Nama: Shifa Noor Maulidia NIM: M0725086 kelas: C

# Memuat paket yang diperlukan untuk koneksi database dan visualisasi
library(DBI)
## Warning: package 'DBI' was built under R version 4.5.2
library(ggplot2)  #Untuk membuat plot
## Warning: package 'ggplot2' was built under R version 4.5.2
library(scales)   
## Warning: package 'scales' was built under R version 4.5.2
koneksidata <- DBI::dbConnect(odbc::odbc(),
Driver = "MySQL ODBC 8.0 ANSI Driver",
Server = "127.0.0.1",
Database = "database Coffee Chain",
UID = "root",
PWD = "shifalia66", #sesuaikan dg password masing-masing
Port = 3306)

Insight 1: identifikasi jenis produk yang paling menguntungkan berdasarkan total profit pada dataset Coffee Chain.

Deskripsi insight: Insight ini bertujuan untuk mengidentifikasi jenis produk (Product Type) yang paling menguntungkan berdasarkan total profit dalam dataset Coffee Chain. Dengan mengelompokkan data berdasarkan jenis produk dan menjumlahkan nilai profit, kita dapat mengetahui produk mana yang memberikan kontribusi keuntungan terbesar.

#Insight: untuk mengetahui jenis produk mana yang paling menguntungkan
data1 = dbGetQuery(koneksidata, "SELECT 
    p.`Product Type`,
    SUM(f.Profit) AS total_profit,
    SUM(f.Sales) AS total_sales,
    SUM(f.Profit) / SUM(f.Sales) AS profit_ratio
FROM facttable f
JOIN product p ON f.ProductID = p.ProductID
GROUP BY p.`Product Type`
ORDER BY total_profit DESC
")
data1
##   Product Type total_profit total_sales profit_ratio
## 1       Coffee        74683      216828       0.3444
## 2     Espresso        68620      222996       0.3077
## 3   Herbal Tea        63254      207214       0.3053
## 4          Tea        52986      172773       0.3067
#Visualisasi
ggplot(data1, aes(x = `Product Type`, y = total_profit)) +
  geom_col(fill = "skyblue") +
  geom_text(aes(label = scales::comma(total_profit)), vjust = -0.5) +
  scale_y_continuous(
    labels = scales::comma,
    breaks = seq(0, max(data1$total_profit), by = 5000)
  ) +
  theme_minimal() +
  labs(title = "Total Profit per Product Type",
       x = "Product Type",
       y = "Total Profit")

Hasil Analisis

hasil analisis:Berdasarkan grafik Total Profit per Product Type, terlihat bahwa terdapat perbedaan kontribusi keuntungan antar jenis produk. Produk dengan total profit tertinggi yakni coffee dengan total profitnya mencapai 74.683, kemudian diikuti oleh produk lainnya yakni espresso dengan nilai sekitar 68.620 dan herbal tea yaitu 63.254. Sementara itu, produk dengan profit terendah adalah tea yang berjumlah 52.986. Hal ini menunjukkan adanya variasi yang cukup signifikan dalam kemampuan masing-masing produk dalam menghasilkan keuntungan. Perbedaan ini mengindikasikan bahwa tidak semua jenis produk memiliki performa yang sama dalam menghasilkan profit.

Interpretasi hasil analsis dan visualisasi 1

Interpretasi: Hasil ini menunjukkan bahwa produk Coffee memiliki peran paling dominan dalam menghasilkan keuntungan perusahaan, sehingga dapat dijadikan sebagai produk utama dalam strategi bisnis. Perusahaan sebaiknya mempertahankan bahkan meningkatkan penjualan Coffee melalui promosi atau inovasi produk. Sementara itu, produk dengan profit lebih rendah seperti Tea perlu dievaluasi lebih lanjut, baik dari segi harga, kualitas, maupun strategi pemasaran, agar kontribusinya terhadap profit dapat ditingkatkan.

Insight 2: State mana yang memberikan total profit terkecil?

Deskripsi insight: Insight ini bertujuan untuk mengidentifikasi state mana yang memberikan kontribusi total profit terkecil dalam dataset Coffee Chain. Dengan mengelompokkan data berdasarkan State dan menjumlahkan nilai Profit, analisis ini membantu mengetahui wilayah dengan performa terkecil dalam menghasilkan keuntungan.

data2 = dbGetQuery(koneksidata, "SELECT State,SUM(f.Profit) AS total_profit
FROM facttable f
JOIN location l 
    ON f.`Area Code` = l.`Area Code`
GROUP BY l.State
ORDER BY total_profit ASC")
data2
##            State total_profit
## 1     New Mexico          799
## 2  New Hampshire         2748
## 3       Missouri         3601
## 4      Louisiana         7355
## 5    Connecticut         7621
## 6           Utah         7751
## 7       Oklahoma         8558
## 8      Wisconsin         8702
## 9         Nevada        10616
## 10          Ohio        10773
## 11    Washington        11405
## 12       Florida        12310
## 13        Oregon        12439
## 14         Texas        15766
## 15 Massachusetts        16442
## 16      Colorado        17743
## 17      New York        20096
## 18          Iowa        22212
## 19      Illinois        30821
## 20    California        31785
Top5 = head(data2, 5)
Top5
##           State total_profit
## 1    New Mexico          799
## 2 New Hampshire         2748
## 3      Missouri         3601
## 4     Louisiana         7355
## 5   Connecticut         7621
ggplot(Top5, aes(x = total_profit, y = reorder(State, total_profit))) +
  geom_col(fill = "tomato") +
  geom_text(aes(label = scales::comma(total_profit)), hjust = -0.1) +
  scale_x_continuous(labels = scales::comma,
                     expand = expansion(mult = c(0, 0.1))) +
  theme_minimal()

