Setiap hari perusahaan Anda mencatat ribuan transaksi. Pesanan masuk, barang keluar, pembayaran pelanggan, dan pergerakan stok, semuanya tersimpan rapi di dalam sistem.
Masalahnya, data itu hampir selalu berhenti sebagai laporan. Anda tahu penjualan bulan lalu turun delapan persen, tapi tidak tahu bulan depan akan seperti apa.
Predictive analytics mengisi celah tersebut. Artikel ini membahas definisi, cara kerja, model yang dipakai, contoh penerapannya di operasional, serta data apa yang harus siap lebih dulu.
Key Takeaways
Predictive analytics adalah metode memperkirakan kemungkinan kejadian di masa depan berdasarkan pola data historis perusahaan.
Keluarannya berupa probabilitas, bukan kepastian, sehingga dipakai untuk mengambil keputusan lebih awal.
Prosesnya berjalan lima tahap, dari pengumpulan data, pembersihan, pemilihan model, validasi, hingga pemantauan hasil.
Tanpa data yang lengkap, seragam, dan terhubung antarfungsi, hasil prediksi akan meleset sekalipun modelnya canggih.
- Apa Itu Predictive Analytics?
- Predictive Analytics vs AI Analytics dan Jenis Analitik Lainnya
- Cara Kerja Predictive Analytics
- Model dan Teknik Predictive Analytics
- Contoh Penerapan Predictive Analytics dalam Operasional Bisnis
- Data Apa yang Harus Siap Sebelum Predictive Analytics Bisa Dipakai?
- Tantangan Penerapan dan Cara Mengatasinya
- Peran Sistem Terintegrasi dalam Predictive Analytics
- Kesimpulan
Apa Itu Predictive Analytics?
Predictive analytics adalah metode analisis yang memakai data historis, teknik statistik, dan machine learning untuk memperkirakan kemungkinan suatu kejadian terjadi di masa depan.
SAS mendefinisikannya sebagai penggunaan data, algoritma statistik, dan teknik machine learning untuk mengidentifikasi kemungkinan hasil di masa depan berdasarkan data masa lalu.
Perbedaannya dengan pelaporan biasa terletak pada arah pertanyaannya. Laporan menjawab apa yang sudah terjadi, sedangkan predictive analytics menjawab apa yang kemungkinan besar akan terjadi.
Predictive Analytics vs AI Analytics dan Jenis Analitik Lainnya
Predictive analytics sering tertukar dengan AI analytics, padahal keduanya berada di tingkat yang berbeda. AI analytics adalah payung besarnya, sementara predictive analytics adalah salah satu jenis di dalamnya.
Secara umum ada empat tingkatan analitik data yang saling melengkapi. Tabel berikut membandingkan keempatnya berdasarkan pertanyaan yang dijawab, data yang dibutuhkan, dan bentuk keluarannya.
| Jenis analitik | Pertanyaan yang dijawab | Input data | Bentuk keluaran |
|---|---|---|---|
| Descriptive | Apa yang sudah terjadi? | Data transaksi historis | Laporan dan ringkasan angka |
| Diagnostic | Mengapa itu terjadi? | Data historis dan konteks pendukung | Penyebab dan korelasi antarvariabel |
| Predictive | Apa yang akan terjadi? | Data historis yang diolah model | Perkiraan dan tingkat probabilitas |
| Prescriptive | Apa yang sebaiknya dilakukan? | Hasil prediksi dan aturan bisnis | Rekomendasi tindakan konkret |
Cara Kerja Predictive Analytics
Predictive analytics bukan satu tombol yang langsung menghasilkan ramalan. Prosesnya berjalan dalam lima tahap yang berurutan, dan setiap tahap menentukan kualitas hasil di tahap berikutnya.
Berikut penjelasan masing-masing tahap beserta pihak yang biasanya terlibat di dalamnya.
1. Pengumpulan data dari sumber operasional
Tahap ini menarik data dari sumber yang sudah ada di perusahaan. Sumbernya bisa berupa catatan penjualan, kartu stok, riwayat pembelian, data absensi, hingga log perawatan mesin.
Semakin banyak sumber yang terhubung, semakin kaya pola yang bisa dikenali. Namun data dari sistem yang terpisah perlu disatukan dulu sebelum bisa dipakai bersama.
2. Pembersihan dan penyeragaman data
Data mentah hampir selalu mengandung duplikat, kolom kosong, atau penamaan yang tidak konsisten. Satu produk bisa tercatat dengan tiga nama berbeda di tiga cabang.
Pada tahap ini semua itu diseragamkan. Pekerjaan ini memakan waktu paling lama, tetapi paling menentukan akurasi prediksi nantinya.
