Fungsi Excel yang Paling Sering Digunakan oleh Analis Data di Indonesia

Di tengah gempuran tools analisis data modern seperti Python, SQL, hingga Tableau, Microsoft Excel tetap memegang peran sentral dalam aktivitas analisis data di Indonesia. Tak bisa dimungkiri, Excel adalah perangkat lunak paling familiar dan accessible bagi banyak kalangan dari mahasiswa, pekerja pemula, hingga analis profesional di berbagai sektor industri.

Excel dengan versi terbaru kini bukan sekadar spreadsheet biasa. Di tangan yang tepat, Excel mampu menjadi mesin analitik yang kuat untuk memahami data, mendeteksi pola, dan menghasilkan insight yang bernilai bisnis. Namun, dari ratusan fungsi yang tersedia, ternyata ada beberapa yang benar-benar menjadi andalan utama bagi para analis data di Indonesia. Penasaran apa saja fugsinya? Yuk, kita bahas satu per satu!

1. VLOOKUP dan XLOOKUP: Andalan Mencocokkan Dua Dataset

Jika ada satu fungsi Excel yang paling lekat dengan aktivitas data matching, maka jawabannya adalah VLOOKUP. Fungsi ini sudah lama menjadi “sahabat karib” analis data saat perlu mencocokkan dua data yang berbeda sumber. Namun, seiring berjalannya waktu, Microsoft memperkenalkan versi penyempurnaannya, yaitu XLOOKUP. Fungsi ini tidak hanya menawarkan fleksibilitas lebih tinggi, tapi juga mengatasi kelemahan-kelemahan yang dimiliki VLOOKUP.

VLOOKUP digunakan untuk mencari nilai tertentu dalam kolom paling kiri suatu tabel, kemudian mengembalikan nilai dari kolom lain dalam baris yang sama. Misalnya, ketika seorang analis ingin mencocokkan data nama pelanggan dari dua file Excel berbeda, satu dari CRM dan satu dari sistem pembayaran, VLOOKUP dapat menyambungkannya dengan cepat. Namun kelemahannya, fungsi ini bergantung pada urutan kolom. Jika struktur data berubah, rumus bisa rusak. Inilah mengapa XLOOKUP menjadi jawaban.

XLOOKUP memungkinkan pencarian vertikal dan horizontal, bisa mencocokkan nilai dari kanan ke kiri (sesuatu yang mustahil di VLOOKUP), serta lebih tahan terhadap error. Dalam laporan DQLab (2024), 7 dari 10 peserta pelatihan data menyebutkan lookup function sebagai fungsi pertama yang mereka kuasai di Excel karena sering digunakan dalam proyek real.

Namun perlu dicatat, baik VLOOKUP maupun XLOOKUP tetap membutuhkan data yang bersih dan rapi. Salah satu kesalahan umum adalah menggunakan data dengan spasi tersembunyi atau nilai duplikat yang belum dibersihkan. Hal ini bisa menyebabkan lookup menghasilkan nilai salah atau error.

2. IF, IFS, dan Nested IF: Logika Dasar yang Menggerakkan Analisis

Dalam dunia data, logika adalah fondasi dari segala analisis. Itulah kenapa fungsi IF menjadi pilar penting dalam Excel. Fungsi ini memungkinkan kita membuat keputusan otomatis berdasarkan kondisi tertentu. Misalnya, jika nilai transaksi di atas Rp1.000.000 maka diberi label “High Value”, jika tidak maka “Regular”. Sederhana, tapi sangat berguna.

Fungsi IF pada dasarnya bekerja seperti pernyataan “jika-maka”. Tapi, ketika kondisi yang dianalisis lebih dari dua, maka dibutuhkan IF bersarang (nested IF) atau fungsi IFS yang lebih ringkas dan efisien. Fungsi IFS diperkenalkan untuk menghindari formula yang terlalu panjang dan susah dibaca. Sebagai contoh, ketika seorang analis harus mengklasifikasikan karyawan berdasarkan rentang umur atau skor performa, IF dan IFS adalah jawabannya.

Menurut Harvard Business Review (2023), kemampuan memahami dan membangun logika dasar dengan IF merupakan keterampilan yang menunjukkan pemahaman analitis mendalam seorang data analyst. Tapi ada satu hal yang sering luput: ketika terlalu banyak IF bersarang, celah untuk membuat kesalahan pun semakin besar. Oleh karena itu, penting untuk menamai variabel dengan baik, menyusun logika secara urut, dan menghindari pengulangan.

Baca juga: Bootcamp Data Analyst with Excel

3. Pivot Table: Ringkas, Cepat, dan Bertenaga

Pivot Table adalah bukti bahwa Excel bukan cuma alat hitung, tapi juga alat eksplorasi data. Dengan hanya beberapa klik, pengguna bisa merangkum ratusan ribu baris data menjadi laporan yang ringkas, bahkan disertai grafik. Fungsi ini sangat populer di kalangan analis karena kemampuannya menyajikan agregasi (sum, average, count) dengan segmentasi fleksibel (kategori, wilayah, waktu).

Dalam praktiknya, seorang data analyst di perusahaan retail bisa menggunakan Pivot Table untuk melihat total penjualan per kota, rata-rata pembelian per pelanggan, hingga segmentasi berdasarkan kategori produk. Menurut TechRepublic (2024), lebih dari 80% laporan berkala di perusahaan level menengah masih mengandalkan Pivot Table untuk insight operasional harian dan bulanan.

