Blog Jagoan Hosting | Tutorial Website & Web Hosting Indonesia

Prediktif Analytics dalam Data Kenapa Penting? Ini Alasannya!

Apa itu Prediktif Analitik?  Prediktif Analitik adalah salah satu cabang dari analitik lanjutan yang digunakan untuk membuat prediksi tentang suatu kejadian masa depan. Jenis analitik ini mempelajari mengenai hubungan–hubungan antar variabel dan kemudian membuat suatu model statistik yang dapat memprediksi suatu nilai dari kejadian baru dan kejadian masa depan.

Misalnya suatu perusahaan provider hosting indonesia ingin mengetahui pendapatan perusahaan 10 tahun ke depan. Prediktif analitik melibatkan banyak metode salah satnnya dari data mining, machine learning, statistics, neural networks, dan artificial intellegence untuk membuat prediksi mengenai masa depan.

Proses Prediktif Analitik

Proses Prediktif analisis
Proses Prediksi analisis | Source tertera

Ada beberapa proses yang dilalui untuk bisa membuat prediktik analisis yang sempurna. Dibutuhkan analisa yang sempurna untuk menemukan dan mengeksploitasi pola yang terkandung dalam data untuk mendeteksi risiko dan peluang. Lantas apa saja proses prediktif analitik :

1. Menentukan Proyek

Menentukan hasil proyek yang akan diprediksi, hasil kerja, pelingkupan usaha, tujuan dan prospek bisnis, dan melakukan identifikasi set data yang akan digunakan. Dengan menentukan proyek kamu bisa lebih mudah nantinya dalam melakukan analitik.

2. Melakukan Koleksi Data

Tentunya untuk melakukan analitik dibutuhkan data, Data tersebut bisa diperoleh dari berbagai sumber yang sesuai dengan proyek yang akan di prediksi. Dengan melakukan koleksi dan pengumpulan data. Maka akan mempermudah dalam proses analisis dan memberikan pandangan lengkap tentang interaksi pelanggan.

3. Analisis Data

Proses selanjutnya yaitu melakukan analisis data, Analisis data adalah proses inspeksi, pembersiahan, transformasi dan permodelan data dengan tujuan menemukan informasi yang berguna untuk menentukan Prediktif analisis. Setelah melakukan analisis data, DIlakukan proses penyimpulan data dari semua data yang sudah dianalisa.

4. Analisis Statistik

Setelah melakukan analisa pada data dan membuat kesimpulan semua data yang ada dilanjutkan dengan melakukan Analisis statistik. Analis ini dilakukan untuk melakukan validasi asumsi, hipotesis dan melakukan pengujuan dengan menguunakan model statistik standar.

5. Modelling

Proses prediksi modelling dilakukan untuk membuat model prediksi yang akurat tentang masa depan. Modelling juga memberikan kemampuan dalam menentukan opsi solusi terbaik dengan melakukan evaluasi multi model. 

6. Predictive Model Deployment

Dalam proses ini model deployment memberikan opsi untuk menyebarkan hasil analitis. Hasil analitis tersebut disebarkan kedalam proses pengambilan keputuasan setiap hari. Yang nantinya dipergunakan untuk mendapatkan hasil, laporan dan output dengan melakukan otomatisasi keputusan berdasarkan pemodelan.

7. Pemantauan

Pemantauan dilakukan untuk melakukan pemantauan kinerja model untuk memastikan bahwa proses prediktik analitik bisa memberikan hasil yang sesuai diharapkan.

Model analitik prediktif

Model adalah fondasi ketika melakukan analitik prediktif – Model memungkinkan para pengguna mengubah data lama dan dijadikan wawasan yang dapat ditindaklanjuti. Yang nantinya akan menciptakan hasil jangka panjang yang positif. Beberapa tipe model prediksi meliputi:

  • Model Nilai Seumur Hidup Pelanggan: Model prediksi ini dengan cara menentukan pelanggan yang paling mungkin berinvestasi lebih banyak dalam produk dan layanan kamu.
  • Model Segmentasi Pelanggan: Melakukan segementasi pelanggan grup berdasarkan perilaku dan karakteristik pelanggan yang melakukan pembelian yang sama
  • Predictive Maintenance Model: Prakiraan kemungkinan adanya kerusakan peralatan penting yang terjadi.
  • Model Jaminan Kualitas: Temukan dan melakukan pencegahan cacat untuk menghindari adanya kekecewaan dan biaya tambahan saat menyediakan produk atau layanan kepada pelanggan.

