1 Pendahuluan

Dokumen ini menyajikan analisis statistik deskriptif terhadap data rumah makan, restoran, dan kafe di Kota Bandung. Analisis berfokus pada dua variabel numerik, yaitu PELAYANAN dan MAKANAN, berdasarkan data yang dibaca dari file Excel.

1.1 Link Sumber

Nama data: Restaurant and Cafe Reviews
Pengunggah: Ghania Audi
Sumber: https://www.kaggle.com/datasets/ghania06/review-restoran-rumah-makan-dan-cafe

2 Memuat Paket dan Data

Jalankan install.packages("readxl") satu kali jika paket readxl belum terpasang. Setelah itu, paket dapat dipanggil menggunakan library(readxl).

library(readxl)

# Pastikan file Excel berada di folder project yang sama dengan file Rmd.
nama_file <- "Data Rumah Makan Restoran dan Cafe di Kota Bandung.xlsx"

if (!file.exists(nama_file)) {
  stop(
    paste0(
      "File Excel tidak ditemukan: ", nama_file,
      ". Unggah file Excel ke folder project Posit Cloud yang sama dengan file Rmd."
    )
  )
}

df <- read_excel(nama_file, skip = 1)

# Periksa apakah kolom yang diperlukan tersedia.
kolom_wajib <- c("PELAYANAN", "MAKANAN")
kolom_hilang <- setdiff(kolom_wajib, names(df))

if (length(kolom_hilang) > 0) {
  stop(
    paste(
      "Kolom berikut tidak ditemukan:",
      paste(kolom_hilang, collapse = ", "),
      ". Periksa nama kolom di file Excel dan nilai skip."
    )
  )
}

3 Tampilan Dataset

knitr::kable(
  df,
  caption = "Dataset Rumah Makan, Restoran, dan Cafe"
)

