pexels scott webb 213727 scaled
pexels scott webb 213727 scaled

Jelaskan Langkah-Langkah Dalam Membuat Pohon Keputusan.?

Posted on

Pohon keputusan adalah alat yang populer untuk menganalisis data. Mereka dapat membantu Anda membuat keputusan yang lebih baik dengan mengidentifikasi hasil yang paling mungkin dari pilihan yang berbeda. Dalam artikel ini, kami akan menjelaskan langkah-langkah yang terlibat dalam membuat pohon keputusan, dan menunjukkan cara menggunakannya untuk membuat keputusan yang lebih baik.

Apa itu Pohon Keputusan?

Sebuah pohon keputusan adalah alat grafis yang digunakan untuk membuat keputusan. Ini paling sering digunakan dalam bisnis, tetapi juga dapat ditemukan di banyak bidang, seperti pemasaran dan perawatan kesehatan. Saat bekerja dengan pohon keputusan, Anda mulai dengan membuat daftar opsi atau pilihan yang memungkinkan. Kemudian, Anda membuat cabang untuk setiap opsi, dan mengisi detail untuk setiap cabang.

Langkah terakhir adalah mengevaluasi opsi dan memilih yang terbaik. Pohon keputusan bisa sangat membantu ketika harus membuat keputusan yang sulit. Dengan menjelaskan cara kerjanya, kami dapat membantu Anda menggunakannya secara lebih efektif dalam kehidupan dan pekerjaan Anda sendiri.

Cara Membuat Pohon Keputusan

Saat membuat keputusan, seringkali membantu untuk memecah masalah menjadi bagian-bagian yang lebih kecil dan kemudian membuat keputusan berdasarkan bagian-bagian yang lebih kecil itu. Di sinilah pohon keputusan berguna.

Pohon keputusan adalah cara visual untuk mengatur informasi untuk membantu Anda membuat keputusan. Prosesnya dimulai dengan bertanya pada diri sendiri beberapa pertanyaan tentang masalah yang dihadapi. Setelah Anda memiliki pemahaman yang baik tentang situasinya, Anda dapat mulai membuat pohon keputusan.

Pada intinya, pohon keputusan hanyalah serangkaian cabang dengan node di setiap titik yang mewakili satu keputusan yang mungkin. Setiap node memiliki dua cabang – satu untuk keputusan ya/tidak dan satu lagi untuk pilihan yang lebih rumit. Saat Anda membuat keputusan, Anda harus mengunjungi kembali simpul akar dan memperbarui simpul yang sesuai.

Ada dua jenis utama pohon keputusan – biner dan multi-cabang. Pohon biner digunakan untuk keputusan ya/tidak, sedangkan pohon multi-cabang lebih baik untuk membuat pilihan yang melibatkan lebih dari dua opsi.

Untuk membuat pohon keputusan biner, mulailah dengan menyusun daftar semua opsi yang terlibat dalam masalah. Setelah Anda memiliki daftar itu, cukup tarik dua garis di antara setiap opsi dan beri label ya atau tidak. Ini adalah simpul akar Anda.

Berbagai Jenis Pohon Keputusan

Ada beberapa jenis pohon keputusan yang dapat digunakan dalam bisnis. Berikut ini adalah daftar masing-masing jenis dan manfaat spesifiknya.

  1. CART (Classical Association Rule Tree): Jenis pohon keputusan ini paling baik digunakan ketika Anda memiliki data kategorikal dan Anda ingin menemukan pilihan terbaik atau paling mungkin untuk setiap kategori. Pohon ini juga bagus untuk menemukan subset informasi.
  2. C4.5 (Pohon Klasifikasi Berkelanjutan): Pohon-pohon ini paling baik digunakan ketika Anda memiliki data kontinu dan Anda ingin menemukan solusi optimal untuk masalah tertentu. Pohon ini juga bagus untuk menemukan pola dalam data.
  3. PERT (Projected Efficient Search Tree): Pohon ini paling baik digunakan ketika Anda memiliki masalah nonlinier dan Anda tidak tahu berapa banyak solusi yang ada. PERT juga dapat membantu untuk memecahkan masalah optimasi.

