Setiap hari, kita menghasilkan banyak data ketika berbelanja online, menggunakan aplikasi transportasi, menonton video, atau melakukan transaksi digital. Namun, data tersebut tidak akan banyak membantu jika hanya disimpan tanpa dianalisis. Perusahaan membutuhkan orang yang mampu mengolah data menjadi informasi yang berguna untuk mengambil keputusan. Salah satu profesi yang menjalankan peran tersebut adalah Data Analyst.
Data Analyst menjadi salah satu pilihan karier yang menarik bagi mahasiswa Informatika karena menggabungkan kemampuan mengolah data, berpikir logis, menggunakan teknologi, dan memahami permasalahan bisnis. Pekerjaannya tidak sekadar membuat grafik atau laporan, tetapi juga mencari tahu apa yang terjadi, mengapa hal itu terjadi, dan informasi apa yang dapat digunakan untuk menentukan langkah berikutnya.
Lalu, apa sebenarnya pekerjaan Data Analyst? Skill apa yang dibutuhkan, tools apa yang harus dipelajari, dan bagaimana cara memulai karier di bidang ini?
Apa Itu Data Analyst?
Data Analyst adalah profesional yang mengumpulkan, membersihkan, mengolah, menganalisis, dan menyajikan data untuk membantu organisasi memahami suatu kondisi serta mengambil keputusan berdasarkan informasi.
Data yang dianalisis dapat berasal dari berbagai sumber, seperti transaksi penjualan, aktivitas pengguna website, survei pelanggan, data operasional perusahaan, hingga catatan pelayanan kesehatan. Data tersebut kemudian diperiksa dan diolah agar dapat menjawab pertanyaan tertentu.
Sebagai contoh, sebuah toko online mengalami penurunan penjualan selama dua bulan terakhir. Pemilik toko mungkin menduga bahwa penyebabnya adalah harga produk yang terlalu tinggi. Namun, dugaan tersebut belum tentu benar. Data Analyst dapat memeriksa jumlah pengunjung, produk yang dilihat, jumlah transaksi, tingkat pembatalan pesanan, dan perubahan penjualan berdasarkan kategori produk.
Dari analisis tersebut, bisa ditemukan bahwa jumlah pengunjung sebenarnya stabil, tetapi semakin sedikit pengunjung yang menyelesaikan pembayaran. Temuan ini mengarahkan perusahaan untuk memeriksa proses checkout, biaya pengiriman, metode pembayaran, atau faktor lain yang mungkin memengaruhi keputusan pelanggan.
Contoh tersebut menunjukkan bahwa Data Analyst tidak hanya bekerja dengan angka. Ia juga perlu memahami konteks masalah, memilih data yang relevan, menguji dugaan, dan menjelaskan hasil analisis kepada orang yang akan menggunakannya.
Menurut U.S. Bureau of Labor Statistics, pekerjaan yang berhubungan dengan analisis data dapat melibatkan pengumpulan dan pengolahan data, penggunaan metode analitis, visualisasi temuan, serta penyampaian rekomendasi kepada pihak terkait. Tugas spesifik Data Analyst sendiri dapat berbeda sesuai industri dan perusahaan. [1]
Apa Saja Tugas Data Analyst?
Pekerjaan Data Analyst umumnya dilakukan melalui beberapa tahapan. Prosesnya dapat berulang ketika ditemukan data baru atau pertanyaan lanjutan dari pengguna hasil analisis.
1. Memahami masalah dan menentukan pertanyaan analisis
Analisis data sebaiknya dimulai dari masalah yang jelas, bukan langsung membuka spreadsheet dan membuat grafik.
Misalnya, manajer sebuah toko ingin mengetahui mengapa penjualan menurun. Data Analyst perlu memperjelas pertanyaannya: apakah penurunan terjadi pada semua produk, hanya di wilayah tertentu, atau pada periode promosi tertentu?
Pertanyaan yang terarah membantu menentukan data apa yang perlu dikumpulkan dan metode analisis yang sesuai.
2. Mengumpulkan data dari berbagai sumber
Setelah memahami kebutuhan, Data Analyst mencari data yang relevan. Sumbernya dapat berupa basis data perusahaan, file Excel, sistem transaksi, survei, atau platform analitik website.
