Paling banyak satu email per minggu. Berhenti kapan saja dengan satu klik.
Transkrip
Narasi lengkap video ini. Kalimat yang sedang diucapkan disorot saat video diputar; klik kalimat untuk melompat ke sana.
Tampilkan transkrip
Pembuka
Halo, selamat datang kembali. Di episode sebelumnya kita membaca dokumen PDF. Sekarang kita beralih ke angka. Kita akan belajar membaca data Excel dan CSV bersama Claude: menyiapkan data yang rapi, mengunggah dan bertanya, membersihkan data yang berantakan, membuat ringkasan visual, dan mengecek angkanya sendiri.
Langkah 1: Siapkan data yang rapi
Laras mencatat setiap pesanan Kopi Senja di spreadsheet. Datanya rapi tersimpan, tetapi jarang dibaca, karena ia tidak sempat membuat rumus dan grafik. Claude bisa membantu mengubah baris-baris angka itu menjadi jawaban: produk apa yang paling laris, berapa totalnya, dan siapa pelanggan yang paling sering membeli. Ada dua jenis file yang paling umum. File Excel, dan file CSV, yaitu file tabel sederhana yang bisa disimpan dari Excel atau Google Sheets. Keduanya bisa dilampirkan ke Claude. Sebelum mengunggah, rapikan datanya. Pertama, judul kolom ada di baris pertama, misalnya tanggal, pelanggan, produk, jumlah, dan total. Kedua, satu baris untuk satu transaksi. Jangan menggabungkan beberapa pesanan dalam satu sel, karena akan sulit dihitung. Ketiga, angka ditulis sebagai angka. Tulis delapan belas ribu sebagai angka, bukan singkatan seperti delapan belas rb. Keempat, hapus kolom data pribadi seperti nomor HP, alamat, dan email pelanggan. Untuk menghitung penjualan, Claude tidak membutuhkannya. Cara paling aman: buat salinan file khusus untuk dianalisis, lalu hapus kolom pribadi di salinan itu. File asli tetap utuh di komputer Anda.
Langkah 2: Unggah dan bertanya
Ini potongan data pesanan Kopi Senja tiga hari pertama Oktober. Kolom nomor HP sudah dihapus. Baris pertama, Rina membeli tiga kopi susu cup. Budi membeli dua cold brew, Sari satu kopi susu satu liter, dan Andi satu paket hampers. Perhatikan baris Putri. Produknya ditulis kopsus cup, singkatan yang biasa dipakai Dimas saat sedang ramai. Lalu ada dua baris Joko yang persis sama. Apakah Joko memang memesan dua kali, atau Dimas tidak sengaja mencatat dua kali? Laras melampirkan file CSV itu dan meminta Claude memeriksa data yang janggal lebih dulu, baru kemudian menghitung. Claude membaca ketujuh baris datanya. Claude menemukan dua hal: baris Joko yang dobel, dan kopsus cup yang kemungkinan sama dengan kopi susu cup. Perhatikan, Claude bertanya dulu, tidak langsung memutuskan. Laras yang tahu kondisi kedainya. Ia memastikan baris Joko kedua memang dobel, dan kopsus cup adalah kopi susu cup. Setelah dibersihkan, Claude menghitung enam transaksi. Cold brew menghasilkan uang paling banyak, seratus enam puluh lima ribu, sedangkan kopi susu cup paling banyak terjual, tujuh cup. Totalnya lima ratus dua puluh enam ribu. Bayangkan kalau baris dobel tadi tidak dihapus. Total penjualan akan lebih besar lima puluh lima ribu dari kenyataan, dan Laras bisa salah menilai usahanya. Hasil analisis sangat bergantung pada pertanyaan kita. Pertanyaan analisis data ini terlalu kabur. Lebih baik: hitung total per produk dan urutkan dari yang terbesar. Bagaimana penjualan saya juga kabur. Lebih jelas kalau kita minta perbandingan, misalnya minggu pertama dan minggu kedua Oktober. Siapa pelanggan terbaik bisa ditafsirkan macam-macam. Tentukan ukurannya, misalnya siapa yang membeli lebih dari dua kali bulan ini. Aturannya mirip prompt tulisan: semakin spesifik ukurannya, semakin berguna jawabannya. Kalau bingung harus bertanya apa, minta Claude mengusulkan lima pertanyaan yang layak diajukan untuk data Anda.
