Wednesday, January 28, 2026

Menjadi Data Analyst dari Nol (Part 11)

Komentar

 

Studi Kasus Data Analyst: Dari Data Excel Mentah Hingga Insight Bisnis NyataLatar Belakang Studi Kasus

Banyak orang ingin belajar menjadi Data Analyst, namun berhenti di tahap teori. Mereka memahami definisi, tools, dan konsep dasar, tetapi kebingungan saat dihadapkan dengan data asli di dunia kerja.

Studi kasus ini dibuat untuk menunjukkan bagaimana proses kerja Data Analyst yang sebenarnya, menggunakan data penjualan dari sebuah usaha (UMKM) sebagai contoh nyata.

Tujuan dari studi kasus ini adalah:

  • Menunjukkan proses end-to-end Data Analyst

  • Mengolah data Excel mentah menjadi informasi bermakna

  • Menghasilkan insight bisnis yang bisa digunakan untuk pengambilan keputusan

Kondisi Data Awal (Data Excel Mentah)

Data yang digunakan berasal dari catatan penjualan harian dalam bentuk file Excel. Seperti kebanyakan data di dunia nyata, kondisi awal data tidak rapi dan belum siap dianalisis.

Beberapa permasalahan yang ditemukan:

  • Terdapat data duplikat

  • Format tanggal tidak konsisten

  • Penamaan kolom berbeda-beda

  • Beberapa nilai kosong dan salah input

  • Tidak ada standarisasi kategori produk

Pada tahap ini, data belum bisa langsung digunakan untuk analisis karena berpotensi menghasilkan insight yang salah.

Proses Data Cleaning

Tahap pertama yang dilakukan adalah data cleaning, yaitu membersihkan dan menyiapkan data agar layak dianalisis.

Langkah-langkah yang dilakukan antara lain:

  1. Menghapus data duplikat

  2. Menyamakan format tanggal dan angka

  3. Mengisi atau menangani nilai kosong

  4. Menstandarisasi nama kolom dan kategori produk

Proses ini dilakukan menggunakan Microsoft Excel, dengan bantuan fungsi dasar dan PivotTable. Pada tahap ini, fokus utama bukan pada kecepatan, tetapi pada akurasi data.

Data yang bersih adalah fondasi dari analisis yang valid.

Exploratory Data Analysis (EDA)

Setelah data bersih, langkah selanjutnya adalah Exploratory Data Analysis (EDA). Tujuan EDA adalah memahami pola dan karakteristik data.

Beberapa analisis yang dilakukan:

  • Total penjualan

  • Jumlah transaksi

  • Tren penjualan harian dan bulanan

  • Produk dengan penjualan tertinggi

Visualisasi sederhana seperti tabel ringkas dan chart digunakan untuk membantu membaca pola data. Pada tahap ini, Data Analyst mulai mencari cerita di balik angka.

Insight Bisnis yang Dihasilkan

Dari hasil analisis, beberapa insight bisnis penting berhasil ditemukan, antara lain:

  • Produk tertentu menyumbang sebagian besar total pendapatan

  • Penjualan tertinggi terjadi pada hari dan jam tertentu

  • Beberapa produk memiliki margin tinggi tetapi volume penjualan rendah

Insight ini tidak hanya menjawab pertanyaan "apa yang terjadi", tetapi juga membuka peluang untuk optimalisasi strategi bisnis.

Rekomendasi untuk Pengambilan Keputusan

Berdasarkan insight yang diperoleh, beberapa rekomendasi yang dapat diberikan antara lain:

  • Fokus stok pada produk dengan penjualan dan margin tinggi

  • Mengatur promo pada hari dengan potensi penjualan besar

  • Mengevaluasi produk dengan performa rendah

Di sinilah peran Data Analyst menjadi krusial: mengubah data menjadi rekomendasi yang bisa dieksekusi oleh bisnis.

Pelajaran Penting dari Studi Kasus Ini

Dari studi kasus ini, ada beberapa pelajaran penting:

  • Data di dunia nyata hampir selalu berantakan

  • Data cleaning memakan waktu paling besar

  • Insight bisnis lebih penting daripada sekadar angka

  • Mindset analitis jauh lebih penting daripada sekadar tools

Studi kasus seperti ini membantu membangun intuisi dan logika berpikir seorang Data Analyst.

