Kupas Tuntas, Fitur ChatGPT untuk Coding DQLab

Pernah nggak sih, kamu lagi ngoding malam-malam terus tiba-tiba mentok gara-gara error misterius yang nggak bisa kamu jelaskan? Atau kamu butuh bikin fungsi tertentu tapi malah overthinking duluan? Tenang, kamu nggak sendirian. Banyak developer, mulai dari pemula sampai profesional, sekarang mulai mengandalkan ChatGPT sebagai partner coding yang bisa diajak brainstorming kapan aja.

Tapi, biar hasilnya maksimal, kamu perlu tahu dulu cara ngobrol yang efektif lewat prompt yang tepat. Nah, kali ini kita bakal bahas tuntas rekomendasi prompt ChatGPT untuk coding yang bisa bantu kamu kerja lebih cepat, lebih rapi, powerful, dan pastinya anti panik!

1. Mengenal Prompt ChatGPT untuk Coding

Prompt adalah perintah atau instruksi yang kamu tulis ke dalam kolom ChatGPT untuk meminta bantuan tertentu. Dalam konteks coding, prompt bisa berupa pertanyaan teknis, permintaan kode, revisi algoritma, hingga debugging error. Tapi jangan salah, nggak semua prompt akan ngasih kamu hasil yang kamu butuhkan. Semakin jelas, spesifik, dan kontekstual prompt-nya, semakin akurat juga hasil yang kamu dapatkan.

Jadi, bayangkan aja prompt itu kayak briefing kamu ke asisten pribadi super cerdas. Kalau kamu bilang “Bantu aku ngoding dong,” itu terlalu umum. Tapi kalau kamu bilang “Buatkan fungsi Python yang bisa menghitung nilai rata-rata dari list, lengkap dengan penanganan jika list kosong,” itu jauh lebih efektif. Itulah esensi dari prompt yang baik untuk coding.

2. Kenapa Prompt yang Bagus itu Penting dalam Coding?

Bayangkan kamu tanya ke mentor: “Tolong buatin kode JavaScript.” Tanpa konteks apa pun, pertanyaannya terlalu luas. Tapi kalau kamu bilang, “Tolong buatin kode JavaScript untuk validasi form pendaftaran dengan validasi email dan password minimal 8 karakter,” maka si mentor bisa bantu lebih tepat.

Sama halnya dengan ChatGPT. Semakin detail dan terstruktur prompt yang kamu buat, semakin besar kemungkinan kamu dapat kode yang optimal, efisien, dan langsung bisa dieksekusi. Bahkan, dalam dunia profesional, banyak engineer yang mengintegrasikan prompt engineering ke dalam alur kerja mereka agar hemat waktu saat prototyping, testing, hingga dokumentasi kode.

Baca juga: Tata Cara Menggunakan AI Chat GPT Anti Ribet!

3. Cara Membuat Prompt ChatGPT yang Powerfull untuk Coding

Menyusun prompt coding nggak bisa asal-asalan. Tapi tenang, kamu nggak harus jadi prompt engineer dulu kok untuk bisa bikin ChatGPT bekerja sesuai yang kamu inginkan. Mulailah dengan struktur 3W1H: What, Why, How, dan spesifikasi teknisnya. Misalnya kamu butuh fungsi Python untuk menghitung rata-rata dari list angka. Jangan cuma tulis “buatkan fungsi Python.” Tapi kamu bisa coba menuliskan prompt dengan lebih detail, seperti:

“Buatkan fungsi Python bernama average_calculator yang menerima list angka sebagai input, memeriksa apakah semua item adalah angka, dan mengembalikan nilai rata-ratanya. Jika ada item non-angka, kembalikan error message.”

Dengan prompt seperti itu, ChatGPT akan langsung memberi kamu rekomendasi kode yang lebih aman, terstruktur, bahkan bisa disesuaikan untuk production-ready script. Kamu juga bisa menambahkan konteks seperti:

• Bahasa pemrograman spesifik (Python, JavaScript, SQL)

• Framework (React, Flask, TensorFlow)

• Use case (data cleaning, web scraping, form validation, API call)
  Level pengguna (pemula atau expert)

Jadi, semakin detail konteksnya, semakin relevan pula hasil kodenya. Jangan ragu juga untuk menyertakan hasil atau output yang kamu harapkan dari kode tersebut. Ini membantu ChatGPT memahami arah pemecahan masalahnya.

Baca juga: Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

4. Hal-Hal yang Perlu Diperhatikan Saat Menggunakan Prompt dari ChatGPT

Satu hal penting yang kadang dilupakan: ChatGPT bukan programmer sempurna. Ia bisa salah, bisa over-engineered, atau justru under-engineered. Maka dari itu, kamu tetap harus cek kode hasilnya sebelum digunakan. Pastikan kamu untuk selalu melakukan beberapa hal berikut:

1. Uji coba kode di lingkungan development kamu.

2. Tambahkan komentar tambahan jika perlu.

3. Jangan terlalu mengandalkan tanpa pemahaman logika di balik kodenya.

Selain itu, hindari prompt yang ambigu seperti “buatkan script keren” atau “kode terbaik untuk proyek AI.” Karena “keren” atau “terbaik” adalah istilah subjektif. Gunakan istilah teknis, jelaskan input dan output, serta batasan-batasannya.

Menariknya, kamu juga bisa meminta ChatGPT menjelaskan kembali kode yang ia hasilkan, atau meminta versi refactor dari kode yang sudah kamu buat. Bahkan bisa kamu gunakan untuk mencari bug atau memperbaiki error dari log yang kamu copy-paste ke dalam prompt.

FAQ

Q: Apakah prompt coding bisa digunakan untuk semua bahasa pemrograman?
A: Ya! ChatGPT mendukung banyak bahasa seperti Python, JavaScript, R, Java, C++, bahkan SQL dan Bash. Tinggal sesuaikan saja saat kamu memberi prompt.

Q: Bisakah ChatGPT membantu membuat dokumentasi kode?
A: Tentu! Kamu bisa minta: “Bantu buatkan dokumentasi untuk fungsi ini agar bisa dibaca pemula,” atau “Buatkan komentar untuk setiap baris dalam fungsi berikut.”

Q: Apakah hasil kode dari ChatGPT bisa langsung dipakai di production?
A: Tidak selalu. Sebaiknya tetap di cek dan diuji secara manual. Gunakan hasil dari ChatGPT sebagai draft awal atau referensi, bukan kode final tanpa review.

Nah, dengan adanya kemudahan-kemudahan dari teknologi yang lahir seperti ChatGPT, kini saatnya kamu mengupgrade skill dan beralih dari metode tradisional yang memakan waktu dan merangkul solusi modern yang canggih, mudah digunakan, dan terbukti efektif. Dengan ChatGPT, kamu dapat menciptakan pengalaman pengguna yang lebih baik sekaligus meningkatkan daya saing di mata rekruter.

Caranya mudah banget, lho! Yuk, langsung aja 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