Di tengah perkembangan bisnis berbasis data, kemampuan mengolah dan menganalisis data semakin dibutuhkan oleh perusahaan maupun instansi pemerintahan. Data tidak lagi hanya menjadi kumpulan angka yang disimpan dalam sistem, tetapi menjadi dasar untuk memahami kondisi organisasi, mengevaluasi kinerja, menemukan masalah, hingga mendukung pengambilan keputusan strategis.

Kondisi tersebut membuat profesi Data Analyst semakin menarik. Namun, memiliki kemampuan menggunakan Excel, SQL, Power BI, Python, atau tools analitik lainnya belum selalu cukup untuk menunjukkan bahwa seseorang benar-benar kompeten secara profesional.

Salah satu cara untuk memberikan pengakuan yang lebih terstruktur terhadap kompetensi tersebut adalah melalui sertifikasi Data Analyst.

Sertifikasi bukan sekadar dokumen tambahan pada CV. Dalam konteks sertifikasi kompetensi, seseorang mengikuti proses asesmen untuk menunjukkan bahwa kompetensinya memenuhi persyaratan pada skema yang diujikan. BNSP menjelaskan bahwa sertifikasi kompetensi bertujuan memberikan pengakuan terhadap kompetensi seseorang dan menjadi salah satu sarana untuk meningkatkan daya saing tenaga kerja.

Artikel ini merupakan turunan dari artikel Data & Analytics: Pengembangan Kompetensi dan Sertifikasi untuk Profesional di Era Berbasis Data. Jika artikel pilar membahas ekosistem kompetensi Data & Analytics secara lebih luas, artikel ini akan berfokus pada satu jalur yang lebih spesifik, yaitu sertifikasi Data Analyst.

---

Apa Itu Sertifikasi Data Analyst?

Sertifikasi Data Analyst adalah proses pengakuan kompetensi profesional bagi individu yang memiliki kemampuan dalam melakukan pengumpulan, pengolahan, analisis, interpretasi, dan penyajian data untuk menghasilkan informasi yang dapat digunakan dalam pengambilan keputusan.

Dalam konteks sertifikasi kompetensi, fokus utamanya bukan hanya apakah seseorang pernah mengikuti pelatihan, tetapi apakah orang tersebut dapat menunjukkan kompetensi sesuai dengan skema sertifikasi yang dipilih.

Artinya, seorang peserta tidak cukup hanya mengetahui teori analisis data. Ia juga perlu mampu menerapkan kompetensi tersebut dalam situasi atau tugas yang relevan dengan unit kompetensi yang dinilai.

Secara sederhana:

Pelatihan → membangun pengetahuan dan keterampilan

Asesmen/uji kompetensi → menilai kemampuan

Sertifikasi → memberikan pengakuan atas kompetensi yang dinyatakan kompeten sesuai skema

Karena itu, sertifikasi Data Analyst sebaiknya dipandang sebagai bagian dari perjalanan pengembangan profesional, bukan sebagai pengganti pengalaman kerja.

Untuk memahami perbedaan antara pelatihan, uji kompetensi, dan sertifikasi secara lebih menyeluruh, pembaca juga dapat membaca artikel Sertifikasi Kompetensi BNSP & Uji Kompetensi Profesional.

---

Mengapa Sertifikasi Data Analyst Semakin Relevan?

Perusahaan saat ini menghasilkan data dari berbagai sumber.

Contohnya:

• transaksi penjualan;
• data pelanggan;
• data keuangan;
• data pemasaran;
• data operasional;
• data SDM;
• data website;
• data media sosial;
• data aplikasi;
• data produksi;
• data survei pelanggan.

Masalahnya, memiliki banyak data tidak otomatis membuat organisasi menjadi data-driven.

Organisasi membutuhkan orang yang mampu mengubah data mentah menjadi informasi yang mudah dipahami dan dapat digunakan.

Di sinilah Data Analyst memiliki peran penting.

Seorang Data Analyst dapat membantu menjawab pertanyaan seperti:

• Mengapa penjualan menurun?
• Produk apa yang paling banyak dibeli?
• Siapa kelompok pelanggan yang paling potensial?
• Wilayah mana yang memiliki performa terbaik?
• Bagaimana perkembangan KPI perusahaan?
• Apa faktor yang menyebabkan suatu indikator berubah?
• Bagaimana hasil kampanye pemasaran?
• Apa tren yang terlihat dari data beberapa periode terakhir?

Kemampuan menjawab pertanyaan tersebut membutuhkan lebih dari sekadar kemampuan membuat grafik.

Dibutuhkan kombinasi antara data literacy, kemampuan teknis, analytical thinking, business understanding, dan kemampuan komunikasi.

