Program Nasional Sertifikasi BNSP

Program Nasional Sertifikasi BNSP – Data Analyst merupakan program resmi berbasis Standar Kompetensi Kerja Nasional Indonesia (SKKNI) yang bertujuan untuk meningkatkan kemampuan profesional dalam bidang analisis data. Program ini dirancang agar peserta mampu mengumpulkan, mengolah, menganalisis, dan menyajikan data menjadi informasi yang bernilai strategis untuk mendukung pengambilan keputusan organisasi.

Pelatihan dilaksanakan secara offline dengan biaya Rp9.500.000, sudah termasuk hotel/penginapan dan makan selama kegiatan, dan terbuka untuk minimal 5 peserta.
Kegiatan berlangsung selama 2 hari pelatihan intensif dan 1 hari uji kompetensi nasional BNSP, diselenggarakan oleh Mobile Faculty bekerja sama dengan asesor tersertifikasi nasional.

Pendahuluan

Di era digital dan transformasi industri 4.0, kemampuan analisis data menjadi keterampilan wajib bagi setiap profesional. Seorang Data Analyst dituntut untuk mampu memahami pola dari data, mengidentifikasi tren, serta memberikan rekomendasi yang berdampak terhadap strategi bisnis.

Melalui Program Nasional Sertifikasi BNSP – Data Analyst, peserta akan mendapatkan pengalaman belajar praktis dengan pendekatan data-driven decision making. Pelatihan ini menggabungkan teori dan praktik menggunakan alat analitik populer seperti Python, Power BI, dan SQL.
Tujuan utama program ini adalah melahirkan analis data profesional yang memiliki kompetensi terstandar nasional BNSP dan siap bersaing di dunia industri.

Unit Kompetensi

J.621000.001.01 – Mengidentifikasi kebutuhan analisis data organisasi
J.621000.002.01 – Mengumpulkan dan membersihkan data dari berbagai sumber
J.621000.003.01 – Melakukan analisis deskriptif dan eksploratif data
J.621000.004.01 – Membuat model analisis dan interpretasi hasil
J.621000.005.01 – Membuat laporan dan visualisasi hasil analisis data
J.621000.006.01 – Mengkomunikasikan insight dan rekomendasi berbasis data

Contoh Studi Kasus

Kasus: Prediksi Penjualan Menggunakan Regresi Linier

Sebuah perusahaan ritel ingin memprediksi jumlah penjualan produk pada bulan berikutnya berdasarkan data harga, promosi, dan stok. Sebagai Data Analyst, Anda diminta membuat model sederhana menggunakan Python untuk menghasilkan prediksi penjualan.

Langkah-langkah Analisis:

1. Persiapan Data

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression

data = pd.read_csv("data_penjualan.csv")
X = data[['harga', 'promosi', 'stok']]
y = data['penjualan']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

2. Pelatihan Model

model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
prediksi = model.predict(X_test)

3. Evaluasi Model

from sklearn.metrics import r2_score
print("Akurasi Model (R2):", round(r2_score(y_test, prediksi), 3))

Insight:
Faktor promosi terbukti paling berpengaruh terhadap peningkatan penjualan, sedangkan stok yang tinggi tidak memberikan efek signifikan tanpa promosi yang efektif.

Silabus Pelatihan dan Uji Kompetensi

Hari / Waktu	Topik Kegiatan & Kompetensi
Hari 1 – Pelatihan	Dasar Analisis Data dan Pembersihan Data
09.00 - 10.30	Pengantar profesi Data Analyst dan peran strategis dalam bisnis
10.30 - 12.00	Teknik pengumpulan dan pembersihan data dengan Python dan Excel
12.00 - 13.00	Istirahat & Makan Siang
13.00 - 14.30	Analisis deskriptif dan eksplorasi data
14.30 - 15.00	Coffee Break
15.00 - 16.30	Studi kasus analisis data penjualan dan interpretasi hasil
Hari 2 – Pelatihan	Visualisasi dan Pelaporan Data
09.00 - 10.30	Visualisasi data dengan Power BI dan Looker Studio
10.30 - 12.00	Pembuatan dashboard interaktif dan storytelling berbasis data
12.00 - 13.00	Istirahat & Makan Siang
13.00 - 14.30	Latihan presentasi hasil analisis dan simulasi uji kompetensi
14.30 - 15.00	Coffee Break
15.00 - 16.30	Review keseluruhan materi dan sesi tanya jawab
Hari 3 – Uji Kompetensi	Pelaksanaan Uji Kompetensi Nasional Skema Data Analyst – Sertifikasi BNSP

Rincian Unit Kompetensi dan Uraian Tugas

Identifikasi Kebutuhan Analisis: Menentukan tujuan analisis dan parameter penting untuk pengambilan keputusan strategis.
Pengumpulan Data: Mengambil data dari berbagai sumber seperti database, API, dan dokumen internal.
Pembersihan Data: Menghapus data duplikat, menangani nilai kosong, dan menstandarkan format data agar siap dianalisis.
Analisis Deskriptif dan Prediktif: Menggunakan metode statistik dan algoritma sederhana seperti regresi untuk menemukan pola.
Visualisasi Data: Membuat grafik, tabel, dan dashboard interaktif yang memudahkan pemahaman hasil analisis.
Pelaporan dan Rekomendasi: Menyusun laporan profesional dan rekomendasi berbasis data yang dapat diterapkan dalam strategi bisnis.

Kesimpulan

Program Nasional Sertifikasi BNSP – Data Analyst memberikan peluang besar bagi profesional untuk meningkatkan kompetensi di bidang analisis data sekaligus memperoleh sertifikat resmi dari BNSP sebagai pengakuan kompetensi nasional.

Program ini diselenggarakan secara offline dengan biaya Rp9.500.000, sudah termasuk akomodasi dan konsumsi selama kegiatan, dan terbuka untuk minimal 5 peserta.
Diselenggarakan oleh Mobile Faculty dengan dukungan asesor tersertifikasi nasional.

Untuk informasi dan pendaftaran:
👉 https://mobilefaculty.com