Namun, ada satu kesalahan klasik yang sering dilakukan banyak orang yakni lupa menekan tombol “Refresh” saat data sumber berubah. Ini bisa membuat hasil Pivot menjadi tidak akurat. Selain itu, struktur data juga harus rapi. Tidak boleh ada kolom ganda tanpa header, data kosong di tengah, atau mixed data type.

4. Fungsi Teks (LEFT, RIGHT, MID, LEN, TEXTSPLIT, CONCAT): Urusan Data Tak Lagi Ruwet

Dalam kehidupan nyata, tidak semua data datang dalam format yang rapi. Sering kali data yang kita terima dalam bentuk campuran teks, kode ID, atau nama panjang yang harus dipisah. Di sinilah peran fungsi teks menjadi sangat penting.

LEFT dan RIGHT digunakan untuk mengambil sejumlah karakter dari kiri atau kanan teks. MID memungkinkan kita mengambil teks di tengah. LEN menghitung jumlah karakter, CONCAT dan TEXTJOIN menggabungkan dua atau lebih kolom teks, dan TEXTSPLIT (fitur baru di Excel 365) memungkinkan pemisahan teks berdasarkan delimiter seperti koma atau spasi.

Misalnya, data pelanggan yang mencantumkan nama lengkap dan nomor ID dalam satu sel seperti “Andi_Surabaya_12345” bisa dipecah menjadi tiga informasi berbeda menggunakan TEXTSPLIT. Fungsi ini sangat membantu dalam proses data cleaning sebelum masuk ke tahap analisis.

Aspek yang sering terlupakan adalah karakter tersembunyi seperti spasi ekstra atau simbol non-printable yang bisa menyebabkan hasil manipulasi tidak sesuai ekspektasi. Untuk itu, disarankan menggunakan fungsi TRIM dan CLEAN terlebih dahulu sebelum menerapkan fungsi teks lainnya.

Baca juga: Belajar Fungsi Tanggal & Waktu di Excel

5. COUNTIF, SUMIF, dan Variannya: Agregasi yang Efisien dan Presisi

Fungsi COUNTIF dan SUMIF adalah senjata utama untuk melakukan perhitungan data dengan syarat tertentu. COUNTIF digunakan untuk menghitung jumlah sel yang memenuhi kondisi, sementara SUMIF menjumlahkan nilai berdasarkan kriteria.

Misalnya, seorang analis HR ingin menghitung berapa karyawan yang berasal dari Jakarta atau total tunjangan yang diberikan untuk karyawan dengan status “Tetap”, semua ini bisa diselesaikan dengan fungsi ini. Variasi lain seperti COUNTIFS dan SUMIFS memungkinkan kita menambahkan beberapa kondisi sekaligus.

Microsoft Learn (2023) mencatat bahwa fungsi ini paling sering digunakan dalam laporan operasional seperti keuangan, penggajian, hingga laporan penjualan. Penggunaannya pun relatif mudah, tapi perlu kehati-hatian dalam mencocokkan format data. Misalnya, jika kita ingin menghitung data numerik tetapi nilainya tersimpan sebagai teks, maka formula tidak akan bekerja sebagaimana mestinya.

FAQ

Q: Apakah semua analis data profesional di Indonesia masih menggunakan Excel?
A: Ya, mayoritas masih menggunakan Excel, terutama untuk analisis cepat, laporan harian, atau ketika berkolaborasi dengan divisi non-teknis yang belum terbiasa dengan tools lanjutan.

Q: Bagaimana cara mengetahui fungsi Excel mana yang harus dipelajari dulu?
A: Mulailah dari fungsi yang paling sering digunakan seperti VLOOKUP, IF, dan COUNTIF. Setelah itu, lanjutkan ke Pivot Table dan text functions untuk membersihkan data.

Q: Apakah Excel cukup kuat untuk analisis data skala besar?
A: Untuk analisis ringan dan menengah, Excel sangat mumpuni. Tapi untuk dataset besar (lebih dari 1 juta baris) atau model prediktif kompleks, sebaiknya gunakan tools seperti SQL, Python, atau R.

Oleh karenanya, menguasai Excel secara otodidak atau melalui training, dan mendapatkan sertifikasi profesional menjadi investasi cerdas itu penting banget untuk masa depan, lho! Meskipun seringkali diremehkan, hal ini punya dampak besar bagi karier dan produktivitas kerja. Dari memahami fungsi dasar hingga menguasai tools analisis yang kompleks, semua bisa kamu pelajari dengan pendekatan yang tepat dan semangat konsisten. Skill ini bukan cuma untuk angka-angka atau laporan, tapi juga untuk membuka pintu ke berbagai peluang karier baru hingga promosi jabatan dari tim yang benar-benar bisa diandalkan.

Jadi sekarang kamu nggak perlu bingung harus mulai belajar Excel dari mana? Kamu bisa ikuti berbagai pelatihan Excel interaktif dan aplikatif di DQLab, karena sudah terbukti berhasil mencetak talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data. Jadi, kamu nggak cuma belajar lewat teori, tapi langsung praktik dengan studi kasus yang relevan dengan dunia kerja. Yuk, mulai investasi masa depan kamu dengan ambil Bootcamp Data Analyst with Excel sekarang juga!

Penulis: Lisya Zuliasyari