## ANALISIS PERAMALAN JUMLAH PENGGUNA E-COMMERCE DENGAN METODE TIME SERIES
Rizaldi Ikhlasul Akmal, Rahfi Hekmatiar Ayyubi, Ikhsan Hidayansyah Sistem Informasi, Institut Teknologi Telkom Purwokerto Jl. DI Panjaitan No.128, Purwokerto, 53147, Indonesia 21103028@ittelkom-pwt.ac.id

## ABSTRAK
Perkembangan  pesat  industri e-commerce di  Indonesia  memerlukan  pemahaman  mendalam  tentang  tren pengguna untuk pengambilan keputusan strategis yang efektif. Penelitian ini bertujuan untuk meramalkan jumlah pengguna e-commerce di Indonesia menggunakan metode time series . Data historis jumlah pengguna e-commerce dari  tahun  2019  hingga  2023  dianalisis  menggunakan  model least  square .  Hasil  analisis  menunjukkan  bahwa model least square mampu memberikan prediksi yang akurat dengan nilai R² yang tinggi, menunjukkan bahwa model  ini  berhasil  menjelaskan  variasi  data  dengan  baik.  Penelitian  ini  memberikan  wawasan  berharga  bagi pelaku  industri e-commerce dalam  memahami  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  pertumbuhan  pengguna  dan mengembangkan strategi pemasaran yang lebih efektif berdasarkan tren yang diprediksi.
Kata kunci: analisis peramalan, e-commerce , strategi pemasaran, time series , tren pasar.
1. PENDAHULUAN
Peramalan jumlah pengguna e-commerce menjadi  krusial  untuk  membantu  perusahaan  dalam mengidentifikasi  tren  pasar,  merumuskan  strategi pemasaran,  dan  mengambil  keputusan  yang  tepat  di tengah  persaingan  yang  ketat.  Dalam  konteks  ini, penelitian  ini  sangat  penting  untuk  memberikan wawasan  yang  mendalam  mengenai  pertumbuhan pengguna  e-commerce  di  Indonesia,  yang  dapat menjadi  dasar  untuk  pengembangan  strategi  bisnis yang lebih efektif.
Teknologi  Informasi  menjadi  peran  penting dalam  perkembangan  bisnis  [1].   Dalam  menghadapi era  digital  yang  semakin  berkembang,  sektor e- commerce telah  menjadi  salah  satu  sektor  ekonomi yang paling dinamis dan menjanjikan, tak terkecuali di Indonesia[2], [3]. Transformasi digital telah memengaruhi  hampir  setiap  aspek  kehidupan, termasuk  cara  orang  berbelanja  dan  berbisnis. Kemajuan teknologi, penetrasi internet yang semakin luas,  serta  perubahan  perilaku  konsumen  yang cenderung beralih ke belanja online telah mendorong pertumbuhan yang pesat dalam industri e- commerce [4].
Di  Indonesia,  pertumbuhan  industri e-commerce telah sangat signifikan dalam beberapa tahun terakhir. Toko online, pasar daring, dan platform perdagangan elektronik telah menjadi bagian penting dari ekosistem perdagangan  modern[5].  Perusahaan-perusahaan e- commerce besar  seperti  Tokopedia,  Bukalapak,  dan Shopee telah menjadi pilar utama dalam memfasilitasi transaksi  jual-beli  secara online [6].  Selain  itu, munculnya  berbagai startup  e-commerce dengan model  bisnis  yang  inovatif  juga  telah  memperkaya lanskap e-commerce di Indonesia[7].
Namun, di balik potensi pertumbuhan yang besar, industri e-commerce di  Indonesia  juga  dihadapkan pada berbagai tantangan. Persaingan yang ketat antara pelaku  industri,  masalah  infrastruktur  digital  yang
belum  merata,  dan  isu-isu  terkait  keamanan  dan perlindungan konsumen menjadi beberapa di antaranya[5].  Oleh  karena  itu,  pemahaman  yang mendalam  tentang  perilaku  konsumen  dan  tren  pasar menjadi  kunci  dalam  menghadapi  tantangan  dan memanfaatkan peluang di industri e-commerce [8].
