7 Data Analysis Tools untuk Mengolah dan Menganalisis Data
Analisis data merupakan proses penting dalam pengambilan keputusan yang berhubungan dengan bisnis. Proses ini didefinisikan sebagai transformasi ...
analisis prediktif
Berikutnya ada SAS yang dipakai untuk business intelligence, manajemen data, hingga <anchor>analisis prediktif</anchor>. Perangkat analisis data ini sudah dipakai oleh perusahaan besar seperti Netflix, Twitter, Google, dan Facebook dalam operasional hariannya. Perangkat lunak Visual Analytics SAS adalah alat yang ampuh untuk dasbor interaktif, business intelligence, laporan, analitik layanan mandiri, visualisasi cerdas, dan analitik teks.
4 Teknik Predictive Analytics dalam Data Science - Algoritma
4 Teknik Predictive Analytics dalam Data Science - Algoritma

[![Algoritma](https://algorit.ma/wp-content/uploads/2023/04/Algoritma-Data-Science-School-300x100.png)](https://algorit.ma/)

- [Corporate Solutions](https://algorit.ma/corporate-solutions/)
  - [Data Science Training](https://algorit.ma/corporate-trainings/ "Data Science Training")
  - [Corporate Consulting](https://algorit.ma/corporate-consulting/ "Data Science Consulting Services")
  - [Cybersecurity Solutions](https://algorit.ma/cybersecurity/)
  - [Hiring Partner](https://algorit.ma/hiring-partner/ "Algoritma Hiring Partnership")
  - [Testimonials](https://algorit.ma/testimonials/ "Algoritma Client Testimonials")
- [Individual](https://algorit.ma/data-science-academy)
  - [Data Science Academy](https://algorit.ma/data-science-lifetime/)
  - [Data Science Specializations](https://algorit.ma/data-science-specializations/)
    - [Machine Learning](https://algorit.ma/machine-learning-specialization/ "Machine Learning Specialization")
    - [Data Visualization](https://algorit.ma/data-visualization-specialization/ "Data Visualization Specialization")
    - [Data Analytics](https://algorit.ma/data-analytics-specialization/ "Data Analytics Specialization")
  - [BI Course](https://algorit.ma/bi-intermediate/)
  - [Short Courses](https://algorit.ma/data-science-workshops/ "Data Science Workshops")
    - [Lifetime Learning](https://algorit.ma/data-science-workshops/)
    - [Public Training](https://algorit.ma/data-training/)
  - [Employer Sponsored](https://algorit.ma/employer-sponsored-training/)
  - [Financing Options](https://algorit.ma/financing/)
- [Alumni](https://algorit.ma/alumni/)
  - [Alumni Stories](https://algorit.ma/stories/)
  - [Alumni Directory](https://algorit.ma/alumni/)
  - [Alumni Benefits](https://algorit.ma/academy-alumni-benefits/)
- [About](https://algorit.ma/about-algoritma/)
  - [About Algoritma](https://algorit.ma/about-algoritma/)
  - [Our Team](https://algorit.ma/team/)
  - [Our Partners](https://algorit.ma/partners/)
  - [Our Projects](https://algorit.ma/learning-projects/)
  - [Newsroom](https://algorit.ma/newsroom/)
  - [Blog](https://blog.algorit.ma/?utm_source=mainsite&utm_medium=blog)
- [Contact Us](https://algorit.ma/contact/)
- **Menu**Menu

![teknik predictive analytics](https://algorit.ma/wp-content/uploads/2022/03/6-1030x429.png)

## 4 Teknik Predictive Analytics dalam Data Science

21 Maret 2022

Bagi pebisnis, mengetahui apa yang pelanggan pikirkan tentu adalah salah satu kunci dari kesuksesan bisnisnya, bagaimana tidak, dengan mengetahui apa yang ada dipikiran pelanggan sama dengan mengetahui apa yang pelanggan butuhkan. Dengan begitu pebisnis bisa menentukan bisnis seperti apa yang seharusnya dibuat.

Seorang _data scientist_ dengan pengalaman dan keahlian yang mumpuni nyatanya dapat melakukannya, tentunya bermodalkan data yang besar. Caranya adalah dengan mengaplikasikan _predictive analytics_ untuk menganalisis kemungkinan tanggapan atau pembelian seorang pelanggan. Apa itu _predictive analytics_? Bagaimana contoh dan penerapannya dalam sebuah bisnis?

