Pertemuan 01 - Pengenalan Python dan Data

Pertemuan 01 - Pengenalan Python dan Data

Mengenal Python, Google Colab, struktur data dasar Python, dan membaca dataset penjualan.

Pertemuan 01

Pengenalan Python dan Data

Capaian Pembelajaran

Setelah menyelesaikan praktikum ini, mahasiswa mampu:

  1. Menjelaskan peran Python dalam pengolahan data.
  2. Menggunakan Google Colab sebagai lingkungan pengembangan Python.
  3. Menggunakan variabel, tipe data, list, dictionary, percabangan, perulangan, dan function.
  4. Membaca dataset penjualan menggunakan Pandas.
  5. Melakukan analisis sederhana terhadap dataset penjualan.

---

Alat dan Bahan

Kebutuhan Keterangan
Akun Google Untuk mengakses Google Colab dan Google Drive
Browser Chrome / Edge / Firefox versi terbaru
Koneksi internet Diperlukan karena Colab berjalan di cloud
Dataset penjualan.csv (disediakan di Bagian J)
Catatan: Pada pertemuan awal kita tidak menginstal apa pun di komputer. Semua dikerjakan langsung di Google Colab.

---

Pendahuluan

Python merupakan salah satu bahasa pemrograman paling populer di dunia. Python digunakan dalam berbagai bidang seperti:

  • Web Development
  • Data Analysis
  • Data Science
  • Machine Learning
  • Automation

Mengapa Python untuk Pengolahan Data?

Python banyak dipilih untuk pengolahan data karena beberapa alasan:

  1. Sintaks sederhana — mendekati bahasa Inggris sehari-hari, sehingga mudah dibaca.
  2. Library yang lengkap — tersedia library siap pakai seperti Pandas (mengolah tabel data), Matplotlib dan Seaborn (visualisasi).
  3. Gratis dan open source — dapat digunakan tanpa biaya lisensi.
  4. Komunitas besar — mudah mencari solusi ketika menemui masalah.

Sebagai gambaran, untuk menghitung total penjualan dari ribuan baris data, di Excel kita perlu menarik rumus baris per baris. Dengan Python, cukup satu baris perintah seperti df["total"].sum().

Alur Pembelajaran Satu Semester

Pada mata kuliah Python Tingkat Lanjut, mahasiswa akan mempelajari bagaimana data penjualan dapat diolah menjadi informasi yang bermanfaat, divisualisasikan, dan pada akhirnya digunakan dalam aplikasi web berbasis CRUD.

text 
Dataset Penjualan
        ↓
   Analisis Data
        ↓
  Visualisasi Data
        ↓
     Database
        ↓
       CRUD
        ↓
  Aplikasi Web

Pertemuan 01 berada di tahap paling awal: mengenal Python dan membaca data. Konsep yang dipelajari di sini (struktur data, perulangan, function) akan terus dipakai sampai akhir semester.

---

Studi Kasus

Sepanjang semester akan digunakan studi kasus:

Sistem Penjualan Toko Elektronik

Toko menjual berbagai produk elektronik seperti:

  • Laptop
  • Mouse
  • Keyboard
  • Monitor
  • Printer

Pemilik toko ingin mengetahui:

  • Jumlah transaksi
  • Total barang terjual
  • Produk terlaris
  • Total penjualan
  • Ringkasan penjualan bulanan

Untuk membantu proses tersebut akan digunakan Python sebagai alat bantu pengolahan data.

Pertanyaan-pertanyaan bisnis di atas adalah tujuan akhir kita. Semua materi teknis di modul ini diarahkan agar pada akhirnya mahasiswa mampu menjawab pertanyaan tersebut menggunakan data nyata.

---

Bagian A

Mengenal Google Colab

Apa itu Google Colab?

Google Colab (Google Colaboratory) merupakan lingkungan pemrograman Python berbasis cloud yang disediakan oleh Google.

Dengan Google Colab kita dapat:

  • Menulis kode Python
  • Menjalankan program Python
  • Mengolah data
  • Membuat visualisasi data

tanpa perlu menginstal Python di komputer.

Istilah: Berkas Colab disebut notebook dan berekstensi .ipynb. Sebuah notebook terdiri dari kumpulan cell (sel) yang bisa berisi kode atau teks.

