6 Alasan Mengapa Bahasa Pemrograman Julia Menarik

Perkembangan pesat teknologi memunculkan banyak bidang ilmu dan profesi baru, termasuk data science. Munculnya konsep big data membuat profesi data scientist banyak dicari oleh perusahaan. Tidak hanya pengetahuan tentang big data dan matematika, Anda yang tertarik berprofesi sebagai data scientist juga perlu menguasai keterampilan dalam bahasa pemrograman, salah satunya Julia.

Julia adalah bahasa pemrograman dinamis tingkat tinggi yang dirilis tahun 2012 lalu. Bahasa pemrograman dinamis yang fleksibel ini sudah banyak dimanfaatkan oleh perusahaan untuk menganalisis data. Dirancang untuk memenuhi kebutuhan komputasi dan analisis numerik, bahasa pemrograman Julia memiliki kemampuan untuk mengimplementasikan konsep aljabar dengan cepat.

Alasan Bahasa Pemrograman Julia Menarik

Dibandingkan dengan Python atau kode C, bahasa pemrograman Julia mampu berjalan lebih cepat untuk menganalisis data. Jadi, tidak mengherankan jika Julia kerap digunakan oleh data scientist dan kini menjelma sebagai kompetitor kuat Python di dunia pengkodean aritmatika. Untuk lebih jelasnya, simak enam alasan mengapa bahasa pemrograman Julia menarik untuk digunakan!

1. Lebih cepat dan efisien

Julia lebih cepat dan efisien karena melakukan kompilasi JIT (Just in Time) menggunakan framework LLVM. Penggunaan framework LLVM membuat Julia jauh lebih cepat dibandingkan Python dan sebanding dengan kecepatan C.

Bahasa pemrograman ini akan semakin cepat dan efisien karena menyertakan REPL (Read-Eval-Print Loop) atau baris perintah interaktif. Kelebihan bahasa pemrograman Julia yang mirip dengan Python ini berguna dalam membuat kode, membuat skrip yang cepat, dan menambahkan perintah.

2. Bisa memecahkan masalah dua bahasa

Saat ini, industri teknologi diganggu oleh "masalah dua bahasa". Biasanya, developer (pengembang) pertama kali membuat prototipe aplikasi menggunakan bahasa dinamis lambat, baru kemudian menulis ulang menggunakan bahasa statis cepat untuk produksi. Penggunaan dua bahasa pemrograman ini sangat tidak efisien karena menimbulkan kesalahan manusia, memperlambat waktu rilis, dan memungkinkan pesaing mengambil alih momentum.

Masalah dua bahasa ini tidak hanya menghambat kerja peneliti, tapi juga quant, ilmuwan, ilmuwan data, dan engineers. Julia bisa memecahkan masalah dua bahasa ini karena merupakan bahasa pemrograman open-source untuk menjalankan kedua fungsi tersebut.

3. Adanya pengiriman ganda

Pada dasarnya, setiap fungsi Julia memiliki beberapa versi. Versi ini disesuaikan untuk tipe parameter yang berbeda. Beberapa versi fungsi akan dikirim dan implementasi yang benar akan ditentukan saat runtime.

4. Kompiler JIT

Kompiler Just in Time (JIT) adalah cara menerjemahkan bahasa pemrograman. Bahasa pemrograman perlu diterjemahkan sebab komputer hanya memahami satu bahasa, yaitu machine language. Dalam melakukan proses kompilasi dan menerjemahkan seluruh kode, kompiler JIT butuh waktu. Namun, hasilnya bisa menjadi lebih cepat, portable, dan ergonomic.

Nah, Julia merupakan bahasa pemrograman yang cukup cepat karena didukung oleh kompiler JIT yang andal. Jika dibandingkan dengan bahasa pemrograman lain dengan sintaks yang mirip,bahasa pemrograman Julia biasanya memiliki kecepatan yang hampir sama dengan C dan Rust, bahkan bisa lebih cepat dari C. Hal ini menguntungkan, terutama bagi data science.

5. Tipe kompositnya

Julia menyediakan fungsionalitas untuk menentukan tipe komposit. Uniknya, tipe komposit Julia menawarkan fungsi yang tidak terikat pada objek dan tidak dibundel dengan objek yang dioperasikan. Kelebihan ini diperlukan untuk sejumlah pengiriman dan memungkinkan fleksibilitas lebih baik. Bahasa Pemrograman Julia juga memungkinkan tipe komposit yang dapat diubah dan dapat dimodifikasi selama eksekusi program.

6. REPL yang dinamis dan interaktif

REPL (Read-Eval-Print Loop) adalah lingkungan komputer tempat input pengguna dibaca dan dievaluasi, lalu hasilnya dikembalikan ke pengguna. REPL menyediakan lingkungan interaktif untuk mengeksplorasi alat yang tersedia di lingkungan atau bahasa pemrograman tertentu. Ada beberapa opsi REPL yang baik digunakan, salah satunya REPL milik Julia yang dinamis dan interaktif.

REPL Julia sangat fleksibel dan memiliki banyak kemampuan berbeda. Dalam skenario kerja REPL normal, pengkodean atau membuat daftar direktori terkadang tidak mungkin atau perlu metode tertentu dalam bahasa pemrograman. Julia mengatasi kesulitan ini dengan menyediakan Bash REPL. Jadi, Anda dapat mengerjakan direktori dengan cara konvensional sambil mengerjakan file pada saat yang bersamaan.

Kesimpulan

Julia adalah bahasa pemrograman dinamis tingkat tinggi yang cocok digunakan oleh pengembang mana pun. Bahasa pemrograman ini sangat direkomendasikan untuk komputasi ilmiah karena sangat bermanfaat untuk bidang ini. Ada begitu banyak alasan mengapa bahasa pemrograman Julia menarik seperti yang sudah disebutkan di atas.

Tak hanya Julia, masih banyak bahasa pemrograman lain yang tidak kalah menarik untuk dipelajari, seperti Python dan R. Jika Anda tertarik untuk mempelajari Python dan R atau topik lain seputar data science yang disampaikan oleh para instruktur profesional sesuai kebutuhan dan kemampuan Anda. Yuk, daftar di Algoritma sekarang!

Referensi:

• Towards Data Science - Is Julia actually right for you? (diakses pada tanggal 15 Juni 2022)
• Towards Data Science - 5 Awesome Things To Love About The Julia Language (diakses pada tanggal 15 Juni 2022)
• Good Audience - 10 Reasons Why You Should Learn Julia (diakses pada tanggal 15 Juni 2022)