Predictive Analytics Adalah: Arti, Manfaat, Teknik & Contoh

Seiring berkembangnya teknologi, banyak perusahaan yang memanfaatkan machine learning dalam operasi bisnisnya. 

Perusahaan bisa memprediksi tren pasar, perilaku konsumen, serta kapan mesin mereka akan rusak, dengan menggunakan teknik analisis data tertentu, contohnya adalah predictive analytics.

Predictive analytics adalah teknik analisis data yang menggunakan model statistik dan machine learning untuk memprediksi hasil masa depan berdasarkan data historis dan tren saat ini.

Teknik analisis ini dapat membantu bisnis mengambil keputusan yang lebih tepat dan strategis. Penasaran mengenai predictive analytics lebih lanjut? Yuk simak pembahasan lengkapnya pada artikel ini.

Apa itu Predictive Analytics?

Tunggu dulu Sobat MinDi, sebelum kita membahas lebih jauh mengenai predictive analytics, pertama-tama yuk pahami apa itu predictive analytics melalui beberapa pengertian berikut ini.

Menurut HBS Online, Predictive analytics adalah penggunaan data untuk memprediksi tren dan kejadian di masa depan. Teknik ini menggunakan data historis untuk meramalkan skenario potensial yang dapat membantu pengambilan keputusan strategis. 

Prediksi yang dihasilkan bisa berupa kejadian yang akan terjadi dalam waktu dekat, seperti memprediksi kerusakan mesin pada hari itu, atau kejadian di masa depan yang lebih jauh, seperti memprediksi arus kas perusahaan untuk tahun mendatang.

Analisis prediktif bisa dilakukan secara manual atau dengan menggunakan algoritma machine learning. Dalam kedua cara tersebut, data historis digunakan untuk membuat asumsi tentang masa depan. 

Salah satu alat dalam predictive analytics adalah regresi, yang dapat menentukan hubungan antara dua variabel (regresi linear tunggal) atau lebih (regresi berganda). Hubungan antar variabel ini ditulis sebagai persamaan matematika yang membantu memprediksi hasil jika satu variabel berubah.

Predictive analytics berguna untuk menganalisis tren historis dan mengembangkan perkiraan. Dengan perkiraan tersebut, perusahaan dapat membuat keputusan yang lebih baik dan merumuskan strategi yang didasarkan pada data.

Apa Saja Manfaat Predictive Analytics?

Setelah memahami pengertian predictive analytics, pasti Sobat MinDi bertanya-tanya mengenai apa saja manfaat predictive analytics?

Predictive analytics memiliki banyak manfaat yang mendukung operasi bisnis perusahaan dalam berbagai bidang, meliputi:

1. Meningkatkan Akurasi Peramalan

Predictive analytics meningkatkan akurasi dalam membuat perkiraan dengan menggunakan data historis dan algoritma canggih untuk meramalkan hasil masa depan. 

Sehingga perusahaan dapat membuat keputusan yang lebih tepat berdasarkan prediksi yang lebih andal, seperti memperkirakan penjualan, permintaan pasar, atau kebutuhan inventaris.

2. Mengidentifikasi Tren

Dengan menganalisis data historis, predictive analytics membantu mengidentifikasi tren yang sedang berlangsung atau yang akan datang. 

Hal ini penting untuk memahami perubahan pasar, perilaku konsumen, dan perkembangan industri, sehingga perusahaan dapat menyesuaikan strategi mereka secara proaktif.

3. Memprediksi Perilaku Pelanggan

Predictive analytics membantu perusahaan dalam memprediksi perilaku pelanggan berdasarkan data masa lalu, seperti riwayat pembelian, interaksi dengan merek, dan preferensi produk. 

Hal ini membantu perusahaan dalam merancang kampanye pemasaran yang lebih efektif, meningkatkan retensi pelanggan, dan menyediakan layanan yang lebih personal.

4. Mengoptimalkan Strategi Penetapan Harga

Dengan menggunakan predictive analytics, perusahaan dapat mengoptimalkan strategi penetapan harga mereka. 

Algoritma dapat memprediksi bagaimana perubahan harga akan mempengaruhi permintaan dan keuntungan, sehingga perusahaan dapat menetapkan harga yang kompetitif dan menguntungkan.

