Seiring meningkatnya fokus pada penceritaan berbasis data di industri data science, pendekatan kolaboratif dalam data science, serta investigasi besar yang dikerjakan dan dipublikasikan oleh para jurnalis data selama dekade terakhir, seperti Panama Papers, Perkiraan Pemilu AS 2016 atau dampak Airbnb, minat terhadap jurnalisme data semakin meningkat.
Tetapi apa sebenarnya jurnalisme data itu dan bagaimana cara menjadi jurnalis data? Artikel blog hari ini akan mencoba memberi wawasan dan jawaban atas pertanyaan-pertanyaan ini.
Tip: jika Anda ingin mengikuti kursus pengantar jurnalisme data dengan R, pertimbangkan kursus DataCamp Communicating with Data in the Tidyverse.
Apa Itu Jurnalisme Data?
Ada banyak definisi di luar sana dan sulit melihat gambaran besarnya. Ada yang mengatakan jurnalisme data sama dengan jurnalisme berbasis data (DDJ), yang lain bersikeras bahwa keduanya adalah disiplin yang berbeda. Anda akan menemukan cukup banyak definisi.
Dalam artikel ini, kita akan menganggap keduanya sebagai disiplin yang sama.
Kalau begitu, mudah, bukan? Mendefinisikannya tidak terlalu sulit! Ini hanya jurnalisme yang dilakukan dengan data.
Tapi apa arti jurnalisme secara tepat dan apa itu data?
Jurnalisme data umumnya didefinisikan sebagai “kemungkinan baru yang terbuka ketika Anda menggabungkan ‘indra berita’ tradisional dan kemampuan bercerita yang kuat, dengan skala dan ragam informasi digital yang kini tersedia”.
Namun, definisi ini mungkin menutupi fakta bahwa ada alur kerja: dalam pengertian itu, definisi Mirko Lorenz, yang menggambarkan disiplin ini sebagai “alur kerja di mana data menjadi dasar analisis, visualisasi, dan — yang terpenting — penceritaan”, bisa jadi lebih akurat.
Perhatikan bahwa Anda sering akan melihat istilah "CAR" (Computer-Assisted Reporting). Ini adalah pendekatan terorganisasi dan sistematis pertama untuk menggunakan komputer guna mengumpulkan dan menganalisis data demi meningkatkan pemberitaan.
Cara Menjadi Jurnalis Data
Sekarang konteks dan definisinya sudah jelas, Anda bisa mulai memikirkan apa saja yang diperlukan untuk menjadi jurnalis data. Bagian berikut akan memberi lebih banyak wawasan tentang apa yang perlu Anda lakukan untuk menjadi jurnalis data, dan Anda juga akan menemukan garis besar rencana langkah demi langkah yang dapat diikuti, termasuk sumber daya terbaiknya.
Apa yang Diperlukan untuk Menjadi Jurnalis Data?
Anda mungkin pernah membaca beberapa kutipan tentang ini, seperti “Untuk menjadi jurnalis data yang baik, mulailah dengan menjadi jurnalis yang baik” (Meredith Broussard) atau “Komputer tidak akan membuat reporter yang buruk menjadi reporter yang baik. Yang mereka lakukan adalah membuat reporter yang baik menjadi lebih baik” (Elliott Jaspin), tetapi pada akhirnya apa yang Anda butuhkan untuk menjadi jurnalis data?
Menurut Scott Klein, Wakil Pemimpin Redaksi di ProPublica sekaligus Co-Founder DocumentCloud, kandidat sebaiknya memiliki 1. Keterampilan jurnalisme, 2. Bakat desain, 3. Ketangkasan pemrograman. Kedengarannya cukup sederhana, tetapi bagaimana dengan latar belakang pendidikan, dan apa tepatnya yang dimaksud dengan ‘keterampilan jurnalisme’, ‘bakat desain’, atau ‘ketangkasan pemrograman’?
Terkait aspek pertama, Anda mungkin berpikir bahwa Anda memerlukan gelar jurnalisme. Scott Klein menegaskan bahwa sebagian besar orang di timnya memiliki gelar jurnalisme, tetapi itu jelas bukan prasyarat. Ada contoh jurnalis data yang berlatar belakang matematika atau ilmu komputer.
