Artikel 3 — Belajar Python dari Nol dengan Bantuan GPT-5: Cara Paling Mudah untuk Mahasiswa Pemula Big Data

Justru karena itu kita memakai GPT-5.

• GPT-5 mengubah cara belajar Python dari:
• a.  Menghafal sintaks
• b. Trial and error tanpa arahan
• c. Ketakutan salah tulis huruf
• d. Bingung ketika ada error
• 
  
• Menjadi:
• a. Menyebutkan tujuan bisnis → GPT-5 menuliskan kodenya
• b. Meminta penjelasan baris per baris → GPT-5 mengajarkan logikanya
• c. Menyajikan error → GPT-5 memperbaiki dan menjelaskan penyebabnya
• d. Fokus pada hasil analisis, bukan rumitnya coding
• 
  
• Di artikel ini, kita akan benar-benar mulai belajar Python dari nol, untuk mahasiswa yang:
• a. Tidak punya latar pemrograman,
• b. Baru pertama kali membuka Google Colab,
• c. Hanya menguasai Excel,
• d. Tapi ingin bisa mengolah big data.
• Dan semuanya dilakukan dengan bantuan GPT-5 sebagai tutor pribadi.

Bagian 1 — Konsep Dasar Python untuk Pemula

Mari kita mulai dari hal paling fundamental.

1. Variabel (Tempat Menyimpan Nilai)

Di Excel, variabel = sel (cell).

Di Python, variabel = “kotak” untuk menyimpan data.

Contoh:

x = 10

nama = "FreshMart"

• Penjelasan GPT-5 untuk mahasiswa:
• a. x menyimpan angka 10
• b. nama menyimpan teks "FreshMart"
• 
  
• Tidak perlu paham tipe data rumit — cukup tahu variabel adalah “tempat menyimpan sesuatu”.
• 
  

2. Operator (Penjumlahan, Pengurangan, dll)

Python bisa melakukan perhitungan layaknya kalkulator:

a = 5

b = 3

hasil = a + b

print(hasil)

Output:

8

Jika mahasiswa bingung, cukup tanya GPT-5:

“Jelaskan baris per baris.”

GPT-5 akan menjelaskan dengan analogi sederhana.

3. Fungsi (Mirip Rumus Excel)

• Excel punya:
• a. =SUM()
• b. =AVERAGE()
• c. =VLOOKUP()
• 
  
• Python juga punya fungsi:

def halo():

    print("Halo mahasiswa MBA!")

Ketika dipanggil:

halo()

Output:

Halo mahasiswa MBA!

Fungsi = “blok kode yang bisa dipanggil kapan saja”.

Bagian 2 — Memahami Pandas: Excel Versi Python

Setelah paham dasar, mari masuk ke inti pembelajaran big data: pandas.

• Pandas adalah library Python untuk:
• a. Membuka file CSV
• b. Cleaning data
• c. Filter
• d. Pivot
• e. Perhitungan statistik
• f.    Groupby
• g. Konversi tanggal
• h. Visualisasi sederhana
• 
  
• Lebih tepatnya:

Pandas = Microsoft Excel + PowerQuery + PowerPivot dalam bentuk Python.

Contoh Pertama: Membaca Data

import pandas as pd

df = pd.read_csv("scm_bigdata_10000.csv")

df.head()

• Penjelasan:
• a. import pandas as pd → membuka modul pandas
• b. pd.read_csv() → membuka file
• c. df → dataframe (setara dengan sheet Excel)
• d. head() → tampilkan 5 baris pertama
• 
  
• Contoh Kedua: Cleaning Data

Cleaning adalah langkah paling penting dalam big data.

Contoh:

df["SKU"] = df["SKU"].str.strip().str.upper()

• Maknanya:
• a. hapus spasi di kiri/kanan
• b. ubah SKU menjadi kapital semua
• 
  
• Tujuan: mencegah SKU duplikasi palsu.

GPT-5 bisa menjelaskan hal ini dengan bahasa manusia.