Dataset Rumah Makan, Restoran, dan Cafe
NAMA PERUSAHAAN	ALAMAT	KET	ID	PELAYANAN	MAKANAN
ABUBA STEAK	Jl. Prabudimuntur No. 12	-	1	58	7
ARDEN CAFÉ	Jl. Sukajadi No. 228	-	2	54	1
ATMOSPHERE	Jl. Lengkong Besar No. 97	-	3	98	2
B.M.C.	Jl. Aceh No. 30	-	4	52	4
BANDUNG SUKI	Jl. Braga No. 70	-	5	11	4
BANDUNG SUKI / PT. DWIMITRA	Jl. Braga no. 70	-	6	59	10
BAR & GRILL ROSESS RESTOURANT	Jl. Burangrang No. 39	-	7	61	8
BEE HOUSE RESTO AND CAFÉ	Jl. Ters. Jakarta No. 2 Gedung Lucky Squere Mall	-	8	30	10
BELLAIR CAFÉ AND LOUNGE	Jl. Pasirkaliki	-	9	45	1
BELLAIT CAFÉ/TIME SQUARE	Jl. Pasirkaliki No. 25-27	-	10	36	9
BLEND CAFÉ	Jl. Lombok No. 43	-	11	10	5
BP. SANGKURIANG/CONCORDIA	Jl. Kiputih No. 12	-	12	38	7
BRAGA HUIS	Jl. Braga No. 47	-	13	80	3
BRAGA AVENUE	Jl. Braga No. 14	-	14	31	8
BRAGA PERMAI	Jl. Braga No. 58	-	15	78	5
BUTTONS	Jl. Pelajar Pejuang No. 72	-	16	82	6
C F C.	Jl. Kepatihan No. 11-17	-	17	70	3
C F C.	Jl. Sumber Sari Indah T1 + T2	-	18	3	9
C F C.	Jl. Terusan Jakarta No. 53	-	19	42	3
C F C.	Jl. Kepatihan No. 18	-	20	49	10
C.F.C.	Jl. Jenderal Gatot Subroto No. 289	-	21	48	2
C.F.C.	Jl. Raya Ujung Berung No. 209	-	22	79	9
CAFE DE CASA	Jl. Lodaya No. 119	-	23	18	4
CAFE PANDAWA ABADI PERKASA	Jl. Aceh No. 44	-	24	100	9
CAFÉ LOVEBIRD	Jl. A. Yani No. 134-136	-	25	61	10
CAFÉ BALI	Jl. R.E. Martadinata No. 815	-	26	4	2
CAFÉ BARAYA	Jl. Gandapura No. 56-58	-	27	59	8
CAFÉ HALAMAN	Jl. Taman Sari No. 92	-	28	44	3
CAFÉ HALAMAN	Jl. Sukajadi No. 137-139	-	29	11	8
CAFÉ PASAR CISANGKUY	Jl. Cusangkuy No. 6	-	30	7	6
CAFÉ PISA	Jl. Cihampelas No. 160	-	31	74	9
CHILLI PADI	Jl. Cihampelas No. 121-C	-	32	42	3
CITRA SARI	Jl. Soka No. 3	-	33	33	8
CLICK ON	Jl. Cisangkuy No. 64	-	34	93	4
COCA SUKI	Jl. Ir. H. Juanda No. 173	-	35	4	1
CV HAN KOOK GWAN	Jl. Karang Sari No. 21	-	36	32	6
CV. 9 SQUARE	Jl. Sulanjana No. 9	-	37	31	4
CV. 9 SQUARE	Jl. Sulanjana No. 9	-	38	10	1
CV. ADI AVAMA (TREND)	Jl. Pahlawan No. 89	-	39	52	7
CV. BINTANG KULINA JAYA/ RESTO REUNION	Jl. Dr. Setiabudhi No. 45	-	40	7	6
CV. BINTANG MEGA SEJATI	Jl. Merdeka No. 2	-	41	33	2
CV. BOGA MANDIRI/ GAMBRINUS	Jl. Prof.Drg.Suria Somantri No. 59	-	42	94	10
CV. CIPTA PANCA UTAMA	Jl. Pasteur No. 11 a	-	43	34	3
CV. DUA SEKAWAN ABADI/TOMODACHI	Jl. Aceh No. 66	-	44	63	2
CV. DWI MANUNGGAL/CHINOOK	Jl. R. E. Martadinata No. 191	-	45	3	8
CV. DWI MITRA BARAGA/BARAGA	Jl. Braga No. 45	-	46	38	1
CV. FORTUNA MEGA ABADI	Jl. Karang Sari No. 14	-	47	21	3
CV. Fresnan Jaya Abadi/TAN YANG SUKI	Ruko Paskal HyperSquare No. A/18	-	48	64	4
CV. GASTRO PRIMA/ GLOSIS	Jl. Hegarmanah No. 6	-	49	19	1
CV. GASTRO PRIMA/ GLOSSIS	Jl. Cihampelas No. 160	-	50	42	5
CV. HAN COOK GWAN	Jl. Karangsari No, 21	-	51	48	10
