Dalam ekosistem Microsoft untuk pengolahan data, DAX (Data Analysis Expressions) dan M Language merupakan dua bahasa yang mendukung analisis data yang efektif. Meski memiliki fokus yang berbeda, keduanya saling melengkapi dalam mempersiapkan dan menganalisis data. Artikel ini akan menjelaskan konsep dasar, fungsi penting dari DAX dan M Language, serta bagaimana keduanya digunakan untuk memenuhi kebutuhan analisis data yang kompleks.

Apa Itu DAX?

DAX adalah bahasa formula yang digunakan dalam Power BI, Power Pivot, dan alat lain dalam ekosistem Microsoft untuk melakukan kalkulasi dinamis pada model data. Bahasa ini sangat cocok untuk menganalisis data besar yang saling terhubung melalui relasi antar tabel. DAX sering digunakan untuk membuat metrik kustom dan melakukan perhitungan berbasis waktu.

Fungsi Penting dalam DAX dan Kegunaannya

  1. CALCULATE
    Fungsi ini memungkinkan pengguna menghitung nilai agregasi (seperti jumlah, rata-rata, atau total) dengan menerapkan filter tertentu. Kegunaannya mencakup analisis spesifik, misalnya menghitung total penjualan hanya untuk wilayah tertentu atau kategori produk tertentu.
  2. SUMX
    Fungsi ini digunakan untuk melakukan kalkulasi baris demi baris dalam tabel sebelum mengakumulasikannya. Sangat berguna untuk menghitung metrik seperti margin keuntungan, di mana Anda perlu mengalikan dua kolom dan menjumlahkan hasilnya.
  3. FILTER
    Fungsi ini membuat tabel filter yang dapat diterapkan pada kalkulasi lainnya. Contohnya, pengguna dapat membuat filter untuk menghitung total transaksi dengan nilai di atas angka tertentu.
  4. DATEADD
    Fungsi ini sering digunakan untuk analisis berbasis waktu, seperti menghitung total penjualan bulan lalu atau kuartal sebelumnya, yang membantu memahami tren data berdasarkan waktu.
  5. ALL
    Fungsi ini digunakan untuk mengabaikan semua filter yang diterapkan pada model data, memungkinkan pengguna menghitung nilai agregasi tanpa terpengaruh filter kontekstual, seperti menghitung total penjualan di seluruh wilayah tanpa memperhatikan filter wilayah tertentu.

Apa Itu M Language?

M Language adalah bahasa yang digunakan dalam Power Query untuk transformasi data. Fokus utama M Language adalah data preparation, yaitu membersihkan dan mengatur data mentah menjadi format yang siap untuk dianalisis. Semua transformasi yang dilakukan di Power Query—seperti menggabungkan tabel, menghapus kolom, atau memfilter data—di-backend oleh M Language.

Fungsi Penting dalam M Language dan Kegunaannya

  1. Table.Combine
    Fungsi ini digunakan untuk menggabungkan dua atau lebih tabel menjadi satu. Kegunaannya adalah saat Anda memiliki data transaksi dari berbagai sumber (misalnya, file Excel dari beberapa cabang perusahaan) yang perlu digabungkan menjadi satu tabel untuk analisis.
  2. Table.RemoveColumns
    Fungsi ini membantu menghapus kolom yang tidak relevan. Ini berguna untuk membersihkan data agar hanya kolom penting yang tersisa, sehingga model data menjadi lebih sederhana dan efisien.
  3. Table.FilterRows
    Fungsi ini digunakan untuk memfilter data berdasarkan kriteria tertentu. Misalnya, memfilter hanya transaksi dengan nilai di atas angka tertentu atau data dari tanggal tertentu.
  4. Table.Group
    Fungsi ini memungkinkan pengelompokan data berdasarkan satu atau beberapa kolom. Sangat berguna untuk agregasi data, seperti menghitung total penjualan per wilayah atau rata-rata keuntungan per kategori produk.
  5. Text.Transform
    Fungsi ini digunakan untuk memodifikasi data teks, seperti mengubah semua huruf menjadi huruf kapital atau mengganti karakter tertentu. Berguna untuk membersihkan data yang tidak terstandar.

 

Kapan Menggunakan DAX dan M Language?

Skenario Gunakan DAX Gunakan M Language
Analisis data berdasarkan filter kontekstual Ya Tidak
Transformasi data mentah (sebelum dimodelkan) Tidak Ya
Membuat kalkulasi berbasis waktu (time intelligence) Ya Tidak
Menggabungkan data dari berbagai sumber Tidak Ya
Mempersiapkan data yang akan dimuat ke model Tidak Ya

 

Contoh Penggunaan DAX dan M Language dalam Skenario Nyata

Skenario 1: Analisis Penjualan Bulanan
Seorang analis data ingin memahami tren penjualan bulanan berdasarkan data transaksi perusahaan.

  • DAX: Digunakan untuk menghitung total penjualan setiap bulan dan membandingkannya dengan bulan sebelumnya, membantu mengidentifikasi tren atau anomali.
  • M Language: Digunakan untuk mengimpor data transaksi dari file CSV, menghapus duplikasi, dan memformat tanggal agar data siap untuk analisis.

Skenario 2: Membersihkan Data dari Beberapa Sumber
Akuntan perlu menggabungkan laporan keuangan dari beberapa departemen yang memiliki format data berbeda.

  • DAX: Tidak digunakan karena ini merupakan tugas transformasi data.
  • M Language: Digunakan untuk menggabungkan tabel, menstandarkan format angka, dan menghapus kolom yang tidak diperlukan.

Kesimpulan

DAX dan M Language adalah alat yang sangat penting dalam pengolahan dan analisis data. M Language memastikan data mentah diproses dan disiapkan dengan baik sebelum dimuat ke model analitik, sementara DAX memungkinkan kalkulasi dan analisis tingkat lanjut pada data yang telah disiapkan. Dengan menguasai kedua bahasa ini, profesional di bidang akuntansi dan data dapat mengelola alur kerja mereka secara lebih efisien, dari tahap persiapan hingga analisis.

Referensi

  • Kasper de Jonge. (2018). Supercharge Power BI: Power BI Is Better When You Learn to Write DAX. Holy Macro! Books.
  • Gil Raviv. (2019). Collect, Combine, and Transform Data Using Power Query in Excel and Power BI. Pearson Education.