## **Apa itu predictive analytics?**

_Predictive analytics_ adalah pendekatan analisis yang digunakan untuk menilai risiko, tren bisnis di masa depan, hingga prediksi kapan _maintenance_ akan dilakukan. Umumnya, _data scientist_ memanfaatkan data di periode sebelumnya sebagai sumber informasi mereka serta menggunakan model regresi dan _machine learning_ untuk mendeteksi pola dan tren dalam data tersebut.

Tujuan utama dari _predictive analytics_ tentu saja untuk memperkirakan apa yang akan terjadi di masa yang akan datang dengan tingkat kepastian cenderung tinggi. Inilah yang membedakan _predictive analytics_ dari _descriptive analytics_ dan _prescriptive analytics._ _Descriptive analytics_ membantu analis menganalisis apa yang terjadi sebelumnya, sedangkan _prescriptive analytics_, menggunakan teknik optimasi untuk mendeteksi solusi terbaik demi menjawab tren yang muncul dari hasil _predictive analytics._

## **Contoh predictive analytics**

Penggunaan _predictive analytics_ sendiri dapat meliputi banyak bidang yang mencakup hampir segala jenis bisnis. Pendekatan ini kerap digunakan berbagai industri mulai dari perbankan, kesehatan, komersial, perhotelan, farmasi, otomotif, _aerospace_, hingga manufaktur untuk menganalisis tren, termasuk bagaimana tanggapan dan kebiasaan belanja pelanggan mereka.

Perusahaan dapat memperkirakan jumlah permintaan dengan memanfaatkan analisis serta _business intelligence_ secara efektif. Sebuah hotel, misalnya, ingin memperkirakan berapa banyak orang yang tinggal di satu area tertentu dalam suatu akhir pekan, sehingga mereka dapat memastikan bahwa mereka punya cukup karyawan dan sumber daya untuk mencukupi permintaan tersebut.

Contoh lain, _predictive analytics_ juga dapat digunakan di bidang _supply chain_. Perencanaan adalah hal yang paling penting dalam proses manufaktur, khususnya dalam hal _resources_ _supply chain_. Memastikan agar kebutuhan bahan baku cukup dalam satu periode produksi sangat krusial dalam hal ini. _Predictive_ analytics dapat memperhitungkan semua hal tersebut berdasarkan data sebelumnya. Selain itu, data-data tambahan seperti aktivitas pelanggan hingga tren saat ini akan menambah akurasi prediksi yang dihasilkan.

## **Teknik predictive analytics**

_Predictive analytics_ memanfaatkan beragam jenis pendekatan untuk menganalisis data, mulai dari _data mining_ hingga _machine learning_. Oleh karena itu, ada sejumlah teknik _predictive analytics_ yang digunakan oleh _data scientist_, antara lain:

### **_1\. Decision Trees_**

_Decision Trees_ adalah metode analisis berdasarkan _machine learning_ yang menggunakan algoritma _data mining_ untuk memprediksi risiko dan keuntungan potensial ketika mengambil satu keputusan tertentu. Teknik ini berbentuk bagan visual menyerupai pohon terbalik yang menunjukan kemungkinan prospektif dari satu keputusan. Ketika digunakan sebagai teknik analisis, bagan ini dapat memecahkan segala bentuk permasalahan klasifikasi serta menjawab isu-isu sulit.

### _2\. Neural Networks_

_Neural networks_ merupakan sistem pemrosesan data yang menggunakan data historis serta data saat ini untuk memperkirakan nilai di masa depan. Desain _neural networks_ memungkinkan teknik p _redictive analytics_ mengidentifikasi hubungan rumit yang tersembunyi di dalam kumpulan data, caranya dengan mereplika sistem deteksi pola dalam otak manusia.

Teknik p _redictive analytics_ sering kali digunakan untuk _image recognition_ dan diagnosis pasien karena melibatkan berbagai _layer_ yang menerima ( _input layer_), memproses prediksi ( _hidden layer_), serta menunjukkan hasil ( _output layer_) dalam bentuk prediksi tunggal.

### _3\. Text Analytics_

Teknik _text analytics_ digunakan oleh perusahaan yang menghindari  data numerik. Teknik ini dibangun dengan pendekatan statistik, _machine learning_, dan linguistik. Teknik p _redictive analytics ini_ membantu memprediksi tema sebuah dokumen dan menganalisa kata-kata yang digunakan di dalamnya.

