Skenario

Anda bekerja sebagai Data Analyst di sebuah toko online. Perusahaan memiliki data transaksi yang masih berantakan. Tugas Anda adalah:

1. Membersihkan data transaksi.
2. Menstandarkan data.
3. Membuat kolom perhitungan.
4. Membuat Pivot Table.
5. Menganalisis penjualan.
6. Membuat visualisasi/dashboard.

---

1. Dataset Mentah

Silakan copy data berikut ke Excel:

ID Transaksi	Tanggal	Customer	Kota	Produk	Kategori	Qty	Harga	Sales	Status
TRX001	01/01/2026	Andi	Jakarta	Laptop Asus	Laptop	1	8500000	Andi	Selesai
TRX002	02/01/2026	Budi	jakarta	Mouse Logitech	Aksesoris	2	250000	Budi	selesai
TRX003	03/01/2026	Citra	Bogor	Keyboard Logitech	Aksesoris	1	450000	Citra	Selesai
TRX004	04/01/2026	Deni	Bekasi	Laptop Lenovo	Laptop	1	7200000	Deni	Pending
TRX005	05/01/2026	Eka	bogor	Monitor LG	Monitor	2	2200000	Eka	Selesai
TRX006	06/01/2026	Fajar	Cileungsi	Mouse Logitech	Aksesoris	3	250000	Fajar	selesai
TRX007	07/01/2026	Gina	Jakarta	Laptop Asus	Laptop	1	8500000	Gina	Selesai
TRX008	08/01/2026	Hadi	Bekasi	Monitor LG	Monitor	1	2200000	Hadi	Batal
TRX009	09/01/2026	Intan	Bogor	Keyboard Logitech	Aksesoris	2	450000	Intan	Selesai
TRX010	10/01/2026	Joko	jakarta	Laptop Lenovo	Laptop	2	7200000	Joko	Selesai
TRX011	11/01/2026	Andi	Jakarta	Mouse Logitech	aksesoris	1	250000	Andi	Selesai
TRX012	12/01/2026	Budi	Bekasi	Monitor LG	monitor	1	2200000	Budi	selesai
TRX013	13/01/2026	Citra	Bogor	Laptop Asus	Laptop	1	8500000	Citra	Pending
TRX014	14/01/2026	Deni	Cileungsi	Mouse Logitech	Aksesoris	4	250000	Deni	Selesai
TRX015	15/01/2026	Eka	Jakarta	Keyboard Logitech	Aksesoris	1	450000	Eka	Selesai
TRX016	16/01/2026	Fajar	Bekasi	Laptop Lenovo	Laptop	1	7200000	Fajar	selesai
TRX017	17/01/2026	Gina	bogor	Monitor LG	Monitor	2	2200000	Gina	Selesai
TRX018	18/01/2026	Hadi	Jakarta	Mouse Logitech	Aksesoris	2	250000	Hadi	Batal
TRX019	19/01/2026	Intan	Cileungsi	Laptop Asus	Laptop	1	8500000	Intan	Selesai
TRX020	20/01/2026	Joko	Bekasi	Keyboard Logitech	Aksesoris	2	450000	Joko	Selesai

---

2. Masalah Data yang Harus Ditemukan

Dataset sengaja dibuat memiliki beberapa masalah.

Masalah 1 — Penulisan kota

Ada:

• Jakarta
• jakarta
• Bogor
• bogor

Padahal seharusnya menjadi:

Jakarta, Bogor, Bekasi, Cileungsi

---

Masalah 2 — Penulisan kategori

Ada:

• Aksesoris
• aksesoris
• Monitor
• monitor

Harus distandarkan.

---

Masalah 3 — Status transaksi

Ada:

• Selesai
• selesai
• Pending
• Batal

Harus dibuat konsisten.

---

3. Tahap Data Cleaning

Tambahkan kolom:

Kolom	Fungsi
Kota_Clean	Membersihkan nama kota
Kategori_Clean	Membersihkan kategori
Status_Clean	Membersihkan status
Total	Menghitung nilai transaksi

Kota_Clean

Gunakan:

=PROPER(TRIM(D2))

Kategori_Clean

=PROPER(TRIM(F2))

Status_Clean

=PROPER(TRIM(J2))

Dengan demikian:

jakarta

menjadi:

Jakarta

---

4. Membuat Kolom Total

Tambahkan kolom Total Penjualan.

Rumus:

=G2*H2

Contoh:

Qty = 2
Harga = Rp250.000

Maka:

Total = Rp500.000

---

5. Tambahkan Kolom Bulan

Untuk kebutuhan analisis berdasarkan waktu:

=TEXT(B2;"mmmm")

Atau jika ingin bulan berupa angka:

=MONTH(B2)

---

6. Tambahkan Kolom Tahun

=YEAR(B2)

---

7. Pertanyaan Analisis

Setelah data selesai dibersihkan, peserta diberikan tugas:

Pertanyaan 1

Berapa total seluruh penjualan?

Pertanyaan 2

Produk apa yang menghasilkan penjualan terbesar?

Pertanyaan 3

Kategori apa yang paling banyak menghasilkan omzet?

Pertanyaan 4

Kota mana yang memiliki penjualan terbesar?

Pertanyaan 5

Berapa jumlah transaksi yang berstatus Selesai?

Pertanyaan 6

Berapa total penjualan transaksi Pending?

Pertanyaan 7

Produk mana yang paling banyak terjual berdasarkan Qty?

