Dalam artikel ini, kami membahas apa itu analisis pohon keputusan, memberikan detail tentang cara membuatnya untuk perusahaan Anda dan membuat daftar beberapa keuntungan dan kerugian utama menggunakan pendekatan pengambilan keputusan ini.

Apa itu analisis pohon keputusan?

Analisis pohon keputusan adalah grafik atau peta yang menampilkan hasil potensial dari serangkaian pilihan terkait. Ini memungkinkan organisasi atau individu untuk membandingkan berbagai faktor dan keputusan satu sama lain untuk mencapai hasil yang diinginkan. Grafik atau pohon yang membentuk analisis pohon keputusan biasanya dimulai dengan satu keputusan kunci dan kemudian bercabang ke arah pilihan atau hasil tambahan. Analisis ini dapat membantu organisasi menganalisis beberapa pilihan yang layak dan memilih hasil yang menguntungkan seluruh perusahaan.

Apa manfaat menggunakan pohon keputusan?

Ada beberapa manfaat yang terkait dengan penggunaan pohon keputusan dalam proses pengambilan keputusan. Manfaat paling penting dari penggunaan strategi ini adalah kemampuannya untuk membuat proses pengambilan keputusan organisasi menjadi lebih efisien. Organisasi dapat menggunakan strategi ini secara efektif ketika kontributor memiliki gagasan umum tentang keputusan kunci dan alternatifnya, serta hasil potensial dari berbagai cabang tersebut. Anda juga dapat menggunakannya dengan atau tanpa data terukur, yang menjadikannya pilihan ideal bagi perusahaan yang mungkin tidak memiliki kumpulan data relevan yang ekstensif untuk membantu mereka membuat keputusan yang tepat.

Cara membuat analisis pohon keputusan yang efektif

Sebagian besar pohon keputusan dimulai dengan satu keputusan kunci dan kemudian menyajikan cabang ke berbagai hasil yang dapat dibuat oleh satu keputusan. Anda dapat membuat analisis pohon keputusan secara manual di atas kertas atau dengan memanfaatkan program komputer untuk membantu pembuatan Anda, yang dapat sangat membantu jika pembuat keputusan terpisah bekerja di departemen yang berbeda.

Bagaimanapun Anda memilih untuk membuat analisis pohon keputusan, berikut adalah beberapa langkah umum untuk membuat analisis pohon keputusan yang efektif:

Mulailah dengan keputusan kunci

Langkah pertama menuju pembuatan analisis pohon keputusan adalah menyoroti keputusan kunci dan mewakilinya sebagai kotak di tengah pohon. Dari sana, Anda dapat membuat cabang yang mewakili berbagai keputusan penting yang dapat Anda buat terkait dengan keputusan kunci tersebut. Anda dapat memilih untuk menyertakan data dengan keputusan ini atau mengecualikannya jika Anda merasa data Anda tidak relevan atau jika Anda tidak memiliki data. Sangat penting untuk memberi label pada setiap cabang untuk meningkatkan kejelasan dan efektivitas tertinggi pohon Anda.

Tambahkan simpul peluang

Setiap cabang dari keputusan kunci dapat menghasilkan lebih banyak keputusan yang harus dibuat, hasil akhir atau kemungkinan yang tidak pasti. Jika hasil cabang tidak diketahui atau tidak pasti, pertimbangkan untuk menambahkan simpul peluang ke cabang ini. Di pohon keputusan, Anda dapat mewakili simpul peluang sebagai lingkaran dengan hasil potensial tambahan yang bercabang dari lingkaran itu. Ini membantu ketika Anda tidak tahu persis apa hasil dari keputusan tertentu.

Tetapkan simpul keputusan

Kemungkinan lain yang dapat berasal dari keputusan kunci Anda adalah kebutuhan akan keputusan tambahan. Anda dapat mewakili keputusan baru ini sebagai persegi, yang mirip dengan pemformatan untuk keputusan utama Anda, dengan kemungkinan solusi tambahan yang terkait dengan keputusan baru Anda. Pertimbangkan juga untuk menambahkan nilai numerik pada keputusan dan probabilitas ini untuk mengidentifikasi hasil dari setiap keputusan dengan lebih baik.