Tools yang Digunakan

Tools yang digunakan dalam studi kasus ini:

  • Microsoft Excel

  • PivotTable dan fungsi dasar Excel

Pada tahap selanjutnya, analisis ini dapat dikembangkan menggunakan:

  • SQL untuk pengolahan data yang lebih kompleks

  • Power BI atau Looker Studio untuk visualisasi dashboard


Kesimpulan

Studi kasus ini menunjukkan bahwa menjadi Data Analyst bukan tentang menghafal tools, tetapi tentang memahami data dan bisnis.

Dengan pendekatan yang tepat, data Excel mentah dapat diubah menjadi insight yang bernilai dan membantu pengambilan keputusan bisnis.

Next Part 🚀

Pada part selanjutnya, kita akan membahas:

  • Mengolah data yang sama menggunakan SQL

  • Membuat dashboard otomatis

  • Studi kasus lanjutan dengan visualisasi yang lebih mendalam

Seri ini akan terus berlanjut untuk membantu pembaca memahami proses Data Analyst secara realistis dan aplikatif.

Baca selengkapnya

Tuesday, January 27, 2026

Menjadi Data Analyst dari Nol (Part 10)

Komentar

 


Cara Mencari Dataset untuk Latihan Data Analyst (yang Realistis seperti Dunia Kerja)

Salah satu kesalahan paling umum pemula Data Analyst adalah asal ambil dataset.

Kelihatannya keren, tapi:

  • terlalu bersih

  • terlalu akademis

  • jauh dari realita kerja

Padahal, tujuan latihan Data Analyst itu bukan cuma analisis, tapi melatih cara berpikir menghadapi data dunia nyata.

1. Ciri Dataset yang Realistis seperti Dunia Kerja

Dataset di dunia kerja biasanya:

  • ❌ tidak rapi

  • ❌ ada missing value

  • ❌ ada duplikat

  • ❌ penamaan kolom tidak konsisten

Justru dataset seperti inilah yang bagus untuk latihan.

Kalau dataset lo terlalu sempurna, lo kehilangan kesempatan belajar:

  • data cleaning

  • data validation

  • memahami konteks bisnis

2. Sumber Dataset untuk Latihan Data Analyst

1️⃣ Dataset Pribadi (PALING DIREKOMENDASIKAN)

Contoh:

  • data penjualan usaha sendiri

  • data keuangan sederhana

  • data operasional harian

Kelebihannya:

  • konteks bisnis jelas

  • insight lebih masuk akal

  • nilai portfolio lebih tinggi

Recruiter suka karena ini real case, bukan teori.

2️⃣ Kaggle (Pilih dengan Hati-Hati)

Kaggle bagus, tapi:

  • banyak dataset terlalu “kompetisi”

  • terlalu fokus modeling, bukan bisnis

Tips pakai Kaggle:

  • pilih dataset sales, transaction, customer

  • hindari dataset ML kompleks di awal

3️⃣ Open Data (Pemerintah / Publik)

Contoh:

  • data BPS

  • data transportasi

  • data kesehatan publik

Cocok untuk:

  • latihan EDA

  • insight makro

  • storytelling data

3. Cara Memilih Dataset yang Tepat untuk Pemula

Gunakan checklist ini:

✅ Ada konteks bisnis
✅ Bisa dijawab dengan pertanyaan sederhana
✅ Ukuran data masih masuk akal
✅ Bisa dianalisis pakai Excel

Kalau dataset tidak bisa dianalisis pakai Excel, berarti terlalu berat untuk tahap awal.

4. Kesalahan Umum Pemula Saat Memilih Dataset

Beberapa kesalahan yang sering terjadi:

❌ Terlalu besar (jutaan baris)
❌ Terlalu teknis
❌ Tidak tahu pertanyaan bisnisnya
❌ Fokus ke tools, bukan insight

Ingat:

Dataset hanyalah alat. Nilainya ada di insight yang dihasilkan.

5. Mindset yang Perlu Dijaga

Jangan kejar:

  • dataset paling keren

  • grafik paling kompleks

Kejar:

  • proses yang benar

  • insight yang masuk akal

  • rekomendasi yang bisa dieksekusi

Itulah yang dicari di dunia kerja.


Penutup

Dataset yang baik untuk latihan bukan yang sempurna,
tetapi yang mendekati kondisi dunia nyata.

Mulai dari sederhana.
Pahami konteks.
Latih logika.

Itu fondasi Data Analyst yang kuat.


