Development of Web-Based Google Search Console Data Analysis Application Using Autoregressive Distributed Lag Method (Case Study of PT Lentera Alam Nusantara)

Banyak pelaku bisnis yang melakukan promosi produk mereka melalui platform digital dan internet untuk dapat menggait calon pelanggan lebih banyak lagi. Konsep Search Engine Ooptimization menjadi salah satu penerapan pemasaran digital yang marak dilakukan oleh banyak pelaku bisnis lokal dan interlokal. Pada penerapannya, PT Lentera Alam Nusantara sebagai pelaku bisnis dan subyek dalam penelitian ini, memanfaatkan Google Search Console sebagai alat bantu penyajian data performa situs web pada mesin pencari sehingga dapat melakukan pemetaan hasil implementasi pemasaran digital menjadi lebih mudah. Penulis merancang sebuah situs web yang dapat digunakan untuk melakukan analisa hasil performa Google Search Console dengan implementasi Python dan Django untuk mengambil fungsi perhitungan metode Autoregressive Distributed Lag dengan tujuan pengambilan kesimpulan mengenai signifikansi antar variabel dalam jangka waktu yang panjang. Pengguna web akan diminta untuk mengisi sebuah formulir untuk mengunggah data Google Search Console yang akan dianalisa dalam bentuk CSV. Lalu sistem akan melakukan tiga tahap pengujian, yakni uji stasioner, uji lag optimum, dan uji regresi. Setelah seluruh pengujian dilakukan, sistem akan menampilkan hasil pengujian dalam halaman yang sama. Kesimpulan dari penelitian ini yaitu web GSCount dapat melakukan analisa dataset Google Search Console yang dapat diunggah melalui form dokumen CSV dan akan disimpan oleh sistem ke basis data GSCount. Selain itu, hasil analisa juga dapat diunduh dalam format pdf untuk dapat diakses tanpa internet.

Many business people promote their products through digital platforms and the internet to attract more potential customers. The concept of Search Engine Optimization is one of the digital marketing applications that is widely used by many local and interlocal business people. In its implementation, PT Lentera Alam Nusantara as a business person and subject in this study, utilizes Google Search Console as a tool to present website performance data on search engines so that it can map the results of digital marketing implementation more easily. The author designed a website that can be used to analyze Google Search Console performance results with Python and Django implementations to take the Autoregressive Distributed Lag method calculation function with the aim of drawing conclusions about the significance between variables in the long term. Web users will be asked to fill out a form to upload Google Search Console data to be analyzed in CSV format. Then the system will perform three stages of testing, namely stationary tests, optimum lag tests, and regression tests. After all tests are carried out, the system will display the test results on the same page. The conclusion of this study is that the GSCount website can analyze Google Search Console datasets that can be uploaded via the CSV document form and will be saved by the system to the GSCount database.
In addition, the analysis results can also be downloaded in pdf format to be accessed without the internet.