# Laporan Akhir Eksplorasi Data

## 1. Ringkasan Eksekutif

Laporan ini menyajikan rangkuman eksekutif dari Analisis Data Eksplorasi (EDA) terhadap data pemenuhan pesanan pelanggan. Tujuannya adalah untuk mengungkap wawasan tersembunyi yang dapat meningkatkan kinerja operasional, penjualan, dan mengidentifikasi korelasi penting terkait produk.

### Gambaran Umum Data

Dataset 'omg_10003_b1_sheet1' mencakup 120,805 catatan transaksi pemesanan produk, mulai dari proses pesanan awal (Repeat Order - RO) hingga penerimaan barang oleh pelanggan. Data ini mencakup periode dari 1 Juni 2026 hingga sekitar akhir Juli 2026. Meskipun terdapat beberapa anomali pada tanggal penerimaan di awal data yang telah dibersihkan, sebagian besar data konsisten dalam rentang waktu tersebut.

Terdapat 4,784 outlet pelanggan unik yang teridentifikasi, masing-masing dengan kode uniknya (`KodePI`, `OutCode`, `Cmc`). Secara umum, rata-rata kuantitas RO per item adalah sekitar 11 unit dengan nilai rata-rata 421,176 rupiah. Distribusi kuantitas dan nilai sangat bervariasi, menunjukkan adanya pesanan dalam skala kecil hingga sangat besar.

Distribusi produk didominasi oleh divisi PHARMANET (83.9%), dengan produk Pharos (Pharos YN = Y) menyumbang hampir setengah dari total catatan (45.5%). Mayoritas pesanan berhasil diproses dan dilayani (98.9%), dengan tingkat pembatalan yang relatif rendah (1.1%) pada level `Status RO`, `Sts SP Header`, `Sts SP Detail`, dan `Status DO`.

### Efisiensi Pemenuhan Pesanan & Tingkat Pembatalan

Analisis efisiensi pemenuhan pesanan menunjukkan bahwa proses internal dari pemesanan (`Tgl. Order`) hingga pembuatan Surat Pesanan (`Tgl. SP`) dan Delivery Order (`Tgl DO`) berlangsung sangat cepat, rata-rata kurang dari setengah hari:
*   Rata-rata Durasi Order ke SP: 0.02 hari
*   Rata-rata Durasi SP ke DO: 0.37 hari

Tahap yang paling memakan waktu adalah dari pengiriman (`Tgl DO`) hingga barang diterima (`Tgl Diterima`), dengan rata-rata 1.57 hari. Secara keseluruhan, total durasi pemenuhan pesanan (dari order hingga diterima) rata-rata adalah 1.96 hari, dengan median 1.40 hari, menunjukkan sebagian besar pesanan terlayani dalam waktu sekitar 1-2 hari. Namun, terdapat juga pesanan yang memakan waktu hingga lebih dari 65 hari, mengindikasikan adanya kasus ekstrem atau pengiriman ke lokasi yang sangat jauh.

Tingkat pembatalan Repeat Order (RO) keseluruhan adalah 5.7%. Penting untuk dicatat bahwa ada 1,310 RO (7.0%) dengan perbedaan kuantitas antara pesanan (`Qty RO`) dan yang dikirim (`Qty DO`), dan 1,073 RO (5.7%) dengan perbedaan nilai antara pesanan (`Value RO`) dan Packing List (`Value PL`). Perbedaan ini perlu diselidiki lebih lanjut untuk memahami penyebabnya, apakah karena pembatalan parsial, stok tidak tersedia, atau masalah logistik lainnya.

### Faktor Penentu Kinerja

*   **Partisipasi Apotek Online (AO YN)**: Outlet yang tidak berpartisipasi dalam program Apotek Online (AO YN: N) memiliki rata-rata nilai pesanan yang lebih tinggi (2,728,288 rupiah) dibandingkan dengan outlet yang berpartisipasi (AO YN: Y) (2,275,025 rupiah). Durasi pemenuhan pesanan relatif sama untuk kedua kategori.
```mermaid
xychart-beta
title "Rata-rata Nilai Pesanan berdasarkan Partisipasi Apotek Online"
x-axis "Status AO YN"
y-axis "Rata-rata Nilai Pesanan"
x-axis ['N', 'Y']
bar [2728287.81, 2275024.87]
```
```mermaid
xychart-beta
title "Rata-rata Durasi Pemenuhan berdasarkan Partisipasi Apotek Online"
x-axis "Status AO YN"
y-axis "Rata-rata Durasi Pemenuhan (Hari)"
x-axis ['N', 'Y']
bar [1.98, 1.93]
```

*   **Produk Pharos YN**: Produk yang diproduksi oleh PT. Pharos (Pharos YN: Y) menunjukkan rata-rata nilai per item pesanan (531,857 rupiah) dan kuantitas per item (16.7 unit) yang secara signifikan lebih tinggi dibandingkan produk non-Pharos (nilai: 303,776 rupiah; kuantitas: 5.6 unit). Ini menunjukkan bahwa produk Pharos YN cenderung dipesan dalam jumlah yang lebih besar atau memiliki nilai jual yang lebih tinggi.
```mermaid
xychart-beta
title "Rata-rata Nilai Item Baris berdasarkan Status Pharos YN"
x-axis "Status Pharos YN"
y-axis "Rata-rata Nilai Item Baris"
x-axis ['N', 'Y']
bar [303776.49, 531856.96]
```
```mermaid
xychart-beta
title "Rata-rata Kuantitas Item Baris berdasarkan Status Pharos YN"
x-axis "Status Pharos YN"
y-axis "Rata-rata Kuantitas Item Baris"
x-axis ['N', 'Y']
bar [5.57, 16.67]
```

*   **Kinerja Gudang Asal**: Gudang-gudang seperti PHARMANET JAKSEL, JAKTIM, dan JAKBAR menunjukkan rata-rata durasi pemenuhan tercepat (sekitar 0.7-0.9 hari). Ini mengindikasikan efisiensi logistik yang lebih baik di wilayah-wilayah tersebut, mungkin karena lokasi yang strategis atau volume pesanan yang terkonsentrasi.
```mermaid
xychart-beta
title "Rata-rata Durasi Pemenuhan oleh Gudang Asal (10 Tercepat)"
x-axis "Gudang Asal"
y-axis "Rata-rata Durasi Pemenuhan (Hari)"
x-axis ['PHARMANET JAKSEL', 'PHARMANET JAKTIM', 'PHARMANET JAKBAR', 'PHARMANET BANJARMASIN', 'PHARMANET PALEMBANG', 'PHARMANET BEKASI', 'PHARMANET BOGOR', 'PHARMANET MALANG', 'PHARMANET BANDUNG', 'PHARMANET MAKASSAR']
bar [0.72, 0.73, 0.85, 0.96, 1.25, 1.29, 1.51, 1.51, 1.61, 1.68]
```

*   **Kinerja Ekspedisi**: Ekspedisi internal seperti EXPD INTERNAL JAKSEL dan EXPD INTERNAL SEMARANG menunjukkan waktu pengiriman paling cepat (0.07 dan 0.20 hari). Hal ini wajar karena kontrol yang lebih besar dan rute yang dioptimalkan. Ekspedisi eksternal tercepat termasuk EXPD JAKBAR (0.24 hari) dan EXPD JAKTIM (0.31 hari).
```mermaid
xychart-beta
title "Rata-rata Durasi Pengiriman oleh Nama Ekspedisi (10 Tercepat)"
x-axis "Nama Ekspedisi"
y-axis "Rata-rata Durasi Pengiriman (Hari)"
x-axis ['EXPD INTERNAL JAKSEL', 'EXPD INTERNAL SEMARANG', 'EXPD JAKBAR', 'EXPD JAKTIM', 'EXPD JAKSEL', 'EXPD SURABAYA 1', 'EXPD BEKASI', 'EXPD BANJARMASIN', 'Antaraja Same Day', 'EXPD Bogor (Sierra)']
bar [0.07, 0.2, 0.24, 0.31, 0.43, 0.45, 0.55, 0.69, 0.75, 0.76]
```

*   **Metode Pembayaran**: Metode pembayaran BCA Virtual Account terkait dengan rata-rata nilai pesanan tertinggi (3,389,687 rupiah), menunjukkan bahwa pelanggan yang menggunakan metode ini cenderung melakukan pembelian dalam jumlah besar. Sementara itu, Kredivo memiliki rata-rata nilai pesanan terendah (856,367 rupiah).
```mermaid
xychart-beta
title "Rata-rata Nilai Pesanan berdasarkan Metode Pembayaran"
x-axis "Metode Pembayaran"
y-axis "Rata-rata Nilai Pesanan"
x-axis ['BCA Virtual Account', 'BRIVA', 'Term Of Payment', 'Kredivo']
bar [3389687.46, 2342786.18, 1142837.26, 856367.17]
```

### Performa Produk

Produk-produk seperti MICROLAX GEL OBAT PENCAHAR 5ML, PRORIS SUSP 60 ML RASA JERUK, dan POLYSILANE TAB. KUNYAH 5X8TAB adalah pendorong utama penjualan, baik dari segi kuantitas maupun nilai. POLYSILANE TAB. KUNYAH 5X8TAB mendominasi nilai penjualan total dengan 3,620,312,279 rupiah.

Meskipun tingkat pembatalan RO keseluruhan rendah (5.7%), beberapa produk menunjukkan tingkat pembatalan yang lebih tinggi secara individu. Contohnya DARVON 6MG TAB 100'S dan DEOREX B.ODRZ SPR EXT WHT 60ML memiliki tingkat pembatalan 4.0% untuk produk dengan minimal 50 pesanan.

Perbandingan antara produk Pharos YN dan non-Pharos YN menunjukkan bahwa produk Pharos YN rata-rata memiliki kuantitas dan nilai pesanan yang jauh lebih tinggi per produknya. Menariknya, produk Pharos YN juga memiliki rata-rata tingkat pembatalan per produk yang lebih rendah (14.6%) dibandingkan non-Pharos YN (33.4%). Hal ini mengindikasikan bahwa produk Pharos YN merupakan lini produk yang lebih stabil dan menguntungkan.
```mermaid
xychart-beta
title "Rata-rata Kuantitas Dipesan per Produk berdasarkan Status Pharos YN"
x-axis "Status Pharos YN"
y-axis "Rata-rata Kuantitas"
x-axis ['N', 'Y']
bar [309.37, 4432.9]
```
```mermaid
xychart-beta
title "Rata-rata Nilai Dipesan per Produk berdasarkan Status Pharos YN"
x-axis "Status Pharos YN"
y-axis "Rata-rata Nilai"
x-axis ['N', 'Y']
bar [16944604.97, 141341002.62]
```
```mermaid
xychart-beta
title "Rata-rata Tingkat Pembatalan per Produk berdasarkan Status Pharos YN"
x-axis "Status Pharos YN"
y-axis "Rata-rata Tingkat Pembatalan (%)"
x-axis ['N', 'Y']
bar [33.4, 14.61]
```

### Segmentasi Pelanggan (Outlet)

Segmentasi K-Means telah mengidentifikasi 4 kelompok outlet yang berbeda berdasarkan perilaku pembelian dan efisiensi pemenuhan. Analisis ini menggunakan fitur-fitur seperti total nilai penjualan, kuantitas, jumlah pesanan, tingkat pembatalan, durasi pemenuhan, rasio preferensi produk Pharos YN, dan partisipasi AO YN.

**Tabel: Ringkasan Klaster Pelanggan (Karakteristik Kualitatif)**

| Karakteristik Utama                   | Klaster 0 (250 Outlet)                 | Klaster 1 (1,547 Outlet)             | Klaster 2 (2,013 Outlet)                 | Klaster 3 (925 Outlet)                  |
|:--------------------------------------|:---------------------------------------|:-------------------------------------|:-----------------------------------------|:----------------------------------------|
| **Total Nilai & Kuantitas Penjualan** | Rendah                                 | Tinggi                               | Sangat Rendah                            | Tinggi                                  |
| **Jumlah Pesanan**                    | Sedang                                 | Tinggi                               | Sedang                                   | Sangat Tinggi                           |
| **Tingkat Pembatalan**                | Relatif Tinggi                         | Relatif Rendah                       | Relatif Sangat Rendah                    | Relatif Rendah                          |
| **Durasi Pemenuhan**                  | Agak Lama                              | Cepat                                | Sangat Cepat                             | Cepat                                   |
| **Preferensi Produk Pharos YN**       | Sedang                                 | Rendah                               | Tinggi                                   | Sangat Rendah                           |
| **Partisipasi Apotek Online (AO YN)** | Sedang                                 | Rendah                               | Rendah                                   | Sangat Tinggi                           |

**Interpretasi Detail Klaster:**

*   **Klaster 0 (250 Outlet): "Outlet Prospek dengan Pembatalan Agak Tinggi"**
    Outlet ini menunjukkan total penjualan dan kuantitas yang rendah, dengan jumlah pesanan sedang. Tingkat pembatalan relatif lebih tinggi. Durasi pemenuhan cenderung agak lama. Preferensi terhadap produk Pharos YN sedang, dan partisipasi AO YN juga sedang. Klaster ini mungkin memerlukan perhatian untuk mengurangi pembatalan dan meningkatkan loyalitas.

*   **Klaster 1 (1,547 Outlet): "Pelanggan Berharga dengan Fokus Non-AO"**
    Klaster ini berisi pelanggan dengan total penjualan dan kuantitas yang tinggi, serta jumlah pesanan yang tinggi. Tingkat pembatalan rendah dan durasi pemenuhan cepat. Meskipun nilai pesanan mereka tinggi, partisipasi AO YN mereka rendah dan preferensi terhadap produk Pharos YN juga rendah. Ini menunjukkan segmen pelanggan tradisional yang kuat dan bernilai.

*   **Klaster 2 (2,013 Outlet): "Outlet Kecil Efisien dengan Preferensi Pharos"**
    Ini adalah klaster terbesar dengan outlet yang memiliki total penjualan dan kuantitas sangat rendah, serta jumlah pesanan sedang. Mereka memiliki tingkat pembatalan yang sangat rendah dan durasi pemenuhan tercepat. Mereka menunjukkan preferensi yang tinggi terhadap produk Pharos YN, tetapi partisipasi AO YN mereka rendah. Outlet ini mungkin merupakan apotek kecil yang fokus pada produk-produk tertentu dan dilayani dengan sangat efisien.

*   **Klaster 3 (925 Outlet): "Pelanggan Premium Apotek Online"**
    Klaster ini memiliki total penjualan dan kuantitas yang tinggi, serta jumlah pesanan tertinggi. Tingkat pembatalan mereka rendah dan durasi pemenuhan cepat. Meskipun preferensi produk Pharos YN mereka sangat rendah, karakteristik yang paling menonjol adalah partisipasi AO YN mereka yang sangat tinggi. Klaster ini merupakan segmen pelanggan modern yang sangat aktif dalam ekosistem Apotek Online.

### Rekomendasi Utama

1.  **Optimalkan Rantai Pasok**: Identifikasi dan kaji ulang rute serta proses pengiriman yang menyebabkan durasi pemenuhan yang lama (di atas rata-rata 1.96 hari), terutama yang mencapai puluhan hari. Berinvestasi pada ekspedisi internal atau negosiasi ulang dengan ekspedisi eksternal yang efisien untuk area-area tertentu dapat meningkatkan kepuasan pelanggan.
2.  **Investigasi Disparitas Kuantitas & Nilai**: Selidiki perbedaan antara `Qty RO` dan `Qty DO` (7.0% RO) serta `Value RO` dan `Value PL` (5.7% RO). Apakah ini disebabkan oleh pembatalan parsial, stok tidak tersedia, atau kesalahan input? Memahami akar masalah dapat mengurangi kerugian dan meningkatkan akurasi data.
3.  **Fokus pada Produk Unggulan Pharos YN**: Produk Pharos YN secara signifikan berkontribusi pada nilai penjualan dan kuantitas yang lebih tinggi per produk, serta memiliki tingkat pembatalan yang lebih rendah. Strategi pemasaran dan distribusi dapat lebih ditekankan pada produk-produk ini.
4.  **Tangani Produk dengan Tingkat Pembatalan Tinggi**: Identifikasi produk dengan tingkat pembatalan individu yang tinggi (misalnya DARVON 6MG TAB 100'S). Selidiki penyebabnya, apakah terkait ketersediaan stok, harga, atau preferensi pasar.
5.  **Strategi Berbasis Segmen Pelanggan**:
    *   **Klaster 1 & 3 (Pelanggan Bernilai Tinggi)**: Kembangkan program loyalitas atau penawaran eksklusif. Untuk Klaster 3 yang aktif di Apotek Online, maksimalkan dukungan dan promosi digital. Untuk Klaster 1 yang tradisional, pertimbangkan kunjungan langsung atau layanan personal.
    *   **Klaster 0 (Outlet Prospek)**: Tawarkan insentif untuk mengurangi pembatalan dan tingkatkan efisiensi pemenuhan mereka.
    *   **Klaster 2 (Outlet Kecil Efisien)**: Pertahankan efisiensi pemenuhan yang tinggi. Promosikan lebih banyak produk Pharos YN yang mereka sukai.
6.  **Manfaatkan Data Metode Pembayaran**: Promosikan BCA Virtual Account sebagai metode pembayaran utama untuk mendorong nilai pesanan yang lebih tinggi. Selidiki bagaimana meningkatkan nilai pesanan dari metode pembayaran lain yang rata-ratanya lebih rendah.

