Belajar Data Analytics
Dari Nol Sampai Bisa Bikin Insight
LEARN WITH ANDHIKA
Learn with Andhika Team
8/31/20254 min read
Di era digital sekarang, data sering disebut sebagai “the new oil”. Bedanya, minyak itu bernilai ketika diolah jadi energi. Sama halnya dengan data: angka-angka, catatan transaksi, klik website, bahkan likes di media sosial — semua itu nggak akan berarti kalau hanya dibiarkan menumpuk. Baru ketika diolah, data bisa memberi insight yang mendorong keputusan besar.
Mengapa Data Analytics Begitu Penting?
Bayangkan sebuah perusahaan e-commerce yang melayani jutaan pelanggan setiap hari. Mereka mengelola data penjualan, data customer service, logistik, hingga tren pasar. Tanpa analisis data, perusahaan hanya bisa menebak-nebak:
Produk apa yang paling dicari di musim tertentu?
Mengapa penjualan menurun di kota tertentu?
Strategi promosi mana yang paling efektif menaikkan repeat order?
Keputusan bisnis yang didasari insting saja sering kali meleset. Sementara keputusan berbasis data bisa lebih terukur. Inilah yang membuat data analytics menjadi jantung dari hampir semua industri — retail, perbankan, manufaktur, teknologi, bahkan pemerintahan.
Data analytics nggak cuma menjawab pertanyaan “apa yang terjadi?”, tapi juga “kenapa itu terjadi?”, “apa yang mungkin terjadi ke depan?”, sampai “apa yang harus dilakukan selanjutnya?”
Skill yang Harus Dimiliki Seorang Data Analyst
Kalau kamu mau memulai perjalanan di dunia data, ada beberapa pondasi yang wajib dipelajari:
1. Excel – Gerbang Pertama Dunia Data
Meski terkesan sederhana, Excel adalah alat yang powerful. Hampir semua data analyst pernah belajar dari sini. Dari sekadar SUM dan AVERAGE, sampai Pivot Table, Power Query, hingga dashboard. Excel juga bagus banget buat membiasakan diri berpikir dengan formula.
2. SQL – Bahasa Universal untuk Database
SQL (Structured Query Language) adalah bahasa standar untuk mengakses database. Kalau perusahaan punya jutaan baris data transaksi, kamu nggak mungkin buka di Excel. SQL membuat kita bisa “bicara” dengan database untuk menarik, memfilter, dan menggabungkan data.
3. Python – Senjata Analisis Modern
Begitu data makin kompleks, Python jadi penyelamat. Dengan library seperti pandas, NumPy, dan matplotlib, kamu bisa menganalisis data ribuan kali lebih cepat, membuat visualisasi yang keren, bahkan menjalankan machine learning sederhana.
4. Power BI atau Tableau – Seni Menyajikan Data
Analisis data yang bagus akan percuma kalau nggak bisa disajikan dengan jelas. Tools seperti Power BI dan Tableau memungkinkan kita membuat dashboard interaktif yang bisa dipakai manajer atau stakeholder untuk mengambil keputusan.
5. Statistik & Ekonomi Dasar – Fondasi Berpikir
Jangan lupa, di balik angka ada konteks. Memahami konsep statistik (seperti mean, median, regresi) dan ekonomi (seperti supply-demand, inflasi, elastisitas) bikin analisismu lebih kuat dan relevan.
Roadmap Belajar Data Analytics untuk Pemula
Belajar data analytics itu ibarat naik tangga. Nggak bisa langsung loncat ke atas, tapi harus step by step.
Mulai dari Excel. Belajar formula dasar, logika IF, Pivot Table, sampai visualisasi.
Lanjut ke SQL. Biasakan tarik data langsung dari database, pelajari SELECT, WHERE, JOIN, GROUP BY.
Belajar Python. Fokus ke pandas untuk analisis, matplotlib/seaborn untuk visualisasi, dan automasi sederhana.
Pelajari visualisasi interaktif. Kuasai Power BI atau Tableau untuk bikin dashboard.