CV. HERMANDER PRIMA	Jl. Karangsari No, 23	-	52	94	3
CV. HIDUP JAYA SELARAS/ PLATE FOR ME	Jl. R.E. Martadinata No. 172	-	53	21	6
CV. KARYA PEMBANGUNAN UTAMA	Jl. Purnawarman	-	54	64	10
CV. MAKMUR BERDAYA/MILESTONES)	Ir. H. Juanda No. 145	-	55	50	7
CV. MIKAWA	Jl. Sukaraja II No. 32	-	56	49	3
CV. MITRA MANDIRI ABADI	Jl. Hegarmanah No. 2	-	57	24	3
CV. NUSA PRIMA PANGAN	Jl. Pajajaran (Husein Sastranegara)	-	58	31	1
CV. PIRANTI RASA INDONESIA	Jl. Pelajar Pejuang 45 No. 91	-	59	28	4
CV. RAJAWALI EMAS/ SUMERAGI	Komp. Setrasari Mall B.3 No. 15	-	60	79	6
CV. RUMAH KEBOEN/FAMILY RESTO	Jl. RE. Martadinata No. 156	-	61	42	4
CV. SINAR MULIA SEJAHTERA	Jl. Karapitan No. 60	-	62	31	7
CV. SINAR MULYA SEJAHTERA	Jl. Karapitan No. 60	-	63	78	7
CV. SUMBER SARANA INVESTAMA	Jl. Dr. Setiabudhi No. 41-f	-	64	35	2
CV. UNITY INDO SUKSES	Jl. Ir. H. Juanda No. 177	-	65	3	8
CV. VANDEVENTER	Jl. Van de venter No. 10	-	66	4	9
D KOTA CAFÉ & LOUNGE	Jl. Jend. A. Yani No. 134 136	-	67	27	4
D’LUMBOENK	Jl. Ciumbuleuit No. 42	-	68	59	5
DAGO 254	Jl. Ir. H. Juanda No. 254	-	69	86	10
DUCK KING	Jl. Sukajadi No. 137	-	70	78	8
DPALM	Jl. Lombok No. 45	-	71	39	3
ENTRO	Jl. Braga No. 129	-	72	26	6
EXELLENT SEVEN DEWATA SKY	Jl. Dr. Ehrlich No. 7	-	73	22	10
FABRIK CAFÉ	Jl. R.E Martadinata No. 107	-	74	54	4
FORUM	Jl. Sukajadi No. 166	-	75	61	1
FRIENDS RESTORAN	Jl. Cihampelas No. 160	-	76	45	5
GADING	Jl. Sukajadi No. 228A	-	77	11	10
GARASI RESTO	Jl. Braga No. 94	-	78	20	1
GELATO BAR	Jl. Sukajadi No. 137-139	-	79	87	9
GENERAL CO	Jl. Kebonjati (Hyper square)	-	80	39	10
GIGLE BOX	Jl. Karangsari No. 1 A	-	81	4	10
GOKANA TEPPAN	Jl. Sukajadi No. 225	-	82	13	4
GOKANA TEPPAN	Jl. Pelajar Pejuang 45 No. 119	-	83	69	8
GOKANA TEPPAN	Jl. Cihampelas No. 160 Ciwalk	-	84	11	2
GOKANA TEPPAN	Jl. Kepatihan No. 11-17 Lt.IV Bdg	-	85	18	4
GOLDEN MONKEY	Jl. Ir. H. Juanda No. 163	-	86	30	5
GOLDEN MONKEY	Jl. Ir. H. Juanda No. 163	-	87	56	4
GOOD SUKI RESTORANT	Jl. Braga No. 39	-	88	18	9
GOSSIP	Jl. Ir. H. Juanda no. 111	-	89	48	2
GRAND EASTERN	Jl. Pasirkaliki No. 18	-	90	10	1
GRANDIA	Jl. Cihampelas No. 90-92	-	91	98	3
GRAPPA PIZZA	Jl. Peta No. 241 Gedung City Link	-	92	83	3
GREEN CAFÉ	Jl. Diponegoro No.26	-	93	40	8
HAN KOOK GWAN	Jl. Karangsari No. 21	-	94	20	3
HANGOVER EAT & CHEERS	Jl. Braga No. 47	-	95	63	8
HOKA HOKA BENTO	Jl. DR. Setiabudhi No. 302 A	-	96	30	1
HOKA HOKA BENTO	Jl. Merdeka No. 47	-	97	25	3
HOKA HOKA BENTO	Jl. Buah Batu No. 273	-	98	27	10
HOKA HOKA BENTO	Jl. Kepatihan No. 11-17	-	99	8	6
HOKA HOKA BENTO	Jl. Soekarno Hatta No. 590 MTC	-	100	11	8
Sumber: Portal Data Kota Bandung (Dataset: Tahun 2017 )	NA	NA	NA	NA	NA

