Apakah Lambat Mengolah Data di Excel Dinilai Kurang Rajin? Ini Penyebabnya!

Pernah merasa sudah bekerja dengan serius, tetapi tugas Excel tetap membutuhkan waktu lebih lama dari yang diperkirakan? Mengolah data, membuat laporan, atau mencocokkan informasi satu per satu memang menghabiskan banyak waktu, terutama jika dilakukan dengan cara manual. Kondisi tersebut terkadang membuat seseorang dianggap kurang produktif atau kurang rajin.

Nah, apakah benar demikian? Padahal, lamanya mengerjakan pekerjaan di Excel belum tentu menunjukkan tingkat kerajinan seseorang. Tentu, ada faktor lain yang dapat memengaruhi kecepatan, mulai dari pemahaman terhadap fitur Excel hingga cara seseorang menyusun alur kerja. Daripada bingung sendiri, mari cari tahu jawabannya sahabat DQLab!

1. Terlalu Banyak Mengandalkan Cara Manual

Salah satu penyebab pekerjaan Excel terasa lambat adalah terlalu banyak proses yang dilakukan secara manual. Misalnya, ketika harus mencari informasi tertentu dari ribuan baris data, seseorang mungkin melakukan pencarian satu per satu. Ketika harus membuat laporan bulanan, data dari beberapa file juga bisa saja digabungkan dengan copy-paste secara berulang.

Cara tersebut memang tetap dapat menghasilkan laporan. Namun, semakin besar jumlah data yang harus diproses maka semakin banyak pula waktu yang dibutuhkan. Selain memakan waktu, pekerjaan manual juga meningkatkan kemungkinan terjadinya kesalahan seperti:

• data terlewat,

• angka tertukar,

• rumus tidak konsisten,

• data terduplikasi, atau

• informasi dari file berbeda tidak sinkron.

Baca Juga: Bootcamp Data Analyst with Excel

2. Belum Mengetahui Formula yang Tepat

Excel memiliki banyak formula yang dapat membantu mengolah data. Namun, seseorang tidak otomatis mengetahui formula mana yang paling sesuai hanya karena sudah sering menggunakan Excel. Contohnya, pekerjaan yang sebenarnya dapat diselesaikan menggunakan fungsi seperti IF, SUMIF, COUNTIF, XLOOKUP, atau fungsi pengolahan teks mungkin masih dilakukan melalui proses manual.

Akibatnya, pekerjaan yang seharusnya dapat diselesaikan dalam beberapa langkah justru membutuhkan banyak tahapan. Memahami formula bukan berarti harus menghafal seluruh fungsi Excel. Yang lebih penting adalah mengetahui masalah apa yang ingin diselesaikan dan fitur apa yang dapat digunakan untuk menyelesaikannya.

3. Belum Terbiasa Menggunakan Fitur Excel

Excel bukan merupakan tempat untuk memasukkan angka ke dalam tabel. Ada berbagai fitur yang dapat membantu pengguna mengelola data seperti Sort dan Filter, Conditional Formatting, Data Validation, PivotTable, Charts, XLOOKUP, Power Query, dan berbagai fungsi untuk analisis data. Jika fitur tersebut belum familiar, seseorang mungkin membutuhkan waktu lebih lama untuk menyelesaikan pekerjaan. Sebaliknya, ketika seseorang sudah mengetahui alur kerja yang tepat, beberapa tahapan yang sebelumnya dilakukan secara manual dapat disederhanakan.

4. Data yang Diolah Belum Terstruktur

Kecepatan kerja juga dipengaruhi oleh kondisi data. Data yang tidak memiliki struktur jelas dapat membuat proses pengolahan menjadi lebih rumit. Misalnya, penulisan nama produk tidak konsisten, format tanggal berbeda-beda, terdapat baris kosong, atau satu kolom berisi berbagai jenis informasi..

