Logo

LAPORAN ANALISIS DATA PESERTA PROGRAM SOKO FINANCIAL

1. PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang

Perkembangan literasi keuangan di Indonesia semakin meningkat seiring dengan meningkatnya minat masyarakat terhadap investasi dan pengelolaan keuangan. Banyak lembaga edukasi keuangan yang menyediakan berbagai program pembelajaran seperti webinar, workshop, dan kelas investasi untuk meningkatkan pemahaman masyarakat mengenai keuangan dan investasi.

Soko Financial merupakan salah satu lembaga yang menyediakan berbagai program edukasi finansial seperti kelas investasi, webinar keuangan, serta workshop pengelolaan keuangan. Setiap program tersebut memiliki data pendaftaran peserta yang dapat digunakan untuk memahami karakteristik peserta, tingkat minat masyarakat terhadap program edukasi keuangan, serta mengevaluasi efektivitas program yang telah dilaksanakan.

Dengan memanfaatkan data pendaftaran peserta dari berbagai program yang diselenggarakan oleh Soko Financial, analisis data dapat dilakukan untuk memperoleh informasi yang berguna bagi pengambilan keputusan, khususnya dalam pengembangan program edukasi keuangan di masa mendatang.

1.2 Rumusan Masalah

Berdasarkan latar belakang tersebut, rumusan masalah dalam analisis ini adalah:

  1. Bagaimana distribusi jumlah peserta pada setiap program Soko Financial?
  2. Bagaimana karakteristik peserta berdasarkan umur, pekerjaan, dan domisili?
  3. Program apa yang paling diminati oleh peserta?
  4. Bagaimana tingkat kepuasan peserta terhadap program yang telah dilaksanakan?

1.3 Tujuan Analisis

Tujuan dari analisis data ini adalah:

  1. Mengetahui jumlah peserta pada setiap program Soko Financial.
  2. Mengidentifikasi karakteristik peserta berdasarkan data demografi.
  3. Mengetahui program yang paling diminati oleh peserta.
  4. Menganalisis tingkat kepuasan peserta terhadap program yang diselenggarakan.

1.4 Manfaat Analisis

Analisis ini diharapkan dapat memberikan manfaat sebagai berikut:

  1. Memberikan informasi mengenai profil peserta program edukasi keuangan.
  2. Membantu Soko Financial dalam mengevaluasi program yang telah dilaksanakan.
  3. Memberikan rekomendasi untuk pengembangan program edukasi keuangan di masa mendatang.

2. METODOLOGI ANALISIS

2.1 Sumber Data

Data yang digunakan dalam analisis ini merupakan data pendaftaran dan evaluasi peserta dari beberapa program yang diselenggarakan oleh Soko Financial, di antaranya:

  • Pendaftaran Kelas Saham Soko Financial
  • Registration Workshop Financial Empowerment
  • Webinar Mind Over Money
  • Webinar Mengelola Dana Pendidikan hingga Dana Pensiun
  • Pendaftaran Kelas Investasi
  • Bundling Class Investasi
  • Evaluasi Webinar
  • Feedback Webinar

Data tersebut disimpan dalam beberapa file Excel yang kemudian digabungkan untuk dianalisis.

2.2 Tools yang Digunakan

Analisis data dilakukan menggunakan bahasa pemrograman R dengan beberapa library berikut:

  • tidyverse
  • readxl
  • janitor
  • ggplot2
  • dplyr

2.3 Tahapan Analisis Data

Tahapan analisis yang dilakukan meliputi:

  1. Import data
  2. Pembersihan data
  3. Penggabungan dataset
  4. Exploratory Data Analysis
  5. Visualisasi data
  6. Interpretasi hasil

3. DATA PREPARATION (R CODE)

Install dan Load Library

library(tidyverse)
library(readxl)
library(janitor)