---

Mengapa Menggunakan Google Colab?

Pada beberapa pertemuan awal, praktikum menggunakan Google Colab karena:

Tidak Perlu Instalasi

Mahasiswa tidak perlu menginstal:

  • Python
  • Pandas
  • Matplotlib
  • Seaborn

karena sudah tersedia.

Berbasis Cloud

Notebook tersimpan pada Google Drive dan dapat diakses dari mana saja.

Cocok untuk Data Analysis

Google Colab banyak digunakan dalam dunia Data Science dan Machine Learning.

---

Membuka Google Colab

Langkah 1

Login ke akun Google.

Langkah 2

Buka:

text 
https://colab.research.google.com

Langkah 3

Pilih:

text 
New Notebook

---

Mengenal Tampilan Google Colab

Judul Notebook

Secara default:

text 
Untitled.ipynb

Ganti menjadi:

text 
Pertemuan01_NamaMahasiswa.ipynb

Contoh:

text 
Pertemuan01_BudiSantoso.ipynb
Mengapa harus diganti? Penamaan yang konsisten memudahkan dosen menilai dan memudahkan mahasiswa mencari kembali tugasnya di Google Drive.

---

Google Colab memiliki beberapa menu utama:

text 
File
Edit
View
Insert
Runtime
Tools
Help

Menu yang paling sering dipakai pada praktikum ini adalah Runtime (untuk menjalankan ulang semua cell) dan Insert (untuk menambah cell).

---

Code Cell

Code Cell digunakan untuk menulis program Python.

Contoh:

python 
print("Hello Python")

---

Text Cell

Text Cell digunakan untuk menulis dokumentasi menggunakan Markdown.

Contoh:

markdown 
# Praktikum Python Tingkat Lanjut

Nama:
NIM:
Kelas:

---

Menjalankan Program

Program dapat dijalankan dengan:

  • Tombol Run (ikon ▶ di kiri cell)
  • Shortcut Shift + Enter (jalankan lalu pindah ke cell berikutnya)
  • Shortcut Ctrl + Enter (jalankan tanpa pindah cell)

---

Menambah Cell Baru

Untuk menambah cell baru gunakan:

text 
+ Code
+ Text

---

Runtime

Perhatikan tombol:

text 
Connect

Klik tombol tersebut agar notebook terhubung dengan server Python.

Tips: Jika muncul pesan "Cannot connect" atau cell terus berputar, buka menu Runtime → Disconnect and delete runtime, lalu Connect kembali.

---

Aktivitas Praktikum

Aktivitas 1

Buat notebook baru.

Aktivitas 2

Ganti nama notebook menjadi Pertemuan01_NamaAnda.ipynb.

Aktivitas 3

Tambahkan Text Cell berisi identitas mahasiswa.

Aktivitas 4

Tambahkan Code Cell:

python 
print("Selamat Datang di Python")

Aktivitas 5

Buat variabel:

python 
nama = "Nama Anda"

print(nama)

---

Checkpoint 1

Pastikan mahasiswa mampu:

  • Membuat notebook
  • Mengganti nama notebook
  • Membuat Code Cell
  • Membuat Text Cell
  • Menjalankan program
  • Menghubungkan runtime

---

Bagian B

Program Pertama Python

Fungsi print()

Fungsi print() digunakan untuk menampilkan sesuatu ke layar. Teks yang akan ditampilkan ditulis di antara tanda kutip.

Program Hello World

python 
print("Hello World")

Output:

text 
Hello World

Komentar

Tanda pagar (#) digunakan untuk menulis komentar. Baris komentar tidak dijalankan oleh Python, hanya catatan untuk pembaca.

python 
# Ini adalah komentar, tidak akan dijalankan
print("Baris ini dijalankan")

Output:

text 
Baris ini dijalankan

---

Operasi Matematika Dasar

python 
print(10 + 5)
print(10 - 5)
print(10 * 5)
print(10 / 5)

Output:

text 
15
5
50
2.0
Perhatikan: Operasi pembagian (/) selalu menghasilkan bilangan desimal (2.0), bukan 2. Jika ingin hasil bulat, gunakan pembagian bulat (//).