### _4\. Regression Model_

Metode regresi sangat penting bagi perusahaan ketika harus menganalisis data berupa angka, misalnya berapa lama target audiens melakukan reservasi tiket pesawat atau berapa banyak dana yang dikeluarkan seseorang untuk sebuah kendaraan dalam kurun waktu tertentu.

## **Pengaplikasian predictive analytics**

Lalu, siapa saja yang harus memanfaatkan _predictive analytics_ untuk mengembangkan perusahaan mereka? Berikut ini pengaplikasian _predictive analytics_ dalam berbagai bidang.

### _1\. Perbankan dan Keuangan_

Industri finansial, dengan besarnya data dan uang di dalamnya, butuh _predictive analytics_ untuk mendeteksi dan mengurangi penipuan, memperkirakan risiko kredit, memaksimalkan kesempatan _cross-sell/up-sell_, dan mendapatkan pelanggan yang berharga.

### _2\. Retail_

Retailer menggunakan _predictive analytics_ untuk mengidentifikasi rekomendasi produk, memperkirakan penjualan, menganalisis pasar, dan mengatur _inventory_ musiman.

### _3\. Kesehatan_

Dalam bidang kesehatan, _predictive analytics_ digunakan untuk mendeteksi dan mengatur penanganan pasien dengan penyakit kronis.

### _4\. Human resource (HR)_

_Predictive analytics_ dalam HR digunakan untuk mengidentifikasi dan merekrut karyawan, menentukan pasar lowongan kerja, serta memprediksi tingkat performa karyawan.

### _5\. Marketing_

Analisis prediktif dapat digunakan dalam penerapan kampanye _marketing_ dengan melihat tren pelanggan untuk menentukan strategi pemasaran terbaik.

## **Kesimpulan**

Itulah hal yang wajib diketahui tentang teknik predictive analytics serta bagaimana penerapannya dalam bisnis. Untuk mendapatkan jawaban mengenai apa tanggapan dan pembelian pelanggan, dibutuhkan teknik _predictive analytics_ sehingga tercapai strategi _marketing_ yang efektif. Agar hasilnya maksimal, perdalam wawasan Anda tentang teknik tersebut dengan mengikuti kelas Algoritma Data Science School. [Klik di sini](https://algorit.ma) untuk daftar sekarang juga!

Referensi:

- [sas](https://www.sas.com/en_id/insights/analytics/predictive-analytics.html) – PA, What it is and why it matters
- [ibm](https://www.ibm.com/analytics/predictive-analytics#:~:text=Predictive%20analytics%20is%20a%20branch,to%20identify%20risks%20and%20opportunities.)– What is PA?
- [simplilearn](https://www.simplilearn.com/what-is-predictive-analytics-article) – What is PA: Definition, Concepts, Benefits, Popular Tools and Examples

Yuk belajar _data science_ di [Algoritma Data Science Education Center](https://goo.gl/maps/yea1KwiANqT2)! Kamu bisa ikut berbagai kelas _data science_ untuk pemula, salah satunya di program Academy kami.

[PELAJARI LEBIH LANJUT](https://algorit.ma/data-science-academy/)

- [Share on Facebook](https://www.facebook.com/sharer.php?u=https://algorit.ma/blog/teknik-predictive-analytics-2022/&t=Teknik%20Predictive%20Analytics%20Mampu%20Memprediksi%20Trend%20Bisnis%20Masa%20Depan "")
- [Share on Twitter](https://twitter.com/share?text=Teknik%20Predictive%20Analytics%20Mampu%20Memprediksi%20Trend%20Bisnis%20Masa%20Depan&url=https://algorit.ma/?p=42261 "")
- [Share on LinkedIn](https://linkedin.com/shareArticle?mini=true&title=Teknik%20Predictive%20Analytics%20Mampu%20Memprediksi%20Trend%20Bisnis%20Masa%20Depan&url=https://algorit.ma/blog/teknik-predictive-analytics-2022/ "")
- [Share by Mail](mailto:?subject=Teknik%20Predictive%20Analytics%20Mampu%20Memprediksi%20Trend%20Bisnis%20Masa%20Depan&body=https://algorit.ma/blog/teknik-predictive-analytics-2022/ "")

- [Instagram](http://instagram.com/teamalgoritma)

- [LinkedIn](https://www.linkedin.com/company/teamalgoritma/)

- [Facebook](https://www.facebook.com/teamalgoritma)

- [Twitter](https://twitter.com/teamalgoritma)

- [Youtube](https://www.youtube.com/c/AlgoritmaDataScienceEducation)


### **Related Blog**

[![Distributed Processing](https://algorit.ma/wp-content/uploads/2022/05/Distributed-Processing-12-1030x429.png)](https://algorit.ma/blog/data-analysis-expressions-2022/ "Berkenalan dengan Data Analysis Expressions (DAX)")

Apa Itu Data Analysis Expressions?

