Dokumen tersebut membahas tentang metode decision tree untuk mengambil keputusan. Decision tree adalah pohon terarah yang menggambarkan proses pengambilan keputusan secara grafis dengan simpul yang merepresentasikan titik keputusan. Ada dua jenis utama decision tree yaitu classification tree untuk variabel kategorik dan regression tree untuk variabel kontinu. Tujuannya adalah memahami masalah dan memberikan kerangka berfikir sistematis. Metode ini didasarkan p

1. DECISION TREE
Prof. Dr. ENDANG WIRJATMI, M. Si
PEPI ZULVIA, S.Pd., M.Si

2. What is
Decision Tree?
Metode lain yang bisa digunakan untuk menyajikan
masalah keputusan adalah POHON KEPUTUSAN, yaitu
suatu pohon terarah yang menggambarkan suatu proses
keputusan secara grafis. Simpul-simpul (node)
menunjukkan titik-titik dimana
(1)salah satu keputusan harus diambil oleh pengambil
keputusan,
(2)pengambil keputusan dihadapkan dengan salah satu
keadaan/kejadian, atau
(3)prosesnya berakhir.

3. 2 Tipe Utama Decision Tree
Classification Tree
Tipe Yes/No
Regression Tree
Tipe Data Continuous
Variabel Decision atau Keputusan
bersifat Categorical, dimana
hasilnya adalah “Ya” atau “Tidak”
Hasil dari variabel outcome
bersifat Continue, artinya
bentuknya bisa berupa angka
seperti 123

4. Tujuan dan Asumsi Dasar Decision
Tree
Tujuan
• Memahami kasus dan seluruh aspek yang terkait
• Menggambarkan kerangka berfikir yang sistematis
• Menggambarkan struktur pengambilan keputusan yang dilakukan
decision maker sepanjang tahapan/urutan waktu termasuk seluruh
kemungkinan keputusan dan outcomes
Asumsi Dasar
 Decision maker hanya mengambil satu keputusan
 Setiap keputusan hanya mempunyai outcomes tertentu
 Semua proses menunjukkan tahapan waktu (time sequence)

5. Pemanfaatan Decision Tree

6. Kelebihan dan Kekurangan Decision Tree
Kelebihan Kekurangan
• Dapat menangani variabel yang
bersifat continue dan
categorical.
• Decision Tree dapat “meniru”
cara berfikir manusia, sehingga
membantu dalam pemahaman
data dan interpretasi yang baik
• Algoritmenya cepat dan dapat
menangani dataset yang besar,
dengan akurasi yang cukup
baik.
Dapat menjadi tidak stabil rentan
mengalami error pada klasifikasi
yang memiliki banyak kelas.

7. Basic Konsep

8. Bentuk Diagram
Keputusan

9. Contoh Bentuk Diagram Keputusan

10. Tahapan Decision Tree
01 02
03
04
Tahap Pertama
Definisikan dan rinci masalah
secarajelas
Tahap Kedua
Gambarkan struktur dari
pohon keputusan
Tahap Ketiga
Tentukan nilai
payoff dari setiap
kombinasi alternatif
kemungkinan
Tahap Keempat
Tentukan nilai peluang dari
seluruh kemungkinan dan k
eputusan.
Selesaikan masalah
dengan menghitung
Expected Monetary
Value (EMV)

11. Expected Monetary Value (EMV) :
Dasar Pengambilan Keputusan
Pengambilan Keputusan didasarkan pada nilai
ekonomi yang expected monetary value (EMV)
diharapkan tertinggi.
Secara matematis dapat ditulis :
EMV = Σ(probability xnilai payoff yg diharapkan)

12. Tiap jalur dalam pohon keputusan, yaitu tiap rangkaian
alternatif dan keputusan akan menghasilkan suatu nilai
payoff tertentu yang dituliskan di ujung tiap cabang pada
pohon keputusan. Dengan demikian untuk menentukan
pilihan diantara alternatif-alternatif yang ada, pertama-tama
harus ditentukan nilai payoff dari setiap alternatif
Penetapan Nilai PayOff

