6 cara untuk meningkatkan produktivitas pengembang dengan—dan di luar—AI

Kecerdasan buatan mengubah cara pengembang perangkat lunak membuat kode serta membuat pengembang individu maupun tim mereka menjadi lebih produktif. AI generatif khususnya dapat meningkatkan produktivitas tim pengembangan perangkat lunak. Dalam survei oleh perusahaan konsultan manajemen McKinsey, organisasi perangkat lunak berkinerja tinggi mencapai peningkatan 16%–30% dalam produktivitas tim dan peningkatan 31%–45% dalam kualitas perangkat lunak dari AI.¹

Namun, produktivitas rekayasa perangkat lunak mencakup lebih dari sekadar kecepatan dan efisiensi. Hal ini juga mencakup efektivitas, kualitas kode, dan pengalaman pengembang. Di beberapa area ini, AI dapat menghalangi lebih dari sekadar membantu.

Sebuah studi oleh organisasi riset nirlaba METR menemukan bahwa alat AI mungkin sebenarnya memperlambat pengembang dalam beberapa kasus. Mereka yang disurvei melaporkan beberapa faktor yang mungkin menjelaskan pengurangan kecepatan, termasuk alat AI yang berkinerja lebih buruk di lingkungan pengembangan yang besar dan kompleks serta kurangnya konteks implisit atau pengetahuan alat yang vital.

Survei Pengembang Stack Overflow 2025 menemukan hasil serupa. Para responden menyebut berurusan dengan solusi yang “hampir benar tetapi tidak cukup” sebagai frustrasi terbesar mereka terkait alat AI, diikuti oleh proses yang memakan waktu untuk mendebug baris kode yang dihasilkan AI. Pengembang yang disurvei juga mengatakan bahwa mereka masih akan meminta bantuan orang lain ketika tidak memercayai jawaban AI, memiliki masalah etika atau keamanan terkait kode, ingin mempelajari praktik terbaik, atau ketika mereka macet dan tidak dapat menjelaskan masalahnya.

Hal ini membuat sentuhan manusia semakin berharga untuk menumbuhkan pengembang yang berkinerja tinggi dan produktif. AI menjadi alat yang wajib dimiliki untuk pengembangan perangkat lunak, tetapi AI bukan tongkat ajaib. Pengembangan perangkat lunak tetap membutuhkan input dari manusia agar efektif. Berikut adalah enam cara untuk meningkatkan produktivitas pengembang perangkat lunak—dengan maupun tanpa AI.

Beberapa bagian dari proses pengembangan perangkat lunak dapat memperoleh manfaat dari otomatisasi yang dibantu AI. DevOps adalah contoh utama, yang mengotomatiskan siklus pengembangan tangkas melalui integrasi berkelanjutan dan pengiriman berkelanjutan (CI/CD).

Mengambil pelajaran dari buku DevOps, tim rekayasa perangkat lunak dapat mengotomatiskan tugas berulang atau rutin untuk mempercepat dan memperlancar alur kerja mereka serta mengarahkan upaya mereka ke inisiatif yang lebih produktif, seperti mengoptimalkan kode atau membuat fitur baru. Alat Infrastructure as Code (IaC), misalnya, dapat mengotomatiskan pengaturan dan konfigurasi untuk onboarding cepat pengembang baru dan menjaga konsistensi antara lingkungan pengembangan, pengujian, dan produksi.

Alat otomatisasi lainnya mencakup linter dan sistem peninjauan kode AI yang menganalisis kode untuk masalah gaya dan kesalahan pemrograman, platform keamanan yang didukung AI untuk menentukan kerentanan, serta aplikasi pengujian kode berbasis AI untuk memverifikasi fungsionalitas, kualitas, dan kinerja.

Ketika diberi tugas, pengembang cenderung langsung terjun ke pemrograman. Namun, menyusun desain sebelum menerjemahkannya ke dalam kode dapat menghemat waktu Anda dalam jangka panjang karena mengurangi kebutuhan untuk men-debug atau memfaktorkan ulang solusi yang kurang optimal. Bahkan diagram alur, kerangka, atau skema kasar pun dapat membantu Anda berpikir dan merancang implementasi yang paling optimal.

