Ulasan kode AI

Ulasan kode berbasis AI adalah penggunaan alat dan teknik kecerdasan buatan (AI) untuk mengevaluasi kode dari segi kualitas, gaya, dan fungsionalitas secara efisien.

Proses otomatis ini menggunakan model machine learning (ML) untuk mengidentifikasi inkonsistensi dengan standar pengodean serta mendeteksi masalah keamanan dan kerentanan dalam kode.

Alat ulasan kode berbasis AI sering memberikan saran, bahkan perbaikan langsung, untuk membantu pengembang menghemat waktu sekaligus meningkatkan kualitas kode yang dihasilkan. Alat tersebut dapat diintegrasikan ke dalam lingkungan pengembangan dan sistem kontrol versi untuk mendukung proses integrasi berkelanjutan (CI) dan pengiriman berkelanjutan (CD). Contoh alat ini termasuk GitHub Copilot, DeepCode, SonarQube dan What the Diff.

Lingkungan pengembangan perangkat lunak yang terus berkembang menuntut adanya basis kode yang berkualitas tinggi untuk mendukung kinerja dan keberlanjutan. Karena itu, tim pengembang semakin banyak memanfaatkan repositori sumber terbuka untuk mempercepat pengembangan proyek, sekaligus memastikan pengelolaan perubahan kode dilakukan secara efektif.

AI berperan penting dalam mengubah proses ulasan kode dengan menghadirkan pendekatan baru yang membantu pengembang menjaga kualitas kode. Hal ini pada akhirnya mendukung pertumbuhan dan efisiensi ekosistem pengembangan perangkat lunak. Ulasan kode berbasis AI adalah pendekatan inovatif yang memanfaatkan AI generatif untuk menyempurnakan dan meningkatkan efisiensi proses ulasan kode tradisional.

Dengan kemampuannya mempelajari berbagai kode sumber terbuka, sistem AI dapat mengenali pola, mendeteksi potensi bug, dan memberikan saran perbaikan, sehingga mendorong terciptanya budaya kolaborasi dan peningkatan kualitas secara berkelanjutan.

Ada empat komponen utama dalam ulasan kode AI yang semuanya memainkan peran penting.¹

• Penganalisis kode statis

• Analisis kode dinamis

• Sistem berbasis aturan

• Pemrosesan Bahasa Alami (NLP) dan model bahasa besar (LLM)

Ini adalah metode yang menganalisis kode sumber sebelum menjalankan program. Tujuan dan manfaat utama adalah mengidentifikasi masalah atau kesalahan sebelum dijalankan. Analisis kode statis adalah komponen penting dalam proses ulasan kode karena dapat mendeteksi bug lebih awal, mengidentifikasi kerentanan keamanan, dan meningkatkan kemudahan pemeliharaan kode.

Alat analisis kode statis mampu menganalisis kode sumber langsung pada tingkat bahasa pemrograman, sehingga sangat efektif untuk menangani basis kode yang kompleks. Dengan menggunakan alat yang tepat, analisis kode statis dapat memindai ribuan baris kode hanya dalam hitungan detik, sehingga membantu perusahaan menghemat waktu dan sumber daya secara signifikan. Setelah analisis kode statis selesai, algoritma AI dapat memanfaatkan hasilnya untuk memberikan rekomendasi perbaikan atau tindakan lanjutan.

Berbeda dengan analisis kode statis, analisis kode dinamis dirancang untuk menguji kode dengan menjalankan aplikasi guna mendeteksi potensi masalah atau kerentanan keamanan. Keunggulan metode ini adalah kemampuannya mengidentifikasi masalah saat perangkat lunak sedang berjalan, termasuk isu-isu yang mungkin terlewat dalam analisis kode statis.

Analisis kode dinamis juga dikenal sebagai Dynamic Application Security Testing (DSAT). Alat DSAT ini memiliki kamus kerentanan yang diketahui untuk dicari ketika aplikasi sedang berjalan. Alat-alat ini kemudian menganalisis respons terhadap input dan membuat catatan masalah apa pun. Alat analisis kode dinamis membantu pengembang mengidentifikasi hambatan kinerja dan kerentanan keamanan sejak dini, sehingga memastikan aplikasi lebih siap sebelum dirilis kepada pelanggan.

Sistem komputer ini menggunakan aturan yang telah ditentukan dan praktik terbaik untuk analisis kode. Metode ini bermanfaat karena mampu menerapkan logika pada data input untuk menghasilkan kesimpulan, sehingga menjadi bagian penting dalam keseluruhan proses ulasan kode. Aturan-aturan tersebut membantu memastikan bahwa kode etik tersebut memenuhi standar industri dan mematuhi pedoman perusahaan.

