Pelajari bagaimana AI menafsirkan tata letak, hierarki, dan niat pengguna dari desain, lalu menghasilkan kode UI—beserta batasan, praktik terbaik, dan tips review.
“Design to code” oleh AI menerjemahkan gagasan desain visual—biasanya frame Figma atau tangkapan layar—ke kode UI yang dapat dijalankan. Tujuannya bukan "kode sempurna"; melainkan draf awal yang berguna yang menangkap struktur, styling, dan perilaku dasar sehingga manusia bisa menyempurnakannya.
Pada intinya, sistem memetakan apa yang dapat diamati ke bagaimana UI biasanya dibangun.
AI bisa menebak pola umum: baris ikon kemungkinan toolbar; label + input bertumpuk kemungkinan field form; gaya konsisten menunjukkan komponen yang dapat digunakan ulang. Ia juga bisa menebak perilaku responsif berdasarkan constraints dan spasi.
Namun biasanya Anda harus menentukan apa yang piksel tidak jamin: nama komponen nyata, token desain (skema warna/skalatik), status (hover/disabled/error), breakpoint, aturan data, dan interaksi aktual (validasi, target navigasi, analytics).
Anggap output sebagai titik awal. Harapkan untuk meninjau struktur, mengganti style ad-hoc dengan token, menyelaraskan dengan perpustakaan komponen Anda, dan iterasi. “Design to code” mempercepat pekerjaan—bukan otomatisasi yang menghilangkan kebutuhan penilaian desain dan engineering.
AI tidak bisa menebak aturan produk dari sekadar “layar cantik.” Ia bekerja dari bukti yang Anda berikan—beberapa input menjelaskan piksel, lainnya menjelaskan struktur. Perbedaan itu sering menentukan apakah Anda mendapat kode UI yang bersih atau penempatan absolut yang rapuh.
Screenshot adalah input paling tipis: berisi warna dan bentuk, tapi tidak fakta eksplisit apa yang tombol vs label, apa yang bisa dipakai ulang, atau bagaimana tata letak harus beradaptasi.
Dari piksel saja, AI harus menebak batas elemen (di mana satu elemen berakhir dan elemen lain mulai), gaya teks, aturan spasi, dan bahkan apakah sebuah “kartu” adalah satu komponen atau beberapa potongan terpisah. Ia juga tidak dapat infer constraints—jadi perilaku responsif lebih banyak spekulasi.
Ketika AI dapat mengakses file desain (atau ekspor yang mempertahankan struktur), ia mendapat metadata penting: frame, group, nama layer, pengaturan Auto Layout, constraints, dan definisi teks/style.
Di sini tata letak menjadi lebih dari sekadar geometri. Misalnya, frame Figma dengan Auto Layout menyampaikan niat seperti “tumpuk item secara vertikal dengan gap 16px” jauh lebih jelas daripada screenshot mana pun. Penamaan layer yang konsisten juga membantu memetakan elemen ke peran UI (mis. “Primary Button,” “Nav Item,” “Input/Error”).
Sistem desain yang terhubung mengurangi tebakan. Token (warna, spasi, tipografi) memungkinkan AI menghasilkan kode yang mereferensikan sumber kebenaran bersama alih-alih nilai hard-coded. Komponen yang dipublikasikan (tombol, field, modal) menyediakan blok siap pakai dan batas yang lebih jelas untuk reuse.
Bahkan konvensi kecil—seperti menamai varian (Button/Primary, Button/Secondary) dan menggunakan token semantik (text/primary) alih-alih #111111—memperbaiki pemetaan komponen.
Spes menambahkan “mengapa” di balik UI: perilaku hover, keadaan loading/empty, aturan validasi, perilaku keyboard, dan pesan error.
Tanpa ini, AI cenderung menghasilkan snapshot statis. Dengan spes, output bisa menyertakan hook interaksi, penanganan state, dan API komponen yang lebih realistis—lebih dekat ke sesuatu yang tim bisa rilis dan pelihara.
Alat design-to-code tidak melihat layar seperti manusia; mereka mencoba menjelaskan setiap layer sebagai aturan tata letak: baris, kolom, container, dan spasi. Semakin jelas aturan itu, semakin kecil kemungkinan output mengandalkan posisi rapuh.
