Pemrograman konvensional (traditional programming) adalah pendekatan di mana programmer secara eksplisit menulis kode untuk menyelesaikan suatu masalah: menentukan algoritma, struktur data, logika kontrol, dan implementasi langkah demi langkah untuk mencapai keluaran yang diinginkan. Pemrograman konvensional mengharuskan manusia menguasai sintaks, semantik bahasa pemrograman, serta mengatur seluruh alur kontrol dan penanganan error.

Di sisi lain, “pemrograman berbasis AI” atau penggunaan AI dalam pemrograman (AI-assisted programming, generative programming, machine learning, atau large language models) lebih mengandalkan model‑model yang dilatih dari data, yang bisa menghasilkan (atau membantu menghasilkan) kode, memprediksi kemungkinan error, memberikan sugesti otomatis, atau bahkan mengambil alih sebagian logika pemrograman. Pendekatan ini mengubah paradigma dari “menulis semua detail” ke “memanfaatkan kemampuan otomatis / prediksi / pembelajaran”.

 

Perbandingan Utama

Berikut ini beberapa aspek perbandingan antara pemrograman konvensional dan pemrograman dengan bantuan AI:

Aspek Pemrograman Konvensional Pemrograman Berbasis AI / AI‑Assisted
Kontrol dan Transparansi Kontrol penuh atas setiap bagian kode, alur logika, optimasi. Pemrogram tahu persis apa yang dijalankan. Beberapa bagian di “black box” (model AI). Pengembang mungkin kurang tahu “mengapa” AI menghasilkan kode tertentu atau bagaimana internal model memilih opsi tertentu.
Ketergantungan pada Keahlian Manusia Tinggi — programmer perlu memahami algoritma, struktur data, debugging manual, efisiensi, keamanan, penanganan edge case. Keahlian tetap dibutuhkan, tapi fokus berubah: lebih ke prompt engineering, validasi / koreksi output AI, integrasi, desain sistem, dan pengelolaan risiko (bias, keamanan).
Produktivitas & Kecepatan Pengembangan Untuk tugas yang kompleks dan eksplisit, pemrograman konvensional bisa lebih lambat karena semua detail harus dipertimbangkan. AI‑assisted tools bisa mempercepat bagian penulisan kode boilerplate, debugging dasar, atau memberikan saran. Namun, overhead muncul pada verifikasi dan koreksi.
Kesalahan & Debugging Kesalahan dikontrol oleh programmer, debugging manual, log, testing. AI bisa membantu mendeteksi atau memprediksi error, tetapi bisa juga menghasilkan error “tidak terduga” atau kode yang tampak benar tapi mengandung bug. Validasi manusia tetap penting.
Adaptabilitas & Skalabilitas Dapat dioptimasi secara spesifik untuk kebutuhan, tetapi perubahan besar memerlukan revisi manual yang cukup banyak. Model AI bisa diadaptasi jika data/training‑nya diperbarui, dan reuse dalam konteks yang berbeda (tergantung generalisasi). Namun ada batas, terutama pada domain khusus.
Etika, Keamanan, dan Isu Lain Isu keamanan, performa, dan lisensi tetap ada, tapi kontrol diri lebih besar. Ada isu baru: bias dalam data pelatihan, plagiasi, keamanan output model (misalnya kode yang rentan), tanggung jawab atas kesalahan, dan kejelasan kepemilikan.

Manfaat dan Keterbatasan

Manfaat Pemrograman Berbasis AI:

  1. Efisiensi waktu – Mempercepat pembuatan kode boilerplate, repetitive tasks, dan debugging sederhana.
  2. Aksesibilitas – Non‑ahli / junior dapat lebih cepat menghasilkan kode dengan bantuan AI sebagai asisten.
  3. Eksperimen & Prototyping – AI bisa digunakan untuk mencoba solusi berbeda dengan cepat.
  4. Pembelajaran – AI bisa memberi masukan dan feedback cepat bagi pelajar, membantu mempercepat kurva pembelajaran.

