Keuntungan & Kerugian Pohon Keputusan

Pohon keputusan adalah diagram yang mencoba untuk menampilkan berbagai hasil yang mungkin dan keputusan selanjutnya yang dibuat setelah keputusan awal. Misalnya, keputusan awal Anda mungkin apakah akan kuliah, dan pohon mungkin mencoba untuk tunjukkan berapa banyak waktu yang akan dihabiskan untuk melakukan berbagai aktivitas dan kekuatan penghasilan Anda berdasarkan keputusan. Ada beberapa pro dan kontra untuk menggunakan pohon keputusan.

Salah satu aspek yang paling berguna dari pohon keputusan adalah bahwa mereka memaksa Anda untuk mempertimbangkan sebanyak mungkin hasil keputusan yang dapat Anda pikirkan. Bisa berbahaya untuk membuat keputusan mendadak tanpa mempertimbangkan berbagai konsekuensi. Pohon keputusan dapat membantu Anda menimbang kemungkinan konsekuensi dari satu keputusan terhadap keputusan lainnya. Dalam beberapa kasus, ini bahkan dapat membantu Anda memperkirakan hasil keputusan yang diharapkan. Misalnya, jika Anda membuat perkiraan nilai dolar dari semua hasil dan probabilitas yang terkait dengan setiap hasil Anda dapat menggunakan angka-angka itu untuk menghitung keputusan awal mana yang akan menghasilkan hasil finansial rata-rata terbesar. Pohon keputusan menyediakan kerangka kerja untuk mempertimbangkan probabilitas dan hasil keputusan, yang dapat membantu Anda menganalisis keputusan untuk membuat keputusan yang paling tepat.

Kelemahan menggunakan pohon keputusan adalah bahwa hasil dari keputusan, keputusan selanjutnya dan hasil mungkin didasarkan terutama pada harapan. Ketika keputusan yang sebenarnya dibuat, hasil dan keputusan yang dihasilkan mungkin tidak sama dengan yang Anda rencanakan. Mungkin tidak mungkin untuk merencanakan semua kemungkinan yang dapat muncul sebagai akibat dari suatu keputusan. Ini dapat menyebabkan pohon keputusan yang tidak realistis yang dapat memandu Anda menuju keputusan yang buruk. Juga, kejadian tak terduga dapat mengubah keputusan dan mengubah hasil dalam pohon keputusan. Misalnya, jika Anda berharap orang tua Anda akan membayar setengah dari biaya kuliah Anda ketika memutuskan untuk pergi ke sekolah, tetapi nanti temukan bahwa Anda harus membayar semua uang sekolah Anda, hasil yang Anda harapkan akan sangat berbeda dari realitas.

Pohon keputusan relatif mudah dipahami ketika ada beberapa keputusan dan hasil yang termasuk dalam pohon. Pohon besar yang mencakup lusinan simpul keputusan (tempat di mana keputusan baru dibuat) dapat berbelit-belit dan mungkin memiliki nilai terbatas. Semakin banyak keputusan yang ada di pohon, semakin tidak akurat hasil yang diharapkan. Misalnya, jika Anda membuat pohon yang memetakan keputusan untuk melanjutkan ke perguruan tinggi, Anda mungkin tidak akan dapat memprediksi peluang secara akurat. bahwa Anda akan menghasilkan lebih dari $ 100.000 dalam sepuluh tahun, tetapi Anda mungkin dapat memperkirakan secara akurat kekuatan penghasilan Anda setelah Anda keluar dari Kampus.