Operator matematika dalam Python:

Operator Arti Contoh Hasil
+ Penjumlahan 7 + 2 9
- Pengurangan 7 - 2 5
* Perkalian 7 * 2 14
/ Pembagian 7 / 2 3.5
// Pembagian bulat 7 // 2 3
% Sisa bagi (modulo) 7 % 2 1
** Pangkat 7 ** 2 49

---

Aktivitas

Hitung total pembayaran:

text 
Harga Barang : 150000
Jumlah Beli  : 4

Contoh penyelesaian:

python 
harga = 150000
jumlah = 4
total = harga * jumlah
print("Total pembayaran:", total)

Output:

text 
Total pembayaran: 600000

---

Latihan

Hitung:

text 
Harga Barang : 250000
Jumlah Beli  : 6

Tampilkan total pembayaran.

---

Bagian C

Variabel dan Tipe Data

Variabel

Variabel digunakan untuk menyimpan data. Anggap variabel sebagai sebuah "kotak berlabel" yang menyimpan nilai.

python 
nama_toko = "Toko Maju Jaya"

Aturan penamaan variabel:

  • Boleh huruf, angka, dan garis bawah (_).
  • Tidak boleh diawali angka (1harga salah, harga1 benar).
  • Tidak boleh mengandung spasi (gunakan nama_toko, bukan nama toko).
  • Bersifat case sensitive (Harga berbeda dengan harga).

---

String (Teks)

Tipe data untuk teks. Ditulis dengan tanda kutip ("..." atau '...').

python 
nama_toko = "Toko Maju Jaya"

Integer (Bilangan Bulat)

python 
stok = 50

Float (Bilangan Desimal)

python 
harga = 150000.50

Boolean (Benar/Salah)

python 
aktif = True

Nilai boolean hanya ada dua: True atau False (perhatikan huruf besar di awal).

---

Memeriksa Tipe Data

Gunakan fungsi type() untuk mengetahui tipe sebuah data.

python 
print(type("Laptop"))
print(type(50))
print(type(150000.50))
print(type(True))

Output:

text 
<class 'str'>
<class 'int'>
<class 'float'>
<class 'bool'>

Konversi Tipe Data

Kadang kita perlu mengubah tipe data, misalnya teks "100" menjadi angka 100.

python 
print(int("100") + 5)     # ubah teks ke integer
print(float("99.5"))      # ubah teks ke float
print(str(2025) + " M")   # ubah angka ke teks

Output:

text 
105
99.5
2025 M
Error umum: "100" + 5 akan error, karena Python tidak bisa menjumlahkan teks dengan angka. Harus dikonversi dulu dengan int().

---

Studi Kasus Produk

python 
nama_produk = "Laptop"
harga = 8500000
stok = 10

Hitung nilai persediaan.

python 
nilai_persediaan = harga * stok

print("Nilai persediaan", nama_produk, ":", nilai_persediaan)

Output:

text 
Nilai persediaan Laptop : 85000000

---

Aktivitas

Buat data untuk:

  • Mouse
  • Keyboard
  • Monitor

Hitung nilai persediaan masing-masing produk.

---

Checkpoint 2

Tampilkan untuk satu produk:

  • Nama Produk
  • Harga
  • Stok
  • Nilai Persediaan

---

Bagian D

List

List adalah struktur data untuk menyimpan banyak nilai dalam satu variabel, ditandai dengan kurung siku [ ].

Membuat List

python 
produk = [
    "Laptop",
    "Mouse",
    "Keyboard",
    "Monitor",
    "Printer"
]

---

Menampilkan Seluruh Data

python 
for item in produk:
    print(item)

Output:

text 
Laptop
Mouse
Keyboard
Monitor
Printer

---

Mengakses Data (Indeks)

Setiap elemen list memiliki indeks yang dimulai dari 0.

text 
Indeks :    0        1        2          3         4
Data   : "Laptop"  "Mouse"  "Keyboard" "Monitor" "Printer"
python 
print(produk[0])    # elemen pertama
print(produk[-1])   # elemen terakhir

Output:

text 
Laptop
Printer

Operasi List yang Sering Dipakai

python 
print(len(produk))        # jumlah elemen
produk.append("Scanner")  # menambah elemen di akhir
print(produk[1:3])        # slicing: ambil indeks 1 sampai sebelum 3

Output:

text 
5
['Mouse', 'Keyboard']
Operasi Fungsi
len(list) Menghitung jumlah elemen
list.append(x) Menambah elemen x di akhir
list[i] Mengakses elemen indeks ke-i
list[a:b] Mengambil sebagian (slicing)

---

Aktivitas

Tambahkan:

  • Scanner
  • Webcam

Tampilkan seluruh produk.

