PERBANDINGAN WAKTU
PELAYANAN KASIR ALFAMART
DAN INDOMARET
Oleh :
Endah Ratna Ningtyas
Dedy Prasetyo
Fikri Gojali
Giovani Anggasta H
Mulyani
Irvan Rifana
2012
KATA PENGANTAR
Puji syukur kehadirat Allah SWT yang telah memberikan rahmat dan hidayahnya, sehingga kami dapat menyelesaikan makalah dengan judul ”Analisis Perbandingan Waktu Pelayanan Kasir Minimarket Indomaret Dan Alfamart ”.
Dalam kesempatan yang baik ini, penulis dengan ketulusan ingin menyampaikan rasa terimakasih kepada semua pihak yang telah dengan ikhlas memberikan masukan dan kontribusi yang berarti dalam proses penelitian dan penyusunan makalah ini , antara lain:
Muhammad Baqi, ST M.T MRINA selaku dosen pembimbing yang telah meluangkan waktunya dalam membimbing dan memberikan arahan bagi kami dalam menyelesaikan makalah ini.
Minimarket Indomaret dan Alfamart yang telah mengizinkan kami melakukan pengamatan.
Semua pihak terkait yang tidak bisa penulis sebutkan satu persatu yang telah membantu penyusunan makalah ini.
Bogor, Mei 2012
ABSTRAK
I. Alfamart
Alfamart merupakan salah satu jaringan minimarket pengecer bahan pokok kebutuhan sehari hari dan merupakan retailer yang tercepat pertumbuhannya di indonesia, didirikan pada 27 juni 1999 oleh PT Alfa Mitramart Utama. Toko pertama dibuka pada 18 oktober 1999 di karawaci tangerang dengan nama Alfa Minimart, barulah pada 1 januari 2003 namanya berubah menjadi Alfamart sejak diambil alih oleh PT Sumber Alfaria Trijaya (SAT) sampai sekarang.
Saat ini Alfamart sudah mencapai sekitar 2.779 gerai, tersebar diseluruh indonesia mulai dari kota-kota besar, kabupaten, kecamatan jadi tidak heran kalau peminatnya juga banyak dan diperkirakan akan semakin meningkat untuk mengimbangi pesaing utamanya Indomaret. Barang barang yang dijual berkualitas tinggi dan dengan harga yang terjangkau untuk semua kalangan.
II. Indomaret
Secara usia umur Indomaret lebih tua dari pesaing utamanya Alfamart. Didirikan pada tahun 1988 dengan nama Indomart (Indonesia Marketing Retail) namun pada saat itu Pemerintah Orde Lama mewajibkan nama semua produk menggunakan bahasa indonesia yang benar (EYD) sehingga namanya diubah menjadi Indomaret karena nama sebelumnya yaitu Indomart mengandung unsur kebarat-baratan.
Saat ini Indomaret dikelola oleh PT Indomarco Prismatama (IP). Tidak jauh berbeda dengan pesaingnya, Alfamart barang yang dijual adalah bahan pokok kebutuhan sehari hari dengan kualitas tinggi dan terjangkau untuk semua kalangan sehingga jaringannnya pun luas di seluruh indonesia bahkan beberapa ada yang masuk hingga pedesaan.
III. Alfamart vs Indomaret
Alfamart. Mungkin ini juga merupakan strategi Alfamart untuk menekan Indomaret yang gerainya rata-rata lebih luas. Ini membuat banyak orang yang bertanya alasan mengapa Alfamart selalu berdekatan dengan Indomaret, sebenarnya Indomaret lah yang membiayai dan melakukan survey lokasi mini market sebelum berdiri, tapi Alfamart tidak melakukan survey lokasi dan hanya mengikuti (Nebeng) data survey kelayakan lokasi milik Indomaret. jadi dapat ditarik kesimpulan harus ada Indomaret terlebih dahulu barulah muncul Alfamart desekitarnya.
Ini adalah Head to head antara Indomaret dan Alfamart dari berbagai sumber seperti kompas :
Dari segi ketersediaan item : Indomaret lebih lengkap, beberapa barangnya sulit dijumpai di Alfamart
Dari segi kebersihan : Alfamart lebih unggul dan lebih bersih sementara Indomaret sering dijumpai beberapa gerai yang kurang bersih.
Dari segi keramahan : Alfamart lebih unggul, semua terstandar, welcome greeting diucapkan kepada setiap customer yang datang.
2000 2001 2002 2003
Hipermarket & supermarket
16,7% 20,5% 20,2% 21,1%
Minimarket 3,4% 4,6% 4,6% 5,1%
Pasar
tradisional 79,8% 74,9% 74,9% 73,8%
BAB I
PENDAHULUAN
A. Latar Belakang
Minimarket merupakan suatu tempat dimana kita dapat membeli barang-barang yang kita butuhkan dalam hal ini, minimarket adalah toko swalayan yang hanya memiliki satu atau dua mesin register.
Minimarket mengisi kebutuhan masyarakat akan warung yang berformat modern dengan minimarket, belanja sedikit di tempat yang dekat dan nyaman terpenuhi, perilaku konsumen yang menyukai tempat belanja bersih, sejuk, dan tertata rapi membuat minimarket menjadi lebih unggul dari warung dan toko.
Tabel : Pangsa pasar Hipermarket, supermarket, minimarket, pasar
tradisional di Indonesia :
Sumber: sisipan bisnis Indonesia “ arah bisnis dan politik”, Desember2003.
Perusahaan yang pertama kali menggunakan format minimarket sebagai strategi bisnis di Indonesia adalah PT. Indomarco Prismatama yang pada tahun 1988 mendirikan minimarketnya yang pertama. Pada ahir tahun 2003 jumlah gerai indomaret 796 unit di Jabodetabek, Bogor, Bandung, Semarang dan Surabaya, Indomarco merencanakan mendirikan 600 toko lagi di tahun 2005.
Perusahaan lain yang juga mengoperasikan minimarket adalah Alfaria Trijaya yang pada tahun 2004 telah memiliki 923 gerai dengan nama alfamart dan merencanakan mengembangkan menjadi 1800 unit di seluruh Indonesia tahun 2005.
istilah yang di pake di Inggris. Setiap tempat atau sebuah minimarket memiliki mekanisme pelayanan kasir yang berbeda dan tentunya itu akan mempengaruhi lamanya pelayanan konsumen. Ada beberapa faktor yang dapat dijadikan acuan dalam menentukan apa yang menyebabkan lamanya pelayanan kasir, diantaranya jumlah belanjaan yang dibeli konsumen banyak atau tidak, cara pembayarannya dengan cash atau credit card dan apakah kasir tersebut sudah ahli dalam melayani konsumen atau belum.