Contoh Ketiga: Filter Seperti Excel

Excel:

filter region = “BALI”

Python:

df_bali = df[df["region"] == "BALI"]

Hanya satu baris — selesai.

Contoh Keempat: Groupby (Pivot Table)

Excel:

Pivot Table → SUM Qty per region.

Python:

df.groupby("region")["qty"].sum()

Sangat sederhana.

GPT-5 akan mengajarkan pola-pola ini secara bertahap.

Bagian 3 — Belajar Visualisasi dengan Matplotlib

Visualisasi sangat penting bagi mahasiswa MBA dan SCM.

Contoh grafik bar:

import matplotlib.pyplot as plt

df.groupby("region")["qty"].sum().plot(kind="bar", figsize=(7,5))

plt.title("Demand per Region")

plt.show()

Kenapa penting?

• Karena visualisasi:
• a. Lebih mudah dipahami
• b. Lebih mudah dipresentasikan
• c. Menghasilkan insight lebih cepat
• 
  
• GPT-5 bisa membuatkan variasi grafik apa pun.

Bagian 4 — Bagaimana GPT-5 Membantu Anda Belajar Python?

Berikut contoh nyata dari kelas:

1. Mahasiswa menyebutkan tujuan bisnis

Contoh:

“Saya ingin menghitung demand per bulan dan membuat grafik.”

GPT-5 membuat kode lengkap.

2. Mahasiswa meminta penjelasan baris per baris

“Jelaskan seperti saya baru belajar Python.”

GPT-5 menjelaskan tanpa istilah teknis.

3. Mahasiswa menjalankan kode di Google Colab

Jika ada error:

“GPT-5, ini error saya. Jelaskan dan perbaiki.”

GPT-5

• a. membaca pesan error
• b. memberikan penjelasan
• c. menulis ulang kode versi benar
• 
  
• 4. GPT-5 menginterpretasi hasil analisis
• 
  

Contoh:

“Apa arti grafik demand per region ini?”

GPT-5 menjawab:

“Region Bali paling tinggi, artinya perlu peningkatan alokasi stok dan safety stock lebih besar.”

Mahasiswa yang awalnya takut coding kini bisa memberikan analisis level manajerial.

Bagian 5 — Contoh Lengkap: Dari Tujuan → GPT-5 → Code → Colab → Insight

1. Tujuan Mahasiswa

“Saya ingin tahu total demand per region dan grafiknya.”

2. GPT-5 Menulis Script

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.read_csv("scm_bigdata_10000.csv")

df["SKU"] = df["SKU"].str.strip().str.upper()

demand_region = df.groupby("region")["qty"].sum()

demand_region.plot(kind="bar", figsize=(7,5))

plt.title("Demand per Region")

plt.show()

3. Mahasiswa Jalankan di Google Colab

Tidak perlu edit apapun — cukup copy.

4. GPT-5 Menginterpretasi Output

• GPT-5 akan memberi insight:
• a. Region mana paling tinggi
• b. Efek pada alokasi persediaan
• c. Strategi replenishment
• d. Potensi risiko stockout
• 
  
• Inilah kekuatan nyata GPT-5 sebagai co-analyst dalam kelas.
• 
  
• Penutup: Anda Tidak Belajar Python—Anda Belajar Cara Berpikir Analitik
• GPT-5 meruntuhkan dinding antara mahasiswa non-programmer dan dunia Big Data.
• 
  
• Dengan GPT-5, mahasiswa dapat:
• a. Belajar Python perlahan
• b. Melakukan analisis kompleks
• c. Memahami hasil analisis
• d. Membuat grafik
• e. Membuat insight manajerial
• f.     Mengambil keputusan berbasis data
• 
  
• Tanpa harus:
• a. Menghafal sintaks
• b. Belajar algoritma
• c. Menjadi programmer
• 
  
• Python bukan tujuan, karena  analisis data adalah tujuannya. Dilain pihak, GPT-5 membantu mahasiswa mencapai tujuan itu dengan cara paling mudah.