1. Deskripsi Insight yang diambil

Industri kopi memiliki variasi produk dan pasar yang luas di berbagai wilayah. Setiap wilayah (Market) memiliki karakteristik konsumen yang berbeda, sehingga memungkinkan adanya perbedaan tingkat profitabilitas pada setiap produk. Oleh karena itu, analisis terhadap profit berdasarkan jenis produk dan wilayah menjadi penting untuk menentukan strategi pemasaran yang efektif. Analisis ini fokus pada tiga variabel yaitu :

  1. Product Type : Jenis Produk (Coffee, Espresso, Herbal Tea, dan Tea)
  2. Market : Wilayah (Central, East, South, dan West)
  3. Profit : Keuntungan yang diperoleh dari penjualan

Insight utama yang ingin diperoleh dari analisis ini adalah untuk mengetahui perbedaan profit antar market, serta melihat bagaimana kontribusi masing-masing jenis produk dalam setiap market.

2. Visualisasi Data

2.1 Persiapan data

library(readxl)
## Warning: package 'readxl' was built under R version 4.5.2
data_coffee <- read_excel("1. Tugas SIM 2025B - Coffee Chain Datasets.xlsx")
head(data_coffee)
## # A tibble: 6 × 20
##   `Area Code` Date                Market  `Market Size` Product   `Product Line`
##         <dbl> <dttm>              <chr>   <chr>         <chr>     <chr>         
## 1         719 2012-01-01 00:00:00 Central Major Market  Amaretto  Beans         
## 2         970 2012-01-01 00:00:00 Central Major Market  Colombian Beans         
## 3         970 2012-01-01 00:00:00 Central Major Market  Decaf Ir… Beans         
## 4         303 2012-01-01 00:00:00 Central Major Market  Green Tea Leaves        
## 5         303 2012-01-01 00:00:00 Central Major Market  Caffe Mo… Beans         
## 6         720 2012-01-01 00:00:00 Central Major Market  Decaf Es… Beans         
## # ℹ 14 more variables: `Product Type` <chr>, State <chr>, Type <chr>,
## #   `Budget COGS` <dbl>, `Budget Margin` <dbl>, `Budget Profit` <dbl>,
## #   `Budget Sales` <dbl>, COGS <dbl>, Inventory <dbl>, Margin <dbl>,
## #   Marketing <dbl>, Profit <dbl>, Sales <dbl>, `Total Expenses` <dbl>

2.2 Bar Chart

library(ggplot2)
## Warning: package 'ggplot2' was built under R version 4.5.2
ggplot(data_coffee, aes(x = Market, y = Profit, fill = `Product Type` )) +
stat_summary(fun = "mean", geom = "bar", position = "dodge") +
scale_fill_manual(values = c("#6F4E37", "#F5E6CC", "#A3B18A", "#D0F0C0")) +
labs(title = "Rata-rata Profit Produk di Tiap Market",
x = "Market",
y = "Rata-rata Profit") +
theme_minimal() +
theme(
plot.title = element_text(hjust = 0.5, face = "bold"),
legend.title = element_blank()
)

Intepretasi

Berdasarkan grafik rata-rata profit produk di tiap market, terlihat bahwa terdapat perbedaan tingkat profit antar jenis produk pada masing-masing market. Pada market East, kategori Coffee menunjukkan rata-rata profit yang paling tinggi dibandingkan jenis lainnya, sedangkan pada market West, jenis Herbal Tea tampak lebih unggul. Sementara itu, pada market Central, distribusi profit antar produk cenderung lebih merata meskipun tetap terdapat perbedaan antar jenis dan terlihat juga bahwa jenis produk Tea tidak muncul pada market South, yang mengindikasikan bahwa tidak terdapat data penjualan atau distribusi produk tersebut di wilayah tersebut. Hal ini menunjukkan bahwa performa produk tidak konsisten di semua market dan sangat dipengaruhi oleh karakteristik wilayah.

Perbedaan tersebut mengindikasikan bahwa preferensi konsumen di setiap market berbeda-beda, sehingga tidak semua jenis produk memberikan keuntungan yang sama di setiap wilayah. Dengan demikian, strategi pemasaran yang efektif sebaiknya disesuaikan dengan kondisi masing-masing market, yaitu dengan memfokuskan penjualan pada jenis produk yang memiliki rata-rata profit tertinggi di wilayah tersebut untuk memaksimalkan keuntungan.

2.3 Boxplot

ggplot(data_coffee, aes(x = Market, y = Profit, fill = Market)) +
  geom_boxplot() +
  scale_fill_manual(values = c("#808000", "#C3B091", "#696969", "#D3D3D3")) +
  labs(title = "Distribusi Profit di Setiap Market",
       x = "Market",
       y = "Profit")

Intepretasi

Berdasarkan boxplot distribusi profit pada setiap market, terlihat bahwa terdapat perbedaan nilai median dan sebaran data antar market. Beberapa market memiliki median profit yang lebih tinggi dibandingkan market lainnya, yang menunjukkan bahwa secara umum tingkat keuntungan di wilayah tersebut lebih besar. Selain itu, terdapat perbedaan panjang box (interquartile range) yang mengindikasikan bahwa variasi profit tidak sama di setiap market. Market dengan box yang lebih lebar menunjukkan penyebaran data yang lebih besar, sehingga profit di wilayah tersebut cenderung kurang konsisten.