13. Contoh Kasus Decision Tree

14. Contoh Bentuk Pohon Keputusan

15. Contoh Bentuk Pohon Keputusan
Forcasting

16. Contoh Kasus: Kang Arwan dan Tanah Kosong
Definisi Masalah
Step 1
Untuk membuat
atau
menghasilkan
tanang kosong
menjadi
berdaya guna
List Alternatif
Step 2
1. Bangun
pabrik
besar
2. Bangun
pabrik kecil
3. Tidak
dibangun .
Ident. Outcome
Step 3
Pasar layak
atau tidak
layak serta list
payoff dari
masing-
masing
outcome.
Pilih Model
Step 4
Membuat
tabel
keputusan
dan pohon
keputusan

17. Pohon Keputusan

18. Tabel Keputusan
Alternatif
Kondisi
EMV
Pasar Layak
Pasar Tidak
Layak
Bangun Pabrik Besar 200.000 -180.000 200.000*0,5+(-180.000)*0,5 = 10.000
Bangun Pabrik Kecil 100.000 -20.000 100.000*0,5 + (-20.000)*0,5 = 40.000
Tidak Bangun 0 0 0*0,5 + 0*0,5 = 0
Probabilitas 0,5 0,5

19. Soal
1. Sebagai seorang pengusaha pabrik peralatan elektronik , Tuan X berminat untuk menambah jenis produk yang diproduksi.
Untuk maksud tersebut hingga saat ini terdapat dua pilihan. Pilihan pertama adalah produk A. Meskipun teknologi yang diperlukan
bagi pembuatan produk A tersebut belum tersedia, tetapi dia yakin bahwa staf enginering yang ada akan mampu menguasai
teknologi tersebut. Dengan pertimbangan gal tersebut maka dapat ditetapkan bahwa kemungkinan untuk berhasilnya usaha
tersebut adalah 0.5.
Produk yang kedua adalah produk B. Untuk produk ini tidak dibutuhkan teknologi baru, namun demikian dirasakan bahwa masih
adakemungkinan gagal yaitu sebesar 0.2.
Karena keterbatasan dana maka hanya satu macam produk saja yang dapat dibuat.
Produk A apabila berhasil membutuhakan biaya Rp.200 juta dan jika gagal Rp. 80 juta
Produk B apabila berhasil membutuhkan biaya Rp. 80 juta dan jika gagal Rp -2 juta.
Produk mana yang akan dipilih oleh Tuan X?
2. Suatu hari Pak Arif ingin memanfaatkan tanahnya yang luas untuk dibangun sebuah toko. Pak Arif mempunyai dua kondisi
pemasaran (tidak bagus dan bagus) dengan peluang 0.4 dan 0.6, serta rancangan untuk dibangun toko kecil, sedang, atau besar.
Namun, Pak Arif belum bisa memutuskan akan dibangun toko atau dibiarkan begitu saja. Berikut payoff dari kondisi pemasaran
jika dibangun atau tidak sebuah toko:
Kondisi pemasaran bagus
Ketika dibangun toko yang besar memiliki payoff sebesar 300.000, toko yang sedang memiliki payoff sebesar 200.000, sedangkan
dibangun toko yang kecil memiliki payoff sebesar 150.000. Jika tidak dibangun toko, maka pak Arif tidak memiliki payoff.
Kondisi pemasaran tidak bagus
Ketika dibangun toko yang besar memiliki payoff sebesar -240.000, toko yang sedang memiliki payoff sebesar -100.000
sedangkan dibangun toko yang kecil memiliki payoff sebesar -30.000. Jika tidak dibangun toko, maka pak Arif tidak memiliki payoff.
Dari permasalahan diatas buatlah tabel keputusan dan pohon keputusan dengan menggunakan metode EMV untuk Pak Arif untuk
mengambil suatu keputusan?

20. Thank you