Kompleksitas Mengukur Produktivitas Pengembang Perangkat Lunak

Mengukur, melacak, dan membandingkan produktivitas developer telah lama dianggap sebagai kotak hitam. Sebenarnya, tidak harus seperti itu. Dibandingkan dengan fungsi bisnis penting lainnya seperti penjualan atau operasi pelanggan, pengembangan perangkat lunak selalu kurang terukur.

Keyakinan lama oleh banyak orang di bidang teknologi adalah bahwa hal itu tidak mungkin dilakukan dengan benar, dan bagaimanapun, hanya insinyur terlatih yang cukup berpengetahuan untuk menilai kinerja rekan mereka. Namun status quo itu tidak lagi berkelanjutan.

Sekarang sebagian besar perusahaan menjadi (pada tingkat tertentu) perusahaan perangkat lunak, terlepas dari industrinya, para pemimpin perlu mengetahui bahwa mereka mengerahkan talent mereka yang paling berharga sesukses mungkin.

Baca juga: Mengukur Produktivitas Pengembang Perangkat Lunak

Tidak dapat disangkal bahwa mengukur produktivitas pengembang itu sulit. Fungsi lain dapat diukur dengan cukup baik, beberapa bahkan hanya dengan satu metrik; sedangkan dalam pengembangan perangkat lunak, hubungan antara input dan output jauh lebih tidak jelas.

Pengembangan perangkat lunak juga merupakan pekerjaan yang sangat kolaboratif, kompleks, dan kreatif serta membutuhkan metrik yang berbeda untuk level yang berbeda (seperti sistem, tim, dan individu).

Terlebih lagi, meskipun ada komitmen tulus untuk melacak produktivitas dengan benar, metrik tradisional dapat memerlukan sistem dan perangkat lunak yang disiapkan untuk memungkinkan pengukuran yang lebih bernuansa dan komprehensif.

Baca juga: Memahami Pertumbuhan Produktivitas yang Menurun

Untuk beberapa metrik standar, seluruh kumpulan teknologi dan saluran pengembangan perlu dikonfigurasi ulang untuk mengaktifkan pelacakan, dan menempatkan instrumen dan alat yang diperlukan untuk menghasilkan wawasan yang berarti dapat memerlukan investasi jangka panjang yang signifikan.

Baca juga: Menggabungkan Inovasi dan Kolaborasi untuk Pertumbuhan Berkelanjutan

Selain itu, lanskap pengembangan perangkat lunak berubah dengan cepat karena alat Generative AI seperti CopilotX dan ChatGPT berpotensi memungkinkan pengembang menyelesaikan tugas hingga dua kali lebih cepat.

Beberapa poin penting yang dapat Anda pertimbangkan terkait dengan pengukuran produktivitas pengembang perangkat lunak adalah:

1. Definisi Produktivitas yang Jelas: Pertama-tama, penting untuk memiliki definisi yang jelas tentang apa yang dianggap sebagai "produktivitas" dalam konteks pengembangan perangkat lunak. Apakah itu seputar jumlah fitur yang dihasilkan, waktu yang dihabiskan untuk menyelesaikan tugas tertentu, atau kualitas keseluruhan dari apa yang dikembangkan? Tanpa definisi yang jelas, pengukuran bisa menjadi ambigu.
2. Pilih Metrik yang Tepat: Setelah definisi produktivitas ditetapkan, Anda dapat memilih metrik yang sesuai untuk mengukurnya. Metrik yang digunakan harus mencerminkan tujuan dan nilai bisnis perusahaan. Beberapa metrik yang umum digunakan meliputi jumlah fitur yang diselesaikan, waktu rata-rata untuk menyelesaikan tugas, tingkat kepuasan pengguna, dan sebagainya.
3. Pertimbangkan Kualitas: Produktivitas tidak hanya berkaitan dengan seberapa cepat tugas diselesaikan, tetapi juga seberapa baik hasilnya. Kualitas perangkat lunak sangat penting, dan metrik produktivitas harus mencakup aspek kualitas seperti jumlah bug atau masalah yang ditemukan setelah perilisan.
4. Gunakan Alat Pendukung: Ada banyak alat dan platform yang dapat membantu melacak dan mengukur produktivitas pengembang perangkat lunak. Alat manajemen proyek, alat pelacakan waktu, dan sistem manajemen versi adalah contoh alat yang dapat membantu dalam mengumpulkan data yang relevan.
5. Pertimbangkan Faktor Manusia: Pengembangan perangkat lunak adalah pekerjaan kreatif dan kolaboratif yang melibatkan manusia. Mengukur produktivitas tidak boleh hanya berfokus pada angka-angka, tetapi juga harus mempertimbangkan aspek manusia seperti komunikasi tim, kolaborasi, dan kesejahteraan pengembang.
6. Adopsi Teknologi Baru dengan Bijak: Seperti yang Anda sebutkan, perkembangan teknologi baru seperti AI generatif dapat memengaruhi cara kerja pengembang. Penting untuk memahami dampak teknologi ini pada produktivitas dan mengintegrasikannya dengan metrik yang digunakan.
7. Evolusi Pengukuran: Lingkungan pengembangan perangkat lunak terus berubah. Oleh karena itu, penting untuk secara teratur meninjau dan memperbarui metrik yang digunakan agar tetap relevan dengan tantangan dan perubahan dalam industri.

