Di era bisnis dan pemerintahan yang semakin data-driven, kemampuan membaca dan mengolah data menjadi salah satu kompetensi yang semakin penting. Organisasi menghasilkan data dalam jumlah besar dari transaksi, pelanggan, operasional, keuangan, pemasaran, sumber daya manusia, hingga berbagai sistem digital.

Namun, data dalam jumlah besar tidak otomatis menghasilkan keputusan yang baik. Dibutuhkan profesional yang mampu mengubah data mentah menjadi informasi, menemukan pola, menyusun insight, dan menyampaikan hasil analisis kepada pihak yang membutuhkan.

Peran tersebut dijalankan oleh Data Analyst.

Karena itu, menjadi Data Analyst bukan hanya tentang mampu menggunakan Excel, SQL, Power BI, Python, atau software analisis lainnya. Seorang Data Analyst juga perlu memiliki kemampuan berpikir analitis, memahami konteks bisnis, menjaga kualitas data, membuat visualisasi yang tepat, serta mengkomunikasikan hasil analisis.

Hal tersebut juga berkaitan dengan sertifikasi kompetensi. Sertifikasi tidak semata-mata menguji apakah seseorang mengenal sebuah software, tetapi berkaitan dengan pembuktian kompetensi sesuai skema yang diikuti.

Bagi profesional yang ingin mengetahui gambaran umum bidang Data & Analytics, artikel ini merupakan turunan dari artikel Data & Analytics: Pengembangan Kompetensi dan Sertifikasi untuk Profesional di Era Berbasis Data. Sementara artikel sebelumnya membahas Sertifikasi Data Analyst secara lebih umum, artikel ini berfokus pada kompetensi yang perlu dibangun dan bagaimana mempersiapkan diri sebelum mengikuti sertifikasi.

---

Apa Itu Kompetensi Data Analyst?

Kompetensi Data Analyst adalah kombinasi pengetahuan, keterampilan, sikap profesional, dan kemampuan menerapkan proses analisis data untuk menghasilkan informasi yang relevan bagi kebutuhan organisasi.

Dengan kata lain, Data Analyst bukan hanya seseorang yang bisa membuat grafik.

Seorang Data Analyst harus mampu memahami:

Masalah → Data → Pengolahan → Analisis → Insight → Rekomendasi

Misalnya, perusahaan mengalami penurunan penjualan.

Data Analyst tidak cukup hanya membuat grafik yang menunjukkan bahwa penjualan memang turun.

Ia perlu mencari tahu:

• kapan penurunan mulai terjadi;
• produk apa yang terdampak;
• wilayah mana yang mengalami penurunan;
• apakah jumlah pelanggan ikut menurun;
• apakah nilai transaksi berubah;
• apakah ada perubahan perilaku pelanggan;
• faktor apa yang mungkin berkaitan dengan penurunan tersebut;
• rekomendasi apa yang dapat diberikan berdasarkan data.

Inilah yang membedakan penggunaan tools dengan kompetensi analisis data.

---

Mengapa Kompetensi Data Analyst Penting?

Perusahaan dan instansi kini semakin banyak menggunakan data untuk mendukung keputusan.

Data digunakan untuk:

• mengukur kinerja;
• memantau KPI;
• melakukan forecasting;
• memahami pelanggan;
• mengoptimalkan operasional;
• mengevaluasi program;
• mengukur efektivitas pemasaran;
• mengidentifikasi risiko;
• menyusun strategi.

Tanpa kemampuan analisis yang baik, organisasi dapat mengalami kondisi data-rich but insight-poor.

Artinya, data tersedia dalam jumlah banyak, tetapi belum mampu menghasilkan informasi yang bermanfaat.

Karena itu, kebutuhan Data Analyst tidak hanya muncul pada perusahaan teknologi.

Profesional dengan kompetensi analisis data juga dapat bekerja di:

---

Kompetensi Utama yang Dibutuhkan Data Analyst

Ada beberapa kompetensi yang sebaiknya dikembangkan secara bertahap oleh calon maupun profesional Data Analyst.

1. Data Literacy

Kompetensi pertama adalah data literacy.

Data Analyst harus mampu memahami data sebelum melakukan analisis.

Hal yang perlu dipahami antara lain:

• jenis data;
• struktur data;
• sumber data;
• variabel;
• metadata;
• kualitas data;
• konteks data;
• hubungan antarvariabel;
• keterbatasan dataset.

Kemampuan ini penting karena kesalahan memahami data dapat menyebabkan kesalahan analisis.