---

Latihan

Tampilkan:

  • Produk pertama
  • Produk terakhir
  • Jumlah produk

---

Bagian E

Dictionary

Jika list menyimpan data berurutan berdasarkan indeks (angka), dictionary menyimpan data berpasangan key (kunci) → value (nilai), ditandai kurung kurawal { }.

Membuat Dictionary

python 
produk = {
    "kode": "P001",
    "nama": "Laptop",
    "harga": 8500000,
    "stok": 10
}
Kapan pakai list, kapan pakai dictionary? Gunakan list untuk daftar yang seragam (daftar nama produk). Gunakan dictionary untuk menggambarkan satu objek dengan banyak atribut (satu produk yang punya kode, nama, harga, stok).

---

Mengakses Data

Akses nilai menggunakan key, bukan angka indeks.

python 
print(produk["nama"])
print(produk["harga"])

Output:

text 
Laptop
8500000

---

Menampilkan Seluruh Data

python 
for key, value in produk.items():
    print(key, ":", value)

Output:

text 
kode : P001
nama : Laptop
harga : 8500000
stok : 10

---

Aktivitas

Buat dictionary untuk:

  • Mouse
  • Keyboard

---

Checkpoint 3

Tampilkan seluruh atribut produk.

---

Bagian F

List of Dictionary

Struktur ini sangat penting karena mirip dengan data yang berasal dari database: setiap dictionary adalah satu baris, dan setiap key adalah satu kolom.

python 
produk = [
    {
        "kode": "P001",
        "nama": "Laptop",
        "harga": 8500000
    },
    {
        "kode": "P002",
        "nama": "Mouse",
        "harga": 150000
    }
]

Hubungan dengan tabel database:

kode nama harga
P001 Laptop 8500000
P002 Mouse 150000
Konsep inilah yang nanti menjadi jembatan ke Pandas (Bagian K) dan ke database di pertemuan-pertemuan berikutnya.

---

Menampilkan Data

python 
for item in produk:
    print(item["nama"], "-", item["harga"])

Output:

text 
Laptop - 8500000
Mouse - 150000

---

Aktivitas

Tambahkan 3 produk baru.

Tampilkan:

  • Nama Produk
  • Harga Produk

---

Bagian G

Percabangan

Percabangan membuat program mengambil keputusan: menjalankan blok kode tertentu hanya jika suatu kondisi terpenuhi.

python 
harga = 150000

if harga >= 100000:
    print("Produk Premium")
else:
    print("Produk Reguler")

Output:

text 
Produk Premium
Penting: Blok di dalam if harus menjorok ke dalam (indentasi, biasanya 4 spasi). Indentasi yang salah akan menyebabkan error di Python.

Operator Perbandingan

Operator Arti Contoh
== Sama dengan a == b
!= Tidak sama dengan a != b
> Lebih besar a > b
< Lebih kecil a < b
>= Lebih besar atau sama a >= b
<= Lebih kecil atau sama a <= b

Banyak Kondisi dengan elif

python 
harga = 8500000

if harga >= 10000000:
    print("Sangat Mahal")
elif harga >= 5000000:
    print("Mahal")
else:
    print("Murah")

Output:

text 
Mahal

Operator Logika

Untuk menggabungkan beberapa kondisi gunakan and, or, not.

python 
stok = 10
harga = 8500000

if harga >= 5000000 and stok > 0:
    print("Produk mahal dan tersedia")

Output:

text 
Produk mahal dan tersedia

---

Aktivitas

Buat kategori:

text 
>= 5000000 : Mahal
< 5000000  : Murah

---

Latihan

Tambahkan kategori menggunakan elif:

text 
>= 10000000 : Sangat Mahal
>= 5000000  : Mahal
< 5000000   : Murah

---

Bagian H

Perulangan

Perulangan digunakan untuk menjalankan kode berulang kali tanpa menulisnya berulang.

