Mengapa Laporan Keuangan Tidak Harus Dibuat Ulang di Excel Setiap Bulan?

Bagi sebagian staf keuangan, akhir bulan identik dengan pekerjaan yang berulang. Mulai dari mengumpulkan transaksi, menyalin data, menghitung total, menyusun laporan, lalu melakukan pengecekan kembali. Ketika memasuki bulan berikutnya, proses yang sama sering dilakukan dari awal.

Padahal, Excel dapat digunakan dengan cara yang lebih efisien. Laporan keuangan tidak harus selalu dibuat ulang setiap bulan. Melalui struktur data, formula, dan template yang tepat, pekerjaan pelaporan dapat dirancang agar sebagian besar prosesnya cukup dilakukan sekali dan kemudian digunakan kembali.

Perubahan cara kerja inilah yang membuat pelatihan Excel untuk laporan keuangan tidak hanya berkaitan dengan kemampuan menggunakan rumus, tetapi juga bagaimana membangun sistem kerja yang lebih terstruktur. Nah, kira-kira kenapa alasannya ya sahabat DQLab? Biar kamu tidak semakin digantung dan penasaran sama jawabannya, simak penjelasannya, yuk!

1. Excel Dapat Berfungsi sebagai Sistem Pelaporan

Excel tidak hanya berfungsi sebagai tempat mengetik angka. Satu workbook dapat memiliki beberapa bagian dengan fungsi yang berbeda dan struktur yang tepat. Contohnya:

• Sheet Data Transaksi untuk menyimpan data mentah.

• Sheet Referensi untuk daftar akun, kategori biaya, atau kode transaksi.

• Sheet Perhitungan untuk mengolah data.

• Sheet Laporan untuk menampilkan hasil akhir.

• Sheet Dashboard jika laporan membutuhkan visualisasi.

Melalui struktur tersebut, data transaksi baru dapat ditambahkan ke sumber data tanpa harus membangun kembali laporan dari awal. Konsep sederhananya adalah:

Data transaksi Pengolahan → Rekapitulasi → Laporan

Ketika alur tersebut sudah disusun, perubahan data pada bagian awal dapat digunakan untuk memperbarui informasi pada bagian berikutnya.

Baca Juga: Bootcamp Data Analyst with Excel

2. Gunakan Excel Table untuk Data yang Terus Bertambah

Salah satu kebiasaan yang dapat mengubah cara kerja laporan adalah menggunakan Excel Table untuk menyimpan data transaksi. Misalnya, data memiliki kolom:

Ketika transaksi baru ditambahkan, struktur tabel dapat mengikuti penambahan data tersebut. Data ini kemudian dapat menjadi sumber bagi formula, PivotTable, maupun laporan lainnya. Jadi, pengguna tidak perlu membuat tabel transaksi baru setiap awal bulan.

3. Gunakan Formula untuk Mengurangi Perhitungan Manual

Formula seperti SUMIFS, COUNTIFS, XLOOKUP, dan fungsi tanggal dapat membantu mengurangi pekerjaan yang sebelumnya dilakukan secara manual. Sebagai contoh, SUMIFS dapat digunakan untuk menjumlahkan nilai berdasarkan akun atau periode tertentu. Misalnya, perusahaan ingin mengetahui total biaya operasional pada bulan tertentu. Daripada menjumlahkan transaksi satu per satu, kriteria dapat dimasukkan ke dalam formula sehingga nilai rekap mengikuti data sumber. Hal serupa juga dapat diterapkan pada berbagai kebutuhan, seperti:

• total penjualan

• total biaya

• pengeluaran berdasarkan kategori

• pendapatan berdasarkan periode

• transaksi berdasarkan akun tertentu

Jika struktur datanya benar, formula juga membantu menciptakan proses yang lebih konsisten dari satu periode ke periode berikutnya.

Baca Juga: Belajar Fungsi Tanggal & Waktu di Excel

4. PivotTable untuk Rekapitulasi yang Berulang

Ketika data transaksi semakin banyak, PivotTable dapat membantu membuat ringksan tanpa harus menyusun formula untuk setiap kategori. Misalnya, dari ribuan transaksi dapat dibuat ringkasan berdasarkan:

• akun

• bulan

• jenis transaksi

• kategori biaya

• cabang

• atau kombinasi beberapa kategori

Jika sumber data diperbarui dengan benar, ringkasan dapat diperbarui tanpa harus menyusun laporan dari awal. Ini sangat berguna bagi pekerjaan keuangan yang membutuhkan laporan secara berkala dengan struktur yang relatif sama.

5. Tetap Perlu Pengecekan Manual

Otomatisasi laporan bukan berarti pengguna dapat menyerahkan seluruh proses kepada Excel. Angka yang salah pada data sumber tetap dapat menghasilkan laporan yang salah pula. Karena itu, sistem laporan perlu dilengkapi dengan proses pengecekan. Beberapa pemeriksaan sederhana yang dapat dilakukan antara lain:

• Mencocokkan total transaksi dengan sumber;

• Memeriksa transaksi yang kosong;

• Mencari kategori yang tidak sesuai;

• Memastikan periode transaksi benar;

• Membandingkan total debit dan kredit;

• Melakukan rekonsiliasi dengan sumber data lain jika diperlukan

Pelatihan dapat menjadi relevan ketika pekerjaan Excel sudah mulai melibatkan data yang cukup besar, laporan rutin, menggunakan banyak formula, atau kebutuhan untuk mengurangi proses manual. Materi pelatihan dapat diarahkan mulai dari dasar seperti pengelolaan data dan formula, hingga kemampuan yang lebih aplikatif seperti SUMIFS, XLOOKUP, PivotTable, validasi data, pembuatan template, dan dashboard. Jadi, peserta pelatihan tidak hanya sekadar belajar mengenai rumus Excel apa yang harus digunakan, tetapi juga bisa memahami bagaimana Excel dapat digunakan untuk membangun alur pelaporan yang lebih efisien.

FAQ

1. Apakah laporan keuangan tetap bisa dibuat dengan Excel setiap bulan?

Bisa. Yang perlu dihindari bukan penggunaan Excel setiap bulan, melainkan membuat ulang struktur laporan dari nol. Template dan sistem pengolahan yang sudah dirancang dapat digunakan berulang.

2. Apakah harus bisa VBA untuk membuat laporan Excel yang otomatis?

Tidak selalu. Banyak kebutuhan pelaporan dapat ditangani menggunakan Excel Table, formula, PivotTable, validasi data, dan fitur bawaan Excel lainnya. VBA baru diperlukan untuk kebutuhan otomatisasi yang lebih kompleks.

3. Apakah template Excel cocok untuk semua jenis laporan keuangan?

Tidak selalu. Template sebaiknya disesuaikan dengan jenis transaksi, struktur akun, kebutuhan pelaporan, dan proses bisnis masing-masing organisasi.

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