Penggunaan prediktif analitik

Prediksi Analisis
Data Analyst

Beberapa organisasi dan perusahaan telah menggunakan prediktif analitik untuk membantu meningkatkan penjualan mereka dan menganalisis kemampuan kompetitor. Berikut merupakan contoh penggunaan prediktif analitik

1. Mendeteksi kesalahan/kecurangan

Pendeteksian akan potensi suatu kesalahan dalam suatu sistem perlu dilakukan untuk mencegah kesalahan tersebut terjadi. Melalui metode prediktif analitik, suatu perusahaan atau organisasi dapat memprediksi kapan suatu kesalahan/kerusakan akan terjadi.

Perusahaan juga bisa mempelajari perilaku-perilaku sebagai indikator bahwa kesalahan/kerusakan tersebut sangat potensial terjadi. Misalnya suatu perusahaan produksi melakukan prediksi mengenai pada produksi ke berapa kemungkinan besar akan menghasilkan produk yang cacat/rusak.

Contoh penerapan lainnya yaitu untuk melakukan pencegahan terjadinya suatu kecurangan ataupun tindakan kriminal dengan cara memprediksi suatu perilaku-perilaku (variabel-variabel) yang mengindikasikan ancaman.

2. Mengoptimalkan marketing campaign

Model prediktif membantu pebisnis untuk menarik dan mempertahankan pelanggan mereka terutama yang paling menguntungkan bagi mereka. Menggunakan metode prediktif, suatu perusahaan dapat memprediksi calon pelanggan yang cocok dengan produk yang mereka tawarkan dan memprediksi apa yang sedang dibutuhkan pelanggan saat ini. Sehingga, perusahaan dapat mengoptimalkan marketing campaign yang akan mereka jalankan.

3. Riset operasi

Banyak perusahaan menggunakan prediktif analitik sebagai perencanaan dalam persediaan bahan baku, kapan persediaan akan habis, kapan seharusnya pesan dll.

Jenis Prediktif Model

Menurut SAS, terdapat dua jenis prediktif model yaitu model klasifikasi dan model regresi. Model klasifikasi bertujuan untuk memprediksi nilai suatu individu (subjek). Contohnya suatu perusahaan mengklasifikasikan apakah calon pelanggan layak diberikan kartu kredit atau tidak.

Umumnya, model klasifikasi dalam bentuk 0 (tidak layak diberikan kartu kredit) dan 1 (layak diberikan kartu kredit). Beberapa metode yang dapat digunakan dalam membentuk model klasifikasi yaitu analisis regresi logistik, analisis diskriminan, analisis cluster, decision tree dan random forest.

Sedangkan model regresi bertujuan untuk memprediksi atau meramalkan suatu nilai. Contohnya adalah meramalkan banyaknya data pengguna website suatu perusahaan 5 bulan mendatang. Beberapa metode yang digunakan untuk membentuk model regresi adalah analisis regresi, analisis deret waktu (ARIMA, Exponential Smoothing, ARCH – GARCH dan lainnya).

Tiga metode prediktif yang paling sering digunakan yaitu

1. Decision Trees

Decision tress termasuk dalam model klasifikasi yang membagi data menjadi himpunan bagian berdasarkan kategori variabel masukan. Model ini dapat membantu kita bagaimana seseorang mengambil keputusan. Decision trees membagi data menjadi kelompok yang paling berbeda.

2. Analisis regresi

Analisis regresi merupakan salah satu metode analisis yang paling sering digunakan (populer) dalam statistika. Analisis regresi merupakan suatu bentuk hubungan antara variabel bebas dengan variabel tidak bebas. Hubungan variabel tersebut bisa dalam bentuk linier, logaritma, aditif maupun multiplikatif.

Analisis regresi dapat digunakan untuk tujuan prediksi yaitu memperkirakan nilai suatu variabel (dikenal dengan variabel tidak bebas) berdasarkan nilai variabel lainnya (disebut variabel bebas).

3. Jaringan syaraf tiruan (Neural Network)

Metode Jaringan syaraf tiruan adalah salah satu metode yang sangat populer dan canggih karena mampu memodelkan hubungan yang sangat kompleks. Metode tersebut juga terkenal kuat dan flexibel. Kekuatan metode tersebut terlihat dari kemampuannya untuk menangani hubungan non linier.

Teknik tersebut sering digunakan ketika model matematika/statistika tidak mampu lagi menggambarkan hubungan antara input dan output. Dalam metode ini, prediksi lebih penting daripada penjelasan model. Jaringan syaraf tiruan awalnya dikembangkan untuk meniru jaringan syaraf manusia.

