Belajar sambil Berkontribusi: Pengalaman Magang di Wikidata Indonesia

Wikimedia Indonesia menawarkan program magang bagi mahasiswa yang memiliki ketertarikan terhadap pengetahuan bebas dan kolaborasi terbuka. Program magang Wikidata Indonesia berfokus pada data terstruktur dan pengetahuan terhubung di Wikidata, serta bagaimana data tersebut dapat dimanfaatkan oleh masyarakat. Dalam artikel ini, kita akan menyimak pengalaman dua peserta magang, yaitu Ulya (mahasiswa Teknologi Informasi, Universitas Andalas) dan Nita (mahasiswa Matematika, Institut Teknologi Bandung).

Ulya tertarik untuk memahami bagaimana platform seperti Wikipedia dan Wikidata mengelola dan menyajikan pengetahuan kepada publik. Ia melihat magang ini bukan hanya sebagai kesempatan kerja, tetapi juga sebagai peluang untuk memahami infrastruktur pengetahuan dan alat yang mendasarinya. Sementara itu, Nita merasa sangat antusias dengan Wikidata karena berkaitan erat dengan minatnya di bidang data dan analisis. Penggunaan data terbuka dalam skala besar serta alat-alat seperti SPARQL dan Python semakin membangkitkan rasa ingin tahunya.

Kesan pertama

Nita berharap dapat memahami ekosistem Wikimedia secara menyeluruh, tidak hanya dari sisi teknis tetapi juga dari segi budaya komunitasnya. Ia ingin mengetahui bagaimana kolaborasi terjalin antara para relawan dan staf dalam berbagai proyek Wikimedia. Selain itu, Nita juga ingin mengembangkan kemampuan teknisnya, terutama dalam menulis kueri SPARQL dan mengelola data terstruktur. Meski ia merasa magang ini memberikan manfaat secara pengetahuan, Nita merasa terdapat pembagian beban kerja yang timpang pada masa magang. Pekerjaan pada awal masa magang terasa terlalu ringan, sementara minggu-minggu terakhir justru sangat padat dan cukup melelahkan.

Ulya mengharapkan lingkungan yang terbuka dan kolaboratif, di mana proses belajar dan mencoba hal-hal baru didukung. Ia ingin mengasah keterampilan analisis data dan komunikasi yang sudah dimilikinya, sekaligus memahami bagaimana Wikimedia mengelola proyek-proyeknya di balik layar. Meskipun penuh semangat, ia sempat meremehkan kompleksitas struktur Wikidata dan mengalami kesulitan dalam memahami prinsip data terhubung serta menulis kueri SPARQL. Namun, tantangan-tantangan di awal ini justru menjadi titik awal yang mendorong proses belajarnya, sesuai dengan harapannya untuk terus berkembang.

Aktivitas harian

Selama magang, Nita dan Ulya terlibat dalam berbagai kegiatan yang berfokus pada Wikidata. Salah satu aktivitas rutin yang mereka ikuti adalah WikiLatih Wikidata, yaitu lokakarya yang diselenggarakan oleh Wikimedia Indonesia untuk memperkenalkan Wikidata kepada kontributor baru. Nita mendapat tanggung jawab untuk mengajarkan bagaimana cara menyumbangkan data serta menggunakan alat-alat di Wikidata. Sementara itu, Ulya berperan dalam mendukung jalannya beberapa sesi WikiLatih dengan membantu mentor dan peserta. 

Selain mengikuti lokakarya, Nita dan Ulya juga mengerjakan berbagai tugas individual, seperti entri data, penulisan kueri SPARQL, serta membantu dalam perencanaan acara seperti Datathon. Ulya fokus pada proyek jangka panjang berupa pemetaan dan visualisasi bahasa pemrograman di Wikidata. Proyek ini melibatkan klasifikasi bahasa, analisis tren, dan penyajian data dalam bentuk visual. Sementara itu, Nita mendalami pemahaman tentang referensi data, melakukan penyuntingan entitas, serta mengembangkan proyek yang mengeksplorasi perbedaan antara “aktor atau aktris” dan “selebriti” di Indonesia. 

Tantangan dan langkah yang diambil

Bagi Ulya, tantangan utamanya adalah memahami struktur data terhubung dan bahasa kueri SPARQL yang digunakan untuk mengekstrak dan mengolah data di Wikidata. Dengan latar belakang  pengolahan data secara umum, logika SPARQL dan struktur berbasis RDF di Wikidata sempat membuatnya bingung. Ia menghadapinya dengan pendekatan yang terstruktur, seperti membaca dokumentasi resmi, mencoba kueri sederhana, dan meminta bantuan dari mentor. Secara bertahap, Ulya berhasil menyusun kueri yang lebih kompleks bahkan menggunakannya untuk memvisualisasikan data bahasa pemrograman. 

