Apa Itu Decision Tree, Kelebihan, Kekurangan, dan Jenis Jenis

Pada artikel ini akan membahas mengenai apa itu decision tree, silahkan simak artikel di bawah ini.

Apa Itu Decision Tree

Decision tree adalah struktur diagram yang digunakan untuk membuat keputusan atau prediksi. Diagram ini terdiri dari simpul-simpul yang mewakili keputusan atau pengujian pada atribut tertentu, cabang-cabang yang menunjukkan hasil dari keputusan tersebut, dan simpul daun yang menandakan hasil akhir atau prediksi. Simpul internal mewakili pengujian pada atribut, cabang menunjukkan hasil pengujian, dan simpul daun menandakan label kelas atau nilai kontinu.

Struktur Pohon Keputusan

Berikut ini adalah struktur dari decision tree yaitu : 

- Node Akar : Mewakili keseluruhan data dan keputusan awal yang perlu diambil.

- Node Internal : Mewakili keputusan atau pengujian pada atribut tertentu, dengan satu atau beberapa cabang yang keluar darinya.

- Cabang : Menunjukkan hasil dari sebuah keputusan atau pengujian, yang mengarah ke simpul berikutnya.

- Node Daun : Menandakan keputusan atau prediksi akhir, di mana tidak ada pemisahan lebih lanjut.

Manfaat Decision Tree

Berikut ini adalah manfaat penerapan decision tree yaitu : 

- Memberikan representasi visual yang jelas dan mudah dimengerti.

- Dapat digunakan untuk klasifikasi dengan target variabel kategori, serta regresi dengan target variabel nilai kontinu.

- Membantu mengidentifikasi fitur atau variabel yang paling berpengaruh dalam pengambilan keputusan.

- Dapat mengatasi missing values atau outliers tanpa memerlukan asumsi tentang distribusi data.

- Tidak terpengaruh oleh skala atau jenis transformasi data.

Kelebihan Decision Tree

Berikut ini adalah kelebihan dari decision tree yaitu : 

- Fleksibilitas dalam penggunaan untuk tugas klasifikasi dan regresi, serta cocok untuk berbagai jenis data seperti data diskrit, kontinu, dan kategorikal.

- Mudah dipahami oleh orang tanpa latar belakang analitis, karena prosesnya mirip dengan cara manusia membuat keputusan.

- Sifat hierarki mempermudah analisis untuk melihat atribut mana yang paling penting..

- Membantu analis mempertimbangkan semua kemungkinan solusi untuk menyelesaikan masalah.

- Memerlukan sedikit data cleaning dibandingkan dengan algoritma lain.

Kekurangan Decision Tree

- Rentan terhadap overfitting, terutama jika pohon terlalu kompleks.

- Kurang efisien dalam mengatasi data dengan banyak fitur.

- Dapat kehilangan informasi relevan ketika variabel input memiliki banyak kategori.

- Rentan terhadap perubahan kecil dalam data.

- Tidak dapat menangani ketergantungan non-linear antara variabel.

Jenis-Jenis Decision Tree

Berikut ini adalah jenis-jenis decision tree yaitu : 

- Categorical Variable Decision Tree

Digunakan ketika variabel target adalah kategori. Misalnya, kategori dalam decision tree bisa berupa "ya" atau "tidak."

- Continuous Variable Decision Tree

Digunakan ketika variabel target adalah nilai kontinu. Misalnya, pendapatan individu dapat diprediksi berdasarkan informasi seperti jenis pekerjaan, usia, atau variabel kontinu lainnya.

Contoh Penerapan dari Decision Tree

Decision tree sering digunakan dalam kehidupan sehari-hari untuk pengambilan keputusan sederhana maupun kompleks di berbagai sektor, termasuk teknologi, kesehatan, dan keuangan. Beberapa contohnya adalah: 

- Unit gawat darurat menggunakan decision tree untuk menentukan prioritas penanganan pasien berdasarkan usia, gejala, tingkat keparahan, dan faktor terkait lainnya. 

- Sistem telepon otomatis memandu pengguna ke fasilitas yang dibutuhkan, misalnya, untuk layanan A, tekan nomor 1. 

- Perusahaan menggunakan decision tree untuk menentukan target anggaran iklan berdasarkan data demografis yang menunjukkan kemungkinan besar produk dibeli pelanggan. 

- Bank menggunakan data historis untuk memprediksi peluang nasabah akan gagal bayar.

Jika kalian ingin membuat website, aplikasi mobile atau dekstop, manajemen sosial media, atau desain ui ux silahkan kunjungi website kami di https://www.softindopp.com/.