Python vs Java: Perbedaan dan Kesamaan dalam 9 Aspek Utama

Membandingkan bahasa pemrograman selalu menjadi topik sensitif di kalangan developer. Meski Anda bisa berdiskusi cukup seimbang tentang perbedaan antara R dan Python, hal itu belum tentu berlaku untuk Python dan Java. Keduanya memiliki sejarah pertumbuhan yang kaya dan serupa serta sering menjadi bahasa pemrograman pertama yang dipelajari banyak developer.

Saat membahas dua bahasa ini atau bahasa lainnya, sulit menemukan opini yang benar-benar objektif. Dan karena bahasa pertama saya adalah Python, Anda mungkin tidak setuju dengan beberapa perbedaan yang saya paparkan terkait kemudahan penggunaan, sintaks, dan keterbacaan. Namun, selain itu, bersiaplah untuk rangkuman komprehensif berbasis fakta tentang perbedaan antara Python dan Java dalam sembilan aspek utama.

1. Python vs Java: Use Case dan Adopsi Industri

Mari mulai dengan membandingkan di mana dan mengapa kedua bahasa ini digunakan, karena itu mungkin pertanyaan pertama para pemula sebelum memilih di antara keduanya. Memilih salah satunya dapat menentukan jenis developer seperti apa yang pada akhirnya akan mereka jadi.

Pertama-tama, keduanya adalah bahasa tujuan umum, artinya Anda bisa membangun hampir apa pun dengan Java atau Python. Pertanyaannya adalah, “Seberapa bagus keduanya dalam tiap hal?”

Jika Anda ingin mengembangkan aplikasi AI dan model machine learning atau membuat plot yang indah dari data Anda, maka Python adalah rajanya. Misalnya, sebagian besar algoritma yang Anda temui setiap hari di Instagram, TikTok, atau LinkedIn kemungkinan ditulis dalam Python.

Di luar AI dan data, Python juga populer untuk pengembangan web backend dengan framework seperti Django dan Flask. Python juga banyak digunakan di dunia akademik untuk komputasi ilmiah karena mudah dipelajari oleh peneliti yang tidak memiliki latar belakang pemrograman.

Di sisi lain, Anda akan melihat Java digunakan pada aplikasi skala besar tingkat enterprise karena ketangguhan dan keamanannya. Jika Anda pengguna Android, banyak aplikasi di ponsel Anda mungkin memiliki “otak” Java.

Keamanan dan stabilitas Java menjadikannya pilihan ideal bagi bank dan institusi keuangan lainnya untuk sistem backend mereka. Saya menyebut Python sebagai raja di dunia AI dan data, tetapi beberapa teknologi big data utama seperti Hadoop dan Apache Spark ditulis dalam Java karena jauh lebih cepat.

Walaupun ada tumpang tindih signifikan dalam kapabilitasnya, pilihan antara Python dan Java sering kembali pada kebutuhan spesifik proyek, tumpukan teknologi yang sudah ada di organisasi, dan keahlian yang tersedia di tim pengembang.

2. Kurva Belajar dan Kemudahan Penggunaan Python dan Java

Kebanyakan orang akan mengatakan bahwa Python jauh lebih mudah dipelajari untuk pemula karena tampilannya seperti bahasa Inggris dan menggunakan lebih sedikit kata, sehingga kode Anda lebih singkat dan mudah dibaca. Sementara itu, Java menerapkan sintaks ketat dan konsep OOP sejak awal, yang bisa menjadi pengalaman kurang menyenangkan bagi pendatang baru. Jadi, pemenang jelas dalam hal kurva belajar adalah Python. Namun bagaimana dengan kemudahan penggunaan?

Salah satu cara melihatnya adalah pertukaran antara kepuasan instan dan tertunda. Dengan Python, Anda langsung menikmati pemrograman karena sintaksnya intuitif dan singkat. Namun, Anda tidak menyadari bahwa keseruan dan kemudahan sintaks ini datang dengan mengorbankan praktik pemrograman yang baik (sistem tipe terlintas di pikiran, tetapi kita bahas nanti).

Jika Anda memulai perjalanan pemrograman dengan Java, setiap sesi belajar akan terasa seperti latihan otak. Untuk membangun “otot” pemrograman dan mengembangkan keterampilan, Anda harus banyak “berkeringat” (dan mengumpat) karena Java memaksa Anda menggunakan pengetikan statis dan mengikuti prinsip OOP, konsep yang biasanya baru dipelajari (atau mulai diperhatikan) developer Python di tingkat lanjut.

