Model: Tree

Algoritma Decision Tree (pohon keputusan) adalah metode pembelajaran mesin yang digunakan untuk membangun model prediktif berbasis aturan berhierarki yang memisahkan data ke dalam kelas atau nilai target yang berbeda. Pohon keputusan memetakan input ke output dengan cara membagi dataset menjadi subset yang lebih kecil berdasarkan aturan pembagian yang didefinisikan.

Cara Kerja Algoritma Tree:

• Pembentukan Pohon: Algoritma Decision Tree memulai dengan dataset lengkap dan mencari fitur yang paling informatif untuk membagi dataset menjadi subset yang lebih kecil. Fitur yang digunakan untuk membagi dataset dipilih berdasarkan metrik seperti Information Gain, Gini Index, atau Chi-Square.
• Pemilihan Aturan Pembagian: Setelah memilih fitur terbaik, pohon keputusan membagi dataset berdasarkan nilai fitur tersebut. Setiap cabang dari pohon mewakili kemungkinan nilai fitur yang berbeda dan setiap simpul internal mewakili aturan pembagian yang digunakan.
• Rekursif: Proses pembagian dataset berlanjut secara rekursif hingga mencapai kondisi berhenti yang ditentukan, seperti mencapai tingkat kedalaman maksimum atau memenuhi kriteria lain yang ditentukan sebelumnya.
• Pembentukan Daun: Ketika proses rekursif selesai, pohon keputusan akan memiliki daun-daun yang mewakili kelas atau nilai target yang berbeda. Setiap daun akan menghasilkan prediksi yang sesuai berdasarkan mayoritas kelas di subset data yang dikategorikan ke dalam daun tersebut.

Kelebihan Algoritma Tree:

• Interpretabilitas: Pohon keputusan memberikan interpretasi yang mudah dimengerti karena aturan pembagian dan logika pemilihan yang terlihat jelas.
• Toleransi terhadap Data Tidak Seimbang: Algoritma Decision Tree cenderung dapat menangani dataset yang tidak seimbang dengan baik, di mana jumlah sampel untuk setiap kelas berbeda secara signifikan.
• Mampu Menangani Data Non-Linier: Pohon keputusan tidak bergantung pada asumsi linearitas, sehingga dapat menangani hubungan non-linier antara fitur dan target.

Kekurangan Algoritma Tree:

• Kecenderungan Overfitting: Pohon keputusan memiliki kecenderungan untuk "menghafal" data pelatihan dan tidak umumnya menggeneralisasi dengan baik pada data baru. Hal ini dapat menyebabkan overfitting, di mana pohon terlalu rumit dan kinerjanya menurun pada data yang belum pernah dilihat sebelumnya.
• Ketidakstabilan: Pohon keputusan yang terlalu kompleks cenderung sangat sensitif terhadap perubahan kecil dalam data pelatihan. Hal ini dapat menyebabkan variasi yang tinggi dalam hasil prediksi ketika data baru diberikan.
• Keterbatasan Variabel Kontinu: Pohon keputusan bekerja dengan baik pada variabel diskrit atau kategorikal, tetapi mungkin tidak efektif dalam menangani variabel kontinu dengan baik tanpa pemrosesan tambahan.

Kapan Menggunakan Algoritma Tree: Algoritma Decision Tree cocok digunakan dalam beberapa situasi, seperti:

• Klasifikasi: Jika Anda ingin melakukan klasifikasi pada dataset yang memiliki fitur-fitur yang mudah diinterpretasikan, pohon keputusan dapat digunakan untuk membuat model klasifikasi yang efektif.

Pengambilan Keputusan: Decision tree berguna untuk membantu pengambilan keputusan berdasarkan aturan yang jelas dan mudah dimengerti.

• Analisis Faktor: Pohon keputusan dapat digunakan untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang paling penting atau mempengaruhi dalam dataset.
• Data yang Tidak Seimbang: Jika Anda memiliki dataset dengan distribusi kelas yang tidak seimbang, pohon keputusan dapat mengatasi masalah tersebut dengan baik.

Namun, algoritma Decision Tree mungkin tidak cocok untuk dataset dengan banyak fitur kontinu atau data yang sangat kompleks. Dalam kasus tersebut, teknik ensemble seperti Random Forest atau Gradient Boosting dapat memberikan hasil yang lebih baik.