UNIKOM

“Penerapan Decision Tree untuk Pengambilan Keputusan dalam Machine Learning”

Pendahuluan
Dalam era big data, pengambilan keputusan berbasis data menjadi salah satu elemen penting di berbagai bidang, seperti bisnis, kesehatan, pendidikan, hingga teknologi. Analisis data yang efektif memungkinkan organisasi untuk membuat keputusan yang lebih cerdas, tepat, dan berbasis fakta. Salah satu teknik yang banyak digunakan dalam machine learning untuk mendukung proses pengambilan keputusan adalah decision tree. Decision tree merupakan algoritma yang sederhana namun sangat efektif dalam menganalisis data. Dengan struktur menyerupai pohon keputusan, algoritma ini memecah data menjadi cabang-cabang berdasarkan atribut atau fitur tertentu hingga menghasilkan keputusan akhir. Dalam pengaplikasiannya, decision tree digunakan untuk berbagai keperluan, seperti klasifikasi, prediksi, dan analisis regresi. Pohon keputusan banyak diterapkan dalam berbagai bidang , seperti kesehatan, pemasaran, pendidikan, hingga sistem rekomendasi.
Artikel ini bertujuan untuk menjelaskan konsep dasar decision tree, cara kerjanya, serta kelebihan dan kekurangannya. Selain itu, akan dibahas pula penerapannya dalam dunia nyata untuk membantu pembaca memahami mengapa algoritma ini menjadi salah satu pilihan utama dalam analisis data dan pengambilan keputusan berbasis teknologi.

Konsep Dasar Decision Tree
Decision tree merupakan algoritma berbasis pembelajaran terarah (supervised learning) yang digunakan untuk membuat keputusan atau prediksi. Algoritma ini dirancang untuk melakukan pengambilan keputusan dengan cara membagi data secara berulang hingga mencapai hasil yang jelas atau homogen. Dalam pohon keputusan, setiap simpul merepresentasikan atribut, cabang merepresentasikan aturan, dan simpul daun menunjukkan hasil atau keputusan. Misalnya, dalam memutuskan apakah seseorang layak menerima pinjaman bank, atribut seperti usia, penghasilan, dan riwayat kredit dapat digunakan sebagai simpul utama. Pohon ini akan membagi data berdasarkan atribut tersebut hingga mencapai keputusan akhir, seperti “layak” atau “tidak layak”.

Pohon keputusan ini dibangun berdasarkan data pelatihan (training data), yang kemudian digunakan untuk memprediksi data baru. Struktur pohon pada algoritma ini terdiri dari:
• Node akar (root node): Node akar adalah simpul awal dalam sebuah decision tree. Node ini merupakan titik di mana pohon keputusan mulai menganalisis data. Node akar biasanya dipilih berdasarkan atribut yang paling signifikan, yaitu atribut yang memiliki pengaruh terbesar dalam membagi data menjadi kelompok-kelompok yang lebih terorganisir.
• Node cabang (branch nodes): Node cabang adalah simpul-simpul di dalam decision tree yang berfungsi untuk memecah data berdasarkan atribut tertentu. Node cabang adalah bagian penting dari proses analisis dalam pohon keputusan, karena mereka menentukan bagaimana data dari satu simpul dipisahkan menjadi dua atau lebih kelompok berdasarkan aturan tertentu.
• Node daun (leaf nodes): Node daun adalah simpul terakhir di dalam pohon. Node ini tidak lagi memiliki cabang, karena telah mencapai hasil akhir yang merepresentasikan keputusan atau prediksi. Setiap node daun biasanya berisi nilai keluaran akhir, seperti label kelas untuk klasifikasi atau nilai tertentu untuk regresi.

Proses ini dilakukan secara berulang hingga tidak ada lagi atribut yang dapat digunakan untuk membagi data atau kriteria tertentu terpenuhi, seperti jumlah maksimum level pohon (maximum depth) atau jumlah minimum data dalam simpul (minimum samples split).