Akhirnya, meskipun sulit, mengukur produktivitas pengembang perangkat lunak memungkinkan perusahaan untuk mengidentifikasi area yang perlu ditingkatkan, mengalokasikan sumber daya dengan lebih efisien, dan mendukung inovasi dalam pengembangan perangkat lunak.

Untuk membantu mengatasi tantangan ini dan membuat tugas penting ini lebih layak, McKinsey mengembangkan pendekatan untuk mengukur produktivitas pengembang perangkat lunak yang lebih mudah diterapkan dengan survei atau data yang ada (seperti alat manajemen backlog).

Pendekatan yang dijelaskan oleh McKinsey untuk mengukur produktivitas pengembang perangkat lunak melalui survei atau data yang ada adalah langkah positif dalam mengatasi tantangan pengukuran yang kompleks. Menggunakan metrik yang dapat diukur pada berbagai tingkat - sistem, tim, dan individu - membantu mendapatkan pemahaman yang lebih komprehensif tentang kinerja pengembangan perangkat lunak dan faktor-faktor yang memengaruhinya.

Dalam konteks ini, beberapa poin penting dari pendekatan ini dapat diuraikan sebagai berikut:

1. Diversifikasi Metrik: Memahami bahwa berbagai tingkat pengembangan membutuhkan jenis metrik yang berbeda adalah langkah penting. Metrik yang cocok untuk mengukur produktivitas tim mungkin tidak cocok untuk mengukur kinerja individu. Oleh karena itu, menggunakan berbagai metrik yang relevan pada setiap tingkat dapat memberikan gambaran yang lebih lengkap.
2. Melibatkan Dimensi Manusia: Pendekatan ini juga mengakui pentingnya faktor manusia, seperti budaya organisasi, dampak terhadap kualitas kerja, dan kesejahteraan karyawan. Ini mencerminkan pemahaman bahwa produktivitas dalam pengembangan perangkat lunak tidak hanya tentang mengukur output teknis, tetapi juga melibatkan elemen kemanusiaan.
3. Penekanan pada Kualitas: Pengurangan cacat produk yang dilaporkan pelanggan dan peningkatan skor pengalaman karyawan menunjukkan bahwa fokus pada produktivitas juga dapat berdampak positif pada kualitas produk dan kepuasan tim.
4. Memanfaatkan Wawasan: Dengan mengumpulkan dan menganalisis data produktivitas yang lebih kaya, perusahaan dapat mengidentifikasi area di mana mereka dapat meningkatkan kinerja, mengoptimalkan penggunaan sumber daya, dan mengatasi tantangan yang mungkin muncul dalam pengembangan perangkat lunak.
5. Berdasarkan Pendekatan Industri: Mengadopsi elemen dari kerangka metrik yang sudah ada, seperti metrik DORA yang dijelaskan, memungkinkan perusahaan untuk membangun pendekatan yang kuat dan teruji dalam mengukur produktivitas.

Namun, perlu diingat bahwa sementara metrik dapat memberikan wawasan yang berharga, mereka tidak selalu memberikan gambaran lengkap.

Pengembangan perangkat lunak tetap merupakan proses yang kompleks dan kreatif, dan beberapa aspek kinerja mungkin sulit diukur secara kuantitatif.

Oleh karena itu, selalu penting untuk memadukan pengukuran kuantitatif dengan evaluasi kualitatif dan pemahaman yang lebih luas tentang konteks kerja pengembang.