Predictive Analytics: Apa itu Analisa atau Analitik Prediktif? Sejarah, Tujuan, Fungsi, Jenis, Macam Tipe, Contoh, Perbedaan, serta Pentingnya!

Mengenal Pengertian Predictive Analytics, Apa itu Analitik Prediktif? Sejarah, Tujuan, Fungsi, Jenis, Macam Tipe dan Contohnya, Perbedaannya dengan Analisis Lain, serta Pentingnya!

Ya, seperti yang diketahui oleh para praktisi, bisnis, organisasi, atau perusahaan kini tidak hanya mengumpulkan volume data yang sangat besar, mereka mengumpulkan berbagai jenis di antaranya.

Mulai dari data terstruktur tradisional hingga data tidak terstruktur seperti Internet Of Things (IOT), teks, video, dan bahkan data gelap (dark data).

Benar, adapun salah satu cara menggabungkan berbagai sumber tersebut di atas untuk mendapatkan sebuah kemajuan dan keuntungan adalah dengan predictive analytics.

Kemampuan analitik prediktif dalam menggabungkan dan menganalisis big data (baca pembahasan pengertian big data di sini) dari berbagai sumber di atas akan menghasilkan prakiraan yang lebih akurat dan memunculkan wawasan yang lebih dalam dan lebih baik.

Memang, komputasi awan atau cloud adalah kunci untuk menghubungkan semua sumber data yang berbeda ini selain lebih hemat dan mudah diskalakan tentunya.

Oke baiklah, berkenaan akan hal di atas lah, pada postingan kali ini Kami akan membahas secara lebih lengkap dan detail terkait apa itu pengertian dari predictive analytics, contoh, dan perbedaannya.

Mari kita simak!

Pengertian Predictive Analytics

Berarti analitik prediktif (dalam bahasa Indonesia), istilah predictive analytics adalah cabang lanjutan atau dari analitik atau analytics (baca pengertian dari analytics di sini) yang membuat prediksi tentang hasil masa depan menggunakan data historis yang digabungkan dengan pemodelan statistik, teknik penambangan data, dan pembelajaran mesin.

Biasanya, bisnis, organisasi, atau perusahaan menggunakan analitik prediktif untuk menemukan pola dalam data untuk mengidentifikasi risiko dan peluang.

Terkait implementasinya, analitik prediktif sering dikaitkan dengan data besar (big data) dan ilmu data atau data science (lihat postingan terkait makalah data science di sini).

Selain itu, mengutip seumber simpulan Kami dari Situs Investopedia, istilah analitik prediktif ini diartikan pada penggunaan statistik dan teknik pemodelan untuk membuat prediksi tentang hasil dan kinerja di masa mendatang yang melihat pola data saat ini dan historis untuk menentukan apakah pola tersebut kemungkinan akan muncul lagi.

Apa itu Analisa atau Analitik Prediktif?

Jadi, apa itu sebenarnya yang dimaksud dengan yang dinamakan analisa atau analitik prediktif ini?

Ya, seperti yang sudah Kami terangkan di atas, istilah ini lebih sering dikenal dengan terminologi predictive analytics secara global.

Analitik prediktif merupakan bentuk teknologi yang membuat prediksi tentang hal-hal tertentu yang tidak diketahui di masa depan.

Analitik prediktif ini mengacu pada serangkaian teknik untuk membuat penentuan ini, termasuk kecerdasan buatan atau Artificial Intelligence(AI), penambangan data (data mining), pembelajaran mesin atau Machine Learning (ML), pemodelan (modelling), dan statistik atau statistics (baca pengertian dari statistics di sini).

Sebagai contoh misalnya, penambangan data atau data mining seringkali melibatkan analisis kumpulan big data (data besar) untuk mendeteksi pola darinya, analisis teks (text analysis) di dalamnya juga melakukan hal yang sama, kecuali untuk blok teks yang besar.

