Thursday, January 22, 2026

Menjadi Data Analyst dari Nol (Part 7)

Komentar


Data Analyst Tools: Tools yang Wajib Dipelajari & Urutan Belajar untuk Pemula

Salah satu pertanyaan paling sering dari pemula yang ingin menjadi Data Analyst adalah:

“Tools apa saja yang harus dipelajari Data Analyst?”

Excel?
SQL?
Python?
Power BI?
Tableau?

Jawaban singkatnya: tidak semuanya harus dipelajari sekaligus.
Jawaban jujurnya: yang penting adalah urutan belajar yang benar.

Artikel ini akan membahas tools Data Analyst, mana yang wajib dikuasai dulu, dan learning path realistis untuk pemula.

1. Excel — Fondasi Wajib Data Analyst

Banyak orang menganggap Excel itu jadul.
Padahal, di dunia kerja nyata, Excel masih jadi senjata utama Data Analyst.

Excel digunakan untuk:

  • Laporan penjualan

  • Analisis keuangan

  • Rekap data operasional

  • Analisis cepat untuk manajer dan stakeholder

Skill Excel yang wajib dikuasai Data Analyst:

  • Rumus dasar (IF, VLOOKUP / XLOOKUP, SUMIFS)

  • Data cleaning (hapus duplikat, text to columns)

  • Pivot Table dan chart dasar

📌 Tanpa Excel, Data Analyst akan kesulitan memahami logika bisnis.

2. SQL — Skill Wajib untuk Mengambil Data

Hampir semua perusahaan menyimpan data di database.
Dan SQL adalah bahasa untuk mengakses data tersebut.

Dengan SQL, Data Analyst bisa:

  • Mengambil data sesuai kebutuhan

  • Menggabungkan beberapa tabel

  • Mengolah jutaan baris data dengan efisien

Materi SQL untuk pemula Data Analyst:

  • SELECT, WHERE, ORDER BY

  • GROUP BY, HAVING

  • JOIN (INNER JOIN, LEFT JOIN)

📌 SQL adalah skill WAJIB bagi Data Analyst.
Excel mengolah data, SQL mengambil data.

3. Python — Ketika Excel Sudah Tidak Cukup

Python bukan tool pertama yang harus dipelajari.
Dan itu normal.

Python digunakan saat:

  • Data terlalu besar untuk Excel

  • Proses data perlu otomatis

  • Analisis harus bisa diulang dengan cepat

Python yang perlu dikuasai Data Analyst:

  • pandas (data cleaning & analysis)

  • numpy (operasi numerik dasar)

  • Visualisasi data sederhana

📌 Python memperkuat skill Data Analyst, bukan menggantikan Excel dan SQL.

4. BI Tools — Visualisasi & Dashboard Data

BI Tools membantu Data Analyst menyampaikan insight ke orang non-teknis.

BI Tools populer untuk Data Analyst:

  • Power BI

  • Tableau

  • Looker Studio

Dengan BI Tools, Data Analyst bisa:

  • Membuat dashboard interaktif

  • Menyajikan data secara visual

  • Membantu pengambilan keputusan bisnis

📌 Tools bisa berubah, konsep visualisasi dan storytelling tetap sama.

5. Learning Path Data Analyst untuk Pemula

Urutan belajar tools Data Analyst yang realistis:

1️⃣ Excel — fondasi & pemahaman bisnis
2️⃣ SQL — pengambilan dan struktur data
3️⃣ BI Tools — visualisasi & storytelling
4️⃣ Python — otomasi & skala data

Belajar satu per satu.
Konsisten lebih penting daripada cepat.

Kesimpulan

Jangan kejar banyak tools sekaligus.
Fokuslah pada pemahaman data dan logika analisis.

Data Analyst yang baik bukan yang paling banyak tools,
tapi yang bisa mengubah data menjadi keputusan bisnis.


Next Part 🚀

Di part selanjutnya, kita akan bahas:
👉 Cara berpikir Data Analyst
👉 Mindset yang dibutuhkan di dunia kerja
👉 Kesalahan umum pemula

Stay hungry. Stay curious. 📊🔥

Baca selengkapnya

Wednesday, January 21, 2026

Menjadi Data Analyst dari Nol (Part 6)

Komentar

 


Data Visualization: Mengubah Angka Jadi Cerita

Setelah kita bahas EDA (Exploratory Data Analysis) di Part 5, sekarang kita masuk ke salah satu skill paling krusial buat Data Analyst:

👉 Data Visualization

Di tahap ini, tugas kita bukan lagi sekadar ngolah data, tapi menyampaikan cerita dari data supaya orang lain bisa paham dan ambil keputusan.

