Perbandingan Lengkap: Excel vs SQL vs Python Pandas

Dalam dunia analisis data, terdapat banyak alat yang bisa digunakan untuk memproses, menganalisis, dan memvisualisasikan data. Tiga di antaranya yang paling populer adalah Excel, SQL, dan Python (Pandas). Meskipun memiliki tujuan yang sama, ketiganya memiliki cara kerja dan keunggulan masing-masing. Artikel ini akan membahas perbandingan Excel vs SQL vs Python berdasarkan beberapa tugas umum dalam pengolahan data.

1. Load Data

Excel: Membuka file secara manual melalui menu File > Open.
SQL: Menggunakan perintah SELECT * FROM table_name;.
Python Pandas: Lebih fleksibel, cukup dengan pd.read_csv("file.csv").

👉 Pandas unggul dalam fleksibilitas membaca berbagai format data (CSV, Excel, JSON, SQL, dll).

2. Filter Data

Excel: Menggunakan fungsi FILTER dengan range tertentu.
SQL: Memakai klausa WHERE, misalnya WHERE column > 100;.
Pandas: Mudah dengan filter langsung, contoh df[df['column'] > 100].

👉 SQL lebih cocok untuk dataset besar, sementara Pandas lebih dinamis untuk analisis eksploratif.

3. Seleksi Kolom

Excel: Gunakan huruf kolom (A, B, C).
SQL: SELECT column1, column2 FROM table;.
Pandas: df[['column1','column2']].

👉 Pandas mirip SQL, tetapi lebih sederhana untuk manipulasi cepat.

4. Short & Aggregate Data

Excel: Urutkan data dengan fitur Sort atau Pivot Table.
SQL: ORDER BY column DESC atau GROUP BY dept;.
Pandas: df.sort_values() atau df.groupby().agg().

👉 Pivot Table di Excel sangat mudah untuk pemula, SQL kuat untuk database besar, Pandas fleksibel untuk data ilmiah.

5. Perhitungan (COUNT, AVERAGE, SUM)

Excel: =COUNT(), =AVERAGE(), =SUM().
SQL: SELECT COUNT(), AVG(), SUM().
Pandas: len(df), df['salary'].mean(), df['sales'].sum().

👉 Semua tools ini mampu menghitung dengan baik, namun Pandas dan SQL lebih efisien untuk data besar.

6. Remove Duplicates & Join Tables

Excel: Menu Remove Duplicates atau XLOOKUP.
SQL: SELECT DISTINCT dan JOIN.
Pandas: df.drop_duplicates() dan pd.merge().

👉 SQL unggul untuk relasi antar tabel, sedangkan Pandas lebih fleksibel untuk analisis langsung.

7. Rename & Missing Data

Excel: Rename manual, atau IF(ISBLANK(), "NA").
SQL: AS untuk alias, COALESCE() untuk missing data.
Pandas: df.rename() dan fillna().

👉 Pandas memiliki kemampuan paling kaya untuk menangani missing value.

8. Export Data & Visualisasi

Excel: Simpan sebagai CSV/XLSX, dan buat chart langsung.
SQL: Gunakan Export Tool atau SSMS.
Pandas: df.to_csv(), df.to_excel(), serta visualisasi dengan matplotlib atau seaborn.

👉 Python Pandas menjadi pilihan terbaik untuk data science dan visualisasi interaktif.

Kesimpulan: Mana yang Lebih Baik?

Excel cocok untuk pemula, data kecil, dan analisis cepat dengan antarmuka yang user-friendly.
SQL unggul untuk manajemen data dalam jumlah besar dan basis data terstruktur.
Python Pandas sangat kuat untuk analisis mendalam, automasi, machine learning, dan visualisasi data.

👉 Jadi, pilihan terbaik tergantung kebutuhan:

Gunakan Excel untuk laporan cepat,
SQL untuk database besar,
Pandas untuk analisis data lanjutan.