Model prediktif dalam predictive analytics digunakan untuk semua jenis aplikasi, implementasi, atau penerapannya seperti:

• Ramalan cuaca
• Pembuatan video game
• Menerjemahkan suara ke teks untuk perpesanan smartphone atau ponsel
• Pelayanan pelanggan
• Pengembangan portofolio investasi

Semua aplikasi tersebut tentunya menggunakan model statistik deskriptif dari data yang ada untuk membuat prediksi tentang data yang akan datang.

Sejarah tentang Predictive Analytics

Agar kita semua dapat lebih memahami tentang pengertian predictive analytics, maka adalah merupakan hal yang penting bagi kita untuk mengetahui “a brief” atau sedikit hal terkait sejarahnya.

Analitik prediktif pertama kali dimulai pada tahun 1940-an, ketika masa awal dimulainya penggunaan komputer.

Meskipun telah ada selama beberapa dekade, analitik prediktif kini telah berkembang menjadi konsep yang waktunya telah tiba.

Dengan semakin banyaknya data yang tersedia, organisasi mulai menggunakan analitik prediktif untuk meningkatkan keuntungan dan meningkatkan keunggulan kompetitif mereka.

Pertumbuhan terus-menerus dari data yang disimpan, dikombinasikan dengan minat yang meningkat dalam menggunakan data untuk mendapatkan Business Intelligence (BI), telah mempromosikan penggunaan analitik prediktif.

Secara historis, definisi sederhana analitik adalah “studi tentang analisis atau study of analysis“, di mana deskripsi yang lebih berguna dan lebih modern akan menyarankan “analitik data atau data analytics” adalah alat penting untuk mendapatkan wawasan bisnis dan memberikan respons yang disesuaikan kepada pelanggan.

Seperti yang sudah Kami bahas dalam postingan Kami tentang pengertian analitics, istilah analitik data, terkadang disingkat menjadi “analitik” saja. Kini, mereka menjadi semakin penting untuk organisasi dari semua ukuran.

Praktik analitik data secara bertahap berkembang dan meluas dari waktu ke waktu, memberikan banyak manfaat.

Penggunaan analitik oleh bisnis dapat ditemukan sejak abad ke-19, ketika seorang pakar atau ahli bernama Frederick Winslow Taylor memulai latihan manajemen waktu.

Contoh lain adalah ketika pakar atau ahli lainnya yang bernama Henry Ford mengukur kecepatan jalur perakitan.

Kemudian, pada akhir tahun 1960-an, analitik mulai mendapat perhatian lebih karena komputer menjadi sistem pendukung pengambilan keputusan.

Banyak perkembangan yang terjadi di dalamnya, hingga seperti yang implementasi dan penerapannya dapat kita rasakan saat ini, khususnya di tahun 2025 sekarang ini.

Tujuan dan Fungsi Analitik Prediktif atau Predictive Analytics

Setelah kita mengetahui pengertian, arti dari apa itu analitik prediktif, pastinya kita juga harus mengetahui apa tujuan dan fungsinya secara khusus.

Baik, spesifiknya, predictive analytics memungkinkan bisnis, organisasi, perusahaan, dan investor untuk menyesuaikan di mana mereka menggunakan sumber daya mereka untuk memanfaatkan kemungkinan peristiwa di masa depan, terlebih untuk meningkatkan efisiensi operasional dan mengurangi risiko.

Terkait fungsinya, predictive analytics digunakan untuk membuat perkiraan tentang tren dan pola perilaku.

Analitik prediktif menggunakan beberapa teknik yang diambil dari statistik, pemodelan data, penambangan data, kecerdasan buatan, dan pembelajaran mesin untuk menganalisis data dalam membuat prediksi.

Model prediktif yang dibuat tentunya dapat menganalisis data saat ini serta historisnya untuk memahami pelanggan, pola pembelian, masalah prosedural, dan dalam memprediksi potensi bahaya dan peluang bagi suatu organisasi.

