Jarang yang Tahu Padahal Gajinya Wow Kenalan Sama Karir Learning Analytics Engineer

Coba kita main tebak-tebakan. Kalau saya sebut “karir di bidang teknologi dengan gaji menjanjikan,” apa yang pertama kali muncul di kepalamu? Kemungkinan besar jawabannya tidak jauh-jauh dari Software Engineer, Data Scientist, atau mungkin UI/UX Designer. Nama-nama itu adalah para bintang rock di dunia kerja digital saat ini. Semua orang kenal, semua orang ingin jadi seperti mereka.

Tapi, tahukah kamu? Di luar panggung utama yang sudah ramai itu, ada sebuah “jalur rahasia” atau hidden track karir yang tak kalah keren. Sebuah profesi yang diam-diam menjadi incaran banyak perusahaan raksasa, namun namanya belum banyak bergema. Sebuah peran yang menggabungkan kecerdasan data, sentuhan psikologi manusia, dan dampak bisnis yang nyata.

Inilah dia sang kuda hitam: Learning Analytics Engineer.

Mungkin kamu baru pertama kali mendengarnya. Wajar saja. Tapi di balik namanya yang sedikit rumit itu, tersimpan peluang karir yang luar biasa dengan kompensasi yang, terus terang, bisa bikin kamu kaget. Yuk, kita kenalan lebih dalam dengan profesi underrated yang satu ini.

baca juga: Hobi Jadi Cuan Bikin Portofolio Game 3D Keren yang Dilirik Studio Raksasa

Jadi, Apa Sih Sebenarnya Kerjaan Mereka?

Banyak yang salah sangka. Mendengar kata “Learning,” orang langsung berpikir, “Oh, yang bikin materi e-learning ya?” atau “Yang ngurusin aplikasi training karyawan kan?” Bukan, bukan itu.

Seorang Learning Analytics Engineer (LAE) tidak membuat konten pembelajaran. Mereka adalah detektif data untuk semua aktivitas pembelajaran di sebuah perusahaan. Tugas utama mereka adalah menjawab pertanyaan-pertanyaan kritis yang menghantui para direksi dan tim HR:

• “Kita sudah habiskan miliaran rupiah untuk program pelatihan, kok kayaknya nggak ada hasilnya ya?”
• “Kenapa karyawan baru di tim A butuh 6 bulan untuk produktif, sementara di tim B cuma 3 bulan?”
• “Modul pelatihan mana yang sebenarnya paling efektif meningkatkan penjualan, dan mana yang cuma buang-buang waktu?”
• “Apakah ada pola tertentu dari karyawan berkinerja tinggi dalam cara mereka belajar?”

Seorang LAE akan terjun ke dalam lautan data—data dari platform e-learning (LMS), data survei, data performa kerja, data absensi—lalu mengolahnya menjadi sebuah peta harta karun. Peta ini menunjukkan di mana letak masalahnya, di mana ada peluang tersembunyi, dan bagaimana cara perusahaan bisa membuat program pengembangan karyawannya jadi jauh lebih pintar, efisien, dan berdampak.

baca juga: Mahasiswa Baru Universitas Teknokrat Indonesia Berdampak untuk Indonesia Emas

Mengapa Gajinya Bisa “Wow”? Logika di Balik Angka

Ini bagian yang paling menarik. Kenapa profesi yang “jarang diketahui” ini bisa punya nilai tawar yang begitu tinggi? Jawabannya terletak pada tiga faktor utama: kelangkaan, dampak, dan posisi strategis.

1. Kelangkaan Talenta (Hukum Supply & Demand) Di pasar kerja, banyak talenta yang jago analisis data. Banyak juga yang paham dunia pendidikan, psikologi, atau Human Resources. Tapi, menemukan satu orang yang bisa berdiri di tengah-tengah kedua dunia itu? Sangat langka. Menemukan seorang Data Scientist yang mengerti teori belajar Kirkpatrick, atau seorang ahli L&D yang bisa menulis query SQL yang kompleks, itu seperti mencari jarum di tumpukan jerami. Karena jumlah ahlinya sedikit (supply rendah) sementara kebutuhannya terus meningkat (demand tinggi), secara otomatis nilai (gaji) mereka pun meroket.

2. Dampak Langsung ke Laba Perusahaan Ini alasan terbesarnya. LAE bukan sekadar “biaya operasional” bagi perusahaan. Mereka adalah “investasi” yang bisa menghasilkan keuntungan berlipat. Bagaimana caranya?