Keterbatasan / Risiko AI:

  1. Reliabilitas – Output AI bisa error, tidak optimal, atau tidak sesuai konteks.
  2. Over‑reliance – Terlalu bergantung pada AI bisa melemahkan kemampuan berpikir kritis, debugging manual, atau pemahaman mendalam tentang algoritma.
  3. Isu etika & hukum – Hak cipta, plagiasi (kode yang dihasilkan mungkin mirip sumber yang dilatihnya), keamanan, dan privasi data.
  4. Transparansi & interpretabilitas – “Mengapa AI membuat keputusan seperti ini?” kadang sulit dijawab.

 

Tren Terbaru dan Evolusi

Berdasarkan literatur terkini

  • Studi “Comparing Large Language Models and Human Programmers for Generating Programming Code” (Hou et al., 2024) membandingkan kemampuan model‑bahasa AI (LLMs) dengan programmer manusia. Model seperti GPT‑4 menunjukkan performa tinggi pada banyak tugas, bahkan di beberapa tes bersaing seperti LeetCode / GeeksforGeeks.
  • Penelitian mengenai “Human‑AI Experience in Integrated Development Environments” mengidentifikasi bagaimana pengalaman programmer berubah dengan adanya bantuan AI dalam lingkungan pengembangan (IDE). Ada keuntungan, tapi juga muncul tantangan seperti bias otomasi (automation bias), kebergantungan, dan kebutuhan verifikasi ekstra.
  • Dalam pendidikan pemrograman, beberapa studi melihat dampak AI dalam pembelajaran: misalnya bagaimana mahasiswa memandang penggunaan AI dan tantangan memperbaiki kesalahan output model AI dibandingkan tugas rancangan pengajar.
  • Penelitian di Indonesia juga menyoroti bagaimana integrasi AI dalam pendidikan, kebijakan pendidikan, dan pengembangan sistem adaptif untuk pembelajaran yang dipersonalisasi memberi hasil positif, namun perlu perhatian terhadap etika dan kesiapan infrastruktur / kurikulum.

 

Apakah AI Menggantikan Pemrograman Konvensional?

Tidak sepenuhnya. AI tidak akan menggantikan pemrograman konvensional secara menyeluruh, tetapi akan mengubah cara pemrograman dilakukan. AI lebih tepat dilihat sebagai asisten, penguat, atau alat peningkatan produktivitas. Programmer tetap dibutuhkan untuk:

  • Merancang arsitektur sistem dan logika tingkat tinggi.
  • Menangani kasus kompleks yang memerlukan kreativitas, pemahaman mendalam, atau domain‑spesifik.
  • Memverifikasi, mengoreksi, dan mengoptimasi output AI.
  • Menetapkan standar keamanan, kepatuhan hukum, dan etika.

Pemrograman konvensional dan AI masing‑masing memiliki kelebihan dan kekurangan. Untuk memaksimalkan manfaatnya, pendekatan hibrida kemungkinan besar adalah arah yang optimal: memadukan kontrol dan kejelasan dari pemrograman tradisional dengan efisiensi dan bantuan otomatis dari AI. Adaptasi terhadap perubahan (termasuk skill baru seperti prompt engineering, verifikasi model, dan etika AI) akan menjadi kunci agar perkembangan teknologi ini berdampak positif.

Penulis: Kristien Margi Suryaningrum, S.Kom., M.Cs.

 

Daftar Pustaka

Berikut beberapa literatur dalam 5 tahun terakhir yang relevan:

  1. Hou, W., Zhicheng Ji, et al. “Comparing Large Language Models and Human Programmers for Generating Programming Code.” Advanced Science, 2024.
  2. Agnia Sergeyuk, Ilya Zakharov, Ekaterina Koshchenko, Maliheh Izadi. “Human‑AI Experience in Integrated Development Environments: A Systematic Literature Review.” arXiv, 2025.
  3. “Integrating Generative AI into Programming Education: Student Perceptions and the Challenge of Correcting AI Errors.” International Journal of Artificial Intelligence in Education, 2025.
  4. Hananto, A., Hasibuan, N. S., Olivia, S., Tukino, T., & Novalia, E. “The Impact of Artificial Intelligence on Programmer Jobs: Threat or Opportunity?” JUSIFO (Jurnal Sistem Informasi), Vol. 11 No. 1, 2025.
  5. Dwiantoro, B., Sujana, Y., Hatta, P. et al. “The Role of Artificial Intelligence in Programming Education and Its Impact on the Learning Process.” Indonesian Journal of Informatics Education, 2022‑2024.