Dan itu berjalan baik, juga karena, menurut Klein, “jurnalisme adalah padanan alami bagi para penggemar matematika yang ingin membuat dunia menjadi tempat yang lebih baik". Namun, apa yang dicari Klein pada kandidat juga menunjukkan bahwa latar belakang pendidikan tidak selalu berperan besar, selama Anda memiliki tiga hal yang ia cari.
Dari sisi lain, sangat mungkin menjadi jurnalis data meski Anda tidak memiliki latar belakang teknis.
Apa pun latar belakang Anda, Anda perlu mempertimbangkannya dalam upaya memperoleh tiga keterampilan yang Anda butuhkan untuk menjadi jurnalis data!
Dan ketiga keterampilan ini tidak datang dengan mudah. Sayangnya, tidak banyak universitas atau kursus yang dapat mengajarkan ketiganya, dan kebanyakan orang menegaskan bahwa Anda benar-benar harus banyak belajar sendiri.
Anda bisa mengikuti MOOC seperti yang ini atau kursus Big Data University ini, atau lokakarya yang diajarkan oleh jurnalis data eksternal, tetapi penawarannya cukup terbatas dan tidak murah. Banyak pelatihan untuk jurnalis data profesional sering kali berupa kolaborasi antara tim data dan jurnalis, memanfaatkan jaringan dukungan, bootcamp data, dan sebagainya.
Tetapi pada dasarnya, ini tentang belajar mandiri.
Dan di sinilah Anda memerlukan rencana langkah demi langkah untuk diri sendiri, lengkap dengan sumber daya, agar Anda bisa sampai ke tahap menjadi jurnalis data atau, jika Anda sudah menjadi jurnalis data, untuk terus mengembangkan diri.
Rencana Langkah demi Langkah untuk Mempelajari Jurnalisme Data
Rencana bertahap ini berisi penunjuk awal untuk memulai. Anda perlu mempersonalisasi panduan ini sesuai latar belakang pendidikan dan gaya belajar Anda.
Berikut delapan langkah yang termasuk dalam rencana untuk menjadi jurnalis data:
1. Kembangkan Dasar Pengetahuan yang Luas
Jurnalis secara alami adalah orang yang harus mampu menyesuaikan keterampilannya setiap kali topik baru muncul. Selain itu, topik yang dibahas jurnalis data bisa sangat beragam sehingga Anda harus mampu mencakup rentang yang luas, bahkan lebih luas daripada jurnalis pada umumnya.
Kunci untuk mengembangkan dasar pengetahuan yang luas mungkin berbeda bagi setiap orang dan bergantung pada gaya belajar Anda.
Salah satu cara untuk mencapainya adalah dengan banyak membaca, mendengarkan, dan menonton. Namun pada akhirnya, sikap Anda mungkin menjadi hal yang paling penting untuk mencapai target. Akan sangat membantu jika Anda secara alami rasa ingin tahunya tinggi dan memiliki dorongan untuk terus menemukan dan mempelajari hal baru.
Dasar pengetahuan luas pada langkah pertama ini tidak hanya mencakup pengetahuan tentang isu terkini, tetapi juga pengetahuan topik kuantitatif. Anda tidak seharusnya hanya memahami, katakanlah politik, tetapi tidak tahu apa-apa tentang statistika, karena ini pasti akan mengganggu kemampuan Anda menganalisis data politik. Dan ini juga merupakan salah satu hal yang sering muncul dalam artikel dan saran dari jurnalis serta editor data: ikuti kelas statistik. Jika Anda ingin mulai, pastikan memeriksa OpenIntro dan kursus yang ditawarkan DataCamp.
Terakhir, pertimbangkan untuk memperdalam latar belakang tentang disiplin ini sendiri:
- Dengarkan talk menarik ini dari Scott Klein tentang sejarah jurnalisme data
- Lihat apa yang telah dilakukan rekan-rekan Anda:
- Proyek kepunahan hewan oleh Anna Flagg (ProPublica)
- Pekerjaan paling berbahaya di Amerika oleh Christopher Cannon, Alex McIntyre, dan Adam Pearce (Bloomberg)
- NSA files decoded, oleh Ewen Macaskill, Gabriel Dance, Feilding Cage dan Greg Chen (The Guardian)
- Visualizing the Iraq war logs, oleh Jonathan Stray dan Julian Burgess
2. Menulis, Menulis, Menulis
Anda mungkin mengira langkah ini bisa diabaikan dalam rencana menjadi jurnalis data, tetapi sebenarnya tidak. Menulis dengan baik adalah salah satu hal yang sulit diajarkan dan membutuhkan banyak latihan jika Anda ingin menulis dengan cepat dan akurat, namun tetap sesuai dengan target audiens dan konteks medianya, entah itu blog, surat kabar, … Dibutuhkan keterampilan untuk menulis bagi audiens, bukan hanya untuk diri sendiri. Apa pun yang menurut Anda mudah diakses dan mudah dibaca orang lain, bisa jadi tidak demikian adanya.
