TL;DR
Laporan penjualan Tokopedia diunduh dari menu daftar pesanan di Seller Admin, dan hasilnya file Excel dengan satu baris per produk per invoice. File itu belum siap dipivot karena angka rupiahnya sering kebaca sebagai teks, status batal ikut terbawa, dan penulisan SKU sering nggak konsisten. Bersihin dulu pakai Power Query dalam enam langkah, baru rekapnya bisa dipercaya.
File export penjualan Tokopedia berisi satu baris untuk tiap produk di tiap invoice, dan bentuknya belum siap dipivot begitu diunduh.
Angka rupiahnya sering kebaca sebagai teks. Status batal ikut kebawa. Penulisan SKU-nya nggak konsisten.
Tiga hal itu yang bikin rekapmu meleset tanpa satu pesan error pun muncul. Artikel ini nunjukin cara bersihinnya pakai Power Query, plus satu contoh nyata di mana produk terlaris ngumpet gara-gara nama SKU-nya ditulis tiga versi.
Laporan penjualan Tokopedia diunduh dari Seller Admin lewat menu daftar pesanan. Kamu pilih rentang tanggal dan status pesanan, lalu minta unduh laporan. Filenya nggak langsung jadi, tapi dikirim ke email atau muncul di daftar unduhan beberapa menit kemudian dalam format Excel.
Posisi tombol dan nama menunya kadang geser antar versi Seller Admin. Patokannya tetap sama: daftar pesanan, filter tanggal, unduh laporan.
Angka trafik dan tingkat konversi ada di halaman wawasan penjualan, bukan di file ini. File pesanan cuma nyimpen transaksi yang udah jadi.
Ada lima masalah yang muncul hampir di tiap file export marketplace, dan Tokopedia bukan pengecualian.
| Masalah | Tandanya | Akibatnya kalau dibiarin |
|---|---|---|
| Angka jadi teks | Isi sel rata kiri, bukan rata kanan | SUM dan SUMIFS balikin nol |
| Tanggal jadi teks | Filter tanggal nggak nawarin pilihan bulan | Rekap bulanan nggak bisa dibikin |
| Status batal ikut | Ada baris berstatus batal atau dikembalikan | Omzet kelihatan lebih besar dari kenyataan |
| SKU ditulis beda-beda | Satu barang muncul di beberapa baris rekap | Produk terlaris kepecah dan turun peringkat |
| Satu invoice banyak baris | Nomor invoice berulang | Jumlah pesanan kehitung dobel |
Masalah keempat yang paling sering nggak ketahuan. Dia nggak bikin total salah, tapi bikin urutan produkmu salah, dan justru urutan itu yang dipakai buat ngambil keputusan stok.
Konsep umumnya ada di glosarium data cleansing.
Enam langkah, dan sekali disusun kamu nggak perlu ngulang bulan depan.
Langkah 5 cuma beresin masalah spasi dan kapital. Buat penulisan yang beneran beda, kamu butuh tabel pemetaan.
Siapkan satu sheet dua kolom, lalu jadiin Table dengan nama map_sku:
sku_mentah | sku_standar
BRS-5KG | BRS5
BERAS 5 KG | BRS5
beras5kg | BRS5
MNY-2L | MNY2
MINYAK 2 LITER | MNY2Di Power Query, pakai Merge Queries buat nyambungin tabel penjualan sama map_sku lewat kolom sku_mentah. Tiap ketemu penulisan baru, tambah satu baris di sheet pemetaan.
Aturannya kesimpen, jadi bulan depan otomatis kepakai lagi. Ini yang bikin cara ini menang jauh dibanding find and replace manual.
Dokumentasi resmi tiap langkah transformasi ada di halaman Power Query Microsoft Learn.
Setelah datanya bersih dan berbentuk Table bernama tbl_tokped, rekapnya jadi gampang.
Kolom bantu bulan:
=TEXT([@[Tanggal Pembayaran]], "yyyy-mm")
Omzet bersih per baris:
=[@[Total Penjualan]] - [@[Diskon Toko]] - [@[Biaya Layanan]]
Omzet per bulan:
=SUMIFS(tbl_tokped[omzet_bersih], tbl_tokped[bulan], A2)
Unit terjual per SKU standar:
=SUMIFS(tbl_tokped[Jumlah], tbl_tokped[sku_standar], A2)Penjelasan argumennya ada di halaman fungsi SUMIFS. Buat narik nama produk dan harga modal dari sheet master, pakai XLOOKUP.
Buat jumlah pesanan, jangan pakai jumlah baris. Satu invoice bisa isi beberapa produk:
=COUNTA(UNIQUE(FILTER(tbl_tokped[Nomor Invoice], tbl_tokped[bulan]=A2)))Aku pakai dataset toko_berkah, toko sembako dari Bekasi yang jualan online. File export Juni 2025 isinya 3.204 baris mentah.
Setelah dibersihin:
| Tahap | Sisa baris | Yang kebuang |
|---|---|---|
| File mentah | 3.204 | - |
| Buang baris judul dan kosong | 3.202 | 2 baris |
| Filter status selesai | 3.074 | 128 baris batal |
| Hasil akhir | 3.074 baris = 1.417 invoice | - |
128 baris batal itu nilainya Rp 7.100.000. Kalau kamu skip langkah filter, laporanmu ngelebihin omzet segitu, sekitar 4,2 persen dari nilai kotor.