Hal ini akan membantu dalam mengelola persediaan, mengurangi risiko kelebihan atau kekurangan stok, dan meningkatkan profitabilitas.

3 Teknik Predictive Analytics

Predictive analytics menggunakan berbagai teknik untuk menganalisis data dan membuat prediksi tentang masa depan. 

Menurut IBM, berikut adalah tiga teknik utama yang sering digunakan dalam predictive analytics.

1. Model Klasifikasi

Model klasifikasi digunakan untuk memprediksi kategori atau kelas dari data baru berdasarkan data historis. Teknik ini sangat berguna untuk tugas-tugas seperti deteksi penipuan, analisis kredit, dan segmentasi pelanggan. 

Algoritma seperti decision trees, random forests, dan logistic regression sering digunakan dalam model klasifikasi. 

Misalnya, dalam deteksi penipuan kartu kredit, model klasifikasi dapat memprediksi apakah suatu transaksi adalah sah atau penipuan berdasarkan pola transaksi sebelumnya.

2. Model Clustering

Model clustering digunakan untuk mengelompokkan data ke dalam kelompok yang mirip satu sama lain berdasarkan fitur tertentu. Teknik ini tidak memerlukan label sebelumnya dan sangat berguna untuk menemukan struktur tersembunyi dalam data. 

Algoritma seperti K-means, hierarchical clustering, dan DBSCAN adalah beberapa contoh model clustering. 

Dalam analisis pelanggan, model clustering dapat digunakan untuk mengidentifikasi segmen pelanggan dengan karakteristik yang serupa, membantu perusahaan menargetkan pemasaran mereka dengan lebih efektif.

3. Model Deret Waktu

Model deret waktu digunakan untuk menganalisis data yang diambil dari waktu ke waktu untuk memprediksi tren masa depan. Teknik ini sangat berguna untuk peramalan penjualan, analisis saham, dan peramalan ekonomi. 

Algoritma seperti ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average), exponential smoothing, dan LSTM (Long Short-Term Memory) sering digunakan dalam model deret waktu. 

Misalnya, dalam peramalan penjualan, model deret waktu dapat memprediksi jumlah penjualan di masa mendatang berdasarkan pola penjualan historis.

Contoh Penerapan Predictive Analytics dalam Berbagai Bidang

Penasaran mengenai bagaimana implementasi predictive analytics dalam berbagai bidang? Yuk simak contoh predictive analytics yang membantu operasi bisnis dalam berbagai bidang berikut ini.

1. Keuangan

Predictive analytics digunakan dalam industri keuangan untuk mendeteksi penipuan, memprediksi risiko kredit, dan mengelola portofolio investasi. 

Misalnya, bank menggunakan model prediksi untuk memprediksi kemungkinan gagal bayar kredit berdasarkan riwayat kredit dan data demografis peminjam. Selain itu, model prediksi dapat membantu dalam menentukan strategi investasi dengan menganalisis tren pasar dan pergerakan saham.

2. Marketing

Dalam bidang marketing, predictive analytics membantu perusahaan memahami perilaku pelanggan dan mengoptimalkan kampanye pemasaran. 

Misalnya, perusahaan dapat menggunakan model clustering untuk memprediksi pelanggan yang paling mungkin membeli produk tertentu, kemudian menargetkan mereka dengan penawaran yang dipersonalisasi. 

Model clustering juga dapat digunakan untuk segmentasi pelanggan, mengelompokkan mereka berdasarkan preferensi dan kebiasaan belanja.

3. Manufacturing

Predictive analytics dalam manufaktur digunakan untuk memprediksi pemeliharaan mesin dan mengurangi downtime. 

Dengan menganalisis data sensor dari mesin, model deret waktu dapat memprediksi kapan mesin kemungkinan akan mengalami kerusakan, sehingga pemeliharaan preventif dapat dilakukan sebelum terjadi kegagalan. Ini membantu meningkatkan efisiensi operasional dan mengurangi biaya perbaikan.

4. Kesehatan

Di bidang kesehatan, predictive analytics membantu dalam diagnosis penyakit, perencanaan perawatan, dan pengelolaan sumber daya. Misalnya, rumah sakit menggunakan model deret waktu untuk memprediksi pasien yang berisiko tinggi mengalami komplikasi pasca operasi, sehingga mereka dapat memberikan perawatan yang lebih intensif. 

