---

🟢 1. Pengertian Query Lanjutan MongoDB

📌 Pengertian

Query lanjutan MongoDB adalah teknik pencarian dan manipulasi data menggunakan operator, filter, aggregation, dan pipeline yang lebih kompleks.

---

📌 Fungsi Query Lanjutan

• Memfilter data kompleks
• Analisis data
• Statistik database
• Pengelompokan data
• Optimasi pencarian

---

🖼️ Ilustrasi Query MongoDB

8

---

🔍 Narasi

Pada aplikasi modern, data tidak cukup hanya ditampilkan saja, tetapi perlu dianalisis, dihitung, dikelompokkan, dan difilter menggunakan query yang lebih kompleks.

---

🟡 2. Review Dasar Query MongoDB

📌 Query Dasar find()

Menampilkan Semua Data

db.mahasiswa.find()

---

Menampilkan Berdasarkan Kondisi

db.mahasiswa.find({
  jurusan: "Informatika"
})

---

📌 Struktur Query

db.collection.find(
   { kondisi },
   { field }
)

---

🖼️ Diagram Dasar Query MongoDB

7

---

🔍 Narasi

Query dasar menjadi fondasi sebelum mempelajari query lanjutan dan aggregation.

---

🟡 3. Operator Perbandingan MongoDB

📌 Jenis Operator

Operator	Fungsi
$eq	Sama dengan
$ne	Tidak sama
$gt	Lebih besar
$gte	Lebih besar sama dengan
$lt	Lebih kecil
$lte	Lebih kecil sama dengan

---

🎓 Contoh Operator $gt

db.mahasiswa.find({
  semester: { $gt: 4 }
})

---

🎓 Contoh Operator $lte

db.mahasiswa.find({
  semester: { $lte: 2 }
})

---

🖼️ Ilustrasi Operator Query

7

---

🔍 Narasi

Operator perbandingan membantu proses filtering data berdasarkan kondisi tertentu.

---

🟡 4. Operator Logika MongoDB

📌 Jenis Operator Logika

Operator	Fungsi
$and	Dan
$or	Atau
$not	Negasi
$nor	Bukan keduanya

---

🎓 Contoh Operator $and

db.mahasiswa.find({
  $and: [
    { jurusan: "Informatika" },
    { semester: 4 }
  ]
})

---

🎓 Contoh Operator $or

db.mahasiswa.find({
  $or: [
    { semester: 2 },
    { semester: 4 }
  ]
})

---

🖼️ Diagram Operator Logika

6

---

🔍 Narasi

Operator logika digunakan untuk membuat query yang lebih kompleks dan fleksibel.

---

🟡 5. Query Array MongoDB

📌 Pengertian

MongoDB mendukung penyimpanan data berbentuk array.

---

📌 Contoh Data Array

{
  "nama": "Budi",
  "hobi": ["Gaming", "Coding", "Membaca"]
}

---

🎓 Query Array

db.mahasiswa.find({
  hobi: "Coding"
})

---

📌 Operator Array

Operator	Fungsi
$all	Semua elemen
$in	Salah satu elemen
$size	Jumlah elemen

---

🎓 Contoh $size

db.mahasiswa.find({
  hobi: { $size: 3 }
})

---

🖼️ Diagram Query Array MongoDB

10

---

🔍 Narasi

Array sangat sering digunakan pada aplikasi modern seperti media sosial dan e-commerce.

---

🟡 6. Projection pada MongoDB

📌 Pengertian Projection

Projection digunakan untuk menentukan field yang ditampilkan.

---

🎓 Menampilkan Nama Saja

db.mahasiswa.find(
  {},
  { nama: 1, _id: 0 }
)

---

📌 Fungsi Projection

• Mengurangi data output
• Mempercepat query
• Menghemat bandwidth

---

🖼️ Ilustrasi Projection MongoDB

6

---

🔍 Narasi

Projection sangat penting pada aplikasi besar untuk meningkatkan performa query.

---

🟡 7. Sorting dan Pagination

📌 Sorting Data

Ascending

db.mahasiswa.find().sort({
  semester: 1
})

---

Descending

db.mahasiswa.find().sort({
  semester: -1
})

---

📌 Pagination

Menggunakan limit()

db.mahasiswa.find().limit(5)

---

Menggunakan skip()

db.mahasiswa.find().skip(5)

---

🖼️ Diagram Sorting dan Pagination

8

---

🔍 Narasi

Pagination digunakan pada website modern untuk membagi data menjadi beberapa halaman.

---

🟡 8. Pengertian Aggregation MongoDB

📌 Pengertian

Aggregation adalah proses pengolahan dan analisis data menggunakan pipeline.

---

📌 Fungsi Aggregation

• Statistik data
• Pengelompokan
• Perhitungan total
• Analisis data
• Transformasi data

---

🖼️ Diagram Aggregation MongoDB

11

---

🔍 Narasi

Aggregation merupakan fitur penting MongoDB untuk kebutuhan data analytics dan reporting.

---

🟡 9. Konsep Aggregation Pipeline

📌 Pengertian Pipeline

Pipeline adalah tahapan proses data pada aggregation.