Masalahnya?

Banyak chart itu kelihatan keren, tapi misleading.
Dan banyak insight bagus gagal nyampe karena cara jelasin ke stakeholder kurang tepat.

Di part ini, kita bakal bahas:

  • Jenis chart & kapan dipakai

  • Kesalahan visualisasi yang sering terjadi

  • Cara nyampein insight ke non-tech (bos & stakeholder)

1️⃣ Data Visualization Itu Bukan Hiasan

Banyak orang mikir visualisasi = bikin chart warna-warni.
Padahal inti dari data visualization itu adalah:

Membantu otak manusia memahami pola, tren, dan perbandingan dengan cepat.

Kalau chart kamu:

  • Bikin orang mikir lama

  • Perlu dijelasin 10 menit

  • Atau malah bikin salah paham

Berarti visualisasinya belum berhasil.

2️⃣ Pilih Chart yang Tepat (Ini Wajib Tahu)

📊 Bar Chart

Pakai kalau:

  • Bandingin kategori

  • Contoh: penjualan per produk, jumlah user per platform

✅ Paling aman dan paling sering dipakai
❌ Jangan kebanyakan kategori (maks 10–12)

📈 Line Chart

Pakai kalau:

  • Melihat tren waktu

  • Contoh: penjualan per bulan, traffic harian

✅ Cocok buat time series
❌ Jangan pakai buat data kategori

🥧 Pie Chart (Hati-hati!)

Pakai kalau:

  • Proporsi sederhana

  • Maksimal 3–4 kategori

❌ Jangan dipakai kalau datanya banyak
❌ Jangan pakai kalau perbedaannya tipis

Tips pro: sering kali bar chart lebih baik dari pie chart.

📉 Scatter Plot

Pakai kalau:

  • Mau lihat hubungan dua variabel

  • Contoh: harga vs penjualan

✅ Cocok buat analisis korelasi

3️⃣ Chart yang Misleading (Ini Sering Banget Terjadi)

❌ Sumbu Y Dipotong

Contoh:

  • Grafik penjualan naik dari 100 ke 110

  • Tapi sumbu Y mulai dari 95

Hasilnya?
👉 Kenaikan terlihat dramatis padahal kecil.

✅ Solusi: mulai dari nol atau jelasin konteksnya.

❌ Terlalu Banyak Warna

  • Semua kategori beda warna

  • Tidak ada makna warna

Hasilnya?
👉 Mata capek, pesan hilang.

✅ Solusi:

  • Gunakan 1 warna utama

  • Highlight hanya poin penting

❌ Chart Tidak Menjawab Pertanyaan

Chart itu harus bisa jawab:

  • Apa yang mau gue jelasin?

  • So what-nya apa?

Kalau chart cuma "karena datanya ada", itu red flag 🚩

4️⃣ Cara Nyampein Insight ke Non-Tech (Bos & Stakeholder)

Ini skill yang bikin Data Analyst naik level.

🧠 Ingat: Mereka Tidak Peduli Query & Rumus

Bos dan stakeholder biasanya tidak peduli:

  • SQL query

  • DAX formula

  • Python code

Yang mereka peduli:
👉 Dampaknya ke bisnis

🗣️ Gunakan Pola Cerita Sederhana

Pakai pola ini:

1️⃣ Kondisi – Apa yang sedang terjadi?
2️⃣ Insight – Kenapa ini penting?
3️⃣ Action – Harus ngapain?

Contoh:

"Penjualan frozen food turun 15% di weekday. Dari data terlihat jam beli paling rendah di jam kerja. Kita bisa dorong promo lunch package jam 11–13."

Simple. Kena. Bisa dieksekusi.

5️⃣ Dashboard yang Baik = Bisa Dipahami Tanpa Dijelasin

Dashboard yang bagus itu:

  • Orang lihat → langsung ngerti

  • Tidak perlu kamu jelasin satu-satu

Checklist dashboard sehat:

  • Judul jelas

  • Angka utama (KPI) kelihatan

  • Chart tidak berlebihan

  • Insight bisa ditarik dalam < 30 detik


Penutup

Data Visualization bukan soal bikin chart yang cantik.

