Apa itu Prakiraan?

Prakiraan adalah prediksi yang dibuat dengan mempelajari data historis dan pola masa lalu. Bisnis menggunakan alat dan sistem perangkat lunak untuk menganalisis data dalam jumlah besar yang dikumpulkan dalam periode yang panjang. Perangkat lunak kemudian memprediksi permintaan dan tren mendatang untuk membantu perusahaan membuat keputusan keuangan, pemasaran, dan operasional yang lebih akurat.

Mengapa prakiraan itu penting?

Prakiraan berperan sebagai alat perencanaan untuk membantu korporasi mempersiapkan ketidakpastian yang dapat terjadi di masa mendatang. Prakiraan tersebut membantu manajer untuk secara percaya diri merespons perubahan, mengendalikan operasi bisnis, dan membuat keputusan strategis yang mendorong pertumbuhan di masa mendatang. Misalnya, bisnis menggunakan prakiraan untuk melakukan hal berikut:

Menggunakan sumber daya dengan lebih efisien
Memvisualisasikan performa bisnis
Mengatur waktu peluncuran produk atau layanan baru
Memperkirakan biaya berulang
Memprediksi perihal di masa mendatang seperti pendapatan dan volume penjualan
Meninjau keputusan manajemen

Apa saja tipe metode prakiraan?

Metode prakiraan dapat bersifat kualitatif maupun kuantitatif:

Metode kualitatif

Prakiraan kualitatif bergantung pada pakar pemasaran untuk membuat prediksi jangka pendek. Anda dapat membuat metode kualitatif jika tidak terdapat data historis yang mencukupi. Misalnya, berikut adalah dua kasus penggunaan:

Teknik penelitian pasar seperti jajak pendapat dan survei yang mengidentifikasi permintaan konsumen.
Teknik pemodelan Delphi melakukan jajak pendapat terhadap para pakar dalam bidang tertentu untuk mendapatkan opini mereka dan memprediksi tren di bidang tersebut.

Metode kuantitatif

Model prakiraan kuantitatif menggunakan statistik dan data historis penting untuk memprediksi tren masa mendatang secara jangka panjang. Kami memberikan contoh metode kuantitatif standar di bawah ini:

Pemodelan ekonometrika menganalisis set data keuangan, seperti data investasi dan pinjaman, untuk memprediksi pergeseran ekonomi signifikan dan dampaknya pada perusahaan.
Pendekatan indikator membandingkan poin data untuk mengidentifikasi hubungan antara data yang nampak tidak berhubungan. Misalnya, Anda dapat menggunakan perubahan dalam GDP untuk memprakirakan tingkat pengangguran.
Dalam skenario ini, data GDP disebut sebagai indikator awal (lead indicator) dan tingkat pengangguran sebagai indikator akhir (lagging indicator).
Prakiraan deret waktu menganalisis data yang dikumpulkan dalam interval waktu yang berbeda untuk memprediksi tren pada masa mendatang.

Apa itu data deret waktu?

Data lintas bagian mengamati perorangan dan perusahaan dalam periode waktu yang sama. Di sisi lain, data deret waktu adalah set data yang mengumpulkan informasi pada berbagai interval waktu. Data ini berbeda karena mengurutkan poin data berdasarkan waktu. Oleh karena itu, terdapat potensi korelasi antara pengamatan-pengamatan dalam interval yang berdekatan.

Data deret waktu dapat diplot pada grafik dengan interval tambahan (atau lini masa) pada sumbu-x dan nilai data sampel yang diamati pada sumbu-y. Grafik deret waktu tersebut merupakan alat bantu yang berguna untuk memvisualisasikan data. Ilmuwan data menggunakan grafik-grafik tersebut untuk mengidentifikasi karakteristik data prakiraan. Kami memberikan beberapa contoh karakteristik data deret waktu di bawah ini:

Data tren waktu (time trending)

Dalam data tren, nilai-y bertambah atau berkurang seiring berjalannya waktu, sehingga membuat grafiknya terlihat linier. Misalnya, data populasi dapat bertambah atau berkurang secara linier seiring berjalannya waktu.

