AI Coding Assistant Landscape (sumber: https://generativeprogrammer.com/p/ai-coding-assistants-landscape)

Generative AI untuk coding lagi naik daun banget akhir-akhir ini, karena bisa jadi pair programmer virtual yang bantu nulis, baca, dan merapikan kode di hampir semua bahasa pemrograman populer. Bagi developer, ini bukan cuma shortcut, tapi cara kerja baru, dari auto-complete yang makin pintar sampai agen AI yang bisa ngerjain satu fitur end-to-end. Fenomena ini bahkan melahirkan istilah baru, yaitu vibe coding. Istilah yang dipopulerkan Andrej Karpathy di awal 2025 ini menggambarkan gaya ngoding yang nggak lagi fokus ngetik baris kode, tapi memandu AI lewat natural language. Di sini, developer tinggal mikirin gambaran besarnya, sementara AI yang nulis, nyiapin, dan nge-debug kode secara iteratif. Hasilnya? Workflow yang lebih cepat, lebih interaktif, dan jauh lebih accessible bahkan buat yang pengalaman programming-nya terbatas atau bahkan nggak ada.

 

Generative AI for Coding = LLM ((but make it for coding))

Generative AI untuk coding adalah model AI (biasanya large language model/LLM) yang dilatih secara khusus pada kode sumber, dokumentasi, dan diskusi teknis sehingga mampu memahami dan menghasilkan kode baru. Model ini bisa menerjemahkan instruksi natural language seperti ‘tolong buatkan REST API CRUD untuk produk dengan autentikasi JWT’ dan boom, langsung jadi barisan kode yang cukup rapi dan bisa langsung diimplementasikan.​ Bedanya dengan auto complete klasik di IDE, generative AI tidak hanya melengkapi satu baris, tapi mampu menyusun fungsi lengkap, menulis test, atau menjelaskan error dengan konteks penuh dari file atau bahkan seluruh repository.

 

How AI Make Coding So Much Faster and Easier

  • Code completion dan generation
    AI bisa melengkapi fungsi, menulis boilerplate, generate kode untuk API client, hingga menyusun query SQL yang kompleks berdasarkan deskripsi kebutuhan. Ini mengurangi waktu untuk tugas rutin sehingga developer fokus ke desain dan logika bisnis.
  • Debugging dan refactoring
    Developer bisa menempelkan error log atau snippet yang bermasalah, lalu meminta AI menjelaskan kemungkinan penyebab dan memberi patch code. Tool semacam Cursor atau Copilot Chat bahkan bisa menelusuri beberapa file sekaligus untuk mencari akar masalah dan mengusulkan refactor yang lebih bersih.
  • Dokumentasi dan test
    AI dapat menghasilkan komentar, docstring, README, sampai unit test berdasarkan fungsi yang sudah ada. Ini membantu tim menjaga kualitas dokumentasi dan coverage test tanpa menambah beban manual yang besar.
  • Code translation dan modernisasi
    Banyak tool mendukung migrasi kode, misalnya dari Python 2 ke Python 3, dari JavaScript ke TypeScript, atau dari framework lama ke yang lebih baru. Dalam konteks modernisasi sistem, AI bisa menjadi asisten translasi.

Gemini AI menjelaskan barisan kode python pada Google Colab Notebook (sumber: dokumentasi pribadi)

Some of The Popular Coding Assistant

  • GitHub Copilot
    Salah satu pionir AI pair programmer yang terintegrasi dengan VS Code, JetBrains, dan IDE populer lainnya. Copilot membaca konteks file yang sedang dibuka, lalu memberi saran kode, komentar, bahkan unit test secara real time. Banyak developer menggunakannya untuk boilerplate, loop yang repetitif, hingga refactor fungsi yang panjang.
  • ChatGPT dan model serupa (Claude, Gemini, Grok.)
    Berbasis chat interface, cocok untuk menjawab pemasalahan ‘why’ and ‘how’, misalnya menjelaskan error stacktrace, merancang arsitektur, atau mengubah snippet dari satu bahasa ke bahasa lain. Di banyak workflow, developer menggabungkan chat model untuk diskusi konsep dan Copilot style assistant untuk penulisan kode langsung di editor.
  • Tabnine, Replit Agent, Cursor, dan sejenisnya
    Tabnine berfokus pada auto-complete yang adaptif ke gaya coding masing masing developer dan bisa di host secara private untuk kebutuhan enterprise. Replit Agent dan Cursor membawa konsep AI first IDE, yaitu AI mempunyai akses penuh ke proyek dan dapat mengedit banyak file, mencari bug, dan mengimplementasikan perubahan besar lewat instruksi natural language.

 

Manfaat dan Batasan

AI terbukti meningkatkan produktivitas lewat otomatisasi boilerplate, konfigurasi, dan pola kode berulang. Proses belajar juga makin cepat karena developer bisa tanya-tanya langsung ke AI, mulai dari penjelasan baris per baris sampai perbandingan pendekatan algoritma. Selain itu, AI mempermudah eksplorasi teknologi baru dengan menyediakan contoh minimal atau template yang bisa langsung diuji coba.

Meski kuat, AI bukan pengganti skill engineering. Kode yang dihasilkan bisa salah, tidak aman, atau kurang efisien, jadi review manual dan testing tetap wajib. Penggunaan di codebase privat juga perlu memperhatikan kebijakan data dan lisensi. Cobalah untuk menghindari ketergantungan berlebihan agar kemampuan problem-solving dan pemahaman fundamental tetap terasah.

 

Some Little Things to Note

Pada dasarnya, generative AI untuk coding adalah soal kolaborasi: manusia tetap merancang, menilai, dan mengambil keputusan, sementara AI menangani bagian yang repetitif dan memakan waktu. Dipakai dengan tepat, AI membantu developer jadi lebih strategis dan kreatif—bukan sekadar pengetik kode.

 

Penulis

Felicia Natania Lingga, S.Kom. — FDP Scholar

 

Referensi