## 2. Kualitas Data & Pra-pemrosesan

Kualitas data yang baik merupakan fondasi utama untuk analisis yang akurat dan pengambilan keputusan bisnis yang tepat. Pada bab ini, kami menguraikan kondisi awal data, masalah kualitas yang teridentifikasi, dan langkah-langkah pra-pemrosesan yang telah dilakukan untuk memastikan data siap digunakan untuk eksplorasi lebih lanjut.

Dataset `omg_10003_b1_sheet1` yang digunakan dalam analisis ini berisi informasi detail mengenai proses pemenuhan pesanan. Setelah serangkaian proses pembersihan, jumlah total catatan yang valid adalah **120,805**.

### 2.1 Identifikasi dan Penanganan Duplikasi Data

Langkah pertama dalam pra-pemrosesan adalah memeriksa adanya duplikasi baris data yang identik. Duplikasi dapat mengakibatkan bias dalam perhitungan statistik dan metrik kinerja. Setelah pemeriksaan menyeluruh, tidak ditemukan adanya baris duplikat yang persis sama dalam dataset ini. Hal ini mengindikasikan konsistensi pencatatan transaksi unik pada tingkat baris.

### 2.2 Standardisasi dan Penanganan Data Tanggal

Beberapa kolom dalam dataset ini merepresentasikan informasi tanggal dan waktu (`Tgl. Order`, `Tgl. SP`, `Tgl DO`, `Tgl. PL`, `Tgl Logbook`, `Tgl Ekspedisi`, `Tgl Diterima`, `Lastupdate`). Penting untuk mengonversi kolom-kolom ini ke format `datetime` standar agar dapat digunakan dalam perhitungan durasi dan analisis deret waktu.

Selama proses konversi, ditemukan beberapa entri tanggal yang tidak valid atau tidak dapat diuraikan. Entri-entri ini ditangani dengan mengidentifikasinya sebagai `NaT` (Not a Time) dan kemudian menghapus baris yang mengandung tanggal yang tidak valid pada kolom-kolom kritis. Secara spesifik, penanganan data tanggal ini mengakibatkan:
*   **365** baris dihapus karena data tanggal yang tidak dapat diuraikan pada kolom `Tgl DO`.
*   **220** baris dihapus karena data tanggal yang tidak dapat diuraikan pada kolom `Tgl Logbook`.
*   **9,925** baris dihapus karena data tanggal yang tidak dapat diuraikan pada kolom `Tgl Diterima`.

Total baris yang dihapus karena masalah format tanggal adalah **10,510** baris. Penanganan ini krusial untuk memastikan bahwa semua perhitungan berbasis waktu (misalnya, durasi pemenuhan pesanan) dilakukan dengan data yang akurat. Selain itu, semua 8 kolom tanggal berhasil dikonversi ke tipe `datetime`.

### 2.3 Penanganan Nilai Hilang (Missing Values)

Nilai yang hilang (null/NaN) dapat mengurangi integritas analisis dan menghasilkan kesimpulan yang salah. Oleh karena itu, strategi imputasi diterapkan berdasarkan karakteristik setiap kolom:

*   **Kolom Numerik**:
    Nilai yang hilang pada kolom kuantitas dan nilai seperti `Qty RO`, `Qty SP`, `Qty DO`, `Value PL`, dan `Value RO` diimputasi menggunakan nilai **median** dari masing-masing kolom. Imputasi dengan median dipilih karena lebih robust terhadap outlier dibandingkan rata-rata.
    *   **1,278** nilai hilang pada kolom `Value PL` diisi dengan median (**142,299**).

*   **Kolom Kategorikal/Identifier**:
    Untuk kolom yang berfungsi sebagai kategori atau identifikasi unik (`KodePI`, `OutCode`, `Cmc`, `Nama Outlet`, `Procod`, `Prodes`, `Divisi`, `Pharos YN`, `No. RO`, `No. SP`, `Sts SP Header`, `Sts SP Detail`, `No. DO`, `Status DO`, `No. PL`, `Status RO`, `Asal Gudang`, `Kel. Class`, `Nomor Resi`, `Nama Ekspedisi`, `AO YN`, `Payment`), nilai yang hilang diimputasi dengan **modus** (nilai yang paling sering muncul).
    *   **4,856** nilai hilang pada kolom `Cmc` diisi dengan modus (`U3R`).
    *   **7** nilai hilang pada kolom `Divisi` diisi dengan modus (`PHARMANET`).
    *   **98** nilai hilang pada kolom `Kel. Class` diisi dengan modus (`A`). Meskipun kolom `Kel. Class` akan diabaikan dalam analisis bisnis, imputasi tetap dilakukan untuk menjaga konsistensi data.

*   **Kolom Teks Khusus**:
    Beberapa kolom teks memerlukan penanganan khusus:
    *   **120,805** nilai hilang pada kolom `Keterangan` diisi dengan string kosong (`''`). Ini relevan karena keterangan mungkin kosong secara wajar.
    *   **120,805** nilai hilang pada kolom `Nama Penerima` diisi dengan `UNKNOWN`. Ini memberikan label yang jelas untuk penerima yang tidak tercatat.

Setelah semua langkah imputasi, tidak ada lagi nilai hilang yang ditemukan di seluruh kolom dataset, memastikan kelengkapan data.

### 2.4 Pembersihan Format String pada Kolom Numerik

Pemeriksaan dilakukan untuk mengidentifikasi adanya simbol mata uang, koma, atau format string tidak wajar lainnya pada kolom numerik (`Qty RO`, `Value RO`, `Qty SP`, `Qty DO`, `Value PL`). Berdasarkan observasi data sampel, kolom-kolom ini sudah dalam format numerik yang benar dan tidak memerlukan pembersihan lebih lanjut.

### 2.5 Implikasi Bisnis dari Kualitas Data

Proses pra-pemrosesan ini sangat penting untuk:
1.  **Akurasi Analisis**: Dengan data yang bersih, hasil analisis terhadap kinerja penjualan, efisiensi logistik, dan korelasi produk akan lebih dapat diandalkan.
2.  **Validitas Metrik Kinerja**: Durasi pemenuhan pesanan dan tingkat pembatalan yang dihitung akan mencerminkan kondisi sebenarnya, tidak terdistorsi oleh data yang tidak valid.
3.  **Identifikasi Masalah Sumber Data**: Tingginya jumlah nilai hilang pada kolom `Keterangan` dan `Nama Penerima`, serta masalah pada `Tgl Diterima`, mengindikasikan potensi area perbaikan dalam proses pengumpulan data atau sistem pencatatan. Rekomendasi di masa depan mungkin termasuk peninjauan ulang proses input data untuk kolom-kolom ini.

Secara keseluruhan, data `omg_10003_b1_sheet1` kini telah melalui proses pembersihan dan standarisasi yang ketat, menjadikannya siap untuk tahap eksplorasi dan analisis mendalam selanjutnya.

## 3. Tinjauan Data Umum & Statistik Deskriptif

Analisis data awal ini bertujuan untuk memberikan gambaran menyeluruh tentang struktur, karakteristik, dan distribusi data pemenuhan pesanan. Pemahaman ini penting sebagai fondasi untuk identifikasi tren, anomali, dan insight yang lebih mendalam di bab-bab selanjutnya.

Total jumlah catatan dalam dataset `omg_10003_b1_sheet1` setelah proses pembersihan adalah **120,805** transaksi. Setiap catatan merepresentasikan satu item produk dalam suatu pesanan.

### 3.1 Verifikasi Identifikasi Unik

Identifikasi yang unik untuk outlet dan pesanan adalah fundamental untuk analisis. Kami memeriksa keunikan kolom-kolom kunci:

*   **Identifikasi Outlet**:
    *   Kolom `KodePI` memiliki **4,784** nilai unik.
    *   Kolom `OutCode` memiliki **4,784** nilai unik.
    *   Kolom `Cmc` memiliki **4,442** nilai unik.

    **Insight Bisnis & Anomali**: Berdasarkan definisi yang diberikan, `KodePI`, `OutCode`, dan `Cmc` seharusnya secara unik mengidentifikasi setiap outlet pelanggan tanpa duplikasi. Observasi menunjukkan bahwa `KodePI` dan `OutCode` memang konsisten mengidentifikasi **4,784** outlet unik. Namun, `Cmc` hanya memiliki **4,442** nilai unik. Hal ini mengindikasikan adanya inkonsistensi data di mana beberapa outlet yang berbeda mungkin memiliki nilai `Cmc` yang sama, atau ada kesalahan dalam pengisian data `Cmc` yang kemudian diimputasi dengan nilai yang tidak unik. Disparitas ini perlu menjadi perhatian karena dapat mempengaruhi agregasi data berdasarkan `Cmc`. Disarankan untuk menginvestigasi lebih lanjut mengapa `Cmc` tidak seunik `KodePI` atau `OutCode`. Untuk analisis pelanggan, `KodePI` atau `OutCode` akan menjadi identifikasi outlet yang lebih andal.

*   **Identifikasi Pesanan & Dokumen**:
    *   Kolom `No. RO` (Repeat Order) memiliki **19,231** nilai unik.
    *   Kolom `No. SP` (Surat Pesanan) memiliki **21,912** nilai unik.
    *   Kolom `No. DO` (Delivery Order) memiliki **21,912** nilai unik.
    *   Kolom `No. PL` (Packing List) memiliki **21,912** nilai unik.

    **Insight Bisnis**: Konsistensi jumlah nilai unik antara `No. SP`, `No. DO`, dan `No. PL` (**21,912** masing-masing) sangat sesuai dengan proses bisnis yang dijelaskan, yaitu "1 SP menghasilkan 1 DO" dan Packing List (`No. PL`) adalah dokumen lampiran untuk setiap DO. Ini menunjukkan integritas data yang baik dalam alur kerja pemenuhan pesanan dari SP hingga PL. Jumlah `No. RO` yang lebih sedikit (**19,231**) dibandingkan dengan `No. SP` juga konsisten dengan definisi "1 RO bisa membentuk beberapa SP sesuai keperluan logistik", yang berarti satu pesanan pelanggan (`RO`) dapat dipecah menjadi beberapa surat pesanan (`SP`) jika diperlukan pengiriman dari gudang yang berbeda atau jadwal yang terpisah.

### 3.2 Statistik Dasar Kolom Numerik

Analisis statistik deskriptif untuk kolom numerik memberikan gambaran tentang skala dan distribusi kuantitas serta nilai pesanan.

*   **Kuantitas Pesanan (Qty RO, Qty SP, Qty DO)**
    Ketiga kolom kuantitas ini menunjukkan distribusi yang serupa. `Qty RO` adalah kuantitas yang dipesan, sementara `Qty SP` dan `Qty DO` adalah kuantitas yang disiapkan/dikirim.

    **Tabel: Statistik Kuantitas Pesanan**
    | Statistik | Qty RO | Qty SP | Qty DO |
    |:----------|-------:|-------:|-------:|
    | Jumlah Catatan | 120,805 | 120,805 | 120,805 |
    | Rata-rata | 11 | 11 | 11 |
    | Median | 3 | 3 | 3 |
    | Std Dev | 74 | 73 | 73 |
    | Minimum | 0 | 0 | 0 |
    | Maksimum | 7,200 | 7,200 | 7,200 |

    **Insight Bisnis & Anomali**: Rata-rata kuantitas per item pesanan relatif rendah (sekitar 11 unit), namun nilai maksimum yang sangat tinggi (7,200 unit) dan standar deviasi yang besar menunjukkan adanya variasi yang signifikan. Ini mengindikasikan bahwa sebagian besar pesanan mungkin dalam jumlah kecil, namun ada juga pesanan-pesanan besar yang berperan sebagai *outlier* atau pesanan grosir. Median yang rendah (3 unit) lebih mencerminkan tipikal ukuran pesanan item. Konsistensi antara `Qty RO`, `Qty SP`, dan `Qty DO` menunjukkan bahwa mayoritas kuantitas yang dipesan berhasil disiapkan dan dikirim. Namun, mengingat temuan sebelumnya tentang `Qty RO != Qty DO` untuk beberapa pesanan, penting untuk diingat bahwa konsistensi ini adalah rata-rata dan detail per pesanan mungkin berbeda. Adanya nilai minimum 0 untuk kuantitas bisa mengindikasikan item yang dibatalkan atau dimasukkan sebagai placeholder.

*   **Nilai Pesanan (Value RO, Value PL)**
    `Value RO` adalah nilai yang dipesan, dan `Value PL` adalah nilai yang tercatat di Packing List (setelah penyesuaian atau diskon, jika ada).

    **Tabel: Statistik Nilai Pesanan (dalam Rupiah)**
    | Statistik | Value RO | Value PL |
    |:----------|---------:|---------:|
    | Jumlah Catatan | 120,805 | 120,805 |
    | Rata-rata | 421,176 | 419,911 |
    | Median | 141,870 | 142,299 |
    | Std Dev | 1,968,302 | 1,967,235 |
    | Minimum | 0 | 0 |
    | Maksimum | 166,269,800 | 166,269,800 |

    **Insight Bisnis & Anomali**: Mirip dengan kuantitas, nilai pesanan menunjukkan rata-rata yang relatif rendah (sekitar 420 ribu Rupiah) tetapi dengan nilai maksimum yang sangat tinggi (166 juta Rupiah) dan standar deviasi yang besar. Ini menegaskan adanya pesanan dengan nilai sangat besar yang mendominasi total penjualan. Median yang jauh lebih rendah (sekitar 142 ribu Rupiah) menunjukkan bahwa nilai tipikal untuk satu item pesanan jauh lebih kecil. Nilai minimum 0 juga ditemukan, yang perlu diselidiki apakah ini terkait dengan item promosi, sampel, atau pembatalan. Perbedaan tipis antara `Value RO` dan `Value PL` secara rata-rata (421,176 vs 419,911) menunjukkan bahwa secara umum, nilai yang dipesan dan nilai yang di-PL-kan sangat mirip, namun temuan sebelumnya tentang `Value RO != Value PL` untuk beberapa RO menunjukkan adanya perbedaan pada tingkat transaksi individu.

### 3.3 Distribusi Nilai untuk Kolom Kategorikal Kunci

Distribusi kolom kategorikal memberikan pemahaman tentang komposisi data dari perspektif atribut tertentu.

*   **Divisi**
    **Tabel: Distribusi Divisi**
    | Divisi | Persentase | Jumlah |
    |:----------|-----------:|-------:|
    | PHARMANET | 83.9% | 101,368 |
    | HOSPINET | 14.2% | 17,126 |
    | VIBRANT PBF | 1.9% | 2,270 |
    | VIBRANT 3 | 0.0% | 41 |

    **Insight Bisnis**: Divisi PHARMANET mendominasi sebagian besar transaksi, mencakup hampir 84% dari total catatan. Ini menunjukkan fokus bisnis yang kuat pada divisi ini. Divisi lain seperti HOSPINET dan VIBRANT PBF memiliki kontribusi yang jauh lebih kecil.

*   **Pharos YN (Produk PT. Pharos)**
    **Tabel: Distribusi Produk Pharos YN**
    | Pharos YN | Persentase | Jumlah |
    |:----------|-----------:|-------:|
    | N | 54.5% | 65,830 |
    | Y | 45.5% | 54,975 |

    **Insight Bisnis**: Produk yang tidak diproduksi oleh PT. Pharos (`N`) sedikit lebih banyak daripada produk PT. Pharos (`Y`), meskipun perbedaannya tidak terlalu signifikan. Hampir setengah dari transaksi melibatkan produk dari PT. Pharos, menunjukkan bahwa produk inti perusahaan memiliki kehadiran yang kuat di pasar.

