Di era digital saat ini, data telah menjadi salah satu aset paling berharga bagi setiap perusahaan, termasuk PT PELNI (Persero) yang setiap harinya menghasilkan data operasional dalam jumlah besar—mulai dari data penumpang, rute pelayaran, hingga penghasilan tiket (pasasi). Namun, data yang melimpah tidak akan memberikan nilai tambah apabila belum diolah dan disajikan dalam bentuk yang mudah dipahami untuk mendukung pengambilan keputusan.

Berangkat dari kebutuhan tersebut, saya berkesempatan mengikuti Data Analyst Bootcamp Level 1 yang diselenggarakan bekerja sama dengan KODE by Hacktiv8. Tujuan utama pelatihan ini adalah membekali peserta dengan kemampuan dasar analisis data serta keterampilan membangun dashboard interaktif menggunakan Microsoft Power BI. Melalui pelatihan ini, saya berharap dapat memahami alur pengolahan data secara utuh—dari data mentah hingga menjadi informasi visual yang siap dipresentasikan—serta mampu menerapkannya untuk mendukung proses bisnis di unit kerja.

Materi yang Dipelajari Selama Pelatihan

Pelatihan dirancang secara bertahap dalam enam bagian yang saling melengkapi. Pada bagian awal, saya mempelajari dasar-dasar analisis data, termasuk jenis-jenis data, konsep data understanding, serta pengolahan data awal menggunakan Excel. Materi ini menegaskan pentingnya memahami karakteristik data sebelum melakukan analisis lebih lanjut.

Berikutnya, pelatihan membahas statistik deskriptif dasar sebagai fondasi untuk membaca pola data, seperti nilai rata-rata dan sebaran data, yang dilanjutkan dengan teknik visualisasi data menggunakan grafik. Di sinilah saya belajar bahwa pemilihan jenis grafik yang tepat sangat menentukan seberapa mudah sebuah informasi ditangkap oleh pembaca. Materi kemudian berkembang ke arah visualisasi data dan storytelling, yaitu seni menyusun data menjadi sebuah narasi yang runtut dan meyakinkan, bukan sekadar menampilkan angka.

Bagian inti pelatihan adalah pengenalan Microsoft Power BI, mencakup proses menghubungkan dan mengimpor data, membersihkan serta merapikan data, hingga membangun visualisasi. Saya juga mendalami konsep semantic model—pemahaman mengenai tabel dimensi, tabel fakta, dan relasi antar tabel termasuk fungsi seperti CALCULATE dan IF untuk perhitungan yang lebih dinamis dan kontekstual. Pelatihan ditutup dengan materi pemanfaatan AI untuk analisis data dan riset, termasuk pengenalan berbagai tools pendukung serta teknik prompting yang efektif bagi seorang analis.

Sebagai penerapan, seluruh materi tersebut saya wujudkan dalam sebuah Final Project berupa dashboard “Penghasilan & Penumpang PT PELNI”. Dashboard ini dibangun dari data lebih dari 171 ribu baris dengan 12 kolom, dan menampilkan berbagai komponen seperti kartu ringkasan (penghasilan, total penumpang, jumlah trip, dan tarif rata-rata), tren penghasilan per bulan dan per tahun, kontribusi per kapal dan per rute, komposisi penumpang, serta tabel pertumbuhan antar tahun.

Pembelajaran yang Didapat

Pelajaran terpenting yang saya peroleh adalah bahwa analisis data bukan semata soal penguasaan tools, melainkan soal pola pikir. Saya belajar untuk selalu memulai dari pertanyaan bisnis yang ingin dijawab, baru kemudian menentukan data dan visualisasi yang dibutuhkan. Pendekatan ini membuat hasil analisis menjadi relevan dan tepat sasaran.

Saya juga menyadari bahwa proses pembersihan dan pemodelan data (data preparation) sering kali memakan porsi terbesar dari keseluruhan pekerjaan, namun justru menjadi penentu kualitas akhir sebuah dashboard. Selain itu, keterampilan baru seperti menyusun measure dengan DAX dan merancang visual yang komunikatif menambah kepercayaan diri saya dalam mengolah data secara mandiri, tanpa selalu bergantung pada laporan manual yang berulang.

Implementasi dalam Pekerjaan

Keterampilan ini dapat langsung saya terapkan pada pekerjaan sehari-hari, khususnya dalam menyusun laporan berkala. Laporan yang sebelumnya dibuat manual di Excel dapat diubah menjadi dashboard Power BI yang otomatis dan interaktif, sehingga menghemat waktu sekaligus mengurangi risiko kesalahan input. Sebagai langkah konkret, saya berencana:

1. Mengidentifikasi laporan rutin di unit kerja yang masih diolah manual dan mengubahnya menjadi dashboard interaktif.
2. Menyusun satu sumber data yang konsisten (single source of truth) agar seluruh pemangku kepentingan melihat angka yang sama.
3. Memanfaatkan slicer dan filter agar pimpinan dapat mengeksplorasi data secara mandiri sesuai kebutuhan, misalnya per rute, per kapal, atau per periode.

Bagi perusahaan, implementasi ini berpotensi mempercepat proses pengambilan keputusan, meningkatkan akurasi pelaporan, serta mendukung perencanaan kapasitas, penetapan tarif, dan penentuan prioritas rute secara berbasis data.

Penutup (Kesimpulan)

Data Analyst Bootcamp Level 1 memberikan bekal yang sangat berharga, mulai dari pemahaman dasar data hingga kemampuan membangun dashboard Power BI yang utuh dan siap dipresentasikan. Kunci utama yang saya bawa dari pelatihan ini adalah bahwa data yang diolah dan divisualisasikan dengan tepat mampu mengubah angka menjadi wawasan yang mendukung keputusan strategis.

Ke depan, saya berharap dapat terus mengasah keterampilan ini dan menularkannya kepada rekan-rekan di unit kerja, sehingga budaya pengambilan keputusan berbasis data (data-driven) dapat tumbuh dan memberikan kontribusi nyata bagi kemajuan PT PELNI (Persero).