Nita juga menghadapi beberapa kesulitan, terutama dalam membedakan mana referensi yang valid saat menambahkan atau menyunting data. Bagi pemula, pemilihan sumber bisa jadi cukup membingungkan. Di awal, ia sempat merasa ragu untuk menyunting karena khawatir kontribusinya tidak memenuhi standar. Namun, melalui materi dan diskusi di sesi WikiLatih Daring, ia jadi lebih percaya diri dalam memahami referensi di Wikidata. Tantangan lainnya adalah mengatasi rasa enggan untuk bertanya. Sikap ini perlahan berubah setelah ia menyadari bahwa bertanya justru mempercepat proses belajar. 

Pembelajaran

Bagi Nita dan Ulya, magang di Wikimedia Indonesia meninggalkan kesan yang mendalam, tidak hanya dari sisi teknis, tetapi juga dalam hal pengembangan pribadi dan profesional. 

Salah satu hal yang paling berkesan adalah tumbuhnya kepercayaan diri dalam menggunakan SPARQL. Bahasa kueri yang awalnya terasa rumit dan menakutkan kini menjadi alat yang saya kuasai untuk mengekstrak dan memvisualisasikan pola dari data terstruktur. Saya juga mendapatkan pemahaman yang lebih mendalam tentang prinsip data terhubung yang sebelumnya hanya saya kenal secara teori. Selain itu, pengalaman sebagai fasilitator dalam sesi WikiLatih turut membantu mengasah kemampuan menjelaskan konsep yang kompleks dengan cara yang mudah dipahami oleh pemula.

Ulya

Pelajaran yang paling berkesan adalah bagaimana beradaptasi dengan ritme kerja profesional dan berkembang dalam lingkungan yang kolaboratif. Bekerja lima jam sehari di kantor menjadi tantangan tersendiri bagi saya untuk tetap disiplin, terutama saat membutuhkan fokus tinggi. Saya juga belajar tentang etika profesional, seperti pentingnya memberi tahu tim saat tidak bisa hadir, hal sederhana yang ternyata sangat berarti dalam budaya kerja. Yang paling penting, saya menyadari betapa berharganya bertanya sejak awal.

Nita

Proyek akhir: Puncak pembelajaran

Ulya memilih untuk fokus pada pemetaan dan visualisasi data bahasa pemrograman yang tersimpan di Wikidata. Ia mengeksplorasi bagaimana bahasa-bahasa tersebut dikategorikan, seperti tujuan umum atau tujuan khusus, tahun rilis, serta berbagai kasus penggunaannya. Dengan menggunakan SPARQL, ia mengambil data dari Wikidata, membuat grafik untuk menggambarkan tren, dan menganalisis ketidakkonsistenan dalam dataset. Proyek ini tidak hanya mengasah kemampuan teknisnya, tetapi juga memperdalam pemahamannya terhadap kompleksitas data terbuka. Dari menghadapi entri yang tidak lengkap atau tidak konsisten hingga menyusun kueri yang tepat, Ulya belajar bahwa berpikir kritis dan memahami konteks adalah hal yang sangat penting dalam analisis data.

Nita mengambil pendekatan yang lebih naratif dan kultural untuk tugas akhirnya. Ia mengeksplorasi perbedaan antara jalur karier aktor atau aktris dan selebriti di Indonesia dengan memanfaatkan data dari Wikidata serta berbagai referensi untuk menyusun sebuah esai dan poster visual. Proyek ini dimulai dengan menganalisis definisi kedua peran, membandingkan lintasan karier, serta mengkategorikan individu berdasarkan jenis pekerjaan dan usia saat pertama kali menandatangani kontrak akting. Nita juga mencoba memproyeksikan jumlah aktor Indonesia di masa depan dengan meninjau tren yang berkembang dalam industri media dan hiburan. Melalui proyek ini, Nita tidak hanya mengasah kemampuan menulis dan menganalisis data, tetapi juga belajar bagaimana menyajikan informasi terstruktur dengan cara yang komunikatif dan mudah dipahami oleh khalayak.

Rekomendasi

Untuk calon pemagang berikutnya, baik Nita maupun Ulya menyarankan agar tetap punya rasa ingin tahu, jangan ragu untuk bertanya sejak awal, dan benar-benar menerapkan semangat kolaboratif yang menjadi ciri khas Wikimedia. Sementara itu, untuk Wikimedia Indonesia, mereka merekomendasikan proses orientasi yang lebih jelas terkait beban kerja, serta membuka peluang proyek lintas divisi antar pemagang agar interaksi dan pembelajaran bisa lebih hidup. 

Untuk informasi lebih lanjut atau pertanyaan mengenai kesempatan magang dalam program Wikidata Indonesia, silakan hubungi Divisi Data dan Teknologi Wikimedia Indonesia melalui surel datateknologi@wikimedia.or.id.

Artikel ini diterjemahkan ke dalam bahasa Indonesia oleh Felisitas Artemisia Rerung