Cara Pakai AI ChatGPT untuk Paham Error Python
Saat menuliskan code ke dalam Python, tidak jarang kalian akan menemukan error. Kesalahan ini bisa terjadi karena berbagai faktor sehingga macam-macam error yang kalian dapatkan juga bisa jadi beragam. Tentu, hal ini akan membuat kalian bingung, dan kehilangan motivasi untuk melanjutkan proses analisis terutama bagi para pemula. Jangan khawatir, AI ChatGPT bisa membantu kalian menangani hal tersebut.
Sebagai produk inovasi dari artificial intelligence, ChatGPT dapat memberikan contoh code yang benar secara real-time sesuai dengan prompt yang kalian berikan. Bahkan teknologi satu ini juga menjelaskan secara detail beragam kondisi lainnya yang memungkinkan error sejenis. Jadi, kalian bisa lebih berhati-hati untuk tidak mengulangi kesalahan yang sama.
Penasaran bagaimana cara menggunakannya? Simak pada pembahasan berikut!
1. Mengapa Code Python Error?
Code Python dapat mengalami kesalahan atau error karena berbagai alasan. Beberapa alasan umumnya melibatkan kesalahan sintaksis, kesalahan selama eksekusi, atau ketidaksesuaian tipe data. Berikut beberapa penyebab umum kesalahan dalam code Python.
Kesalahan sintaksis: Terdapat kesalahan dalam penulisan kode yang melanggar aturan sintaksis Python. Contohnya, kurangnya tanda titik dua (:) setelah pernyataan if atau def.
Kesalahan eksekusi: Kode dapat mengalami kesalahan saat dieksekusi, misalnya karena pembagian oleh nol, pengaksesan indeks yang tidak valid pada daftar, atau pemanggilan fungsi dengan argumen yang tidak sesuai.
Variabel atau nama tidak ditemukan: Penggunaan variabel atau nama yang tidak dideklarasikan sebelumnya juga akan menyebabkan error.
Modul tidak ditemukan: Jika mencoba mengimpor modul atau paket yang tidak terinstal atau tidak ada di lingkungan kerja, akan muncul kesalahan.
Kesalahan tipe data: Menggunakan operasi atau fungsi pada tipe data yang tidak mendukung operasi tersebut akan menghasilkan kesalahan tipe data.
Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner
2. Macam-macam Error di Python
Ada beberapa istilah error yang umum ditemukan dalam penulisan code di Python. Beberapa di antaranya yaitu:
2.1 IndentationError
Kesalahan ini terjadi ketika ada masalah dengan tingkat indentasi dalam kode. Berikut contohnya.
Dalam Python, indentasi sangat penting untuk menunjukkan blok kode yang terkait. Oleh karena itu, pernyataan print(i) harus diindentasi (dijorokkan) ke dalam untuk menunjukkan bahwa itu adalah bagian dari loop for. Berikut adalah cara yang benar.
2.2 TypeError
Kesalahan ini terjadi ketika ada operasi yang tidak dapat dijalankan pada tipe data tertentu. Untuk lebih paham, perhatikan contoh berikut.
Code di atas error karena kita mencoba menambahkan string (x) dengan integer (y), yang tidak dapat dilakukan secara langsung dalam Python. Pada dasarnya, operasi penambahan antara tipe data string dan integer tidak didefinisikan. Jika ingin menambahkan nilai x (string) dan y (integer), kita perlu mengonversi nilai x menjadi integer terlebih dahulu.
Berikut adalah cara yang benar.
2.3 ValueError
Kesalahan ini terjadi ketika fungsi menerima argumen dengan tipe yang benar, tetapi nilai tidak sesuai dengan yang diharapkan. Contohnya seperti berikut.
Code tersebut error karena kita mencoba mengonversi string "abc" menjadi integer menggunakan fungsi int(), tetapi string tersebut tidak dapat diinterpretasikan sebagai bilangan.
Baca juga : Konsep Artificial Intelligence & Machine Learning
3. Paham Error di Python dengan ChatGPT
Untuk paham berbagai error dalam Python saat kalian membuat code, kalian bisa menggunakan ChatGPT. Pertama, buat prompt yang spesifik menggambarkan error yang dihadapi. Berikut contoh prompt tersebut.
Secara langsung, ChatGPT akan memberikan penjelasan detail seperti berikut ini.
Bisa dilihat kalau ChatGPT juga memberikan contoh penulisan code yang benar. Kalian cukup copy paste code Python yang benar atau sesuaikan dengan kebutuhan. Kalian juga bisa belajar lebih lanjut tentang error tersebut untuk menghindari kesalahan yang sama di proyek berikutnya. Misalnya dengan menggunakan prompt berikut.
ChatGPT akan menjelaskan berbagai kondisi lain yang memungkinkan terjadinya error seperti ValueError yang kita maksud pada prompt.
Kalian juga bisa menggunakan prompt lainnya untuk belajar berbagai materi Python lainnya yang lebih kompleks. Yuk, eksplorasi lebih jauh lagi penggunaan ChatGPT bersama DQLab. Modul ajar di platform ini dilengkapi studi kasus yang membantu kalian belajar memecahkan masalah dari berbagai industri. Jadi, tidak terbatas seperti contoh di atas, nih. DQLab juga mengintegrasikan modul dan 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 mahir membuat code dan menjadi praktisi data yang andal!
Penulis : Dita Feby
Editor : Annissa Widya