TL;DR
AI agent adalah sistem yang bisa mecah tugas jadi beberapa langkah, manggil tool eksternal kayak database atau spreadsheet, ngecek hasilnya sendiri, lalu ngulang sampai tugasnya selesai. Chatbot cuma nerima pertanyaan dan ngasih satu jawaban teks tanpa akses ke sistem manapun. Buat analis data, bedanya kerasa waktu kamu minta "cari tau kenapa penjualan Bekasi turun": chatbot nebak, agent beneran narik data dan ngecek.
AI agent adalah sistem yang bisa mecah satu tugas jadi beberapa langkah, manggil tool luar kayak database, ngecek hasilnya, lalu lanjut sendiri sampai tugasnya kelar.
Chatbot cuma ngasih satu jawaban teks dan berhenti di situ.
Kedengarannya beda tipis. Tapi buat analis data, jaraknya jauh. Aku jelasin pakai contoh yang konkret.
AI agent adalah model bahasa yang dikasih tiga hal tambahan: akses ke tool, kemampuan nyusun rencana, dan loop buat ngecek hasilnya sendiri.
Tool di sini artinya harfiah. Koneksi ke database, akses baca file spreadsheet, kemampuan jalanin kode Python, atau panggil API.
Alurnya kira-kira gini:
Langkah 4 yang bikin dia beda. Chatbot nggak punya langkah 4, soalnya dia nggak pernah lihat hasil apa pun.
| Aspek | Chatbot | AI Agent |
|---|---|---|
| Input | Satu pertanyaan | Satu tujuan |
| Akses data | Cuma yang kamu tempel | Nyambung ke database/file |
| Jumlah langkah | Satu | Banyak, sampai selesai |
| Ngecek hasil sendiri | Nggak | Iya |
| Kalau salah | Kamu yang benerin | Dia coba ulang |
| Waktu respons | Detik | Puluhan detik sampai menit |
Contoh nyata. Kamu tanya: "berapa penjualan cabang Bekasi bulan Oktober?"
Chatbot: "Aku nggak punya akses ke data kamu. Coba tempel datanya di sini."
Agent: nulis query, jalanin ke database, balik dengan angka Rp312.400.000 plus catatan bahwa itu turun 23% dari September.
Tiga komponen yang harus ada.
Model bahasa. Otaknya. Yang nyusun rencana dan nulis query.
Tool. Tangannya. Biasanya berupa koneksi database read-only, akses ke Google Sheets, atau interpreter Python.
Loop kontrol. Yang bikin agent nggak berhenti setelah satu langkah. Dia baca output tool, nilai apakah tujuannya udah tercapai, lalu putusin lanjut atau berhenti.
Standar yang lagi banyak dipakai buat nyambungin model ke tool namanya Model Context Protocol. Intinya cara standar buat bilang ke model: "ini database kamu, ini yang boleh kamu lakuin".
Aku coba kasih tugas ke satu agent yang aku sambungin ke dataset toko_berkah, 18.400 transaksi dari 6 cabang UMKM retail sepanjang 2025.
Tugasnya satu kalimat: "cari tau kenapa omzet cabang Bekasi turun di kuartal 4".
Langkah pertama yang dia jalanin:
Dia lihat omzet turun tapi transaksi hampir flat. Lalu dia sendiri mutusin langkah berikutnya: pecah per kategori produk.
Hasilnya: kategori sembako turun 61% antara Q3 dan Q4, sementara kategori lain naik tipis.
Kesimpulan agent: masalahnya di satu kategori, bukan di jumlah pembeli.
Waktu total: 47 detik, 4 query. Kalau aku kerjain manual, sekitar 15 menit.
Tapi ada yang dia lewatin. Dia nggak nanya kenapa sembako turun. Padahal jawabannya ada di data stok, yang nggak aku kasih akses ke dia.
Itu poin pentingnya. Agent cuma bisa nyari di tempat yang kamu izinin dia masuk.
Eksplorasi awal. Waktu kamu dapat dataset baru dan belum tau bentuknya, agent bisa jalanin 10 query profiling dalam semenit.
Nulis query yang ribet tapi standar. Window function, pivot, self-join. Agent hampir selalu bener buat pola yang umum.
Ngecek kualitas data. Nyari nilai kosong, duplikat, atau nilai di luar akal. Kerjaan membosankan yang cocok dilempar.
