Analitika prediktif adalah bentuk analitika bisnis yang menerapkan pembelajaran mesin untuk menghasilkan model prediktif untuk berbagai aplikasi bisnis. Ini mencakup berbagai teknik statistik dari pemodelan prediktif dan pembelajaran mesin yang menganalisis fakta-fakta saat ini dan historis untuk membuat prediksi tentang peristiwa masa depan atau yang tidak diketahui lainnya. Ini merupakan subset utama dari aplikasi pembelajaran mesin; dalam beberapa konteks, hal ini sinonim dengan pembelajaran mesin.
Dalam bisnis, model prediktif memanfaatkan pola yang ditemukan dalam data historis dan transaksional untuk mengidentifikasi risiko dan peluang. Model-model ini menangkap hubungan antara banyak faktor untuk memungkinkan penilaian risiko atau potensi yang terkait dengan satu set kondisi tertentu, membimbing pengambilan keputusan untuk transaksi kandidat.
Efek fungsional yang menentukan dari pendekatan teknis ini adalah bahwa analitika prediktif menyediakan skor prediktif (probabilitas) untuk setiap individu (pelanggan, karyawan, pasien perawatan kesehatan, SKU produk, kendaraan, komponen, mesin, atau unit organisasi lainnya) untuk menentukan, memberi informasi, atau mempengaruhi proses organisasi yang berlaku pada sejumlah besar individu, seperti dalam pemasaran, penilaian risiko kredit, deteksi penipuan, manufaktur, perawatan kesehatan, dan operasi pemerintah termasuk penegakan hukum.
Definisi Analitika Prediktif: Analitika prediktif adalah seperangkat teknologi intelijen bisnis (BI) yang mengungkapkan hubungan dan pola dalam volume data besar yang dapat digunakan untuk memprediksi perilaku dan peristiwa. Berbeda dengan teknologi BI lainnya, analitika prediktif melihat ke depan, menggunakan peristiwa masa lalu untuk memprediksi masa depan. Teknik statistik analitika prediktif meliputi pemodelan data, pembelajaran mesin, kecerdasan buatan, algoritma pembelajaran mendalam, dan penambangan data. Seringkali, peristiwa yang tidak diketahui yang menarik minat berada di masa depan, tetapi analitika prediktif dapat diterapkan pada jenis yang tidak diketahui apa pun, baik itu terjadi di masa lalu, sekarang, atau di masa depan. Misalnya, mengidentifikasi tersangka setelah suatu kejahatan telah terjadi, atau penipuan kartu kredit saat itu terjadi. Inti dari analitika prediktif bergantung pada penangkapan hubungan antara variabel-variabel penjelas dan variabel yang diprediksi dari kejadian-kejadian masa lalu, dan memanfaatkannya untuk memprediksi hasil yang tidak diketahui. Namun, penting untuk dicatat bahwa akurasi dan kegunaan hasil akan sangat bergantung pada tingkat analisis data dan kualitas asumsi.
Analitika prediktif sering didefinisikan sebagai prediksi pada tingkat granularitas yang lebih detail, yaitu, menghasilkan skor prediktif (probabilitas) untuk setiap elemen organisasi individu. Hal ini membedakannya dari peramalan. Misalnya, "Analitika prediktif—Teknologi yang belajar dari pengalaman (data) untuk memprediksi perilaku masa depan individu untuk menghasilkan keputusan yang lebih baik." Dalam sistem industri masa depan, nilai dari analitika prediktif akan diprediksi dan mencegah masalah potensial untuk mencapai nol-kegagalan dan lebih lanjut akan terintegrasi ke dalam analitika preskriptif untuk optimasi keputusan.
Teknik Analitik untuk Memprediksi Data
Dalam dunia analitik, terdapat beragam pendekatan dan teknik yang digunakan untuk melakukan prediksi data, yang dapat dikelompokkan ke dalam teknik regresi dan teknik pembelajaran mesin.
- Pembelajaran Mesin
Pembelajaran mesin dapat didefinisikan sebagai kemampuan mesin untuk belajar dan meniru perilaku manusia yang memerlukan kecerdasan. Hal ini dicapai melalui kecerdasan buatan, algoritma, dan model.
