Materi MySQL untuk Data Analis

1. Pengantar MySQL untuk Data Analis

MySQL adalah sistem manajemen basis data relasional (RDBMS) yang sangat umum digunakan untuk menyimpan, mengelola, dan menganalisis data. Bagi Data Analis, MySQL berperan penting sebagai sumber data sebelum diolah lebih lanjut menggunakan Excel, Python, atau tools visualisasi.

Peran MySQL dalam Data Analisis:

• Menyimpan data transaksi, pelanggan, produk, dan log
• Mengambil data dengan cepat menggunakan query SQL
• Melakukan agregasi dan analisis awal langsung di database
• Menjadi sumber data untuk dashboard dan laporan

---

2. Konsep Dasar Database Relasional

2.1 Database, Tabel, dan Record

• Database: kumpulan data terstruktur
• Tabel: tempat penyimpanan data berbentuk baris & kolom
• Record (Row): satu baris data
• Field (Column): atribut data

2.2 Primary Key & Foreign Key

• Primary Key (PK): identitas unik (contoh: id_pelanggan)
• Foreign Key (FK): penghubung antar tabel

Contoh relasi:

• Tabel pelanggan
• Tabel transaksi (memiliki id_pelanggan)

---

3. Dasar SQL (Structured Query Language)

3.1 SELECT – Mengambil Data

SELECT * FROM penjualan;

SELECT nama_produk, harga FROM produk;

3.2 WHERE – Filter Data

SELECT * FROM penjualan

WHERE kota = ‘Jakarta’;

3.3 ORDER BY – Mengurutkan Data

SELECT * FROM penjualan

ORDERBY total DESC;

3.4 LIMIT – Membatasi Data

SELECT * FROM penjualan

ORDERBY total DESC

LIMIT10;

---

4. Fungsi Agregasi untuk Analisis Data

4.1 Fungsi Agregasi Dasar

• SUM() → total
• AVG() → rata-rata
• COUNT() → jumlah data
• MAX() / MIN()

SELECT SUM(total) AS total_penjualan FROM penjualan;

SELECT AVG(total) AS rata_rata FROM penjualan;

4.2 GROUP BY – Analisis Per Kategori

SELECT kota, SUM(total) AS total_penjualan

FROM penjualan

GROUPBY kota;

4.3 HAVING – Filter Hasil Agregasi

SELECT kota, SUM(total) AS total_penjualan

FROM penjualan

GROUPBY kota

HAVING SUM(total) > 10000000;

---

5. JOIN – Menggabungkan Banyak Tabel

5.1 INNER JOIN

SELECT p.nama_pelanggan, t.tanggal, t.total

FROM transaksi t

INNERJOIN pelanggan p

ON t.id_pelanggan = p.id_pelanggan;

5.2 LEFT JOIN

Digunakan saat ingin menampilkan seluruh data dari tabel utama.

SELECT p.nama_pelanggan, t.total

FROM pelanggan p

LEFTJOIN transaksi t

ON p.id_pelanggan = t.id_pelanggan;

---

6. Analisis Waktu (Time Series)

6.1 Filter Berdasarkan Tanggal

SELECT * FROM transaksi

WHERE tanggal BETWEEN’2025-01-01’AND’2025-01-31′;

6.2 Analisis Bulanan

SELECTMONTH(tanggal) AS bulan,

SUM(total) AS total_penjualan

FROM transaksi

GROUPBYMONTH(tanggal);

---

7. Subquery (Query Bertingkat)

SELECT nama_produk, harga

FROM produk

WHERE harga > (

SELECT AVG(harga) FROM produk

);

Digunakan untuk analisis perbandingan dan ranking.

---

8. Studi Kasus Data Analis

Studi Kasus 1: Produk Terlaris

SELECT id_produk, SUM(qty) AS total_terjual

FROM detail_transaksi

GROUPBY id_produk

ORDERBY total_terjual DESC

LIMIT5;

Studi Kasus 2: Penjualan per Kota

SELECT kota, COUNT(*) AS jumlah_transaksi,

SUM(total) AS omzet

FROM penjualan

GROUPBY kota;

---

9. Data Cleaning di MySQL

9.1 Menghapus Data NULL

SELECT * FROM pelanggan

WHERE email ISNOTNULL;

9.2 Menghapus Duplikasi

SELECT email, COUNT(*)

FROM pelanggan

GROUPBY email

HAVINGCOUNT(*) > 1;

---

10. Integrasi MySQL dengan Tools Data Analis

• Excel / Power BI → Import data dari MySQL
• Python (Pandas) → Analisis lanjutan
• Dashboard → Visualisasi data

---

11. Skill SQL yang Wajib untuk Data Analis

• SELECT, WHERE, ORDER BY
• GROUP BY & HAVING
• JOIN
• Subquery
• Analisis waktu

---

12. Latihan Mandiri

1. Tampilkan total penjualan per bulan
2. Cari 3 pelanggan dengan transaksi terbesar
3. Hitung rata-rata penjualan per kota
4. Gabungkan data pelanggan dan transaksi