Tutorial Hosting Gratis di
Cloudflare Worker dan Database D1

Dulu, ketika saya mau bikin website, urusannya selalu panjang. Sewa hosting atau VPS, pasang Nginx, konfigurasi SSL, install database, setting firewall, lalu baru pikir kode. Itu kalau sudah nyaman dengan server. Kalau belum, langkah pertamanya saja sudah bikin mundur.

Sekarang saya menemukan workflow yang lebih sederhana untuk belajar dan bikin MVP. Cukup komputer lokal, OpenCode sebagai AI coding agent, dan Cloudflare sebagai tempat aplikasi jalan. Tidak perlu VPS. Bahkan tidak perlu beli domain untuk tahap belajar.

Tujuan kita di sini bukan mencari teknologi paling canggih. Tujuannya mencari cara paling sederhana untuk mengubah ide jadi aplikasi yang benar-benar bisa dibuka orang lain di internet.

Sebelum bicara cara, saya jelaskan dulu apa arsitektur yang dibangun. Kalau ini tidak jelas, sisanya akan terasa seperti menghafal langkah tanpa peta.

Alurnya seperti ini.

Fungsi masing-masing bagian, saya jelaskan pakai bahasa sederhana.

• Komputer lokal, tempat saya menulis dan menyimpan source code. Bisa laptop Windows, Mac, atau Linux.
• OpenCode, AI coding agent yang berjalan di terminal. Dia membaca project, membuat file, menjalankan command, dan membantu debugging.
• Cloudflare API, jembatan antara komputer lokal dan layanan Cloudflare. Diakses pakai API Token, bukan password.
• Worker, tempat kode aplikasi jalan di server Cloudflare. Ini pengganti VPS untuk use case tertentu.
• D1, database SQL milik Cloudflare. Dipakai kalau aplikasi butuh menyimpan data.
• R2 (opsional), object storage untuk gambar, PDF, atau file. Dipakai hanya kalau dibutuhkan.

Cloudflare awalnya terkenal sebagai layanan DNS dan security. Tapi sekarang mereka punya ekosistem lengkap untuk menjalankan aplikasi, dan semuanya bisa dipakai gratis untuk skala belajar.

Alasan saya memilih Worker untuk project ini.

• Tidak perlu mengelola VPS, tidak perlu install OS, tidak perlu setting Nginx.
• Deployment sederhana, cukup jalankan command dari komputer lokal.
• Bisa pakai subdomain workers.dev secara gratis, tanpa beli domain.
• Bisa pakai custom domain kalau sudah punya domain sendiri.
• Terhubung langsung dengan D1 untuk database.
• Bisa berkembang dari landing page sederhana jadi web application penuh.

Saya tidak bilang Worker selalu lebih baik dari VPS. VPS memberi kontrol lebih besar dan bisa menjalankan banyak jenis software. Tapi untuk belajar, prototype, dan MVP sederhana, Worker jauh lebih ringan di kepala. Trade-off-nya, Worker punya batasan runtime sendiri, misalnya batas CPU time per request. Itu akan kita bahas di bagian pricing.

D1 adalah database SQL buatan Cloudflare. Bahasa querynya SQLite, jadi kalau Anda pernah pakai SQLite, querynya sama. D1 cocok untuk aplikasi kecil, prototype, dan berbagai use case web yang tidak butuh database raksasa.

Dalam project ini saya butuh D1 karena website yang dibuat bukan sekadar landing page statis. Website punya lead management, artinya pengunjung mengisi form, datanya disimpan, lalu bisa dilihat dan dikelola.

Alurnya seperti ini.

Tanpa D1, data lead tidak punya tempat tersimpan. Form akan terisi, tapi setelah refresh hilang. Itu sebabnya database jadi bagian wajib untuk project seperti ini.

OpenCode adalah AI coding agent open source yang berjalan di terminal. Bisa juga dipakai sebagai desktop app atau ekstensi IDE, tapi untuk workflow ini saya pakai versi terminal.

Bedanya dengan chatbot biasa, OpenCode tidak hanya menjawab pertanyaan. Dia membaca file project, membuat dan mengubah file, menjalankan command di terminal, membantu testing, dan membantu debugging. Dia bekerja di dalam project, bukan di luar.

Workflow-nya kira-kira seperti ini.