Ini soal:

  • Kejelasan

  • Kejujuran data

  • Dampak ke keputusan

Kalau kamu bisa:

  • Analisis data dengan benar

  • Visualisasi dengan tepat

  • Komunikasi ke non-tech dengan jelas

👉 Kamu bukan cuma Data Analyst, tapi Business Partner.


Next Part 🚀

Di Part 7, kita bakal bahas:

👉 Tools Data Analyst (Excel, SQL, Python, BI Tools)
👉 Mana yang wajib dikuasai dulu
👉 Learning path realistis buat pemula

Stay hungry. Stay curious. 📊🔥

Baca selengkapnya

Tuesday, January 20, 2026

Menjadi Data Analyst dari Nol (Part 5)

Komentar

 


Exploratory Data Analysis (EDA): Dari Data Mentah Jadi Insight

Di part sebelumnya, kita udah bahas data cleaning — gimana caranya bikin data mentah yang berantakan jadi rapi dan siap pakai.

Nah sekarang, kita masuk ke tahap krusial banget dalam dunia Data Analyst:

Exploratory Data Analysis (EDA)

Di tahap ini, data mulai “ngomong” ke kita.


Apa Itu Exploratory Data Analysis (EDA)?

EDA adalah proses mengeksplor data untuk:

  • Memahami isi data

  • Melihat pola tersembunyi

  • Menemukan anomali

  • Menggali insight awal sebelum analisis lanjutan

Singkatnya:

EDA = proses kenalan + ngobrol serius sama data

Tanpa EDA, analisis kita cuma nebak-nebak.


Kenapa EDA Itu Penting?

Banyak pemula langsung lompat ke:

  • Dashboard

  • Model

  • Kesimpulan

Padahal tanpa EDA:
❌ Insight bisa salah
❌ Grafik bisa misleading
❌ Keputusan bisnis bisa keliru

EDA bantu kita:

  • Tau data mana yang penting

  • Tau hubungan antar variabel

  • Tau cerita apa yang ada di balik angka


Langkah-Langkah Dasar EDA

1️⃣ Pahami Struktur Data

Pertanyaan pertama yang WAJIB ditanya:

  • Ada berapa baris & kolom?

  • Kolom apa saja?

  • Tipe datanya apa?

Contoh:

  • Tanggal → date

  • Harga → numeric

  • Produk → kategori

📌 Tools:

  • Excel: COUNT, COUNTA, filter

  • SQL: DESCRIBE, COUNT(*)

  • Python: df.info()

2️⃣ Statistik Deskriptif

Ini tahap “ngecek karakter” data.

Biasanya kita lihat:

  • Mean (rata-rata)

  • Median

  • Min & Max

  • Standar deviasi

Contoh insight sederhana:

“Rata-rata penjualan harian 2 juta, tapi ada hari tertentu yang tembus 10 juta.”

Nah, ini udah mulai menarik.

3️⃣ Distribusi Data

Tujuannya:

  • Tau data normal atau nggak

  • Tau ada outlier (nilai aneh) atau nggak

Biasanya pakai:

  • Histogram

  • Boxplot

Insight contoh:

“Sebagian besar transaksi kecil, tapi ada beberapa transaksi besar yang dominan.”

4️⃣ Cari Pola & Hubungan Antar Data

Di sinilah EDA mulai powerful.

Contoh pertanyaan:

  • Produk apa yang paling laku?

  • Penjualan naik di hari apa?

  • Platform mana yang paling cuan?

📌 Teknik:

  • Pivot Table (Excel)

  • Group By (SQL / Python)

  • Scatter plot / bar chart

Insight contoh:

“Produk A laku keras di weekend, tapi sepi di weekday.”

5️⃣ Temukan Insight Awal

Insight itu bukan sekadar angka, tapi cerita.

❌ Salah:

“Penjualan hari Sabtu lebih tinggi.”

✅ Benar:

“Penjualan naik 40% di hari Sabtu karena mayoritas customer belanja untuk stok akhir pekan.”

EDA itu seni mengubah data jadi cerita bisnis.


Tools yang Bisa Dipakai untuk EDA

Tenang bro, nggak harus jago coding dulu.

Lu bisa pakai:

  • ✅ Excel (PivotTable, Chart)

  • ✅ Google Sheets

  • ✅ SQL (GROUP BY)

  • ✅ Python (pandas, matplotlib)

Skill EDA itu transferable, tools bisa ganti-ganti.