B. Permasalahan
Berdasarkan latar belakang masalah di atas maka identifikasi masalah pada penelitian ini adalah:
1. Adakah perbedaan mekanisme pelayanan kasir untuk konsumen Indomaret dan Alfamart ?
2. Berapakah besarnya perbedaan lamanya pelayanan kasir di Indomaret dan Alfamart ?
C. Tujuan penelitian
Tujuan yang hendak dicapai dalam penelitian ini adalah :
1. Untuk mengetahui adakah perbedaan mekanisme pelayanan kasir untuk konsumen Indomaret dan Alfamart.
2. Untuk mengetahui seberapa besar tingkat perbandingan l a m a n y a p e l a y a n a n k a s i r konsumen Indomaret dan Alfamart ?
D. Kegunaan penelitian
Kegunaan teoritis ;
a. Bagi pembaca, penelitian ini bermanfaat untuk menambah pengetahuan mengenai perbandingan lamanya pelayanan kasir Indomaret dan Alfamart dari kacamata konsumen.
b. Bagi peneliti lain, bahwa penelitian ini dapat di gunakan untuk menambah pengetahuan dan untuk meneliti lebih lanjut dengan menggunakan variabel lain.
c. Bagi penulis, penelitian ini bermanfaat untuk sarana pengembangan ilmu pengetahuan.
Kegunaan praktis
terhadap took ritel, sehingga produsen dapat mengetahui apa saja yang di gunakan konsumen dalam membuat pertimbangan keputusan pembelian. Bagi konsumen, penelitian ini diharapkan dapat menambah pengetahuan dan cakrawala berfikir dalam pengembangan wawasan dalam mempelajari segala perilaku produsen yang berhubungan dengan bagaimana memuaskan keinginan konsumen yang menjadi sasaran.
E. Sistematika makalah
Bagian Awal Makalah
Bagian awal makalah terdiri dari halaman judul, abstrak, hal kata pengantar, daftar isi dan daftar lampiran.
Bagian Makalah
BAB I : PENDAHULUAN
Meliputi : alasan pemilihan judul, permasalahan, tujuan penelitian dan manfaat penelitian.
BAB II : LANDASAN TEORI
Dalam bab ini diuraikan tentang teori yang digunakan sebagai dasar pembahasan selanjutnya yaitu mengenai pengertian minimarket, cara menganalisis perbandingan lamanya pelayanan kasir suatu minimarket, Estimasi dan Pengujian Hipotesis.
BAB III : METODOLOGI PENELITIAN
Dalam bab ini diuraikan tentang Populasi, Sampel, Dan Teknik, Metode Pengumpulan Data, Metode Analisis Data, Distribusi Sampling, Estimasi, Uji Hipotesis.
BAB IV : HASIL PENELITIAN
BAB V : PENUTUP
Dalam bab ini berisi tentang kesimpulan dan saran. Bagian Akhir
BAB II
LANDASAN TEORI DAN HIPOTESIS
A. Landasan Teori
Perilaku Konsumen
Definisi perilaku konsumen adalah tindakan langsung terlibat dalam mendapatkan, mengkonsumsi, dan menghabiskan produk dan jasa termasuk proses keputusan yang mendahului dan menyusuli tindakan ini. Menurut Kotlert dan Amstrong yang di kutip oleh Simamora (2001:81) mengartikan perilaku konsumen sebagai perilaku pembelian akhir, baik individu maupun rumah tangga, yang membeli produk untuk konsumsi personal. Dari definisi di atas dapat di ambil kesimpulan :
1. Perilaku konsumen menyoroti perilaku individu dan rumah tangga. 2. Perilaku konsumen menyangkut suatu proses keputusan sebelum
pembelian serta tindakan dalam memperoleh, memakai, mengkonsumsi dan menghabiskan produk.
3. Mengetahui perilaku konsumen meliputi : perilaku yang dapat diamati seperti jumlah yang di belanjakan, kapan, dengan siapa, oleh siapa, dan bagaimana barang sudah dibeli dan dikonsumsi.
Keputusan Membeli
Dalam membeli suatu barang atau jasa, seorang konsumen akan melalui suatu proses keputusan pembelian. Terdapat tiga proses keputusan pembelian:
1. Proses keputusan panjang untuk barang yang durable.
2. Proses kebutuhan terbatas sama dengan proses diatas tetapi terjadi secara lebih cepat dan kadang meloncati tahapan.
3. Proses pembelian rutin keputusan pembelian yang terjadi secara kebiasaan sehingga proses pembelian sangat singkat saja begitu ada kebutuhan langsung dibeli saja tanpa adanya pertimbangan.
Jenis Statistik
Sedangkan yang kedua adalah statistik inferensial adalah teknik statistik yang berhubungan dengan analisis data untuk penarikan kesimpulan atas data, teknik ini berhubungan dengan pengolahan statistik yang menggunakan hasil analis sehingga kita dapat menarik hasil kesimpulan atas karakteristik populasi. Teknik yang digunakan meliputi : uji hipotesis, analisis varian, teknik regresi dan korelasi.
Jenis Data
A. Pengumpulan Data
a. Data Kuantitatif adalah data yang dinyatakan dalam bentuk angka.
Contoh : lama bekerja, jumlah gaji, usia, hasil ulangan. Data kuantitatif dapat dibedakan menjadi dua tipe yaitu :
Data Diskrit adalah data yang diperoleh dari suatu
pencacahan/enumerasi.
Data Kontinu adalah data yang umumnya didapat dari suatu
pengukuran dengan suatu instrumen (alat ukur). Data kontinu dapat dinyatakan dalam bentuk data interval ataupun data rasio.
b. Data Kualitatif adalah data yang dinyatakan dalam bentuk bukan
angka.
Contoh : jenis pekerjaan, status marital, tingkat kepuasan kerja. Data kualitatif dapat dibedakan menjadi dua tipe yaitu :
Data Nominal adalah pengambilan data terhadap suatu objek
hanya menghasilkan satu dan hanya satu-satunya kategori pada objek tersebut maka data yang diperoleh termasuk tipe data nominal.
Data ordinal adalah data yang diperoleh dari suatu pengambilan
data terhadap suatu objek yang menghasilkan lebih dari satu
C. Penyajian Data
Tabel dan diagram statistik digunakan untuk menyajikan data yang sudah teringkas, menyintkapkan hubungan-hubungan antar variabel serta menginterpretasikan dan mengkomunikasikan fakta-fakta angka kepada pihak yang membutuhkannya.