[Read more](https://algorit.ma/blog/data-analysis-expressions-2022/)

July 7, 2022

https://algorit.ma/wp-content/uploads/2023/04/Algoritma-Data-Science-School-300x100.png00Algoritma Teamhttps://algorit.ma/wp-content/uploads/2023/04/Algoritma-Data-Science-School-300x100.pngAlgoritma Team2022-07-07 08:51:592022-07-17 21:54:00Berkenalan dengan Data Analysis Expressions (DAX)

[![jadi data scientist](https://algorit.ma/wp-content/uploads/2022/05/Skill-Wajib-Data-Scientist-1030x429.webp)](https://algorit.ma/blog/jadi-data-scientist-2022/ "Ingin Jadi Data Scientist Handal? Ini Skill yang Wajib Dikuasai")

Cara Menjadi Data Scientist Handal

[Read more](https://algorit.ma/blog/jadi-data-scientist-2022/)

July 1, 2022

https://algorit.ma/wp-content/uploads/2022/05/Skill-Wajib-Data-Scientist.webp6001440Bungahttps://algorit.ma/wp-content/uploads/2023/04/Algoritma-Data-Science-School-300x100.pngBunga2022-07-01 15:49:402022-07-17 21:54:01Ingin Jadi Data Scientist Handal? Ini Skill yang Wajib Dikuasai

[![Distributed Processing](https://algorit.ma/wp-content/uploads/2022/05/Distributed-Processing-12-1030x429.png)](https://algorit.ma/blog/distributed-processing-2022/ "Kenali Apa Itu Distributed Processing dan Mengapa Ini Dipakai?")

Mengenal Apa Itu Distributed Processing

[Read more](https://algorit.ma/blog/distributed-processing-2022/)

July 1, 2022

https://algorit.ma/wp-content/uploads/2022/05/Distributed-Processing-12.png6001440Bungahttps://algorit.ma/wp-content/uploads/2023/04/Algoritma-Data-Science-School-300x100.pngBunga2022-07-01 11:43:402022-07-17 21:54:01Kenali Apa Itu Distributed Processing dan Mengapa Ini Dipakai?

Page 1 of 1011 [2](https://algorit.ma/blog/teknik-predictive-analytics-2022/?avia-element-paging=2) [3](https://algorit.ma/blog/teknik-predictive-analytics-2022/?avia-element-paging=3) [›](https://algorit.ma/blog/teknik-predictive-analytics-2022/?avia-element-paging=2) [»](https://algorit.ma/blog/teknik-predictive-analytics-2022/?avia-element-paging=101)

- [Instagram](http://instagram.com/teamalgoritma)

- [LinkedIn](https://www.linkedin.com/company/teamalgoritma/)

- [Facebook](https://www.facebook.com/teamalgoritma)

- [Twitter](https://twitter.com/teamalgoritma)

- [Youtube](https://www.youtube.com/c/AlgoritmaDataScienceEducation)


Bagi pebisnis, mengetahui apa yang pelanggan pikirkan tentu adalah salah satu kunci dari kesuksesan bisnisnya, bagaimana tidak, dengan mengetahui apa yang ada dipikiran pelanggan sama dengan mengetahui apa yang pelanggan butuhkan. Dengan begitu pebisnis bisa menentukan bisnis seperti apa yang seharusnya dibuat.

Seorang _data scientist_ dengan pengalaman dan keahlian yang mumpuni nyatanya dapat melakukannya, tentunya bermodalkan data yang besar. Caranya adalah dengan mengaplikasikan _predictive analytics_ untuk menganalisis kemungkinan tanggapan atau pembelian seorang pelanggan. Apa itu _predictive analytics_? Bagaimana contoh dan penerapannya dalam sebuah bisnis?

