Power BI Copilot: Fungsi, Manfaat, Syarat, dan Cara Menggunakannya

Power BI Copilot: Fungsi, Manfaat, Syarat, dan Cara Menggunakannya

Perkembangan kecerdasan buatan mulai mengubah cara perusahaan mengolah dan membaca data.

Dalam Power BI, pengguna tidak lagi hanya mengandalkan proses manual untuk membuat visual, mencari tren, atau menyusun ringkasan laporan. Microsoft menghadirkan Copilot sebagai asisten berbasis AI yang dapat membantu pengguna berinteraksi dengan data menggunakan bahasa natural.

Dengan Power BI Copilot, pengguna dapat menuliskan perintah seperti:

Tampilkan tren penjualan enam bulan terakhir dan jelaskan penyebab penurunannya.

Copilot kemudian membantu membaca semantic model, membuat atau menyempurnakan laporan, serta menghasilkan ringkasan berdasarkan data yang tersedia.

Namun, Power BI Copilot bukan pengganti data analyst. Hasil yang diberikan tetap sangat bergantung pada kualitas data, struktur semantic model, definisi KPI, dan konteks bisnis yang sudah disiapkan.

Apa Itu Power BI Copilot?

Power BI Copilot adalah fitur AI yang terintegrasi dengan Power BI dan Microsoft Fabric.

Fitur ini membantu pengguna membuat laporan, mengedit halaman report, memahami data, serta menghasilkan ringkasan melalui perintah berbasis bahasa natural.

Microsoft menjelaskan bahwa Copilot dapat digunakan oleh pembuat laporan maupun pengguna bisnis untuk berinteraksi dengan report dan semantic model.

Dengan Copilot, pengguna tidak selalu harus memahami seluruh menu teknis Power BI untuk memulai analisis. Pengguna dapat menuliskan kebutuhan dalam bentuk pertanyaan atau instruksi.

Contohnya:

• Buatkan halaman ringkasan penjualan
• Tampilkan produk dengan pertumbuhan tertinggi
• Ringkas performa bulan ini
• Bandingkan pencapaian actual dengan target
• Jelaskan wilayah yang mengalami penurunan
• Buat visual penjualan berdasarkan kategori
• Tampilkan lima pelanggan dengan kontribusi terbesar

Bagaimana Cara Kerja Power BI Copilot?

Copilot tidak membaca data secara acak.

Copilot bekerja berdasarkan semantic model yang digunakan oleh report Power BI. Semantic model berisi tabel, relationship, measure, hierarchy, nama field, dan konteks bisnis yang menjadi dasar analisis.

Semantic model yang terstruktur membantu Copilot memahami:

• arti setiap tabel;
• hubungan antardata;
• definisi KPI;
• ukuran yang digunakan;
• konteks waktu;
• istilah bisnis;
• serta informasi yang boleh ditampilkan.

Karena itu, hasil Copilot akan lebih baik apabila semantic model memiliki struktur yang jelas, nama kolom yang mudah dipahami, relationship yang benar, dan measure yang sudah tervalidasi.

Fungsi Utama Power BI Copilot

1. Membuat Halaman Report

Copilot dapat membantu membuat dan mengedit halaman report berdasarkan instruksi bahasa natural.

Pengguna dapat meminta Copilot untuk membuat halaman tertentu, memilih visual yang relevan, atau menyusun tampilan awal laporan. Microsoft mendokumentasikan bahwa Copilot dapat membantu membuat dan menyunting halaman report melalui prompt.

Contoh prompt:

Buat halaman ringkasan penjualan yang menampilkan total sales,
target achievement, growth, dan produk terlaris.

Hasil yang dibuat tetap perlu diperiksa, terutama pada:

• jenis visual;
• filter;
• definisi KPI;
• format angka;
• hubungan antartabel;
• dan kesesuaian dengan kebutuhan bisnis.

2. Merangkum Report

Copilot dapat menghasilkan ringkasan dari satu halaman maupun keseluruhan report.

Ringkasan dapat membantu pengguna memahami:

• tren utama;
• perubahan nilai;
• potensi masalah;
• pencapaian;
• dan area yang perlu diperhatikan.

