Metode ARIMA untuk Memprediksi Jumlah Penempatan Polis dalam Platform Insurance Broker Marketplace

Pengolahan data yang baik merupakan salah satu hal yang penting dalam bisnis marketplace. Diikuti dengan teknik prediksi data atau data forecasting yang tepat agar dapat dilakukan tindakan yang dapat mengatasi risiko bisnis yang akan datang. Terutama bagi sebuah bisnis baru, seperti Insurance Broker Marketplace yang memiliki teknik pengolahan data tak sama seperti marketplace pada umumnya. Karena, jenis bisnis ini masih tergolong baru, maka diperlukan teknik prediksi data yang sesuai. Kondisi data milik bisnis yang baru biasanya masih belum terlihat seasonality dan memiliki rata-rata serta variansi yang belum stasioner. Penelitian ini bertujuan untuk menunjukkan cara bagaimana melakukan teknik prediksi data dengan metode ARIMA sehingga dapat digunakan oleh bisnis sejenis dalam mengatasi risiko yang akan datang dalam perusahaannya seperti adanya penurunan daya jual maupun keuntungan perusahaan. Hasil penelitian ini akan berupa penentuan variabel (p, d, q) mana yang paling baik dengan data yang dimiliki perusahaan Insurance Broker Marketplace, sehingga dapat ditunjukkan dalam berupa grafik akhir dalam memprediksi data menggunakan metode ARIMA dan dilakukan tindakan tepat oleh perusahaan jika terjadi penurunan jumlah polis yang akan masuk ke dalam platformnya. Namun, secara keseluruhan penelitian ini metode ARIMA belum dapat menjadi solusi untuk memprediksi jenis data yang dimiliki perusahaan untuk saat ini. Disebabkan keadaan data yang banyak memiliki nilai 0 dan sedikitnya bentuk deret waktu untuk data yang masih baru saat ini, metode prediksi menggunakan ARIMA masih menghasilkan error yang cukup tinggi untuk hasilnya dengan keadaan bias yang terdeteksi dalam model akhir.