Aplikasi Analisis Prediktif

Aplikasi Prediktif Analisis
Melakukan Prefiktif Analisis

Ada beberapa aplikasi yang berguna untuk mendukung dan menunjang segala proses saat melakukan prediktif analisis. Apa saja aplikasi untuk mendukung proses Analisis prediktif?

1. Customer Relationship Management (CRM)

CRM merupakan salahsatu aplikasi analis prediktif, Aplikasi ini digunakan untuk mencapai tujuan CRM yaitu kampanya pemasatan, penjualan, dan layanan pelanggan. Customer Relationship Management sering diterapkan dalam siklus hidup pelanggan, Seperti akuisisi, retensi, pertumbuhan hubungan, dan winback.

2. Health Care

Healt care merupakan aplikasi yang digunakan dalam proses prediktif analisis tentang perawatan kesehatan. Aplikasi ini akan menentukan informasi mengenai pasien yang berisiko mengalami kondisi tertentu, seperti asma, diabetes, dan penyakit seumur hidup lainnya. Sistem aplikasi ini akan mendukung keputusan klinis yang menggabungkan prediktif analitik untuk bis mengambil keputusan medis pada titik perawatan.

3. Collection Analytics

Aplikasi prediksi yang menganalisis dan mengoptimalkan alokasi sumber daya yang untuk pengumpulan dengan melakukan identifikasi terhadap strategi kontak, agen penagihan yang efektif, tindakan hukum yang berfungsi untuk meningkatkan pemulihan dan mengurangi biaya pengumpulan.

4. Cross Sell

Cross sell berfungsi untuk menganalisis pengeluaran yang terjadi pada pelanggan, penggunaan dan perilaku lainnya, Dan mengarah pada penjualan silang yang efisien. Aplikasi ini juga bisa dijadikan sebagai media untuk menjual produk tambahan kepada pelanggan tersebut.

5. Fraud Detection

Aplikasi prediktif analisis yang berfungsi untuk menemukan aplikasi kredit yang tidak akurat, Dan adanya transaksi penipuan yang terjadi saat online maupun offline, klaim asuransi palsu dan pencurian data identitas.

6. Risk Management

Aplikasi ini untuk memprediksi portofolio terbaik yang berguna untuk memaksimalkan pengembalian dalam model penentuan harga aset modal. Bukan hanya itu Risk management juga berfungsi sebagai penilaian resiko probabilistik untuk menghasilkan prediksi ang akurat.

7. Direct Marketing

Aplikasi ini berfungsi untuk melakukan identifikasi terhadap kombinasi yang paling efektif dari versi produk, soluran komunikasi, materi pemasaran, dan waktu yang dipergunakan untuk menargetkan audience tertentu.

8. Under Writing

Aplikasi ini berguna untuk membantu menanggung jumlah dengan melakukan prediksi kemungkinan adanya penyakit/masalah, dan kebangkrutan. Dengan adanya prediktif analisis dapat menbatu kamu merampingkan akuisisi pelanggan dengan melakukan prediksi perilaku dimasa depan seorang pelanggan dengan menggunakan data tingkat aplikasi.

Tools untuk Prediktif Analisis

Prediktif analisis sering digunakan perusahaan yang bergerak di bidang insurance, marketing, bangking, financial service, retal, travel, telecomunication, dll. Terdapat beberapa software untuk prediktif analisis yang bisa melakukan dan mempermudak dalam melakukan prediksi analisis, apa saja?

1. Rapid Miner

Rapid miner adalah platform perangkat lunak, yang membantu proses analisis data, terutama dalam melakukan proses analisis produktif.

2. Microsoft Azure Machine Learning

Azure machine learning adalah sebuah software yang berbasis cloud untuk melakukan dan memberikan solusi yang cepat dalam membuat prediktif analisis.

3. Knime Analytics Platform

Knime analytics platform adalah sebuah software open source yang berfungsi melakukan prediktif analisis, data science, dll.

4. SAP Predictive Analytics

SAP Predictive Analytics adalah software yang dirancang untuk mengelola kumpulan data yang besar, memprediksi hasil dan perilaku di masa mendatang.

5. IBM Predictive Avalytics

IBM Predictive Avalytics adalah software untuk melakukan prediksi analisis yang memiliki cukup banyak fitur yang mendukung proses analitik seperti data mining, predictive modellinge, optimization, text analytics, machine learning, dan real time scorring.

Hanya Dengan 12.000/bln, Website Kamu Bisa 5x Lebih Cepat!!

Mau Dong!

+ +