Import Dataset

library(readxl)

kelas_saham <- read_excel("2 Februari 2026 - Pendaftaran Kelas Saham Soko Financial 2026.xlsx")

workshop <- read_excel("3 Des 2025 - Registration Workshop _Financial Empowerment_ Ubah Catatan Jadi Kekayaan_.xlsx")

webinar_pensiun <- read_excel("15 Agustus 2025 - WEBINAR SOKO FINANCIAL _ Mengurangi Generasi Sandwich dengan Mengelola Dana Pendidikan Anak hingga Dana Pensiun.xlsx")

evaluasi_webinar <- read_excel("19 Des 2025 - Evaluasi Webinar Soko Financial (Jawaban).xlsx")

mind_over_money <- read_excel("19 September 2025 - Registration Webinar Mind Over Money Psikologi di Balik Keputusan Finansial”.xlsx")

kelas_investasi <- read_excel("21 Januari 2026 - Pendaftaran Kelas Investasi Soko Financial 2026.xlsx")

kelas_investasi_edu <- read_excel("23 Oktober 2025 - Pendaftaran Kelas Investasi SOKO EDU TAHUN 2025.xlsx")

feedback_webinar <- read_excel("29 Des 2025 - Feed back kelas praktik Webinar.xlsx")

bundling_class <- read_excel("31 Januari 2026 - Pendaftaran Bundling All Class Investasi dan Saham SOKO Financial 2026.xlsx")

Membersihkan Nama Kolom

kelas_saham <- clean_names(kelas_saham)
workshop <- clean_names(workshop)
webinar_pensiun <- clean_names(webinar_pensiun)
evaluasi_webinar <- clean_names(evaluasi_webinar)
mind_over_money <- clean_names(mind_over_money)
kelas_investasi <- clean_names(kelas_investasi)
kelas_investasi_edu <- clean_names(kelas_investasi_edu)
feedback_webinar <- clean_names(feedback_webinar)
bundling_class <- clean_names(bundling_class)

Menambahkan Kolom Event

kelas_saham$event <- "Kelas Saham 2026"

workshop$event <- "Workshop Financial Empowerment"

webinar_pensiun$event <- "Webinar Dana Pendidikan & Dana Pensiun"

mind_over_money$event <- "Webinar Mind Over Money"

kelas_investasi$event <- "Kelas Investasi 2026"

kelas_investasi_edu$event <- "Kelas Investasi SOKO EDU 2025"

bundling_class$event <- "Bundling Class Investasi & Saham"

evaluasi_webinar$event <- "Evaluasi Webinar"

feedback_webinar$event <- "Feedback Kelas Praktik Webinar"

Menggabungkan Dataset

data_peserta <- bind_rows(
kelas_saham,
workshop,
webinar_pensiun,
mind_over_money,
kelas_investasi,
kelas_investasi_edu,
bundling_class
)

Dataset Feedback (Dipisah)

Karena evaluasi dan feedback biasanya berbeda struktur kolom.

data_feedback <- bind_rows(
evaluasi_webinar,
feedback_webinar
)

Cek Data

glimpse(data_peserta)
summary(data_peserta)

glimpse(data_feedback)

