Dalam dunia pengolahan data, terutama di bidang akuntansi, Excel telah menjadi alat andalan selama bertahun-tahun. Namun, seiring bertambahnya kompleksitas data yang harus dikelola, muncul alat baru seperti Power Query yang menawarkan solusi berbeda. Artikel ini akan membahas perbandingan keduanya, menggunakan studi kasus seorang akuntan untuk menggambarkan skenario di mana masing-masing alat lebih unggul, serta menyoroti peran bahasa DAX (Data Analysis Expressions) dalam Power Query.

Studi Kasus: Pengolahan Data Rekonsiliasi Transaksi Perusahaan

Seorang akuntan bernama Adi bekerja di perusahaan ritel dengan banyak cabang di berbagai kota. Setiap akhir bulan, Adi bertugas menyusun laporan rekonsiliasi transaksi dari seluruh cabang. Data yang diterima berasal dari berbagai sumber, seperti sistem POS (Point of Sale), file Excel dari cabang kecil, dan data bank dalam format CSV.

Pendekatan Awal: Excel

Adi memulai proses dengan mengimpor semua file ke Excel. Dia menggunakan formula seperti VLOOKUP untuk mencocokkan data transaksi dengan laporan bank. Namun, proses ini memakan waktu lama karena:

  • Banyaknya data yang harus dibersihkan secara manual, seperti menghapus duplikasi dan memperbaiki format tanggal.
  • Keterbatasan Excel dalam menangani dataset yang besar, yang sering kali menyebabkan lembar kerja menjadi lambat atau tidak responsif.
  • Kesalahan manusia yang tak terhindarkan saat menyusun formula untuk mencocokkan data.

Pendekatan Baru: Power Query

Melihat tantangan ini, Adi memutuskan untuk mencoba Power Query. Dengan fitur-fitur seperti data import automation dan data cleaning tools, Adi dapat mengubah cara kerjanya:

  1. Mengimpor Data Otomatis: Adi menghubungkan Power Query langsung ke file CSV, sistem POS, dan laporan bank. Tidak perlu lagi mengimpor file secara manual setiap bulan.
  2. Membersihkan Data dengan Cepat: Power Query mempermudah penghapusan duplikasi dan standar format tanggal hanya dalam beberapa klik. Langkah-langkah ini disimpan sebagai query yang dapat digunakan kembali untuk periode berikutnya.
  3. Menggabungkan Data dari Berbagai Sumber: Dalam hitungan menit, Adi dapat menggabungkan semua data transaksi dari cabang-cabang, sesuatu yang sebelumnya memakan waktu berjam-jam di Excel.
  4. Menggunakan DAX untuk Analisis Lanjutan: Dengan DAX, Adi menghitung metrik penting, seperti rasio selisih transaksi antar cabang dan bank. DAX memungkinkan kalkulasi dinamis yang lebih fleksibel dibandingkan formula Excel.

Hasilnya, Adi menghemat lebih dari 50% waktu kerjanya setiap bulan, dan laporan yang dihasilkan lebih konsisten serta akurat.

Komparasi Power Query dan Excel

Kemampuan Manipulasi Data

Excel unggul dalam analisis data yang memerlukan fleksibilitas dan penyesuaian manual, terutama untuk dataset kecil. Namun, Power Query dirancang untuk otomatisasi dan pengolahan data dalam jumlah besar dengan langkah-langkah yang dapat diulang.

Volume Data

Excel memiliki batasan satu juta baris per lembar kerja, sementara Power Query dapat menangani dataset yang jauh lebih besar dengan memanfaatkan teknologi Power BI dan integrasi database.

Automasi dan Efisiensi

Langkah-langkah di Power Query dapat diotomatisasi, mengurangi kebutuhan untuk mengulang proses yang sama setiap kali. Excel membutuhkan manual input kecuali menggunakan macro VBA, yang memerlukan keterampilan tambahan.

Analisis dengan DAX

Bahasa DAX memungkinkan analisis yang kompleks, seperti kalkulasi waktu-berdasarkan (time-based calculations) dan agregasi yang fleksibel. Fungsi seperti CALCULATE dan FILTER dalam DAX memberikan kemampuan yang tidak dimiliki oleh formula Excel.

Rekomendasi Berdasarkan Studi Kasus

Dari kasus Adi, dapat disimpulkan bahwa Power Query lebih cocok digunakan dalam situasi berikut:

  • Ketika data berasal dari berbagai sumber dengan volume besar.
  • Jika proses yang sama dilakukan berulang kali, seperti laporan bulanan.
  • Ketika dibutuhkan analisis yang kompleks menggunakan DAX.

Namun, Excel tetap relevan dalam skenario berikut:

  • Untuk analisis ad-hoc pada dataset kecil yang tidak memerlukan otomatisasi.
  • Jika laporan membutuhkan visualisasi sederhana yang cepat tanpa perlu menggunakan Power BI.

Studi kasus ini menunjukkan bahwa Power Query dan Excel bukanlah alat yang saling menggantikan, melainkan saling melengkapi. Power Query unggul dalam otomatisasi, pengolahan dataset besar, dan integrasi sumber data, sementara Excel tetap menjadi alat andalan untuk fleksibilitas analisis data sederhana. Dengan menguasai kedua alat ini, akuntan seperti Adi dapat meningkatkan produktivitas dan efisiensi mereka, memungkinkan fokus pada analisis strategis daripada tugas manual yang berulang.

Referensi

  • Microsoft Support. (n.d.). Get Started with Power Query. Diakses dari https://support.microsoft.com.
  • Kasper de Jonge. (2018). Supercharge Power BI: Power BI Is Better When You Learn to Write DAX. Holy Macro! Books.