Python adalah bahasa pemrograman paling populer di dunia Data Science dan Data Analysis. Dengan sintaks yang sederhana, mudah dipelajari, serta didukung ribuan library seperti Pandas, NumPy, Matplotlib, dan Scikit-learn, Python menjadi pilihan utama bagi seorang Data Analyst.

Mengapa Data Analyst Harus Belajar Python?

Seorang Data Analyst tidak hanya bekerja dengan angka di Microsoft Excel. Dalam dunia industri, jumlah data bisa mencapai jutaan bahkan miliaran baris sehingga membutuhkan alat yang mampu mengolah data secara otomatis.

Python membantu seorang Data Analyst untuk:

• Mengolah data dalam jumlah besar.
• Membersihkan data (Data Cleaning).
• Menganalisis data dengan cepat.
• Membuat visualisasi data.
• Mengotomatisasi pekerjaan yang berulang.
• Mengolah data dari database maupun API.

Contoh pekerjaan yang bisa dilakukan menggunakan Python:

• Membaca file CSV
• Membaca file Excel
• Membaca file JSON
• Menghubungkan ke Database SQL
• Membuat grafik
• Menghitung statistik data
• Membersihkan data yang berantakan

Mengapa Memilih Python?

Ada banyak bahasa pemrograman yang dapat digunakan untuk analisis data, tetapi Python menjadi pilihan utama karena memiliki beberapa keunggulan.

Mudah Dipelajari

Sintaks Python sangat sederhana sehingga cocok untuk pemula.

Contoh:

print("Hello Data Analyst")

Banyak Library Data Analysis

Python memiliki ribuan library yang memudahkan pekerjaan seorang Data Analyst.

Library yang sering digunakan:

Digunakan Banyak Perusahaan

Python digunakan oleh perusahaan besar seperti:

• Google
• Microsoft
• Netflix
• Spotify
• Tokopedia
• Shopee
• Gojek

Hal ini membuat kemampuan Python menjadi salah satu skill yang paling banyak dicari oleh perusahaan.

Instalasi Python

Sebelum mulai belajar, pastikan Python sudah terpasang pada komputer.

Cek versi Python melalui Command Prompt atau Terminal.

python --version

atau

python3 --version

Jika muncul seperti berikut berarti Python sudah berhasil terinstal.

Python 3.13.5

Menjalankan Program Python

Setelah Python berhasil diinstal, sekarang saatnya membuat program pertama.

Langkah 1 — Buka Visual Studio Code

Cari dan buka Visual Studio Code di komputer.

Tampilannya kurang lebih seperti ini.

Visual Studio Code
-----------------------------
| Explorer                  |
|                           |
|                           |
|                           |
-----------------------------

Langkah 2 — Buat Folder Project

Sebaiknya setiap project Python memiliki folder sendiri.

Misalnya buat folder dengan nama

Belajar-Python

atau

Python-Dasar

Contoh struktur folder

Belajar-Python/

Langkah 3 — Buka Folder di Visual Studio Code

Klik

File

↓

Open Folder...

↓

Pilih folder

Belajar-Python

↓

Klik

Select Folder

Maka di sebelah kiri akan muncul folder tersebut.

Explorer

Belajar-Python

Langkah 4 — Membuat File Python

Pada panel Explorer, klik kanan pada folder Belajar-Python.

Pilih

New File

Lalu beri nama

hello.py

Kenapa harus memakai .py?

Karena ekstensi .py menandakan bahwa file tersebut adalah program Python.

Contohnya

hello.py

latihan.py

program.py

Setelah dibuat, tampilannya menjadi seperti ini.

Belajar-Python

└── hello.py

Langkah 5 — Menulis Program

Klik file

hello.py

Kemudian tuliskan kode berikut.

print("Halo Dunia!")

Langkah 6 — Menyimpan File

Tekan

Ctrl + S

atau klik

File → Save

Langkah 7 — Membuka Terminal

Di Visual Studio Code pilih menu

Terminal

↓

New Terminal

Terminal akan muncul di bagian bawah.

Misalnya

PS C:\Users\asus\OneDrive\Documents\Belajar-Python>

Langkah 8 — Menjalankan Program

Ketik

python hello.py

lalu tekan

Enter

Jika Python berhasil terinstal, hasilnya akan seperti berikut.

