Seberapa baik ChatGPT dalam menulis kode?

Pengembang kini menulis lebih banyak kode dari sebelumnya, namun tidak semuanya ditulis oleh manusia. Chatbot AI dan asisten pemrograman seperti ChatGPT semakin menjadi bagian penting dalam pengembangan perangkat lunak, menawarkan penulisan kode yang lebih cepat, debugging instan, dan solusi yang dioptimalkan.

Beberapa orang mengatakan ChatGPT adalah pengubah permainan, men-debug kode dan membuat pengembangan lebih efisien. Namun, berbeda dengan agen AI sejati yang bisa bekerja secara mandiri dalam alur kerja kompleks, ChatGPT masih bergantung pada masukan dan pengawasan pengguna.

Artikel ini membahas apa yang bisa dan tidak bisa dilakukan ChatGPT, menguji kemampuannya dalam menulis kode. Apakah ini hanya fitur pelengkap pintar, atau dapat diandalkan untuk pengembangan serius di tahun 2025?

Kemampuan ChatGPT dalam Pemrograman

ChatGPT adalah alat kecerdasan buatan yang dapat digunakan untuk menulis kode dalam bahasa pemrograman seperti C++, Java, dan Python. Ia menggunakan pemrosesan bahasa alami untuk memahami pertanyaan pengguna lalu menghasilkan potongan kode sebagai solusi.

ChatGPT paling baik dalam menghasilkan kode boilerplate, men-debug kesalahan, dan menjelaskan logika yang rumit. Ia mengotomatisasi tugas pemrograman berulang, membebaskan pengembang dari penulisan kode boilerplate.

Ini adalah alat yang kuat untuk refaktor dan optimasi, memungkinkan pengembang meningkatkan efisiensi, menyederhanakan logika, dan menerapkan praktik terbaik untuk kode yang lebih bersih. Fitur-fitur ini semakin baik dengan hadirnya Canvas pada Oktober 2024.

Apakah Kode dari ChatGPT Dapat Diandalkan?

ChatGPT dapat menghemat waktu pengembang dengan menghasilkan kode boilerplate, mengurangi pekerjaan manual pada tugas berulang. Ia mudah menangani solusi pemrograman sederhana namun kesulitan pada pemrograman kompleks, kadang menghasilkan hasil yang salah atau kurang efisien.

Walaupun mempercepat pengembangan, hasil keluarannya tidak selalu dapat diandalkan—pengawasan manusia sangat penting untuk memperbaiki, men-debug, dan memastikan kualitas kode sebelum diimplementasikan.

Bisakah ChatGPT Menyelesaikan Masalah Pemrograman?

ChatGPT dapat membantu dalam menyelesaikan masalah pemrograman, namun keterbatasannya membuatnya kurang dapat diandalkan untuk tugas yang kompleks. Meskipun memberikan jawaban cepat, ia kesulitan dalam pemecahan masalah yang lebih mendalam karena keterbatasan model.

Keterbatasan ChatGPT dalam Pemecahan Masalah:

• Batas Pengetahuan: Tidak mengetahui framework, pustaka, dan pembaruan terbaru.
• Konsep Multi-File: Tidak dapat melacak dependensi antar banyak file atau basis kode besar.
• Memori Jangka Panjang: Kehilangan konteks dalam interaksi yang panjang, sehingga terjadi inkonsistensi.
• Tidak Bisa Eksekusi atau Validasi: Menghasilkan kode tapi tidak dapat menjalankan atau memverifikasi keakuratannya.
• Keterbatasan Logika dan Penalaran: Kesulitan dengan kompleksitas algoritma dan keputusan di tingkat sistem.

Walaupun ChatGPT bagus untuk perbaikan cepat, pengawasan manusia tetap diperlukan untuk masalah di luar pemecahan masalah dasar.

Cara Menulis Kode dengan ChatGPT

ChatGPT adalah asisten pemrograman yang kuat, namun penggunaannya secara efektif membutuhkan praktik terbaik. Ia dapat membantu dalam pembuatan kode, debugging, optimasi, pembelajaran, dan otomatisasi alur kerja. Berikut cara pengembang memaksimalkan ChatGPT.

