Data adalah hal yang sangat penting untuk bisa membantu beragam organisasi termasuk bisnis untuk memecahkan beragam masalah. Cara membangun model prediktif dengan machine learning pun menjadi pemahaman yang penting supaya bisa membaca tren dan membuat prediksi masa depan.
Bila sudah bisa membaca prediksi maka akan lebih mudah dalam mengambil langkah bisnis yang tepat, simak penjelasan langkahnya berikut ini.
Apa Itu Model Prediktif?
Model prediktif itu adalah sebuah model matematis yang bisa digunakan untuk menghasilkan sebuah prediksi berdasarkan pola yang dianalisis. Pandangan kami yang sudah berpengalaman dalam data scientist, permodelan prediktif ini masih cabang dari analisis data. Model prediktif ini pun tidak mungkin jauh dari machine learning, karena pembuatannya itu menggunakan teknik-teknik dalam machine learning.
Dasar yang digunakan untuk membuat model prediktif ini adalah data historis yang akan membentuk pola tertentu secara konsisten. Bila sudah menemukan pola dari data tersebut, maka dengan teknik machine learning akan sangat mudah untuk membuat prediksi masa depan. Prediksi ini sendiri sangat penting dalam mengambil langkah yang tepat untuk pengembangan organisasi termasuk juga bisnis.
Secara garis besar pembuatan model prediktif ini dimulai dengan pengumpulan data, mencari pola, membuat model, menyetel parameter dan evaluasi. Semakin baik model prediktif yang dibuat tentunya akan semakin akurat prediksi yang dihasilkan dari model tersebut. Sehingga cara membangun model prediktif dengan machine learning tidak bisa sembarangan dan membutuhkan skill yang mumpuni dalam memanfaatkan machine learning.
Baca Juga: Contoh Penggunaan AI dan Machine Learning dalam Media dan Hiburan
Langkah Membangun Model Prediktif dengan Machine Learning
Ada beberapa langkah yang harus dijalani ketika ingin membangun model prediktif dengan memanfaatkan machine learning ini. Berikut konsep dasar mengenai cara untuk membuat model prediktif menggunakan machine learning serta penjelasannya.
1. Memahami Masalah yang Ingin Diprediksi
Pahami betul dulu masalah yang ingin diprediksi berdasarkan kebutuhan dari organisasi atau juga bisnis yang sedang berjalan pastinya. Sebagai seorang expert dalam data analyst tentunya harus tahu dulu variabel apa yang dibutuhkan oleh organisasi untuk diprediksi sebelumnya. Jadi sebelum membuat model prediktif harus tentukan dulu variabel apa yang akan diprediksi supaya tujuan pembuatannya pun lebih jelas.
Ada beberapa contoh variabel yang banyak digunakan seperti misalnya prediksi data penjualan di masa depan seperti apa. Prediksi ini akan sangat membantu proses produksi yang tepat mulai dari jumlah sampai jenis produk yang diproduksi dalam sebuah bisnis.
2. Mengumpulkan Data Kemudian Membersihkan Data
Pengalaman kami dalam data analyst mengatakan bahwa validitas data yang mumpuni akan menentukan keakuratan model prediktif. Jadi setelah semua data yang dibutuhkan terkumpul, selanjutnya adalah memilah dan membersihkan data yang kurang valid dan kurang spesifik. Langkahnya adalah dengan eksplorasi data, identifikasi missing values, dan juga beragam kesalahan pada data yang lainnya.
Cara membangun model prediktif dengan machine learning ini kuncinya adalah data yang valid, jadi pembersihan data itu sangat penting. Lakukan dengan teliti dan benar untuk memastikan kalau data yang akan digunakan itu sudah valid demi menghasilkan model prediktif yang akurat.
3. Memilih Fitur yang Sesuai pada Machine Learning
Pemilihan fitur dari machine learning yang akan digunakan untuk membuat model prediktif ini juga menjadi kunci penting yang harus dipikirkan. Machine learning ini memiliki banyak fitur, di mana setiap fitur memiliki kesesuaian dengan variabel yang berbeda-beda. Jadi pemilihan fitur harus relevan dan berdampak signifikan pada variabel yang ingin diprediksi oleh model prediktif ini.
