Apakah Belajar Algoritma Komputer Masih Relevan di Era AI Dewasa Ini?

“Ngapain belajar algoritma? Kan sekarang sudah ada AI!” Pernah dengar kalimat semacam ini? Di era kecerdasan buatan (AI) yang semakin canggih, muncul anggapan bahwa manusia tak perlu lagi repot mempelajari algoritma komputer. AI dianggap sanggup melakukan semuanya: mengkode, menyelesaikan soal matematika, bahkan membuat program secara otomatis. Tapi benarkah belajar algoritma komputer sudah tidak relevan? Mari kita kupas bersama.

Algoritma: Fondasi Ilmu Komputer

Sebelum membahas relevansinya, kita perlu memahami apa itu algoritma. Secara sederhana, algoritma adalah langkah-langkah sistematis untuk menyelesaikan masalah. Dalam komputer, algoritma memberi instruksi bagaimana data diolah, disusun, dan diputuskan.

Tanpa algoritma, program komputer hanya kumpulan kode tanpa tujuan. Bayangkan mencoba memecahkan masalah rute terpendek antara dua kota tanpa algoritma Dijkstra, atau mengurutkan data tanpa algoritma sorting. Dunia digital yang kita nikmati sekarang, dari media sosial hingga transaksi perbankan, berdiri di atas pondasi algoritma.

AI Itu Juga Algoritma

Salah satu kesalahpahaman terbesar adalah menganggap AI seolah sesuatu yang “ajaib.” Padahal, AI dibangun dari algoritma yang jauh lebih kompleks. Machine Learning (ML) — cabang AI yang paling populer — adalah kumpulan algoritma yang dirancang untuk belajar dari data.

Misalnya, algoritma Decision Tree menentukan bagaimana membuat keputusan berdasarkan pola data. Neural Network yang menggerakkan teknologi seperti ChatGPT pun bekerja dengan algoritma matematika yang memproses angka-angka (bobot dan bias) lewat operasi linear, fungsi aktivasi, hingga optimasi.

Jadi, AI itu bukan pengganti algoritma. AI justru hasil dari pengembangan algoritma yang semakin canggih.

Mengapa Tetap Harus Belajar Algoritma?

1. Memahami Cara Kerja AI

Meskipun banyak tools AI bersifat “no-code” atau “low-code,” tetap saja pengembang serius harus memahami algoritma di baliknya. Tanpa pemahaman algoritma, kita hanya akan menjadi “pengguna” AI, bukan pencipta.

Bayangkan ingin mengembangkan aplikasi face recognition. Tanpa paham bagaimana algoritma Convolutional Neural Network (CNN) bekerja, kita sulit mengatur parameter, mendeteksi overfitting, atau mengoptimasi performa. Memahami algoritma memberi kita kendali, bukan hanya ketergantungan.

2. Problem Solving Tetap Membutuhkan Algoritma

AI sangat hebat, tapi tidak selalu solusi paling efisien. Banyak masalah komputasi sehari-hari lebih baik diselesaikan dengan algoritma konvensional.

Contoh sederhana, algoritma sorting. Mau data terurut naik atau turun, AI bukan pilihan paling praktis. Menggunakan Quick Sort atau Merge Sort jauh lebih cepat dan hemat sumber daya dibanding memaksa AI “belajar” bagaimana mengurutkan data.

3. Membentuk Pola Pikir Terstruktur

Belajar algoritma tidak hanya soal menulis kode. Itu melatih cara berpikir terstruktur dan logis. Ketika menghadapi masalah, otak kita terlatih memecah masalah besar menjadi bagian kecil (decomposition), mengenali pola (pattern recognition), dan merumuskan solusi.

Ini bukan hanya berguna di dunia teknologi. Banyak profesional dari bidang keuangan, bisnis, hingga kesehatan diuntungkan karena memiliki pola pikir algoritmik dalam mengambil keputusan.

4. AI Tidak Kebal dari Kesalahan

AI memang cerdas, tetapi ia bisa salah. Algoritma yang salah desain, data yang bias, atau parameter yang keliru bisa menghasilkan output yang menyesatkan. Contoh kasus, sistem AI untuk rekrutmen yang bias gender karena dilatih dengan data historis yang diskriminatif.

Tanpa pemahaman algoritma, kita cenderung menganggap AI “benar selalu.” Padahal, memahami algoritma membantu kita mengevaluasi hasil AI secara kritis.

AI Memang Membantu, Tapi Bukan Segalanya

Kita tidak bisa menutup mata: AI membuat hidup programmer jauh lebih mudah. Banyak tugas rutin seperti generating code, debugging, bahkan dokumentasi, kini bisa dibantu AI. Namun, AI hanya alat bantu. Dia tidak bisa “berpikir” seperti manusia.

Belajar algoritma tetap penting karena AI punya keterbatasan:

• AI tidak bisa memahami konteks sepenuhnya. AI memproses data sesuai pola statistik, tapi tidak paham makna sebenarnya.
• AI tidak kreatif secara independen. AI menghasilkan output berdasarkan pola data yang pernah dilihat, bukan murni inovasi.
• AI butuh bimbingan manusia. AI perlu diberi arahan, batasan, dan koreksi. Kita butuh ilmu algoritma agar bisa memberi arahan yang benar.

Dampak AI Terhadap Cara Belajar Algoritma

Apakah AI mengubah cara kita belajar algoritma? Pasti!

Dulu belajar algoritma berarti membaca buku tebal, mencatat pseudo-code, lalu coding dari nol. Sekarang, kita bisa:

• Menggunakan AI untuk menjelaskan algoritma dengan bahasa sederhana.
• Melihat visualisasi algoritma secara interaktif.
• Minta AI membuat contoh kode dalam berbagai bahasa pemrograman.

Namun, hati-hati. Jangan terjebak hanya mengandalkan AI. Kita harus tetap mengerti “mengapa” dan “bagaimana” suatu algoritma bekerja. Kalau hanya menghafal sintaks, kita akan kesulitan saat menghadapi masalah yang sedikit berbeda.

Algoritma = Skill yang Sustainable

Teknologi selalu berubah. Bahasa pemrograman muncul dan tenggelam. Framework populer hari ini, bisa punah esok hari. Namun, algoritma dan prinsip dasar ilmu komputer bertahan lama.

Contoh: algoritma pencarian seperti Binary Search sudah ada sejak dekade 1940-an, tetapi tetap relevan hingga kini. Algoritma hash masih menjadi inti keamanan data, bahkan di dunia blockchain modern.

Dengan belajar algoritma, kita memiliki skill yang sustainable. Kita bisa beradaptasi dengan teknologi baru karena mengerti dasar-dasarnya.

Kesimpulan: Belajar Algoritma Justru Semakin Penting

Jadi, apakah belajar algoritma komputer masih relevan di era AI?

Jawabannya: Sangat relevan. Bahkan lebih penting daripada sebelumnya.

AI tidak menghapus kebutuhan belajar algoritma. Justru, AI menuntut kita semakin menguasai algoritma agar bisa mengendalikannya dengan bijak. Kalau hanya menjadi pengguna pasif, kita akan kalah bersaing di era digital. Tetapi kalau mengerti algoritma, kita bisa menjadi inovator yang menciptakan teknologi masa depan.

Belajar algoritma bukan sekadar belajar coding. Itu investasi jangka panjang untuk memahami logika, pola pikir sistematis, dan kemampuan problem solving. Itulah modal penting agar kita tetap relevan — tak peduli seberapa canggih AI berkembang.