Saya tidak akan menjelaskan OpenCode terlalu teknis di sini. Intinya, OpenCode adalah asisten yang membantu mengerjakan project secara langsung, bukan sekadar memberi saran.

Hal penting yang perlu dipahami, kita tidak memberikan password Cloudflare kepada OpenCode. Yang kita berikan adalah API Token, yaitu kunci akses khusus yang cuma bisa melakukan hal-hal yang kita izinkan.

Ini namanya prinsip least privilege, beri izin seminimal mungkin, cuma yang dibutuhkan project.

Langkahnya, masuk ke akun Cloudflare, buka menu profil, pilih API Tokens, lalu Create Token. Pilih Create Custom Token supaya bisa atur permission sendiri.

Permission yang saya pakai untuk project ini.

• Account, D1: Edit
• Account, Workers R2 Storage: Edit
• Account, Workers KV Storage: Edit
• Account, Workers Scripts: Edit
• Zone, Workers Routes: Edit (untuk domain privatngoding.web.id)
• Zone, Zone: Read (untuk discovery dan konfigurasi)

Setelah token dibuat, Cloudflare akan menampilkan nilainya sekali saja. Catat di tempat aman. Kalau hilang, harus dibuat ulang.

Catatan, detail permission Cloudflare bisa berubah seiring waktu. Kalau Anda membaca artikel ini dan menemukan nama permission yang berbeda di dashboard Cloudflare, ikuti nama yang ada di dashboard dan verifikasi melalui dokumentasi resmi Cloudflare.

Setelah token siap, saya bikin folder project baru di komputer. Misalnya privatngoding/. Di dalam folder itu, saya bikin file .env pakai editor teks biasa.

File .env adalah konfigurasi lokal. Isinya credential dan data yang dibutuhkan untuk mengakses Cloudflare. Contoh isi file .env dengan placeholder, bukan credential asli.

Account ID ada di dashboard Cloudflare, biasanya di sidebar kanan halaman akun. Zone ID ada di halaman overview domain yang sudah ditambahkan ke Cloudflare. Kalau belum punya domain, Zone ID tidak wajib untuk tahap belajar pakai workers.dev.

Ini salah satu insight paling penting dari workflow ini. Banyak orang, begitu buka AI coding agent, langsung bilang, "bikin saya website." Saya tidak melakukan itu.

Buka terminal, masuk ke folder project, lalu jalankan OpenCode.

OpenCode bekerja di dalam project lokal. Dia membaca file yang ada, termasuk .env. Tapi sebelum saya menyuruh dia bikin apa-apa, saya minta dia melakukan satu hal dulu, verifikasi bahwa credential dan environment benar-benar bisa dipakai untuk mengakses Cloudflare.

Urutan yang lebih aman adalah seperti ini.

Contoh prompt yang saya pakai, secara konsep begini.

Saya tidak memasukkan credential asli ke dalam prompt. OpenCode membaca sendiri dari file .env. Tugas saya hanya memintanya memverifikasi, bukan menampilkan token.

Setelah OpenCode konfirmasi bahwa akses ke Cloudflare berhasil, baru saya beri tugas membuat website. Bukan landing page biasa, tapi website dengan lead management, jadi butuh database.

Sebagai contoh praktik, saya pakai project Private Vibecoding Bersama Coach Anjrah. Tapi artikel ini bukan salespage untuk project itu. Saya pakai hanya sebagai contoh nyata apa yang sedang saya bangun.

Setelah akses terverifikasi, prompt berikutnya kira-kira begini.

OpenCode lalu mulai membuat file, konfigurasi, dan struktur project. Saya tetap mengawasi apa yang dibuat, bukan menyerah kendali sepenuhnya.

Perlu dibedakan dua jenis website.

• Static website, tidak butuh database. Isinya tetap, tidak ada data yang disimpan dari pengunjung.
• Web application, mungkin butuh database. Ada interaksi yang menyimpan data, misal form, login, atau dashboard.

Project ini masuk kategori kedua karena punya lead management. Pengunjung mengisi form, data harus tersimpan permanen, lalu bisa dibuka kembali untuk dikelola.

Tanpa database, data form hilang begitu request selesai. Itu sebabnya D1 masuk ke arsitektur.

Untuk lead management, tabel paling sederhana kira-kira seperti ini.