Kebanyakan model mulai dengan mencari penjajaran berulang dan gap yang sama. Jika beberapa elemen berbagi edge kiri yang sama, baseline, atau garis tengah, AI sering menganggapnya sebagai kolom atau track grid. Spasi konsisten (mis. pola 8/16/24px) memberi sinyal bahwa tata letak bisa diekspresikan dengan gap stack, gutter grid, atau spasi yang di-token-kan.
Saat spasi sedikit bervariasi (15px di sini, 17px di sana), AI mungkin menyimpulkan tata letak “manual” dan kembali ke koordinat absolut untuk menjaga jarak pixel-perfect.
AI juga mencari “penutupan” visual: latar, border, bayangan, dan celah seperti padding yang menunjukkan container. Kartu dengan latar dan padding internal memberi sinyal jelas untuk elemen parent dengan children.
Dari sana ia sering memetakan struktur ke primitif seperti:
Pengelompokan yang rapi di file desain membantu membedakan parent dari sibling.
Jika desain menyertakan constraints (pinning, hugging, fill), AI menggunakannya untuk memutuskan apa yang meregang dan apa yang tetap. Elemen “fill” biasanya menjadi lebar fleksibel (mis. flex: 1), sementara “hug” sesuai dengan ukuran konten.
Positioning absolut biasanya muncul ketika model tidak dapat mengekspresikan hubungan dengan layout alir—sering karena spasi tidak konsisten, layer tumpang tindih, atau elemen tidak sejajar. Ia bisa terlihat benar pada satu ukuran layar tapi merusak responsivitas dan penyesuaian teks.
Menggunakan skala spasi kecil dan berpegang pada grid yang jelas secara dramatis meningkatkan kemungkinan AI menghasilkan kode flex/grid yang bersih, bukan koordinat. Konsistensi bukan sekadar estetika—itu pola yang bisa dibaca mesin.
AI tidak “memahami” hierarki; ia menebaknya dari pola yang biasanya menandakan hal itu. Semakin jelas desain Anda menyampaikan sinyal, semakin besar kemungkinan UI yang dihasilkan sesuai dengan niat Anda.
Tipografi adalah salah satu petunjuk terkuat. Ukuran lebih besar, ketebalan lebih tebal, warna kontras lebih tinggi, dan tinggi baris yang lebih lebar biasanya menunjukkan prioritas lebih tinggi.
Contohnya, judul 32px tebal di atas paragraf 16px regular adalah pola “heading + body” yang jelas. Yang rumit adalah ketika gaya saling mendekat—mis. dua blok teks berbeda 1–2px atau memakai bobot sama dengan warna berbeda. Dalam kasus itu AI mungkin memberi label keduanya sebagai teks biasa atau memilih level heading yang salah.
Hierarki juga diinfer dari relasi spasial. Elemen yang lebih dekat satu sama lain, sejajar, dan dipisahkan dari konten lain oleh ruang putih dianggap sebagai grup.
Latar bersama (kartu, panel, section bernuansa) berfungsi seperti kurung visual: AI sering menginterpretasikannya sebagai container seperti section, aside, atau wrapper komponen. Padding yang tidak merata atau spasi yang tidak konsisten dapat menyebabkan pengelompokan yang keliru—mis. tombol terikat ke kartu yang salah.
Pola berulang—kartu identik, item list, baris, atau field form—adalah bukti kuat untuk komponen yang bisa dipakai ulang. Bahkan perbedaan kecil (ukuran ikon, radius sudut, gaya teks) dapat membuat AI menghasilkan beberapa versi one-off daripada satu komponen dengan varian.
Tombol menunjukkan intent lewat ukuran, isi, kontras, dan posisi. Tombol terisi dengan kontras kuat biasanya dianggap aksi primer; tombol outline atau teks menjadi sekunder. Jika dua aksi terlihat sama ditekankan, AI mungkin menebak salah yang mana “primer.”
Akhirnya AI berusaha memetakan hierarki ke semantik: heading (h1–h6), region bergrup (section), dan klaster bermakna (mis. “detail produk” vs “aksi pembelian”). Langkah tipografi yang jelas dan pengelompokan konsisten membuat terjemahan ini jauh lebih andal.