Contohnya, sebuah kolom bernama “revenue” mungkin memiliki format berbeda antarperiode. Jika Data Analyst langsung melakukan perhitungan tanpa memeriksa definisinya, hasil analisis bisa menyesatkan.

---

2. Data Collection

Analisis yang baik dimulai dari data yang tepat.

Data Analyst perlu memahami bagaimana data diperoleh dan apakah data tersebut relevan dengan masalah yang ingin diselesaikan.

Sumber data dapat berasal dari:

• database perusahaan;
• spreadsheet;
• aplikasi;
• API;
• sistem ERP;
• CRM;
• survei;
• website analytics;
• platform digital;
• sistem pemerintahan.

Pada tahap ini, Data Analyst perlu mempertanyakan:

Apakah data yang tersedia benar-benar dapat menjawab pertanyaan bisnis?

Ini merupakan kemampuan berpikir yang penting sebelum masuk ke tahap teknis.

---

3. Data Cleaning

Data mentah hampir selalu membutuhkan proses pembersihan.

Masalah yang sering ditemukan antara lain:

• data duplikat;
• nilai kosong;
• format tanggal berbeda;
• penulisan kategori tidak konsisten;
• kesalahan input;
• outlier;
• data tidak relevan;
• tipe data yang salah.

Contoh sederhana:

Secara makna mungkin sama, tetapi sistem dapat membacanya sebagai kategori berbeda.

Data Analyst perlu melakukan standardisasi agar analisis menjadi lebih akurat.

---

4. Data Analysis

Ini adalah inti dari pekerjaan Data Analyst.

Setelah data siap, Data Analyst perlu melakukan analisis untuk menemukan pola dan informasi.

Beberapa pendekatan yang umum digunakan:

Descriptive Analysis

Menjawab:

Apa yang terjadi?

Contoh:

• total penjualan;
• rata-rata transaksi;
• jumlah pelanggan;
• pertumbuhan bulanan.

Diagnostic Analysis

Menjawab:

Mengapa hal tersebut terjadi?

Misalnya mencari faktor yang berkaitan dengan penurunan penjualan.

Comparative Analysis

Membandingkan:

• periode;
• wilayah;
• produk;
• kelompok pelanggan;
• unit kerja.

Trend Analysis

Melihat perubahan data dari waktu ke waktu.

Segmentation

Mengelompokkan data berdasarkan karakteristik tertentu.

Kemampuan memilih pendekatan analisis yang sesuai menjadi bagian penting dari kompetensi Data Analyst.

---

5. Statistical Thinking

Data Analyst tidak selalu harus menjadi ahli statistik.

Namun, pemahaman statistik dasar sangat membantu.

Beberapa konsep yang sebaiknya dipahami antara lain:

• mean;
• median;
• modus;
• persentase;
• distribusi;
• standar deviasi;
• korelasi;
• sampling;
• outlier;
• probabilitas dasar.

Yang lebih penting adalah memahami kapan sebuah metode digunakan dan bagaimana menginterpretasikan hasilnya.

Jangan sampai angka statistik digunakan hanya karena tersedia di software.

---

6. Data Visualization

Data yang sudah dianalisis perlu disampaikan dengan cara yang mudah dipahami.

Karena itu, kemampuan visualisasi merupakan salah satu kompetensi Data Analyst yang penting.

Pemilihan grafik harus disesuaikan dengan tujuan.

Prinsip sederhananya:

Jangan membuat visualisasi hanya karena terlihat menarik.

Buat visualisasi karena dapat membantu pengguna memahami informasi.

---

7. Data Storytelling

Kemampuan teknis saja belum cukup.

Data Analyst juga harus mampu menjelaskan:

“Jadi, apa arti angka-angka ini?”

Inilah fungsi data storytelling.

Misalnya, daripada hanya mengatakan:

“Penjualan turun 15%.”

Data Analyst dapat menjelaskan:

“Penjualan turun 15% pada kuartal kedua, terutama berasal dari kategori produk A dan B di wilayah X. Penurunan tersebut bertepatan dengan berkurangnya jumlah transaksi pelanggan baru.”

Penjelasan seperti ini lebih berguna bagi manajemen karena menghubungkan angka dengan konteks.

---

8. Business Understanding

Seorang Data Analyst harus memahami masalah organisasi.

Mengapa?

Karena analisis data tidak dilakukan dalam ruang kosong.

Data selalu memiliki konteks.

Misalnya, dashboard menunjukkan bahwa sebuah produk memiliki penjualan rendah.

Apakah otomatis produk tersebut harus dihentikan?

Belum tentu.

Bisa saja:

• produk baru diluncurkan;
• target pasarnya berbeda;
• margin produknya tinggi;
• distribusinya terbatas;
• produknya memang bukan produk volume.

