Bayangkan jika setiap organisasi memiliki dasbor maintainability real-time. Setiap commit bisa segera diprediksi dampaknya. Setiap modul punya skor maintainability yang ter-update. Setiap refactoring bisa dilakukan berbasis data, bukan insting semata.
Pendekatan seperti yang dikembangkan Jha et al. adalah langkah awal menuju visi tersebut. Maintainability yang dulunya subjektif kini bisa menjadi prediksi objektif. Dan prediksi adalah alat terkuat dalam pengambilan keputusan teknis.
Saatnya kita berhenti menganggap maintainability sebagai urusan nanti-nanti. Dengan bantuan kecerdasan buatan, maintainability bisa direncanakan, diprediksi, dan dikelola sejak hari pertama. Maintainability adalah investasi jangka panjang. Deep learning adalah alat barunya. Jangan tunggu sistem ambruk untuk mulai peduli.
Referensi:
Jha, N. K., Kalia, A., & Mehrotra, M. (2019). Deep learning approach for software maintainability metrics prediction. IEEE Access, 7, 46846–46867. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2019.2913349
Follow Instagram @kompasianacom juga Tiktok @kompasiana biar nggak ketinggalan event seru komunitas dan tips dapat cuan dari Kompasiana. Baca juga cerita inspiratif langsung dari smartphone kamu dengan bergabung di WhatsApp Channel Kompasiana di SINI
