160 postingan Threads, satu pertanyaan receh tapi serius: kenapa resign identik dengan donat J.CO? Kita bedah pakai pandas dan probabilitas bersyarat.
Di kantor mana pun, ada satu hukum alam yang tidak tertulis di kontrak kerja: kalau tiba-tiba ada kotak donat J.CO nangkring di pantry padahal tidak ada yang ulang tahun, kemungkinan besar ada yang resign.
Seorang pengguna Threads merumuskannya begini: J.CO tandanya resign, pizza tandanya lembur. Postingan itu dapat 11.600 likes.
Tapi "kayaknya" bukan data. Jadi saya kumpulkan 160 postingan Threads seputar resign, lalu saya tanya ke datanya:
Seberapa besar sebenarnya peluang J.CO muncul saat orang resign?
Ini analisis kecil untuk seru-seruan, bukan survei nasional. Keterbatasannya saya bahas jujur di bagian akhir.
Dataset dan setup
Datanya 160 baris, dengan kolom likes, replies, reposts, category, jco_resign_association, dan foods_detected (menu makanan yang disebut di postingan).
import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt df = pd.read_csv("data_threads_resign_jco.csv") print(df.shape) # (160, 12) 1. Analisis deskriptif: sepi banget, atau meledak
Pertama, seberapa ramai percakapan resign di Threads?
print(df["likes"].describe()) print("Skewness:", round(df["likes"].skew(), 2)) | Metrik | Nilai |
|---|---|
| Rata-rata (mean) likes | 1.641 |
| Nilai tengah (median) likes | 55 |
| Likes tertinggi | 41.600 |
| Skewness | 5,61 |
Rata-rata 1.641 tapi median cuma 55. Artinya rata-ratanya ketarik ke atas oleh segelintir postingan yang meledak. Postingan resign yang "normal" cuma dapat puluhan likes, dan 54% di antaranya bahkan tidak sampai 100 likes.
Satu angka lagi: 10% postingan teratas menyumbang 75% dari seluruh likes. Pola "pemenang mengambil hampir semuanya" yang khas media sosial.
Postingan apa yang meledak? Yang tertinggi (41.600 likes) adalah celetukan soal ego Gen Z. Di bawahnya ada keluhan "rencana resign paling rapi se-kantor, kalah start sama satu orang" (29.400) dan nasihat "jangan resign dulu, cari kerja susah" (28.100). Jadi yang viral itu drama, relatability, dan opini dunia kerja.
Postingan J.CO yang paling tinggi ada di 11.600 likes (yang "tandanya resign" tadi). Median postingan J.CO malah lebih kecil dari postingan resign lainnya. Artinya J.CO bukan soal viral-viralan. Ini soal kebiasaan yang diam-diam diterima semua orang, dan itu yang kita ukur berikutnya.
2. Probabilitas dasar: 1 dari 5
Dari total ruang sampel percakapan resign (N = 160), ada 32 postingan yang menyerempet J.CO dalam konteks resign.
Terjemahan versi anak kantoran: 1 dari 5 postingan curhat resign di Threads ikut menyebut J.CO. Padahal topiknya resign, bukan donat.
n_jco = (df["jco_resign_association"] == 1).sum() print(f"P(J.CO) = {n_jco}/{len(df)} = {n_jco/len(df):.1%}") # P(J.CO) = 32/160 = 20.0% 3. Probabilitas bersyarat: sudah niat bawa makanan, J.CO menang telak
Sekarang ruang sampelnya kita persempit: bukan semua yang bahas resign, tapi khusus yang membahas makanan perpisahan (n = 34).
| Menu | P(menu | bawa makanan) |
|---|---|
| J.CO | 94,1% |
| Pizza | 11,8% |
| Donat non-J.CO | 8,8% |
| Martabak | 8,8% |
| Nasi kotak | 5,9% |
| Jajanan pasar | 2,9% |
| Bakery/kue | 2,9% |
Satu postingan bisa menyebut lebih dari satu menu, jadi total lebih dari 100%.
# Ruang sampel "bawa makanan": 32 postingan J.CO + 2 postingan nasi kotak = 34 food = df[(df["jco_resign_association"] == 1) | (df["category"] == "food_alternative_resign")] menu = {"J.CO": "J.CO", "Pizza": "Pizza", "Martabak": "Martabak"} share = {k: food["foods_detected"].fillna("").str.contains(v, regex=False).mean() for k, v in menu.items()} pd.Series(share).sort_values().plot.barh(color="#E4572E") plt.xlabel("Proporsi dari postingan makanan perpisahan") plt.show() Pizza dan Martabak, yang biasanya dianggap lawan sepadan, cuma di kisaran 9-12%. Dalam kategori ini J.CO bukan lagi sekadar pilihan selera, tapi default social currency kantor urban: mata uang sosial yang semua orang paham nilainya tanpa perlu dijelaskan. Bawa J.CO artinya "terima kasih, saya pamit, tidak ada dendam."