Cara Kerja Decision Tree
Decision tree bekerja dengan membagi data menjadi subset yang lebih kecil berdasarkan atribut yang paling relevan untuk memisahkan data, hingga mencapai keputusan akhir. Proses ini dilakukan secara berulang-ulang, sehingga membentuk struktur pohon dengan simpul (node) yang mewakili atribut dan cabang (branch) yang mengarah pada keputusan berikutnya. Berikut langkah-langkah kerjanya:

  1. Pemilihan Atribut Terbaik (Splitting): Pada langkah pertama, pohon dimulai dari simpul akar (root node). Di sini, algoritma memilih atribut yang paling relevan untuk membagi data. Pemilihan atribut ini dilakukan berdasarkan kriteria tertentu, seperti Information Gain atau Gini Index, yang mengukur seberapa baik atribut tersebut dapat memisahkan data ke dalam kelompok yang lebih homogen.
    • Information Gain: Mengukur penurunan ketidakpastian dalam dataset setelah pemisahan berdasarkan atribut. Semakin tinggi information gain, semakin baik atribut tersebut dalam memisahkan data.
    • Gini Index: Mengukur ketidakmurnian data. Nilai Gini yang lebih rendah menunjukkan pemisahan yang lebih baik antara kelas data.
  2. Memisahkan data: Setelah memilih atribut terbaik, data dibagi menjadi dua atau lebih subset berdasarkan nilai dari atribut tersebut. Setiap subset ini kemudian akan dianalisis lebih lanjut.
  3. Proses rekursif: Setelah data dibagi, langkah selanjutnya adalah menganalisis setiap subset secara rekursif. Proses ini akan terus berlanjut, dengan pohon keputusan memecah data berdasarkan atribut lain yang relevan pada setiap node internal, hingga memenuhi salah satu kriteria berikut:
    • Tidak ada lagi atribut yang dapat digunakan untuk membagi data.
    • Semua data dalam subset tersebut sudah memiliki kelas yang sama.
    • Terdapat batasan kedalaman pohon yang sudah ditentukan sebelumnya (maximum depth).
    • Jumlah data dalam simpul sudah mencapai batas minimum yang ditentukan (minimum samples per leaf).
  4. Pembuatan Node Daun (Leaf Node): Ketika pembagian data sudah tidak dapat dilakukan lebih lanjut atau kondisi berhenti tercapai, proses akan berhenti, dan setiap cabang terakhir akan menghasilkan node daun. Node daun ini berisi keputusan akhir atau prediksi untuk data yang masuk.
    • Dalam klasifikasi, node daun akan berisi label kelas yang paling banyak muncul di subset tersebut.
    • Dalam regresi, node daun akan berisi nilai rata-rata atau prediksi numerik berdasarkan subset data.
  5. Pruning (Pemangkasan): Setelah pohon selesai dibangun, biasanya dilakukan proses pruning untuk menghindari overfitting. Overfitting terjadi ketika pohon terlalu kompleks dan menyesuaikan diri dengan data pelatihan, sehingga gagal memberikan hasil yang baik pada data yang belum terlihat. Pemangkasan menghapus cabang yang tidak terlalu penting atau yang tidak memberikan kontribusi signifikan pada keputusan akhir. Proses ini membantu menyederhanakan pohon dan meningkatkan generalisasi model.

Contoh aplikasinya adalah dalam klasifikasi produk. Jika kita memiliki data tentang produk (misalnya kategori, harga, dan rating pengguna), pohon keputusan dapat membantu memprediksi kategori pembeli yang paling sesuai untuk produk tersebut.

Kelebihan dan Kekurangan Decision Tree
Seperti algoritma lainnya, decision tree memiliki kelebihan yang membuatnya sangat berguna, tetapi juga memiliki kelemahan yang perlu dipertimbangkan.

Kelebihan:

  1. Mudah diinterpretasi:
    Hasil dari decision tree sangat intuitif dan mudah dipahami bahkan oleh non-ahli, karena menyerupai cara manusia membuat keputusan secara logis.
  2. Fleksibilitas:
    Algoritma ini dapat digunakan untuk data numerik maupun kategorikal, menjadikannya alat yang serbaguna.
  3. Cepat dalam pelatihan:
    Untuk dataset kecil hingga menengah, decision tree relatif cepat dalam membangun model.
  4. Tidak memerlukan banyak praproses data:
    Tidak seperti algoritma lain yang membutuhkan normalisasi atau scaling, decision tree dapat langsung digunakan pada data mentah.

Kekurangan:

  1. Rentan terhadap overfitting:
    Pohon yang terlalu kompleks cenderung “menghafal” data pelatihan, sehingga performanya buruk saat digunakan pada data baru.
  2. Sensitif terhadap perubahan data:
    Perubahan kecil pada dataset dapat menghasilkan struktur pohon yang sangat berbeda.
  3. Kurang efisien untuk dataset besar:
    Untuk data yang sangat besar, decision tree bisa menjadi tidak efisien, terutama jika ada banyak atribut yang saling berkaitan.
  4. Tidak optimal sendirian:
    Dalam kasus tertentu, algoritma ensemble seperti Random Forest atau Gradient Boosting memberikan hasil yang lebih akurat dibandingkan decision tree tunggal.