Dalam pekerjaan nyata, data sering kali tersebar di beberapa sistem. Karena itu, analis perlu memahami struktur data, arti setiap kolom, rentang waktu pencatatan, dan keterbatasan sumber yang digunakan.
3. Membersihkan dan memvalidasi data
Data mentah tidak selalu siap dianalisis. Bisa terdapat nilai kosong, data ganda, format tanggal yang berbeda, kesalahan penulisan, atau nilai yang tidak masuk akal.
Contohnya, data transaksi dapat mencatat produk yang sama dua kali karena proses impor yang keliru. Jika duplikasi tidak diperiksa, jumlah penjualan bisa terlihat lebih tinggi daripada keadaan sebenarnya.
Data Analyst perlu memeriksa kualitas data, menentukan cara menangani masalah, dan mendokumentasikan keputusan yang diambil. Tidak semua nilai kosong harus langsung dihapus karena tindakan tersebut dapat memengaruhi hasil analisis.
4. Menganalisis data untuk menemukan pola
Pada tahap ini, Data Analyst menggunakan perhitungan statistik dasar, pengelompokan, perbandingan, atau teknik analisis lainnya untuk menjawab pertanyaan awal.
Misalnya, analis membandingkan penjualan bulan ini dengan bulan sebelumnya, melihat produk terlaris, atau memeriksa perbedaan tingkat pembelian antara pengguna baru dan pengguna lama.
Hasil analisis harus ditafsirkan secara hati-hati. Dua hal yang berubah bersamaan belum tentu memiliki hubungan sebab akibat. Analis perlu mempertimbangkan faktor lain sebelum menyimpulkan penyebab suatu perubahan.
5. Membuat visualisasi dan laporan
Hasil analisis sering disajikan dalam bentuk tabel, grafik, laporan, atau dashboard. Tujuannya agar orang lain dapat memahami temuan tanpa harus membaca seluruh data mentah.
Sebagai contoh, dashboard penjualan dapat menampilkan total pendapatan, jumlah transaksi, produk terlaris, dan perubahan penjualan dari waktu ke waktu. Visualisasi yang baik membantu pembaca melihat pola dengan cepat, tetapi tetap harus menggunakan skala dan label yang jelas agar tidak menyesatkan.
6. Menyampaikan insight dan rekomendasi
Tahap terakhir bukan hanya menyerahkan laporan, melainkan menjelaskan makna temuan kepada pihak yang membutuhkan.
Data Analyst perlu membedakan antara fakta yang terlihat dalam data, interpretasi terhadap pola tersebut, dan rekomendasi tindakan. Jika data belum cukup untuk memastikan penyebab suatu masalah, keterbatasan itu juga perlu disampaikan.
Dengan demikian, hasil analisis dapat menjadi bahan pertimbangan dalam pengambilan keputusan, bukan sekadar kumpulan angka dan grafik.
Contoh Studi Kasus Data Analyst dalam Perusahaan
Bayangkan sebuah toko online mengalami penurunan jumlah transaksi. Tim manajemen meminta Data Analyst mencari tahu bagian mana dari proses pembelian yang perlu diperbaiki.
Analis kemudian memeriksa data sederhana berikut.
| Indikator | Bulan sebelumnya | Bulan ini |
|---|---|---|
| Pengunjung website | 10.000 | 10.000 |
| Pengunjung yang menambahkan produk ke keranjang | 2.000 | 2.100 |
| Transaksi berhasil | 1.000 | 700 |
Dari data tersebut, jumlah pengunjung tetap sama. Pengunjung yang menambahkan produk ke keranjang justru meningkat, tetapi transaksi berhasil turun dari 1.000 menjadi 700.
Artinya, masalah yang perlu diperiksa bukan semata-mata jumlah pengunjung. Ada kemungkinan hambatan terjadi setelah produk dimasukkan ke keranjang, misalnya biaya tambahan yang baru terlihat saat checkout, gangguan pembayaran, atau perubahan pengalaman pengguna.
Namun, tabel ini belum cukup untuk memastikan penyebabnya. Data Analyst perlu memeriksa data tambahan, seperti jumlah checkout yang gagal, metode pembayaran yang digunakan, perubahan sistem, dan umpan balik pelanggan.
Dari sini, analis dapat menyusun rekomendasi yang lebih terarah. Contohnya, tim teknis memeriksa error pada halaman pembayaran, sementara tim bisnis mengevaluasi perubahan biaya pengiriman.