1. Menghasilkan Kode Secara Efisien

ChatGPT dapat membuat fungsi, endpoint API, query database, dan lainnya. Untuk hasil terbaik:

• Gunakan prompt yang spesifik – Alih-alih “Buat fungsi login,” mintalah “Buat fungsi login Python yang aman menggunakan bcrypt dan autentikasi JWT.”
• Mintalah penjelasan – Tanyakan “Jelaskan fungsi ini baris per baris” untuk memahami logika di balik kode yang dihasilkan AI.
• Iterasi dan perbaiki – Lanjutkan dengan “Buat fungsi ini lebih efisien” atau “Refaktor ini dengan konvensi Pythonic.”

2. Debugging dan Memperbaiki Kesalahan

ChatGPT dapat menganalisis kode yang bermasalah, menyarankan perbaikan, dan menjelaskan pesan kesalahan.

• Berikan pesan kesalahan lengkap – AI hanya bisa men-debug secara efektif jika mengetahui masalahnya.
• Gunakan debugging langkah demi langkah – Tanyakan “Apa yang salah dengan fungsi ini?” lalu “Bagaimana cara memperbaiki kesalahan ini?”
• Verifikasi perbaikan dari AI – AI bisa saja memberikan saran yang salah, jadi selalu uji jawabannya.

3. Mengotomatisasi Tugas Berulang

Pengembang dapat menggunakan ChatGPT untuk membuat skrip manajemen file, pemrosesan data, dan otomatisasi alur kerja.

• Mintalah skrip CLI – “Buat skrip Bash untuk mengganti nama semua file dalam folder.”
• Buat kasus uji – “Buat unit test untuk fungsi ini menggunakan Jest.”
• Buat query SQL – “Buat query SQL untuk mengambil 10 pelanggan teratas berdasarkan pendapatan.”

4. Memahami dan Menerapkan Praktik Keamanan Terbaik

AI dapat membantu pengembang menulis kode yang lebih aman dan terjamin keamanannya dengan mengikuti praktik terbaik industri.

• Periksa kerentanan – “Apakah fungsi ini memiliki risiko keamanan?”
• Tingkatkan autentikasi – “Implementasikan autentikasi OAuth2 untuk API ini.”
• Sanitasi input – “Bagaimana cara mencegah SQL injection pada query ini?”

5. Belajar Teknologi Baru dan Praktik Terbaik

ChatGPT adalah tutor sesuai permintaan untuk belajar bahasa pemrograman, framework, dan pustaka baru.

• Pahami konsep baru – “Jelaskan cara kerja closure di JavaScript.”
• Dapatkan contoh sintaks – “Tunjukkan cara membuat REST API di FastAPI.”
• Pelajari pola desain – “Jelaskan pola Singleton dengan contoh di Python.”

Hal Menarik yang Bisa Dilakukan dengan Chatgpt dalam Pemrograman

ChatGPT kini tidak hanya menghasilkan potongan kode sederhana; ia menawarkan fitur canggih yang sangat meningkatkan pengalaman pemrograman. Berikut beberapa cara inovatif memanfaatkan ChatGPT untuk tugas pemrograman yang lebih kompleks:

1. Deploy Model GPT Kustom untuk Kebutuhan Pemrograman Spesifik

Pengembang dapat membuat model GPT kustom yang disesuaikan dengan bahasa pemrograman, framework, atau gaya kode tertentu. Kustomisasi ini memastikan kepatuhan pada praktik terbaik dan konsistensi di seluruh proyek.

2. Gunakan Fitur Canvas untuk Pengeditan Kode Interaktif

Fitur Canvas di ChatGPT menyediakan lingkungan interaktif di mana pengembang dapat membuat, mengedit, dan mengiterasi kode langsung dalam antarmuka chat. Integrasi ini mempermudah proses pengembangan dengan memungkinkan modifikasi secara real-time dan umpan balik langsung.

3. Manfaatkan Model Penalaran Lanjutan untuk Pemecahan Masalah Kompleks

Model penalaran lanjutan dari OpenAI, seperti o1 dan o3, dirancang untuk menangani tantangan pemrograman yang rumit. Model ini meningkatkan konsistensi logika, mengurangi kesalahan, dan memberikan solusi canggih untuk desain algoritma kompleks, debugging, serta panduan arsitektur sistem.

4. Hasilkan Representasi Visual dengan Mermaid.js

ChatGPT dapat membuat diagram Mermaid.js untuk memvisualisasikan arsitektur sistem, alur kerja, dan algoritma. Bantuan visual ini membantu dalam perencanaan, penjelasan sistem yang kompleks, dan meningkatkan pemahaman struktur kode secara keseluruhan.

