Statistika Deskriptif
Summary Data
summary(data_uts)
## Date Customer_Age Product
## Min. :2023-01-01 00:00:00.00 Min. :16.00 Length:16569
## 1st Qu.:2023-07-06 00:00:00.00 1st Qu.:23.00 Class :character
## Median :2024-01-05 00:00:00.00 Median :30.00 Mode :character
## Mean :2024-01-04 00:36:45.75 Mean :34.48
## 3rd Qu.:2024-07-06 00:00:00.00 3rd Qu.:44.00
## Max. :2024-12-31 00:00:00.00 Max. :74.00
## Category Quantity Unit_Price Discount_Percentage
## Length:16569 Min. :1.000 Min. : 24.25 Min. : 0.000
## Class :character 1st Qu.:2.000 1st Qu.: 39.54 1st Qu.: 0.000
## Mode :character Median :2.000 Median : 50.81 Median : 3.800
## Mean :2.591 Mean : 85.69 Mean : 6.656
## 3rd Qu.:3.000 3rd Qu.: 71.91 3rd Qu.:10.200
## Max. :6.000 Max. :463.49 Max. :30.000
## Selling_Price Total_Bill Payment_Method Stock_Available
## Min. : 17.17 Min. : 17.61 Length:16569 Min. : 1.000
## 1st Qu.: 36.50 1st Qu.: 74.34 Class :character 1st Qu.: 2.000
## Median : 48.24 Median : 119.96 Mode :character Median : 2.000
## Mean : 79.96 Mean : 207.86 Mean : 2.748
## 3rd Qu.: 70.55 3rd Qu.: 209.11 3rd Qu.: 3.000
## Max. :463.30 Max. :2758.98 Max. :21.000
## Units_Produced Units_Sold Profit
## Min. : 2.000 Min. : 1.0 Min. :-2152.66
## 1st Qu.: 5.000 1st Qu.: 2.0 1st Qu.: -34.12
## Median : 7.000 Median : 4.0 Median : -0.42
## Mean : 7.647 Mean : 4.9 Mean : -13.90
## 3rd Qu.:10.000 3rd Qu.: 6.0 3rd Qu.: 25.14
## Max. :39.000 Max. :25.0 Max. : 898.42
Modus Data Kategorik
modus_Product <- names(which.max(table(data_uts$Product)))
paste("Modus data kolom Product :",modus_Product)
modus_Category <- names(which.max(table(data_uts$Category)))
paste("Modus data kolom Category :",modus_Category)
modus_Payment_Method <- names(which.max(table(data_uts$Payment_Method)))
paste("Modus data kolom Payment Method :",modus_Payment_Method)
Standar Deviasi Data Numerik
sd_CustomerAge <- sd(data_uts$Customer_Age, na.rm = TRUE)
paste("Standar Deviasi data kolom Customer Age :",sd_CustomerAge)
sd_Quantity <- sd(data_uts$Quantity, na.rm = TRUE)
paste("Standar Deviasi kolom Quantity :",sd_Quantity)
sd_Unit_Price <- sd(data_uts$Unit_Price, na.rm = TRUE)
paste("Standar Deviasi kolom Unit Price :",sd_Unit_Price)
sd_DiscountPercentage <- sd(data_uts$Discount_Percentage, na.rm = TRUE)
paste("Standar Deviasi kolom Discount Percentage :",sd_DiscountPercentage)
sd_Selling_Price <- sd(data_uts$Selling_Price, na.rm = TRUE)
paste("Standar Deviasi kolom Selling Price :",sd_Selling_Price)
sd_Total_Bill <- sd(data_uts$Total_Bill, na.rm = TRUE)
paste("Standar Deviasi kolom Total Bill :",sd_Total_Bill)
sd_Stock_Available <- sd(data_uts$Stock_Available, na.rm = TRUE)
paste("Standar Deviasi kolom stock Available :",sd_Stock_Available)
sd_Units_Produced <- sd(data_uts$Units_Produced, na.rm = TRUE)
paste("Standar Deviasi kolom Units Produced :",sd_Units_Produced)
sd_Units_Sold <- sd(data_uts$Units_Sold, na.rm = TRUE)
paste("Standar Deviasi kolom Units Sold :",sd_Units_Sold)
sd_Profit <- sd(data_uts$Profit, na.rm = TRUE)
paste("Standar Deviasi kolom Profit :",sd_Profit)
Ringkasan Statistika Deskriptif Data