4 Gambaran Data

Data dibaca dari file Excel. Ringkasan ukuran data, nama kolom, dan enam baris pertama ditampilkan di bawah ini.

cat("Jumlah baris:", nrow(df), "\n")

## Jumlah baris: 101

cat("Jumlah kolom:", ncol(df), "\n")

## Jumlah kolom: 6

knitr::kable(
  data.frame(Nama_Kolom = names(df)),
  caption = "Nama kolom dalam dataset"
)

Nama kolom dalam dataset
Nama_Kolom
NAMA PERUSAHAAN
ALAMAT
KET
ID
PELAYANAN
MAKANAN

knitr::kable(
  head(df),
  caption = "Enam baris pertama dataset"
)

Enam baris pertama dataset
NAMA PERUSAHAAN	ALAMAT	KET	ID	PELAYANAN	MAKANAN
ABUBA STEAK	Jl. Prabudimuntur No. 12	-	1	58	7
ARDEN CAFÉ	Jl. Sukajadi No. 228	-	2	54	1
ATMOSPHERE	Jl. Lengkong Besar No. 97	-	3	98	2
B.M.C.	Jl. Aceh No. 30	-	4	52	4
BANDUNG SUKI	Jl. Braga No. 70	-	5	11	4
BANDUNG SUKI / PT. DWIMITRA	Jl. Braga no. 70	-	6	59	10

5 Metode Analisis

Statistik deskriptif yang dihitung meliputi mean (rata-rata), median, modus, nilai minimum, nilai maksimum, varians, dan standar deviasi. Nilai yang hilang (NA) diabaikan dalam perhitungan. Modus dihitung sebagai nilai dengan frekuensi tertinggi. Jika ada lebih dari satu nilai dengan frekuensi tertinggi yang sama, fungsi akan menampilkan seluruh nilai tersebut.

modus <- function(x) {
  x_valid <- x[!is.na(x)]

  if (length(x_valid) == 0) {
    return(NA_real_)
  }

  frekuensi <- table(x_valid)
  as.numeric(names(frekuensi)[frekuensi == max(frekuensi)])
}

hitung_statistik <- function(x, nama_variabel) {
  x_valid <- x[!is.na(x)]

  if (length(x_valid) == 0) {
    return(data.frame(
      Variabel = nama_variabel,
      N = 0,
      Mean = NA_real_,
      Median = NA_real_,
      Modus = NA_character_,
      Minimum = NA_real_,
      Maksimum = NA_real_,
      Varians = NA_real_,
      Standar_deviasi = NA_real_
    ))
  }

  data.frame(
    Variabel = nama_variabel,
    N = length(x_valid),
    Mean = mean(x_valid),
    Median = median(x_valid),
    Modus = paste(modus(x_valid), collapse = ", "),
    Minimum = min(x_valid),
    Maksimum = max(x_valid),
    Varians = var(x_valid),
    Standar_deviasi = sd(x_valid),
    check.names = FALSE
  )
}

6 Hasil Analisis

6.1 Statistik Rating Pelayanan

stat_pelayanan <- hitung_statistik(df$PELAYANAN, "PELAYANAN")

knitr::kable(
  stat_pelayanan,
  digits = 2,
  caption = "Statistik deskriptif variabel pelayanan"
)

Statistik deskriptif variabel pelayanan
Variabel	N	Mean	Median	Modus	Minimum	Maksimum	Varians	Standar_deviasi
PELAYANAN	100	42.24	39	11	3	100	712.99	26.7

6.2 Statistik Rating Makanan

stat_makanan <- hitung_statistik(df$MAKANAN, "MAKANAN")

knitr::kable(
  stat_makanan,
  digits = 2,
  caption = "Statistik deskriptif variabel makanan"
)

Statistik deskriptif variabel makanan
Variabel	N	Mean	Median	Modus	Minimum	Maksimum	Varians	Standar_deviasi
MAKANAN	100	5.42	5	3	1	10	9.05	3.01

6.3 Perbandingan Ringkas

hasil_statistik <- rbind(stat_pelayanan, stat_makanan)

knitr::kable(
  hasil_statistik,
  digits = 2,
  caption = "Perbandingan statistik deskriptif pelayanan dan makanan"
)