Studi kasus tersebut memperlihatkan alur kerja Data Analyst: memahami masalah, membaca data, menemukan indikasi, melakukan pemeriksaan lanjutan, lalu menyampaikan rekomendasi berdasarkan bukti.
Skill yang Harus Dikuasai Data Analyst
Untuk menjadi Data Analyst, kamu tidak harus langsung menguasai semua tools analisis data. Mulailah dari keterampilan dasar yang paling sering digunakan dan tingkatkan secara bertahap.
1. Microsoft Excel atau Google Sheets
Spreadsheet merupakan salah satu tools awal yang berguna untuk memahami dan mengolah data berbentuk tabel.
Beberapa kemampuan yang perlu dipelajari meliputi:
-
Menggunakan fungsi seperti
SUM,AVERAGE,COUNTIF, danSUMIF. -
Memfilter serta mengurutkan data.
-
Menggunakan PivotTable untuk merangkum data.
-
Mencari dan memeriksa nilai yang tidak konsisten.
-
Membuat grafik untuk membandingkan hasil.
Sebagai latihan, kamu dapat menggunakan data penjualan sederhana untuk menghitung total pendapatan, produk terlaris, dan perubahan penjualan setiap bulan.
2. SQL dan basis data
SQL atau Structured Query Language digunakan untuk mengambil dan mengolah data dari basis data relasional. Kemampuan ini penting ketika data yang dibutuhkan terlalu besar atau kompleks untuk dikelola secara manual melalui spreadsheet.
Contohnya, Data Analyst dapat menggunakan SQL untuk menghitung transaksi berdasarkan kategori produk, membandingkan penjualan per bulan, atau menggabungkan data pelanggan dengan data pesanan.
Materi awal yang perlu dikuasai antara lain SELECT, WHERE, GROUP BY, ORDER BY, JOIN, serta fungsi agregasi seperti COUNT dan SUM.
Bagi mahasiswa Informatika yang sudah mempelajari basis data dan MySQL, SQL dapat menjadi salah satu keterampilan yang relatif mudah dikembangkan melalui latihan proyek.
3. Statistik dasar
Statistik membantu Data Analyst memahami karakteristik data dan menghindari kesimpulan yang keliru.
Materi yang berguna meliputi rata-rata, median, persentase, distribusi, variasi data, korelasi, dan pemahaman dasar tentang sampel. Tidak semua pekerjaan membutuhkan statistik tingkat lanjut, tetapi fondasi yang baik akan membantu saat menghadapi pertanyaan analitis yang lebih kompleks.
4. Data visualization
Data visualization adalah penyajian informasi menggunakan grafik, diagram, atau dashboard.
Tools yang dapat dipelajari antara lain Microsoft Power BI, Tableau, dan library visualisasi yang tersedia dalam bahasa pemrograman tertentu.
Yang terpenting bukan sekadar membuat dashboard terlihat menarik. Pilihan grafik harus sesuai dengan tujuan analisis. Grafik garis, misalnya, dapat digunakan untuk menunjukkan perubahan dari waktu ke waktu, sedangkan grafik batang cocok untuk membandingkan kategori.
5. Pemrograman dasar
Bahasa pemrograman seperti Python dapat membantu mengotomatisasi pengolahan data dan menangani dataset yang lebih kompleks. Namun, Python tidak harus menjadi langkah pertama bagi semua pemula.
Kamu bisa memulai dari spreadsheet dan SQL, kemudian mempelajari Python ketika kebutuhan proyek mulai memerlukan proses otomatisasi atau analisis yang lebih lanjut.
6. Komunikasi dan pemahaman bisnis
Kemampuan teknis perlu didukung oleh kemampuan menjelaskan hasil analisis. Data Analyst harus bisa menyampaikan temuan dengan bahasa yang mudah dipahami oleh pihak nonteknis.
Memahami konteks bisnis juga penting. Angka penjualan yang meningkat, misalnya, belum tentu menunjukkan keuntungan meningkat jika biaya operasional juga bertambah.
Apa Perbedaan Data Analyst, Data Scientist, dan Data Engineer?
