Di era transformasi digital, Large Language Models (LLMs) seperti GPT, Gemini, dan model serumpun telah menjadi komponen utama dalam revolusi AI. Salah satu bentuk aplikasi praktisnya adalah Copilot, asisten AI yang dirancang untuk membantu pengembang (developer) dalam menulis kode, mempercepat debugging, dan menghemat waktu dalam tugas-tugas rutin. Artikel ini mengeksplorasi bagaimana penggunaan LLM via Copilot dapat meningkatkan produktivitas, memperbaiki kualitas kode, serta tantangan yang perlu diatasi.

Manfaat Penggunaan Copilot

Pertama, Copilot mampu mengurangi waktu penyelesaian tugas signifikan. Sebuah meta-analisis pada 35 studi terkontrol selama periode 2020–2024 menunjukkan bahwa penggunaan alat AI seperti GitHub Copilot dan ChatGPT saat pemrograman secara signifikan mengurangi waktu yang dibutuhkan untuk menyelesaikan tugas-tugas pemrograman dibandingkan tanpa bantuan AI.

Kedua, Copilot membantu dalam menavigasi basis kode yang besar. Mahasiswa tingkat lanjutan dalam mata kuliah rekayasa perangkat lunak melaporkan bahwa fitur-fitur seperti “Copilot chat” memfasilitasi pemahaman struktur proyek dan integrasi kode baru ke dalam kode basis yang sudah ada.

Ketiga, dalam konteks pendidikan, LLM juga terbukti berpotensi melebihi performa siswa manusia pada beberapa tes, khususnya di area yang menuntut pengetahuan faktual yang kuat. Sebagai contoh, studi di pendidikan biokimia menemukan bahwa beberapa model (seperti Claude, GPT-4) mencapai akurasi tinggi dalam menjawab soal MCQ dibanding rata-rata siswa.

Tantangan dan Risiko

Meskipun banyak manfaatnya, Copilot dan LLM menghadirkan beberapa tantangan:

  1. Kualitas kode dan akurasi: Meskipun Copilot mempercepat proses, kualitas kode yang dihasilkan tidak selalu sempurna. Dalam sebuah studi, penggunaan Copilot tidak memberikan perbedaan signifikan dalam koreksi kode dibanding penulisan manual dalam beberapa situasi.
  2. Kesalahan logika dan keamanan: Karena LLM dipicu dari data pelatihan yang sangat besar, mereka mungkin menghasilkan solusi yang tampak benar tetapi memiliki kelemahan keamanan atau bug tersembunyi. Pengguna tetap harus melakukan review manual dan pengujian menyeluruh.
  3. Etika dan bias: LLM kadang-kadang menampilkan bias atau memberikan respon yang kurang tepat bila konteksnya sensitif. Dalam domain medis atau regulasi, seperti konsultasi kebijakan kesehatan, studi menunjukkan Copilot relatif kurang kuat dalam area tertentu dibanding model khusus.

Strategi Penerapan Berkelanjutan

Agar penggunaan Copilot sukses dan bertanggung jawab, beberapa strategi harus diadopsi:

  1. Pelatihan dan panduan kepada pengembang agar tahu kapan harus mengandalkan Copilot dan kapan harus melakukan pengecekan mandiri.

  2. Integrasi pengujian otomatis & code review agar output Copilot dapat diverifikasi secara teknis.

  3. Pengaturan kebijakan keamanan dan privasi terutama bila Copilot mengakses atau menghasilkan kode terkait data sensitif.

  4. Gabungan Copilot dengan alat lain: seperti LLM khusus domain, pipeline evaluasi, dan sistem feedback agar model terus disempurnakan.

Copilot, sebagai perwujudan penggunaan LLM dalam praktik nyata, memberikan peluang besar untuk meningkatkan efisiensi dan kualitas kode. Namun, manfaat maksimal hanya akan tercapai jika penggunaannya disertai tanggung jawab, peninjauan kualitas kode, dan kebijakan etis. Kombinasi antara manusia & AI terbukti menjadi pendekatan yang seimbang.

References

  1. de Barros, M. C. F., de Carvalho, R. C. R., & Araujo, R. M. (2025). The influence of artificial intelligence tools on learning outcomes in computer programming: A systematic review and meta-analysis. Computers, 14(5), 185. https://doi.org/10.3390/computers14050185
  2. Roberts, J., Kirkpatrick, M. S., Albrecht, J. D., Hilton, D., & Kumar, V. (2025). Students’ use of GitHub Copilot for working with large code bases. In Proceedings of the 56th ACM Technical Symposium on Computer Science Education V. 2 (pp. 1711–1712). Association for Computing Machinery. https://doi.org/10.1145/3641554.3701800
  3. Gadzikwa, K., Ferdaus, M. H., Mitra, A., Elkins, T., & Seethaler, S. (2025). Large language models in biochemistry education: Comparative evaluation of performance. JMIR Medical Education, 11, e67244. https://doi.org/10.2196/67244