Decision Tree: Pengertian, Cara Buat, Kelebihan dan Kekurangannya

Pengambilan keputusan adalah keterampilan penting bagi setiap profesional. Selama karir bisnis Anda, Anda perlu membuat pilihan yang dapat memiliki banyak hasil. Decision tree atau pohon keputusan dapat memandu Anda ke jawaban logis untuk pertanyaan kecil dan besar dengan menetapkan kemungkinan kesimpulan dari beberapa pilihan.

Pada artikel ini, kita akan membahasa mengenai decision tree, mengeksplorasi penggunaan decision tree dan bagaimana cara membuatnya.

Apa itu Decision Tree?

Decision tree adalah alat pendukung dengan struktur seperti pohon yang memodelkan kemungkinan hasil, biaya sumber daya, utilitas, dan kemungkinan konsekuensi.

Decision tree menyediakan cara untuk menyajikan algoritma dengan pernyataan kontrol bersyarat. Mereka termasuk cabang yang mewakili langkah-langkah pengambilan keputusan yang dapat mengarah pada hasil yang menguntungkan.

Struktur flowchart mencakup node internal yang mewakili tes atau atribut pada setiap tahap. Setiap cabang mewakili hasil untuk atribut, sedangkan jalur dari daun ke akar mewakili aturan untuk klasifikasi.

Decision tree merupakan salah satu bentuk algoritma pembelajaran terbaik berdasarkan berbagai metode pembelajaran.

Mereka meningkatkan model prediktif dengan akurasi, kemudahan dalam interpretasi, dan stabilitas. Alat ini juga efektif dalam menyesuaikan hubungan non-linier karena mampu memecahkan tantangan penyesuaian data, seperti regresi dan klasifikasi.

Disebut deecision tree atau pohon keputusan karena pilihannya bercabang, membentuk struktur yang terlihat seperti pohon.

Anda dapat membuat pohon keputusan vertikal atau horizontal tergantung pada preferensi Anda. Membaca pohon keputusan horizontal dari kiri ke kanan dan pohon keputusan vertikal dari atas ke bawah.

Pohon keputusan bekerja paling baik ketika Anda mengikuti aturan diagram alur dasar:

• Persegi panjang atau bujur sangkar: Tunjukkan awal pohon tempat Anda menulis pertanyaan.
• Garis: Mewakili cabang-cabang pohon. Ini semua adalah kemungkinan tindakan.
• Lingkaran: Menandakan hasil yang tidak pasti bahwa Anda akan membutuhkan cabang tambahan untuk diklarifikasi.
• Segitiga: Berikan jawaban yang jelas dan final. Mereka juga disebut “daun.”

Dengan membat decision tree memungkinkan Anda untuk memvisualisasikan hasil dari setiap pilihan dalam cara yang terorganisir.

Anda dapat menggunakan pohon keputusan ketika Anda memiliki tujuan tertentu, seperti menentukan apakah Anda harus menerima tawaran pekerjaan.

Alat ini juga bermanfaat jika Anda perlu mengevaluasi sejumlah besar data atau statistik. Misalnya, jika Anda seorang agen penjualan dan ingin menentukan berapa banyak pendapatan yang dapat dihasilkan oleh calon pelanggan versus biaya untuk mengejar dan mempertahankan hubungan, Anda dapat menggunakan pohon keputusan untuk menganalisis laba atas investasi.

Baca juga: 4 Tips dalam Membangun Sebuah Brand yang Sukses

Jenis Keputusan

Ada dua jenis utama pohon keputusan yang didasarkan pada variabel target, yaitu pohon keputusan variabel kategoris dan pohon keputusan variabel kontinu.

1. Decision tree variabel kategori

Sebuah pohon keputusan variabel kategori termasuk variabel target kategoris yang dibagi ke dalam kategori. Misalnya, kategorinya bisa ya atau tidak. Kategori berarti bahwa setiap tahap proses keputusan jatuh ke dalam salah satu kategori, dan tidak ada di antaranya.

2. Decision tree variabel kontinu

Pohon keputusan variabel kontinu adalah pohon keputusan dengan variabel target kontinu. Misalnya, pendapatan individu yang pendapatannya tidak diketahui dapat diprediksi berdasarkan informasi yang tersedia seperti pekerjaan, usia, dan variabel kontinu lainnya.

Baca juga: Micro Influencer Adalah : Pengertian dan Perbedaanya dengan Macro dan Nano Influencer

Contoh Pengaplikasian Decision Tree

1. Menilai peluang pertumbuhan prospektif

Salah satu penerapan decision tree melibatkan evaluasi peluang pertumbuhan prospektif untuk bisnis berdasarkan data historis.