Microsoft menyebutkan bahwa ringkasan Copilot dapat menyoroti tren, insight, dan potensi masalah dari report.

Contoh prompt:

Ringkas performa penjualan bulan ini dalam lima poin.

3. Menjawab Pertanyaan tentang Data

Pengguna dapat bertanya menggunakan bahasa natural.

Contoh:

Wilayah mana yang mengalami penurunan penjualan terbesar?

atau:

Produk apa yang paling berkontribusi terhadap pertumbuhan revenue?

Kemampuan ini membantu pengguna bisnis melakukan eksplorasi tanpa harus selalu meminta report baru kepada tim data.

4. Membuat Narasi Otomatis

Copilot dapat digunakan untuk membuat narasi berdasarkan report, halaman, atau visual tertentu.

Narasi ini dapat dimanfaatkan untuk:

• executive summary;
• bahan presentasi;
• laporan bulanan;
• penjelasan KPI;
• dan ringkasan performa.

Microsoft menyediakan kemampuan narrative visual yang dapat merangkum report, halaman, maupun visual yang dipilih.

5. Membantu Pengembangan Semantic Model

Copilot dapat mendukung proses pengembangan dan penggunaan semantic model.

Namun, kemampuan AI tetap memerlukan semantic model yang benar dan terdokumentasi. Model yang tidak rapi dapat menghasilkan jawaban yang tidak akurat atau membingungkan.

6. Membantu Pengguna Bisnis Memahami Dashboard

Tidak semua pengguna dashboard memahami istilah teknis seperti measure, filter context, relationship, atau DAX.

Copilot membantu menyederhanakan proses eksplorasi dengan memungkinkan pengguna bertanya menggunakan bahasa sehari-hari.

Contohnya:

Kenapa keuntungan bulan ini turun meskipun penjualan naik?

Copilot dapat membantu mengarahkan pengguna pada pola yang terdapat dalam data.

7. Membuat Ringkasan pada Subscription

Dalam skenario tertentu, Copilot juga dapat menambahkan ringkasan report pada email subscription Power BI.

Penerima dapat memperoleh ringkasan insight bersama laporan yang dikirimkan.

Manfaat Power BI Copilot untuk Perusahaan

Mempercepat Pembuatan Report

Copilot dapat membantu membuat rancangan awal report lebih cepat.

Tim data tetap perlu melakukan validasi, tetapi proses pembuatan halaman awal, pemilihan visual, dan eksplorasi dapat menjadi lebih efisien.

Mempermudah Eksplorasi Data

Pengguna dapat bertanya tanpa harus mengetahui seluruh struktur report.

Hal ini berguna bagi manager, supervisor, dan pengguna bisnis yang membutuhkan jawaban cepat.

Membantu Menemukan Insight

Copilot dapat membantu merangkum tren dan anomali yang terdapat dalam report.

Namun, insight tersebut tetap harus diperiksa menggunakan konteks bisnis.

Meningkatkan Produktivitas Data Analyst

Data analyst dapat menggunakan Copilot sebagai alat bantu untuk:

• membuat draft report;
• menyusun narasi;
• mengeksplorasi data;
• mempercepat analisis awal;
• dan menyederhanakan komunikasi hasil.

Mengurangi Permintaan Report Sederhana

Beberapa pertanyaan dasar dapat dijawab langsung melalui interaksi dengan Copilot.

Dengan demikian, tim data dapat lebih fokus pada analisis yang kompleks dan pengembangan solusi strategis.

Membantu Adopsi Data di Perusahaan

Pengguna yang sebelumnya merasa Power BI terlalu teknis dapat mulai mengeksplorasi data melalui bahasa natural.

Syarat Menggunakan Power BI Copilot

Power BI Copilot tidak otomatis tersedia hanya karena pengguna sudah memiliki Power BI Desktop atau lisensi Power BI Pro.

Menurut dokumentasi Microsoft, penggunaan Copilot memerlukan pengaturan tenant serta kapasitas organisasi yang mendukung. Secara umum, perusahaan memerlukan paid Fabric capacity minimal F2 atau Power BI Premium capacity minimal P1. Lisensi Pro atau Premium Per User saja tidak otomatis memenuhi kebutuhan kapasitas Copilot.

