Makin Dekat ke Stasiun Kereta, Kebab Makin Tidak Enak — “Studi”

 (jmspae.se)
1 poin oleh GN⁺ 2025-02-25 | 1 komentar | Bagikan ke WhatsApp
  • Untuk menguji hipotesis dari subreddit Prancis bahwa “semakin dekat ke stasiun kereta, kebab semakin tidak enak” dengan data Paris, penulis membandingkan rating restoran kebab dengan jarak berjalan kaki ke pintu masuk kereta api atau metro terdekat
  • Analisis dilakukan dengan mengumpulkan jaringan pejalan kaki dan pintu masuk stasiun menggunakan OSMnx, lalu memperoleh data lokasi dan rating dari hasil pencarian “kebab” melalui Google Places API
  • Pencarian berbasis radius di Places API tidak bekerja sebagai batas tegas, melainkan sebagai bias, sehingga penulis memakai sampling heksagonal berjarak 1 km dan paging untuk mengumpulkan total 400 tempat yang menyajikan kebab
  • Koefisien korelasi Pearson antara jarak berjalan kaki yang dihitung dengan shortest path NetworkX dan rating adalah 0,091 untuk seluruh data, 0,098 setelah outlier IQR dihapus, dan hanya 0,001 ketika metro dikecualikan
  • Karena ulasan Google tidak hanya mencerminkan rasa, tetapi juga bisa dipengaruhi pariwisata, manipulasi ulasan, jumlah ulasan, dan jenis restoran, data Paris saja sulit mendukung hipotesis tersebut

Hipotesis dan cakupan analisis

  • Titik awalnya adalah hipotesis yang dibagikan di subreddit Prancis: “semakin dekat ke stasiun kereta, kebab semakin tidak enak”
  • Postingan asli mendapat respons yang cukup besar dibanding ukuran subreddit yang relatif kecil, dan di komentarnya juga ada pengalaman yang tidak setuju dengan hipotesis tersebut
  • Lokasi “studi” informal ditetapkan sebagai Paris, France
    • Karena hipotesis awal muncul dari unggahan berbahasa Prancis
    • Pusat kota Paris memiliki banyak stasiun kereta, stasiun metro, dan toko kebab, sehingga menguntungkan untuk memperoleh sampel
    • Untuk tujuan analisis, ini diasumsikan sebagai fenomena Prancis

Data jaringan pejalan kaki dan pintu masuk stasiun

  • Jaringan pejalan kaki Paris diunduh dan disimpan dengan OSMnx
    • Dengan mempertimbangkan konteks penggunaan transportasi umum, digunakan network_type="walk"
    • Data diproyeksikan ke EPSG:32631, UTM zone 31N
  • Pintu masuk stasiun dikumpulkan berdasarkan railway=subway_entrance dan railway=train_station_entrance
    • Tidak hanya stasiun utama jarak jauh, pintu masuk metro juga disertakan
    • Dari hasilnya, hanya Point geometry yang difilter dan digunakan
  • Output disimpan sebagai file agar dapat diperiksa di QGIS

Mengumpulkan tempat kebab dengan Google Places API

  • Data restoran menggunakan Google Places API dan ulasan Google
    • Ulasan Google bisa dipengaruhi bot, manipulasi, serta unsur pengalaman selain makanan, tetapi saat itu dinilai sebagai data praktis yang tersedia
    • Yelp API tidak digunakan karena masalah biaya
  • Places API tidak menyediakan pencarian di dalam poligon, hanya pencarian berbasis titik dan radius
    • Radius tidak bekerja sebagai hard cut-off yang memotong hasil secara ketat, melainkan sebagai bias
    • Karena itu, diperlukan pendekatan grid search untuk melakukan sampling seluruh Paris
  • Batas administratif Paris mencakup area hijau besar seperti taman di barat dan fasilitas olahraga di timur; karena hampir tidak ada tempat kebab di area tersebut, area itu dikecualikan untuk mengurangi biaya API
  • Sampling disusun dalam tata letak heksagonal dengan jarak vertikal 1 km
    • Radius pencarian ditetapkan sebagai 500m * √3 ≈ 866m
    • Total 99 titik sampel digunakan
  • Awalnya didapat 322 hasil tanpa paging, tetapi karena terlihat ada tempat yang terlewat, setelah menerapkan paging diperoleh 400 tempat yang menyajikan kebab
    • Hasil pencarian “kebab” mencakup tempat yang namanya mengandung kebab, tempat yang dikategorikan sebagai Mediterranean, tempat dengan banyak penyebutan kebab di ulasan, dan sebagainya
    • Ada juga beberapa kasus seperti Pizza Hut yang mungkin hanya menyediakan pizza kebab
  • Hasil API mentah di-clip ke cakupan studi, rating dan jumlah ulasan dikonversi menjadi angka, dan entri dengan jumlah ulasan 0 dikecualikan

