Julia vs Python - Mana yang Sebaiknya Anda Pelajari?

Bidang data science & machine learning telah memungkinkan mesin belajar dari pengalaman dan menghasilkan wawasan mencengangkan tentang cara kerja berbagai hal dan manusia. Namun, untuk mewujudkan potensi teknologi ini dibutuhkan tingkat kemampuan teknis yang cukup. Banyak alat telah dikembangkan untuk menyederhanakan proses saat mengerjakan proyek data science dan machine learning. Misalnya, lihat bahasa pemrograman teratas untuk Data Scientist pada 2022.

Pada awalnya, percakapan tentang bahasa pemrograman apa yang sebaiknya dipelajari pemula untuk data science & machine learning didominasi oleh Python vs. R (Anda dapat mempelajari lebih lanjut tentang perbedaan antara Python dan R untuk Data Science dalam artikel terpisah). Kini, situasinya mulai berubah; Tak diragukan lagi Python telah menjadi salah satu bahasa pemrograman paling populer dalam beberapa tahun terakhir. Menurut Indeks TIOBE untuk November 2022, Python berada di puncak tangga popularitas, tetapi ada alat baru yang mencuri perhatian bernama Julia.  

Seiring Julia semakin mendapat momentum, beberapa praktisi data science dan machine learning berpengalaman mungkin mempertimbangkan apakah layak untuk meningkatkan keterampilan, sementara pemula mulai mengajukan pertanyaan baru seperti, “sebaiknya saya belajar Python atau Julia?” Dalam artikel ini, kami akan menyajikan perbedaan antara Python dan Julia untuk membantu menyederhanakan proses pengambilan keputusan sehingga Anda bisa mulai memajukan atau meningkatkan karier Anda. 

Apa itu Python? 

Kebanyakan orang di ranah teknologi pasti pernah mendengar tentang Python – bahasa ini telah populer di kalangan pengembang selama bertahun-tahun, terutama sejak bangkitnya data science dan machine learning. Bahasa ini digagas oleh Guido van Rossum dan pertama kali dirilis pada 1991 sebagai penerus bahasa pemrograman ABC. 

Python adalah bahasa pemrograman tingkat tinggi, diinterpretasikan, berorientasi objek, dengan semantik dinamis – yang berarti variabelnya adalah objek dinamis. Interpreter Python dan pustaka standar lengkap yang menyertai bahasa pemrograman ini didistribusikan secara gratis dan tersedia dalam bentuk sumber maupun biner. 

“Struktur data bawaan tingkat tingginya, dikombinasikan dengan pengetikan dinamis dan pengikatan dinamis, membuatnya sangat menarik untuk Pengembangan Aplikasi Cepat, serta untuk digunakan sebagai bahasa skrip atau perekat untuk menghubungkan komponen yang sudah ada.” 

[Sumber: Dokumentasi Python]

Siapa yang menggunakan Python?

Python adalah bahasa tujuan umum. Jadi, Anda dapat menggunakannya untuk membangun perangkat lunak di berbagai domain aplikasi pada banyak konfigurasi perangkat keras dan sistem operasi. 

Contoh domain meliputi: 

• Data Science (Lihat cheatsheet Python untuk Data Science bagi Pemula)
• Scripting/Otomatisasi (mis., melacak harga produk dan mengisi formulir)
• Pengembangan web 
• Machine learning
• Pengujian perangkat lunak 

Kunjungi artikel kami Untuk Apa Python Digunakan? 7 Penggunaan Python di Dunia Nyata untuk ulasan lebih mendalam tentang kasus penggunaan Python. 

Kelebihan Python

Ada beberapa faktor yang membuat Python sangat populer. Berikut beberapa di antaranya: 

• Aksesibilitas: Sintaks Python hampir meniru bahasa alami, sehingga lebih mudah dibaca dan dipahami oleh pengembang lain. Akibatnya, pengembang dapat membangun proyek dan menyempurnakannya lebih cepat karena bahasanya sangat sederhana. 
• Fleksibilitas: Python adalah bahasa tujuan umum, artinya bahasa ini dapat melakukan dan membuat banyak hal, dari machine learning hingga scripting dan otomatisasi tugas sehari-hari.
• Sumber Terbuka: Python dikembangkan di bawah lisensi open-source yang disetujui OSI. Dengan demikian, gratis untuk digunakan dan didistribusikan untuk semua tujuan, termasuk penggunaan komersial. Kombinasi antara distribusi Python yang bebas dan popularitasnya yang meningkat telah berkontribusi pada komunitas yang kuat di sekitar bahasa ini, yang dapat dimanfaatkan pengguna kapan pun membutuhkan dukungan.
• Pustaka: Pustaka adalah alat yang sangat berguna yang dapat membuat pengembang lebih efisien dalam pekerjaan mereka. Pada saat penulisan, ada lebih dari 137.000 pustaka Python yang dapat digunakan untuk membuat aplikasi di berbagai bidang. 