Jenis-Jenis Model dari Predictive Analytics

Selanjutnya, pada subbagian ini Kami juga akan menguraikan terkait apa saja jenis-jenis predictive analytics, khususnya modelnya pada umumnya.

Oke, perlu Kami tekankan di sini, seperti gambar prosesnya yang dapat kalian lihat di atas, model analitik prediktif pada umumnya dirancang untuk menilai data historis, menemukan pola, mengamati tren, dan menggunakan informasi itu untuk memprediksi tren masa depan.

Yup! Model predictive analytics yang populer mencakup model klasifikasi, pengelompokan, dan deret waktu.

Berikut adalah penjelasan dari jenis-jenis predictive analytics terkait pemodelannya.

1. Model Classification (Klasifikasi)

Jenis tiper predictive analytics yang pertama yaitu adalah tipe model classification atau klasifikasi.

Jenis model klasifikasi ini merupakan tipe yang berada di bawah cabang model pembelajaran mesin yang diawasi (supervised).

Model ini mengkategorikan data berdasarkan data historis, menggambarkan hubungan dalam kumpulan data tertentu.

Sebagai contoh misalnya, model ini dapat digunakan untuk mengklasifikasikan pelanggan atau calon pelanggan ke dalam kelompok untuk tujuan segmentasi.

Alternatifnya, ini juga dapat digunakan untuk menjawab pertanyaan dengan keluaran biner atau binary output, seperti menjawab ya atau tidak atau benar dan salah; kasus penggunaan populer untuk ini adalah deteksi penipuan dan evaluasi risiko kredit.

Jenis model klasifikasi termasuk regresi logistik (logictic regression), pohon keputusan (decision tree), hutan acak (random forest), jaringan saraf (neural network), dan Naïve Bayes.

2. Model Clustering (Pengelompokan)

Berikutnya yaitu adalah model clustering atau pengelompokan.

Model pengelompokan termasuk dalam pembelajaran tanpa pengawasan atau unsupervised.

Ya, mereka mengelompokkan data berdasarkan atribut yang serupa.

Sebagai contoh misalnya, situs e-niaga dapat menggunakan model untuk memisahkan pelanggan ke dalam grup serupa berdasarkan fitur umum dan mengembangkan strategi pemasaran untuk setiap grup.

Algoritme pengelompokan yang umum termasuk clustering k-means, mean-shift, pengelompokan spasial atau spatial berbasis kepadatan aplikasi dengan noise atau yang dikenal dengan Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise (DBSCAN), pengelompokan ekspektasi-maksimalisasi atau Expectation-Maximization (EM) menggunakan Gaussian Mixture Models (GMM), dan pengelompokan hierarkis (hierarchical).

3. Model Time Series (Deret Waktu)

Jenis predictive analytics untuk modelnya terakhir yang dapat Kami jelaskan di sini yaitu adalah model time series atau deret waktu.

Model deret waktu menggunakan berbagai input data pada frekuensi waktu tertentu, seperti harian, mingguan, bulanan, dan lain-lain.

Adalah merupakan hal yang umum untuk melakukkan plot (plotting) variabel dependen dari waktu ke waktu untuk menilai data musiman, tren, dan perilaku siklus, yang mungkin menunjukkan perlunya transformasi spesifik dan tipe modelnya.

Autoregressive (AR), Moving Average (MA), ARMA, dan model ARIMA merupakan model predictive analytics tipe time series yang sering digunakan.

Sebagai contoh misalnya, pusat panggilan atau call center dapat menggunakan model deret waktu untuk memperkirakan berapa banyak panggilan yang akan diterimanya per jam pada waktu yang berbeda dalam sehari.

Macam dan Contoh-Contoh Predictive Analytics

Selain membahas mengenai pengertian predictive analytics, sejarah, dan jenis modelnya di atas, di sini kita juga perlu membahas mengenai macam-macam analitik prediktif dan seperti apa contohnya.