Model memprediksi intent dengan mencocokkan apa yang mereka lihat dengan pola yang dipelajari dari banyak UI: bentuk umum, label, ikonografi, dan konvensi penempatan.
Susunan tertentu kuat menunjukkan komponen spesifik. Strip horizontal di atas dengan logo di kiri dan item teks di kanan kemungkinan besar navbar. Baris item lebar sama dengan satu yang disorot sering menjadi tab. Kotak berulang dengan gambar, judul, dan teks pendek terbaca sebagai kartu. Grid rapat dengan header sejajar sering menjadi tabel.
Tebakan ini penting karena memengaruhi struktur: “tab” menyiratkan state terpilih dan navigasi keyboard, sementara “baris tombol” mungkin tidak.
AI mencari petunjuk yang biasanya menandakan interaksi:
Dari situ ia menetapkan perilaku: klik, buka menu, navigasi, submit, expand/collapse. Semakin desain membedakan elemen interaktif dari statis, semakin akurat output.
Jika desain menunjukkan beberapa varian—hover, aktif/terpilih, disabled, error, loading—AI bisa memetakannya ke komponen stateful (mis. tombol disabled, pesan validasi, skeleton loader). Ketika state tidak eksplisit, AI sering mengabaikannya.
Ambiguitas biasa terjadi: apakah kartu bisa diklik atau hanya informasional? Apakah chevron dekoratif atau kontrol disclosure? Dalam kasus itu, jelaskan melalui penamaan, anotasi, atau frame terpisah yang menunjukkan interaksi.
Setelah AI mempunyai pembacaan tata letak yang masuk akal, langkah berikutnya adalah menerjemahkan “apa yang terlihat” menjadi “apa adanya”: HTML semantik, komponen yang dapat dipakai ulang, dan styling konsisten.
Kebanyakan alat memetakan layer dan grup desain ke pohon DOM: frame jadi container, layer teks jadi heading/paragraf, dan item berulang jadi list atau grid.
Saat niat jelas, AI bisa melampirkan semantik yang lebih baik—mis. top bar menjadi <header>, logo dan tautan menjadi <nav>, dan kartu yang bisa diklik menjadi <a> atau <button>. Peran ARIA kadang bisa diinfer (seperti role="dialog" untuk modal), tapi hanya saat polanya tak ambigu; jika tidak, output yang lebih aman adalah HTML biasa plus TODO untuk review aksesibilitas.
Agar tidak menghasilkan satu file raksasa, AI mencoba memotong UI menjadi primitif:
Sinyal umum untuk “komponen” adalah pengulangan, padding/typografi konsisten, dan area klik yang dikelompokkan. Kegagalan umum adalah over-fragmentation (terlalu banyak komponen kecil) atau under-fragmentation (semua di-hardcode sekali).
Generator biasanya memilih satu pendekatan berdasarkan stack target atau defaultnya:
Output berkualitas tinggi mengandalkan design token—warna, spasi, radius, bayangan—agar kode tetap konsisten saat desain berkembang. Kecocokan pixel yang ketat sering menghasilkan nilai one-off (mis. gap 13px, abu-abu hampir sama) yang tampak benar tapi sulit dirawat.
Keseimbangan praktis: pertahankan hierarki dan ritme spasi, lalu normalisasi menjadi token dan komponen yang bisa dipakai ulang (dan refaktor lebih lanjut di langkah review—lihat /blog/how-to-review-and-refactor-generated-ui-code).
File desain sering terlihat “selesai” karena digambar pada beberapa ukuran frame tetap (mis. 1440 dan 375). Kode tidak bisa berasumsi demikian. Alat design-to-code harus memutuskan bagaimana UI berperilaku di rentang lebar lain, menggunakan campuran petunjuk dan default.
Jika desain menyertakan beberapa versi layar yang sama (desktop/tablet/mobile) dan strukturnya konsisten, AI bisa menyelaraskan versi tersebut dan menyimpulkan di mana aturan layout berubah. Tanpa varian, biasanya ia kembali ke breakpoint umum dan menganggap ukuran frame sebagai “basis”, yang bisa menghasilkan loncatan yang canggung.
