Sejarah RPL

Sebuah Sejarah Singkat Mengenai Rekayasa Perangkat Lunak

Let's Go

RPL Bukan Hanya Jurusan

Tapi Pemecah Masalah

Lanjut

Asal Mula RPL

Bidang rekayasa perangkat lunak telah mengalami kemajuan pesat sejak awal kemunculannya di era 1960-an hingga saat ini. Fokus utama pengembangannya terletak pada penyempurnaan praktik dan teknologi guna meningkatkan produktivitas para pengembang perangkat lunak dan kualitas aplikasi yang dihasilkan untuk pengguna.

Istilah software engineering pertama kali diperkenalkan pada akhir dekade 1950-an dan awal 1960-an. Pada masa itu, masih terjadi perdebatan sengit mengenai aspek teknik dalam pengembangan perangkat lunak.

Lanjut

Munculnya Trend "Internet"

Kemunculan Internet di era 1990-an memicu lonjakan eksponensial dalam permintaan akan sistem tampilan informasi/email internasional di World Wide Web. Para pemrogram dituntut untuk menangani ilustrasi, peta, foto, dan gambar lain, serta animasi sederhana, dengan kecepatan yang belum pernah terjadi sebelumnya. Berbagai metode populer untuk mengoptimalkan tampilan/penyimpanan gambar pun bermunculan.

Peningkatan penggunaan browser yang memanfaatkan HyperText Markup Language (HTML) merevolusi cara penyajian dan pengambilan informasi. Koneksi jaringan yang meluas memicu pertumbuhan dan upaya pencegahan virus komputer internasional pada komputer MS Windows. Proliferasi email spam menjadi masalah desain utama dalam sistem email, membanjiri saluran komunikasi dan menuntut pra-penyaringan semi-otomatis. Sistem pencarian kata kunci berevolusi menjadi mesin pencari berbasis web, dan banyak sistem perangkat lunak harus dirancang ulang untuk mendukung pencarian internasional, dengan bergantung pada Search Engine Optimization (SEO). Sistem penerjemahan bahasa alami manusia dibutuhkan untuk menerjemahkan arus informasi dalam berbagai bahasa asing. Banyak sistem perangkat lunak dirancang untuk penggunaan multi-bahasa, berdasarkan konsep desain dari penerjemah manusia. Basis pengguna komputer pada umumnya berkembang dari ratusan atau ribuan pengguna, hingga seringkali menjangkau jutaan pengguna internasional.

Lanjut

Era Agile dan DevOps

Memasuki milenium baru, di era 2000-an, industri perangkat lunak mengalami pergeseran paradigma. Pendekatan tradisional seperti waterfall, yang kaku dan kurang adaptif, mulai ditinggalkan. Sebagai gantinya, metodologi yang lebih fleksibel dan adaptif seperti Agile dan DevOps mulai diadopsi.

Pendekatan Agile dan DevOps menekankan kolaborasi erat antar tim pengembang, pengguna, dan pihak terkait. Iterasi siklus pengembangan yang cepat dan pengujian berkelanjutan menjadi fokus utama. Hal ini memungkinkan pengembangan perangkat lunak yang lebih responsif terhadap perubahan kebutuhan pengguna, serta menghasilkan produk akhir yang lebih berkualitas dan memuaskan.

Lanjut

Cloud Computing

Para ahli pembuat program (software engineer) terus belajar dan mengembangkan bahasa pemrograman dan metode baru. Namun, fokusnya kini bergeser untuk memenuhi kebutuhan para ahli yang harus memiliki gaya belajar baru. Gaya belajar baru ini bertujuan untuk meningkatkan pendidikan teknik pemrograman (software engineering) yang sudah ada. Selain itu, komputasi awan (cloud computing) mulai berkembang pesat. Hal ini pada akhirnya meningkatkan permintaan terhadap "perangkat lunak sebagai layanan" (software-as-a-service) dan membuka peluang baru dalam bidang teknik pemrograman.

Cloud computing, atau komputasi awan, merupakan metode penyampaian berbagai layanan melalui internet. Layanan ini mencakup penyimpanan data, server, database, jaringan, dan perangkat lunak. Berbeda dengan penyimpanan lokal di hard drive atau handphone, cloud computing memungkinkan pengguna menyimpan file dan mengaksesnya selama memiliki koneksi internet. Keuntungan cloud computing yang membuatnya populer adalah penghematan biaya, peningkatan produktivitas, kecepatan, efisiensi, performa, dan keamanan. Oleh karena itu, banyak perusahaan dan individu memilih cloud computing untuk menyimpan data mereka.

Lanjut

Kepopuleran "AI"

Kecerdasan buatan, atau AI, adalah teknologi yang memungkinkan komputer dan mesin untuk mensimulasikan kecerdasan manusia dan kemampuan memecahkan masalah. Dengan sendirinya atau dikombinasikan dengan teknologi lain (misalnya, sensor, geolokasi, robotika), AI dapat melakukan tugas-tugas yang biasanya membutuhkan kecerdasan atau intervensi manusia. Asisten digital, panduan GPS, kendaraan otonom, dan alat AI generatif (seperti ChatGPT milik OpenAI) hanyalah beberapa contoh AI dalam berita harian dan kehidupan kita sehari-hari.

Sebagai bidang ilmu komputer, kecerdasan buatan mencakup (dan sering disebutkan bersama-sama dengan) machine learning dan deep learning. Disiplin ilmu ini melibatkan pengembangan algoritma AI, yang dimodelkan berdasarkan proses pengambilan keputusan otak manusia, yang dapat "belajar" dari data yang tersedia dan membuat klasifikasi atau prediksi yang semakin akurat dari waktu ke waktu.

Kecerdasan buatan telah melalui banyak siklus kehebohan, tetapi bahkan bagi mereka yang skeptis, peluncuran ChatGPT tampaknya menandai titik balik. Terakhir kali AI generatif tampil sedemikian besar, terobosannya adalah pada visi komputer, tetapi sekarang lompatan ke depan ada pada pemrosesan bahasa alami (NLP). Saat ini, AI generatif tidak hanya dapat mempelajari dan mensintesis bahasa manusia, tetapi juga tipe data lainnya, termasuk gambar, video, kode perangkat lunak, dan bahkan struktur molekul. Aplikasi untuk AI berkembang setiap hari. Namun seiring dengan maraknya penggunaan alat AI dalam bisnis, percakapan seputar etika AI dan AI yang bertanggung jawab menjadi sangat penting.