Sistem berbasis aturan ini menetapkan standar yang konsisten untuk analisis kode, sehingga menjadi sumber yang andal bagi tim pengembangan. Linters adalah alat yang memeriksa kode untuk kesalahan sintaks atau penyimpangan dari aturan gaya pengodean tertentu. Alat ini juga dapat membantu meningkatkan kualitas aplikasi dengan memastikan kode tetap konsisten dan mudah dipelihara.

Model NLP, dilatih pada kumpulan data kode yang besar, menjadi inti dari ulasan kode AI. Model-model ini sangat penting dalam proses ulasan kode AI karena mampu mengenali pola yang mengindikasikan potensi masalah atau ketidakefisienan dalam kode. Tujuan utamanya adalah agar NLP dapat terus meningkatkan kemampuannya seiring waktu, sehingga semakin efektif dalam mendeteksi kesalahan dan memberikan rekomendasi yang lebih mendetail.

Secara terpisah, LLM seperti GPT-4, mulai dimasukkan ke dalam alat peninjauan kode. LLM memiliki kemampuan untuk memahami struktur dan logika kode dengan tingkat kompleksitas yang lebih tinggi dibandingkan teknik machine learning tradisional. Metode LLM mampu mendeteksi anomali dan kesalahan dengan tingkat detail yang lebih tinggi, sehingga mendukung proses ulasan kode yang lebih mendalam dan komprehensif.

watsonx Code Assistant: watsonx Code Assistant adalah solusi berbasis AI generatif yang dirancang untuk mempercepat proses pengembangan perangkat lunak sekaligus memastikan prinsip kepercayaan dan keamanan tetap terjaga. Dengan watsonx Code Assistant, pengembang dapat mengurangi kesalahan, mempercepat proses belajar, dan menghasilkan kode berkualitas tinggi melalui fitur pembuatan kode, pencocokan kode, serta modernisasi kode.

Codacy: Codacy menyediakan fitur ulasan kode otomatis untuk berbagai bahasa pemrograman, termasuk JavaScript dan Python. Alat ini membantu pengembang menjaga kualitas kode secara konsisten di seluruh proyek. Proses orientasi dirancang agar terintegrasi dengan lancar ke dalam alur kerja perangkat lunak, memungkinkan tim untuk mendeteksi dan menangani masalah sejak tahap awal.

DeepCode: DeepCode memanfaatkan AI untuk menganalisis kode secara real-time dan memberikan insight yang dapat ditindaklanjuti, khususnya untuk proyek-proyek sumber terbuka. Alat ini dirancang untuk meningkatkan proses orientasi pengembang baru dengan mengidentifikasi potensi hambatan umum dan mendorong penerapan praktik terbaik dalam rekayasa perangkat lunak.

Bito AI: BitoAI berfokus pada perampingan orientasi untuk tim rekayasa perangkat lunak dengan antarmuka intuitif dan ulasan kode yang didukung AI. Alat ini memberikan masukan langsung dan rekomendasi yang dapat ditindaklanjuti, membantu anggota tim baru beradaptasi dengan cepat pada standar pengodean dan praktik terbaik perusahaan.

PullRequest: PullRequest menyediakan insight yang didorong oleh AI dan didukung oleh keahlian manusia untuk mempermudah proses orientasi tim rekayasa perangkat lunak. Platform ini memfasilitasi kolaborasi dan berbagi pengetahuan, memungkinkan pengembang baru belajar langsung dari pengulas berpengalaman.

Coderabbit: Coderabbit adalah platform ulasan kode berbasis AI yang memanfaatkan teknologi cerdas untuk memberikan analisis dan masukan yang jelas dan terperinci. Platform ini menyediakan ulasan berkualitas setara dengan ulasan manusia dan dapat disesuaikan, mendukung semua bahasa pemrograman.

Ulasan kode yang didukung AI memberikan berbagai manfaat bagi organisasi dan tim pengembang, di antaranya:

• Efisiensi
• Konsistensi
• Deteksi kesalahan
• Pembelajaran yang ditingkatkan

Salah satu manfaat utama dari ulasan kode AI adalah efisiensi. Proses ulasan kode tradisional sering memakan waktu lama dan membutuhkan banyak sumber daya. Dengan ulasan kode otomatis, seperti AI, prosesnya dapat dilakukan dalam beberapa saat. Setiap metode ulasan kode berbasis AI yang telah dibahas sebelumnya memainkan peran penting dalam seluruh proses pengembangan aplikasi, mulai dari tahap awal hingga penyelesaian.