Terus kembangkan setiap simpul hingga Anda mencapai titik akhir

Langkah terakhir untuk menyelesaikan pohon keputusan Anda adalah terus menambahkan cabang ke setiap keputusan atau simpul peluang hingga mencapai titik akhir. Pengambil keputusan biasanya mewakili titik akhir sebagai segitiga untuk secara jelas menyoroti ujung cabang. Setiap segitiga sering kali memiliki nilai yang diprioritaskan agar para pengambil keputusan dapat membuat pilihan yang terinformasi dengan baik.

Keuntungan dari analisis pohon keputusan

Meskipun ada banyak alat pengambilan keputusan yang membantu organisasi membuat keputusan sehari-hari, pohon keputusan memiliki beberapa keuntungan penting. Beberapa keuntungan dan karakteristik utama dari analisis pohon keputusan meliputi:

• Dapat dimengerti
• Efektif dengan atau tanpa data keras
• Soroti proyek atau solusi yang paling sesuai
• Cepat dan mudah dibuat
• Memberikan kemampuan untuk menambahkan cabang baru ke pohon yang ada
• Memudahkan untuk mengevaluasi beberapa opsi
• Memfasilitasi penyelidikan yang lebih dalam dari keputusan potensial

Kekurangan dari analisis pohon keputusan

Untuk membuat pohon keputusan yang efektif, penting juga untuk memahami beberapa kelemahan umum dari proses pengambilan keputusan ini. Mengetahui batasan pohon keputusan dapat membantu Anda memutuskan alat pengambilan keputusan mana yang paling bermanfaat bagi perusahaan Anda.

Beberapa kelemahan umum dari pohon keputusan meliputi:

• Kemungkinan pohon yang terlalu rumit
• Variasi data berdampak negatif pada cabang keputusan
• Kesulitan menerapkan banyak keputusan atau keputusan organisasi besar
• Potensi bias tergantung pada pendapat pembuat keputusan
• Seringkali tidak cocok untuk kumpulan data yang besar
• Mudah membuat kesalahan saat melabeli klasifikasi cabang

Bagaimana saya bisa menghindari kerugian pohon keputusan?

Ada beberapa metode yang dapat Anda dan perusahaan Anda gunakan untuk membantu memastikan bahwa pohon keputusan Anda adalah alat yang efektif untuk organisasi Anda. Salah satu cara Anda dapat mencegah pohon yang terlalu rumit, misalnya, adalah menetapkan panjang maksimum cabang potensial dari keputusan kunci. Cara lain Anda dapat mencegah membuat terlalu banyak cabang adalah dengan membuat suara mayoritas pada nilai cabang baru. Hal ini memastikan bahwa sebagian besar orang menyetujui keputusan baru sambil mengurangi waktu yang diperlukan untuk mencapai keputusan dengan suara bulat. Anda juga dapat menghindari pohon yang tidak dapat dipahami dengan menggunakan metode yang disebut pemangkasan, yang memungkinkan Anda untuk menghapus cabang yang memiliki kepentingan atau nilai rendah.

Apa itu decision tree?

Decision tree adalah diagram alur yang menggambarkan hasil dari pilihan yang berbeda. Disebut decision tree karena pilihannya bercabang, membentuk struktur yang terlihat seperti pohon. Anda dapat membuat decision tree vertikal atau horizontal tergantung pada preferensi Anda. Membaca decision tree horizontal dari kiri ke kanan dan decision tree vertikal dari atas ke bawah.

Decision tree 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.”

Sebuah decision tree membutuhkan sedikit usaha untuk membuat dan memiliki beberapa manfaat. Hal ini memungkinkan Anda untuk memvisualisasikan hasil dari setiap pilihan dalam cara yang terorganisir. Anda dapat menggunakan decision tree ketika Anda memiliki tujuan tertentu, seperti menentukan apakah Anda harus menerima tawaran pekerjaan.

Decision tree 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 decision tree untuk menganalisis laba atas investasi.

Cara membuat decision tree

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

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.

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.

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. Dalam contoh, 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.

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.

Tips 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 templat. 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. Decision tree 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 decision tree saat Anda dapat memprediksi jawabannya dengan aman.