Cara Membuat Dashboard Analisis Data Pengiriman Barang dengan Excel

 

Cara Membuat Dashboard Analisis Data Pengiriman Barang dengan Excel

Di era digital saat ini, banyak perusahaan logistik, e-commerce, maupun bisnis retail yang membutuhkan laporan cepat dan akurat untuk memantau pengiriman barang. Salah satu cara efektif untuk menyajikan informasi tersebut adalah dengan menggunakan dashboard analisis data. Dashboard berfungsi sebagai tampilan visual yang menyatukan data penting sehingga memudahkan manajemen dalam mengambil keputusan.

Salah satu tools yang paling mudah digunakan adalah Microsoft Excel. Selain karena sudah familiar di banyak kalangan, Excel juga menyediakan fitur lengkap seperti PivotTable, PivotChart, Conditional Formatting, dan Slicer yang bisa dimanfaatkan untuk membuat dashboard interaktif.

 

1. Persiapan Data

Sebelum membuat dashboard, langkah pertama adalah menyiapkan data pengiriman barang. Data ini biasanya mencakup:

  • Nomor Resi / ID Pengiriman
  • Tanggal Pengiriman
  • Nama Ekspedisi
  • Asal dan Tujuan Pengiriman
  • Status (Dikirim, Dalam Proses, Terkirim, Gagal, dll.)
  • Biaya Pengiriman
  • Estimasi Waktu

Pastikan data tersusun rapi dalam format tabel Excel agar mudah diproses.

 

2. Membuat Tabel dan Membersihkan Data

  • Ubah data mentah menjadi Excel Table dengan menekan Ctrl + T.
  • Pastikan tidak ada data ganda (duplicate) atau kolom kosong.
  • Gunakan fitur Data Validation untuk menyamakan format input, misalnya status hanya bisa diisi dengan pilihan tertentu (Terkirim, Pending, Gagal).

 

3. Membuat PivotTable untuk Analisis

PivotTable sangat penting untuk merangkum data. Beberapa analisis yang bisa dibuat antara lain:

  • Jumlah pengiriman per ekspedisi.
  • Persentase pengiriman sukses vs gagal.
  • Total biaya pengiriman per wilayah.
  • Rata-rata waktu pengiriman berdasarkan tujuan.

Langkahnya:

  1. Pilih data → Insert → PivotTable.
  2. Susun field sesuai kebutuhan (contoh: "Ekspedisi" di Rows, "Jumlah Resi" di Values).
  3. Buat beberapa PivotTable untuk analisis berbeda.

 

4. Membuat PivotChart

Untuk memvisualisasikan data agar lebih mudah dipahami:

  • Gunakan PivotChart seperti bar chart, pie chart, atau line chart.
  • Contoh: pie chart untuk membandingkan persentase ekspedisi, bar chart untuk biaya per wilayah, line chart untuk tren pengiriman per bulan.

 

5. Menambahkan Slicer & Timeline

Agar dashboard lebih interaktif, gunakan fitur Slicer dan Timeline.

  • Slicer: memungkinkan pengguna memilih data berdasarkan kriteria (misalnya ekspedisi tertentu).
  • Timeline: memungkinkan filter berdasarkan rentang tanggal.

Dengan ini, manajer bisa langsung melihat analisis data dalam periode tertentu tanpa harus memfilter manual.

 

6. Mendesain Dashboard

Langkah terakhir adalah menyatukan semua elemen ke dalam satu sheet khusus:

  • Atur layout agar rapi dan mudah dibaca.
  • Gunakan warna konsisten (misalnya hijau untuk sukses, merah untuk gagal).
  • Tambahkan judul, keterangan, dan logo perusahaan.
  • Gunakan Shapes untuk membuat panel navigasi sederhana.

 

7. Contoh Analisis dalam Dashboard

Dalam dashboard analisis data pengiriman barang, biasanya ditampilkan informasi seperti:

  • Jumlah Pengiriman: total order yang dikirim.
  • Rasio Pengiriman Sukses: % pengiriman yang berhasil.
  • Top 5 Ekspedisi: ekspedisi paling sering digunakan.
  • Biaya Pengiriman per Wilayah: grafik bar untuk perbandingan antar wilayah.
  • Tren Pengiriman Bulanan: grafik line untuk melihat perkembangan.

 

Membuat dashboard analisis data pengiriman barang dengan Excel sangat bermanfaat untuk perusahaan, baik skala kecil maupun besar. Dengan dashboard, pengambilan keputusan menjadi lebih cepat dan berbasis data. Selain itu, Excel memberikan fleksibilitas tinggi sehingga bisa disesuaikan dengan kebutuhan masing-masing bisnis.

Dengan mengikuti langkah-langkah di atas—mulai dari persiapan data, PivotTable, PivotChart, hingga desain dashboard—Anda sudah bisa memiliki sistem analisis pengiriman yang praktis, murah, dan interaktif.

 

Post a Comment

Previous Post Next Post