Apakah Anda termasuk orang yang sulit menentukan atau mengambil keputusan bisnis? Kalau iya, maka decision tree adalah salah satu metode terbaik yang bisa dipilih. Metode ini mampu membantu Anda menentukan pilihan dan mengambil keputusan dengan mempertimbangkan berbagai pilihan dan risiko sekaligus. Alhasil, Anda dapat mengambil keputusan bisnis dengan pertimbangan yang matang. Lalu, seperti apa cara membuat decision tree? Apa pula manfaat dari membuat decision tree? Simak berikut ini ulasan lengkapnya!

Apa itu decision tree?

Dalam pengambilan keputusan bisnis, apakah Anda masih mengandalkan orang lain untuk menentukannya? Kalau iya, maka sudah saatnya Anda mengubah metode pengambilan keputusan dengan membuat decision tree. Decision tree adalah sebuah bagan yang mirip seperti pohon dengan ranting dan daun. Setiap ranting dan daun dalam bagan pohon mewakili pertimbangan yang bisa membantu Anda mengambil keputusan. 

Membuat decision tree artinya Anda harus memasukkan segala elemen penting yang jadi bagiannya, termasuk root node (akar), branches (ranting), dan leaf node (daun). Root node atau akar mewakili tujuan akhir atau keputusan besar yang ingin diambil. Branches atau ranting mewakili berbagai pilihan tindakan. Sedangkan, leaf node atau daun mewakili kemungkinan hasil atas setiap tindakan. Tiga elemen tersebut harus ada saat Anda membuat decision tree.

Keuntungan menggunakan decision tree

Keuntungan membuat decision tree tidak hanya memudahkan dalam pengambilan keputusan. Namun, ada pula sederet manfaat lain yang bisa Anda dapat. Berikut manfaat decision tree dalam pengambilan keputusan:

1. Efisiensi

Informasi yang disajikan oleh decision tree begitu mudah dipahami sehingga lebih cepat dianalisis dan membantu mengambil keputusan penting. Tak butuh waktu lama bagi Anda untuk dapat menentukan pilihan yang harus diambil.

2. Menawarkan kejelasan

Decision tree memberikan gambaran yang jelas tentang risiko, pilihan, tujuan, dan keuntungan untuk setiap pilihan yang Anda ambil. Dengan begitu, Anda bisa memetakan berbagai kemungkinan dan menentukan tindakan mana yang memiliki kemungkinan sukses tertinggi.

3. Sederhana

Membuat decision tree tidak butuh banyak data. Anda hanya perlu memasukkan pertimbangan-pertimbangan dalam ranting pohon untuk membantu menentukan pilihan. Jika memang ada kesenjangan data, Anda dapat mengidentifikasi mana yang perlu lebih banyak informasi.

4. Rendah biaya

Jika biasanya Anda membayar penasihat atau profesional dalam membantu menentukan keputusan, maka membuat decision tree adalah gratis alias tak perlu mengeluarkan biaya. Terlebih saat ini sudah banyak template decision tree yang tersedia, sehingga Anda bisa cepat menggunakannya.

5. Hemat waktu

Apabila keputusan yang akan Anda ambil tidak memerlukan banyak pertimbangan dan memikirkan probabilitas, maka decision tree bisa mempercepat prosesnya. Namun, jika keputusan yang diambil cukup rumit, decision tree tetap bisa membantu menyederhanakan alur berpikir dalam pengambilan keputusan ini. 

Contoh implementasi decision tree

Decision tree biasanya dipakai seorang data analyst untuk melakukan analisis prediktif. Metode ini juga menjadi alat populer untuk machine learning dan AI ketika digunakan untuk mengategorikan data atau klasifikasi ‘ya’ atau ‘tidak’. Selain itu, membuat decision tree juga bakal membantu Anda dalam hal perencanaan produk baru, desain perangkat lunak, hingga keputusan bisnis umum lainnya. Metode ini pun dapat Anda pakai untuk menentukan keputusan pribadi.

Cara membuat decision tree

Saat Anda akan membuat decision tree, maka ketahui cara serta tips pembuatannya. Berikut ini cara membuat decision tree beserta tips agar efektif.

1. Mulai dengan menulis keputusan

Di bagian kotak simpul akhir dari decision tree, masukkan keputusan yang ingin Anda buat. Misalnya, memutuskan membuat produk yang seratus persen baru atau memodifikasi produk lama yang sudah ada sebelumnya.

2. Masukkan pertimbangan pengambilan keputusan

Setelah ada keputusan akhir yang akan Anda ambil, gambar konektor atau garis hubung untuk membuat daftar opsi dan hubungkan ke simpul akar dengan cabang.

3. Pengujian

Ujilah setiap opsi yang harus Anda pertimbangkan dalam pengambilan keputusan ini. Misalnya dengan menanyakan, “Apakah lebih murah?”, “Apakah akan meningkatkan kepuasan pelanggan?”, atau “Apakah butuh tenaga ahli dan pelatihan?”

4. Buat daftar kesimpulan

Di akhir setiap aliran pertanyaan tadi, tulislah kesimpulan akhir. Anda juga dapat menuliskan risiko dalam kesimpulan dengan menunjukkan tingkat probabilitas, misalnya rendah, sedang, dan tinggi.

Kesimpulan 

Dapat disimpulkan bahwa decision tree adalah sebuah metode yang dapat membantu Anda menentukan keputusan secara lebih cepat dan efisien. Membuat decision tree termasuk mudah sebab sudah banyak template yang bisa Anda pakai. Namun, jika ingin mempelajari lebih jauh perihal decision tree dalam pengategorian data, Anda bisa mengikuti kelas Algoritma Data Science School. Ada banyak kelas tersedia yang bisa Anda pilih sesuai kebutuhan maupun level keahlian!