Jadi pastikan meluangkan waktu untuk langkah ini. Untungnya, ada cukup banyak kursus online mengenai topik ini sehingga Anda tidak akan kebingungan:
- EdX memiliki penawaran yang cukup banyak bagi yang ingin mempelajari lebih jauh tentang jurnalisme. Kursus “Journalism for Social Change” bisa menarik minat Anda, dan “English for Journalists: Key Concepts” pasti akan sangat membantu.
- Selain itu, Coursera menawarkan kursus jurnalisme dan satu jalur spesialisasi lengkap untuk memulai karier Anda di bidang jurnalisme.
- Lihat pelatihan dari Mediabistro.
Jika Anda lebih suka pelatihan langsung, Anda bisa mempertimbangkan salah satu kelas master The Guardian atau mencari di Google apakah ada kelas di sekitar Anda; Banyak universitas dan organisasi yang menawarkan kursus jurnalisme.
3. Pelajari (Beberapa) Bahasa Pemrograman
Meskipun Anda bisa melakukan banyak hal dengan alat seperti Microsoft Excel dan pemrograman bukanlah syarat mutlak untuk menjadi jurnalis data, mempelajari cara ngoding pada tahap (awal) ini akan memberi keuntungan.
Berlawanan dengan perkiraan Anda, tujuan belajar pemrograman di sini bukan hanya agar Anda bisa mengumpulkan informasi, melainkan agar Anda mampu menampilkan informasi.
Perlu dicatat bahwa pilihan bahasa tertentu bergantung pada tempat Anda ingin bekerja dan data/cerita yang sedang Anda kerjakan.
Beberapa pekerjaan sebagai jurnalis data mengharuskan Anda lebih paham pengembangan web dibandingkan pengumpulan, transformasi, dan pemodelan data, dan sebaliknya. Untuk mulai, sebaiknya miliki dasar di keduanya lalu kembangkan kemahiran pada yang paling menarik bagi Anda, karena itu juga akan berpengaruh pada pekerjaan yang Anda lamar.
Itu juga menjelaskan mengapa keterampilan yang paling dicari adalah JavaScript, CSS, dan HTML. Bahasa-bahasa ini adalah bahasa pembuat situs web. Anda bisa melihat tutorial Journocode.
Berikutnya, keterampilan dengan kerangka kerja web Django (Python) dan Ruby juga sangat diminati. Jika Anda ingin belajar keduanya, pertimbangkan kursus CodeSchool.
Terakhir, R/SAS/SPSS dan Python juga sebaiknya masuk daftar belajar jurnalis data. Bahasa-bahasa ini berbeda dari bahasa lain dan kerangka kerja Django yang disebut di atas karena sangat baik untuk menganalisis dan memodelkan data. Kursus yang mungkin berguna di sini adalah DataCamp Introduction to R dan Introduction to Python for Data Science. Kursus ini dirancang untuk pemula dan akan meningkatkan keterampilan pemrograman Anda selangkah demi selangkah. Untuk pelatihan SAS, Anda bisa ke sini dan untuk SPSS, Anda bisa ke sini.
4. Kenali Alur Kerja Jurnalisme Data
Mengetahui alur kerja dan memiliki kotak perkakas untuk menanganinya adalah langkah penting dalam pembelajaran Anda. Tidak banyak prasyarat untuk memulai langkah ini, tetapi kebanyakan jurnalis data sepakat bahwa Anda harus bisa bekerja dengan Microsoft Excel. Jadi, jika Anda belum paham cara kerja spreadsheet, pastikan Anda memiliki kemahiran kerja dengan Excel sebelum memulai hal lainnya.
Jika Anda sudah memiliki dasar itu, Anda bisa mulai mempelajari alur kerja jurnalisme data.
