TL;DR
Jurusan statistik, ilmu komputer, matematika, dan sistem informasi memang paling nyambung buat jadi data analyst, tapi bukan syarat wajib. Yang dicek recruiter adalah kemampuan SQL, spreadsheet, visualisasi, dan portfolio project. Lulusan ekonomi, psikologi, teknik, sampai kesehatan masyarakat banyak yang kepakai jadi data analyst karena mereka ngerti konteks bisnis dari angkanya.
Jurusan statistik, ilmu komputer, matematika, dan sistem informasi paling nyambung buat jadi data analyst. Tapi nggak satu pun dari itu jadi syarat wajib.
Aku sendiri lulusan teknik pertambangan. Nggak ada satu mata kuliah pun yang ngajarin SQL.
Pertanyaan yang lebih berguna bukan "jurusan apa", tapi "skill apa yang beneran dicek waktu ngelamar". Itu yang bakal aku jawab di sini, lengkap sama jalan buat kamu yang ngerasa salah jurusan.
Data analyst kerjanya narik data dari database, nyari pola, terus jelasin hasilnya ke orang bisnis. Jurusan yang bekalin kamu buat tiga hal itu yang paling nyambung.
| Jurusan | Bekal yang udah ada | PR yang harus dikejar |
|---|---|---|
| Statistika | Statistik, uji hipotesis, sampling | SQL, komunikasi bisnis |
| Ilmu Komputer / Informatika | SQL, database, pemrograman | Konteks bisnis, storytelling |
| Sistem Informasi | Database, proses bisnis | Statistik, analisis mendalam |
| Matematika | Logika, model kuantitatif | SQL, tools praktis |
| Ekonomi / Manajemen | Konteks bisnis, baca angka | SQL, statistik |
| Teknik Industri | Statistik, optimasi proses | SQL, visualisasi |
| Psikologi | Metode riset, analisis perilaku | SQL, spreadsheet lanjutan |
Perhatiin kolom terakhir. Hampir semua jurusan punya PR yang sama: SQL.
Itu alasan kenapa lulusan statistik dan lulusan ekonomi sering start dari titik yang mirip-mirip. Kampus jarang ngajarin SQL, padahal itu skill nomor satu di kerjaan.
Nggak. Harus ngerti statistik dasar, tapi jauh dari kata jago.
Ini daftar statistik yang beneran aku pakai selama kerja jadi analyst.
Regresi, uji-t, dan ANOVA? Aku pakai mungkin 3 kali dalam setahun. Itu pun cuma buat A/B testing.
Kalau kamu bisa jelasin kenapa rata-rata gaji di sebuah tim bisa menyesatkan, level statistik kamu udah cukup buat entry-level.
Dari lowongan data analyst entry-level yang aku pantau di LinkedIn dan Jobstreet Indonesia, urutannya konsisten begini.
Nama jurusan nggak masuk daftar. Yang masuk cuma "S1 semua jurusan" atau kadang "diutamakan jurusan kuantitatif".
Kata "diutamakan" itu penting. Artinya bukan syarat mati. Kamu masih bisa lolos kalau portfolio kamu ngomong lebih keras dari ijazah.
Belum ngerti SQL sama sekali? Mulai dari definisi SQL di glossary, lalu latihan fungsi GROUP BY yang paling sering dipakai.
Dataset toko_berkah punya Ngulik Data isinya 8.400 transaksi warung kelontong di Semarang, 142 produk, periode Januari-Maret 2026.
Waktu aku kasih dataset ini ke dua orang buat latihan, hasilnya menarik.
Yang pertama lulusan statistik. Dia bikin analisis distribusi nilai transaksi, hitung standar deviasi, sampai uji normalitas. Rapi banget secara teknis.
Yang kedua lulusan manajemen. Dia cuma hitung omzet per produk dan berapa hari sekali tiap produk laku.
Tapi dia nemu ini: 18 dari 142 produk (12,6%) cuma nyumbang 1,8% omzet total. Salah satunya sirup yang cuma laku 7 botol dalam 3 bulan, padahal stok di rak 24 botol.
Kesimpulannya: stop restock 18 produk itu, alihin modalnya ke kopi sachet yang laku tiap hari.
Yang kedua yang bakal bikin pemilik warung bilang "oh iya ya". Bukan uji normalitasnya.