Karena itu, Data Analyst membutuhkan business acumen.

---

9. Communication Skill

Hasil analisis sering kali harus disampaikan kepada orang yang tidak memiliki latar belakang teknis.

Data Analyst perlu mampu menjelaskan hasil analisis kepada:

• manajer;
• direktur;
• tim marketing;
• tim finance;
• HR;
• pimpinan proyek;
• klien;
• stakeholder pemerintahan.

Kemampuan komunikasi membuat hasil analisis lebih mudah digunakan untuk mengambil keputusan.

---

Tools yang Sebaiknya Dikuasai

Tools hanyalah sarana, tetapi tetap menjadi bagian penting dalam pengembangan kemampuan Data Analyst.

Microsoft Excel

Excel masih relevan untuk banyak pekerjaan analisis data.

Kemampuan yang dapat dipelajari:

• formula;
• lookup;
• Pivot Table;
• filtering;
• data cleaning;
• chart;
• dashboard.

SQL

SQL penting untuk profesional yang bekerja dengan database.

Konsep yang perlu dipahami antara lain:

• SELECT;
• WHERE;
• GROUP BY;
• ORDER BY;
• JOIN;
• aggregate function;
• subquery.

Power BI

Power BI dapat digunakan untuk:

• data transformation;
• data modeling;
• dashboard;
• interactive reporting;
• visualization.

Python

Python dapat digunakan untuk analisis yang lebih kompleks dan otomatisasi.

Beberapa library populer dalam ekosistem analisis data antara lain:

• Pandas;
• NumPy;
• Matplotlib;
• Seaborn.

Namun, tidak berarti seorang calon Data Analyst harus menguasai seluruh tools sekaligus.

Prioritaskan tools berdasarkan kebutuhan pekerjaan dan skema kompetensi yang akan diikuti.

---

Kompetensi Data Analyst dan Sertifikasi

Lalu, bagaimana hubungan kompetensi tersebut dengan sertifikasi?

Sertifikasi kompetensi pada dasarnya berkaitan dengan proses asesmen untuk menentukan apakah seseorang memenuhi standar kompetensi pada skema tertentu.

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

Karena itu, peserta tidak sebaiknya mempersiapkan diri hanya dengan menghafalkan teori.

Persiapan perlu diarahkan pada:

pengetahuan + keterampilan + penerapan + bukti kompetensi.

---

Apa yang Perlu Dipersiapkan Sebelum Sertifikasi Data Analyst?

Berikut tahapan yang dapat digunakan sebagai panduan.

Tahap 1: Evaluasi Kemampuan Saat Ini

Buat daftar kemampuan yang sudah dimiliki.

Contoh:

Dari sini akan terlihat skill gap.

---

Tahap 2: Pelajari Skema Sertifikasi

Jangan langsung mendaftar sebelum memahami skema.

Periksa:

• nama skema;
• unit kompetensi;
• persyaratan;
• metode asesmen;
• dokumen;
• tempat pelaksanaan;
• lembaga sertifikasi.

Saat ini BNSP mencatat Skema Analis Data (Data Analyst) sebagai salah satu skema pada LSP Teknologi Rekayasa dan Informatika dengan 8 unit kompetensi. LSP tersebut tercatat memiliki lisensi aktif BNSP-LSP-2699-ID.

Informasi tersebut dapat berubah, sehingga calon peserta tetap perlu melakukan verifikasi sebelum mengikuti sertifikasi.

---

Tahap 3: Bangun Portofolio

Portofolio sangat berguna untuk melatih kemampuan menerapkan kompetensi.

Contoh project:

Project 1 — Analisis Penjualan

Analisis:

• total revenue;
• produk terlaris;
• tren bulanan;
• wilayah;
• customer.

Project 2 — Customer Analysis

Analisis:

• jumlah pelanggan;
• repeat customer;
• customer segmentation;
• nilai transaksi.

Project 3 — HR Analytics

Analisis:

• turnover;
• absensi;
• masa kerja;
• distribusi karyawan;
• performance.

Project 4 — Marketing Analytics

Analisis:

• conversion;
• campaign performance;
• traffic;
• engagement;
• customer acquisition.

Dengan project tersebut, peserta dapat berlatih dari awal hingga akhir.

---

Tahap 4: Latihan Mengolah Dataset

Ambil satu dataset dan lakukan proses berikut:

1. Memahami data

Apa isi setiap kolom?

2. Membersihkan data

Apakah ada data kosong atau duplikat?

3. Mengeksplorasi

Apa pola awal yang terlihat?

