Prediksi merupakan istilah yang sering didengar dalam kehidupan sehari-hari untuk menjelaskan suatu ramalan akan sebuah kejadian di masa mendatang.
Seiring perkembangan zaman, pengetahuan juga semakin maju sehingga melahirkan ilmu yang disebut dengan predictive modelling.
Predictive modelling biasanya dipakai oleh lembaga atau bisnis yang ingin mengembangkan proses kerjanya dengan mengandalkan data-data yang sudah ada kemudian mengolahnya berdasarkan pola-pola yang sudah terjadi sehingga bisa memprediksi hasil di masa depan untuk menentukan pengambilan keputusan yang tepat.
Section Artikel
Apa itu Predictive Modelling?
Predictive modelling merupakan proses perhitungan matematis yang dipakai untuk mencari tahu atau memprediksi kejadian yang bisa terjadi di masa mendatang dengan cara mengolah dan menganalisis pola kejadian yang sudah terjadi sebelumnya.
Predictive modelling adalah salah satu jenis big data analisis yang digunakan untuk membantu proses analisis prediktif melalui data yang ada saat ini dan data yang sudah ada di masa lalu, untuk memperkirakan tren, aktivitas, dan perilaku yang akan terjadi di masa depan.
Dalam proses bisnis, predictive modelling bisa digunakan untuk memperkirakan kualitas prospek penjualan, prediksi kebutuhan konsumen atas barang dan jasa, deteksi spam, dan perilaku bisnis lainnya.
Jenis-jenis Predictive Modelling
Predictive modelling dibagi ke dalam dua jenis yang berbeda, disiplin ilmu ini diklasifikasikan menjadi unsupervised model dan supervised model.
Agar lebih jelas tentang klasifikasi dari predictive modelling, ulasannya akan dibahasa dalam dua poin berikut ini!
Unsurpervised Model
Unsurprised model adalah predictive modelling yang memakai istilah-istilah statistik konvensional untuk mengelompokkan data secara langsung, jenis predictive modelling ini biasanya memakai metode logistic regression, decision tree, dan time series analysis.
Supervised Model
Supervised model merupakan predictive modelling yang memakai metode machine learning, misalnya seperti jaringan saraf tiruan saat melakukan identifikasi pola tersembunyi dari data yang sudah ditandai sebelumnya.
Algoritma yang Digunakan Predictive Modelling
Dalam predictive modelling ada beberapa algoritma yang digunakan, diantaranya adalah sebagai berikut:
Random Forest
Algoritma yang pertama adalah random forest, sesuai dengan namanya algoritma ini mengandalkan gabungan dari decision tree random yang tidak memiliki keterikatan dan memakai klasifikasi serta regresi untuk mengatur dan memberi label sejumlah besar data.
Gradient Boosted Model
Selanjutnya adalah Algoritma gradient boosted model, algoritma ini sebenarnya mirip dengan random forest yang menggunakan decision tree, bedanya dalam algoritma gradient boosted model jika ada decision tree yang kurang akan dikoreksi dengan decision tree lain yang lebih akurat.
K-Means
K-Means berperan sebagai algoritma yang digunakan dengan mengelompokkan titik data yang sama, seperti model clustering. Algoritma ini banyak digunakan dalam prose pembuatan rancangan penawaran kepada para pelanggan dengan menggunakan pendekatan personalisasi.
Prophet
Algoritma yang terakhir adalah prophet, algoritma ini berhubungan erat dengan data deret waktu dan relatif fleksibel. Algoritma prophet juga sangat populer dan efektif saat berhadapan dengan masalah perencanaan kapasitas.
Fungsi Predictive Modelling
Berbicara mengenai fungsi dari predictive modelling, sebenarnya sangat banyak manfaatnya dalam kehidupan sehari-hari secara individual maupun untuk organisasi dan bisnis.
Dalam urusan personal, materi tentang predictive modelling bisa membantu seseorang untuk mempelajari pola dan perilaku diri sendiri dan orang lain, dan menggunakan kebiasaan tersebut untuk memprediksi apa yang bisa terjadi di kemudian hari ketika melakukan aktivitas serupa.
Jika hal yang dilakukan memberikan efek positif, maka seseorang bisa melanjutkan kebiasaan tersebut untuk memaksimalkan potensi yang dimiliki.
Sedangkan dalam hal bisnis, predictive modelling memiliki fungsi dan manfaat untuk menghemat waktu, mengurangi tenaga yang dikeluarkan, dan menekan biaya saat memperkirakan hasil yang bisa dicapai oleh bisnis di masa mendatang.
Ada banyak variabel yang bisa membantu proses kerja predictive modelling, seperti variabel lingkungan , kecerdasan kompetitif, kondisi pasar, perubahan regulasi, fluktuasi harga, dan lainnya untuk melakukan perhitungan matematis untuk menghasilkan prediksi asa depan yang lebih lengkap dengan biaya yang lebih rendah dari sebelumnya.
Output dari predictive modelling biasanya berupa prediksi permintaan produk dari para pelanggan, perencanaan jumlah karyawan yang dibutuhkan, analisis pesaing, pemeliharaan aset bisnis, dan prediksi risiko keuangan yang akan dihadapi oleh perusahaan.
Contoh Predictive Modelling
Ada banyak contoh predictive modelling yang bisa diterapkan sehari-hari, diantaranya adalah:
- Predictive modelling sering digunakan oleh badan dan lembaga yang menaungi masalah meteorologi dan peramalan cuaca.
- Predictive modelling bisa dijadikan alat untuk menganalisis untuk menemukan pola untuk mengidentifikasi peluang dan resiko yang akan didapatkan dalam proses berjalannya bisnis suatu perusahaan.
- Data pengunjung web akan diolah untuk bahan pertimbangan target pasar, kemudian predictive modelling berperan memanfaatkan data tersebut untuk membuat pemasaran online yang sesuai dan relevan.
- Dalam sistem deteksi kejahatan, khususnya penipuan. Predictive modelling bisa digunakan untuk mengidentifikasi outlier dalam kumpulan data yang mengarah ke aktivitas penipuan.
- Predictive modelling juga bisa digunakan untuk perencanaan rancangan wilayah kota, engineering, manajemen keamanan digital, pemulihan bencana, dan lainnya.
- Dalam industri penerbangan, predictive modelling juga dipakai untuk memantau kinerja komponen pesawat dari jarak jauh.
Penjelasan di atas adalah uraian lengkap tentang predictive modelling, dari mulai pengertian, jenis-jenisnya, fungsi, dan contohnya. Semoga informasi tersebut bisa bermanfaat!