---

Kompetensi yang Dibutuhkan Seorang Data Analyst

Sebelum mengikuti sertifikasi Data Analyst, calon peserta perlu memahami kompetensi apa saja yang biasanya relevan dengan pekerjaan analisis data.

1. Data Literacy

Data literacy adalah kemampuan memahami data dengan benar.

Seorang Data Analyst perlu memahami:

• jenis-jenis data;
• sumber data;
• struktur dataset;
• kualitas data;
• konteks data;
• hubungan antarvariabel;
• keterbatasan data;
• cara membaca informasi statistik sederhana.

Kemampuan ini menjadi fondasi sebelum seseorang menggunakan tools analisis.

---

2. Data Cleaning

Data yang diperoleh dari organisasi sering kali belum siap dianalisis.

Data dapat memiliki:

• nilai kosong;
• data duplikat;
• format tidak konsisten;
• kesalahan input;
• kategori yang tidak seragam;
• outlier;
• kesalahan penulisan;
• struktur kolom yang tidak sesuai.

Data Analyst perlu mampu mengidentifikasi dan menangani permasalahan tersebut.

Jika proses cleaning tidak dilakukan dengan benar, hasil analisis juga berpotensi menghasilkan kesimpulan yang keliru.

---

3. Data Analysis

Ini merupakan kompetensi utama seorang Data Analyst.

Analisis data dapat dilakukan melalui berbagai metode, tergantung kebutuhan.

Misalnya:

• descriptive analysis;
• comparative analysis;
• trend analysis;
• segmentation;
• correlation analysis;
• exploratory data analysis;
• basic statistical analysis.

Tujuan akhirnya bukan sekadar menghasilkan angka, tetapi menemukan insight yang relevan.

---

4. Data Visualization

Hasil analisis perlu dikomunikasikan dengan cara yang mudah dipahami.

Karena itu, Data Analyst perlu memahami cara memilih visualisasi yang tepat.

Contohnya:

Visualisasi yang baik bukan berarti dashboard harus penuh dengan grafik.

Justru, visualisasi harus membantu pengguna memahami apa yang terjadi dan apa yang perlu diperhatikan.

---

Tools yang Perlu Dikuasai Data Analyst

Tidak ada satu tools yang wajib digunakan oleh seluruh Data Analyst. Tools yang dibutuhkan dapat berbeda berdasarkan industri, posisi, dan kebutuhan organisasi.

Namun, beberapa tools yang umum digunakan antara lain:

Microsoft Excel

Excel masih menjadi salah satu tools penting untuk pengolahan data.

Kompetensi yang dapat dikembangkan meliputi:

• Pivot Table;
• lookup;
• conditional formatting;
• formula;
• data cleaning;
• chart;
• dashboard sederhana.

SQL

SQL digunakan untuk mengakses dan mengolah data yang tersimpan dalam database.

Data Analyst perlu memahami konsep seperti:

• SELECT;
• WHERE;
• GROUP BY;
• ORDER BY;
• JOIN;
• aggregate functions;
• subquery;
• filtering.

Power BI

Power BI dapat digunakan untuk mengolah dan memvisualisasikan data dalam bentuk dashboard interaktif.

Kompetensi yang relevan antara lain:

• data import;
• data transformation;
• data modeling;
• dashboard;
• visualization;
• DAX dasar;
• publishing/reporting.

Python

Python semakin banyak digunakan untuk kebutuhan analisis data.

Library yang umum digunakan dalam ekosistem data antara lain:

• Pandas;
• NumPy;
• Matplotlib;
• Seaborn;
• Scikit-learn untuk kebutuhan tertentu.

Namun, untuk sertifikasi Data Analyst, peserta tidak seharusnya berasumsi bahwa semua tools tersebut wajib dikuasai sekaligus.

Yang lebih penting adalah memahami kompetensi pada skema sertifikasi yang dipilih.

---

Sertifikasi Data Analyst BNSP

Salah satu hal penting yang perlu diperhatikan sebelum memilih program sertifikasi adalah memastikan siapa LSP yang melaksanakan sertifikasi dan apakah lisensinya aktif.

Pada direktori BNSP saat ini, LSP Teknologi Rekayasa dan Informatika tercatat sebagai LSP Pihak Ketiga dengan nomor lisensi BNSP-LSP-2699-ID, SK lisensi KEP.2574/BNSP/X/2025, dan status lisensi aktif. Data BNSP juga mencatat 62 TUK, 27 skema, dan 90 asesor pada LSP tersebut.

