TL;DR
Prospek kerja data analyst di Indonesia tahun 2026 masih tumbuh, terutama di bank, fintech, e-commerce, dan FMCG, dengan rentang gaji junior sekitar Rp6-9 juta dan senior Rp15-30 juta per bulan. Yang berubah bukan jumlah lowongannya, tapi standarnya: SQL dan pemahaman bisnis sekarang jadi syarat masuk, bukan nilai tambah. Pelamar yang bawa portfolio berisi analisis kasus nyata jauh lebih cepat dapat panggilan dibanding yang cuma nempel sertifikat kursus.
Prospek kerja data analyst di Indonesia tahun 2026 masih tumbuh, tapi syarat masuknya naik. Lowongannya banyak, pelamarnya lebih banyak lagi.
Aku sering dapat pertanyaan yang sama dari orang yang mau pindah karir: "masih worth it nggak sih belajar data analyst sekarang?" Jawaban jujurnya: worth it, asal kamu ngerti dulu apa yang berubah di pasar kerjanya.
Di bawah ini gambaran yang aku susun dari pola lowongan yang dipantau tim Ngulik Data sepanjang paruh pertama 2026, plus obrolan sama beberapa hiring manager di bank dan e-commerce.
Data analyst adalah orang yang ngambil data mentah dari sistem perusahaan, ngolahnya jadi angka yang bisa dibaca, lalu ngasih rekomendasi ke tim bisnis. Kerjaan hariannya berputar di tiga hal: narik data, ngecek kebenarannya, dan nyusun cerita dari angka itu.
Bentuk konkretnya gini. Tim marketing nanya kenapa penjualan turun 12% bulan lalu. Kamu tarik data transaksi pakai SQL, pecah per kota dan per kategori produk, lalu ketemu bahwa turunnya cuma di satu kategori di dua kota. Rekomendasimu masuk ke rapat Senin.
Kalau kamu masih asing sama istilah kayak ETL atau data warehouse, wajar. Itu bagian dari kosakata harian yang kepakai begitu kamu masuk kerja.
Jumlah lowongan masih naik, tapi komposisinya berubah. Dari 480 lowongan data analyst berbahasa Indonesia yang tim Ngulik Data kumpulkan sepanjang Januari sampai Mei 2026, ini yang kelihatan:
| Temuan | Angka |
|---|---|
| Lowongan yang nyebut SQL sebagai syarat | 91% |
| Lowongan yang minta pengalaman minimal 2 tahun | 58% |
| Lowongan yang benar-benar entry level | 19% |
| Lowongan yang nyebut tool AI atau LLM | 27% |
| Lowongan berbasis di Jabodetabek | 64% |
Yang bikin banyak pemula frustrasi ada di baris ketiga. Cuma 19% pintu yang beneran kebuka buat orang tanpa pengalaman. Sisanya minta jam terbang yang belum kamu punya.
Kabar baiknya, "pengalaman" di mata banyak hiring manager nggak selalu berarti pengalaman kerja formal. Portfolio berisi tiga analisis kasus nyata sering dihitung setara dengan magang setengah tahun.
Ini rentang yang paling sering muncul di lowongan dan obrolan yang aku kumpulkan. Angkanya gaji pokok bulanan, belum termasuk bonus.
| Level | Jakarta | Luar Jakarta |
|---|---|---|
| Junior (0-2 tahun) | Rp6-9 juta | Rp4,5-7 juta |
| Mid (2-4 tahun) | Rp10-16 juta | Rp8-12 juta |
| Senior (5 tahun ke atas) | Rp15-30 juta | Rp12-20 juta |
Bank dan fintech biasanya ada di ujung atas rentang, startup tahap awal di ujung bawah. Tapi startup sering kasih ruang belajar yang lebih lebar, soalnya kamu bakal pegang banyak hal sekaligus.
Satu hal yang jarang dibahas: lompatan gaji terbesar biasanya terjadi waktu pindah kerja, bukan waktu naik jabatan di tempat yang sama. Kenaikan internal rata-rata 8-12% per tahun. Pindah kerja bisa bikin naik 30-50%.
Lima industri ini yang paling rajin buka lowongan sepanjang 2026:
Urutan ini aku susun dari yang paling sering jadi penentu lolos-nggaknya kandidat.
SQL. Ini yang pertama dites, hampir selalu lewat live coding. Pertanyaan tipikalnya bukan yang aneh-aneh. Biasanya seputar GROUP BY, JOIN antar dua tabel, dan filter tanggal.
Spreadsheet tingkat lanjut. Pivot table, lookup, dan formula array. Masih dipakai tiap hari, terutama di FMCG dan retail. Kalau kamu belum kuat di sini, mulai dari SUMIFS dan turunannya.
Satu tool visualisasi. Cukup kuasai satu dengan serius. Looker Studio paling murah buat dipelajari sendiri soalnya gratis.
Kemampuan jelasin. Ini yang paling sering bikin kandidat gugur di tahap akhir. Kamu bisa nulis query yang benar, tapi kalau nggak bisa jelasin artinya ke manajer non-teknis dalam 2 menit, kamu bakal kalah dari kandidat lain.
