Kapan Model Machine Learning Gagal Memprediksi Penjualan?

Machine learning (ML) telah menjadi alat yang sangat andal untuk membantu perusahaan dalam memprediksi penjualan. Namun, seperti teknologi lainnya, model Machine Learning tidak selalu bekerja sempurna. Ada kalanya prediksi meleset jauh dari kenyataan. Lalu, kapan dan mengapa hal ini bisa terjadi? Berikut adalah beberapa penyebab utama kegagalan model machine learning dalam memprediksi penjualan. Simak penjelasan berikut ini yuk sahabat DQLab!

1. Data Historis Sudah Tidak Relevan Lagi

Model ML belajar dari data historis. Jika data masa lalu tidak lagi mencerminkan pola saat ini maka model akan membuat prediksi yang salah. Misalnya, model yang dibangun sebelum COVID-19 tidak bisa memprediksi lonjakan penjualan masker dan hand sanitizer saat pandemi.

Baca Juga: Contoh Prompt ChatGPT untuk Standarisasi Format Tanggal Pada Dataset

2. Overfitting pada Data Pelatihan

Overfitting terjadi ketika model terlalu menyesuaikan diri pada data pelatihan sehingga kehilangan kemampuan generalisasi. Akibatnya, model tampak sangat akurat pada data pelatihan, tapi gagal saat diterapkan pada data baru (real-time sales).

3. Underfitting atau Model Terlalu Sederhana

Kebalikan dari overfitting, underfitting terjadi saat model terlalu sederhana untuk menangkap kompleksitas data penjualan. Misalnya, hanya menggunakan linear regression untuk pola penjualan yang sangat dinamis bisa menyebabkan hasil prediksi yang lemah.

Baca Juga: Ide Unik Jenis Grafik dari ChatGPT Berdasarkan Jenis Data

4. Kurangnya Fitur Penting dalam Data

Model prediksi sangat tergantung pada kualitas dan kelengkapan fitur (variabel input). Jika fitur penting seperti promosi, harga pesaing, tren media sosial, atau cuaca tidak disertakan, maka model tidak bisa memprediksi dengan baik.

5. Data Tidak Bersih atau Tidak Konsisten

Data yang mengandung error, duplikat, nilai kosong, atau outlier yang ekstrem bisa membuat model bingung. Data preprocessing yang buruk sering menjadi penyebab utama kegagalan prediksi dalam praktik nyata.

6. Perubahan Tren Konsumen yang Mendadak

Model ML sulit menyesuaikan dengan perubahan preferensi konsumen yang terjadi tiba-tiba, seperti munculnya tren TikTok viral atau boikot produk tertentu. Model tidak memiliki intuisi sosial dan bisa tertinggal dari perubahan semacam ini.

Meski powerful, machine learning bukanlah jaminan kesuksesan prediksi. Kualitas data, pemahaman konteks bisnis, dan pemeliharaan model yang baik adalah kunci agar prediksi penjualan berbasis ML tetap akurat dan relevan. Evaluasi berkala dan kolaborasi antara tim data dan tim bisnis sangat penting agar model tidak hanya cerdas, tetapi juga bijak.

FAQ

1. Kenapa model machine learning bisa gagal memprediksi penjualan?

Karena model ML belajar dari data masa lalu. Kalau terjadi hal tak terduga seperti pandemi, perubahan tren, atau krisis ekonomi, data historis jadi kurang relevan. Selain itu, masalah seperti data kotor, fitur yang tidak lengkap, atau model yang tidak diperbarui juga bisa bikin prediksi jadi meleset.

2. Apa bedanya overfitting dan underfitting dalam konteks penjualan?

Overfitting terjadi saat model terlalu pas dengan data pelatihan, jadi gagal saat menghadapi data baru. Underfitting justru terjadi sebaliknya. Ia merupakan model terlalu sederhana, nggak bisa menangkap pola kompleks dalam data penjualan. Dua-duanya bisa bikin hasil prediksi jauh dari akurat.

3. Apa yang bisa kamu lakukan biar model prediksi penjualan tetap akurat?

Pastikan data kamu bersih, lengkap, dan selalu diperbarui. Sertakan variabel penting seperti promo, tren musiman, atau aktivitas kompetitor. Selain itu, evaluasi dan retrain model secara berkala supaya tetap selaras dengan kondisi pasar yang berubah.

Jadi gimana? Kamu tertarik untuk mengikuti sertifikasi di bidang data? Nah, ini saat yang tepat meningkatkan skill untuk mengolah dan menganalisis data menggunakan berbagai formula Excel bersama DQLab! Dimana, DQLab sebagai platform pembelajaran data science unggulan di Indonesia sudah menyediakan berbagai modul interaktif yang bisa dipelajari secara mandiri dengan waktu yang fleksibel. Mau belajar tapi nggak yakin dengan kualitas pembelajaran online?

Tenang! Semua modul yang disajikan dalam platform DQLab untuk persiapan sertifikasi sudah teruji dan berhasil mencetak ratusan talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data, karena kurikulumnya dirancang oleh para ahli sesuai dengan kebutuhan industri.

Selain itu, DQLab juga menggunakan metode pembelajaran HERO, yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based yang dirancang ramah untuk pemula dengan para mentor pengajar profesional. Gimana menarik kan? Segera Sign Up yuk! Ikuti Bundle Pelatihan & Sertifikasi BNSP Data Scientist (Ilmuwan Data) untuk upgrade karirmu sekarang juga!

Penulis: Reyvan Maulid