Sama seperti alur kerja data science, jurnalis data harus melalui langkah-langkah pengumpulan data, perapian data, analisis, serta visualisasi dan pelaporan data.
Namun, fokus proses ini akan lebih kecil pada pemodelan data dan lebih pada langkah-langkah lainnya, dengan penekanan khusus pada pelaporan atau penceritaan.
Beberapa sumber yang dapat membantu Anda memahami perapian data, analisis data, visualisasi data, dan pelaporan antara lain:
- Buku-buku Edward Tufte: buku-buku ini sangat bagus jika Anda belum paham tentang cara menyajikan data dan informasi. Sumber yang sangat baik bagi siapa pun yang ingin menyegarkan pengetahuan tentang visualisasi dan teorinya. Juga patut dilihat “The Functional Art” oleh Alberto Cairo dan “Information Dashboard Design” oleh Stephen Few.
- "The Signal and the Noise: Why So Many Predictions Fail – But Some Don’t" oleh Nate Silver: bacaan wajib bagi siapa pun yang tertarik pada data atau analisis.
- Ada banyak sumber yang berfokus khusus pada pengumpulan, perapian, dan visualisasi data dengan Python dan R.
5. Bangun Kotak Perkakas Anda
Anda perlu memiliki alat yang tepat untuk menangani alur kerja yang telah dijelaskan di atas. Untungnya, ada beragam alat yang tersedia bagi jurnalis data. Pilihan alat tertentu tentu bergantung pada konteks Anda bekerja: melihat lowongan pekerjaan untuk jurnalis data mengajarkan kita bahwa alat dapat bervariasi dari satu pekerjaan ke pekerjaan lain, dan ada juga konteks cerita serta data yang akan memengaruhi pilihan Anda. Terakhir, Anda mungkin juga memiliki preferensi terhadap alat tertentu karena Anda sudah mahir menggunakannya.
Di sinilah sikap Anda berperan.
Anda tidak perlu menguasai setiap alat yang ada, tetapi Anda harus mengetahui apa yang dapat ditawarkan masing-masing alat bagi Anda dan cerita Anda.
Anda harus memiliki kemampuan untuk menyerap keterampilan baru dan kemauan untuk belajar.
Di bawah ini, kami cantumkan beberapa contoh alat yang sering disebutkan di forum seperti Quora dan di lowongan pekerjaan. Tinjauan ini mengikuti tahapan alur kerja yang dijelaskan di atas dan tidak dimaksudkan lengkap: hanya untuk memberi penunjuk dari mana memulai.
Menyiapkan ruang kerja. Ini mungkin langkah pertama dalam alur kerja. Anda mungkin memerlukan editor kode jika berencana untuk pemrograman. Workspace oleh DataCamp cocok untuk ini.
Mendapatkan data Anda. Batu fondasi alur kerja Anda adalah data. Jadi pertama-tama Anda perlu tahu di mana Anda bisa mendapatkan data tersebut. Cara pertama untuk mendapatkan data adalah melalui jaringan Anda. Narasumber sangat penting karena data tidak selalu datang kepada Anda, tetapi ceritanya yang datang. Lalu tugas Anda adalah menemukan data untuk membuktikan cerita yang Anda dengar dari narasumber.
Cara kedua untuk mendapatkan data adalah melalui platform data terbuka. Ada banyak sekali, tetapi sumber yang menonjol adalah situs Bank Dunia dan PBB, Data Portals, dan DataHub. Anda juga punya data terbuka Pemerintah AS dan data terbuka Pemerintah Inggris, serta banyak situs pemerintah lain dengan data terbuka.
Untuk mempelajari lebih lanjut tentang nilai yang dapat diberikan data terbuka, lihat Kursus Open Data Institute, program e-learning dari European Data Portal, ...
Datablog The Guardian juga bisa menjadi tempat menarik untuk memulai bagi calon jurnalis data, karena menyajikan data, konteks, dan pertanyaan terkait proses jurnalisme data.
Dataset juga tersedia melalui milis, seperti listserv NICAR, atau forum.
Selain dataset yang siap tersedia melalui platform data terbuka, milis, forum, atau narasumber, Anda juga bisa mendapatkan data melalui web scraping. Di sini, Anda perlu memanfaatkan paket atau pustaka yang ditawarkan bahasa pemrograman seperti Python dan R. Atau Anda bisa menggunakan alat yang dibuat khusus untuk tujuan ini dan tidak mengharuskan Anda mahir pemrograman.