Pemimpin tim juga harus menetapkan tujuan yang jelas ketika menetapkan tugas kepada pengembang individu sehingga mereka dapat menganggarkan waktu dan upaya mereka secara sesuai untuk mencapai hasil yang diharapkan. Selain itu, memberi insinyur perangkat lunak otonomi untuk mendekati masalah dengan cara mereka sendiri memberi mereka rasa kepemilikan dan tujuan, karena mereka dapat berkontribusi pada peningkatan dan evolusi perangkat lunak yang mereka bangun. Kebebasan untuk mengeksplorasi bahkan dapat memberdayakan pengembang untuk beralih dari optimasi ke inovasi.

Banyak seniman menghasilkan karya terbaik mereka ketika mereka “berada di zona”—keadaan fokus intens yang mendorong kinerja puncak. Karena pengodean juga dapat dianggap sebagai bentuk seni, melepaskan kreativitas insinyur perangkat lunak memerlukan pemberian waktu dan ruang bagi mereka untuk mencapai “keadaan flow” dan tetap “dalam flow.”

Bagi pengembang, ini berarti menemukan jam-jam paling produktif Anda dan mengalokasikannya sebagai waktu pengodean khusus. Cobalah meminimalkan gangguan selama periode ini untuk mempertahankan konsentrasi Anda, seperti menjeda email dan notifikasi pesan. Pastikan juga untuk membuat jeda di antaranya agar energi Anda terisi kembali.

Bagi para pemimpin rekayasa perangkat lunak, ini berarti menghormati batasan yang telah ditetapkan setiap anggota tim terkait keadaan flow mereka. Anda bahkan dapat memblokir waktu di kalender mereka untuk jam pengodean langsung, kerja mendalam bersama, atau sprint pengodean singkat.

Banyak elemen dapat mengganggu hari kerja pengembang, termasuk rapat yang tidak perlu, masalah dengan tingkat keparahan tinggi, dan perbaikan mendesak. Untuk mengatasinya, pengembang sering melakukan pengalihan konteks dan multitasking. Fragmentasi yang sering seperti itu dapat menguras energi mental pengembang dan menyebabkan kelelahan.

Pemimpin tim dapat membantu mengelola prioritas dan pekerjaan yang sedang berlangsung. Pertimbangkan untuk membuat daftar anggota tim mingguan atau dua mingguan yang dialokasikan untuk menyelidiki dan memperbaiki masalah dengan tingkat keparahan tinggi. Sertakan hanya anggota penting dalam rapat dan tentukan agenda yang ditargetkan sejak awal.

Kumpulkan templat solusi terstruktur untuk masalah yang menantang atau tugas umum sehingga anggota tim dapat menggunakannya kembali daripada menciptakan kembali roda. Susun panduan garis besar untuk standar pengodean dan praktik terbaik lainnya guna membantu pengembang dengan cepat menemukan pendekatan yang sesuai dan menghindari kelelahan dalam mengambil keputusan. Perbarui dokumentasi kode untuk mengurangi waktu yang dihabiskan dalam menavigasi basis kode. Dalam banyak skenario ini, AI dapat membantu, seperti agen AI yang menjaga dokumentasi tetap sinkron dengan status repositori saat ini atau asisten pengodean yang didukung AI seperti Claude Code, Cursor, GitHub Copilot dan IBM® Bob yang secara otomatis menerapkan gaya serta standar pengodean yang diperlukan dan memfasilitasi alur kerja pull request.

Dengan mengurangi beban kognitif, pengembang mendapatkan kembali lebih banyak daya untuk pemrograman dan pemecahan masalah.

Lingkungan kerja rekayasa perangkat lunak yang mendorong pembelajaran dan pertumbuhan tidak hanya memajukan keterampilan pengembang, tetapi juga dapat meningkatkan motivasi mereka. Menurut Survei Harapan dan Ketakutan Tenaga Kerja Global 2025 dari PwC, “pekerja yang merasa didukung untuk meningkatkan keterampilan 73% lebih termotivasi daripada mereka yang melaporkan dukungan paling sedikit.”² Programmer yang termotivasi berpotensi lebih terlibat dan produktif, yang pada gilirannya dapat memperkuat kepuasan pengembang dan retensi kerja mereka.

Peluang umum untuk peningkatan keterampilan mencakup mendaftar di kursus online serta menghadiri konferensi dan lokakarya yang relevan. Metodologi lain untuk perbaikan berkelanjutan melibatkan ulasan kode, mentoring, dan pair programming. Pengalaman langsung ini memungkinkan anggota untuk berbagi pintasan, strategi, dan insight, sehingga berkontribusi pada budaya yang menghargai kolaborasi, dukungan, dan teamwork.

