Beberapa hal yang bisa dilakukan mulai hari ini:
Kumpulkan data metrik kode secara konsisten. Tanpa data, model tak bisa belajar.
Integrasikan analisis metrik dalam CI/CD pipeline. Biar maintainability bisa dimonitor terus-menerus.
-
Gunakan hasil prediksi sebagai panduan refactoring. Prioritaskan area kode yang punya maintainability buruk.
Edukasi tim tentang pentingnya maintainability. Jangan anggap enteng kode yang sulit dibaca.
Dengan pendekatan ini, kualitas tidak lagi hanya evaluasi manual atau “feeling senior developer”—melainkan evaluasi berbasis data dan prediksi cerdas.
Tantangan dan Etika
Tentu saja, pendekatan ini bukan tanpa risiko. Model deep learning sering disebut sebagai “black box”—sulit diinterpretasikan. Dalam konteks maintainability, ini bisa memicu resistensi: “Mengapa model bilang ini tidak maintainable, padahal kita tidak melihat masalah?”
Namun justru di sinilah letak nilai kolaborasi antara manusia dan mesin. Model bisa memberi sinyal, manusia tetap memegang keputusan. Gabungan intuisi manusia dan kekuatan analitik mesin adalah resep idealnya.
***
Masa Depan Maintainability Ada di Sini
