Di Indonesia, ada tiga jenis distribusi yang umum dikenal dan digunakan dalam berbagai sektor ekonomi. Ketiga jenis distribusi tersebut adalah:
- Distribusi Konvensional
- Distribusi Modern
- Distribusi Langsung
Distribusi konvensional dapat diartikan sebagai pengiriman produk dari produsen ke konsumen melalui saluran tradisional. Biasanya, produk tersebut dijual melalui toko-toko retail, pengecer, atau pedagang kecil. Salah satu contoh distribusi konvensional adalah pasar tradisional.
Distribusi modern menggunakan jalur distribusi yang lebih efisien dan modern dibandingkan dengan distribusi konvensional. Produk-produk tersebut dijual di pusat perbelanjaan modern seperti supermarket, toko retail modern, atau melalui e-commerce. Saat ini, distribusi modern semakin populer di Indonesia karena lebih efisien dan praktis.
Dalam distribusi langsung, produsen atau pabrik mengirimkan produk langsung ke konsumen tanpa melalui perantara. Distribusi ini biasanya dilakukan untuk produk-produk yang tidak memerlukan banyak penjelasan atau demonstrasi, seperti produk makanan atau minuman ringan.
Setiap jenis distribusi memiliki keuntungan dan kelemahan masing-masing. Penting bagi produsen atau pemilik bisnis untuk memilih jenis distribusi yang paling sesuai dengan produknya dan mempertimbangkan faktor seperti biaya, efisiensi, dan jangkauan pasar.
Jenis-jenis Distribusi
Dalam dunia bisnis, distribusi mengacu pada tindakan mendistribusikan atau mengirimkan barang atau jasa dari produsennya ke konsumennya. Di Indonesia terdapat tiga macam distribusi yang umum digunakan oleh perusahaan, yaitu distribusi cepat, distribusi konvensional, dan distribusi modern. Dalam artikel ini, kita akan membahas ketiga jenis distribusi tersebut dengan lebih detail.
Distribusi Cepat
Distribusi cepat adalah jenis distribusi yang biasanya dilakukan oleh perusahaan logistik atau kurir yang mengirimkan barang dalam waktu kurang dari 24 jam. Saat ini, distribusi cepat semakin populer di Indonesia karena meningkatnya penggunaan teknologi, seperti perangkat mobile dan e-commerce. Hal ini memungkinkan pengirim dapat mengatur waktu pengiriman dan melacak posisi barang dengan mudah.
Salah satu perusahaan distribusi cepat terbesar di Indonesia adalah JNE. JNE telah beroperasi sejak tahun 1990 dan saat ini telah memiliki lebih dari 4.700 outlet di seluruh Indonesia. Selain JNE, perusahaan logistik lain seperti Tiki dan Pos Indonesia juga menyediakan layanan distribusi cepat.
Keuntungan dari menggunakan layanan distribusi cepat adalah pengiriman dapat dilakukan dengan cepat dan aman, serta kemampuan untuk melacak barang yang dikirim. Namun, biaya pengiriman biasanya lebih mahal dibandingkan dengan jenis distribusi lainnya.
Dalam beberapa tahun terakhir, popularitas distribusi cepat semakin meningkat seiring dengan meningkatnya permintaan pengiriman online. Namun, masih terdapat beberapa kendala yang dihadapi oleh perusahaan distribusi cepat di Indonesia, seperti infrastruktur yang kurang memadai dan masalah keamanan.
Penyediaan infrastruktur infrastruktur yang memadai sangat penting untuk memastikan barang-barang yang dikirim tidak mengalami kerusakan atau keterlambatan. Selain itu, masalah keamanan juga menjadi perhatian utama, terutama karena maraknya penyusupan dan pencurian barang di jalur pengiriman.
Saat ini, beberapa perusahaan distribusi cepat di Indonesia telah mengambil langkah-langkah untuk meningkatkan infrastruktur dan keamanan guna mengatasi masalah tersebut.
Distribusi Normal
Distribusi normal atau sering juga disebut sebagai kurva normal merupakan distribusi yang sering ditemui di Indonesia. Kurva ini memiliki bentuk simetris dan berbentuk seperti lonceng atau bell-shaped curve. Distribusi normal memiliki nilai tengah dan standar deviasi. Nilai tengah disebut juga dengan rata-rata sedangkan standar deviasi mengukur seberapa jauh data tersebar dari nilai tengah.
Kurva normal dipakai dalam berbagai disiplin ilmu terutama di bidang statistika. Kurva normal ini sering dipakai untuk mengukur distribusi variabel kontinyu seperti tinggi badan, berat badan, dan usia. Dalam pengaplikasiannya, seringkali berguna untuk mengetahui berapa persen data yang memiliki nilai tertentu atau di atas nilai tertentu.
