok teks tanpa struktur yang jelas.

Masalahnya Jauh Lebih Rumit:

• Tidak ada struktur baris dan kolom sama sekali.

• Informasi seperti Nama, Rating, Alamat, dan Layanan tercampur aduk tanpa pemisah yang jelas.

• Data penting seperti rating dan jumlah review digabung menjadi satu (contoh: 4,7(1,4K)).

• Membuat skrip regex untuk ini akan menjadi mimpi buruk.

Solusi: AI Agent sebagai Ekstraktor Cerdas di n8n

Di sinilah kemampuan sejati dari sebuah AI Agent diuji. Di dalam workflow n8n, AI tidak lagi hanya memformat, melainkan bertindak sebagai mesin ekstraksi kognitif.

Tugasnya adalah:

1. 1.
   Mengenali Entitas: "Membaca" keseluruhan blok teks dan memahami bahwa di dalamnya terdapat 5 entitas restoran yang berbeda.

1. 2.
   Ekstraksi Informasi Cerdas: Untuk setiap entitas, ia secara cerdas mencari dan mengekstrak potongan informasi yang relevan: "Ini namanya," "Ini alamatnya," "Oh, ini ratingnya."

1. 3.
   Pembersihan & Transformasi Simultan: Saat menemukan 4,7(1,4K), ia tidak hanya menyalinnya. Ia memahaminya sebagai rating 4.7 dan 1400 review, lalu memisahkannya. Ia juga mengubah Dine-in·Takeaway menjadi format yang kita inginkan.

1. 4.
   Strukturisasi: Semua informasi yang telah diekstrak dan dibersihkan kemudian disusun ke dalam format JSON terstruktur yang telah kita tentukan sebelumnya.

Hasil Akhir: Data Rapi dan Terstruktur (AFTER)

Meskipun inputnya adalah kekacauan total, output yang dihasilkan oleh workflow AI ini tetap konsisten, bersih, dan sempurna.

JSON

Langkah Terakhir: Visualisasi Spasial dengan geo.mapid.io

Data yang bersih menjadi fondasi untuk pengambilan keputusan. Dengan platform seperti geo.mapid.io, kita bisa mengimpor data POI ini untuk membuat peta web interaktif. Workflow di n8n dapat diperluas untuk melakukan Geocoding (mengubah alamat menjadi koordinat) sebelum mengirim data ke platform peta.

Pemanfaatan untuk Bisnis Anda

Contoh ini menunjukkan bahwa Agentic AI bukan hanya tentang merapikan data, tetapi tentang menciptakan struktur dari ketiadaan dan mengubahnya menjadi wawasan yang dapat ditindaklanjuti. Ia mampu mengubah informasi yang paling tidak teratur sekalipun menjadi aset data yang berharga. Ini adalah pergeseran dari AI sebagai alat pasif menjadi AI sebagai rekan kerja digital yang proaktif dan mampu memahami, membuka pintu untuk otomatisasi yang sebelumnya tidak terbayangkan.

Jika Anda tertarik untuk mendiskusikan bagaimana Agentic AI ini bisa digunakan dalam data cleansing untuk kebutuhan bisnis anda jangan ragu untuk menghubungi kami untuk sesi diskusi atau konsultasi lebih lanjut.

Sumber Referensi

1. 1.
   n8n GmbH. (n.d.). n8n Documentation. Diakses pada 30 Juni 2025, dari https://docs.n8n.io/

1. 2.
   Weng, L. (2023, 23 Juni). LLM-powered Autonomous Agents. Lil'Log. Diakses dari https://lilianweng.github.io/posts/2023-06-23-agent/