4. Data Cleaning Lanjutan

Cek Nama Kolom

colnames(data_peserta)
##  [1] "timestamp"                                                                                                                                                                                 
##  [2] "email_address"                                                                                                                                                                             
##  [3] "email_aktif"                                                                                                                                                                               
##  [4] "nama_lengkap"                                                                                                                                                                              
##  [5] "nomor_whatsapp_aktif"                                                                                                                                                                      
##  [6] "asal_instansi"                                                                                                                                                                             
##  [7] "pilihan_kelas"                                                                                                                                                                             
##  [8] "bukti_follow_instagram_soko"                                                                                                                                                               
##  [9] "bukti_transfer_pembayaran_no_rekening_126_907_5757_bca"                                                                                                                                    
## [10] "darimana_mengetahui_informasi_kelas_saham_soko"                                                                                                                                            
## [11] "event"                                                                                                                                                                                     
## [12] "email_aktif_contoh_sokoedu_gmail_com"                                                                                                                                                      
## [13] "column_11"                                                                                                                                                                                 
## [14] "nama_lengkap_contoh_senja_loka"                                                                                                                                                            
## [15] "nomor_whats_app_aktif_contoh_wa_me_628123456789"                                                                                                                                           
## [16] "status_peserta"                                                                                                                                                                            
## [17] "bukti_kartu_tanda_mahasiswa_aktif_apabila_mendaftar_sebagai_mahasiswa_silakan_upload_bukti_ktm_aktif"                                                                                      
## [18] "pilihan_pendaftaran_workshop"                                                                                                                                                              
## [19] "bukti_transfer_pembayaran_workshop_bca_126_907_5757_a_n_soko_financial_indonesia_wajib_unggah_screenshot_bukti_transfer_yang_sudah_berhasil_catatan_transaksi_workshop_soko_mahasiswa_umum"
## [20] "darimana_mengetahui_informasi_workshop_soko_financial"                                                                                                                                     
## [21] "alamat_email_aktif"                                                                                                                                                                        
## [22] "nomor_whats_app_aktif"                                                                                                                                                                     
## [23] "status"                                                                                                                                                                                    
## [24] "upload_bukti_transfer_pembayaran_webinar_126_907_5757_bca"                                                                                                                                 
## [25] "jalur_webinar_yang_anda_ikuti"                                                                                                                                                             
## [26] "upload_bukti_jika_anda_mahasiswa_aktif_foto_ktm_jika_mahasiswa_aktif"                                                                                                                      
## [27] "upload_bukti_follow_akun_resmi_soko_financial_instagram_soko"                                                                                                                              
## [28] "upload_bukti_share_postingan_webinar_ini_di_instagram_soko_financial_ke_story_akun_whats_app_instagram_anda"                                                                               
## [29] "dimana_anda_mendapatkan_informasi_mengenai_webinar_ini"                                                                                                                                    
## [30] "apa_yang_anda_harapkan_ingin_capai_setelah_mengikuti_webinar_mengenai_pengelolaan_dana_pendidikan_anak_dan_dana_pensiun_ini"                                                               
## [31] "nomor_whatss_app_aktif"                                                                                                                                                                    
## [32] "status_pendaftaran_yang_dipilih"                                                                                                                                                           
## [33] "bukti_kartu_tanda_mahasiswa_aktif"                                                                                                                                                         
## [34] "darimana_mengetahui_informasi_webinar_soko_financial"                                                                                                                                      
## [35] "darimana_mengetahui_informasi_kelas_investasi_soko"                                                                                                                                        
## [36] "column_8"                                                                                                                                                                                  
## [37] "no_whats_app"                                                                                                                                                                              
## [38] "bukti_pembayaran"                                                                                                                                                                          
## [39] "dari_mana_mengetahui_info_kelas_ini"

Standarisasi Kolom Penting

data_peserta <- data_peserta %>%
mutate(
email = coalesce(email_address, email_aktif, alamat_email_aktif),
whatsapp = coalesce(
nomor_whatsapp_aktif,
nomor_whats_app_aktif,
nomor_whatss_app_aktif,
no_whats_app
),
instansi = asal_instansi
)

Menghapus Duplikasi Email Peserta

Biasanya satu orang bisa daftar lebih dari sekali. Kita hapus duplikasi berdasarkan email.

data_peserta <- data_peserta %>%
distinct(email, .keep_all = TRUE)
nrow(data_peserta)
## [1] 43

Mengecek Missing Value

colSums(is.na(data_peserta))

Melihat proporsi missing value.

colMeans(is.na(data_peserta))

Menghapus data yang emailnya kosong:

data_peserta <- data_peserta %>%
filter(!is.na(email))

Menghapus Spasi dan Format Tidak Konsisten

Kadang data kota atau pekerjaan memiliki spasi.

data_peserta$instansi <- trimws(data_peserta$instansi)
data_peserta$pilihan_kelas <- trimws(data_peserta$pilihan_kelas)
data_peserta <- data_peserta %>%
mutate(
pilihan_kelas = ifelse(is.na(pilihan_kelas), event, pilihan_kelas)
)

table(data_peserta$pilihan_kelas)
## 
## Bundling Auto Cuan: Kelas Investasi + Saham (Analisa + Praktik) 
##                                                               1 
##                                         Kelas Analisa Investasi 
##                                                               2 
##                                             Kelas analisa saham 
##                                                               2 
##                                   Kelas Investasi SOKO EDU 2025 
##                                                              14 
##                          Webinar Dana Pendidikan & Dana Pensiun 
##                                                               4 
##                                         Webinar Mind Over Money 
##                                                              19
write.csv(data_peserta, "data_peserta_gabungan.csv", row.names = FALSE)

