Apa saja parameter fungsi LAG?

Fungsi ini memiliki 2 parameter wajib dan 3 parameter opsional. Parameter yang digunakan: expression (any, wajib): Kolom atau ekspresi yang nilainya akan diambil; offset (integer, opsional): Berapa baris ke belakang (default: 1); default (any, opsional): Nilai default jika tidak ada baris sebelumnya; PARTITION BY (clause, opsional): Opsional. Membagi hasil ke dalam partition terpisah; ORDER BY (clause, wajib): Menentukan urutan baris untuk perhitungan LAG.

Window

LAG

PostgreSQL

Mengakses nilai dari baris sebelumnya dalam result set berdasarkan offset tertentu. Sangat berguna untuk perbandingan dengan periode sebelumnya.

Tipe hasil: same as expressionDiperbarui: 12 Jul 2026

Syntax

SQL

LAG(expression [, offset [, default]]) OVER ([PARTITION BY partition_expression] ORDER BY sort_expression)

Parameter

expressionanywajib

Kolom atau ekspresi yang nilainya akan diambil

ORDER BYclausewajib

Menentukan urutan baris untuk perhitungan LAG

offsetintegeropsional

Berapa baris ke belakang (default: 1)

Default: 1

defaultanyopsional

Nilai default jika tidak ada baris sebelumnya

PARTITION BYclauseopsional

Opsional. Membagi hasil ke dalam partition terpisah

Contoh Penggunaan

Perbandingan dengan Bulan Sebelumnya

SQL

1 SELECT
2   month,
3   revenue,
4   LAG(revenue) OVER (ORDER BY month) as prev_month_revenue,
5   revenue - LAG(revenue) OVER (ORDER BY month) as revenue_change
6 FROM monthly_sales;

Menampilkan revenue bulan ini vs bulan sebelumnya dan selisihnya.

Hasil

month	revenue	prev_month	change
2024-01	100000	NULL	NULL
2024-02	120000	100000	20000
2024-03	115000	120000	-5000

LAG dengan Default Value

SQL

1 SELECT
2   date,
3   price,
4   LAG(price, 1, price) OVER (ORDER BY date) as prev_price,
5   ROUND((price - LAG(price, 1, price) OVER (ORDER BY date)) /
6         LAG(price, 1, price) OVER (ORDER BY date) * 100, 2) as pct_change
7 FROM stock_prices
8 WHERE symbol = 'AAPL';

Menghitung persentase perubahan harga saham. Default value mencegah division by zero di baris pertama.

LAG per Customer (PARTITION BY)

SQL

1 SELECT
2   customer_id,
3   order_date,
4   order_total,
5   LAG(order_date) OVER (
6     PARTITION BY customer_id
7     ORDER BY order_date
8   ) as prev_order_date,
9   order_date - LAG(order_date) OVER (
10     PARTITION BY customer_id
11     ORDER BY order_date
12   ) as days_between_orders
13 FROM orders;

Menghitung jarak hari antar order untuk setiap customer.

Hasil

customer_id	order_date	order_total	prev_order_date	days_between
1	2024-01-15	50000	NULL	NULL
1	2024-02-20	75000	2024-01-15	36
1	2024-03-10	60000	2024-02-20	19
2	2024-01-20

Pertanyaan Umum tentang LAG

Apa itu fungsi LAG di PostgreSQL?

Mengakses nilai dari baris sebelumnya dalam result set berdasarkan offset tertentu. Sangat berguna untuk perbandingan dengan periode sebelumnya. Di PostgreSQL, fungsi LAG termasuk dalam kelompok fungsi yang sering digunakan untuk mengolah dan menganalisis data secara efisien.

Bagaimana cara menggunakan LAG di PostgreSQL?

Gunakan sintaks berikut: LAG(expression [, offset [, default]]) OVER ([PARTITION BY partition_expression] ORDER BY sort_expression). Pastikan argumen yang dimasukkan sudah sesuai dengan tipe data yang diharapkan.

Apa nilai yang dikembalikan oleh fungsi LAG?

Fungsi LAG mengembalikan nilai bertipe same as expression. Pastikan tipe data hasil sudah sesuai dengan kebutuhan query atau formula kamu. Jika input mengandung nilai NULL, perilaku fungsi dapat berbeda - selalu periksa dokumentasi untuk memastikan hasilnya sesuai ekspektasi.

Fungsi Equivalen di Database Lain

LAG

MySQL

LAG

Snowflake

LAG

BigQuery

LAG

DuckDB

Fungsi Terkait

LEADFIRST_VALUE

Ngulik Langsung

Sudah paham LAG? Latih langsung di browser

Latihan interaktif, langsung di browser.

Latihan Langsung →

Kembali ke PostgreSQL Functions

1	SELECT
2	month,
3	revenue,
4	LAG(revenue) OVER (ORDER BY month) as prev_month_revenue,
5	revenue - LAG(revenue) OVER (ORDER BY month) as revenue_change
6	FROM monthly_sales;

1	SELECT
2	date,
3	price,
4	LAG(price, 1, price) OVER (ORDER BY date) as prev_price,
5	ROUND((price - LAG(price, 1, price) OVER (ORDER BY date)) /
6	LAG(price, 1, price) OVER (ORDER BY date) * 100, 2) as pct_change
7	FROM stock_prices
8	WHERE symbol = 'AAPL';

1	SELECT
2	customer_id,
3	order_date,
4	order_total,
5	LAG(order_date) OVER (
6	PARTITION BY customer_id
7	ORDER BY order_date
8	) as prev_order_date,
9	order_date - LAG(order_date) OVER (
10	PARTITION BY customer_id
11	ORDER BY order_date
12	) as days_between_orders
13	FROM orders;