Kekurangan Python

Terlepas dari semua kelebihannya, Python memiliki porsi kritik karena alasan berikut: 

• Kecepatan: Salah satu kritik utama terhadap Python adalah kecepatannya. Sebagai bahasa yang ditafsirkan dengan pengetikan dinamis, Python lambat dibandingkan bahasa terkompilasi seperti C dan Java (yang juga dapat dianggap diinterpretasikan karena merupakan bahasa hibrida). 
• Konsumsi memori: Python fleksibel terhadap tipe data, yang berujung pada konsumsi memori yang besar.
• Lingkungan seluler: Meski unggul dalam pengembangan aplikasi server dan desktop, Python tidak ideal untuk pengembangan seluler karena konsumsi memori yang tinggi dan kecepatan pemrosesan yang lambat dibandingkan bahasa pemrograman lain.
• Galat waktu jalan (runtime): Python adalah bahasa dengan pengetikan dinamis, yang berarti tipe data terkait dengan nilai, bukan variabel. Banyak pengguna Python mengeluhkan desain ini karena menimbulkan berbagai masalah. Misalnya, nilai yang diberikan ke suatu variabel dapat diubah kapan saja dalam program, yang berarti tipe data variabel dapat berubah, sehingga menyebabkan galat saat runtime. 

Apa itu Julia?

Pada awal 2022, di tahun peringatan sepuluh tahun mereka, Julia computing mengumumkan bahwa bahasa pemrograman tersebut telah diunduh hampir 35 juta kali, hampir lima kali lipat dari total kumulatif unduhan tiga tahun sebelumnya. Pertumbuhan seperti inilah yang membuat Julia menarik perhatian banyak pengembang.

Catatan: Kembangkan keterampilan pemrograman Julia Anda dengan kursus Introduction to Julia. 

Para pendiri Julia –  Jeff Bezanson, Alan Edelman, Stefan Karpinski, Viral B. Shah – memiliki satu tujuan jelas: memperbaiki kekurangan bahasa pemrograman lain sekaligus mengadopsi kualitas khas yang diinginkan dari bahasa-bahasa tersebut. Dalam sebuah posting blog berjudul Why we Created Julia, para penulis secara lugas menyatakan, “Kami serakah: kami ingin lebih” sebelum merinci berbagai kualitas yang diinginkan namun ambisius yang ingin mereka hadirkan di Julia.

“Kami menginginkan bahasa yang open source, dengan lisensi yang longgar. Kami menginginkan kecepatan C dengan dinamika Ruby. Kami menginginkan bahasa yang homoikonik, dengan macro sejati seperti Lisp, tetapi dengan notasi matematika yang jelas dan familier seperti Matlab. Kami menginginkan sesuatu yang sama dapat digunakan untuk pemrograman umum seperti Python, semudah statistik seperti R, senatural pemrosesan string seperti Perl, sekuat aljabar linear seperti Matlab, sama baiknya dalam merekatkan program seperti shell. Sesuatu yang sangat mudah dipelajari, namun tetap membuat hacker paling serius pun puas. Kami menginginkannya interaktif dan kami menginginkannya terkompilasi. (Sudah kami sebutkan harus secepat C?).”

[Sumber: Why we Created Julia]

Saat mereka merilis Julia 1.0.0 pada 2018, 90% janji yang mereka buat enam tahun sebelumnya telah terpenuhi. 

Lalu, sebenarnya apa itu Julia? 

Cara terbaik untuk memikirkannya adalah sebagai bahasa pemrograman tingkat tinggi, dinamis, cepat, dan mudah digunakan yang memiliki fitur sangat cocok untuk analisis numerik dan ilmu komputasi. Anda dapat mempelajari lebih lanjut tentang Kebangkitan Julia dalam artikel terpisah. 

Siapa yang menggunakan Julia?

Salah satu tujuan utama Julia adalah mengembangkan bahasa yang memungkinkan pengembang menulis kode yang ringkas, tingkat tinggi, generik, dan abstrak, mirip dengan rumus matematika, sekaligus mampu dengan cepat menghasilkan kode mesin tingkat rendah yang umum pada bahasa statis. 

Meski dirancang khusus dengan mempertimbangkan pengguna teknis dan ilmiah, Julia juga dianggap sebagai bahasa tujuan umum, yang berarti berlaku luas di berbagai domain aplikasi dan tidak memiliki fitur yang terlalu terspesialisasi. 

Fitur-fitur ini membuat Julia sangat menarik bagi pengembang di bidang yang melibatkan: 

• Komputasi Numerik 
• Machine Learning
• Statistika
• Pengembangan Web

Lihat artikel kami Untuk Apa Julia Digunakan? 10 Aplikasi Pemrograman Julia untuk menggali lebih dalam kasus penggunaan Julia. 