Perhitungan jarak berjalan kaki

  • Tujuannya adalah menghitung jarak berjalan kaki dari tiap tempat kebab ke pintu masuk stasiun terdekat
  • Karena routing untuk semua kombinasi tempat dan semua pintu masuk akan memakan waktu lama, kandidat pintu masuk terlebih dulu dipersempit dengan indeks spasial
    • Menggunakan sindex dari GeoPandas untuk mencari pintu masuk dalam radius 1 km dari restoran
    • Kandidat diurutkan berdasarkan jarak garis lurus, lalu hanya 3 yang terdekat digunakan
  • Shortest path pada jaringan pejalan kaki dihitung dengan NetworkX
    • Restoran dan pintu masuk masing-masing dipetakan ke node jaringan terdekat
    • Jarak antara titik restoran/pintu masuk dan node jaringan juga ditambahkan ke panjang rute
    • Nilai jarak terpendek di antara kandidat pintu masuk disimpan sebagai jarak restoran tersebut
  • Data hasil diperiksa dengan QGIS dan log keluaran, dan penulis cukup yakin dengan akurasi hasil perhitungan

Hasil: korelasinya sangat lemah

  • Pada seluruh data, koefisien korelasi Pearson antara jarak dan rating adalah 0,091
    • Jika hanya melihat arah angkanya, ini bisa sejalan dengan hipotesis “semakin dekat, semakin tidak enak”
    • Namun korelasinya sangat lemah, pada tingkat yang sulit dianggap bermakna secara statistik
  • Karena outlier dapat sangat memengaruhi korelasi Pearson, sebagian outlier dihapus dengan IQR fencing
    • Setelah penghapusan, koefisien korelasi sedikit naik menjadi 0,098
  • Dengan mempertimbangkan kemungkinan bahwa hipotesis awal tidak mencakup metro, perhitungan diulang dengan mengecualikan stasiun metro
    • Dalam kasus ini, koefisien korelasi turun lagi menjadi 0,001
  • Memang ada beberapa restoran dengan rating sangat rendah yang berada sangat dekat dengan stasiun, tetapi korelasi keseluruhannya terlalu lemah untuk mendukung hipotesis

Keterbatasan dan kemungkinan analisis lanjutan

  • Ulasan Google bukan ukuran objektif dari rasa kebab
    • Faktor pengalaman makan seperti staf, kebersihan, dan lingkungan sekitar dapat memengaruhi rating
    • Kemungkinan manipulasi online dan manipulasi ulasan juga tetap ada
  • Faktor pariwisata juga dapat memengaruhi hasil
    • Pelanggan tetap lokal mungkin lebih ketat, sementara wisatawan bisa memberi rating dengan cara berbeda
    • Tidak ada kesimpulan pasti ke arah mana pun
  • Hasil pencarian Google cukup memadai, tetapi tidak sempurna
    • Semua tempat dalam hasil kueri tampaknya menyajikan kebab dalam suatu bentuk
    • Namun kasus variasi seperti pizza kebab bisa ikut masuk
  • Jumlah ulasan dapat memengaruhi analisis, tetapi saat itu penulis belum yakin dengan cara yang tepat untuk memasukkannya
  • Data tidak dibagikan karena kemungkinan melanggar TOS Google
    • Sebagai gantinya, alur kode yang diperlukan untuk reproduksi dipublikasikan
  • Di antara komentar yang menentang postingan Prancis asli, ada beberapa contoh kebab yang bagus di dekat stasiun Paris, dan contoh yang diberikan oleh pengguna yang memperkenalkannya dalam bahasa Inggris dapat membuat hipotesis tampak lebih kuat
  • Kondisi seperti sewa, upah, pariwisata, dan kepadatan penduduk di Paris mungkin memengaruhi hasil lebih besar daripada perkiraan awal, sehingga masih ada ruang untuk analisis lanjutan