Penerapan Decision Tree di Berbagai Bidang

  1. Bidang Keuangan : Dalam dunia keuangan, decision tree sering digunakan untuk analisis risiko, penilaian kelayakan kredit, dan deteksi penipuan (fraud detection).
    • Penilaian Kelayakan Kredit: Decision tree dapat digunakan untuk menentukan apakah seseorang memenuhi syarat untuk mendapatkan pinjaman berdasarkan data seperti pendapatan, riwayat kredit, dan usia. Setiap atribut ini diolah untuk memisahkan pelanggan menjadi dua kategori: yang layak dan yang tidak layak untuk mendapatkan pinjaman.
    • Deteksi Penipuan: Dalam industri perbankan, decision tree dapat digunakan untuk mendeteksi aktivitas transaksi yang mencurigakan. Model dapat memeriksa pola transaksi, seperti lokasi, waktu, dan jumlah transaksi, untuk memprediksi apakah transaksi tersebut berisiko atau tidak.
  2. Bidang Kesehatan: Dalam bidang medis, decision tree digunakan untuk diagnosis penyakit, perencanaan pengobatan, dan prediksi kondisi kesehatan pasien.
    • Diagnosis Penyakit: Decision tree dapat membantu dokter dalam mendiagnosis penyakit dengan menganalisis gejala yang dilaporkan pasien dan hasil pemeriksaan medis. Sebagai contoh, decision tree dapat digunakan untuk memprediksi apakah seorang pasien menderita diabetes berdasarkan gejala seperti kadar gula darah, berat badan, dan usia.
    • Perencanaan Pengobatan: Berdasarkan data pasien, decision tree dapat memberikan rekomendasi pengobatan yang paling tepat. Misalnya, algoritma dapat memutuskan apakah pengobatan medis atau intervensi bedah lebih cocok untuk kondisi tertentu.
  3. Bidang Pemasaran dan Penjualan: Dalam pemasaran, decision tree dapat digunakan untuk analisis perilaku pelanggan, personalisasi produk, dan prediksi tingkat konversi.
    • Segmentasi Pelanggan: Decision tree dapat membantu dalam segmentasi pelanggan berdasarkan berbagai atribut seperti usia, pendapatan, lokasi, dan preferensi belanja. Hal ini memungkinkan perusahaan untuk menyesuaikan penawaran produk dan kampanye pemasaran dengan lebih efektif.
    • Prediksi Pembelian: Model decision tree dapat digunakan untuk memprediksi kemungkinan pelanggan membeli produk tertentu. Berdasarkan riwayat pembelian dan atribut pelanggan, model dapat menentukan kategori pelanggan yang cenderung membeli produk dan membantu merancang strategi penjualan yang lebih efektif.
  4. Bidang Pendidikan: Dalam sektor pendidikan, decision tree digunakan untuk analisis keberhasilan siswa, perencanaan kurikulum, dan deteksi potensi masalah dalam pembelajaran.
    • Prediksi Keberhasilan Siswa: Decision tree dapat digunakan untuk memprediksi apakah seorang siswa akan lulus atau tidak berdasarkan data historis seperti nilai ujian, tingkat absensi, dan keterlibatan dalam kegiatan ekstrakurikuler. Hal ini memungkinkan guru atau pihak sekolah untuk memberikan intervensi dini bagi siswa yang berisiko gagal.
    • Perencanaan Kurikulum: Berdasarkan analisis data hasil ujian dan keterampilan yang diperlukan, decision tree dapat membantu pendidik dalam merancang kurikulum yang lebih efektif, serta menyesuaikan metode pengajaran dengan kebutuhan siswa.
  5. Bidang E-Commerce: Di dunia e-commerce, decision tree banyak digunakan untuk personalisasi pengalaman belanja dan rekomendasi produk.
    • Rekomendasi Produk: Decision tree dapat menganalisis data pembelian pelanggan untuk memberikan rekomendasi produk yang relevan. Berdasarkan preferensi belanja, perilaku pencarian, dan riwayat pembelian, model dapat merekomendasikan produk yang kemungkinan besar akan menarik bagi pelanggan.
    • Penentuan Harga Dinamis: E-commerce juga menggunakan decision tree untuk menentukan harga optimal berdasarkan faktor-faktor seperti permintaan pasar, harga pesaing, dan perilaku konsumen.
  6. Bidang Sumber Daya Manusia (HR): Decision tree digunakan untuk seleksi dan rekrutmen karyawan, penilaian kinerja, dan perencanaan pengembangan karir.
    • Seleksi Karyawan: Dalam proses rekrutmen, decision tree dapat membantu HR dalam memilih kandidat yang paling cocok berdasarkan kriteria seperti pengalaman kerja, keterampilan, dan pendidikan. Algoritma ini dapat membantu memprediksi seberapa besar kemungkinan kandidat untuk sukses dalam peran tertentu.
    • Penilaian Kinerja Karyawan: Decision tree juga digunakan untuk mengevaluasi kinerja karyawan berdasarkan berbagai faktor, seperti pencapaian target, penilaian rekan kerja, dan tingkat keterlibatan. Berdasarkan data ini, manajer dapat membuat keputusan terkait promosi atau peningkatan kinerja.
  7. Bidang Transportasi dan Logistik: Dalam sektor transportasi, decision tree digunakan untuk rute pengiriman yang optimal, perencanaan inventaris, dan analisis permintaan.
    • Pengiriman Barang: Decision tree digunakan untuk merencanakan pengiriman barang secara efisien. Algoritma dapat menganalisis faktor-faktor seperti waktu pengiriman, biaya, dan rute terbaik untuk mengoptimalkan jalur distribusi dan mengurangi biaya operasional.
    • Prediksi Permintaan: Di bidang logistik, decision tree dapat digunakan untuk memprediksi permintaan barang berdasarkan data historis, musim, atau tren ekonomi. Dengan informasi ini, perusahaan dapat merencanakan inventaris dan produksi dengan lebih baik.
  8. Bidang Lingkungan: Di sektor lingkungan, decision tree dapat digunakan untuk pemantauan kualitas udara, deteksi polusi, dan analisis perubahan iklim.
    • Pemantauan Kualitas Udara: Decision tree dapat membantu dalam analisis data kualitas udara berdasarkan berbagai parameter seperti suhu, kelembapan, dan tingkat polusi. Dengan analisis ini, kita bisa menentukan area-area yang membutuhkan perhatian lebih dalam hal kebijakan lingkungan.
    • Analisis Perubahan Iklim: Decision tree dapat digunakan untuk memprediksi dampak perubahan iklim terhadap lingkungan. Misalnya, dengan menganalisis data cuaca, suhu, dan tingkat emisi, decision tree dapat memberikan proyeksi tentang dampak perubahan iklim pada ekosistem dan sumber daya alam.