AI mencari pola: kartu berulang dalam grid, spasi sama, dan penjajaran. Dari situ ia mungkin memutuskan grid 3-kolom menjadi 2 lalu 1. Ia kesulitan ketika desain mengandalkan nudges manual—elemen yang tampak sejajar tapi tidak benar-benar konsisten—karena ia tidak bisa tahu apakah itu disengaja.
Kebanyakan desain memakai copy pendek rapi. Produk nyata tidak begitu. Kode UI hasil AI sering menetapkan lebar/tinggi tetap atau memangkas terlalu agresif.
Pemeriksaan cepat:
AI mungkin mempertahankan crop pixel-perfect dari desain, tapi UI responsif butuh aturan: jaga rasio aspek, pilih cara crop, dan putuskan kapan gambar mengecil vs pindah posisi. Jika desain tidak menentukan ini, harapkan perilaku “fill” yang memotong bagian penting.
Sebelum mempercayai output, pratinjau pada lebar sangat kecil, monitor sangat besar, dan ukuran di antaranya. Jika ada yang menumpuk, terpotong, atau tak terbaca, masalah biasanya karena niat tata letak yang hilang—bukan “kode buruk”—dan itu sinyal untuk menambah constraints yang lebih jelas di desain.
AI bisa mengubah piksel menjadi kode UI dengan mengejutkan baik, tapi aksesibilitas sering jadi titik di mana “tampak benar” berbeda dari “berfungsi untuk semua orang.” Karena banyak persyaratan tidak terlihat di frame statis, model butuh sinyal eksplisit.
Beberapa pilihan ramah akses memang terlihat secara visual, dan AI sering bisa memetakannya ke HTML yang lebih baik:
Persyaratan lain tidak terlihat:
Harapkan celah seperti koneksi label/for yang hilang, level heading yang salah, div yang bisa diklik tanpa dukungan keyboard, gaya fokus lemah, dan ikon tanpa alternatif teks.
h1 → h2 → h3).<header>, <nav>, <main>, <footer>) dan tidak diduplikasi.alt yang sesuai (atau alt="" bila dekoratif).Tambahkan spes singkat saat Anda punya modal, drawer, form kompleks, select kustom, drag-and-drop, atau apa pun dengan state non-trivial. Bahkan beberapa catatan seperti “trap focus in modal”, “Esc closes”, dan “announce inline errors” dapat sangat meningkatkan kualitas kode UI yang dihasilkan.
AI bisa menghasilkan kode UI yang terlihat dekat pada pandangan pertama, tapi kesalahan interpretasi kecil cepat menumpuk. Sebagian besar masalah muncul dari “tebakan wajar” saat desain tidak mengenkode aturan dengan jelas.
Keluhan umum adalah spasi tidak cocok: tombol terasa sedikit meleset, section terlalu longgar, atau kartu terasa sempit. Ini terjadi saat padding antar elemen mirip tidak konsisten, atau ketika auto-layout/constraints dicampur dengan nudges manual. Model bisa menebak pola (mis. “16px di mana-mana”) dan menimpa pengecualian—atau mempertahankan pengecualian yang sebenarnya tidak disengaja.
Markup yang dihasilkan sering punya terlalu banyak wrapper. Setiap pengelompokan visual yang diinfer menjadi div lagi. Hasilnya lebih sulit di-style, sulit di-debug, dan kadang lebih lambat dirender. Anda akan melihatnya ketika kartu sederhana menjadi lima container bersarang hanya untuk menyelaraskan ikon dan judul.
AI bisa membelah komponen terlalu granular (setiap label jadi komponen sendiri) atau terlalu monolitik (satu layar menjadi satu komponen). Akar masalahnya adalah batas yang tidak jelas: jika pola berulang tidak identik, model tidak bisa yakin mengekstrak satu komponen bersama.
Tipografi sering “drift” karena style teks desain tidak cocok langsung ke kode. Perbedaan halus di tinggi baris, letter spacing, atau weight bisa hilang, dan fallback font mengubah metrik antar lingkungan. Makanya judul yang muat di Figma tiba-tiba membungkus di kode.