Bacaan terkait

1 komentar

 
GN⁺ 2025-02-25
Pendapat di Hacker News

  • Halo, saya penulis artikel aslinya
    Lucu juga melihat tulisan ini, yang saya tulis dalam keadaan kebanyakan kafein, sedikit lebih dari seminggu kemudian menyebar ke berbagai sudut internet—awalnya Menéame, sekarang sampai ke sini—dan saya ingin menambahkan beberapa hal
    Tulisan ini sebenarnya sampai taraf tertentu adalah meme. Saya hanya melakukan “riset” cepat, lebih tepatnya “analisis”, untuk postingan asli di r/gis, jadi saya terkejut orang-orang menanggapinya lebih serius daripada yang saya kira. Tampaknya kebab yang enak memang persoalan penting
    Seperti yang dikatakan orang lain, memakai korelasi linear untuk menguji “hipotesis” ini mungkin tidak tepat. Ungkapan dalam tulisan berbahasa Prancis yang pertama kali membuat saya melihat hal ini memang mengisyaratkan begitu, tetapi kalau dipikir lagi, kemungkinan besar kedai kebab dalam radius tertentu rata-rata lebih buruk daripada yang lain
    Selain itu, Paris sepertinya merupakan lokasi studi yang cukup buruk. Itu karena kota ini kebetulan punya kedai-kedai kebab yang sangat enak di dekat stasiun kereta
    Sepertinya sekarang saya harus mulai bagian ke-2

    • Saya penasaran kenapa stasiun metro juga dimasukkan dalam studi ini. Kutipan aslinya hanya menyebut stasiun kereta
      Metro Paris pada dasarnya banyak menggantikan jaringan trem permukaan, sehingga kepadatan stasiunnya lebih tinggi daripada sistem metro lain. Di Paris, rasanya sangat sulit menemukan kedai kebab yang tidak berada dalam 500 m dari stasiun metro
      Karena itu, makna studinya jadi terdilusi. Saya hampir tidak pernah merasa stasiun metro memberi dampak buruk pada kawasan sekitarnya; malah cenderung sebaliknya
      Kalau hanya stasiun kereta besar di Paris yang dimasukkan, saya rasa hasilnya akan jauh lebih menarik. Secara algoritmis mungkin itu bukan hal yang sulit
    • Paris adalah kasus khusus. Jaringan metro-nya sangat bagus, jadi ke mana pun dekat dengan stasiun
      Kalau yang dihitung jaraknya adalah stasiun non-metro, misalnya stasiun TER “jalur utama” seperti Gare du Nord, hasilnya mungkin lebih representatif
      Saya menunggu dengan antusias
    • Ini tampak seperti collider bias klasik
      Seharusnya tidak ada korelasi antara lokasi dan kualitas. Namun karena yang dilihat hanya restoran yang masih “beroperasi”, bias masuk ke dalamnya
      Sederhananya, restoran bisa punya lokasi baik/buruk dan makanan baik/buruk. Restoran yang lokasinya buruk sekaligus makanannya buruk tidak akan bertahan lama
      Ketika restoran “buruk/buruk” seperti itu disingkirkan, korelasi tampak muncul, padahal itu akibat collider bias
    • Saya ingin bilang tulisannya benar-benar bagus
      Di bagian “Dengan koefisien korelasi Pearson yang luar biasa sebesar 0,091, data menunjukkan ini mungkin benar!” saya hampir tersedak sandwich yang sedang saya makan. Sayangnya bukan kebab
    • Sekarang saya akan menunggu makalah Ig Nobel

  • Mungkin judul tulisan ini perlu diubah. Saat ini separuh komentar teratas mengasumsikan studi tersebut mengonfirmasi hipotesisnya
    “Dengan koefisien korelasi Pearson yang luar biasa sebesar 0,091, data menunjukkan ini mungkin benar! Jika kita mengabaikan fakta bahwa korelasinya begitu lemah sampai menyebutnya ‘tidak signifikan secara statistik’ pun sebenarnya sudah cukup murah hati”

    • Sebenarnya saya sampai pada kesimpulan yang berbeda dari penulis. Saya melihat statistik yang disajikan seperti ini
      Dari 400 sampel, ada 17 kedai kebab dengan ulasan Google di bawah 3 bintang; sebut saja itu “kebab buruk”
      Semua “kebab buruk” itu berada dalam 500 m dari stasiun terdekat. Tidak ada kedai kebab buruk yang berjarak lebih dari 500 m
      Jadi kalau Anda pernah makan döner kebab yang buruk, aman untuk mengasumsikan bahwa Anda membelinya di kedai kebab dekat stasiun kereta
      Mungkin karena di dekat stasiun ada begitu banyak orang yang makan kebab, kebab biasa-biasa saja pun tetap menguntungkan
    • Ini adalah studi bahwa semakin menarik suatu topik bagi publik, semakin besar kemungkinan pengguna HN benar-benar membaca artikelnya
    • Ini menunjukkan dengan baik mengapa jurnal klinis yang lebih baik secara jelas dan spesifik melarang judul makalah menyebutkan hasilnya
    • Ini bisa diperbaiki dengan mudah hanya dengan menambahkan tanda tanya di akhir judul