Mindset Penting Saat EDA

Pegang ini bro 👇

  • Jangan buru-buru ambil kesimpulan

  • Selalu tanya “kenapa?”

  • Bandingkan data satu sama lain

  • Validasi dengan logika bisnis

EDA itu bukan soal cepat, tapi tajam.


Penutup

Kalau data cleaning bikin data rapi,
maka EDA bikin data bermakna.

Semua insight besar:

  • strategi bisnis

  • keputusan manajemen

  • dashboard keren

👉 selalu dimulai dari EDA.


Next Part 🚀

Di Part 6, kita bakal bahas:

👉 Data Visualization
👉 Cara bikin chart yang nggak misleading
👉 Cara nyampein insight ke non-tech (bos & stakeholder)

Baca selengkapnya

Monday, January 19, 2026

Menjadi Data Analyst dari Nol (Part 4)

Komentar

 

Data Cleaning & Data Preparation: Skill Paling Penting Seorang Data Analyst


Kalau ada satu hal yang wajib gue tekankan ke semua pemula Data Analyst, ini dia:

Data cleaning itu bukan pelengkap. Itu inti pekerjaan Data Analyst.

Banyak orang mikir kerjaan Data Analyst itu bikin dashboard keren, grafik warna‑warni, atau presentasi ke manajemen. Padahal di dunia nyata, 60–80% waktu lu habis buat beresin data.

Di part 4 ini, kita bakal bahas:

  • Kenapa data cleaning itu krusial

  • Masalah data paling sering ditemui

  • Tools yang biasa dipakai (Excel, SQL, Power Query)

  • Mindset yang harus lu punya sebagai Data Analyst

1. Kenapa Data Cleaning Itu Penting?

Bayangin lu bikin dashboard Power BI super cakep, tapi:

  • Angkanya salah

  • Total gak match

  • Ada data dobel

  • Format tanggal kacau

Hasilnya?
➡️ Insight salah
➡️ Keputusan bisnis salah
➡️ Lu yang disalahin

Data Analyst yang bagus bukan yang jago visual, tapi yang datanya bisa dipercaya.

2. Masalah Data yang Paling Sering Terjadi

Ini real case yang hampir selalu gue temuin:

a. Data Duplikat

Contoh:

  • Customer yang sama muncul 3 kali

  • Order ID dobel

Solusi:

  • Excel: Remove Duplicates

  • SQL: GROUP BY + SUM()

  • Power Query: Remove Duplicates

b. Format Angka & Tanggal Berantakan

Contoh:

  • Angka masih text

  • Ada tanda koma / titik beda format

  • Tanggal campur (DD/MM/YYYY & MM/DD/YYYY)

Solusi:

  • Pastikan Data Type benar

  • Jangan takut buka Power Query

c. Missing Value (Data Kosong)

Contoh:

  • Harga kosong

  • Qty null

Solusi tergantung konteks:

  • Diisi 0

  • Diisi rata‑rata

  • Dihapus

➡️ Tidak ada solusi sakti, semua tergantung kebutuhan bisnis.

3. Tools Data Cleaning yang Wajib Dikuasai

🔹 Excel

Skill wajib:

  • IF, VLOOKUP/XLOOKUP

  • TEXT TO COLUMNS

  • TRIM, CLEAN

  • PivotTable (buat validasi)

Excel itu senjata pertama Data Analyst.

🔹 Power Query

Ini game changer.

Power Query dipakai untuk:

  • Import data otomatis

  • Cleaning sekali, pakai berkali‑kali

  • Gabung banyak file

Kalau lu kerja rutin dengan data, Power Query itu wajib.

🔹 SQL

SQL itu bahasa data.

Contoh basic yang wajib:

SELECT customer_id,
       SUM(total_sales)
FROM sales
GROUP BY customer_id;

SQL bikin kerja lu:

  • Lebih cepat

  • Lebih scalable

  • Lebih profesional

4. Mindset Penting Saat Data Cleaning

Ini yang sering gak diajarin di course:

  • ❌ Jangan percaya data mentah

  • ✅ Selalu validasi angka

  • ✅ Cek total manual

  • ✅ Tanya: “Apakah ini masuk akal?”

Data Analyst itu bukan tukang query, tapi problem solver.