Beberapa jenis penyajian data statistik seperti berikut :
Grafik Batang (Bar) Grafik Lingkaran (Pie)
Grafik Garis (Line) Grafik Interaksi (Interactive)
D. Distribusi Frekuensi dan Presentasi Grafik
Distribusi Frekuensi yaitu mengelompokkan data interval/rasio dan
menghitung banyaknya data dalam satu kelompok/klasifikasi. Membuat distribusi frekuensi :
a) Mencari sebaran (range) yakni selisih antara data paling besar dengan data paling kecil) menggunakan rumus Range (R) = Nilai terbesar – Nilai terkecil.
b) Menentukan banyak kelas dengan rumus ∑K = 1 + 3,3 Log N c) Menentukan panjang kelas dengan rumus Ci = R / ∑K
E. Presentasi Grafik Distribusi Frekuensi
Histogram adalah grafik batang yang menggambarkan distribusi
data dari sebuah distribusi frekuensi. Batang-batang pada histogram memiliki karakteristik sebagai berikut :
Dasarnya pada sumbu horizontal (sumbu-x) lebarnya sama dengan lebar interval kelas.
Luasnya proporsional terhadap frekuensi interval kelas yang
bersangkutan.
Poligon Frekuensi adalah suatu garis dari fekuensi-frekuensi interval
kelas yang diplot pada nilai tengah-tengahnya. Poligon bisa didapat dengan menghubungkan titik tengah dari sisi atas batang-batang histogram.
F. Distribusi Frekuensi Kumulatif
Pada keadaan tertentu , kita lebih perlu mengetahui banyaknya data yang bernilai di bawah (kurang dari) atau di atas (lebih dari) suatu nilai tertentu daripada yang berada dalam satu interval tertentu. Dalam hal ini, distribusi frekuensi dapat diubah menjadi distribusi frekuensi kumulatif dan dipresentasikan dalam grafik yang disebut ogive. Jika banyaknya data dalam prosentase terhadap banyaknya seluruh data disebut distribusi frekuensi kumulatif relatif. Distribusi Frekuensi Kumulatif dapat dibedakan menjadi :
• Distribusi Frekuensi Kumulatif kurang dari, disusun dengan menjumlahkan seluruh frekuensi dari semua nilai yang lebih kecil dari pada batas atas nyata interval kelas.
• Distribusi Frekuensi Kumulatif lebih dari , disusun dengan menjumlahkan seluruh frekuensi dari semua nilai yang lebih besar daripada atau sama dengan batas bawah nyata interval kelas.
G. Ukuran Pemusatan
H. Ukuran Penyebaran
Ukuran penyebaran menunjukkan seberapa jauh data menyebar dari nilai rata-ratanya. Sekurang-kurangnya terdapat dua alasan pentingnya meninjau ukuran penyebaran suatu kumpulan nilai data :
1. Untuk membuat suatu penilaian mengenai seberapa baik suatu nilai rata-rata menggambarkan data-data.
2. Untuk mengetahui seberapa jauh penyebaran dari data, sehingga langkah-langkah untuk mengendalikan variasi tersebut dapat dilakukan.
• Kisaran (range) R = xmax – xmin
• Ragam (variance) S2x
• Simpangan baku (standard deviation) sx = i=1kfi xmi- x 2n-1
• Koefisien variasi (coefficient of variation) Vx = sxx
I. Momen, Skewness, Kurtosis
• Momen m1, x = i=1k fi xmi - x n • Skewness a3, x = m3, xS3 • Kurtosis a4, x = m4, xS4
J. Estimasi
a. Dugaan (Estimate)
Nilai spesifik atau kualitas daripada sebuah statistik misalnya : nilai mean sampel, presentase sampel atau varians sampel.
b. Penduga (Estimator)
Setiap statistic (mean sampel, presentase sampel, varians sampel, dan lain-lain) yang digunakan untuk menduga sebuah parameter. • Penduga tak-bias (unbiased estimator): sebuah penduga yang
menghasilkan suatu distribusi sampling yang memiliki mean sama dengan parameter populasi yang akan diduga.
• Penduga terbaik (best estimator): penduga yang memenuhi syarat-syarat sebagai suatu penduga tak-bisas dan juga memiliki varians yang terkecil (minimum)
Keseluruhan proses yang menggunakan semua penduga untuk menghasilkan sebuah dugaan daripada parameter.
• Pendugaan Tunggal (Point Estimation)
Angka tungggal yang digunakan untuk menduga sebuh parameter populasi.
• Pendugaan Interval (Interval Estimation)
Sebaran nilai-nilai yang digunakan untuk menduga sebuah parameter populasi. Konsep dasar pendugaan interval mean populasi :
Dalam prakteknya hanya satu sampel dari populasi.
Untuk menduga parameter harus diketahui sesuatu hal
mengenai hubungannya dengan mean-mean sampel.
Prosedur Estimasi jika σx tidak diketahui dan n>30
T Y
Batas estimate interval :
x±zsn
Batas estimate interval :
x±zsnN-nN-1
Tentukan nilai z
Populasi tak terhingga?
Selesai Mulai
Tentukan tingkat kepercayaan Tentukan nilai x dan s
Varians dari data baik varian populasi σ2 maupun varians sampel S2.
Ukuran sampel yanga baik
Derajat kepercayaan: 100. (1-α) % d. Estimasi Mean
1. Ukuran sampel (apakah besar n > 30 atau kecil n < 30)
2. Informasi tentang distribusi populasinya (apakah distribusi normal atau tidak)
3. Deviasi standard populasinya (diketahui atau tidak)
4. Pemilihan jenis distribusi yang menjadi dasar pendugaan
Estimasi Harga Mean (µ), dari suatu populasi akan ditaksir berapa besarnya harga rata-rata ( mean). Jika digunakan sampel besar (n≥30) maka distribusi sampling harga X didistribusikan normal dengan mean dan standard deviasi.
Notasi interval untuk estimasi sampel besar ( n ≥30) :
Dimana besar kesalahan maksimum dapat dicari dengan :
Keterangan :
X = nilai rata-rata suatu populasi d = deviasi standard
n = banyaknya data
Zα/2= nilai dari tabel normal.
n
Z
n
Z
X
X
___
/2*
___
/2*
n Z
Jika digunakan sampel kecil ( n < 30 ) maka notasi
interval estimasi untuk sampel kecil sbb :
Estimasi Harga Standard Deviasi (d)
Jika digunakan sampel besar ( n ≥ 30), maka akan didistribusikan normal. Interval Estimasi dapat ditulis sbb :
Jika digunakan sampel kecil ( n < 30 ), sampel random sebesar n, maka distribusi sampling didistribusikan menurut distribusi Chi Kuadrat.