Musiman (seasonality)

Pola musiman muncul jika data deret waktu menunjukkan pola yang teratur dan dapat diprediksi pada interval waktu kurang dari setahun. Pola data ini dapat terlihat seperti lonjakan atau anomali lainnya pada grafik linier. Misalnya, penjualan retail sebuah toko dapat meningkat dalam periode hari libur sekitar bulan Desember dan April.

Structural breaks

Terkadang data deret waktu mengalami perubahan perilaku secara tiba-tiba pada titik waktu tertentu. Grafik deret data dapat bergeser ke atas atau ke bawah, sehingga menciptakan structural break atau ketidaklinieran. Misalnya, banyak indikator ekonomi yang berubah secara tajam pada tahun 2008 setelah dimulainya krisis keuangan global.

Apa itu prakiraan deret waktu?

Prakiraan deret waktu adalah teknik ilmuwan data yang menggunakan machine learning dan teknologi komputer lainnya untuk mempelajari pengamatan masa lampau dan memprediksi nilai data deret waktu di masa mendatang. Mari melihat beberapa contoh prakiraan deret waktu:

Data astronomis terdiri dari pergerakan repetitif planet-planet selama berabad-abad. Anda dapat menggunakan data ini untuk memprediksi peristiwa astronomis seperti gerhana dan komet secara akurat.
Prakiraan cuaca menggunakan pola angin dan temperatur untuk memprediksi perubahan cuaca.
Para ilmuwan dapat menggunakan tingkat kelahiran dan data migrasi untuk memprediksi pertumbuhan populasi.

Analisis deret waktu vs. prakiraan deret waktu

Analisis deret waktu menyelidiki penyebab mendasar dalam semua data deret waktu. Bidang studi ini mencari tahu “mengapa” di balik set data deret waktu. Para analis harus sering membuat asumsi dan menguraikan atau memerinci data untuk mengekstraksi statistik dan karakteristik penting lainnya.

Analisis deret waktu berkaitan dengan pemahaman set data, sedangkan prakiraan berkaitan dengan cara memprediksinya. Berikut adalah tiga langkah pemodelan prediktif:

Mengajukan pertanyaan dan mengumpulkan set sampel data deret waktu yang menjawab pertanyaan ini untuk periode waktu lampau.
Melatih perangkat lunak komputer atau algoritme prakiraan dengan menggunakan nilai masa lampau.
Menggunakan algoritme prakiraan untuk membuat pengamatan masa mendatang.

Bagaimana cara kerja prakiraan deret waktu?

Ilmuwan data menggunakan model prakiraan deret waktu untuk membuat prediksi yang lebih akurat. Pertama-tama, mereka melakukan analisis data eksplorasi untuk memilih algoritme prakiraan terbaik, kemudian menggunakan model machine learning untuk membuat prediksi. Mari melihat beberapa model prakiraan umum di bawah ini:

Model dekomposisi

Model dekomposisi menguraikan atau memerinci data deret waktu menjadi tiga komponen:

Komponen tren
Komponen musiman
Komponen gangguan (noise), yang bukan termasuk dalam dua komponen di atas

Metode lain dalam menganalisis data deret waktu adalah dengan memecahnya menjadi dua komponen: komponen data yang dapat diprediksi dan komponen daya yang tidak dapat diprediksi.

Model berbasis pemulusan (smoothing-based)

Pemulusan data adalah teknik statistik yang melibatkan penghapusan nilai ekstrem (outlier) atau poin data yang berbeda secara signifikan dari set data lainnya. Model prakiraan ini membuat kategori pola yang mendasari menjadi lebih visibel dengan cara menghilangkan variasi acak dalam data.

Model berbasis regresi

Regresi otomatis adalah model prakiraan yang menggunakan pengamatan dari langkah waktu sebelumnya untuk menentukan hubungan matematis antara dua poin data. Kemudian, model ini menggunakan hubungan matematis tersebut untuk memperkirakan nilai masa mendatang yang tidak diketahui. Bergantung pada model regresi yang digunakan, persamaan matematis akan mempertimbangkan kesalahan prakiraan masa lampau dan nilai masa lampau musiman, sehingga dapat meningkatkan prediksi dari waktu ke waktu.

