Jurusan Kuliah buat Jadi Data Analyst: Wajib Statistik?

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.

Jurusan Apa yang Paling Cocok buat Data Analyst?

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.

Apakah Data Analyst Harus Jago Statistik?

Nggak. Harus ngerti statistik dasar, tapi jauh dari kata jago.

Ini daftar statistik yang beneran aku pakai selama kerja jadi analyst.

1. Rata-rata vs median. Satu pelanggan borong 50 juta, rata-rata langsung bohong. Median yang jujur.
2. Persentase dan pertumbuhan. Naik dari 10 ke 12 itu naik 20%, bukan 2%. Sepele, tapi sering salah di laporan.
3. Distribusi. Sebaran datanya gimana. Ada outlier atau nggak.
4. Korelasi. Dua angka gerak bareng nggak berarti yang satu nyebabin yang lain.
5. Sampling. Cara ngambil sampel nentuin hasilnya bias atau nggak. Rinciannya ada di panduan sampling data.

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.

Skill Apa yang Beneran Dicek HRD?

Dari lowongan data analyst entry-level yang aku pantau di LinkedIn dan Jobstreet Indonesia, urutannya konsisten begini.

1. SQL. Hampir selalu ada di syarat wajib. Bukan syarat tambahan.
2. Excel atau Google Sheets. Pivot table, lookup, rumus kondisional.
3. Tools visualisasi. Looker Studio, Tableau, atau Power BI — salah satu aja.
4. Portfolio. Nggak selalu tertulis di syarat, tapi ini yang bikin kamu dipanggil.

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.

Contoh Kasus: Portfolio Ngalahin Ijazah

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.

Kesalahan Umum Waktu Milih Jalur Data Analyst

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.

FAQ

Jurusan apa yang paling cocok buat jadi data analyst?

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.

Apakah data analyst harus jago statistik?

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 jadi data analyst tanpa kuliah?

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.

Data science dan data analyst itu jurusan yang sama?

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.

Gimana kalau aku udah terlanjur salah jurusan?

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.

Penutup

Jurusan kuantitatif ngasih kamu kepala start, tapi nggak ngasih 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.