Halo Dunia!

Jika Muncul Error

Apabila muncul pesan

'python' is not recognized...

berarti Python belum terinstal dengan benar atau belum ditambahkan ke PATH.

Pastikan Python sudah terinstal dan dapat dicek menggunakan perintah:

python --version

Contoh hasil yang benar:

Python 3.13.5

Hasil Akhir

Struktur project akan menjadi seperti berikut.

Belajar-Python/
│
└── hello.py

Isi file hello.py:

print("Halo Dunia!")

Kemudian jalankan dengan:

python hello.py

Output:

Halo Dunia!

Mengenal Variabel

Variabel digunakan untuk menyimpan data.

Contoh:

nama = "Siti Fatimah"
umur = 18

print(nama)
print(umur)

Output

Siti Fatimah
18

Tipe Data di Python

Python memiliki beberapa tipe data dasar.

Integer

Bilangan bulat.

umur = 18

Float

Bilangan desimal.

tinggi = 165.5

String

Teks.

nama = "Data Analyst"

Boolean

Nilai benar atau salah.

lulus = True

Menampilkan Data

Gunakan fungsi print().

nama = "Python"

print(nama)

Output

Python

Input dari Pengguna

nama = input("Masukkan nama: ")

print("Halo", nama)

Operator Matematika

Python mendukung operasi matematika.

a = 10
b = 5

print(a + b)
print(a - b)
print(a * b)
print(a / b)

Output

15
5
50
2.0

Operator Perbandingan

print(10 > 5)
print(5 == 5)
print(8 != 7)

Output

True
True
True

Percabangan (If)

Digunakan untuk mengambil keputusan.

nilai = 85

if nilai >= 75:
    print("Lulus")
else:
    print("Tidak Lulus")

Output

Lulus

Perulangan (Loop)

For

for i in range(5):
    print(i)

Output

0
1
2
3
4

While

i = 1

while i <= 5:
    print(i)
    i += 1

List

List digunakan untuk menyimpan banyak data.

buah = ["Apel", "Jeruk", "Mangga"]

print(buah)

Output

['Apel', 'Jeruk', 'Mangga']

Mengakses data.

print(buah[0])

Output

Apel

Dictionary

Dictionary menyimpan data dalam bentuk pasangan key dan value.

mahasiswa = {
    "nama": "Siti",
    "umur": 18,
    "jurusan": "RPL"
}

print(mahasiswa["nama"])

Output

Siti

Function

Function membuat program lebih rapi dan mudah digunakan kembali.

def sapa(nama):
    print("Halo", nama)

sapa("Fatimah")

Output

Halo Fatimah

Import Library

Python memiliki banyak library.

Contoh menggunakan library bawaan.

import math

print(math.sqrt(25))

Output

5.0

Contoh Program Sederhana Data Analyst

Misalnya kita memiliki data penjualan.

penjualan = [10000, 12000, 15000, 17000]

total = sum(penjualan)
rata = total / len(penjualan)

print("Total:", total)
print("Rata-rata:", rata)

Output

Total: 54000
Rata-rata: 13500.0

Contoh ini menunjukkan bagaimana Python dapat digunakan untuk melakukan perhitungan sederhana pada data. Nantinya, ketika menggunakan Pandas, proses yang sama dapat dilakukan pada ribuan hingga jutaan baris data dengan lebih efisien.

Skill Python yang Harus Dikuasai Data Analyst

Sebelum mempelajari library seperti Pandas dan NumPy, sebaiknya kuasai beberapa konsep dasar berikut.

• Variabel
• Tipe Data
• Operator
• Percabangan
• Perulangan
• Function
• List
• Dictionary
• Import Library
• Membaca dan menulis file

Menguasai konsep-konsep tersebut akan memudahkan Anda saat mulai mengolah dataset dalam proyek analisis data.

Kesimpulan

Python merupakan bahasa pemrograman yang sangat penting bagi seorang Data Analyst karena mampu membantu proses pengolahan, analisis, dan visualisasi data secara efisien. Dengan memahami dasar-dasar Python seperti variabel, tipe data, percabangan, perulangan, fungsi, serta struktur data, Anda telah memiliki fondasi yang kuat untuk mempelajari materi lanjutan seperti Pandas, NumPy, SQL, dan Visualisasi Data.