Buktinya yang paling lucu: ada 9 postingan dari orang yang bingung cari alternatif selain J.CO, misalnya "selain JCO, martabak, hollands, ada rekomendasi?". Kalau kamu harus mencari alternatif dari sebuah pilihan, itu tanda pilihan itu sudah jadi standar baku.
4. Fun fact: ini bukan soal donat, tapi soal ikatan
Pertanyaan yang tersisa: kenapa orang rela keluar uang di hari terakhir kerja, padahal sudah resign dan secara hubungan kerja sudah selesai?
Jawaban versi teori budaya: Indonesia itu masyarakat kolektivis. Dalam kerangka Hofstede, skor individualisme Indonesia cuma 14 dari 100. Skor serendah itu biasanya dibaca sebagai masyarakat yang menjaga hubungan dengan kelompok dekatnya, dan di kantor, rekan kerja sering terasa seperti "keluarga kedua" (kalau di sini kita bilang kekeluargaan). Dalam kerangka ini, traktiran perpisahan bukan transaksi. Itu ritual menutup hubungan dengan baik: "makasih sudah jadi bagian dari hari-hariku, kita tetap saudara walau beda kantor."
Dugaan berikutnya, ritual ini paling terasa buat karyawan yang sudah lama bekerja dan punya ikatan dengan orang-orang sekitarnya. Yang namanya sudah bertahun-tahun makan siang bareng, lembur bareng, dan saling cover, tentu terasa janggal kalau hari terakhirnya cuma kirim email pamit.
Catatan jujur: dataset ini tidak punya kolom masa kerja, jadi bagian "karyawan lama" tidak bisa diuji langsung. Skor Hofstede juga angka tingkat negara yang sudah lama dan sering dikritik, jadi anggap ini kerangka berpikir, bukan pembuktian. Yang bisa kita cek dari data adalah jejak relasinya.
Saya tandai postingan yang menyebut rekan atau suasana kantor dan pamitan secara eksplisit:
rel_pat = (r"temen|teman|rekan|orang kantor|orang2 kantor|sekantor|tim\b|team|" r"farewell|perpisahan|pamit|peluk|kangen|oleh2|acara") df["relasional"] = df["text"].str.contains(rel_pat, case=False, regex=True) jco = df[df["jco_resign_association"] == 1] print(jco["relasional"].sum(), "dari", len(jco)) # 10 dari 32 Bukti dari data:
| Temuan | Angka | Artinya |
|---|---|---|
| Postingan J.CO yang menyebut rekan kerja, orang kantor, atau farewell secara eksplisit | 10 dari 32 (31%) | Hampir sepertiga cerita J.CO-resign dibingkai sebagai urusan hubungan, bukan urusan donat |
Postingan farewell_gift (bingung kasih apa saat ada yang resign) | 7 postingan, minimal 4 ditulis oleh rekan yang mau ngasih kado ke temannya | Ritualnya dua arah: bukan cuma yang resign yang traktir, tapi tim juga mikir kado |
| Postingan yang mengaitkan resign dengan pamitan yang layak ke rekan | Salah satunya 302 likes | Pamit dengan benar dianggap bagian dari etika keluar |
Beberapa cuplikan kualitatif yang menarik dari datanya:
- Ritual balasan. Ada yang bercerita waktu resign dia sama sekali tidak menyiapkan apa-apa, tapi malah dikasih oleh-oleh banyak dan dibuatkan acara perpisahan oleh timnya. Ikatannya yang bekerja, bukan kewajibannya.
- Ikatan yang awet. Satu postingan (530 likes) bercerita sudah resign lebih dari setahun, tapi masih di-chat orang kantor lama. Komentarnya kira-kira: "sekangen itukah sama gw?"
- Gambaran good exit yang "ideal". Ada postingan (1.500 likes) soal karyawan yang sudah 3 tahun kerja, sopan, kasih notice sebulan, lalu di hari terakhir pamit dan dipeluk atasannya. Plot twist-nya, seminggu kemudian si atasan sadar data customer ikut terbawa. Lucu, tapi menunjukkan standar "keluar baik-baik" itu memang melibatkan pamitan yang hangat.
- Gestur lebih penting dari merek. Ada yang resign dengan membeli pastel dan risoles buatan ibu-ibu dekat rumah, karena budgetnya sama dengan J.CO. J.CO hanya bungkusnya, pesannya tetap "makasih dan sampai jumpa."
- Saking melekatnya. Ada yang traktir J.CO untuk ulang tahun, tapi rekan kantornya malah bertanya, "Mau ke mana, Mas? Kok udah resign aja?"