Dalam kondisi seperti ini, menggunakan formula saja belum tentu menyelesaikan masalah. Data perlu dibersihkan dan ditata terlebih dahulu. Karena itu, kemampuan mengolah data di Excel juga mencakup pemahaman mengenai bagaimana menyiapkan data agar mudah dianalisis.

Baca Juga: Belajar Fungsi Tanggal & Waktu di Excel

5. Belum Menemukan Workflow yang Efisien

Ada perbedaan antara bisa menggunakan Excel dan bisa bekerja secara efisien menggunakan Excel. Seseorang mungkin sudah mengetahui berbagai formula, tetapi tetap membutuhkan waktu lama karena belum memiliki alur kerja yang jelas. Misalnya:

Cara kerja kurang efisien:

Data mentah → copy-paste → cari data manual → hitung manual → revisi → buat laporan ulang

Sedangkan workflow yang lebih terstruktur dapat berupa:

Cara kerja lebih efisien:

Data mentah → cleaning → formula/lookup → PivotTable → analisis → laporan

Perbedaannya bukan semata-mata pada jumlah waktu yang dihabiskan untuk bekerja, tetapi pada bagaimana pekerjaan tersebut dirancang sejak awal.

6. Apakah Lambat Mengolah Data Excel Berarti Kurang Rajin?

Tidak selalu. Kecepatan menyelesaikan pekerjaan Excel dapat dipengaruhi oleh banyak hal, termasuk kompleksitas data, jumlah data, pemahaman terhadap Excel, kualitas data, dan metode yang digunakan. Namun, bukan berarti kecepatan tidak penting.

Dalam lingkungan kerja, kemampuan menyelesaikan tugas secara efektif dapat membantu seseorang menghemat waktu dan mengurangi pekerjaan berulang. Karena itu, daripada hanya berusaha bekerja lebih cepat, akan lebih baik jika seseorang juga belajar bekerja dengan cara yang lebih efisien.

Ketika seseorang membutuhkan waktu lama untuk menyelesaikan pekerjaan Excel, evaluasinya tidak harus berhenti pada pertanyaan “kenapa kamu lama?” Pertanyaannya justru beralih menjadi “bagian mana dari prosesnya yang membuat pekerjaan menjadi lama?” Jika masalahnya adalah pekerjaan manual, solusinya mungkin mempelajari formula atau fitur tertentu. Jika masalahnya adalah data yang berantakan, solusinya bisa dimulai dari data cleaning. Namun, apabila masalahnya adalah workflow, mungkin yang perlu diperbaiki adalah cara menyusun proses kerja.

FAQ

1. Apakah lambat menggunakan Excel berarti kurang rajin?

Tidak selalu. Lambatnya pekerjaan dapat disebabkan oleh metode yang masih manual, kurang memahami fitur Excel, data yang tidak terstruktur, atau belum memiliki workflow yang efisien.

2. Skill Excel apa yang penting untuk dunia kerja?

Selain formula dasar, kemampuan seperti lookup, IF, SUMIF/COUNTIF, PivotTable, data cleaning, filtering, dan visualisasi data dapat membantu menyelesaikan berbagai pekerjaan secara lebih efisien.

3. Apakah mengikuti bootcamp Excel bisa membantu meningkatkan skill kerja?

Bisa, terutama jika pembelajarannya menggunakan latihan dan kasus yang relevan dengan pekerjaan. Peserta dapat belajar Excel secara lebih terstruktur sekaligus memahami penerapannya dalam situasi kerja.

Yuk perdalam pemahaman excel kamu bersama DQLab! DQLab adalah platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT yang memudahkan beginner untuk mengakses informasi mengenai data science secara lebih mendalam.

DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Jadi sangat cocok untuk kamu yang belum mengenal data science sama sekali. Untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis dan aplikatif, yuk sign up sekarang di DQLab.id atau ikuti Bootcamp Data Analyst with Excel berikut untuk informasi lebih lengkapnya atau ikuti Bootcamp Data Analyst with Excel!

Penulis: Reyvan Maulid