Skip to main content

Dalang (Data Analytics LANGuage)

Dalang adalah bahasa analisis data yang mudah dibaca, dirancang untuk pengguna DAX/Power BI dan analis data, dari pemula awam sampai mahir. Konteks perhitungan selalu tertulis eksplisit di kode, dan pesan error berbahasa Indonesia.

LET sales = LOAD CSV "penjualan.csv"

MODEL Store
    TABLES sales
    CALENDAR sales.tanggal
    MEASURE Omzet = SUM(sales.nilai)
    MEASURE Growth = (Omzet - Omzet PREVIOUS YEAR) / Omzet PREVIOUS YEAR
END MODEL

SHOW Omzet, Growth BY kota WHERE YEAR = 2025
EXPLAIN Omzet AT kota = "Jakarta", YEAR = 2025

Status versi 0.6.2

Versi 0.6.2 memperbaiki tiga hal yang ditemukan saat memeriksa contoh buku: rangkaian pengubah seperti (Omzet IGNORE FILTER kota WHERE kota = "Jakarta") kini dievaluasi sesuai urutan di Semantik Measure (pengubah dulu, lalu WHERE), baik saat dijalankan maupun di EXPORT … TO DAX; LET tgl AS DATE = "2026-11-10" kini diterima; dan tahun dari tanggal (tgl.year) tampil tanpa pemisah ribuan. Versi 0.6.1 memperbaiki tiga hal yang ditemukan saat menulis panduan: dal check kini mengikuti RENAME dan REMOVE, saran nama measure mengikuti aturan huruf kapital, dan pesan paket Python yang belum terpasang menyarankan pip install. Versi 0.6.0 menambahkan dal fmt dan dal test. Versi 0.5.0 menambahkan modul .dal dan EXPORT … TO SQL. Versi 0.4.0 menambahkan analitik: FORECAST, REGRESS, STATS, dan CORRELATE, semuanya tanpa paket tambahan. Versi 0.3.0 menambahkan JOIN, RANK, file Excel dan Parquet, serta EXPORT ke DAX. Versi 0.2.0 menambahkan MODEL: measure yang dihitung ulang di dalam konteks, seperti DAX, tetapi semua konteksnya tertulis di kode. Kesepuluh Program Target (1–9 dan kasus error E1–E6) kini lolos sebagai golden test.

  • dal run: menjalankan file .dal (diterjemahkan ke Python, lalu dijalankan di atas DuckDB).
    • --set nama=nilai mengganti nilai PARAMETER (boleh berulang).
    • --show-python menampilkan kode Python hasil terjemahan.
  • dal check: memeriksa file .dal tanpa menjalankannya.
  • dal parse: menampilkan cara Dalang membaca program, dengan setiap ekspresi berkurung lengkap.

MODEL (baru di 0.2.0)

LET sales = LOAD CSV "penjualan.csv"
LET products = LOAD CSV "produk.csv"

MODEL Store
    TABLES sales, products
    RELATE sales.kode TO products.kode
    CALENDAR sales.tanggal
    MEASURE Omzet = SUM(sales.nilai)
    MEASURE Growth = (Omzet - Omzet PREVIOUS YEAR) / Omzet PREVIOUS YEAR
END MODEL

