Apa itu Survival Analysis

Survival Analysis atau sering disebut analisis waktu-hingga-event adalah serangkaian metode yang digunakan untuk menganalisis waktu yang dibutuhkan untuk mencapai titik akhir yang telah ditentukan sebelumnya. Sebagai contoh, bisa digunakan untuk menganalisis kondisi seorang pasien dalam dunia kesehatan untuk memprediksi kapan pasien dapat terkena serangan jantung.

Dalam dunia data science, survival analysis dapat membantu dalam berbagai bidang, seperti ekonomi, manufaktur dan kesehatan. Dalam artikel ini, akan dijelaskan mengenai apa itu survival analysis dan bagaimana penerapannya dalam bidang yang berbeda.

Pengertian Survival Analysis

Seperti yang telah dijelaskan sebelumnya, survival analysis adalah metode yang digunakan untuk menganalisis waktu yang dibutuhkan untuk mencapai titik akhir. Namun, titik akhir bisa disesuaikan dengan kebutuhan. Contohnya, dalam dunia kesehatan, titik akhir dapat berupa munculnya suatu penyakit atau terjadinya serangan jantung, sedangkan di bidang manufaktur, titik akhir bisa berarti kerusakan mesin.

Hal yang membedakan survival analysis dengan metode analisis data lainnya adalah terkadang subjek yang diukur tidak bisa mencapai titik akhir dalam periode pengamatan. Ini kemudian disebut sebagai penyensoran (censoring) dan harus diperhitungkan dalam analisis agar kesimpulan yang ditarik tetap valid.

 Contoh Aplikasi Survival Analysis

Survival analysis dapat diterapkan pada berbagai bidang, mulai dari kesehatan, ekonomi hingga manufaktur. Berikut adalah beberapa contoh penerapannya:

 Demand Forecasting

Survival analysis dapat diterapkan untuk memprediksi permintaan di masa mendatang. Dalam dunia bisnis, mengetahui jumlah pasti permintaan konsumen sangat diperlukan agar perusahaan dapat mengukur berapa banyak produk yang harus dihasilkan untuk memenuhi permintaan tersebut. Penerapan survival analysis dalam bentuk demand forecasting dapat membantu pemilik usaha memperkirakan tingkat permintaan konsumen. Dalam menerapkan metode ini, perusahaan dapat mempelajari data historis perusahaan yang masih berhubungan dengan permintaan konsumen.

 Equipment Failure Analysis

Penerapan survival analysis dalam equipment failure analysis membantu perusahaan dalam memprediksi kapan suatu alat akan mengalami kerusakan. Dalam industri manufaktur, analisis ini sangat membantu dalam mengantisipasi kerusakan mesin dan menghindari potensi kerugian perusahaan. Caranya adalah dengan mengumpulkan data mengenai mesin dan kemudian melakukan analisis.

Customer Lifetime Value

Customer Lifetime Value (LTV) adalah durasi penggunaan produk oleh konsumen. Dalam menerapkan LTV, perusahaan memerlukan sejumlah data seperti tingkat permintaan pelanggan, jumlah produksi, hingga data historis mengenai perilaku konsumen itu sendiri. Dalam menjalankan bisnis, LTV akan membantu perusahaan mengetahui perilaku konsumen dalam jangka waktu tertentu. Dengan begitu, perusahaan dapat menyusun strategi saat terdapat kelompok yang berhenti menggunakan produk untuk menghindari kerugian.

Churn Rate & Retention Rate

Churn rate adalah durasi langganan konsumen dan kemudian dibandingkan dengan konsumen yang sudah berhenti berlangganan, sedangkan retention rate menyoroti waktu penggunaan produk konsumen. Penerapan ini sering digunakan dalam dunia penjualan. Dalam penerapannya, retention rate juga dapat digunakan untuk memprediksi waktu bertahan seorang karyawan pada perusahaannya sebelum memutuskan untuk resign.

 Kesimpulan

Dalam pemakaian praktis, survival analysis digunakan untuk memprediksi waktu hingga mencapai suatu titik tertentu pada berbagai bidang, mulai dari ekonomi, manufaktur, hingga kesehatan. Survival analysis memiliki ciri khas dalam menghitung waktu yang diukur terkadang tidak bisa mencapai titik akhir periode pengamatan sehingga diperlukan teknik penyensoran (censoring) dalam analisis.

Dalam dunia data science, penggunaan survival analysis sangatlah luas. Contoh penerapan dalam industri manufaktur bisa dilihat pada equipment failure analysis. Penerapan analisis survival dan komponen lainnya dalam data science sebenarnya sangat dekat dengan kehidupan sehari-hari dan mungkin tanpa disadari, kita telah menerapkannya untuk memudahkan suatu proses. Bagi yang ingin mempelajari lebih lanjut mengenai data science, bisa mengikuti kelas dari Algoritma Data Science School.

 FAQs

1. Apa itu censoring dalam survival analysis?
Censoring dalam survival analysis adalah teknik untuk mengatasi subjek yang diukur tidak dapat mencapai titik akhir periode pengamatan.

2. Dapatkah survival analysis diterapkan dalam dunia ekonomi?
Ya, survival analysis dapat diterapkan dalam dunia ekonomi, khususnya dalam demand forecasting.

3. Apakah survival analysis dapat membantu perusahaan dalam mengurangi potensi kerugian?
Ya, penerapan survival analysis dalam equipment failure analysis dapat membantu perusahaan dalam mengantisipasi kerusakan mesin dan mengurangi potensi kerugian.

4. Apakah LTV diterapkan dalam bidang apa saja?
LTV dapat diterapkan pada berbagai bidang, mulai dari dunia kesehatan, manufaktur hingga penjualan.

5. Apakah penerapan retention rate dapat membantu perusahaan dalam memperkirakan resign karyawan?
Ya, retention rate dapat digunakan untuk memprediksi waktu bertahan seorang karyawan pada perusahaannya sebelum memutuskan untuk resign.