Kesimpulan
Decision tree adalah salah satu algoritma dalam machine learning yang sangat efektif dan banyak digunakan dalam proses pengambilan keputusan berbasis data. Dengan struktur yang intuitif dan mudah dipahami, algoritma ini memungkinkan pembagian data secara logis dan sistematis, sehingga menghasilkan keputusan atau prediksi yang akurat. Kelebihan utama dari decision tree adalah kemampuannya untuk menangani data numerik dan kategorikal dengan cara yang sederhana, serta memudahkan interpretasi hasil analisis.

Namun, seperti halnya algoritma lainnya, decision tree memiliki kekurangan, seperti potensi untuk mengalami overfitting pada data pelatihan dan ketidakstabilan jika ada perubahan kecil dalam data. Untuk mengatasi hal tersebut, teknik pruning dan algoritma ensemble seperti Random Forest dapat digunakan untuk meningkatkan kinerja dan akurasi model.

Penerapan decision tree sangat luas, mulai dari sektor keuangan, kesehatan, pemasaran, hingga pendidikan. Dengan kemampuan untuk membuat keputusan yang cepat dan berdasarkan data yang ada, decision tree tetap menjadi pilihan utama dalam banyak aplikasi dunia nyata. Keunggulannya dalam menyederhanakan analisis data yang kompleks menjadikannya alat yang tak ternilai dalam pengambilan keputusan berbasis teknologi.

Secara keseluruhan, meskipun ada beberapa tantangan yang perlu diatasi, decision tree tetap menjadi salah satu algoritma yang sangat berharga dalam machine learning, dan kemampuannya dalam memberikan hasil yang mudah dipahami menjadikannya pilihan yang sangat baik untuk berbagai macam aplikasi.

Referensi

  1. Quinlan, J. R. (1993). C4.5: Programs for Machine Learning. Morgan Kaufmann.
  2. Breiman, L., Friedman, J., Stone, C., & Olshen, R. (1984). Classification and Regression Trees.
  3. Han, J., Kamber, M., & Pei, J. (2011). Data Mining: Concepts and Techniques.
  4. Kotsiantis, S. B. (2013). Decision Trees: A Recent Overview.
  5. Scikit-learn Documentation (Python Library for Machine Learning)
  6. ResearchGate – Applications of Decision Trees