Data Entry Adalah: Tugas, Jenis, Skill, dan Prospeknya

Data entry adalah pekerjaan yang berfokus pada proses memasukkan, memperbarui, memverifikasi, dan mengelola data ke dalam sistem atau database. Peran ini penting untuk memastikan informasi perusahaan tetap akurat, rapi, dan mudah digunakan untuk berbagai kebutuhan bisnis.

Peluang di dunia kerja juga terus berkembang seiring meningkatnya kebutuhan akan keterampilan digital, lho. Menurut Future of Jobs Report 2025 dari World Economic Forum, transformasi pasar kerja diproyeksikan menghasilkan pertumbuhan bersih sekitar 7% dari total pekerjaan global hingga 2030.

Lantas, apa saja tugas seorang data entry dan skill apa yang perlu dikuasai agar tetap relevan di tengah perubahan teknologi? Yuk, pelajari pengertian data entry, tugas, jenis, skill, hingga prospek kariernya dalam artikel ini!

Baca Juga: Data Science: Definisi, Fungsi, Proses, Skill, Karier & Gaji

Apa Itu Data Entry?

Data entry adalah proses memasukkan, memperbarui, memverifikasi, dan mengelola informasi ke dalam sistem digital, seperti spreadsheet, database, atau perangkat lunak perusahaan. Data yang dikelola dapat berupa informasi pelanggan, transaksi keuangan, stok barang, hasil survei, hingga dokumen administratif.

Dalam praktiknya, pekerjaan data entry tidak sekadar mengetik atau menyalin informasi dari satu tempat ke tempat lain, lho. Seorang data entry juga perlu memeriksa kelengkapan data, memastikan formatnya konsisten, mengidentifikasi kesalahan, serta menjaga agar informasi yang tersimpan tetap akurat.

Karena hampir setiap perusahaan mengandalkan data untuk menjalankan operasional bisnis, proses data entry dapat ditemukan di berbagai sektor, mulai dari keuangan, kesehatan, retail, logistik, hingga pemerintahan. Oleh sebab itu, ketelitian, kecepatan mengetik, dan kemampuan menggunakan perangkat lunak pengolah data menjadi bekal penting untuk menjalankan pekerjaan ini.

Apa Saja Tugas Data Entry?

Tugas data entry tidak hanya sebatas mengetik atau memindahkan informasi ke dalam sistem, lho. Dalam praktiknya, profesi ini juga bertanggung jawab memastikan data tetap akurat, lengkap, konsisten, dan mudah digunakan oleh tim lain.

Berikut beberapa tugas data entry yang umum dilakukan:

1. Memasukkan data ke dalam sistem : Menginput berbagai informasi dari dokumen fisik maupun digital ke dalam spreadsheet, database, atau perangkat lunak perusahaan sesuai format yang telah ditentukan.
2. Memeriksa keakuratan data : Mengecek kembali informasi yang telah dimasukkan untuk memastikan tidak ada kesalahan pengetikan, data ganda, maupun informasi yang tidak sesuai dengan sumber aslinya.
3. Memperbarui data secara berkala : Mengubah atau menambahkan informasi terbaru, seperti data pelanggan, stok barang, transaksi, maupun catatan administratif agar sistem selalu memuat informasi terkini.
4. Melakukan verifikasi data : Membandingkan data dengan dokumen sumber atau sistem lain untuk memastikan informasi yang tersimpan benar, lengkap, dan dapat dipertanggungjawabkan.
5. Mengelola dan mengarsipkan dokumen : Menata dokumen fisik maupun digital secara sistematis agar data lebih mudah ditemukan kembali ketika dibutuhkan oleh perusahaan.
6. Menjaga kerahasiaan data : Memastikan informasi sensitif, seperti data pelanggan, karyawan, atau transaksi perusahaan, tidak diakses maupun dibagikan kepada pihak yang tidak berwenang.
7. Membuat laporan sederhana : Menyusun rekapitulasi data menggunakan spreadsheet atau perangkat lunak tertentu untuk membantu tim lain memantau aktivitas operasional dan mengambil keputusan.

Apa Saja Jenis-Jenis Pekerjaan Data Entry?

