Decision Tree Adalah : Pengertian, Contoh dan Kelebihannya – Pengambilan keputusan merupakan sebuah keterampilan yang sangat penting bagi para profesional sepanjang karirnya. Seorang profesional perlu mengambil keputusan dari beberapa pilihan yang dapat mempengaruhi hasil.
Salah satu metode terbaik yang dapat membantu dalam mengambil keputusan adalah Decision Tree atau bisa disebut juga pohon keputusan yang sekaligus dapat memandu Anda ke jawaban yang logis untuk pertanyaan – pertanyaan kecil maupun besar dengan menetapkan kesimpulan yang diambil dari beberapa pilihan.
Apa Itu Decision Tree ? Decision Tree Adalah
Menggunakan metode ini bisa membantu Anda dalam mempertimbangkan berbagai resiko dari beberapa pilihan sehingga menghasilkan keputusan dengan pertimbangan matang. Sebagian besar orang, mungkin akan mengambil keputusan berdasarkan pertimbangan saran, atau mengikuti kata hati.
Pada dasarnya, mengambil keputusan dengan cara tersebut tidaklah salah, namun, cara – cara tersebut bukanlah proses perhitungan yang matang, lebih buruknya, keputusan yang dipilih melalui cara tersebut justru memungkinkan memiliki resiko yang fatal. Oleh karena itu, terdapat satu metode dalam pengambilan keputusan yang bisa Anda terapkan agar keputusan yang Anda pilih tepat. Metode tersebut yaitu Decision Tree.
Lalu, apa itu Decision Tree? Berikut ini akan kita bahas tentang pengertian, contoh dan kelebihannya.
Pengertian Decision Tree
Decision Tree atau sering juga disebut pohon keputusan merupakan metode pengklasifikasian menggunakan struktur pohon. Pohon keputusan dimulai dari satu node atau simpul lalu node tersebut akan bercabang – cabang yang mana cabang tersebut menyatakan berbagai pilihan. Cabang – cabang tersebut nantinya akan memiliki cabang – cabang baru lainnya sehingga akan menghasilkan bentuk akhir yang menyerupai pohon. Oleh karena bentuk dan strukturnya yang menyerupai pohon dengan banyak cabang, metode tersebut disebut dengan “Tree”.
Decision Tree adalah salah satu metode pengklasifikasian paling populer karena metode ini tergolong mudah dalam penggunaannya. Dalam metode ini, Anda bisa menyusun beberapa pilihan sekaligus menyelidiki berbagai kemungkinan – kemungkinan hasil dari pilihan – pilihan tersebut. Selain pilihan dan kemungkinan, dengan metode ini Anda juga bisa memperoleh kemungkinan resiko dan juga kelebihan – kelebihan dari setiap pilihan yang tersedia. Metode ini bisa digunakan dalam pengambilan keputusan baik yang bersifat informal maupun keputusan sederhana.
Terdapat tiga elemen dalam metode pohon keputusan ini, yaitu:
-
Root node atau akar
Elemen ini berisi keputusan besar atau tujuan akhir yang ingin dicapai
-
Branches atau ranting
Berisi berbagai pilihan tindakan
-
Leaf node atau daun
Berisi kemungkinan hasil dari setiap tindakan. Leaf node umumnya memiliki bentuk persegi dan lingkaran. Keduanya menunjukkan hal yang berbeda. Leaf node dengan bentuk persegi biasanya menunjukkan keputusan yang akan diambil, sedangkan leaf node dengan bentuk lingkaran menunjukkan hasil yang tidak pasti.
Contoh Penerapan Decision Tree
Contoh Decision Tree sering dipakai dan diterapkan oleh seorang data analyst saat melakukan analisis prediktif. Metode ini juga menjadi salah satu alat yang populer digunakan untuk mengkategorikan data dalam machine learning dan AI.
Menerapkan metode Decision Tree juga membantu Anda dalam desain perangkat lunak, perencanaan produk baru hingga keputusan bisnis secara umum. Selain itu, metode ini juga bisa Anda gunakan dalam menentukan keputusan yang bersifat pribadi.
Contoh penerapan metode pohon keputusan yang lebih rinci namun menggunakan contoh kasus yang sangat sederhana, yaitu dalam pengambilan keputusan untuk membeli makanan di luar kelas saat Anda mengikuti sebuah kelas dan Anda belum sarapan di pagi hari, namun belum memasuki jam makan siang.