3. Pemilihan model prediksi
Model dipilih berdasarkan bentuk pertanyaan bisnisnya. Pertanyaan “berapa banyak” membutuhkan model berbeda dengan pertanyaan “apakah pelanggan ini akan berhenti membeli”.
Pemilihan model tidak dilakukan sekali lalu selesai. Beberapa model biasanya diuji bersamaan untuk melihat mana yang paling cocok dengan pola data perusahaan.
4. Pelatihan dan validasi model
Model dilatih memakai sebagian data historis, lalu diuji memakai bagian lain yang belum pernah dilihat. Cara ini menunjukkan seberapa akurat model memprediksi kejadian yang sebenarnya sudah diketahui.
Jika selisihnya terlalu besar, model disesuaikan atau diganti. Proses ini berulang sampai tingkat kesalahannya berada di batas yang bisa diterima.
5. Penerapan dan pemantauan hasil
Model yang lolos validasi dijalankan pada data terbaru dan hasilnya masuk ke alur kerja harian. Prediksi baru bernilai ketika muncul di tempat keputusan diambil, bukan di file terpisah.
Pemantauan tetap berjalan setelahnya. Pola bisnis berubah, dan model yang akurat tahun lalu bisa meleset tahun ini jika tidak diperbarui.
Model dan Teknik Predictive Analytics
Ada banyak teknik yang dipakai dalam predictive analytics, tetapi sebagian besar kebutuhan bisnis bisa dijawab oleh tiga kelompok model utama.
Bagian ini menjelaskan kapan masing-masing model dipakai, bukan bagaimana rumusnya bekerja. Tabel berikut merangkum perbedaannya.
| Kelompok model | Bentuk keluaran | Dipakai ketika | Contoh pertanyaan bisnis |
|---|---|---|---|
| Klasifikasi | Kategori atau tingkat risiko | Keputusan bersifat ya atau tidak | Apakah faktur ini akan dibayar tepat waktu? |
| Regresi | Angka atau besaran | Perencanaan membutuhkan nilai, bukan kemungkinan | Berapa unit yang akan terjual bulan depan? |
| Deret waktu | Nilai pada periode mendatang | Data mengandung pola musiman atau tren | Bagaimana permintaan bergerak menjelang hari besar? |
Contoh Penerapan Predictive Analytics dalam Operasional Bisnis
Bagian ini membahas penerapan yang paling sering ditemui di perusahaan yang sudah punya sistem operasional berjalan. Fokusnya bukan pada teknologinya, melainkan pada keputusan yang berubah.
Setiap contoh dijelaskan dengan pola yang sama: data apa yang menjadi masukan, apa yang diprediksi, dan keputusan apa yang bergeser karena prediksi tersebut.
1. Memprediksi permintaan dan kebutuhan stok
Masukannya berupa riwayat pesanan per SKU, pola musiman, jadwal promosi, dan lead time masing-masing pemasok. Semakin panjang riwayatnya, semakin jelas polanya. Menurut analisis McKinsey, penerapan peramalan berbasis AI pada rantai pasok dapat menurunkan tingkat kesalahan prediksi antara 20 hingga 50 persen.
2. Memperkirakan risiko keterlambatan pemasok
Masukannya berupa riwayat pesanan pembelian, selisih antara tanggal janji dan tanggal terima, volume pesanan, serta kategori barang yang dibeli. Pola serupa juga menjadi dasar dari otomatisasi proses pengadaan yang berjalan tanpa menunggu laporan manual.
3. Memprediksi risiko keterlambatan pembayaran pelanggan
Masukannya berupa riwayat pembayaran pelanggan, umur piutang, nilai faktur, segmen pelanggan, dan syarat pembayaran yang berlaku pada tiap transaksi. Yang diprediksi adalah kemungkinan sebuah faktur melewati jatuh tempo, dinyatakan sebagai tingkat risiko per faktur atau per pelanggan.
4. Memperkirakan kebutuhan perawatan mesin dan aset
Masukannya berupa jam operasi mesin, riwayat perbaikan, konsumsi suku cadang, dan data sensor jika perangkatnya tersedia di lokasi produksi. Prediksi seperti ini hanya berjalan jika riwayat perbaikan tercatat rapi, sesuatu yang biasanya ditopang oleh sistem pengelolaan perawatan yang terstruktur.
5. Memprediksi kemungkinan pelanggan berhenti membeli
Masukannya berupa frekuensi pesanan, nilai rata-rata transaksi, jeda waktu antarpesanan, serta riwayat keluhan atau retur dari pelanggan tersebut. Yang diprediksi adalah probabilitas pelanggan berhenti membeli dalam periode tertentu, misalnya tiga atau enam bulan ke depan.
