Belakangan ini, dunia teknologi dipenuhi kabar yang terdengar menakutkan bagi siapa pun yang berniat terjun ke bidang coding: gelombang PHK di berbagai perusahaan teknologi, ditambah kecerdasan buatan yang makin mahir menulis kode sendiri. Wajar jika muncul pertanyaan, masih relevankah belajar programming di tengah situasi seperti ini? Jawabannya justru sebaliknya: inilah momen yang tepat, asalkan cara belajarnya diarahkan dengan benar.

Realita Industri Saat Ini

Meski pasar kerja di bidang teknologi terasa kompetitif, permintaan terhadap talenta digital di Indonesia justru terus melonjak. Kementerian Komunikasi dan Digital menyatakan bahwa kebutuhan talenta digital Indonesia naik dari perkiraan awal 9 juta menjadi 12 juta orang hingga 2030, dengan kebutuhan rata-rata 450.000 hingga 600.000 orang per tahun dalam lima tahun ke depan. Sayangnya, produksi talenta dari perguruan tinggi dan lembaga pendidikan dinilai masih belum mampu mengimbangi permintaan tersebut.

Yang berubah bukan soal ada-tidaknya kebutuhan developer, melainkan jenis developer yang dicari. Kementerian Komunikasi dan Informatika sebelumnya juga menegaskan bahwa keterampilan yang paling dibutuhkan industri kini bukan sekadar bisa menulis kode, tetapi mencakup pemikiran komputasional (computational thinking), ilmu data, keamanan siber, hingga kecerdasan buatan. Perusahaan kini mencari developer yang mampu berkolaborasi dengan AI, memahami keamanan data, dan memiliki pemahaman arsitektur sistem yang kuat, bukan sekadar penulis kode.

Kondisi ini melahirkan fenomena yang bisa disebut regeneration gap. Perusahaan yang terlalu mengandalkan kombinasi developer senior dan AI untuk menyelesaikan pekerjaan sehari-hari berisiko kehilangan jalur regenerasi, karena developer junior tidak mendapat cukup kesempatan untuk benar-benar mengasah kemampuan dasarnya. Padahal, riset di Indonesia menunjukkan Indonesia termasuk negara dengan pengguna aktif ChatGPT terbanyak di Asia, namun jumlah developer lokal yang benar-benar membangun aplikasi dengan memanfaatkan AI, bukan sekadar memakainya secara pasif, masih sangat sedikit. Celah antara "pengguna AI" dan "pembangun AI" inilah yang justru membuka peluang besar bagi siapa pun yang serius mempelajarinya dari sekarang.

Framework Three-Tiers Readiness

Untuk menjawab tantangan ini, developer disarankan berevolusi menjadi T-Shaped Developer, yaitu punya fondasi luas di banyak hal namun tetap punya satu atau dua bidang yang benar-benar dikuasai secara mendalam. Proses ini bisa dilalui melalui tiga tahap kesiapan.

Tier 1 : Foundation

Berfokus pada computational thinking, kemampuan memecahkan masalah secara logis, dan pemahaman fundamental pemrograman, sebelum terlalu bergantung pada AI. Sebuah penelitian dari Universitas Negeri Makassar terhadap kemampuan computational thinking siswa dalam memecahkan masalah menemukan bahwa kemampuan ini terbukti efektif meningkatkan kemampuan pemecahan masalah secara keseluruhan, karena melatih seseorang berpikir dalam pola dekomposisi, pengenalan pola, abstraksi, dan algoritma. Fondasi berpikir semacam inilah yang membuat seseorang tetap bisa mengevaluasi benar-salahnya keluaran AI, bukan sekadar menerimanya begitu saja.

Tier 2 : Competence

Tahap membangun kompetensi dalam desain sistem, optimasi, keamanan, dan version control untuk menciptakan solusi teknologi yang benar-benar nyata, bukan sekadar potongan kode yang berjalan di lingkungan latihan.