Keputusan akhir yang ingin dicapai yaitu makan yang ditempatkan di root node, kemudian dihubungkan dengan branches yang berisi pilihan konsekuensi tindakan, yaitu kelaparan dan tertinggal materi kelas.
Lalu, dihubungkan lagi dengan branches yang berisi hasil dari tindakan, yaitu kelaparan jika tidak makan, dan kenyang jika membeli makan namun dengan resiko tertinggal materi. Itulah sedikit contoh singkat tentang penggunaan metode pohon keputusan dalam pengambilan keputusan.
Contoh lain dari penerapan metode pohon keputusan ini, antara lain:
-
Memberi penilaian terhadap peluang pertumbuhan prospektif
Metode ini sering diterapkan dalam evaluasi peluang pertumbuhan yang prospektif bagi sebuah bisnis. Data yang digunakan dalam pohon keputusan dapat berupa data penjualan historis yang dapat mempengaruhi strategi bisnis dalam perkembangan dan pertumbuhannya.
-
Menemukan calon klien
Penerapan lain dari metode ini yaitu menemukan calon klien. Dalam penerapan metode pohon keputusan untuk menemukan calon klien, data yang digunakan adalah data demografis. Penerapan metode ini, dapat membantu membuat keputusan yang tepat mengenai sasaran pasar yang merupakan fokus bisnis.
-
Sebagai alat pendukung di beberapa bidang
sering diterapkan oleh pemberi pinjaman dalam menilai kemungkinan peminjam atau nasabah gagal membayar pinjaman dengan menggunakan data historis masa lalu klien. Penerapan metode ini juga membantu pemberi pinjaman dalam mengevaluasi kelayakan kredit atau pinjaman pada pelanggan atau peminjam sekaligus membantu mencegah kerugian.
Kelebihan
Metode Decision Tree analysis sering digunakan oleh profesional maupun pribadi dalam membantu pengambilan keputusan karena memiliki beberapa kelebihan. Kelebihan tersebut, antara lain:
-
Mudah dibaca dan ditafsirkan
Salah satu keuntungan dari metode pohon keputusan yang membuatnya sering digunakan dalam membantu pengambilan keputusan adalah output yang mudah dibaca dan di interpretasikan meskipun tanpa pengetahuan tentang statistik sekalipun.
-
Menawarkan kejelasan
Keuntungan berikutnya dari metode ini adalah gambaran yang jelas tentang pilihan, tujuan, resiko, dan keuntungan dari setiap pilihan yang akan Anda ambil. Dengan kejelasan tersebut, Anda bisa menentukan pilihan tindakan yang memiliki kemungkinan sukses paling tinggi.
-
Sederhana
Membuat pohon keputusan untuk membantu menentukan pilihan pada dasarnya tidak membutuhkan terlalu banyak data. Anda hanya perlu memberikan pertimbangan – pertimbangan untuk dimasukkan ke dalam ranting pohon keputusan untuk membantu menentukan pilihan.
-
Minim biaya
Menggunakan metode pohon keputusan ini tidak perlu mengeluarkan biaya dalam penerapannya.
Kekurangan
Selain keuntungan yang membuat metode pohon keputusan ini banyak dipilih oleh para profesional dalam membantu mengambil keputusan, metode ini juga memiliki kekurangan, antara lain:
-
Sifat yang tidak stabil
Perubahan kecil yang terjadi pada data di pohon keputusan dapat menghasilkan perubahan yang besar dan menyampaikan hasil yang berbeda.
-
Kurang efektif terhadap hasil dari variabel kontinu
Penggunaan metode ini, kurang efektif dalam menentukan pilihan ketika tujuan akhir dari pilihan tersebut merupakan hasil dari variabel kontinu karena pohon keputusan akan lebih mudah kehilangan informasi saat mengklasifikasikan variabel menjadi beberapa kategori.
-
Bisa menjadi sangat kompleks
Proses penilaian kemungkinan bisa menjadi sangat kompleks jika terdapat banyak nilai yang tidak pasti.
Itulah pembahasan mengenai Decision Tree yang disampaikan mulai dari pengertian, contoh dari penerapan metode ini, dan juga kelebihan serta kekurangan menggunakan metode ini dalam membantu pengambilan keputusan.
Yuk Ambil Kelas Struktur Data
Kini kamu bisa menikmati kelas kursus struktur data yang tersedia di course-net. Selain itu kamu bisa menikmati promo terbaru setiap bulannya hanya di Course-Net.