Jadi, dengan Python, Anda menikmati kemudahan di awal namun bisa kesulitan pada proyek serius karena kebiasaan buruk yang terbentuk sejak dini. Kompleksitas Java dapat membuat kurva belajar awal lebih terjal, tetapi dalam jangka panjang pasti memberi pemahaman lebih dalam tentang konsep pemrograman.

3. Java vs Python: Sintaks dan Keterbacaan

Pada titik ini, apa pun yang mungkin saya katakan demi Java menjadi tak berarti, dan Anda langsung berlari ke arah Python. Pertimbangkan ini:

Sumber: https://python-scripts.com/

Contoh di atas menunjukkan cara melakukan operasi yang sangat umum di kedua bahasa: membaca berkas teks. Python hanya membutuhkan empat baris kode, sedangkan Java memerlukan hingga 18 baris. Jadi, mengapa sintaksnya begitu verbose?

Kontributor utama banyaknya kata dalam kode Java adalah sistem tipe Java yang ketat. Setiap variabel, parameter metode, dan nilai kembalian harus secara eksplisit dideklarasikan tipenya. Verbositas ini, meski kadang terasa merepotkan, memberikan kejelasan dan membantu menangkap error terkait tipe saat kompilasi alih-alih saat runtime.

Sebaliknya, Python menggunakan pengetikan dinamis, yang memungkinkan kode lebih ringkas tetapi kadang menyebabkan bug terkait tipe yang baru muncul saat eksekusi. Ini masalah besar karena Anda mungkin menjalankan skrip kompleks selama satu jam dan pada baris ke-246, Anda menemui error tipe yang menghentikan seluruh eksekusi (ini terjadi).

Java juga menggunakan banyak kurung kurawal dan titik koma, yang makin mengurangi keterbacaan. Fungsi kurung kurawal adalah untuk mendeklarasikan blok kode. Setiap fungsi, kelas, loop, dan pernyataan kondisional di Java diapit oleh kurung kurawal. Struktur eksplisit ini dapat membantu pengorganisasian kode, tetapi terlihat semrawut, terutama bagi pemula.

Titik koma digunakan untuk mengakhiri pernyataan, menambah lapisan sintaks yang tidak diperlukan Python. Unsur-unsur ini, ditambah deklarasi tipe yang verbose, membuat kode Java umumnya lebih panjang dan berpotensi lebih menantang dibaca sekilas dibandingkan sintaks Python yang lebih bersih dan ringkas, yang mengandalkan spasi putih untuk mendefinisikan hierarki blok kode.

4. Sistem Tipe pada Python dan Java

Sistem tipe dinamis Python adalah aspek bahasa yang paling sering dikeluhkan programmer. Dalam pengetikan dinamis:

• Tipe variabel ditentukan saat runtime
• Variabel dapat menyimpan tipe data berbeda sepanjang eksekusi program
• Pemeriksaan tipe terjadi saat runtime
• Tidak perlu mendeklarasikan tipe variabel secara eksplisit

Ini membuat kode Python lebih ringkas, mudah dibaca, dan fleksibel dengan konsekuensi lebih banyak error saat runtime dan performa lebih lambat. Type hint diperkenalkan di Python 3.5, memungkinkan developer mengikuti prinsip pengetikan statis seperti pada contoh di bawah:

text: str = "DataCamp"
times: int = 5
def echo(text: str, times: int) -> str:
   return text * times

Sayangnya, ini hanyalah hint — interpreter tidak menegakkannya saat runtime. Artinya saya bisa memberikan nilai apa pun ke echo:

# A list is passed instead of a string
result2 = echo([1, 2, 3], 3)
>>> print(result2)
[1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3]

Sekarang, pengetikan statis Java adalah versi seriusnya. Tipe variabel diketahui saat kompilasi karena semua tipe variabel, input fungsi, dan output harus dideklarasikan sebelum digunakan. Setelah variabel dideklarasikan, tipenya tidak dapat diubah. Banyak error pemeriksaan tipe tertangkap sebelum program dijalankan. Kode menjadi lebih verbose, tetapi performa meningkat signifikan.