Keterampilan pengodean dan keahlian di bidang tertentu sangat penting, tetapi programmer juga perlu menyalurkan keterampilan dan keahlian tersebut melalui alat-alat berkualitas tinggi. Ini mencakup lingkungan pengembangan terintegrasi (IDE), bahasapemrograman dan kerangka kerja, perangkat lunak manajemen proyek, sistem kontrol versi, dan masih banyak lagi.

Pastikan alat-alat ini terintegrasi dengan lancar ke dalam alur kerja pengembangan dan proses pengiriman perangkat lunak untuk membantu meningkatkan kecepatan pembuatan perangkat lunak dan mengurangi hambatan dalam pengembangan. Pilih teknologi modern yang telah dicoba dan diuji untuk menghindari utang teknis yang terkait dengan sistem lama dan arsitektur monolitik.

Dalam hal kerangka kerja dan bahasa, pilih yang tidak hanya selaras dengan hasil bisnis dan persyaratan proyek, tetapi juga sesuai dengan kemampuan tim Anda. Dokumentasi yang kuat dapat membantu menyelesaikan masalah dengan cepat, sementara komunitas yang aktif dapat menawarkan dukungan.

Pepatah bahwa Anda tidak dapat meningkatkan apa yang tidak Anda ukur juga berlaku untuk produktivitas pengembang. Perusahaan teknologi dan organisasi riset telah memperkenalkan berbagai metrik, dengan DORA dan SPACE menonjol sebagai tolok ukur populer untuk mengukur produktivitas pengembang.

Sebagai program riset Google Cloud yang telah berjalan lama, DORAbertujuan untuk “memahami kemampuan yang mendorong pengiriman perangkat lunak dan kinerja operasional.” Berikut adalah lima metrik utamanya:

• Change lead time (juga dikenal sebagai waktu siklus) mengukur berapa lama waktu yang dibutuhkan perubahan kode atau commit untuk mencapai produksi.

• Frekuensi penerapan mengukur seberapa sering tim mengirimkan perubahan ke produksi.

• Tingkat kegagalan perubahan mengukur persentase penerapan yang menyebabkan kegagalan di produksi.

• Tingkat pengerjaan ulang penerapan mengukur persentase penerapan yang tidak direncanakan, tetapi harus dilakukan untuk memperbaiki insiden produksi.

• Waktu pemulihan penerapan yang gagal (sebelumnya dikenal sebagai mean time to recovery atau MTTR)  mengukur berapa lama waktu yang dibutuhkan untuk pulih dari kegagalan penerapan.

Metrik DORA merupakan ukuran kuantitatif yang dapat menunjukkan hambatan dalam stabilitas dan throughput perubahan perangkat lunak.

Sementara itu, para peneliti di GitHub dan Microsoft menciptakan kerangka kerja SPACE yang terdiri dari metrik produktivitas berikut:

• Kepuasan dan kesejahteraan

• Kinerja

• Kegiatan

• Komunikasi dan kolaborasi

• Efisiensi dan aliran

Metrik SPACE bisa lebih sulit diukur karena lebih kualitatif dan subjektif. Survei real-time dapat membantu dengan menangkap data pada titik waktu tertentu.

Menggabungkan pengukuran kuantitatif dan kualitatif menawarkan pandangan yang lebih seimbang tentang kinerja individu dan kinerja tim. Tetapkan metrik dasar yang dapat Anda bandingkan dari waktu ke waktu, dan pertimbangkan untuk menerapkan atau mengadopsi dasbor guna memvisualisasikan metrik produktivitas pengembang dengan lebih baik. Hindari terpaku pada satu metrik dan pilih metrik yang paling penting bagi tim Anda agar mereka dapat berfokus pada metrik yang tepat.

Yang terpenting, ingatlah untuk memperlakukan metrik bukan sebagai tujuan, melainkan sebagai panduan. Jika tidak, pengembang akan lebih banyak bekerja untuk memenuhi metrik tersebut daripada memberikan nilai, sehingga memblokir produktivitas alih-alih memberikan manfaat. Hasil pengukuran ini menandakan apa yang perlu ditingkatkan dan mengarahkan Anda dalam perjalanan menuju tim rekayasa perangkat lunak yang lebih produktif.