Mengukur Dampak dan Efektivitas

#024: Belajar dari buku “The Effective Engineer” oleh Edmond Lau

Photo by Joachim Schnürle on Unsplash

Memasuki semester akhir, saya mulai bertanya-tanya dan khawatir tentang karier ke depannya. Salah satu pertanyaan yang sering muncul adalah, “Kira-kira, apa komponen paling penting untuk menjadi seorang perekayasa unggul (top engineer)?”

Dalam perenungan, saya merasa pastinya perekayasa unggul memiliki traits tertentu yang membedakan dirinya dengan yang lain. Mereka adalah segelintir orang yang bisa memberikan nilai atau dampak yang besar dengan sesedikit mungkin sumber daya yang perlu dikeluarkan. Pertanyaannya: Bagaimana caranya menjadi bagian dari kelompok orang-orang ini? Bagaimana caranya memiliki traits yang memungkinkan kita memberi dampak besar dengan sumber daya minimal?

Belum berlangganan Medium? Klik tautan ini untuk baca lebih lanjut.

Kuncinya adalah dengan menjadi perekayasa yang Efektif. Baru-baru ini, saya menemukan rekomendasi bacaan dari seorang perekayasa perangkat lunak (Software Engineer) yang sudah lama saya ikuti di platform yang tak terduga: TikTok. Beliau merekomendasikan suatu buku berjudul “*The Effective Engineer” karya Edmond Lau untuk para calon perekayasa atau perekayasa pemula yang baru memasuki dunia kerja. Meskipun buku ini lebih ditujukan untuk para perekayasa perangkat lunak (Software Engineer*), banyak pelajaran bermanfaat di dalamnya yang saya yakini juga akan berguna untuk bidang-bidang lain.

Sampul Buku “The Effective Engineer”

Mindset Fokus pada Kegiatan dengan Leverage Tinggi

Saya sangat salut dengan kesederhanaan buku ini dalam merangkum kebijaksanaan yang Edmond Lau raih selama berkarier sebagai Perekayasa Perangkat Lunak. Konsep utama yang ditawarkan untuk menjadi seorang perekayasa yang efektif adalah Leverage. Apa itu Leverage? Singkatnya, leverage bisa dirangkum dalam persamaan berikut:

Leverage adalah dampak yang dihasilkan dibagi waktu yang diinvestasikan. Leverage adalah kuncinya dan Lau menganjurkan kita untuk fokus pada kegiatan dengan leverage tertinggi. Ia memberikan 3 kiat untuk meningkatkan leverage, yakni dengan mengajukan beberapa pertanyaan reflektif:

1. Dengan mengurangi waktu yang diinvestasikan: Tanyakan pada diri sendiri, “Bagaimana caranya saya menyelesaikan aktivitas ini dalam waktu yang lebih singkat?”
2. Dengan meningkatkan dampak yang dihasilkan: Tanyakan pada diri sendiri, “Bagaimana caranya saya meningkatkan value yang dihasilkan dari aktivitas ini?”
3. Dengan beralih ke aktivitas dengan leverage lebih tinggi: Tanyakan pada diri sendiri, “Adakah aktivitas lain yang bisa kita lakukan yang bisa menghasilkan value yang lebih baik?”

Setiap hari, kita perlu mengajukan pertanyaan-pertanyaan di atas secara konsisten dan sebisa mungkin tidak terjebak dalam “kemenangan mudah” (easy wins).

Belajar ≠ Membuang Waktu

Sejujurnya, dengan perkembangan kecerdasan artifisial, kita semakin dimanjakan untuk tidak menginvestasikan waktu terlalu banyak dalam mempelajari metode dan hal-hal teknis secara mendalam. Namun, Lau menegaskan bahwa belajar adalah aktivitas ber-leverage tinggi. Belajar memungkinkan kita untuk bertumbuh secara eksponensial. Tidak ada salahnya menginvestasikan 20% usaha kita demi mendapatkan 80% dampak yang lebih terasa. Percayalah, upaya belajar tersebut akan membayar dirinya sendiri.

Saya cukup beresonansi dengan hal ini, daripada cape utak-atik prompt, sebetulnya kita bisa menyisihkan 20% dari tenggat waktu untuk belajar metode dan hal-hal teknis terlebih dahulu. Pada akhirnya, kualitas kode dari LLM juga tidak terlalu berkenan (setidaknya per tulisan ini dibuat).

Prioritaskan Kegiatan secara Reguler

Kesalahan yang paling umum terjadi: kita lupa membuat daftar tugas (to-do list). Dengan membuat daftar tugas harian, sebetulnya kita seperti memiliki struktur dan misi yang hendak dicapai setiap harinya. Poin paling penting lainnya adalah membuat prioritas kegiatan dari daftar tugas yang hendak dicapai. Setidaknya, milikilah 3 prioritas kegiatan yang hendak diraih per hari. Tidak semua kegiatan perlu kamu tulis di daftar tugas; sebisa mungkin, kegiatan itu harus bermakna dan memberikan signifikansi terhadap apa yang sedang Anda kerjakan. Lau menganjurkan kita menggunakan Eisenhower matrix untuk membandingkan tiap kegiatan berdasarkan urgensi dan tingkat kepentingannya.

Ilustasi Eisenhower Matrix (sumber: artikel Asana)

Ukur Apa yang Hendak Kita Perbaiki

Ketika kita ingin memperbaiki sesuatu, milikilah ukuran dan metrik yang bisa kita pakai. Tanpa ukuran dan metrik yang jelas, kita tidak punya ‘peta’ untuk mengukur sejauh mana progres kita. Metrik adalah nyawa untuk progres, dan penting bagi kita untuk menemukan metrik yang bagus. Tentunya tidak semua hal bisa dimasukkan ke dalam penilaian kuantitatif. Untuk metrik yang sukar dikuantifikasi, Lau menyarankan untuk membuat survei dan wawancara, dengan pertanyaan seperti:

• “Adakah cara lain untuk mengukur progres dari kegiatan yang sedang saya lakukan?”
• “Jika kegiatan yang sedang saya lakukan tidak signifikan terhadap metrik inti, apakah ini layak dilanjutkan? Atau barangkali ada metrik yang kurang?”

Diperlukan kehati-hatian dalam menentukan metrik penilaian. Metrik yang tidak sesuai, bisa menghalangi kita dari progres yang hendak kita raih. Namun, tidak perlu khawatir, kita bisa mengecek apakah metrik kita sudah baik atau belum dengan beberapa kriteria berikut:

• Memaksimalkan dampak.
• Actionable: Mudah ditindaklanjuti dan bisa dijabarkan secara jelas secara kausal.
• Responsif: ketika berubah, metrik harus responsif terhadap apapun yang menyebabkan perubahan dan memberikan umpan balik yang cepat kepada para perekayasa.
• Robust: metrik yang baik itu kokoh dan tidak mudah berubah akibat faktor eksternal.

Ada banyak hal yang saya dapatkan dari buku “The Effective Engineer”, tetapi marilah kita simpan untuk kesempatan lain. Saya menganjurkan kamu untuk membaca buku tersebut karena banyak cerita dan statistik yang lebih lengkap yang bisa lebih membumikan poin-poin di atas.

Berikan komentar 💬, tepukan 👏🏻 jika merasa tulisan ini beresonansi denganmu. Terima kasih. 🙏🏻