Kapan Menggunakan Pivot Dua Dimensi vs Pivot Satu Dimensi?

PivotTable merupakan salah satu fitur Microsoft Excel yang berguna untuk merangkum, mengelompokkan, dan menganalisis data dalam jumlah besar. Berdasarkan struktur analisisnya, PivotTable dapat digunakan dalam bentuk satu dimensi maupun dua dimensi. Keduanya sama-sama membantu menyederhanakan data, tetapi memiliki tujuan analsiis yang berbeda.

Pivot satu dimensi lebih cocok ketika pengguna hanya ingin melihat ringkasan berdasarkan satu kategori. Sementara itu, pivot dua dimensi digunakan ketika pengguna ingin membandingkan data berdasarkan dua kategori sekaligus. Memahami perbedaan keduanya akan membantu pengguna memilih struktur PivotTable pada Excel yang sesuai dengan kebutuhan analisis. Nah, kalau kamu penasaran, ayo simak penjelasan lebih lanjutnya di bawah ini sahabat DQLab!

1. Apa Itu Pivot Satu Dimensi?

Pivot satu dimensi adalah bentuk PivotTable yang menggunakan satu variabel utama sebagai kategori analisis. Data biasanya dikelompokkan berdasarkan satu field pada bagian Rows, kemudian nilai numerik diringkas menggunakan fungsi seperti SUM, AVERAGE, COUNT, atau MAX. Sebagai contoh, sebuah perusahaan memiliki data penjualan berikut:

Jika ingin mengetahui total penjualan berdasarkan produk, pengguna dapat membuat PivotTable dengan Produk sebagai Rows dan Penjualan sebagai Values. Hasilnya dapat berupa:

Dalam contoh tersebut, analisis hanya berfokus pada satu kategori yaitu produk. Oleh karena itu, struktur ini disebut pivot satu dimensi.

Baca Juga: 4 Contoh Portfolio Data Scientist yang Luar Biasa

2. Kapan Menggunakan Pivot Satu Dimensi?

Pivot satu dimensi dapat digunakan ketika pertanyaan analisis hanya membutuhkan satu sudut pandang. Misalnya:

• Berapa total penjualan setiap produk?

• Berapa jumlah pelanggan berdasarkan kota?

• Berapa rata-rata pendapatan berdasarkan pekerjaan?

• Berapa jumlah transaksi berdasarkan jenis produk?

• Produk mana yang memiliki penjualan paling tinggi?

Jika kebutuhan analisis hanya membutuhkan jawaban berdasarkan satu kategori, pivot satu dimensi biasanya sudah cukup. Keunggulan utamanya adalah struktur tabel lebih sederhana sehingga hasilnya lebih mudah dibaca. Pivot satu dimensi juga cocok untuk membuat laporan ringkas atau mengetahui distribusi data secara cepat.

3. Apa itu Pivot Dua Dimensi?

Berbeda dengan pivot satu dimensi, Pivot Dua Dimensi menggunakan dua kategori untuk melakukan analisis. Satu kategori biasanya ditempatkan pada Rows dan kategori lainnya pada Columns. Sementara itu, data yang ingin diringkas ditempatkan pada Values.

Misalnya, menggunakan data penjualan yang sama. Jika ingin mengetahui total penjualan setiap produk berdasarkan wilayah, pengguna dapat menempatkan Produk pada Rows, Wilayah pada Columns, dan Penjualan pada Values. Hasilnya dapat menjadi:

Dari tabel tersebut, pengguna tidak hanya mengetahui total penjualan setiap produk, tetapi juga dapat melihat bagaimana penjualan produk tersebut tersebar di setiap wilayah. Inilah fungsi utama pivot dua dimensi yaitu memberikan perspektif silang atau cross-tabulation antara dua variabel.

4. Kapan Menggunakan Pivot Dua Dimensi?

Pivot dua dimensi lebih tepat digunakan ketika analisis membutuhkan perbandingan antara dua kategori. Beberapa contoh pertanyaan yang dapat dijawab adalah:

• Produk apa yang paling banyak terjual di setiap wilayah?

• Bagaimana penjualan setiap produk berubah berdasarkan bulan?

• Berapa jumlah pelanggan berdasarkan jenis kelamin dan kelompok usia?

• Bagaimana pendapatan berbeda berdasarkan pendidikan dan pekerjaan?

• Berapa jumlah produksi setiap komoditas berdasarkan tahun dan provinsi?

Misalnya, ketika ingin mengetahui penjualan berdasarkan produk dan bulan. Produk dapat ditempatkan pada Rows, Bulan pada Columns, sedangkan Penjualan ditempatkan pada Values. Dengan struktur tersebut, pengguna dapat melihat pola penjualan secara horizontal maupun vertikal.

Baca Juga: Contoh Implementasi Data Science dalam Keseharian

5. Bagaimana Memilih Jenis Pivot yang Tepat?

Pemilihan antara pivot satu dimensi dan dua dimensi sebenarnya dapat dimulai dari pertanyaan analisis yang ingin dijawab. Jika pertanyaannya hanya melibatkan satu kategori, gunakan pivot satu dimensi. Contohnya, “berapa total penjualan produk berdasarkan wilayah?”

Prinsip sederhananya adalah:

1 kategori → Pivot Satu Dimensi

2 kategori → Pivot Dua Dimensi

Namun, bukan berarti pivot dua dimensi selalu lebih baik. Jika kebutuhan laporan hanya membutuhkan satu kategori, menambahkan dimensi kedua justru dapat membuat tabel menjadi lebih ramai dan sulit dibaca.

Pivot satu dimensi dan pivot dua dimensi memiliki fungsi yang sama-sama penting dalam analisis data, tetapi digunakan untuk kebutuhan yang berbeda. Pivot satu dimensi cocok untuk membuat ringkasan berdasarkan satu kategori, sedangkan pivot dua dimensi cocok untuk membandingkan data berdasarkan dua kategori sekaligus. Jika hanya ingin mengetahui total penjualan berdasarkan produk, gunakan pivot satu dimensi. Jika ingin mengetahui total penjualan setiap produk sekaligus membandingkannya antarwilayah, gunakan pivot dua dimensi.

FAQ

1. Apa perbedaan Pivot satu dimensi dan dua dimensi?

Pivot satu dimensi menggunakan satu kategori analisis, sedangkan Pivot dua dimensi menggunakan dua kategori, biasanya melalui Rows dan Columns.

2. Kapan sebaiknya menggunakan Pivot dua dimensi?

Gunakan Pivot dua dimensi ketika ingin membandingkan data berdasarkan dua kategori, seperti penjualan produk berdasarkan wilayah atau penjualan berdasarkan bulan dan produk.

3. Apakah Pivot dua dimensi selalu lebih baik?

Tidak. Jika analisis hanya membutuhkan satu kategori, Pivot satu dimensi lebih sederhana dan mudah dibaca.

Kalau kamu tertarik untuk berkarir sebagai Data Analyst yang menguasai teknik Data Cleaning secara handal, ini adalah saat yang tepat! Yuk, segera Sign Up ke DQLab! Di sini, kamu bisa belajar dari dasar hingga tingkat lanjut dengan materi dan tools yang relevan dengan kebutuhan industri, bahkan tanpa latar belakang IT. Belajar kapan saja dan di mana saja dengan fleksibilitas penuh, serta didukung oleh fitur eksklusif Ask AI Chatbot 24 jam!

Tidak cuma itu, DQLab juga sudah menerapkan metode pembelajaran HERO (Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based) yang dirancang ramah untuk pemula, dan telah terbukti mencetak talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data. Jadi, mau tunggu apa lagi?

Jadi, tunggu apa lagi? Segera persiapkan diri untuk menguasai keterampilan di bidang data dan teknologi dengan subscribe modul premium, atau ikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python sekarang juga!

Penulis: Reyvan Maulid