Predictive Analytics: Pengertian, Fungsi, dan Tekniknya

Siti Khadijah Azzukhruf Firdausi

•

23 January 2024

•

745

Predictive analytics adalah kunci untuk membuat prediksi mengenai peristiwa masa depan berdasarkan data. Sebagai salah satu cabang data analytics, analisis tersebut memberikan sebuah wawasan yang bisa mengoptimasi pembuatan keputusan terbaik.

Secara garis besar, predictive analytics adalah alat untuk membuat keputusan berdasarkan data guna mencapai hasil terbaik di masa depan. Untuk mempelajarinya, simak penjelasan di bawah ini!

Apa yang Dimaksud dengan Predictive Analytics?

Secara umum, predictive analytics adalah sebuah pendekatan untuk memprediksi kejadian di masa depan. Prediksi yang dibuat dari analisis tersebut melibatkan penggunaan data, statistik, dan algoritma.

Lebih lanjut, prediksi tersebut dibuat dengan memahami tren dan pola dari data masa lalu. Selain itu, predictive analytics adalah cabang data analytics yang memiliki aplikasi sangat luas.

Analisis ini bisa diaplikasikan di bidang kesehatan, perbankan, olahraga, dan masih banyak lagi. Meski begitu, kualitas prediksinya tentu bergantung pada kualitas dan jumlah data yang dimiliki.

Fungsi Predictive Analytics

Seperti yang telah dijelaskan, predictive analytics memiliki sejumlah fungsi dan aplikasi yang beragam. Analisis data tersebut bisa membantu dalam membuat keputusan berdasarkan data. Berikut adalah beberapa fungsinya:

1. Membuat Prediksi Masa Depan

Pertama, fungsi predictive analytics adalah untuk membuat prediksi mengenai masa depan. Hal ini dicapai dengan analisis pola dan tren dari data historis. Hasilnya bisa digunakan untuk membuat perencanaan dan pengambilan keputusan secara efektif.

2. Deteksi Penipuan

Berikutnya adalah fungsinya di sektor perbankan dan keuangan. Predictive analytics digunakan untuk mengidentifikasi aktivitas tidak biasa. Contohnya adalah transaksi mencurigakan atau perubahan perilaku dalam penggunaan rekening.

3. Manajemen Risiko

Selanjutnya, fungsi predictive analytics adalah manajemen risiko. Di industri manufaktur dan transportasi, analisis ini digunakan untuk memprediksi kegagalan mesin atau komponen sebelum terjadi.

Hal ini bisa sangat bermanfaat dalam membuat keputusan tentang bagaimana melakukan perawatan proaktif atau menghindari downtime.

Baca Juga: Optimalkan Bisnis, Ini 5 Alat Analisis Data untuk Bisnis Kecil

4. Pengambilan Keputusan Strategis

Berikutnya adalah untuk mengambil keputusan strategis. Hasil dari analisis ini bisa digunakan untuk mengambil keputusan seperti produk yang akan dikembangkan.

5. Optimasi Pemasaran

Setelah itu, fungsi predictive analytics adalah untuk melakukan optimasi pemasaran. Sebab, hasil analisis ini bisa memprediksi tren yang mungkin akan terjadi. Dengan analisis, perusahaan bisa membuat kampanye yang lebih efektif.

6. Pengelolaan Kesehatan dan Prediksi Hasil

Berikutnya adalah fungsinya dalam sektor kesehatan. Pada umumnya, predictive analytics di bidang kesehatan digunakan untuk memprediksi risiko penyakit hingga kebutuhan sumber daya kesehatan.

7. Analisis Kejahatan & Pencegahan

Terakhir adalah fungsi predictive analytics dalam sektor hukum. Analisis ini seringkali digunakan oleh penegak hukum dalam memprediksi kejahatan atau membuat strategi pencegahannya.

Teknik Predictive Analytics

Dalam predictive analytics, ada beberapa teknik yang digunakan untuk memodelkan dan memprediksi kejadian masa depan.

Teknik tersebut bisa berasal dari statistik, machine learning, dan data analytics. Berikut adalah beberapa teknik yang seringkali digunakan:

1. Regression

Pertama adalah regression yang merupakan teknik statistik dasar. Teknik regression seringkali digunakan untuk memprediksi nilai numerik. Ada dua jenis teknik regression yaitu linear dan logistic.