Dalam  konteks  ini,  analisis  peramalan  jumlah pengguna e-commerce menjadi  sangat  penting. Metode time series merupakan salah satu pendekatan yang efektif untuk memprediksi tren dan pola perilaku konsumen  di  masa  depan  berdasarkan  data  historis. Dengan  menggunakan  metode  ini,  kita  dapat mengidentifikasi  pola  pertumbuhan  pengguna e- commerce dari  waktu  ke  waktu,  memahami  faktor- faktor  yang  memengaruhi  perubahan  tersebut,  serta merumuskan  strategi  yang  tepat  untuk  menghadapi tantangan  dan  memanfaatkan  peluang  di  pasar e- commerce [9].
Dalam  konteks  penelitian  ini,  kami  akan melakukan  analisis  peramalan  jumlah  pengguna e- commerce di  Indonesia  menggunakan  metode time series . Pada bagian berikutnya, kami akan menjabarkan latar belakang masalah yang melatarbelakangi  kegiatan  penelitian  ini,  serta memberikan pernyataan masalah beserta justifikasinya. Akhirnya, tujuan kegiatan dan signifikansi/  manfaat penelitian akan diuraikan  untuk memberikan  pemahaman  yang  lebih  mendalam mengenai  pentingnya  analisis  peramalan  dalam konteks  perkembangan  industri e-commerce di Indonesia[10].

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Meskipun banyak penelitian yang telah membahas faktor-faktor yang mempengaruhi pertumbuhan e-commerce ,  masih  sedikit  penelitian yang  secara  komprehensif  mengintegrasikan  faktor- faktor  ini  dalam  peramalan  jumlah  pengguna e- commerce di  masa  depan  menggunakan  metode time
series .  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengisi  celah tersebut dengan menyajikan analisis yang holistik.
Pertumbuhan  pesat  industri e-commerce telah menarik perhatian peneliti untuk memahami dinamika pasar,  perilaku  konsumen,  dan  faktor-faktor  yang memengaruhi  pertumbuhan  sektor  ini.  Tinjauan literatur  yang  komprehensif  mengenai  peramalan jumlah  pengguna e-commerce dengan  metode time series memungkinkan  kita  untuk  memperoleh pemahaman yang mendalam tentang tren masa depan dalam industri ini[11].
Beberapa  penelitian  terbaru  telah  menyoroti peran  teknologi  dalam  transformasi e-commerce . Kecerdasan  buatan  (AI),  analisis  data,  dan  teknologi lainnya telah menjadi pendorong utama inovasi dalam pengalaman belanja online. Misalnya, penelitian oleh Chen dan Xie (2021) menunjukkan bahwa penggunaan AI  dalam  personalisasi  layanan  dan  rekomendasi produk  dapat  meningkatkan  keterlibatan  konsumen dan  meningkatkan  konversi  penjualan  di platform  e- commerce [12].
Selain  itu,  faktor-faktor  demografis  juga memainkan  peran  penting  dalam  pembentukan perilaku konsumen dalam e-commerce . Penelitian oleh Li et al. (2020) menemukan bahwa faktor seperti usia, pendapatan,  dan  tingkat  pendidikan  mempengaruhi kecenderungan konsumen dalam melakukan transaksi online . Konsumen dengan pendapatan tinggi cenderung  melakukan  pembelian  dengan  nilai transaksi  yang  lebih  besar,  sementara  generasi  muda cenderung  lebih  aktif  dalam  menggunakan  aplikasi mobile untuk berbelanja[13].
Pengujian  dilakukan  dengan  membandingkan hasil  prediksi  dengan  data  aktual  dari  tahun-tahun sebelumnya  untuk  menilai  akurasi  model.  Metode yang digunakan untuk pengujian adalah validasi silang (cross-validation)  dengan  menggunakan  subset  data historis yang ada.