Sumber: Desain oleh Dibimbing

Jenis pekerjaan data entry cukup beragam karena setiap perusahaan memiliki bentuk data, sistem kerja, dan kebutuhan industri yang berbeda. Secara umum, pekerjaan ini dapat dibedakan berdasarkan format data, sistem kerja, dan sektor industri tempat data entry diterapkan.

Berikut beberapa jenis pekerjaan data entry yang perlu kamu ketahui:

1. Berdasarkan Format Data

Kategori ini membedakan pekerjaan data entry berdasarkan bentuk informasi yang dimasukkan dan dikelola dalam sistem. Beberapa jenisnya meliputi:

1. Entri data teks (textual data entry) : Berfokus pada proses memasukkan atau memindahkan informasi berbasis teks, seperti artikel, surat, transkrip, formulir, dan laporan resmi.
2. Entri data angka (numeric data entry) : Menangani informasi berbentuk angka, seperti data statistik, nominal keuangan, kode inventaris, hasil survei, atau data dalam spreadsheet.
3. Entri data visual (media data entry) : Berkaitan dengan pengelolaan informasi berbasis gambar atau video, seperti menambahkan deskripsi gambar, memberi label media, dan memperbarui galeri produk di e-commerce.

2. Berdasarkan Sistem Kerja

Selain format data, pekerjaan data entry juga bisa dibedakan dari cara data dikumpulkan, dimasukkan, dan diproses. Berikut beberapa bentuk yang umum ditemukan:

1. Manual Data Entry : Dilakukan dengan mengetik atau memindahkan informasi secara langsung dari dokumen fisik, hasil scan, gambar, maupun PDF ke dalam sistem digital.
2. Automated atau Semi-Automated Data Entry : Memanfaatkan teknologi seperti Optical Character Recognition (OCR) atau AI untuk membaca dan memasukkan data secara otomatis. Setelah itu, pekerja bertugas memeriksa, menyunting, dan memvalidasi hasilnya agar tetap akurat.
3. Research-Based Data Entry : Menggabungkan proses pencarian informasi dari sumber tertentu dengan aktivitas input data. Misalnya, mencari informasi perusahaan, kontak, alamat, atau data produk di internet sebelum memasukkannya ke dalam database internal.

3. Berdasarkan Sektor Industri

Kebutuhan data entry juga bisa berbeda tergantung karakteristik dan regulasi setiap industri. Secara garis besar, pembagiannya meliputi:

1. General Data Entry : Umum ditemukan pada sektor retail, logistik, administrasi perkantoran, dan layanan pelanggan. Jenis ini biasanya digunakan untuk mengelola stok barang, transaksi, dokumen, formulir, maupun data pelanggan.
2. Regulated Data Entry : Digunakan pada sektor yang membutuhkan akurasi dan kepatuhan tinggi, seperti kesehatan, hukum, asuransi, atau layanan publik. Data yang dikelola dapat berupa rekam medis, dokumen pasien, berkas legal, klaim, hingga arsip administrasi resmi.
3. Financial Data Entry : Berfokus pada pengelolaan data keuangan di sektor perbankan, perpajakan, akuntansi, dan administrasi bisnis. Jenis pekerjaan ini membutuhkan ketelitian tinggi karena berkaitan dengan nominal transaksi, faktur, laporan keuangan, dan data numerik lainnya.

4. Berdasarkan Status Pekerjaan

Selain dari format dan industri, pekerjaan data entry juga dapat dibedakan berdasarkan pola kerjanya. Ini penting diketahui karena saat ini banyak pekerjaan data entry yang tersedia dalam format kantor, remote, maupun proyek lepas.

1. Full-Time Data Entry : Dilakukan sebagai pekerjaan tetap di perusahaan dengan tanggung jawab input, pembaruan, dan pengelolaan data secara rutin. Biasanya posisi ini dibutuhkan oleh perusahaan yang memiliki volume data besar setiap hari.
2. Part-Time Data Entry : Cocok untuk kebutuhan perusahaan yang tidak memerlukan input data sepanjang waktu. Pekerjaan ini biasanya memiliki jam kerja lebih fleksibel, tetapi tetap membutuhkan ketelitian dan kemampuan menyelesaikan tugas sesuai tenggat waktu.
3. Freelance Data Entry : Dilakukan secara mandiri berdasarkan proyek tertentu dari klien. Tugasnya bisa berupa input spreadsheet, pemindahan data, web research, pengelolaan dokumen, hingga pembaruan database sesuai kebutuhan proyek.

