Penjelasan Lengkap tentang Predictive Modelling

Predictive modelling adalah metode untuk memprediksi hasil masa depan dengan menggunakan pemodelan data.

Metode ini merupakan salah satu cara utama yang dapat dipakai oleh bisnis agar dapat melihat jalannya ke depan dan membuat rencana yang sesuai.

Meskipun tidak mudah, metode ini cenderung memiliki tingkat akurasi yang tinggi, itulah sebabnya metode ini sangat umum digunakan.

Penjelasan Lengkap tentang Predictive Modelling

Di artikel ini kita akan membahas lebih lengkap mengenai predictive modelling, jenis, dan metodenya.

Daftar Isi

Pengertian Predictive Modelling

Predictive modeling adalah proses perhitungan matematis yang digunakan untuk memprediksi kejadian atau hasil di masa depan dengan menganalisis pola dalam satu set data input yang diberikan.

Sumber: freepik.com

Predictive modelling merupakan komponen penting dari analisis prediktif, salah satu jenis big data analytics yang menggunakan data terkini dan historis untuk memperkirakan aktivitas, perilaku, dan tren.

Proses predictive modelling dimulai dengan pengumpulan data, kemudian model statistik dirumuskan, prediksi dibuat, dan model direvisi ketika data baru tersedia.

Contoh predictive modeling misalnya memperkirakan kualitas prospek penjualan, deteksi spam, atau kemungkinan seseorang akan mengeklik tautan atau membeli produk.

Selain digunakan sebagai metode forecasting, predictive modelling bisa juga digunakan untuk memprediksi hasil, misalnya memprediksi kemungkinan sebuah transaksi adalah penipuan.

Dalam kasus ini, kita anggap peristiwa transaksi penipuan (fraud) telah terjadi. Kita ingin agar di kemudian hari sistem bisa menganalisis apakah sebuah transaksi itu fraud atau tidak, maka kita dapat gunakan predictive modelling.

Jenis-jenis Predictive Modelling

Predictive modelling dapat kita klasifikasikan menjadi 2 jenis, yaitu:

Unsupervised model. yaitu predictive modelling yang menggunakan statistik konvensional untuk mengklasifikasikan data secara langsung, menggunakan metode seperti logistic regression, time series analysis, dan decision tree.
Supervised model, adalah predictive modelling yang menggunakan metode machine learning seperti jaringan saraf tiruan untuk mengidentifikasi pola yang tersembunyi dalam data yang sudah diberi label.

Algoritma yang Digunakan pada Predictive Modelling

Berikut ini adalah beberapa algoritma yang umum digunakan dalam predictive modelling:

Random Forest
Algoritma Random Forest menggabungkan pohon keputusan (decision tree) yang tidak terkait dan menggunakan klasifikasi dan regresi untuk mengatur dan memberi label sejumlah besar data.
Gradient boosted model
Mirip dengan Random Forest, algoritma ini menggunakan beberapa pohon keputusan (decision tree), tetapi dalam metode ini, setiap tree mengoreksi kekurangan yang sebelumnya dan membangun gambaran yang lebih akurat.
K-Means
Algoritma K-Means mengelompokkan titik data dengan cara yang sama seperti model clustering. Algoritma ini populer dalam merancang penawaran kepada pelanggan dengan pendekatan personalisasi (mencari kesamaan di antara kelompok besar pelanggan).
Prophet
Algoritma forecasting yang sangat efektif ketika berhadapan dengan perencanaan kapasitas. Algoritma ini berhubungan dengan data deret waktu dan relatif fleksibel.

Contoh Implementasi Predictive Modelling

Predictive modelling sering dikaitkan dengan meteorologi dan peramalan cuaca, tetapi metode ini juga banyak diterapkan dalam bisnis.

Teknik analitik prediktif saat ini dapat menemukan pola dalam data untuk mengidentifikasi risiko dan peluang yang akan datang bagi suatu organisasi atau perusahaan.

Salah satu penggunaan paling umum dari predictive modelling adalah dalam periklanan dan pemasaran online. Pembuat model menggunakan data historis pengunjung web untuk menentukan jenis produk apa yang mungkin diminati pengguna dan apa yang cenderung mereka klik.

Dalam sistem deteksi penipuan, predictive modelling dapat digunakan untuk mengidentifikasi outlier dalam kumpulan data yang mengarah ke aktivitas penipuan.

Dalam manajemen hubungan pelanggan, predictive modelling digunakan untuk menargetkan pengiriman pesan ke pelanggan yang kemungkinan besar akan melakukan pembelian.

Predictive modelling juga banyak digunakan dalam prediksi maintenance/perawatan pada industri besar yang menghasilkan pendapatan miliaran dolar.

Salah satu contohnya di industri penerbangan di mana para insinyur menggunakan perangkat IoT untuk memantau kinerja komponen pesawat dari jarak jauh seperti pompa bahan bakar atau mesin jet.

Alat-alat ini memungkinkan penyebaran sumber daya maintenance secara preemptif untuk meningkatkan pemanfaatan peralatan dan membatasi waktu henti yang tidak terduga. Tindakan ini sangat bermanfaat dalam meningkatkan efisiensi operasional dari industri penerbangan dan pesawat itu sendiri.

Selain itu, predictive modelling juga dapat dipakai dalam perencanaan wilayah kota, engineering, pemulihan bencana alam, dan manajemen keamanan digital maupun keamanan secara fisik.

Manfaat Predictive Modelling

Secara singkat, predictive modelling bermanfaat untuk mengurangi waktu, tenaga, dan biaya dalam memperkirakan hasil bisnis. Variabel seperti faktor lingkungan, kecerdasan kompetitif, perubahan regulasi, dan kondisi pasar dapat dimasukkan ke dalam perhitungan matematis untuk menghasilkan gambaran ke depan yang lebih lengkap dengan biaya yang relatif rendah.

Contoh jenis peramalan atau forecastung tertentu yang dapat menguntungkan bisnis meliputi prediksi permintaan pelanggan, perencanaan jumlah karyawan, analisis churn, analisis kompetitor, pemeliharaan aset dan perangkat keras IT, serta risiko keuangan.

Penutup

Demikianlah penjelasan singkat mengenai predictive modelling. Semoga informasi yang disajikan dapat bermanfaat.

Apabila suka dengan artikel ini jangan lupa share ke media sosial, atau membaca artikel menarik lainnya pada rubrik Artikel.

Salam!

Referensi:

Trivusi