Apakah Analisis Prediktif Merupakan Bagian dari Statistik?

Dalam kesehariannya, data analyst meramu teknik pengolahan data, mulai dari eksplorasi data, analisis statistik, hingga penerapan algoritma machine learning, untuk menghasilkan wawasan yang dapat mendukung pengambilan keputusan strategis. Mereka memanfaatkan berbagai alat dan perangkat lunak seperti Python, R, atau SQL untuk membersihkan, memvisualisasikan, dan memodelkan data dengan tujuan mengungkap pola atau tren tersembunyi.

Analisis prediktif adalah satu dari sekian banyak pendekatan yang semakin populer dalam dunia data science dan bisnis modern. Metode ini digunakan oleh data analyst untuk memprediksi hasil atau tren di masa depan berdasarkan data historis dan teknik analisis tertentu.

Namun, muncul pertanyaan di benak data analyst pemula terkait apakah analisis prediktif merupakan bagian dari statistik? Untuk menjawabnya, kamu perlu memahami terlebih dahulu definisi dan hubungan antara keduanya. Simak penjelasannya yuk sahabat DQLab!

1. Pengertian Analisis Prediktif

Menurut Investopedia, analisis prediktif melibatkan penggunaan statistik dan teknik pemodelan untuk memproyeksikan hasil di masa depan. Proses ini mencakup analisis pola dalam data saat ini dan historis, yang kemudian diinterpretasikan untuk mengidentifikasi kemungkinan pengulangan pola tersebut.

Dengan pendekatan ini, analisis prediktif tidak hanya membantu memahami tren masa lalu tetapi juga memberikan wawasan berharga untuk pengambilan keputusan strategis di berbagai bidang, seperti pemasaran, manajemen risiko, dan perencanaan operasional. Adapun contoh penerapannya antara lain:

• Memprediksi perilaku pelanggan dalam e-commerce

• Menentukan risiko kredit dalam industri perbankan

• Meramalkan permintaan produk di sektor manufaktur

Baca Juga: Pemanfaatan Analisis Prediktif dalam Data Science

2. Pengertian Statistik

Statistik adalah cabang ilmu yang berfokus pada pengumpulan, analisis, interpretasi, presentasi, dan pengorganisasian data. Dalam kehidupan sehari-hari, statistik digunakan untuk membantu kita memahami pola, hubungan, dan tren dari data yang tersedia. Sebagai contoh, statistik digunakan untuk menghitung rata-rata nilai siswa, memprediksi cuaca, hingga memahami perilaku konsumen dalam bisnis.

Statistik terbagi menjadi dua cabang utama: statistik deskriptif dan statistik inferensial. Statistik deskriptif bertujuan untuk menggambarkan data dengan cara yang mudah dipahami, seperti melalui grafik, tabel, atau ukuran seperti rata-rata, median, dan standar deviasi.

Di sisi lain, statistik inferensial digunakan untuk membuat kesimpulan atau prediksi tentang populasi berdasarkan sampel data. Misalnya, seorang peneliti dapat menggunakan statistik inferensial untuk memperkirakan preferensi masyarakat terhadap suatu produk berdasarkan survei terhadap sebagian kecil responden.

Statistik juga memberikan kerangka teoritis untuk menganalisis data secara sistematis. Prinsip-prinsip statistik ini menjadi landasan bagi banyak teknik modern, termasuk yang digunakan dalam analisis prediktif. Dengan demikian, statistik bukan hanya alat untuk menganalisis data, tetapi juga ilmu yang membantu kita membuat keputusan berdasarkan informasi yang tersedia

3. Banyak teknik dalam analisis prediktif yang berlandaskan pada prinsip-prinsip statistik

Meskipun sering dikaitkan dengan teknologi modern seperti machine learning dan big data, analisis prediktif memiliki akar yang kuat dalam prinsip-prinsip statistik. Banyak teknik yang digunakan dalam analisis prediktif, seperti regresi linier, analisis deret waktu, dan analisis varians, berasal langsung dari metode statistik tradisional.

