Decision Tree: Jenis, Cara Membuat, Kelebihan & Kekurangan

Dalam menjalankan sebuah bisnis maupun organisasi, tentu muncul saat-saat untuk membuat keputusan. Salah satu cara untuk membuat keputusan adalah dengan menggunakan decision tree. Ada dua jenis yang bisa dipakai, yakni classification tree dan regression tree. Agar lebih paham, simak penjelasan mengenai tahapan pembuatan model decision tree, jenis-jenis, hingga kelebihan dan kekurangannya yang akan dijelaskan secara lengkap di bawah ini!

Tahapan Membuat Model Decision Tree

Sebelum menggunakan decision tree sebagai metode pengambilan keputusan, Anda tentu harus memahami bagaimana tahapan membuatnya. Langkah pertama yang bisa Anda lakukan saat ingin membuat decision tree adalah dengan menciptakan berbagai alternatif atau pilihan keputusan yang bisa diambil.

Agar alternatif tersebut tidak seperti pilihan yang tanpa pertimbangan, ada baiknya jika diberi beberapa rangkaian perjalanan bila mengambil dari salah satu keputusan yang ada. Selain itu, bisa ditambahkan juga data keuangan perusahaan atau organisasi agar dapat memberi gambaran lebih spesifik terkait sumber daya yang dimiliki.

Tahap berikutnya, Anda bisa menganalisis masing-masing risiko dan konsekuensi dari berbagai pilihan keputusan yang ada. Selanjutnya, cobalah metode kebalikannya. Artinya, Anda bisa mencoba melaksanakan rangkaian perjalanan B terlebih dahulu untuk memperoleh jawaban terkait poin sebelumnya, yakni A. Cara ini memang tidak berlaku bagi setiap kasus.

Hal yang tak boleh luput saat membuat decision tree adalah dengan memperhatikan kalkulasi waktu. Selain uang, waktu tentu merupakan harta yang berharga bagi Anda. Di sisi lain, buat juga kemungkinan-kemungkinan yang akan terjadi di luar kendali perusahaan maupun organisasi, misalnya bencana alam.

Tipe Decision Tree

Setelah mengetahui proses pembuatan decision tree dan apa saja yang harus terkandung di dalamnya, pahami juga bahwa pohon keputusan ini dibagi dalam dua kelompok. Dua tipe tersebut adalah classification tree dan regression tree. Bagaimana penjelasan lengkap mengenai keduanya? Simak selengkapnya berikut ini!

1. Classification Tree

Tipe decision tree yang pertama diberi nama dengan classification tree. Sesuai dengan namanya, pohon keputusan ini berisi kelompok-kelompok yang menjadi alternatif bagi perusahaan maupun organisasi untuk mengambil langkah. Akan tetapi, langkah pengambilannya dilakukan dengan cara mengeliminasi faktor-faktor yang lebih dahulu gugur atau tidak menjadi opsi bagi pihak perusahaan maupun organisasi. Tipe yang satu ini juga disebut sebagai tipe yes or no.

2. Regression Tree

Tipe decision tree berikutnya adalah regression tree yang banyak digunakan untuk memprediksi kemungkinan tertentu, baik dalam bisnis maupun perkembangan suhu. Berbeda dari pohon keputusan sebelumnya yang cenderung cocok untuk pemecahan masalah terkait kasus-kasus klasifikasi, pohon keputusan ini digunakan ketika variabel responsnya kontinyu atau berlanjut, misalnya seperti harga saham.

Kelebihan Decision Tree

Saat menggunakan decision tree sebagai alat pengambilan keputusan bagi perusahaan maupun organisasi, tentu ada kelebihan yang membuat pohon keputusan ini dipakai. Kelebihan tersebut bisa dilihat dari kemudahan pembuatannya. Selain itu, jika ada opsi yang lebih baik, ini juga dapat dengan mudah dimasukkan dalam rangkaian pohon keputusan. Di sisi lain, penggunaan decision tree juga bisa dipadukan dengan beberapa metode pengambilan keputusan lainnya agar dapat menghasilkan keputusan final yang matang.

Kelemahan Decision Tree

Di balik kelebihan dari decision tree, terdapat kelemahan yang membuat pohon keputusan ini tidak mudah untuk diterapkan bagi semua lini. Misalnya, dalam kasus-kasus kompleks, tentu decision tree yang dibangun akan lebih banyak dan dalam, sehingga membuat gambar pohonnya terlalu membingungkan. Saat mengalami hal-hal seperti ini, perusahaan atau organisasi bisa menggunakan influence diagram yang fokus pada pengambilan keputusan, mulai dari tujuan utama hingga masukan yang diterima.

Kesimpulan

Decision tree adalah salah satu cara atau alat yang digunakan perusahaan atau organisasi untuk mengambil keputusan dengan cara meletakkan beberapa alternatif, rangkaian perjalanan, data keuangan, risiko yang mungkin terjadi, perhitungan waktu, faktor eksternal yang berpengaruh, hingga penggunaan metode pembalikan. Pohon keputusan ini banyak digunakan karena mudah dipakai dan digabungkan dengan metode lainnya. Meski demikian, decision tree bisa menjadi terlalu kompleks dan sulit dipahami untuk kasus-kasus tertentu yang rumit.

Kini, Anda sudah paham apa itu decision tree, cara membuatnya, jenis, dan kelebihan serta kekurangannya. Dalam pengambilan keputusan, perusahaan atau organisasi tentu harus bergantung pada data yang dimiliki. Agar pemahaman Anda tentang data lebih baik lagi, ikuti kelas data science dari Algoritma Data Science School.

Tersedia berbagai macam kelas sesuai kebutuhan dan kemampuan Anda saat ini. Ingin mengambil kelas individu maupun korporat, semuanya bisa di Algoritma Data Science School! Kurikulumnya juga telah mendapat sertifikasi resmi dari RStudio, sehingga dijamin berkualitas dan terpercaya. Tunggu apa lagi? Yuk, daftar sekarang!

Refensi:

• towardsdatascience - Decision Trees in Machine Learning (Diakses pada 18 Juli 2022)
• Lucidchart - What is a Decision Tree Diagram (Diakses pada 18 Juli 2022)
• o’reilly - Decision tree learning pros and cons (Diakses pada 18 Juli 2022)
• Harvard Business Review - Decision Trees for Decision Making (Diakses pada 18 Juli 2022)
• Digital Vidya - A Beginner’s Guide to Classification & Regression Trees (Diakses pada 18 Juli 2022)