Python ada di urutan berikutnya. Berguna, tapi bukan penghalang buat masuk. Dari data lowongan tadi, cuma 34% yang nyebut Python, dan mayoritas ada di posisi mid ke atas.
Ini contoh yang aku pakai buat ngelatih murid. Dataset toko_berkah berisi 18.400 transaksi dari 6 cabang UMKM retail sepanjang 2025.
Pertanyaannya sederhana: cabang mana yang omzetnya turun dan kenapa?
SELECT
cabang,
EXTRACT(MONTH FROM tanggal) AS bulan,
SUM(total_harga) AS omzet,
COUNT(DISTINCT id_transaksi) AS jumlah_transaksi,
ROUND(SUM(total_harga) / COUNT(DISTINCT id_transaksi), 0) AS nilai_per_transaksi
FROM toko_berkah
WHERE tanggal BETWEEN '2025-01-01' AND '2025-12-31'
GROUP BY cabang, EXTRACT(MONTH FROM tanggal)
ORDER BY cabang, bulan;Hasilnya: cabang Bekasi omzetnya turun 23% di kuartal 4. Tapi jumlah transaksinya cuma turun 4%.
Artinya masalahnya bukan di jumlah pembeli, tapi di nilai belanja per orang yang anjlok dari Rp87.000 ke Rp68.000. Pas ditelusuri per kategori, ternyata produk margin tinggi kosong stok selama 6 minggu.
Analisis kayak gini yang bikin interviewer manggut. Bukan karena querynya rumit, tapi karena kamu nunjukin cara berpikir: dari angka besar, pecah, temuin penyebab, kasih rekomendasi.
Ngumpulin sertifikat tanpa bikin apa-apa. Aku pernah lihat CV dengan 9 sertifikat kursus dan nol proyek. Itu langsung ke tumpukan bawah. Satu analisis nyata mengalahkan sembilan sertifikat.
Belajar Python duluan, SQL belakangan. Urutannya kebalik. SQL yang dites duluan waktu interview, dan SQL yang kamu pakai 80% waktu kerja.
Pakai dataset Titanic atau Iris buat portfolio. Semua orang pakai itu. Ambil data yang punya konteks Indonesia, misalnya data penjualan UMKM atau data publik dari BPS. Instan bikin kamu beda.
Ngejar tool baru terus. Tiap bulan ada tool baru. Kalau kamu kejar semua, kamu nggak bakal jago di satu pun. Kuasai SQL sampai dalam dulu.
Ini urutan yang menurut aku paling masuk akal buat 6 bulan pertama:
Jalur internal transfer sering diremehkan. Kalau kamu udah kerja di perusahaan yang punya tim data, minta proyek kecil yang berhubungan sama data. Kamu udah punya modal yang nggak dimiliki pelamar luar: paham konteks bisnisnya.
Masih, tapi jenis kebutuhannya bergeser. Perusahaan sekarang jarang cari orang yang cuma bisa bikin laporan rutin, soalnya bagian itu udah banyak yang otomatis. Yang dicari adalah orang yang bisa nemuin masalah dari angka lalu ngasih rekomendasi yang bisa dieksekusi tim.
Kisaran umumnya Rp6-9 juta per bulan buat junior di Jakarta, dan sekitar Rp4,5-7 juta di kota lain. Startup tahap awal biasanya di bawah rentang itu tapi kasih ruang belajar yang lebih luas. Bank dan perusahaan multinasional bayar lebih tinggi tapi seleksinya ketat.
Nggak wajib. Banyak analis yang datang dari akuntansi, marketing, teknik industri, bahkan kesehatan. Latar belakang non-IT malah sering jadi nilai plus soalnya kamu udah ngerti konteks bisnis di industri itu. Yang harus kamu tutup cuma dua celah: SQL dan kemampuan nyusun analisis yang rapi.
SQL muncul di 91% lowongan, diikuti spreadsheet tingkat lanjut dan satu tool visualisasi. Python muncul di sekitar sepertiga lowongan, biasanya buat posisi yang lebih senior. Yang jarang ditulis tapi sering nentuin hasil interview: kemampuan jelasin hasil analisis ke orang non-teknis.
Yang hilang bagian mekanisnya, kayak nulis query dari nol atau bikin chart standar. Keputusan soal metrik mana yang dipakai dan rekomendasi apa yang masuk akal buat bisnis masih di tangan manusia. Aku bahas lebih panjang di artikel soal AI dan data analyst.
Pasar kerja data analyst di 2026 masih tumbuh, tapi pintu entry level cuma 19% dari total lowongan. Portfolio yang berisi analisis kasus nyata adalah cara tercepat nembus batasan pengalaman. Dan SQL tetap jadi gerbang pertama, jauh di atas Python atau tool apa pun.
Kalau kamu mau mulai, mulai dari query pertama hari ini. Latihan SQL interaktif di NgulikSQL bisa kamu buka tanpa install apa-apa.
Baca juga: 50 latihan soal SQL pemula plus kunci jawaban kalau kamu butuh bahan drill harian.
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.