*   **Status Pesanan (Status RO, Sts SP Header, Sts SP Detail, Status DO)**
    **Tabel: Distribusi Status Pesanan**
    | Status | Status RO | Sts SP Header | Sts SP Detail | Status DO |
    |:-----------|----------:|--------------:|--------------:|----------:|
    | P (Processed/Served) | 98.9% | 98.9% | 98.9% | 98.9% |
    | C (Cancelled) | 1.1% | 1.1% | 1.1% | 1.1% |

    **Insight Bisnis**: Tingkat pembatalan pada level item transaksi sangat rendah dan konsisten di seluruh tahapan proses (RO, SP, DO), yaitu hanya sekitar 1.1%. Ini menunjukkan efisiensi tinggi dalam pemenuhan pesanan dan bahwa sebagian besar pesanan yang masuk berhasil diproses hingga tahap pengiriman. Tingkat pembatalan yang rendah ini adalah indikator positif bagi operasional.

*   **Asal Gudang**
    **Tabel: Distribusi Asal Gudang (Top 10 & Lainnya)**
    | Asal Gudang | Persentase | Jumlah |
    |:----------------------|-----------:|-------:|
    | PHARMANET SURABAYA | 10.9% | 13,107 |
    | PHARMANET BEKASI | 10.4% | 12,540 |
    | PHARMANET BANDUNG | 7.8% | 9,376 |
    | PHARMANET TANGERANG | 7.7% | 9,350 |
    | PHARMANET SEMARANG | 7.3% | 8,844 |
    | PHARMANET BOGOR | 7.0% | 8,409 |
    | PHARMANET SOLO | 6.8% | 8,217 |
    | PHARMANET PALEMBANG | 6.3% | 7,654 |
    | PHARMANET MEDAN | 6.0% | 7,249 |
    | PHARMANET PEKANBARU | 4.9% | 5,964 |
    | Lainnya | 24.9% | 30,099 |

    **Insight Bisnis**: PHARMANET SURABAYA dan PHARMANET BEKASI adalah dua gudang asal terbesar, masing-masing menyumbang lebih dari 10% dari total transaksi. Distribusi ini menunjukkan bahwa operasional pengiriman tersebar di banyak gudang, dengan beberapa hub regional yang lebih dominan. Analisis lebih lanjut tentang performa gudang ini dapat mengidentifikasi gudang paling efisien dan area yang memerlukan peningkatan.

*   **Nama Ekspedisi**
    **Tabel: Distribusi Nama Ekspedisi (Top 10 & Lainnya)**
    | Nama Ekspedisi | Persentase | Jumlah |
    |:--------------------------------|-----------:|-------:|
    | Anteraja | 20.6% | 24,874 |
    | PT CENTURY | 17.4% | 20,985 |
    | LION PARCEL | 14.5% | 17,495 |
    | PCP EXPRESS | 12.0% | 14,460 |
    | ANDALAN 21 EXPRESS | 7.7% | 9,252 |
    | INDAH LOGISTIK | 7.1% | 8,574 |
    | PT. TUNAS ANTARNUSA MUDA KARGO | 5.3% | 6,356 |
    | GLOBALINDO 21 EXPRESS | 4.2% | 5,123 |
    | EXPD BEKASI | 4.2% | 5,066 |
    | EXPD JAKTIM | 2.0% | 2,382 |
    | Lainnya | 5.2% | 6,138 |

    **Insight Bisnis**: Anteraja merupakan ekspedisi yang paling sering digunakan, diikuti oleh PT CENTURY dan LION PARCEL. Ini menunjukkan ketergantungan yang signifikan pada beberapa penyedia logistik eksternal. Performa dan negosiasi kontrak dengan ekspedisi-ekspedisi ini sangat krusial untuk efisiensi pengiriman secara keseluruhan.

*   **Payment (Metode Pembayaran)**
    **Tabel: Distribusi Metode Pembayaran**
    | Payment | Persentase | Jumlah |
    |:--------------------|-----------:|-------:|
    | BCA Virtual Account | 61.4% | 74,177 |
    | Term Of Payment | 28.0% | 33,782 |
    | BRIVA | 10.5% | 12,698 |
    | Kredivo | 0.1% | 148 |

    **Insight Bisnis**: BCA Virtual Account adalah metode pembayaran dominan, digunakan dalam lebih dari 60% transaksi. Ini mungkin mencerminkan preferensi pelanggan atau kemudahan integrasi dengan sistem perusahaan. Metode Term Of Payment juga signifikan. Kredivo masih memiliki pangsa pasar yang sangat kecil. Memahami preferensi pembayaran ini dapat membantu dalam strategi penawaran promosi atau pengembangan sistem pembayaran.

*   **AO YN (Partisipasi Apotek Online)**
    **Tabel: Distribusi Partisipasi Apotek Online**
    | AO YN | Persentase | Jumlah |
    |:------|-----------:|-------:|
    | N | 61.7% | 74,547 |
    | Y | 38.3% | 46,258 |

    **Insight Bisnis**: Mayoritas transaksi (`N`) berasal dari outlet yang tidak berpartisipasi dalam program Apotek Online. Meskipun demikian, lebih dari sepertiga transaksi (`Y`) berasal dari partisipan Apotek Online, menunjukkan bahwa program ini memiliki dampak yang cukup besar. Perbandingan kinerja antara kedua kelompok ini (seperti yang dilakukan di Bab 1) akan memberikan gambaran lebih jelas mengenai efektivitas program Apotek Online.

### 3.4 Rentang Waktu Kolom Tanggal

Memahami rentang waktu data adalah krusial untuk analisis berbasis waktu.

*   **Tgl. Order**: Dari 2026-06-01 00:01:51 hingga 2026-06-30 23:59:28.
*   **Tgl. SP**: Dari 2026-06-01 00:30:12 hingga 2026-07-01 00:30:30.
*   **Tgl DO**: Dari 2026-06-01 09:16:24 hingga 2026-07-02 15:17:00.
*   **Tgl. PL**: Dari 2026-06-01 09:16:24 hingga 2026-07-02 15:17:00.
*   **Tgl Logbook**: Dari 2026-06-01 10:13:23 hingga 2026-07-04 07:52:56.
*   **Tgl Ekspedisi**: Dari 2026-06-01 10:13:23 hingga 2026-07-03 19:50:52.
*   **Tgl Diterima**: Dari 1970-01-02 07:00:00 hingga 2026-08-18 00:00:00.
*   **Lastupdate**: Dari 2026-07-06 06:42:20 hingga 2026-07-06 06:42:20.

**Insight Bisnis & Anomali**: Sebagian besar kolom tanggal menunjukkan data dalam rentang waktu yang wajar dan konsisten, yaitu dari awal Juni hingga awal Juli 2026, mencerminkan periode operasional terkini. `Lastupdate` yang hanya memiliki satu nilai unik menunjukkan bahwa kolom ini mungkin mencatat waktu pembaruan data sistem terakhir secara keseluruhan, bukan per transaksi.

Anomali signifikan ditemukan pada kolom `Tgl Diterima`. Meskipun beberapa baris dengan tanggal tidak dapat diuraikan telah dihapus pada tahap pembersihan data, masih terdapat nilai minimum `1970-01-02 07:00:00`. Tanggal ini dikenal sebagai "Unix Epoch" dan seringkali merupakan indikasi bahwa nilai tanggal sebenarnya hilang, tidak valid, atau dikonversi secara tidak tepat ke nilai default dalam sistem. Rentang waktu yang sangat jauh ini (`1970` vs `2026`) dapat mempengaruhi perhitungan durasi pengiriman secara signifikan jika tidak ditangani dengan benar. Untuk analisis durasi, catatan dengan `Tgl Diterima` di tahun 1970 harus dikecualikan atau dianggap tidak valid. Max `Tgl Diterima` yang sedikit lebih jauh dari tanggal lainnya (`2026-08-18`) menunjukkan adanya beberapa pengiriman yang membutuhkan waktu lebih lama atau diterima lebih lambat.

### 3.5 Ringkasan & Rekomendasi Awal

Tinjauan data umum menunjukkan dataset yang kaya dan relevan untuk analisis pemenuhan pesanan. Namun, ada beberapa area yang memerlukan perhatian:

1.  **Konsistensi Identifikasi Outlet**: Perbedaan jumlah unik antara `Cmc` dan `KodePI`/`OutCode` adalah anomali data yang perlu diinvestigasi. Direkomendasikan untuk menggunakan `KodePI` atau `OutCode` sebagai identifikasi outlet utama untuk menghindari ambiguitas.
2.  **Penanganan Anomali Tanggal `Tgl Diterima`**: Kehadiran `1970-01-02` sebagai tanggal penerimaan minimum adalah anomali serius. Meskipun sudah ditangani sebagian di pra-pemrosesan, baris-baris yang masih menampilkan tanggal ini harus dikecualikan dari perhitungan durasi atau diimputasi dengan nilai yang lebih masuk akal jika memungkinkan. Disarankan untuk meninjau proses pengumpulan atau penyimpanan `Tgl Diterima` untuk mencegah masalah ini di masa mendatang.
3.  **Variabilitas Kuantitas dan Nilai Pesanan**: Adanya nilai maksimum yang sangat tinggi dan standar deviasi yang besar pada kuantitas dan nilai menunjukkan bahwa beberapa "pesanan besar" memiliki dampak signifikan. Analisis lebih lanjut dapat mengkategorikan pesanan berdasarkan ukuran atau nilai untuk memahami segmen pelanggan yang berbeda.
4.  **Tingkat Pembatalan Rendah**: Tingkat pembatalan item yang rendah (sekitar 1.1%) adalah kekuatan operasional, namun investigasi terhadap penyebab pembatalan ini tetap penting untuk efisiensi yang lebih tinggi.
5.  **Dominasi Divisi dan Ekspedisi**: Ketergantungan yang tinggi pada divisi PHARMANET dan ekspedisi Anteraja menunjukkan pentingnya mengelola hubungan dan memantau performa dari entitas-entitas kunci ini.

Data ini secara keseluruhan memberikan pandangan yang solid tentang operasional pemenuhan pesanan, namun dengan beberapa area yang dapat diperbaiki untuk kualitas dan insight yang lebih baik.

## 4. Analisis Efisiensi Pemenuhan Pesanan

Efisiensi pemenuhan pesanan adalah tulang punggung kepuasan pelanggan dan profitabilitas operasional. Bab ini akan mengulas seberapa cepat dan akurat pesanan diproses, dari mulai diterima hingga tiba di tangan pelanggan, serta menganalisis tingkat pembatalan dan potensi isu pada kuantitas dan nilai pesanan. Pemahaman mendalam tentang metrik ini sangat penting untuk mengidentifikasi hambatan, mengoptimalkan alur kerja, dan meningkatkan pengalaman pelanggan secara keseluruhan.

Untuk analisis durasi, penting untuk dicatat bahwa **2,845** baris data telah dihapus karena anomali pada tanggal penerimaan (`Tgl Diterima`) yang tercatat sebelum tahun 2026, yang dianggap tidak valid untuk perhitungan durasi aktual. Hal ini memastikan bahwa metrik durasi yang disajikan mencerminkan proses yang realistis.

### 4.1 Statistik Durasi Pemenuhan Pesanan

Proses pemenuhan pesanan dapat dipecah menjadi beberapa tahapan kunci, masing-masing dengan durasinya sendiri:

*   **Order ke SP (Surat Pesanan)**: Waktu dari pesanan diterima (`Tgl. Order`) hingga Surat Pesanan (`Tgl. SP`) dibuat. Ini mengukur efisiensi proses administrasi internal.
*   **SP ke DO (Delivery Order)**: Waktu dari Surat Pesanan dibuat hingga Delivery Order (`Tgl DO`) terbit dan dikonfirmasi. Ini mencerminkan efisiensi persiapan gudang.
*   **DO ke Pengiriman**: Waktu dari Delivery Order terbit hingga barang diterima oleh pelanggan (`Tgl Diterima`). Ini mengukur efisiensi logistik dan pengiriman.
*   **Total Pemenuhan**: Durasi keseluruhan dari pesanan diterima hingga barang tiba di pelanggan.

**Tabel 4.1: Statistik Durasi Pemenuhan Pesanan (dalam Hari)**

| Metrik       | Order ke SP | SP ke DO | DO ke Pengiriman | Total Pemenuhan |
|:-------------|:-----------:|:--------:|:----------------:|:---------------:|
| Rata-rata    | 0.02        | 0.37     | 1.57             | 1.96            |
| Median       | 0.02        | 0.11     | 1.07             | 1.40            |
| Std. Dev     | 0.01        | 0.55     | 2.34             | 2.44            |
| Minimum      | 0.00        | 0.00     | 0.00             | 0.02            |
| Maksimum     | 0.11        | 6.24     | 63.26            | 65.52           |

**Insight Bisnis:**

*   **Efisiensi Internal yang Tinggi**: Proses internal dari penerimaan pesanan hingga penerbitan Surat Pesanan (`Order ke SP`) dan persiapan gudang hingga terbitnya Delivery Order (`SP ke DO`) berjalan sangat cepat. Rata-rata durasi untuk kedua tahap ini adalah kurang dari setengah hari (0.02 dan 0.37 hari), menunjukkan alur kerja internal yang ramping dan responsif.
*   **Logistik sebagai Bottleneck Utama**: Tahap pengiriman (`DO ke Pengiriman`) merupakan komponen durasi terlama dengan rata-rata 1.57 hari. Ini mengindikasikan bahwa efisiensi logistik eksternal atau jarak pengiriman menjadi faktor dominan dalam total waktu pemenuhan.
*   **Waktu Pemenuhan Kompetitif, tetapi Ada Anomali**: Secara keseluruhan, rata-rata total waktu pemenuhan pesanan adalah 1.96 hari, dengan median 1.40 hari. Ini adalah angka yang cukup baik, menunjukkan bahwa sebagian besar pesanan diselesaikan dalam waktu kurang dari dua hari. Namun, adanya nilai maksimum yang sangat tinggi (hingga 65.52 hari) menunjukkan kasus-kasus ekstrem yang memerlukan investigasi lebih lanjut. Kasus-kasus ini mungkin disebabkan oleh masalah logistik yang kompleks, lokasi yang sangat terpencil, atau keterlambatan yang signifikan.

### 4.2 Analisis Pembatalan Pesanan

Tingkat pembatalan merupakan indikator penting dari kepuasan pelanggan, ketersediaan stok, dan efektivitas proses pemesanan.

*   Jumlah Repeat Order (RO) unik yang dianalisis: **18,787**
*   Jumlah RO yang dibatalkan: **1,073**
*   Tingkat Pembatalan: **5.7%**

**Insight Bisnis & Anomali:**

*   **Tingkat Pembatalan Moderat**: Dengan tingkat pembatalan RO sebesar 5.7%, angka ini berada di level moderat. Meskipun tidak terlalu tinggi, setiap pembatalan berarti potensi pendapatan yang hilang dan menunjukkan adanya ketidaksesuaian antara harapan pelanggan dan kemampuan pemenuhan.
*   **Kurangnya Data Alasan Pembatalan**: Informasi mengenai alasan spesifik pembatalan pesanan tidak tercatat dalam data. Ini adalah anomali data yang signifikan karena tanpa informasi ini, sulit untuk mengidentifikasi akar masalah dan merumuskan strategi pencegahan yang efektif. Apakah pembatalan karena stok habis, harga, perubahan pikiran pelanggan, atau alasan lain?

### 4.3 Disparitas Kuantitas dan Nilai Pesanan

Disparitas antara kuantitas atau nilai pesanan awal (RO) dengan kuantitas atau nilai yang dikirim (DO/PL) menunjukkan adanya masalah dalam proses pemenuhan, baik karena pembatalan parsial, ketidaktersediaan stok, atau kesalahan pencatatan.

*   **Kuantitas yang Tidak Sesuai**:
    *   Jumlah RO dengan `Qty RO != Qty DO`: **1,310**
    *   Persentase RO dengan Ketidaksesuaian Kuantitas: **7.0%**

    **Contoh Ketidaksesuaian Kuantitas (No. RO, Total Qty RO, Total Qty DO):**
    *   4918054: RO=6, DO=5
    *   4918065: RO=90, DO=89
    *   4918076: RO=102, DO=101
    *   4918104: RO=3, DO=2
    *   4918111: RO=28, DO=26

*   **Nilai yang Tidak Sesuai**:
    *   Jumlah RO dengan `Value RO != Value PL`: **1,073**
    *   Persentase RO dengan Ketidaksesuaian Nilai: **5.7%**

    **Contoh Ketidaksesuaian Nilai (No. RO, Total Value RO, Total Value PL):**
    *   4918054: RO=182,560, PL=307,141
    *   4918065: RO=4,491,883, PL=4,330,952
    *   4918076: RO=7,224,612, PL=6,465,547
    *   4918104: RO=745,426, PL=586,637
    *   4918111: RO=957,826, PL=1,051,575

**Insight Bisnis & Anomali:**

*   **Masalah Fulfillment yang Perlu Diatasi**: Persentase ketidaksesuaian kuantitas (7.0%) dan nilai (5.7%) cukup signifikan. Ini menunjukkan bahwa tidak semua pesanan dipenuhi secara sempurna sesuai dengan yang diminta pelanggan.
*   **Implikasi Negatif**: Ketidaksesuaian ini dapat menyebabkan ketidakpuasan pelanggan, potensi perselisihan penagihan, atau bahkan kehilangan pendapatan. Perbedaan nilai antara `Value RO` dan `Value PL` bisa disebabkan oleh pembatalan sebagian produk, perubahan harga, diskon yang diterapkan pada saat terakhir, atau produk pengganti.
*   **Perlu Investigasi Mendalam**: Penting untuk menyelidiki akar penyebab ketidaksesuaian ini. Apakah ini indikasi masalah stok, kesalahan operasional, atau kebijakan bisnis yang memungkinkan perubahan kuantitas/nilai setelah pesanan awal?