Yang relevan dengan bidang Data & Analytics, daftar skema pada profil LSP tersebut mencakup:

Data tersebut menunjukkan bahwa kompetensi Data Analyst dapat ditempatkan dalam ekosistem kompetensi Data & Analytics yang lebih luas.

Namun, penting untuk dipahami bahwa nama skema, persyaratan, unit kompetensi, metode asesmen, dan ketentuan pelaksanaan harus selalu diperiksa berdasarkan informasi resmi LSP dan BNSP pada saat pendaftaran.

Untuk memeriksa status dan profil LSP, calon peserta dapat menggunakan direktori LSP resmi BNSP.

---

Bagaimana Proses Uji Kompetensi Data Analyst?

Proses sertifikasi dapat berbeda berdasarkan LSP dan skema yang dipilih. Namun secara umum, peserta akan melalui beberapa tahapan.

1. Menentukan Skema Sertifikasi

Pertama, peserta perlu menentukan skema yang paling sesuai dengan pekerjaan dan kompetensinya.

Jangan memilih skema hanya karena namanya terlihat menarik.

Pertimbangkan:

• pekerjaan saat ini;
• target karier;
• pengalaman;
• kompetensi yang sudah dikuasai;
• persyaratan skema;
• kebutuhan industri.

---

2. Memeriksa Persyaratan

Setiap skema dapat memiliki persyaratan tertentu.

Peserta perlu memeriksa dokumen yang dibutuhkan serta ketentuan yang ditetapkan LSP.

---

3. Mempersiapkan Bukti Kompetensi

Persiapan dapat meliputi bukti pengalaman, hasil pekerjaan, portofolio, atau dokumen lain sesuai ketentuan skema.

Untuk Data Analyst, portofolio yang relevan misalnya:

• dashboard;
• laporan analisis;
• data cleaning project;
• SQL project;
• analisis penjualan;
• analisis pelanggan;
• analisis marketing;
• visualisasi data.

Portofolio tersebut dapat membantu peserta memahami kemampuan yang sudah dikuasai sekaligus mengidentifikasi bagian yang masih perlu ditingkatkan.

---

4. Mengikuti Asesmen

Peserta kemudian mengikuti proses asesmen sesuai mekanisme yang ditetapkan.

BNSP saat ini mencantumkan Pedoman BNSP 301 tentang Pelaksanaan Asesmen Kompetensi serta Pedoman BNSP 302 tentang Penerbitan Sertifikat Kompetensi dalam informasi publiknya.

Dalam tahap ini, kemampuan peserta dinilai berdasarkan persyaratan dan unit kompetensi pada skema yang dipilih.

---

5. Evaluasi oleh Asesor

Asesor melakukan penilaian berdasarkan bukti dan metode asesmen yang berlaku.

Karena itu, peserta sebaiknya tidak hanya menghafalkan teori.

Lebih penting untuk mampu menunjukkan bagaimana kompetensi tersebut diterapkan.

---

6. Penetapan Hasil

Setelah proses asesmen selesai, hasil kompetensi ditetapkan sesuai mekanisme sertifikasi yang berlaku.

Peserta yang dinyatakan kompeten dapat memperoleh sertifikat kompetensi sesuai skema yang diikuti.

---

Apa Saja yang Perlu Dipersiapkan Sebelum Uji Kompetensi?

Persiapan sertifikasi Data Analyst sebaiknya dilakukan secara bertahap.

Checklist Persiapan

Tidak semua peserta harus langsung menguasai semuanya pada tingkat yang sama.

Yang terpenting adalah melakukan gap analysis.

Tanyakan:

“Dari kompetensi yang dibutuhkan, bagian mana yang sudah saya kuasai dan bagian mana yang masih perlu saya tingkatkan?”

---

Contoh Portofolio Data Analyst untuk Persiapan Sertifikasi

Portofolio dapat menjadi sarana latihan yang sangat efektif.

Misalnya, peserta membuat project:

Project Analisis Penjualan

Dataset:

• tanggal transaksi;
• produk;
• kategori;
• wilayah;
• jumlah transaksi;
• revenue;
• customer.

Kemudian lakukan:

Tahap 1 — Cleaning

Membersihkan data duplikat, format tanggal, nilai kosong, dan kesalahan input.

Tahap 2 — Analysis

Menganalisis:

• produk terlaris;
• wilayah dengan penjualan tertinggi;
• tren penjualan bulanan;
• kontribusi kategori;
• rata-rata transaksi.

Tahap 3 — Visualization

Membuat dashboard sederhana.

Tahap 4 — Insight

Menjelaskan temuan utama.

Tahap 5 — Recommendation

Memberikan rekomendasi berdasarkan hasil analisis.