Data historis tentang penjualan dapat digunakan dalam pohon keputusan yang dapat menyebabkan perubahan radikal dalam strategi bisnis untuk membantu ekspansi dan pertumbuhan.

2. Menggunakan data demografi untuk menemukan calon klien

Aplikasi lain dari alat ini adalah dalam penggunaan data demografis untuk menemukan calon klien. Mereka dapat membantu dalam merampingkan anggaran pemasaran dan dalam membuat keputusan yang tepat tentang pasar sasaran yang menjadi fokus bisnis.

Dengan tidak adanya decision tree, bisnis dapat menghabiskan pasar pemasarannya tanpa mempertimbangkan demografi tertentu, yang akan mempengaruhi pendapatannya secara keseluruhan.

3. Berfungsi sebagai alat pendukung di beberapa bidang

Pemberi pinjaman juga menggunakan decision tree untuk memprediksi kemungkinan pelanggan gagal membayar pinjaman, dengan menerapkan pembuatan model prediktif menggunakan data masa lalu klien.

Penggunaan alat pendukung pohon keputusan dapat membantu pemberi pinjaman dalam mengevaluasi kelayakan kredit pelanggan untuk mencegah kerugian.

Alat ini juga dapat digunakan dalam riset operasi dalam perencanaan logistik dan manajemen strategis. Mereka dapat membantu dalam menentukan strategi yang tepat yang akan membantu perusahaan mencapai tujuan yang diinginkan.

Bidang lain di mana decision tree dapat diterapkan termasuk teknik, pendidikan, hukum, bisnis, kesehatan, dan keuangan.

Baca juga: Takt Time, Satuan Waktu yang Tersedia Untuk Menghasilkan Produk

Cara Membuat Decision Tree

Anda dapat mengikuti langkah-langkah ini saat membuat decision tree:

1. Mulailah dengan pertanyaan atau ide

Gambarlah persegi panjang, dan tulis pertanyaan atau ide Anda di dalamnya. Jika Anda ingin membuat pohon horizontal, gambar persegi panjang Anda di sisi kiri halaman sehingga Anda memiliki ruang untuk menggambar garis.

Untuk pohon vertikal, gambar kotak di bagian atas halaman dan turunkan. Misalnya, jika Anda ingin menentukan apakah Anda harus meminta kenaikan gaji, Anda dapat menggambar persegi panjang di bagian atas halaman dan menulis, “Meminta kenaikan gaji?” di dalamnya.

2. Tambahkan cabang

Gambarlah garis sebanyak yang Anda butuhkan dari kotak untuk menentukan tindakan. Untuk melanjutkan contoh, Anda dapat menggambar dua cabang di bawah persegi panjang Anda dan memberi label “Ya” dan “Tidak.” Ini menandakan bahwa Anda meminta atau tidak meminta kenaikan gaji.

3. Tambahkan simpul keputusan ke cabang

Lingkaran menunjukkan bahwa hasil dari cabang belum jelas dan Anda perlu mengajukan lebih banyak pertanyaan. Segitiga menunjukkan bahwa hasilnya hampir pasti.

Contohnya, Anda dapat menambahkan lingkaran di akhir cabang “Ya” dan “Tidak”. Di lingkaran “Ya”, Anda dapat menulis “Dapatkan kenaikan gaji?” untuk menentukan apakah manajer Anda akan memberi Anda kenaikan gaji dan di lingkaran “Tidak”, Anda dapat menulis, “Dapatkan kenaikan gaji di masa mendatang?” untuk menentukan apakah Anda yakin akan mendapatkan kenaikan gaji tanpa meminta di masa mendatang.

4. Lanjutkan seperlunya

Lanjutkan decision tree Anda sampai Anda benar-benar memeriksa semua kemungkinan hasil dan dapat membuat keputusan yang tepat. Dalam contoh, Anda akan melanjutkan sampai Anda mencapai jawaban apakah Anda harus meminta kenaikan gaji.

Baca juga: Apa itu Customer Acquisition Cost? Berikut Pengertian, Cara Hitung dan Contohnya

Tips dalam Membuat Decision Tree

Pertimbangkan tip berikut untuk membuat decision tree yang efektif:

