GitHub Copilot: Seberapa Efektif AI Membantu Programmer Menulis Kode?

Dalam beberapa tahun terakhir, teknologi kecerdasan buatan (AI) telah merambah berbagai bidang, termasuk dunia pemrograman itu sendiri. Salah satu inovasi paling menonjol adalah GitHub Copilot, sebuah asisten coding berbasis AI yang dikembangkan oleh GitHub dan OpenAI. Dengan kemampuan untuk menyelesaikan kode secara otomatis, menyarankan baris kode, dan menerjemahkan instruksi natural language ke dalam bahasa pemrograman, Copilot disebut-sebut sebagai “pair programmer” versi digital.

GitHub Copilot hadir dalam bentuk ekstensi code editor yang terintegrasi, seperti pada Visual Studio Code, salah satu editor yang paling populer saat ini. GitHub Copilot telah menarik perhatian luas dari kalangan mahasiswa, developer profesional, hingga pengajar di bidang ilmu komputer. Artikel ini akan mengulas secara menyeluruh bagaimana GitHub Copilot bekerja, manfaat utamanya dalam praktik pemrograman, keterbatasan yang perlu diperhatikan, serta implikasinya terhadap proses belajar dan produktivitas pengembang perangkat lunak.

Bagaimana Cara Kerja GitHub Copilot?

GitHub Copilot bekerja dengan memanfaatkan teknologi large language model yang telah dilatih menggunakan kumpulan kode open source dari jutaan repositori di GitHub. Model yang digunakan, awalnya Codex, tapi saat ini sudah tersedia beberapa pilihan model yang advance lainnya, seperti GPT-4o, GPT4.1, hingga Claude Sonnet 3.5. Dengan begitu user dapat memilih model yang paling sesuai dengan kebutuhan mereka.

Secara teknis, ketika seorang programmer mulai menulis fungsi atau memberikan komentar dalam bahasa natural seperti “create a function to reverse a string”, Copilot akan merespons dengan menyarankan implementasi fungsi tersebut dalam bahasa pemrograman yang digunakan di file tersebut. Proses ini terjadi hampir secara instan dan bersifat kontekstual, artinya Copilot mampu membaca nama variabel, fungsi sebelumnya, bahkan file lain dalam satu proyek untuk memberikan saran yang lebih relevan. Copilot dapat di-utilize mulai dari menyarankan potongan kode yang paling sederhana hingga membuat sebuah app / software secara utuh atau hampir utuh.

Satu hal yang menari adalah, bahwa interaksi dengan Copilot bersifat dua arah dan terus-menerus. Programmer dapat menerima saran, menolaknya, atau memodifikasi hasilnya. Ini membuat proses pengembangan kode terasa lebih kolaboratif, seolah-olah bekerja bersama rekan tim yang sangat cepat dan (kadang) cukup cerdas.

Namun demikian, perlu dipahami bahwa Copilot bukanlah sistem penalaran formal. Ia tidak memahami makna kode sebagaimana manusia memahaminya. Ia hanya melakukan prediksi berbasis pola statistik dari data training. Oleh karena itu, meskipun kemampuannya mengesankan, hasil output-nya tetap harus ditinjau secara kritis, terutama dalam konteks keamanan, efisiensi, dan keakuratan.

Cara Menggunakan GitHub Copilot

GitHub Copilot memiliki sebuah dokumentasi resmi yang lengkap untuk kamu dapat mengoptimalkannya yang dapat diakses pada url berikut https://github.com/features/copilot, tapi dalam artikel ini akan dibahas ringkas bagaimana cara menggunakannya secara sederhana.

1. Instalasi dan Konfigurasi Awal

Langkah pertama untuk menggunakan GitHub Copilot adalah memastikan bahwa kamu sudah memiliki akun GitHub dan editor VS Code. Selanjutnya, yang kamu lakukan adalah membuka Extensions Marketplace dan lakukan pencarian “Copilot” maka kamu akan menemukan item seperti berikut, lalu kamu tinggal klik “Install” (Dalam gambar tersebut kebetulan Github Copilot-nya sudah ter-install)

Setelah itu kamu bisa langsung login dan sinkronisasi dengan akun GitHub kamu. Dengan begitu, GitHub Copilot siap menjadi teman coding-mu. Ya, sederhana, bukan?

2. Menulis code dengan GitHub Copilot

GitHub Copilot menawarkan beberapa cara untuk kamu dapat menggunakannya, cara yang pertama adalah kamu tinggal menulis code seperti biasanya pada editor, lalu Copilot akan muncul dengan ghost text memberikan saran untuk melengkapi code kamu secara otomatis.

Contohnya pada gambar di atas, telah dibuat sebuah file bernama validate_email.py. Ketika kita mulai menulis code “def validate_”, Copilot langsung memberikan saran untuk melengkapi codenya yang tentu saja sesuai dengan konteks, yaitu memvalidasi email.

Cara kedua menggunakan Copilot adalah dengan langsung memberikan prompt yang spesifik. Gambar berikut adalah contoh di mana kita membuat prompt agar Copilot membuatkan code untuk melakukan check apakah suatu bilangan merupakan palindrome atau bukan.

Cara ketiga adalah dengan melakukan prompt pada kolom chat yang telah disediakan. Cara ini sangat mirip dengan ketika kita menggunakan ChatGPT. Misalnya pada kasus ini saya melakukan prompt sebagai berikut.

“Create a web application that functions as a personal money manager. The app should allow users to input and track their income and expenses. Make sure the interface is user-friendly. You may use any framework or technology stack you prefer.”

Hanya dengan instruksi sederhana seperti itu, Copilot langsung membuatkan sebuah workspace yang cukup kompleks dengan code-code yang sesuai di dalamnya sesuai dengan permintaan.

Dengan beberapa penyesuaian pada prompt—seperti permintaan untuk membuat antarmuka (UI) yang lebih berwarna, menambahkan fitur-fitur lanjutan, serta memastikan tampilan web yang responsif—berikut ini adalah hasil pekerjaan yang sepenuhnya dihasilkan oleh GitHub Copilot.

Note: Pekerjaan tersebut diselesaikan oleh GitHub Copilot hanya kurang dari 10 menit. Bayangkan apa yang dapat kamu buat jika kamu bisa memaksimalkan kemampuan GitHub Copilot tersebut dikombinasikan dengan kreatifitas dan skill yang kamu miliki!

 

Ditulis oleh:

Muhammad Alfhi Saputra – FDP Scholar

 

Referensi:

https://code.visualstudio.com/docs/copilot/setup

https://github.com/features/copilot

https://github.blog/ai-and-ml/github-copilot/what-can-github-copilot-do-examples/