Perbandingan statistik deskriptif pelayanan dan makanan
Variabel	N	Mean	Median	Modus	Minimum	Maksimum	Varians	Standar_deviasi
PELAYANAN	100	42.24	39	11	3	100	712.99	26.70
MAKANAN	100	5.42	5	3	1	10	9.05	3.01

7 Interpretasi

Berdasarkan analisis terhadap 101 data restoran, rumah makan, dan kafe di Kota Bandung, diperoleh hasil berikut:

Variabel PELAYANAN memiliki rata-rata 42,24, median 39, dan modus 11. Nilainya berkisar antara 3–100 dengan standar deviasi 26,70. Hal ini menunjukkan adanya variasi nilai pelayanan dalam dataset.
Variabel MAKANAN memiliki rata-rata 5,42, median 5, dan modus 3. Nilainya berkisar antara 1–10 dengan standar deviasi 3,01. Hal ini menunjukkan bahwa nilai makanan dalam dataset juga bervariasi.

Hasil tersebut menggambarkan karakteristik numerik kedua variabel. Namun, kualitas pelayanan dan makanan belum dapat disimpulkan sebelum skala penilaian dan arti nilai pada setiap variabel dipastikan.

8 Visualisasi Data

Visualisasi histogram digunakan untuk menunjukkan persebaran nilai berdasarkan interval tertentu, sehingga dapat diketahui rentang nilai yang memiliki frekuensi tinggi. Histogram juga membantu pengamatan terhadap pola distribusi dan variasi data.

8.1 1. Histogram Rating Pelayanan

Histogram ini digunakan untuk melihat persebaran nilai pelayanan dan mengetahui rentang nilai yang paling sering muncul. Kami menggunakan histogram karena histogram cara paling mudah untuk melihat data serta membacanya, dalam artian dari segala kalangan, histogramlah yang paling mudah untuk dijangkau walaupun bukan plot/visual yang paling menggambarkan persebaran data.

hist(
  as.numeric(df$PELAYANAN),
  main = "Distribusi Rating Pelayanan",
  xlab = "Rating Pelayanan",
  ylab = "Frekuensi",
  col = "#5DADE2",
  border = "white",
  breaks = "Sturges"
)

8.2 2. Histogram Rating Makanan

Histogram ini digunakan untuk mengetahui pola persebaran nilai makanan serta rentang nilai yang paling sering diperoleh.

hist(
  as.numeric(df$MAKANAN),
  main = "Distribusi Rating Makanan",
  xlab = "Rating Makanan",
  ylab = "Frekuensi",
  col = "#58D68D",
  border = "white",
  breaks = "Sturges"
)

8.3 3. Boxplot Perbandingan Rating

Boxplot digunakan untuk membandingkan median, persebaran nilai, dan kemungkinan pencilan antara variabel pelayanan dan makanan. Karena skala kedua variabel mungkin berbeda, perbandingan visual perlu ditafsirkan dengan hati-hati.

boxplot(
  as.numeric(df$PELAYANAN),
  as.numeric(df$MAKANAN),
  names = c("Pelayanan", "Makanan"),
  main = "Perbandingan Rating Pelayanan dan Makanan",
  xlab = "Aspek Penilaian",
  ylab = "Nilai",
  col = c("#5DADE2", "#58D68D"),
  border = "gray30"
)

9 Kesimpulan

Kedua variabel memiliki karakteristik distribusi dan rentang nilai yang berbeda. Analisis statistik deskriptif membantu memahami rata-rata, nilai tengah, nilai yang paling sering muncul, serta penyebaran data. Namun, kualitas pelayanan dan makanan belum dapat disimpulkan sebelum skala penilaiannya dipastikan.

10 Informasi Reproduksibilitas

Analisis dapat dijalankan kembali selama file Excel tersedia di folder yang sama dengan dokumen R Markdown serta nama file dan struktur kolomnya sesuai. Dokumen ini menggunakan paket readxl untuk membaca file Excel dan knitr untuk menampilkan tabel.

Statistik Deskriptif in R

Dzu Fadli Raihandy

2026-10-14