Apa itu Predictive Analytics?
Sesuai dengan namanya, predictive analysis adalah teknik analisis menggunakan pola data saat ini dan di masa lalu untuk mengetahui apakah pola yang sama akan terulang lagi.
Predictive analytics merupakan disiplin utama dalam bidang data analytics. Metode ini umum digunakan di berbagai bidang untuk menilai risiko, meramalkan tren, dan untuk merancang strategi yang baru.
Melakukan predictive analytics membutuhkan keahlian statistika tingkat tinggi. Biasanya jenis analisis ini dilakukan oleh data scientist yang dibantu oleh data engineer untuk mengumpulkan dan menganalisis data.
Saat data diperbarui, scientist perlu melakukan validasi atau revisi secara berkelanjutan berdasarkan data yang tersedia.
Manfaat Predictive Analytics
Tujuan predictive analysis adalah membantu membuat prediksi berdasarkan data yang ada saat tidak ada jawaban pasti mengenai sesuatu hal.
Karena itulah predictive analytics memiliki sejumlah manfaat bagi perusahaan yang menerapkannya, antara lain:
- Predictive analytics membantu memperkirakan keberhasilan suatu strategi dan efisiensinya, yang pada akhirnya memberikan keunggulan kompetitif bagi suatu perusahaan.
- Predictive analytics bisa digunakan sebelum proses produksi suatu barang dimulai, untuk memperkirakan kemungkinan keberhasilan suatu produk.
- Bagi divisi sales marketing, predictive analytics dapat memperkirakan seberapa besar probabilitas pelanggan merespon jenis penawaran tertentu, seperti produk baru, diskon, atau metode pembayaran.
- Bagi investor, predictive analytics membantu memperkirakan persentase risiko dan keuntungan dari suatu instrumen investasi untuk menyusun portofolio investasi yang sesuai dengan modal, tujuan, dan usia.
- Predictive analytics membantu perusahaan mengidentifikasi pola yang mencurigakan dan mencegah penipuan, khususnya pada dunia siber.
- Predictive analytics membantu perusahaan memperkirakan inventaris dan mengelola sumber daya.
Teknik Predictive Analytics
Dikutip dari SAS, ada dua model predictive analytics yaitu model klasifikasi (classification models) dan model regresi (regression models).
Model klasifikasi memprediksi hasil berdasarkan jenis kelompoknya. Misalnya, dengan strategi marketing yang baru, tim marketer bisa memprediksi apakah customer akan melakukan pembelian sekarang, nanti, atau tidak sama sekali.
Model regresi memprediksi hasil berupa angka. Misalnya, berapa banyak pendapatan yang akan dihasilkan dari strategi marketing yang baru.
Setiap model predictive analytics memiliki teknik yang berbeda. Tiga teknik predictive analytics yang paling banyak digunakan yaitu:
- Decision trees
Decision trees adalah salah satu teknik dalam model klasifikasi yang membagi data menjadi beberapa bagian tergantung kategorinya.
Teknik ini menggunakan machine learning dengan proses data mining, yaitu pemilihan informasi berguna yang tersimpan dalam big data secara otomatis.
Sesuai namanya, decision trees terlihat seperti pohon dengan banyak cabang yang mewakili pilihan alternatif, dan daun mewakili klasifikasi atau keputusan.
- Regression
Teknik regresi memperkirakan hubungan antar variabel yang ditunjukkan dengan angka, yang disebut respons atau variabel y.
Metode regresi sangat penting bagi perusahaan untuk memperkirakan angka numerik, seperti berapa banyak uang yang dikeluarkan seseorang untuk melunasi rumah dalam periode tertentu.
- Neural network
Neural network adalah sekumpulan algoritma yang didesain dapat mengenali pola data secara otomatis.
Cara kerjanya mereplikasi jaringan sistem saraf otak manusia, di mana saraf akan mengenali sinyal atau rangsangan tertentu dan memerintahkan tubuh bertindak sesuai sinyal yang diterima.
Neural network dapat menerima banyak data, mengidentifikasi hubungan rumit yang tersembunyi pada setiap data untuk menemukan pola data, dan akhirnya menghasilkan prediksi data tunggal.
Contoh Predictive Analytics
Menjelang tanggal merah dan hari libur nasional, tempat pariwisata biasanya dipadati oleh pengunjung. Efeknya juga dirasakan oleh hotel dan tempat penginapan di sekitarnya, di mana permintaannya bertambah hingga dua kali lipat.
Bisnis tempat penginapan menggunakan predictive analytics untuk memperkirakan berapa banyak customer yang akan melakukan check in di hari tersebut, sehingga mereka bisa menjamin karyawan dan sumber daya memadai untuk memenuhi permintaan tersebut.
FAQ (Frequently Asked Question)
Apa saja langkah proses predictive analytics?
Dikutip dari Tech Target, ada 5 langkah dalam proses predictive analytics:
#1 Tentukan persyaratannya
Pahami masalah apa yang ingin diselesaikan, apakah terkait mengelola inventaris, menghindari penipuan, atau memprediksi penjualan.
Tahapan ini dilakukan oleh pemilik bisnis atau subject matter expert seperti ahli statistik untuk memverifikasi masalah yang sedang dihadapi perusahaan, dan merancang metrik pengukuran kesuksesan.
Masalah tersebut bisa disusun berdasarkan urutan kepentingan penyelesaiannya.
#2 Eksplorasi data
Selanjutnya ahli statistika dan/atau data analyst menentukan data apa yang tersedia dan relevan, yang bisa digunakan untuk predictive analytics.
Mereka juga perlu memerhatikan kualitas dan kebersihan data untuk mendapatkan prediksi yang akurat.
#3 Kembangkan model
Data scientist akan menentukan model predictive analytics apa yang bisa digunakan untuk menganalisis data tersebut.
Data scientist mungkin bereksperimen dengan berbagai cara, fitur, dan algoritma, untuk menghasilkan prediksi yang akurat, reliabel, dan mudah dipahami.
#4 Implementasikan model
Setelah data scientist menentukan model predictive analytics yang tepat, data engineer akan mengelola data mentah dengan model yang ditentukan sehingga mendapatkan hasil.
#5 Validasi hasilnya
Proses predictive analytics dinyatakan berhasil jika hasilnya memenuhi persyaratan, seperti akurasi pada data saat ini.
Tetapi data bisa berubah sewaktu-waktu, sehingga predictive analytics harus terus diperbarui untuk menghasilkan prediksi yang lebih akurat.
