Profil Lulusan & Karir
Peta Okupasi Nasional TIK 2025, Jenjang Karir KKNI Level 6–9, & Standar Sertifikasi Kompetensi
Profil Lulusan & Jenjang Karir
Profil lulusan beserta jenjang karirnya didefinisikan dan ditetapkan sesuai dengan Peta Okupasi Nasional 2025 bidang TIK yang dikeluarkan oleh Kementerian Komunikasi dan Digital (KOMDIGI). Profil lulusan yang ditetapkan di bawah ini mewakili ruh (inti) kompetensi utama dari program studi Sarjana Sains Data yang didukung dengan mata kuliah khas sains data sesuai rekomendasi Asosiasi Perguruan Tinggi Informatika dan Ilmu Komputer (APTIKOM).
| Okupasi Utama | KKNI Level 6 (Sarjana / S1) | KKNI Level 7 (Profesional) | KKNI Level 8 (Lead / Manajerial) | KKNI Level 9 (Direktur / CDO) |
|---|---|---|---|---|
| Data Scientist | Junior Data Scientist (TIK.DSC0601) |
|
| Chief Data Officer (CDO) (TIK.DSC0901) |
| BI Analyst | BI Analyst (TIK.DSC0605) |
|
| Chief Data Officer (CDO) (TIK.DSC0901) |
| Data Engineer | Junior Data Engineer (TIK.DSC0603) |
|
| Chief Data Officer (CDO) (TIK.DSC0901) |
Penjelasan Jenjang KKNI: KKNI adalah Kerangka Kualifikasi Nasional Indonesia. Program studi jenjang sarjana (S1) berada pada KKNI level 6. Dengan lulus S1, alumni memulai perjalanan karirnya sebagai Junior Data Scientist, Business Intelligence Analyst, atau Junior Data Engineer. Dengan bekerja dan mengasah kompetensi di industri, alumni memasuki jenjang KKNI level 7 sebagai profesional. Dengan bertambahnya jam terbang atau studi S2, alumni memasuki jenjang KKNI level 8. Pada jenjang tertinggi (pengalaman industri matang atau jenjang S3), alumni berada pada tingkat tertinggi KKNI yaitu level 9.
Sebagai "dokter spesialis bedah otak AI", Junior Data Scientist dapat meniti 3 jalan karir:
Adapun Business Intelligent Analyst, jalan karirnya adalah menjadi Data Scientist profesional, Kepala Data Scientist, dan Direktur Data. Sedangkan Junior Data Engineer, jalan karirnya adalah menjadi Data Engineer profesional, Kepala Data Engineer, dan Direktur Data.
Memahami Peran, Kompetensi, & Sertifikasi Lulusan
Referensi Sertifikasi Kompetensi: LSP Sains Data dan Kecerdasan Buatan Indonesia • Standar Pengembangan Kompetensi
Kompetensi KKNI Level 6 (Lulusan S1 Sains Data) Sarjana
[Level 6] Junior Data Scientist
Orang yang bertanggung jawab untuk mengumpulkan, menganalisis, dan menginterpretasikan data untuk mendukung pengambilan keputusan bisnis dengan menggunakan keterampilan teknis dan non-teknis untuk memahami kebutuhan bisnis, mengumpulkan dan membersihkan data, mengembangkan dan menerapkan model data/AI, dan mengkomunikasikan hasil analisis data kepada pemangku kepentingan dengan arahan dari Data Scientist.