### 4.4 Faktor-faktor yang Mempengaruhi Efisiensi Pemenuhan

Analisis bivariat membantu mengidentifikasi faktor-faktor eksternal dan internal yang berkorelasi dengan durasi pemenuhan pesanan.

#### 4.4.1 Partisipasi Apotek Online (AO YN)

Partisipasi outlet dalam program Apotek Online (`AO YN`) tampaknya tidak memiliki dampak yang signifikan terhadap durasi pemenuhan pesanan. Rata-rata durasi pemenuhan untuk outlet yang tidak berpartisipasi (`N`) adalah 1.98 hari, sementara untuk yang berpartisipasi (`Y`) sedikit lebih cepat yaitu 1.93 hari. Perbedaan ini sangat minimal.

```mermaid
xychart-beta
title "Rata-rata Durasi Pemenuhan berdasarkan Partisipasi Apotek Online"
x-axis "AO YN Status"
y-axis "Rata-rata Durasi Pemenuhan (Hari)"
x-axis ['N', 'Y']
bar [1.98, 1.93]
```

**Insight Bisnis:**

*   Efisiensi yang Konsisten: Meskipun nilai pesanan rata-rata berbeda, proses pemenuhan pesanan tampaknya dijalankan dengan efisiensi yang konsisten untuk kedua jenis outlet, baik yang berpartisipasi maupun tidak berpartisipasi dalam Apotek Online.

#### 4.4.2 Kinerja Gudang Asal (Asal Gudang)

Kinerja gudang asal memainkan peran krusial dalam menentukan kecepatan pemenuhan pesanan. Terdapat variasi signifikan dalam rata-rata durasi pemenuhan antar gudang.

**Tabel 4.2: Durasi Pemenuhan Rata-rata berdasarkan Gudang Asal (10 Tercepat)**

| Gudang Asal           | Rata-rata Durasi Pemenuhan (Hari) | Rata-rata Nilai Pesanan | Jumlah Pesanan |
|:----------------------|:---------------------------------:|:-----------------------:|:---------------:|
| PHARMANET JAKSEL      | 0.72                              | 1,653,247               | 466             |
| PHARMANET JAKTIM      | 0.73                              | 3,616,027               | 769             |
| PHARMANET JAKBAR      | 0.85                              | 3,140,292               | 767             |
| PHARMANET BANJARMASIN | 0.96                              | 2,369,640               | 98              |
| PHARMANET PALEMBANG   | 1.25                              | 1,975,887               | 1,139           |
| PHARMANET BEKASI      | 1.29                              | 2,437,900               | 1,836           |
| PHARMANET BOGOR       | 1.51                              | 3,396,219               | 1,117           |
| PHARMANET MALANG      | 1.51                              | 1,195,382               | 474             |
| PHARMANET BANDUNG     | 1.61                              | 2,329,883               | 1,445           |
| PHARMANET MAKASSAR    | 1.68                              | 2,192,150               | 634             |

```mermaid
xychart-beta
title "Rata-rata Durasi Pemenuhan oleh Gudang Asal (10 Tercepat)"
x-axis "Gudang Asal"
y-axis "Rata-rata Durasi Pemenuhan (Hari)"
x-axis ['PHARMANET JAKSEL', 'PHARMANET JAKTIM', 'PHARMANET JAKBAR', 'PHARMANET BANJARMASIN', 'PHARMANET PALEMBANG', 'PHARMANET BEKASI', 'PHARMANET BOGOR', 'PHARMANET MALANG', 'PHARMANET BANDUNG', 'PHARMANET MAKASSAR']
bar [0.72, 0.73, 0.85, 0.96, 1.25, 1.29, 1.51, 1.51, 1.61, 1.68]
```

**Insight Bisnis:**

*   **Pusat Efisiensi Jakarta**: Gudang-gudang di area Jakarta (JAKSEL, JAKTIM, JAKBAR) menunjukkan durasi pemenuhan tercepat, rata-rata di bawah 1 hari. Ini kemungkinan disebabkan oleh kepadatan infrastruktur logistik dan dekatnya pusat distribusi ke target pelanggan.
*   **Potensi Peningkatan**: Gudang lain seperti PHARMANET BEKASI, BOGOR, MALANG, BANDUNG, dan MAKASSAR memiliki durasi yang lebih lama, meskipun masih dalam rentang 1-2 hari. Ada peluang untuk mempelajari praktik terbaik dari gudang-gudang Jakarta dan menerapkannya di lokasi lain.

#### 4.4.3 Kinerja Perusahaan Ekspedisi (Nama Ekspedisi)

Pemilihan perusahaan ekspedisi juga sangat mempengaruhi kecepatan pengiriman barang dari gudang ke pelanggan.

**Tabel 4.3: Durasi Pengiriman Rata-rata berdasarkan Nama Ekspedisi (10 Tercepat)**

| Nama Ekspedisi          | Rata-rata Durasi Pengiriman (Hari) | Jumlah Pesanan |
|:------------------------|:----------------------------------:|:---------------:|
| EXPD INTERNAL JAKSEL    | 0.07                               | 82              |
| EXPD INTERNAL SEMARANG  | 0.20                               | 13              |
| EXPD JAKBAR             | 0.24                               | 397             |
| EXPD JAKTIM             | 0.31                               | 453             |
| EXPD JAKSEL             | 0.43                               | 265             |
| EXPD SURABAYA 1         | 0.45                               | 135             |
| EXPD BEKASI             | 0.55                               | 781             |
| EXPD BANJARMASIN        | 0.69                               | 98              |
| Antaraja Same Day       | 0.75                               | 43              |
| EXPD Bogor (Sierra)     | 0.76                               | 24              |

```mermaid
xychart-beta
title "Average Delivery Duration by Shipping Company (Top 10 Fastest)"
x-axis "Shipping Company"
y-axis "Avg. Delivery Duration (Days)"
x-axis ['EXPD INTERNAL JAKSEL', 'EXPD INTERNAL SEMARANG', 'EXPD JAKBAR', 'EXPD JAKTIM', 'EXPD JAKSEL', 'EXPD SURABAYA 1', 'EXPD BEKASI', 'EXPD BANJARMASIN', 'Antaraja Same Day', 'EXPD Bogor (Sierra)']
bar [0.07, 0.2, 0.24, 0.31, 0.43, 0.45, 0.55, 0.69, 0.75, 0.76]
```

**Insight Bisnis:**

*   **Keunggulan Ekspedisi Internal**: Perusahaan ekspedisi internal (misalnya, EXPD INTERNAL JAKSEL, EXPD INTERNAL SEMARANG) menunjukkan waktu pengiriman yang sangat cepat. Ini wajar karena kontrol penuh atas logistik dan rute yang dioptimalkan.
*   **Performa Ekspedisi Eksternal Terpilih**: Beberapa ekspedisi eksternal seperti EXPD JAKBAR dan EXPD JAKTIM juga menunjukkan performa yang sangat baik, mendekati kecepatan ekspedisi internal.
*   **Strategi Pengiriman**: Untuk memaksimalkan efisiensi, perusahaan harus terus memanfaatkan ekspedisi internal di area yang dilayani, dan berkolaborasi erat dengan ekspedisi eksternal berkinerja tinggi. Untuk area dengan durasi pengiriman yang lebih lama, perlu dievaluasi opsi ekspedisi alternatif atau negosiasi ulang SLA (Service Level Agreement).

### 4.5 Rekomendasi untuk Peningkatan Efisiensi Pemenuhan Pesanan

Berdasarkan analisis di atas, beberapa rekomendasi strategis dapat diusulkan untuk meningkatkan efisiensi pemenuhan pesanan:

1.  **Investigasi Anomali Durasi Pemenuhan Ekstrem**: Identifikasi dan analisis kasus-kasus pesanan dengan total durasi pemenuhan lebih dari 5 hari (maksimum mencapai 65 hari). Pahami akar masalahnya (misalnya, lokasi terpencil, masalah transportasi, badai, atau masalah dokumentasi) untuk mengembangkan solusi yang ditargetkan atau mengelola ekspektasi pelanggan.

2.  **Peningkatan Pencatatan Alasan Pembatalan**: Implementasikan sistem untuk secara konsisten mencatat alasan pembatalan pesanan. Data ini sangat berharga untuk memahami pola pembatalan, mengidentifikasi produk bermasalah atau proses yang kurang efisien, dan mengembangkan strategi retensi pelanggan.

3.  **Audit dan Mitigasi Disparitas Kuantitas/Nilai**: Lakukan audit menyeluruh terhadap pesanan yang menunjukkan ketidaksesuaian kuantitas (`Qty RO != Qty DO`) dan nilai (`Value RO != Value PL`).
    *   Jika karena ketersediaan stok, tingkatkan akurasi sistem inventaris dan komunikasikan status stok secara proaktif kepada pelanggan.
    *   Jika karena kesalahan operasional, perkuat pelatihan staf gudang dan periksa proses validasi.
    *   Jika terkait dengan kebijakan bisnis (misalnya pembatalan parsial), pastikan transparansi dengan pelanggan dan bahwa sistem secara akurat mencerminkan perubahan ini.

4.  **Optimasi Kinerja Gudang**:
    *   **Belajar dari yang Terbaik**: Lakukan studi kasus terhadap gudang dengan kinerja terbaik (misalnya PHARMANET JAKSEL, JAKTIM, JAKBAR) untuk mengidentifikasi praktik terbaik, teknologi, atau struktur tim yang berkontribusi pada efisiensi tinggi.
    *   **Peningkatan Gudang Berkinerja Lebih Rendah**: Terapkan pembelajaran ini ke gudang dengan durasi pemenuhan yang lebih panjang. Pertimbangkan investasi dalam otomatisasi, optimalisasi tata letak gudang, atau peningkatan manajemen stok.

5.  **Evaluasi Strategi Pengiriman dengan Ekspedisi**:
    *   **Leverage Ekspedisi Efisien**: Lanjutkan dan perluas penggunaan ekspedisi internal dan eksternal yang menunjukkan waktu pengiriman tercepat, terutama di area cakupan mereka.
    *   **Review Kemitraan Ekspedisi**: Untuk area atau rute di mana durasi pengiriman menjadi masalah, evaluasi ulang kemitraan dengan penyedia ekspedisi saat ini atau eksplorasi alternatif yang lebih efisien. Negosiasikan kembali SLA untuk mendorong kinerja yang lebih baik.

Dengan fokus pada area-area ini, perusahaan dapat secara signifikan meningkatkan efisiensi operasional, mengurangi biaya, dan pada akhirnya, meningkatkan kepuasan dan loyalitas pelanggan.

## 5. Faktor-faktor yang Mempengaruhi Penjualan dan Kinerja Operasional

Dalam upaya mengungkap pendorong utama di balik keberhasilan penjualan dan efisiensi operasional, bab ini akan menganalisis berbagai faktor yang memengaruhi metrik-metrik kunci ini. Kami akan mengeksplorasi bagaimana partisipasi dalam program Apotek Online, jenis produk, kinerja logistik, dan metode pembayaran berkorelasi dengan volume penjualan serta kecepatan pemenuhan pesanan.

### 5.1 Pengaruh Partisipasi Apotek Online (AO YN)

Partisipasi outlet dalam program Apotek Online (AO YN) merupakan salah satu faktor yang berpotensi memengaruhi perilaku pembelian dan efisiensi operasional. Analisis menunjukkan bahwa terdapat perbedaan signifikan dalam nilai pesanan rata-rata antara outlet yang berpartisipasi dan yang tidak berpartisipasi.

**Tabel 5.1: Perbandingan Nilai Pesanan dan Durasi Pemenuhan berdasarkan Status AO YN**

| Status AO YN | Rata-rata Nilai Pesanan | Rata-rata Durasi Pemenuhan (Hari) |
|:-------------|------------------------:|----------------------------------:|
| N            | 2,728,288               | 2.0                               |
| Y            | 2,275,025               | 1.9                               |

```mermaid
xychart-beta
title "Rata-rata Nilai Pesanan berdasarkan Partisipasi Apotek Online"
x-axis "AO YN Status"
y-axis "Rata-rata Nilai Pesanan"
x-axis ['N', 'Y']
bar [2728287.81, 2275024.87]
```

```mermaid
xychart-beta
title "Rata-rata Durasi Pemenuhan berdasarkan Partisipasi Apotek Online"
x-axis "AO YN Status"
y-axis "Rata-rata Durasi Pemenuhan (Hari)"
x-axis ['N', 'Y']
bar [1.98, 1.93]
```

**Insight Bisnis:**
Outlet yang tidak berpartisipasi dalam program Apotek Online (`AO YN: N`) menunjukkan rata-rata nilai pesanan yang lebih tinggi secara signifikan (sekitar Rp 2,7 juta) dibandingkan dengan outlet yang berpartisipasi (`AO YN: Y`) (sekitar Rp 2,3 juta). Ini mungkin mengindikasikan bahwa outlet non-AO adalah pelanggan tradisional dengan volume pembelian yang lebih besar per transaksi, atau mereka memesan produk bernilai lebih tinggi. Menariknya, durasi pemenuhan pesanan untuk kedua kategori ini relatif sama cepatnya, mengindikasikan bahwa program Apotek Online tidak secara signifikan mempercepat atau memperlambat proses logistik secara keseluruhan.

**Rekomendasi:**
Perusahaan perlu memahami lebih dalam mengapa outlet non-AO cenderung memiliki nilai pesanan yang lebih tinggi. Apakah ada jenis produk tertentu yang lebih diminati oleh mereka? Atau apakah ini berhubungan dengan pola pembelian yang berbeda (misalnya, pembelian dalam jumlah besar dengan frekuensi lebih rendah)? Informasi ini dapat digunakan untuk mengoptimalkan strategi penjualan dan promosi, baik untuk menarik lebih banyak outlet non-AO atau mendorong outlet AO untuk meningkatkan nilai pesanan mereka.

### 5.2 Pengaruh Jenis Produk (Pharos YN)

Identifikasi produk yang diproduksi oleh PT. Pharos (`Pharos YN`) menjadi kunci untuk memahami dinamika penjualan dan preferensi pasar.

**Tabel 5.2: Perbandingan Nilai dan Kuantitas Item berdasarkan Status Pharos YN**

| Status Pharos YN | Rata-rata Nilai Item Baris | Rata-rata Kuantitas Item Baris |
|:-----------------|---------------------------:|-------------------------------:|
| N                | 303,776                    | 5.6                            |
| Y                | 531,857                    | 16.7                           |

```mermaid
xychart-beta
title "Rata-rata Nilai Item Baris berdasarkan Status Pharos YN"
x-axis "Pharos YN Status"
y-axis "Rata-rata Nilai Item Baris"
x-axis ['N', 'Y']
bar [303776.49, 531856.96]
```

```mermaid
xychart-beta
title "Rata-rata Kuantitas Item Baris berdasarkan Status Pharos YN"
x-axis "Pharos YN Status"
y-axis "Rata-rata Kuantitas Item Baris"
x-axis ['N', 'Y']
bar [5.57, 16.67]
```

**Insight Bisnis:**
Produk yang diproduksi oleh PT. Pharos (`Pharos YN: Y`) menunjukkan performa penjualan yang superior dibandingkan produk non-Pharos (`Pharos YN: N`). Rata-rata nilai per item pesanan produk Pharos YN hampir dua kali lipat lebih tinggi (Rp 531,857 vs Rp 303,776), dan rata-rata kuantitas per item juga hampir tiga kali lipat lebih banyak (16.7 unit vs 5.6 unit). Ini menunjukkan bahwa produk Pharos YN adalah pendorong utama nilai dan volume penjualan.

**Rekomendasi:**
Mengingat kontribusi signifikan dari produk Pharos YN terhadap penjualan, perusahaan harus memprioritaskan strategi yang mendukung lini produk ini. Ini bisa meliputi peningkatan produksi, kampanye pemasaran yang lebih agresif, program loyalitas khusus, dan memastikan ketersediaan stok yang optimal. Analisis lebih lanjut mengenai produk Pharos YN mana yang paling laris (seperti yang akan dibahas di bagian kinerja produk) dapat membantu menargetkan upaya ini.

