Cara AI ChatGPT Bantu Penyusunan Workflow Software Development
Di era digital yang serba cepat ini, teknologi semakin berkembang dengan pesat, dan kecerdasan buatan (AI) tak bisa dipungkiri lagi kini mulai merambah ke hampir semua bidang kehidupan, termasuk pengembangan perangkat lunak. Mulai dari otomatisasi tugas-tugas rutin hingga membantu proses analisis data yang kompleks, AI telah menjadi mitra penting dalam kehidupan sehari-hari banyak orang.
Salah satu contoh AI yang sedang naik daun adalah ChatGPT, model AI generatif yang mampu memahami bahasa manusia dan berinteraksi secara alami dengan pengguna.
Penggunaan ChatGPT dalam dunia pengembangan perangkat lunak mungkin terdengar futuristik bagi sebagian orang, tapi kenyataannya, AI ini mulai digunakan oleh developer dari berbagai level, baik pemula hingga profesional. Salah satu alasannya sederhana: efisiensi.
Di dunia yang serba cepat ini, siapa sih yang tidak suka dengan sesuatu yang bisa mempercepat proses kerjanya? Tentunya semua orang sangat senang jika pekerjaannya bisa dilakukan dengan mudah, efektif, dan efisien, termasuk mereka para software developer.
Yuk, bahas selengkapnya bagaimana cara ChatGPT bisa membantu proses penyusunan worklow software development!
1. Memahami Apa itu Workflow Software Development?
Sebelum kita masuk ke detail bagaimana ChatGPT bisa membantu, mari kita bahas dulu apa itu workflow dalam pengembangan perangkat lunak. Workflow pengembangan perangkat lunak adalah serangkaian proses yang melibatkan berbagai langkah dan tahap untuk membangun sebuah aplikasi atau sistem, yang dikenal dengan nama Software Development Life Cycle (SDLC).
Sumber: Pollux Integra
Ada beberapa tahapan utama dalam SDLC:
Analisis Kebutuhan: Mengidentifikasi apa yang diinginkan pengguna atau klien dari perangkat lunak.
Desain: Menyusun struktur bagaimana aplikasi atau sistem akan bekerja.
Coding: Menulis kode untuk membangun fungsi-fungsi sesuai desain.
Pengujian: Memastikan semua fungsi berjalan sesuai rencana dan mencari bug.
Deployment: Meluncurkan perangkat lunak yang sudah siap digunakan ke publik atau pengguna internal.
Maintenance: Memperbarui dan memperbaiki perangkat lunak setelah digunakan.
Masing-masing tahap ini biasanya melibatkan banyak orang dari berbagai peran, mulai dari project manager, developer, tester, hingga tim operasi. Koordinasi dan komunikasi menjadi kunci utama agar workflow berjalan lancar.
Namun, kenyataannya, banyak hambatan yang bisa terjadi, seperti miskomunikasi, perubahan kebutuhan yang tiba-tiba, atau bahkan bottleneck di tahap coding. Di sinilah ChatGPT bisa memberikan dampak besar, membantu menyederhanakan proses dan mempercepat pekerjaan.
Baca juga : Konsep Artificial Intelligence & Machine Learning
2. Peran ChatGPT untuk Membantu Mempermudah Penyusunan Workflow Software Development
Di dunia di mana deadline ketat dan proyek semakin kompleks, ChatGPT bisa menjadi solusi praktis. Lalu bagaimana AI ini bekerja dalam setiap tahap pengembangan perangkat lunak?
a. Analisis Kebutuhan
Tahap ini adalah titik awal di mana klien atau stakeholder menjelaskan apa yang mereka butuhkan dari perangkat lunak. Namun, sering kali bahasa yang digunakan oleh klien berbeda dengan istilah teknis yang dipahami oleh developer. ChatGPT bisa membantu menjembatani hal ini dengan cara:
Menerjemahkan kebutuhan klien ke dalam format yang lebih teknis, seperti user stories atau feature requests.
Menguraikan informasi yang rumit menjadi poin-poin sederhana yang lebih mudah dipahami oleh tim pengembang.
Memberikan contoh struktur spesifikasi teknis berdasarkan permintaan klien, sehingga tim dapat langsung bekerja tanpa kehilangan waktu.