Contohnya dalam industri farmasi, kurva normal dipakai sebagai dasar untuk mengetahui standar mutu obat. Dalam hal ini, kurva normal digunakan sebagai acuan untuk menentukan apakah suatu obat layak dipasarkan atau tidak. Jika obat tersebut memiliki kualitas di atas standar mutu, maka dapat dijual. Jika quality control menunjukkan adanya kecacatan atau kualitas yang buruk, maka obat tersebut tidak dapat dipasarkan.
Contoh lain penggunaan kurva normal adalah dalam pengukuran tinggi badan anak. Dalam hal ini, tinggi badan anak dibagi menjadi beberapa kategori seperti pendek, normal, atau tinggi. Kategori-kategori tersebut ditentukan dengan mempertimbangkan nilai tengah dan standar deviasi dari sampel data tinggi badan anak.
Dalam pengukuran tinggi badan anak, standar deviasi sering kali digunakan sebagai ukuran variabilitas. Semakin besar standar deviasi, semakin banyak data yang tersebar dari nilai tengah. Sebaliknya, semakin kecil standar deviasi, semakin homogen data dari nilai tengah.
Dalam melakukan analisis statistik menggunakan distribusi normal, sering kali diperlukan uji normalitas. Uji normalitas adalah uji statistik yang dilakukan untuk mengecek apakah data yang dimiliki berdistribusi normal atau tidak. Dalam hal ini, uji normalitas dipakai untuk mengecek apakah asumsi distribusi normal terpenuhi atau tidak.
Ada berbagai metode untuk melakukan uji normalitas, namun yang paling umum adalah menggunakan uji Kolmogorov-Smirnov atau uji Shapiro-Wilk. Uji normalitas sering kali diperlukan untuk menentukan metode analisis yang tepat. Jika data berdistribusi normal, maka penggunaan metode statistik seperti uji-t atau analisis varians bisa dilakukan. Jika data tidak berdistribusi normal, maka ada beberapa metode analisis alternatif yang dapat digunakan.
Distribusi Binomial
Dalam matematika, distribusi binomial adalah jenis distribusi probabilitas diskrit yang menunjukkan jumlah kejadian sukses dalam rentang waktu tertentu atau dalam set jumlah percobaan yang dilemparkan atau dilakukan. Distribusi ini sering digunakan dalam bidang statistik untuk menghitung peluang sukses dalam sejumlah percobaan tertentu. Di Indonesia, ada tiga jenis distribusi binomial yang penting untuk dipahami yaitu distribusi binominal eksak, distribusi binomial baku, dan distribusi binomial kumulatif.
Distribusi Binomial Eksak
Distribusi binomial eksak berlaku pada populasi dengan ukuran tak terbatas, di mana setiap anggota populasi memiliki peluang yang sama untuk ditarik sebagai sampel. Dalam distribusi ini, setiap percobaan hanya memiliki dua hasil yaitu sukses atau gagal. Sebagai contoh, ketika melempar koin, peluang datang dengan kepala adalah 0,5 sedangkan peluang muncul dengan ekor juga 0,5. Distribusi binomial eksak juga digunakan untuk menghitung peluang kejadian sukses dalam suatu percobaan.
Misalnya, dalam sebuah lembar kerja yang terdiri dari 20 soal dengan jawaban benar atau salah, jika peluang jawaban benar adalah 0,8 maka distribusi binomial eksak dapat digunakan untuk menghitung peluang jumlah jawaban benar yang akan diperoleh oleh seorang siswa.
Distribusi Binomial Baku
Distribusi binomial baku juga sering digunakan dalam bidang statistik. Distribusi ini menggunakan probabilitas atau peluang sukses dalam setiap percobaan, jumlah percobaan, dan jumlah kejadian sukses yang diperlukan. Dalam distribusi ini, setiap percobaan juga hanya memiliki dua hasil yaitu sukses atau gagal.
Misalnya, ketika menghitung peluang diperoleh 4 wajah hati dalam 10 pelemparan dadu, distribusi binomial baku dapat digunakan untuk menghitung peluang kejadian tersebut.
Distribusi Binomial Kumulatif
Distribusi binomial kumulatif digunakan untuk menghitung peluang kejadian sukses dalam setiap percobaan, meskipun ada beberapa kesalahan dalam pengukuran atau hasil yang tidak sesuai dengan harapan. Dalam distribusi ini, peluang total kejadian sukses diakumulasikan dari hasil percobaan sebelumnya.
Misalnya, ketika menghitung peluang mendapatkan setidaknya 1 koin dalam 5 pelemparan, distribusi binomial kumulatif dapat digunakan untuk menghitung peluang sukses dalam setiap percobaan.
Demikianlah penjelasan tentang distribusi binomial di Indonesia. Meskipun ketiga jenis distribusi binomial memiliki perbedaan dalam aplikasi dan rumusnya, mereka semua berguna dalam memprediksi peluang kejadian sukses dalam suatu set percobaan. Dalam bidang statistik, distribusi binomial membantu mereka yang berkaitan dengan data dan pengambilan keputusan untuk menghitung dan memahami peluang atau probabilitas dari suatu kejadian.