Ini lagi-lagi pertukaran antara kepuasan instan dan perjuangan jangka panjang. Karena developer Python tidak harus menentukan tipe setiap saat, mereka lebih produktif pada tahap awal tetapi mungkin harus menghabiskan lebih banyak waktu saat pengujian untuk memperbaiki bug sederhana yang bisa dihindari dengan prinsip pengetikan statis yang baik. Developer Java menghabiskan banyak waktu menulis tipe, tetapi tidak banyak berurusan dengan perbaikan bug terkait tipe karena kompiler menangkap sebagian besar sejak dini.

5. Python vs Java: Performa dan Eksekusi

Sekarang kita sampai pada titik yang membuat banyak developer urung memilih Python: performanya yang lambat. Faktanya, Python termasuk “kura-kura” di antara bahasa pemrograman. Lihat tabel ini:

Sumber

Tabel ini membandingkan lebih dari 25 bahasa pemrograman dalam hal kecepatan dan konsumsi energi, dan Python berada di posisi terbawah pada kedua kriteria sementara Java berada di lima besar. Jadi, apa alasan perbedaan performa yang begitu besar ini?

Salah satu alasan utama lambatnya eksekusi Python adalah penggunaan interpreter, bukan kompiler. Bahasa yang diinterpretasi mengeksekusi kode baris demi baris saat runtime, sementara bahasa terkompilasi menerjemahkan seluruh program ke kode mesin sebelum dieksekusi. Proses interpretasi ini menambah overhead pada eksekusi Python, menjadikannya lebih lambat dibandingkan bahasa terkompilasi seperti Java.

Selain itu, pengetikan dinamis Python, meski menawarkan fleksibilitas, juga berkontribusi pada performa yang lebih lambat. Interpreter perlu memeriksa tipe saat runtime, yang menambah waktu pemrosesan. Sebaliknya, pengetikan statis Java memungkinkan lebih banyak optimisasi saat kompilasi, menghasilkan eksekusi yang lebih cepat.

Faktor lain adalah Global Interpreter Lock (GIL) Python, yang membatasi kemampuan multi-threading sejati di CPython (implementasi standar Python). Ini dapat menghambat performa pada sistem multi-core, sedangkan Java dapat memanfaatkan banyak core dengan lebih efektif.

Namun, penting dicatat bahwa kemudahan penggunaan dan kemampuan pengembangan cepat Python sering kali mengalahkan kekurangan performanya untuk banyak aplikasi, terutama ketika kecepatan pemrosesan mentah bukan perhatian utama.

6. Fitur Pemrograman Berorientasi Objek (OOP)

Baik Python maupun Java adalah bahasa pemrograman berorientasi objek (OOP adalah paradigma pemrograman yang mengorganisasi desain perangkat lunak di sekitar data atau objek alih-alih fungsi dan logika) tetapi mereka menerapkan konsep OOP dengan cara berbeda. Mari jelajahi perbedaan utamanya.

Definisi kelas dan pembuatan objek

Di Python, kelas didefinisikan menggunakan kata kunci class, dan konstruktor didefinisikan menggunakan __init__. Objek dibuat dengan menuliskan nama kelas diikuti tanda kurung (obj = Car()). Java, di sisi lain, mengharuskan kelas didefinisikan dalam berkas terpisah (satu kelas publik per berkas). Konstruktor di Java memiliki nama yang sama dengan kelasnya, dan objek dibuat menggunakan kata kunci new.

Pewarisan

Python mendukung multiple inheritance dan menggunakan fungsi super() untuk memanggil metode kelas induk. Python menggunakan Method Resolution Order (MRO) untuk menentukan pemanggilan metode dalam hierarki pewarisan yang kompleks. Java hanya mendukung pewarisan tunggal untuk kelas menggunakan kata kunci extends namun memungkinkan implementasi beberapa interface. Java juga memanggil super untuk memanggil metode kelas induk.

Enkapsulasi

Python tidak memiliki pengubah akses yang ketat (tidak mengejutkan) seperti public, private, atau protected. Sebagai gantinya, Python menggunakan konvensi privasi berbasis underscore (mis. _private_var). Python mengandalkan itikad baik developer untuk menghormati konvensi ini (yang umumnya mereka lakukan). Metode getter dan setter bersifat opsional dan sering digantikan oleh properties.

Java, sekali lagi, lebih ketat. Java menerapkan pengubah akses (public, private, protected, package-private) dan biasanya menerapkan enkapsulasi melalui field privat dengan metode getter/setter publik.

