Java untuk AI Produksi: Migrasi dari Oracle dan Platform Berperforma Tinggi Meningkat Pesat

Java terus memperkuat posisinya sebagai bahasa inti dalam pengembangan aplikasi AI produksi, seiring para pengembang meninggalkan distribusi Oracle untuk mengurangi biaya dan beralih ke platform Java berperforma tinggi. Temuan ini tercermin dalam 2026 State of Java Survey and Report yang diterbitkan oleh Azul, berdasarkan survei lebih dari 2.000 profesional Java.

Migrasi Oracle Java Semakin Meluas

Survei tersebut mengungkap bahwa 81 persen organisasi telah melakukan, sedang melakukan, atau berencana migrasi sebagian atau seluruh Java estate mereka dari distribusi Oracle ke OpenJDK non-Oracle. Bahkan, 63 persen berencana migrasi seluruh Java estate mereka. Motivasi utama migrasi ini adalah pemangkasan biaya lisensi, yang menjadi perhatian 37 persen responden.

Sejak Oracle menerapkan model harga berbasis jumlah karyawan pada 2023, ketidakpuasan terhadap biaya lisensi semakin meningkat. Laporan menunjukkan 92 persen profesional Java khawatir dengan harga Oracle, sementara yang tidak khawatir hanya 7 persen, turun hampir separuh dibandingkan tahun sebelumnya.

Selain biaya, risiko operasional juga jadi faktor pendorong. Sebanyak 21 persen organisasi pernah mengalami audit Oracle Java, dan ketidakpastian perubahan lisensi di masa depan mendorong 26 persen untuk migrasi. Sementara itu, 31 persen memilih OpenJDK karena preferensi pada solusi open-source.

Java Jadi Motor Penggerak AI di Produksi

Meski Python masih dominan di fase pelatihan model AI, Java semakin diandalkan untuk menjalankan AI dalam lingkungan produksi. Penggunaan Java untuk fungsi AI meningkat dari 50 persen tahun lalu menjadi 62 persen tahun ini.

Pergeseran ini mencerminkan kebutuhan perusahaan untuk mengintegrasikan model machine learning ke dalam arsitektur enterprise yang sudah mapan, dengan fokus pada skala besar dan keamanan. Sebanyak 31 persen responden menyatakan lebih dari setengah aplikasi mereka kini mengandung fungsi AI, didukung oleh pustaka seperti JavaML dan Deep Java Library (DJL).

Untuk mendukung beban kerja AI, para pemimpin teknologi menekankan pentingnya fitur runtime Java berikut:

• Long-term support (LTS) untuk versi Java modern (35%)
• Keamanan bawaan (34%)
• Insight observabilitas (32%)

Optimalisasi Biaya Cloud dan Performa Java

Manajemen biaya cloud tetap menjadi fokus utama, dengan 97 persen organisasi aktif mengurangi pengeluaran cloud publik. Namun, masih ada pemborosan yang signifikan, dimana 74 persen melaporkan lebih dari 20 persen kapasitas komputasi cloud tidak terpakai.

Kapasitas cadangan ini sering digunakan untuk mengatasi waktu start-up yang lambat dan perilaku runtime yang tidak terduga. Sebagai solusi, 41 persen tim engineering beralih ke platform Java berperforma tinggi untuk menekan biaya komputasi. Di organisasi yang sangat bergantung pada Java (minimal 90% aplikasi berbasis Java), angka adopsi platform berperforma tinggi mencapai 81 persen.

Selain itu, sejumlah hambatan teknis menghambat produktivitas tim DevOps, seperti:

• Kode "mati" atau tidak terpakai yang menyebabkan teknis utang dan ketidakinginan melakukan refaktorisasi (63%)
• Peningkatan masalah keamanan dengan 56 persen organisasi menghadapi Java-related CVEs secara rutin, naik dari 41 persen tahun 2025
• Waktu yang terbuang menyelidiki false positives pada scanner keamanan (30% waktu tim)

"Java terus membuktikan daya tahan dan penting strategisnya saat perusahaan menghadapi salah satu periode transformasi terbesar di dunia komputasi modern," kata Scott Sellers, Co-Founder dan CEO Azul.

Menurut Sellers, Java berperan sentral dalam menggerakkan aplikasi berbasis AI generasi baru, membantu organisasi mengontrol pengeluaran cloud, dan memodernisasi infrastruktur TI mereka.

Analisis Redaksi

Menurut pandangan redaksi, fenomena migrasi besar-besaran dari distribusi Oracle Java bukan sekadar soal biaya, melainkan juga cerminan ketidakpastian model lisensi yang menghambat inovasi. Peralihan ke OpenJDK dan platform Java berperforma tinggi menunjukkan bahwa perusahaan ingin mengoptimalkan sumber daya TI secara strategis, terutama di tengah lonjakan kebutuhan AI produksi yang menuntut skala dan keamanan tinggi.

Lebih jauh, adopsi Java sebagai fondasi AI produksi menandai perubahan paradigma dari prototipe berbasis Python menuju aplikasi AI yang stabil dan terintegrasi penuh dengan sistem enterprise. Hal ini menuntut pengembang dan manajer teknologi memprioritaskan runtime yang mendukung LTS dan keamanan kuat.

Ke depan, pengurangan teknis utang seperti kode mati dan pengelolaan false positives pada keamanan menjadi kunci agar tim DevOps dapat lebih gesit. Perusahaan juga harus terus mengawasi efisiensi penggunaan cloud agar investasi teknologi tidak sia-sia.

Kesimpulan

Tren ini menunjukkan bahwa Java tidak hanya bertahan, tetapi juga berevolusi menjadi tulang punggung AI produksi dan operasi TI yang efisien. Perusahaan yang berhasil mengelola migrasi dari Oracle, mengadopsi platform berperforma tinggi, dan mengoptimalkan cloud akan memiliki keunggulan kompetitif di era digital yang semakin didominasi AI.

Untuk terus mengikuti perkembangan Java dan AI, para profesional TI disarankan mengikuti event-event seperti AI & Big Data Expo yang menghadirkan pembicara ahli dari industri global.