5. Kesimpulan

Kalau lu baru mulai jadi Data Analyst:

  • Jangan minder karena kerjaan lu isinya cleaning

  • Itu bukan kerja rendahan

  • Itu justru inti profesi ini

Dashboard bagus bisa bikin kagum.
Data bersih bikin dipercaya.

Next Part 🚀

Di Part 5, kita bakal bahas:

👉 Exploratory Data Analysis (EDA)
👉 Cara membaca pola
👉 Cara nemuin insight dari data mentah

Kalau lu konsisten baca & praktik, pelan‑pelan lu bakal ngerasa:

“Oh… ternyata Data Analyst itu masuk akal.”

Stay consistent. Data rewards the patient.

Baca selengkapnya

Thursday, January 15, 2026

Menjadi Data Analyst dari Nol (Part 3)

Komentar

 

Studi Kasus Nyata: Dari Data Mentah ke Insight Bisnis

Di artikel sebelumnya, kita sudah membahas alur kerja Data Analyst dan tools yang digunakan. Pada bagian ini, kita akan masuk ke studi kasus sederhana tapi realistis agar kamu benar-benar paham bagaimana Data Analyst bekerja di dunia nyata.

Artikel ini sangat cocok untuk:

  • Pemula yang ingin belajar data analyst dari nol

  • Career switcher yang ingin tahu gambaran kerja nyata

  • Kamu yang sedang membangun portfolio

1. Studi Kasus: Data Penjualan Toko

Bayangkan kamu bekerja sebagai Data Analyst di sebuah perusahaan retail. Atasanmu memberikan file Excel berisi data penjualan selama 6 bulan dan bertanya:

"Produk apa yang paling berkontribusi ke penjualan dan kapan waktu penjualan tertinggi terjadi?"

File Excel tersebut berisi kolom:

  • Tanggal Transaksi

  • Nama Produk

  • Kategori Produk

  • Jumlah Terjual

  • Harga

  • Total Penjualan

Sekilas terlihat rapi, tapi jangan tertipu.

2. Mengecek Kondisi Data (Data Understanding)

Langkah pertama Data Analyst bukan langsung bikin chart.

Yang dilakukan:

  • Mengecek duplikat transaksi

  • Memastikan format tanggal konsisten

  • Mengecek nilai kosong (null)

  • Memastikan tipe data (angka vs teks)

Contoh masalah nyata:

  • Tanggal tersimpan sebagai teks

  • Harga bertipe teks, bukan numerik

  • Produk yang sama tapi penulisan berbeda

Ini adalah fase data understanding & data cleaning.

3. Data Cleaning (Bagian Paling Penting)

Sekitar 70–80% waktu Data Analyst dihabiskan di sini.

Langkah yang dilakukan:

  • Menghapus duplikat data

  • Menyeragamkan nama produk

  • Memperbaiki format tanggal

  • Memastikan kolom numerik bisa dihitung

Tools yang bisa digunakan:

  • Excel (Remove Duplicate, Text to Columns)

  • Power Query

  • SQL

Tanpa data bersih, analisis apa pun akan menyesatkan.

4. Analisis Data

Setelah data bersih, barulah analisis dilakukan.

Contoh analisis yang dilakukan:

  • Total penjualan per produk

  • Produk terlaris

  • Penjualan per bulan

  • Perbandingan antar kategori

Di Excel, ini bisa dilakukan dengan:

  • Pivot Table

  • Filter

  • Basic formula

Di tahap ini, Data Analyst mulai menemukan pola.

5. Visualisasi & Insight

Visualisasi bukan tujuan akhir, insight-lah yang paling penting.

Contoh insight yang benar:

  • ❌ "Penjualan produk A paling tinggi"

  • ✅ "Produk A menyumbang 45% dari total penjualan dan paling laku di akhir bulan"

Visual yang biasa digunakan:

  • Bar chart

  • Line chart

  • KPI card

6. Cara Berpikir Data Analyst

Data Analyst selalu berpikir:

  • Apa yang terjadi?

  • Kenapa bisa terjadi?

  • Apa dampaknya ke bisnis?

  • Aksi apa yang bisa diambil?

Bukan sekadar mengolah angka, tapi membantu pengambilan keputusan.

7. Penutup

Studi kasus ini menggambarkan bahwa kerja Data Analyst:

  • Tidak selalu kompleks

  • Sangat dekat dengan Excel & data bisnis

  • Membutuhkan ketelitian dan cara berpikir logis

Di artikel selanjutnya, kita akan membahas:


👉 Bagaimana mengubah studi kasus ini menjadi portfolio Data Analyst yang menarik recruiter.


Artikel ini bagian dari seri belajar Data Analyst dari nol untuk pemula yang ingin berkembang secara realistis dan konsisten.

Baca selengkapnya

Wednesday, January 14, 2026

Menjadi Data Analyst dari Nol (Part 2)

Komentar

 


Skill dan Mindset yang Membuat Data Analyst Dipakai di Dunia Kerja

Pada Part 1 dan Part 2, kita sudah membahas fondasi Data Analyst dan alur kerja dari data mentah hingga insight. Di artikel ini, kita akan masuk ke hal yang sering tidak tertulis di job description, tetapi sangat menentukan apakah seorang Data Analyst benar-benar bernilai di dunia kerja: skill inti dan mindset.

Artikel ini cocok untuk kamu yang sedang belajar Data Analyst dari nol dan ingin tahu apa yang benar-benar dicari oleh perusahaan.

1. Skill Teknis Itu Wajib, Tapi Tidak Cukup

Sebagian besar pemula fokus pada:

  • Excel

  • SQL

  • Python

  • Dashboard

Itu wajib, tetapi di dunia kerja hampir semua Data Analyst punya skill tersebut. Yang membedakan adalah cara menggunakan skill itu untuk menyelesaikan masalah bisnis.

Perusahaan tidak mencari orang yang hanya bisa membuat pivot table, tetapi orang yang bisa menjawab pertanyaan:

“Apa arti data ini bagi bisnis?”

2. Mindset Utama Seorang Data Analyst

1. Selalu Mulai dari Pertanyaan

Data Analyst yang baik tidak langsung buka tools.

Pertanyaan yang selalu diajukan:

  • Masalah bisnis apa yang sedang terjadi?

  • Keputusan apa yang ingin diambil?

  • Data apa yang benar-benar dibutuhkan?

Tanpa pertanyaan yang jelas, analisis yang dilakukan hanya akan menjadi laporan tanpa arah.

2. Data Tidak Pernah 100% Sempurna

Di dunia nyata:

  • Data sering tidak lengkap

  • Ada missing value

  • Ada inkonsistensi

Mindset Data Analyst adalah:

“Apakah data ini cukup baik untuk menjawab pertanyaan bisnis?”

Bukan menunggu data sempurna, tetapi mengelola keterbatasan data secara logis.

3. Fokus ke Impact, Bukan Tools

Tools akan terus berubah.

Hari ini Excel dan SQL, besok bisa tools lain. Tapi yang selalu relevan adalah:

  • Kemampuan analisis

  • Logika berpikir

  • Pemahaman bisnis

Data Analyst yang kuat bisa berpindah tools dengan cepat karena mindset-nya sudah benar.

3. Skill Non-Teknis yang Sering Diremehkan

1. Communication Skill

Insight sehebat apa pun tidak ada artinya jika:

  • Tidak dipahami stakeholder

  • Tidak bisa dieksekusi

Data Analyst harus bisa:

  • Menjelaskan data ke orang non-teknis

  • Menyederhanakan temuan kompleks

2. Storytelling dengan Data

Bukan sekadar chart cantik, tapi alur cerita:

  • Apa yang terjadi?

  • Kenapa bisa terjadi?

  • Apa dampaknya?

  • Apa rekomendasinya?

Inilah yang membuat Data Analyst dipercaya oleh manajemen.

4. Kesalahan Umum Pemula Data Analyst

Beberapa kesalahan yang sering terjadi:

  • Terlalu fokus belajar semua tools sekaligus

  • Menghafal rumus tanpa memahami konteks

  • Membuat dashboard tanpa tujuan bisnis

  • Takut salah dan tidak berani menyimpulkan

Padahal, belajar bertahap dan konsisten jauh lebih penting.

5. Kesimpulan

Menjadi Data Analyst yang bernilai bukan hanya soal teknis, tetapi juga soal:

  • Cara berpikir

  • Cara bertanya

  • Cara menyampaikan insight

Jika kamu sedang memulai perjalanan sebagai Data Analyst, fokuslah pada:

  1. Fondasi data

  2. Alur kerja yang benar

  3. Mindset problem-solving

Pada artikel selanjutnya, kita akan masuk ke studi kasus nyata Data Analyst: dari data Excel mentah hingga insight bisnis yang bisa diambil.