Polimorfisme

Python mencapai polimorfisme melalui duck typing, dan override metode bersifat implisit. Java menerapkan polimorfisme melalui override metode dan interface, menggunakan anotasi @Override untuk override metode secara eksplisit.

Berikut wujud duck typing di Python:

class Duck:
   def quack(self):
       print("Quack!")

class Person:
   def quack(self):
       print("I'm pretending to be a duck!")

def make_it_quack(thing):
   thing.quack()

# Create instances
duck = Duck()
person = Person()

# Both can be passed to the same function
make_it_quack(duck)    # Output: Quack!
make_it_quack(person)  # Output: I'm pretending to be a duck!

# This demonstrates duck typing:
# If it looks like a duck and quacks like a duck, it's a duck.
# Both Duck and Person have a quack() method, so they can both be used where a "duck" is expected.

Output:
Quack!
I'm pretending to be a duck!

Anggota statis

Python menggunakan dekorator @staticmethod dan @classmethod untuk metode statis, dan variabel kelas dibagi di antara semua instance. Java menggunakan kata kunci static untuk metode dan variabel serta menyediakan blok inisialisasi statis untuk inisialisasi statis yang kompleks.

7. Fitur Python dan Java yang Tidak Ditemui di Bahasa Lain

Keunikan dan kekhasan masing-masing bahasa menghasilkan beberapa fitur menarik yang menetapkan tren bagi bahasa lain untuk diikuti (atau ditiru dengan iri).

Misalnya, struktur blok berbasis indentasi Python menghilangkan kebutuhan akan kurung kurawal atau kata kunci, menjadikan kode Python paling rapi dan mudah dibaca. Python juga mendukung list atau dictionary comprehension, yang sangat menyenangkan untuk digunakan:

# List comprehension
squares = [x**2 for x in range(10)]
print("Squares:", squares)

# Dictionary comprehension
word_lengths = {word: len(word) for word in ["Python", "Java", "Comprehension"]}
print("Word lengths:", word_lengths)

# List comprehension with conditional
even_squares = [x**2 for x in range(10) if x % 2 == 0]
print("Even squares:", even_squares)

# Dictionary comprehension with conditional
long_word_lengths = {word: len(word) for word in ["Python", "Java", "Comprehension"] if len(word) > 4}
print("Long word lengths:", long_word_lengths)

Output:
Squares: [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
Word lengths: {'Python': 6, 'Java': 4, 'Comprehension': 13}
Even squares: [0, 4, 16, 36, 64]
Long word lengths: {'Python': 6, 'Comprehension': 13}

Decorator Python memungkinkan memodifikasi atau menyempurnakan fungsi dan metode tanpa mengubah kodenya secara langsung. Meski Global Interpreter Lock (GIL) bukan fitur per se, detail implementasi unik ini sangat memengaruhi cara Python menangani konkurensi. Terakhir, pernyataan with Python menyediakan cara yang bersih untuk mengelola sumber daya, memastikan penyiapan dan pembersihan yang tepat (proses yang melelahkan di bahasa lain).

Java juga tidak kalah. JVM (Java Virtual Machine), meski kini bukan lagi eksklusif Java, memungkinkan filosofi “tulis sekali, jalankan di mana saja”, yang saat diperkenalkan dulu sangat revolusioner.

Java juga menawarkan checked exception di mana Java mengharuskan pengecualian tertentu ditangkap secara eksplisit atau dideklarasikan dalam tanda tangan metode. Java 8 memperkenalkan default method pada interface, memungkinkan penambahan metode baru ke interface tanpa merusak implementasi yang ada.

Pemrosesan anotasi Java adalah fitur metaprogramming yang kuat untuk menghasilkan kode saat kompilasi berdasarkan anotasi.

Seiring bahasa berkembang dan saling memengaruhi, fitur yang dulu unik sering diadopsi oleh bahasa lain. Misalnya, banyak bahasa kini memiliki bentuk list comprehension atau decorator yang terinspirasi oleh Python.

8. Python vs Java: Pustaka Standar dan Ekosistem

Pustaka standar dan ekosistem suatu bahasa pemrograman penting bagi kegunaan dan adopsinya. Baik Python maupun Java menawarkan pustaka standar yang kaya dan ekosistem yang dinamis, tetapi berbeda fokus dan kekuatannya.