## **Apa itu predictive analytics?**

_Predictive analytics_ adalah pendekatan analisis yang digunakan untuk menilai risiko, tren bisnis di masa depan, hingga prediksi kapan _maintenance_ akan dilakukan. Umumnya, _data scientist_ memanfaatkan data di periode sebelumnya sebagai sumber informasi mereka serta menggunakan model regresi dan _machine learning_ untuk mendeteksi pola dan tren dalam data tersebut.

Tujuan utama dari _predictive analytics_ tentu saja untuk memperkirakan apa yang akan terjadi di masa yang akan datang dengan tingkat kepastian cenderung tinggi. Inilah yang membedakan _predictive analytics_ dari _descriptive analytics_ dan _prescriptive analytics._ _Descriptive analytics_ membantu analis menganalisis apa yang terjadi sebelumnya, sedangkan _prescriptive analytics_, menggunakan teknik optimasi untuk mendeteksi solusi terbaik demi menjawab tren yang muncul dari hasil _predictive analytics._

## **Contoh predictive analytics**

Penggunaan _predictive analytics_ sendiri dapat meliputi banyak bidang yang mencakup hampir segala jenis bisnis. Pendekatan ini kerap digunakan berbagai industri mulai dari perbankan, kesehatan, komersial, perhotelan, farmasi, otomotif, _aerospace_, hingga manufaktur untuk menganalisis tren, termasuk bagaimana tanggapan dan kebiasaan belanja pelanggan mereka.

Perusahaan dapat memperkirakan jumlah permintaan dengan memanfaatkan analisis serta _business intelligence_ secara efektif. Sebuah hotel, misalnya, ingin memperkirakan berapa banyak orang yang tinggal di satu area tertentu dalam suatu akhir pekan, sehingga mereka dapat memastikan bahwa mereka punya cukup karyawan dan sumber daya untuk mencukupi permintaan tersebut.

Contoh lain, _predictive analytics_ juga dapat digunakan di bidang _supply chain_. Perencanaan adalah hal yang paling penting dalam proses manufaktur, khususnya dalam hal _resources_ _supply chain_. Memastikan agar kebutuhan bahan baku cukup dalam satu periode produksi sangat krusial dalam hal ini. _Predictive_ analytics dapat memperhitungkan semua hal tersebut berdasarkan data sebelumnya. Selain itu, data-data tambahan seperti aktivitas pelanggan hingga tren saat ini akan menambah akurasi prediksi yang dihasilkan.

## **Teknik predictive analytics**

_Predictive analytics_ memanfaatkan beragam jenis pendekatan untuk menganalisis data, mulai dari _data mining_ hingga _machine learning_. Oleh karena itu, ada sejumlah teknik _predictive analytics_ yang digunakan oleh _data scientist_, antara lain:

### _1\. Decision Trees_

_Decision Trees_ adalah metode analisis berdasarkan _machine learning_ yang menggunakan algoritma _data mining_ untuk memprediksi risiko dan keuntungan potensial ketika mengambil satu keputusan tertentu. Teknik ini berbentuk bagan visual menyerupai pohon terbalik yang menunjukan kemungkinan prospektif dari satu keputusan. Ketika digunakan sebagai teknik analisis, bagan ini dapat memecahkan segala bentuk permasalahan klasifikasi serta menjawab isu-isu sulit.

### _2\. Neural Networks_

_Neural networks_ merupakan sistem pemrosesan data yang menggunakan data historis serta data saat ini untuk memperkirakan nilai di masa depan. Desain _neural networks_ memungkinkan teknik p _redictive analytics_ mengidentifikasi hubungan rumit yang tersembunyi di dalam kumpulan data, caranya dengan mereplika sistem deteksi pola dalam otak manusia.

Teknik p _redictive analytics_ sering kali digunakan untuk _image recognition_ dan diagnosis pasien karena melibatkan berbagai _layer_ yang menerima ( _input layer_), memproses prediksi ( _hidden layer_), serta menunjukkan hasil ( _output layer_) dalam bentuk prediksi tunggal.

### _3\. Text Analytics_

Teknik _text analytics_ digunakan oleh perusahaan yang menghindari  data numerik. Teknik ini dibangun dengan pendekatan statistik, _machine learning_, dan linguistik. Teknik p _redictive analytics ini_ membantu memprediksi tema sebuah dokumen dan menganalisa kata-kata yang digunakan di dalamnya.

### _4\. Regression Model_

Metode regresi sangat penting bagi perusahaan ketika harus menganalisis data berupa angka, misalnya berapa lama target audiens melakukan reservasi tiket pesawat atau berapa banyak dana yang dikeluarkan seseorang untuk sebuah kendaraan dalam kurun waktu tertentu.