Pertanyaan 8

Siapa customer dengan total pembelian terbesar?

---

8. Membuat Pivot Table

Blok seluruh data yang sudah dibersihkan.

Kemudian:

Insert → PivotTable

Buat beberapa Pivot Table.

---

Pivot Table 1 — Penjualan Berdasarkan Produk

Rows:

• Produk

Values:

• Sum of Total

Hasil yang ingin diketahui:

Produk	Total Penjualan
Laptop Asus	…
Laptop Lenovo	…
Monitor LG	…
Keyboard Logitech	…
Mouse Logitech	…

Tujuan: mengetahui produk dengan omzet terbesar.

---

9. Pivot Table 2 — Penjualan Berdasarkan Kota

Rows:

Kota_Clean

Values:

Sum of Total

Contoh struktur:

Kota	Total Penjualan
Jakarta	…
Bogor	…
Bekasi	…
Cileungsi	…

---

10. Pivot Table 3 — Status Transaksi

Rows:

Status_Clean

Values:

Count of ID Transaksi

Hasil:

Status	Jumlah Transaksi
Selesai	…
Pending	…
Batal	…

Ini sangat bagus untuk latihan membuat Pivot Chart.

---

11. Pivot Table 4 — Produk Berdasarkan Qty

Rows:

Produk

Values:

Sum of Qty

Tujuannya mengetahui produk paling laris berdasarkan jumlah unit.

---

12. Pivot Table 5 — Customer Terbesar

Rows:

Customer

Values:

Sum of Total

Kemudian lakukan:

Sort → Largest to Smallest

Sehingga bisa diketahui:

Customer dengan nilai pembelian terbesar.

---

13. Pivot Table 6 — Analisis Kota dan Produk

Ini bagian yang lebih menarik.

Rows:

Kota_Clean

Columns:

Kategori_Clean

Values:

Sum of Total

Hasilnya menjadi matriks:

Kota	Aksesoris	Laptop	Monitor	Grand Total
Bekasi	…	…	…	…
Bogor	…	…	…	…
Cileungsi	…	…	…	…
Jakarta	…	…	…	…

Dari sini peserta dapat menjawab:

Kota mana yang paling potensial untuk kategori tertentu?

---

14. Pivot Table 7 — Analisis Penjualan Berdasarkan Tanggal

Rows:

Tanggal

Values:

Sum of Total

Kemudian kelompokkan tanggal menjadi:

Months

atau:

Days + Months

Ini digunakan untuk melihat trend penjualan.

---

15. Visualisasi

Setelah Pivot Table selesai, buat beberapa grafik.

Grafik 1 — Penjualan Berdasarkan Produk

Gunakan:

Column Chart

Tujuan:

Membandingkan omzet masing-masing produk.

Contoh visualisasi penjualan berdasarkan produk

Contoh bentuk grafik yang dapat dibuat dari Pivot Table setelah data dibersihkan.Rp0Rp6MRp12MRp18MRp24MLaptop AsusLaptop LenovoMonitor LGKeyboardMouse

Data pada grafik ini bersifat ilustratif untuk menunjukkan bentuk visualisasi.

---

16. Grafik 2 — Penjualan Berdasarkan Kota

Gunakan:

Bar Chart

Tujuannya mengetahui:

Kota dengan kontribusi penjualan terbesar.

---

17. Grafik 3 — Status Transaksi

Gunakan:

Pie Chart

Kategori:

• Selesai
• Pending
• Batal

Tujuannya melihat komposisi status transaksi.

---

18. Grafik 4 — Trend Penjualan

Gunakan:

Line Chart

Sumbu X:

Tanggal

Sumbu Y:

Total Penjualan

Pertanyaan analisis:

Apakah penjualan cenderung meningkat atau menurun?

---

19. Dashboard Akhir

Buat satu worksheet bernama:

DASHBOARD

Letakkan:

KPI

Total Penjualan

Rp ….

Total Transaksi

…. transaksi

Produk Terlaris

….

Kota Terbaik

….

Total Qty

…. unit

Kemudian tambahkan:

1. 📊 Grafik Penjualan per Produk
2. 📊 Grafik Penjualan per Kota
3. 🥧 Grafik Status Transaksi
4. 📈 Trend Penjualan
5. 📊 Penjualan berdasarkan Kategori

---

20. Tantangan Lanjutan

Kalau ini digunakan untuk materi Excel Data Analyst, saya sarankan tambahkan tantangan berikut.

Challenge 1

Buat Slicer untuk:

• Kota
• Kategori
• Status

Challenge 2

Buat Timeline berdasarkan tanggal.

Challenge 3

Buat Pivot Table:

Kota × Produk × Total Penjualan

Challenge 4

Cari Top 3 Produk berdasarkan omzet.

Challenge 5

Cari Top 5 Customer berdasarkan total pembelian.

Challenge 6

Buat Conditional Formatting pada Pivot Table untuk menunjukkan produk dengan penjualan tertinggi.

Challenge 7

Buat dashboard yang ketika Slicer Kota dipilih, seluruh grafik ikut berubah.

---

Alur Pembelajaran

Case ini bisa dijadikan latihan end-to-end Data Analyst dengan Excel:

DATA MENTAH
↓
Data Cleaning
↓
Standarisasi Data
↓
Data Validation
↓
Kolom Calculated
↓
Pivot Table
↓
Analisis Data
↓
Pivot Chart
↓
Slicer & Timeline
↓
Dashboard