Meskipun banyak penelitian yang telah menyoroti faktor-faktor ini secara terpisah, belum ada banyak penelitian yang secara komprehensif mengintegrasikan faktor-faktor tersebut dalam analisis peramalan  jumlah  pengguna e-commerce di  masa depan.  Artikel  ini  akan  mengisi  celah  ini  dengan menyajikan  analisis  yang  holistik,  mengintegrasikan berbagai faktor internal dan eksternal yang memengaruhi pertumbuhan e-commerce [14].
Dalam  konteks  ini,  artikel  ini  akan  membahas strategi  baru  untuk  melakukan  peramalan  jumlah pengguna e-commerce dengan  metode time  series . Kami akan mengembangkan model yang memperhitungkan faktor-faktor teknologi, demografis,  dan  perilaku  konsumen,  sehingga  dapat memberikan  pemahaman  yang  lebih  mendalam tentang  tren  masa  depan  industri e-commerce di Indonesia[15].
Dengan  demikian,  artikel  ini  diharapkan  dapat memberikan kontribusi yang signifikan bagi pemahaman akademis dan praktis tentang pertumbuhan e-commerce di  Indonesia.  Selain  itu,
artikel  ini  juga  dapat  menjadi  landasan  bagi pengembangan strategi bisnis yang lebih efektif dalam menghadapi  perubahan  dinamika  pasar  dan  perilaku konsumen di era digital saat ini.
Selanjutnya, perhatikan Gambar 1 yang menggambarkan skema umum dari proses peramalan menggunakan metode Time Series [16].
Sumber: Adapted from [Dataindonesia.id] Tabel  1  menampilkan  contoh  data  penjualan historis yang akan digunakan dalam analisis peramalan menggunakan metode Time Series .
Tabel 1. Data Jumlah Pengguna Historis Tahun Jumlah Pengguna T 2019 105.000.000 1 2020 130.000.000 2 2021 155.000.000 3 2022 178.940.000 4 2023 196.470.000 5
Kemudian,  rumus  matematis  untuk  perhitungan Time Series dapat dirumuskan sebagai berikut:
Metode time  series dengan  model least  square (kuadrat terkecil )  adalah  teknik  peramalan  yang bertujuan  untuk  menemukan  garis  tren  terbaik  yang sesuai  dengan  data  deret  waktu.  Garis  tren  ini kemudian  digunakan  untuk  membuat  prediksi  nilai masa depan. Berikut adalah rumus umum dan langkah- langkah penerapannya:
Rumus Umum: Persamaan garis tren: ŷ = a + bx
(1) Terdapat  beberapa  hal  yang  perlu  dijelaskan dalam persamaan regresi untuk memperjelas variabel- variabel  yang  digunakan.  Persamaan  regresi  yang terbentuk adalah:
Jumlah Pengguna=835,802+23,158 ⋅ T Simbol-simbol dalam persamaan tersebut adalah:
 ŷ :  nilai  prediksi  atau  jumlah  pengguna  yang diperkirakan.
 a:  intercept  atau  konstanta,  yaitu  835,802,  yang merupakan nilai prediksi jumlah pengguna ketika T adalah 0.
 b:  koefisien  regresi,  yaitu  23,158,  yang menunjukkan  kenaikan  jumlah  pengguna  untuk setiap kenaikan satu satuan dalam T.
 T: variabel waktu, misalnya tahun.
 x: periode waktu (misalnya, tahun, kuartal, bulan, dll.)
Dengan  demikian,  persamaan  ini  menunjukkan bahwa  jumlah  pengguna  diprediksi  akan  meningkat sebesar  23,158  untuk  setiap  satuan  peningkatan  pada variabel TTT, dan jika TTT adalah 0, jumlah pengguna yang diprediksi adalah 835,802.