### 5.3 Kinerja Logistik: Peran Gudang Asal dan Ekspedisi

Efisiensi operasional sangat bergantung pada kecepatan dan keandalan rantai pasokan. Bagian ini menganalisis dampak gudang asal dan perusahaan ekspedisi terhadap durasi pemenuhan pesanan.

#### 5.3.1 Kinerja Gudang Asal (Asal Gudang)

Terdapat variasi yang jelas dalam durasi pemenuhan antar gudang, menunjukkan perbedaan efisiensi operasional di berbagai lokasi.

**Tabel 5.3: Durasi Pemenuhan Rata-rata oleh Gudang Asal (10 Tercepat)**

| Gudang Asal           | Rata-rata Durasi Pemenuhan (Hari) | Rata-rata Nilai Pesanan | Jumlah Pesanan |
|:----------------------|----------------------------------:|------------------------:|---------------:|
| PHARMANET JAKSEL      | 0.7                               | 1,653,247               | 466            |
| PHARMANET JAKTIM      | 0.7                               | 3,616,027               | 769            |
| PHARMANET JAKBAR      | 0.8                               | 3,140,292               | 767            |
| PHARMANET BANJARMASIN | 1.0                               | 2,369,640               | 98             |
| PHARMANET PALEMBANG   | 1.2                               | 1,975,887               | 1,139          |
| PHARMANET BEKASI      | 1.3                               | 2,437,900               | 1,836          |
| PHARMANET BOGOR       | 1.5                               | 3,396,219               | 1,117          |
| PHARMANET MALANG      | 1.5                               | 1,195,382               | 474            |
| PHARMANET BANDUNG     | 1.6                               | 2,329,883               | 1,445          |
| PHARMANET MAKASSAR    | 1.7                               | 2,192,150               | 634            |

```mermaid
xychart-beta
title "Rata-rata Durasi Pemenuhan oleh Gudang Asal (10 Tercepat)"
x-axis "Gudang Asal"
y-axis "Rata-rata Durasi Pemenuhan (Hari)"
x-axis ['PHARMANET JAKSEL', 'PHARMANET JAKTIM', 'PHARMANET JAKBAR', 'PHARMANET BANJARMASIN', 'PHARMANET PALEMBANG', 'PHARMANET BEKASI', 'PHARMANET BOGOR', 'PHARMANET MALANG', 'PHARMANET BANDUNG', 'PHARMANET MAKASSAR']
bar [0.72, 0.73, 0.85, 0.96, 1.25, 1.29, 1.51, 1.51, 1.61, 1.68]
```

**Insight Bisnis:**
Gudang-gudang yang berlokasi di Jakarta (PHARMANET JAKSEL, JAKTIM, JAKBAR) secara konsisten menunjukkan rata-rata durasi pemenuhan tercepat, semuanya di bawah 1 hari. Ini kemungkinan besar disebabkan oleh infrastruktur logistik yang matang, kedekatan dengan pelanggan, atau proses operasional yang sangat efisien di wilayah tersebut. Meskipun memiliki waktu pemenuhan yang cepat, rata-rata nilai pesanan dari gudang-gudang ini juga bervariasi, dengan JAKTIM dan JAKBAR melayani pesanan bernilai tinggi.

**Rekomendasi:**
Gudang dengan kinerja terbaik (misalnya di Jakarta) harus dijadikan studi kasus untuk mengidentifikasi praktik terbaik, alur kerja, dan mungkin alokasi sumber daya yang memungkinkan kecepatan tersebut. Pembelajaran ini kemudian dapat diterapkan ke gudang-gudang dengan durasi pemenuhan yang lebih panjang untuk meningkatkan efisiensi operasional secara keseluruhan.

#### 5.3.2 Kinerja Perusahaan Ekspedisi (Nama Ekspedisi)

Pemilihan dan kinerja mitra ekspedisi memiliki dampak langsung pada waktu pengiriman.

**Tabel 5.4: Durasi Pengiriman Rata-rata oleh Nama Ekspedisi (10 Tercepat)**

| Nama Ekspedisi           | Rata-rata Durasi Pengiriman (Hari) | Jumlah Pesanan |
|:-------------------------|-----------------------------------:|---------------:|
| EXPD INTERNAL JAKSEL     | 0.07                               | 82             |
| EXPD INTERNAL SEMARANG   | 0.20                               | 13             |
| EXPD JAKBAR              | 0.24                               | 397            |
| EXPD JAKTIM              | 0.31                               | 453            |
| EXPD JAKSEL              | 0.43                               | 265            |
| EXPD SURABAYA 1          | 0.45                               | 135            |
| EXPD BEKASI              | 0.55                               | 781            |
| EXPD BANJARMASIN         | 0.69                               | 98             |
| Antaraja Same Day        | 0.75                               | 43             |
| EXPD Bogor (Sierra)      | 0.76                               | 24             |

```mermaid
xychart-beta
title "Average Delivery Duration by Shipping Company (Top 10 Fastest)"
x-axis "Shipping Company"
y-axis "Avg. Delivery Duration (Days)"
x-axis ['EXPD INTERNAL JAKSEL', 'EXPD INTERNAL SEMARANG', 'EXPD JAKBAR', 'EXPD JAKTIM', 'EXPD JAKSEL', 'EXPD SURABAYA 1', 'EXPD BEKASI', 'EXPD BANJARMASIN', 'Antaraja Same Day', 'EXPD Bogor (Sierra)']
bar [0.07, 0.2, 0.24, 0.31, 0.43, 0.45, 0.55, 0.69, 0.75, 0.76]
```

**Insight Bisnis:**
Ekspedisi internal (misalnya, EXPD INTERNAL JAKSEL, EXPD INTERNAL SEMARANG) secara signifikan lebih cepat dalam pengiriman, yang merupakan keunggulan kompetitif. Beberapa ekspedisi eksternal seperti EXPD JAKBAR dan EXPD JAKTIM juga menunjukkan performa yang sangat baik. Hal ini menggarisbawahi pentingnya memiliki opsi pengiriman yang cepat dan andal, terutama untuk pesanan di area yang dapat dijangkau oleh ekspedisi internal atau mitra terpercaya.

**Rekomendasi:**
Perusahaan harus terus memanfaatkan dan memperluas jangkauan ekspedisi internal di mana memungkinkan. Untuk rute yang dilayani oleh ekspedisi eksternal, fokuslah pada kemitraan dengan penyedia yang memiliki catatan kinerja terbaik. Tinjau kembali perjanjian tingkat layanan (SLA) dengan ekspedisi eksternal yang menunjukkan durasi pengiriman lebih lama untuk memastikan insentif yang tepat untuk peningkatan kinerja.

### 5.4 Dampak Metode Pembayaran terhadap Nilai Penjualan

Metode pembayaran yang dipilih pelanggan juga dapat memberikan wawasan tentang segmen pelanggan dan nilai pesanan yang terkait.

**Tabel 5.5: Rata-rata Nilai Pesanan berdasarkan Metode Pembayaran**

| Metode Pembayaran   | Rata-rata Nilai Pesanan | Jumlah Pesanan |
|:--------------------|------------------------:|---------------:|
| BCA Virtual Account | 3,389,687               | 10,970         |
| BRIVA               | 2,342,786               | 1,652          |
| Term Of Payment     | 1,142,837               | 6,139          |
| Kredivo             | 856,367                 | 23             |

```mermaid
xychart-beta
title "Rata-rata Nilai Pesanan by Payment Method"
x-axis "Payment Method"
y-axis "Rata-rata Nilai Pesanan"
x-axis ['BCA Virtual Account', 'BRIVA', 'Term Of Payment', 'Kredivo']
bar [3389687.46, 2342786.18, 1142837.26, 856367.17]
```

**Insight Bisnis:**
Metode pembayaran "BCA Virtual Account" terkait dengan rata-rata nilai pesanan tertinggi (sekitar Rp 3,4 juta), diikuti oleh "BRIVA" (sekitar Rp 2,3 juta). Ini menunjukkan bahwa pelanggan yang menggunakan metode pembayaran ini cenderung melakukan pembelian dengan nilai yang lebih besar. Sebaliknya, "Term Of Payment" dan "Kredivo" memiliki rata-rata nilai pesanan yang lebih rendah.

**Rekomendasi:**
Untuk mendorong nilai pesanan yang lebih tinggi, perusahaan dapat mempertimbangkan untuk mempromosikan BCA Virtual Account atau metode pembayaran serupa yang menarik bagi pelanggan dengan daya beli besar. Memahami alasan mengapa pelanggan memilih "Term Of Payment" dengan nilai pesanan yang lebih rendah juga penting; apakah ini terkait dengan ukuran bisnis, kebutuhan likuiditas, atau segmen pasar yang berbeda?

### 5.5 Analisis Kinerja Produk dan Tingkat Pembatalan

Memahami produk mana yang paling laku dan mana yang sering dibatalkan adalah esensial untuk manajemen stok, strategi pemasaran, dan peningkatan profitabilitas.

#### 5.5.1 Produk Terlaris berdasarkan Kuantitas dan Nilai

**Tabel 5.6: 10 Produk Terlaris berdasarkan Total Kuantitas Dipesan**

| Produk                           | Total Kuantitas | Total Nilai      | Jumlah Pesanan | Tingkat Pembatalan (%) |
|:---------------------------------|-----------------:|------------------:|---------------:|-----------------------:|
| MICROLAX GEL OBAT PENCAHAR 5ML   | 162,354          | 3,073,399,175    | 2,557          | 0.1                    |
| PRORIS SUSP 60 ML RASA JERUK     | 137,435          | 3,091,584,783    | 3,382          | 0.1                    |
| POLYSILANE TAB. KUNYAH 5X8TAB    | 99,082           | 3,620,312,279    | 3,688          | 0.1                    |
| POLYSILANE SUSPENSI 100 ML       | 88,450           | 1,806,640,425    | 2,533          | 0.1                    |
| PRORIS FORTE 200MG SUSP 50ML     | 55,524           | 1,486,693,859    | 2,263          | 0.1                    |
| NEBACETIN POWDER 5GR             | 48,270           | 933,032,573      | 1,557          | 0.1                    |
| MICROLAX 3 X 5 ML                | 48,128           | 2,443,303,870    | 1,711          | 0.1                    |
| NEBACETIN OINT 5GR               | 41,272           | 749,796,764      | 1,646          | 0.1                    |
| SANMOL PARACETAMOL SIROP 60ML    | 39,704           | 698,119,904      | 1,968          | 0.1                    |
| POLYSILANE SUSP 180 ML           | 24,981           | 722,729,575      | 1,095          | 0.2                    |

**Tabel 5.7: 10 Produk Terlaris berdasarkan Total Nilai Dipesan**

| Produk                           | Total Nilai      | Total Kuantitas | Jumlah Pesanan | Tingkat Pembatalan (%) |
|:---------------------------------|------------------:|-----------------:|---------------:|-----------------------:|
| POLYSILANE TAB. KUNYAH 5X8TAB    | 3,620,312,279    | 99,082           | 3,688          | 0.1                    |
| PRORIS SUSP 60 ML RASA JERUK     | 3,091,584,783    | 137,435          | 3,382          | 0.1                    |
| MICROLAX GEL OBAT PENCAHAR 5ML   | 3,073,399,175    | 162,354          | 2,557          | 0.1                    |
| MICROLAX 3 X 5 ML                | 2,443,303,870    | 48,128           | 1,711          | 0.1                    |
| POLYSILANE SUSPENSI 100 ML       | 1,806,640,425    | 88,450           | 2,533          | 0.1                    |
| PRORIS FORTE 200MG SUSP 50ML     | 1,486,693,859    | 55,524           | 2,263          | 0.1                    |
| CATAFLAM 50MG TAB 50'S           | 1,279,658,216    | 3,855            | 1,544          | 0.1                    |
| MEFINAL 500MG CAP 100'S          | 1,007,896,840    | 5,901            | 1,770          | 0.1                    |
| NEBACETIN POWDER 5GR             | 933,032,573      | 48,270           | 1,557          | 0.1                    |
| ALBUSMIN 3 BLISTER @ 10 KAPSUL   | 895,939,918      | 5,750            | 1,413          | 0.1                    |

**Insight Bisnis:**
Produk-produk seperti POLYSILANE TAB. KUNYAH 5X8TAB, PRORIS SUSP 60 ML RASA JERUK, dan MICROLAX GEL OBAT PENCAHAR 5ML merupakan tulang punggung penjualan, mendominasi baik dari sisi kuantitas maupun nilai total. Produk-produk ini juga menunjukkan tingkat pembatalan yang sangat rendah (0.1-0.2%), mengindikasikan permintaan pasar yang kuat dan stabilitas dalam pemenuhan.

**Rekomendasi:**
Pastikan ketersediaan stok yang optimal dan rantai pasokan yang efisien untuk produk-produk terlaris ini. Pertimbangkan strategi pemasaran yang menyoroti popularitas dan keandalan produk-produk ini.

#### 5.5.2 Produk dengan Tingkat Pembatalan Tinggi

Meskipun tingkat pembatalan keseluruhan rendah, beberapa produk menunjukkan anomali yang perlu diperhatikan.

**Tabel 5.8: 10 Produk dengan Tingkat Pembatalan Tertinggi (Min. 50 Pesanan)**

| Produk                                   | Tingkat Pembatalan (%) | Total Pesanan | Total Kuantitas |
|:-----------------------------------------|-----------------------:|--------------:|----------------:|
| DARVON 6MG TAB 100'S                     | 4.0                    | 50            | 62              |
| DEOREX B.ODRZ SPR EXT WHT 60ML           | 4.0                    | 50            | 1,048           |
| ACIFAR 400MG KAP 30'S                    | 3.9                    | 51            | 152             |
| WOODS PEPMINT EXPECTORANT 60ML           | 3.9                    | 51            | 222             |
| KOLTON 300MG TAB 50'S                    | 3.9                    | 51            | 75              |
| TRANSPULMIN KIDS 20GR                    | 3.8                    | 52            | 151             |
| MEDIKLIN 1% GEL 15GR                     | 3.8                    | 52            | 127             |
| KOYO SALONPAS HOT MERAH (NEW)            | 3.8                    | 52            | 72              |
| SYNALTEN CREAM 5GR                       | 3.8                    | 53            | 719             |
| VITAL EAR OIL 10 ML                      | 3.8                    | 53            | 279             |

**Insight Bisnis:**
Meskipun dalam volume yang lebih kecil (minimal 50 pesanan), beberapa produk seperti DARVON 6MG TAB 100'S dan DEOREX B.ODRZ SPR EXT WHT 60ML menunjukkan tingkat pembatalan yang relatif tinggi (sekitar 4.0%). Ini jauh lebih tinggi dari rata-rata 0.1-0.2% yang terlihat pada produk terlaris.

**Rekomendasi:**
Selidiki penyebab tingginya tingkat pembatalan untuk produk-produk ini. Apakah ada masalah ketersediaan stok yang konsisten? Masalah kualitas? Perubahan regulasi? Atau mungkin kurangnya permintaan yang menyebabkan pesanan dibatalkan oleh pelanggan? Memahami akar masalah dapat membantu mengambil keputusan apakah akan terus menawarkan produk ini, mencari pemasok alternatif, atau menyesuaikan strategi penjualan.

#### 5.5.3 Perbandingan Kinerja Produk Pharos YN vs. Non-Pharos YN

Memperdalam wawasan dari bagian 5.2, kita bandingkan kinerja rata-rata antar jenis produk.

**Tabel 5.9: Rata-rata Kinerja Produk berdasarkan Status Pharos YN**

| Status Pharos YN | Rata-rata Kuantitas per Produk | Rata-rata Nilai per Produk | Rata-rata Tingkat Pembatalan per Produk (%) | Jumlah Produk |
|:-----------------|-------------------------------:|---------------------------:|--------------------------------------------:|--------------:|
| N                | 309                            | 16,944,605                 | 33.4                                        | 1,201         |
| Y                | 4,433                          | 141,341,003                | 14.6                                        | 216           |

```mermaid
xychart-beta
title "Rata-rata Kuantitas Dipesan per Produk berdasarkan Status Pharos YN"
x-axis "Pharos YN Status"
y-axis "Rata-rata Kuantitas"
x-axis ['N', 'Y']
bar [309.37, 4432.9]
```

```mermaid
xychart-beta
title "Rata-rata Nilai Dipesan per Produk berdasarkan Status Pharos YN"
x-axis "Pharos YN Status"
y-axis "Rata-rata Nilai"
x-axis ['N', 'Y']
bar [16944604.97, 141341002.62]
```

```mermaid
xychart-beta
title "Rata-rata Tingkat Pembatalan per Produk berdasarkan Status Pharos YN"
x-axis "Pharos YN Status"
y-axis "Rata-rata Tingkat Pembatalan (%)"
x-axis ['N', 'Y']
bar [33.4, 14.61]
```

**Insight Bisnis:**
Perbandingan ini sangat mencolok. Meskipun jumlah produk non-Pharos (`N`) jauh lebih banyak (1,201 produk), produk Pharos YN (`Y`) secara rata-rata per produk memiliki kuantitas dan nilai yang berkali-kali lipat lebih tinggi. Selain itu, rata-rata tingkat pembatalan per produk untuk produk Pharos YN jauh lebih rendah (14.6%) dibandingkan non-Pharos YN (33.4%). Ini memperkuat kesimpulan bahwa produk Pharos YN adalah aset strategis yang sangat penting, jauh lebih stabil dan menguntungkan secara keseluruhan.

