Decision Tree: Cara Mudah Membuat Model Prediksi yang Jelas
Pendahuluan
Dalam dunia analisis data dan machine learning, kita sering membutuhkan model yang tidak hanya akurat, tetapi juga mudah dipahami. Salah satu metode yang populer untuk tujuan ini adalah Decision Tree. Sesuai namanya, decision tree berbentuk seperti pohon, di mana setiap percabangan mewakili sebuah keputusan berdasarkan kondisi tertentu, hingga akhirnya menghasilkan sebuah prediksi.
Apa itu Decision Tree?
Decision Tree adalah algoritma yang digunakan untuk membuat model prediksi berdasarkan serangkaian aturan sederhana. Model ini bekerja dengan memecah data ke dalam kelompok-kelompok kecil menggunakan pertanyaan atau kondisi, hingga menghasilkan keputusan akhir.
Contoh sederhana:
Jika kita ingin memprediksi apakah seseorang akan membeli sepeda motor:
-
Apakah orang tersebut memiliki penghasilan tetap?
-
Jika ya, lihat apakah dia tinggal di kota besar.
-
Jika tidak, kemungkinan besar tidak membeli.
-
Dari contoh tersebut, kita bisa melihat bagaimana decision tree bekerja seperti proses berpikir manusia dalam mengambil keputusan.
Kelebihan Decision Tree
-
Mudah dipahami – hasil model berbentuk seperti diagram pohon yang jelas.
-
Tidak membutuhkan banyak perhitungan rumit – cocok bagi pemula.
-
Dapat menangani data kategorikal maupun numerik.
-
Cepat digunakan untuk membuat prediksi.
Kekurangan Decision Tree
-
Overfitting – pohon bisa menjadi terlalu kompleks jika tidak dikontrol.
-
Kurang stabil – perubahan kecil pada data dapat menghasilkan struktur pohon yang berbeda.
-
Kurang akurat untuk data yang sangat besar dibanding metode ensemble seperti Random Forest.
Contoh Penggunaan Decision Tree
-
Kesehatan: memprediksi apakah pasien berisiko terkena penyakit tertentu.
-
Pemasaran: memprediksi apakah pelanggan akan membeli produk baru.
-
Pendidikan: menilai apakah siswa berpotensi lulus ujian berdasarkan nilai ujian sebelumnya.
Kesimpulan
Decision Tree adalah salah satu metode paling intuitif dalam machine learning. Dengan pendekatan yang sederhana namun efektif, decision tree memungkinkan kita membangun model prediksi yang jelas, mudah dimengerti, dan dapat digunakan di berbagai bidang.