Misalnya, saat ingin memprediksi harga rumah berdasarkan berbagai faktor seperti lokasi, ukuran, dan usia rumah.

Linear regression digunakan untuk melihat hubungan antara faktor tersebut dan harga rumah. Sementara itu, logistic regression digunakan untuk memprediksi apakah seseorang akan membeli rumah tersebut atau tidak.

Regression memberikan pemahaman tentang seberapa besar pengaruh variabel independen pada hal yang diprediksi.
Baca Juga: Panduan Cara Belajar Data Analyst Pemula

2. Decision Trees

Teknik predictive analytics berikutnya adalah decision trees. Teknik ini adalah model prediktif yang menyerupai struktur pohon.

Decision trees adalah teknik dalam model klasifikasi yang berfungsi untuk memecah data menjadi beberapa kategori.

Teknik ini menerapkan prinsip machine learning melalui proses data mining yang secara otomatis mengekstrak informasi penting dari kumpulan big data.

Cabang pohon di dalam decision trees mewakili pilihan-pilihan yang berbeda. Sementara daunnya memiliki hasil atau keputusan akhir.

3. Random Forest

Berikutnya adalah teknik random forest. Teknik ini merupakan perluasan dari konsep dasar decision trees. Lebih detailnya, random forest adalah teknik dalam machine learning yang menggabungkan beberapa decision trees untuk meningkatkan akurasi model klasifikasi.

Dalam random forest, setiap decision tree dibangun dari subset acak data yang tersedia. Setelah semua decision tree dibuat, random forest mengambil pendekatan agregasi dari prediksi yang dihasilkan tiap pohon.

Secara keseluruhan, random forest menggabungkan prediksi dari berbagai decision trees. Tujuannya adalah untuk menghasilkan prediksi yang lebih akurat dan mengurangi risiko overfitting.

Baca Juga: Memahami 7 Perbedaan Machine Learning vs Deep Learning

4. Neural Networks & Deep Learning

Setelah itu, teknik predictive analytics adalah neural networks dan deep learning. Teknik ini terinspirasi otak manusia yang terdiri dari lapisan neuron dan saling terhubung.

Dalam deep learning, neuron memungkinkan model untuk belajar fitur yang sangat kompleks dari data. Teknik ini sangat efektif dalam pengenalan pola yang kompleks dalam big data. Oleh karena itu, ini berguna untuk membuat prediksi yang akurat.

5. Text Mining & Natural Language Processing (NLP)

Terakhir, teknik predictive analytics adalah text mining & natural language processing (NLP). Teknik ini digunakan untuk mengelola dan memahami teks dalam bahasa alami.

Penerapannya melibatkan analisis teks untuk mengesktrak informasi dan memahami konteks atau tren tertentu. Pada intinya, teknik ini menggabungkan linguistik, statistik, dan machine learning.

Dalam penerapannya, NLP bisa digunakan untuk menganalisis ulasan produk dan menentukan sentimen pelanggan. Hal ini berguna untuk menentukan strategi pemasaran yang sesuai.

Demikian informasi seputar predictive analytics yang mencakup pengertian, fungsi, dan tekniknya. Secara garis besar, predictive analytics adalah analisis data yang dilakukan untuk membuat prediksi yang akurat.

Selain itu, predictive analytics juga menunjukkan peran penting ilmu data dalam berbagai sektor. Pasalnya, ilmu data bisa bermanfaat untuk mengambil keputusan secara lebih efektif dan efisien.

Apakah kamu tertarik untuk mendalami data science? Bagi Sobat MinDi yang tertarik, MinDi rekomendasiin kamu untuk ikuti Bootcamp Data Science Dibimbing.id. Lewat program ini, kamu bisa belajar A-Z data science dari materi terupdate dan mentor ahli di industri.

Bukan hanya itu, kamu juga bisa dapatkan hands-on experience dari real-case project yang diberikan semasa program. Terlebih lagi, Sobat MinDi dijamin dapatkan pekerjaan lewat layanan job-connection ke 500+ companies. Menarik kan?

Yuk, daftarkan dirimu dan perdalam pengetahuanmu di data science bareng Dibimbing.id!