SHOW Omzet, Omzet PREVIOUS YEAR, Growth BY kota WHERE YEAR = 2025 WITH totals: TRUE
kota     Omzet  Omzet PREVIOUS YEAR  Growth
-------  -----  -------------------  ------
Bandung    100                   50  100,0%
Jakarta    290                  170   70,6%
Total      390                  220   77,3%
  • RELATE: filter mengalir dari tabel "satu" ke tabel "banyak" (BY products.kategori menyaring sales). Kunci sisi "satu" wajib unik. Baris tanpa pasangan masuk kelompok MISSING, disertai peringatan.
  • CALENDAR: dimensi waktu YEAR, QUARTER, MONTH, WEEK (ISO), DAY tanpa tabel tanggal terpisah. Kalender hanya mencakup rentang data.
  • Pengubah: PREVIOUS YEAR, LAST 3 MONTH, YEAR TO DATE, IGNORE FILTER kota, AS SHARE OF kota, (Omzet WHERE kota = "Jakarta") (irisan, tidak menimpa), Omzet AT kota = "Jakarta", YEAR = 2025.
  • MEAN(Omzet) FOR EACH ROW OF products: iterasi dengan measure di dalamnya.
  • SHOW TOP 2 products BY Omzet, EXPLAIN Omzet AT … (menunjukkan rumus, filter, dan jumlah baris), TEST … EXPECT … END TEST.
  • WITH totals: TRUE dihitung ulang (bukan dijumlah); baris yang semua nilainya MISSING disembunyikan kecuali WITH show_empty: TRUE.
  • Measure juga bisa dipakai di IF, LET, dan fungsi biasa: IF (Growth WHERE kota = k AND YEAR = tahun) IS MISSING THEN ….
  • Tampilan persen otomatis: pembagian dua besaran yang sama (misalnya Omzet dibagi Omzet tahun lalu) dan AS SHARE OF ditampilkan sebagai 70,6%. Nilai aslinya tetap 0,706.

Baru di 0.6.0

dal fmt laporan.dal          # rapikan satu file (ditulis ulang)
dal fmt .                    # rapikan semua file .dal di folder ini dan subfolder
dal fmt --check .            # hanya periksa; kode keluar 1 bila ada yang perlu dirapikan (untuk CI)
dal test                     # jalankan semua blok TEST di folder ini
dal test program09.dal --set tahun=2024
  • dal fmt menulis kata kunci, kata kontekstual (YEAR, CSV, NUMBER), dan fungsi bawaan (SUM) dengan huruf besar. Indentasinya 4 spasi per blok dan +4 untuk baris lanjutan, spasi di akhir baris dibuang, dan baris kosong berlebih dirapatkan. Isi teks, komentar, dan nama setelah titik (st.median) tidak diubah. Hasilnya selalu sama bila dijalankan ulang. Aturan penamaan hanya diberi peringatan: measure diawali huruf kapital, variabel huruf kecil.
  • dal test menjalankan setiap file yang berisi TEST. SHOW, PLOT, EXPLAIN, dan EXPORT tidak dicetak, dan grafik PNG tidak dibuat. Yang tampil hanya [LULUS]/[GAGAL] per file, EXPECT yang gagal (nilai didapat dan diharapkan), kesalahan, dan ringkasan. Kode keluarnya 1 bila ada yang gagal, jadi bisa langsung dipakai di CI.
  • EXPECT tanpa measure (EXPECT SUM(sales.nilai) = 610) kini juga bisa dipakai di program tanpa MODEL.

Baru di 0.5.0

Modul .dal. Satu file berisi data, MODEL, dan fungsi bersama; program lain memakainya lewat alias (keputusan T4):

' toko.dal (modul: hanya definisi)
LET sales = LOAD CSV "penjualan.csv"
MODEL Store
    TABLES sales
    CALENDAR sales.tanggal
    MEASURE Omzet = SUM(sales.nilai)
END MODEL
FUNCTION Pajak(n AS NUMBER)
    RETURN n * 0.11
END FUNCTION

' laporan.dal
USE "toko.dal" AS toko
SHOW toko.Omzet BY kota WHERE YEAR = 2025
SHOW toko.Pajak((toko.Omzet AT YEAR = 2025))
LET bandung = toko.sales WHERE kota = "Bandung"
  • Measure, tabel, fungsi, dan nilai modul selalu ditulis dengan alias. Menulis Omzet saja menghasilkan pesan yang menyarankan toko.Omzet.
  • Modul hanya boleh berisi definisi (USE, LET, MODEL, FUNCTION), sehingga USE tidak pernah menampilkan atau menyimpan apa pun.
  • dal check memeriksa modul juga, termasuk nama yang salah (toko.Omset → saran toko.Omzet), jumlah argumen fungsi, dan USE yang melingkar.
  • Path file di modul dibaca relatif terhadap folder modul. Modul yang di-USE dua kali hanya dimuat sekali. Error saat berjalan menunjuk file dan baris modulnya.

EXPORT … TO SQL. Menulis SQL standar (DuckDB, PostgreSQL):

EXPORT (sales WHERE nilai >= 80 SELECT tanggal, nilai) TO SQL
EXPORT Omzet, Transaksi BY products.kategori, YEAR TO SQL WITH file: "laporan.sql"

Measure menjadi satu SELECT … GROUP BY lengkap dengan JOIN dari RELATE. WHERE pada measure menjadi CASE WHEN di dalam agregasi, sehingga tetap irisan. Measure dengan PREVIOUS, LAST, TO DATE, IGNORE FILTER, AS SHARE OF, AT, atau FOR EACH ROW OF ditulis sebagai komentar beserta alasannya.

Baru di 0.4.0

SHOW STATS(sales.nilai)                                  ' jumlah data, MISSING, rata-rata, kuartil, …
SHOW CORRELATE(promo.iklan, promo.omzet) BY kota
LET hasil = REGRESS promo.omzet ON promo.iklan, promo.kota
SHOW hasil                                               ' koefisien, galat baku, t, p-nilai, R²
SHOW hasil.prediksi(10, 1)
SHOW FORECAST Omzet BY MONTH NEXT 3 MONTH WHERE kota = "Jakarta"
  • STATS(kolom) atau STATS(tabel): statistik deskriptif. Kuartil sama dengan Excel PERCENTILE.INC.
  • CORRELATE(a, b): korelasi Pearson, bisa per kelompok dengan BY.
  • REGRESS target ON x1, x2: regresi linear dengan p-nilai. Kolom teks otomatis menjadi variabel dummy (pembandingnya disebutkan), dan baris berisi MISSING dilewati dengan peringatan. Hasilnya punya .r2, .r2_disesuaikan, .n, .koefisien, .p_nilai, dan .prediksi(…).
  • FORECAST measure BY satuan NEXT n satuan: pemulusan eksponensial yang memilih sendiri metode yang cocok dengan panjang data: Holt-Winters (tren + musiman), Holt (tren), atau sederhana. Hasilnya tabel berisi data asli, ramalan, dan interval (WITH level: 0.8 untuk 80%). SHOW menampilkan baris terakhir dan metode yang dipakai.
  • Semua dihitung dalam Python murni dan sudah dicocokkan dengan numpy dan tabel distribusi t. USING R menyusul bersama USE R.

Baru di 0.3.0

  • LOAD EXCEL "laporan.xlsx" WITH sheet: "Juni", LOAD PARQUET "data.parquet", serta SAVE … AS EXCEL dan SAVE … AS PARQUET. Kolom file Excel dan Parquet ikut diperiksa oleh dal check. Excel butuh pip install "dalang[excel]".
  • JOIN sales, products ON sales.kode = products.kode: semua baris kiri tetap ada (LEFT JOIN). Kunci yang sama tidak diulang, nama kolom yang bentrok diberi akhiran _<tabel kanan>, dan ada peringatan bila baris tidak punya pasangan atau berlipat.
  • RANK sales BY nilai (setiap baris diberi Peringkat) dan, dengan MODEL, RANK kota BY Omzet (setiap nilai kolom). Nilai sama mendapat peringkat yang sama (1, 2, 2, 4).
  • EXPORT Store TO DAX (atau EXPORT Omzet, Growth TO DAX WITH file: "store.dax"): menulis tabel kalender, relasi, dan measure DAX yang siap ditempel di Power BI Desktop. Contoh:
Growth = DIVIDE([Omzet] - CALCULATE([Omzet], DATEADD(Kalender[Date], -1, YEAR)), CALCULATE([Omzet], DATEADD(Kalender[Date], -1, YEAR)))
Omzet_Jkt = CALCULATE([Omzet], KEEPFILTERS(sales[kota] = "Jakarta"), KEEPFILTERS(Kalender[Tahun] = 2025))
Per_Produk = AVERAGEX(products, [Omzet])