Date (Tanggal) Untuk variabel Date, data transaksi dimulai dari 1
Januari 2023 sampai 31 Desember 2024. Nilai mediannya ada di 5 Januari
2024, sedangkan rata-ratanya 4 Januari 2024
Customer Age (Usia Pelanggan) Kalau liat dari usia pelanggan, yang
paling muda umurnya 16 tahun dan yang paling tua 74 tahun. rata-rata
usianya sekitar 34 tahun, sedangkan mediannya 30 tahun
Product (Produk) variabel Product ini isinya nama produk yang dibeli
pelanggan. Jumlah datanya ada 16.569. Karena isinya berupa teks,
hasilnya nggak menampilkan rata-rata atau nilai maksimum seperti
variabel angka. produk yang paling sering di beli yaitu bread, bisa
dilihat pada modus
Category (Kategori) Variabel Category ini nunjukin apa aja dari
produk yang dijual. Sama seperti Product, bisa dilihat pada modus
category yang sering dibeli yaitu beverage
Quantity (Jumlah Barang) jumlah barang yang dibeli paling dikit 1
unit dan paling banyak 6 unit. Rata-ratanya sekitar 2,59 unit, dengan
median 2 unit. Jadi, kalau diliat secara umum, pelanggan biasanya beli
sekitar 2 sampai 3 barang dalam satu transaksi
Unit Price (Harga Satuan) nilai paling rendahnya 24,25 dan paling
tingginya 463,49. Rata-rata harganya 85,69, sedangkan mediannya
50,81
Discount Percentage (Persentase Diskon) persentasenya mulai dari 0%
sampai 30%. Rata-rata diskon yang diberikan sekitar 6,66%, sedangkan
mediannya 3,8%. Artinya, ada transaksi yang nggak dapat diskon sama
sekali, tetapi ada juga yang mendapat potongan harga cukup besar
Selling_Price (Harga Jual) harga jual paling rendah ada di 17,17 dan
paling tinggi 463,30. Rata-ratanya 79,96, sementara mediannya 48,24. Ini
nunjukin kalo harga jual produknya cukup beragam
Total Bill (Total Tagihan) total tagihan itu nilainya mulai dari
17,61 sampai 2.758,98. Rata-rata tagihannya sebesar 207,86, sedangkan
mediannya 119,96. Dari sini keliatan kalo jumlah pembayaran tiap
pelanggan cukup berbeda. ada yang belanjanya sedikit, ada juga yang
belanja nya banyak sampe total tagihannya besar
Payment_Method (Metode Pembayaran) Variabel Payment_Method berisi
metode pembayaran yang dipakai pelanggan saat bertransaksi. Karena
datanya berupa teks, jadi kita melihat pada modus yaitu UPI
Stock_Available (Stok Tersedia) stok paling sedikit adalah 1 unit
dan paling banyak 21 unit. Rata-rata stoknya sekitar 2,75 unit, dengan
median 2 unit
Units_Produced (Jumlah Produksi) jumlah produksi nilai paling
rendahnya 2 unit dan paling tingginya 39 unit. rata-rata produksi
sebesar 7,65 unit, sedangkan mediannya 7 unit. berarti, jumlah barang
yang diproduksi berbeda-beda pada setiap data dan ga selalu berada di
angka yang sama
Units Sold (Jumlah Terjual) kalo untuk nilai paling rendahnya 1 unit
dan paling tingginya 25 unit. rata-rata penjualannya 4,9 unit, dengan
median 4 unit. seara umum jumlah barang yang terjual ada di sekitar 4
sampai 5 unit, meskipun ada transaksi dengan jumlah penjualan yang lebih
tinggi.
Profit (Keuntungan) Nilai keuntungan paling rendahnya itu di
-2.152,66, sedangkan yang paling tinggi 898,42. Rata-ratanya justru
-13,90 dan mediannya -0,42. Artinya, rata-rata keuntungan dalam data ini
bernilai negatif.