Bikin draft dokumentasi. Jelasin apa yang query kamu lakuin, dalam bahasa manusia.
Nebak relasi antar tabel. Kalau nama kolomnya nggak konsisten, agent sering nyambungin tabel yang salah dan hasilnya keliatan masuk akal padahal bohong.
Ngurus nilai kosong. Agent sering lupa bahwa NULL bikin agregasi kamu meleset. Kalau kamu belum kenal NULL, ini bahaya diam-diam.
Ngerti kuirk data lokal. Kolom status yang punya nilai "aktif", "AKTIF", dan "active" gara-gara migrasi sistem tiga tahun lalu? Agent nggak tau, dan dia nggak bakal nanya.
Ngambil keputusan bisnis. Dia bisa bilang "omzet sembako turun 61%". Dia nggak bisa bilang apakah kamu harus ganti supplier atau naikin harga.
Kasih akses tulis ke database produksi. Jangan. Mulai dari read-only. Selalu.
Percaya angka tanpa cek jumlah baris. Kalau agent bilang ada 4.200 transaksi tapi kamu tau totalnya cuma 3.800, ada yang salah di JOIN-nya. Cek selalu.
Kasih tujuan yang terlalu kabur. "Analisis data ini" bakal ngasih hasil sampah. "Cari tau kategori mana yang omzetnya turun di Q4 di cabang Bekasi" ngasih hasil bagus.
Berhenti belajar SQL karena ngerasa udah ada agent. Kamu tetap harus bisa baca query yang dia tulis. Kalau nggak, kamu nggak bisa tau kapan dia salah. Mulai dari JOIN kalau kamu belum kuat di situ.
Sistem berbasis model bahasa yang bisa mecah tugas jadi beberapa langkah lalu ngejalanin langkah-langkah itu sendiri, termasuk manggil tool luar kayak database atau spreadsheet. Dia ngecek hasil tiap langkah dan bisa ngulang kalau gagal.
Chatbot nerima satu pertanyaan lalu ngasih satu jawaban teks tanpa akses ke sistem apa pun. AI agent punya tool, jadi dia bisa nyambung ke database, jalanin query, baca hasilnya, dan lanjut ke langkah berikutnya berdasarkan hasil itu.
Buat query eksplorasi, iya. Buat query yang masuk ke laporan resmi, jangan langsung percaya. Agent sering salah di dua tempat: asumsi soal relasi antar tabel dan penanganan nilai kosong. Baca querynya dan cek jumlah barisnya masuk akal.
Kemampuan baca query dan nilai apakah hasilnya masuk akal. Agent bisa nulis 40 baris SQL dalam 10 detik, tapi dia nggak tau kuirk data di perusahaan kamu. Konteks bisnis dan kecurigaan sehat terhadap angka aneh, itu yang belum tergantikan.
Yang paling gampang dicoba adalah agent yang udah nempel di tool yang kamu pakai. Buat yang mau rakit sendiri, ada framework kayak Model Context Protocol yang bikin model bahasa bisa nyambung ke database kamu. Mulai dari yang read-only.
AI agent punya tool dan loop, chatbot nggak punya dua-duanya. Agent ngirit waktu paling banyak di tahap eksplorasi dan pengecekan kualitas data. Dan kamu tetap harus bisa baca query yang dia tulis, soalnya dia nggak tau kuirk data di kantormu.
Kalau kamu mau nguatin dasar SQL biar bisa nge-review kerjaan agent, latihan interaktifnya ada di NgulikSQL.
Baca juga: apakah data analyst bakal digantikan AI, lanjutan yang lebih jujur soal karirnya.
Mau praktek langsung? Mulai latihan SQL gratis
Latihan interaktif, langsung di browser.
Tools AI bisa bikin chart dan ringkas data dalam hitungan detik. Jadi Python masih perlu dipelajari analis di 2026? Jawabannya iya, tapi alasannya udah beda dari 3 tahun lalu.
Aku tes forecasting AI di data penjualan 4 cabang toko grosir. Hasilnya lebih akurat dari tebakan manual, tapi meleset parah di satu titik yang mahal.
Cara ngolah ribuan review pelanggan jadi insight pakai AI, dari nyusun prompt yang konsisten, ngasih label, sampai ngubah hasilnya jadi rekomendasi yang bisa dieksekusi.