Menjadi Data Analyst dari Nol (Part 22)

Blog Data Analyst Komputer Science

 

GROUP BY Lebih Dalam dengan SQL untuk Data Analyst (Panduan Praktis + Studi Kasus)

Kalau kamu belajar SQL untuk Data Analyst, maka GROUP BY adalah salah satu senjata paling wajib kamu kuasai.

Bukan cuma buat “ngitung total”, tapi juga untuk:

✅ Membuat ringkasan data
✅ Mencari insight bisnis
✅ Menyusun laporan
✅ Menjawab pertanyaan stakeholder
✅ Dasar pembuatan dashboard

Di artikel ini, kita bahas GROUP BY lebih dalam, lengkap dengan contoh real-world yang sering muncul di pekerjaan Data Analyst.

Apa Itu GROUP BY di SQL?

Secara sederhana:

GROUP BY digunakan untuk mengelompokkan baris data berdasarkan satu atau beberapa kolom.

Biasanya dipakai bersama fungsi agregat seperti:

• SUM()

• COUNT()

• AVG()

• MAX()

• MIN()

Contoh simpel:

SELECT category, SUM(sales)
FROM orders
GROUP BY category;

Artinya:

👉 Data dikelompokkan per category
👉 Lalu dijumlahkan nilai sales-nya

Hasilnya bukan lagi data mentah, tapi summary table.

Inilah mindset utama Data Analyst.

Kenapa GROUP BY Penting untuk Data Analyst?

Di dunia nyata, jarang sekali kita butuh data mentah 100%.

Yang dibutuhkan biasanya:

• Total penjualan per hari

• Jumlah transaksi per customer

• Revenue per produk

• Average order per region

Semua itu jawabannya:

🔥 GROUP BY

Tanpa ini, kamu cuma jadi “pengumpul data”, bukan analyzer.

Contoh Kasus Real: Dataset Penjualan

Misalnya kita punya tabel sales:

order_id	order_date	product	region	revenue

1. Total Revenue per Produk

SELECT product, SUM(revenue) AS total_revenue
FROM sales
GROUP BY product;

Ini menjawab pertanyaan:

👉 Produk mana paling menghasilkan uang?

Skill ini wajib buat reporting.

2. Jumlah Transaksi per Region

SELECT region, COUNT(order_id) AS total_orders
FROM sales
GROUP BY region;

Dipakai untuk:

• Analisa performa area

• Evaluasi sales territory

3. Average Revenue per Hari

SELECT order_date, AVG(revenue) AS avg_revenue
FROM sales
GROUP BY order_date;

Dipakai untuk:

• Trend harian

• Monitoring performa bisnis

GROUP BY Lebih dari Satu Kolom

Ini yang sering bikin pemula bingung.

Contoh:

SELECT region, product, SUM(revenue)
FROM sales
GROUP BY region, product;

Artinya:

👉 Dikelompokkan per region DAN product

Hasilnya:

• Produk A di Jakarta

• Produk A di Bandung

• Produk B di Jakarta
  dst…

Ini disebut multi-dimensional aggregation.

Sangat sering dipakai di dashboard.

Hubungan GROUP BY dengan HAVING

Ingat ini baik-baik:

• WHERE → filter sebelum grouping

• HAVING → filter setelah grouping

Contoh:

SELECT product, SUM(revenue) AS total_revenue
FROM sales
GROUP BY product
HAVING SUM(revenue) > 1000000;

Artinya:

👉 Tampilkan hanya produk dengan total revenue di atas 1 juta.

Ini powerful banget buat:

• Cari top product

• High performer only

• Anomali detection

Kesalahan Umum Saat Pakai GROUP BY

❌ Kolom SELECT tidak ikut GROUP BY

SELECT product, region, SUM(revenue)
FROM sales
GROUP BY product;

Ini ERROR.

Kalau kolom muncul di SELECT, maka harus:

• Masuk GROUP BY
  ATAU

• Dibungkus fungsi agregat

❌ Lupa alias

Selalu biasakan pakai alias:

SUM(revenue) AS total_revenue

Biar hasil query readable.

Pola Pikir Data Analyst Saat Pakai GROUP BY

Jangan cuma mikir syntax.

Biasakan bertanya:

• Saya mau jawab pertanyaan bisnis apa?

• Dimensi apa yang ingin dianalisa?

• Metric apa yang dihitung?

Contoh:

👉 Dimensi: product
👉 Metric: revenue

Maka:

GROUP BY product

Itulah cara berpikir Data Analyst.

Penutup

Kalau kamu serius mau jadi Data Analyst, maka:

🔥 GROUP BY bukan sekadar SQL command
🔥 Tapi alat berpikir analitis

Begitu kamu benar-benar paham ini, kamu akan:

✅ Lebih cepat bikin insight
✅ Lebih siap interview
✅ Lebih pede bikin dashboard
✅ Lebih paham struktur data

Bagikan

Jangan lewatkan

Menjadi Data Analyst dari Nol (Part 22)

4/ 5

Oleh demonbrando

demonbrando Monday, February 16, 2026 Komentar