Seiring meningkatnya kebutuhan akan perangkat lunak yang portabel di berbagai platform, konversi lintas bahasa pemrograman menjadi tantangan utama dalam rekayasa perangkat lunak modern. Penelitian ini mengembangkan sistem konversi otomatis dari bahasa Java ke Python menggunakan pendekatan hybrid yang menggabungkan metode berbasis aturan (rule-based) dan model kecerdasan buatan generatif (Large Language Models) seperti GPT-4 dan Gemini. Model AI dalam sistem ini diperlakukan sebagai black box translator, yaitu entitas yang menerima input kode Java dan menghasilkan keluaran Python tanpa proses konversi eksplisit diungkapkan. Evaluasi dilakukan pada 30 potongan kode dengan tiga tingkat kompleksitas (sederhana, menengah, kompleks), dan dinilai berdasarkan akurasi sintaksis, kesesuaian semantik melalui unit test, serta efisiensi waktu proses. Hasil menunjukkan rata-rata akurasi sintaksis mencapai 96,3%, kesesuaian semantik sebesar 93,0%, dan waktu konversi rata-rata 3,1 detik. Pendekatan hybrid terbukti lebih unggul dibandingkan metode tunggal karena menggabungkan presisi transformasi eksplisit dan fleksibilitas semantik AI. Temuan ini berkontribusi terhadap pengembangan solusi migrasi kode otomatis yang andal dan efisien. Ke depan, sistem dapat diperluas untuk mendukung lebih banyak bahasa pemrograman dan struktur kode yang lebih dinamis
                        
                        
                        
                        
                            
                                Copyrights © 2025