Catat Formula Syntax dan Variabel pada Data Analysis Expressions

Kamu ingin bekerja atau switch career sebagai Data Analyst? Maka kamu perlu memiliki basic knowledge mengenai pengolahan data. Dalam dunia bisnis, Data Analytics & Visualization cukup krusial karena perangkat ini akan mengubah data yang jumlahnya banyak tersebut, jadi sebuah informasi yang menunjang perkembangan bisnis suatu perusahaan. 

Tentu kamu memerlukan metode dan tools untuk mengolah sebuah data. Salah satu tools Data Analytics yang populer banget digunakan perusahaan adalah Power BI.

Menurut Techtarget, Microsoft Power Bi adalah software yang dapat menganalisa, menggabungkan, dan memvisualisasikan kumpulan data dalam tampilan atau user-interface yang mudah digunakan. Selain itu, Power BI juga semakin efektif karena terintegrasi dengan Excel, Azure, serta beberapa platform Microsoft lainnya. 

Dari sekian banyak fiturnya, Power BI punya yang namanya Data Analysis Expressions (DAX). Kira-kira apa, sih, DAX ini dan mengapa penting untuk untuk dipelajari? Tenang saja, Kelas.com akan menguraikannya dalam artikel berikut!

Apa itu Data Analysis Expressions?

Dilansir dari Microsoft.com, Data Analysis Expressions atau DAX adalah kumpulan rumus (syntax) yang terdiri dari fungsi, operasional, dan konstanta untuk membuat nilai atau hasil perhitungan dalam Power BI, Analysis Service, dan Power Pivot di Excel.

DAX memungkinkan kamu melakukan sejumlah kalkulasi tingkat lanjut, berdasarkan data yang sudah terdapat pada tabel dan kolom dalam model, sehingga tercipta informasi baru dari data tersebut. Data Analysis Expressions sendiri punya dua tipe data berupa Numeric dan Non-Numeric. 

Adapun, konsep penting yang terdapat di dalam Data Analysis Expressions adalah sebagai berikut: 

• Syntax: Mengacu pada elemen pembuatan rumus/formula kalkulasi yang tepat dalam pengolahan data. Misalnya seperti parenthesis, summation, name of the table, DAX Functions, dan masih banyak lagi. 

• Function: Mengacu pada formula yang sudah terdapat dalam tools dan bisa langsung digunakan untuk kalkulasi. 

• Context: Mengacu pada hal yang harus dipahami saat menggunakan DAX. Ada dua jenis konteks, yakni Row Context dan Filter Context.

Kenapa Data Analysis Expressions Penting? 

Apa yang membuat Data Analysis Expressions penting untuk dipelajari? Ini karena DAX efektif dalam menghitung dan menganalisa data yang rumit. Selain itu, Data Analysis Expressions adalah fitur yang tepat kalau kamu ingin membandingkan jumlah penjualan dari dua periode waktu berbeda. 

Dengan beberapa perintah yang tersedia dalam syntax DAX, laporan yang dihasilkan pun jauh lebih intuitif. Tidak butuh waktu lama, kamu bisa memecahkan perhitungan rumit yang mustahil diselesaikan hanya menggunakan fungsi standar dalam Excel.

Fungsi Pada Data Analysis Expressions 

Sumber: Microsoft.com 

Functions atau fungsi pada Data Analysis Expressions adalah serangkaian rumus yang bisa langsung dipergunakan untuk kalkulasi. Fungsi ini ada banyak sekali jumlahnya dan masing-masing punya kegunaan tersendiri. Berikut adalah beberapa diantaranya. 

Date and Time Functions 

Fungsi ini memungkinkan kamu untuk menghitung tanggal dan periode dalam format Date Time apapun. Yang termasuk di dalam fungsi ini adalah CALENDAR, DATEDIFF, NOW, DATEVALUE, DAY, HOUR, MINUTE, DATEADD, DATESBETWEEN, LASTDATE, ENDOFYEAR, dan masih banyak lagi. 

Filter Functions 

Fungsi ini memungkinkan kamu mengembalikan data tertentu, menyaring data berdasarkan suatu nilai tertentu, hingga mempermudah mencari nilai yang diinginkan dalam suatu tabel.

Dengan begitu, kamu pun dapat memanipulasi data untuk menciptakan kalkulasi yang lebih dinamis. Yang termasuk di dalam fungsi Data Analysis Expressions ini adalah ALL, ALLCROSSFILTERED, ALLEXCEPT, ALLSELECTED, CALCULATE, EARLIER, INDEX, KEEPFILTER, dan masih banyak lagi. 