4. Menganalisis

Apa yang terjadi?

5. Memvisualisasikan

Bagaimana hasilnya ditampilkan?

6. Menarik insight

Apa temuan utamanya?

7. Memberikan rekomendasi

Apa tindakan yang dapat dipertimbangkan?

Latihan seperti ini jauh lebih bermanfaat dibandingkan hanya menonton tutorial software.

---

Tahap 5: Latihan Menjelaskan Hasil Analisis

Cobalah menjelaskan hasil dashboard tanpa menggunakan istilah teknis yang berlebihan.

Gunakan struktur:

Apa yang terjadi?

Mengapa hal tersebut penting?

Apa kemungkinan penyebabnya?

Apa yang sebaiknya diperhatikan?

Apa rekomendasinya?

Kemampuan tersebut sangat penting karena output Data Analyst pada akhirnya harus dapat dipahami oleh stakeholder.

---

Tahap 6: Simulasikan Proses Asesmen

Sebelum mengikuti uji kompetensi, lakukan simulasi.

Misalnya:

Anda mendapatkan dataset transaksi selama 12 bulan.

Tugas:

1. Membersihkan data.
2. Mengidentifikasi masalah data.
3. Melakukan analisis.
4. Membuat visualisasi.
5. Menyusun insight.
6. Menjelaskan hasil kepada stakeholder.

Setelah selesai, evaluasi:

• apakah prosesnya sistematis?
• apakah analisis menjawab masalah?
• apakah visualisasi tepat?
• apakah insight didukung data?
• apakah rekomendasi masuk akal?

---

Berapa Lama Waktu yang Dibutuhkan untuk Persiapan?

Tidak ada satu durasi yang berlaku untuk semua peserta.

Waktu persiapan bergantung pada kemampuan awal.

Contoh sederhana:

Jadi, jangan menggunakan durasi persiapan orang lain sebagai satu-satunya patokan.

Lebih baik melakukan competency gap assessment terlebih dahulu.

---

Sertifikasi Bukan Sekadar Belajar Tools

Salah satu kesalahan yang sering dilakukan calon Data Analyst adalah terlalu fokus pada software.

Misalnya:

“Saya harus belajar Power BI.”

Padahal pertanyaan yang lebih tepat adalah:

“Masalah apa yang ingin saya selesaikan menggunakan Power BI?”

Software merupakan alat.

Kompetensi yang sebenarnya dibutuhkan adalah kemampuan menggunakan alat tersebut untuk menghasilkan output yang benar dan relevan.

Contohnya:

Power BI + kemampuan data modeling + analytical thinking + business understanding

akan jauh lebih bernilai daripada sekadar:

Power BI bisa membuat dashboard.

---

Perbedaan Skill Data Analyst Junior dan Profesional

Pengembangan kompetensi juga dapat dilihat berdasarkan tingkat kematangan.

Tabel tersebut menunjukkan bahwa perkembangan Data Analyst bukan hanya tentang menambah jumlah tools yang dikuasai.

Yang lebih penting adalah kedalaman cara berpikir.

---

Bagaimana Sertifikasi Mendukung Pengembangan Karier?

Sertifikasi dapat menjadi bagian dari roadmap karier Data Analyst.

Contohnya:

Belajar dasar data

↓

Menguasai Excel & SQL

↓

Belajar visualisasi

↓

Mengerjakan project

↓

Membangun portofolio

↓

Mengikuti asesmen/sertifikasi

↓

Menerapkan kompetensi di pekerjaan

↓

Mengembangkan spesialisasi

Spesialisasi tersebut dapat berkembang ke arah:

• Business Intelligence;
• Marketing Analytics;
• Financial Analytics;
• HR Analytics;
• Operations Analytics;
• Data Science;
• Data Engineering.

Dengan demikian, sertifikasi bukan garis akhir.

Sertifikasi dapat menjadi salah satu milestone dalam perjalanan pengembangan kompetensi.

---

Hal yang Perlu Diperhatikan Saat Memilih Sertifikasi

Sebelum memilih program, gunakan checklist berikut:

Periksa LSP

Pastikan status LSP dapat diverifikasi melalui direktori resmi BNSP.

Periksa Skema

Pastikan skema benar-benar sesuai dengan target karier.

Pelajari Unit Kompetensi

Jangan hanya melihat judul sertifikasi.

Periksa Persyaratan

Pastikan latar belakang dan pengalaman sesuai ketentuan.

Pahami Proses Asesmen

Ketahui bagaimana kompetensi akan dinilai.

Jangan Terjebak Harga

Program yang murah belum tentu paling sesuai, begitu pula program mahal belum tentu paling tepat.