Memilih Jenis Pohon Keputusan yang Tepat untuk Masalah Anda

Memilih jenis pohon keputusan yang tepat untuk masalah Anda bisa menjadi tugas yang menakutkan. Ada banyak jenis pohon keputusan dan masing-masing memiliki kelebihan dan kekurangannya sendiri. Di sini kami memberikan gambaran singkat tentang jenis pohon keputusan yang paling umum, propertinya, dan bagaimana memilih yang terbaik untuk masalah spesifik Anda.

Jenis pohon keputusan yang paling umum adalah pohon keputusan biner. Pohon ini didasarkan pada dua pilihan, ya atau tidak. Pohon keputusan biner terdiri dari simpul akar, yang memiliki dua cabang, satu untuk ya dan satu untuk tidak. Setiap cabang di pohon terhubung ke salah satu simpul anak, yang juga memiliki dua cabang. Node akar memutuskan cabang mana yang akan diikuti. Gambar berikut memberikan contoh pohon keputusan biner:

Dalam contoh ini, simpul akar memiliki dua cabang: satu untuk ya dan satu untuk tidak. Cabang pertama terhubung ke Node 1, yang memiliki dua anak: Node 2a dan Node 2b. Node 2a memiliki cabang ya dan tidak ada cabang, sedangkan Node 2b hanya memiliki cabang tidak. Cabang kedua terhubung ke Node 3, yang juga memiliki dua anak: Node 3a dan Node 3b. Node 3a memiliki cabang ayes dan tidak ada cabang, sedangkan Node 3b hanya memiliki cabang tidak. Node terakhir di pohon adalah node daun, yang hanya memiliki satu anak, Node 2c.

Pohon keputusan biner baik untuk masalah sederhana di mana ada dua kemungkinan hasil. Mungkin sulit untuk memutuskan jalan mana yang harus diambil ketika ada lebih dari dua opsi, atau ketika opsi memiliki implikasi yang berbeda.

Jenis pohon keputusan yang paling umum berikutnya adalah algoritma pohon keputusan. Pohon ini didasarkan pada seperangkat aturan yang menentukan cabang mana yang harus diikuti. Ada beberapa algoritma yang berbeda, tetapi yang paling sederhana adalah algoritma CART (Classification and Regression Tree). Gambar berikut memberikan contoh pohon keputusan CART:

Dalam contoh ini, algoritma pohon keputusan telah menentukan bahwa Node 2a harus diklasifikasikan sebagai node ya karena memiliki node daun yang berisi nilai yes. Node lain di pohon tidak relevan karena tidak mengandung data apa pun yang dapat membantu membuat keputusan tentang Node 2a.

Algoritme pohon keputusan baik untuk masalah dengan banyak hasil atau untuk masalah di mana Anda perlu membuat banyak keputusan tentang berbagai aspek masalah. Mungkin sulit untuk menentukan aturan mana yang akan digunakan, dan bisa memakan waktu lama untuk melakukan perhitungan yang diperlukan untuk membuat pohon keputusan.

Jenis pohon keputusan ketiga yang paling umum adalah pohon keputusan multinomial. Pohon ini didasarkan pada serangkaian probabilitas. Setiap simpul di pohon terhubung ke satu atau lebih simpul anak, yang masing-masing memiliki probabilitas yang terkait dengannya. Gambar berikut memberikan contoh pohon keputusan multinomial:

Dalam contoh ini, simpul akar memiliki dua anak: Node 1a dan Node 1b. Node 1a memiliki probabilitas 50% menjadi node ya, sedangkan Node 1b memiliki probabilitas 50% menjadi node tidak. Node lain di pohon tidak relevan karena mereka tidak memiliki data yang dapat membantu membuat keputusan tentang Node 1a atau Node 1b.

Pohon keputusan multinomial baik untuk masalah dengan banyak hasil atau untuk masalah di mana Anda perlu membuat banyak keputusan tentang berbagai aspek masalah. Mereka bisa sulit digunakan karena Anda perlu tahu cara menghitung probabilitas, dan mereka bisa memakan waktu lama untuk dibuat.