Seperti yang sudah Kami terangkan sebelumnya di atas, terkait tujuan dan fungsinya sendiri, analitik prediktif dapat digunakan di berbagai industri untuk masalah bisnis yang berbeda.

Di bawah ini adalah beberapa kasus penggunaan industri pada bisnis, organisasi, atau perusahaan untuk mendeskripsikan bagaimana predictive analytics dapat menginformasikan pengambilan keputusan dalam situasi dunia nyata (real world).

• Peramalan arus kas masa mendatang di bidang keuangan; Setiap bisnis perlu menyimpan catatan keuangan berkala, dan analitik prediktif dapat memainkan peran besar dalam memperkirakan kesehatan masa depan organisasi Anda. Dengan menggunakan data historis dari laporan keuangan sebelumnya, serta data dari industri yang lebih luas, Anda dapat memproyeksikan penjualan, pendapatan, dan pengeluaran untuk menyusun gambaran masa depan dan mengambil keputusan.
• Menentukan kebutuhan sumber daya manusia atau SDM; Kemudian, salah satu contoh yang dieksplorasi dalam analisis bisnis adalah penggunaan analitik prediktif oleh operator dan hotel dalam menentukan kebutuhan staf tempat pada waktu tertentu. Dalam bidang entertainment dan perhotelan, masuk dan keluarnya pelanggan bergantung pada berbagai faktor, yang semuanya berperan dalam berapa banyak anggota staf yang dibutuhkan suatu tempat atau hotel pada waktu tertentu. Kelebihan staf membutuhkan uang, dan kekurangan staf dapat mengakibatkan pengalaman pelanggan yang buruk, karyawan yang terlalu banyak bekerja, dan kesalahan yang merugikan. Dalam prosesnya seperti di bidang perhotelan, untuk memprediksi jumlah check-in hotel pada hari tertentu, sebuah tim mengembangkan model regresi yang mempertimbangkan beberapa faktor. Model ini memungkinkan pihak hotel untuk mengelola hotel dan tempat hiburannya serta menghindari kelebihan staf dengan kemampuan terbaiknya.
• Penargetan perilaku dalam bidang marketing atau pemasaran; Dalam pemasaran, data konsumen berlimpah dan dimanfaatkan untuk membuat konten, iklan, dan strategi untuk menjangkau calon pelanggan dengan lebih baik di mana pun mereka berada. Dengan memeriksa data perilaku historis dan menggunakannya untuk memprediksi apa yang akan terjadi di masa mendatang, Anda terlibat dalam analitik prediktif. Analitik prediktif dapat diterapkan dalam pemasaran untuk memperkirakan tren penjualan pada berbagai waktu dalam setahun dan merencanakan kampanye yang sesuai. Selain itu, data perilaku historis dapat membantu Anda memprediksi kemungkinan prospek untuk berpindah ke corong dari kesadaran ke pembelian.
• Pencegahan kerusakan dalam bidang manufaktur; Meskipun contoh di atas menggunakan analitik prediktif untuk mengambil tindakan berdasarkan kemungkinan skenario, Anda juga dapat menggunakan analitik prediktif untuk mencegah terjadinya situasi yang tidak diinginkan atau berbahaya. Sebagai contoh misalnya, di bidang manufaktur, algoritme atau algoritma (lihat dan baca pengertian algoritma di sini) dapat dilatih menggunakan data historis untuk memprediksi secara akurat kapan sebuah mesin akan mengalami kegagalan fungsi. Saat kriteria untuk kerusakan yang akan datang terpenuhi, algoritme dipicu untuk memperingatkan karyawan yang dapat menghentikan mesin dan berpotensi menghemat biaya dalam produk yang rusak dan biaya perbaikannya. Yup! Analisis ini memprediksi skenario kerusakan saat ini, bukan berbulan-bulan atau bertahun-tahun sebelumnya.
• Deteksi dini reaksi alergi dalam bidang perawatan dan kesehatan; Contoh lain penggunaan algoritme untuk analitik prediktif yang cepat untuk pencegahan berasal dari industri perawatan kesehatan. Seperti penelitian dan pengembangan terbaru dari Institut Wyss di Universitas Harvard bermitra dengan KeepSmilin4Abbie Foundation untuk mengembangkan teknologi yang dapat dipakai yang memprediksi reaksi alergi anafilaksis dan secara otomatis mengelola epinefrin yang menyelamatkan jiwa. Kemampuan teknologi untuk memprediksi reaksi dengan kecepatan lebih cepat daripada deteksi manual tentunya dapat menyelamatkan nyawa-nyawa yang terancam.