Ketiga profesi ini sama-sama berkaitan dengan data, tetapi memiliki fokus yang berbeda. Dalam praktiknya, tanggung jawab dapat saling bersinggungan, terutama pada tim yang kecil.
| Aspek | Data Analyst | Data Scientist | Data Engineer |
|---|---|---|---|
| Fokus utama | Memahami data dan menjawab pertanyaan bisnis | Mengembangkan analisis lanjutan dan model prediktif | Membangun infrastruktur dan alur pemrosesan data |
| Aktivitas umum | Membersihkan data, membuat laporan, menganalisis tren | Menggunakan statistik, eksperimen, dan machine learning | Mengintegrasikan sumber data dan mengelola pipeline |
| Contoh hasil kerja | Dashboard penjualan dan laporan performa | Model prediksi permintaan produk | Pipeline yang menyiapkan data untuk analisis |
| Skill penting | SQL, spreadsheet, statistik, visualisasi | Statistik, pemrograman, machine learning | SQL, pemrograman, sistem data, pipeline |
| Pertanyaan utama | Apa yang terjadi dan apa yang dapat dipelajari dari data? | Pola apa yang dapat dimodelkan atau diprediksi? | Bagaimana data tersedia dengan andal untuk digunakan? |
Perbedaan tersebut merupakan gambaran umum, bukan aturan mutlak. Data Analyst pada perusahaan tertentu dapat menggunakan Python dan model statistik, sementara Data Scientist juga bisa mengerjakan eksplorasi data dan visualisasi.
Jika kamu baru mulai belajar, Data Analyst dapat menjadi salah satu pintu masuk untuk memahami pengolahan data sebelum mendalami bidang yang lebih spesifik.
Di Mana Data Analyst Bisa Bekerja?
Keterampilan analisis data dapat diterapkan pada berbagai sektor karena banyak organisasi membutuhkan informasi untuk mengevaluasi kinerja dan merencanakan tindakan.
Beberapa contohnya adalah:
1. E-commerce dan retail, untuk menganalisis penjualan, perilaku pelanggan, serta performa promosi.
2. Perbankan dan keuangan, untuk menganalisis transaksi, laporan operasional, dan pola risiko sesuai kewenangan pekerjaan.
3. Kesehatan, untuk membantu menganalisis jumlah kunjungan pasien, waktu tunggu, dan penggunaan layanan dengan tetap menjaga kerahasiaan data.
4. Pendidikan, untuk mempelajari data pendaftaran, partisipasi mahasiswa, dan evaluasi program.
5. Telekomunikasi, untuk menganalisis penggunaan layanan, kualitas pengalaman pelanggan, dan pola keluhan.
6. Manufaktur dan logistik, untuk mengevaluasi produksi, persediaan, pengiriman, dan efisiensi operasional.
7. Pemerintahan dan riset, untuk mengolah data statistik, survei, serta indikator program.
Selain bekerja sebagai Data Analyst, pengalaman di bidang ini juga dapat menjadi fondasi untuk mengeksplorasi business intelligence, data engineering, atau data science setelah memiliki keterampilan yang relevan.
Bagaimana Prospek Karier Data Analyst?
Peluang kerja Data Analyst berkaitan dengan meningkatnya penggunaan data dalam operasional dan pengambilan keputusan. Namun, nama jabatan, kebutuhan keterampilan, serta jumlah lowongan dapat berbeda antara perusahaan dan industri.
Sebagai gambaran internasional, U.S. Bureau of Labor Statistics memproyeksikan pertumbuhan pekerjaan data scientist di Amerika Serikat sebesar 34% pada periode 2024 sampai 2034. Data Scientist bukan profesi yang identik dengan Data Analyst, sehingga angka ini tidak boleh dianggap sebagai proyeksi langsung untuk pekerjaan Data Analyst atau pasar kerja Indonesia. [1]
Untuk menilai peluang di Indonesia, kamu sebaiknya memeriksa lowongan dengan judul seperti Data Analyst, Junior Data Analyst, Reporting Analyst, dan Business Intelligence Analyst. Bandingkan persyaratan yang sering muncul, terutama kemampuan SQL, spreadsheet, visualisasi, dan komunikasi hasil analisis.
Jangan hanya berfokus pada besaran gaji atau tren profesi. Perhatikan juga jenis pekerjaan, kebutuhan industri, kesempatan belajar, dan kecocokan keterampilanmu dengan persyaratan posisi.