Selain itu, terlihat adanya beberapa outlier pada beberapa market yang menunjukkan adanya transaksi dengan nilai profit yang sangat tinggi atau sangat rendah dibandingkan mayoritas data. Hal ini dapat disebabkan oleh faktor seperti perbedaan volume penjualan atau biaya operasional yang tidak biasa. Secara keseluruhan, distribusi profit yang berbeda ini menunjukkan bahwa setiap market memiliki karakteristik risiko dan stabilitas keuntungan yang berbeda, sehingga strategi pemasaran dan pengelolaan bisnis perlu disesuaikan untuk masing-masing wilayah.

3. Analisis Data

3.1 Uji Normalitas

shapiro.test(data_coffee$Profit)
## 
##  Shapiro-Wilk normality test
## 
## data:  data_coffee$Profit
## W = 0.79969, p-value < 2.2e-16

Berdasarkan hasil uji normalitas menggunakan Shapiro-Wilk, p-value < 0.05 maka H0 ditolak. Dapat disimpulkan bahwa data tidak berdistribusi normal. Karena data tidak normal, maka analisis perbandingan profit antar wilayah menggunakan uji non-parametrik yaitu Uji Kruskal-Wallis.

3.2 Uji Kruskal-Wallis Market

Rumusan Hipotesis: H0: Tidak terdapat perbedaan Profit yang signifikan di antara wilayah Market. H1: Terdapat perbedaan Profit yang signifikan di antara wilayah Market.

hasil_uji1 <- kruskal.test(Profit ~ Market, data = data_coffee)
print(hasil_uji1)
## 
##  Kruskal-Wallis rank sum test
## 
## data:  Profit by Market
## Kruskal-Wallis chi-squared = 26.504, df = 3, p-value = 7.48e-06

Intepretasi

Berdasarkan hasil uji Kruskal-Wallis untuk variabel market, diperoleh nilai p-value sebesar 7.48 × 10⁻⁶. Karena nilai p-value tersebut lebih kecil dari 0.05, maka H0 ditolak. Hal ini menunjukkan bahwa terdapat perbedaan yang signifikan pada profit antar market.

Perbedaan ini mengindikasikan bahwa tingkat keuntungan yang diperoleh tidak sama di setiap market. Hal tersebut kemungkinan disebabkan oleh adanya perbedaan karakteristik konsumen, tingkat permintaan, serta kondisi pasar di masing-masing wilayah. Dengan demikian, market dapat dikatakan sebagai salah satu faktor yang berpengaruh terhadap profit yang diperoleh perusahaan.

3.3 Uji Kruskal-Wallis Product

Rumusan Hipotesis: H0: Tidak ada perbedaan profit antar kategori produk H1: Ada perbedaan profit antar kategori produk

hasil_uji2 <- kruskal.test(Profit ~ `Product Type`, data = data_coffee)
print(hasil_uji2)
## 
##  Kruskal-Wallis rank sum test
## 
## data:  Profit by Product Type
## Kruskal-Wallis chi-squared = 2.4137, df = 3, p-value = 0.4911

Intepretasi

Berdasarkan hasil uji Kruskal-Wallis untuk variabel kategori produk (Product Type), diperoleh nilai p-value sebesar 0.4911. Karena nilai p-value tersebut lebih besar dari 0.05, maka H0 gagal ditolak. Hal ini menunjukkan bahwa tidak terdapat perbedaan yang signifikan pada profit antar jenis produk.

Hasil ini mengindikasikan bahwa meskipun terdapat variasi nilai profit antar produk secara visual, perbedaan tersebut tidak cukup kuat secara statistik. Dengan kata lain, jenis produk tidak memberikan pengaruh yang signifikan terhadap profit yang diperoleh perusahaan.

4. Kesimpulan

Berdasarkan deskripsi awal, analisis ini bertujuan untuk mengetahui perbedaan profit antar market serta melihat kontribusi jenis produk dalam setiap market. Hasil visualisasi menunjukkan bahwa terdapat variasi rata-rata profit pada masing-masing market, di mana beberapa market memiliki tingkat profit yang lebih tinggi dibandingkan market lainnya. Selain itu, meskipun terdapat perbedaan nilai profit antar kategori produk secara visual, pola tersebut tidak konsisten di semua market, sehingga tidak semua produk menunjukkan keunggulan yang sama di setiap wilayah.

Berdasarkan hasil analisis statistik, uji normalitas menunjukkan bahwa data tidak berdistribusi normal, sehingga digunakan uji non-parametrik Kruskal-Wallis. Hasil pengujian menunjukkan bahwa terdapat perbedaan profit yang signifikan antar market, namun tidak terdapat perbedaan yang signifikan antar jenis produk. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa faktor market lebih berpengaruh terhadap profit dibandingkan jenis produk. Oleh karena itu, strategi pemasaran yang efektif sebaiknya lebih difokuskan pada pengelolaan dan pengembangan market yang potensial untuk memaksimalkan keuntungan perusahaan.