  • Di Berlin ada sangat banyak kedai kebab. Jumlahnya mungkin ribuan
    Kebanyakan berada di lingkungan permukiman dan punya pelanggan tetap dari warga sekitar. Kualitasnya sangat ekstrem; banyak di antaranya tampak lebih mengincar bisnis pencucian uang daripada menjual makanan. Hanya menerima tunai, kebersihannya buruk, dan layanannya cuek
    Tempat-tempat seperti ini sering kali sama sekali tidak masuk akal dari sudut pandang bisnis. Maksudnya, kalau pencucian uang dikesampingkan. Mudah dikenali karena terlihat tua dan kotor serta pelanggan sedikit. Kalau saat jam makan siang atau malam tidak ada siapa pun yang makan, sebaiknya hindari
    Sebaliknya, ada juga tempat-tempat yang benar-benar hebat, memakai panggangan arang sungguhan, stafnya tahu pekerjaan mereka dan ramah, serta fokus pada layanan pelanggan. Tempat seperti ini luar biasa dan biasanya harganya juga sepadan. Ada yang merendam daging sendiri, dan ada yang tidak hanya menjual kebab standar
    Kalau pergi ke Berlin, layak meminta saran ke mana sebaiknya pergi di area tempat Anda berada. Ada restoran kebab yang mengagumkan, dan biasanya tempat-tempat itu sudah sangat lama berdiri
    Kategori ketiga berada di lokasi larut malam atau kawasan yang ramai pelancong, menargetkan orang-orang yang mungkin tidak akan menjadi pelanggan tetap, seperti wisatawan atau orang mabuk. Persaingan untuk segmen pelanggan ini ketat, dan ada juga pilihan yang cukup bagus sampai orang rela memutar untuk makan di sana. Banyak tempat dikelola dengan baik dan mengoptimalkan throughput serta konsistensi, tetapi tidak selalu mengejar kualitas tinggi

    • Mungkin ini pertanyaan bodoh, tapi saya selalu penasaran bagaimana kedai kebab pencucian uang seperti itu berjalan
      Di kota saya juga ada tempat-tempat seperti itu, dan setiap melihatnya saya tidak paham. Kalau tidak ada yang makan, bagaimana mereka mencuci uang? Mungkin saya lamban atau naif, tetapi saya tidak mengerti struktur pencucian uang di bisnis yang barangnya tidak benar-benar terjual
    • Dibanding pencucian uang, sebagian besar kemungkinan lebih ke penghindaran pajak. Risikonya juga lebih rendah

  • Tidak menemukan korelasi antara kedekatan dengan stasiun kereta dan ulasan kebab, atau lebih tepatnya menemukan hasil bahwa tidak ada korelasi. Ini studi yang bagus untuk kelas statistik

    • Mungkin memang tidak ada korelasi, tetapi jelas terlihat bahwa kuadran kanan bawah pada scatter plot pada dasarnya kosong, dan itu insight yang penting
      Pepatah yang lebih tepat mungkin: “Kebab yang enak bisa dijual di mana saja, tetapi kebab yang buruk hanya bisa dijual di dekat stasiun kereta”
      Jika melihat kualitas minimum untuk bertahan alih-alih kualitas keseluruhan, tampaknya ada korelasi linear dengan jarak. Dengan regresi kuantil 5%, batas bawah distribusinya bisa ditemukan dengan mudah
    • Menurut saya, studi ini mencari korelasi dengan jarak ke stasiun Metro
      Ini perbedaan besar. Di Paris ada ratusan stasiun Metro, dan di mana pun dekat dengan stasiun
      Dugaan saya maksud awalnya adalah jarak ke stasiun kereta. Jika Paris mirip Rome, di sekitar stasiun kereta ada hostel murah dan tempat tinggal imigran baru
    • Secara ketat, yang tidak ia temukan adalah korelasi linear
      Misalkan x=[-5..+5], y=[25,16,9,4,1,0,1,4,9,16,25], yaitu x². Koefisien korelasi Pearson R² menjadi 0. Kita tahu y bergantung pada x, tetapi tidak bergantung secara linear

