Analitik Prediktif: Pengertian, Jenis, Manfaat dan Contoh

Pengertian Analitik Prediktif

Analitik prediktif atau predictive analytics merupakan metode yang dapat digunakan untuk mengolah data-data yang akan diprediksi di masa depan. Metode ini biasa dipakai oleh para business intelligence untuk mengamati kondisi bisnis berdasarkan riwayat data.

Analitik prediktif digunakan untuk memprediksi kondisi di waktu yang akan datang dan berbagai kemungkinan yang akan terjadi. Dengan begitu, bagi perusahaan dapat mengantisipasi dan menghindari hal-hal buruk yang mungkin terjadi dan dapat mempersiapkan solusinya.

Analitik prediktif mencakup berbagai teknik statistik dari pemodelan prediktif, seperti data mining dan pembelajaran mesin yang dapat digunakan sebagai alat analisis arus dan fakta-fakta historis dalam memprediksi masa depan ataupun peristiwa-peristiwa yang tidak terduga.

Predictive analytics berbeda dengan peramalan, analitik prediktif dapat dipahami sebagai memprediksi hal yang lebih rinci dan detail pada tingkat granularity, yang mana dapat menghasilkan prediksi probabilitas untuk masing-masing elemen organisasi. 

Jenis Prediktif Model

Terdapat dua jenis prediktif model yakni model regresi dan model klasifikasi. Berikut ini penjelasan dari kedua model tersebut.

1. Model Regresi

Model regresi memiliki tujuan untuk memprediksi suatu value. Sebagai contoh, memprediksi sejumlah data pengguna website di suatu perusahaan dalam waktu lima bulan mendatang. Model regresi memiliki beberapa metode yang dapat diterapkan seperti analisis regresi, analisis deret waktu, dan lain sebagainya.

2. Model Klasifikasi

Model klasifikasi memiliki tujuan untuk memprediksi nilai suatu individu atau subjek. Sebagai contoh, perusahaan mengklasifikasikan calon pelanggan yang layak menerima kartu kredit atau tidak.

Biasanya, model klasifikasi dapat disimbolkan dengan bentuk 0 yang berarti tidak layak diberikan kartu kredit dan 1 yang berarti layak diberikan kartu kredit.

Adapun beberapa metode yang dapat diterapkan dalam model klasifikasi antara lain yakni analisis regresi logistik, analisis diskriminan, analisis cluster, decision tree dan random forest.

Mengapa Analitik Prediktif Penting?

Latar belakang analitik prediktif penting untuk diterapkan adalah karena kemampuan dalam memprediksi aspek masa depan sangat penting untuk meminimalisir kerugian dan kejadian yang tidak terduga.

Sudah sejak lama para teknisi, ilmuwan, pembisnis, dan ekonom menerapkan analitik prediktif untuk memandu dalam setiap kegiatan yang mereka lakukan, dan hingga kini teknik tersebut masih digunakan bahkan memiliki beberapa model metode yang dapat diterapkan.

Machine learning menjadi salah satu tanda perkembangan teknologi yang memungkinkan memperluas data pemodelan prediktif ke area yang sebelumnya pelik untuk diatasi. Analitik prediktif mendorong keunggulan kompetitif yang signifikan bagi suatu perusahaan.

Manfaat Analitik Prediktif

Adapun manfaat yang perlu diketahui ketika menerapkan analitik prediktif, berikut diantaranya.

1. Analitik prediktif dapat membantu pelanggan dan perusahaan dalam menentukan keputusan dengan tepat dan memprediksi masa yang akan datang.
2. Analitik prediktif dapat membantu pelanggan dan perusahaan dalam menangani masalah yang kompleks, serta membantu dalam mengolah data lebih efektif, efisien, dan akurat.
3. Perusahaan yang telah menerapkan analitik prediktif dapat membangun keunggulan kompetitif, mampu memprediksi peristiwa di masa depan lebih akurat.

Tiga Metode Prediktif yang Paling Sering Digunakan

Terdapat tiga metode prediktif yang paling sering digunakan antara lain yakni analisis regresi, decision trees, dan neural network. Berikut ini penjelasan ketiga metode tersebut.

1. Analisis Regresi

Analisis regresi adalah salah satu metode analitik prediktif yang paling sering digunakan dan terkenal dalam statistika. Metode ini dapat dipahami sebagai suatu bentuk hubungan antara variabel bebas dengan variabel tidak bebas.

