Cara Kerja Decision Tree dalam Analisis Data
Dalam dunia analisis data, Decision Tree merupakan salah satu metode yang populer karena kemampuannya menyederhanakan proses pengambilan keputusan berbasis data.
Metode ini digunakan dalam berbagai bidang, mulai dari bisnis, kesehatan, hingga teknologi informasi.
Artikel ini akan membahas secara ringkas namun komprehensif mengenai pengertian, struktur, dan cara kerja Decision Tree dalam konteks analisis data.
Pengertian Decision Tree
Decision Tree adalah model prediktif yang merepresentasikan keputusan dan kemungkinan konsekuensi dalam bentuk struktur pohon.
Model ini digunakan baik untuk klasifikasi maupun regresi, sehingga dikenal pula dengan sebutan Classification and Regression Tree (CART).
Dalam penggunaannya, Decision Tree sangat berguna dalam mengidentifikasi pola, membuat prediksi, dan menyusun strategi berbasis data historis.
Secara konseptual, Decision Tree bekerja dengan memecah dataset menjadi subset yang lebih kecil sambil mengembangkan struktur pohon yang bercabang.
Setiap cabang dalam pohon mewakili hasil dari suatu keputusan berdasarkan atribut tertentu, hingga akhirnya mencapai simpul daun (leaf node) yang memberikan hasil akhir atau keputusan.
Baca Juga: Sertifikasi Data Analyst
Struktur Decision Tree
Struktur dasar Decision Tree terdiri dari beberapa komponen utama:
- Root Node (Simpul Akar): Merupakan titik awal pohon yang berisi seluruh dataset dan dibagi berdasarkan atribut tertentu yang paling signifikan.
- Internal Node (Simpul Cabang): Titik-titik yang menunjukkan keputusan berdasarkan nilai dari atribut yang diuji.
- Leaf Node (Simpul Daun): Simpul akhir yang mewakili hasil atau output dari proses pengambilan keputusan.
- Branches (Cabang): Jalur yang menghubungkan simpul dan menunjukkan hasil dari suatu keputusan berdasarkan atribut.
Struktur ini membentuk representasi visual dari proses berpikir logis yang memudahkan pengguna dalam memahami alur pengambilan keputusan yang kompleks.
Cara Kerja Decision Tree
Cara kerja Decision Tree dimulai dengan memilih atribut terbaik sebagai root node.
Pemilihan ini biasanya didasarkan pada metrik seperti Gini Index, Entropy, atau Information Gain yang mengukur seberapa baik atribut dalam memisahkan data.
Langkah-langkah utama dalam membangun Decision Tree adalah:
- Pemilihan Atribut: Pilih atribut dengan nilai Information Gain tertinggi.
- Pembentukan Cabang: Buat cabang berdasarkan nilai atribut yang dipilih.
- Pembagian Dataset: Bagi dataset ke dalam subset berdasarkan cabang tersebut.
- Rekursi: Ulangi proses di atas untuk setiap subset hingga kondisi penghentian tercapai, seperti tidak ada lagi atribut yang bisa dibagi atau simpul telah homogen.
Model Decision Tree yang telah terbentuk kemudian dapat digunakan untuk memprediksi data baru dengan mengikuti jalur dari root hingga leaf node berdasarkan nilai atribut dari data tersebut.
Kesimpulan
Decision Tree merupakan alat yang powerful dan mudah dipahami dalam analisis data.
Dengan struktur yang logis dan visual, metode ini sangat cocok untuk digunakan dalam pengambilan keputusan berbasis data.
Memahami pengertian, struktur, dan cara kerjanya akan sangat membantu dalam mengoptimalkan analisis dan meningkatkan akurasi prediksi dalam berbagai konteks aplikasi.
