Menghitung ROI LLM on premise dengan regresi linear sederhana

Data sensitif bisnismu tidak pernah keluar dari mesinmu, dan saat rupiah melemah, biaya AI kamu tidak ikut meledak 💥 .

Itu dua alasan kenapa LLM on premise makin masuk akal 💡 . LLM on premise adalah solusi data sovereignty: semua data diproses secara private dan tidak pernah meninggalkan mesinmu. Data sensitif seperti laporan keuangan, business DNA, dan competitor analysis aman diproses tanpa risiko bocor ke pihak ketiga. Inilah yang menjaga bisnismu tetap unik dan bernilai.

Belum lagi pelemahan rupiah yang terus terjadi. Bayangkan ketika rupiah menyentuh Rp20.000/USD, berapa biaya yang harus dikeluarkan untuk membayar token AI processing di setiap cloud provider? Karena harga token dipatok dalam dolar, bukannya untung, margin justru bisa “boncos” 💸 pelan-pelan lewat tagihan bulanan yang terus naik. Tambah lagi, biaya cloud ikut membengkak setiap kali context percakapan menumpuk dari bulan ke bulan.

Saya mencoba memodelkan ROI dengan pendekatan linear regression sederhana: y = wx + b

• x = waktu (bulan)
• b = biaya awal (modal)
• w = biaya per bulan

On premise: b = modal hardware (sekali bayar), w = listrik (sangat kecil) Cloud: b = 0, tetapi w = biaya token per bulan (besar, dan terus naik mengikuti kurs serta panjang context) Titik balik modal = modal dibagi selisih biaya bulanan (biaya cloud dikurangi biaya listrik).

Logikanya jadi gamblang. AI on premise hanya “naik sekali” di awal (b), lalu garisnya nyaris flat, kamu cuma membayar listrik bulanan yang sangat terjangkau. Cloud sebaliknya: mulai dari nol, tapi terus menanjak tiap bulan, dan makin curam saat rupiah melemah. Karena bobot (w) on premise terkunci dalam rupiah, membeli mesin lebih awal otomatis jadi lindung nilai terhadap kurs. Dari model itu, untuk workload dengan volume percakapan yang tinggi, modal on premise bisa kembali hanya dalam hitungan bulan, dan setelah titik itu hampir semua biaya yang tadinya mengalir ke cloud berubah menjadi penghematan. Feel free untuk comments atau suggestions.

P.S. Saya berpengalaman 8+ tahun membangun scalable distributed systems dan hampir 2 tahun membangun AI agentic systems di on premise environment. Kalau kamu tertarik dengan ide ini, mari ngobrol lebih lanjut via DM untuk potensi pengembangan yang lebih besar ke depan 😃.