Analisis Data Kuantitatif

Teknik EDA Kuantitatif :
Topik UMKM Cafe Wilayah Kampus

Eksplorasi mendalam menggunakan Estimasi Interval dan Pengujian Hipotesis untuk memahami pola transaksi dan perilaku pelanggan cafe di sekitar kampus.

πŸ“‹ Data Transaksi UMKM Cafe

30 Transaksi
No. Hari Kunjungan Jumlah Item Waktu Tunggu Total Bayar Keterangan Fenomena
1 πŸ“… Senin 2 12 mnt Rp35.000 Pola weekday standar
2 πŸ“… Senin 1 8 mnt Rp22.000 Pembeli individu (me-time)
3 πŸ“… Senin 6 28 mnt Rp150.000 ⚠️ Outlier (Traktiran di hari Senin)
4 πŸ“… Selasa 2 11 mnt Rp40.000 Pola weekday standar
5 πŸ“… Selasa 3 15 mnt Rp48.000 Beli kopi + 2 camilan
6 πŸ“… Rabu 1 7 mnt Rp25.000 Pola weekday standar
7 πŸ“… Rabu 4 20 mnt Rp65.000 Pertemuan kasual
8 πŸ“… Kamis 2 13 mnt Rp42.000 Pola weekday standar
9 πŸ“… Kamis 2 10 mnt Rp38.000 Pola weekday standar
10 πŸ“… Jumat 3 16 mnt Rp55.000 Mulai masuk atmosfer weekend
11 πŸ“… Jumat 5 24 mnt Rp85.000 Nongkrong sepulang kerja
12 πŸŽ‰ Sabtu 4 22 mnt Rp90.000 Weekend (Omzet naik)
13 πŸŽ‰ Sabtu 6 32 mnt Rp135.000 Weekend (Grup besar, nunggu lama)
14 πŸŽ‰ Sabtu 5 25 mnt Rp110.000 Weekend (Kuartil atas di Boxplot)
15 πŸŽ‰ Minggu 3 18 mnt Rp70.000 Keluarga/Pasangan
16 πŸŽ‰ Minggu 2 12 mnt Rp45.000 Nilai Median data (xΜ„)
17 πŸ“… Senin 1 9 mnt Rp20.000 Kembali sepi di awal minggu
18 πŸ“… Senin 2 14 mnt Rp39.000 Pola weekday standar
19 πŸ“… Selasa 2 11 mnt Rp41.000 Pola weekday standar
20 πŸ“… Rabu 3 17 mnt Rp50.000 Pola weekday standar
21 πŸ“… Rabu 2 12 mnt Rp36.000 Pola weekday standar
22 πŸ“… Kamis 1 6 mnt Rp23.000 Pola weekday standar
23 πŸ“… Jumat 4 19 mnt Rp75.000 Menjelang malam minggu
24 πŸŽ‰ Sabtu 5 26 mnt Rp120.000 Weekend (Lonjakan mingguan)
25 πŸŽ‰ Sabtu 6 30 mnt Rp140.000 Weekend (Memicu lag ke-7 di ACF)
26 πŸŽ‰ Minggu 3 15 mnt Rp60.000 Pola data normal tengah
27 πŸŽ‰ Minggu 2 13 mnt Rp46.000 Pola data normal tengah
28 πŸ“… Senin 2 11 mnt Rp37.000 Pola weekday standar
29 πŸ“… Selasa 1 8 mnt Rp24.000 Pola weekday standar
30 πŸ“… Selasa 4 21 mnt Rp68.000 Rapat kecil mahasiswa
Rp61.133
Rata-rata Total Bayar
16,17
Rata-rata Waktu Tunggu (Menit)
95%
Confidence Interval
0.0012
P-Value (Uji Hipotesis)

Hasil Analisis

Gunakan navigasi di bawah untuk berpindah antar topik analisis

Confidence Interval

Estimasi Interval (Interval Estimation)

Estimasi interval digunakan untuk memperkirakan rentang nilai rata-rata populasi dengan tingkat kepercayaan tertentu. Dalam analisis ini, kita menggunakan 95% Confidence Interval β€” artinya kita 95% yakin bahwa nilai rata-rata populasi sebenarnya berada dalam rentang yang dihitung.

πŸ’°
Total Bayar (Rupiah)
Rata-rata sampel: Rp61.133. Dengan tingkat kepercayaan 95%, rata-rata Total Bayar keseluruhan transaksi berada di rentang Rp47.354 hingga Rp74.912.
⏱️
Waktu Tunggu (Menit)
Rata-rata sampel: 16,17 menit. Dengan tingkat kepercayaan 95%, rata-rata waktu tunggu populasi pelanggan berada di rentang 13,51 menit hingga 18,83 menit.

Visualisasi Confidence Interval 95%

🎯 Confidence Level: 95%
Total Bayar (Rupiah)
Rp47.354 xΜ„ = Rp61.133 Rp74.912
← Batas Bawah   |   Rata-rata   |   Batas Atas β†’
Waktu Tunggu (Menit)
13,51 mnt xΜ„ = 16,17 mnt 18,83 mnt
← Batas Bawah   |   Rata-rata   |   Batas Atas β†’
Hypothesis Testing

Pengujian Hipotesis (Independent T-Test)

Kita melakukan Uji T Dua Sampel Independen untuk menguji apakah pendapatan (Total Bayar) pada hari Weekend (Sabtu & Minggu) secara signifikan lebih besar daripada Weekday (Senin–Jumat).

Hipotesis Nol (Hβ‚€)
Rata-rata Total Bayar Weekend ≀ Rata-rata Total Bayar Weekday.
ΞΌweekend ≀ ΞΌweekday
Hipotesis Alternatif (H₁)
Rata-rata Total Bayar Weekend > Rata-rata Total Bayar Weekday.
ΞΌweekend > ΞΌweekday
βœ…
Kesimpulan
Karena p-value (0.0012) jauh lebih kecil dari tingkat signifikansi Ξ± = 0.05, maka kita menolak Hβ‚€. Ada bukti statistik yang cukup kuat bahwa rata-rata pendapatan pelanggan saat Weekend signifikan lebih tinggi dibandingkan Weekday.

Perbandingan Rata-rata Total Bayar

Rp48.250
πŸ“… Weekday
Rp78.500
πŸŽ‰ Weekend
t-statistic 3.3324
p-value 0.0012
Tingkat Signifikansi (Ξ±) 0.05
βœ… Hβ‚€ Ditolak
p-value (0.0012) < Ξ± (0.05) β†’ Signifikan secara statistik

Metode yang Digunakan

Teknik statistik di balik analisis ini

πŸ“Š

Confidence Interval

Menghitung rentang estimasi rata-rata populasi dari data sampel menggunakan distribusi t-Student dengan tingkat kepercayaan 95%.

πŸ§ͺ

Independent T-Test

Uji statistik parametrik untuk membandingkan rata-rata dua kelompok independen (Weekend vs Weekday) dan menentukan apakah perbedaan signifikan secara statistik.

πŸ“ˆ

EDA Kuantitatif

Exploratory Data Analysis secara kuantitatif menggunakan ukuran pemusatan, sebaran, dan inferensi statistik untuk memahami pola dalam data.

🎯

P-Value Analysis

Mengukur kekuatan bukti terhadap hipotesis nol. Semakin kecil p-value, semakin kuat bukti untuk menolak Hβ‚€ dan menerima kesimpulan alternatif.

Lanjut ke bagian berikutnya

Halaman Berikutnya Graphical Techniques