---

📌 Alur Pipeline

Data → Filter → Group → Sort → Output

---

📌 Stage Aggregation

Stage	Fungsi
$match	Filter data
$group	Grouping data
$sort	Mengurutkan
$project	Memilih field
$limit	Membatasi data

---

🖼️ Diagram Pipeline MongoDB

8

---

🔍 Narasi

Aggregation pipeline bekerja seperti jalur produksi data yang diproses secara bertahap.

---

🟡 10. Aggregation dengan $match

📌 Fungsi

$match digunakan untuk filtering data.

---

🎓 Contoh $match

db.mahasiswa.aggregate([
  {
    $match: {
      jurusan: "Informatika"
    }
  }
])

---

🖼️ Tutorial Aggregation Match

8

---

🔍 Narasi

$match biasanya digunakan pada tahap awal aggregation untuk mengurangi jumlah data yang diproses.

---

🟡 11. Aggregation dengan $group

📌 Fungsi

$group digunakan untuk mengelompokkan data.

---

🎓 Menghitung Jumlah Mahasiswa per Jurusan

db.mahasiswa.aggregate([
  {
    $group: {
      _id: "$jurusan",
      total: { $sum: 1 }
    }
  }
])

---

📌 Operator Aggregation

Operator	Fungsi
$sum	Penjumlahan
$avg	Rata-rata
$max	Nilai maksimum
$min	Nilai minimum

---

🖼️ Diagram Group Aggregation

7

---

🔍 Narasi

$group digunakan untuk kebutuhan statistik dan laporan data.

---

🟡 12. Aggregation dengan $project

📌 Fungsi

$project digunakan untuk menentukan field output.

---

🎓 Contoh $project

db.mahasiswa.aggregate([
  {
    $project: {
      nama: 1,
      jurusan: 1,
      _id: 0
    }
  }
])

---

🖼️ Tutorial Project Aggregation

6

---

🔍 Narasi

$project membantu membentuk output data sesuai kebutuhan aplikasi.

---

🟡 13. Aggregation dengan $sort dan $limit

📌 $sort

Mengurutkan hasil aggregation.

---

🎓 Contoh

db.mahasiswa.aggregate([
  {
    $sort: {
      semester: -1
    }
  }
])

---

📌 $limit

Membatasi hasil data.

---

🎓 Contoh

db.mahasiswa.aggregate([
  {
    $limit: 5
    }
])

---

🖼️ Diagram Sort dan Limit Aggregation

8

---

🔍 Narasi

$sort dan $limit membantu optimasi tampilan data dan performa query.

---

🟡 14. Studi Kasus Aggregation MongoDB

📌 Kasus Sistem Akademik

Menghitung Jumlah Mahasiswa per Jurusan

db.mahasiswa.aggregate([
  {
    $group: {
      _id: "$jurusan",
      jumlah_mahasiswa: {
        $sum: 1
      }
    }
  }
])

---

📌 Kasus E-Commerce

Menghitung Total Penjualan

db.penjualan.aggregate([
  {
    $group: {
      _id: "$produk",
      total_penjualan: {
        $sum: "$jumlah"
      }
    }
  }
])

---

🖼️ Studi Kasus Data Analytics

6

---

🔍 Narasi

Aggregation banyak digunakan pada:

• Dashboard
• Reporting
• Business intelligence
• Big data analytics

---

🟡 15. Optimasi Query MongoDB

📌 Teknik Optimasi

• Menggunakan indexing
• Projection field
• Filter awal menggunakan $match
• Membatasi data menggunakan limit()

---

📌 Contoh Index

db.mahasiswa.createIndex({
  jurusan: 1
})

---

🖼️ Diagram Optimasi Query

10

---

🔍 Narasi

Optimasi query sangat penting pada database besar agar performa tetap cepat dan efisien.

---

🟢 16. Implementasi Query dan Aggregation di Dunia Industri

📌 Penggunaan

• Dashboard akademik
• Laporan keuangan
• Analitik e-commerce
• Media sosial
• Business intelligence

---

📌 Contoh Analisis

• Jumlah pengguna aktif
• Produk terlaris
• Statistik transaksi
• Analisis perilaku pengguna

---

🖼️ Implementasi Analytics MongoDB

8

---

🔍 Narasi

MongoDB aggregation menjadi fondasi penting dalam sistem analitik modern.

---

🟢 17. Kesimpulan

📌 Ringkasan Materi

• Query lanjutan digunakan untuk pencarian data kompleks
• Aggregation digunakan untuk analisis data
• Pipeline memproses data bertahap
• $group digunakan untuk statistik
• Optimasi query penting untuk performa

---

🖼️ Diagram Ringkasan Aggregation MongoDB

8

---

🎯 Latihan & Diskusi

1. Apa yang dimaksud query lanjutan?
2. Jelaskan fungsi operator $gt!
3. Apa fungsi projection?
4. Jelaskan konsep aggregation pipeline!
5. Apa fungsi $group?
6. Jelaskan fungsi $match!
7. Mengapa indexing penting?
8. Sebutkan implementasi aggregation di dunia industri!