Statistik: Pembeda antara kebetulan dengan hasil usaha (case closed)

bakso

Setiap hari Pak HandokoĀ  menjual bakso, bakso anda sangat laku sehingga membuat banyak pelanggan dan Pak Slamet menghitung berapa porsi bakso yang terjual. Jumlah bakso yang terjual tiap harinya tidak selalu sama, kadang naik dan kadang turun. Pak Handoko penasaran, kok ada hari-hari tertentu dimana dia menjual bakso sampai kehabisan stok yang akhirnya menolak pelanggan, namun dihari yang lain kadang ada sisa stok bakso yang tidak terjual. Akhirnya pak Handoko menyuruh salah satu anak buahnya bernama Tiara untuk merekap data penjualan bakso selama sebulan dengan hasil sebagai berikut.

Pak Handoko ingin mengetahui #1 apakah kondisi penjualan saya sebulan terakhir? #2 apakah ada perbedaan antara penjualan bakso urat dengan bakso telur? #3 Apakah jika ada kenaikan penjualan di waktu tertentu disebabkan oleh perubahan yang dilakukan oleh pak Handoko. Mari kita bantu Pak Handoko untuk menjawab permasalahannya.

Untuk tahap awal kita akan melakukan eksplorasi data dengan menggunakan teknik deskriptif, ini merupakan jawaban untuk pertanyaan no #1 tab descritive anda dapat melihat informasi singkat mengenai penjualan bakso pak Handoko. Dari sini kita dapat meilhat bahwa penjualan tertinggi yakni 296 porsi dan terendah 203 porsi, rata-ratanya 246 dan rata-rata simpangan (naik turunnya) penjualan adalah 29 porsi. Sebagai penjual pak Handoko pasti penasaran, kok bisa sih jualan baksonya bisa sampai 296 porsi sehari! Kita harus cari tahu nih penyebabnya agar penjualan di hari yang lain bisa sampai atau setidaknya mendekati 296 porsi (*noted).

Kita dapat mengajukan pertanyaan tambahan kepada pak Handoko apakah ada perubahan yang dilakukan selama sebulan ini? Jika ada kita dapat memasukkan informasi tersebut kedalam data yang kita miliki. Ternyata Pak Handoko beberapa hari menyuruh salah seorang karyawannya menyebarkan flyer/ selebaran di dekat warung baksonya. Informasi ini kita tambahkan kedalam data dimana kita berikan angka 1 jika ada penyebaran flier dan 0 jika tidak ada. Disini Pak Handoko bisa memastikan apakah jika ada kenaikan penjualan baksonya disebabkan oleh penyebaran flyer atau kebetulan aja naik karena hal-hal yang beliau sendiri tidak tahu.

Sekarang kita coba jawab pertanyaan no #2. Apakah ada perbedaan yang signifikan penjualan antara bakso urat dan bakso telur? Jika kita hanya mencatat pendapatan dari penjualan kedua jenis bakso, maka kita hanya melihat secara total atau setidaknya rata-rata. Namun permasalahannya perbedaan itu bisa jadi hanya beda tipis dan tidak signifikan. Maksudnya signifikan adalah jika perbedaan itu sudah melewati batas yang kita tentukan. Let say kita pasang bahwa ” it’s okay bahwa saya menerima jika hasil perhitungan saya salah, namun saya bisa bilang bahwa peluang maksimal saya salah adalah 5%”.

Saya menggunakan t-test berpasangan (alpha 5%) untuk menguji apakah rata-rata penjualan bakso urat sama dengan bakso telur (saya sebut Null Hypothesis: H0) lawannya adalah rata-rata penjualan antara bakso urat lebih tinggi dari bakso telur tidak sama (Alternative Hypothesis: H1). Coba anda lihat tab t-test pada file diatas, anda bisa lihat bahwa hasilnya untuk one tail probability (p-value)< alpha:5%, sehingga menyebabkan saya menolak H0. Kesimpulannya adalah rata-rata penjualan bakso urat lebih besar secara signifikan dibandingkan dengan penjualan bakso telur.

Sekarang kita akan menyampaikan jawabannya ke Pak Handoko, kita akan menyampaikan bahwa pelanggan anda ternyata sangat menyukai bakso urat anda dibandingkan bakso telur. Anda dapat meningkatkan penjualan dengan menampilkan bakso urat sebagai menu utama, atau bisa juga jika ingin menaikkan pendapatan dengan sedikit menaikkan harga untuk bakso urat šŸ™‚

Pertanyaan no #3, Apakah jika ada kenaikan penjualan di waktu tertentu disebabkan oleh perubahan yang dilakukan oleh pak Handoko (penyebaran flier). Untuk menjawab pertanyaan ini, kita memerlukan sebuah analisa statistik yang bernama REGRESI. Kenapa regresi? nah di regresi ini kita dapat mengidentifikasi pengaruh variabel dependent(bebas) terhadap variabel dependent (terikat). Nah, pada kasusnya pak Handoko variabel bebasnya adalah penyebaran flier (1:ya, 0: tidak), kita akan menggunakan data yang telah tersedia untuk menjawab pertanyaan pak Handoko. But wait, sebelum ke analisa kita melihat bahwa data variabel bebasnya adalah nominal, sehingga kita akan memperlakukan analisanya sebagai analisa regresi dengan variable dummy.