1. Kapasitas yang Mendukung

Kapasitas yang umum disebut dalam persyaratan Copilot meliputi:

• Microsoft Fabric capacity F2 atau lebih tinggi;
• Power BI Premium capacity P1 atau lebih tinggi;
• atau konfigurasi Fabric Copilot capacity yang sesuai.

Persyaratan dapat berubah mengikuti pembaruan Microsoft. Karena itu, perusahaan perlu memeriksa dokumentasi terbaru sebelum membeli lisensi atau kapasitas.

2. Copilot Harus Diaktifkan oleh Administrator

Administrator Fabric atau tenant harus mengaktifkan pengaturan Copilot.

Pengaturan yang perlu diperhatikan dapat mencakup:

• akses Copilot;
• kelompok pengguna yang diizinkan;
• kapasitas yang digunakan;
• pengaturan regional;
• dan kebijakan organisasi.

Microsoft menyediakan pengaturan Copilot melalui Fabric Admin Portal.

3. Workspace Harus Terhubung ke Kapasitas yang Sesuai

Report atau semantic model harus berada pada workspace yang memiliki konfigurasi kapasitas pendukung.

Untuk penggunaan di Power BI Desktop, pengguna juga membutuhkan akses sebagai Admin, Member, atau Contributor pada workspace yang memenuhi persyaratan.

4. Region Harus Mendukung

Fitur Copilot bergantung pada ketersediaan regional dan konfigurasi tenant.

Perusahaan perlu memastikan region tenant serta kapasitasnya mendukung penggunaan Copilot.

5. Semantic Model Harus Siap Digunakan

Walaupun fitur Copilot tersedia, hasilnya belum tentu optimal apabila semantic model bermasalah.

Semantic model sebaiknya memiliki:

• relationship yang benar;
• nama field yang jelas;
• measure tervalidasi;
• data type yang tepat;
• tabel kalender;
• hierarchy;
• deskripsi field;
• dan istilah bisnis yang konsisten.

Apakah Power BI Pro Sudah Cukup?

Power BI Pro tetap diperlukan untuk banyak aktivitas sharing dan kolaborasi.

Namun, untuk menggunakan Copilot, lisensi Pro saja umumnya belum cukup karena Copilot memerlukan kapasitas organisasi yang mendukung.

Demikian juga dengan Premium Per User. PPU memberikan fitur premium per pengguna, tetapi tidak otomatis menggantikan persyaratan kapasitas Copilot.

Karena skema lisensi Microsoft dapat berubah, perusahaan sebaiknya melakukan pemeriksaan kebutuhan sebelum membeli kapasitas.

Cara Menggunakan Power BI Copilot

1. Pastikan Akses dan Kapasitas Tersedia

Periksa apakah:

• tenant sudah mengaktifkan Copilot;
• workspace sudah berada pada kapasitas yang sesuai;
• pengguna memiliki izin;
• dan lokasi kapasitas didukung.

2. Siapkan Semantic Model

Sebelum menggunakan Copilot, pastikan data model sudah benar.

Beberapa persiapan penting:

• hapus kolom yang tidak diperlukan;
• gunakan nama field yang mudah dipahami;
• buat measure utama;
• susun relationship;
• siapkan tabel kalender;
• tambahkan deskripsi;
• dan validasi seluruh KPI.

3. Publikasikan ke Workspace

Publikasikan semantic model dan report ke workspace yang sudah terhubung dengan kapasitas pendukung.

4. Buka Panel Copilot

Pada report atau pengalaman Power BI yang mendukung, buka panel Copilot.

Lokasi tombol dapat berubah mengikuti versi Power BI Desktop atau Power BI Service.

5. Tulis Prompt yang Jelas

Prompt yang baik harus menjelaskan:

• data yang ingin dianalisis;
• periode;
• KPI;
• dimensi;
• hasil yang diinginkan;
• dan format jawabannya.

Contoh:

Tampilkan tren penjualan bulanan selama 12 bulan terakhir
dan jelaskan tiga penyebab utama penurunan.