Next Part 🚀

Di part selanjutnya, kita akan bahas:
👉 Studi kasus Data Analyst pertama
👉 Dari data Excel mentah
👉 Hingga insight bisnis yang bisa dipresentasikan

Baca selengkapnya

Monday, January 26, 2026

Menjadi Data Analyst dari Nol (Part 9)

Komentar

 


Cara Membangun Portfolio Data Analyst Pertama

Banyak pemula berpikir,

“Nanti aja bikin portfolio kalau sudah jago.”

Padahal di dunia Data Analyst, portfolio justru yang bikin kamu kelihatan ‘siap kerja’, meskipun belum punya pengalaman formal.

Recruiter lebih peduli:

  • kamu bisa ngolah data apa

  • pakai tools apa

  • dan bisa ngambil insight apa

bukan sekadar gelar atau sertifikat.

Apa Itu Portfolio Data Analyst?

Portfolio Data Analyst adalah kumpulan project nyata yang menunjukkan:

  • cara kamu membersihkan data

  • menganalisis data

  • memvisualisasikan hasil

  • dan menyampaikan insight bisnis

Singkatnya: bukti kerja, bukan janji.

Portfolio Pertama Itu Nggak Harus Canggih

Portfolio pemula nggak perlu:
❌ Machine Learning
❌ Big Data
❌ Dataset jutaan baris

Justru yang dicari:
✅ Data rapi
✅ Analisis jelas
✅ Insight masuk akal

Satu project yang selesai lebih bernilai daripada 5 project setengah jadi.

Tools yang Cukup untuk Portfolio Awal

Untuk mulai, lo cukup pakai:

  • Excel / Google Sheets

  • Power BI / Tableau / Looker Studio

  • (opsional) SQL atau Python nanti belakangan

Yes, Excel masih sangat valid di dunia kerja.

Contoh Project Portfolio Pertama

Beberapa ide yang realistis untuk pemula:

1️⃣ Analisis Penjualan

  • Total penjualan per bulan

  • Produk terlaris

  • Tren naik/turun

  • Insight: produk mana yang perlu difokuskan

2️⃣ Analisis Customer

  • Customer aktif vs tidak aktif

  • Pola pembelian

  • Segmentasi sederhana

3️⃣ Analisis Operasional

  • Waktu pengiriman

  • Order yang sering terlambat

  • Bottleneck proses

Kalau punya usaha sendiri (misalnya frozen food 😉), itu justru nilai plus besar.

Struktur Portfolio yang Disukai Recruiter

Saat bikin project, pastikan ada bagian ini:

  1. Problem Statement
    Masalah bisnis apa yang mau dijawab?

  2. Dataset
    Dari mana data berasal dan isinya apa?

  3. Data Cleaning
    Apa saja masalah data dan bagaimana solusinya?

  4. Analysis
    Insight apa yang ditemukan?

  5. Visualization
    Chart/dashboard yang jelas dan relevan

  6. Conclusion & Recommendation
    Kalau kamu jadi analyst di perusahaan itu, apa saranmu?

Di Mana Menaruh Portfolio?

Beberapa tempat yang umum:

  • GitHub

  • Google Drive (PDF + dashboard link)

  • Notion

  • Blog pribadi (Medium / WordPress)

Yang penting: mudah dibuka HR, tanpa ribet.

Ingat Ini💡

Portfolio bukan tentang kelihatan paling pintar,
tapi tentang kelihatan paling siap kerja.

Mulai dari kecil.
Selesaikan satu project.
Publish.
Iterasi.

Itu cara Data Analyst tumbuh beneran.

Next Part 🚀

Di part berikutnya, kita akan bahas:
👉 Cara mencari dataset untuk latihan
👉 Dataset yang realistis seperti dunia kerja
👉 Kesalahan pemula saat memilih dataset

Baca selengkapnya

Friday, January 23, 2026

Menjadi Data Analyst dari Nol (Part 8)

Komentar

Cara Berpikir Data Analyst: Mindset, Pola Pikir, dan Kesalahan Umum Pemula

Banyak orang mengira menjadi Data Analyst hanya soal menguasai tools seperti Excel, SQL, atau Power BI. Padahal, yang membedakan Data Analyst biasa dengan Data Analyst yang bernilai tinggi adalah cara berpikirnya.

Tools bisa dipelajari.
Tapi mindset dan pola pikir menentukan seberapa jauh karier kamu bisa berkembang.

Artikel ini membahas bagaimana cara berpikir seorang Data Analyst, mindset yang dibutuhkan di dunia kerja, serta kesalahan umum yang sering dilakukan pemula.

Cara Berpikir Data Analyst (Data Analyst Thinking)

Seorang Data Analyst tidak hanya melihat angka.
Ia melihat cerita di balik data.