Ini contoh sederhana. Project nyata bisa punya kolom tambahan, misal sumber lead, status follow-up, atau catatan internal.

Yang menyenangkan dari pakai AI coding agent, banyak pekerjaan teknis bisa dibantu. Untuk bagian D1, OpenCode membantu saya.

• Membuat konfigurasi Worker dan binding D1 di file wrangler.toml atau wrangler.jsonc.
• Membuat migration SQL untuk membuat tabel leads.
• Membuat schema database sesuai kebutuhan lead management.
• Membuat query untuk insert, select, dan update lead.
• Menghubungkan Worker dengan D1 supaya kode aplikasi bisa baca-tulis database.
• Membuat endpoint untuk menerima submission form dan menyimpan lead.
• Membuat interface lead management sederhana untuk melihat data lead.
• Membantu testing apakah data benar-benar tersimpan.

Tapi satu hal yang saya pegang teguh, manusia tetap harus memahami apa yang dibuat. OpenCode menulis kode, tapi saya yang harus paham alurnya. Kalau tidak paham, saat ada error atau saat aplikasi perlu dikembangkan, saya akan kesulitan.

Setelah aplikasi selesai dan sudah dites lokal, langkah berikutnya deploy. Konsepnya begini.

Wrangler adalah command-line tool resmi Cloudflare untuk mengelola Worker dan D1. Command deploy umumnya seperti ini, tapi selalu verifikasi dokumentasi resmi Cloudflare sebelum menjalankan, karena command bisa berubah antar versi Wrangler.

Untuk menjalankan migration D1 ke database production, command-nya kira-kira seperti ini.

Jawabannya, tidak.

Untuk belajar, kita bisa pakai subdomain workers.dev yang disediakan Cloudflare gratis. Setiap Worker yang dideploy akan dapat alamat seperti nama-project.nama-akun.workers.dev. Itu sudah cukup untuk membuka website, membagikan ke teman, atau melakukan testing.

Kalau sudah punya domain sendiri, Worker bisa dihubungkan dengan custom domain. Dalam project ini, saya kebetulan punya domain privatngoding.web.id, jadi saya tambahkan sebagai custom domain di Cloudflare.

Yang perlu dipahami, domain adalah alamat, Worker adalah runtime yang menjalankan aplikasi. Domain tidak menjalankan kode, domain hanya mengarahkan pengunjung ke Worker. Bisa pakai alamat gratis workers.dev, bisa juga pakai domain sendiri.

Sejauh ini kita bicara Worker dan D1. Cloudflare punya satu layanan lagi yang relevan, R2, yaitu object storage.

Bedanya seperti ini.

• Worker, menjalankan aplikasi (kode).
• D1, menyimpan data terstruktur (database).
• R2, menyimpan file seperti gambar, PDF, dokumen, atau asset.

R2 bisa dipakai untuk menyimpan gambar upload pengguna, file PDF yang bisa diunduh, atau asset statis berukuran besar.

Tapi saya tidak memaksakan R2 untuk project ini. Project lead management sederhana tidak butuh object storage. R2 baru masuk kalau memang ada kebutuhan nyata menyimpan file. Jangan tambah kompleksitas sebelum dibutuhkan.

Iya, untuk skala belajar dan prototype, gratis. Tapi "gratis" di sini bukan berarti unlimited. Cloudflare punya free tier dengan batas pemakaian. Saya sudah verifikasi angka berikut dari dokumentasi resmi Cloudflare per artikel ini ditulis.

Yang penting dipahami, Cloudflare tidak menagih otomatis saat free tier terlampaui. Yang terjadi adalah layanan mengembalikan error sampai limit reset. Untuk Workers Free, limit request reset tiap hari pukul 00.00 UTC. Untuk D1, limit rows read dan rows written juga reset harian.

Yang terjadi saat limit free tercapai, untuk Workers Free, Worker mengembalikan Error 1027 dan berhenti melayani request sampai reset harian. Untuk D1 Free, query mengembalikan error sampai limit reset. Tidak ada tagihan kejutan. Kalau butuh layanan jalan terus tanpa limit harian, upgrade ke Workers Paid seharga $5 per bulan, limit akan terbuka dalam hitungan menit.