Menghitung Total Stok

python 
stok = [10, 20, 30, 40]

total = 0

for item in stok:
    total += item

print(total)

Output:

text 
100

Penjelasan: variabel total dimulai dari 0, lalu setiap putaran ditambah dengan nilai item. total += item adalah cara singkat dari total = total + item.

Perulangan dengan range()

range(n) menghasilkan angka dari 0 sampai n-1.

python 
for i in range(5):
    print("Iterasi ke-", i)

Output:

text 
Iterasi ke- 0
Iterasi ke- 1
Iterasi ke- 2
Iterasi ke- 3
Iterasi ke- 4

Perulangan while

while mengulang selama kondisi masih bernilai benar.

python 
angka = 1
while angka <= 3:
    print(angka)
    angka += 1

Output:

text 
1
2
3
Hati-hati: Pastikan kondisi while suatu saat menjadi False. Jika tidak, program akan berulang selamanya (infinite loop).

---

Aktivitas

Hitung total stok seluruh produk.

---

Latihan

Hitung:

  • Total stok
  • Stok terbesar (gunakan max())
  • Stok terkecil (gunakan min())

Contoh:

python 
stok = [10, 20, 30, 40]
print("Total :", sum(stok))
print("Terbesar :", max(stok))
print("Terkecil :", min(stok))

---

Bagian I

Function

Function (fungsi) adalah blok kode yang diberi nama dan dapat dipanggil berulang kali. Tujuannya agar kode tidak ditulis berulang dan lebih mudah dirawat.

Membuat Function

python 
def hitung_total(qty, harga):
    return qty * harga

Penjelasan bagian-bagiannya:

  • def — kata kunci untuk mendefinisikan function.
  • hitung_total — nama function.
  • (qty, harga) — parameter, yaitu data yang diterima function.
  • return — mengembalikan hasil agar bisa dipakai di tempat lain.

---

Menggunakan Function

python 
total = hitung_total(5, 150000)

print(total)

Output:

text 
750000

Nilai 5 dan 150000 yang dikirim saat memanggil function disebut argumen.

Nilai Default Parameter

Parameter bisa diberi nilai bawaan.

python 
def hitung_total(qty, harga, diskon=0):
    return qty * harga * (1 - diskon)

print(hitung_total(5, 150000))        # tanpa diskon
print(hitung_total(5, 150000, 0.1))   # diskon 10%

Output:

text 
750000.0
675000.0

---

Aktivitas

Buat function:

python 
def hitung_diskon(harga):
    # diskon sebesar 10%
    return harga * 0.1

---

Challenge

Buat function hitung_total_bayar() yang menghasilkan:

  • Subtotal
  • Diskon
  • Total Bayar

Contoh kerangka:

python 
def hitung_total_bayar(qty, harga, persen_diskon):
    subtotal = qty * harga
    diskon = subtotal * persen_diskon
    total_bayar = subtotal - diskon
    return subtotal, diskon, total_bayar

sub, disk, total = hitung_total_bayar(5, 150000, 0.1)
print("Subtotal   :", sub)
print("Diskon     :", disk)
print("Total Bayar:", total)

Output:

text 
Subtotal   : 750000
Diskon     : 75000.0
Total Bayar: 675000.0
Konsep baru: Sebuah function dapat mengembalikan lebih dari satu nilai sekaligus, dipisahkan koma.

---

Bagian J

Mengenal Dataset Penjualan

Pada praktikum ini digunakan dataset:

text 
penjualan.csv

CSV (Comma Separated Values) adalah berkas teks yang menyimpan tabel, di mana setiap kolom dipisahkan tanda koma. Contoh isi penjualan.csv:

text 
tanggal,produk,kategori,qty,harga
2025-01-01,Laptop,Elektronik,2,8500000
2025-01-01,Mouse,Aksesoris,5,150000
2025-01-02,Keyboard,Aksesoris,3,250000
2025-01-02,Monitor,Elektronik,2,2000000
2025-01-03,Printer,Elektronik,1,1500000
2025-01-03,Mouse,Aksesoris,8,150000
2025-02-01,Laptop,Elektronik,1,8500000
2025-02-02,Keyboard,Aksesoris,4,250000
2025-02-03,Monitor,Elektronik,3,2000000
2025-02-03,Mouse,Aksesoris,6,150000

Bila ditampilkan sebagai tabel:

tanggal produk kategori qty harga
2025-01-01 Laptop Elektronik 2 8500000
2025-01-01 Mouse Aksesoris 5 150000
2025-01-02 Keyboard Aksesoris 3 250000
... ... ... ... ...