Fokus pada Kompetensi

Pastikan program persiapan benar-benar membantu meningkatkan kemampuan yang diperlukan.

---

Peran Perusahaan dalam Membangun Kompetensi Data Analyst

Pengembangan Data Analyst juga tidak harus selalu dilakukan melalui rekrutmen.

Perusahaan dapat melakukan upskilling karyawan yang sudah memahami bisnis internal.

Misalnya:

Staff Reporting

→ Excel Advanced

→ SQL

→ Power BI

→ Data Analysis

→ Data Storytelling

→ Sertifikasi

Dengan cara ini, organisasi dapat mengembangkan talenta internal sekaligus membangun budaya pengambilan keputusan berbasis data.

---

Kompetensi Data Analyst di Era AI

Artificial Intelligence juga mengubah cara Data Analyst bekerja.

Beberapa aktivitas teknis dapat dibantu AI, seperti:

• membuat query awal;
• membantu eksplorasi data;
• membuat formula;
• menghasilkan ide visualisasi;
• membantu dokumentasi;
• membuat ringkasan.

Namun, kemampuan manusia tetap penting untuk:

• memvalidasi hasil;
• memahami konteks;
• menentukan pertanyaan yang tepat;
• menilai kualitas data;
• memahami risiko;
• menginterpretasikan hasil;
• mengambil keputusan berdasarkan konteks organisasi.

Dengan demikian, Data Analyst masa depan perlu memiliki kombinasi:

Data Literacy + Analytical Thinking + Technology + Business Understanding + AI Literacy

---

Checklist Kompetensi Data Analyst

Sebelum mengikuti sertifikasi, gunakan checklist berikut:

• Memahami dasar data literacy
• Mampu mengidentifikasi kebutuhan data
• Mampu melakukan data cleaning
• Memahami analisis deskriptif
• Memahami statistik dasar
• Menguasai Excel sesuai kebutuhan
• Memahami SQL
• Mampu membuat visualisasi
• Memahami dashboard
• Mampu menginterpretasikan hasil
• Mampu membuat data storytelling
• Memahami konteks bisnis
• Mampu menyusun rekomendasi
• Memiliki project/portofolio
• Memahami skema sertifikasi
• Memahami persyaratan asesmen

Semakin banyak kompetensi yang sudah dikuasai, semakin terarah pula persiapan yang dapat dilakukan.

---

FAQ Kompetensi Data Analyst

1. Apa kompetensi paling penting bagi Data Analyst?

Tidak ada satu kompetensi yang berdiri sendiri. Data Analyst membutuhkan kombinasi data literacy, data cleaning, analytical thinking, visualization, business understanding, dan communication.

2. Apakah Data Analyst harus bisa Python?

Tidak selalu. Kebutuhan tools bergantung pada pekerjaan dan skema kompetensi yang dipilih. Excel, SQL, dan tools visualisasi juga sangat relevan dalam banyak pekerjaan Data Analyst.

3. Apakah sertifikasi cukup untuk menjadi Data Analyst?

Sertifikasi merupakan salah satu bukti kompetensi, tetapi sebaiknya dilengkapi dengan pengalaman, portofolio, kemampuan teknis, dan pemahaman bisnis.

4. Bagaimana cara terbaik mempersiapkan sertifikasi Data Analyst?

Mulai dengan memahami skema sertifikasi, melakukan gap analysis, mempelajari kompetensi yang dibutuhkan, berlatih menggunakan dataset, membangun portofolio, kemudian melakukan simulasi asesmen.

---

Penutup

Kompetensi Data Analyst tidak hanya berkaitan dengan kemampuan menggunakan software. Seorang Data Analyst harus mampu memahami data, membersihkan data, melakukan analisis, membuat visualisasi, menemukan insight, memahami kebutuhan bisnis, serta menyampaikan hasilnya secara efektif.

Persiapan sertifikasi sebaiknya dilakukan secara terstruktur: pahami skema → identifikasi gap kompetensi → tingkatkan skill → praktik dengan dataset → bangun portofolio → simulasi asesmen → ikuti proses sertifikasi.

Bagi profesional yang ingin mengembangkan karier di bidang Data & Analytics, pendekatan tersebut dapat membantu memastikan bahwa sertifikasi tidak berhenti sebagai dokumen, tetapi benar-benar menjadi bagian dari pengembangan kompetensi profesional.

Untuk informasi mengenai program pelatihan dan fasilitasi sertifikasi kompetensi bidang Data & Analytics, kunjungi www.trainingpskn.com atau hubungi info@trainingpskn.com.