Di sisi lain, Anda juga bisa mengambil data dari basis data. SQL akan berguna pada tahap ini. Jika Anda ingin mempelajari keterampilan ini, cobalah fokus pada MySQL, PostgreSQL, atau SQL Server. Pertimbangkan mengikuti beberapa tutorial di TutorialsPoint untuk mengetahui lebih jauh tentang basis data dan SQL.
Anda langsung melihat bahwa memiliki jaringan itu penting di sini. Kita akan kembali membahas ini nanti.
Dalam semua ini, sangat penting untuk tidak melupakan pertimbangan hukum. Selalu periksa apa yang bisa Anda lakukan dengan dataset yang Anda dapatkan dan kepada siapa Anda harus memberi kredit. Jika Anda tidak mendapatkan data yang Anda butuhkan, Anda selalu bisa mengajukan permohonan Freedom of Information (FOI) (juga disebut ‘wobbing’), yang memberi Anda kesempatan untuk meminta akses ke informasi yang dicatat dan dimiliki organisasi sektor publik pemerintah, seperti kepolisian, sekolah, atau museum milik publik.
Masukkan data Anda ke ruang kerja. Untuk memasukkan data ke ruang kerja, Anda bisa menggunakan cara paling dasar terlebih dahulu, yaitu bekerja dengan Excel. Namun, ketika sudah lebih mahir, Anda sebaiknya bisa memanfaatkan pustaka atau paket dari bahasa pemrograman yang Anda gunakan. Anda bisa menggunakan fungsi khusus untuk mengimpor data .csv, .txt, atau ekstensi file lainnya ke ruang kerja, tetapi juga ada materi khusus untuk membantu Anda mengumpulkan data dari Internet melalui web scraping. Python dan R memiliki pustaka/paket yang dirancang untuk tujuan itu, yaitu scrapy atau rvest. Untuk mengekstrak data dari PDF, Anda bisa menggunakan Tabula. Untuk mengekstrak data web, Anda juga bisa menggunakan import.io.
Rapikan data Anda. Merapikan data berarti memanipulasi, membersihkan, dan membentuk ulang data sedemikian rupa sehingga siap untuk dianalisis. Untuk Python, paket NumPy dan Pandas adalah andalan. Untuk R, Anda bisa mengandalkan dplyr dan tidyr. Untuk alat siap pakai, OpenRefine (sebelumnya Google Refine) populer digunakan untuk membersihkan dan mentransformasikan data, tetapi Anda juga bisa memakai DataWrangler atau CSVKit.
Analisis data Anda. Di sinilah kemungkinan besar keterampilan statistik Anda berguna. Gunakan R dan Python untuk memodelkan data dengan statsmodels atau statmod. Anda juga bisa menggunakan alat seperti DataRobot, Knime, atau RapidMiner.
Visualisasikan data Anda. Keterampilan yang paling dicari banyak terkait penyajian informasi, jadi sangat penting memberi fokus yang cukup pada visualisasi data. Anda bisa menggunakan Tableau atau Qlikview, TileMill, infogr.am, Google Fusion atau QGIS dan ArcGIS jika Anda mencari alat yang tidak mengharuskan banyak pemrograman. Jika Anda sudah mahir JavaScript, Python, atau R, Anda bisa mempertimbangkan D3.js, plotly, matplotlib, atau ggplot.
Laporkan hasil Anda. Anda bisa membangun dasbor dengan Tableau atau Qlikview, membuat infografik dengan Adobe Illustrator, Adobe Indesign, atau Adobe Photoshop, atau menaruh kode dan visualisasi Anda dalam Notebook. Ada Jupyter notebook berbasis web untuk kode Python Anda. Untuk R, Anda bisa mempertimbangkan membuat dokumen R Markdown.
6. Mulai Bangun Jaringan
Membangun jaringan akan penting jika Anda ingin menjadi jurnalis data karena dari sanalah Anda bisa menemukan inspirasi dan mentor. Jaringan Anda akan memungkinkan Anda belajar dari yang terbaik.
Mulailah dengan mengikuti beberapa tokoh kunci di jurnalisme data dan industri di Twitter:
Ini hanya daftar awal untuk memulai.
