Data Analyst Adalah: Tugas, Skill, Jurusan, dan Tools yang Dipakai

Kamu mungkin sudah sering mendengar "data analyst" disebut sebagai profesi yang sedang dicari. Tapi apa sebenarnya yang dikerjakan sehari-hari? Apakah harus jago coding, atau cukup bisa Excel? Dan apakah harus lulusan statistik?

Artikel ini menjelaskan data analyst adalah apa, tahapan kerjanya, tools yang umum dipakai, bedanya dengan data scientist, serta cara membangun portofolio pertama walaupun kamu belum pernah bekerja sebagai analis.

Jawaban singkat

Data analyst adalah orang yang mengumpulkan, membersihkan, dan menganalisis data untuk menghasilkan wawasan yang membantu perusahaan mengambil keputusan bisnis. Pekerjaannya mengikuti alur: mengumpulkan data, membersihkan data dari duplikasi dan kesalahan, mencari pola dan tren, membuat visualisasi atau dashboard, lalu menyampaikan rekomendasi. Tools yang umum dipakai adalah Excel, SQL, Tableau atau Power BI, serta Python atau R, tetapi pilihannya berbeda di tiap perusahaan. Latar belakang statistik atau komputer membantu, namun bukan satu-satunya jalan masuk.

Data analyst adalah penerjemah antara data dan keputusan

Kitalulus menjelaskan data analyst sebagai orang yang mengumpulkan, memproses, dan menganalisis data untuk mendukung keputusan bisnis. Bayangkan toko online yang penjualannya turun bulan ini. Manajer tidak butuh tabel dengan seribu baris. Ia butuh jawaban: turun di produk mana, di kota mana, mulai tanggal berapa, dan apa kemungkinan penyebabnya. Menjawab pertanyaan seperti itulah pekerjaan inti analis.

Tahapan kerja data analyst

Berdasarkan uraian Kitalulus, pekerjaan analis mengikuti siklus berikut.

1. Kumpulkan data: ambil data dari berbagai sumber, misalnya database, spreadsheet, atau sistem penjualan.
2. Bersihkan data: tangani nilai yang hilang, data yang janggal (outlier), dan duplikasi.
3. Analisis: cari pola, tren, dan hubungan antar data.
4. Visualisasikan: buat grafik, dashboard, dan laporan supaya mudah dibaca orang non-teknis.
5. Beri rekomendasi: jelaskan arti temuanmu dan apa yang sebaiknya dilakukan.

Tahap pembersihan sering memakan waktu paling banyak dan paling jarang dibahas di materi belajar. Kalau kamu latihan, jangan cari dataset yang sudah rapi saja. Data berantakan adalah latihan yang lebih jujur.

Tools yang umum dipakai data analyst

Kitalulus mengelompokkan tools ke beberapa kategori. Kamu tidak perlu menguasai semuanya. Mulailah dari yang paling sering muncul di lowongan.

Untuk titik awal, spreadsheet adalah yang paling mudah. Pelajari fungsi dasar sampai pivot table lewat rumus Excel lengkap dengan contohnya. Setelah nyaman, lanjut ke SQL untuk mengambil data dari database, lalu satu tools visualisasi seperti Power BI atau Tableau.

Data analyst vs data scientist

Menurut Kitalulus, data analyst berfokus menganalisis data historis untuk melihat tren dan pola. Data scientist berfokus membangun model prediktif dan algoritma machine learning, dengan kebutuhan pemrograman dan statistik yang lebih dalam. Di lowongan, batas keduanya kadang kabur, jadi baca daftar tugasnya, bukan hanya judulnya.

Skill dan latar belakang yang dibutuhkan

Latar belakang ilmu komputer, statistik, matematika, atau ekonomi biasanya membantu. Loker.id menegaskan bahwa banyak orang dengan latar belakang berbeda berhasil berkarier sebagai data analyst, jadi jurusanmu bukan pintu tertutup.

