Transformasi digital membuat data menjadi salah satu aset paling berharga bagi perusahaan. Namun, memiliki data dalam jumlah besar tidak otomatis menghasilkan keputusan yang lebih baik.
Banyak organisasi masih menghadapi tantangan dalam mengolah data menjadi informasi yang dapat digunakan untuk meningkatkan efisiensi, memahami pelanggan, hingga memprediksi tren bisnis. Di sinilah peran data scientist menjadi semakin penting.
Tidak hanya mampu mengolah data, seorang data scientist juga harus memahami proses membangun model yang akurat dan dapat dipertanggungjawabkan. Untuk memastikan kompetensi tersebut, Indonesia telah memiliki standar resmi melalui Skema Sertifikasi Profesi Associate Data Scientist yang mengacu pada Standar Kompetensi Kerja Nasional Indonesia (SKKNI).
Menariknya, pendekatan berbasis kompetensi ini memiliki kesamaan dengan berbagai sertifikasi profesi lain yang diakui industri, termasuk sertifikasi BNSP ICT Project Manager, yang menekankan kemampuan praktis sesuai kebutuhan dunia kerja. Dengan memahami standar nasional ini, profesional data dapat membangun model yang tidak hanya efektif secara teknis, tetapi juga memenuhi kebutuhan bisnis secara nyata.
Langkah Krusial Sebelum Mengeksekusi Algoritma Data
Banyak orang menganggap pekerjaan data scientist dimulai ketika algoritma machine learning dijalankan. Padahal, sebagian besar keberhasilan model justru ditentukan oleh tahapan sebelum proses pemodelan dilakukan.
Berdasarkan skema resmi Associate Data Scientist yang digunakan dalam pelatihan dan sertifikasi BNSP, terdapat beberapa unit kompetensi awal yang perlu dikuasai sebelum membangun model.
1. Mengumpulkan Data
Data scientist harus mampu mengumpulkan data dari sumber yang relevan dengan kebutuhan analisis. Data dapat berasal dari database internal, aplikasi, sensor, maupun sumber eksternal yang mendukung tujuan bisnis.
2. Menelaah Data
Setelah data terkumpul, tahap berikutnya adalah menelaah struktur, isi, dan karakteristik data. Proses ini membantu data scientist memahami pola awal, kelengkapan informasi, serta potensi masalah pada data.
3. Memvalidasi Data
Data yang digunakan perlu divalidasi agar sesuai dengan kebutuhan analisis. Validasi membantu memastikan data tidak keliru, tidak bias, dan layak digunakan sebelum masuk ke tahap pengolahan berikutnya.
4. Menentukan Objek Data
Data scientist perlu menentukan objek data yang akan dianalisis secara jelas. Tahap ini penting agar proses pemodelan tetap fokus pada tujuan yang ingin dicapai dan tidak melebar ke data yang kurang relevan.
5. Membersihkan Data
Data mentah sering kali mengandung duplikasi, nilai kosong, atau kesalahan input. Proses pembersihan data menjadi langkah penting untuk memastikan kualitas data tetap terjaga.
6. Mengkonstruksi Data
Data yang sudah bersih perlu dikonstruksi agar siap digunakan dalam proses pemodelan. Tahap ini dapat mencakup penyusunan format data, penggabungan data, atau penyesuaian variabel agar lebih mudah dianalisis.
7. Menentukan Label Data
Sebelum algoritma dijalankan, data scientist perlu menentukan label data sesuai tujuan analisis. Label ini berperan penting, terutama dalam pemodelan supervised learning seperti klasifikasi atau prediksi.
Catatan: Langkah pra-pemodelan ini sejalan dengan roadmap Data Science 2026 dari Dicoding serta pembahasan sertifikasi BNSP Data Science dari Digital Skola, yang menekankan pentingnya pemahaman bisnis, persiapan data, dan kemampuan teknis sebelum menerapkan machine learning
Baca juga: Sertifikasi Data Analyst BNSP untuk memahami jalur kompetensi awal dalam analisis data
Panduan Cara Membangun Model Data Science Versi BNSP
Bagi kandidat Associate Data Scientist, kemampuan inti terletak pada dua unit kompetensi utama, yaitu J.62DMI00.013.1 Membangun Model dan J.62DMI00.014.1 Mengevaluasi Hasil Pemodelan.
Membangun Model Data Science
Dalam unit kompetensi J.62DMI00.013.1, peserta dituntut mampu menerapkan teknik pemodelan sesuai kebutuhan analisis.
Prosesnya meliputi:
- Menentukan algoritma yang sesuai dengan karakteristik data.
- Menyesuaikan parameter model agar performanya optimal.
- Melakukan proses training menggunakan data yang telah dipersiapkan.
- Mendokumentasikan tahapan pembangunan model.
- Memastikan model dapat direplikasi dan digunakan kembali.
Pemilihan algoritma tidak selalu harus menggunakan metode yang paling kompleks. Dalam praktik industri, model sederhana yang stabil dan mudah dijelaskan sering kali lebih bernilai dibanding model yang sangat rumit tetapi sulit dipahami pengguna bisnis.
Mengevaluasi Hasil Pemodelan
Setelah model selesai dibangun, langkah berikutnya adalah mengevaluasi performanya.
Pada unit kompetensi J.62DMI00.014.1, peserta harus mampu:
- Mengukur akurasi model menggunakan metrik yang relevan.
