Apa Itu Prescriptive Analytics? Manfaat, Contoh, & Cara Kerja

Prescriptive analytics adalah salah satu topik paling hot di dunia data saat ini, Warga Bimbingan! Kalau kamu pengen upgrade skill atau bahkan switch career ke bidang data analyst, wajib banget kenalan sama konsep satu ini.

Pasti kamu juga tahu, data itu penting banget. Tapi, percuma kalau cuma dikumpulin tanpa tahu cara menggalinya sampai menghasilkan keputusan terbaik.

Dulu, kamu mungkin familiar sama analisis data yang cuma bisa menjelaskan apa yang terjadi di masa lalu (deskriptif) atau memprediksi apa yang mungkin terjadi di masa depan (prediktif). Nah, prescriptive analytics ini selangkah lebih maju!

Gak cuma kasih tahu apa atau mengapa, tapi langsung kasih rekomendasi apa yang harus kamu lakukan untuk mencapai hasil terbaik. Keren banget, kan?

Penasaran gimana prescriptive analytics bisa bantu bisnis bikin keputusan super cerdas? MinDi bakal kupas tuntas mulai dari definisinya, manfaatnya, contoh-contoh penerapannya, sampai gimana cara kerjanya. Yuk, langsung aja simak!

Baca Juga: Panduan Memilih Bootcamp Data Analyst untuk Karier Impianmu

Apa Itu Prescriptive Analytics?

Prescriptive analytics adalah cabang analisis data yang tidak hanya menjelaskan apa yang telah terjadi (deskriptif) atau memprediksi apa yang mungkin terjadi di masa depan (prediktif), tetapi juga merekomendasikan tindakan optimal yang harus diambil. 

Dengan kata lain, ia menjawab pertanyaan "Apa yang harus kita lakukan?" atau "Bagaimana kita bisa mencapai hasil terbaik?".

Analisis jenis ini memanfaatkan kombinasi data besar, algoritma machine learning, simulasi, dan teknik optimasi.

Tujuannya untuk mengevaluasi berbagai skenario dan memberikan rekomendasi langkah-langkah spesifik yang paling mungkin menghasilkan tujuan yang diinginkan.

5 Manfaat Prescriptive Analytics

Sekilas pasti kamu udah tau pentingnya prescriptive analytics. Berikut 5 manfaat utama yang bisa kamu dapatkan.

1. Mengelola Risiko dan Ketidakpastian Lebih Baik

Prescriptive analytics membantu organisasi memahami tingkat risiko dan ketidakpastian yang mungkin dihadapi di masa depan. Berdasarkan pemahaman tersebut, strategi yang lebih adaptif dan sesuai dapat direncanakan untuk mitigasi.

2. Otomatisasi Pengambilan Keputusan

Teknologi ini memungkinkan keputusan dibuat secara otomatis, mengurangi kebutuhan analyst untuk mengolah data mentah secara manual. Hal ini mempercepat proses dan mengurangi potensi human error.

3. Rekomendasi Adaptif Terhadap Perubahan

Salah satu kekuatan utama prescriptive analytics adalah kemampuannya untuk memberikan rekomendasi keputusan yang akan berubah sesuai dengan perubahan situasi dan kondisi pasar. Analisis ini memastikan respons bisnis selalu relevan dan optimal di setiap skenario.

4. Mempercepat Proses Bisnis Kompleks

Pengambilan keputusan yang awalnya rumit dapat dipercepat secara signifikan karena prescriptive analytics didukung oleh machine learning. Hal ini memungkinkan organisasi untuk bereaksi lebih cepat terhadap peluang atau ancaman.

5. Penerapan Luas di Berbagai Sektor

Prescriptive analytics bisa diimplementasikan dalam berbagai bidang untuk membantu mencegah penipuan, mengidentifikasi dan mengurangi risiko, serta meningkatkan efisiensi operasional.

Selain itu, tools ini juga sangat berguna untuk mencapai tujuan bisnis yang spesifik dan meningkatkan kepuasan pelanggan secara keseluruhan.

Baca Juga: Harga Bootcamp Data Analyst: Pengertian, Faktor, dan Tips

5 Contoh Prescriptive Analytics

Sumber: Freepik

Biar lebih paham gimana prescriptive analytics bekerja dan memberikan manfaat, mari lihat 5 contoh penerapannya di berbagai industri.

1. Optimasi Rantai Pasokan (Supply Chain Optimization)

Dalam industri manufaktur atau ritel, prescriptive analytics dapat merekomendasikan jumlah inventaris yang optimal untuk setiap gudang. Analisis ini juga bisa menentukan rute pengiriman yang paling efisien berdasarkan kondisi lalu lintas real-time dan cuaca. 

2. Manajemen Risiko Keuangan

Bank dan lembaga keuangan menggunakan prescriptive analytics untuk mengidentifikasi dan memitigasi risiko kredit. Sistem akan menganalisis riwayat pembayaran nasabah dan kondisi ekonomi untuk merekomendasikan batas kredit yang sesuai atau langkah-langkah pencegahan penipuan.

3. Penjadwalan Produksi di Manufaktur

Pabrik-pabrik memanfaatkan prescriptive analytics untuk mengoptimalkan jadwal produksi mereka. Dengan mempertimbangkan kapasitas mesin, ketersediaan bahan baku, permintaan pasar, dan potensi kerusakan alat, sistem akan merekomendasikan jadwal produksi yang paling efisien.

