Halaman yang Anda Cari Tidak Tersedia
Halaman yang Anda Cari Tidak Tersedia
Decision tree adalah metode yang mempermudah pengambilan keputusan. Simak!
Decision tree adalah sebuah metode yang dapat membantu Sobat OCBC NISP dalam proses pengambilan keputusan.
Sesuai dengan sebutannya, metode decision tree diinterpretasikan melalui struktur seperti pohon.
Cabang-cabang dari struktur tersebut akan mewakili setiap langkah pengambilan keputusan hingga akhirnya mengarahkan kepada pilihan yang terbaik.
Dalam hal keuangan, metode ini akan membantu meminimalisasi risiko finansial. Yuk, simak selengkapnya di artikel berikut!
Decision tree adalah metode pemodelan prediktif dalam analisis data yang menggunakan struktur pohon.
Tujuan decision tree adalah untuk menggambarkan serta membuat keputusan berdasarkan serangkaian aturan dan kondisi.
Dikutip dari pengertian lainnya, decision tree juga disebut sebagai alat yang kuat dalam machine learning, dan dapat digunakan untuk memprediksi hasil berdasarkan serangkaian fitur atau variabel input.
Adapun manfaat-manfaat dari penerapan decision tree adalah sebagai berikut:
Decision tree memberikan representasi visual yang jelas dan mudah dimengerti.
Decision tree dapat digunakan untuk klasifikasi, di mana target variabelnya adalah kategori, dan regresi dengan target variabelnya merupakan nilai kontinu.
Decision tree membantu mengidentifikasi fitur atau variabel yang paling berpengaruh dalam membuat keputusan.
Decision tree dapat mengatasi missing values atau outliers karena tidak memerlukan asumsi tentang distribusi data.
Decision tree tidak terpengaruh oleh skala atau jenis transformasi pada data.
Berikut jenis-jenis dari decision tree, di antaranya yaitu:
Categorical variable decision tree adalah jenis yang digunakan ketika variabel target adalah variabel kategori.
Sebagai contoh, dalam decision tree, kategori yang digunakan dapat berupa "ya" atau "tidak".
Dalam konteks ini, kategori tersebut mengindikasikan bahwa setiap tahapan proses pengambilan keputusan akan jatuh ke salah satu kategori tersebut.
Baca juga: Tren Spill Barang Picu Sifat Konsumtif? Ini Cara Menghindarinya
Continuous variable decision tree adalah jenis yang digunakan ketika variabel target adalah variabel kontinu.
Sebagai contoh, jika pendapatan individu tidak diketahui, maka bisa diprediksi menggunakan informasi yang tersedia, seperti jenis pekerjaan, usia, atau variabel kontinu lainnya.
Setelah memahami metode decision tree, sekarang Sobat OCBC NISP dapat membuatnya baik secara manual maupun menggunakan komputer secara digital.
Ada beberapa perangkat lunak atau situs web yang menyediakan template decision tree, seperti Lucidchart, Smartdraw, dan Miro.
Dengan adanya pilihan template ini, pembuatan decision tree akan menjadi lebih mudah, dan pengguna hanya perlu memasukkan poin-poin yang relevan saja.
Adapun langkah-langkah manual untuk membuat decision tree adalah sebagai berikut:
Gambarlah sebuah kotak persegi panjang dan tuliskan pertanyaan, ide, atau keputusan yang ingin diambil.
Jika Sobat OCBC NISP ingin membuat decision tree horizontal, letakkan kotak persegi panjang di sebelah kiri halaman untuk memberikan ruang untuk garis-garis.
Sebaliknya, jika Sobat OCBC NISP ingin membuat decision tree vertikal, gambarlah kotak di bagian atas halaman dan lanjutkan ke bawah.
Sebagai contoh, jika ingin menentukan apakah harus meminta kenaikan upah lembur, Sobat OCBC NISP dapat menggambar sebuah kotak di bagian atas halaman dan menuliskan kalimat "Apakah saya harus meminta kenaikan upah lembur?".
Gambarlah garis-garis sebanyak yang diperlukan dari kotak untuk menentukan tindakan selanjutnya.
Mengacu pada contoh sebelumnya, Sobat OCBC NISP dapat menggambar dua cabang di bawah kotak persegi panjang, lalu beri label "Ya" dan "Tidak".
Kemudian, Sobat OCBC NISP bisa melanjutkan pembuatan decision tree sampai selesai mengeksplorasi semua kemungkinan hasil, agar dapat membuat keputusan yang tepat.
Setelah semua garis telah menemukan solusi, tetapkan nilai untuk setiap kemungkinan hasil. Nilai ini bisa berupa nilai abstrak atau angka spesifik yang relevan dengan jenis keputusan.
Adapun contoh decision tree adalah sebagai berikut:
1. Klasifikasi email sebagai "spam" atau "non-spam" berdasarkan atribut seperti subjek, pengirim, dan isi email.
2. Prediksi harga rumah berdasarkan atribut seperti lokasi, jumlah kamar tidur, luas tanah, dan tahun pembangunan.
Baca juga: 5 Tips Mengatur Keuangan saat Lebaran agar Tak Overspending
Sama seperti metode pengambilan keputusan lainnya, decision tree juga memiliki kelebihan dan kelemahan, di antaranya adalah:
Adapun kelebihan dari decision tree adalah sebagai berikut:
Mudah dipahami dan diinterpretasikan secara visual.
Dapat mengatasi data yang tidak lengkap dan outliers.
Mampu mengidentifikasi fitur penting dalam data.
Tidak memerlukan normalisasi data.
Cocok untuk klasifikasi dan regresi.
Adapun kekurangan dari decision tree adalah sebagai berikut:
Cenderung rentan terhadap overfitting, terutama jika pohon terlalu kompleks.
Tidak efisien dalam mengatasi data dengan banyak fitur.
Kehilangan informasi yang relevan saat variabel input memiliki banyak kategori.
Rentan terhadap perubahan data yang kecil.
Tidak dapat menangani ketergantungan non-linear antara variabel.
Dari pembahasan di atas, dapat disimpulkan bahwa decision tree adalah sebuah alat pengambil keputusan yang memiliki struktur mirip dengan pohon.
Dengan representasi visual yang mudah dimengerti, decision tree memungkinkan pemahaman lebih baik tentang hubungan antara variabel dan target.
Dalam berbagai bidang, seperti keuangan, kesehatan, atau bisnis, decision tree bertujuan untuk memprediksi dan membuat keputusan yang lebih baik.
Namun, perlu diingat bahwa keberhasilan penggunaan decision tree bergantung pada pemilihan variabel, pemrosesan data, dan penanganan overfitting dengan baik.
Jika tertarik belajar lebih lanjut seputar ekonomi, bisnis, dan keuangan, Sobat OCBC dapat langsung mengunjungi OCBC NISP, ya!
Baca juga: Apa itu Financial Fair Play? Ini Pengertian dan Regulasinya!
