Attraction of Data Related Jobs Vacancy — Cerita tentang Mini Riset di DSI
Ini adalah sedikit cerita mengenai sebuah riset kecil yang saya dan rekan-rekan saya kerjakan di Data Science Indonesia.
Halo semua, kali ini saya akan menceritakan tentang Mini Riset yang sempat saya kerjakan beberapa bulan yang lalu di DSI (Data Science Indonesia) bersama dengan rekan-rekan yang lainnya. Disini saya akan menceritakan findings apa yang saya temukan dari data yang telah didapatkan.
Riset ini mengenai melihat ketertarikan para job seeker dalam apply data related jobs (Data Scientist, Data Analyst, Business Analyst, dll). Banyak faktor-faktor yang menyebabkan seseorang ragu untuk apply pekerjaan ini. Nah kira-kira faktornya apa aja ya? Disini akan dilakukan eksplorasi mengenai hal tersebut.
Pengumpulan Data
Pertama, kami melakukan pengumpulan data melalui kuesioner dengan google form. Pertanyaan yang kami ajukan adalah seputar kemampuan jobseeker, pengalaman jobseeker baik dalam proses apply maupun sebelum apply. Kami berhasil mendapatkan 110 responden yang telah mengisi kuesioner tersebut.
Eksplorasi Data
Setelah terkumpulnya data dari kuesioner, saya melakukan eksplorasi terhadap data yang didapatkan. Eksplorasi data dilakukan dengan menggunakan python melalui Google Colaboratory. Eksplorasi data ini cukup sederhana, hanya melihat informasi responden yang telah mengisi kuesioner ini.
Background Pendidikan
Pada bagian ini kita akan melihat background pendidikan yang telah mengisi kuesioner ini. Berikut ini adalah grafik yang menggambarkan jumlah responden berdasarkan background pendidikan.
Berdasarkan grafik tersebut, dapat dilihat bahwa responden yang mengisi kuesioner ini berasal dari bermacam-macam background pendidikan. Bahkan ada responden yang berasal dari rumpun-rumpun selain Ilmu Komputer, Teknik, dan MIPA.
Namun bisa dilihat juga ada beberapa responden yang mengisi di luar pilihan yang tersedia pada pertanyaan kuesioner. Selain itu, terdapat dua background yang sama namun karena case huruf yang berbeda maka saat perhitungan jumlah responden, dua background ini dianggap berbeda.
Disini juga terdapat permasalahan penyebutan background seperti “teknik informatika” dan “informatika”. Padahal sebenarnya kedua hal ini serupa (saya tidak tahu perbedaan teknik informatika dengan informatika, apa karena penyebutan di setiap kampus berbeda-beda atau bagaimana).
Sehingga saya mencoba untuk melakukan preprocessing dengan cara mengelompokkan kembali jumlah responden tersebut berdasarkan definisi background yang saya coba asumsikan. Di sini saya berasumsi bahwa statistika masuk ke dalam bidang MIPA, dan jurusan bisnis dan manajemen masuk ke dalam bidang ekonomi. Kemudian untuk rumpun-rumpun IT seperti Data Science, Artificial Intelligent, dan Sistem Informasi masuk ke dalam rumpun Ilmu Komputer.
Setelah dilakukan preprocessing berikut, maka didapatkanlah jumlah responden yang baru.
Berdasarkan grafik tersebut, terlihat bahwa yang paling banyak mengisi kuesioner ini adalah rumpun Ilmu Komputer, kemudian dilanjutkan dengan Teknik dan MIPA. Hal yang paling mengejutkan adalah terdapat beberapa rumpun yang berasal di luar ketiga rumpun tersebut seperti Ekonomi, Multimedia, Ilmu Sosial dan Politik, dan Rumpun Kesehatan. Ini sangat menarik.
Kemudian saya juga akan melihat berapa jumlah fresh graduate yang mengisi kuesioner ini.
Fresh Graduate
Pada bagian ini, akan dilihat berapa jumlah fresh graduate yang terlibat dalam pengisian kuesioner ini. Dalam kuesioner, kami mendefinisikan bahwa definisi fresh graduate adalah kurang dari satu tahun setelah kuliah. Jumlah responden ditujukan pada grafik berikut.
Berdasarkan grafik tersebut, terdapat 40 responden yang merupakan fresh graduate. Cukup lumayan banyak untuk bisa dapat insight dari permasalahan yang akan kita analisis.
Baik, eksplorasi data sudah selesai. Saatnya lakukan analisis terkait ketertarikan calon pekerja dalam apply Data Related Jobs.