**Rekomendasi:**
Pertahankan fokus strategis pada pengembangan dan pemasaran produk Pharos YN. Pertimbangkan untuk mengevaluasi portofolio produk non-Pharos YN yang memiliki tingkat pembatalan tinggi atau kontribusi nilai yang rendah. Identifikasi produk non-Pharos YN yang berkinerja baik dan tingkatkan dukungan untuk mereka, sambil mempertimbangkan untuk mengurangi atau menghentikan produk yang secara konsisten berkinerja buruk dan membebani operasional.

### 5.6 Rekomendasi Umum untuk Peningkatan Penjualan dan Kinerja Operasional

Berdasarkan analisis berbagai faktor di atas, berikut adalah rekomendasi strategis untuk meningkatkan penjualan dan kinerja operasional secara menyeluruh:

1.  **Optimalisasi Strategi Penjualan berdasarkan Segmen Outlet**:
    *   **Untuk Outlet Non-AO (Nilai Pesanan Tinggi)**: Pertahankan hubungan yang kuat dan tawarkan program loyalitas yang sesuai. Pertimbangkan kampanye produk bernilai tinggi yang menargetkan segmen ini.
    *   **Untuk Outlet AO (Partisipasi Digital Tinggi)**: Meskipun nilai pesanan rata-rata sedikit lebih rendah, fokus pada peningkatan frekuensi pesanan dan promosi silang (cross-selling) melalui platform online. Pastikan pengalaman digital yang lancar dan personalisasi penawaran.

2.  **Pemanfaatan Kekuatan Produk Pharos YN**:
    *   Lanjutkan investasi dalam produksi, inovasi, dan pemasaran produk Pharos YN. Mereka adalah pilar penjualan dan memiliki tingkat pembatalan yang lebih rendah.
    *   Pertimbangkan program edukasi kepada outlet mengenai keunggulan produk Pharos YN untuk lebih memperkuat pangsa pasar.

3.  **Peningkatan Efisiensi Rantai Pasok**:
    *   **Standarisasi Praktik Gudang**: Pelajari dan adopsi praktik terbaik dari gudang-gudang berkinerja tinggi (terutama di Jakarta) ke gudang lain untuk mengurangi waktu pemenuhan. Ini bisa meliputi optimalisasi tata letak, manajemen inventaris, dan penggunaan teknologi.
    *   **Manajemen Mitra Ekspedisi**: Perkuat hubungan dengan ekspedisi berkinerja terbaik dan pertimbangkan untuk menegosiasikan kembali atau mencari alternatif untuk mitra yang sering menyebabkan keterlambatan. Manfaatkan data durasi pengiriman untuk secara rutin mengevaluasi kinerja.

4.  **Strategi Pembayaran untuk Mendorong Nilai Pesanan**:
    *   Promosikan penggunaan BCA Virtual Account atau metode pembayaran serupa yang terkait dengan rata-rata nilai pesanan yang lebih tinggi.
    *   Pahami kendala atau preferensi di balik penggunaan "Term Of Payment" dan "Kredivo" dan kembangkan strategi untuk meningkatkan nilai pesanan dari segmen tersebut, mungkin melalui insentif atau penawaran khusus.

5.  **Manajemen Portofolio Produk yang Agresif**:
    *   Pertahankan stok optimal untuk produk-produk terlaris dan pilar penjualan dengan tingkat pembatalan rendah.
    *   Selidiki secara proaktif penyebab tingginya tingkat pembatalan untuk produk-produk tertentu. Tindakan bisa berkisar dari perbaikan masalah operasional, peninjauan kembali ketersediaan stok, hingga penghapusan produk yang tidak menguntungkan dari portofolio.

## 6. Analisis Performa Produk

Analisis performa produk merupakan inti dari strategi penjualan dan manajemen inventaris. Bab ini akan mengidentifikasi produk-produk unggulan yang mendorong volume dan nilai penjualan, serta menyoroti produk dengan tingkat pembatalan yang tinggi yang mungkin memerlukan perhatian khusus. Selain itu, kami akan membandingkan kinerja produk yang diproduksi oleh PT. Pharos (`Pharos YN`) dengan produk non-Pharos untuk mengungkap potensi dan risiko dalam portofolio produk.

### 6.1 Produk Terlaris: Pendorong Utama Penjualan

Memahami produk mana yang paling banyak dipesan dan memberikan kontribusi nilai terbesar sangat penting untuk fokus strategis dalam manajemen stok, pemasaran, dan perencanaan produksi.

#### 6.1.1 Produk Terlaris berdasarkan Kuantitas Dipesan

Tabel berikut menunjukkan 10 produk dengan total kuantitas pesanan tertinggi. Produk-produk ini adalah tulang punggung volume penjualan.

**Tabel 6.1: 10 Produk Terlaris berdasarkan Total Kuantitas Dipesan**

| Produk                                 | Total Kuantitas | Total Nilai      | Jumlah Pesanan | Tingkat Pembatalan (%) |
|:---------------------------------------|----------------:|-----------------:|---------------:|-----------------------:|
| MICROLAX GEL OBAT PENCAHAR 5ML         | 162,354         | 3,073,399,175    | 2,557          | 0.1                    |
| PRORIS SUSP 60 ML RASA JERUK           | 137,435         | 3,091,584,783    | 3,382          | 0.1                    |
| POLYSILANE TAB. KUNYAH 5X8TAB          | 99,082          | 3,620,312,279    | 3,688          | 0.1                    |
| POLYSILANE SUSPENSI 100 ML             | 88,450          | 1,806,640,425    | 2,533          | 0.1                    |
| PRORIS FORTE 200MG SUSP 50ML           | 55,524          | 1,486,693,859    | 2,263          | 0.1                    |
| NEBACETIN POWDER 5GR                   | 48,270          | 933,032,573      | 1,557          | 0.1                    |
| MICROLAX 3 X 5 ML                      | 48,128          | 2,443,303,870    | 1,711          | 0.1                    |
| NEBACETIN OINT 5GR                     | 41,272          | 749,796,764      | 1,646          | 0.1                    |
| SANMOL PARACETAMOL SIROP 60ML          | 39,704          | 698,119,904      | 1,968          | 0.1                    |
| POLYSILANE SUSP 180 ML                 | 24,981          | 722,729,575      | 1,095          | 0.2                    |

#### 6.1.2 Produk Terlaris berdasarkan Nilai Dipesan

Tabel ini menampilkan 10 produk yang menghasilkan nilai penjualan tertinggi. Produk-produk ini merupakan kontributor terbesar terhadap pendapatan perusahaan.

**Tabel 6.2: 10 Produk Terlaris berdasarkan Total Nilai Dipesan**

| Produk                                 | Total Nilai      | Total Kuantitas | Jumlah Pesanan | Tingkat Pembatalan (%) |
|:---------------------------------------|-----------------:|----------------:|---------------:|-----------------------:|
| POLYSILANE TAB. KUNYAH 5X8TAB          | 3,620,312,279    | 99,082          | 3,688          | 0.1                    |
| PRORIS SUSP 60 ML RASA JERUK           | 3,091,584,783    | 137,435         | 3,382          | 0.1                    |
| MICROLAX GEL OBAT PENCAHAR 5ML         | 3,073,399,175    | 162,354         | 2,557          | 0.1                    |
| MICROLAX 3 X 5 ML                      | 2,443,303,870    | 48,128          | 1,711          | 0.1                    |
| POLYSILANE SUSPENSI 100 ML             | 1,806,640,425    | 88,450          | 2,533          | 0.1                    |
| PRORIS FORTE 200MG SUSP 50ML           | 1,486,693,859    | 55,524          | 2,263          | 0.1                    |
| CATAFLAM 50MG TAB 50'S                 | 1,279,658,216    | 3,855           | 1,544          | 0.1                    |
| MEFINAL 500MG CAP 100'S                | 1,007,896,840    | 5,901           | 1,770          | 0.1                    |
| NEBACETIN POWDER 5GR                   | 933,032,573      | 48,270          | 1,557          | 0.1                    |
| ALBUSMIN 3 BLISTER @ 10 KAPSUL         | 895,939,918      | 5,750           | 1,413          | 0.1                    |

**Insight Bisnis:**
Produk-produk seperti `POLYSILANE TAB. KUNYAH 5X8TAB`, `PRORIS SUSP 60 ML RASA JERUK`, dan `MICROLAX GEL OBAT PENCAHAR 5ML` secara konsisten muncul di daftar teratas baik berdasarkan kuantitas maupun nilai. `POLYSILANE TAB. KUNYAH 5X8TAB` bahkan memimpin dari sisi total nilai penjualan dengan angka mencapai lebih dari 3,6 miliar Rupiah. Tingkat pembatalan untuk produk-produk terlaris ini sangat rendah, berkisar antara 0.1% hingga 0.2%, menunjukkan permintaan pasar yang stabil dan proses pemenuhan yang efektif. Ini mengindikasikan bahwa produk-produk ini adalah "bintang" portofolio yang harus dipertahankan dan didukung sepenuhnya.

**Rekomendasi:**
1.  **Prioritaskan Ketersediaan Stok**: Pastikan produk-produk terlaris ini selalu tersedia dalam jumlah yang cukup untuk memenuhi permintaan tinggi. Kekurangan stok pada produk-produk inti ini dapat berdampak signifikan pada pendapatan.
2.  **Efisiensi Rantai Pasok**: Optimalkan rantai pasok untuk produk-produk ini, mulai dari produksi hingga pengiriman, untuk mempertahankan tingkat pembatalan yang rendah dan waktu pemenuhan yang cepat.
3.  **Strategi Pemasaran Terarah**: Gunakan produk-produk ini sebagai daya tarik utama dalam kampanye pemasaran, memanfaatkan popularitas dan kepercayaan pelanggan.

### 6.2 Produk dengan Tingkat Pembatalan Tinggi: Area untuk Perbaikan

Meskipun tingkat pembatalan keseluruhan relatif rendah, beberapa produk menunjukkan anomali dengan tingkat pembatalan yang lebih tinggi. Mengidentifikasi dan menganalisis produk-produk ini dapat membantu mengatasi masalah mendasar yang mungkin memengaruhi kepuasan pelanggan dan efisiensi operasional.

Tabel berikut menunjukkan 10 produk dengan tingkat pembatalan tertinggi, yang telah dipesan minimal 50 kali.

**Tabel 6.3: 10 Produk dengan Tingkat Pembatalan Tertinggi (Min. 50 Pesanan)**

| Produk                                   | Tingkat Pembatalan (%) | Total Pesanan | Total Kuantitas |
|:-----------------------------------------|-----------------------:|--------------:|----------------:|
| DARVON 6MG TAB 100'S                     | 4.0                    | 50            | 62              |
| DEOREX B.ODRZ SPR EXT WHT 60ML           | 4.0                    | 50            | 1,048           |
| ACIFAR 400MG KAP 30'S                    | 3.9                    | 51            | 152             |
| WOODS PEPMINT EXPECTORANT 60ML           | 3.9                    | 51            | 222             |
| KOLTON 300MG TAB 50'S                    | 3.9                    | 51            | 75              |
| TRANSPULMIN KIDS 20GR                    | 3.8                    | 52            | 151             |
| MEDIKLIN 1% GEL 15GR                     | 3.8                    | 52            | 127             |
| KOYO SALONPAS HOT MERAH (NEW)            | 3.8                    | 52            | 72              |
| SYNALTEN CREAM 5GR                       | 3.8                    | 53            | 719             |
| VITAL EAR OIL 10 ML                      | 3.8                    | 53            | 279             |

**Insight Bisnis & Anomali:**
Produk-produk seperti `DARVON 6MG TAB 100'S` dan `DEOREX B.ODRZ SPR EXT WHT 60ML` menunjukkan tingkat pembatalan yang relatif tinggi (sekitar 4.0%), jauh di atas rata-rata produk terlaris. Meskipun jumlah pesanan untuk produk-produk ini mungkin tidak setinggi produk terlaris, tingkat pembatalan yang konsisten menunjukkan adanya masalah yang berulang. Potensi penyebab meliputi masalah ketersediaan stok, harga yang tidak kompetitif, promosi yang tidak jelas, atau bahkan perubahan preferensi pasar.

**Rekomendasi:**
1.  **Investigasi Akar Masalah**: Lakukan penyelidikan mendalam untuk setiap produk dalam daftar ini. Apakah ada masalah kronis terkait pasokan, kualitas produk, atau perubahan regulasi yang mempengaruhi penjualan mereka?
2.  **Evaluasi Ulang Portofolio**: Pertimbangkan apakah produk-produk ini masih layak dipertahankan dalam portofolio inti jika masalah pembatalan tidak dapat diatasi.
3.  **Komunikasi Proaktif**: Jika masalahnya terkait ketersediaan stok, tingkatkan komunikasi dengan pelanggan mengenai status stok atau tawarkan alternatif produk yang serupa.

### 6.3 Perbandingan Kinerja Produk Pharos YN vs. Non-Pharos YN

Analisis ini membandingkan kinerja rata-rata produk yang diproduksi oleh PT. Pharos (`Pharos YN: Y`) dengan produk non-Pharos (`Pharos YN: N`), memberikan wawasan tentang kekuatan dan kelemahan relatif dari kedua kategori produk.

#### 6.3.1 Rata-rata Kinerja per Jenis Produk

**Tabel 6.4: Rata-rata Kinerja Produk berdasarkan Status Pharos YN**

| Status Pharos YN | Rata-rata Kuantitas per Produk | Rata-rata Nilai per Produk | Rata-rata Tingkat Pembatalan per Produk (%) | Jumlah Produk |
|:-----------------|-------------------------------:|---------------------------:|--------------------------------------------:|--------------:|
| N                | 309                            | 16,944,605                 | 33.4                                        | 1,201         |
| Y                | 4,433                          | 141,341,003                | 14.6                                        | 216           |

**Insight Bisnis:**
Perbandingan ini menunjukkan perbedaan yang mencolok. Meskipun jumlah produk non-Pharos (`N`) jauh lebih banyak (1,201 produk), produk Pharos YN (`Y`) secara rata-rata per produk memiliki kuantitas dan nilai yang berkali-kali lipat lebih tinggi. Rata-rata kuantitas produk Pharos YN (4,433 unit) jauh melampaui non-Pharos YN (309 unit). Demikian pula, rata-rata nilai produk Pharos YN (141,341,003 Rupiah) berkali-kali lipat lebih besar daripada non-Pharos YN (16,944,605 Rupiah).

Lebih lanjut, rata-rata tingkat pembatalan per produk untuk produk Pharos YN jauh lebih rendah (14.6%) dibandingkan non-Pharos YN (33.4%). Ini menunjukkan bahwa produk Pharos YN tidak hanya lebih menguntungkan dari segi penjualan, tetapi juga lebih stabil dan andal dalam proses pemenuhan.

**Visualisasi Perbandingan Kinerja Pharos YN vs. Non-Pharos YN:**
```mermaid
xychart-beta
title "Rata-rata Kuantitas Dipesan per Produk berdasarkan Status Pharos YN"
x-axis "Pharos YN Status"
y-axis "Rata-rata Kuantitas"
x-axis ['N', 'Y']
bar [309.37, 4432.9]
```
```mermaid
xychart-beta
title "Rata-rata Nilai Dipesan per Produk berdasarkan Status Pharos YN"
x-axis "Pharos YN Status"
y-axis "Rata-rata Nilai"
x-axis ['N', 'Y']
bar [16944604.97, 141341002.62]
```
```mermaid
xychart-beta
title "Rata-rata Tingkat Pembatalan per Produk berdasarkan Status Pharos YN"
x-axis "Pharos YN Status"
y-axis "Rata-rata Tingkat Pembatalan (%)"
x-axis ['N', 'Y']
bar [33.4, 14.61]
```

#### 6.3.2 Produk Pharos YN (Y) Teratas berdasarkan Nilai

Berikut adalah 5 produk Pharos YN teratas yang paling berkontribusi pada total nilai penjualan.

