S1 Sistem Informasi | Universitas Dinamika

Pas awal-awal tertarik sama dunia data, kamu pasti bakal ketemu banyak banget pilihan sertifikasi. Ada yang gratisan, ada yang lumayan nguras kantong, ada yang selesai dalam hitungan minggu, tapi ada juga yang butuh waktu berbulan-bulan. Wajar banget kalau bingung pilih mana yang beneran berguna dan mana yang cuma jadi deretan file PDF penumpuk folder.

Artikel ini bakal bantu kamu milih. Poin utamanya ditujukan buat mahasiswa Sistem Informasi (SI) yang mau mulai merintis karier di bidang data, mulai dari rekomendasi sertifikasi yang layak dicoba, tips memilihnya, sampai jebakan salah langkah yang sering kejadian.

Sertifikasi Itu Pelengkap, Bukan Pengganti Portofolio

Sebelum lihat daftarnya, ada satu prinsip penting yang perlu diingat: sertifikasi data science itu hampir nggak pernah jadi penentu utama kamu diterima kerja. Recruiter biasanya jauh lebih ngelirik proyek nyata yang kamu garap, kayak hasil analisis data, dashboard interaktif, atau model prediksi sederhana yang dipajang rapi di GitHub.

Jadi, jadikan sertifikasi ini sebagai pendamping. Gunanya buat bikin alur belajarmu lebih terarah, jadi bukti kalau kamu udah tuntas mempelajari materi tertentu, sekaligus penambah nilai di CV kalau portofoliomu masih tipis.

Kalau masih bingung mau mulai dari mana, kamu bisa intip dulu pembahasan di "Bisakah Lulusan Sistem Informasi Kerja di Data Science?".

Sertifikasi Data Science yang Worth Dicoba

Rekomendasi di bawah ini dibagikan berdasarkan tujuan belajarmu. Karena rincian biaya, durasi, dan kurikulum bisa berubah sewaktu-waktu, pastikan kamu selalu cek website resminya sebelum mendaftar.

Untuk Pemula yang Mau Mulai dari Analisis Data

Google Data Analytics Professional Certificate di Coursera sering banget direkomendasikan buat pemula. Program ini ngajarin fondasi analisis data dari nol, seperti pembersihan data, SQL, spreadsheet, hingga visualisasi. Materi ini pas banget buat anak SI karena sangat relevan dengan peran Data Analyst, yaitu batu loncatan yang umum sebelum masuk ke Data Science.

Google Data Analytics Professional Certificate di Coursera

Untuk yang Mau Mengenal Data Science dan Machine Learning

IBM Data Science Professional Certificate di Coursera udah mencakup Python, SQL, analisis data, sampai pengenalan machine learning. Pilihan ini cocok kalau kamu udah lumayan paham dasar pemrograman dari bangku kuliah dan ingin dapat gambaran utuh soal alur kerja Data Science.

IBM Data Science Professional Certificate

Untuk yang Ingin Fokus ke Business Intelligence

Kalau kamu lebih suka bikin dashboard dan laporan bisnis, sertifikasi Microsoft Power BI Data Analyst (PL-300) menarik banget buat dicoba. Skill Power BI banyak dicari industri dan sejalan sama pemahaman bisnis anak SI. Jangan lupa rajin cek status ujiannya di Microsoft Learn karena Microsoft cukup sering memperbarui atau memensiunkan sertifikasi mereka.

sertifikasi PL-300 di Microsoft Learn

Catatan penting yang perlu diperhatikan: sertifikasi Microsoft Azure Data Scientist Associate (DP-100) sudah resmi dipensiunkan sejak 1 Juni 2026 berdasarkan pembaruan sertifikasi Microsoft 2026. Jadi kalau kamu nemu artikel lama yang merekomendasikannya, jangan langsung daftar. Sebaiknya cari opsi penggantinya langsung di situs Microsoft Learn.

Untuk yang Mau Sertifikat Kompetensi Resmi di Indonesia

Selain platform internasional, ada juga sertifikasi kompetensi resmi dari BNSP (Badan Nasional Sertifikasi Profesi) yang diakui luas di Indonesia. Sertifikasi ini umumnya diadakan oleh Lembaga Sertifikasi Profesi (LSP) lewat uji kompetensi. Beberapa program pelatihan pemerintah daerah juga membuka jalur ke sertifikat BNSP, contohnya pelatihan data science gratis dari PPKD Jakarta Barat yang sempat diberitakan Gebrak.id pada April 2026. Syarat dan skemanya beda-beda, jadi sebaiknya langsung konfirmasi ke pihak penyelenggara.

Untuk yang Belajar Pakai Bahasa Indonesia

Buat kamu yang masih terkendala bahasa Inggris, platform lokal seperti Dicoding menyediakan kelas data dan machine learning berkonsep bahasa Indonesia lengkap dengan sertifikat akhir. Ini bisa jadi alternatif hemat buat membangun pemahaman dasar sebelum mengambil sertifikasi tingkat internasional. Pastikan cek katalog terbarunya langsung di situs resmi mereka.

Cara Memilih Sertifikasi yang Tepat

Daripada pusing mikirin "mana yang paling bagus", mending fokus ke pertanyaan "mana yang paling sesuai sama tujuanku saat ini". Tentukan dulu target peran yang mau diincar, apakah Data Analyst, BI Analyst, atau memang mau fokus ke Data Scientist, karena tiap posisi butuh persiapan yang berbeda.

Selanjutnya, perhatikan manfaat praktisnya. Sertifikasi yang mewajibkan proyek akhir atau studi kasus jauh lebih bernilai karena hasilnya bisa langsung dipajang di portofolio. Pastikan juga materi yang diajarkan masih relevan dan terus diperbarui mengingat perkembangan tools data bergerak cepat.

Terakhir, sesuaikan dengan kapasitas diri mulai dari waktu, budget, hingga kemampuan saat ini. Mengambil sertifikasi yang terlalu rumit di awal malah berisiko bikin kamu berhenti di tengah jalan.

Kesalahan yang Sering Terjadi

Kesalahan pertama yang sering ditemui yaitu hobi mengoleksi sertifikat tanpa diimbangi praktik. Memiliki lima sertifikat tanpa ada satu pun contoh proyek terasa kurang meyakinkan dibanding punya satu sertifikat tapi didukung dua proyek yang bisa kamu jelaskan secara mendalam.

Kesalahan kedua adalah mengejar sertifikasi tingkat lanjut sebelum fondasinya kuat. Kalau SQL dan dasar Python belum lancar, sertifikasi machine learning akan terasa menyiksa dan hasilnya tidak maksimal.

Kesalahan ketiga yaitu malas mengecek status keberlangsungan sertifikasi. Seperti contoh kasus ujian DP-100 tadi, sertifikasi bisa sewaktu-waktu dipensiunkan. Jadi, selalu cek informasi terbaru di situs resminya sebelum melakukan pembayaran.

Kesimpulan

Sertifikasi data science yang bagus adalah sertifikasi yang relevan dengan tujuanmu, menyediakan porsi praktik, dan statusnya masih aktif. Bagi mahasiswa SI, alur yang paling realistis biasanya dimulai dari sertifikasi analisis data atau BI, baru kemudian naik bertahap ke machine learning sambil terus memperbanyak portofolio.

Fokus pada satu sertifikasi yang paling pas dengan sasaranmu sekarang, tuntaskan sampai selesai, lalu ubah ilmunya jadi satu karya nyata yang bisa dipamerkan. Langkah ini jauh lebih berdampak daripada terus-menerus membandingkan tanpa pernah memulai.