6. Periksa Hasilnya

Jangan langsung menggunakan hasil Copilot sebagai keputusan final.

Periksa:

• sumber angka;
• filter;
• periode;
• definisi measure;
• konteks;
• dan hubungan dengan kondisi bisnis.

7. Perbaiki Prompt

Apabila hasil belum sesuai, buat prompt lebih spesifik.

Contoh kurang jelas:

Analisis penjualan.

Contoh lebih baik:

Bandingkan total penjualan Januari sampai Juni tahun ini
dengan periode yang sama tahun sebelumnya.
Tampilkan growth, wilayah dengan penurunan terbesar,
dan tiga produk dengan kontribusi tertinggi.

Contoh Prompt Power BI Copilot

Untuk Sales

Buat halaman ringkasan penjualan dengan total sales,
growth, target achievement, produk terlaris, dan performa wilayah.

Jelaskan penyebab penurunan penjualan bulan ini
dibandingkan bulan sebelumnya.

Untuk Finance

Bandingkan budget dengan actual per departemen
dan tampilkan lima variance terbesar.

Ringkas kondisi revenue, expense, dan profit margin bulan ini.

Untuk Inventory

Tampilkan produk dengan stok rendah,
slow-moving inventory, dan nilai stok terbesar.

Untuk Human Resources

Buat ringkasan jumlah karyawan, turnover,
kehadiran, dan lembur per departemen.

Untuk Produksi

Bandingkan target dan actual produksi,
kemudian tampilkan mesin dengan downtime tertinggi.

Untuk Management

Buat executive summary lima poin
berdasarkan dashboard bulan ini.

Tips Membuat Prompt yang Efektif

Gunakan Istilah Bisnis yang Konsisten

Gunakan nama KPI yang sama dengan semantic model.

Contohnya:

• Net Sales
• Gross Profit
• Target Achievement
• Inventory Value
• Downtime
• Headcount

Tentukan Periode

Jangan hanya meminta “penjualan terbaru”.

Lebih jelas:

Penjualan bulan Juli 2026 dibandingkan Juni 2026.

Tentukan Dimensi

Sebutkan apakah analisis berdasarkan:

• produk;
• customer;
• wilayah;
• cabang;
• departemen;
• salesman;
• atau kategori.

Tentukan Format Hasil

Contoh:

Berikan jawaban dalam lima poin dan sertakan persentase perubahan.

Lakukan Validasi

Pastikan seluruh hasil cocok dengan measure resmi perusahaan.

Keterbatasan Power BI Copilot

Copilot Tidak Memperbaiki Data yang Buruk

Data yang duplikat, kosong, tidak konsisten, atau salah tetap akan memengaruhi hasil.

Copilot Bergantung pada Semantic Model

Jika relationship atau measure salah, jawaban yang diberikan juga dapat salah.

Hasil Perlu Diverifikasi

Copilot dapat membantu mempercepat analisis, tetapi keputusan bisnis tetap memerlukan pengecekan manusia.

Tidak Semua Fitur Tersedia pada Semua Kondisi

Ketersediaan Copilot dapat berbeda berdasarkan:

• region;
• jenis kapasitas;
• workspace;
• tenant setting;
• izin pengguna;
• dan versi fitur.

Copilot Bukan Pengganti Data Analyst

Data analyst tetap dibutuhkan untuk:

• memahami proses bisnis;
• membersihkan data;
• membuat semantic model;
• menyusun KPI;
• memvalidasi hasil;
• menjaga keamanan;
• dan menjelaskan konteks.

Copilot lebih tepat diposisikan sebagai asisten produktivitas.

Keamanan Data dan Governance

Sebelum mengaktifkan Copilot, perusahaan perlu memperhatikan:

• jenis data yang digunakan;
• akses pengguna;
• klasifikasi informasi;
• Row-Level Security;
• workspace;
• tenant setting;
• kapasitas;
• dan kebijakan internal.

Copilot harus digunakan dalam kerangka governance yang jelas agar data tetap terkontrol.

Apakah Perusahaan Harus Langsung Menggunakan Copilot?