Hasilnya dapat dilihat di tab regressi pada data diatas atau pada gambar dibawah ini:

http://

Bagi yang sudah sering melihat output regresi pasti familiar dengan angka-angka dan format outputnya. Namun bagi yang baru baca-baca tentang statistik bisa komen dibawah untuk tanya apa maksudnya. Ok then, langsung ke bagian highlight orange ya… pertama bisa lihat nilai RĀ² =0,775 atau 77,5% yang artinya adalah model atau dalam hal ini variabel pembagian flier dapat menjelaskan perubahan dari variabel dependen (penjualan bakso total). Nilai kedua yang diperhatikan adalah ANOVA atau analysis of variance dimana nilai P-value < alpha (5% aja deh), yang berarti bahwa modelnya berpengaruh nyata. Nilai ketiga adalah nilai uji t dimana P value variabel pembagian flier < alpha (5%) yang berarti pembagian flier berpengaruh terhadap penjualan bakso. Wait satu lagi. Saya katakan berpengaruh bisa berarti dua hal, bisa berpengaruh positif dan bisa juga negatif. Untuk tahu apakah pengaruhnya maka kita lihat koefisien dari variabel pembagian flier. NIlai yang tertera adalah +51.8, ini berarti pembagian flier berpengaruh positif terhadap penjualan bakso. Nilai 51,8 dapat kita interpretasikan bahwa dengan mengadakan pembagian flier dapat menaikkan penjualan 51-52 porsi. Kereeen gak siih. Inilah kekuatan dari analisa statistik.

Balik ke judul diatas, kita bisa menyimpulkan bahwa:

  1. Kondisi penjualan bakso pak Handoko rata-rata perhari 246 porsi
  2. Bakso urat lebih laku (signifikan) dari bakso telor
  3. Pembagian flier berpengaruh positif +51 dibandingkan dengan tidak membagi flier.
  4. Finally, dengan data seadanya kita bisa menyimpulkan bahwa usaha pak Handoko ada hasilnya dan kenaikan penjualan salah satu penyebabnya adalah pembagian flier.

That’s all guys. Hope help you all. Case closed. Jangan lupa subscripe ya.

Advertisements

Pengambilan Keputusan Berdasarkan Data

Setiap saat kita mengambil keputusan. Ya, setiap saat. Sesederhana anda memilih minum teh atau kopi sampai serumit memilih akan pindh kerja ke BI atau Ke Pertamina. Even se”njelimet” memikirkan akan menaikkan suku bunga kredit atau tidak. Kita terus melakukan pengambilan keputusan, suka atau tidak suka, mau atau tidak mau.

Pertanyaannya adalah “bagaimana cara anda mengambil keputusan?” Apa dasar pengambilan keputusan anda? Pada dasarnya seseorang akan mengambil keputusan dengan mempertimbangkan banyak hal. Dalam melakukan pertimbangan ini memerlukan “prior information”. Semakin besar dampak dari sebuah keputusan, semakin banyak informasi yang kita butuhkan sebagai bahan pertimbangan.

Informasi seharusnya diekstrak dari data yang berkualitas, sehingga kualitas keputusan yang kita miliki juga menjadi keputusan yang bermutu. Selain kualitas data yang menjadi dasar dari pengambilan keputusan, kualitas analisa menjadi titik yang sangat menentukan. Sebagus apapun data yang dimiliki, saat alat analisa nya tidak sesuai maka hasil analisa nya juga menjadi tidak valid.

Kebanyakan orang akan mempercayakan intuisi sebagai panduan dalam mengambil keputusan, namun bagi saya hal tersebut sama saja dengan anda pergi berlayar di malam yang gelap dan berawan tanpa membawa alat navigasi. Anda mungkin akan sampai namun akan ada suatu masa dimana anda perlu mengetahui, seberapa jauh anda dari tujuan anda, atau seberapa lama anda dari tempat keberangkatan anda.

Lebih bijak anda meluangkan waktu untuk melakukan pengumpulan data, analisa data dan penarikan kesimpulan sebelum anda benar-benar mengambil keputusan. Kemungkinan anda salah tetap akan ada, namun dengan cara ini anda akan bisa mengantisipasi setiap kesalahan dan memperkecil risiko akibat kesalahan tersebut.