Sebagai contoh, regresi linier adalah teknik statistik yang digunakan untuk memodelkan hubungan antara variabel independen (faktor penyebab) dan variabel dependen (hasil). Dalam analisis prediktif, metode ini dapat digunakan untuk memprediksi penjualan berdasarkan faktor-faktor seperti harga, promosi, dan musim. Selain itu, analisis deret waktu, yang juga berasal dari statistik, digunakan untuk mempelajari pola dalam data historis dan meramalkan nilai-nilai masa depan, seperti prediksi harga saham atau permintaan energi.

Namun, analisis prediktif melangkah lebih jauh dengan memanfaatkan kemampuan komputasi modern untuk mengolah data dalam jumlah besar dan kompleks. Teknik-teknik seperti random forest, neural networks, dan gradient boosting, meskipun dianggap sebagai bagian dari machine learning, juga memiliki elemen statistik dalam pengembangan dan penerapannya. Dengan kata lain, statistik adalah inti dari banyak metode yang digunakan dalam analisis prediktif, memberikan dasar matematis dan logis untuk pengambilan keputusan berbasis data.

Baca Juga: 5 Project Data Analyst dengan Teknik Predictive Analytics

4. Apakah analisis prediktif bagian dari statistik?

Pertanyaan tentang apakah analisis prediktif merupakan bagian dari statistik tidak memiliki jawaban yang sederhana. Analisis prediktif dan statistik memiliki hubungan yang erat, tetapi keduanya juga memiliki fokus dan pendekatan yang berbeda.

Dari satu sisi, analisis prediktif dapat dianggap sebagai cabang yang berkembang dari statistik. Banyak teknik yang digunakan dalam analisis prediktif, seperti regresi, analisis deret waktu, dan pengujian hipotesis, berasal langsung dari prinsip-prinsip statistik. Statistik memberikan landasan teoritis untuk memahami data, menemukan pola, dan membuat prediksi. Tanpa statistik, banyak metode dalam analisis prediktif tidak akan mungkin ada.

Namun, dari sisi lain, analisis prediktif melibatkan elemen-elemen yang melampaui statistik tradisional. Analisis prediktif sering memanfaatkan teknologi modern, seperti machine learning, big data, dan komputasi awan, untuk mengolah data dalam skala besar dan kompleks. Selain itu, analisis prediktif lebih berfokus pada menghasilkan prediksi yang dapat digunakan untuk pengambilan keputusan, sementara statistik tradisional sering kali lebih terarah pada pemahaman data dan pengujian hipotesis.

Dengan demikian, analisis prediktif dapat dianggap sebagai perpanjangan dari statistik, tetapi juga sebagai disiplin yang berdiri sendiri dengan pendekatan unik. Statistik adalah fondasi dari analisis prediktif, tetapi analisis prediktif juga mencakup teknologi dan metode modern yang tidak selalu menjadi bagian dari statistik tradisional. Dalam praktiknya, kedua bidang ini saling melengkapi, memungkinkan kita untuk memahami data masa lalu sekaligus meramalkan masa depan dengan lebih akurat.

Analisis prediktif dapat dianggap sebagai cabang yang berkembang dari statistik, tetapi dengan tambahan elemen teknologi dan data besar. Keduanya saling melengkapi dalam memahami data dan memanfaatkan informasi untuk pengambilan keputusan.

Dengan memahami hubungan ini, kita dapat lebih baik memanfaatkan kekuatan analisis prediktif dalam berbagai bidang, mulai dari bisnis hingga penelitian ilmiah. Pada akhirnya, analisis prediktif adalah perpaduan antara seni statistik dan teknologi canggih, yang bersama-sama membuka peluang baru dalam memahami dan meramalkan dunia di sekitar kita.

Kalian bisa mulai melatih diri dengan menyelesaikan ragam project data analyst di DQLab. Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Semua skill yang dibutuhkan akan diajarkan. Dilengkapi studi kasus yang membantu kalian belajar memecahkan masalah dari berbagai industri.

Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT. Manfaatnya apa?

• Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

• Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai

• Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

• Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun

Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Tunggu apa lagi, segera Sign Up dan jadilah ahli dalam menyampaikan insight data dengan mengikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python!

Penulis: Reyvan Maulid