- Model ARIMA
Model ARIMA adalah contoh umum dari model deret waktu. Model ini menggunakan autoregresi, yang berarti model dapat disesuaikan dengan perangkat lunak regresi yang akan menggunakan pembelajaran mesin untuk melakukan sebagian besar analisis regresi dan smoothing. Model ARIMA dikenal tidak memiliki tren keseluruhan, tetapi memiliki variasi di sekitar rata-rata yang memiliki amplitudo konstan, menghasilkan pola waktu yang secara statistik serupa. Melalui ini, variabel dianalisis dan data disaring untuk lebih memahami dan memprediksi nilai masa depan.
- Model Deret Waktu
Model deret waktu adalah subset dari pembelajaran mesin yang memanfaatkan deret waktu untuk memahami dan meramalkan data menggunakan nilai-nilai masa lalu. Deret waktu adalah urutan nilai variabel selama periode yang sama, seperti tahun atau kuartal dalam aplikasi bisnis. Untuk mencapai ini, data harus dihaluskan, atau varians acak dari data harus dihilangkan untuk mengungkapkan tren dalam data.
- Model Prediktif
Model Prediktif adalah teknik statistik yang digunakan untuk memprediksi perilaku masa depan. Ini menggunakan model prediktif untuk menganalisis hubungan antara unit spesifik dalam sampel yang diberikan dan satu atau lebih fitur unit tersebut. Tujuan dari model-model ini adalah untuk menilai kemungkinan bahwa unit dalam sampel lain akan menampilkan pola yang sama.
- Analisis Regresi
Secara umum, analisis regresi menggunakan data struktural bersama dengan nilai-nilai masa lalu dari variabel independen dan hubungan antara mereka dan variabel dependen untuk membentuk prediksi.
- Regresi Linier
Dalam regresi linier, sebuah plot dibangun dengan nilai-nilai sebelumnya dari variabel dependen yang dipetakan pada sumbu Y dan variabel independen yang sedang dianalisis dipetakan pada sumbu X. Garis regresi kemudian dibangun oleh program statistik yang mewakili hubungan antara variabel independen dan dependen yang dapat digunakan untuk memprediksi nilai-nilai variabel dependen berdasarkan variabel independen. Dengan garis regresi, program juga menunjukkan persamaan intercept kemiringan untuk garis yang mencakup tambahan untuk istilah kesalahan regresi, di mana semakin tinggi nilai istilah kesalahan, semakin tidak presisi model regresi. Untuk mengurangi nilai istilah kesalahan, variabel independen lainnya diperkenalkan ke dalam model, dan analisis serupa dilakukan pada variabel independen tersebut.
Penerapan Analitik Prediktif dalam Bidang Bisnis
Analisis prediktif merupakan bagian penting dari analisis bisnis yang menggunakan pembelajaran mesin untuk membuat model prediktif untuk berbagai aplikasi bisnis. Dalam konteks audit, tinjauan analitik digunakan untuk mengevaluasi keberagaman saldo akun yang dilaporkan. Proses ini melibatkan penggunaan metode seperti ARIMA dan analisis regresi untuk membentuk prediksi yang disebut ekspektasi bersyarat dari saldo yang sedang diaudit. Metode STAR juga digunakan untuk melakukan tinjauan analitik dengan menggunakan analisis regresi. Penyerapan prosedur analitis ke dalam standar audit menyoroti kebutuhan untuk menyesuaikan metodologi ini sesuai dengan data yang spesifik.
Kesimpulannya, analisis prediktif telah menjadi elemen penting dalam berbagai bidang bisnis dan industri. Dengan memanfaatkan data historis dan teknik prediktif, perusahaan dapat merencanakan strategi, mengambil keputusan yang lebih baik, dan meningkatkan efisiensi operasional. Dari manajemen aset hingga perlindungan anak, serta prediksi arus kas hingga keputusan hukum, analisis prediktif memberikan beragam manfaat yang dapat membantu perusahaan mencapai tujuan mereka dengan lebih baik. Dengan adopsi teknologi ini, perusahaan dapat mengoptimalkan kinerja mereka, meningkatkan keuntungan, dan memberikan layanan yang lebih baik kepada pelanggan mereka.
Disadur dari: en.wikipedia.org