Jenis pohon keputusan keempat yang paling umum adalah algoritma Pohon Keputusan Hutan Acak. Pohon ini didasarkan pada kumpulan Pohon Keputusan. Setiap Pohon Keputusan dilatih pada subset data, dan pohon terbaik dipilih untuk digunakan dalam pohon keputusan secara keseluruhan. Gambar berikut memberikan contoh Pohon Keputusan Hutan Acak:

Dalam contoh ini, Pohon Keputusan Hutan Acak telah dilatih pada kumpulan data dan telah menentukan bahwa Node 2a harus diklasifikasikan sebagai node ya. Node lain di pohon tidak relevan karena mereka tidak memiliki data yang dapat membantu membuat keputusan tentang Node 2a.

Pohon Keputusan Hutan Acak bagus untuk masalah dengan banyak hasil atau untuk masalah di mana Anda perlu membuat banyak keputusan tentang berbagai aspek masalah. Mereka bisa sulit digunakan karena Anda perlu tahu cara membuat Pohon Keputusan, dan mereka bisa memakan waktu lama untuk membuatnya.

Jenis pohon keputusan kelima yang paling umum adalah algoritma Gradient Boosting Decision Tree. Pohon ini didasarkan pada seperangkat aturan yang menentukan cabang mana yang harus diikuti. Aturan disesuaikan saat data dianalisis, hingga hasil terbaik tercapai. Gambar berikut memberikan contoh Pohon Keputusan Peningkat Gradien:

Dalam contoh ini, Pohon Keputusan Peningkat Gradien telah menentukan bahwa Node 2a harus diklasifikasikan sebagai node ya. Node lain di pohon tidak relevan karena mereka tidak memiliki data yang dapat membantu membuat keputusan tentang Node 2a.

Pohon Keputusan Peningkat Gradien bagus untuk masalah dengan banyak hasil atau untuk masalah di mana Anda perlu membuat banyak keputusan tentang berbagai aspek masalah. Mereka bisa sulit digunakan karena Anda perlu tahu cara membuat Pohon Keputusan, dan mereka bisa memakan waktu lama untuk membuatnya.

Menggambar Pohon Keputusan

Ada beberapa langkah dalam membuat pohon keputusan, tetapi semuanya memiliki tujuan yang sama: untuk membantu Anda memutuskan tindakan mana yang terbaik.

Langkah-langkahnya adalah sebagai berikut:

  1. Putuskan apa yang ingin Anda capai.
  2. Identifikasi kemungkinan hasil dari keputusan Anda.
  3. Urutkan hasil menurut seberapa besar kemungkinannya.
  4. Pilih hasil yang paling mungkin untuk mencapai tujuan Anda.

Menggunakan Pohon Keputusan untuk Membuat Keputusan

Pengambilan keputusan bisa sangat melelahkan. Pohon keputusan dapat membantu Anda membuat keputusan dengan cara yang terorganisir dan sistematis. Langkah-langkah dalam menggunakan pohon keputusan adalah:

1) Tentukan masalah atau pertanyaan yang ingin Anda jawab.
2) brainstorming semua kemungkinan solusi untuk masalah tersebut.
3) memilih solusi terbaik berdasarkan kriteria Anda.
4) buat pohon keputusan untuk membantu Anda membuat pilihan.

Kesimpulan

Dalam bisnis, penting untuk menggunakan pohon keputusan sebagai cara untuk membuat keputusan yang lebih baik. Keputusan yang dibuat dengan menggunakan pohon keputusan bisa lebih efektif daripada yang tidak karena mereka memperhitungkan banyak faktor yang berbeda dan memungkinkan banyak jalur untuk mencapai hasil yang diinginkan. Dengan memahami langkah-langkah yang terlibat dalam membuat pohon keputusan, Anda akan dapat membuat pilihan yang lebih baik di masa depan dan meningkatkan peluang Anda untuk sukses.