JULY SPECIAL ! DISKON 96%
Belajar Data Science Bersertifikat, 12 Bulan hanya 180K!
1 Hari 13 Jam 34 Menit 42 Detik

Studi Kasus Penggunaan Left Join Table di SQL

Belajar Data Science di Rumah 11-September-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/2-longtail-senin-06-2023-09-12-140428_x_Thumbnail800.jpg

Untuk bisa menganalisis data dengan lebih dalam, kalian tentu memerlukan berbagai fungsi SQL. Salah satunya adalah join table. Fungsi ini pun juga masih dibagi menjadi beberapa jenis tergantung dengan kebutuhan. Jenis join table yang akan kita bahas kali ini yaitu LEFT JOIN.


Secara sederhana SQL akan menggabungkan tabel yang berbeda dengan memunculkan semua informasi dari tabel pertama dan menggabungkannya dengan tabel kedua yang disebut.


Belajar SQL join tabel tentu cukup sulit jika sekedar teori bukan? Nah karena itulah, akan diberikan contoh studi kasus sederhana yang bisa kalian gunakan sebagai praktik menerapkan LEFT JOIN.


Kalian bisa menggunakan tools pengolahan query apapun karena praktiknya cukup mudah, kok. Yuk langsung simak dan melakukan praktik bersama!


1. Apa itu Left Join Table?

Left join table adalah salah satu jenis operasi JOIN dalam SQL yang digunakan untuk menggabungkan dua tabel berdasarkan kolom tertentu dan menghasilkan semua baris dari tabel kiri yaitu tabel pertama yang disebutkan dalam pernyataan JOIN, beserta baris yang sesuai dari tabel kanan yaitu tabel kedua yang disebutkan dalam pernyataan JOIN.


Dalam operasi ini, semua baris dari tabel kiri akan tetap muncul sebagai output, bahkan jika tidak ada nilai yang cocok di tabel kanan. Jika tidak ada kesesuaian data, kolom-kolom yang berasal dari tabel kanan akan memiliki nilai NULL.


Sintaksis SQL untuk melakukan operasi Left Join Table adalah sebagai berikut:

SQL

Di sini, kalian mengganti "tabel_kiri" dengan nama tabel yang ingin digabungkan dari sumber data utama. Berarti sebagai tabel pertama yang disebutkan dalam pernyataan JOIN.


Sedangkan "tabel_kanan" dengan nama tabel yang ingin digabungkan dari sumber data tambahan, atau sebagai tabel kedua yang disebutkan dalam pernyataan JOIN. Kalian juga harus menentukan kolom yang akan digunakan sebagai kunci penggabungan dalam pernyataan ON.


Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python


2. Fungsi Left Join Table

Penggunaan left join sangat berguna untuk analisis data dan penggabungan sumber data yang berbeda. Misalnya, untuk menggabungkan data pelanggan dari satu tabel dengan data pesanan dari tabel lain, sehingga kalian dapat melihat daftar semua pelanggan meskipun mereka belum pernah melakukan pesanan.


Jadi, kalian bisa membuat laporan yang lebih detail dan membantu perusahaan dalam pengambilan keputusan berdasarkan data yang lengkap.


Selain itu, left join table juga dapat digunakan dalam berbagai kasus lainnya, seperti menggabungkan data produk dengan feedback pelanggan, menggabungkan data karyawan dengan data departemen, atau menggabungkan data lokasi dengan data penjualan.


Penggunaannya memberikan fleksibilitas dalam menganalisis data dan memungkinkan kita untuk melihat hubungan antara dua sumber data yang berbeda secara lebih rinci.


3. Studi Kasus Left Join Table

Dalam contoh ini, kita akan melihat bagaimana menggunakan LEFT JOIN untuk menggabungkan dua tabel yang berisi informasi pelanggan dan pesanan, sehingga kita dapat melihat daftar semua pelanggan beserta pesanan mereka (jika ada), dan jika tidak ada pesanan, kita tetap melihat informasi pelanggan.


Misalkan kita memiliki dua tabel dengan informasi berikut.

Tabel “customers”

SQL


Tabel “orders”

SQL


Gunakan query berikut ini untuk mempraktikkan penggunaan LEFT JOIN.

SQL


Hasil dari operasi LEFT JOIN ini akan mencakup semua pelanggan beserta pesanan mereka, atau hanya pelanggan jika mereka belum pernah melakukan pesanan. Berikut contoh hasilnya:

SQL


Dalam hasil di atas, kita dapat melihat bahwa:

  • Pelanggan "Budi Santoso", "Siti Rahayu", dan "Rina Handayani" memiliki pesanan yang sesuai, dan data pesanan mereka ditampilkan bersama dengan informasi pelanggan.

  • Pelanggan "Joko Susanto" tidak memiliki pesanan, tetapi informasi pelanggan tetap ditampilkan, dan kolom-kolom yang berasal dari tabel pesanan memiliki nilai NULL.


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


4. Jenis SQL Join Table Lainnya

Selain LEFT Join, SQL juga memiliki jenis join table lainnya yaitu:

  • CROSS JOIN adalah operasi yang menghasilkan semua kombinasi antara baris-baris dari dua atau lebih tabel, tanpa memeriksa kondisi atau hubungan antara nilai-nilai dalam tabel-tabel tersebut.

  • SELF JOIN adalah operasi yang digunakan untuk menggabungkan tabel dengan dirinya sendiri. Ini berguna ketika kita memiliki kolom dalam tabel yang mengacu pada baris lain dalam tabel yang sama. Misalnya, dalam tabel karyawan, kita mungkin memiliki kolom "atasan_id" yang mengacu pada id karyawan yang juga ada dalam tabel yang sama. Dengan SELF JOIN, kita dapat menggabungkan data karyawan dengan atasan untuk membuat struktur organisasi. 

  • INNER JOIN adalah jenis operasi JOIN yang mengembalikan baris-baris yang memiliki nilai yang cocok di kedua tabel yang digabungkan. Artinya hanya baris-baris yang memiliki nilai yang sesuai dalam kedua tabel yang akan dimasukkan ke dalam hasil JOIN. Jika tidak ada nilai yang cocok di salah satu atau kedua tabel, baris tersebut tidak akan dimasukkan dalam hasil JOIN.

  • RIGHT JOIN adalah jenis operasi JOIN yang mengembalikan semua baris dari tabel yang berada di sebelah kanan operasi JOIN, atau tabel kedua yang disebutkan dalam pernyataan JOIN dan baris-baris yang cocok dari tabel yang berada di sebelah kiri, atau tabel pertama yang disebutkan dalam pernyataan JOIN). Jika tidak ada nilai yang cocok di tabel kiri, kolom-kolom yang sesuai akan berisi NULL. 


Setiap jenis join table memiliki kegunaan yang berbeda tergantung pada kebutuhan query dan hubungan antara tabel yang terlibat. Memahami perbedaan setiap jenis join table akan mempermudah kalian untuk menghasilkan output yang sesuai dengan kebutuhan. Bingung mulai belajar darimana? DQLab adalah jawabannya.


Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Dilengkapi studi kasus yang membantu kalian belajar memecahkan masalah dari berbagai industri. Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT. Manfaatnya apa?

  • Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

  • Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai

  • Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

  • Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun


Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Tunggu apa lagi, segera Sign Up dan asah kemampuan kalian dalam menggunakan SQL! 


Penulis : Dita Feby 

Editor : Annissa Widya 

Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login