Cara Memulai Belajar Data Analyst dari Nol
Jika kamu tertarik menjadi Data Analyst, berikut tahapan belajar yang dapat diikuti.
1. Mulai dari data sederhana. Gunakan dataset penjualan, nilai, inventaris, atau data publik yang tidak mengandung informasi pribadi. Pelajari cara membaca kolom, memahami tipe data, dan memeriksa kualitasnya.
2. Kuasai spreadsheet. Latih penggunaan rumus, filter, PivotTable, dan grafik. Target awalnya adalah menghasilkan ringkasan yang benar dari data mentah.
3. Pelajari SQL. Gunakan basis data latihan untuk mengambil, menggabungkan, dan merangkum data. Biasakan menjelaskan hasil query dengan bahasa yang sederhana.
4. Pelajari statistik dasar. Pahami persentase, rata-rata, median, distribusi, dan perbandingan antarperiode. Pelajari pula keterbatasan data agar tidak membuat kesimpulan berlebihan.
5. Buat dashboard. Gunakan Power BI, Tableau, atau tools lain untuk menampilkan indikator yang relevan. Pastikan setiap grafik membantu menjawab pertanyaan tertentu.
6. Bangun portofolio. Kerjakan dua atau tiga proyek yang jelas. Misalnya, analisis penjualan, evaluasi performa website menggunakan dataset latihan, atau analisis inventaris. Sertakan pertanyaan awal, proses pembersihan, metode analisis, temuan, dan rekomendasi.
7. Latih penyampaian hasil. Coba jelaskan hasil proyek dalam beberapa paragraf atau presentasi singkat. Tunjukkan apa yang ditemukan, bukti yang mendukung, keterbatasan analisis, dan tindakan yang dapat dipertimbangkan.
Portofolio yang baik tidak harus menggunakan data besar atau model yang rumit. Proyek sederhana dengan pertanyaan yang jelas, pengolahan yang benar, dan penjelasan yang masuk akal dapat menunjukkan pemahamanmu.
Apakah Mahasiswa Informatika Bisa Menjadi Data Analyst?
Mahasiswa Informatika memiliki fondasi yang relevan untuk mempelajari analisis data, terutama jika telah memahami basis data, pemrograman, algoritma, dan matematika dasar. Namun, keterampilan analisis tetap perlu dilatih melalui proyek dan studi kasus.
Di Program Studi S1 Informatika Universitas Alma Ata, halaman peluang kerja resmi mencantumkan Data Analyst sebagai salah satu pilihan karier. Profil peluang kerja tersebut menjelaskan bahwa peran ini berhubungan dengan analisis tren dan visualisasi data untuk mendukung pengambilan keputusan. [2]
Untuk memperkuat bekal tersebut, mahasiswa dapat mengembangkan kemampuan SQL, statistik, visualisasi data, dan pemahaman kebutuhan pengguna. Mengikuti proyek, magang, atau kegiatan riset juga dapat memberikan pengalaman dalam mengolah data dan menyampaikan hasilnya.
Kamu bisa mempelajari lebih lanjut Program Studi Informatika Universitas Alma Ata dan melihat profil peluang kerja lulusannya.
Kesimpulan
Data Analyst adalah profesional yang mengubah data menjadi informasi untuk membantu organisasi memahami masalah dan mengambil keputusan. Pekerjaannya mencakup penentuan pertanyaan analisis, pengumpulan dan pembersihan data, pengolahan, visualisasi, serta penyampaian rekomendasi.
Untuk memulai karier ini, prioritaskan spreadsheet, SQL, statistik dasar, dan visualisasi data. Setelah fondasi tersebut dikuasai, kamu dapat menambah keterampilan pemrograman dan analisis lanjutan sesuai kebutuhan.
Jika kamu menyukai logika, senang mencari pola, dan tertarik memahami masalah melalui data, Data Analyst bisa menjadi salah satu jalur karier Informatika yang layak kamu eksplorasi.
Sumber Referensi
U.S. Bureau of Labor Statistics. Data Scientists, Occupational Outlook Handbook. https://www.bls.gov/ooh/math/data-scientists.htm
Program Studi Informatika Universitas Alma Ata. Peluang Kerja. https://informatika.almaata.ac.id/peluang-kerja/
IBM. Data and Analytics Jobs. https://www.ibm.com/careers/data-and-analytics
Recent Comments