decision tree

Decision tree adalah salah satu metode klasifikasi yang paling populer karena mudah untuk diinterpretasi oleh manusia. Decision tree adalah model prediksi menggunakan struktur pohon atau struktur berhirarki. Konsep dari decision tree adalah mengubah data menjadi pohon keputusan dan aturan-aturan keputusan. Manfaat utama dari penggunaan decision tree adalah kemampuannya untuk mem-break down proses pengambilan keputusan yang kompleks menjadi lebih simpel sehingga pengambil keputusan akan lebih menginterpretasikan solusi dari permasalahan.

     

Kelebihan dari metode decision tree adalah:

·         Daerah pengambilan keputusan yang sbelumnya kompleks dan sangat global, dapat diubah menjadi lebih simpel dan spesifik.

·         Eliminasi perhitungan-perhitungan yang tidak diperlukan, karena ketika menggunakan metode decision tree maka sample diuji hanya berdasarkan criteria atau kelas tertentu.

·         Fleksibel untuk memilih features dari internal nodes yang berbeda, feature yang terpilih akan membedakan suatu criteria dibandingkan criteria yang lain dalam node yang sama. Kefleksibelan metode decision tree ini meningkatkan kualitas keputusan yang dihasilkan jika dibandingkan ketika menggunakan metode penghitungan satu tahap yang lebih konvensional.

·         Dalam analisis multivariat, dengan kriteria dan kelas yang jumlahnya sangat banyak, seorang penguji biasanya perlu untuk mengestimasikan baik itu distribusi dimensi tinggi ataupun parameter tertentu dari distribusi kelas tersebut. Metode decision tree dapat menghindari munculnya permasalahan ini dengan menggunakan criteria yang jumlahnya lebih sedikit pada setiap node internal tanpa banyak mengurangi kualitas keputusan yang dihasilkan.

Kekurangan metode decision tree, yaitu:

·      Terjadi overlap terutama ketika kelas-kelas dan criteria yang digunakan jumlahnya sangat banyak. Hal tersebut juga dapat menyebabkan meningkatnya waktu pengambilan keputusan dan jumlah memory yang diperlukan.

·      Pengakumulasian jumlah error dari setiap level dalam sebuah pohon keputusan yang besar.

·      Kesulitan dalam mendesain decision tree yang optimal. Hasil kualitas keputusan yang didapatkan dari metode decision tree sangat tergantung pada bagaimana pohon tersebut didesain.

Data: A set of data records (also called
examples, instances or cases) described by
 k attributes: A1, A2, … Ak.
 a class: Each example is labelled with a predefined
class.
 Goal: To learn a classification model from the
data that can be used to predict the classes
of new (future, or test) cases/instances.