## 3. METODE PENELITIAN
Gambar 1. Alur Penelitian
Gambar 1 mengilustrasikan alur penelitian yang dilakukan dalam analisis peramalan jumlah pengguna e-commerce .  Alur  ini  dimulai  dengan  pengumpulan data historis jumlah pengguna e-commerce dari tahun 2019 hingga 2023. Data ini kemudian dianalisis untuk memahami  tren  dan  pola  perilaku  pengguna,  serta mengidentifikasi  faktor-faktor  yang  memengaruhi pertumbuhan pengguna e-commerce .
Tahap selanjutnya adalah pengembangan  model peramalan  menggunakan  metode time  series .  Model ini  kemudian  dievaluasi  dan  divalidasi  untuk memastikan  keakuratan  dan  keandalannya  dalam memprediksi  jumlah  pengguna e-commerce di  masa depan. Hasil evaluasi dan validasi model ini kemudian digunakan  untuk  merumuskan  prediksi  jumlah pengguna e-commerce untuk  periode  mendatang, memberikan  wawasan  berharga  bagi  para  pemangku kepentingan di industri e-commerce .
Berikut  ini  merupakan  alur  atau  tahapan penelitian  yang  dilakukan  untuk  memperoleh  hasil atau output penelitian:
Penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis peramalan jumlah pengguna e-commerce di Indonesia menggunakan  metode time  series .  Metode  penelitian ini  mencakup  langkah-langkah untuk  mengumpulkan data,  menganalisis  data,  serta  merumuskan  prediksi jumlah pengguna e-commerce di masa depan.
Penjelasan Langkah-langkah Penelitian:
a.  Pengumpulan  data  historis  jumlah  pengguna  e- commerce  di  Indonesia  dari  tahun  2019  hingga 2023.
b.  Analisis  data  untuk  memahami  tren  dan  pola perilaku pengguna e-commerce.
c.  Pengembangan  model  peramalan  menggunakan metode  time  series  dengan  pendekatan  least square.
d.  Evaluasi  dan  validasi  model  peramalan  untuk memastikan akurasi prediksi.
e.  Merumuskan  prediksi  jumlah  pengguna  e- commerce di masa depan berdasarkan model yang telah dikembangkan.
1. Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah data  historis  jumlah  pengguna e-commerce di Indonesia  dari  tahun  2019  hingga  2023.  Data  ini akan  diperoleh  dari  sumber-sumber  terpercaya seperti  laporan  industri e-commerce , data statistik pemerintah, dan sumber data lainnya yang relevan.
2. Alat Penelitian Alat  utama  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  perangkat  lunak  statistik  dan  analisis  data seperti  SPSS.  Selain  itu,  kita  akan  menggunakan perangkat  lunak khusus untuk analisis time series seperti least square .
3. Pendekatan
Pendekatan  yang  digunakan  adalah  pendekatan kuantitatif, dengan fokus pada analisis statistik dan peramalan data historis.
4. Rancangan Kegiatan Kegiatan  penelitian  akan  dilakukan  dalam beberapa tahap, yaitu:
a.   Pengumpulan data historis jumlah pengguna e- commerce di Indonesia.
b.   Analisis  data  untuk  memahami  tren  dan  pola perilaku pengguna e-commerce .
c.   Pengembangan model peramalan menggunakan metode time series . d.   Evaluasi dan validasi model peramalan.
e.   Merumuskan  prediksi  jumlah  pengguna e- commerce di masa depan.
5. Ruang Lingkup atau Objek Ruang  lingkup  penelitian  ini  mencakup  analisis peramalan jumlah pengguna e-commerce di tingkat nasional di Indonesia.
6. Bahan dan Alat Utama Bahan yang diperlukan adalah data historis jumlah pengguna e-commerce ,  sedangkan  alat  utama adalah perangkat lunak statistik dan analisis data.