Jika hover, fokus, error, loading, atau keadaan empty tidak direpresentasikan di desain, AI jarang mengada-ada. UI mungkin tampak benar sebagai snapshot statis tapi gagal saat pengguna berinteraksi.
Generator kode AI tidak “melihat” desain Anda seperti manusia—mereka membaca file terstruktur penuh layer, constraints, style, dan instance komponen. Semakin bersih struktur itu, semakin sedikit yang harus ditebak model (dan semakin sedikit “div soup” yang harus Anda rapikan nantinya).
Nama layer adalah salah satu sinyal terkuat untuk intent dan pemetaan komponen. Gunakan pola konsisten dan deskriptif yang cocok dengan cara Anda membangun UI:
Button/Primary, Button/SecondaryCard/Product, Card/ArticleForm/Input/Text, Form/CheckboxHindari meninggalkan semua sebagai “Rectangle 12” atau “Group 5”—itu mendorong AI ke wrapper generik daripada komponen yang dapat digunakan ulang.
Posisi manual sering berubah menjadi koordinat absolut di kode. Jika Anda ingin output flex/grid, desain Anda harus berperilaku seperti flex/grid:
Ketika desain merespons dengan baik di alat desain, UI yang dihasilkan lebih mungkin responsif secara default.
Warna, ukuran font, dan nilai spasi sekali-pakai mendorong CSS one-off. Sebaliknya:
Ini meningkatkan konsistensi dan mempermudah refaktor menuju sistem desain nantinya.
AI tidak bisa menginfer apa yang tidak ditemukannya. Tambahkan varian kunci seperti hover/pressed/disabled, state error untuk input, state loading, dan keadaan empty.
Saat perilaku penting, beri anotasi singkat: “opens modal”, “server-validated”, “shows toast on success”. Satu baris di dekat komponen dapat mencegah kode interaksi yang salah.
Jika Anda menstandarisasi workflow tim, tangkap konvensi ini dalam checklist ringan dan tautkan secara internal (mis. /blog/design-to-code-checklist).
Kode UI yang dihasilkan AI paling baik diperlakukan seperti draf pertama: bisa menghemat jam kerja, tetapi tetap perlu sentuhan manusia agar UI berperilaku benar, bisa dipelihara, dan sesuai standar produk.
Mulai dengan membaca markup seolah-olah Anda pengguna pembaca layar.
<h1>, lalu <h2>/<h3> yang logis).<ul>/<ol>) dan bukan div bersusun.Jika semantik salah, memperbaiki CSS tidak akan menyelamatkan aksesibilitas atau kegunaan.
Banyak generator mengandalkan positioning absolut atau wrapper bersarang untuk “mencocokkan screenshot.” Itu cenderung rusak saat konten berubah.
Utamakan aturan flex/grid ketimbang koordinat, dan kurangi nesting sampai setiap wrapper punya alasan jelas (pengelompokan layout, spasi, atau batas komponen). Jika Anda melihat pola style={{ left, top, width, height }} berulang, tulis ulang area itu dulu.
Cari pola UI yang berulang (kartu, baris input, item nav) dan ubah jadi komponen yang dapat dipakai ulang. Lalu ganti nilai hard-coded dengan token: spasi, radius, tipografi, dan warna. Jika tim Anda sudah punya panduan token, selaraskan; jika belum, mulai dengan set minimal dan kembangkan secara hati-hati (lihat /blog/design-tokens).
Anda tidak perlu suite test berat untuk mendapat nilai:
Generator menebak intent. Tangkap setiap perubahan yang Anda buat (aturan interaksi, breakpoint, keputusan pemetaan komponen) agar generasi berikutnya—atau pengembang lain—tidak menguranginya.
AI “design to code” bekerja paling baik saat Anda menganggapnya sebagai akselerator, bukan autopilot. Tim tercepat memilih alur kerja yang cocok dengan kematangan sistem desain dan level risiko layar yang dibangun.
1) AI asist di dalam alat desain (mis. plugin Figma): Bagus untuk tetap dekat dengan file sumber. Anda mendapat scaffolding cepat saat desainer beriterasi, dan lebih mudah menjaga nama, komponen, dan token selaras dengan file.