Apa saja kasus penggunaan kunci untuk prakiraan?

Prakiraan memberikan bisnis informasi yang relevan dan reliabel mengenai masa kini maupun masa yang akan datang. Kami menjelaskan beberapa contoh kasus penggunaan teknologi prakiraan di bawah ini:

Operasi – Bagaimana cara More Retail Limited menggunakan otomatisasi untuk memprakirakan penjualan produk?

More Retail Ltd. (MRL) merupakan salah satu dari empat pengecer grosir terbesar di India yang memiliki pendapatan miliaran dolar. Mereka memiliki jaringan toko yang luas dan distributor rantai pasokan yang kompleks. Mereka mengandalkan penilaian manual manajer toko untuk memperkirakan dan memesan stok, tetapi hal ini memengaruhi pengalaman pelanggan, khususnya dalam kategori produk segar. MRL menggunakan layanan prakiraan AWS untuk membangun sistem pemesanan terotomatisasi yang mengurangi limbah makanan segar sebesar 30%.

Manufaktur – Bagaimana cara Foxconn menggunakan prakiraan untuk mengelola permintaan manufaktur?

Hon Hai Technology Group (Foxconn) merupakan produsen elektronik dan penyedia solusi teknologi terbesar di dunia. Selama pandemi COVID-19, Foxconn menghadapi volatilitas permintaan, suplai, dan kapasitas pelanggan yang belum pernah terjadi sebelumnya. Perusahaan tersebut berkolaborasi dengan Amazing Machine Learning Solutions Lab guna memprediksi prakiraan pesanan bersih untuk pabrik mereka yang ada di Meksiko. Prakiraan ini membuahkan penghematan tahunan lebih dari 500.000 USD.

Dukungan pelanggan – Bagaimana cara Affordable Tours menggunakan prakiraan penjualan untuk meningkatkan pengalaman pelanggan?

Affordable Tours.com adalah salah satu vendor terbesar untuk tur yang dikawal, pelayaran, pelayaran sungai, dan vakansi aktif di Amerika Serikat. Mereka kesulitan untuk mengalokasikan sumber daya saat menangani kepadatan panggilan pelanggan. Pada hari-hari tertentu, banyak agen yang menganggur, sedangkan pada hari lainnya, banyak agen yang kewalahan, sehingga menciptakan pengalaman pelanggan yang tidak konsisten serta meningkatkan jumlah panggilan tidak terjawab. Mereka menggunakan Amazon Forecast untuk mengantisipasi volume panggilan pelanggan dengan lebih baik dan mengurangi jumlah panggilan tidak terjawab sebesar 20%.

Apa itu Amazon Forecast?

Amazon Forecast adalah layanan prakiraan deret waktu yang terkelola penuh berdasarkan machine learning dan dibangun untuk analisis metrik bisnis. Amazon Forecast tidak memerlukan pengalaman machine learning untuk memulai. Anda hanya perlu menyediakan data historis, selain itu juga data tambahan yang mungkin dapat memengaruhi prakiraan. Setelah Anda memberikan semua data tersebut, Amazon Forecast akan secara otomatis mempelajarinya dan mengidentifikasi hal-hal penting. Kemudian, layanan ini akan menghasilkan model prakiraan yang dapat membuat prediksi dengan akurasi hingga 50% dibandingkan dengan model yang hanya memeriksa data deret waktu saja.

Mulai dengan membuat Akun Amazon Gratis Sekarang Juga tanpa biaya dengan AWS Tingkat Gratis. Untuk dua bulan pertama penggunaan Amazon Forecast, pelanggan AWS akan menerima hingga 10.000 hasil prakiraan deret waktu per bulan; hingga 10 GB penyimpanan data per bulan; dan hingga 10 jam pelatihan per bulan.