<![CDATA[Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji secara komprehensif peran algoritma machine learning dalam optimalisasi proses pemrograman, meliputi aspek code generation, deteksi dan perbaikan bug, pengujian perangkat lunak, serta optimasi kode. Metode yang digunakan adalah penelitian kualitatif dengan pendekatan deskriptif melalui studi pustaka, di mana data dikumpulkan melalui penelusuran literatur dari artikel ilmiah, prosiding konferensi, dan dokumen akademik yang relevan. Analisis data dilakukan secara sistematis melalui tahapan identifikasi tema, reduksi data, kategorisasi konsep, dan penarikan kesimpulan secara induktif untuk memperoleh pemahaman yang mendalam. Hasil kajian menunjukkan bahwa machine learning mampu meningkatkan efisiensi, akurasi, dan produktivitas dalam pengembangan perangkat lunak melalui otomatisasi proses pemrograman, peningkatan kualitas pengujian, serta optimalisasi performa kode. Selain itu, pendekatan berbasis deep learning, reinforcement learning, dan model hybrid terbukti memberikan kontribusi signifikan dalam mengatasi kompleksitas sistem perangkat lunak modern. Implikasi penelitian ini menunjukkan bahwa integrasi machine learning dalam rekayasa perangkat lunak dapat mentransformasi praktik pemrograman menjadi lebih adaptif dan berbasis data. Dengan demikian, penelitian ini berkontribusi dalam memperkaya pemahaman teoretis dan memberikan dasar praktis bagi pengembangan teknologi pemrograman berbasis kecerdasan buatan di masa depan. Kata kunci: machine learning, pemrograman, optimasi kode, rekayasa perangkat lunak, kecerdasan buatan]]>
Copyrights © 2026