2) Konverter eksternal (unggah/ekspor → kode): Berguna saat butuh pipeline berulang lintas banyak file atau tim. Lebih cepat untuk konversi massal, tapi seringkali Anda menghabiskan lebih banyak waktu membersihkan struktur dan menghubungkan interaksi.
Dalam praktiknya, banyak tim menggabungkan design-to-code dengan alur “spec ke aplikasi terdeploy” yang lebih luas. Misalnya, platform seperti Koder.ai mengambil prinsip yang sama—mengubah intent menjadi implementasi—dan memperluasnya di luar scaffolding UI: Anda bisa mendeskripsikan fitur lewat chat, menghasilkan frontend React dengan backend Go/PostgreSQL (dan Flutter untuk mobile), lalu iterasi dengan planning mode, snapshot, rollback, dan export source code saat siap integrasi dengan repo yang ada.
AI bersinar pada:
Berhati-hatilah dengan:
Anggap setiap generasi sebagai draf: tinjau output, catat masalah yang berulang (penamaan, state yang hilang, semantik yang salah), lalu perbarui prompt/spes dan konvensi desain Anda. Dalam beberapa putaran, kualitas akan meningkat lebih dari yang Anda duga.
Sebelum mengunci, jalankan pilot kecil dan beri skor hasil pada: kesetiaan ke tata letak, reuse komponen, responsivitas, dasar aksesibilitas, dan waktu refaktor. Jika membandingkan opsi tooling dan rencana, periksa /pricing.
Ini adalah terjemahan berbantuan AI dari tampilan visual (frame Figma, ekspor desain, atau tangkapan layar) ke kode UI yang dapat dijalankan. Tujuannya adalah draf awal yang kuat—menangkap tata letak, ritme styling, dan struktur dasar—sehingga pengembang bisa merefaktor menjadi token, komponen, dan semantik produksi.
Biasanya menerjemahkan:
Piksel saja tidak menyandi semuanya. Biasanya Anda perlu menentukan atau menyediakan:
Sebuah tangkapan layar adalah input paling tipis: ia punya warna dan geometri tetapi tidak punya struktur eksplisit (layer, constraints, komponen). Harapkan lebih banyak tebakan, lebih banyak positioning absolut, dan kode yang kurang bisa digunakan ulang.
Sebuah file Figma/Sketch atau ekspor terstruktur memberi frame, nama layer, Auto Layout, constraints, dan style—sinyal yang membantu menghasilkan tata letak flex/grid yang lebih bersih dan batas komponen yang lebih akurat.
AI mencari penjajaran berulang dan jarak konsisten untuk mengekspresikan UI sebagai aturan flex/grid. Jika ada ritme spasi yang jelas (mis. 8/16/24), ia bisa menghasilkan stack dan grid yang stabil.
Jika spasi tidak konsisten atau elemen sedikit tidak rapi, model seringkali kembali ke koordinat absolut untuk mempertahankan tampilan persis—dengan biaya responsivitas.
Ia mencari sinyal “penutupan” visual:
Pengelompokan yang bersih dan struktur konsisten di alat desain (frame, Auto Layout) membuat relasi parent/child jauh lebih mudah direproduksi dalam kode.
Positioning absolut muncul ketika relasi tidak jelas—tumpang tindih, spasi tidak konsisten, nudges manual, atau pengelompokan yang ambigu. Ia bisa cocok pada satu ukuran layar tapi cenderung rusak ketika:
Jika Anda ingin output yang fleksibel, buat desain berperilaku seperti flex/grid menggunakan Auto Layout dan constraints.
AI menarik hierarki dari petunjuk visual:
Jika style hanya berbeda 1–2px atau langkah hierarki tidak jelas, AI mungkin memilih level heading yang salah atau menganggap judul sebagai teks biasa.
AI menebak interaktivitas dari affordance UI:
Jika sebuah “kartu” bisa saja bisa diklik atau hanya informasional, beri anotasi atau tunjukkan variant; kalau tidak, model mungkin memasang perilaku yang salah atau mengabaikannya.
Lakukan pemeriksaan cepat terstruktur:
Anggap output sebagai scaffolding, lalu dokumentasikan asumsi agar generasi berikutnya tidak membalikkan keputusan Anda.