Page 21 - E Modul Data Analytics

Data Analytics

1.4.3 Predictive Analytics
Analytics selanjutnya ini bertujuan dalam menjawab pertanyaan "Apa yang mungkin

terjadi?" (Ilma Visi Rahmani (universitas Brawijaya), 2020), memprediksi masa depan dengan
menggunakan data masa lalu. Jenis ini berkaitan tentang perkiraan.

1.4.4 Prescriptive Analytics

Analisis ini bertanggungjawab dalam menjawab pertanyaan,
"Apa yang harus dilakukan?", yaitu, untuk mengidentifikasi tindakan
atau target yang tepat untuk dipilih (Ilma Visi Rahmani (universitas

Brawijaya), 2020). Jenis analisis ini adalah yang paling kompleks
karena akan menghasilkan saran tindakan yang tepat.

Meskipun pada awalnya keempat jenis data analytics ini ditujukan pada data biasa,
namun pendekatan ke-empat jenis data analytics ini masih relevan dilakukan pada analisa big

data. Sehingga dengan diterapkannya data analytics ini diharapkan dapat memaksimalkan
proses bisnis perusahaan atau institusi, guna didapatkan insight dalam pengambilan keputusan
yang tepat.

1.5 Langkah Proses Data Analytics.

Ada beberapa tahapan yang dilakukan dalam proses analisis data(Munawar dkk., 2023):

1.5.1 Pengumpulan Data

Langkah pertama adalah mendapatkan data untuk melakukan

analisis. Data harus dipilih dengan tujuan dasar membangun model
prediktif, dan pemilihan data sangat penting untuk keberhasilan

analisis juga. Sampel data yang dikumpulkan harus mencerminkan
sebanyak mungkin dunia nyata, yaitu bagaimana sistem merespon
rangsangan dari dunia nyata. Misalnya, jika kita menggunakan

kumpulan data dari data mentah dan tidak dikumpulkan secara
kompeten, hal ini dapat menggambarkan kesalahan atau situasi yang tidak seimbang.

Pencarian dan pengambilan data seringkali membutuhkan bentuk intuisi yang lebih dari
sekedar penelitian teknis dan ekstraksi data. Proses ini juga membutuhkan ketelitian

pemahaman tentang sifat dan bentuk data. Terlepas dari kualitas dan kuantitas data yang

9