Sifat Distribusi Chi-Kuadrat (c2)
Seluruh nilainya positif
Tidak simetris
Bentuk distribusinya tergantung pada derajat kebebasannya
Mean dari distribusi c2 adalah derajat kebebasannya (v)
Mean populasi Porporsi populasi
5. Deviasi standar populasi (sx) 6. Jumlah sample (n)
K. Uji hipotesis
a. Pernyataan Hipotesis Nol (Ho) dan Hipotesis Alternatif (H1) Contoh : Dalam suatu prosedur pengujian hipotesis mengenai mean dari populasi, pernyataan mengenai hipotesis nol sebagai “mean populasi sama dengan 100” dan hipotesisi alternatif sebagai “mean populasi bukan 100” secara umum dinotasikan :
Ho : m = 100
H1 : m ¹ 100; m > 100; m < 100
b. Pemilihan tingkat kepentingan (level of Significance, a ) α = 0,01 atau 0,05 (yang bisa dipakai)
Artinya : hipotesis telah ditolak dengan tingkat kepentingan a, keputusan bisa salah dengan probabilitas a.
c. Penentuan Distribusi Pengujian yang digunakan Distribusi normal (z), n > 30
Distribusi t , n < 30
Distribusi chi-kuadrat, nilai varians sudah diketahui.
d. Pendefinisian Daerah Penolakan (kritis)
e. Pernyataan aturan keputusan (Decision rule)
“Tolak Ho jika perbedaan yang telah distandarkan, misalnya antara dan mHo, berada di dalam daerah penolakan. Jika sebaliknya terima Ho”
f. Perhitungan pada Data Sampel dan Perhitungan Rasio Uji • Menganalisa data actual.
g. Pengambilan Keputusan secara statistik
“Jika nilai rasio uji berada di daerah penolakan maka hipotesis nol ditolak”.
h. Diagram Hipotesis
i. Uji Hipotesis Dengan Mean Sampel Ganda Klasifikasi :
Asumsi kedua populasi terdistribusi secara normal tetap digunakan. terdapat 4 prosedur untuk uji ini :
Uji t-pasangan untuk populasi yang saling tergantung (dependent population)
Uji z untuk populasi yang independen dan jika varians populasi diketahui atau jika kedua sampel ukurannya n > 30.
Uji t sampel ukuran kecil (n < 30) untuk populasi yang independen jika uji F-nya menunjukkan s12 ¹ s22
L. Regresi Dan Korelasi Linear Standar
Regresi merupakan teknik statistika yang digunakan untuk mempelajari hubungan fungsional dari satu atau beberapa peubah bebas (peubah yang mempengaruhi) terhadap satu peubah tak bebas (peubah yang dipengaruhi).
Korelasi merupakan ukuran kekuatan hubungan dua peubah (tidak harus memiliki hubungan sebab akibat).
Analisis Regresi digunakan untuk mempelajari dan mengukur hubungan statistic yang terjadi antara dua atau lebih variable. Dalam regresi sederhana dikaji dua variable, sedangkan dalam regresi majemuk dikaji lebih dari dua variable. Dalam analisis regresi, suatu persamaan regresi hendak ditentukan dan digunakan untuk menggambar pola atau fungsi hubungan yang terdapat antar variable. Variabel yang aklan
Analisis Korelasi bertujuan untuk mengukur “seberapa kuat”, atau “derajat kedekatan”, suatu relasi yang terjadi antar variable. Jadi, kalau analisis regresi ingin mengetahui pola relasi dalam bentuk persamaan regresi, maka analisis korelasi ingin mengetahui kekuatan hubungan tersebut dalam koefisien korelasinya. Dengan demikian biasanya analisis regresi dan korelasi sering dilakukan bersama-sama.
Terdapat beberapa kemungkinan bentuk relasi, meliputi hubungan sebab akibat (cause-and-effect relationship), hubungan akibat penyebab yang sama (common-cause factor relationship), dan hubungan semu
(spurious relationship).
a. Diagram Pancar (Scatter Diagram)
Langkah pertama dalam menganalisis relasi antar variable adalah dengan membuat diagram pancar (scatter diagram) yang menggambarkan titik-titik plot dari data yang diperoleh. Diagram pancar ini berguna untuk:
b. Persamaan Regresi Linear Sederhana
Dalam analisis regresi linear sederhana ini akan ditentukan persamaan yang menghubungkan dua variable yang dapat dinyatakan sebagai bentuk persamaan pangkat satu (persamaan linier/persamaan garis lurus). Persamaan umum garis regresi untuk regresi linear sederhana adalah:
ŷ = a+bx dimana:
ŷ = nilai estimate data terikat
a = titik potong garis regresi pada sumbu y atau nilai estimate ŷ bila x=0
b = gradient garis regresi (perubahan nilai estimate ŷ per satuan perubahan nilai x)
x = nilai variabel bebas
c. Sifat-sifat Garis Regresi Linier
Terdapat dua sifat yang harus dipenuhi sebuah garis lurus untuk dapat menjadi garis regresi yang cocok (fit) dengan titik-titik data pada diagram pancar, yaitu:
1. Jumlah simpangan (deviasi) positif dari titik-titik yang tersebar di atas garis regresi sama dengan (saling menghilangkan) jumlah simpangan negatif dari titik-titik yang tersebar di bawah garis regresi. Dengan kata lain Σ ∆y= Σ y- y =0
2. Kuadrat dari simpangan-simpangan mencapai nilai minimum
(least square value of deviations). Jadi : Σ (∆y)2= Σ ( y- y )2 =
minimum
Dengan sifat kedua, metode regresi ini sering disebut juga sebagai metode least square. Dan Dengan menggunakan kedua sifat di atas dan menggabungkannya dengan prinsip-prinsip kalkulus diferensial untuk menentukan nilai ekstrim sebuah fungsi, maka dapat diturunkan hubungan-hubungan untuk mendapatkan nilai-nilai konstanta a dan b pada persamaan garis regresi, yang hasilnya sebagai berikut:
b= n Σxy-Σx(Σy)n Σx2-(Σx)2 a= y- b x
dimana:
y = mean dari variabel y
dapat diperoleh dengan rumus :
Dimana :
a = Intersep / perpotongan dengan sumbu tegak b = Kemiringan
y = Nilai ramalan yang dihasilkan garis regresi X = Nilai variabel bebas
d. Standar Error Estimasi
$
22
,
( ) ( ) ( )
2 2
y x
y y y a y b xy S
n n
� � � �
e. Relasi pada sampel vs Relasi pada Populasi
Untuk itu, perlu dilakukan uji relasi dan interval prediksi Uji t untuk kemiringan (slope) garis regresi
Uji Anova untuk kemiringan (slope) garis regresi
Untuk mengetahui hubungan seberapa dekat antara variabel diperlukan suatu ukuran yang menyatakan “kekuatan” relasi yaitu disebut : korelasi .
M. Pengendalian Mutu
Pengendalian Mutu diperkenalkan oleh Walter A. Shewhart saat dia bekerja di Bell Labs (sekarang lebih dikenal AT&T Bell Laboratories) tahun 1920 an. Teknisi perusahaan tersebut sedang berusaha meningkatkan ketahanan sistim transmisi telepon mereka. Karena peralatan penguat sinyal dan lainnya harus ditanam di bawah tanah, maka perlu ditemukan cara untuk mengurangi tingkat kesalahan dan perbaikan. Tahun 1920 para teknisi sudah menyadari pentingnya mengurangi variasi di proses manufakturing. Terlebih mereka juga menyadari bahwa proses penyetelan yang berulang-ulang sebagai reaksi dari ketidaksesuaian, justru makin meningkatkan variasi dan menurunkan kualitas.
Shewhart memisahkan variasi tersebut menjadi variasi penyebap umum dan variasi penyebap khusus, dan pada tanggal 16 Mei 1924 dia menulis memo yang memperkenalkan diagram kontrol sebagai sebuah alat yang bisa membedakan kedua variasi tersebut.
Kualitas / Mutu : Ukuran tingkat kesesuaian barang/ jasa dengan standar/spesifikasi yang telah ditentukan/ ditetapkan.
Pengendalian Kualitas Statistik adalah ilmu yang mempelajari tentang teknik /metode pengendalian kualitas berdasarkan prinsip/ konsep statistik.
Variasi terkendali (controlled variation), variasi yang terjadi secara
Berikut adalah penjelasan tambahan tentang diagram kendali; A. Diagram kendali terdiri dari:
Titik-titik yang mewakili sebuah nilai statistik (rata-rata, range, proporsi) dari sebuah karakteristik sampel yang diambil dari sebuah proses pada waktu yang berbeda (Data).
Rata-rata dari nilai statistik di atas yang dihitung dari keseluruhan
sampel.
Garis tengah yang digambar tepat di angka rata-rata nilai statistik tersebut.
Standar eror dari nilai statistik yang juga dihitung dari keseluruhan sampel.
B. Kegunaan Diagram Kendali :
Mendeteksi adanya variasi penyebap khusus.
Menyakinkan kesetabilan sebuah process.
Mendeteksi perubahan proses dari waktu ke waktu. C. Langkah Penggunaan Diagram Kendali
1. Menyatakan hipotesis nol (Ho, terkendali) dan hipotesis alternatif (H1,tak terkendali)
2. Tentukan tingkat kepentingan ()
3. Tentukan diagram kontrol dan distribusi pengujian (normal atau binomial)
4. Tentukan daerah penolakan (kritis)
5. Nyatakan aturan pengambilan keputusan 6. Masukan data pada diagram control 7. Pengambilan keputusan secara statistic
8. Diagram yang memonitor setiap nilai yang diamati dalam sebuah proses.
9. Untuk nilai individu didasarkan pada disitribusi normal. 10.Jumlah sampel diketahui (N).
(Nilai Populasi) UCL : μ + 3σ
Cl : μ
LCL : μ - 3σ
Diagram kendali merupakan bagian yang terpenting dalam upaya mengendalikan kualitas produk meliputi :
c. Data out of control bersifat tidak terus menerus maka revisi d. Revisi dilakukan dengan menghilangkan bagian pada data out of
BAB III
METODE PENELITIAN
A. Lokasi dan Objek penelitian
Lokasi penelitian dalam makalah ini adalah Alfamart dan Indomaret Mayor Oking 4, alasan pemilihan lokasi ini karena toko yang akan diteliti berada pada wilayah tersebut dan saling berdekatan sehingga akan mudah membuat perbandingannya.
B. Populasi
Populasi merupakan sekumpulan orang atau objek yang memiliki kesamaan dalam satu atau beberapa hal yang membentuk masalah pokok dalam satu riset khusus (Suprapto, 2001:87).
Dalam pnelitian ini yang menjadi populasi adalah konsumen yang berbelanja di toko atau minimarket Indomaret dan Alfamart, oleh karena tu populasi ini merupakan populasi tak terbatas karena tidak dapat diketahui secara pasti jumlah sebenarnya dari konsumen yang datang berbelanja ke minimarket Indomaret dan Alfamart.
C. Sampel
Menurut Djarwanto (1998:108) sampel adalah sebagian dari populasi yang karateristiknya hendak diselidiki dan dianggap bisa mewakili keseluruhan populasi.
Mengingat identitas populasi sudah diketahui maka, prosedur pencarian responden dilakukan berdasar accidental sampling , yaitu siapa saja yang secara kebetulan bertemu dengan peneliti yang dijumpai ditempat tertentu, bila dipandang konsumen yang kebetulan ditemui itu cocok sebagai sumber data (Sugiyono,1997:64). a. Variabel penelitian
Dalam penelitian ini yang menjadi variabelnya adalah: 1. Variabel X1
Dalam penelitian ini variabel X1 adalah lamanya waktu pelayanan kasir di Indomaret.
2. Variabel X2
Dalam penelitian ini variabel X2 adalah lamanya waktu pelayanan kasir di Alfamart.
D. Metode Pengumpulan Data
Dalam penelitian ini digunakan pengambilan data secara langsung, dimana kita mengamati sendiri dan menghitung lamanya pelayanan kasir di Alfamart dan Indomaret serta membuat dokumentasinya.
BAB IV
HASIL PENELITIAN
I.
ALFAMART
Berikut ini merupakan tabel dari data yang diperoleh
berdasarkan survei kami di Alfamart Cabang Mayor Oking 4.