Analisis 2

Hasil analisis: Visualisasi menunjukkan 5 state dengan total profit terendah dalam dataset Coffee Chain, yaitu New Mexico dengan total profit 799, New Hampshire dengan total profit 2748, Missouri dengan total profit 3601, Louisiana dengan total profit 7355, dan Connecticut dengan total profit 7621. Connecticut dan Louisiana masih memiliki profit yang relatif lebih tinggi dibandingkan tiga state lainnya, sementara state Missouri dengan nilai sekitar 3,601 dan di bawahnya menunjukkan kontribusi yang jauh lebih rendah terhadap total keuntungan. Hal ini menunjukkan bahwa tidak semua state memiliki kinerja yang sama dalam menghasilkan profit.

Interpretasi hasil analIsis dan visualisasi 2

Interpretasi: Temuan ini menunjukkan bahwa beberapa state memiliki performa yang sangat rendah dalam menghasilkan profit, sehingga perlu menjadi perhatian khusus bagi perusahaan. State dengan profit terendah seperti New Mexico dan New Hampshire kemungkinan menghadapi kendala seperti rendahnya permintaan atau distribusi yang kurang optimal. Oleh karena itu, perusahaan dapat mempertimbangkan strategi perbaikan seperti meningkatkan promosi, memperbaiki distribusi, atau bahkan mengevaluasi kelayakan operasional di wilayah tersebut.

Insight 3: Membuktikan apakah market size yang besar akan menghasilkan profit yang besar juga?

Deskripsi insight: Insight ini bertujuan untuk menganalisis apakah ukuran pasar (Market Size) berpengaruh terhadap besarnya profit yang dihasilkan. Dengan membandingkan total profit antara Small Market dan Major Market, kita dapat melihat apakah Market size yang lebih besar memberikan kontribusi keuntungan yang lebih tinggi dalam dataset Coffee Chain.

data3 = dbGetQuery(koneksidata, 'SELECT l.`Market Size`, SUM(f.Profit) AS total_profit
FROM facttable f
JOIN location l 
    ON f.`Area Code` = l.`Area Code`
GROUP BY l.`Market Size`
ORDER BY total_profit DESC
')
data3
##    Market Size total_profit
## 1 Major Market       155736
## 2 Small Market       103807
ggplot(data3, aes(x = "", y = total_profit, fill = `Market Size`)) +
  geom_col(width = 1) +
  coord_polar(theta = "y") +
  geom_text(aes(label = paste0(
    scales::comma(total_profit), 
    "\n(", scales::percent(total_profit / sum(total_profit)), ")"
  )),
  position = position_stack(vjust = 0.5),
  size = 4) +
  theme_void() +
  labs(title = "Proporsi & Total Profit Berdasarkan Market Size",
       fill = "Market Size")

analisis 3

Hasil Analisis: Berdasarkan hasil visualisais di atas, terlihat bahwa Major market dengn total profit 155.736 atau 60% dari total profit dan Small Market dengan total profit 103.807atau 40% dari total profit. Proporsi ini menunjukkan bahwa Major Market memang memberikan kontribusi profit yang lebih besar dibandingkan Small Market, yang mendukung dugaan bahwa pasar dengan skala lebih besar cenderung lebih menguntungkan. Hal ini kemungkinan disebabkan oleh volume penjualan yang lebih tinggi atau aktivitas bisnis yang lebih intens di Major Market. Namun, selisihnya yang tidak terlalu jauh (60% vs 40%) juga mengindikasikan bahwa Small Market tetap memiliki peran yang cukup signifikan dalam menyumbang profit. Artinya, meskipun pasar besar lebih dominan, pasar kecil tetap potensial dan tidak bisa diabaikan dalam strategi bisnis.

Interpretasi hasil analsis dan visualisasi 3

Interpretasi: Hasil ini menunjukkan bahwa meskipun Major Market memberikan kontribusi profit yang lebih besar, Small Market tetap memiliki peran yang signifikan dalam total keuntungan perusahaan. Hal ini mengindikasikan bahwa strategi bisnis tidak seharusnya hanya berfokus pada pasar besar, tetapi juga perlu mengoptimalkan potensi pasar kecil. Perusahaan dapat menerapkan strategi yang berbeda untuk masing-masing market size, seperti ekspansi di Major Market dan peningkatan efisiensi atau penetrasi pasar di Small Market.