Selain itu, model deret waktu dapat digunakan untuk memprediksi kebutuhan inventaris medis berdasarkan tren permintaan historis.

5. Ekonomi

Predictive analytics digunakan dalam analisis ekonomi untuk memprediksi indikator ekonomi seperti inflasi, pertumbuhan PDB, dan tingkat pengangguran. Model deret waktu dapat menganalisis data historis dan membuat ramalan tentang kondisi ekonomi di masa depan. 

Informasi ini dapat digunakan oleh pembuat kebijakan untuk merumuskan strategi ekonomi yang lebih efektif dan responsif terhadap perubahan pasar.

Dengan menggunakan predictive analytics, berbagai industri dapat membuat keputusan yang lebih tepat dan strategis, meningkatkan efisiensi operasional, dan memberikan nilai tambah yang signifikan.

Baca Juga: Perbedaan AI dan Machine Learning yang Wajib kamu Ketahui!

Langkah Penerapan Predictive Analytics

Sobat MinDi hendak menggunakan predictive analytics dalam operasi bisnis perusahaan? Bingung harus mulai dari mana? Yuk simak langkah penerapan predictive analytics yang efektif berikut ini.

1. Pengumpulan Data

Langkah pertama dalam penerapan predictive analytics adalah mengumpulkan data yang relevan dari berbagai sumber. 

Data ini dapat berasal dari sistem internal perusahaan, seperti data transaksi, inventaris, dan data pelanggan, serta dari sumber eksternal seperti media sosial, data pasar, dan data industri. 

Kualitas data sangat penting, jadi pastikan data yang dikumpulkan akurat, lengkap, dan up-to-date.

2. Pembersihan dan Pengolahan Data

Setelah data dikumpulkan, langkah selanjutnya adalah membersihkan dan mengolah data tersebut. Ini termasuk mengatasi data yang hilang, mengoreksi kesalahan, dan mengubah data menjadi format yang dapat dianalisis. 

Proses ini memastikan bahwa data yang digunakan dalam model prediksi bebas dari anomali dan siap untuk dianalisis. Alat-alat seperti Python dan R sering digunakan untuk tugas-tugas pembersihan data ini.

3. Pemilihan Model dan Algoritma

Langkah ketiga adalah memilih model dan algoritma yang sesuai untuk analisis prediktif. Tergantung pada tujuan analisis, perusahaan dapat memilih model regresi, klasifikasi, klastering, atau deret waktu. 

Penting untuk memilih model yang tepat berdasarkan sifat data dan masalah bisnis yang ingin dipecahkan. Algoritma populer yang sering digunakan termasuk decision trees, random forests, linear regression, dan ARIMA untuk deret waktu.

4. Pelatihan dan Validasi Model

Setelah model dipilih, langkah berikutnya adalah melatih model menggunakan data historis. Proses ini melibatkan pembagian data menjadi set pelatihan dan set validasi untuk menguji kinerja model. 

Model dilatih pada set pelatihan dan kemudian divalidasi pada set validasi untuk memastikan akurasi dan keandalannya. Teknik validasi silang (cross-validation) sering digunakan untuk memastikan model tidak overfitting dan memberikan hasil yang konsisten.

5. Implementasi dan Pemantauan

Langkah terakhir adalah mengimplementasikan model prediktif dalam operasi bisnis sehari-hari. Model ini diintegrasikan ke dalam sistem bisnis untuk memberikan prediksi dan wawasan yang dapat digunakan dalam pengambilan keputusan. 

Selain itu, penting untuk memantau kinerja model secara terus-menerus dan melakukan pembaruan atau penyesuaian jika diperlukan. Data baru harus terus dikumpulkan dan digunakan untuk melatih ulang model agar tetap relevan dan akurat.

Dengan mengikuti lima langkah ini, perusahaan dapat menerapkan predictive analytics secara efektif untuk meningkatkan pengambilan keputusan, mengoptimalkan operasi, dan mencapai keunggulan kompetitif di pasar.

Baca Juga: Manfaat artificial intelligence dalam kesehatan

Tantangan Menggunakan Predictive Analytics

Seperti teknologi pada umumnya, ada beberapa tantangan yang harus dihadapi perusahaan atau bisnis saat menerapkan predictive analytics. Lantas apa saja tantangan predictive analytics? Yuk simak selengkapnya berikut ini.