Data tersebut sudah kami bagi berdasarkan interval kelas,
dengan panjang kelas adalah 30 dan jumlah frekuensinya
adalah 35.
x f
1 -31 10 16 160 51.37 513.7 2638.88 26388.77
32 - 62 11 47 517 20.37 224.07 414.94 4564.31
63 - 93 6 78 468 10.63 63.78 112.97 677.80
94 - 124 2 109 218 41.63 83.26 1732.94 3465.88
125
-155 3 140 420 72.63 217.89 5274.91 15824.73
156
-186 1 171 171 103.63 103.63 10738.88 10738.88
187
-217 2 202 404 134.63 269.26 18124.85 36249.70
35 2358 434.88 0.05
39038.3
6 97910.06
Sedangkan dibawah ini adalah tabel waktu pelayanan customer di kasir Alfamart Cabang Mayor Oking 4, dengan survey total waktu pelayanan perorang (customer) yang melakukan transaksi pembayaran di kasir.
Customer waktu Customer Waktu Customer Waktu
1 206 16 45 31 151
Ukuran Pemusatan Mean
x = i = 1kfi(xmi)n
= 10x16 + 11x47 + 6x78 + 2x109 + 3x140 + 1x171+ 2x20235 = 235835 = 67.37
Median
x = Li + n2 - fifmedian c
= 31.5 + 352 - 1011 31= 63.18 Modus
x = Li + Δ1Δ1+ Δ2 c
= 31.5 + 11+5 31 = 36.67 Kuartil
Q1 = Li 1 + 14 n - fi i1f kuartil c = 31.5 + 14 (35) – 1011(31) = 27.98 Q3 = Li 3 + 34 n - fi i3f kuartil c
= 62 .5 + 34 (35) - 216(31) = 89.625
Ukuran – ukuran Penyebaran
Range
R = xmax – xmin = 206 – 4 = 202 Simpangan Kuartil
Qd = Q3- Q12 = 89.625-27.982 = 30.8225 Simpangan Mutlak Rata – rata
MDx = i=1k fi xmi - x n= 0.0535 = 0.00143
Deviasi Standard
sx = i=1kfi xmi - x 2n-1= 97910.0634=53.663
Varians
S2x = 2879.71
Koefisien Varians
Momen, Skewness, Kurtosis
Berikut ini merupakan tabel dari data yang diperoleh berdasarkan suvei kami di Indomaret Cabang Mayor Oking 4. Data tersebut sudah kami bagi berdasarkan interval kelas, dengan panjang kelas adalah 30 dan jumlah frekuensinya adalah 35.
X f
1 -31 2 16 32 86.8 173.6 7534.24 15068.5
32 - 62 10 47 470 55.8 558 3113.64 31136.4
63 - 93 11 78 858 24.8 273 615.04 6765.4
94 - 124 4 109 436 6.2 25 38.44 154
125
-155 3 140 420 37.2 112 1383.84 4152
156
-186 2 171 342 68.2 136.4 4651.24 9302.48
187
-217 1 202 202 99.2 99 9840.64 9841
-310 4
527 1 512 512 512 512 262144 262144
35 3598 perorang (customer) yang melakukan transaksi pembayaran di kasir.
Custome
Oking 4, berdasarkan total waktu perorang (customer).
Berdasarkan survey dan data yang kami peroleh, maka di dapatkan perhitungan sebagai berikut:
Ukuran Pemusatan
Mean
x = i=1k fi xmin = 359835=102.8
Median = Q2 = D5
x = Li + n2 - fifmedian c = 62.5 + 352 - 1211 31 = 78
Modus
x = Li + Δ1Δ1+ Δ2 c = 62.5 + 11 + 7 31 = 66.375
Kuartil
Q1 = Li 1 + 14 n - fi i1f kuartil, 1 c = 31.5 + 14 (35) - 210 31 = 52.425
Q3 = Li 3 + 34 n - fi i3f kuartil, 3 c = 93.5 + 34 (35) - 234 31 = 118.69
Desil, Persentil
D1= P10 = Li 1 + 110 n - fi i10f persentil, 10 c = 31.5 + 110 35 - 210 31 = 36.15
D2= P20 = Li 2 + 210 n - fi i20f persentil, 20 c = 31.5 + 210 35 - 210 31 = 47
D7=P70 = Li 7 + 710 n - fi i7f desil, 7 c = 62.5 + 710 35 - 216 31=80.58
D8= P80 = Li 8 + 110 n - fi i1f desil, 8 c = 93.5 + 810 35 - 272 31=109 D9= P90 = Li 9 + 910 n - fi i9f desil, 9 c = 124.5 + 910 35 - 293 31=150.33
Ukuran – ukuran penyebaran Range
R = xmax – xmin = 500 – 15 = 485
Jangkauan / Kisaran Persentil 10 – 90 Rp10-90 = P90 – P10
= 150.33 – 36.15 = 114.18
Simpangan Kuartil
Qd = Q3- Q12 = 118.69 – 52.4252 = 33.133
Simpangan Mutlak Rata - rata
MDx = i=1k fi xmi -x n= 2008.835 = 57.39
Deviasi Standard
sx = i=1kfi xmi- x 2n-1= 293681.634=92.94
Varians s2x = 8637.7
Koefisien Varians
Vx = sxx = 92.94102.8= 0.9
Momen, Skewness, Kurtosis
Momen
m1, x = i=1k fi xmi - x n= 2008.835 =57.4 m2, x = i=1k fi xmi – x 2n= 293681.635 = 8390.9 m3, x = i=1k fi xmi - x 3n= 84616926.435 =2,4 x 106 m4, x = i=1k fi xmi – x 4n= 3 x 101035 =8,8 x 108
Skewness
Kurtosis
Untuk dapat membandingkan antara waktu pelayanan customer di kasir Alfamart dan Indomaret, maka kami membuat histogram yang berdasarkan dari kedua data yang kami peroleh. Namun dengan mengubah interval kelasnya dengan panjang kelas adalah 100, supaya Alfamart dan Indomaret memiliki interval kelas yang sama dan dapat terlihat perbedaannya pada histogram tersebut.
Dibawah ini adalah tabel data Alfamart dan Indomaret dengan panjang kelas 100: Alfamart
x f
1-100 24 50.5 1212 34.29
822.9
4 50.5 1212 48.57 1165.68 2359.04
56617.0 8
101-200 8 150.5 1204 51.43 411.43 2645.04
21160.3 6
201-300 1 250.5 250.5 151.43 151.43 22931.04
22931.0 4
301-400 1 350.5 350.5 251.43 251.43 63217,04
63217.0 4
4 04
3
5 3467.5 854.28 2331.39
214655.2 0
287428. 56
Kami membuat Histogram berdasarkan data dari tabel diatas, dengan tujuan untuk mengetahui tingkat perbandingan antara waktu pelayanan customer di kasir di kedua minimarket yaitu Alfamart dan Indomaret.
Histogram yang kami buat ini berdasakan panjang kelas yaitu 100. Kami susun interval kelas antara 1 sampai dengan 500 dengan panjang kelas adalah 100, dimana interval kelas tersebut adalah sebagai sumbu x dan menyatakan waktu (dalam detik). Dan waktu tersebut adalah waktu kecepatan kasir dalam melayani seorang customer.
Sedangkan frekuensi kami masukkan kedalam masing-masing interval kelas, dan kami susun berdasarkan kecepatan waktunya. Dimana frekuensi tersebut adalah sebagai sumbu y dan menyatakan jumlah orang (customer).
Dari histogram diatas, terlihat bahwa Alfamart memiliki tingkat kecepatan waktu yang sama dengan Indomaret. Di interval kelas kesatu memang tidak ada perbedaan waktu pelayanan antara Alfamart dan Indomaret, yaitu 24 orang customer berada dalam interval kelas kesatu, dengan waktu antara 1 sampai dengan 100 detik. Namun perbedaan yang signifikan dapat terlihat di interval kelas kedua dan seterusnya.
Pada interval kelas kedua, terlihat perbedaan. Di Alfamart 10 orang customer berada dalam interval kelas kedua dengan waktu antara 101 sampai dengan 200, sedangkan Indomaret 8 orang customer dengan waktu antara 101 sampai dengan 200. Alfamart hanya sampai pada interval kelas ketiga dengan waktu antara 201 sampai dengan 300. Namun lain halnya dengan Indomaret yang sampai pada interval kelas kelima dengan waktu antara 401 sampai dengan 500. Dari perbedaan tersebut dapat dilihat bahwa dalam waktu kurang dari 200 detik Alfamart mampu melayani customernya sebanyak 34 orang, sedangkan Indomaret hanya mampu melayani customernya sebanyak 32 orang. Perbedaan ini terjadi hanya pada jumlah customer, sedangkan waktu yang di perlukan kasir untuk melayani customernya adalah sama. Perbedaan yang terjadi dikarenakan jumlah item atau belanjaan yang dibeli oleh tiap-tiap customer adalah berbeda-beda.
Uji Hipotesis
Dari kedua data yang diperoleh, kami melakukan uji hipotesis untuk mengetahui tingkat kebenaran dari asumsi bahwa waktu pelayanan customer di kasir antara Alfamart dan Indomaret adalah sama. Maka dari itu, kami lakukan uji hipotesis dengan langkah-langkah sebagai berikut:
Dalam hal ini, mean (μ1) adalah mean dari Alfamart dan mean (μ2) adalah mean dari Indomaret.
2) Dengan tingkat kepercayaan adalah 95% , maka di peroleh α = 0.05 , dan x1 adalah Indomaret ,serta x2 adalah Alfamart.
4) Batas-batas daerah penolakan / batas kritis dua-ujung: α = 0.05 → α/2 = 0.025. dari tabel z batas kritis adalah z0.025 = ± 1.96
5) Aturan keputusan :
Tolak Ho dan terima H1 jika RUz < -1.96 atau RUz > +1.96. jika tidak demikian terima Ho.
6) Rasio uji:
σx1-x2 = σ12n1+σ22n2= 92.94235+53.663235=246.8+82.28=329.078=18.14 RUz = x1-x2σ x1-x2= 102.8-67.3718.14=1.95
7) Pengambilan keputusan:
Regresi
Berikut ini adalah grafik regresi dari Alfamart dan Indomaret:
Dari grafik diatas, dapat dilihat bahwa garis linear merupakan standar jumlah pelayanan customer. Hal ini ditunjukkan dengan garis linear yang berdekatan dengan titik-titik frekuensi. Semakin dekat titik frekuensi dengan garis linear maka data yang diperoleh memenuhi standar dan hampir mencapai keakuratan.
Garis linear merupakan standar jumlah pelayanan customer. Pada grafik diatas dapat kita lihat bahwa titik-titik frekuensi tidak beraturan dan jauh dari garis linear. Dengan jauhnya garis linear dan titik frekuensi dapat disimpulkan bahwa data yang diperoleh kurang akurat.
Dari kedua grafik diatas dapat dilihat pula bahwa jumlah customer terbanyak ada pada interval pertama dan pada interval berikutnya jumlah customer semakin sedikit, sementara jumlah customer paling sedikit ada pada interval terakhir. Pada interval kelas terakhir tersebut di karenakan si customer membeli dengan jumlah belanjaan yang lebih banyak daripada customer-customer di interval kelas sebelumnya. Hal ini menujukkan bahwa lamanya waktu pelayanan di Alfamart dan Indomaret dipengaruhi oleh jumlah barang yang dibeli dan cara pembayaran si customer yang menggunakan debit card atau tunai.