4. Optimalisasi Harga dan Promosi Ritel

Di sektor ritel, prescriptive analytics bisa menyarankan strategi harga dan promosi yang paling efektif untuk produk tertentu.

Analisis ini mempertimbangkan data penjualan historis, perilaku konsumen, harga kompetitor, dan bahkan event khusus. Tujuannya untuk memaksimalkan keuntungan atau volume penjualan.

5. Perencanaan Perawatan Kesehatan (Healthcare)

Dalam industri kesehatan, prescriptive analytics dapat merekomendasikan rencana perawatan yang paling optimal untuk pasien berdasarkan riwayat medis, genetik, dan respons terhadap pengobatan sebelumnya.

Selain itu, tools ini juga bisa membantu rumah sakit mengoptimalkan penjadwalan staf atau alokasi tempat tidur.

Baca Juga: 6 Cara Menjadi Data Analyst di Tahun 2025, Panduan Lengkap

Bagaimana Cara Kerja Prescriptive Analytics?

Untuk mendapatkan rekomendasi tindakan terbaik, prescriptive analytics mengikuti serangkaian langkah yang terstruktur. Mari lihat bagaimana proses ini bekerja!

1. Mendefinisikan Masalah

Pertama, para praktisi harus dengan jelas mendefinisikan masalah yang perlu dipecahkan oleh model untuk menentukan pendekatan yang paling tepat. Menggunakan model dan data yang sesuai adalah kunci untuk mendapatkan hasil terbaik dengan lebih cepat dan lebih hemat biaya.

2. Pengumpulan dan Pra Pemrosesan Data

Proses ini dimulai dengan pengumpulan data yang relevan dari berbagai sumber, baik internal maupun eksternal. Kualitas dan kuantitas data yang terkumpul sangat fundamental untuk akurasi dan efektivitas model.

Setelah terkumpul, data akan melewati tahap pra pemrosesan untuk membersihkan, mengubah, dan mempersiapkannya agar siap dianalisis, termasuk menangani nilai yang hilang atau menghapus duplikat.

3. Pemilihan dan Rekayasa Fitur

Selanjutnya, fitur-fitur yang paling relevan akan dipilih atau direkayasa dari kumpulan data untuk dijadikan input model. Langkah ini melibatkan identifikasi fitur-fitur paling informatif yang memiliki kekuatan prediktif kuat.

Keahlian domain mungkin diperlukan untuk menentukan variabel mana yang paling relevan dengan tugas prediksi yang diinginkan.

4. Analisis Deskriptif dan Prediktif

Sebelum menerapkan prescriptive analytics adalah langkah final, organisasi biasanya melakukan analisis deskriptif untuk memahami kinerja masa lalu. Kemudian, mereka melanjutkan dengan analisis prediktif untuk memperkirakan hasil di masa mendatang.

Analisis deskriptif berfokus pada ringkasan dan visualisasi data historis, sementara analisis prediktif menggunakan model statistik dan machine learning untuk memperkirakan peristiwa atau perilaku di masa depan.

5. Pemodelan Preskriptif

Solusi prescriptive analytics melibatkan pembangunan model matematika dan algoritma optimasi yang kompleks untuk merekomendasikan keputusan bisnis yang akan menghasilkan hasil bisnis terbaik. 

Model-model ini mempertimbangkan berbagai faktor seperti batasan, tujuan, ketidakpastian, dan tradeoff yang mungkin terjadi.

Hasil analisis ini didasarkan pada temuan dari analisis deskriptif dan prediktif sebelumnya, memberikan rekomendasi spesifik tentang bagaimana sebuah organisasi seharusnya merespons berbagai potensi skenario.

6. Penerapan

Setelah dievaluasi secara menyeluruh, model akan diterapkan ke dalam sistem operasional atau aplikasi yang ada. Hal ini memungkinkan model memberikan prediksi dan saran tindakan terbaik secara real-time.

Integrasi model ke dalam software yang sudah ada, API, atau dasbor dapat mengotomatiskan proses pengambilan keputusan atau memberikan wawasan preskriptif langsung kepada pengguna.

7. Pemantauan dan Penyempurnaan

Model memerlukan pemantauan dan pemeliharaan berkelanjutan untuk memastikan efektivitas dan relevansinya dari waktu ke waktu.

Proses ini mencakup pemantauan kinerja model, pembaruan dengan data baru secara berkala, dan pelatihan ulang model. Hal ini penting agar model dapat terus beradaptasi dengan perubahan keadaan atau pola yang berkembang dalam data.

Baca Juga: Contoh CV Data Analyst dan Panduan Lengkap Menulisnya!

Udah Paham Prescriptive Analytics?

Sekarang kamu udah ngerti kalau prescriptive analytics adalah kunci penting buat bantu ambil keputusan terbaik dari hasil analisis data. Buat kamu yang tertarik makin dalam di dunia data, yuk ikut Bootcamp Data Science & Data Analyst Dibimbing.

Kamu akan belajar bareng mentor berpengalaman, silabusnya super lengkap, ada praktik nyata buat portofolio, bisa gratis mengulang kelas, dan udah terbukti 96% alumni berhasil kerja lewat 840+ hiring partner!

Masih bingung, “Kalau aku gak punya background statistik, bisa ikut nggak?” atau “Nanti dapet project beneran gak buat portofolio?”, langsung aja konsultasi gratis di sini. dibimbing.id siap #BimbingSampeJadi!

Referensi

1. What is prescriptive analytics? [Buka]
2. What is Prescriptive Analytics? [Buka]