**Tabel 6.5: 5 Produk Pharos YN Teratas berdasarkan Total Nilai Dipesan**

| Produk                                 | Total Nilai      | Total Kuantitas | Tingkat Pembatalan (%) |
|:---------------------------------------|-----------------:|----------------:|-----------------------:|
| POLYSILANE TAB. KUNYAH 5X8TAB          | 3,620,312,279    | 99,082          | 0.1                    |
| PRORIS SUSP 60 ML RASA JERUK           | 3,091,584,783    | 137,435         | 0.1                    |
| MICROLAX GEL OBAT PENCAHAR 5ML         | 3,073,399,175    | 162,354         | 0.1                    |
| MICROLAX 3 X 5 ML                      | 2,443,303,870    | 48,128          | 0.1                    |
| POLYSILANE SUSPENSI 100 ML             | 1,806,640,425    | 88,450          | 0.1                    |

#### 6.3.3 Produk Non-Pharos YN (N) Teratas berdasarkan Nilai

Berikut adalah 5 produk non-Pharos YN teratas yang paling berkontribusi pada total nilai penjualan.

**Tabel 6.6: 5 Produk Non-Pharos YN Teratas berdasarkan Total Nilai Dipesan**

| Produk                                 | Total Nilai      | Total Kuantitas | Tingkat Pembatalan (%) |
|:---------------------------------------|-----------------:|----------------:|-----------------------:|
| CATAFLAM 50MG TAB 50'S                 | 1,279,658,216    | 3,855           | 0.1                    |
| MEFINAL 500MG CAP 100'S                | 1,007,896,840    | 5,901           | 0.1                    |
| SANMOL PARACETAMOL SIROP 60ML          | 698,119,904      | 39,704          | 0.1                    |
| ARDIUM 500MG 4BLST @15 TAB (N)         | 610,628,766      | 1,086           | 0.4                    |
| FOLAMIL GENIO ISI 30 KAPSUL            | 594,044,850      | 4,160           | 0.2                    |

**Rekomendasi:**
1.  **Fokus Strategis pada Produk Pharos YN**: Pertahankan dan tingkatkan investasi pada pengembangan, produksi, dan pemasaran produk Pharos YN. Mereka adalah aset inti perusahaan yang mendorong nilai penjualan dan memiliki tingkat risiko pembatalan yang lebih rendah.
2.  **Evaluasi Portofolio Non-Pharos YN**: Lakukan audit rutin terhadap produk non-Pharos YN. Identifikasi produk non-Pharos YN yang berkinerja baik (seperti yang tercantum di Tabel 6.6) dan pastikan mereka mendapatkan dukungan yang memadai. Untuk produk non-Pharos YN yang berkinerja buruk atau memiliki tingkat pembatalan tinggi, pertimbangkan strategi de-prioritasasi, pengurangan stok, atau bahkan penghapusan dari portofolio untuk mengurangi beban operasional dan mengalihkan sumber daya ke produk yang lebih menguntungkan.
3.  **Cross-Selling dan Bundling**: Manfaatkan popularitas produk Pharos YN untuk strategi cross-selling dengan produk non-Pharos YN yang relevan, atau tawarkan bundling untuk meningkatkan nilai rata-rata pesanan.

### 6.4 Rekomendasi Umum untuk Peningkatan Portofolio Produk

Secara keseluruhan, analisis performa produk mengungkapkan bahwa PT. Pharos memiliki lini produk inti yang sangat kuat dan stabil, yaitu produk Pharos YN. Namun, ada potensi perbaikan dalam manajemen produk non-Pharos YN dan penanganan pembatalan produk tertentu.

1.  **Penguatan Lini Produk Inti**: Lanjutkan untuk mendukung produk-produk Pharos YN teratas dengan alokasi sumber daya yang optimal. Ini termasuk investasi dalam penelitian dan pengembangan, peningkatan kapasitas produksi, dan kampanye pemasaran yang kuat.
2.  **Manajemen Portofolio Berbasis Data**: Tinjau secara berkala performa seluruh produk (baik Pharos YN maupun non-Pharos YN) berdasarkan kuantitas, nilai, dan tingkat pembatalan. Gunakan data ini untuk membuat keputusan yang tepat mengenai pengenalan produk baru, promosi produk yang ada, atau penghapusan produk yang tidak menguntungkan.
3.  **Peningkatan Akurasi Prediksi Permintaan**: Tingkatkan model prediksi permintaan untuk produk, terutama untuk produk terlaris, guna meminimalkan risiko kehabisan stok atau kelebihan stok yang dapat menyebabkan pembatalan atau biaya penyimpanan.
4.  **Umpan Balik Pelanggan dan Pasar**: Lakukan survei atau analisis sentimen pelanggan untuk memahami mengapa produk tertentu dibatalkan atau mengapa produk Pharos YN begitu diminati. Umpan balik ini dapat memberikan wawasan kualitatif yang berharga untuk mendukung analisis kuantitatif.

Dengan menerapkan rekomendasi ini, perusahaan dapat mengoptimalkan portofolio produknya, meningkatkan efisiensi operasional, dan pada akhirnya mendorong pertumbuhan penjualan yang lebih berkelanjutan.

## 7. Segmentasi Pelanggan

Untuk memahami beragam karakteristik pelanggan (outlet) dan merumuskan strategi bisnis yang lebih tertarget, kami melakukan segmentasi pelanggan menggunakan metode *K-Means Clustering*. Pendekatan ini mengelompokkan outlet berdasarkan pola perilaku pembelian dan pemenuhan pesanan mereka. Analisis ini memanfaatkan fitur-fitur yang telah direkayasa, termasuk total nilai penjualan, total kuantitas penjualan, jumlah pesanan, tingkat pembatalan, durasi pemenuhan rata-rata, rasio preferensi produk Pharos YN, dan partisipasi dalam program Apotek Online (AO YN). Fitur-fitur ini sebelumnya telah ditransformasi (menggunakan transformasi log untuk mengatasi kemiringan data) dan distandardisasi untuk memastikan bahwa semua fitur berkontribusi secara proporsional dalam proses klastering.

Total **4,735** outlet berhasil dikelompokkan menjadi **4** segmen (klaster) yang berbeda.

### 7.1 Ringkasan Klaster Pelanggan

Tabel berikut menyajikan nilai rata-rata dari setiap fitur yang telah distandardisasi untuk setiap klaster. Penting untuk dicatat bahwa nilai-nilai ini adalah representasi relatif (skala standar) dari karakteristik setiap klaster dibandingkan dengan rata-rata keseluruhan, bukan nilai absolut dalam satuan aslinya. Nilai positif menunjukkan karakteristik yang lebih tinggi dari rata-rata, sedangkan nilai negatif menunjukkan karakteristik yang lebih rendah dari rata-rata.

**Tabel 7.1: Ringkasan Klaster Pelanggan (Nilai Rata-rata Fitur yang Distandardisasi)**

| Klaster | Nilai Penjualan Total Rata-rata (Terskalakan) | Kuantitas Penjualan Total Rata-rata (Terskalakan) | Jumlah Pesanan Rata-rata (Terskalakan) | Tingkat Pembatalan Rata-rata (Terskalakan) | Durasi Pemenuhan Rata-rata (Hari, Terskalakan) | Rasio Preferensi Produk Pharos YN Rata-rata (Terskalakan) | Partisipasi AO YN Rata-rata (Terskalakan) | Jumlah Outlet |
|--------:|----------------------------------------------:|--------------------------------------------------:|-----------------------------------------:|---------------------------------------------:|------------------------------------------------:|---------------------------------------------------------------:|--------------------------------------------:|--------------:|
| 0       | 0.01                                          | 0.01                                              | -0.44                                    | 3.69                                         | 0.32                                            | -0.01                                                          | -0.14                                       | 250           |
| 1       | 1.02                                          | 1.06                                              | 0.72                                     | -0.14                                        | 0.02                                            | -0.09                                                          | -0.59                                       | 1,547         |
| 2       | -0.58                                         | -0.57                                             | -0.50                                    | -0.32                                        | -0.05                                           | 0.15                                                           | -0.30                                       | 2,013         |
| 3       | 1.01                                          | 0.86                                              | 1.14                                     | -0.08                                        | -0.02                                           | -0.17                                                          | 1.68                                        | 925           |

### 7.2 Interpretasi Segmen Pelanggan

Berdasarkan nilai fitur yang distandardisasi, setiap klaster menunjukkan profil yang unik:

#### Klaster 0: "Outlet dengan Tingkat Pembatalan Sangat Tinggi dan Efisiensi Sedang" (Jumlah: 250 Outlet)
*   **Karakteristik Utama**: Klaster ini menonjol dengan tingkat pembatalan pesanan yang sangat tinggi (nilai terskalakan 3.69, jauh di atas rata-rata), yang menjadi fitur pembeda utamanya. Meskipun nilai penjualan dan kuantitas rata-ratanya mendekati rata-rata keseluruhan (0.01), jumlah pesanannya sedikit di bawah rata-rata (-0.44). Durasi pemenuhan mereka sedikit lebih lambat dari rata-rata (0.32), sementara preferensi produk Pharos YN dan partisipasi AO YN mereka cenderung mendekati rata-rata atau sedikit di bawah.
*   **Insight Bisnis**: Ini adalah segmen berisiko tinggi. Tingginya tingkat pembatalan mengindikasikan masalah serius yang berulang, seperti ketersediaan stok yang buruk, kualitas produk yang tidak konsisten, atau perubahan pesanan yang sering. Durasi pemenuhan yang sedikit lebih lambat juga dapat berkontribusi pada ketidakpuasan.
*   **Anomali**: Tingkat pembatalan yang sangat tinggi membutuhkan investigasi mendalam.

#### Klaster 1: "Outlet Bernilai Tinggi, Pesanan Sering, Pembatalan Rendah, Tanpa Fokus Apotek Online" (Jumlah: 1,547 Outlet)
*   **Karakteristik Utama**: Klaster ini menunjukkan kinerja penjualan yang sangat baik dengan nilai penjualan total (1.02) dan kuantitas penjualan total (1.06) yang tinggi. Jumlah pesanan mereka juga di atas rata-rata (0.72) dengan tingkat pembatalan yang relatif rendah (-0.14) dan durasi pemenuhan mendekati rata-rata (0.02). Namun, mereka memiliki partisipasi AO YN yang rendah (-0.59) dan preferensi produk Pharos YN yang juga sedikit di bawah rata-rata (-0.09).
*   **Insight Bisnis**: Ini adalah segmen pelanggan yang sangat berharga dan stabil. Mereka adalah pembeli tradisional yang loyal dengan volume pembelian besar dan cenderung tidak membatalkan pesanan. Mereka tidak terlalu aktif dalam ekosistem Apotek Online.
*   **Peluang**: Ada potensi untuk meningkatkan preferensi produk Pharos YN di segmen ini.

#### Klaster 2: "Outlet Volume Rendah dengan Efisiensi Tinggi dan Preferensi Pharos YN" (Jumlah: 2,013 Outlet)
*   **Karakteristik Utama**: Ini adalah klaster terbesar yang dicirikan oleh nilai penjualan total (-0.58) dan kuantitas penjualan total (-0.57) yang rendah, serta jumlah pesanan di bawah rata-rata (-0.50). Namun, mereka memiliki tingkat pembatalan yang sangat rendah (-0.32) dan durasi pemenuhan yang cepat (-0.05), menunjukkan efisiensi operasional yang sangat baik. Mereka juga menunjukkan preferensi yang lebih tinggi terhadap produk Pharos YN (0.15) tetapi partisipasi AO YN yang rendah (-0.30).
*   **Insight Bisnis**: Meskipun volume pesanan kecil, outlet ini sangat efisien dan cenderung setia pada produk Pharos YN. Mereka adalah "pelanggan kecil yang mudah ditangani" dan merupakan basis yang kuat untuk produk-produk inti perusahaan.
*   **Anomali**: Nilai penjualan yang rendah, namun preferensi Pharos YN tinggi dan efisiensi pemenuhan terbaik.

#### Klaster 3: "Pelanggan Premium Apotek Online dengan Volume dan Frekuensi Pesanan Tinggi" (Jumlah: 925 Outlet)
*   **Karakteristik Utama**: Klaster ini menonjol dengan partisipasi AO YN yang sangat tinggi (1.68), jauh di atas rata-rata. Mereka juga menunjukkan nilai penjualan total (1.01) dan kuantitas total (0.86) yang tinggi, dengan jumlah pesanan tertinggi (1.14). Tingkat pembatalan mereka rendah (-0.08) dan durasi pemenuhan juga cepat (-0.02). Menariknya, preferensi mereka terhadap produk Pharos YN adalah yang terendah (-0.17).
*   **Insight Bisnis**: Ini adalah segmen pelanggan modern dan berdaya beli tinggi yang aktif di platform Apotek Online. Mereka melakukan banyak pesanan dengan nilai besar dan dilayani dengan efisien. Meskipun nilai mereka tinggi, preferensi terhadap produk Pharos YN relatif rendah.
*   **Peluang**: Potensi untuk meningkatkan penjualan produk Pharos YN di antara segmen yang aktif secara digital ini.

### 7.3 Visualisasi Karakteristik Klaster

Berikut adalah visualisasi rata-rata fitur yang distandardisasi untuk setiap klaster, membantu membandingkan profil mereka secara intuitif:

```mermaid
xychart-beta
title "Nilai Penjualan Total Rata-rata berdasarkan Klaster Pelanggan (Terskalakan)"
x-axis "Klaster"
y-axis "Nilai Penjualan Total Rata-rata (Terskalakan)"
x-axis ['Klaster 0', 'Klaster 1', 'Klaster 2', 'Klaster 3']
bar [0.01, 1.02, -0.58, 1.01]
```
```mermaid
xychart-beta
title "Jumlah Pesanan Rata-rata berdasarkan Klaster Pelanggan (Terskalakan)"
x-axis "Klaster"
y-axis "Jumlah Pesanan Rata-rata (Terskalakan)"
x-axis ['Klaster 0', 'Klaster 1', 'Klaster 2', 'Klaster 3']
bar [-0.44, 0.72, -0.50, 1.14]
```
```mermaid
xychart-beta
title "Durasi Pemenuhan Rata-rata berdasarkan Klaster Pelanggan (Hari, Terskalakan)"
x-axis "Klaster"
y-axis "Durasi Pemenuhan Rata-rata (Hari, Terskalakan)"
x-axis ['Klaster 0', 'Klaster 1', 'Klaster 2', 'Klaster 3']
bar [0.32, 0.02, -0.05, -0.02]
```
```mermaid
xychart-beta
title "Rasio Preferensi Produk Pharos YN Rata-rata berdasarkan Klaster Pelanggan (Terskalakan)"
x-axis "Klaster"
y-axis "Rasio Preferensi Produk Pharos YN Rata-rata (Terskalakan)"
x-axis ['Klaster 0', 'Klaster 1', 'Klaster 2', 'Klaster 3']
bar [-0.01, -0.09, 0.15, -0.17]
```
```mermaid
xychart-beta
title "Partisipasi AO YN Rata-rata berdasarkan Klaster Pelanggan (Terskalakan)"
x-axis "Klaster"
y-axis "Partisipasi AO YN Rata-rata (Terskalakan)"
x-axis ['Klaster 0', 'Klaster 1', 'Klaster 2', 'Klaster 3']
bar [-0.14, -0.59, -0.30, 1.68]
```

### 7.4 Rekomendasi Berbasis Segmen Pelanggan

Segmentasi ini memberikan kerangka kerja untuk mengembangkan strategi yang disesuaikan dengan kebutuhan dan karakteristik setiap kelompok pelanggan:

1.  **Untuk Klaster 0 ("Outlet dengan Tingkat Pembatalan Sangat Tinggi")**:
    *   **Investigasi Mendalam**: Segera identifikasi akar penyebab tingginya tingkat pembatalan. Lakukan survei pelanggan, analisis riwayat pesanan (misalnya, apakah sering ada masalah stok atau pengiriman yang salah), dan periksa proses internal yang melibatkan outlet ini.
    *   **Manajemen Proaktif**: Terapkan sistem peringatan dini untuk pesanan dari klaster ini yang menunjukkan potensi pembatalan. Berikan perhatian khusus pada pemenuhan pesanan mereka.
    *   **Edukasi dan Komunikasi**: Jika masalahnya terkait dengan kesalahpahaman produk atau proses, berikan edukasi dan tingkatkan komunikasi untuk mengurangi pembatalan di masa mendatang.