6. Memperkirakan kebutuhan tenaga kerja per periode
Masukannya berupa volume transaksi historis per jam atau per hari, pola musiman, jadwal produksi, dan data ketersediaan karyawan pada periode sebelumnya. Yang diprediksi adalah beban kerja pada periode mendatang, sehingga kebutuhan jumlah orang per shift bisa diperkirakan lebih awal.
Data Apa yang Harus Siap Sebelum Predictive Analytics Bisa Dipakai?
Bagian ini jarang dibahas, padahal paling menentukan. Model prediksi yang canggih tetap meleset jika data yang menjadi bahan bakunya tidak memadai.
Ada empat kondisi data yang perlu dipenuhi sebelum perusahaan mulai menerapkan predictive analytics. Keempatnya bisa diperiksa sendiri tanpa bantuan konsultan.
- Kelengkapan riwayat transaksi: Model belajar dari kejadian yang pernah terjadi. Jika sebagian transaksi tidak tercatat, atau hanya dicatat di buku manual yang tidak pernah dipindahkan, pola yang terbentuk menjadi tidak utuh.
- Konsistensi format dan penamaan: Satu produk yang tercatat dengan tiga nama berbeda akan dihitung sebagai tiga produk oleh model. Hal yang sama berlaku untuk nama pemasok, satuan ukur, dan kode cabang.
- Keterhubungan antarmodul: Prediksi yang berguna hampir selalu membutuhkan data dari lebih dari satu fungsi. Perkiraan kebutuhan stok, misalnya, memerlukan data penjualan, pembelian, dan gudang sekaligus.
- Rentang waktu data yang memadai: Tidak ada angka pasti berapa lama riwayat yang dibutuhkan, karena bergantung pada siklus bisnisnya. Yang menjadi acuan adalah jumlah siklus, bukan jumlah bulan.
Tantangan Penerapan dan Cara Mengatasinya
Berikut empat hambatan yang paling sering muncul. Setiap hambatan disertai langkah penanganan yang bisa dijalankan tanpa menunggu proyek besar.
| Tantangan | Dampak ke Hasil Prediksi | Cara Mengatasi |
|---|---|---|
Data tersebar di banyak sistem |
Penjualan, stok, dan keuangan terpisah, sehingga setiap analisis dimulai dari menyalin dan mencocokkan data secara manual. | Satukan sumber data untuk satu proses lebih dulu, misalnya rantai penjualan sampai stok, sebelum diperluas ke fungsi lain. |
Kualitas data belum konsisten |
Kolom kosong, penulisan berbeda, dan entri ganda membuat model membaca pola yang keliru dan baru ketahuan setelah hasil terlihat aneh. | Tetapkan aturan pengisian dan validasi di titik input. Mencegah saat penyimpanan jauh lebih murah daripada perbaikan massal. |
Prediksi sulit diterjemahkan ke keputusan |
Angka berhenti di laporan karena tim operasional tidak tahu tindakan apa yang harus diambil dari sebuah tingkat probabilitas. | Tentukan ambang batas dan tindakan lanjutan sejak awal, misalnya risiko keterlambatan di atas 70 persen memicu penagihan lebih dini. |
Keamanan dan privasi data |
Pemakaian data pelanggan dan karyawan tunduk pada aturan perlindungan data pribadi yang berlaku di Indonesia. | Batasi akses berdasarkan peran, simpan jejak audit, dan pakai hanya data yang benar-benar diperlukan untuk pemodelan. |
Peran Sistem Terintegrasi dalam Predictive Analytics
Dari empat prasyarat data di atas, tiga di antaranya menyangkut hal yang sama: data harus lengkap, seragam, dan terhubung antarfungsi.
Di sinilah sistem terintegrasi memberi keuntungan struktural. Ketika penjualan, pembelian, gudang, dan keuangan berjalan di satu basis data, syarat keterhubungan itu terpenuhi secara bawaan.
Konsekuensinya, setiap transaksi yang dicatat langsung tersedia untuk analisis tanpa perlu diekspor dan dicocokkan ulang. Pendekatan ini terlihat pada penerapan prediksi pada rantai pasok yang menarik data dari beberapa fungsi sekaligus.
Kesimpulan
Predictive analytics bukan teknologi yang harus menunggu perusahaan menjadi besar. Yang dibutuhkan adalah data operasional yang lengkap, seragam, dan saling terhubung.
Langkah pertamanya sederhana dan bisa dimulai minggu ini. Pilih satu keputusan berulang yang paling sering meleset, lalu periksa apakah data pendukungnya sudah tersedia di sistem.
Jika jawabannya belum, membenahi pencatatan adalah investasi yang jauh lebih menentukan dibanding memilih algoritma. Prediksi yang baik selalu berdiri di atas data yang rapi.
FAQ Seputar Predictive Analytics
