Apa itu Algoritma Decision Tree dalam Machine Learning?

 

Salah satu metode pembelajaran mesin yang sangat populer, terutama dalam klasifikasi dan regresi, adalah algoritma pohon keputusan, yang bekerja dengan memecah dataset ke dalam subset yang lebih kecil berdasarkan karakteristiknya yang paling penting, dan kemudian membentuk sebuah pohon keputusan yang memberikan hasil prediktif. Dalam artikel ini, kami akan membahas apa itu Decision Tree dan bagaimana itu bekerja. Kami juga akan membahas manfaat dan kekurangan dari sistem ini.

Bagaimana Decision Tree Bekerja?

Decision Tree adalah representasi grafis dari kumpulan aturan keputusan yang diturunkan dari data. Pohon ini terdiri dari tiga komponen utama:

1. Node Akar (Root Node): Ini adalah node paling atas yang mewakili seluruh dataset dan berfungsi sebagai titik awal untuk membuat keputusan.
2. Node Internal (Internal Node): Setiap node internal mewakili fitur dalam dataset, dan setiap cabang dari node tersebut menunjukkan hasil dari suatu keputusan (biasanya berupa split berdasarkan nilai fitur).
3. Node Daun (Leaf Node): Node ini mewakili hasil akhir atau prediksi.

Algoritma Decision Tree bekerja dengan prinsip memecah dataset berdasarkan fitur yang memberikan informasi paling signifikan dalam memisahkan data menjadi dua atau lebih kelompok yang homogen. Ukuran homogenitas ini sering kali diukur menggunakan metrik seperti Entropy dan Gini Impurity (dijelaskan lebih lanjut nanti).

Langkah-langkah dalam Algoritma Decision Tree

1. Pemilihan Fitur Terbaik: Algoritma pertama-tama mencari fitur terbaik untuk melakukan split di dataset. Fitur terbaik ini dipilih berdasarkan bagaimana fitur tersebut mampu memisahkan dataset dengan baik. Pengukuran ini dilakukan menggunakan Information Gain (untuk algoritma berbasis entropy) atau Gini Impurity (untuk algoritma berbasis Gini).

2. Proses Pemisahan (Splitting): Setelah fitur terbaik dipilih, dataset akan dipecah berdasarkan nilai dari fitur tersebut. Misalnya, jika fitur adalah usia, data bisa dipecah menjadi dua cabang: "usia < 30" dan "usia ≥ 30".

3. Pembentukan Pohon: Proses pemilahan ini berlanjut hingga semua data masuk ke dalam node daun atau kondisi berhenti (misalnya batas kedalaman pohon atau jumlah minimal data dalam satu node) tercapai. Setiap node daun akan berisi label prediksi.

4. Pruning: Setelah pohon terbentuk, sering kali dilakukan proses pruning untuk mengurangi kompleksitas pohon dan menghindari overfitting. Overfitting terjadi saat pohon terlalu dalam dan menangkap noise dari data pelatihan, sehingga performa model memburuk pada data baru. Pruning menghapus cabang yang tidak signifikan.

Metode Pembagian: Information Gain dan Gini Impurity

Untuk memahami bagaimana pemilihan fitur terbaik dilakukan, kita harus melihat dua metrik utama yang digunakan dalam algoritma Decision Tree:

1. Information Gain (berdasarkan Entropy): Entropy mengukur ketidakpastian atau kekacauan dalam data. Tujuan dari pemecahan dataset adalah untuk mengurangi entropi sebanyak mungkin, yang disebut Information Gain. Semakin besar Information Gain, semakin baik fitur dalam memisahkan data.

   Rumus untuk entropy:

   $$Entropy(S) = -\sum p_i \log_2(p_i)$$

   Di mana $p_i$ adalah probabilitas dari suatu kelas.

2. Gini Impurity: Gini Impurity mengukur kemungkinan salah klasifikasi dari sebuah elemen yang dipilih secara acak. Jika kita ingin memecah dataset dengan cara yang meminimalkan ketidakmurnian Gini, maka fitur terbaik adalah yang memberikan Gini Impurity terkecil setelah pemisahan.

   Rumus untuk Gini Impurity:

   $$Gini(S) = 1 - \sum p_i^2$$

   Di mana $p_i$ adalah probabilitas dari kelas $i$.

Kelebihan Algoritma Decision Tree

1. Mudah Dipahami: Salah satu alasan mengapa Decision Tree sangat populer adalah karena pohon keputusan ini mudah dipahami dan diinterpretasikan. Bahkan, mereka dapat divisualisasikan, yang memungkinkan penggunanya untuk memahami bagaimana model membuat keputusan.

2. Tidak Membutuhkan Normalisasi Data: Tidak seperti algoritma lain seperti KNN atau SVM, Decision Tree tidak memerlukan normalisasi data, karena algoritma ini bekerja berdasarkan nilai absolut dari fitur.

3. Mendukung Data Kategori dan Numerik: Decision Tree bisa digunakan untuk dataset yang mengandung fitur numerik maupun kategori.

4. Cepat dan Efisien: Pohon keputusan biasanya cukup cepat untuk dibangun, terutama dalam kasus dataset kecil hingga menengah.

Kekurangan Algoritma Decision Tree

1. Overfitting: Salah satu kelemahan utama dari Decision Tree adalah kemampuannya untuk overfit pada data pelatihan, terutama jika pohon terlalu dalam. Inilah mengapa pruning sangat penting.

2. Tidak Stabil: Sedikit perubahan pada data bisa menghasilkan pohon yang sangat berbeda. Hal ini terjadi karena keputusan yang dibuat pada node awal memiliki pengaruh besar pada pohon secara keseluruhan.

3. Tidak Optimal untuk Semua Dataset: Meski bagus untuk dataset yang sederhana dan mudah dipisahkan, Decision Tree mungkin tidak memberikan hasil terbaik untuk data yang kompleks atau non-linear, di mana algoritma lain seperti Random Forest atau Neural Networks lebih unggul.

Penggunaan Algoritma Decision Tree di Dunia Nyata

Algoritma Decision Tree sering digunakan dalam berbagai aplikasi praktis, seperti:

1. Klasifikasi Kredit: Bank sering menggunakan Decision Tree untuk menilai apakah seorang nasabah layak mendapatkan pinjaman berdasarkan berbagai faktor seperti pendapatan, pekerjaan, dan histori kredit.

2. Diagnosis Medis: Dalam dunia kesehatan, Decision Tree dapat digunakan untuk membantu mendiagnosis penyakit berdasarkan gejala yang dialami pasien.

3. Sistem Rekomendasi: Beberapa sistem rekomendasi menggunakan Decision Tree untuk menentukan produk atau layanan yang paling sesuai dengan kebutuhan pengguna berdasarkan data historis.

Kesimpulan

Alat pembelajaran mesin yang kuat untuk regresi dan klasifikasi adalah Algoritma Decision Tree. Algoritma ini telah menjadi pilihan utama dalam banyak aplikasi karena struktur pohonnya yang mudah dipahami dan prosesnya yang intuitif. Namun, perlu diingat bahwa meskipun Decision Tree memiliki banyak keunggulan, ia juga rentan terhadap overfitting dan ketidakstabilan. Akibatnya, untuk meningkatkan kinerjanya, seringkali digunakan bersama dengan metode lain seperti Random Forest.