Skill Apa yang Dibutuhkan Data Entry?

Untuk menjadi data entry, kamu tidak cukup hanya bisa mengetik cepat. Pekerjaan ini juga membutuhkan ketelitian dan kemampuan dasar mengelola data agar hasilnya tetap akurat.

Berikut beberapa skill yang dibutuhkan data entry:

1. Ketelitian : Data entry harus mampu memasukkan data dengan akurat. Kesalahan kecil seperti typo atau angka tertukar bisa memengaruhi hasil laporan. Jadi, kamu perlu terbiasa mengecek ulang data sebelum dikirim.
2. Kemampuan mengetik cepat : Kecepatan mengetik membantu pekerjaan selesai lebih efisien. Namun, akurasi tetap lebih penting daripada sekadar cepat. Idealnya, kamu bisa mengetik cepat tanpa terlalu banyak kesalahan.
3. Penguasaan spreadsheet : Data entry perlu memahami tools seperti Microsoft Excel atau Google Sheets. Minimal, kamu bisa membuat tabel, merapikan format, dan menggunakan rumus sederhana. Skill ini membantu data lebih mudah dibaca dan dikelola.
4. Manajemen waktu : Pekerjaan data entry sering memiliki target dan tenggat waktu. Karena itu, kamu perlu bisa mengatur prioritas pekerjaan. Dengan manajemen waktu yang baik, tugas bisa selesai lebih rapi dan tepat waktu.
5. Menjaga kerahasiaan data : Data entry sering berhubungan dengan informasi penting perusahaan. Data pelanggan, transaksi, atau dokumen internal tidak boleh dibagikan sembarangan. Jadi, sikap profesional sangat dibutuhkan dalam pekerjaan ini.

Tools Apa yang Digunakan untuk Data Entry?

Pekerjaan data entry biasanya membutuhkan berbagai tools untuk memasukkan, mengelola, dan memeriksa data. Setiap tools memiliki fungsi berbeda, tergantung jenis data dan sistem yang digunakan perusahaan. Berikut beberapa tools yang umum digunakan untuk data entry:

1. Microsoft Excel

Microsoft Excel digunakan untuk memasukkan dan mengelola data dalam bentuk tabel. Fitur seperti sort, filter, dan rumus sederhana membantu proses pengolahan data. Tools ini banyak digunakan untuk administrasi, keuangan, hingga inventaris.

2. Google Sheets

Google Sheets memungkinkan pengguna mengelola data secara online dan kolaboratif. Beberapa orang bisa mengakses serta memperbarui data dalam waktu yang sama. Tools ini cocok untuk tim yang bekerja secara remote.

3. Microsoft Access

Microsoft Access digunakan untuk menyimpan dan mengelola data dalam bentuk database. Pengguna bisa membuat tabel, formulir, dan kueri untuk mengatur informasi. Tools ini cocok untuk kebutuhan data yang lebih terstruktur.

4. Google Forms

Google Forms membantu mengumpulkan data melalui formulir online. Hasil respons dapat langsung tersimpan dan dihubungkan ke Google Sheets. Tools ini sering digunakan untuk survei, pendaftaran, dan pengumpulan informasi pelanggan.

5. Optical Character Recognition (OCR)

Optical Character Recognition (OCR) digunakan untuk mengubah teks dari gambar atau dokumen hasil scan menjadi data digital. Teknologi ini dapat mengurangi proses pengetikan ulang secara manual. Namun, hasilnya tetap perlu diperiksa agar data tetap akurat.

Apa Perbedaan Data Entry dan Data Analyst?

Data entry dan data analyst sama-sama bekerja dengan data, tetapi fokusnya berbeda. Data entry bertugas memasukkan dan menjaga akurasi data, sedangkan data analyst mengolah data untuk menghasilkan insight bisnis.

Kalau ingin naik level dari data entry ke bidang analisis data, kamu bisa mulai belajar SQL, Python, statistik, dan visualisasi data melalui Bootcamp Data Science & AI Machine Learning Dibimbing.

Berikut perbedaan data entry dan data analyst yang perlu kamu ketahui:

Berapa Gaji Data Entry?