Contoh manfaat ini adalah IBM watsonx Code Assistant untuk Z. Produk berbasis gen AI ini dirancang untuk mempercepat siklus hidup aplikasi mainframe dan menyederhanakan proses modernisasi, menjadikannya lebih efisien dan hemat biaya. Pengembang dapat secara otomatis melakukan refaktor pada elemen kode yang dipilih, mengoptimalkan, dan memodernisasi kode dengan mengubah COBOL menjadi Java.²

Anggota tim peninjau kode manusia dapat terpengaruh oleh faktor eksternal, seperti kelelahan atau bias, yang dapat menyebabkan ulasan kode yang tidak konsisten. AI mampu menganalisis kode dengan akurasi dan konsistensi tinggi, terlepas dari jumlah atau tingkat kompleksitasnya. Hal ini menjadikannya manfaat utama dalam ulasan kode berbasis AI. Ulasan kode adalah proses yang memakan waktu, tetapi dapat dipercepat dengan memanfaatkan teknologi canggih seperti alat AI generatif, asalkan digunakan dengan tepat.

Salah satu contoh konsistensi adalah model Granite dari IBM, yang dilatih menggunakan basis kode besar mencakup 115 bahasa pemrograman dan 1,63 triliun token. Metode ulasan kode AI sangat mudah dan dilatih pada berbagai kumpulan data. Model Granite juga telah melewati proses ulasan tata kelola, risiko, dan kepatuhan (GRC) yang dirancang khusus untuk memastikan keandalannya.

Alat ulasan kode yang didukung AI berdasarkan teknologi sangat efektif mendeteksi kesalahan mendalam secara real-time, termasuk masalah mendalam seperti code smell, yang sering terlewat dalam ulasan manual. Kesalahan semacam itu sering kali terabaikan karena sulit dikenali atau hanya muncul dalam kondisi tertentu, kecuali jika dianalisis menggunakan metode ulasan kode yang spesifik.

Contohnya, IBM Research telah mengembangkan platform IBM AIOps Insight untuk membantu para pakar TI menemukan solusi atas masalah TI dengan lebih cepat dan efisien. Dengan dukungan Power LLM dan gen AI, AIOps Insights mampu mengumpulkan data dari lingkungan TI klien dan menganalisis korelasi dalam data tersebut untuk mengidentifikasi potensi masalah secara proaktif.

Manfaat dari ulasan kode AI adalah memberikan peluang belajar yang berharga bagi pengembang untuk meningkatkan keterampilan pengodean mereka secara berkelanjutan. Manfaat utama AI adalah memberikan masukan dan rekomendasi yang membantu pengembang meningkatkan alur kerja mereka sekaligus memastikan kemampuan untuk menghasilkan kode berkualitas.

Berdasarkan contoh sebelumnya, IBM AIOps Insights dapat menyatukan insight manusia dan pengodean didukung AI. Dengan modul remediasi cerdas, pengembang dapat dengan mudah mengidentifikasi dan mengatasi penyebab perlambatan atau masalah teknis dalam sistem. Hal ini menghilangkan kebutuhan bagi pengembang untuk menulis skrip manual untuk melakukan remediasi.

Pengembang berisiko terlalu bergantung pada alat AI untuk merampingkan proses ulasan kode, sehingga mengurangi fokus pada pengembangan keahlian pribadi dan keterampilan berpikir kritis. Ketergantungan ini dapat menyebabkan utang teknis yang tidak terkendali, karena pengembang cenderung mengabaikan masalah mendasar yang memerlukan pengawasan dan evaluasi langsung oleh manusia.

Cara mengatasi tantangan ini adalah dengan menetapkan standar etika untuk proses ulasan kode dan memastikan semua pengembang mematuhi aturan yang telah ditetapkan. Organisasi harus menetapkan batasan yang jelas untuk mencegah penyalahgunaan dan memastikan keseimbangan antara kecepatan kerja dan kepatuhan terhadap prinsip etika. Yang terpenting, peran manusia tetap menjadi faktor utama dalam ulasan kode, sementara AI hanya berfungsi sebagai pendukung untuk memperkuat proses tersebut.

Alat AI sering kali kesulitan memahami konteks spesifik suatu proyek, terutama terkait detail kompleks seperti API dan struktur arsitektur secara menyeluruh. Kurangnya pemahaman konteks ini dapat mengakibatkan validasi kode yang kurang akurat dan melewatkan peluang untuk mengoptimalkan kode sesuai dengan tujuan proyek.

Dalam menghadapi sejumlah besar data, penting untuk menggunakan kumpulan data pelatihan yang beragam dan mencakup semua kelompok yang menjadi target organisasi. Cara lain untuk mengatasi keterbatasan ini adalah dengan rutin memeriksa sistem AI untuk mendeteksi bias, menggunakan pemantauan otomatis, dan menetapkan pedoman ketat yang harus diikuti oleh gen AI.