Cara Menyiapkan Dataset di Google Colab

Ada dua cara. Pilih salah satu.

Cara 1 — Membuat file langsung dari Colab (paling mudah)

Jalankan cell berikut. Cell ini akan membuat penjualan.csv otomatis sehingga praktikum bisa langsung dilanjutkan tanpa mengunggah apa pun.

python 
data_csv = """tanggal,produk,kategori,qty,harga
2025-01-01,Laptop,Elektronik,2,8500000
2025-01-01,Mouse,Aksesoris,5,150000
2025-01-02,Keyboard,Aksesoris,3,250000
2025-01-02,Monitor,Elektronik,2,2000000
2025-01-03,Printer,Elektronik,1,1500000
2025-01-03,Mouse,Aksesoris,8,150000
2025-02-01,Laptop,Elektronik,1,8500000
2025-02-02,Keyboard,Aksesoris,4,250000
2025-02-03,Monitor,Elektronik,3,2000000
2025-02-03,Mouse,Aksesoris,6,150000
"""

with open("penjualan.csv", "w") as f:
    f.write(data_csv)

print("File penjualan.csv berhasil dibuat.")

Cara 2 — Mengunggah file dari komputer

Jika dosen membagikan file penjualan.csv, unggah dengan:

python 
from google.colab import files
uploaded = files.upload()

Klik Choose Files, lalu pilih penjualan.csv dari komputer.

Catatan: File yang diunggah dengan Cara 2 akan hilang ketika runtime di-restart. Jika itu terjadi, cukup unggah ulang atau gunakan Cara 1.

---

Diskusi

Perhatikan dataset di atas. Diskusikan:

  1. Berapa jumlah kolom?
  2. Kolom mana yang menunjukkan jumlah barang?
  3. Kolom mana yang menunjukkan harga?
  4. Informasi apa yang dapat diperoleh dari data tersebut?

---

Bagian K

Membaca dan Menganalisis Dataset Menggunakan Pandas

Pandas adalah library Python untuk mengolah data berbentuk tabel. Tabel di Pandas disebut DataFrame — anggap saja seperti Excel di dalam Python.

Import Library

python 
import pandas as pd

pd adalah nama panggilan (alias) yang umum dipakai untuk Pandas.

Membaca CSV

python 
df = pd.read_csv("penjualan.csv")

Menampilkan Data

python 
df.head()      # 5 baris pertama
python 
df.tail()      # 5 baris terakhir

Informasi Dataset

python 
df.info()

Output:

text 
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 10 entries, 0 to 9
Data columns (total 5 columns):
 #   Column    Non-Null Count  Dtype
---  ------    --------------  -----
 0   tanggal   10 non-null     object
 1   produk    10 non-null     object
 2   kategori  10 non-null     object
 3   qty       10 non-null     int64
 4   harga     10 non-null     int64

df.info() memberi tahu jumlah baris, nama kolom, dan tipe data tiap kolom.

Statistik Dasar

python 
df.describe()

df.describe() otomatis menghitung statistik (rata-rata, min, max, dll.) untuk kolom angka.

