Menganalisis Hierarki Data dengan SQL GROUP BY & ROLLUP

Pernah nggak Sahabat DQ merasa kebingungan saat berhadapan dengan tumpukan data yang seolah tidak ada habisnya? Data bisa jadi terlihat membosankan, tetapi jika diolah dengan cara yang tepat, data tersebut bisa menceritakan banyak hal menarik. Bayangkan ketika kita sedang menyusun laporan penjualan untuk berbagai produk di beberapa wilayah. Jika hanya melihat angka-angka mentah, mungkin sulit untuk langsung menangkap pola atau tren yang ada. Nah, di sinilah SQL hadir sebagai "teman setia" yang siap membantu kita memecah, mengelompokkan, dan menyusun data menjadi informasi yang jelas dan bermakna.

Bagi para pemula, profesional, atau siapa pun yang tertarik pada bidang data, mempelajari SQL itu seperti memegang kunci rahasia untuk menjelajahi dunia analisis data. Salah satu fitur yang bisa membuat pekerjaan kita lebih mudah adalah GROUP BY dan ROLLUP.

Dengan dua teknik ini, kita tidak hanya bisa mengelompokkan data, tetapi juga membuat ringkasan yang lebih detail dan menyeluruh. Mau tahu bagaimana caranya? Yuk, pelajari selengkapnya melalui pembahasan berikut ini! 

1. Apa itu GROUP BY dalam SQL?

Secara sederhana, GROUP BY adalah salah satu klausa dalam SQL yang digunakan untuk mengelompokkan baris data berdasarkan satu atau lebih kolom tertentu. Misalnya, bayangkan ketika kita memiliki tabel penjualan dengan kolom seperti kategori_produk, jumlah_penjualan, dan tanggal_penjualan.

Jika kita ingin melihat total penjualan per kategori produk, GROUP BY adalah solusinya. Dengan menambahkan GROUP BY pada kolom kategori_produk, SQL akan secara otomatis mengelompokkan data berdasarkan kategori, sehingga kita bisa melihat total penjualan untuk masing-masing kelompok tersebut.

Sumber: LearnSQL.com

GROUP BY menjadi penting saat kita perlu menganalisis data yang besar dengan cara yang lebih terstruktur. Contoh sederhana lainnya adalah jika kita ingin menghitung jumlah mahasiswa di setiap jurusan di sebuah universitas. Dengan GROUP BY, kita dapat dengan mudah membagi data berdasarkan jurusan, sehingga mendapatkan jumlah mahasiswa di setiap kelompok. Fungsi ini sering digunakan dalam laporan bisnis, terutama saat membuat summary atau ringkasan data berdasarkan kategori tertentu.

2. Mengenal Konsep ROLLUP dalam SQL

Jika GROUP BY membantu kita dalam mengelompokkan data, maka ROLLUP menawarkan analisis data yang lebih dalam dengan menghasilkan subtotal dan total keseluruhan dari kelompok data tersebut. Misalnya, jika kita memiliki data penjualan yang dikelompokkan berdasarkan kategori produk, ROLLUP memungkinkan kita untuk melihat subtotal setiap kategori, dan juga total keseluruhan dari semua kategori. Ini sangat berguna ketika kita perlu membuat laporan keuangan yang mencakup detail per kategori beserta ringkasan total di akhir.

Cara kerja ROLLUP adalah dengan memperluas fungsi GROUP BY. Misalnya, saat kita menggunakan GROUP BY pada dua kolom, ROLLUP dapat menghasilkan hasil yang tidak hanya mengelompokkan data berdasarkan dua kolom tersebut, tetapi juga memberikan subtotal untuk masing-masing kolom dan total keseluruhan.

Dalam skenario dunia nyata, ini berguna dalam laporan yang melibatkan beberapa tingkatan, seperti laporan penjualan yang dipecah berdasarkan wilayah, cabang, dan kemudian total nasional.

3. Perbedaan antara GROUP BY dan ROLLUP

Meskipun keduanya digunakan dalam analisis data, GROUP BY dan ROLLUP memiliki perbedaan signifikan dalam hal fungsionalitas. GROUP BY berfungsi untuk mengelompokkan data ke dalam kategori yang berbeda tanpa menghitung subtotal atau total keseluruhan. Ini sangat cocok digunakan ketika kita hanya memerlukan pembagian data ke dalam kelompok yang jelas dan tidak memerlukan ringkasan tambahan.

Di sisi lain, ROLLUP tidak hanya mengelompokkan data seperti GROUP BY, tetapi juga menghitung subtotal dan total, yang membuatnya lebih bermanfaat dalam laporan hierarkis yang kompleks. Sebagai contoh, dalam laporan tahunan perusahaan, GROUP BY bisa digunakan untuk mengelompokkan penjualan per bulan, sementara ROLLUP memungkinkan kita untuk melihat subtotal per kuartal dan total tahunan dengan lebih efisien. Oleh karena itu, pemilihan antara GROUP BY dan ROLLUP sangat bergantung pada kebutuhan spesifik analisis kita.

Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python

4. Studi Kasus: Menggunakan GROUP BY dan ROLLUP dalam SQL

Mari kita lihat contoh konkret bagaimana kedua fitur ini bekerja dalam SQL. Misalkan kita memiliki tabel penjualan dengan kolom kategori_produk, wilayah, dan total_penjualan. Jika kita ingin melihat total penjualan per kategori dan wilayah, kita bisa menggunakan GROUP BY seperti berikut:

Hasil dari query ini akan memberikan penjualan berdasarkan kombinasi kategori produk dan wilayah. Namun, jika kita ingin menambahkan subtotal untuk setiap kategori dan juga total keseluruhan, kita bisa menggunakan ROLLUP:

Dengan query ini, SQL tidak hanya akan mengelompokkan data seperti sebelumnya, tetapi juga memberikan subtotal untuk setiap kategori_produk serta total keseluruhan untuk seluruh penjualan. Hasil ini sangat membantu dalam membuat laporan yang mudah dipahami karena setiap tingkat hierarki data terwakili dengan jelas.

Sumber: Coding Sight

Baca juga : Catat! Ini 3 Keuntungan Belajar SQL dalam Mengolah Data

Memahami cara kerja GROUP BY dan ROLLUP dalam SQL adalah keterampilan yang sangat penting bagi siapa saja yang ingin menguasai analisis data hierarkis. Kedua fitur ini tidak hanya mempermudah pengelompokan data, tetapi juga menyediakan ringkasan dan wawasan yang lebih mendalam.

Dengan menguasai konsep ini, kita dapat meningkatkan efisiensi dalam pekerjaan dan membuat laporan yang lebih komprehensif. Jadi, jangan ragu untuk mencoba menerapkan GROUP BY dan ROLLUP dalam proyek kita berikutnya dan lihat bagaimana kedua fungsi ini dapat membuat analisis data kita menjadi lebih terstruktur dan informatif.

Kita ingin menguasai pengelolaan database menggunakan SQL dan keahlian lainnya sesuai kebutuhan di industri, tapi bingung harus bagaimana untuk memulai belajarnya? Jangan khawatir! Segera Sign Up ke DQLab! Di sini, kita 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, lho!

DQLab juga menyediakan modul berkualitas yang disusun oleh para ahli dengan studi kasus yang bisa membantu kamu memahami cara memecahkan masalah nyata dari berbagai industri. Tak hanya itu, metode pembelajaran HERO (Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based) yang diterapkan, ramah untuk pemula dan telah terbukti mencetak talenta-talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data.

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: Lisya Zuliasyari