5. Exploratory Data Analysis (EDA)

Jumlah Peserta per Event

peserta_event <- data_peserta %>%
count(event) %>%
arrange(desc(n))

peserta_event

Distribusi Asal Instansi Peserta

library(dplyr)
library(stringr)

data_peserta <- data_peserta %>%
mutate(
status_raw = coalesce(
status_peserta,
status,
status_pendaftaran_yang_dipilih
)
)
table(data_peserta$status_raw, useNA = "ifany")
## 
## Mahasiswa (Rp19.000)      Mahasiswa Aktif                 Umum 
##                   12                    3                    1 
##      Umum (Rp49.000)                 <NA> 
##                    7                   19
data_peserta <- data_peserta %>%
mutate(
status_final = case_when(
str_detect(status_raw, regex("mahasiswa|pelajar", ignore_case = TRUE)) ~ "Mahasiswa",
str_detect(status_raw, regex("umum", ignore_case = TRUE)) ~ "Umum",
TRUE ~ NA_character_
)
)
table(data_peserta$status_final, useNA = "ifany")
## 
## Mahasiswa      Umum      <NA> 
##        15         8        19

Channel Marketing (Dari Mana Peserta Mengetahui Event)

data_peserta <- data_peserta %>%
mutate(
channel_marketing = coalesce(
darimana_mengetahui_informasi_kelas_saham_soko,
darimana_mengetahui_informasi_workshop_soko_financial,
darimana_mengetahui_informasi_webinar_soko_financial,
darimana_mengetahui_informasi_kelas_investasi_soko,
dimana_anda_mendapatkan_informasi_mengenai_webinar_ini,
dari_mana_mengetahui_info_kelas_ini
)
)

table(data_peserta$channel_marketing)
## 
##      Grup WhatsApp Soko Financial        Instagram event.yogyakarta 
##                                 2                                 3 
## Instagram official Soko Financial      Instagram Soko Edu Financial 
##                                 3                                 3 
##          Instagram Soko Financial                     Media partner 
##                                28                                 1 
##                     Media Partner               Media Partner ..... 
##                                 1                                 1
channel <- data_peserta %>%
count(channel_marketing) %>%
arrange(desc(n))

channel

6. Visualisasi Data

Visualisasi Jumlah Peserta per Event

library(RColorBrewer)
library(plotly)
## 
## Attaching package: 'plotly'
## The following object is masked from 'package:ggplot2':
## 
##     last_plot
## The following object is masked from 'package:stats':
## 
##     filter
## The following object is masked from 'package:graphics':
## 
##     layout
plot_event <- ggplot(peserta_event, aes(x = reorder(event, n), y = n, fill = n)) +
geom_bar(stat = "identity") +
coord_flip() +
scale_fill_distiller(palette = "Blues", direction = 1) +
theme_minimal(base_size = 13) +
labs(
title = "Jumlah Peserta Setiap Event Soko Financial",
x = "Event",
y = "Jumlah Peserta",
fill = "Jumlah"
)

ggplotly(plot_event)

Visualisasi Status Peserta

status_plot <- data_peserta %>%
filter(!is.na(status_final)) %>%
count(status_final) %>%
ggplot(aes(x = status_final, y = n, fill = n)) +
geom_bar(stat = "identity") +
scale_fill_distiller(palette = "Blues") +
theme_minimal(base_size = 13) +
labs(
title = "Distribusi Status Peserta",
x = "Status Peserta",
y = "Jumlah Peserta",
fill = "Jumlah"
)

ggplotly(status_plot)

