Page 62 - E Modul Data Analytics

Data Analytics

selang (interval) yang dibatasi oleh nilai batas bawah (prediksi batas bawah) dan batas atas
(prediksi tinggi).

Kalau Prediksi dalam konsep data analytics mengacu pada kemampuan untuk
menggunakan data historis atau saat ini untuk membuat estimasi tentang peristiwa atau hasil di

masa depan. Ini adalah salah satu aspek yang paling penting dalam analisis data dan dapat
memberikan manfaat besar di berbagai bidang seperti bisnis, sains, kesehatan, dan banyak
lagi. Berikut adalah beberapa konsep kunci yang terkait dengan prediksi dalam data analytics:

Model Prediktif
• Model prediktif adalah alat atau teknik yang digunakan untuk
membuat prediksi berdasarkan data historis. Model ini bisa sederhana,
seperti regresi linear, atau kompleks, seperti jaringan saraf tiruan.

Data Training dan Testing
•Data training dan data testing. Data training digunakan untuk melatih
model, sedangkan data testing digunakan untuk menguji seberapa
baik model tersebut dapat membuat prediksi yang akurat.

Feature EngineeringFeature
•Engineering melibatkan pemilihan dan pengolahan variabel atau fitur
yang paling relevan dalam membuat prediksi. Ini dapat melibatkan
pemilihan variabel, transformasi, atau pembuatan fitur baru dari data
mentah

Evaluasi Model

•Untuk menilai seberapa baik model prediktif bekerja, evaluasi model
diperlukan. Metrik evaluasi seperti Mean Absolute Error (MAE), Mean
Squared Error (MSE), atau Akurasi dapat digunakan tergantung pada
jenis prediksi yang Anda lakukan.

Time Series Forecasting

•Untuk prediksi yang melibatkan data berurutan sepanjang waktu,
seperti penjualan bulanan atau harga saham harian, metode khusus
yang disebut time series forecasting digunakan.

Optimasi dan Pengambilan Keputusan

•Hasil prediksi sering digunakan untuk mengoptimalkan proses atau
pengambilan keputusan. Ini dapat melibatkan pengoptimalan rantai
pasokan, pengelolaan risiko, rekomendasi produk, atau penjadwalan
produksi.

50