Tier 3 : AI Engineering

Tahap mengintegrasikan AI ke dalam aplikasi secara nyata, misalnya lewat penerapan RAG (Retrieval Augmented Generation), prompt engineering, dan pemahaman cara kerja model AI. Sejumlah lembaga pendidikan di Indonesia bahkan sudah mulai menyelenggarakan pelatihan penulisan prompt yang efektif untuk mendukung proses pengembangan perangkat lunak, sebagai bagian dari upaya meningkatkan literasi AI di kalangan pelajar dan calon developer. Meski begitu, penting diingat bahwa hasil kerja AI tidak boleh diterima mentah-mentah. Survei terhadap puluhan ribu developer profesional secara global mencatat tingkat kepercayaan mereka terhadap keluaran AI justru menurun dalam setahun terakhir, terutama karena kesalahan dalam kode hasil AI kerap sulit dideteksi oleh developer junior yang terlalu bergantung pada solusi instan.

Strategi Agar Stand Out

Di tengah membanjirnya lulusan bootcamp dan kursus online, ada beberapa cara agar seorang developer pemula tetap terlihat menonjol. Pertama, fokuslah membangun portofolio yang benar-benar memecahkan masalah nyata, bukan sekadar mengikuti tutorial dari awal sampai akhir. Kedua, lakukan build in public, yaitu membagikan proses belajar secara terbuka, sebagai bukti nyata proses berpikir dan perkembangan kemampuan dari waktu ke waktu. Ketiga, gunakan AI sebagai "otak" di dalam fitur aplikasi yang dibangun, bukan sekadar sebagai alat bantu mengetik kode lebih cepat. Riset terhadap ratusan pemimpin pengembangan software di Indonesia menunjukkan optimisme tinggi terhadap peran agen AI dalam pengembangan aplikasi ke depan, namun lebih dari separuh responden mengaku belum memiliki kecakapan yang memadai untuk benar-benar memanfaatkannya secara maksimal, sebuah celah yang sekaligus menjadi peluang bagi developer yang mau belajar lebih dulu.

Kesimpulannya, AI ibarat pesawat jet, dan developer adalah pilotnya. Fokuslah pada kemampuan pengambilan keputusan, arsitektur, dan logika berpikir, karena hal-hal inilah yang tidak bisa sepenuhnya didelegasikan kepada AI, dan justru menjadi pembeda antara developer yang sekadar bisa menyuruh AI menulis kode dengan developer yang benar-benar tahu ke mana arah kode itu harus dibawa.

Referensi:

Kementerian Komunikasi dan Digital, sebagaimana dikutip investortrust.id. (2025). Kebutuhan Talenta Digital Indonesia Melonjak Jadi 12 Juta hingga 2030. Diakses dari https://investortrust.id/business/70129/

Kementerian Komunikasi dan Informatika, sebagaimana dikutip investortrust.id. (2024). Indonesia Masih Kekurangan Talenta Digital, Begini Upaya Kemenkominfo. Diakses dari https://investortrust.id/business/34491/

Kaswar, A. B., & Nurjannah. (2024). Keefektifan Computational Thinking dalam Meningkatkan Kemampuan Pemecahan Masalah Matematika Siswa. SIGMA: Jurnal Pendidikan Matematika, 16(1), 109–120. Universitas Negeri Makassar.

investortrust.id. (2025). Miris! Indonesia Jadi Pengguna ChatGPT Terbanyak di Asia, tapi Masih Minim Developer. Diakses dari https://investortrust.id/lifestyle/70770/

Selular.ID. (2025). Survei Stack Overflow: Kepercayaan Developer pada AI Coding Tools Menurun. Diakses dari https://selular.id/2025/08/survei-stack-overflow-kepercayaan-developer-pada-ai-coding-tools-menurun/

Jurnal DIMASTARA (Pengabdian kepada Masyarakat), Universitas Nusantara PGRI Kediri. (2025). Pelatihan Bijak Gunakan AI: Meningkatkan Pemahaman dan Praktik Penulisan Prompt dalam Software Development.

Salesforce Indonesia. (2025). Riset Salesforce: 4 dari 5 Developer di Indonesia Anggap Agen AI Sama Pentingnya Seperti Tools Konvensional untuk Pengembangan Aplikasi. Diakses dari https://www.salesforce.com/ap/news/press-releases/2025/05/05/

Penulis : Muhammad Abdurrahman (Mahasiswa Magang UCIC)
Pembimbing : Syahrurafli Suhaedy

Dinas Tenaga Kerja Kota Cirebon
Jl. Kebumen No.2, Lemahwungkuk, Kec. Lemahwungkuk, Kota Cirebon, Jawa Barat 45111
https://disnaker.cirebonkota.go.id
Instagram: @disnaker_kotacirebon