📷 [FOTO 3 – opsional] Tim kantor foto bareng di pantry dengan kotak donat di tengah, atau kartu ucapan perpisahan yang ditandatangani rekan-rekan (wajah diburamkan). Ilustrasi "donat sebagai penutup ikatan".
Jadi fun fact-nya bukan "orang Indonesia suka donat". Fun fact-nya: kamu tidak sedang membeli donat, kamu sedang membayar penutup sebuah hubungan.
5. Faktor "Toxic vs Good Exit"
Sebelum kamu buru-buru pesan dua lusin donat: peluang 94,1% itu hanya berlaku di dunia good exit, yaitu resign baik-baik, notice satu bulan, handover rapi, pamit ke semua orang.
Kalau traktiran itu penutup sebuah ikatan, maka jawabannya jelas: kalau ikatannya sudah rusak, tidak ada yang perlu ditutup. Sekarang lihat postingan bernuansa kantor toxic, resign mendadak, masih probation, atau day-1 langsung keluar:
toxic_pat = r"toxic|probation|probesi|day.?1|hari pertama|kabur|mendadak|log out|one day notice" toxic = df[(df["category"] == "general_resign_discourse") & df["text"].str.contains(toxic_pat, case=False, regex=True)] print(len(toxic), toxic["foods_detected"].notna().sum()) # 12 0 Hasilnya: 0 dari 12 postingan menyebut makanan perpisahan.
Masuk akal. Orang yang keluar karena sudah tidak kuat tidak sedang memikirkan boks donat. Cerita mereka biasanya begini:
- langsung log out dari semua akun, tanpa handover,
- "mending dibilang tidak profesional daripada mati muda gara-gara kantor toxic",
- day-1 kerja, malamnya langsung resign.
Mereka keluar tanpa pamit dan tanpa traktiran. Jadi bisa dibilang, traktir J.CO itu kemewahan orang yang keluarnya baik-baik.
📷 [FOTO 2 – opsional] Kotak donat J.CO dengan tulisan tangan di atasnya (misal "Thank you, guys!") atau meja kantor kosong dengan kardus barang. Dipakai sebagai penutup bagian ini.
Catatan jujur soal metodologi
Biar tetap sehat secara statistik:
- Bukan sampel acak. Data dikumpulkan dari pencarian di Threads, jadi 20% itu proporsi di dalam dataset ini, bukan angka untuk seluruh karyawan Indonesia.
- 94,1% sebagian "by construction". Dari 34 postingan itu, 32 memang terpilih karena menyebut J.CO. Bacaan yang adil bukan "94% karyawan bawa J.CO", melainkan: ketika orang membahas makanan perpisahan, J.CO hampir selalu jadi titik acuan, baik untuk dipilih maupun dihindari.
- "0 dari 12" itu n kecil. Subsetnya dideteksi pakai kata kunci, bukan label manual. Seluruh 87 postingan resign umum di dataset ini juga memang tidak menyebut makanan. Jadi ini konsisten dengan ceritanya, tapi bukan bukti yang kuat.
- Soal ikatan dan masa kerja belum teruji. Dataset tidak punya kolom lama bekerja, jadi hubungan "karyawan lama, ikatan lebih kuat, traktiran lebih mungkin" masih hipotesis. Pendeteksian postingan relasional juga pakai kata kunci, dan skor Hofstede adalah kerangka tingkat negara, bukan data perilaku.
- Likes bukan ukuran kebenaran, hanya ukuran apa yang dianggap relatable.
Langkah berikutnya kalau mau lebih serius: ambil sampel acak, buat label manual, lalu uji perbedaannya secara statistik.
Kesimpulan
- Percakapan resign itu menceng: median 55 likes, rata-rata 1.641, dan 10% postingan teratas memegang 75% likes.
- P(J.CO) = 20%: 1 dari 5 postingan resign menyerempet J.CO.
- P(J.CO | Bawa Makanan) = 94,1%: Pizza (11,8%) dan Martabak (8,8%) kalah jauh.
- Fun fact: 10 dari 32 postingan J.CO dibingkai sebagai urusan rekan kerja dan perpisahan, dan ritualnya dua arah (rekan juga mikir kado). Itu sejalan dengan budaya kolektivis, tapi efek masa kerja belum bisa dibuktikan dari data ini.
- Syaratnya good exit. Kalau keluarnya karena toxic atau mendadak, tidak ada yang bicara soal traktiran, karena tidak ada ikatan yang mau ditutup.
Jadi kalau kamu sedang menyiapkan surat resign dan bingung mau bawa apa, datanya sudah bicara. Tinggal satu pertanyaan: kuat bayar 20 boks donat, atau mau jadi minoritas yang bawa martabak?
Source code lengkap dan dataset: https://github.com/yeeagerr/jcoresign.git
Kalau kamu menemukan pola lain di datanya, tulis di komentar. 🍩






