Teknik Analisis Data : Hindari Finance Unpredictable Risk di Era Pandemi Covid 19 Pada Keuanganmu
Teknik pengolahan data merupakan buah dari setiap penerapan keilmuan data dalam kemajemukan teknologi yang tentu saja menuntut banyak hal dan banyak kebutuhan hingga adaptasi baru. Segala aspek yang ada pada digital transformation ini tentu terkait dengan perkembangan zaman. Misalnya, di era pandemi Covid - 19, perubahan proses gaya belajar menjadi terdigitalisasi tentu menjadi banyak sorotan bagi setiap orangtua. Tidak hanya itu, perubahan juga banyak terjadi pada sistem transaksi pembayaran yang juga lebih dianjurkan untuk pembayaran non-tunai.
Adaptasi baru ini harus senantiasa disanggupi oleh setiap lini kehidupan. Namun, di era pandemi yang hingga saat ini tak kunjung berkesudahan, sangat banyak perusahaan bahkan tidak hanya di Indonesia tetapi di dunia justru mengalami penurunan omset yang sangat signifikan atau bahkan turun hingga 70%. Tentu saja dengan hal ini, banyak perusahaan yang melakukan PHK atau bahkan melakukan pinjaman ke banyak sekali instansi peminjaman uang.
Jika kamu berada pada industri keuangan yang juga terdampak oleh Covid-19 ini namun terdapat banyak sekali perusahaan yang mengajukan pinjaman di era pandemi seperti ini, kamu dapat menerapkan teknik analisis data ini untuk menghindari non-performing loan yang dilakukan oleh nasabah. Yuk simak artikel lengkapnya bersama DQLab.
1. Minimalisir Finance Unpredictable Risk dengan Monte Carlo Simulation
Teknik analisis data dengan Monte Carlo Simulation atau MCS sudah banyak dilakukan oleh industri sebagai teknik asesmen risiko pada fenomena variabel acak. Biasanya fenomena variabel acak seperti ini tidak hanya dijumpai pada real case seperti risiko pemasaran, risiko kredit, hingga risiko dalam kasus operasional yang ada pada dunia perbankan. Namun, MCS juga digunakan untuk asesmen pada industri perminyakan dan pertambangan.
Dalam industri Monte Carlo Simulation sebagai teknik yang bercirikan kuantitatif sudah diakui dalam "ISO 31000 Risk Management Standard". Monte Carlo Simulation dapat membantu kamu dalam melakukan perhitungan pengaruh banyak variabel acak yang tak terduga pada faktor tertentu. Sehingga sub teknik analisis data ini dapat memberikan bantuan dalam bidang manajemen proyek, keuangan, bahkan stok logistik dalam sebuah industri.
Industri keuangan seperti perbankan paling banyak menggunakan MCS untuk menghitung risiko keuangan. Karena, sebagai organisasi yang memiliki proporsi dalam memberikan pinjaman keuangan kepada nasabah teknik ini sangat berguna untuk memberikan prediksi risiko finansial akibat adanya non-performing loan. Lalu bagaimana implementasinya? Jangan khawatir DQLab akan memberikan informasinya!
Baca juga : Ini yang Akan Kamu Pelajari di Kelas Data Science DQLab!
2. Menggunakan R dan Python untuk implementasi Monte Carlo Simulation
Bahasa pemrograman R dan Python merupakan bahasa yang digunakan dalam Data Science untuk melakukan prediksi serta memunculkan insight bervisualisasi yang banyak digunakan oleh para Data Scientist. Kedua bahasa ini merupakan bahasa yang mudah digunakan untuk para pemula. Karena, sifatnya yang open source membuat bahasa ini sangat aplikatif dan memiliki sintaks yang sederhana dan mudah untuk dipahami.
Implementasi Monte Carlo Simulation dapat dilakukan dengan kedua bahasa pemrograman ini, jika pada Python kamu dapat menggunakan beberapa kombinasi library yang tersedia seperti pandas, numpy, seaborn dan stats. Sementara pada bahasa pemrograman R, kamu cukup menggunakan library MonteCarlo. Monte Carlo Simulation menggunakan pemodelan probabilistik untuk membantu prediksi atas risiko dan ketidakpastian pada angka dan data acak.
3. Teknik Analisis Data Monte Carlo Simulation Menyelesaikan Banyak Real Case dalam Bidang Keuangan di Industri
Setelah mendapatkan beberapa informasi menarik tentang teknik analisis data dengan Monte Carlo Simulation, perlu kamu ketahui bahwa banyak sekali real case dalam bidang keuangan di industri yang dapat diselesaikan dengan teknik ini. Berikut ini contoh real case yang bisa diatasi dengan Monte Carlo Simulation.
Permasalahan Demand Produk di Supermarket
Pada kasus ini, kamu dapat melakukan prediksi permintaan suatu produk dalam kurun waktu beberapa hari, bulan atau tahun kedepan dengan menggunakan dataset penjualan terakhir yang dimiliki oleh supermarket. Sehingga kamu dapat menentukan jumlah demand produk yang kamu jual dalam kurun waktu yang sudah kamu tentukan. Menarik bukan? Karena kamu dapat mengatasi ketidakpastian demand yang sedang bisnismu alami.
Penilaian Risiko Finansial Pada Perbankan
Dalam pemberian pinjaman kepada setiap nasabah, perlu dilakukan credit scoring. Hal ini akan meminimalisir non-performing loan yang akan diterima oleh bank dari peminjam. Untuk melakukan credit scoring dapat dilakukan dengan kombinasi monte carlo simulation dengan algoritma C.45, karena bertujuan untuk membuat keputusan berdasarkan prediksi yang dibuat.
Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist
4. Yuk Mulai Belajar Data Science Sekarang!
Tidak memiliki background IT? Jangan khawatir, kamu tetap bisa menguasai Ilmu Data Science untuk siap berkarir di revolusi industri 4.0. Bangun proyek dan portofolio datamu bersama DQLab untuk mulai berkarir di industi data yang sebenarnya! Sign up sekarang untuk #MulaiBelajarData di DQLab!