Perdalam statistik & bisnis. Supaya bisa menjawab “so what?” dari setiap analisis.
Kalau dilakukan konsisten, roadmap ini bisa ditempuh dalam 6–12 bulan.
Tips Praktis untuk Belajar Data Analytics
Belajar dari masalah nyata. Jangan hanya ikuti tutorial. Misalnya, analisis pengeluaran bulanan kamu sendiri.
Gunakan dataset publik. Banyak website seperti Kaggle, Google Dataset Search, atau Our World in Data.
Konsistensi lebih penting daripada intensitas. Belajar 30 menit tiap hari lebih efektif daripada 5 jam tapi seminggu sekali.
Cari komunitas. Gabung forum atau grup belajar, biar punya teman diskusi dan termotivasi.
Buat portofolio. Simpan hasil analisismu di GitHub atau Medium. Portofolio ini bisa jadi tiket untuk melamar kerja.
Studi Kasus: Analisis Sederhana di Dunia Nyata
Katakanlah kamu bekerja di kafe kecil. Dengan Excel sederhana, kamu bisa mengolah data penjualan 3 bulan terakhir. Dari sana, kamu bisa tahu:
Kopi latte laris di pagi hari, sementara cappuccino lebih laku sore hari.
Penjualan naik signifikan setiap tanggal gajian.
Promo buy 1 get 1 hanya efektif di weekdays, bukan di weekend.
Dari insight ini, kamu bisa menyarankan strategi: tambah stok latte di pagi hari, gencarkan promo di weekdays, dan buat paket bundling di tanggal gajian. Itulah kekuatan data — membuat keputusan kecil jadi lebih cerdas.
Tantangan yang Sering Dihadapi Pemula
Overwhelmed dengan tools. Ada banyak sekali (Excel, SQL, Python, R, BI Tools). Solusinya: pilih satu, kuasai dasar, baru lanjut.
Takut dengan coding. Banyak yang merasa Python itu “seram”. Padahal kalau dipelajari step by step, jauh lebih mudah dari yang dibayangkan.
Sulit konsisten. Belajar data analytics butuh latihan rutin. Coba buat jadwal tetap, meski cuma 20–30 menit sehari.
Kurang percaya diri. Banyak yang merasa background non-IT jadi hambatan. Faktanya, banyak data analyst sukses yang awalnya dari ekonomi, manajemen, bahkan sastra.
Prospek Karier Data Analytics
Kenapa belajar data analytics itu worth it? Karena permintaannya sangat tinggi. Menurut laporan LinkedIn, data analyst termasuk 10 pekerjaan paling dicari di dunia. Di Indonesia sendiri, startup, e-commerce, bank, hingga perusahaan FMCG semuanya butuh tenaga analis.
Gaji data analyst juga cukup menarik. Di level entry, bisa mulai dari Rp7–12 juta per bulan, tergantung perusahaan. Seiring pengalaman, angka ini bisa naik 2–3 kali lipat.
Lebih dari itu, skill data analytics juga bisa dipakai di luar pekerjaan formal. Kamu bisa buka jasa freelance analisis data, bikin konten edukasi, atau bahkan bantu UMKM mengoptimalkan bisnisnya dengan data.
Penutup: Semua Orang Bisa Belajar Data
Belajar data analytics bukan hanya soal menguasai formula atau coding. Intinya adalah cara berpikir dengan data. Bagaimana kita mengubah angka mentah menjadi cerita yang masuk akal, insight yang relevan, dan keputusan yang berdampak.
Kabar baiknya, semua orang bisa belajar. Kamu nggak perlu background IT atau matematika tinggi untuk memulai. Yang kamu butuhkan hanya rasa ingin tahu, konsistensi, dan kesabaran.
Di Learn with Andhika, kita akan bahas langkah-langkah belajar data dari nol sampai mahir, dengan bahasa sederhana dan contoh nyata. Jadi, kalau kamu serius mau masuk ke dunia data, yuk mulai dari sekarang. Ingat: setiap insight besar selalu dimulai dari satu baris data kecil.