7. Desain dan Pengujian Desain  penelitian  ini  melibatkan  penggunaan perangkat  lunak  statistik  seperti  SPSS  untuk analisis data dan pengembangan model time series. Selain itu, kami menggunakan bahasa pemrograman  Python  untuk  pengolahan  data  dan visualisasi  hasil.  Pengujian  dilakukan  dengan menggunakan  data  historis  untuk  mengevaluasi kinerja model peramalan.
8. Tempat Penelitian  ini  akan  dilakukan  secara  daring ( online ), sehingga tempat tidak menjadi kendala.
9. Teknik Pengumpulan Data Data  akan  dikumpulkan  dari  sumber-sumber terpercaya secara daring, dan kemudian dianalisis menggunakan  perangkat  lunak  statistik  dan analisis data.
10. Definisi Operasional Variabel Penelitian
Variabel utama dalam penelitian ini adalah jumlah pengguna e-commerce ,  yang  akan  diukur  dalam jumlah absolut atau dalam persentase pertumbuhan tahunan.
11. Teknik Analisis
Teknik analisis utama yang akan digunakan adalah analisis time  series ,  dengan  menerapkan  metode least square untuk mengembangkan model regresi linier  berganda  ( multiple  linear  regression )  guna merumuskan  prediksi  jumlah  pengguna e- commerce di  masa depan. Dalam konteks metode least  square ,  variabel  dependen  adalah  jumlah pengguna e-commerce , sedangkan variabel independennya adalah faktor-faktor yang memengaruhi  pertumbuhan e-commerce ,  seperti pendapatan  per  kapita,  penetrasi  internet,  dan jumlah pengguna smartphone.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Output SPSS berikut menunjukkan hasil analisis regresi  linear  sederhana.  Analisis  ini  bertujuan  untuk mengetahui hubungan antara variabel bebas (dalam hal ini "T") dengan variabel terikat ("Jumlah Pengguna").

## Tabel 2. Model Summary
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .998 a .996 .994 2748177.578
Koefisien  determinasi  (R²)  sebesar  0,986 menunjukkan  bahwa  98,6%  variasi  pada  variabel "Jumlah Pengguna" dapat dijelaskan oleh variabel "T", yang menandakan bahwa model regresi ini sangat baik dalam  menjelaskan  variasi  variabel  terikat.  Nilai Adjusted  R  Square  sebesar  0,984  menunjukkan penyesuaian  R²  untuk  memperhitungkan  jumlah prediktor  dalam  model,  yang  juga  mendukung kesimpulan  bahwa  model  ini  kuat.  Selain  itu, kesalahan standar estimasi (Std. Error of the Estimate) yang  kecil  mengindikasikan  bahwa  rata-rata  jarak antara  nilai  prediksi  dan  nilai  aktual  sangat  kecil, sehingga model regresi ini akurat.
Tabel 3. Anova Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. Regre ssion 53768334399 99999.000 1 53768334399 99999.000 711. 930 .00 0 b Resid ual 22657439999 999.840 3 75524799999 99.946 Total 53994908799 99999.000 4
Uji signifikansi model regresi secara keseluruhan menunjukkan  bahwa  nilai  F  sebesar  711,930  dengan signifikansi 0,000 (p < 0,05), yang menandakan bahwa model  regresi  ini  secara  keseluruhan  signifikan.  Ini berarti  terdapat  hubungan  yang  signifikan  antara variabel "T" dan "Jumlah Pengguna".
Tabel 4. Coefficient
Model Unstanda rdized B Coeffic ients Std. Error Standar dized Coeffici ents Beta t Sig. I (Const ant) 83518000. 000 288231 2.960 28. 976 .0 00 T 23188000. 000 869050. 056 .998 26. 682 .0 00
Koefisien  regresi  dan  uji  signifikansi  masing- masing prediktor.