Logical Functions 

Fungsi ini memungkinkan kamu meninjau logika dari suatu data yang sedang diolah. Logical Functions berpatokan pada True (Benar) atau False (Salah). Yang termasuk ke dalam fungsi ini adalah TRUE, SWITCH, NOT, OR, AND, BITAND, IF, FALSE, dan masih banyak lagi. 

Mathematical and Trigonometric Functions

Sesuai namanya, fungsi ini memungkinkan kamu melakukan perhitungan matematika pada suatu data. Mirip seperti Excel, namun terdapat beberapa perbedaan jenis data numerik yang digunakan dalam Data Analysis Expressions. Yang termasuk fungsi ini diantaranya adalah ASIN, EVEN, COMBINA, COS, CEILING, dan lain-lain. 

Financial Functions

Fungsi ini memungkinkan kamu melakukan kalkulasi keuangan, misalnya seperti nilai bersih, mengkonversi angka, ataupun menghitung jumlah pinjaman. Yang termasuk ke dalam fungsi keuangan dalam Data Analysis Expressions adalah DB, DDB, DURATION, NOMINAL, PMT, LEVEL, SOUTH, dan lain-lain. Financial functions juga bisa kamu temukan dalam perhitungan Excel. 

Table Manipulations Functions 

Fungsi ini memungkinkan kamu melakukan pengembalian tabel atau memanipulasi tabel yang ada. Adapun, yang termasuk di dalamnya adalah ROLLUP, VALUES, UNION, SUMMARY, LINE, dan masih banyak lagi. 

Baca juga:

• Mengenal Tools Power Query pada Excel untuk Analisis Data

Formula Syntax Pada Data Analysis Expressions 

Seperti yang sudah disebutkan sebelumnya, syntax merujuk pada elemen formula perhitungan dalam proses pengolahan data. Ada tiga cara untuk menggunakan formula dalam DAX.

• Calculated Table: Kalkulasi yang menambahkan tabel tambahan ke dalam data berdasarkan rumus. 

• Measure: Kalkulasi yang menambahkan ringkasan atau pengukuran agregasi ke dalam tabel berdasarkan rumus. 

• Calculated Columns: Kalkulasi yang memungkinkan kamu menambahkan kolom ke dalam tabel berdasarkan rumus. 

Berikut adalah penjelasan dari penggunaan rumus dalam Syntax tersebut. 

1. Nama dari pengukuran (the name of measure) atau calculated column 

2. Operator yang sama dengan (“=”) untuk mengawali formula

3. Fungsi DAX

4. Tabel/kolom yang dituju (Column/table references)

5. Setiap parameter berikutnya perlu ditambahkan koma (“,”)

Adapun, menuliskan formula Data Analysis Expressions cukup mudah. Kamu cukup memahami basic-nya saja untuk dapat menerapkan rumus ini ke dalam data. 

Variabel Pada Data Analysis Expressions 

Sumber: sqlbi.com

Kegunaan variabel dalam rumus Data Analysis Expressions adalah untuk memudahkan kamu dalam melakukan kalkulasi yang lebih kompleks dan efisien. Ada beberapa alasan mengapa variabel sangat penting dalam DAX.

• Memudahkan dalam keterbacaan kode. Penambahan variabel secara efektif akan memberikan informasi deskriptif ke dalam kode, sehingga jadi lebih mudah untuk diinterpretasikan. 

• Meningkatkan performa. Selanjutnya, manfaat variabel dalam Data Analysis Expressions adalah mengoptimalkan DAX mana data yang dapat dihitung sekali dan yang disimpan untuk nanti. 

• Memudahkan proses debug. Debugging merupakan hal yang biasa dalam kalkulasi menggunakan Data Analysis Expressions. Kamu bisa memeriksa variabelnya dengan menggunakan tools debugger, seperti debugger Tabular Editor 3, atau mengembalikan nilai variabel tersebut. 

#BelajarLebihMudah Melalui Kelas Microsoft Power BI di Kelas.com

Bagaimana? Sekarang kamu sudah mengerti, kan, apa itu DAX? Data Analysis Expression adalah tools yang bisa kamu manfaatkan agar proses pengolahan data jadi lebih mudah, tepat, dan efisien. 

Kalau kamu tertarik untuk mengulik Data Analysis Expressions ini lebih dalam, Kelas.work membuka kelas Fundamental Microsoft Power BI Desktop & DAX yang akan menunjang kamu dengan berbagai macam pembelajaran seperti menganalisis data, mengolah data, hingga mempublikasikan laporan. Kamu akan dibimbing oleh tutor yang berpengalaman di bidangnya, lho. 

Tunggu apalagi? Ayo, daftarkan dirimu sekarang!