WHERE pada measure diterjemahkan dengan KEEPFILTERS agar tetap irisan seperti di Dalang. Fungsi Python di dalam measure tidak punya padanan DAX dan ditulis sebagai komentar.

Yang sudah bisa dijalankan sejak 0.1.0

  • LOAD CSV (pemisah ;, ,, tab, atau | dikenali otomatis), SAVE ... AS CSV;
  • tabel: WHERE, SELECT, SORT BY ... DESCENDING, TOP n tabel BY kolom, kolom baru LET sales.pajak = nilai * 0.11, RENAME, REMOVE, FILL, APPEND;
  • SHOW ringkasan SUM/MEAN/MEDIAN/MIN/MAX/COUNT/COUNTDISTINCT/STDEV/VARIANCE dengan BY dan WHERE, serta opsi rows, totals, show_empty;
  • PLOT ... BY ...: grafik teks di layar, dan file PNG bila matplotlib terpasang;
  • LET, SET, PARAMETER, IF, FOR, FOR EACH, WHILE, EXIT, CONTINUE, FUNCTION, RETURN, TRY/CATCH, FAIL;
  • USE PYTHON "paket" AS alias;
  • aturan MISSING dan angka format Indonesia (1.250.000, 42,9).

Keamanan: nilai dari program tidak pernah disambung ke teks SQL. Semua nilai dikirim sebagai parameter kueri.

Belum didukung (pesan jelas, program tidak dijalankan sebagian): EXPORT … TO PYTHON, ASK, USE R dan USING R, FORECAST atas measure modul. Pengubah waktu belum bisa menggeser filter periodik seperti WHERE MONTH = 3 (pakai BY MONTH atau WHERE YEAR = …).

Yang diperiksa dal check:

  • seluruh susunan kalimat menurut Tata Bahasa v0.1 (misalnya IF tanpa THEN, WHERE tanpa kurung di dalam syarat IF/EXPECT, MEASURE di luar MODEL, kata kunci dipakai sebagai nama);
  • teks yang belum ditutup, karakter tak dikenal, kurung tak berpasangan, != (gunakan <>);
  • bentuk lama yang tidak berlaku (PRINT, REM, ELSEIF, NEXT sebagai penutup FOR, DESC, satuan jamak seperti MONTHS);
  • nama dan kolom yang tidak ada, dengan saran nama yang mirip (dibaca dari header CSV);
  • aturan MODEL: TABLES wajib, kunci RELATE unik, CALENDAR bertipe tanggal, nama measure tidak sama dengan nama kolom;
  • PREVIOUS, LAST, dan ... TO DATE tanpa konteks waktu, termasuk lewat measure lain;
  • operasi aritmetika pada teks, termasuk WHERE tanpa kurung yang menelan pembagian;
  • FOR EACH ROW OF hanya untuk ekspresi berisi measure;
  • LET/SET/PARAMETER (parameter hanya-baca), fungsi bawaan dan jumlah argumennya, nama fungsi lama seperti AVERAGE;
  • keseimbangan blok IF/FOR/WHILE/FUNCTION/MODEL/TEST/TRY dengan END pasangannya;
  • USE dan PARAMETER wajib di bagian atas file, dan USE wajib memakai AS;
  • koma di dalam WHERE (syarat digabung dengan AND/OR);
  • TOP tanpa BY.

Pemasangan dan pemakaian

pip install dalang
dal --version
dal check analisis.dal
dal run analisis.dal
dal run analisis.dal --set tahun=2024
dal fmt analisis.dal
dal test

Untuk grafik PNG: pip install "dalang[grafik]". Untuk file Excel: pip install "dalang[excel]". Keduanya: pip install "dalang[semua]".