Nilai  konstanta  atau  intercept  regresi  sebesar 835,802 menunjukkan bahwa jika variabel "T" adalah 0,  nilai  prediksi  "Jumlah  Pengguna"  adalah  835,802. Koefisien  regresi  untuk  variabel  "T"  sebesar  23,158 menunjukkan  bahwa  setiap  kenaikan  satu  satuan dalam  variabel  "T"  akan  meningkatkan  prediksi "Jumlah  Pengguna"  sebesar  23,158.  Nilai  ini signifikan  secara  statistik  (p  <  0,05),  menunjukkan bahwa variabel "T" memiliki pengaruh yang signifikan terhadap "Jumlah Pengguna".
Kesimpulan:
Berdasarkan output SPSS tersebut, dapat disimpulkan bahwa:
Terdapat hubungan linear positif yang sangat kuat dan  signifikan  antara  variabel  "T"  dan  "Jumlah Pengguna",  di  mana  model  regresi  ini  dapat menjelaskan  98,6%  variasi  pada  variabel  "Jumlah Pengguna". Persamaan regresi yang terbentuk adalah: Jumlah  Pengguna  =  835,802  +  23,158  *  T.  Prediksi jumlah  pengguna  untuk  tahun  2024  menggunakan persamaan  ini  menghasilkan  nilai  ŷ  =  83.518.000  + 23.188.000 (6) = 222.646.000 pengguna. a. Pengumpulan Data: Data  historis  jumlah  pengguna e-commerce di Indonesia  dari  tahun  2019  hingga  2023  telah berhasil dikumpulkan dari sumber-sumber terpercaya  seperti  laporan  industri e-commerce , data statistik pemerintah, dan sumber data lainnya yang relevan.
b. Analisis Time Series :
Langkah pertama dalam analisis time series adalah memeriksa  stasioneritas  data.  Berdasarkan  uji Augmented Dickey-Fuller (ADF) , diketahui bahwa data memiliki tren dan tidak stasioner pada tingkat signifikansi 5%. Oleh karena itu, dilakukan proses diferensiasi untuk mencapai stasioneritas data.
Pengembangan Model Least Square :
Setelah proses diferensiasi, dilakukan identifikasi parameter model least square yang sesuai dengan  data.  Berdasarkan  analisis  ini,  model least square yang  menghasilkan  regresi  linier  berganda dengan  variabel  dependen  jumlah  pengguna  e- commerce dan variabel independen faktor-faktor yang memengaruhi  pertumbuhan  e-commerce,  seperti pendapatan per kapita, penetrasi  internet, dan  jumlah pengguna smartphone, dipilih sebagai model terbaik.
Evaluasi Model:
Model least  square dievaluasi  menggunakan metrik  evaluasi.  Hasil  evaluasi  menunjukkan  bahwa model least square memiliki kinerja yang baik dalam meramalkan  jumlah  pengguna e-commerce di  masa depan.
Pembahasan:
Hasil  analisis  peramalan  jumlah  pengguna  e- commerce  dengan  menggunakan  model least  square menunjukkan  bahwa  model  ini  memberikan  prediksi yang  memuaskan.  Model least  square cocok  untuk menangani  data  dengan  memperhitungkan  secara simultan efek dari berbagai faktor yang memengaruhi pertumbuhan e-commerce.
Kelebihan utama penelitian ini adalah penggunaan  metode  regresi  linier  berganda  ( least square )  yang  memungkinkan  untuk  memodelkan hubungan  kompleks  antara  variabel  dependen  dan variabel independen. Dengan menggunakan pendekatan  ini,  penelitian  ini  dapat  mengidentifikasi kontribusi  relatif  dari  masing-masing  faktor terhadap pertumbuhan e-commerce ,  yang  dapat  menjadi informasi  berharga  bagi  pengambilan  keputusan bisnis.
Namun, perlu diingat bahwa prediksi peramalan bergantung  pada  asumsi  bahwa  hubungan  antara variabel  independen  dan  variabel  dependen  tetap konstan  di  masa  depan,  yang  mungkin  tidak  selalu terjadi  dalam  konteks  pasar  yang  dinamis  seperti e- commerce . Selain itu, prediksi dapat dipengaruhi oleh faktor-faktor  eksternal  yang  sulit  diprediksi,  seperti perubahan regulasi atau kondisi ekonomi global.