• Efisiensi Biaya: Bayangkan sebuah perusahaan multinasional menghabiskan Rp 10 miliar setahun untuk pelatihan. Seorang LAE bisa datang dan membuktikan dengan data bahwa 30% dari program itu (senilai Rp 3 miliar) tidak efektif dan bisa dihentikan. Mereka baru saja menyelamatkan uang perusahaan dalam jumlah masif.
• Peningkatan Produktivitas: Dengan menganalisis data onboarding, seorang LAE bisa memberikan rekomendasi untuk memangkas waktu adaptasi karyawan baru dari 3 bulan menjadi 2 bulan. Artinya, karyawan tersebut bisa mulai menghasilkan keuntungan bagi perusahaan 1 bulan lebih cepat. Kalikan dengan ratusan karyawan baru setiap tahun, berapa nilainya?
• Menekan Angka Turnover: Karyawan yang merasa dirinya berkembang dan diperhatikan cenderung lebih loyal. LAE membantu perusahaan merancang program pengembangan yang personal dan efektif, membuat karyawan merasa dihargai dan enggan pindah. Biaya untuk mempertahankan satu karyawan jauh lebih murah daripada merekrut penggantinya.

3. Posisi Super Strategis di Era Upskilling Dunia berubah dengan cepat. Skill yang relevan hari ini bisa jadi usang tahun depan. Semua perusahaan kini “panik” dan berlomba-lomba melakukan upskilling dan reskilling untuk memastikan tenaga kerja mereka tetap relevan. Siapa yang berada di pusat badai ini? Learning Analytics Engineer. Merekalah yang memegang kompas data untuk memastikan investasi raksasa dalam program upskilling ini tidak salah arah dan benar-benar menghasilkan talenta masa depan yang dibutuhkan perusahaan.

Siapa Saja yang Bisa Masuk ke Jalur Ini?

Kabar baiknya, pintu masuk ke karir ini tidak terbatas untuk satu jurusan saja. Latar belakangmu yang sekarang justru bisa jadi kekuatan unik.

• Bagi kamu dari Dunia Pendidikan/Psikologi/Training: Kamu sudah punya emasnya, yaitu pemahaman tentang cara manusia belajar. Kamu tinggal melapisi emas itu dengan perisai baja berupa skill analisis data (SQL, Tableau, dll).
• Bagi kamu dari Dunia HR/Manajemen SDM: Kamu paham konteks bisnis dan kebutuhan talenta perusahaan. Ini adalah modal besar. Langkah berikutnya adalah mendalami alat-alat teknis untuk mengolah data SDM.
• Bagi kamu seorang Data Analyst/Scientist: Kamu sudah punya semua senjata teknisnya. Misimu adalah terjun dan memahami domain baru: dunia Learning & Development. Pelajari kerangka kerja dan metrik-metrik yang penting di dunia pembelajaran korporat.

Langkah Awal Menuju Gaji “Wow”

Tertarik untuk mulai mengintip jalur ini? Kamu tidak perlu langsung mengambil S2. Mulailah dengan langkah-langkah kecil:

1. Pelajari Tiga Pilar Dasarnya: Kuasai dasar-dasar SQL untuk mengambil data, perdalam satu tool visualisasi seperti Tableau atau Power BI untuk bercerita, dan pahami konsep statistik deskriptif yang paling mendasar.
2. Bangun Proyek Portofolio Mini: Cari dataset publik gratis di Kaggle dengan kata kunci “Student Performance” atau “Online Course Engagement.” Coba jawab satu pertanyaan sederhana dengan data tersebut dan visualisasikan temuanmu. Ini adalah bukti nyata inisiatifmu.
3. Jadilah “Kepo” di Dunia L&D: Ikuti para pemikir di bidang Learning & Development atau People Analytics di LinkedIn. Baca artikel-artikel mereka. Pahami istilah-istilah dan tantangan yang sedang mereka hadapi.

Kesimpulan

Di saat banyak orang berlomba-lomba di jalan tol karir teknologi yang sudah padat, Learning Analytics Engineer menawarkan sebuah rute alternatif yang lebih lengang namun menuju puncak yang sama tingginya, bahkan mungkin lebih tinggi. Ini adalah kesempatan untuk menjadi pionir di bidang yang sedang tumbuh pesat.

Jadi, jika kamu mencari karir yang menantang secara intelektual, memberikan dampak nyata bagi pengembangan manusia, dan tentunya, dihargai dengan sangat layak, mungkin sudah saatnya kamu berhenti mengikuti keramaian dan mulai melirik sang kuda hitam ini. Peluang tersembunyi itu kini ada di depan matamu.

Penulis : Tanjali Mulia Nafisa