Yang lebih menentukan adalah kombinasi kemampuan teknis dan kemampuan menjelaskan. Analisis yang benar tapi tidak bisa dipahami manajer akan berakhir di folder yang tidak dibuka.

Prospek dan gaji data analyst

Untuk angka gaji dan permintaan di Indonesia, cek langsung lowongan di portal kerja karena angkanya cepat berubah dan berbeda antar kota dan industri. Sebagai gambaran dari profesi yang berdekatan, Bureau of Labor Statistics Amerika Serikat memproyeksikan lapangan kerja data scientist tumbuh 35 persen dari 2025 sampai 2035, dengan sekitar 24.800 lowongan per tahun. Median gajinya US$120.230 per tahun pada Mei 2025. Halaman itu khusus data scientist dan khusus pasar Amerika Serikat, jadi jangan membacanya sebagai angka untuk data analyst di Indonesia. Kegunaannya hanya menunjukkan bahwa kebutuhan akan kemampuan mengolah data sedang naik di sana.

Cara membuktikan kemampuan tanpa pengalaman kerja

Perusahaan ingin melihat kamu bisa melewati seluruh siklus tadi, bukan hanya membuat satu grafik. Proyek portofolio yang kuat biasanya punya pertanyaan bisnis yang jelas, data yang kamu bersihkan sendiri, analisis, visualisasi, dan rekomendasi tertulis.

Mulai dari brief proyek di Portolabs supaya pertanyaannya sudah ada, atau pelajari contoh brief klien untuk menyusun sendiri. Kalau belum punya klien nyata, ikuti panduan fake project untuk portofolio. Tulis hasilnya sebagai studi kasus lewat cara bikin studi kasus portofolio tanpa pengalaman kerja, lalu publikasikan di portofolio online gratis. Kalau masih ragu apa itu portofolio di mata rekruter, baca portofolio adalah. Sebelum melamar, periksa CV-mu dengan CV Review Portolabs.

Kesalahan umum calon data analyst

• Belajar tools tanpa pernah menjawab pertanyaan bisnis.
• Memakai dataset yang sudah bersih saja sehingga tahap pembersihan tidak terlatih.
• Menampilkan grafik tanpa menjelaskan kesimpulannya.
• Ingin menguasai Python, R, SQL, dan Tableau sekaligus. Pilih dua atau tiga dulu.

FAQ

Apa itu data analyst dalam bahasa sederhana? Orang yang mengolah data mentah menjadi informasi yang membantu perusahaan mengambil keputusan.

Apa saja tugas data analyst? Mengumpulkan data, membersihkannya, menganalisis pola dan tren, membuat visualisasi atau dashboard, lalu memberi rekomendasi berdasarkan temuan.

Apakah data analyst harus bisa coding? Banyak lowongan meminta SQL, dan sebagian meminta Python atau R. Namun Excel dan tools visualisasi seperti Power BI atau Tableau juga masuk daftar tools umum, jadi cek kebutuhan tiap lowongan.

Apa bedanya data analyst dan data scientist? Data analyst menganalisis data historis untuk menemukan tren dan pola. Data scientist membangun model prediktif dan algoritma machine learning.

Apakah harus lulusan statistik atau komputer? Tidak harus. Latar belakang tersebut membantu, tetapi banyak orang dari jurusan lain juga berkarier sebagai data analyst.

Tools apa yang sebaiknya dipelajari pertama? Mulai dari Excel, lalu SQL, lalu satu tools visualisasi seperti Power BI atau Tableau.

Ringkasan

Data analyst mengubah data mentah menjadi wawasan untuk keputusan bisnis lewat lima tahap: kumpulkan, bersihkan, analisis, visualisasikan, dan rekomendasikan. Mulailah dari Excel, tambah SQL dan satu tools visualisasi, lalu buktikan kemampuanmu lewat proyek portofolio yang menjawab pertanyaan bisnis dari awal sampai rekomendasi.