Ringkasan uangnya:
| Komponen | Nilai | % dari kotor |
|---|---|---|
| Total penjualan kotor | Rp 168.900.000 | 100% |
| Diskon toko | Rp 9.400.000 | 5,6% |
| Biaya layanan | Rp 6.750.000 | 4,0% |
| Omzet bersih | Rp 152.750.000 | 90,4% |
Sebelum SKU distandarin, rekap produk terlaris kelihatan begini:
1. Gula pasir 1 kg 612 unit
2. Minyak goreng 2 L 548 unit
3. Telur 1 kg 503 unit
...
7. BERAS 5 KG 198 unit
9. BRS-5KG 171 unit
12. beras5kg 149 unitTiga baris di bawah itu barang yang sama persis. Ditulis tiga versi gara-gara input SKU-nya beda orang beda bulan.
Setelah digabung: 518 unit. Beras 5 kg lompat dari peringkat 7 ke peringkat 3.
Bedanya bukan cuma di daftar. Toko ini sempat mau ngurangin stok beras 5 kg karena angkanya kelihatan kecil di rekap. Satu langkah pembersihan SKU nyelametin keputusan stok yang salah arah.
1. Nge-load langsung tanpa Transform Data. Kalau kamu klik Load, semua masalah tipe kolom kebawa ke sheet. Selalu masuk ke editor dulu.
2. Benerin angka pakai find and replace manual. Bulan depan kamu harus ngulang. Set tipe kolom di Power Query, sekali doang.
3. Filter status di akhir. Kalau kamu udah bikin pivot lalu baru nyadar batalnya ikut, semua angka harus dihitung ulang. Filter di awal.
4. Ngitung invoice pakai COUNTA. Di data Juni tadi, 3.074 baris cuma 1.417 invoice. Selisihnya lebih dari dua kali lipat.
5. Nyampur ongkir ke omzet. Ongkos kirim yang dibayar pembeli itu punya kurir, bukan punya kamu.
6. Nimpa file export aslinya. Simpan mentahan di folder terpisah dan jangan disentuh. Power Query baca dari file itu, jadi kalau kamu edit isinya, hasil refresh-mu ikut berubah tanpa jejak.
Bikin folder khusus, misalnya export-tokped. Taruh semua file bulanan di situ.
Source.Name.Bulan depan kamu cuma perlu taruh file baru di folder itu, lalu klik Refresh All. Semua langkah pembersihan jalan ulang sendiri.
Teknik transformasi lanjutan buat data yang bentuknya melebar ada di panduan unpivot Power Query.
Biasanya karena angkanya masih berbentuk teks. Ciri paling gampang, isi selnya rata kiri padahal angka normal rata kanan. Penyebabnya bisa titik pemisah ribuan, spasi tersembunyi, atau awalan Rp yang ikut kebawa. Kalau kamu jumlahin pakai SUM, hasilnya nol tanpa pesan error sama sekali. Ubah tipe kolomnya jadi Decimal Number di Power Query sebelum dimuat ke sheet.
Dua-duanya benar, cuma beda cara ngitung. Halaman wawasan biasanya nampilin nilai kotor pada periode tertentu dan sering pakai tanggal pembayaran. File export bisa pakai tanggal pesanan dibuat, dan belum motong biaya layanan maupun diskon toko. Sebelum bandingin, samain dulu tanggal patokan dan status pesanan yang ikut dihitung di kedua sumber.
Simpan semua file bulanan di satu folder khusus, lalu di Excel pilih Data, Get Data, From File, From Folder. Power Query bakal numpuk semua file jadi satu tabel dan otomatis nambahin kolom nama file yang bisa kamu pakai sebagai penanda bulan. Bulan depan kamu cukup taruh file baru di folder itu dan klik Refresh All, tanpa ngulang setingan.
Bikin satu sheet master berisi dua kolom: SKU mentah dan SKU standar. Di Power Query, gabungin tabel penjualan sama master itu pakai Merge Queries. Tiap ketemu penulisan baru yang belum ada di master, tambahin satu baris. Cara ini lebih aman daripada find and replace manual, karena aturannya tersimpan dan kepakai lagi otomatis bulan berikutnya.
Kalau kamu cuma ngolah satu file sekali seumur hidup, rumus biasa cukup. Tapi kalau tiap bulan kamu ngulang proses yang sama, Power Query lebih hemat. Semua langkah pembersihanmu tersimpan sebagai urutan yang bisa dijalanin ulang cuma dengan klik Refresh. Sekali kamu susun, kerjaan rutin bulanan yang tadinya sejam bisa selesai dalam hitungan detik.
Tiga hal yang paling nentuin kualitas laporan penjualan Tokopedia kamu:
Buka file export bulan lalu punyamu, lalu bikin satu pivot sederhana per SKU. Kalau ada dua baris yang kamu curigai barang yang sama, kamu baru aja nemu masalah yang sama.
Kerangka laporan bulanan yang siap pakai ada di template laporan penjualan Excel.
Mau praktek langsung? Mulai latihan SQL gratis
Latihan interaktif, langsung di browser.
Punya ratusan angka dan mau tau sebarannya masuk ke rentang mana aja? FREQUENCY ngitung distribusi frekuensi sekali jalan, tanpa nulis COUNTIFS berkali-kali.
SUMIFS ribet kalau kriterianya banyak dan sering ganti. Rumus database Excel kayak DSUM baca kriteria dari sel terpisah, jadi kamu tinggal ubah tabel kecil tanpa nyentuh rumus.
DATEDIF ngasih umur bulat, tapi kadang kamu butuh angka desimal kayak 27,6 tahun buat hitung masa kerja atau bunga. YEARFRAC ngasih pecahan tahun dengan presisi.