Perhatikan bahwa daftar ini tidak termasuk orang-orang yang telah disebutkan sepanjang tulisan ini.
Selain itu, Anda juga bisa bergabung dengan grup di Reddit atau LinkedIn untuk mengikuti kabar terbaru: pertimbangkan mengikuti subreddit /r/theydidthemath atau /r/datasets, dan lihat juga subreddit Python atau R yang lebih spesifik untuk mengikuti kabar terkini.
Selanjutnya, Anda juga bisa mempertimbangkan menghadiri Meetup seperti yang ini, dan perhatikan acara dan/atau konferensi di wilayah Anda melalui situs Data Driven Journalism atau European Journalism Center. Juga, pertimbangkan bergabung dengan komunitas Knight-Mozilla Open News.
7. Lanjutkan Pembelajaran Anda
Pembelajaran Anda tidak akan pernah selesai. Selalu ada begitu banyak hal untuk ditemukan dan dilakukan, terutama saat Anda ingin memulai di bidang ini atau bahkan ketika Anda sudah bekerja.
Anda akan selalu belajar.
Beberapa sumber tambahan yang bisa Anda cek:
Ikuti dan temukan situs menarik. Kunjungi blog seperti FiveThirtyEight, TheUpshot (New York Times) atau ProPublica Nerd Blog, atau situs menarik lain tentang visualisasi data, seperti EagerEyes atau FlowingData. Juga, jangan lupa memeriksa blog dan portofolio jurnalis data atau freelancer data, seperti Maarten Lambrechts, Alberto Lucas López atau John Burn-Murdoch.
Dengarkan podcast. Jika Anda menyukai podcast, Anda akan antusias mendengarkan Data Stories. Ini podcast yang hebat tentang visualisasi data. Jangan lewatkan episode keren ini di mana Scott Klein berbicara tentang timnya dan cara mereka bekerja di ProPublica. Pastikan juga memeriksa Partially Derivative dan podcast FiveThirtyEight.
Baca beberapa buku. Buku yang direkomendasikan antara lain buku ini oleh Claire Miller.
Temukan materi pelatihan lainnya. Lihat daftar materi pelatihan ini. Dan pertimbangkan apakah Anda sudah nyaman dengan alat di kotak perkakas Anda. Jika belum, pertimbangkan mengikuti beberapa tutorial. Anda bisa menemukan lebih banyak sumber R di sini atau sumber Python di sini.
Mulai melakukan jurnalisme data. Mulailah dari yang kecil dan mulai dengan proyek Anda sendiri. Ambil satu dataset dan mulailah menganalisis, memvisualisasikan, dan melaporkan hasilnya. Anda bisa menemukan proyek di Kaggle atau DrivenData. Langkah berikutnya, Anda bisa memulai blog. Seperti yang disebutkan di atas. Ini cara hebat untuk memamerkan bakat dan tambahan yang bagus untuk resume Anda. Dan Anda memastikan hasil Anda dibagikan ke dunia!
8. Lanjutkan, Wujudkan!
Ketika Anda telah melalui langkah-langkah sebelumnya, Anda mungkin ingin mencari pekerjaan sebagai jurnalis data.
Beberapa situs yang mungkin membantu pencarian kerja Anda adalah News Nerd Jobs, Indeed.com, NICAR Listserv, Mediabistro Job Listings, Linkedin dan Journajobs.
Ringkasan
Pada akhirnya, saran terbaik untuk menjadi jurnalis data adalah dari Maarten Lambrechts: mulailah melakukan jurnalisme data.
Selain itu, berikut beberapa kiat tambahan:
Jangan mudah patah semangat. Pada awalnya, Anda sangat mungkin menemui masalah, tetapi itu bukan alasan untuk menyerah. Anda belajar dengan melakukan dan itu butuh waktu.
Jangan takut memulai dari yang kecil. Ada ruang redaksi yang belum memiliki tim data besar. Pertimbangkan hal ini.
Ambil waktu Anda. Dibutuhkan pengalaman untuk menilai apakah suatu proyek layak. Terkadang, Anda akan mengerjakan data dan itu tidak akan menjadi cerita. Luangkan juga waktu untuk membangun jaringan, belajar dari orang lain, dan membangun pengalaman di seluruh alur kerja.