Gaji data entry di Indonesia dapat berbeda tergantung pengalaman, lokasi kerja, dan kebijakan perusahaan. Berdasarkan data Indeed Indonesia⁠ yang kamu lampirkan, rata-rata gaji pokok Staf Administrasi Data di Indonesia mencapai sekitar Rp4.234.719 per bulan, berdasarkan 131 gaji yang dilaporkan dan diperbarui pada 24 Juni 2026.

Nominal tersebut bisa lebih tinggi di beberapa kota besar, lho. Data Indeed menunjukkan rata-rata gaji mencapai sekitar Rp6.376.137 per bulan di Jakarta, Rp5.483.502 di Surabaya, dan Rp5.168.705 di Semarang, meski jumlah laporan gaji pada setiap kota berbeda sehingga angkanya perlu dibaca sebagai estimasi.

Jadi, profesi data entry masih dapat menawarkan penghasilan yang cukup kompetitif, terutama jika kamu memiliki ketelitian dan kemampuan menggunakan tools pengolah data. Namun, besaran gaji aktual tetap dapat berubah sesuai pengalaman, kompleksitas pekerjaan, industri, dan lokasi perusahaan.

Bagaimana Cara Menjadi Data Entry?

Menjadi data entry bisa dimulai dengan menguasai kemampuan dasar pengelolaan data, tools, dan ketelitian. Agar lebih siap, kamu juga perlu latihan praktik dan mulai membangun pengalaman.

Berikut lima cara menjadi data entry yang bisa kamu lakukan:

1. Pelajari Dasar-Dasar Pengelolaan Data

Sebelum melamar pekerjaan data entry, kamu perlu memahami cara memasukkan, memperbarui, dan memeriksa data agar informasi yang dikelola tetap akurat. 

Kamu juga perlu mengenali format data, seperti teks, angka, dan dokumen digital. Dasar ini akan membantumu bekerja lebih rapi dan minim kesalahan.

2. Kuasai Tools Data Entry

Agar pekerjaan lebih mudah, pelajari tools yang umum digunakan untuk data entry, seperti Microsoft Excel, Google Sheets, dan aplikasi administrasi perusahaan. 

Mulailah dari fitur dasar seperti tabel, sort, filter, dan rumus sederhana. Kemampuan ini akan memudahkan kamu saat mengelola data dalam jumlah besar.

3. Latih Kecepatan dan Akurasi Mengetik

Dalam pekerjaan data entry, kemampuan mengetik cepat perlu diimbangi dengan akurasi agar data yang dimasukkan tidak banyak mengalami kesalahan. 

Kamu bisa berlatih menggunakan dokumen, tabel, atau contoh data sederhana. Semakin rutin berlatih, semakin efisien kamu menyelesaikan pekerjaan.

4. Buat Portofolio Sederhana

Untuk menunjukkan kemampuanmu, siapkan portofolio sederhana berisi contoh rekap data, pembersihan data, atau pengelolaan spreadsheet. 

Portofolio ini bisa membantu perekrut melihat bahwa kamu mampu mengatur informasi secara rapi. Gunakan data simulasi agar tidak membagikan informasi pribadi atau rahasia.

5. Mulai Melamar Posisi Entry-Level

Setelah memiliki bekal dasar, kamu bisa mulai mencari lowongan seperti data entry, staf administrasi data, admin operasional, atau proyek freelance yang relevan. 

Sesuaikan CV dengan skill dan tools yang benar-benar kamu kuasai. Dari posisi awal ini, kamu bisa membangun pengalaman dan meningkatkan peluang karier ke depannya.

Baca Juga: Switch Career Secepat Kilat, Kak Sri Sukses Jadi Data Scientist

Kesimpulan

Data entry adalah pekerjaan yang berfokus pada proses memasukkan, memperbarui, memverifikasi, dan menjaga keakuratan data dalam sistem perusahaan. Meski terlihat sederhana, profesi ini membutuhkan ketelitian, kemampuan menggunakan tools, serta manajemen waktu agar data tetap rapi dan dapat digunakan untuk berbagai kebutuhan bisnis.

Bagi kamu yang tertarik memulai karier di bidang ini, mulailah dengan menguasai Microsoft Excel, Google Sheets, dan kemampuan dasar pengelolaan data. Seiring bertambahnya pengalaman, kamu juga bisa mengembangkan skill analisis data untuk membuka peluang karier yang lebih luas, seperti menjadi data analyst.