## **Pengaplikasian predictive analytics**

Lalu, siapa saja yang harus memanfaatkan _predictive analytics_ untuk mengembangkan perusahaan mereka? Berikut ini pengaplikasian _predictive analytics_ dalam berbagai bidang.

### _1\. Perbankan dan Keuangan_

Industri finansial, dengan besarnya data dan uang di dalamnya, butuh _predictive analytics_ untuk mendeteksi dan mengurangi penipuan, memperkirakan risiko kredit, memaksimalkan kesempatan _cross-sell/up-sell_, dan mendapatkan pelanggan yang berharga.

### _2\. Retail_

Retailer menggunakan _predictive analytics_ untuk mengidentifikasi rekomendasi produk, memperkirakan penjualan, menganalisis pasar, dan mengatur _inventory_ musiman.

### _3\. Kesehatan_

Dalam bidang kesehatan, _predictive analytics_ digunakan untuk mendeteksi dan mengatur penanganan pasien dengan penyakit kronis.

### _4\. Human resource (HR)_

_Predictive analytics_ dalam HR digunakan untuk mengidentifikasi dan merekrut karyawan, menentukan pasar lowongan kerja, serta memprediksi tingkat performa karyawan.

### _5\. Marketing_

Analisis prediktif dapat digunakan dalam penerapan kampanye _marketing_ dengan melihat tren pelanggan untuk menentukan strategi pemasaran terbaik.

## **Kesimpulan**

Itulah hal yang wajib diketahui tentang teknik predictive analytics serta bagaimana penerapannya dalam bisnis. Untuk mendapatkan jawaban mengenai apa tanggapan dan pembelian pelanggan, dibutuhkan teknik _predictive analytics_ sehingga tercapai strategi _marketing_ yang efektif. Agar hasilnya maksimal, perdalam wawasan Anda tentang teknik tersebut dengan mengikuti kelas Algoritma Data Science School. [Klik di sini](https://algorit.ma) untuk daftar sekarang juga!

Referensi:

- [sas](https://www.sas.com/en_id/insights/analytics/predictive-analytics.html) – PA, What it is and why it matters
- [ibm](https://www.ibm.com/analytics/predictive-analytics#:~:text=Predictive%20analytics%20is%20a%20branch,to%20identify%20risks%20and%20opportunities.)– What is PA?
- [simplilearn](https://www.simplilearn.com/what-is-predictive-analytics-article) – What is PA: Definition, Concepts, Benefits, Popular Tools and Examples

Yuk belajar _data science_ di [Algoritma Data Science Education Center](https://goo.gl/maps/yea1KwiANqT2)! Kamu bisa ikut berbagai kelas _data science_ untuk pemula, salah satunya di program Academy kami.

[PELAJARI LEBIH LANJUT](https://algorit.ma/data-science-academy/)

### **Related Blog**

[![Real Time Processing](https://algorit.ma/wp-content/uploads/2022/05/Real-Time-Processing-11-1030x429.webp)](https://algorit.ma/blog/real-time-processing-vs-batch-processing-2022/ "Real Time Processing, Apa Bedanya dari Batch Processing?")

Perbedaan Batch Processing dan Real Time Processing

[Read more](https://algorit.ma/blog/real-time-processing-vs-batch-processing-2022/)

July 1, 2022

https://algorit.ma/wp-content/uploads/2022/05/Real-Time-Processing-11.webp6001440Bungahttps://algorit.ma/wp-content/uploads/2023/04/Algoritma-Data-Science-School-300x100.pngBunga2022-07-01 11:14:562022-07-17 21:54:02Real Time Processing, Apa Bedanya dari Batch Processing?

[![Metode Pengolahan Data](https://algorit.ma/wp-content/uploads/2022/05/Metode-Pengolahan-Data-11-1030x429.webp)](https://algorit.ma/blog/metode-pengolahan-data-2022/ "3 Metode Pengolahan Data yang Perlu Data Science Ketahui")

Tipe, Langkah, dan Metode Pengolahan Data

[Read more](https://algorit.ma/blog/metode-pengolahan-data-2022/)

May 12, 2022

https://algorit.ma/wp-content/uploads/2022/05/Metode-Pengolahan-Data-11.webp6001440Bungahttps://algorit.ma/wp-content/uploads/2023/04/Algoritma-Data-Science-School-300x100.pngBunga2022-05-12 10:52:592022-07-17 21:54:023 Metode Pengolahan Data yang Perlu Data Science Ketahui

[![Batch Processing](https://algorit.ma/wp-content/uploads/2022/05/Batch-Processing-11-1030x429.webp)](https://algorit.ma/blog/batch-processing-adalah-2022-2/ "Apa Itu Batch Processing dan Bagaimana Implementasinya?")