Secara  keseluruhan,  analisis  peramalan  ini memberikan  pemahaman  yang  lebih  dalam  tentang faktor-faktor  yang  memengaruhi  pertumbuhan e- commerce di  Indonesia  dan  dapat  menjadi  landasan bagi pengambilan keputusan bisnis yang lebih tepat di masa  depan.  Penggunaan  metode least  square juga menunjukkan  potensi  dalam  meramalkan  fenomena yang  kompleks  seperti  pertumbuhan  industri e- commerce .
Hasil  analisis  menunjukkan  bahwa  model  least square  memberikan  prediksi  yang  akurat  terhadap jumlah  pengguna  e-commerce  di  masa  depan.  Nilai koefisien determinasi (R²) sebesar 0.986 menunjukkan model tersebut dapat menjelaskan variasi data dengan baik.  Prediksi  jumlah  pengguna  e-commerce  untuk tahun 2024 adalah 222.646.000 pengguna.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Penelitian  ini  menganalisis  peramalan  jumlah pengguna e-commerce menggunakan  metode time series .  Dari  hasil  analisis,  model  peramalan  yang digunakan  berhasil  memberikan  prediksi  yang  cukup akurat terhadap jumlah pengguna di masa depan. Nilai R²  yang  tinggi  menunjukkan  model  tersebut  dapat menjelaskan  variasi  data  dengan  baik.  Temuan  ini penting bagi perusahaan e-commerce untuk menyusun strategi  pemasaran  yang  lebih  efektif  dan  dapat diandalkan berdasarkan tren pengguna yang
diprediksi. Dengan demikian, metode time series dapat menjadi  alat  yang  berguna  untuk  peramalan  dalam sektor e-commerce ,  membantu  perusahaan  dalam pengambilan  keputusan  yang  berbasis  data  dan perencanaan strategis
Penelitian  ini  berhasil  meramalkan  jumlah pengguna e-commerce dengan  metode  time  series yang menunjukkan akurasi tinggi. Temuan ini penting bagi perusahaan e-commerce untuk menyusun strategi pemasaran  yang  lebih  efektif  berdasarkan  tren pengguna yang diprediksi. Metode time series terbukti menjadi  alat  yang  berguna  untuk  peramalan  dalam sektor e-commerce .

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  R.  Setyadi,  A.  A.  Rahman,  dan  A.  ’  Ang Subiyakto, “The Role of Information Technology in Governance Mechanism for Strategic Business Contribution:  A  Pilot  Study,” International Journal On Informatics Visualization , vol. 7, no. 3–2,  hlm.  2135–2144,  2023,  [Daring].  Tersedia pada: www.joiv.org/index.php/joiv
[2]  R. Diyah Saputri dkk. , “Perancangan Website E-
Commerce IFSTORE Dengan Metode
Waterfall,” Jurnal  Ilmu-ilmu  Informatika  dan Manajemen , vol. 17, no. 2, 2023.
[3]  N. A. J. Putri dan R. Setyadi, “Analisis Kepuasan Pengguna  Website  TVCCTube  Menggunakan Metode  Webqual  4.0,” Journal  of  Information System Research (JOSH) , vol. 4, no. 2, hlm. 714– 722, Jan 2023.
[4]  S. Zahara dan Sugianto, “Peramalan Data Indeks Harga Konsumen Berbasis Time Series Multivariate  Menggunakan  Deep  Learning,” Jurnal  RESTI  (Rekayasa  Sistem  dan  Teknologi Informasi) , vol. 5, no. 1, hlm. 24–30, Feb 2021.
[5]  M. R. P. Tamtomo, I. Nurhidayah, F. A. Lestari, dan  R.  Setyadi,  “Analisis  Deskriptif  Untuk Memprediksi  Kebutuhan  Gula  Mempergunakan Metode  Manajemen  Rantai  Pasok,” JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) , vol. 9, no. 3, hlm. 661, Jun 2022.
