Prediksi Penjualan dengan Data Science untuk Tingkatkan Profit Bisnis!

Tahun 2025 datang dengan turbulensi global yang sulit diabaikan. Dunia sedang tidak baik-baik saja. Ketegangan antara Israel dan Iran makin memanas, membawa bayang-bayang konflik besar yang mengancam stabilitas kawasan Timur Tengah dan bahkan memicu kekhawatiran akan pecahnya Perang Dunia ke-3. Di sisi lain, kebijakan kontroversial Presiden Amerika Serikat, Donald Trump seperti kenaikan tarif impor telah mengguncang pasar global dan membuat nilai tukar di banyak negara berkembang bergoyang tak menentu. Oleh sebab itu, situasi ekonomi global kini semakin sulit ditebak.

Dalam situasi seperti ini, menjalankan bisnis ibarat mengemudi di tengah kabut tebal tanpa lampu depan. Banyak perusahaan mengalami penurunan penjualan drastis karena perubahan pola konsumsi, gangguan rantai pasok, atau sekadar salah langkah membaca arah pasar. Dan inilah saatnya data science tampil sebagai penyelamat.

Bukan sekadar jargon teknologi atau buzzword, prediksi penjualan berbasis data kini menjadi alat vital untuk menjaga bisnis tetap hidup, bahkan tumbuh di tengah ketidakpastian. Ia membantu bisnis menembus kabut dengan menyediakan peta yang lebih jelas: ke mana arah permintaan bergerak, produk mana yang akan relevan, hingga kapan waktu yang paling tepat untuk beraksi.

Ingin tahu bagaimana peran data science untuk membantu memprediksi penjualan sehingga profit bisnis bisa tetap meningkat? Yuk, kita kupas tuntas!

1. Apa Itu Prediksi Penjualan dengan Data Science?

Prediksi penjualan dengan data science adalah proses menggunakan teknik analisis data dan algoritma statistik, termasuk machine learning yang digunakan untuk memperkirakan berapa besar penjualan yang akan terjadi dalam periode waktu tertentu. Ini bukan sekadar menghitung rata-rata dari data masa lalu, melainkan menggabungkan berbagai variabel yang mempengaruhi performa penjualan, seperti tren pasar, musim, perilaku konsumen, hingga faktor eksternal seperti kebijakan pemerintah atau kondisi ekonomi.

Dengan data science, kamu bisa membangun model prediktif yang dapat belajar dari data historis dan terus disesuaikan secara dinamis seiring waktu. Jadi, dibanding menebak-nebak, keputusan bisnis bisa diambil berdasarkan bukti dan proyeksi yang lebih solid. Ini sangat bermanfaat untuk mengatur strategi pemasaran, menyusun stok barang, menetapkan harga, bahkan menyesuaikan kapasitas produksi.

2. Mengapa Penting Memprediksi Penjualan Secara Ilmiah?

Bayangkan sebuah perusahaan retail yang tidak tahu berapa banyak produk yang akan laku bulan depan. Jika mereka memproduksi terlalu banyak, stok menumpuk dan menambah biaya penyimpanan. Jika terlalu sedikit, peluang keuntungan hilang begitu saja. Di sinilah prediksi penjualan berbasis data menjadi krusial. Ia memberi landasan untuk membuat keputusan yang lebih cerdas dan minim risiko.

Di samping itu, prediksi yang tepat membantu bisnis memahami perilaku konsumen dengan lebih akurat. Perusahaan bisa mengetahui produk mana yang paling potensial, channel penjualan mana yang paling efektif, hingga momen kapan permintaan akan melonjak. Semakin akurat prediksi yang dibuat, semakin tinggi potensi untuk meningkatkan profit, karena setiap keputusan menjadi lebih strategis.

Bahkan dalam konteks startup yang masih mencari product-market fit, kemampuan membaca tren penjualan dapat memberikan early signal apakah bisnis berjalan ke arah yang benar. Sedangkan bagi bisnis yang sudah matang, prediksi penjualan membantu menjaga stabilitas dan mendorong ekspansi secara lebih terukur.

Baca juga: Contoh Implementasi Data Science dalam Keseharian

3. Bagaimana Cara Memprediksi Penjualan dengan Data Science?

Langkah awal dalam proses ini adalah mengumpulkan data penjualan historis. Ini mencakup data harian, mingguan, atau bulanan penjualan produk, disertai atribut-atribut lain seperti waktu, lokasi, harga, promosi, hingga informasi pelanggan. Data ini kemudian dibersihkan dan diolah untuk memastikan kualitasnya memadai.

