Python dalam Layanan Publik: Menganalisis Data Penjualan Dokumen Standar untuk Penerimaan Negara Bukan Pajak (PNBP) Badan Standardisasi Nasional (BSN)

Membuat Koneksi Basis Data

Data penjualan dokumen standar yang akan kita analisis ini tersimpan dalam bentuk dokumen SQL (master_data_penjualan.sql). Sebagai langkah awal, kita akan menggunakan Python untuk membaca dokumen tersebut. Selanjutnya, kita akan membuat koneksi ke basis data yang bernama ‘master_data_penjualan.db’. Setelah koneksi berhasil dibuat, kita akan mengeksekusi skrip yang ada dalam dokumen SQL untuk mentransfer setiap baris data dari dokumen tersebut ke dalam basis data ‘master_data_penjualan.db’.

Gambar 1.2.1 - baris kode koneksi ke basis data (dok. pribadi)

Blok kode ‘try - except’ adalah mekanisme yang digunakan untuk menangani kesalahan atau ‘error’ yang mungkin terjadi saat membangun koneksi ke basis data. Ini adalah bagian penting dari penanganan kesalahan dalam pemrograman Python.

Melakukan Query Awal

Dalam basis data master_data_penjualan, terdapat tiga tabel: pembeli_2023, dokumen_2023, dan ics. Pembeli_2023 dan dokumen_2023 merupakan dua tabel utama yang saling berhubungan, sementara ics berfungsi sebagai tabel pendukung. Saat ini, kita akan mencoba mengeksekusi query untuk melihat jenis data apa saja yang terdapat dalam tabel pembeli_2023, dokumen_2023, dan ics.

Gambar 1.3.1 - baris kode menampilkan informasi umum tabel pembeli_2023 (dok. pribadi)

Dari baris kode ini kita mendapatkan informasi berikut :

gambar 1.3.2 - keluaran informasi umum tabel pembeli_2023 (dok. pribadi)

Terlihat dari output Python bahwa tabel pembeli_2023 memiliki 12 kolom dan 7.912 baris data. Dengan jumlah data sebanyak itu, dapat dibayangkan bahwa volume transaksi yang terjadi pada tahun 2023 cukup besar. Kemudian bagaimana dengan tabel dokumen_2023?

gambar 1.3.3 - baris kode menampilkan informasi umum tabel dokumen_2023 (dok. pribadi)