Inilah pola berpikir yang penting bagi seorang Data Analyst:

Data → Analysis → Insight → Recommendation

Bukan hanya:

Data → Grafik

---

Sertifikasi Data Analyst vs Pengalaman Kerja

Apakah sertifikasi dapat menggantikan pengalaman kerja?

Tidak.

Sertifikasi dan pengalaman memiliki fungsi yang berbeda.

Keduanya justru akan lebih kuat apabila dimiliki bersama.

Misalnya seseorang memiliki:

Sertifikasi Data Analyst + pengalaman analisis data + portofolio + kemampuan komunikasi

Profil seperti ini lebih mudah menjelaskan kompetensinya kepada perusahaan dibandingkan hanya mencantumkan daftar software yang pernah digunakan.

---

Manfaat Sertifikasi Data Analyst untuk Karier

Sertifikasi dapat memberikan beberapa manfaat bagi profesional.

1. Memperkuat Bukti Kompetensi

Sertifikat dapat menjadi salah satu bukti formal bahwa seseorang telah mengikuti proses asesmen pada skema tertentu.

BNSP sendiri menjelaskan bahwa sertifikasi kompetensi memberikan pengakuan terhadap kompetensi yang dimiliki seseorang.

2. Meningkatkan Daya Saing

Ketika semakin banyak profesional memiliki kemampuan Data & Analytics, kandidat perlu memiliki pembeda.

Sertifikasi dapat menjadi salah satu elemen pembeda tersebut.

3. Mendukung Pengembangan Karier

Kompetensi Data Analyst dapat relevan untuk berbagai bidang seperti:

• marketing;
• finance;
• HR;
• sales;
• operations;
• supply chain;
• teknologi;
• pemerintahan.

Dengan demikian, kemampuan analisis data tidak hanya relevan bagi perusahaan teknologi.

4. Membantu Career Switching

Bagi seseorang yang ingin berpindah ke bidang Data Analyst, sertifikasi dapat menjadi bagian dari strategi membangun profil baru.

Namun, tetap perlu dilengkapi dengan:

• pembelajaran;
• portofolio;
• pengalaman proyek;
• pemahaman bisnis;
• kemampuan teknis.

---

Siapa yang Cocok Mengikuti Sertifikasi Data Analyst?

Sertifikasi Data Analyst dapat relevan bagi:

• Data Analyst;
• Business Analyst;
• Business Intelligence Staff;
• Marketing Analyst;
• Finance Analyst;
• Operations Analyst;
• staf perencanaan;
• staf reporting;
• profesional IT;
• mahasiswa bidang terkait;
• fresh graduate;
• profesional yang ingin melakukan career switching;
• pegawai perusahaan yang pekerjaannya banyak berhubungan dengan data.

Bagi perusahaan, pengembangan kompetensi ini juga dapat diarahkan kepada karyawan yang sehari-hari membuat laporan, dashboard, monitoring KPI, atau analisis performa.

---

Kesalahan yang Sering Terjadi Saat Memilih Sertifikasi Data Analyst

Jangan memilih program sertifikasi hanya berdasarkan harga atau nama program.

Beberapa kesalahan yang perlu dihindari adalah:

Memilih karena Sertifikat Saja

Sertifikat memang penting, tetapi kompetensi tetap menjadi inti.

Tidak Memeriksa LSP

Pastikan lembaga yang melaksanakan sertifikasi memiliki status dan lisensi yang dapat diverifikasi.

Tidak Memahami Skema

Nama “Data Analyst” saja belum cukup. Pelajari unit kompetensi dan persyaratannya.

Tidak Mempersiapkan Praktik

Data Analyst adalah bidang yang sangat aplikatif.

Menganggap Tools = Kompetensi

Menguasai Power BI tidak otomatis berarti mampu melakukan analisis bisnis.

Begitu juga menguasai SQL tidak otomatis berarti mampu menghasilkan insight yang relevan.

---

Cara Memilih Program Sertifikasi Data Analyst yang Tepat

Gunakan checklist berikut sebelum mendaftar:

1. Periksa LSP

Pastikan informasi LSP dapat diverifikasi melalui kanal resmi BNSP.

2. Periksa Skema

Pastikan terdapat skema yang benar-benar sesuai dengan tujuan karier.

3. Pelajari Unit Kompetensi

Jangan hanya membaca judul program.

4. Periksa Persyaratan

Pastikan Anda memenuhi ketentuan yang ditetapkan.

5. Pahami Mekanisme Asesmen

Cari tahu bagaimana proses asesmen dilakukan.

6. Persiapkan Kompetensi

Lakukan gap analysis sebelum mengikuti asesmen.

