Analisis pencapaian kinerja menggunakan regresi linier dan ARIMA (studi kasus: KSP Kredit Union Pancur Solidaritas)
DOI:
https://doi.org/10.32815/jitika.v19i1.1078Kata Kunci:
arima, big data, kinerja, koperasi, regresi linierAbstrak
Pengukuran kinerja yang berkelanjutan merupakan hal krusial bagi organisasi, terutama koperasi seperti KSP Kredit Union Pancur Solidaritas, untuk memastikan perencanaan dan pencapaian program kerja yang efektif serta mengukur keberhasilan secara kontinu. Regresi linier dan ARIMA merupakan metode yang digunakan untuk menentukan target program kerja organisasi dan digunakan dalam mengukur pencapaian kinerja koperasi secara berkelanjutan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pencapaian kinerja menggunakan regresi linier dan ARIMA (Auto Regressive Integrated Moving Average). Jenis penelitian menggunakan metode kuantitatif deskriptif. Data penelitian berupa dokumentasi meliputi jumlah aset, jumlah anggota koperasi, sosialisasi, jumlah pencairan, jumlah lalai dan jumlah staf KSP Kredit Union Pancur Solidaritas periode tahun 2021 -2024. Metode analisis data menggunakan uji regresi linier dan ARIMA dengan program Python. Hasil penelitian membuktikan bahwa kombinasi Regresi Linier dan ARIMA dapat menghasilkan tiga skenario performa yang berbeda, yaitu upper performance (performa tertinggi yang diantisipasi), predicted performance (performa yang diprediksi), dan lower performance (performa terendah yang mungkin terjadi). Melalui hasil analisis ini, prediksi pertumbuhan anggota CUPS mengalami peningkatan setiap bulannya, untuk bulan Agustus 2019 mengalami pertumbuhan sebanyak 1.008 anggota, mengalami peningkatan di bulan Juni 2025 sebanyak 1.426 anggota.
Unduhan
Referensi
Aminarianti. (2019). Analisis Kinerja Perusahaan Pada Pt. Jamsostek (Persero) Kantor Cabang Makassar (Pendekatan BSC). STIE Tri Dharma Nusantara, 1(1).
Arsenia, V., L. (2019). Analisis Pengukuran Kinerja Perusahaan Dengan Metode Balanced Scorecard (Studi Kasus Pada PT. Bank Jateng Cabang Utama Semarang). Universitas Diponegoro.
D’Amato, A., Festa, G., Dhir, A., & Rossi, M. (2021). Cooperatives’ performance relative to investor-owned firms: a non-distorted approach for the wine sector. British Food Journal, 124(13), 35–52. https://doi.org/10.1108/BFJ-03-2021-0275
Damayanti, D. A. (2023). Analisis Pengukuran Kinerja Perusahaan Melalui Key Performance Indicator Pada PT. XYZ. Serambi, 8(2).
Fauziyanti, W. (2019). Buku Ajar Koperasi Untuk Perguruan Tinggi. IKAPI.
Herwanto, P. (2023). Sistem Analisis Laporan Keuangan Dan Prediksi Kinerja Keuangan PT Astra International Tbk Dengan Model ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average). Inforamatika, 15(2).
Kiss, M., & Rácz, K. (2024). Beyond the formal economy. Social cooperatives for labour integration under the pressure of market competitiveness. Social Enterprise Journal, 20(4), 472–498. https://doi.org/10.1108/SEJ-09-2023-0112
Lwaho, J., & Ilembo, B. (2023). Unfolding the potential of the ARIMA model in forecasting maize production in Tanzania. Business Analyst Journal, 44(2), 128–139. https://doi.org/10.1108/baj-07-2023-0055
Nicholson, M. R. (2019). Cigarettes still legal? Tobacco’s impact on public health policy. Emerald Emerging Markets Case Studies, 9(1), 1–13. https://doi.org/10.1108/EEMCS-09-2018-0204
Permana, S. H. (2017). Strategi Peningkatan Usaha Mikro, Kecil, Dan Menengah (Umkm) Di Indonesia. Aspirasi, 8(1), 93–103.
Phung Duy, Q., Nguyen Thi, O., Le Thi, P. H., Pham Hoang, H. D., Luong, K. L., & Nguyen Thi, K. N. (2024). Estimating and forecasting bitcoin daily prices using ARIMA-GARCH models. Business Analyst Journal, 45(1), 11–23. https://doi.org/10.1108/baj-05-2024-0027
Vinsensius. (2023). Panduan Analisis Data Menggunakan Program SPSS, SMART PLS dan EVIEWS. Guepedia.
File Tambahan
Diterbitkan
Cara Mengutip
Terbitan
Bagian
Lisensi
Hak Cipta (c) 2025 Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Asia
Artikel ini berlisensi Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Setelah diterima untuk publikasi, penulis mengalihkan hak cipta artikel mereka kepada Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Asia. Ini mencakup hak untuk mereproduksi, mentransmisikan, dan menerjemahkan materi dalam bentuk atau medium apa pun.
Sementara dewan redaksi berusaha memastikan keakuratan, mereka tidak bertanggung jawab atas isi artikel atau iklan. Tanggung jawab sepenuhnya berada pada penulis dan pengiklan masing-masing.
Materi di situs web dilisensikan di bawah Creative Commons Attribution 4.0 International License (CC BY 4.0). Di bawah lisensi ini, pengguna bebas untuk berbagi dan menyesuaikan materi untuk tujuan apa pun, termasuk penggunaan komersial, asalkan persyaratan lisensi terpenuhi. Kebebasan ini tidak dapat dicabut oleh pemberi lisensi dalam kondisi tersebut.
