Apa itu pemfaktoran ulang kode AI?

Pemfaktoran ulang kode AI menggunakan kecerdasan buatan untuk mengotomatiskan proses pemfaktoran ulang kode. Proses ini menggunakan teknik machine learning dan pemrosesan bahasa alami (NLP) untuk memodifikasi struktur internal kode perangkat lunak sambil menjaga perilaku eksternal atau fungsionalitasnya tetap utuh.

Pemfaktoran ulang kode merupakan bagian integral dari proses pengembangan perangkat lunak, yang mengurangi utang teknis melalui peningkatan kode yang mengoptimalkan kinerja serta meningkatkan keterbacaan dan kemudahan pemeliharaan. Dengan bantuan AI, pemfaktoran ulang bisa menjadi lebih efisien.

Pemfaktoran ulang kode AI bergantung pada model bahasa besar (LLM). LLM ini telah dilatih dengan basis kode yang luas, mempelajari struktur kode dalam berbagai bahasa pemrograman. LLM Kode dapat disesuaikan untuk contoh penggunaan seperti pembuatan kode, debugging, modernisasi kode lama, dan pemfaktoran ulang kode.

Banyak alat AI menerapkan salah satu atau kombinasi dari konsep-konsep berikut untuk memfaktorkan ulang kode:

• Pencocokan pola leksikal

• Pohon sintaks abstrak

• Pohon semantik tanpa kehilangan data

• Pembelajaran penguatan

Model AI mungkin memperlakukan kode perangkat lunak sebagai urutan token, menerapkan pencocokan pola leksikal untuk menemukan inefisiensi umum dan “mengendus” “bau kode” yang khas, termasuk kondisi kompleks, fungsi duplikat, modul monolitik, metode yang terlalu panjang, atau nama variabel yang tidak jelas. Berdasarkan pola yang dikenali ini, model merekomendasikan transformasi pemfaktoran ulang secara real time, sepertiextract function untuk memecah fungsi besar menjadi cuplikan yang lebih kecil, move method untuk memindahkan metode dari subkelas ke superclass agar dapat digunakan kembali dan mengurangi duplikasi kode, sertarename variable untuk nama variabel yang lebih deskriptif.

Beberapa sistem pemfaktoran ulang kode yang didukung AI mungkin memilih untuk merepresentasikan kode sumber sebagai pohon sintaks abstrak atau AST, yang menangkap hierarki kode dari segi struktur dan sintaks. Sistem ini mengurai kode yang ada menjadi AST, memproses AST menjadi data sekuensial atau struktural, dan mengodekan data ke dalam menanamkan vektor yang dapat diproses oleh Neural Networks.¹

Model kemudian memanipulasi AST, menerapkan transformasi pemfaktoran ulang yang menghasilkan kode baru. Status kode baru ini tetap harus dikompilasi dan dijalankan dengan benar, mempertahankan perilaku yang diharapkan, serta menjaga struktur logis dari seluruh basis kode.

Asisten pengodean AI lainnya menggunakan pohon semantik lossless (LST). LST mempertahankan pemformatan gaya dan menyertakan informasi tipe untuk setiap elemen kode.² Penetapan tipe semacam ini memungkinkan pencarian kode semantik yang lebih aman, yang beralih dari sintaksis menuju makna, serta peningkatan dependensi dan migrasi kerangka kerja yang lebih aman.³

Algoritma pembelajaran penguatan melatih model machine learning untuk mengambil tindakan yang mengumpulkan imbalan terbesar. Dalam kasus pemfaktoran ulang kode, model mempelajari transformasi pemfaktoran ulang mana yang mengarah pada hasil yang lebih baik melalui metrik seperti waktu eksekusi yang lebih cepat, lebih banyak pengujian unit yang lulus dan pengujian integrasi yang lulus, atau peningkatan cakupan pengujian. Model juga mempertimbangkan masukan pengembang, belajar ketika pengembang perangkat lunak menerima atau menolak saran pemfaktoran ulang kode.

Tim rekayasa perangkat lunak yang menggunakan AI untuk pemfaktoran ulang kode dapat memperoleh manfaat berikut:

• Kualitas kode yang lebih baik

• Peningkatan produktivitas pengembang

• Skalabilitas

• Kecepatan yang lebih tinggi

Pemfaktoran ulang manual dapat rawan kesalahan, dengan kemungkinan menimbulkan bug baru atau memunculkan kembali bug yang sudah ada. Menggunakan AI membantu mengurangi kemungkinan ini, memperkenalkan lebih sedikit bug selama proses Pemfaktoran ulang kode, dan membangun konsistensi dalam hal standar pengodean. Beberapa sistem pemfaktoran ulang berbasis AI bahkan menawarkan kemampuan untuk berintegrasi dengan pipeline CI/CD, membantu menjaga kualitas kode sepanjang siklus pengembangan perangkat lunak.

AI dapat melakukan refactoring rutin dan berulang atas nama pengembang, sehingga mereka menangani refactoring kode yang lebih kompleks. Ada juga banyak alat AI yang dapat terhubung dengan lancar ke sebagian besar lingkungan pengembangan terintegrasi (IDE) agar tidak mengganggu alur kerja pengembangan perangkat lunak.