Keterkaitan antara kedua variabel tersebut dapat berbentuk linier, logaritma, aditif, dan multiplikatif. Analisis regresi dapat diterapkan untuk memprediksi nilai suatu variabel tidak bebas berdasarkan nilai variabel bebas.

2. Decision Trees

Decision trees merupakan salah satu metode analitik prediktif yang juga sering digunakan. Metode ini termasuk dalam model klasifikasi yang dapat membagi data menjadi kumpulan bagian berdasarkan kategori variabel masukan. 

Decision trees dapat membantu perusahaan dalam mengambil dan mempertimbangkan keputusan dengan baik, serta kelebihan yang ada pada metode ini yaitu dapat membagi data menjadi kelompok yang paling berbeda.

3. Neural Network

Neural network atau jaringan syaraf tiruan merupakan salah satu metode yang paling populer karena dapat memodelkan hubungan yang sangat kompleks. Kelebihan yang dimiliki oleh metode ini adalah kemampuan dalam mengatasi hubungan non-linier, menjadi metode yang kuat dan fleksibel.

Pada awalnya neural network dirancang untuk meniru jaringan syaraf manusia namun seiring dengan perkembangannya metode ini lebih digunakan ketika model statistika tidak mampu menjelaskan hubungan antara input dan output.

Proses Prediktif Analitik

Dalam menerapkan analitik prediktif terdapat beberapa proses yang perlu dilalui sehingga dapat secara akurat mengetahui risiko dan peluang. Berikut penjelasan proses prediktif analitik.

1. Menentukan Proyek

Pertama-tama proses yang perlu dilalui adalah menentukan hasil proyek yang akan diprediksi, hasil kerja, pelingkupan usaha, tujuan dan prospek bisnis, serta mengidentifikasi data-data yang akan diperlukan. Dengan demikian, maka proyek akan dapat lebih mudah ditentukan melalui analitik prediktif.

2. Pengumpulan Data

Proses kedua melakukan pengumpulan data karena keberadaan data sangat dibutuhkan. Data dapat didapat dari berbagai sumber yang sesuai dengan proyek yang akan diprediksi. Pengumpulan data akan mempermudah dalam proses analisis dan memberikan pandangan mengenai interaksi pelanggan.

3. Analisis Data

Proses berikutnya adalah melakukan analisis data. Dalam proses ini terdapat beberapa kegiatan yang harus dilakukan seperti inspeksi, pembersihan, transformasi, dan pemodelan data dengan tujuan mendapatkan informasi yang mendukung analitik prediktif.

4. Analisis Statistik

Proses selanjutnya adalah melakukan analisis statistik. Analisis statistik dilakukan untuk memvalidasi asumsi, hipotesis, dan melakukan pengujian melalui model statistik standar.

5. Pemodelan

Proses prediksi pemodelan atau modeling dilakukan untuk merancang model prediksi yang akurat di masa depan. Proses ini juga dapat mendorong dan mempermudah dalam menentukan pilihan solusi terbaik dengan melakukan evaluasi multi model.

6. Predictive Model Deployment

Pada proses kali ini, predictive model deployment dapat membantu untuk mendistribusikan hasil analitis. Hasil analisis tersebut didistribusikan dalam proses pengambilan keputusan. Selain itu, digunakan untuk memperoleh hasil, laporan, dan output dengan melakukan otomatisasi keputusan.

7. Pemantauan

Proses terakhir dalam analitik prediktif adalah pemantauan. Pemantauan dapat dilakukan untuk memonitor kinerja model dan memastikan bahwa proses prediktif analitik dapat memberikan hasil sesuai target yang diharapkan.

Cara Kerja Analitik Prediktif

Cara kerja analitik prediktif sebagian besar diterapkan melalui teknik machine learning lanjutan. Ilmuwan data menggunakan deep learning dan algoritma kompleks dalam menganalisis sejumlah variabel untuk membuat model prediktif yang dapat memperkirakan kemungkinan yang akan terjadi.

Sebagai machine learning, analitik prediktif merupakan kegiatan dinamis yang menggunakan data baru untuk memperbarui prediksi. Teknik ini menggunakan pipeline, alat mesin klasik, untuk membersihkan data, pelatihan modal, deployment, feedback, pelatihan ulang, dan deployment ulang bersamaan dengan kemampuan menyerap data.

Melalui model analitik prediktif maka dapat mempermudah dalam mempertimbangkan keputusan bisnis di masa yang akan datang dan melibatkan banyak faktor yang perlu diperhitungkan. 