Pustaka Standar

Python menganut filosofi “baterai terpasang”, menyediakan pustaka standar komprehensif yang mencakup modul untuk I/O berkas, jaringan, layanan web, pemrosesan data, dan banyak lagi. Pustaka standar yang kaya ini memungkinkan developer menyelesaikan banyak tugas tanpa memasang paket pihak ketiga. Modul kunci meliputi json, datetime, sqlite3, csv, unittest, dan re (regular expression).

Class Library Java yang ekstensif juga menyediakan utilitas untuk tugas umum, termasuk struktur data (java.util), I/O (java.io), jaringan (java.net), dan konkurensi (java.util.concurrent). Java juga unggul dalam pengembangan enterprise dengan spesifikasi Java EE untuk membangun aplikasi jaringan berskala besar dan aman.

Ekosistem dan pustaka pihak ketiga

Python mendominasi di ilmu data dan machine learning dengan pustaka seperti NumPy, Pandas, TensorFlow, dan PyTorch. Python juga kuat di pengembangan web, dengan framework seperti Flask atau Django. Python Package Index (PyPI) dan pip membuat manajemen paket menjadi sederhana.

Ekosistem Java lebih berfokus pada perangkat lunak enterprise, dengan framework seperti Spring dan Hibernate. Java juga menonjol di big data (Hadoop, Spark) dan pengembangan Android. Maven dan Gradle memfasilitasi manajemen dependensi, dengan Maven Central Repository sebagai sumber utama.

9. Alat Pengembangan dan Dukungan IDE

IDE

Pilihan IDE sangat personal bagi setiap developer, tetapi kedua bahasa ini terintegrasi ke dalam berbagai editor untuk memenuhi setiap selera.

Jika Anda ingin kemampuan menyesuaikan setiap aspek lingkungan coding, Visual Studio Code dengan ekstensi Python adalah pilihan tepat. Padanannya di Java adalah Eclipse, IDE Java terpopuler kedua.

Untuk pengalaman yang lebih andal dan serba-termasuk, PyCharm adalah pilihan terbaik untuk Python dengan fitur canggih seperti pelengkapan kode cerdas, refactoring, dan debugging. Untuk Java, IntelliJ IDEA adalah yang paling populer dan ditawarkan oleh perusahaan yang sama dengan PyCharm — JetBrains.

Untuk skenario ilmiah dan eksekusi kode interaktif, jangan lupakan Jupyter Notebook untuk Python. Ini adalah IDE pilihan saya selama lebih dari empat tahun, hingga saya beralih ke Cursor karena integrasi AI-nya yang hebat.

Alat pengembangan

Python menggunakan pip dan Conda untuk manajemen paket dan lingkungan virtual untuk isolasi proyek. Alat seperti Poetry semakin populer untuk manajemen proyek yang lebih komprehensif.

Java bergantung pada Maven atau Gradle untuk otomatisasi build dan manajemen dependensi. Alat-alat ini menawarkan opsi konfigurasi proyek yang lebih kompleks namun kuat.

Python vs Java: Ringkasan Singkat

Kita telah membahas banyak hal saat membandingkan dua raksasa bahasa pemrograman ini. Untuk gambaran cepat, berikut tabel perbandingan yang menampilkan kesamaan dan perbedaan kunci:

Kesimpulan

Python dan Java, meski sama-sama kuat dan serbaguna, melayani kebutuhan dan filosofi yang berbeda dalam pengembangan perangkat lunak. Python unggul dalam kesederhanaan, keterbacaan, dan pengembangan cepat, menjadikannya favorit untuk ilmu data, AI, dan tugas scripting. Pengetikan dinamis dan sintaks yang ringkas memungkinkan pembuatan prototipe cepat dan mudah dipelajari, tetapi dapat menimbulkan tantangan pada aplikasi berskala besar.

Java, dengan pengetikan ketat dan sintaks yang verbose, menawarkan ketangguhan dan skalabilitas yang menonjol di aplikasi tingkat enterprise dan pengembangan Android. Performa dan pengetikan kuatnya memberi keuntungan dalam membangun sistem kompleks dan kritis.

Jika Anda ingin mulai belajar Python, lihat jalur keterampilan Python Fundamentals kami. Kami juga memiliki beberapa sumber daya Java jika Anda memilih jalur ini:

• Kursus Introduction to Java
• Kursus Introduction to OOP with Java
• Webinar Getting started with Java for Data