Artikel ini merupakan bagian dari seri belajar Data Analyst dari nol untuk pemula yang ingin berkembang secara realistis dan siap kerja.

Baca selengkapnya

Tuesday, January 13, 2026

Menjadi Data Analyst dari Nol

Komentar

 


Dari Data Mentah ke Insight yang Bernilai

Artikel ini membahas bagaimana proses kerja Data Analyst di dunia nyata, mulai dari data mentah hingga menjadi insight yang bernilai untuk bisnis. Cocok untuk kamu yang ingin belajar Data Analyst dari nol dan memahami alur kerja yang realistis.

1. Realita Data di Dunia Kerja

Satu hal penting yang sering bikin pemula kaget saat mulai belajar data analyst:

Data di dunia nyata itu jarang rapi.

Contoh masalah data yang sering dihadapi Data Analyst:

  • Data duplikat (nama customer muncul berkali-kali)

  • Penulisan tidak konsisten (Jakarta / JKT / DKI Jakarta)

  • Kolom kosong atau salah format

  • Data tersebar di banyak file (Excel, Google Sheets, CSV)

Di sinilah tugas Data Analyst menjadi krusial: membersihkan dan menyiapkan data agar siap dianalisis.

2. Tahapan Kerja Data Analyst (Workflow Sederhana)

Berikut tahapan kerja Data Analyst yang umum digunakan di perusahaan:

1. Understand the Business Problem

Sebelum membuka Excel atau membuat chart, Data Analyst harus memahami:

  • Masalah bisnis yang ingin diselesaikan

  • Pertanyaan apa yang ingin dijawab oleh data

2. Collect Data

Sumber data bisa berasal dari:

  • File Excel

  • Database (SQL)

  • Google Sheets

  • Sistem internal perusahaan

3. Clean & Prepare Data

Tahap ini memakan waktu paling besar (sekitar 70–80% pekerjaan Data Analyst), meliputi:

  • Menghapus data duplikat

  • Memperbaiki format tanggal dan angka

  • Menyeragamkan penulisan data

  • Validasi dan pengecekan konsistensi

4. Analyze Data

Setelah data bersih, proses analisis dilakukan menggunakan:

  • Pivot Table di Excel

  • Query SQL

  • Python (pandas)

5. Visualize & Communicate Insight

Insight yang baik harus mudah dipahami oleh stakeholder, bukan hanya terlihat menarik.

3. Tools Data Analyst yang Wajib Dipelajari (Urutan yang Disarankan)

Untuk pemula, urutan belajar yang tepat sangat penting agar tidak bingung.

Excel (Fondasi Utama)

Excel masih menjadi tools utama Data Analyst di banyak perusahaan.
Skill Excel yang wajib dikuasai:

  • IF, XLOOKUP / VLOOKUP

  • Pivot Table

  • Data cleaning dasar

  • Visualisasi data sederhana

SQL (Mengolah Data dari Database)

SQL digunakan untuk mengambil dan mengolah data dalam jumlah besar.
Query dasar yang perlu dipahami:

SELECT
WHERE
GROUP BY
ORDER BY
JOIN

Python (Skill Tambahan yang Powerful)

Python membantu Data Analyst untuk:

  • Otomatisasi data cleaning

  • Analisis data kompleks

  • Mengolah dataset besar

4. Insight Data Analyst Bukan Sekadar Chart

Kesalahan umum saat belajar data analyst adalah terlalu fokus pada visualisasi.

Contoh perbedaan:

  • ❌ "Penjualan naik 20%"

  • ✅ "Penjualan naik 20% karena promo weekend, dan produk A menyumbang 60% dari total revenue"

Insight yang baik selalu menjawab:

  • Why (kenapa terjadi)

  • So what (apa dampaknya)

  • What next (aksi selanjutnya)

5. Kesimpulan

Menjadi Data Analyst bukan hanya tentang menguasai tools, tetapi juga:

  • Cara berpikir analitis

  • Kemampuan memahami bisnis

  • Kemampuan mengubah data menjadi keputusan

Pada artikel selanjutnya, kita akan membahas studi kasus Data Analyst sederhana: dari data Excel mentah hingga menjadi dashboard interaktif.

Artikel ini merupakan bagian dari seri belajar Data Analyst untuk pemula yang ingin berkembang secara bertahap dan realistis.


Baca selengkapnya
Subscribe to: Comments (Atom)