Dalam pengembangan perangkat lunak modern yang semakin kompleks, satu pertanyaan krusial terus muncul: bagaimana kita bisa memprediksi dan mengelola proyek perangkat lunak secara lebih akurat? Selama bertahun-tahun, berbagai pendekatan mulai dari metodologi Agile, Scrum, hingga DevOps dikembangkan untuk menjawab pertanyaan itu. Namun, masih banyak proyek yang meleset dari jadwal, membengkak biayanya, atau gagal menjaga kualitas.
Dalam konteks inilah, artikel Jagtiani et al. (2018) hadir membawa sudut pandang yang menyegarkan dan sangat relevan: bagaimana jika solusi dari tantangan manajemen proyek ada di depan mata kita selama ini tersembunyi dalam data besar (big data) dari proyek-proyek open source?
Data Open Source: Potensi yang Belum Dioptimalkan
Setiap hari, ribuan proyek perangkat lunak dikembangkan dan diperbarui secara terbuka di platform seperti GitHub, GitLab, dan SourceForge. Proyek-proyek ini menyimpan ribuan file log, riwayat commit, pull request, issue tracker, dan kontribusi komunitas yang mencerminkan dinamika tim, strategi pengelolaan, serta pola kerja yang mencerminkan kenyataan pengembangan perangkat lunak.
Namun ironisnya, data yang sangat kaya ini justru jarang dimanfaatkan secara sistematis untuk memperbaiki manajemen proyek. Padahal, seperti ditunjukkan oleh Jagtiani et al., pola-pola dalam data tersebut dapat digunakan untuk memperkirakan risiko, memprediksi keterlambatan, dan bahkan menilai kualitas proses pengembangan.
Contohnya sederhana: proyek yang memiliki rasio pull request yang tinggi namun tidak segera ditinjau, sering kali memiliki masalah koordinasi tim. Begitu juga proyek dengan riwayat penanganan bug yang lambat cenderung menyimpan masalah manajemen backlog. Ini bukan hanya statistik, ini adalah refleksi dari kesehatan manajerial sebuah proyek.
Mengubah Asumsi Lama dalam Manajemen Proyek
Manajemen proyek perangkat lunak tradisional sering mengandalkan intuisi, rapat mingguan, dan laporan kemajuan manual. Tapi dalam dunia yang serba digital dan real-time, pendekatan seperti itu tidak cukup tangkas untuk mendeteksi gejala dini dari disfungsi tim atau kemunduran kualitas kode.
Jagtiani dan koleganya menawarkan pendekatan berbasis data: gunakan big data dari proyek open source sebagai benchmark, sebagai sumber pembelajaran, bahkan sebagai "cermin" untuk proyek internal. Kita bisa mengamati bagaimana proyek sukses mengelola isu, kapan waktu rilis yang ideal, atau bagaimana strategi komunikasi tim yang efektif terlihat dalam log interaksi mereka.
Pendekatan ini bukan hanya teoritis. Di era machine learning dan data analytics, kita memiliki alat untuk menambang pola, membuat model prediktif, dan memvisualisasikan kesehatan proyek dalam bentuk metrik yang mudah dipahami. Yang dibutuhkan hanyalah kemauan untuk mengubah cara kita melihat manajemen proyek --- dari seni menjadi sains.