- Memahami tujuan teknis data science
- Melakukan Penyiapan data
- Mengembangkan Pemodelan dengan algoritma atas arahan Data Science
- Mengevaluasi hasil pemodelan berdasarkan arahan Data Scientist
- Membantu Deployment model analitik
- Memahami hasil rumusan tujuan bisnis dan tujuan teknis data science
- Memahami ruang lingkup pekerjaan data science sesuai tujuan teknis data science
- Menggunakan metode pengumpulan data sesuai tujuan teknis data science
- Melakukan proses penyiapan data menghasilkan dataset dengan memperhatikan kriteria kualitas data
- Menjalankan model yang diterapkan untuk memenuhi kriteria performance sesuai arahan data science
| Kode Unit | Kompetensi |
|---|---|
| J.62DMI00.004.1 | Mengumpulkan Data |
| J.62DMI00.005.1 | Menelaah Data |
| J.62DMI00.006.1 | Memvalidasi Data |
| J.62DMI00.007.1 | Menentukan Objek Data |
| J.62DMI00.008.1 | Membersihkan Data |
| J.62DMI00.009.1 | Mengkonstruksi Data |
| J.62DMI00.010.1 | Menentukan Label Data |
| J.62DMI00.013.1 | Membangun Model AI |
| J.62DMI00.014.1 | Mengevaluasi Hasil Pemodelan |
[Level 6] Business Intelligence Analyst
Orang yang bertanggung jawab mengumpulkan, menganalisis, dan menafsirkan data bisnis untuk membantu organisasi membuat keputusan yang lebih baik dengan menggunakan keterampilan teknis dan non-teknis untuk memahami kebutuhan organisasi, mengumpulkan dan membersihkan data, mengembangkan dan menerapkan solusi analitik, dan mengkomunikasikan hasil analisis kepada pengguna.
- Mengembangkan dan mengimplementasikan solusi business intelligence
- Mengelola dan menganalisis data
- Mengumpulkan dan menganalisis data bisnis
- Mengembangkan dan menerapkan solusi analitik
- Mengkomunikasikan hasil analisis kepada pengguna
| Kode Unit | Kompetensi |
|---|---|
| J.62DMI00.004.1 | Mengumpulkan Data |
| J.62DMI00.005.1 | Menelaah Data |
| J.62DMI00.006.1 | Memvalidasi Data |
| J.62DMI00.007.1 | Menentukan Objek Data |
| J.62DMI00.009.1 | Mengkonstruksi Data |
| J.62DMI00.011.1 | Mengintegrasikan Data |
| J.62DMS00.015.1 | Membuat Business Intelligence |
[Level 6] Junior Data Engineer
Orang yang bertanggung jawab untuk mengembangkan dan memelihara infrastruktur data dengan menggunakan keterampilan teknis dan non-teknis untuk memastikan bahwa infrastruktur data dapat mendukung kebutuhan bisnis dan dapat berkembang seiring dengan kebutuhan bisnis yang berubah.
- Merancang basis data sesuai arsitektur data
- Menggunakan SQL dalam rangka menggunakan data dan memastikan integrasi data
- Mengembangkan dan memelihara infrastruktur data
- Membantu data engineer senior dalam proyek-proyek data
| Kode Unit | Kompetensi |
|---|---|
| J.62DMS00.006.1 | Merancang Basis Data |
| J.62DMS00.008.1 | Mengelola Reference and Master Data |
| J.62DMS00.009.1 | Mengelola Metadata |
| J.620100.020.02 | Menggunakan SQL |
| J.62DMS00.010.1 | Membuat Basis Data |
| J.62DMS00.011.1 | Membuat Integrasi Data |
| J.62DMS00.019.1 | Menggunakan Data |
Kompetensi KKNI Level 7 (Jenjang Profesional) Profesional
[Level 7] Data Scientist
Orang yang bertanggung jawab untuk mengumpulkan, menganalisis, dan menginterpretasikan data untuk mendukung pengambilan keputusan bisnis dengan menggunakan keterampilan teknis dan non-teknis untuk memahami kebutuhan bisnis, mengumpulkan dan membersihkan data, mengembangkan dan menerapkan model data, dan mengkomunikasikan hasil analisis data kepada pengguna.