Sumber: Monday.com
Contohnya, katakanlah ada seorang klien ingin membuat aplikasi manajemen inventaris, tapi tidak yakin dengan fitur yang dibutuhkan. Dengan bantuan ChatGPT, tim bisa mendapatkan rekomendasi fitur berdasarkan input sederhana dari klien, misalnya "Saya ingin bisa melacak stok barang" yang kemudian dijabarkan menjadi user story seperti: "Sebagai pengguna, saya ingin bisa melihat jumlah stok setiap barang dalam waktu real-time."
b. Desain & Arsitektur
Setelah kebutuhan jelas, tahap berikutnya adalah desain dan arsitektur sistem. Ini bisa menjadi bagian yang menantang karena melibatkan diskusi antar tim dengan latar belakang yang berbeda. Namun, ChatGPT bisa membantu dengan:
Memberikan rekomendasi teknologi atau framework yang cocok berdasarkan spesifikasi proyek.
Membantu mendiskusikan ide-ide desain dengan memberikan referensi, contoh diagram, atau arsitektur yang sesuai.
Menyederhanakan komunikasi antar tim, sehingga ide-ide teknis dapat disampaikan dengan lebih mudah.
Sumber: Binus University
Contohnya,ketika ada seorang developer baru yang sedang kebingungan memilih antara menggunakan Monolithic atau Microservices sebagai arsitektur aplikasi bisa bertanya kepada ChatGPT, dan AI ini bisa memberikan penjelasan perbedaan keduanya, serta kapan sebaiknya masing-masing arsitektur digunakan.
c. Penulisan Kode (Coding)
Tahap yang paling teknis adalah coding. Banyak dari kita, terutama yang masih pemula, sering kali menghadapi masalah seperti bug yang sulit ditemukan, atau bingung dengan logika program yang rumit. Di sinilah ChatGPT bersinar:
Membantu menulis snippet kode berdasarkan deskripsi tugas yang diberikan oleh developer.
Memberikan alternatif logika atau solusi ketika sebuah masalah coding muncul. Misalnya, jika ada error pada kode, ChatGPT bisa membantu mencari tahu penyebabnya.
Membantu debugging dengan cara membaca kode yang diberikan dan memberikan saran perbaikan.
Misalnya ketika ada seorang developer sedang kesulitan mempercepat performa sebuah query database. ChatGPT bisa memberikan rekomendasi cara optimasi, seperti menambahkan indeks pada kolom yang sering di-query, atau menyarankan penggunaan teknik pengelompokan data yang lebih efisien.
Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner
d. Dokumentasi
Salah satu aspek yang sering terlupakan namun penting dalam pengembangan perangkat lunak adalah dokumentasi. Banyak developer yang merasa malas menulis dokumentasi, padahal ini sangat penting untuk memudahkan orang lain yang bekerja dalam tim.
Untungnya, ChatGPT bisa membantu:
Menulis dokumentasi teknis yang jelas dan mudah dipahami, bahkan untuk konsep yang rumit seperti algoritma atau desain arsitektur.
Membantu menjelaskan kode yang sudah ditulis, sehingga tim lain yang mungkin bekerja di bagian berbeda bisa lebih cepat memahami apa yang telah dibuat.
Coba bayangkan seorang data engineer yang harus menulis penjelasan teknis untuk sebuah pipeline data yang kompleks. Dengan ChatGPT, mereka bisa mendapatkan draft dokumentasi yang mencakup semua elemen penting, mulai dari cara kerja pipeline hingga detail implementasinya.
Dengan adanya ChatGPT, proses pengembangan perangkat lunak bisa lebih cepat, lebih efisien, dan yang paling penting, lebih manusiawi. Daripada menghabiskan waktu berjam-jam untuk coding manual atau debugging yang membosankan, developer bisa fokus pada kreativitas dan inovasi, sementara AI seperti ChatGPT mengambil alih tugas-tugas teknis yang lebih repetitif.
Dengan semakin berkembangnya teknologi AI, kita semakin mendekati era di mana kolaborasi antara manusia dan mesin akan menjadi hal yang lumrah dalam pengembangan perangkat lunak.
Gimana? Kamu tertarik untuk menguasai coding dan mengembangkan karier di bidang kecerdasan buatan (AI) seperti ChatGPT? Yuk, segera Sign Up ke DQLab! Disini kamu bisa banget belajar dengan modul berkualitas dan tools sesuai kebutuhan industri dari dasar hingga advanced meskipun kamu nggak punya background IT, lho. Dilengkapi studi kasus yang membantu para pemula belajar memecahkan masalah secara langsung dari berbagai industri.
Tidak cuma itu, DQLab juga sudah menerapkan metode pembelajaran HERO (Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based) yang dirancang ramah untuk pemula, dan telah terbukti mencetak talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data. Jadi, mau tunggu apa lagi? Yuk, segera persiapkan diri dengan modul premium atau kamu juga bisa mengikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner sekarang juga!
Penulis: Lisya Zuliasyari