Berikut pola pikir utama yang wajib dimiliki:

1. Berpikir Berbasis Pertanyaan (Question-Driven)

Data Analyst selalu memulai dengan pertanyaan, bukan dengan chart.

Contoh:

  • Kenapa penjualan turun?

  • Produk mana yang paling menguntungkan?

  • Channel mana yang paling efektif?

Tanpa pertanyaan yang jelas, analisis akan menjadi tidak fokus dan tidak bernilai.

2. Fokus ke Masalah Bisnis, Bukan Sekadar Data

Data Analyst bukan hanya “pengolah data”.
Tugas utamanya adalah membantu menyelesaikan masalah bisnis.

Contoh:

  • Masalah: penjualan stagnan

  • Bukan hanya: membuat grafik penjualan

  • Tapi: mencari faktor penyebab dan peluang perbaikan

3. Berpikir Kritis (Critical Thinking)

Data tidak selalu benar 100%.

Seorang Data Analyst harus bertanya:

  • Apakah data ini lengkap?

  • Apakah ada outlier?

  • Apakah definisi metrik sudah konsisten?

Jangan langsung percaya pada angka tanpa validasi.

4. Berpikir Efisiensi & Automasi

Data Analyst yang baik selalu bertanya:

“Proses ini bisa dibuat lebih cepat dan otomatis tidak?”

Mindset ini penting untuk:

  • Mengurangi kerja manual

  • Menghindari human error

  • Menghemat waktu untuk analisis, bukan rekap

Mindset yang Dibutuhkan di Dunia Kerja

Selain cara berpikir, ini mindset yang sangat menentukan sukses atau tidaknya seorang Data Analyst:

1. Curious Mindset (Rasa Ingin Tahu Tinggi)

Data Analyst yang hebat selalu penasaran:

  • Kenapa angka ini naik?

  • Kenapa yang ini turun?

  • Apa yang terjadi di balik data?

Rasa ingin tahu adalah bahan bakar analisis.

2. Business-Oriented, Bukan Tool-Oriented

Tools itu penting, tapi bisnis lebih penting.

Banyak pemula terjebak:

  • Belajar tools terus

  • Tapi tidak paham konteks bisnis

Data Analyst yang bernilai adalah yang bisa menghubungkan data dengan impact ke bisnis.

3. Communication Mindset

Insight yang tidak dikomunikasikan dengan baik = insight yang tidak dipakai.

Seorang Data Analyst harus bisa:

  • Menjelaskan ke non-teknis

  • Menyederhanakan hasil analisis

  • Fokus pada rekomendasi, bukan hanya angka

4. Continuous Learning

Dunia data terus berubah:

  • Tools baru

  • Teknik baru

  • Kebutuhan bisnis baru

Data Analyst harus siap belajar terus, bukan puas dengan satu skill.

Kesalahan Umum Pemula Data Analyst

Ini kesalahan yang sering banget terjadi:

❌ 1. Terlalu Fokus ke Tools

Belajar banyak tools, tapi:

  • Tidak paham masalah bisnis

  • Tidak bisa menjelaskan insight

Ingat:

Tools adalah alat, bukan tujuan.

❌ 2. Langsung Bikin Chart Tanpa Tujuan

Membuat dashboard tanpa pertanyaan = pajangan.

Chart harus menjawab:

  • So what?

  • Apa artinya?

  • Apa yang harus dilakukan?

❌ 3. Tidak Validasi Data

Langsung analisis tanpa cek:

  • Duplikat

  • Missing value

  • Definisi metrik

Ini bisa menghasilkan insight yang salah.

❌ 4. Takut Bertanya ke Stakeholder

Banyak pemula takut terlihat “bodoh”.
Padahal bertanya justru menunjukkan profesionalisme.

Lebih baik klarifikasi daripada salah asumsi.


Kesimpulan

Menjadi Data Analyst bukan hanya tentang menguasai Excel, SQL, atau BI tools.
Yang paling penting adalah cara berpikir dan mindset.

Data Analyst yang sukses adalah mereka yang:

  • Fokus pada masalah bisnis

  • Berpikir kritis

  • Punya rasa ingin tahu

  • Mampu mengkomunikasikan insight

  • Terus belajar dan berkembang


Next Part 🚀
Di part selanjutnya, kita akan bahas:
👉 Cara membangun portfolio pertama 

Baca selengkapnya

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
Subscribe to: Comments (Atom)