Catatan, angka pricing dan limit bisa berubah. Selalu verifikasi di dokumentasi resmi Cloudflare sebelum mengambil keputusan berbasis biaya.

Ini bagian utama artikel. Saya rangkum workflow nyata yang saya pakai, dari nol sampai website online dan bisa diperbaiki lagi.

Langkah 15 dan 16 akan berulang. Itu biasa. Website jarang sempurna pada deploy pertama. Workflow ini bukan garis lurus sekali jalan, tapi spiral, build, deploy, lihat hasil, perbaiki, deploy lagi.

Soal keamanan, saya bahas praktis, tidak rumit-rumit. Hal-hal yang saya pegang.

• Jangan commit file .env. Masukkan ke .gitignore.
• Jangan menulis token di source code, hanya di .env.
• Jangan pakai Global API Key. Pakai API Token dengan permission sempit.
• Gunakan permission seminimal mungkin, cuma yang dibutuhkan project.
• Jangan meminta AI mencetak atau menampilkan token di output.
• Jangan menampilkan token dalam screenshot atau log.
• Pisahkan credential development dan production kalau project sudah serius.

Intinya, treat credential seperti kunci rumah. Tidak dikasih ke sembarang orang, tidak ditaruh di tempat terbuka, dan kalau hilang, ganti segera.

Dengan Worker + D1 + OpenCode, banyak hal yang bisa dibangun tanpa VPS. Beberapa contoh.

• Landing page
• Website bisnis
• Lead management dengan form
• Form order atau pemesanan
• Sistem booking jadwal
• Dashboard sederhana
• CRM kecil untuk kelola kontak
• Internal tools untuk tim
• Mini SaaS dengan langganan sederhana
• Aplikasi CRUD (create, read, update, delete)

Tapi perlu diingat, kompleksitas aplikasi tetap menentukan arsitektur dan biaya. Aplikasi sederhana cocok dengan Worker + D1. Aplikasi yang butuh proses berat, antrian panjang, atau software khusus mungkin butuh VPS atau arsitektur lain. Pilih sesuai kebutuhan, bukan sesuai tren.

Saya tidak bilang salah satu selalu lebih baik. Keduanya punya tempat masing-masing. Berikut perbandingan sederhana.

Kesimpulannya bukan "pilih yang lebih baik", tapi "pilih yang sesuai kebutuhan". Untuk belajar dan MVP, Worker + D1 lebih ringan. Untuk aplikasi yang butuh kontrol server penuh, VPS tetap relevan.

Pola belajar bikin software dulu panjang sekali. Belajar coding, belajar framework, belajar server, baru boleh bikin produk. Banyak yang menyerah di tengah jalan karena jarak antara mulai belajar dan menghasilkan sesuatu terlalu jauh.

Sekarang polanya berubah.

Tapi saya tidak mengajarkan bahwa manusia tidak perlu paham coding. Justru sebaliknya. AI mempercepat implementasi, tapi manusia tetap bertanggung jawab atas hal-hal berikut.

• Memahami masalah yang ingin diselesaikan.
• Menentukan scope, apa masuk, apa tidak.
• Memilih arsitektur yang sesuai.
• Menjaga keamanan credential dan data.
• Melakukan testing, tidak percaya begitu saja pada output AI.
• Mengambil keputusan produk, fitur apa yang dibuat berikutnya.

Vibecoding bukan soal menyerah kendali ke AI. Vibecoding adalah soal mempercepat eksekusi sambil tetap pegang kendali atas arah dan kualitas.

Kita tidak selalu butuh VPS untuk mulai membuat software. Dengan komputer lokal, OpenCode, Cloudflare Worker, dan D1, kita sudah bisa membuat website sampai web application dengan database, gratis untuk tahap belajar.

Untuk belajar, bahkan domain tidak wajib. Subdomain workers.dev sudah cukup untuk membuka hasil kerja ke dunia.

Yang penting bukan sekadar bisa menyuruh AI membuat kode. Yang penting adalah memahami alur dari masalah sampai aplikasi yang benar-benar bisa digunakan. Dari ide, ke environment, ke verifikasi, ke build, ke database, ke deploy, ke website online, lalu kembali diperbaiki dan dideploy lagi.

Itu workflow vibecoding yang nyata. Bukan sihir, bukan kebetulan, tapi proses yang bisa diulang dan dikendalikan.