Distribusi Poisson
Distribusi Poisson merupakan salah satu jenis distribusi probabilitas diskrit yang digunakan untuk menghitung probabilitas suatu kejadian acak pada interval waktu tertentu. Distribusi ini sering digunakan dalam bidang matematika, statistika, ilmu aktuaria, atau bahkan di bidang ilmu keuangan.
Poisson sering digunakan sebagai model probabilitas dalam memprediksi atau memperkirakan kejadian yang jarang terjadi dalam suatu periode waktu tertentu. Contohnya, perusahaan asuransi menggunakan model Poisson untuk memprediksi frekuensi klaim asuransi dalam periode tertentu. Penyedia layanan telekomunikasi juga menggunakan distribusi Poisson untuk memprediksi jumlah panggilan telepon yang masuk dalam periode tertentu.
Dalam distribusi Poisson, parameter utama yang digunakan adalah lamba, yang mewakili rata-rata jumlah kejadian dalam interval waktu tersebut. Selanjutnya, probabilitas suatu kejadian k dalam interval waktu akan dihitung sebagai berikut:
Dimana λ adalah rata-rata jumlah kejadian dan k adalah jumlah kejadian yang ingin dicari probabilitasnya.
Contoh penerapan distribusi Poisson di Indonesia adalah pada data jumlah kecelakaan lalu lintas. Sebagai contoh, di sebuah kota, rata-rata jumlah kecelakaan lalu lintas yang terjadi di suatu persimpangan jalan setiap hari sebanyak 2 kecelakaan. Dengan menggunakan distribusi Poisson, dapat dihitung probabilitas terjadinya 0, 1, 2, 3, atau lebih kecelakaan dalam sehari.
Dari data tersebut, dapat dihitung bahwa probabilitas tidak terjadi kecelakaan lalu lintas pada suatu hari adalah 0,1353 atau sekitar 13,53%. Kemudian, probabilitas terjadi satu kecelakaan pada suatu hari adalah 0,2707 atau sekitar 27,07%. Sementara itu, probabilitas terjadinya dua kecelakaan atau lebih pada suatu hari adalah 0,2707.
Macam-Macam Distribusi dalam Analisis Statistik
Dalam statistika terdapat beberapa macam distribusi. Distribusi adalah suatu pola penyebaran data atau variabel acak. Penyebaran data ini dapat digambarkan dengan grafik atau kurva. Setiap jenis distribusi menunjukkan karakteristik, kecenderungan, dan variabilitas data yang berbeda-beda. Penggunaan distribusi di dalam analisis statistik berguna untuk membantu memahami pola data dengan lebih baik. Berikut merupakan penjelasan mengenai 3 macam distribusi yang sering digunakan dalam analisis statistik di Indonesia.
Distribusi Normal
Distribusi Normal atau sering disebut dengan kurva normal/Gaussian adalah distribusi yang paling banyak digunakan di dalam analisis statistik. Distribusi ini memiliki bentuk kurva simetris dengan puncak pusat pada nilai rata-rata dan penyebaran data di sekitarnya yang relatif sama. Semakin besar nilai simpangan baku maka semakin lebar kurva normalnya. Distribusi normal sangat berguna dalam menguji kecocokan data atau sebagai asumsi dasar untuk analisis lanjutan. Contoh penerapan distribusi normal adalah pada pengujian hipotesis, estimasi parameter, dan analisis multivariat.
Distribusi Binomial
Distribusi Binomial adalah distribusi yang memodelkan kejadian sukses/berhasil dan gagal dalam uji coba yang berulang-ulang, dengan kondisi bahwa setiap percobaan bersifat independen dan mempunyai probabilitas keberhasilan yang sama. Contoh penerapan distribusi binomial adalah pada penentuan probabilitas suatu peserta tes nilai siswa dapat mencapai nilai tertentu, atau besarnya peluang seorang investor memperoleh return tertentu.
Distribusi Poisson
Distribusi Poisson digunakan untuk menghitung jumlah kejadian yang terjadi dalam suatu interval waktu tertentu. Distribusi ini dapat menghitung peluang suatu kejadian akan terjadi sejumlah kali dalam periode waktu yang ditentukan. Contoh penerapan distribusi Poisson adalah pada pengukuran produktivitas suatu bisnis, atau pada analisis risiko kerugian dalam asuransi.
Distribusi T
Distribusi T digunakan untuk menguji perbedaan antara dua sampel yang memiliki ukuran yang kecil. Kurva distribusi T memiliki banyak kemiripan dengan kurva distribusi normal, namun kurva ini memiliki varian yang lebih besar dan berbentuk lebih spiky. Semakin besar ukuran sampel, maka distribusi T akan semakin mendekati kurva normal. Contoh penerapan distribusi T adalah pada penentuan perbedaan rata-rata antara dua kelompok pengukuran seperti hasil tes atau obat-obatan.