Tidak semua perusahaan harus langsung mengaktifkan Copilot.

Copilot lebih bermanfaat ketika perusahaan sudah memiliki:

• data yang relatif rapi;
• semantic model yang terstruktur;
• dashboard aktif;
• pengguna yang jelas;
• lisensi dan kapasitas yang sesuai;
• serta proses governance.

Jika fondasi datanya belum siap, prioritas awal sebaiknya memperbaiki data dan semantic model.

Tahapan Implementasi yang Disarankan

1. Review Kebutuhan

Tentukan siapa yang akan menggunakan Copilot dan untuk kebutuhan apa.

2. Audit Data

Periksa kualitas, sumber, struktur, dan keamanan data.

3. Audit Semantic Model

Periksa relationship, measure, field, deskripsi, dan performa model.

4. Periksa Lisensi dan Kapasitas

Tentukan kapasitas yang sesuai dengan jumlah pengguna dan kebutuhan workload.

5. Uji dalam Skala Kecil

Mulai dari satu workspace atau satu tim.

6. Siapkan Prompt dan Panduan

Buat contoh prompt yang sesuai dengan proses bisnis perusahaan.

7. Training Pengguna

Ajarkan pengguna cara bertanya, memvalidasi hasil, dan memahami batasan Copilot.

8. Evaluasi Penggunaan

Pantau kualitas hasil, pemakaian kapasitas, serta manfaat yang diperoleh.

Bagaimana bITrend Dapat Membantu?

bITrend membantu perusahaan dalam mempersiapkan penggunaan Power BI Copilot melalui:

• konsultasi kebutuhan;
• review lisensi dan kapasitas;
• audit semantic model;
• data modelling;
• pembuatan measure DAX;
• perbaikan dashboard;
• training Power BI;
• workshop prompt Copilot;
• implementasi Power BI Service;
• serta pendampingan pengguna.

Kami tidak hanya membantu mengaktifkan fitur AI, tetapi juga memastikan fondasi data dan dashboard siap digunakan.

Training Power BI Copilot untuk Perusahaan

Program training dapat disesuaikan untuk:

• data analyst;
• business intelligence team;
• manager;
• supervisor;
• report developer;
• dan pengguna bisnis.

Materi dapat meliputi:

• pengenalan Copilot;
• persyaratan lisensi;
• persiapan semantic model;
• prompt engineering;
• report creation;
• summarization;
• validasi hasil;
• keamanan;
• dan studi kasus perusahaan.

Jasa Persiapan Dashboard untuk Copilot

Perusahaan yang sudah memiliki dashboard tetapi hasil Copilot belum optimal dapat melakukan review terhadap:

• struktur data;
• relationship;
• measure;
• naming convention;
• deskripsi field;
• performa;
• dan desain report.

Semantic model yang baik membantu pengguna memperoleh jawaban yang lebih relevan.

Kesimpulan

Power BI Copilot membantu pengguna membuat report, merangkum insight, dan berinteraksi dengan data menggunakan bahasa natural.

Manfaat utamanya adalah mempercepat pengembangan report, mempermudah eksplorasi data, dan membantu pengguna bisnis memahami dashboard.

Namun, Copilot tetap membutuhkan fondasi yang kuat. Data harus bersih, semantic model harus terstruktur, KPI harus benar, dan kapasitas harus memenuhi persyaratan Microsoft.

Copilot bukan pengganti data analyst. Fitur ini menjadi asisten yang membantu perusahaan bekerja lebih cepat dan lebih efektif dengan data.

Konsultasikan Implementasi Power BI Copilot

Apakah perusahaan Anda ingin mulai menggunakan Power BI Copilot?

bITrend membantu melakukan review kebutuhan, lisensi, kapasitas, semantic model, dashboard, serta kesiapan pengguna.

Layanan kami meliputi:

• konsultasi Power BI Copilot;
• training perusahaan;
• jasa pembuatan dashboard;
• semantic model optimization;
• lisensi Power BI;
• implementasi Microsoft Fabric;
• dan pendampingan setelah implementasi.

Hubungi bITrend untuk mendiskusikan kesiapan Power BI Copilot di perusahaan Anda.