Perbedaan Predictive Analytics dengan Jenis Analitik Lainnya

Baik, sekarang saya sudah mengetahui pengertian predictive analytics, apa itu analitik atau analisa prediktif, sejarah, jenis, macam, dan contohnya, lalu, apa yang membedakan mereka dengan analisis lainnya.

Baiklah, terkait hal di atas, mari kita bahas lebih lanjut untuk perbedaan predictive analytics dengan cabang analisis lainnya seperti descriptive, diagnostic, prespective, dan forecasting sebagai berikut.

a. Predictive dengan Descriptive, Diagnostic, dan Prescriptive

Oke, kita mulai dengan membahas perbedaan predictive analytics dengan analisa atau analisik lainnya seperti descriptive, diagnostic, dan prescriptive.

Secara sederhana, analitik deskriptif (descriptive) adalah tahap awal analisis data, menjawab pertanyaan, “Apa yang terjadi?” dan pertanyaan sejenis lainnya.

Analitik deskriptif mendahului analitik diagnostik atau diagnosa (diagnostic) seperti pertanyaan “Mengapa itu terjadi?” dan kemudian diikuti oleh analitik prediktif yang pertanyaannya berupa “Apa yang bisa terjadi di masa depan?” serta analitik perskriptif (prescriptive) yang merupakan kombinasi analitik deskriptif dan analitik prediktif yang menjawab pertanyaan “Bagaimana seharusnya kita menanggapi potensi masa depan acara?” dalam sebuah keadaan.

Jika model analitik prediktif melihat data historis untuk menentukan kemungkinan hasil masa depan tertentu, model analitik deskriptif menganalisis data historis untuk menentukan bagaimana suatu unit dapat merespons serangkaian variabel.

Analitik deskriptif memeriksa keputusan dan hasil setelah fakta untuk lebih memahami penyebab peristiwa.

Agregasi data dan penambangan data digunakan dalam analitik deskriptif untuk mengatur data dan mengidentifikasi pola.

Permintaan, pelaporan, dan visualisasi data juga dapat diterapkan untuk mendapatkan wawasan lebih lanjut.

Analitik deskriptif dan analitik prediktif memainkan peran penting dalam aktivitas keuangan, manufaktur, dan operasional.

b. Predictive dengan Forecast

Selanjutnya yaitu perbedaan predictive analytics dengan forecast.

Analitik prediktif sering didefinisikan sebagai memprediksi pada tingkat perincian yang sangat terperinci, menghasilkan probabilitas untuk elemen organisasi individual.

Yup! Inilah yang membedakannya dari peramalan atau yang dikenal dengan istilah forecast.

Peramalan berkaitan dengan pengamatan di luar sampel, sedangkan prediksi berkaitan dengan pengamatan dalam sampel.

Nilai prediksinya sendiri dihitung untuk pengamatan dalam sampel yang digunakan untuk memperkirakan regresi.

Namun, peramalan atau forecasting yang dibuat untuk tanggal yang sama di luar data yang digunakan untuk memperkirakan regresi, sehingga data nilai sebenarnya dari variabel yang diramalkan tidak ada dalam sampel yang digunakan untuk memperkirakan regresinya.

Kenapa Predictive Analytics itu Penting?

Well, jadi mengapa analitik prediktif atau predictive analytics itu adalah hal yang sangat penting?

Ya, ada banyak hal pentingnya menggunakan analisis prediktif serta manfaatnya.

