PREDIKSI JUMLAH ACTIVE MERCHANT ALOSHOP MELALUI PENDEKATAN DERET WAKTU MENGGUNAKAN MODEL ARIMA

Abstract

Perkembangan sebuah bisnis merupakan tujuan dari pebisnis, namun seringkali kita tidak bisa mengontrol perkembangan customer atau mengantisipasi penurunan jumlah customer aktif. Sehingga penting bagi kita untuk melakukan peramalan data jumlah customer aktif, sehingga nantinya dapat menentukan langkah apa yang sebaiknya diambil untuk melakukan improvement ataupun innovation bisnis. Metode ARIMA dinilai lebih cocok untuk menjawab permasalahn ini, karena memiliki sifat yang fleksibel (mengikuti pola data), memiliki tingkat akurasi peramalan yang cukup tinggi, cocok digunakan untuk meramal sejumlah variabel dengan cepat, sederhana, akurat, dan murah karena hanya membutuhkan data historis untuk melakukan peramalannya. Penentuan model terbaik didasarkan pada model yang hanya memenuhi semua uji dan memiliki nilai Residual Sums of Squares yang kecil. Hasil peramalan nantinya dapat digunakan tim Aloshop untuk mengantisipasi penurunan jumlah merchant active dengan memperkenalkan fitur terbaru, harga paket yang terjangkau, dan layanan untuk kenyamanan customer. Sehingga diharapkan perusahaan dapat memperkirakan jumlah active merchant guna melakukan innovatian dan improvement Aloshop.