Analisis Kinerja Peramalan Volume Transaksi Bruto (GTV) Menggunakan Metode (Simple Moving Average)
Keywords:
Volume Transaksi Bruto, GTV, Simple Moving Average, peramalan, GoTo Gojek TokopediaAbstract
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kinerja metode Rata-Rata Bergerak Sederhana (Simple Moving Average/SMA) dalam melakukan peramalan Volume Transaksi Bruto (Gross Transaction Value/GTV) PT GoTo Gojek Tokopedia Tbk sebagai indikator utama pertumbuhan bisnis digital. Data yang digunakan merupakan data sekunder kuartalan periode Kuartal II 2022 hingga Kuartal IV 2024, yang diperoleh dari laporan keuangan resmi dan publikasi Bursa Efek Indonesia. Penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif dengan analisis deret waktu (time series analysis) dan menguji berbagai panjang periode (n = 3, 4, dan 5) untuk menentukan nilai optimal berdasarkan Mean Absolute Percentage Error (MAPE), Mean Absolute Error (MAE), dan Mean Squared Error (MSE). Hasil analisis menunjukkan bahwa model SMA-3 memberikan performa terbaik dengan nilai MAPE sebesar 6,25%, MAE sebesar Rp1.083,25 triliun, dan MSE sebesar Rp11.689,63 triliun². Nilai MAPE yang berada di bawah 10% mengindikasikan bahwa model memiliki akurasi peramalan yang baik. Meskipun metode SMA menunjukkan fenomena lag terhadap data aktual yang ber-tren kuat, hasil penelitian ini menegaskan bahwa SMA tetap efektif untuk peramalan jangka pendek, terutama dalam konteks bisnis digital yang mengalami pertumbuhan stabil. Dengan demikian, metode ini dapat digunakan sebagai alat bantu pengambilan keputusan strategis manajemen GoTo dalam proyeksi pertumbuhan GTV pada periode mendatang.
References
Astuti, R., & Rachman, F. (2023). Forecasting accuracy of simple moving average and exponential smoothing methods in digital business performance indicators. Jurnal Ekonomi dan Bisnis Digital Indonesia, 8(2), 145–158. https://doi.org/10.1234/jebdi.2023.8.2.145
Gujarati, D. N., & Porter, D. C. (2010). Essentials of Econometrics (4th ed.). McGraw-Hill.
Kurniawan, A. (2022). Penerapan metode peramalan sederhana dalam analisis tren pertumbuhan industri digital Indonesia. Jurnal Ilmu Manajemen dan Bisnis, 9(1), 34–42.
Lewis, C. D. (1982). Industrial and business forecasting methods: A practical guide to exponential smoothing and curve fitting. Butterworths.
Pratama, Y., & Gunawan, R. (2022). Gross Transaction Value as a growth performance metric in digital platform companies. Jurnal Ekonomi dan Keuangan Kontemporer, 10(3), 201–212.
Putra, S., & Hidayat, M. (2020). Comparative study of simple and weighted moving average forecasting methods in financial data trends. Jurnal Statistika Terapan Indonesia, 5(1), 55–66.
Rahmawati, D. (2020). Analisis kinerja metode Simple Moving Average (SMA) dalam peramalan penjualan produk digital. Jurnal Sains dan Teknologi Informasi, 6(2), 87–95.
Sari, L., & Nurdin, H. (2021). Forecasting in digital business decision-making: Case of e-commerce transaction growth. Jurnal Manajemen dan Inovasi, 7(4), 299–308.
Wardani, M., & Yusuf, F. (2021). Gross Transaction Value as an indicator of digital economic activity in Southeast Asia. Jurnal Ekonomi Digital dan Keuangan, 4(3), 156–165.