Secara umum, analitik prediktif memerlukan waktu untuk mengembangkan dan memvalidasi serta kembali beradaptasi dengan perubahan bisnis dan lingkungan ekonomi.

Contoh Kasus Penggunaan Analitik Prediktif

Analitik prediktif dapat digunakan di berbagai sektor yang memiliki kepentingan. Berikut terdapat contoh kasus penggunaan analitik prediktif.

1. Institusi Pendidikan

Dalam institusi pendidikan, analitik prediktif dibutuhkan untuk mengolah dan menyeleksi data mahasiswa baru. Perguruan tinggi akan membuka pendaftaran penerimaan mahasiswa baru setiap tahun sehingga banyak sejumlah calon mahasiswa yang mendaftarkan diri dari berbagai negeri.

Apabila perguruan tinggi tidak menerapkan penggunaan analitik prediktif maka perguruan tinggi tersebut akan dianggap tidak siap menghadapi dan mengatasi jumlah pendaftar yang membludak setiap tahun. Metode ini juga berguna untuk memprediksi anggaran perguruan tinggi yang diperlukan serta berapa anggaran yang akan masuk dari mahasiswa.

2. Perhotelan

Analitik prediktif dibutuhkan oleh perusahaan penginapan untuk memprediksi total pengunjung yang akan menginap di tempat yang perusahaan tersebut sediakan. Dalam sebuah situs online, seorang customer service dapat melayani panggilan dan pemesanan sehingga dapat melihat total pengunjung.

Pengunjung akan melakukan pemesanan penginapan pada hari-hari sebelum dijadwalkan sehingga perusahaan akan mengetahui berapa banyak pengunjung yang akan datang pada satu minggu kedepan. 

Selanjutnya, perusahaan penginapan tersebut dapat memanfaatkan waktu tersebut untuk memaksimalkan performa pelayanan hotel karena dapat memprediksi jumlah pelayan, makanan, kamar, dan lain sebagainya selama beberapa hari kedepan sebelum pengunjung tiba.

Apabila semua telah dipersiapkan oleh perusahaan maka perusahaan tersebut akan siap menyambut dan melayani pengunjung dengan maksimal dan pengunjung akan memberikan penilaian yang baik kepada perusahaan.

Aplikasi Analisis Prediktif

Dalam menerapkan analisis prediktif dapat melalui aplikasi, berikut beberapa aplikasi yang berguna untuk menunjang proses dalam melakukan analitik prediktif.

1. Collection Analytics

Collection analytics merupakan aplikasi yang dapat membantu dalam memprediksi optimalisasi alokasi sumber daya dengan cara mengidentifikasi terhadap strategi kontak, agen penagihan yang efektif, tindakan hukum yang berguna untuk mengoptimalkan pemulihan dan mengurangi anggaran pengumpulan.

2. Cross Sell

Cross sell merupakan aplikasi yang dapat membantu menganalisis pengeluaran yang terjadi pada pelanggan, penggunaan, dan behavior. Selain itu, aplikasi ini dapat mengarahkan pada penjualan silang yang efisien dan efektif.

Aplikasi cross sell dapat dijadikan sebagai media untuk menjual produk-produk lain kepada pembeli.

3. CRM

CRM merupakan singkatan dari customer relationship management. CRM menjadi metode yang digunakan untuk mencapai tujuan kampanye pemasaran, penjualan, dan layanan pelanggan. CRM sering digunakan dalam siklus hidup pelanggan seperti winback, akuisisi, retensi, dan lain-lain.

4. Direct Marketing

Direct marketing merupakan aplikasi yang berfungsi untuk membantu mengidentifikasi elaborasi yang paling efektif dari versi produk, soluran komunikasi, materi pemasaran, dan waktu yang diperlukan untuk mencapai target audience tertentu.

5. Fraud Detection

Fraud detection merupakan aplikasi yang dapat membantu dalam menemukan aplikasi kredit yang kurang akurat, selain itu juga dapat membantu mengatasi permasalahan seperti transaksi penipuan yang terjadi saat online maupun offline, klaim asuransi palsu, dan pencurian data identitas.

6. Health Care

Health care merupakan aplikasi prediksi yang dapat digunakan untuk menganalisis perawatan kesehatan. Aplikasi ini dapat menentukan informasi mengenai pasien yang berisiko mengalami penyakit tertentu, seperti diabetes, asma, dan lain-lain.

Dalam aplikasi health care terdapat sistem yang mendukung keputusan medis pada titik perawatan dengan cara penggabungan metode prediktif analitik.