Sistem ulasan kode berbasis AI dapat menghasilkan kesalahan, seperti positif palsu yang salah menandai kode sebagai bermasalah, atau negatif palsu yang gagal mendeteksi kekurangan sebenarnya. Ketidakakuratan ini dapat menghambat proses ulasan kode, mengakibatkan waktu terbuang untuk memperbaiki masalah yang tidak relevan, atau melewatkan kekurangan penting yang justru menambah utang teknis.

Solusi potensial untuk mengatasi tantangan ini adalah dengan memanfaatkan algoritma ML untuk memantau data dalam jumlah besar sekaligus menganalisis pola perilaku setiap metrik secara mendalam. Memiliki garis dasar sebagai acuan dapat membantu mengurangi kesalahan deteksi dan memungkinkan pengembang menilai tingkat keparahan dari hasil negatif palsu secara lebih akurat. Salah satu cara untuk mengatasi tantangan dalam tinjauan kode AI adalah dengan melatih ulang model menggunakan kumpulan data yang sama, tetapi menyesuaikan nilai keluaran agar lebih selaras dengan hasil yang diharapkan.

Mengintegrasikan ulasan kode berbasis AI dapat secara signifikan meningkatkan proses pengembangan perangkat lunak dengan membantu tim menjaga kualitas kode yang tinggi sekaligus meningkatkan efisiensi. Ada beberapa langkah umum untuk mengintegrasikan alat bantu yang didorong oleh AI secara efektif ke dalam alur kerja ulasan kode dalam konteks bisnis.³

1. Pilih alat ulasan kode berbasis AI yang sesuai: Mulailah dengan memilih alat yang paling cocok untuk memenuhi kebutuhan organisasi Anda. Berbagai opsi populer menyediakan fitur-fitur unggulan, seperti dukungan untuk berbagai bahasa pemrograman dan kemampuan integrasi dengan alur kerja yang sudah ada. Organisasi perlu memilih alat yang mampu menyediakan metrik untuk menilai kualitas kode, termasuk analisis kompleksitas, tingkat duplikasi, dan kepatuhan terhadap standar pengodean. Metrik ini membantu organisasi menetapkan tolok ukur untuk proses pengembangannya.
    

2. Lakukan orientasi dan konfigurasi: Setelah memilih alat bantu, langkah selanjutnya adalah memberikan orientasi kepada tim dan mengatur konfigurasi alat tersebut. Dokumentasi yang jelas dan sesi pelatihan diperlukan untuk memastikan semua anggota tim memahami fitur dan kemampuan alat tersebut. Organisasi perlu mengonfigurasi alat agar sesuai dengan standar pengodean dan kebutuhan spesifik proyek, termasuk menetapkan aturan khusus atau ambang batas untuk metrik tertentu.
    

3. Mengintegrasikan AI ke dalam proses peninjauan: Langkah selanjutnya adalah memasukkan alat AI ke dalam proses ulasan kode yang sudah diterapkan di organisasi. AI memberikan komentar ulasan berdasarkan analisisnya, dengan menyoroti potensi masalah dan memberikan saran perbaikan. Proses ini tidak hanya menyederhanakan ulasan kode, tetapi juga membantu pengembang belajar dan meningkatkan keterampilan mereka melalui masukan yang diberikan secara berkelanjutan.
    

4. Manfaatkan metrik untuk mendorong peningkatan: Organisasi perlu memanfaatkan data dari ulasan kode berbasis AI untuk melacak kinerja tim dan mendorong perbaikan berkelanjutan. Dengan memantau tren kualitas kode dari waktu ke waktu, tim pengembangan dapat menunjuk ke area perbaikan. Selain itu, tim dapat memanfaatkan insight ini dalam rapat untuk mendiskusikan solusi atas masalah yang berulang dan merancang strategi guna meningkatkan praktik pengodean.
    

5. Seimbangkan AI dengan insight manusia: Alat peninjauan kode yang didorong oleh AI dapat mempercepat dan meningkatkan proses ulasan, tetapi penting untuk menggabungkan masukan otomatis tersebut dengan penilaian dan insight dari manusia. Organisasi perlu mendorong anggota tim untuk meninjau masukan yang dihasilkan oleh AI dan memberikan masukan berdasarkan perspektif mereka sendiri. Pendekatan kolaboratif ini dapat meningkatkan kualitas proses ulasan sekaligus mendorong budaya belajar dan perbaikan berkelanjutan di antara anggota tim.