- Identifikasi tujuan bisnis
- Memberikan arahan teknis penyiapan data
- Merumuskan dan mengembangkan pemodelan dengan algoritma pembelajaran mesin
- Mengevaluasi dan menyempurnakan hasil pemodelan
- Menentukan solusi hasil evaluasi pemodelan
- Mendukung deployment model
| Kode Unit | Kompetensi |
|---|---|
| J.62DMI00.001.1 | Menentukan Objektif Bisnis |
| J.62DMI00.002.1 | Menentukan Tujuan Teknis Data Science |
| J.62DMI00.005.1 | Menelaah Data |
| J.62DMI00.006.1 | Memvalidasi Data |
| J.62DMI00.007.1 | Menentukan Objek Data |
| J.62DMI00.008.1 | Membersihkan Data |
| J.62DMI00.009.1 | Mengkonstruksi Data |
| J.62DMI00.012.1 | Membangun Skenario Model AI |
| J.62DMI00.013.1 | Membangun Model AI |
| J.62DMI00.014.1 | Mengevaluasi Hasil Pemodelan |
[Level 7] Machine Learning Engineer
Orang yang bertanggung jawab untuk mengembangkan, menerapkan, dan memelihara model machine learning dalam lingkungan produksi. Mereka bekerja di bawah arahan Lead Machine Learning Engineer untuk memastikan model berjalan secara efisien, andal, dan dapat diskalakan.
- Mengimplementasikan machine learning pipeline untuk pengembangan dan produksi
- Mengintegrasikan model machine learning yang dikembangkan oleh Data Scientist ke dalam sistem produksi
- Memantau kinerja model machine learning dan melakukan debugging jika diperlukan
- Mengoptimalkan data pipeline dan model untuk efisiensi dan skalabilitas
- Berkolaborasi dengan Data Engineer untuk memastikan kualitas dan ketersediaan data
| Kode Unit | Kompetensi |
|---|---|
| J.62DMI00.002.1 | Menentukan Tujuan Teknis Data Science |
| J.62DMI00.003.1 | Membuat Rencana Proyek Data Science |
| J.62DMI00.013.1 | Membangun Model AI |
| J.62DMI00.014.1 | Mengevaluasi Hasil Pemodelan |
| J.62DMI00.017.1 | Melakukan Deployment Model AI |
| J.62DMI00.019.1 | Melakukan Pemeliharaan Model AI |
| J.62PDP00.011.1 | Menerapkan Program Kerja Pelindungan Data Pribadi |
| J.62DMI00.021.1 | Membuat Laporan Akhir Proyek Data Science |
[Level 7] Artificial Intelligence Engineer
Orang yang bertanggung jawab untuk merancang, mengembangkan, dan mengintegrasikan solusi kecerdasan buatan (AI) ke dalam sistem operasional untuk mendukung pencapaian tujuan organisasi.
- Melakukan proses deployment dan pemantauan model AI di lingkungan produksi
- Bekerja sama dengan Data Scientist, Data Engineer, dan pemangku kepentingan untuk menyelaraskan sistem AI dengan kebutuhan bisnis
- Memastikan sistem yang dikembangkan andal, efisien, dan dapat diskalakan
| Kode Unit | Kompetensi |
|---|---|
| J.62AIN00.002.1 | Menentukan Sasaran Teknis Solusi Artificial Intelligence (AI) |
| J.62AIN00.004.1 | Membuat Rencana Proyek Solusi Artificial Intelligence (AI) |
| J.62DMI00.015.1 | Melakukan Proses Review Pemodelan |
| J.62DMI00.020.1 | Melakukan Review Proyek Data Science |
| J.62AIN00.015.1 | Memasang Solusi Artificial Intelligence (AI) |
| J.62AIN00.017.1 | Merawat Solusi Artificial Intelligence (AI) |
| J.62PDP00.011.1 | Menerapkan Program Kerja Pelindungan Data Pribadi |
| J.62DMI00.021.1 | Membuat Laporan Akhir Proyek Data Science |
[Level 7] Data Engineer
Orang yang bertanggung jawab untuk mengembangkan dan memelihara infrastruktur data dengan menggunakan keterampilan teknis dan non-teknis untuk memastikan bahwa infrastruktur data dapat mendukung kebutuhan bisnis dan dapat berkembang seiring dengan kebutuhan bisnis yang berubah.
