PROMO 7.7! DISKON 98%
Belajar Data Science Bersertifikat, 12 Bulan hanya 177K!

0 Hari 4 Jam 9 Menit 18 Detik

Belajar Jenis-Jenis Error Python dengan ChatGPT

Belajar Data Science di Rumah 23-September-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/1-longtail-kamis-09-2023-09-23-135925_x_Thumbnail800.jpg

Zaman sekarang, belajar coding tidak perlu repot loh sahabat DQLab. Meskipun butuh effort, namun sekarang kita dimudahkan dengan berbagai macam fitur dan software yang bisa membantu kita untuk belajar skill baru di dunia data.


ChatGPT adalah salah satu jalan yang bisa kamu tempuh untuk belajar coding anti ribet dan disertakan pula panduan-panduan khusus ketika kamu mencoba untuk mengetikkan pertanyaan dan pernyataan. 


Nantinya ChatGPT yang berbasis AI ini akan merespon dengan cepat jawaban berdasarkan pernyataan, permintaan, perintah dan pertanyaan yang sudah kita kirimkan melalui fitur message yang tersedia.


Andaikan kita berandai-andai, kalian sebagai seorang pemula ingin belajar coding dengan mengenali error atau kesalahan yang umum dalam belajar bahasa pemrograman. Wah, kenapa ya kok kita disuruh untuk belajar error? Bukan malah dihindari, eh malah makin dipelajari…


Kesalahan (errors) adalah bagian penting dari proses belajar debugging dalam Python, atau bahkan dalam bahasa pemrograman lainnya.


Kesalahan memberikan pelajaran berharga. Ketika Anda menghadapi suatu kesalahan dan berusaha memperbaikinya, Anda akan belajar lebih banyak tentang bahasa pemrograman, sintaksisnya, dan bagaimana hal-hal bekerja di dalamnya. Ini adalah cara yang sangat efektif untuk memahami bahasa pemrograman. 


Dalam bahasa pemrograman, kita mengenal ada banyak macam error yang sering ditemui. Namun dalam postingan kali ini, kita akan persempit pembahasannya menjadi 4 jenis saja loh. Penasaran nggak dengan pembahasan kita kali ini? Pantengin terus artikelnya ya terkait apa saja jenis error yang kerap ditemui ketika seorang pemula ingin belajar coding. Simak yuk sahabat DQLab!


1. Penyebab Umum Kesalahan (Common Error Causes)

Dalam debugging Python, ada beberapa kesalahan umum yang sering terjadi. Memahami penyebab umum kesalahan ini dapat membantu Anda mengidentifikasi dan memperbaiki masalah dengan lebih cepat. Berikut adalah beberapa penyebab kesalahan yang sering terjadi:

  • Penulisan Salah: Kesalahan penulisan seperti typo dalam nama variabel, fungsi, atau metode adalah penyebab umum kesalahan.

  • Lupa Mengimpor Modul: Jika Anda tidak mengimpor modul yang diperlukan dengan benar, Anda akan mengalami kesalahan saat mencoba menggunakannya.

  • Indeks yang Salah: Mengakses elemen dalam struktur data (seperti daftar atau kamus) dengan indeks yang salah dapat menyebabkan kesalahan.

  • Penggunaan Operasi yang Tidak Valid: Menggunakan operasi atau metode yang tidak cocok dengan tipe data yang Anda gunakan dapat menyebabkan kesalahan.

  • Kurangnya Inisialisasi: Variabel yang tidak diinisialisasi dengan benar sebelum digunakan dapat menyebabkan kesalahan


Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner


2. NameError

NameError adalah jenis kesalahan (error) yang terjadi dalam Python ketika sebuah nama (variabel atau fungsi) yang Anda coba gunakan belum didefinisikan atau tidak ada dalam cakupan (scope) saat ini.


Dalam konteks NameError, Python tidak dapat mengenali atau menemukan nama yang Anda sebutkan. Kesalahan ini muncul sebagai respons dari interpreter Python ketika kode Anda mencoba menggunakan sebuah nama yang belum dikenal.


Contoh sederhana NameError adalah sebagai berikut:

Chat GPT


Ketika Anda mengalami NameError, Anda perlu memeriksa dan pastikan bahwa nama yang Anda gunakan sudah didefinisikan dengan benar atau telah diimpor dari modul yang sesuai. Ini adalah salah satu jenis kesalahan yang umum terjadi saat Anda menulis kode Python, dan biasanya dapat diatasi dengan memeriksa penamaan variabel dan fungsi serta mengevaluasi cakupan (scope) kode Anda.


3. ZeroDivisionError

ZeroDivisionError adalah jenis kesalahan (error) yang terjadi ketika Anda mencoba membagi suatu angka dengan nol (0) dalam Python. Operasi pembagian dengan nol adalah operasi matematika yang tidak valid, dan itulah sebabnya Python menghasilkan ZeroDivisionError ketika mencoba melakukan hal tersebut.


Kesalahan ini akan terjadi jika Anda mencoba melakukan pembagian seperti ini:

Chat GPT


Ini juga dapat terjadi dalam konteks fungsi atau ekspresi matematika yang lebih kompleks. Penting untuk memeriksa nilai yang Anda bagikan atau pastikan bahwa angka yang Anda gunakan sebagai pembagi tidak sama dengan nol sebelum menjalankan operasi pembagian.


Baca juga : Konsep Artificial Intelligence & Machine Learning


4. TypeError

TypeError adalah jenis kesalahan umum dalam Python yang terjadi ketika operasi atau fungsi diberikan argumen dengan tipe data yang tidak sesuai atau tidak cocok dengan apa yang diharapkan oleh operasi atau fungsi tersebut.


Ini berarti bahwa Python mengharapkan tipe data tertentu, tetapi Anda memberikan tipe data yang tidak sesuai, sehingga menyebabkan kesalahan TypeError. Di bawah ini adalah beberapa contoh umum TypeError dalam debugging Python:


Penggunaan Operator dengan Tipe Data yang Tidak Cocok:

Chat GPT


Operasi Aritmatika dengan Tipe Data yang Tidak Sesuai:

Chat GPT


Untuk men-debug TypeError, Anda perlu memeriksa kode Anda dan memastikan bahwa tipe data yang Anda gunakan sesuai dengan apa yang diharapkan oleh operasi atau fungsi yang Anda jalankan. Anda juga dapat menggunakan pernyataan print atau debugger untuk memeriksa nilai variabel dan mengidentifikasi di mana kesalahannya terjadi.


Memanfaatkan ChatGPT dalam pembelajaran Data Science adalah langkah cerdas di era digital ini. Jangan ragu untuk menanyakan berbagai pertanyaan dan meminta panduan mengenai konsep dasar, algoritma, tools, tantangan, dan proyek-proyek praktis.


Yuk, eksplorasi ChatGPT untuk kebutuhan belajar tentang data bersama DQLab. Kenapa harus DQLab? Sebagai platform belajar online terbaik, modul ajarnya dilengkapi studi kasus yang membantu kalian belajar memecahkan masalah dari berbagai industri. DQLab juga mengintegrasikan modulnya dengan ChatGPT, sehingga:


  • Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

  • Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai

  • Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

  • Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun


Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Tunggu apa lagi, segera ikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner dan persiapkan diri untuk menjadi praktisi data yang andal! 


Penulis: Reyvan Maulid


Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login