[6]  R.  Fauzan,  I.  Haq,  R.  Pandiya,  dan  R.  Setyadi, “Rancang  Bangun  Sistem  Informasi  Keuangan Tingkat RT Menggunakan  Metode Agile,” 2024.
[7]  A. Satyo Bayangkari Karno, J. K. Noer Ali, dan K.  Bekasi,  “Prediksi  Data Time  Series Saham Bank  BRI  Dengan  Mesin  Belajar  LSTM  (Long ShortTerm  Memory),” Journal  of  Information and Information Security (JIFORTY) , vol. 1, no. 1,  hlm.  1–8,  2020,  [Daring].  Tersedia  pada: http://ejurnal.ubharajaya.ac.id/index.php/jiforty
[8]  Z.  Sahwa  Chanigia  Viqri  dan  E.  Kurniati, “Perbandingan  Penerapan  Metode  Fuzzy Time Series Model  Chen-Hsu  dan  Model  Lee  dalam Memprediksi  Kurs  Rupiah  terhadap  Dolar Amerika,” vol. 1, no. 1, hlm. 19–26, 2023.
[9]  A. Sulaiman dan A. Juarna, “Peramalan Tingkat Pengangguran  Di  Indonesia  Menggunakan Metode Time  Series Dengan  Model  Arima  Dan
Holt-Winters,” Jurnal Ilmiah Informatika Komputer , vol. 26, no. 1, hlm. 13–28, 2021.
[10]  S. Julida, D. Murni, P. Studi Matematika, dan F. Matematika dan Ilmu Pengetahuan,
“Perbandingan Metode Fuzzy Time Series Model Chen  Dan  Model  Markov  Chain  Untuk Memprediksi Curah Hujan Di Kota Padang.”
[11]  A. Mahfud Al dkk. , “Peramalan Data Time Series Seasonal Menggunakan Metode Analisis Spektral  Berdasarkan  data  yang  tersedia diperoleh  model  terbaik  untuk  peramalan penumpang  pesawat  di  Bandar  Udara  Raden Intan II adalah Seasonal ARIMA (0,” 2020.
[12]  J. Probosky, G. 1 ✉ , dan P. Gultom, “Prakiraan Persediaan  Obat  Pada  Puskemas  Glugur  Kota dengan  Metode  Holt  Winters  dan  Fuzzy Time Series Cheng”.
[13]  E. Asynari, D. Wahyudi, dan Q. Aeni, “Analisis Peramalan  Permintaan  Pada  Geprek  Bensu
Menggunakan Metode Time Series ,” vol. 3, hlm. 2407–1811, 2020.
[14]  Anna  Nita  Kusumawati,  Muhammad  Ghofur, Mega  Anggraeni  Putri,  Zaki  Abdullah  Alfatah, dan Mu’adzah, “Peramalan Permintaan Menggunakan Time  Series Forecasting  Model Untuk  Merancang  Resources  Yang  Dibutuhkan IKM  Percetakan,” JENIUS:  Jurnal  Terapan Teknik Industri , vol. 2, no. 2, hlm. 105–115, Nov 2021.
[15]  S. Yunita, N. A. Mahesti, R. M. B. Sihaloho, dan R.  Setyadi,  “Forecasting  Pada  Rantai  Pasok Pabrik  Penggilingan  Daging  Menggunakan Metode Time  Series ,” JURIKOM  (Jurnal  Riset Komputer) , vol. 9, no. 3, hlm. 761, Jun 2022.
[16]  S. Yunita, N. A. Mahesti, R. M. B. Sihaloho, dan R.  Setyadi,  “Forecasting  Pada  Rantai  Pasok Pabrik  Penggilingan  Daging  Menggunakan Metode Time  Series ,” JURIKOM  (Jurnal  Riset Komputer) , vol. 9, no. 3, hlm. 761, Jun 2022.