Mengenal Batch Processing dan Implementasinya

[Read more](https://algorit.ma/blog/batch-processing-adalah-2022-2/)

May 12, 2022

https://algorit.ma/wp-content/uploads/2022/05/Batch-Processing-11.webp6001440Bungahttps://algorit.ma/wp-content/uploads/2023/04/Algoritma-Data-Science-School-300x100.pngBunga2022-05-12 10:20:242022-07-17 21:54:02Apa Itu Batch Processing dan Bagaimana Implementasinya?

Page 1 of 1001 [2](https://algorit.ma/blog/teknik-predictive-analytics-2022/?avia-element-paging=2) [3](https://algorit.ma/blog/teknik-predictive-analytics-2022/?avia-element-paging=3) [›](https://algorit.ma/blog/teknik-predictive-analytics-2022/?avia-element-paging=2) [»](https://algorit.ma/blog/teknik-predictive-analytics-2022/?avia-element-paging=100)

- [Share on Facebook](https://www.facebook.com/sharer.php?u=https://algorit.ma/blog/teknik-predictive-analytics-2022/&t=Teknik%20Predictive%20Analytics%20Mampu%20Memprediksi%20Trend%20Bisnis%20Masa%20Depan "")
- [Share on Twitter](https://twitter.com/share?text=Teknik%20Predictive%20Analytics%20Mampu%20Memprediksi%20Trend%20Bisnis%20Masa%20Depan&url=https://algorit.ma/?p=42261 "")
- [Share on LinkedIn](https://linkedin.com/shareArticle?mini=true&title=Teknik%20Predictive%20Analytics%20Mampu%20Memprediksi%20Trend%20Bisnis%20Masa%20Depan&url=https://algorit.ma/blog/teknik-predictive-analytics-2022/ "")
- [Share by Mail](mailto:?subject=Teknik%20Predictive%20Analytics%20Mampu%20Memprediksi%20Trend%20Bisnis%20Masa%20Depan&body=https://algorit.ma/blog/teknik-predictive-analytics-2022/ "")

[![](https://algorit.ma/wp-content/uploads/2023/02/Algoritma-Logo_Without-Tag-White-300x100.png)](https://algorit.ma/)

#### **Get In Touch**

PT. Algoritma Data Indonesia.

RDTX Square, 9th Floor. Setiabudi, DKI Jakarta 12930.

WhatsApp: [0816-692-471](tel:+62816692471)

Email: [community@algorit.ma](mailto:community@algorit.ma)

#### **Data Science School**

[For Corporates](https://algorit.ma/corporate-solutions/)

[For Individuals](https://algorit.ma/data-science-academy)

[Alumni](https://algorit.ma/alumni/)

[Testimonials](https://algorit.ma/testimonials/)

#### **Company**

[About us](https://algorit.ma/about-algoritma/)

[Contact us](https://algorit.ma/contact/)

[Join Us](https://algorit.ma/join-us/)

[Blog](https://blog.algorit.ma/)

[Press](https://algorit.ma/newsroom/)

© Copyright - Algoritma Data Science School - 2023. All Rights Reserved

- [Facebook](https://www.facebook.com/teamalgoritma "Facebook")
- [Instagram](https://www.instagram.com/teamalgoritma/ "Instagram")
- [LinkedIn](https://www.linkedin.com/company/teamalgoritma/ "LinkedIn")
- [Mail](mailto:community@algorit.ma "Mail")

[Web Scraping, Apa Manfaatnya untuk Bisnis?![web scraping](https://algorit.ma/wp-content/uploads/2022/03/4-80x80.png)](https://algorit.ma/blog/web-scraping-adalah-2022/) [![analisis deskriptif](https://algorit.ma/wp-content/uploads/2022/03/ANALISIS-DESKRIPTIF-1-80x80.png)Memahami Apa Itu Analisis Deskriptif dan Cara Kerjanya](https://algorit.ma/blog/tahapan-analisis-deskriptif-2022/)

 [Scroll to top](#top "Scroll to top")