- Membandingkan beberapa alternatif model.
- Mengidentifikasi potensi overfitting maupun underfitting.
- Menilai kesesuaian hasil model terhadap kebutuhan bisnis.
- Menyusun laporan evaluasi yang mudah dipahami pemangku kepentingan.
Evaluasi tidak hanya berfokus pada angka performa. Seorang data scientist juga harus mampu menjelaskan mengapa model tertentu dipilih dan bagaimana hasilnya dapat mendukung pengambilan keputusan organisasi.
Mengapa Evaluasi Sangat Penting?
Banyak proyek data gagal bukan karena algoritmanya buruk, melainkan karena hasil model tidak dapat diterapkan dalam proses bisnis.
Karena itu, standar BNSP menempatkan evaluasi sebagai kompetensi tersendiri agar profesional data mampu:
- Menjamin kualitas model.
- Meminimalkan risiko kesalahan prediksi.
- Meningkatkan kepercayaan stakeholder.
- Memastikan hasil analisis memberikan nilai bisnis yang nyata.
Dengan pendekatan tersebut, cara membangun model data science tidak hanya berorientasi pada aspek teknis, tetapi juga pada manfaat praktis yang dihasilkan.
Baca juga: Big Data Scientist BNSP sebagai pilihan pengembangan kompetensi lanjutan di bidang data science
Menuju Profesional Berlisensi Negara di Tahun 2026
Meningkatnya kebutuhan talenta data membuat sertifikasi profesi menjadi salah satu cara terbaik untuk membuktikan kompetensi secara objektif.
Berdasarkan informasi program Associate Data Scientist yang diselenggarakan Duta Training, peserta yang dapat mengikuti sertifikasi umumnya berasal dari:
- Data analyst.
- Business analyst.
- IT professional.
- Software developer.
- Pegawai yang terlibat dalam pengolahan data.
- Profesional yang ingin beralih karir ke bidang data science.
Selain memenuhi persyaratan administratif, peserta juga disarankan memiliki pemahaman dasar mengenai statistik, pengolahan data, dan penggunaan perangkat analitik.
Pentingnya Pelatihan yang Terstruktur
Persiapan sertifikasi tidak cukup hanya dengan belajar teori secara mandiri. Dibutuhkan pelatihan yang dirancang sesuai unit kompetensi SKKNI agar peserta terbiasa dengan proses asesmen yang sesungguhnya.
Program pelatihan yang matang umumnya mencakup:
- Pembelajaran berbasis kompetensi.
- Pendampingan oleh instruktur berpengalaman.
- Studi kasus industri.
- Simulasi asesmen.
- Penyusunan portofolio kompetensi.
- Pendalaman unit-unit yang diujikan dalam sertifikasi.
Pendekatan tersebut membantu peserta memahami standar asesmen sekaligus meningkatkan peluang kelulusan pada program sertifikasi data scientist BNSP.
Validasi Keahlian Data Anda Sekarang
Persaingan di bidang data semakin ketat setiap tahunnya. Memiliki kemampuan teknis saja tidak selalu cukup untuk membedakan diri di pasar kerja. Sertifikasi berbasis SKKNI memberikan bukti kompetensi yang diakui secara nasional dan membantu meningkatkan kredibilitas profesional di mata perusahaan.
Jika Anda ingin memahami cara membangun model data science sesuai standar industri sekaligus memperoleh pengakuan kompetensi resmi dari LSP BNSP, mengikuti program pelatihan Associate Data Scientist dapat menjadi langkah strategis. Pelajari informasi lengkap program melalui halaman pelatihan Associate Data Scientist BNSP dan kenali berbagai program pengembangan kompetensi lainnya melalui Duta Training. Dengan persiapan yang tepat, Anda dapat meningkatkan nilai profesional sekaligus memperkuat daya saing karir di era ekonomi berbasis data.
FAQ
Apa itu sertifikasi Associate Data Scientist BNSP?
Sertifikasi Associate Data Scientist BNSP adalah sertifikasi kompetensi yang mengacu pada SKKNI untuk mengukur kemampuan profesional dalam pengolahan data, pembangunan model, dan evaluasi hasil analisis data.
Apakah sertifikasi BNSP penting bagi data scientist?
Ya. Sertifikasi memberikan validasi kompetensi yang diakui secara nasional sehingga dapat meningkatkan kredibilitas dan daya saing profesional di dunia kerja.
Berapa lama persiapan yang ideal sebelum mengikuti sertifikasi?
Durasi persiapan bervariasi tergantung pengalaman peserta. Namun, mengikuti pelatihan berbasis kompetensi dengan simulasi asesmen umumnya membantu peserta lebih siap menghadapi proses sertifikasi.
Konsultasikan Program Sertifikasi LSP BNSP Anda
Ingin mengikuti pelatihan atau sertifikasi LSP BNSP yang sesuai dengan kebutuhan karier maupun perusahaan? Duta Training siap membantu Anda melalui program pelatihan berkualitas yang didukung trainer profesional dan berpengalaman di bidangnya.
WhatsApp: 081326106551 (Ayu)
Telp: (0274) 2875437
Instagram: @training.duta.mandiri
TikTok: @dutamandiritraini
Facebook: www.facebook.com/duta.mandiri.01
Hubungi tim Duta Training sekarang dan temukan program LSP BNSP yang tepat untuk meningkatkan kompetensi Anda.