Dalam dunia data mining, memahami dan memanfaatkan pola tersembunyi dalam data adalah kunci untuk pengambilan keputusan yang lebih baik. Salah satu algoritma klasifikasi yang paling intuitif dan kuat dalam data mining adalah Algoritma Decision Tree (Pohon Keputusan). Algoritma ini merepresentasikan serangkaian aturan keputusan dalam bentuk struktur pohon, yang memungkinkan manusia untuk dengan mudah memahami alur penalaran di baliknya.
Apa Itu Algoritma Decision Tree?
Algoritma Decision Tree adalah model prediktif yang menggunakan struktur seperti pohon untuk memetakan observasi ke kesimpulan tentang sebuah target variabel. Setiap node dalam pohon merepresentasikan sebuah pengujian pada atribut (atau fitur) tertentu dari data. Setiap cabang dari node tersebut merepresentasikan hasil dari pengujian tersebut, dan setiap daun (leaf node) merepresentasikan sebuah label kelas atau nilai target.
Struktur pohon ini dimulai dari sebuah node akar (root node) yang merupakan atribut terbaik untuk memisahkan data. Dari node akar, akan ada cabang-cabang yang mengarah ke node internal (internal nodes). Node internal juga merupakan pengujian pada atribut, membagi data lebih lanjut berdasarkan nilai atribut tersebut. Proses ini berlanjut hingga mencapai node daun (leaf nodes), yang merupakan klasifikasi akhir dari data.
Bagaimana Cara Kerja Algoritma Decision Tree?
Proses pembentukan pohon keputusan melibatkan pemilihan atribut terbaik di setiap langkah untuk membagi data. Terdapat beberapa kriteria yang umum digunakan untuk menentukan atribut terbaik, di antaranya:
Information Gain: Mengukur penurunan entropi setelah data dibagi berdasarkan atribut tertentu. Atribut dengan Information Gain tertinggi dipilih sebagai pemecah.
Gini Impurity: Mengukur probabilitas kesalahan klasifikasi jika sebuah elemen dipilih secara acak dari dataset. Atribut yang meminimalkan Gini Impurity dipilih.
Entropy: Ukuran ketidakpastian dalam sekumpulan data. Algoritma bertujuan untuk mengurangi entropi seefisien mungkin.
Proses pembangunan pohon biasanya bersifat rekursif. Dimulai dari seluruh dataset di node akar, data dibagi berdasarkan atribut yang menghasilkan pemisahan terbaik. Proses ini diulang untuk setiap subset data yang dihasilkan, hingga kriteria penghentian terpenuhi, seperti:
Semua data dalam satu node memiliki kelas yang sama.
Tidak ada atribut yang tersisa untuk dibagi.
Ukuran pohon mencapai kedalaman maksimum yang ditentukan.
Jumlah data dalam satu node terlalu kecil untuk dibagi lebih lanjut.
Keunggulan Algoritma Decision Tree
Algoritma Decision Tree menawarkan sejumlah keunggulan yang membuatnya populer dalam praktik data mining:
Mudah Dipahami dan Diinterpretasikan: Struktur visualnya sangat mirip dengan alur pikir manusia, sehingga mudah dijelaskan kepada non-teknis sekalipun.
Membutuhkan Sedikit Pra-pemrosesan Data: Algoritma ini tidak memerlukan normalisasi data atau penanganan nilai yang hilang secara ekstensif, meskipun penanganan yang tepat tetap disarankan.
Mampu Menangani Data Kategorikal dan Numerik: Dapat digunakan pada berbagai jenis tipe data.
Mampu Menangani Masalah Multi-output: Dapat memprediksi beberapa output sekaligus.
Dapat Mengidentifikasi Atribut Penting: Dengan melihat atribut mana yang paling sering digunakan di dekat akar pohon, kita dapat mengidentifikasi fitur-fitur yang paling berpengaruh.
Kelemahan Algoritma Decision Tree
Meskipun memiliki banyak keunggulan, Algoritma Decision Tree juga memiliki beberapa kelemahan:
Rentang Terhadap Overfitting: Pohon yang terlalu dalam dapat menghafal data pelatihan (training data) dan berkinerja buruk pada data baru. Teknik seperti pruning (pemangkasan) diperlukan untuk mengatasinya.
Ketidakstabilan: Perubahan kecil pada data pelatihan dapat menghasilkan pohon yang sangat berbeda.
Bias Terhadap Atribut dengan Banyak Level: Algoritma yang menggunakan Information Gain cenderung memilih atribut dengan banyak nilai diskrit, yang mungkin bukan yang terbaik secara intrinsik.
Aplikasi dalam Data Mining
Algoritma Decision Tree banyak diterapkan dalam berbagai bidang data mining, termasuk:
Klasifikasi Pelanggan: Memprediksi apakah pelanggan akan membeli produk atau tidak.
Deteksi Penipuan: Mengidentifikasi transaksi kartu kredit yang mencurigakan.
Diagnosis Medis: Membantu dokter dalam mendiagnosis penyakit berdasarkan gejala pasien.
Analisis Risiko: Mengevaluasi kelayakan kredit seseorang.
Sistem Rekomendasi: Memberikan saran produk atau konten berdasarkan preferensi pengguna.
Secara keseluruhan, Algoritma Decision Tree adalah alat yang sangat berharga dalam gudang senjata seorang praktisi data mining. Kemampuannya untuk menghasilkan model yang dapat diinterpretasikan dan diterapkan pada berbagai jenis masalah menjadikannya algoritma fundamental yang patut dikuasai.