Ini yang aku maksud waktu bilang jurusan bukan penentu. Yang nentuin: kamu bisa nggak ngubah angka jadi keputusan.
Nunggu sampai lulus baru mulai belajar SQL. Kalau kamu masih kuliah, mulai sekarang. Satu semester dengan 1 jam sehari udah cukup buat lancar.
Ngambil S2 karena ngerasa jurusan S1 nggak nyambung. S2 mahal dan makan 2 tahun. Portfolio yang bagus makan 3 bulan dan gratis. Coba yang murah dulu.
Ngumpulin sertifikat online. Dari yang aku lihat, recruiter di Indonesia nanya soal project waktu interview, bukan sertifikat. Satu project yang kamu kerjain sendiri ngalahin lima sertifikat.
Nganggep background jurusan sebagai beban. Lulusan akuntansi punya keunggulan nyata di tim finance analytics. Mereka udah ngerti istilah dan alur laporannya. Pakai itu, jangan disembunyiin.
Mulai dari machine learning. Itu wilayah data scientist. Buat data analyst, kamu nggak butuh sama sekali di tahun pertama.
Statistik, ilmu komputer, matematika, dan sistem informasi paling nyambung karena bekal teknisnya udah ada dari kampus. Tapi ekonomi, manajemen, teknik industri, dan psikologi juga jalur yang umum dan bagus, karena mereka udah kebiasa baca angka dalam konteks keputusan. Yang nentuin bukan nama jurusannya, tapi apakah kamu bisa nunjukin skill SQL dan portfolio waktu ngelamar.
Harus ngerti statistik dasar, bukan jago. Yang kepakai sehari-hari cuma rata-rata versus median, persentase dan pertumbuhan, distribusi, dan sedikit korelasi. Uji hipotesis dan regresi kepakai kalau kamu masuk ke A/B testing atau data science. Kalau kamu bisa jelasin kenapa rata-rata bisa menyesatkan, level statistik kamu udah cukup buat entry-level.
Bisa, tapi lebih berat di tahap screening awal. Banyak perusahaan besar di Indonesia masih pasang syarat S1 di sistem rekrutmennya. Cara paling realistis: bangun portfolio yang kuat, lamar ke startup atau agensi yang lebih fleksibel, dan masuk lewat posisi yang bersinggungan kayak business analyst atau operations. Setelah punya pengalaman kerja, ijazah jarang ditanya lagi.
Bukan. Data science lebih berat ke pemodelan dan machine learning, sementara data analyst fokus ke narik data, nyari pola, dan nyampein hasil ke tim bisnis. Jurusan Data Science di beberapa kampus Indonesia isinya campuran statistik, pemrograman, dan machine learning. Buat jadi data analyst, kamu nggak butuh porsi machine learning-nya.
Background jurusan justru bisa jadi nilai lebih. Lulusan akuntansi lebih cepat kepakai di tim finance analytics, lulusan psikologi kuat di analisis perilaku pengguna, lulusan kesehatan masyarakat dicari rumah sakit dan asuransi. Kuncinya: pelajari SQL dan visualisasi, lalu bikin project portfolio yang pakai konteks industri jurusan kamu.
Jurusan kuantitatif kasih kamu keunggulan di awal, tapi nggak kasih kamu SQL. Dan SQL itu yang paling sering diminta.
Recruiter nanya project, bukan transkrip nilai. Portfolio yang berakhir dengan rekomendasi konkret bakal ngalahin analisis rapi yang nggak nyimpulin apa-apa.
Background jurusan kamu bisa jadi keunggulan kalau kamu pakai buat milih industri yang kamu udah ngerti konteksnya.
Kalau kamu belum tau harus mulai dari mana, ikutin kurikulum 12 minggu belajar data analyst dari nol. Gratis, dan minggu 4-nya langsung masuk SQL.
Mau praktek langsung? Mulai latihan SQL gratis
Latihan interaktif, langsung di browser.
Kerja data analyst di luar negeri bukan soal ijazah luar negeri. Yang nentuin: sponsorship visa, portfolio, dan negara yang kamu incar.
Financial analyst kerja di angka uang, data analyst kerja di angka apa pun. Tapi di 2026 tools-nya makin sama. Ini beda dan irisannya.
Apa itu marketing analyst, metrik apa yang tiap hari dipegang, tools yang wajib bisa, dan jalur masuk yang paling realistis buat orang non-teknis di Indonesia.