Pembangunan AI Debugging Assistant Berbasis API Gemini, untuk Membantu Analisa dan Perbaikan Kode

Authors

  • Evan William Universitas Katolik Widya Mandala Surabaya
  • Andrew Febrian Miyata Universitas Katolik Widya Mandala Surabaya

DOI:

https://doi.org/10.33508/jisem.v1i02.7357

Keywords:

AI Debugging, Goggle Gemini API, Asisten Pemrograman, Machine Learning, Python

Abstract

Mahasiswa informatika sering mengalami kesulitan dalam menemukan dan memperbaiki kesalahan kode mereka. Dalam penelitian ini, kami mengembangkan AI Debugging Assistant, sebuah chatbot berbasis Google Gemini API yang dapat membantu mahasiswa dalam menganalisis dan memperbaiki kode pemrograman mereka. Sistem ini menggunakan Python dan Flask sebagai backend, serta integrasi dengan JSON untuk menyimpan data. Hasil uji coba menunjukkan bahwa chatbot ini dapat mengurangi waktu debugging hingga 50% lebih cepat dibandingkan metode manual. Dengan fitur analisis sintaks, rekomendasi perbaikan, dan saran optimasi kode, sistem ini memberikan solusi inovatif dalam proses pembelajaran pemrograman.

Downloads

Download data is not yet available.

References

. Fitzgerald, K. Smolander, and M. O’Sullivan, “Debugging Challenges in Introductory Programming: An Empirical Study on Novice Developers,” IEEE Trans. Educ., vol. 65, no. 4, pp. 678–690, 2022.

2. R. Ahmadi, P. Singh, and M. Rezaei, “Common Programming Errors Among Novice Developers and AI-Assisted Remediation Strategies,” J. Syst. Softw., vol. 196, p. 111621, 2023.

3. Google LLC, “Gemini API: Developer Documentation and Integration Guide,” Google AI, 2024. [Online]. Available: https://ai.google.dev. [Accessed: Jan. 2025].

4. J. Smith, “Understanding the Importance of Context in Research,” Research Insights, Mar. 2023. [Online]. Available: www.researchinsights.com/context. [Accessed: Dec. 27, 2024].

5. Y. Zhang and T. Wang, “AI-based Debugging Assistance for Novice Programmers,” IEEE Trans. Learn. Technol., vol. 15, no. 3, pp. 120–135, 2022.

6. R. Patel, “Machine Learning for Code Optimization and Debugging,” J. Artif. Intell. Res., vol. 37, pp. 205–220, 2021.

7. L. Huang, “Automated Code Correction Using AI Techniques,” ACM Comput. Surv., vol. 53, no. 5, pp. 98–115, 2020.

8. S. Li and M. Zhao, “Deep Learning for Error Detection in Programming Exercises,” in Proc. Int. Conf. Artif. Intell. Educ., 2019, pp. 45–58.

9. X. Chen, “Enhancing Debugging Efficiency Using AI Chatbots,” J. Comput. Sci. Technol., vol. 29, no. 4, pp. 312–329, 2023.

10. A. Gupta, “AI-Powered Code Review and Quality Analysis,” in Proc. Int. Conf. Softw. Eng., vol. 2023, pp. 99–115, 2023.

Downloads

Published

2026-03-24