Decision Tree, Mengukur Payoff dan Risiko Tiap Alternatif Keputusan

Senin, 14 September 2009 16:30 WIB

(managementfile – Risk) – Decision Tree merupakan salah satu perangkat utama dalam melakukan pengambilan keputusan. Melalui decision tree, maka Anda dapat melakukan proses pengambilan keputusan secara terstruktur, dengan mempertimbangkan alternatif-alternatif keputusan dan hasil yang ada, dan mengkalkulasikan risiko dan payoff dari tiap alternatif keputusan yang diambil. Membuat Decision Tree Decision Tree diawali dengan pertanyaan yang ingin Anda peroleh jawabannya melalui decision tree. Gambar decision tree awal Anda di sebelah kiri kertas, bagian paling tengah. Selanjutnya, dari sini tarik garis ke kanan untuk tiap alternative solusi yang ada. Letakkan rentang garis jauh satu sama lain, supaya Anda dapat mengulik Decision Tree secara lebih mendalam. Pikirkan konsekuensi/hasil yang diperoleh dari memilih tiap cabang. Jika dari pengambilan suatu keputusan terdapat suatu ketidakpastian, maka gambar lingkaran. Sementara jika dari suatu keputusan menghasilkan keputusan yang lain, maka gambar kotak. Keputusan digambarkan melalui kotak, sementara hasil yang tak pasti digambarkan melalui lingkaran. Berikan deskripsi dari tiap cabang yang Anda buat, baik itu cabang keputusan, maupun ketidakpastian. Buatlah Decision Tree yang berisikan cabang-cabang kemungkinan keputusan yang akan diambil serta kemungkinan kondisi ketidakpastian yang dihadapi. Evaluasi kembali apakah ada kemungkinan peristiwa yang terlewatkan oleh Anda. Decision tree bisa dilakukan secara manual, namun saat ini sudah banyak software yang mendukung analisa decision tree. Ini sangat penting terutama jika kemungkinan yang terjadi banyak, sehingga lebih sulit dan memakan waktu jika harus menghitung satu persatu. Analisa dengan Decision Tree Setelah decision tree disusun, selanjutnya kita dapat melakukan analisa untuk mengetahui keputusan mana yang nilainya paling menguntungkan untuk kita. Bagaimana caranya? Langkah yang pertama kali harus Anda lakukan adalah menentukan value/payoff yang terjadi untuk tiap kemungkinan hasil yang ada. Ini membutuhkan judgement tersendiri, atau bisa juga diperkirakan berdasarkan data historis yang ada. Tadi, Anda sudah membuat cabang-cabang dari lingkaran, yang mengindikasikan ketidakpastian. Pada tiap cabang-cabang tersebut, tentukan probalititas terjadinya. Dalam tiap lingkaran, jumlah total probabilitasnya harus mencapai 100% atau 1. Biasanya, probabilitas ini dapat ditentukan berdasarkan data histories. Namun, jika tidak ada maka memerlukan judgement dari Anda. Setelah menentukan kemungkinan payoff dari tiap kemungkinan hasil, serta mengukur probabilitasnya, maka Anda akan dapat menentukan payoff dari opsi-opsi keputusan yang Anda ambil. Decision tree memang disusun dari kiri, ke kanan, namun dalam menghitung, maka dilakukan sebaliknya, dari kanan ke kiri. Selesaikan kalkulasi untuk tiap titik, memanfaatkan data-data dari probabilitas dan payoff. Payoff tidak hanya memperhitungkan keuntungan saja, melainkan juga biaya, sehingga decision tree sudah memasukkan unsur risiko di dalamnya. Contoh Decision Tree: Pada tiap opsi keputusan, ada beberapa kemungkinan yang bisa terjadi. Keputusan yang akan diambil adalah mengenai apakah perusahaan akan meluncurkan produk baru, atau konsolidasi saja? Opsi keputusannya adalah dua, yakni `produk baru` dan `konsolidasi`. Kemudian dari keputusan tersebut juga masing-masing melahirkan alternative keputusan-keputusan lainnya. Misalnya, pada keputusan `produk baru`, maka alternative yang ada adalah `pengembangan menyeluruh` dan `pengembangan cepat`. Selanjutnya pada masing-masing keputusan tersebut terdapat kemungkinan peristiwa hasil yang `bagus`, `moderat` dan `buruk`. Dari probabilitas dan payoff ketiganya, kemudian dihasilkan payoff untuk masing-masing keputusan `pengembangan menyeluruh’ dan `pengembangan cepat`. Tiap-tiap keputusan menghasilkan biaya dan risiko yang berbeda, sehingga kemudian kurangi biaya dari payoff, menghasilkan net payoff. Misalnya, payoff ‘pengembangan menyeluruh` setelah memperhitungkan kemungkinan `bagus`,`moderat` dan `buruk` adalah sebesar 420,400, namun kemudian ketika sudah memperhitungkan cost 150,000, net payoff menjadi 270,400. Payoff `pengembangan cepat` menghasilkan payoff yang lebih kecil dibandingkan `pengembangan menyeluruh` sehingga tidak diperhitungkan kembali. Setelah menghitung node lainnya, untuk keputusan konsolidasi diperoleh payoff sebesar $99,800. Sehingga, keputusan yang kemudian dipilih adalah yang memberikan payoff paling besar, yakni `produk baru`. Sehingga pada node terakhir, keputusan utama, maka payoff inilah yang Anda tuliskan. Melalui decision tree ini, maka kita dapat menganalisa keputusan mana yang memberikan keuntungan paling besar setelah mempertimbangkan faktor risiko yang ada pula. Decision tree memungkinkan kita untuk melihat berbagai kemungkinan yang terjadi dari tiap keputusan, payoff dan risiko yang ada, sehingga menjadikan kualitas keputusan menjadi semakin baik. foto: mindtools.com Rinella Putri/RP/mgf