Namun, mengukurnya bukan hal mudah. Metrik tradisional seperti coupling, cohesion, atau lines of code seringkali tidak cukup menggambarkan kompleksitas sebenarnya. Di sinilah pendekatan deep learning menawarkan sesuatu yang baru.
Dari Data ke Prediksi
Jha et al. menggunakan 299 proyek open-source dan 29 metrik berorientasi objek (object-oriented metrics) sebagai dataset mereka. Model LSTM yang mereka bangun dilatih untuk mempelajari pola hubungan antar metrik dan prediksi nilai maintainability index (MI).
Apa hasilnya? Model deep learning ini menunjukkan performa prediksi yang secara konsisten lebih baik dibandingkan metode seperti Random Forest, Decision Tree, atau Support Vector Machines.
Artinya, dengan cukup data historis, kita kini bisa:
Memperkirakan maintainability sejak awal pengembangan
Mengidentifikasi bagian kode yang akan menyulitkan di masa depan
Menyesuaikan desain secara proaktif untuk mencegah masalah
Ini ibarat punya mesin waktu—tapi untuk kualitas perangkat lunak.
Apa Artinya Bagi Praktisi?
Jika kamu seorang software engineer, tech lead, atau bahkan CTO, ini adalah kabar baik sekaligus tantangan. Kabar baiknya: kamu bisa mulai membangun sistem prediksi maintainability di timmu. Tantangannya: kamu harus siap mengubah cara berpikir dan menyesuaikan proses pengembangan.