Pemilihan fitur bisa mempergunakan teknik analisa di mana ada beberapa pilihan seperti analisa faktor, analisa korelasi dan algoritma.
4. Memilih Model yang Tepat
Model prediktif sendiri ada beberapa tipe berdasarkan algoritma yang tersedia pada machine learning seperti decision tree, regresi linear atau neural networks. Pemilihan model sendiri menjadi penting di mana harus disesuaikan dengan variabel yang diprediksi dan karakteristik data yang akan diproses. Kalian perlu menganalisa setiap model dan mengetahui kelebihan dan kekurangannya supaya bisa memilih model yang paling tepat.
5. Melakukan Pembagian Data
Pembagian data adalah langkah yang penting dalam cara membangun model prediktif dengan machine learning yang wajib dilakukan. Sebaiknya membagi data menjadi data pelatihan dan juga data uji coba yang memiliki tujuan berbeda pada model prediktif ini. Data set pelatihan itu dipergunakan untuk melatih model prediktif sementara set pengujian untuk mengetahui kinerja dan keakuratan model.
6. Melatih Model
Langkah selanjutnya adalah melatih model dengan mempergunakan data set pelatihan yang sudah dibagi sebelumnya dengan baik. Nantinya model akan mempelajari pola pada data set pelatihan dan menentukan parameter yang tepat untuk menghasilkan prediksi terbaik. Proses pelatihan ini akan dilakukan berulang kali sampai model mampu mencapai performa yang mencukupi untuk digunakan membuat prediksi.
7. Evaluasi dan Penyesuaian Model
Berikutnya adalah menguji model dengan data set pengujian yang sudah terbagi sebelumnya dan kemudian melakukan evaluasi secara teliti. Metrik yang digunakan dalam evaluasi umumnya adalah akurasi, presisi, dan F1 Score untuk memastikan kinerja model. Evaluasi ini penting untuk memastikan kinerja dari model itu sudah cukup baik dalam membuat prediksi yang akurat dan bisa diandalkan.
Selain itu akan ada penyesuaian model dengan dasar data evaluasi yang sudah dilakukan pada model prediktif tersebut. Beberapa perubahan mungkin harus dilakukan dalam cara membangun model prediktif dengan machine learning untuk bisa mendapatkan model yang tepat.
8. Monitoring
Berikutnya adalah monitoring, di mana model sudah dipergunakan sesuai dengan tujuan yang diinginkan oleh organisasi dan bisnis. Monitoring ini diperlukan untuk memantu kinerja dari model dan juga mengetahui apabila terjadi perubahan pada data yang digunakan. Jadi dengan monitoring ini akan menjamin model prediktif ini akan tetap relevan di tengah perubahan jaman yang sangat cepat seperti sekarang ini.
Baca Juga: 10 Fungsi Metode Linear Regresssion Pada Machine Learning
Konsep Penting dalam Model Prediktif
Dalam membangun model prediktif itu ada beberapa konsep penting yang harus diperhatikan, berikut beberapa di antaranya.
- Variabel independen yang akan digunakan untuk membuat prediksi
- Variabel dependen yang akan diprediksi oleh model
- Model yang menjadi representasi matematis atas hubungan antara variabel independen dan dependen yang membentuk pola
- Pelatihan yang akan membangun parameter model yang akan digunakan untuk membuat prediksi
- Evaluasi untuk memastikan model bisa bekerja secara akurat dan bisa mengembangkan model untuk meningkatkan akurasi prediksi yang dibuat
Pemahaman mengenai pembuatan model prediktif ini tentunya sangat diperlukan di masa sekarang untuk pengambilan keputusan atau pemecahan masalah. Bila kalian ingin tahu cara membangun model prediktif dengan machine learning maka perlu kursus data analyst melalui Course-Net.
Selain materinya lengkap kalian akan mendapatkan mentor yang berkualitas dan penjelasannya pun sangat mudah dipahami. Ambil kesempatan anda untuk mengikut kursus data science di Course-Net.