- Identifikasi kebutuhan data sesuai proses bisnis perusahaan
- Merancang arsitektur data
- Merancangbangun bigdata
- Mengelola kualitas data
- Membuat data warehouse
| Kode Unit | Kompetensi |
|---|---|
| J.62DMS00.001.1 | Mengidentifikasi Kebutuhan Pengelolaan Data untuk Proses Bisnis |
| J.62DMS00.002.1 | Merencanakan Manajemen Data |
| J.62DMS00.003.1 | Merencanakan Arsitektur Data |
| J.62DMS00.004.1 | Merencanakan Integrasi Data |
| J.62DMS00.005.1 | Merencanakan Media Penyimpanan Data |
| J.62DMS00.007.1 | Merancangbangun Big Data |
| J.62DMS00.008.1 | Mengelola Reference and Master Data |
| J.62DMS00.009.1 | Mengelola Metadata |
| J.62DMS00.012.1 | Mengelola Kualitas Data |
| J.62DMS00.014.1 | Membuat Data Warehouse |
Kompetensi KKNI Level 8 & Level 9 (Lead & Chief Data Officer) Lead / Eksekutif
[Level 8] Lead Data Scientist
Orang yang bertanggung jawab untuk memimpin dan mengelola tim data science dengan menggunakan keterampilan teknis dan non-teknis untuk memastikan bahwa tim data science dapat memberikan nilai tambah bagi organisasi.
| Kode Unit | Kompetensi |
|---|---|
| J.62DMI00.001.1 | Menentukan Objektif Bisnis |
| J.62DMI00.002.1 | Menentukan Tujuan Teknis Data Science |
| J.62DMI00.003.1 | Membuat Rencana Proyek Data Science |
| J.62DMI00.015.1 | Melakukan Proses Review Pemodelan |
| J.62DMI00.020.1 | Melakukan Review Proyek Data Science |
| J.62DMI00.021.1 | Membuat Laporan Akhir Proyek Data Science |
| C.222930.017.01 | Mengelola Tim Kerja |
[Level 8] Lead Machine Learning Engineer
Orang yang bertanggung jawab untuk memimpin dan mengelola tim Machine Learning Engineer dengan menggunakan keterampilan teknis dan non-teknis untuk memastikan bahwa tim ML Engineer dapat memberikan nilai tambah bagi organisasi melalui penerapan sistem ML dalam skala produksi besar.
| Kode Unit | Kompetensi |
|---|---|
| J.62DMI00.001.1 | Menentukan Objektif Bisnis |
| J.62DMI00.002.1 | Menentukan Tujuan Teknis Data Science |
| J.62DMI00.003.1 | Membuat Rencana Proyek Data Science |
| J.62DMI00.015.1 | Melakukan Proses Review Pemodelan |
| J.62DMI00.020.1 | Melakukan Review Proyek Data Science |
| J.62DMI00.021.1 | Membuat Laporan Akhir Proyek Data Science |
| C.222930.017.01 | Mengelola Tim Kerja |
[Level 8] Lead Artificial Intelligence Engineer
Orang yang bertanggung jawab untuk memimpin dan mengelola tim Artificial Intelligence (AI) Engineer dalam penerapan sistem/aplikasi berbasis teknologi AI skala operasional besar.
| Kode Unit | Kompetensi |
|---|---|
| J.62AIN00.001.1 | Menentukan Sasaran Bisnis Solusi Artificial Intelligence (AI) |
| J.62AIN00.002.1 | Menentukan Sasaran Teknis Solusi Artificial Intelligence (AI) |
| J.62AIN00.004.1 | Membuat Rencana Proyek Solusi Artificial Intelligence (AI) |
| J.62DMI00.015.1 | Melakukan Proses Review Pemodelan |
| J.62DMI00.016.1 | Membuat Rencana Deployment Model |
| J.62DMI00.018.1 | Membuat Rencana Pemeliharaan Model |
| J.62DMI00.020.1 | Melakukan Review Proyek Data Science |
| J.62PDP00.010.1 | Menyusun Manajemen Pelindungan Data Pribadi Pada Domainnya |
| J.62PDP00.011.1 | Menerapkan Program Kerja Pelindungan Data Pribadi |
| C.222930.017.01 | Mengelola Tim Kerja |
[Level 8] Lead Data Engineer
Posisi manajerial dalam rekayasa data yang memimpin tim data engineer merancang, mengembangkan, dan memelihara infrastruktur data yang skalabel, aman, dan andal.