Kelebihan Julia

• Kecepatan: Salah satu daya tarik utama Julia sudah pasti kecepatannya. Julia cepat. Bahasa ini menggunakan kompilasi just-in-time (JIT), yang berarti ada peluang lebih kecil kode ditafsirkan berkali-kali, sehingga overhead lebih sedikit. Selain itu, Julia secara konsisten melampaui bahasa pemrograman data yang ada seperti Python, R, dan Matlab dalam uji benchmark, yang kembali pada fakta bahwa Julia adalah bahasa terkompilasi, bukan yang diinterpretasikan. 
• Aksesibilitas: Julia memiliki sintaks yang jelas – lebih bersih daripada C++ – yang sederhana digunakan dan mudah dipelajari. Bahasa ini bertipe dinamis, yang umumnya lebih ringkas dibanding bahasa bertipe statis.
• Berorientasi tujuan: Sebagian besar pekerjaan sehari-hari para pencipta Julia mencakup komputasi ilmiah, machine learning, data mining, aljabar linear skala besar, serta komputasi terdistribusi & paralel. Karena itu, Julia dirancang dengan komputasi ilmiah dalam benak dan memiliki pilihan paket yang kuat untuk memungkinkan berbagai kasus penggunaan tambahan di bidang sains, matematika, statistika, dan machine learning. 

Kekurangan Julia

Meski perkenalan Julia terdengar menjanjikan sejauh ini, bahasa ini jauh dari sempurna dan saat ini memiliki beberapa keterbatasan signifikan. 

• Usia: Julia adalah bahasa baru. Karena itu, bahasa ini belum sepopuler atau sekuat dukungannya dibanding bahasa lain seperti Python dan R.
• Masalah waktu ke plot pertama: Masih ada beberapa isu dengan compiler JIT Julia, yang mengakibatkan jeda yang terasa saat mencoba menjalankan kode dari beberapa paket untuk pertama kalinya. Para penulis menyatakan, “Karena cara kerja Julia di balik layar, ini adalah masalah yang sulit dipecahkan, tetapi banyak kemajuan telah dicapai dalam beberapa tahun terakhir untuk mengurangi waktu kompilasi ini.” [Sumber: Dokumentasi Julia].  
• Ekosistem kecil: Sebagaimana umumnya teknologi baru, komunitas dan ekosistem Julia masih pada tahap awal. Walau Julia memiliki banyak solusi dan paket unik, jumlahnya masih kalah jauh jika dibandingkan dengan ekosistem Python dan R – yang keduanya telah berkembang selama lebih dari 20 tahun. 

Python vs. Julia: Perbedaan Utama

Python memiliki komunitas besar dan mapan yang berkontribusi pada bahasa tersebut dan mendukung pengembang Python lainnya. Bahasa ini juga sangat serbaguna dan memiliki banyak kasus penggunaan, sehingga benar-benar memenuhi sebutan sebagai bahasa pemrograman tujuan umum. Sebaliknya, meski juga dianggap sebagai bahasa pemrograman tujuan umum, Julia jauh kurang serbaguna daripada Python – namun merupakan alat yang hebat untuk pemrograman ilmiah. 

Salah satu faktor utama yang membuat Julia menarik adalah kecepatannya; Julia mengungguli Python dalam hal kecepatan dan kinerja. Ini karena Julia adalah bahasa terkompilasi yang ditulis di dasarnya, sedangkan Python adalah bahasa yang diinterpretasikan sehingga setiap baris harus diproses ulang, berujung pada eksekusi yang lebih lambat.   

Julia vs Python - Mana yang Dipilih? 

Terlalu dini untuk menyatakan secara tegas bahwa Julia akan menggusur Python di domain tertentu, seperti data science dan machine learning. Walau keduanya memiliki sintaks yang mudah dibaca dan dipelajari, masing-masing punya keunggulan. Misalnya, Python memiliki komunitas besar yang mapan serta beragam framework dan pustaka, sekaligus sangat serbaguna. Di sisi lain, Julia merupakan alat yang sangat baik untuk komputasi ilmiah dan kian populer karena kecepatannya. 

Bagi profesional berpengalaman, mempelajari bahasa pemrograman baru bisa menjadi investasi yang sepadan jika manfaat bahasanya signifikan, sebab memperoleh keterampilan membutuhkan waktu yang dapat menghambat produktivitas. Pemula yang baru memulai sebaiknya memperhatikan papan lowongan untuk melihat keterampilan apa yang diminati dan membekali diri sesuai kebutuhan. 

Cara lain untuk menentukan bahasa mana yang dipilih adalah mempertimbangkan jenis program yang ingin Anda bangun. Untuk program yang tidak terlalu besar, Python mungkin dapat menghasilkan hasil lebih cepat daripada Julia karena ia diinterpretasikan, bukan dikompilasi. Namun, jika Anda berencana membangun program dengan komputasi yang berat di CPU, kemungkinan besar sebaiknya condong ke Julia.