Migrasi PHP ke Java Kiro: Bikin Engine Modernisasi Kode Rapi

Konsep Satu Otak Bersama: Struktur Workspace Kiro

Kunci utama dari engine ini bertumpu pada satu prinsip: satu otak bersama untuk banyak proyek (one shared brain, many projects). Kiro memisahkan antara metodologi global dengan folder kode proyek yang mau dipindah.

Di tingkat paling atas, ada folder .kiro/ yang menyimpan aturan global yang dipakai bareng-bareng oleh seluruh proyek. Di bawahnya, tiap aplikasi punya foldernya sendiri yang memuat source PHP asli, folder output Java, serta folder spesifikasi teknis di .kiro/specs/. Keuntungannya, saat kamu menyempurnakan aturan migrasi di satu modul, perbaikan itu otomatis diwariskan ke proyek aplikasi lain yang ada di workspace.

Di dalam folder .kiro/, engine menyiapkan dua Skills utama: php-model-discovery (alat pemindai kode) dan php-to-java-migration (playbook alur kerja 8 fase), ditemani satu file steering bernama core-workflow.md.

Dua Cara Menjalankan Engine: Kiro vs AWS Transform

Pengetahuan migrasi ini dibungkus rapi dalam format skill files berbasis Markdown berversi. Karena instruksinya mandiri dan nggak terikat mati ke satu software, kamu bisa menjalankan alur modernisasi kode PHP ini lewat dua cara berbeda.

Berikut perbandingan memilih alur eksekusi yang pas buat tim kamu:

1. Kiro (Mode Interaktif & Developer-in-the-Loop): Mode ini cocok banget pas kamu menangani satu aplikasi pertama atau framework baru. AI agent Kiro bakal memandu 8 fase langkah demi langkah di dalam editor. Di setiap fase, ada gerbang persetujuan (approval gate) di mana kamu harus memeriksa manifest discovery, menyetujui rulebook, baru AI lanjut ke langkah berikutnya.
2. AWS Transform (Mode Otonom Skala Portofolio): Buat perusahaan besar yang punya puluhan microservice PHP lama, AWS Transform mengintegrasikan skill files Kiro ini secara native. AWS Transform bakal mengeksekusi metode yang sama secara paralel sebagai autonomous agent, tapi tetap berhenti memeriksa kualitas di titik checkpoint yang sudah disepakati.

Menariknya, siklus timbal balik ini bersifat dua arah. Kalau kamu nemu kasus ganjil di Kiro lalu memperbaiki file rulebook, perbaikan itu langsung bikin eksekusi AWS Transform berikutnya makin pintar.

Discovery Sebelum Translasi: Membedah discover-models.php

Aturan nomor satu yang pantang dilanggar di engine ini adalah: jangan pernah membaca, menebak-nebak, atau menerjemahkan file model/entitas sebelum pemindai (scanner) selesai bekerja.

Di tahap awal, engine memakai discover-models.php. Ini adalah command-line tool PHP mandiri satu file tanpa dependensi pihak ketiga. Script ini nggak mengeksekusi kode aplikasi sama sekali, melainkan cuma membaca susunan token teks kode sumber. Jadi, script bisa dijalankan dengan aman di PHP 8.0 ke atas tanpa perlu install Composer vendor proyek target.

Alat ini menjalankan 3 strategi sekaligus dalam sekali jalan:

• Eloquent Model Discovery: menelusuri rantai pewarisan class sampai ke Illuminate\Database\Eloquent\Model.
• Doctrine Attribute Detection: mendeteksi atribut modern seperti #[ORM\Entity].
• ORM XML Mapping: membaca pemetaan relasi dari file eksternal *.orm.xml.

Output akhirnya berupa satu file JSON manifest. Di dalamnya ada array models[] yang mencatat field, casting tipe data, relasi antartabel, dan aturan visibilitas. Kalau ada kode ambigu—misalnya properti $fillable yang diisi ekspresi dinamis saat runtime—script nggak bakal sotoy menebak. Script bakal menaruh catatan itu ke dalam array flags[] sebagai antrean tinjauan manual bagi developer.

Pipeline 8 Fase Parity-First yang Wajib Kamu Tahu

Engine ini memakai alur kerja 8 fase (plus Fase 0) yang memusatkan keahlian manusia di bagian depan, lalu membiarkan loop AI bekerja mandiri di bagian belakang dengan pengawasan ketat.

Berikut ringkasan fase kerja dan dokumen yang dihasilkan:

Di Fase 1, tim wajib membangun parity harness sebelum baris pertama kode Java ditulis. Harness ini bertindak sebagai wasit yang mengirim pasangan request/response yang sama ke backend PHP dan backend Java. Syarat mutlaknya: harness harus sukses saat dites ke PHP yang berjalan normal, dan WAJIB gagal saat sengaja dirusak (injected breakage). Kalau harness nggak bisa menangkap error buatan, alat uji itu nggak boleh dipercaya.

Begitu masuk Fase 4 sampai 8, AI menjalankan siklus konversi secara otomatis. Dua prinsip ketat berlaku di sini: aplikasi PHP adalah spesifikasi mutlak, dan developer dilarang menambal (patching) kode Java hasil buatan AI secara manual di editor. Kalau ada bug yang berulang, perbaiki instruksi di RULEBOOK.md, lalu biarkan engine men-generate ulang kodenya.

Studi Kasus: Dari Laravel Eloquent ke Spring Boot

AWS membagikan contoh praktis lewat proyek laravel-eloquent-sample, yaitu potongan kecil dari aplikasi open-source Laravel yang mencakup model Book, Chapter, Page, dan User. Proyek ini diubah menjadi Spring Boot 3.4.1 berbasis Java 21 dengan build tool Maven dan in-memory database H2.

Semua translasi berjalan mekanis mengacu pada data JSON manifest:

• Namespace PHP dipetakan langsung jadi package Java.
• Model Eloquent diubah menjadi class bertanda @Entity JPA.
• Relasi hasMany dan belongsTo diterjemahkan jadi anotasi @OneToMany dan @ManyToOne.
• Query scope di Eloquent berubah jadi metode kustom di Spring Data repository.
• Properti yang ada di daftar $hidden milik model Page (seperti html, markdown, dan text) otomatis dipasangi anotasi @JsonIgnore pada Java DTO agar tidak bocor saat diserialisasi.

Dokumen spesifikasi proyek ini juga mencatat evaluasi yang jujur: dari 37 model yang ada di aplikasi asli, baru 4 model yang dipindahkan, dan tim belum sempat membangun parity harness untuk sampel potongan ini. Keterbukaan mendokumentasikan kekurangan sistem ini justru menjadi nilai penting dalam arsitektur refactoring kode AI.

Langkah Memulai Engine di Komputer Kamu

Penasaran pengin nyobain sendiri alur kerja ini di mesin lokal kamu? Kamu bisa langsung menarik kode sumbernya dari repositori sampel PHP-to-Java migration AWS.

Ikuti langkah-langkah praktis berikut:

1. Siapkan environment: pastikan komputermu sudah terpasang PHP 8.0 atau versi lebih baru (buat menjalankan script scanner) serta Java 21 dan Maven (buat memproses Spring Boot).
2. Clone repositori sampel dari GitHub ke komputer lokal kamu.
3. Buka folder repositori tersebut (folder yang memuat direktori .kiro/) sebagai workspace di editor Kiro.
4. Salin kode sumber aplikasi PHP kamu ke dalam folder source-php/ pada proyek terkait.
5. Berikan prompt ke agen Kiro untuk memulai migrasi. Skill php-to-java-migration bakal aktif otomatis, menjalankan scanner, menyusun spesifikasi di .kiro/specs/, dan meminta persetujuan kamu di tiap gerbang fase.
6. Bersihkan workspace setelah selesai: hentikan aplikasi Spring Boot, hapus folder output Java jika sudah tidak dipakai, dan hapus file JSON manifest dari scanner jika sudah selesai dievaluasi.

Berikut contoh format instruksi yang bisa kamu berikan ke AI agent saat mulai mengonfigurasi rulebook migrasi:

Tolong jalankan skill php-to-java-migration untuk folder source-php/. Lakukan pemindaian awal lewat discover-models.php, buatkan daftar JSON manifest, dan kelompokkan model yang memiliki relasi kompleks ke dalam file GAP_INVENTORY.md sebelum menyusun kerangka Spring Boot.

Dampak Nyata Buat Tim Developer di Indonesia

Di Indonesia, ribuan sistem perbankan, fintech, logistik, dan e-commerce generasi awal dibangun menggunakan framework PHP seperti Laravel, CodeIgniter, atau Symfony. Saat volume transaksi meledak, banyak engineering lead tergoda merombak ulang sistem ke Java atau Go, tapi sering kali proyeknya molor berbulan-bulan karena tim tersesat dalam aturan bisnis warisan yang dokumentasinya sudah hilang entah ke mana.

Dengan pendekatan migrasi PHP ke Java Kiro ini, proses refactoring nggak lagi bergantung pada ingatan programmer lama. Kamu bisa membedah sistem lama secara mekanis, menjaga integritas data sesuai aturan bisnis, serta menekan biaya migrasi secara drastis.

Kalau tim developer kamu sedang bereksperimen mengotomatisasi alur coding atau ingin menghubungkan berbagai model AI frontier ke pipeline internal, kamu bisa memanfaatkan Classai Router. Cukup pakai satu API key yang kompatibel dengan SDK OpenAI maupun Anthropic untuk mengakses beragam model canggih seperti Claude Sonnet 5.5 (Rp3.600 / Rp18.000 per 1M token) atau GPT-4o (Rp525 / Rp2.700 per 1M token) dengan pembayaran saldo lokal mulai Rp10.000 via QRIS tanpa butuh kartu kredit luar negeri.

Selain itu, buat kamu yang ingin memperdalam keterampilan arsitektur aplikasi dan rekayasa prompt tingkat lanjut, kamu juga bisa melihat katalog pembelajaran di Kelas AI Developer Classai untuk meningkatkan efisiensi tim engineering kamu sehari-hari.