| Kode Unit | Kompetensi |
|---|---|
| J.62DMS00.001.1 | Mengidentifikasi kebutuhan pengelolaan data untuk proses bisnis |
| J.62DMS00.002.1 | Merencanakan Manajemen Data |
| J.62DMS00.003.1 | Merencanakan Arsitektur Data |
| J.62DMS00.020.1 | Menjaga Kualitas Data |
| J.62PDP00.009.1 | Menyusun Tata Kelola Pelindungan Data Pribadi |
| J.62PDP00.010.1 | Menyusun Manajemen Pelindungan Data Pribadi Pada Domainnya |
[Level 9] Chief Data Officer (CDO)
Orang yang bertanggung jawab untuk memimpin dan mengelola strategi data organisasi dengan menggunakan keterampilan teknis dan non-teknis untuk memastikan bahwa organisasi dapat memanfaatkan data untuk meningkatkan kinerja dan pengambilan keputusan.
| Kode Unit | Kompetensi |
|---|---|
| BSBINN801 | Memimpin Pemikiran dan Praktek Inovatif |
| BSBMGT608C | Mengelola Inovasi dan Peningkatan Berkelanjutan |
| BSBREL701A | Mengembangkan dan Membina Kemitraan dan Hubungan Kolaboratif |
| M.70BDA00.001.1 | Menganalisis Informasi Terkait Daftar Permasalahan Organisasi |
| J.62DMS00.001.1 | Mengidentifikasi kebutuhan pengelolaan data untuk proses bisnis |
| J.620200.008.01 | Menyusun Roadmap dan Komponen Arsitektur Data |
| J.62DMI00.020.1 | Melakukan Review Proyek Data Science |
| J.63HOS00.014.2 | Menentukan Kebutuhan Pengguna akan Solusi berbasis Cloud |
| J.63HOS00.012.2 | Menyiapkan Adaptasi untuk Deployment di Sistem Cloud |
Memahami Perbedaan Data Scientist, ML Engineer, dan AI Engineer
Ketiganya mengurus AI, lalu apa bedanya?
Sebenarnya, poin-poin lingkup pekerjaan dan tanggung jawab di atas cukup jelas membedakan masing-masing peran. Sebagai tambahan, penjelasan berikut disajikan dengan analogi:
Jika kalian pernah mendengar istilah DevOps dalam pengembangan sistem: Rekayasa Perangkat Lunak di sisi Development mengembangkan sistem atau aplikasi, dan Teknologi Informasi* di sisi Operations menginstal dan mengelola sistem/aplikasi yang berjalan dalam mode production. Begitu juga Data Scientist dan ML Engineer dalam konteks AI:
Terus, bagaimana dengan AI Engineer? AI Engineer dalam konteks AI, analoginya adalah seperti Information System pada konteks sistem/aplikasi, sebagaimana digambarkan dalam bagan IEEE Computing Curricula 2005 di bawah ini:
Bagan IEEE Computing Curricula: Posisi keilmuan Rekayasa Perangkat Lunak, Ilmu Komputer, Sistem Informasi, dan Teknologi Informasi.
*Perlu dipahami bahwa jurusan Teknologi Informasi tidak sama dengan jurusan Ilmu Komputer (Informatika). Teknologi Informasi, sebagaimana Rekayasa Perangkat Lunak, Keamanan Siber, dan Sains Data, adalah cabang yang lebih spesifik dari Informatika.