Pengantar

Dalam pengembangan software, memilih pendekatan desain yang tepat sangat penting. Setiap proyek memiliki kebutuhan dan tantangan yang berbeda. Ada yang membutuhkan keputusan cepat berbasis data, ada juga yang membutuhkan pemodelan bisnis yang sangat jelas agar sistem tetap stabil dan mudah dikembangkan. Dua pendekatan yang sering dibandingkan adalah Data-Driven Design dan Domain-Driven Design (DDD). Lalu, mana yang cocok untuk proyek Anda? Artikel ini akan membantu Anda memahaminya.

Apa itu Data-Driven Design?

Data-Driven Design adalah pendekatan desain yang mengandalkan data sebagai dasar pengambilan keputusan. Data yang digunakan bisa berasal dari perilaku pengguna, log aplikasi, hasil analisis, hingga feedback real-time. Tujuan utamanya adalah menciptakan pengalaman yang lebih baik berdasarkan fakta, bukan asumsi.

Pendekatan ini sering digunakan dalam:

• UX design

• Aplikasi berbasis personalisasi

• Produk SaaS yang terus dikembangkan

• Sistem yang berubah cepat mengikuti pola penggunaan

Contohnya, jika banyak pengguna menghabiskan waktu lama pada satu langkah checkout, maka tim desain bisa memperbaiki bagian tersebut berdasarkan data tersebut.

Apa itu Domain-Driven Design (DDD)?

Domain-Driven Design adalah pendekatan yang berfokus pada pemahaman domain bisnis secara mendalam. Dalam DDD, developer, product owner, dan expert bisnis bekerja sama untuk membuat model bisnis yang jelas. Hasilnya adalah software yang lebih stabil, rapi, dan sesuai kebutuhan bisnis.

Konsep penting DDD meliputi:

• Domain model: representasi logika bisnis

• Ubiquitous language: bahasa bersama antara tim teknis dan non-teknis

• Bounded context: pemisahan area fungsi agar sistem tidak saling tumpang tindih

DDD biasanya digunakan untuk:

• Sistem enterprise

• Aplikasi dengan logika bisnis kompleks

• Microservices

• Proyek jangka panjang yang butuh stabilitas

Perbedaan Utama: Data-Driven vs Domain-Driven

Keduanya punya kekuatan masing-masing dan digunakan untuk konteks yang berbeda.

Kapan Harus Menggunakan Data-Driven Design?

Gunakan Data-Driven Design jika proyek Anda:

• Mengikuti perubahan user behavior

• Membutuhkan iterasi cepat

• Fokus pada peningkatan UX

• Bergantung pada metrik real-time

Contoh: aplikasi mobile yang perlu menyesuaikan fitur berdasarkan interaksi pengguna.

Kapan Harus Menggunakan Domain-Driven Design?

Gunakan DDD jika:

• Domain bisnis kompleks

• Ada banyak aturan dan alur proses

• Sistem akan terus berkembang dalam jangka panjang

• Anda menggunakan arsitektur microservices

Contoh: sistem inventory, sistem keuangan, atau aplikasi internal perusahaan.

Apakah Keduanya Bisa Digabungkan?

Tentu bisa. Bahkan, banyak perusahaan besar menggabungkan keduanya. Data bisa digunakan untuk memperbaiki domain model, dan domain model bisa membantu menafsirkan data agar lebih bermakna.

Contoh workflow gabungan:

• Data user menunjukkan masalah di proses pemesanan

• Tim bisnis & developer memperbaiki logika domain

• Tim teknis menerapkan perbaikan dengan DDD

• Iterasi ulang dengan data baru

Pendekatan kombinasi ini membuat aplikasi semakin kuat sekaligus fleksibel.

Studi Kasus Singkat

• E-commerce: memakai Data-Driven untuk melihat perilaku user, tetapi domain seperti stok, pembayaran, dan pengiriman tetap memakai DDD.

• Sistem inventory: cocok dengan DDD karena logika bisnis kompleks.

• Aplikasi sosial: lebih cocok Data-Driven karena sangat dipengaruhi pola user.

Tips Memilih Pendekatan yang Tepat

Tanyakan hal berikut sebelum memulai:

• Apakah domain bisnis sangat kompleks?

• Apakah keputusan banyak bergantung pada data?

• Apakah aplikasi sering berubah?

• Siapa saja yang terlibat dalam tim?

• Apakah proyek membutuhkan skalabilitas tinggi?

Jawaban dari pertanyaan tersebut akan membantu menentukan pendekatan yang paling sesuai.

Kesimpulan

Baik Data-Driven Design maupun Domain-Driven Design memiliki kelebihan masing-masing. Data-Driven cocok untuk aplikasi yang perlu beradaptasi cepat berdasarkan perilaku pengguna, sedangkan Domain-Driven cocok untuk sistem bisnis yang kompleks dan membutuhkan struktur yang jelas. Tidak ada pendekatan yang paling benar—semuanya bergantung pada kebutuhan proyek.