Pengendalian Mutu
ALFAMART
Langkah awal yang dilakukan adalah kembali menghitung mean dan deviasi standar dari data Alfamart. Dan hasinya adalah sebagai berikut:
Mean
x = i=1k fi ( xmi)n = 10 x16 + 11 x47 + 6 x78 + 2x109 + 3x140 + 1x171+ 2x20235=235835=67.37
Deviasi Standard
sx = i=1kfi xmi - x 2n-1= 97910.0634=53.663
Langkah selanjutnya adalah menghitung CL , UCL dan LCL, Maka: UCL = μ+3σ= 67.37 + 3 (53.663) = 228.26
CL = μ = 67.37
LCL = μ-3σ= 67.37 – 3 (53.663) = - 93.6
Setelah hasil perhitungannya didapatkan, maka di buat tabel seperti dibawah ini:
Custom
er Waktu UCL CL LCL
1 206 228.4 67.37 -93.62
2 191 228.4 67.37 -93.62
3 178 228.4 67.37 -93.62
4 6 228.4 67.37 -93.62
5 63 228.4 67.37 -93.62
6 105 228.4 67.37 -93.62
7 66 228.4 67.37 -93.62
8 10 228.4 67.37 -93.62
9 101 228.4 67.37 -93.62
10 35 228.4 67.37 -93.62
11 30 228.4 67.37 -93.62
12 112 228.4 67.37 -93.62
13 34 228.4 67.37 -93.62
14 135 228.4 67.37 -93.62
15 36 228.4 67.37 -93.62
16 45 228.4 67.37 -93.62
17 31 228.4 67.37 -93.62
18 51 228.4 67.37 -93.62
19 8 228.4 67.37 -93.62
20 44 228.4 67.37 -93.62
21 71 228.4 67.37 -93.62
22 131 228.4 67.37 -93.62
23 64 228.4 67.37 -93.62
24 63 228.4 67.37 -93.62
25 15 228.4 67.37 -93.62
26 59 228.4 67.37 -93.62
27 34 228.4 67.37 -93.62
29 52 228.4 67.37 -93.62
30 42 228.4 67.37 -93.62
31 151 228.4 67.37 -93.62
32 12 228.4 67.37 -93.62
33 151 228.4 67.37 -93.62
34 4 228.4 67.37 -93.62
35 153 228.4 67.37 -93.62
Dengan menggunakan tabel diatas, perbandingan dapat di perjelas jika dibuat grafik seperti berikut:
INDOMARET
Langkah awal yang dilakukan adalah menghitung mean dan deviasi standar dari data Indomaret. Dan hasinya adalah sebagai berikut:
Mean
x = i=1k fi xmin = 359835=102.8
Deviasi Standard
sx = i=1kfi xmi- x 2n-1= 293681.634=92.94
Kemudian langkah selanjutnya adalah menghitung CL , UCL dan LCL, Maka:
UCL = μ+3σ= 102.8 + 3 (92.94) = 381.62 CL = μ = 102.8
LCL = μ-3σ= 102.8 – 3 (92.94) = - 176.02
Setelah hasil perhitungannya didapatkan, maka di buat tabel seperti dibawah ini:
Ke Waktu UCL CL LCL
1 322 381.6 102.8 -176.02
2 61 381.6 102.8 -176.02
3 50 381.6 102.8 -176.02
4 25 381.6 102.8 -176.02
5 15 381.6 102.8 -176.02
6 162 381.6 102.8 -176.02
7 61 381.6 102.8 -176.02
8 170 381.6 102.8 -176.02
9 48 381.6 102.8 -176.02
10 75 381.6 102.8 -176.02
11 70 381.6 102.8 -176.02
12 150 381.6 102.8 -176.02
13 118 381.6 102.8 -176.02
14 57 381.6 102.8 -176.02
15 500 381.6 102.8 -176.02
16 64 381.6 102.8 -176.02
17 90 381.6 102.8 -176.02
18 42 381.6 102.8 -176.02
19 91 381.6 102.8 -176.02
20 89 381.6 102.8 -176.02
21 45 381.6 102.8 -176.02
22 98 381.6 102.8 -176.02
23 35 381.6 102.8 -176.02
24 70 381.6 102.8 -176.02
25 150 381.6 102.8 -176.02
26 65 381.6 102.8 -176.02
27 195 381.6 102.8 -176.02
28 67 381.6 102.8 -176.02
29 63 381.6 102.8 -176.02
30 58 381.6 102.8 -176.02
32 127 381.6 102.8 -176.02
33 75 381.6 102.8 -176.02
34 49 381.6 102.8 -176.02
35 122 381.6 102.8 -176.02
Dengan menggunakan tabel diatas, perbandingan dapat di perjelas jika dibuat grafik seperti berikut:
Dari grafik diatas, terlihat jelas bahwa terjadi variasi frekuensi secara alami namun tidak stabil karena ada satu data yaitu data customer ke 15 yang melewati UCL atau batas kendali atas. Customer ke 15 tersebut memerlukan waktu pelayanan yang lebih lama dibandingkan customer-customer lainnya, ia memerlukan waktu 500 detik atau 8 menit 20 detik. Hal ini dikarenakan si customer tersebut membeli belanjaan dengan jumlah yang banyak serta cara pembayarannya yang menggunakan debit card. Data customer Indomaret tersebut telah melewati rentang batas waktu atau standar yang ditentukan. Sehingga data tersebut dapat dikatakan tidak terkendali secara statistik dan harus di survey ulang dan dihitung ulang.
Namun karena penyebabnya sudah diketahui, maka tidak perlu dilakukan survey ulang hanya dilakukan revisi saja supaya data ke 15 tersebut tidak terlihat atau hilang sehingga yang terlihat hanya data yang lainnya yang masih didalam batas UCL dan LCL dan data menjadi terkendali.
Cara merevisinya adalah dengan menghilangkan satu data yang melewati batas tersebut, dimana dalam hal ini adalah data customer ke 15 atau (n-1) sehingga jumlah frekuensi atau data customernya yang semula 35, karena dikurangi 1 menjadi 34. Lalu kembali di hitung mean, deviasi standar, UCL, CL, dan LCL.
Setelah data customer ke 15 dihilangkan dan jumlah n menjadi 34, maka perhitungan mean dan deviasi standarnya adalah:
Mean
x = i=1k fi xmin = 359834=105.8
Deviasi Standard
sx = i=1kfi xmi- x 2n-1= 293681.633=94.33
Langkah selanjutnya adalah menghitung CL , UCL dan LCL, Maka: UCL = μ+3σ= 105.8 + 3 (94.33) = 388.79
CL = μ = 105.8
Setelah hasil perhitungannya didapatkan, maka kembali di buat tabel seperti dibawah ini:
Ke Waktu UCL CL LCL
177.1 9
30 107 388.79 105.8
-177.1 9
31 127 388.79 105.8
-177.1 9
32 75 388.79 105.8
-177.1 9
33 49 388.79 105.8
-177.1 9
34 122 388.79 105.8
-177.1 9
Dengan menggunakan tabel diatas, dapat di perjelas jika dibuat grafik dengan n=34 seperti berikut:
KESIMPULAN
Minimarket adalah toko swalayan yang hanya memiliki satu atau dua mesin register. Minimarket yang masuk dalam kelompok seperti Alfamart dan Indomaret baik yang dimiliki perusahaan atau yang waralaba tergolong sebagai chain store yaitu toko atau gerai yang terhimpun di bawah satu nama dengan sistem dan kegiatan pemasaran yang sama. Setiap minimarket memiliki mekanisme pelayanan kasir yang berbeda dan tentunya itu akan mempengaruhi lamanya pelayanan konsumen. Ada beberapa faktor yang dapat menyebabkan lamanya pelayanan kasir, diantaranya jumlah belanjaan yang dibeli konsumen banyak atau tidak, cara pembayarannya dengan cash atau credit card dan apakah kasir tersebut sudah ahli dalam melayani konsumen atau belum.
KATA PENUTUP