Pertanyaan: Apa yang menyebabkan calon pekerja belum berani apply? terutama untuk fresh graduate
Baik, di sini akan dimulai pencarian insight dari pertanyaan ini. Nah, ini cukup menarik karena fresh graduate merupakan jobseeker yang baru saja lulus kuliah dan baru akan mencari pekerjaan yang diinginkan. Tentu saja sejumlah fresh graduate kemungkinan besar sudah punya bayangan mengenai bidang pekerjaan yang ingin digeluti untuk kedepannya.
Dalam kuesioner ini, kami juga menanyakan pengalaman yang dimiliki oleh para responden terkait dengan hal-hal yang menunjang kesiapan para responden dalam pencarian kerja seperti pengalaman magang, project, kursus, pelatihan, dan tools/software data analytics yang pernah digunakan.
Pertama, saya melihat pengalaman magang responden, apakah para responden sudah pernah magang di Data Related Jobs atau belum. Berdasarkan data kuesioner, dapat terlihat hasil sebagai berikut.
Berdasarkan grafik tersebut, mayoritas responden fresh graduate belum mempunyai pengalaman magang terkait Data Related Jobs. Namun masih ada pengalaman lain yang dapat dipertimbangkan diantaranya adalah sebagai berikut.
- Apakah responden pernah mengikuti kursus/pelatihan/bootcamp?
- Apakah responden pernah mengerjakan project?
- Apakah responden pernah menggunakan tools/software data analytics lain selain excel?
Oleh karena itu, dilakukan analisis lebih lanjut terkait pengalaman lain yang dimiliki oleh fresh graduate yang belum pernah magang. Berdasarkan data tersebut, dapat terlihat hasil sebagai berikut.
Berdasarkan grafik tersebut, fresh graduate yang belum pernah magang mayoritas sudah pernah mengikuti kursus, mengerjakan project terkait data, atau menggunakan tools/software data analytics selain excel. Hal ini menandakan bahwa fresh graduate tersebut juga mempunyai pengalaman terkait dengan data selain magang.
Di samping pengalaman-pengalaman yang dimiliki oleh fresh graduate yang belum pernah magang, dilakukan analisis pada alasan mengapa yang belum pernah magang belum berani untuk apply ke lowongan Data Related Jobs. Alasan-alasan tersebut ditujukan pada grafik dibawah ini.
Wah, disini terlihat menarik. Kebanyakan fresh graduate yang belum pernah magang tidak terlalu memikirkan salary dari job tersebut. Mayoritas responden tersebut menyatakan bahwa mereka belum ada pengalaman sehingga belum berani apply data related jobs. Padahal responden juga mempunyai pengalaman lain selain magang seperti yang telah disebutkan sebelumnya. Hal ini kemungkinan berkaitan dengan alasan tidak percaya diri, sehingga takut untuk apply.
Selain itu, dianalisis juga alasan dari responden fresh graduate yang sudah pernah magang. Alasan-alasan tersebut ditujukan pada gambar dibawah ini.
Ini terlihat sangat menarik, mayoritas yang sudah magang menyatakan bahwa mereka belum berani apply data related jobs dengan alasan requirement yang terlalu tinggi. Padahal, responden tersebut sudah punya pengalaman magang sehingga seharusnya responden merasa percaya diri dengan pengalaman yang dimiliki.
Kesimpulan
Berdasarkan analisis-analisis sederhana yang telah dilakukan, dapat disimpulkan hal-hal berikut
- Para fresh graduate telah mempunyai pengalaman yang menunjang kemampuan mereka sebagai bekal untuk apply data related jobs. Berdasarkan hasil kuesioner, kebanyakan dari para responden belum pernah magang sama sekali, namun responden tersebut sudah punya pengalaman project, kursus, dan menggunakan tools/software data analytics selain excel.
- Para fresh graduate yang belum pernah magang tidak berani untuk apply kebanyakan dari mereka merasa belum punya pengalaman. Kemungkinan mereka tidak memikirkan jumlah salary dari job tersebut karena yang dikejar oleh para responden adalah pengalaman bekerja.
- Para fresh graduate yang sudah pernah magang pun juga masih ada beberapa yang tidak berani untuk apply. Hal ini disebabkan karena requirement dari job tersebut yang tergolong terlalu tinggi, padahal mereka pun sudah punya pengalaman lebih banyak dibandingkan dengan yang belum pernah magang.
Meskipun masih analisis sederhana, namun terdapat beberapa insight dan findings yang menarik dari apa yang saya kerjakan saat ini. Mungkin kedepannya saya akan coba lagi untuk ulik-ulik data ini dengan insight yang lebih banyak lagi.
Sekian dari saya, semoga artikel ini bermanfaat buat kita semua. Saya lampirkan juga link google colab sebagai referensi untuk belajar visualisasi data sederhana dengan menggunakan python.