Langkah 3: Masalah data yang sering muncul
Masalah yang ditemukan tadi sangat umum. Yang pertama, nama produk tidak seragam. Satu produk bisa ditulis tiga cara berbeda oleh orang yang berbeda. Kedua, baris dobel karena pesanan tercatat dua kali, misalnya saat pelanggan mengirim pesan ulang. Ketiga, format tanggal yang campur aduk. Ada yang menulis nol satu garis miring sepuluh, ada yang menulis satu Oktober. Keempat, angka tertulis sebagai teks, seperti delapan belas rb. Spreadsheet tidak bisa menjumlahkannya. Kelima, sel kosong, misalnya jumlah atau total yang lupa diisi. Claude bisa mendeteksi kelima masalah ini. Tetapi keputusan perbaikannya tetap di tangan Anda, karena hanya Anda yang tahu apa yang sebenarnya terjadi. Lebih baik lagi, perbaiki cara mencatatnya. Laras kini memakai daftar pilihan produk di spreadsheet, sehingga Dimas tidak bisa lagi menulis kopsus. Mari rangkum alurnya. Pertama, rapikan data dan hapus kolom data pribadi. Kedua, unggah file Excel atau CSV ke Claude. Ketiga, minta Claude memeriksa data yang janggal sebelum menghitung, lalu putuskan sendiri perbaikannya. Keempat, ajukan pertanyaan yang spesifik, dan minta hasilnya dalam bentuk tabel atau grafik. Kelima, cocokkan angka penting dengan rumus di spreadsheet. Kita akan melihat langkah ringkasan visual dan pencocokan ini sekarang.
Langkah 4: Ringkasan visual sebagai Artifact
Data sudah bersih. Sekarang Laras meminta ringkasan visual: total, jumlah transaksi, rata-rata per transaksi, grafik per produk, dan satu temuan. Panel kanan menampilkan kartu angka di atas, grafik batang di tengah, dan satu temuan di bawah. Rata-rata belanja per transaksi sekitar delapan puluh tujuh ribu. Temuannya menarik: kopi susu cup paling sering dibeli, tetapi cold brew menghasilkan uang paling banyak. Laras lalu meminta satu saran yang bisa dicoba minggu ini. Claude menambahkan saran, dan dengan jujur mengingatkan bahwa saran itu hanya berdasarkan data tiga hari. Untuk keputusan yang lebih yakin, Laras perlu data sebulan penuh. Ringkasan seperti ini bisa Laras bagikan ke Dimas sebagai bahan rapat mingguan. Tidak perlu membuka spreadsheet, cukup melihat kartu angka dan grafiknya.
Langkah 5: Cek angkanya sendiri
Langkah terakhir adalah mengecek angkanya sendiri. Laras menyalin tabel per produk ke spreadsheet. Lalu ia menjumlahkan kolom total dengan rumus SUM. Hasilnya lima ratus dua puluh enam ribu, sama dengan hitungan Claude. Rumus SUM tidak pernah salah menjumlah. Jadi untuk angka yang akan dilaporkan atau dipakai mengambil keputusan, selalu cocokkan dengan rumus spreadsheet. Kebiasaan ini terdengar sepele, tetapi inilah yang membedakan laporan yang dipercaya dari laporan yang diragukan. Claude mempercepat hitungan, rumus spreadsheet memastikan hasilnya benar. Simpan lima kebiasaan ini. Pertama, cocokkan total dengan rumus SUM, seperti yang baru saja dilakukan Laras. Kedua, cek jumlah baris sebelum dan sesudah dibersihkan. Tadi tujuh baris menjadi enam, karena satu baris dobel dihapus. Selisihnya harus bisa dijelaskan. Ketiga, minta Claude menjelaskan cara menghitungnya, langkah demi langkah. Kalau ada langkah yang janggal, Anda bisa langsung mengoreksinya. Keempat, periksa dua atau tiga baris secara acak dengan data asli. Kelima, pastikan file yang diunggah tidak berisi data pribadi pelanggan. Kemampuan membaca dan menganalisis file bisa berbeda tiap paket dan pengaturan, jadi cek dokumentasi resmi Claude. Tampilan di video ini simulasi.
Selesai!
Kita sudah belajar menyiapkan data yang rapi tanpa data pribadi, mengunggah CSV dan meminta Claude memeriksa data yang janggal, membersihkan data, membuat ringkasan visual, dan mencocokkan hasilnya dengan rumus SUM. Di episode berikutnya kita membaca jenis file lain: gambar, foto, dan screenshot, mulai dari foto nota belanja sampai tangkapan layar pesan error. Sampai jumpa!
Latihan mandiri
Kerjakan sendiri setelah menonton supaya materinya benar-benar melekat.
Rapikan satu file data Anda: judul kolom di baris pertama, satu baris satu transaksi
Unggah file itu dan minta Claude memeriksa data yang janggal sebelum menghitung
Minta ringkasan visual, lalu cocokkan totalnya dengan rumus SUM di spreadsheet
Tanya materi kelas
Ketik pertanyaan atau kata kunci; kami carikan bagian episode ini yang menjelaskannya dan lompatkan videonya ke sana.
Catatan saya
Catatan disimpan bersama menit video saat ini dan hanya terlihat oleh Anda.
Tanya jawab
Bingung di salah satu langkah? Tanyakan di sini; pengajar dan peserta lain bisa menjawab.
Belum ada pertanyaan.
Pengajar
Tim Cerdas Inovasi Digital
Pengembang software, engineer BIM & 3D, dan praktisi AI
52 kelas video1.276 episode
Sehari-hari kami mengerjakan software, model BIM, game, dan otomasi AI untuk klien, lalu menjadikan pengalaman praktik itu kelas langkah demi langkah: setiap langkah diperlihatkan di layar dan dilengkapi panduan PDF.