  • Saya selalu suka membaca ulasan Best Kebab di TripAdvisor. Letaknya persis di sebelah stasiun kereta Queen Street, jadi cocok juga dengan studi ini
    https://www.tripadvisor.co.uk/Restaurant_Review-g186534-d125...
    “Makanannya bukan hanya kurang matang, saya juga menemukan rambut kemaluan di chips dan keju, lalu saat mencoba melaporkan masalahnya, mereka mengejar saya dengan pisau. Sampai ke Dundas Street. Benar-benar mengejutkan”

    • Sebagai catatan, “Knifey Chaseies” adalah permainan bersejarah di Glasgow, tempat toko ini berada. Semacam tradisi lokal yang diberi sentuhan ala imigran
    • Saya punya banyak sekali kenangan melewati kedai kebab ini di penghujung malam. Saya bisa mengonfirmasi bahwa itu yang terburuk yang pernah saya makan, tetapi chips-nya lumayan

  • Mirip dengan itu, di Venice saya pernah membuat teori bahwa harga sepotong pizza bisa dipakai untuk memperkirakan jaraknya ke San Marco. Artinya, makin mahal, makin dekat. Belum pernah saya verifikasi, tetapi sepertinya menarik kalau dibuat heatmap

  • Secara anekdotal, kopi juga sama. Kedai kopi di lobi kantor tanpa kecuali mengerikan. Tempat yang layak selalu harus ditempuh dengan berjalan kaki setidaknya 5–10 menit

    • Kopi dari mesin di dalam kantor lebih buruk lagi
    • Penulis asli tidak menemukan korelasi antara aksesibilitas kereta dan kualitas
    • Kadang-kadang tempat yang enak ada di lobi gedung kantor lain

  • Kalau melihat hasil sebenarnya(https://preview.redd.it/znmnejgab5je1.png?width=1000&format=...), tidak terlihat korelasi positif maupun negatif. Namun secara subjektif saya bisa mengonfirmasi hipotesis itu

  • Sebagai pengecualian, Kebapland di Cologne Ehrenfeld berada di bawah bayangan jalur rel utama menuju Aachen dan di atas U-Bahn Ehrenfeld
    Itu sejauh ini kebab terbaik yang bisa ditemukan di Köln, sekaligus makanan terbaik per euro
    Ini bukan iklan berbayar, rasanya memang luar biasa

  • Saya mengamati hal berikut
    Di sangat banyak wilayah di dunia, ada pizzeria bernama seperti “New York Pizza” atau “Manhattan Pizza”
    Seberapa mirip pizza di sana dengan pizza New York sungguhan berupa irisan tipis berminyak, berbanding terbalik dengan seberapa jauh lokasinya dari New York
    New York Pizza di Boston cukup mirip. New York Pizza di Brisbane, QLD, kalau dibandingkan, seperti makanan alien, dan di sana tampaknya mereka menganggap “pepperoni” dan “salami” boleh dipakai bergantian

    • “pepperoni” dan “salami”, ayolah kawan, sosis pedas ya sosis pedas saja
    • Pekerjaan ini memang memberikan sedikit data tambahan, tetapi pada dasarnya hanya mengusulkan ulang hipotesis yang sudah umum, yaitu makin dekat jaraknya, makin dekat pula rasanya
      Penulisnya mencari unit publikasi minimum, tetapi bahkan standar itu pun tidak terpenuhi. Saya menyarankan agar tidak diterbitkan
    • Kalau pergi ke Logan di selatan Brisbane, kondisinya lebih parah
      Di sini praktis hanya ada satu pemasok grosir “Halal Beef Pepperoni”, dan pizzeria non-chain di daerah ini tampaknya semuanya menjadikannya standar demi menyesuaikan diri dengan sensitivitas agama setempat
      Rasanya seperti makan kain pel basah bercita rasa daging, dan sama sekali tidak pedas
      “Brooklyn Slice” baru akan buka, dan sepertinya mereka mempromosikan salami biasa. Kalau pedas sedikit saja, itu akan mengubah permainan
    • Agar adil, pepperoni secara harfiah adalah salami pedas. Itu salami yang diberi cabai pedas, dan “pepper” dalam namanya juga berasal dari situ
    • Saya pernah dengar bahwa makin jauh dari Italy, makin petualangan bahan topping yang ditaruh di atas pizza
      Dulu saya pernah tinggal di New Zealand