• Kode warna pohon Anda. Beri kode warna pada cabang dan simpul Anda untuk mengidentifikasi hasil dengan mudah. Misalnya, Anda dapat membuat ide awal Anda menjadi hijau dan simpul kuning, biru, dan ungu untuk membedakan masing-masing. Gunakan skema warna untuk membuatnya menarik secara visual.
• Gunakan simbol diagram alur. Jika Anda membuat decision tree untuk dibagikan dengan tim atau manajer Anda, simbol diagram alur standar memastikan pohon Anda mudah dipahami oleh banyak pemirsa.
• Buat simbol Anda dengan ukuran yang sama. Saat menggambar simbol Anda, cobalah membuatnya dengan ukuran yang sama. Ini akan membantu Anda memberikan nilai yang sama pada masing-masing dan membuat pohon lebih mudah dibaca.
• Gunakan template. Ada banyak template online yang dapat Anda gunakan untuk membuat pohon Anda terlihat sederhana. Beberapa juga memiliki fungsi matematika jika Anda menggunakan pohon untuk menangani data dan statistik.
• Ketahui kapan harus menggunakan decision tree. Pohon keputusan bekerja paling baik ketika Anda memiliki tujuan khusus dan perlu melihat hasil untuk setiap pilihan yang dapat Anda buat. Karena sulit untuk menentukan hasil dari ide orisinal, Anda harus menggunakan pohon keputusan saat Anda dapat memprediksi jawabannya dengan aman.

Baca juga: Dispatching Adalah: Pengertian, Fungsi, Prosedur, dan Jenisnya Dalam Manajemen

Keuntungan Menggunakan Decision Tree

1. Mudah dibaca dan ditafsirkan

Salah satu keuntungan dari pohon keputusan adalah outputnya mudah dibaca dan diinterpretasikan, bahkan tanpa memerlukan pengetahuan statistik.

Misalnya, ketika menggunakan pohon keputusan untuk menyajikan informasi demografis pada pelanggan, staf departemen pemasaran dapat membaca dan menafsirkan representasi grafis dari data tanpa memerlukan pengetahuan statistik.

Data juga dapat digunakan untuk menghasilkan wawasan penting tentang probabilitas, biaya, dan alternatif untuk berbagai strategi yang dirumuskan oleh departemen pemasaran.

2. Mudah disiapkan

Dibandingkan dengan teknik keputusan lainnya, pohon keputusan membutuhkan sedikit usaha untuk persiapan data. Pengguna, bagaimanapun, perlu memiliki informasi yang siap untuk membuat variabel baru dengan kekuatan untuk memprediksi variabel target.

Mereka juga dapat membuat klasifikasi data tanpa harus menghitung perhitungan yang rumit. Untuk situasi yang kompleks, pengguna dapat menggabungkan pohon keputusan dengan metode lain.

3. Lebih sedikit pembersihan data yang diperlukan

Keuntungan lain dari pohon keputusan adalah, setelah variabel dibuat, pembersihan data lebih sedikit diperlukan. Kasus nilai yang hilang dan outlier kurang signifikan pada data pohon keputusan.

Kekurangan Decision Tree

1. Sifat tidak stabil

Salah satu keterbatasan pohon keputusan adalah bahwa mereka sebagian besar tidak stabil dibandingkan dengan prediktor keputusan lainnya.

Perubahan kecil pada data dapat menghasilkan perubahan besar dalam struktur pohon keputusan, yang dapat menyampaikan hasil yang berbeda dari apa yang akan diperoleh pengguna dalam peristiwa normal. Perubahan hasil yang dihasilkan dapat dikelola oleh algoritme pembelajaran mesin, seperti boosting dan bagging.

2. Kurang efektif dalam memprediksi hasil dari variabel kontinu

Selain itu, decision tree kurang efektif dalam membuat prediksi ketika tujuan utamanya adalah untuk memprediksi hasil dari variabel kontinu. Ini karena pohon keputusan cenderung kehilangan informasi saat mengkategorikan variabel ke dalam beberapa kategori.

Kesimpulan

• Decision tree digunakan untuk menangani kumpulan data non-linier secara efektif.
• Decision tree digunakan dalam kehidupan nyata di banyak bidang, seperti teknik, perencanaan sipil, hukum, dan bisnis.
• Decision tree dapat dibagi menjadi dua jenis; variabel kategori dan pohon keputusan variabel kontinu.

Itulah pembahasan lengkap mengenai decision tree yang akan memudahkan Anda dalam pengambilan keputusan dalam bisnis berdasarkan data.

Ingatlah, setiap data itu penting, termasuk data keuangan. Jadi pastikan Anda mempunyai data keuangan yang terkini untuk memastikan setiap keputusan bisnis berjalan dengan baik.

Hindari melakukan pencatatan manual yang berisiko pada kesalahan pencatatan dan tidak sesuai dengan data keuangan sebenarnya di  bisnis Anda. Sebagai solusi, Anda bisa mencoba menggunakan software akuntansi seperti Accurate Online yang memiliki fitur terbaik dalam pengelolaan operasional bisnis dan data keuangan Anda.

Pelajari Accurate Online lebih mendalam dengan coba gratis selama 30 hari melalui tautan pada gambar di bawah ini: