Dulu saya mengira menjadi developer berarti harus semakin banyak menguasai bahasa pemrograman, framework, library, dan tools. Semakin panjang daftar teknologi di CV, semakin terlihat seperti developer yang mampu mengerjakan banyak hal.
Setelah beberapa tahun mengerjakan berbagai project, cara pandang saya berubah.
Saya mulai menyadari bahwa masalah dalam software hampir tidak pernah datang dalam bentuk, “tolong buatkan fungsi menggunakan React.” Masalah biasanya datang dalam bentuk yang jauh lebih sederhana: pengguna kesulitan melakukan sesuatu, proses bisnis terlalu lambat, data tidak sinkron, atau sebuah fitur yang secara teknis berjalan ternyata tidak menyelesaikan kebutuhan.
Di situlah saya melihat peran developer secara berbeda: bukan sekadar orang yang menulis kode, tetapi orang yang menerjemahkan masalah menjadi solusi yang dapat bekerja.
Mengapa developer perlu memahami masalah sebelum menulis kode
Ketika mengerjakan project, saya sekarang berusaha tidak langsung membuka code editor.
Saya ingin tahu terlebih dahulu: masalah apa yang sebenarnya sedang terjadi? Siapa yang mengalaminya? Apa dampaknya terhadap proses bisnis? Dan seperti apa kondisi yang dianggap berhasil?
Cara berpikir ini mengubah cara saya mengambil keputusan teknis.
Misalnya, ketika sebuah fitur membutuhkan dashboard, pertanyaannya bukan hanya “pakai library chart apa?” tetapi apakah pengguna memang membutuhkan visualisasi tersebut, data apa yang harus ditampilkan, dan keputusan apa yang akan dibuat berdasarkan data itu.
Bagi saya, kode kemudian menjadi alat. Bukan tujuan akhir.
Hal ini semakin terasa ketika AI mulai menjadi bagian dari workflow developer. Survei Stack Overflow 2025 mencatat 84% responden menggunakan atau berencana menggunakan AI dalam proses development, tetapi 46% menyatakan mereka tidak percaya terhadap akurasi output AI. Bahkan, 66% mengeluhkan solusi AI yang “hampir benar, tetapi tidak benar-benar benar.”
Artinya, kemampuan menghasilkan kode semakin mudah. Kemampuan menilai apakah kode tersebut benar untuk masalah yang sedang dihadapi justru menjadi semakin penting.
Cara saya melihat developer sebagai problem solver di era AI
Saya tidak melihat AI sebagai pengganti proses berpikir developer.
Bagi saya, AI lebih mirip akselerator. Saya bisa menggunakannya untuk mencari pendekatan, membuat boilerplate, memahami dokumentasi, atau membantu menemukan kemungkinan penyebab bug. Tetapi keputusan akhirnya tetap membutuhkan pemahaman terhadap sistem yang sedang dibangun.
Saya pernah berada pada situasi ketika sebuah solusi terlihat benar secara teknis, tetapi setelah dipahami kembali ternyata alurnya tidak sesuai kebutuhan. Dari pengalaman seperti itu saya belajar bahwa “berhasil dijalankan” tidak selalu berarti “berhasil menyelesaikan masalah.”
Karena itu, proses saya perlahan berubah:
pahami masalah → pecah kebutuhan → tentukan solusi → implementasikan → uji → evaluasi hasil.
Bukan:
dapat task → buka editor → coding → selesai.
Bahkan dalam survei developer terbaru, solving real-world problems termasuk faktor penting dalam kepuasan kerja developer.
Menjadi developer berarti bertanggung jawab atas hasil bukan hanya kode
Pada akhirnya, saya tidak ingin mengukur kemampuan sebagai developer hanya dari berapa banyak teknologi yang saya kuasai. React, Next.js, Laravel, PostgreSQL, Prisma, dan tools lainnya hanyalah bagian dari perjalanan.
Teknologi akan terus berubah. Framework akan berganti, begitu juga cara kita membangun software, terutama ketika AI semakin menjadi bagian dari workflow developer.
Namun, satu hal yang menurut saya tetap penting: memahami masalah dan memastikan solusi yang dibangun benar-benar memberikan hasil.
Karena bagi saya, pekerjaan developer tidak berhenti ketika kode berhasil dijalankan atau tidak ada lagi error di terminal. Pekerjaan itu benar-benar selesai ketika solusi yang dibuat mampu menjawab masalah yang sejak awal ingin diselesaikan.
Dan mungkin, di situlah saya melihat perbedaan antara orang yang bisa menulis kode dan seorang developer.
Saya masih terus belajar, tetapi sekarang saya tidak hanya belajar bagaimana membuat sesuatu bekerja. Saya juga belajar memahami mengapa sesuatu perlu dibuat, masalah apa yang ingin diselesaikan, dan bagaimana memastikan hasilnya benar-benar berarti.
Baca Juga: Cara Mengubah Kebutuhan Bisnis Menjadi Fitur dalam Aplikasi Web
Baca Juga: Apa yang Harus Diuji Setelah Selesai Coding?