---

Mengakses Kolom

python 
df["produk"]              # satu kolom
df[["produk", "harga"]]   # beberapa kolom

Menyaring Baris (Filtering)

Menampilkan hanya transaksi dengan qty lebih dari 4:

python 
df[df["qty"] > 4]

Menampilkan hanya kategori Elektronik:

python 
df[df["kategori"] == "Elektronik"]

Menambah Kolom Hasil Perhitungan

Buat kolom total = qty × harga:

python 
df["total"] = df["qty"] * df["harga"]
df.head()

Fungsi Agregasi

Pandas menyediakan fungsi ringkasan yang langsung bekerja pada satu kolom:

python 
print("Jumlah transaksi   :", len(df))
print("Total barang       :", df["qty"].sum())
print("Harga tertinggi    :", df["harga"].max())
print("Harga terendah     :", df["harga"].min())
print("Rata-rata harga    :", df["harga"].mean())
print("Total penjualan    :", df["total"].sum())

Contoh output:

text 
Jumlah transaksi   : 10
Total barang       : 35
Harga tertinggi    : 8500000
Harga terendah     : 150000
Rata-rata harga    : 2345000.0
Total penjualan    : 51800000
Fungsi Kegunaan
.sum() Menjumlahkan
.mean() Rata-rata
.max() Nilai tertinggi
.min() Nilai terendah
.count() Menghitung banyak data

Mengelompokkan Data (groupby)

groupby digunakan untuk meringkas data per kategori. Misalnya, total barang terjual per produk:

python 
df.groupby("produk")["qty"].sum()

Contoh output:

text 
produk
Keyboard     7
Laptop       3
Monitor      5
Mouse       19
Printer      1
Name: qty, dtype: int64

Menentukan Produk Terlaris

python 
terlaris = df.groupby("produk")["qty"].sum().sort_values(ascending=False)
print(terlaris)
print("\nProduk terlaris:", terlaris.index[0])

Contoh output:

text 
produk
Mouse       19
Keyboard     7
Monitor      5
Laptop       3
Printer      1

Produk terlaris: Mouse
Dengan kombinasi groupby + sort_values, satu pertanyaan bisnis ("produk apa yang paling laku?") bisa dijawab hanya dalam dua baris kode.

---

Mini Project

Dengan teknik pada Bagian K, lakukan analisis sederhana dan tentukan:

  1. Jumlah transaksi → len(df)
  2. Total barang terjual → df["qty"].sum()
  3. Harga tertinggi → df["harga"].max()
  4. Harga terendah → df["harga"].min()
  5. Rata-rata harga → df["harga"].mean()

Tampilkan semua hasil dalam satu cell yang rapi.

---

Challenge

Tentukan:

  1. Produk termahal — petunjuk: urutkan df berdasarkan kolom harga.
python 
   df.sort_values("harga", ascending=False).head(1)
  1. Produk termurah — urutkan menaik (ascending=True).
  1. Produk yang paling banyak terjual — gunakan groupby("produk")["qty"].sum().

Diskusikan hasilnya dengan kelompok.

---

Tugas Praktikum

Buat laporan yang berisi:

  • Nama
  • NIM
  • Jumlah transaksi
  • Total barang terjual
  • Harga tertinggi
  • Harga terendah
  • Rata-rata harga
  • Kesimpulan

Format laporan dikumpulkan dalam bentuk PDF.

Tips pengumpulan: Notebook Colab bisa langsung diekspor ke PDF melalui menu File → Print → Save as PDF, atau File → Download → Download .ipynb lalu dikonversi.

---

Rangkuman Perintah Penting

Kategori Perintah Fungsi
Output print(x) Menampilkan ke layar
Tipe data type(x) Memeriksa tipe data
List len(list), list.append(x) Jumlah elemen, tambah elemen
Percabangan if / elif / else Mengambil keputusan
Perulangan for, while, range() Mengulang kode
Function def nama(): ... return Membuat fungsi
Pandas baca pd.read_csv("file.csv") Membaca CSV
Pandas lihat df.head(), df.info() Melihat data & info
Pandas hitung .sum(), .mean(), .max() Agregasi kolom
Pandas grup df.groupby("kol")["x"].sum() Meringkas per kategori

---

Kesimpulan

Pada pertemuan ini mahasiswa telah mengenal Google Colab, memahami dasar-dasar Python (variabel, tipe data, percabangan, perulangan, dan function), menggunakan struktur data sederhana (list, dictionary, dan list of dictionary), serta membaca dan melakukan analisis awal terhadap dataset penjualan menggunakan Pandas. Konsep list of dictionary dan DataFrame yang dipelajari di sini menjadi fondasi penting karena bentuknya mirip dengan tabel pada database — yang akan menjadi materi pada pertemuan berikutnya.