Visualisasi Channel Marketing

channel_plot <- ggplot(channel, aes(x = reorder(channel_marketing, n), y = n, fill = n)) +
geom_bar(stat = "identity") +
coord_flip() +
scale_fill_distiller(palette = "Blues") +
theme_minimal(base_size = 13) +
labs(
title = "Sumber Informasi Peserta",
x = "Channel Marketing",
y = "Jumlah Peserta",
fill = "Jumlah"
)

ggplotly(channel_plot)

7. Insight Bisnis

Setelah analisis dilakukan terhadap data peserta program edukasi Soko Financial, beberapa insight yang dapat diperoleh adalah sebagai berikut:

1. Program Paling Diminati

Berdasarkan analisis jumlah peserta, program dengan jumlah peserta terbanyak adalah Webinar Mind Over Money dengan total 19 peserta, diikuti oleh Kelas Investasi SOKO EDU 2025 dengan 14 peserta.

Program webinar cenderung memiliki jumlah peserta lebih tinggi dibandingkan kelas lainnya. Hal ini menunjukkan bahwa format webinar lebih mudah diakses oleh masyarakat karena tidak membutuhkan komitmen waktu dan biaya yang besar.

2. Demografi Peserta

Berdasarkan status peserta, mayoritas peserta berasal dari kalangan mahasiswa dengan total sekitar 15 peserta, sementara peserta dari kategori umum berjumlah sekitar 8 peserta.

Hal ini menunjukkan bahwa generasi muda, khususnya mahasiswa, memiliki minat yang cukup tinggi terhadap edukasi keuangan dan investasi. Kelompok ini cenderung lebih terbuka untuk mempelajari pengelolaan keuangan sejak dini.

3. Channel Marketing Paling Efektif

Dari analisis sumber informasi peserta mengenai program yang diikuti, Instagram Soko Financial menjadi channel pemasaran paling efektif dengan 28 peserta mengetahui program melalui platform tersebut.

Channel lain seperti Instagram komunitas, media partner, dan grup WhatsApp memberikan kontribusi yang lebih kecil terhadap jumlah peserta.

Hal ini menunjukkan bahwa media sosial, khususnya Instagram, merupakan kanal utama dalam menjangkau audiens program edukasi finansial Soko Financial.

4. Asal Instansi Peserta

Sebagian peserta berasal dari institusi pendidikan seperti:

  • Universitas Negeri Yogyakarta
  • Universitas Ahmad Dahlan Yogyakarta
  • SMA Stella Duce 1 Yogyakarta

Hal ini menunjukkan bahwa program edukasi keuangan yang diselenggarakan oleh Soko Financial cukup relevan bagi kalangan pelajar dan mahasiswa.

Namun demikian, data instansi yang tersedia masih terbatas sehingga analisis lebih lanjut mengenai distribusi instansi belum dapat dilakukan secara menyeluruh.

Rekomendasi Bisnis

Berdasarkan hasil analisis data, beberapa rekomendasi yang dapat diberikan adalah sebagai berikut:

1. Memperbanyak Program Webinar

Program webinar terbukti memiliki jumlah peserta yang lebih tinggi dibandingkan kelas lainnya. Oleh karena itu, webinar dapat dijadikan sebagai program entry-level untuk menarik minat peserta baru.

2. Mengembangkan Program Lanjutan

Peserta yang telah mengikuti webinar dapat diarahkan untuk mengikuti kelas lanjutan seperti kelas investasi atau kelas saham. Hal ini dapat meningkatkan engagement serta memberikan nilai edukasi yang lebih mendalam.

3. Menargetkan Mahasiswa sebagai Segmen Utama

Karena mayoritas peserta berasal dari kalangan mahasiswa, strategi pemasaran dapat difokuskan pada:

  • komunitas mahasiswa
  • organisasi kampus
  • media sosial yang banyak digunakan oleh generasi muda

4. Mengoptimalkan Promosi melalui Instagram

Instagram terbukti menjadi channel pemasaran paling efektif dalam menjangkau peserta. Oleh karena itu, promosi dapat lebih dioptimalkan melalui:

  • konten edukasi finansial
  • kolaborasi dengan komunitas edukasi
  • promosi event melalui Instagram Ads atau media partner.

— End of Report —