5. Buat Mockup UI dan Konsep Desain dengan Integrasi DALL·E

Dengan integrasi DALL·E, ChatGPT memungkinkan pengembang membuat konten visual seperti mockup UI, diagram desain sistem, dan konsep seni. Fitur ini sangat bermanfaat untuk pengembangan front-end dan perencanaan proyek, memberikan konteks visual pada proyek pemrograman.

Haruskah Anda Mengandalkan ChatGPT untuk Pemrograman?

Meskipun ChatGPT tidak dapat sepenuhnya menggantikan pengembang manusia, kemampuannya untuk menciptakan solusi dengan cepat berarti beberapa tugas mungkin tidak lagi memerlukan campur tangan manusia. Hal ini berpotensi mengurangi permintaan untuk beberapa keahlian tertentu.

Dalam pemrograman, ChatGPT unggul dalam menghasilkan kode dasar, menemukan pola, dan memberikan saran optimasi dengan kecepatan yang mengesankan. Ini membantu menyederhanakan tugas-tugas berulang, sehingga para engineer dapat fokus pada tanggung jawab yang lebih strategis dan inovatif.

Seiring perkembangan teknologi, software engineer yang mampu beradaptasi dan membimbing penggunaan alat ini akan menentukan aplikasi masa depan dan dampaknya di industri.

Deploy model OpenAI dalam Pipeline DevOps

Manfaatkan AI yang sama yang digunakan ChatGPT untuk membangun otomatisasi berbasis chat dan biarkan developer Anda mempercepat siklus pengembangan mereka.

Dengan Botpress, Anda dapat mengintegrasikan model OpenAI secara mulus, menyatukan alat DevOps Anda—seperti Jira, GitHub, Slack, dan REST API—serta berkolaborasi dengan tim Anda secara real-time.

Dengan menyerahkan tugas-tugas berulang atau yang memakan waktu kepada AI, developer Anda dapat fokus pada aspek rekayasa perangkat lunak yang lebih kreatif dan kompleks.

Mulai sekarang—gratis.

FAQ

1. Apa saja keterbatasan utama ChatGPT dibandingkan pengembang manusia?

Keterbatasan utama ChatGPT dibandingkan pengembang manusia adalah kurangnya kemampuan penalaran mendalam, tidak mampu mempertahankan konteks proyek jangka panjang, dan tidak memiliki pengalaman nyata dalam pemrograman. ChatGPT juga tidak dapat mengambil keputusan arsitektural atau men-debug kasus khusus yang tidak terduga seperti pengembang berpengalaman.

2. Apakah ChatGPT dapat belajar dari basis kode saya untuk meningkatkan sarannya?

ChatGPT tidak secara otomatis belajar dari basis kode Anda, tetapi Anda dapat memberikan file atau konteks yang relevan menggunakan alat seperti embeddings, custom GPTs, atau API agar jawabannya lebih sesuai. Kontekstualisasi ini bersifat sementara dan tidak mengubah pelatihan model.

3. Apakah ChatGPT mendukung pemrograman dalam bahasa pemrograman yang jarang digunakan atau kurang populer?

Ya, ChatGPT mendukung pemrograman dalam bahasa pemrograman yang jarang digunakan atau kurang populer, namun kualitas hasilnya bisa bervariasi. ChatGPT bekerja paling baik dengan bahasa yang banyak digunakan seperti Python, JavaScript, dan Java yang memiliki lebih banyak data pelatihan.

4. Apakah ada cara untuk melatih atau menyesuaikan ChatGPT untuk stack teknologi atau proyek tertentu?

Ya, Anda dapat menyesuaikan model GPT menggunakan API OpenAI atau menggunakan alat seperti custom GPT dan function calling agar model sesuai dengan stack teknologi atau logika bisnis Anda. Namun, penyesuaian ini memerlukan data pelatihan yang terkurasi dan tidak instan.

5. Apakah tim dapat menggunakan ChatGPT secara kolaboratif dalam waktu nyata saat melakukan tinjauan kode atau perencanaan sprint?

ChatGPT tidak mendukung kolaborasi real-time secara native, tetapi tim dapat mengintegrasikannya ke platform seperti Slack, GitHub, atau Notion untuk membantu code review dan perencanaan secara asinkron. Untuk kolaborasi langsung, beberapa tim menggunakan agen yang di-embed melalui alat seperti Botpress.