Keunggulan:
- Predictability dan consistency yang tinggi
- Transparansi dan interpretability penuh
- Kontrol presisi terhadap behavior sistem
- Resource requirement yang umumnya lebih rendah
- Debugging dan maintenance yang lebih mudah
- Compliance yang lebih mudah untuk regulated industries
Kelemahan:
- Keterbatasan dalam menangani variabilitas dan complexity
- Memerlukan spesifikasi manual untuk semua scenarios
- Sulit menangani unstructured data
- Tidak dapat belajar dari experience
- Maintenance yang intensive untuk perubahan requirements
5.2 Artificial Intelligence
Keunggulan:
- Kemampuan menangani complexity dan ambiguity yang tinggi
- Adaptasi otomatis terhadap data dan pattern baru
- Efektif untuk unstructured data processing
- Generalization capability yang superior
- Otomatisasi decision making untuk complex scenarios
Kelemahan:
- "Black box" nature yang sulit diinterpretasi
- Memerlukan data berkualitas dalam jumlah besar
- Computational resources yang intensif
- Potential bias dalam decision making
- Challenging untuk regulated environments
- Unpredictable behavior dalam edge cases
6. Tren dan Perkembangan Terkini
Berdasarkan perkembangan 2021-2025, terlihat beberapa tren signifikan:
   Hybrid Approaches: Kombinasi AI dan pemrograman konvensional semakin populer, di mana logic bisnis kritis menggunakan pendekatan konvensional sementara AI digunakan untuk pattern recognition dan optimization.
Explainable AI (XAI): Upaya untuk membuat AI lebih interpretable dan transparent, menjembatani gap dengan pemrograman konvensional dalam hal explainability.
Low-Code/No-Code AI: Democratization of AI development melalui platform yang memungkinkan non-experts untuk mengimplementasikan solusi AI dengan pendekatan yang lebih mirip pemrograman visual.
Edge AI: Implementasi AI di level edge devices yang memerlukan optimisasi dan pendekatan hybrid untuk efisiensi resource.
