Menjadi data analyst kini menjadi salah satu pilihan karier yang menarik di tengah meningkatnya kebutuhan perusahaan terhadap tenaga profesional yang mampu mengolah dan membaca data. Namun, bagi pemula, belajar menjadi data analyst tidak harus langsung dimulai dari hal-hal rumit seperti machine learning atau visualisasi data.
Ada satu kemampuan dasar yang justru sangat penting untuk dikuasai terlebih dahulu, yaitu data cleaning dan data preparation. Kedua keterampilan ini menjadi fondasi sebelum data digunakan untuk proses analisis lebih lanjut.
Apa Itu Data Cleaning?
Data cleaning adalah proses memeriksa dan memperbaiki data agar lebih akurat, konsisten, dan siap digunakan untuk analisis.
Dalam praktiknya, data yang diperoleh dari berbagai sumber sering kali belum rapi. Data dapat memiliki nilai yang kosong atau missing value, entri yang tidak konsisten, data ganda, hingga outlier yang berpotensi memengaruhi hasil analisis.
Jika masalah tersebut tidak ditangani sejak awal, hasil analisis yang dibuat setelahnya juga berisiko menjadi kurang akurat. Karena itu, seorang data analyst perlu memahami bagaimana menemukan dan memperbaiki masalah dalam dataset sebelum mengambil kesimpulan.
Jangan Langsung Belajar Machine Learning
Kesalahan yang cukup sering dilakukan pemula adalah langsung mengejar materi yang terlihat lebih canggih.
Visualisasi data, machine learning, artificial intelligence, dan berbagai teknologi lainnya memang penting untuk dipelajari. Namun, kemampuan tersebut akan lebih mudah dikuasai apabila seseorang sudah memahami bagaimana data dipersiapkan.
Ibarat memasak, data cleaning merupakan tahap menyiapkan bahan sebelum makanan diolah. Jika bahan yang digunakan masih kotor, tercampur, atau rusak, hasil akhirnya tentu dapat ikut bermasalah.
Begitu pula dalam analisis data. Data yang buruk dapat menghasilkan analisis yang buruk, meskipun menggunakan tools yang canggih.
Skill yang Perlu Dikuasai Pemula
Bagi yang baru memulai perjalanan menjadi data analyst, beberapa kemampuan dasar dalam data cleaning yang penting untuk dipahami antara lain:
1. Mengidentifikasi Masalah Data
Pemula perlu mampu menemukan berbagai permasalahan dalam sebuah dataset, mulai dari data kosong, format yang tidak sesuai, hingga informasi yang tidak konsisten.
2. Menangani Data Duplikat
Data yang tercatat lebih dari satu kali dapat menyebabkan hasil perhitungan menjadi tidak akurat. Karena itu, data analyst perlu mengetahui cara menemukan dan menangani duplikasi.
3. Mengatasi Missing Value
Nilai kosong atau missing value merupakan salah satu persoalan umum dalam dataset. Data analyst harus menentukan langkah yang tepat untuk menanganinya sesuai dengan kebutuhan analisis.
4. Melakukan Transformasi Data
Data dari berbagai sumber sering memiliki format berbeda. Transformasi diperlukan agar data dapat disusun dalam format yang lebih seragam dan mudah dianalisis.
5. Menggunakan Tools Data Cleaning
Pemula juga perlu memahami berbagai tools yang dapat membantu proses pembersihan data sehingga pekerjaan dapat dilakukan dengan lebih efisien.
6. Menyiapkan Data untuk Analisis
Setelah melalui proses pembersihan dan transformasi, data harus disiapkan dalam kondisi yang siap digunakan untuk tahap analisis berikutnya.
Excel Bisa Menjadi Langkah Awal
Menariknya, untuk memulai belajar data cleaning, pemula tidak harus langsung menggunakan perangkat lunak yang kompleks.
Salah satu program yang dapat digunakan adalah Microsoft Excel. Dalam kelas yang diberitakan detikEdu, peserta bahkan cukup menyiapkan laptop, Microsoft Excel minimal versi 2016, dan browser untuk mengikuti praktik.
Hal ini dapat menjadi pilihan bagi pemula yang belum terbiasa dengan bahasa pemrograman atau berbagai tools analisis data yang lebih kompleks.
Belajar dari Dasar dengan Praktik Langsung
NF Academy juga mengadakan kelas “Rahasia Data Analyst: Data Cleaning dan Data Preparation Mudah, Cepat, dan Efisien” yang dirancang untuk membantu pemula memahami proses tersebut dari dasar.
Materinya mencakup identifikasi masalah data, penanganan duplikasi dan missing value, transformasi data, penggunaan tools untuk data cleaning, hingga proses mengekspor data yang telah siap dianalisis.
Kelas tersebut dilaksanakan secara online pada 22-23 September 2026 sehingga peserta dapat mengikuti pembelajaran dari berbagai daerah.
Mengapa Data Preparation Penting?
Data preparation menjadi tahap penting karena kualitas data sangat menentukan proses analisis selanjutnya.
Ketika data sudah bersih dan tersusun dengan baik, data analyst akan lebih mudah melakukan eksplorasi, membuat visualisasi, mencari pola, hingga menghasilkan insight yang dapat digunakan untuk membantu pengambilan keputusan.
Sebaliknya, apabila data masih mengandung banyak kesalahan, analisis dapat menjadi lebih sulit dan berisiko menghasilkan kesimpulan yang keliru.
Urutan Belajar Data Analyst untuk Pemula
Bagi pemula, perjalanan belajar dapat dimulai secara bertahap:
Data cleaning → data preparation → analisis data → visualisasi → interpretasi → pengambilan insight.
Setelah fondasi tersebut dikuasai, barulah kemampuan lain seperti SQL, Python, statistik, dashboard, hingga machine learning dapat dipelajari lebih mendalam sesuai kebutuhan karier.
Dengan memahami dasar terlebih dahulu, pemula tidak hanya belajar menggunakan tools, tetapi juga memahami mengapa data harus diproses dengan benar sebelum dianalisis.