1. Kebutuhan Jumlah Data yang Besar

Predictive analytics memerlukan data dalam jumlah besar untuk menghasilkan prediksi yang akurat dan andal. Pengumpulan, penyimpanan, dan pengelolaan volume data yang besar ini bisa menjadi tantangan, terutama bagi perusahaan kecil atau yang baru mulai menerapkan analitik data. 

Tanpa data yang cukup, model prediktif mungkin tidak memiliki cukup informasi untuk membuat prediksi yang valid.

2. Potensi Bias dalam Analisis Data

Predictive analytics sangat bergantung pada data yang digunakan untuk melatihnya. Jika data historis yang digunakan mengandung bias, model dapat menginternalisasi dan memperkuat bias tersebut. 

Misalnya, jika data historis mencerminkan ketidaksetaraan gender atau ras, model prediktif bisa menghasilkan keputusan yang tidak adil. Oleh karena itu, penting untuk memeriksa dan mengatasi bias dalam data sebelum digunakan untuk pelatihan model.

3. Kesulitan dalam Menafsirkan Hasil

Hasil dari Predictive analytics seringkali kompleks dan sulit untuk ditafsirkan, terutama bagi pengguna non-teknis, memahaminya memerlukan keahlian khusus. 

Hal ini bisa menjadi hambatan dalam mengkomunikasikan wawasan yang dihasilkan oleh model prediktif kepada pemangku kepentingan bisnis yang membutuhkan informasi untuk pengambilan keputusan.

4. Kekhawatiran tentang Privasi dan Keamanan Data

Predictive analytics seringkali memerlukan akses ke data pribadi dan sensitif. Ini menimbulkan kekhawatiran tentang privasi dan keamanan data, terutama dengan meningkatnya regulasi privasi data seperti GDPR dan CCPA. 

Perusahaan harus memiliki langkah-langkah keamanan yang kuat untuk melindungi data dan mematuhi peraturan privasi yang berlaku. Kegagalan dalam menjaga privasi dan keamanan data dapat mengakibatkan kerugian reputasi dan denda yang signifikan.

Menghadapi tantangan-tantangan ini membutuhkan strategi kuat untuk memastikan implementasi predictive analytics dapat memberikan manfaat maksimal kepada perusahaan.

Ingin Belajar Predictive Analytics Lebih Lanjut? Yuk Ikut Bootcamp Dibimbing.id

Sobat MinDi, itulah beberapa pembahasan mengenai predictive analytics, mulai dari pengertian, teknik, contoh implementasi hingga langkah penerapannya. Informasi ini sangat berguna jika Sobat MinDi ingin memanfaatkan machine learning dalam operasi bisnis perusahaan.

Kesimpulannya, Predictive analytics adalah teknik analisis data historis dan algoritma canggih untuk memprediksi hasil masa depan, sehingga membantu perusahaan membuat keputusan yang lebih tepat dan strategis.

Tertarik belajar predictive analytics lebih lanjut? Atau berkeinginan switch career sebagai AI Machine Learning engineer? Bingung harus mulai dari mana?

Yuk ikuti Bootcamp AI Machine Learning Dibimbing.id, sebuah bootcamp terbaik dengan pembelajaran inovatif dan intensif. Bootcamp ini didampingi oleh mentor profesional dan terbaik yang bakal bantu kamu jadi AI ML engineer sukses.

Belum memiliki pengalaman tentang AI/ Machine Learning sama sekali?

Tenang saja, dibimbing.id siap bimbing kamu mulai dari nol, dengan kurikulum terlengkap, update serta beginner friendly. 

Sebanyak 94% alumni bootcamp dibimbing.id telah berhasil mendapatkan kerja sesuai bidang mereka. Nah, jangan khawatir nganggur setelah lulus bootcamp ya, dibimbing.id juga menyediakan job connect ke 570+ hiring partner khusus buat Sobat MinDi.

Tunggu apalagi? buruan konsultasi di sini, apapun tujuan karirmu dibimbing.id siap #BimbingSampeJadi karir impianmu.

Reference:

1. What Is Predictive Analytics? 5 Examples - HBS Online - Buka
2. Exploring the Benefits of Predictive Analytics. - Buka
3. What is predictive analytics? - Buka