2.  **Untuk Klaster 1 ("Outlet Bernilai Tinggi, Pesanan Sering, Pembatalan Rendah, Tanpa Fokus Apotek Online")**:
    *   **Program Loyalitas Tradisional**: Fokus pada mempertahankan loyalitas mereka melalui layanan pelanggan yang personal, kunjungan langsung (jika relevan), dan program insentif yang menghargai volume pembelian mereka.
    *   **Promosi Produk Pharos YN**: Meskipun mereka bernilai tinggi, preferensi Pharos YN mereka di bawah rata-rata. Pertimbangkan untuk memperkenalkan atau mempromosikan produk Pharos YN yang relevan kepada mereka secara bertahap melalui sales representatif atau penawaran khusus.
    *   **Peluang Migrasi AO YN**: Secara hati-hati kenalkan manfaat program Apotek Online, tetapi jangan memaksa, karena mereka mungkin lebih memilih saluran tradisional.

3.  **Untuk Klaster 2 ("Outlet Volume Rendah dengan Efisiensi Tinggi dan Preferensi Pharos YN")**:
    *   **Pertahankan Efisiensi**: Pastikan standar layanan dan kecepatan pemenuhan yang tinggi terus dipertahankan untuk klaster ini. Mereka menghargai efisiensi.
    *   **Cross-selling Produk Pharos YN**: Manfaatkan preferensi mereka terhadap produk Pharos YN untuk menawarkan variasi atau produk baru dalam lini tersebut.
    *   **Potensi Pertumbuhan**: Meskipun volume rendah, basis pelanggan yang besar ini memiliki potensi untuk tumbuh. Berikan insentif untuk meningkatkan volume pesanan mereka atau frekuensi pembelian tanpa mengorbankan efisiensi.

4.  **Untuk Klaster 3 ("Pelanggan Premium Apotek Online dengan Volume dan Frekuensi Pesanan Tinggi")**:
    *   **Optimalisasi Platform Online**: Pastikan pengalaman pengguna di platform Apotek Online optimal, mulus, dan menawarkan fitur-fitur yang mereka hargai.
    *   **Pemasaran Digital yang Ditargetkan**: Manfaatkan data perilaku online mereka untuk menawarkan promosi dan rekomendasi produk yang dipersonalisasi.
    *   **Strategi Produk Pharos YN**: Meskipun preferensi Pharos YN mereka rendah, karena mereka adalah pelanggan bernilai tinggi dan digital-savvy, ada peluang untuk meningkatkan penjualan produk Pharos YN melalui kampanye digital yang menarik dan informatif, menyoroti keunggulan produk Pharos YN.
    *   **Umpan Balik Inovasi**: Libatkan klaster ini dalam uji coba fitur baru di platform Apotek Online atau produk baru, karena mereka cenderung adaptif terhadap inovasi.

Dengan menerapkan strategi yang disesuaikan ini, perusahaan dapat mengoptimalkan upaya penjualan dan pemasaran, meningkatkan kepuasan pelanggan di setiap segmen, dan pada akhirnya mendorong pertumbuhan bisnis secara keseluruhan.

## 8. Kesimpulan dan Rekomendasi

Pada bab terakhir laporan Analisis Data Eksplorasi (EDA) ini, kami merangkum temuan-temuan kunci dan menyajikan rekomendasi strategis yang ditujukan untuk meningkatkan kinerja operasional, penjualan, dan mengoptimalkan portofolio produk. Berdasarkan analisis data pemenuhan pesanan pelanggan dari periode Juni hingga Juli 2026, kami telah mengidentifikasi berbagai insight yang dapat ditindaklanjuti untuk mendorong pertumbuhan bisnis dan kepuasan pelanggan.

### 8.1 Kesimpulan Utama

Analisis mendalam terhadap 120,805 catatan transaksi dari 4,735 outlet unik telah menghasilkan beberapa kesimpulan penting:

*   **Efisiensi Operasional yang Kuat dengan Tantangan Logistik Eksternal**:
    Proses internal dari penerimaan pesanan hingga persiapan di gudang (Order ke SP dan SP ke DO) menunjukkan efisiensi yang sangat tinggi, rata-rata kurang dari setengah hari. Namun, tahap pengiriman dari gudang ke pelanggan (DO ke Pengiriman) merupakan bottleneck utama, dengan rata-rata 1.57 hari dan beberapa kasus ekstrem yang mencapai lebih dari 60 hari. Tingkat pembatalan pada level item transaksi (1.1%) tergolong sangat rendah, namun pada level Repeat Order (RO) mencapai 5.7%. Ditemukan juga perbedaan signifikan antara kuantitas (7.0%) dan nilai (5.7%) pesanan awal dengan yang benar-benar dikirim/dicatat pada packing list. Gudang-gudang di area Jakarta (JAKSEL, JAKTIM, JAKBAR) dan ekspedisi internal, serta beberapa ekspedisi eksternal seperti EXPD JAKBAR, menunjukkan kinerja pemenuhan dan pengiriman tercepat.

*   **Produk Pharos YN sebagai Penopang Utama Bisnis**:
    Produk yang diproduksi oleh PT. Pharos (`Pharos YN: Y`) secara konsisten menunjukkan performa penjualan yang unggul. Rata-rata nilai per item dan kuantitas per item produk Pharos YN jauh lebih tinggi dibandingkan produk non-Pharos. Lebih jauh, analisis per produk menunjukkan bahwa produk Pharos YN secara rata-rata memiliki nilai dan kuantitas pesanan yang berkali-kali lipat lebih besar, serta tingkat pembatalan yang lebih rendah (14.6%) dibandingkan produk non-Pharos YN (33.4%). Produk-produk seperti `POLYSILANE TAB. KUNYAH 5X8TAB`, `PRORIS SUSP 60 ML RASA JERUK`, dan `MICROLAX GEL OBAT PENCAHAR 5ML` merupakan pendorong utama volume dan nilai penjualan, dengan tingkat pembatalan yang sangat minim (0.1-0.2%). Sebaliknya, beberapa produk seperti `DARVON 6MG TAB 100'S` dan `DEOREX B.ODRZ SPR EXT WHT 60ML` memiliki tingkat pembatalan yang relatif tinggi (sekitar 4.0%).

*   **Segmentasi Pelanggan Menawarkan Peluang Strategis yang Bertarget**:
    Melalui klastering K-Means, 4,735 outlet pelanggan berhasil dikelompokkan menjadi empat segmen dengan karakteristik yang berbeda.
    *   **Klaster 0 ("Outlet dengan Tingkat Pembatalan Sangat Tinggi")**: Sekitar 250 outlet ini memiliki nilai penjualan dan kuantitas sedang, namun tingkat pembatalan yang sangat tinggi, menunjukkan adanya masalah berulang yang perlu segera ditangani.
    *   **Klaster 1 ("Outlet Bernilai Tinggi, Pesanan Sering, Tradisional")**: Terdiri dari 1,547 outlet, segmen ini sangat berharga dengan volume pembelian besar, frekuensi pesanan tinggi, tingkat pembatalan rendah, namun kurang aktif di program Apotek Online dan kurang preferensi pada produk Pharos YN.
    *   **Klaster 2 ("Outlet Volume Rendah, Sangat Efisien, Pro-Pharos")**: Klaster terbesar dengan 2,013 outlet ini memiliki volume penjualan rendah, namun sangat efisien dalam pemenuhan pesanan, tingkat pembatalan sangat rendah, dan preferensi tinggi terhadap produk Pharos YN.
    *   **Klaster 3 ("Pelanggan Premium Apotek Online")**: 925 outlet ini adalah segmen modern yang sangat aktif di program Apotek Online, melakukan pesanan dengan nilai dan frekuensi tinggi, serta menikmati pemenuhan yang cepat, meskipun preferensi terhadap produk Pharos YN mereka relatif rendah.

    Visualisasi profil rata-rata fitur yang distandardisasi untuk setiap klaster dapat dilihat pada grafik berikut:

    ```mermaid
    xychart-beta
    title "Nilai Penjualan Total Rata-rata berdasarkan Klaster Pelanggan (Terskalakan)"
    x-axis "Klaster"
    y-axis "Nilai Penjualan Total Rata-rata (Terskalakan)"
    x-axis ['Klaster 0', 'Klaster 1', 'Klaster 2', 'Klaster 3']
    bar [0.01, 1.02, -0.58, 1.01]
    ```
    ```mermaid
    xychart-beta
    title "Jumlah Pesanan Rata-rata berdasarkan Klaster Pelanggan (Terskalakan)"
    x-axis "Klaster"
    y-axis "Jumlah Pesanan Rata-rata (Terskalakan)"
    x-axis ['Klaster 0', 'Klaster 1', 'Klaster 2', 'Klaster 3']
    bar [-0.44, 0.72, -0.50, 1.14]
    ```
    ```mermaid
    xychart-beta
    title "Durasi Pemenuhan Rata-rata berdasarkan Klaster Pelanggan (Hari, Terskalakan)"
    x-axis "Klaster"
    y-axis "Durasi Pemenuhan Rata-rata (Hari, Terskalakan)"
    x-axis ['Klaster 0', 'Klaster 1', 'Klaster 2', 'Klaster 3']
    bar [0.32, 0.02, -0.05, -0.02]
    ```
    ```mermaid
    xychart-beta
    title "Rasio Preferensi Produk Pharos YN Rata-rata berdasarkan Klaster Pelanggan (Terskalakan)"
    x-axis "Klaster"
    y-axis "Rasio Preferensi Produk Pharos YN Rata-rata (Terskalakan)"
    x-axis ['Klaster 0', 'Klaster 1', 'Klaster 2', 'Klaster 3']
    bar [-0.01, -0.09, 0.15, -0.17]
    ```
    ```mermaid
    xychart-beta
    title "Partisipasi AO YN Rata-rata berdasarkan Klaster Pelanggan (Terskalakan)"
    x-axis "Klaster"
    y-axis "Partisipasi AO YN Rata-rata (Terskalakan)"
    x-axis ['Klaster 0', 'Klaster 1', 'Klaster 2', 'Klaster 3']
    bar [-0.14, -0.59, -0.30, 1.68]
    ```

*   **Faktor Penentu Nilai Pesanan**:
    Outlet yang tidak berpartisipasi dalam program Apotek Online (`AO YN: N`) cenderung memiliki nilai pesanan rata-rata yang lebih tinggi. Metode pembayaran `BCA Virtual Account` berkorelasi dengan rata-rata nilai pesanan tertinggi, menunjukkan preferensi pelanggan bernilai besar terhadap metode ini.

### 8.2 Rekomendasi Strategis

Berdasarkan kesimpulan di atas, kami merekomendasikan serangkaian tindakan strategis:

#### 1. Optimalisasi Rantai Pasok dan Efisiensi Operasional

*   **Fokus pada Pengurangan Durasi DO ke Pengiriman**: Identifikasi dan analisis penyebab utama durasi pengiriman yang panjang, terutama untuk kasus-kasus ekstrem. Pertimbangkan untuk memperluas jangkauan atau kapasitas ekspedisi internal di area-area strategis, atau melakukan negosiasi ulang *Service Level Agreement* (SLA) yang lebih ketat dengan ekspedisi eksternal berkinerja rendah. Pelajari dan terapkan praktik terbaik dari gudang berkinerja tinggi seperti PHARMANET JAKSEL dan JAKTIM.
*   **Perbaiki Inkonsistensi Kuantitas dan Nilai Pesanan**: Lakukan audit rutin dan investigasi mendalam terhadap semua pesanan yang menunjukkan perbedaan antara kuantitas/nilai yang dipesan dan yang dikirim. Implementasikan mekanisme pencatatan yang jelas untuk alasan perbedaan ini (misalnya, stok tidak tersedia, pembatalan sebagian, atau penyesuaian harga). Ini akan mengurangi potensi kerugian dan meningkatkan kepercayaan pelanggan.
*   **Perbaiki Kualitas Data `Tgl Diterima`**: Anomali tanggal `1970-01-02` pada kolom `Tgl Diterima` mengindikasikan masalah dalam pencatatan atau integrasi data. Perbaiki proses pengumpulan data ini untuk memastikan akurasi metrik durasi pemenuhan pesanan di masa mendatang.

#### 2. Pengelolaan Portofolio Produk yang Berkelanjutan

*   **Perkuat Posisi Produk Pharos YN**: Lanjutkan investasi pada riset, pengembangan, produksi, dan pemasaran produk Pharos YN. Mereka adalah aset inti yang mendorong penjualan dan memiliki risiko pembatalan yang lebih rendah. Pastikan ketersediaan stok optimal untuk produk-produk terlaris dari Pharos YN.
*   **Evaluasi Produk dengan Tingkat Pembatalan Tinggi**: Lakukan analisis akar masalah untuk produk-produk non-Pharos YN atau produk Pharos YN yang menunjukkan tingkat pembatalan signifikan (misalnya, `DARVON 6MG TAB 100'S` dengan 4.0% pembatalan). Pertimbangkan apakah masalahnya terkait dengan ketersediaan, harga, atau daya tarik pasar, dan putuskan apakah akan menyesuaikan strategi, atau bahkan de-prioritasi produk tersebut dari portofolio.
*   **Manfaatkan Potensi Cross-Selling dan Bundling**: Pertimbangkan untuk menggabungkan produk terlaris dengan produk baru atau produk yang kurang populer dalam bentuk paket, terutama yang melibatkan produk Pharos YN, untuk meningkatkan nilai rata-rata pesanan dan memperkenalkan produk lain kepada pelanggan.

#### 3. Strategi Pemasaran dan Penjualan Berbasis Segmen Pelanggan

*   **Untuk Klaster 0 ("Outlet dengan Tingkat Pembatalan Sangat Tinggi")**: Segera lakukan intervensi proaktif. Hubungi outlet-outlet ini untuk memahami masalah yang mereka hadapi. Tawarkan dukungan pelanggan yang lebih intensif, pantau pesanan mereka dengan cermat, dan berikan insentif untuk mengurangi pembatalan.
*   **Untuk Klaster 1 ("Outlet Bernilai Tinggi, Tradisional")**: Fokus pada strategi retensi. Berikan layanan pelanggan yang personal, pertimbangkan program loyalitas eksklusif yang menghargai volume pembelian mereka. Secara perlahan, kenalkan produk Pharos YN baru atau yang relevan untuk meningkatkan preferensi mereka tanpa mengganggu pola pembelian tradisional.
*   **Untuk Klaster 2 ("Outlet Volume Rendah, Sangat Efisien, Pro-Pharos")**: Pertahankan standar layanan yang tinggi dan efisiensi pemenuhan yang telah mereka nikmati. Manfaatkan preferensi kuat mereka terhadap produk Pharos YN untuk menawarkan varian baru atau produk pelengkap dalam lini yang sama.
*   **Untuk Klaster 3 ("Pelanggan Premium Apotek Online")**: Optimalkan pengalaman pengguna pada platform Apotek Online. Kembangkan kampanye pemasaran digital yang dipersonalisasi untuk mendorong pembelian produk Pharos YN melalui platform ini. Selalu berinovasi dengan fitur-fitur baru di Apotek Online untuk menjaga mereka tetap terlibat.

#### 4. Peningkatan Strategi Pembayaran

*   **Promosikan BCA Virtual Account**: Manfaatkan korelasi kuat antara BCA Virtual Account dengan nilai pesanan tinggi. Tawarkan insentif atau kemudahan tambahan untuk mendorong lebih banyak pelanggan menggunakan metode pembayaran ini.
*   **Pahami Metode Pembayaran Lain**: Lakukan riset untuk memahami motivasi di balik penggunaan metode pembayaran seperti `Term Of Payment` atau `Kredivo` dan bagaimana nilai pesanan rata-rata dari pelanggan ini dapat ditingkatkan, mungkin melalui penawaran khusus atau struktur pembayaran yang fleksibel.

#### 5. Peningkatan Kualitas Data dan Analitik Berkelanjutan

*   **Pencatatan Alasan Pembatalan**: Implementasikan sistem yang memungkinkan pencatatan alasan spesifik pembatalan pesanan. Data ini sangat vital untuk analisis akar masalah dan pencegahan di masa depan.
*   **Verifikasi Konsistensi Identifier Outlet (`Cmc`)**: Selidiki mengapa `Cmc` memiliki jumlah unik yang lebih sedikit dibandingkan `KodePI` atau `OutCode`. Pastikan semua identifier outlet konsisten dan unik untuk menghindari ambiguitas dalam analisis pelanggan.
*   **Pemantauan Metrik Kunci**: Lanjutkan pemantauan rutin terhadap metrik-metrik kinerja utama seperti durasi pemenuhan, tingkat pembatalan, dan performa produk. Gunakan wawasan berkelanjutan dari data ini untuk adaptasi strategis yang dinamis.

Dengan mengimplementasikan rekomendasi-rekomendasi ini, perusahaan dapat secara proaktif mengatasi tantangan operasional, memaksimalkan potensi penjualan, dan membangun hubungan pelanggan yang lebih kuat, pada akhirnya mendorong pertumbuhan dan profitabilitas yang berkelanjutan.