Komunitas pemrograman sedang ramai membicarakan sebuah studi kasus yang menarik yang mengungkap keterbatasan fundamental dari metodologi pengembangan yang kaku. Cerita ini berpusat pada dua pendekatan yang sangat berbeda dalam membangun solver Sudoku, menyoroti mengapa tidak ada satu teknik pemrograman yang dapat menyelesaikan semua masalah.
Kisah Dua Solver Sudoku
Ron Jeffries , seorang advokat terkemuka untuk Test-Driven Development (TDD), mencoba membangun solver Sudoku menggunakan metodologi yang ia sukai. Meskipun telah menulis beberapa blog post dan berusaha keras selama 20 tahun, pendekatannya kesulitan menghasilkan solusi yang elegan. Sementara itu, Peter Norvig , pemimpin riset Google dan ahli AI, menyelesaikan masalah yang sama dengan sekitar 20 baris kode yang bersih dan sistematis.
Kontrasnya sangat mencolok. Jeffries mendekati masalah secara bertahap, menulis tes terlebih dahulu dan membangun fungsionalitas sedikit demi sedikit. Namun, metode ini membawanya ke jalur yang kompleks tanpa pemahaman yang jelas tentang struktur masalah yang mendasari. Norvig , di sisi lain, menganalisis masalah tingkat tinggi terlebih dahulu, mengidentifikasinya sebagai masalah kepuasan kendala, dan menerapkan alat algoritma yang sesuai.
Constraint Satisfaction Problem (CSP): Masalah matematika di mana Anda perlu menemukan nilai untuk variabel yang memenuhi aturan atau kendala tertentu.
Perbandingan Pendekatan Pemrograman:
- ** Ron Jeffries (TDD)**: Beberapa posting blog, 20+ tahun iterasi, pendekatan incremental yang kompleks, kesulitan mencapai solusi yang elegan
- ** Peter Norvig (Domain Knowledge)**: ~20 baris kode, analisis sistematis, pendekatan constraint satisfaction, solusi yang bersih dan efektif
Masalah Fundamental dengan Pendekatan Sistematis
Diskusi komunitas mengungkap masalah filosofis yang lebih dalam. Banyak developer telah mengalami situasi serupa di mana kepatuhan kaku pada suatu metodologi justru menghambat pemecahan masalah daripada membantunya. Masalahnya bukan karena TDD secara inheren buruk, tetapi karena diterapkan pada masalah di mana pengetahuan domain tentang algoritma pencarian lebih kritis daripada metodologi pengujian.
Jika Anda tidak tahu cara mendekati masalah, Anda tidak akan mendapatkan solusi.
Wawasan ini menyentuh kebenaran fundamental dalam pemrograman: metodologi adalah alat, bukan solusi ajaib. Mereka bekerja paling baik ketika Anda sudah memahami domain masalah dan dapat menerapkan teknik yang sesuai. Ketika Jeffries kesulitan dengan Sudoku, itu bukan karena TDD gagal sebagai konsep, tetapi karena ia tidak memiliki pengetahuan spesifik tentang algoritma pencarian dan kepuasan kendala yang diperlukan masalah tersebut.
Ketidakmungkinan Pemecahan Masalah Universal
Diskusi ini menghubungkan contoh praktis ini dengan konsep teoretis yang lebih dalam dari ilmu komputer. Entscheidungsproblem , atau masalah keputusan, membuktikan secara matematis bahwa tidak ada algoritma universal untuk menentukan apakah pernyataan yang diberikan dapat dibuktikan dari seperangkat aturan. Ini memiliki implikasi mendalam untuk metodologi pemrograman.
Jika kita bahkan tidak dapat menentukan apakah suatu program menyelesaikan tugas tertentu dalam semua kasus, kita tentu tidak dapat membuat metode universal untuk menulis program yang menyelesaikan tugas yang diberikan. Ini berarti bahwa impian metodologi pengembangan yang cocok untuk semua situasi secara matematis tidak mungkin.
Entscheidungsproblem: Masalah terkenal dalam logika matematika yang menanyakan apakah ada algoritma untuk menentukan apakah pernyataan matematika apa pun dapat dibuktikan.
Konsep Teknis Utama:
- Constraint Satisfaction Problem (CSP): Kerangka kerja matematis untuk masalah dengan variabel yang harus memenuhi aturan-aturan tertentu
- Entscheidungsproblem: Bukti teoretis bahwa tidak ada algoritma universal untuk menentukan kemampuan pembuktian matematis
- Test-Driven Development (TDD): Metodologi di mana pengujian ditulis sebelum kode implementasi
Apa yang Benar-Benar Berhasil dalam Praktik
Daripada mengandalkan metodologi tunggal, programmer yang sukses membangun toolkit yang beragam. Mereka mempelajari pendekatan yang berbeda untuk berbagai jenis masalah dan mengembangkan intuisi tentang kapan menerapkan setiap alat. Untuk masalah algoritmik seperti Sudoku, memahami teknik pencarian dan kepuasan kendala sangat penting. Untuk aplikasi bisnis, TDD mungkin lebih berharga karena persyaratan sering tidak jelas dan berubah secara berkala.
Komunitas telah mengidentifikasi beberapa pendekatan praktis yang cenderung berhasil di berbagai domain masalah: menghabiskan waktu dengan developer berpengalaman, berpikir secara ilmiah dengan membentuk hipotesis dan mengujinya, mundur untuk mendapatkan perspektif baru, dan hanya menulis banyak kode untuk membangun pengenalan pola dari waktu ke waktu.
Alat Pemecahan Masalah yang Direkomendasikan Komunitas:
- Menghabiskan waktu dengan praktisi berpengalaman
- Menerapkan pemikiran ilmiah (hipotesis → uji → iterasi)
- Mundur sejenak untuk mendapatkan perspektif baru
- Menulis kode untuk membangun pengenalan pola
- Mendiskusikan ide dengan orang lain
- Menggunakan alat yang tepat seperti LLM ketika membantu
Gambaran Besar
Studi kasus ini berfungsi sebagai pengingat bahwa pemrograman tetap merupakan seni sebanyak sains. Meskipun kita memiliki alat dan metodologi yang kuat, mereka memerlukan penilaian manusia untuk diterapkan secara efektif. Developer yang paling sukses bukanlah mereka yang mengikuti proses yang kaku, tetapi mereka yang memahami kapan dan bagaimana menggunakan pendekatan yang berbeda.
Urusan Sudoku pada akhirnya menunjukkan bahwa keahlian berasal dari membangun toolkit teknik yang kaya dan mengembangkan kebijaksanaan untuk mengetahui alat mana yang cocok untuk setiap situasi. Tidak ada metodologi, tidak peduli seberapa baik niatnya, yang dapat menggantikan pemahaman mendalam tentang domain masalah dan fleksibilitas untuk menyesuaikan pendekatan Anda ketika diperlukan.
Referensi: Reflections on Sudoku, Or the Impossibility of Systematizing Thought