Contoh dal run (Program 2 di examples/):

610
kota     SUM(sales.nilai)  COUNT(sales)
-------  ----------------  ------------
Bandung               150             3
Jakarta               460             5

Contoh keluaran dal check:

Kesalahan di analisis.dal baris 1:
    PRINT Omzet
    ^^^^^
PRINT tidak ada di Dalang. Gunakan SHOW.

[GAGAL] analisis.dal: 1 kesalahan

Pengembangan

pip install -e ".[dev]"
pytest

Folder examples/ berisi Program Target 1–9 dan kasus error E1–E6 yang menjadi golden test. Program 1–4 diuji oleh tests/test_run.py, Program 5–9 oleh tests/test_model.py, fitur 0.3.0–0.6.0 oleh tests/test_v03.py sampai tests/test_v06.py. Contoh modul: examples/toko.dal dan examples/contoh_modul.dal.

Lisensi

Dalang dirilis di bawah Apache License 2.0.

Metadata

Release files for dalang 0.6.2

For a detailed explanation of source distributions (sdists) and built distributions (wheels), please see the package formats documentation.

Source distribution (sdist)

Source distribution for dalang 0.6.2
File Size Uploaded Provenance Actions
dalang-0.6.2.tar.gz 121.2 kB Without provenance Details for dalang-0.6.2.tar.gz

Built distribution (wheel)

Table of built distributions (wheels) for dalang 0.6.2
File Interpreter ABI Platform Actions
dalang-0.6.2-py3-none-any.whl Python 3 none any Details for dalang-0.6.2-py3-none-any.whl

Total release size: 227.7 kB

Release files / dalang-0.6.2.tar.gz

Download URL dalang-0.6.2.tar.gz
Size 121.2 kB
Tags Source
SHA-256 checksum
How to use checksums
735e06e58760ba7f7d978f71d5c95f1b129366617bc309cfb705a56bd074009e
BLAKE2b-256 checksum
How to use checksums
33e434fc10f1956ee4ee0a0b9a92c1ac622b9223f05dddd0ab395dc7fa9dd9e6
Upload date
Uploaded using Trusted Publishing?
What is trusted publishing?
No
Uploaded via twine/7.0.0 CPython/3.13.14

Release files / dalang-0.6.2-py3-none-any.whl

Download URL dalang-0.6.2-py3-none-any.whl
Size 106.5 kB
Tags Python 3
SHA-256 checksum
How to use checksums
148a0518cbbf0871155367be1c32ac37e5d505859767cac1939c4772c62dcc54
BLAKE2b-256 checksum
How to use checksums
1818ca620b143a84f94172df0943cc8498e1881ed438717ce189843b08889e57
Upload date
Uploaded using Trusted Publishing?
What is trusted publishing?
No
Uploaded via twine/7.0.0 CPython/3.13.14

Security for dalang 0.6.2

Provenance

Provenance describes where a file came from. On PyPI, provenance is shared via attestations, which provide a verifiable record of the build or publishing details. View details, limitations and caveats.

No provenance found

None of the files in this release were uploaded with provenance metadata.

A note on package security

PyPI is a repository for distributing packages, not a service for auditing them. While third-party security researchers and our staff do their best to detect and remove malicious packages, PyPI cannot guarantee the quality, security or suitability of any given package.

To learn more about protecting yourself from malicious actors, visit our package security documentation.

Anthropic, PBC Visionary sponsor Bloomberg Visionary sponsor Hudson River Trading Visionary sponsor Meta Visionary sponsor NVIDIA Visionary sponsor Microsoft Sustainability sponsor Depot Continuous Integration AWS Cloud computing and Security Sponsor Datadog Monitoring Fastly CDN Google Download Analytics Sentry Error logging StatusPage Status page