Bootcamp Data Science & AI Machine Learning Terbaik di Indonesia: Dibimbing

Kalau kamu ingin mengembangkan karier dari data entry ke bidang data yang lebih luas, kemampuan memasukkan dan mengelola data saja belum cukup. Kamu juga perlu menguasai keterampilan seperti Python, SQL, statistik, analisis data, machine learning, hingga AI agar lebih siap menghadapi kebutuhan industri.

Bootcamp Data Science & AI Machine Learning Dibimbing dirancang untuk membantumu menguasai keterampilan tersebut melalui kelas interaktif, sesi praktik, proyek, dan pendampingan mentor. Program ini cocok untuk mahasiswa, fresh graduate, maupun profesional yang ingin upskill atau beralih karier ke bidang data dan AI.

Program Bootcamp Data Science & AI Machine Learning Dibimbing

1. Live Class & Praktik : 55+ live class dan 45+ sesi praktik bersama mentor ahli.
2. Portofolio : Bangun portofolio melalui 20+ proyek dan real case yang relevan dengan kebutuhan industri.
3. Program Magang : Kesempatan magang selama 2,5 bulan di perusahaan, khusus program Job Connect Plus.
4. Pendampingan : Akses pendampingan fasilitator dan mentor selama 24/7 untuk mendukung proses belajar.
5. Penyaluran Kerja : Terhubung dengan program penyaluran kerja ke 1.100+ perusahaan.
6. Mentoring : Akses mentoring 1-on-1 tanpa batas bersama instruktur expert.
7. Komunitas Profesional : Kesempatan bergabung dengan komunitas Data Science & AI expert untuk memperluas koneksi.
8. Kelas Tambahan : Akses ekstra 10 live class untuk memperdalam skill, khusus program Job Connect Plus.

Siap Berkarier di Bidang Data dan AI?

Kalau kamu ingin meningkatkan kemampuan dari sekadar mengelola data menjadi mampu menganalisis, mengolah, dan membangun solusi berbasis AI, Bootcamp Data Science & AI Machine Learning Dibimbing siap membantumu. Kamu akan belajar melalui 55+ live class, 45+ sesi praktik, serta membangun portofolio dari 20+ proyek dan real case.

Tertarik untuk bergabung? Yuk, kunjungi Bootcamp Data Science & AI Machine Learning Dibimbing untuk melihat kurikulum lengkap, jadwal kelas, dan informasi pendaftarannya. Mulailah perjalanan kariermu di bidang data dan AI bersama Dibimbing!

FAQ

1. Apa Itu Data Entry dan Apa Saja Tugasnya?

Data entry adalah pekerjaan yang berfokus pada proses memasukkan, memperbarui, dan memeriksa data dalam sistem digital. Tugas data entry biasanya mencakup input data, verifikasi informasi, pembaruan database, dan memastikan data tetap akurat.

2. Data Entry Kerja Apa dan Apa Contohnya?

Pekerjaan data entry berkaitan dengan pengelolaan informasi perusahaan, seperti data pelanggan, transaksi, stok barang, atau hasil survei. Contoh data entry adalah memasukkan data penjualan ke Excel, memperbarui katalog produk, dan memindahkan informasi dari dokumen ke sistem perusahaan.

3. Apa Saja Jenis dan Skill Data Entry yang Dibutuhkan?

Jenis data entry cukup beragam, mulai dari entri data teks, angka, visual, manual, hingga berbasis riset. Sementara itu, skill data entry yang penting meliputi ketelitian, kemampuan mengetik, manajemen waktu, serta penguasaan Microsoft Excel dan Google Sheets.

4. Berapa Gaji dan Bagaimana Cara Menjadi Data Entry?

Gaji data entry berbeda tergantung pengalaman, lokasi, dan perusahaan tempat bekerja. Untuk menjadi data entry, kamu bisa mulai dengan belajar pengelolaan data, menguasai spreadsheet, melatih akurasi mengetik, membuat portofolio sederhana, lalu melamar posisi entry-level.

5. Apakah Data Entry Bisa WFH?

Ya, data entry WFH memungkinkan selama perusahaan menyediakan sistem digital dan akses kerja jarak jauh. Tugas seperti mengisi spreadsheet, memperbarui database, memverifikasi informasi, dan mengelola dokumen digital dapat dilakukan secara online.