Pemfaktoran ulang kode dapat menjadi tantangan, terutama untuk basis kode yang besar. Pemfaktoran ulang berbasis AI membantu memperlancar proses melalui agen AI yang ditugaskan untuk menerapkan perubahan dalam skala besar.

Pemfaktoran ulang manual dapat memakan waktu berjam-jam, terutama untuk proyek dengan dependensi yang rumit. Sistem AI dapat mempercepat pemfaktoran ulang, menganalisis kode, dan menghasilkan saran dalam hitungan detik, sehingga menghemat jam kerja pengembang manusia yang berharga.

AI bisa menjadi teknologi yang kuat, tetapi bukan tanpa tantangan. Berikut hal-hal yang perlu dipertimbangkan perusahaan saat menggunakan AI untuk pemfaktoran ulang kode:

• Mulai dari yang kecil

• Verifikasi dan uji

• Sentuhan manusia tetap sangat penting

Tim rekayasa perangkat lunak dapat mulai menggunakan AI untuk perubahan kecil, seperti menghapus kode mati atau memperbaiki pemformatan. Ruang lingkup yang terbatas ini memungkinkan pengembang bereksperimen dengan alat pemfaktoran ulang AI sambil tetap mempertahankan kontrol atas kode mereka.

Satu studi menemukan bahwa AI agen unggul dalam tugas pemfaktoran ulang tingkat rendah yang berorientasi pada konsistensi, termasuk penggantian nama dan perubahan tipe. Studi ini juga mencatat bahwa alat pengodean berbasis agen bertindak sebagai “mitra pembersihan tambahan” karena alat ini menghasilkan peningkatan struktural yang kecil namun signifikan secara statistik, seperti mengurangi ukuran dan kompleksitas kelas.⁴

Alat AI tidak dapat menggantikan keahlian dan penilaian pengembang manusia, yang berarti insinyur perangkat lunak harus selalu meninjau transformasi pemfaktoran ulang yang dihasilkan oleh AI untuk memastikannya akurat. Selain itu, pengembang harus menjalankan pengujian komprehensif untuk memvalidasi bahwa fitur atau fungsionalitas yang terpengaruh berfungsi seperti yang diharapkan.

Dalam studi yang disebutkan sebelumnya, para peneliti menemukan bahwa pemeliharaan dan keterbacaan adalah pendorong utama Pemfaktoran ulang agen, sementara pengembang manusia lebih sering mengatasi masalah tingkat desain.⁴ Sistem AI sering kali tidak memiliki kesadaran kontekstual, sehingga kesulitan dengan tugas-tugas yang melibatkan logika rumit atau arsitektur canggih. Pemfaktoran ulang tingkat tinggi ini tetap berada dalam lingkup programmer manusia, yang kemudian dapat mendelegasikan pembersihan rutin kepada agen AI.

Organisasi harus terlebih dahulu menemukan kecocokan yang tepat sebelum mengadopsi alat. Faktor-faktor yang perlu dipertimbangkan mencakup kemampuan yang selaras dengan tujuan dan persyaratan proyek, kompatibilitas dengan alur kerja pengembangan tim dan tumpukan teknologi, serta model penetapan harga yang sesuai dengan anggaran bisnis, antara lain.

Berikut adalah beberapa teknologi pemfaktoran ulang kode yang didukung AI untuk dipilih:

• LLM

• Asisten pengodean AI

• Alat pengodean berbasis agen

Beberapa contoh populer LLM kode yang dapat digunakan untuk pemfaktoran ulang mencakup CodeGemma Google, Meta Code Llama, dan Codestral dari Mistral. Model kode sumber terbuka mencakup DeepSeek Coder dan Qwen3-Coder. LLM lain yang tidak hanya untuk pemrograman tetapi telah dilatih dan dioptimalkan untuk pengodean mencakup versi terbaru Claude Sonnet dan Opus dari Anthropic, Gemini Google, dan GPT OpenAI.

Tim pengembangan mungkin mempertimbangkan untuk menyempurnakan LLM ini pada basis kode mereka sendiri, sehingga memungkinkan model menghasilkan rekomendasi pemfaktoran ulang yang disesuaikan. Namun, tim juga harus memeriksa dengan penyedia model untuk memastikan data sensitif atau kode milik sendiri tetap pribadi dan aman.

Asisten pengodean AI memadukan AI generatif dan otomatisasi untuk membantu pengembang melakukan pemfaktoran ulang basis kode mereka. Mereka mendukung bahasa pemrograman utama seperti Java, JavaScript, Python, dan TypeScript, serta berintegrasi dengan IDE populer seperti Eclipse, rangkaian JetBrains, Visual Studio, dan VS Code. Contoh asisten pengodean AI mencakup Amazon Q Developer, CodeScene ACE, Gemini Code Assist, GitHub Copilot, Mistral Code, dan Tabnine.

Alat pengodean berbasis agen adalah langkah maju dari pengodean AI, dengan memfaktorkan ulang kode secara mandiri. Misalnya, IBM® Bob memiliki mode ulasan kode yang melampaui linting untuk menganalisis kode secara statis guna menemukan potensi kesalahan, memahami maksud pengembang, menandai masalah lebih awal, dan menjelaskan alasannya. Agen AI lainnya untuk pemfaktoran ulang termasuk Claude Code, Moderne's Moddy, Qwen Code, dan Refact.ai.