7. Bangun Portofolio

Latih kemampuan melalui project nyata.

8. Pilih Program Persiapan yang Relevan

Jika membutuhkan pelatihan, pilih program yang benar-benar mendukung kompetensi dalam skema sertifikasi.

---

Sertifikasi Data Analyst untuk Perusahaan

Sertifikasi Data Analyst juga dapat menjadi bagian dari strategi pengembangan SDM perusahaan.

Perusahaan tidak harus hanya mencari kandidat eksternal.

Karyawan yang sudah memahami proses bisnis internal sebenarnya memiliki keunggulan karena sudah memahami:

• kebutuhan organisasi;
• proses kerja;
• KPI;
• karakteristik pelanggan;
• sistem internal;
• permasalahan operasional.

Yang mungkin mereka butuhkan adalah peningkatan kemampuan analisis data.

Program pengembangan dapat dibuat bertahap:

Data Literacy → Data Analysis → Data Visualization → Business Insight → Certification

Dengan pendekatan tersebut, sertifikasi menjadi bagian dari competency development, bukan sekadar kegiatan administratif.

---

Masa Depan Karier Data Analyst

Perkembangan Artificial Intelligence memang mengubah pekerjaan Data Analyst.

Namun, AI tidak otomatis menghilangkan kebutuhan terhadap Data Analyst.

Justru kompetensi Data Analyst berpotensi berkembang.

Profesional perlu mampu:

• menggunakan AI untuk eksplorasi data;
• memvalidasi output AI;
• memahami kualitas data;
• melakukan interpretasi;
• memahami konteks bisnis;
• mengkomunikasikan insight;
• menjaga akurasi informasi.

Artinya, Data Analyst masa depan bukan hanya orang yang mampu membuat query atau dashboard.

Mereka harus mampu menjadi penghubung antara:

Data → Teknologi → Bisnis → Keputusan

Inilah alasan mengapa pengembangan kompetensi perlu dilakukan secara berkelanjutan.

---

Kesimpulan

Sertifikasi Data Analyst dapat menjadi salah satu langkah strategis bagi profesional yang ingin memperkuat pengakuan terhadap kompetensinya di bidang Data & Analytics.

Namun, sertifikasi sebaiknya tidak dipandang sebagai tujuan akhir.

Kemampuan Data Analyst dibangun dari kombinasi antara:

• pemahaman data;
• kemampuan teknis;
• analytical thinking;
• business understanding;
• data visualization;
• komunikasi;
• pengalaman;
• portofolio;
• dan pembelajaran berkelanjutan.

Sebelum mengikuti sertifikasi, pastikan memilih skema yang sesuai, memeriksa persyaratan, memahami unit kompetensi, serta mempersiapkan diri untuk proses asesmen.

Bagi profesional yang ingin berkembang di era data-driven, kombinasi antara kompetensi nyata, pengalaman, portofolio, dan sertifikasi profesional dapat menjadi fondasi yang lebih kuat untuk membangun karier jangka panjang.

---

FAQ Sertifikasi Data Analyst

Apakah sertifikasi Data Analyst wajib untuk menjadi Data Analyst?

Tidak selalu. Sertifikasi bukan satu-satunya syarat untuk bekerja sebagai Data Analyst. Namun, sertifikasi dapat menjadi salah satu bukti kompetensi yang mendukung profil profesional.

Apakah pemula bisa mengikuti sertifikasi Data Analyst?

Tergantung persyaratan skema sertifikasi yang dipilih. Karena setiap skema dapat memiliki ketentuan berbeda, calon peserta perlu memeriksa persyaratan kepada LSP penyelenggara.

Apakah harus menguasai Python untuk sertifikasi Data Analyst?

Tidak dapat digeneralisasi. Kompetensi yang dinilai mengikuti skema sertifikasi yang dipilih. Karena itu, peserta sebaiknya memeriksa unit kompetensi dan persyaratan sebelum menentukan tools yang perlu diprioritaskan.

Lebih penting sertifikasi atau portofolio?

Keduanya memiliki fungsi berbeda. Sertifikasi memberikan pengakuan kompetensi melalui proses asesmen, sedangkan portofolio menunjukkan contoh penerapan kemampuan. Kombinasi keduanya dapat memperkuat profil profesional.

---

Ingin membangun kompetensi Data Analyst yang lebih terarah sekaligus mempersiapkan diri menghadapi uji kompetensi? PSKN menyediakan program pengembangan kompetensi, pelatihan, dan fasilitasi sertifikasi sesuai skema yang tersedia. Informasi program dapat diperoleh melalui www.trainingpskn.com atau email info@trainingpskn.com.