Ragam Fungsi Dasar SQL untuk Data Analyst

Salah satu profesi yang dianggap sexy di berbagai industri pada era digital ini adalah Data Analyst. Tapi, sebelum kamu bisa menganalisis data dengan machine learning atau membuat dashboard visual yang kece, ada satu skill dasar yang wajib kamu kuasai yakni SQL. Yap, Structured Query Language atau yang biasa disingkat SQL ini adalah bahasa yang dipakai untuk berkomunikasi dengan database

Kalau diibaratkan, SQL itu kayak remote control buat mengakses, mengubah, dan membaca data yang tersembunyi di gudang data digital. Nah, biar kamu nggak penasaran, mari kita bahas ragam fungsi dasar SQL yang bisa membantu kamu belajar menjadi seorang Data Analyst!

1. Mengenal SQL: Kunci Akses Menuju Dunia Data

SQL merupakan salah satu bahasa standar yang digunakan untuk mengelola dan memanipulasi database relasional. Bayangin kamu punya ribuan bahkan jutaan data tersimpan dalam sebuah sistem database—tanpa SQL, mustahil bisa nemuin satu baris data yang kamu cari dalam hitungan detik. Dengan SQL, kamu bisa memilih data, menyaring, mengurutkan, bahkan menggabungkan tabel dari sumber yang berbeda. Ini kenapa belajar SQL itu penting: karena inilah cara kamu “ngobrol” dengan database.

Menariknya, SQL bukan cuma buat yang kerja di bidang data. Banyak role lain seperti Business Intelligence, Product Analyst, hingga Software Engineer juga pakai SQL dalam keseharian mereka. Dan kabar baiknya, syntax-nya relatif mudah dipelajari, bahkan oleh pemula tanpa latar belakang IT.

2. Fungsi SELECT: Fondasi Dasar Memanggil Data

Salah satu fungsi SQL paling dasar dan sering dipakai adalah SELECT. Ini ibarat pintu pertama kamu dalam dunia SQL. SELECT digunakan untuk mengambil data dari satu atau lebih tabel. Misalnya, kamu ingin tahu daftar semua pelanggan yang pernah beli produk—di sinilah SELECT berperan.

Fungsi SELECT memiliki peran yang sangat penting karena hampir semua analisis dimulai dari memilih data. Tanpa bisa memanggil data yang relevan, kamu nggak akan bisa melangkah ke tahap analisis berikutnya.

Untuk menggunakannya, kamu cukup menulis query seperti SELECT * FROM customers; yang artinya ambil semua kolom dari tabel pelanggan. Tapi jangan asal pakai tanda bintang terus-terusan, ya! Kalau kamu cuma butuh nama dan email, lebih efisien gunakan SELECT name, email FROM customers;. Semakin spesifik query-mu, semakin ringan juga kerja database-nya.

Penting diperhatikan, saat menggunakan SELECT, kamu juga bisa menyisipkan fungsi lain seperti WHERE, ORDER BY, atau JOIN untuk memperkaya hasil yang diambil. Tapi ingat, jangan langsung terjun ke query kompleks kalau belum menguasai dasarnya.

Baca juga: Data Analyst vs Data Scientist

3. WHERE: Menyaring Data Sesuai Kebutuhan

Setelah kamu bisa memilih data, langkah berikutnya adalah menyaring data yang relevan menggunakan WHERE. Misalnya, kamu hanya mau data pelanggan yang berasal dari Jakarta atau transaksi yang terjadi setelah tanggal tertentu. Fungsi WHERE akan jadi andalanmu.

Fungsi WHERE penting karena data itu besar dan beragam. Tanpa filter, kamu bakal drowning in data dan malah bingung sendiri. WHERE membantu kamu tetap fokus pada data yang kamu butuhkan untuk analisis tertentu.

Cara penggunaannya pun simpel. Misalnya: SELECT name FROM customers WHERE city = 'Jakarta';. Ini akan menampilkan nama-nama pelanggan yang tinggal di Jakarta saja. Kamu juga bisa menggabungkan lebih dari satu kondisi dengan AND dan OR.

Yang perlu diperhatikan, WHERE bersifat case-sensitive tergantung sistem database yang digunakan. Jadi, pastikan kamu tahu format data kamu sebelum menulis query.

4. ORDER BY: Mengurutkan Data agar Lebih Jelas

Saat kamu sudah berhasil mengambil dan menyaring data, sekarang saatnya bikin data itu lebih terstruktur dengan ORDER BY. Fungsi ini digunakan untuk mengurutkan hasil query berdasarkan kolom tertentu, baik secara ascending (menaik) maupun descending (menurun).

Fungsi ORDER BY juga sangat penting karena pengurutan data bisa sangat membantu dalam memahami pola, menemukan anomali, atau memprioritaskan insight yang paling relevan. Misalnya, kalau kamu ingin tahu pelanggan dengan pembelian terbanyak, kamu bisa mengurutkan berdasarkan total transaksi.

Contohnya: SELECT name, total_purchase FROM customers ORDER BY total_purchase DESC;.

Ini akan menampilkan nama-nama pelanggan dari yang paling tinggi pembeliannya. Tapi hati-hati, kalau data yang diurutkan jumlahnya besar, proses sorting bisa makan waktu. Makanya, jangan lupa tambahkan LIMIT kalau hanya ingin ambil top 10 data misalnya.

Baca juga: Bootcamp Data Analyst with Python & SQL

5. JOIN: Menggabungkan Tabel, Memperluas Wawasan

Nah, kalau kamu merasa data yang kamu punya kurang lengkap, saatnya kamu mengenal JOIN. Fungsi ini memungkinkan kamu menggabungkan dua atau lebih tabel berdasarkan relasi tertentu. Dalam dunia nyata, data seringkali tersebar di berbagai tabel—pelanggan di satu tabel, transaksi di tabel lain. JOIN bikin kamu bisa tarik data dari keduanya dalam satu tampilan. Pentingnya fungsi JOIN dalam SQL karena analisis data yang dalam dan bernilai biasanya melibatkan lebih dari satu sumber data. JOIN membuka pintu buat eksplorasi lebih luas.

Contoh penggunaannya bisa seperti ini: SELECT customers.name, orders.amount FROM customers JOIN orders ON customers.id = orders.customer_id;.

Ini akan menampilkan nama pelanggan beserta jumlah pesanannya. Kemudian ada beberapa tipe JOIN yang bisa kamu gunakan: INNER JOIN, LEFT JOIN, RIGHT JOIN, dan FULL JOIN, masing-masing dengan logika dan hasil yang berbeda. Jadi, pastikan kamu paham relasi antar-tabel sebelum menggunakan JOIN. Oleh karenanya, hal yang perlu diperhatikan, penggunaan JOIN harus hati-hati karena bisa memicu duplikasi data atau membuat query lambat jika tidak dioptimalkan.

FAQ

Q: Apakah belajar SQL harus punya background coding?
A: Enggak harus. SQL punya syntax yang mirip bahasa Inggris, jadi sangat ramah untuk pemula tanpa pengalaman coding.

Q: Apakah SQL cukup untuk menjadi Data Analyst?
A: SQL adalah fondasi. Tapi untuk menjadi Data Analyst yang kompeten, kamu juga perlu belajar tools lain seperti Excel, Python, dan data visualization tools seperti Tableau atau Power BI.

Q: Apakah belajar SQL masih relevan di tahun 2025 dan seterusnya?

A: Sangat relevan! Meski teknologi berkembang, SQL tetap menjadi standar utama untuk mengakses dan mengelola data di hampir semua perusahaan.

Jadi, jangan cuma nunggu. Mulai riset tempat belajar yang tepat, cari beasiswa, dan rancang langkahmu dari sekarang. Butuh bantuan cari info pendidikan data di dalam dan luar negeri atau jalur karier data analyst? 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? 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