Setelah itu, data scientist akan mengeksplorasi data (data exploration) untuk menemukan pola dan anomali. Misalnya, apakah ada lonjakan penjualan pada hari tertentu? Apakah penurunan penjualan selalu terjadi saat harga naik?

Tahapan berikutnya adalah pemilihan dan pelatihan model prediktif. Ada banyak model yang bisa digunakan, seperti linear regression, decision tree, hingga algoritma time series forecasting seperti ARIMA atau Prophet dari Facebook. Di era AI, bahkan deep learning juga mulai digunakan untuk prediksi penjualan jangka panjang yang kompleks.

Setelah model dilatih, hasil prediksinya dievaluasi menggunakan metrik seperti MAE (Mean Absolute Error) atau RMSE (Root Mean Square Error). Model dengan performa terbaik akan digunakan untuk melakukan prediksi penjualan di masa depan. Tidak berhenti di situ, model ini harus dipantau dan di-update secara berkala agar tetap relevan seiring dinamika pasar yang terus berubah.

Baca juga: 4 Contoh Portfolio Data Scientist yang Luar Biasa

4. Hal-hal yang Perlu Diperhatikan Saat Melakukan Prediksi Penjualan

Meskipun terdengar menjanjikan, proses prediksi penjualan tidak selalu berjalan mulus. Salah satu tantangan terbesar adalah ketersediaan dan kualitas data. Data yang tidak lengkap, tidak konsisten, atau bias bisa menghasilkan prediksi yang menyesatkan. Oleh karena itu, proses data cleaning dan verifikasi sangat penting untuk memastikan input yang digunakan benar-benar bisa dipercaya.

Selain itu, overfitting juga bisa menjadi jebakan. Model yang terlalu kompleks mungkin memberikan hasil sangat akurat pada data pelatihan, namun gagal saat diterapkan pada data nyata. Maka dari itu, proses validasi model harus dilakukan dengan hati-hati, termasuk menggunakan teknik cross-validation.

Hal penting lain adalah konteks bisnis. Prediksi sebaik apapun tidak akan berguna jika tidak bisa diimplementasikan dalam strategi nyata. Maka dari itu, keterlibatan tim bisnis dan tim data harus seimbang. Data scientist perlu memahami masalah bisnis, sementara tim manajerial juga harus mengerti dasar logika dari model prediktif yang digunakan agar pengambilan keputusan bisa dilakukan secara kolaboratif.

FAQ

Q: Apakah bisnis kecil bisa menggunakan data science untuk prediksi penjualan?
A: Tentu bisa. Bahkan dengan data sederhana seperti catatan penjualan Excel atau Google Sheets, model prediksi sederhana bisa dibuat. Banyak tools open-source dan platform low-code yang membantu bisnis kecil untuk memulai.

Q: Apakah saya harus bisa coding untuk melakukan prediksi penjualan dengan data science?
A: Tidak selalu. Banyak platform seperti DQLab, RapidMiner, atau AutoML tools dari Google yang memudahkan pembuatan model prediksi tanpa perlu menulis kode rumit. Namun, pemahaman konsep tetap penting agar kamu tidak sekadar "klik-klik" tanpa tahu artinya.

Q: Seberapa akurat prediksi ini dalam dunia nyata?
A: Tingkat akurasi sangat tergantung pada kualitas data, model yang digunakan, dan konteks bisnisnya. Meski tidak 100% akurat, prediksi berbasis data jauh lebih bisa diandalkan dibanding hanya mengandalkan firasat atau insting.

Tertarik untuk menjadi profesional dibidang Data Science khususnya untuk dalam industri teknologi digital di tahun 2025 ini? Yuk, segera Sign Up ke DQLab! Disini kamu bisa belajar dengan modul berkualitas dan tools sesuai kebutuhan industri dari dasar hingga advanced meskipun kamu tidak punya background IT, lho! Dilengkapi studi kasus yang membantu para pemula belajar memecahkan masalah secara langsung dari berbagai industri.

Tidak cuma itu, DQLab juga sudah menerapkan metode pembelajaran HERO (Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based) yang dirancang ramah untuk pemula, dan telah terbukti mencetak talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data. Jadi, mau tunggu apa lagi? Segera persiapkan diri dengan modul premium atau kamu juga bisa join Beasiswa Belajar Data Science Gratis 1 Bulan sekarang juga!

Penulis: Lisya Zuliasyari