Seperti yang sudah Kami sebutkan di atas, penggunaan jenis analisis ini dapat membantu entitas saat Anda perlu membuat prediksi tentang hasil saat tidak ada jawaban lain (dan jelas) yang tersedia.

Para investor, profesional keuangan, dan pemimpin atau pengampu bisnis dapat menggunakan modelnya untuk membantu mengurangi risiko.

Sebagai contoh misalnya, seorang investor dan penasihatnya dapat menggunakan model tertentu untuk membantu menyusun portofolio investasi dengan risiko minimal bagi investor dengan mempertimbangkan faktor-faktor tertentu, seperti usia, modal, dan tujuan serta fungsinya.

Kesimpulan

Oke, di atas merupakan penguraian terkait Pengertian Predictive Analytics, Apa itu Analitik Prediktif? Sejarah, Tujuan, Fungsi, Jenis, Macam Tipe dan Contohnya, Perbedaannya dengan Analisis Lain, serta Pentingnya.

Jadi, berdasarkan penjelasan dan pembahasan tentang di atas, dapat kita simpulkan bahwa analitik prediktif atau predictive analytics adalah bentuk analitik lanjutan yang menggunakan data terbarukan dan sebelumnya untuk memperkirakan aktivitas, perilaku, dan tren.

Aplikasi perangkat lunak analitik prediktif menggunakan variabel yang dapat diukur dan dianalisis untuk memprediksi kemungkinan perilaku individu, mesin, atau entitas lainnya.

Analitik prediktif saat ini juga didukung lebih lanjut dengan teknologi kecerdasan buatan atau Artificial Intelligence (AI) seperti pembelajaran mesin atau Machine Learning (ML), pembelajaran mendalam atau Deep Learning (DL), dan jaringan saraf atau Neural Network (NN seperti ANN).

Analitik tambahan ini dapat menganalisis volume data yang besar dengan cepat, mengungkapkan wawasan yang mungkin terlewatkan oleh manusia, dan membuat prediksi kemungkinan peristiwa di masa mendatang menjadi lebih bernuansa dan lebih akurat.

Selain itu, mereka juga mengotomatiskan langkah-langkah rumit dalam proses analitik prediktif, seperti membuat dan menguji model prediktif, serta pemrosesan bahasa alami atau Natural Language Processing (NLP) yang merupakan tipe AI yang memungkinkan pengguna mengajukan pertanyaan dan mendapatkan jawaban dalam bahasa percakapan, membuat interpretasi dan pemahaman jawaban ini lebih mudah dari sebelumnya.

Yup! Apa pun industri Anda, analitik prediktif dapat memberikan wawasan yang diperlukan untuk mengambil langkah selanjutnya.

Apakah Anda mengarahkan keputusan keuangan, merumuskan strategi pemasaran, mengubah tindakan Anda, atau bekerja untuk menyelamatkan nyawa, membangun landasan dalam keterampilan analitis dapat membantu Anda dengan baik.

Penutup

Demikianlah postingan artikel yang dapat Kami bagikan kali ini, di mana Kami membahas terkait Pengertian Predictive Analytics, Apa itu Analitik Prediktif? Sejarah, Tujuan, Fungsi, Jenis, Macam Tipe dan Contohnya, Perbedaannya dengan Analisis Lain, serta Pentingnya.

Semoga apa yang sudah Kami coba sampaikan serta jelaskan di sini dapat bermanfaat dan juga dapat menambah wawasan dan pengetahuan kita semua terutama dalam bidang teknologi dan perkembangan teknologi dalam bisnis.

Silahkan bagikan artikel atau postingan Kami di sini kepada teman, kerabat serta rekan kerja dan bisnis kalian semua khususnya jika kalian temukan ini bermanfaat dan juga jangan lupa subscribe Blog dan YouTube Kami. Sekian dari Kami, Terima Kasih.

Postingan ini juga tersedia dalam versi: