Refactor vs. Rewrite? Cara Engineer Menentukan Keputusan yang Tepat

Refactor vs. rewrite adalah dilema teknis yang sering dihadapi engineer ketika kode menumpuk dan arsitektur mulai tertinggal.

Artikel ini menjabarkan kriteria evaluasi, contoh kasus nyata, matriks keputusan, langkah implementasi teknis, manajemen risiko, serta ceklis komunikasi supaya tim dapat memilih antara perbaikan inkremental atau membangun ulang sistem secara aman dan terukur.

Memahami Istilah, Tujuan, dan Manfaat Refactor dan Rewrite

💻 Mulai Belajar Pemrograman

Belajar pemrograman di Dicoding Academy dan mulai perjalanan Anda sebagai developer profesional.

Daftar Sekarang

Refactor adalah perubahan internal kode tanpa mengubah perilaku eksternal. Fokusnya meningkatkan maintainability, readability, dan kadang performa lewat perbaikan kecil yang terkontrol. Sebaliknya, rewrite berarti menulis ulang komponen atau sistem, sering kali dengan desain baru dan mungkin teknologi berbeda.

Tujuan utama refactor adalah menurunkan biaya perawatan dan memudahkan extensibility sambil menjaga stabilitas produk. Rewrite mengejar clean-slate redesign ketika fondasi lama sudah terlalu rapuh, misalnya untuk loncatan besar pada skalabilitas atau perubahan arsitektur.

Pada level bisnis, refactor cenderung berdampak inkremental, sedangkan rewrite membawa risiko dan potensi imbal hasil yang jauh lebih besar.

Contoh micro-refactoring, misalnya extract method dan rename untuk memperjelas niat kode.

function processOrder(order) {

validate(order);

calculatePrice(order);

save(order);

}

Ini bisa dipecah menjadi metode lebih kecil agar mudah diuji dan diubah. Contoh rewrite adalah memindahkan modul monolith menjadi microservice baru dengan kontrak API yang berbeda.

Terhadap technical debt, refactor bekerja seperti mencicil utang secara rutin, sedangkan rewrite seperti restrukturisasi besar ketika utang sudah tidak terkendali. Keputusan ini akan memengaruhi lifecycle produk: apakah kamu melanjutkan evolusi sistem lama atau memulai generasi baru dengan biaya migrasi dan risiko yang harus dihitung matang.

Tanda Code Smell, Tekanan Bisnis, dan Kapan Prioritas Perubahan

Kode biasanya butuh tindakan ketika muncul code smell, seperti long method, god object, shotgun surgery, duplicate code, dan feature envy. Long method dan god object cenderung cocok untuk refactor, sedangkan shotgun surgery parah di banyak modul bisa mengarah ke kebutuhan rewrite bertahap.

Kamu bisa pakai metrik sederhana: frekuensi bug per modul, waktu onboarding engineer baru, dan lead time dari ticket sampai deploy. Jika modul kecil menyumbang banyak bug, atau onboarding butuh berminggu-minggu untuk memahami satu area kode, itu sinyal kuat untuk perubahan.

Dari sisi bisnis, perhatikan tekanan seperti regulasi baru, insiden security, pelanggaran SLA performance, atau peluang pasar yang waktunya sempit. Gunakan matriks urgensi vs. dampak: tinggi-tinggi berarti prioritas utama, misalnya insiden security pada modul pembayaran; urgensi tinggi dampak sedang bisa berarti hotfix cepat lalu refactor terjadwal.

Bayangkan studi kasus: tim diminta meluncurkan fitur promosi dalam dua minggu, tetapi arsitektur monolith membuat setiap perubahan butuh regresi besar.

Keputusan praktisnya bisa membagi pekerjaan menjadi dua alur: tambal minimal untuk memenuhi tenggat sambil merencanakan refactor struktur modul promosi agar fitur berikutnya bisa meluncur jauh lebih cepat.

Metode Evaluasi Risiko, Estimasi Waktu, dan Biaya untuk Rewrite

Sebelum memutuskan rewrite, kamu perlu memetakan risiko teknis dan nonteknis. Risiko teknis tipikal: regression fitur, perilaku edge case yang hilang, perubahan dependency, dan kompatibilitas data. Risiko nonteknis meliputi ketersediaan engineer kunci, jadwal rilis bisnis, dan tingkat dukungan stakeholder terhadap rencana rewrite.

Untuk estimasi, pecah pekerjaan menjadi task decomposition per modul atau per user flow. Bisa dikombinasikan dengan function point sederhana (jumlah endpoint, form, integrasi) dan t-shirt sizing, seperti S/M/L/XL untuk kompleksitas. Tambahkan contingency buffer 20–40% untuk risiko yang tidak terpetakan, terutama jika tes kurang atau dokumentasi lemah.

Model biaya perlu melihat opportunity cost: hal yang tertunda saat tim fokus pada rewrite. Bandingkan biaya pemeliharaan bug dan workaround selama 1–2 tahun dengan biaya pembangunan ulang, lalu perkirakan ROI sederhana dari pengurangan bug, kecepatan rilis, serta penghematan infrastruktur.

Sebelum mulai, siapkan ceklis: inventaris modul, status test coverage, peta dependency internal/eksternal, serta kebutuhan migrasi data dan rencana rollback.

Untuk modul kecil, misalnya satu layanan notifikasi, kamu bisa estimasi dengan 5–10 task konkret, lalu kalikan jam kerja dan tambahkan buffer.

Untuk sistem besar dengan banyak service, gunakan pendekatan bertingkat: estimasi per domain (billing, auth, katalog), gabungkan dengan t-shirt sizing, dan validasi angka kasar ini dalam workshop bersama tim lintas fungsi sebelum masuk dalam matriks keputusan pada langkah berikutnya.

Matriks Keputusan Refactor vs. Rewrite untuk Tim Engineer

Matriks keputusan membantu kamu membandingkan refactor vs. rewrite secara terukur. Susun daftar kriteria: complexity, test coverage, time-to-market, maintenance cost, security, dan scalability. Untuk tiap opsi, beri skor 1–5 per kriteria, lalu kalikan dengan bobot yang disepakati tim.

Bobot sebaiknya mencerminkan prioritas bisnis saat ini. Misalnya, produk yang dikejar rilis cepat memberi bobot besar ke time-to-market, sedangkan platform core bisa menekankan security dan scalability. Total skor membantu melihat opsi mana yang memberi nilai tertinggi dengan risiko paling wajar.

Contoh singkat: fitur kecil dengan complexity sedang dan test coverage lumayan biasanya condong ke refactor. Sebaliknya, monolit lama dengan maintenance cost tinggi, security lemah, dan scalability buruk sering mengarah pada rewrite bertahap. Kamu bisa menambah skenario ketiga, misalnya hybrid: refactor sekarang, rewrite modul kritis nanti.

Libatkan lintas fungsi saat memberi skor dan bobot. Engineering menilai complexity dan scalability, QA menilai test coverage serta risiko regresi, product fokus ke time-to-market, sementara pemangku kepentingan bisnis menyoroti maintenance cost dan dampak ke revenue. Diskusi ini sering membuka asumsi tersembunyi yang tidak terlihat pada level kode.

Output matriks bukan hanya satu rekomendasi, tetapi juga analisis sensitivitas. Coba ubah bobot kriteria utama dan lihat jika keputusan tetap sama sehingga kamu tahu seberapa rapuh pilihan itu terhadap perubahan konteks.

Dari sini, turunkan langkah tindak lanjut konkret, misalnya spike teknis singkat, proof of concept, atau incremental refactor yang akan dijelaskan dalam langkah implementasi berikutnya.

Langkah Praktis Implementasi Refactor dengan Risiko Terkelola

Setelah memakai matriks keputusan, langkah berikutnya adalah menyiapkan baseline. Pastikan test coverage minimal menutupi jalur bisnis kritis, lalu kunci perilaku saat ini dengan regression test. Tambahkan monitoring dan logging untuk metrik utama, misalnya latency, error rate, dan konversi, agar kamu bisa membandingkan sebelum dan sesudah refactor.

Gunakan feature toggle untuk mengaktifkan kode hasil refactor secara bertahap. Dalam branch strategy, prioritaskan trunk-based development atau short-lived feature branch agar diff kecil dan mudah di-review. Lakukan refactor inkremental: ganti satu anti-pattern per pull request, misalnya memecah god function menjadi beberapa pure function dengan unit test jelas.

Jaga kualitas dengan code review ketat, pair programming untuk bagian berisiko, dan CI/CD pipeline yang menjalankan test suite penuh serta static analysis.

Siapkan rollback plan sederhana: satu klik menonaktifkan feature toggle, atau revert commit tunggal jika metrik memburuk. Dalam satu sprint, kamu bisa merencanakan refactor besar menjadi beberapa story kecil per modul, masing-masing selesai dengan tests, review, dan opsi rollback yang jelas.

Strategi Rewrite Besar, Refactoring Parsial, dan Rencana Rollback

Pada rewrite besar, pilihan utama biasanya antara strangler pattern, parallel run, dan big-bang. Strangler pattern cocok untuk sistem kritis yang sulit dimatikan karena modul baru mengambil alih rute lama secara bertahap.

Parallel run dipakai saat kamu bisa menjalankan sistem lama dan baru berdampingan, lalu bandingkan output. Big-bang hanya layak jika domain sempit, integrasi sedikit, dan ada rencana rollback yang sangat jelas.

Migration plan perlu memetakan skema data lama ke baru, termasuk strategi data backfill dan dual-write sementara. Jaga backward compatibility lewat API contract yang stabil, misalnya dengan versioned endpoint, seperti /v1 dan /v2.

Gunakan feature parity checklist untuk memastikan tidak ada fitur lama yang hilang diam-diam. Setiap item ceklis harus punya status, pemilik, dan bukti verifikasi.

Dari sisi governance, terapkan release gating berbasis automated test dan quality gate dalam CI/CD. Mulai dengan dark launch: fitur aktif pada back-end, tapi belum terlihat pengguna. Lanjutkan ke canary rollout dengan traffic kecil, misalnya 1–5% pengguna, sambil pantau KPI seperti error rate, latency, dan conversion.

Rencana rollback harus eksplisit: definisikan pemicu, seperti lonjakan error 5xx, penurunan conversion, atau keluhan CS tertentu. Siapkan toggle atau feature flag agar kamu bisa kembali ke sistem lama dalam hitungan menit, bukan jam. Tentukan alur komunikasi internal dalam incident channel dan pesan eksternal jika dampak pada pengguna besar.

Dalam kasus nyata, banyak tim mendapati rewrite baru menyebabkan latency dua kali lipat dalam production. Mitigasinya, mereka mengurangi traffic canary ke 0%, mengaktifkan rollback otomatis dalam deployment pipeline, lalu menjalankan profiling terarah.

Setelah akar masalah performa ditemukan dan diperbaiki, rollout dilanjutkan bertahap dengan ambang KPI yang lebih ketat.

Penutup

Dengan panduan ini, Anda akan memahami waktu yang tepat untuk memilih refactor atau rewrite, cara mengukur risiko, dan langkah implementasi secara aman. Intinya: utamakan nilai bisnis, kelola technical debt, uji dan rancang rollback sebelum mengambil keputusan besar.

Gunakan matriks keputusan serta ceklis untuk membuat keputusan yang terukur dan komunikasikan risiko pada pemangku kepentingan.