Blog Jagoan Hosting | Tutorial Website & Web Hosting Indonesia

Metode Decision Trees untuk Perusahaan Teknologi, Berikut Penjelasannya

Seiring dengan pesatnya pertumbuhan data yang sangat banyak, beragam, dan cepat maka muncullah kebutuhan untuk mendapatkan suatu informasi dari data tersebut. Perkembangan teknologi yang canggih dalam hal pengumpulan dan pengolahan data juga mendukung supaya bisa mendapatkan insight dari data tersebut.

Salah satu cara untuk mendapatkan informasi atau pola dari kumpulan data tersebut adalah menggunakan teknik-teknik dalam data mining. Terdapat beberapa teknik dalam data mining untuk menggali insight dan salah satunya adalah klasfikasi. Klasifikasi berhubungan erat dengan prediksi kategori label kelas dan menggolongkan data.

Salah satu penerapan metode klasifikasi dalam dunia data science yaitu ketika suatu provider hosting indonesia ingin mengklasifikasikan apakah email yang masuk termasuk spam atau bukan. Email yang masuk bisa digolongkan menjadi dua label yaitu ‘spam’ sebagai label pertama dan ‘bukan spam’ sebagai label kedua. Beberapa algoritma yang dapat digunakan untuk melakukan prediksi terhadap kasus tersebut diantaranya adalah regresi logistik dan analisis diskriminan. Namun, kedua analisis tersebut sering terkendala dengan asumsi yang melandasinya. Untuk mengatasi hal tersebut, kita bisa menggunakan metode alternatif lainnya yaitu decision trees maupun random forest. 

Secara garis besar, terdapat dua jenis prediktif model yaitu klasifikasi dan prediksi. Model klasfikasi bertujuan untuk mengelompokkan objek ke dalam satu kelompok yang memiliki karakteristik yang sama. Terdapat dua jenis model klasifikasi yaitu:

(1) model klasfikasi yang mempunyai target variabel dan

(2) tidak mempunyai target variabel. model klasifikasi yang mempunyai target variabel dapat dituliskan dalam bentuk model matematis 

                          y = f(x)

sedangkan model klasifikasi tanpa target variabel yaitu

                             f(x)

Pada model klasifikasi pertama menggunakan data sebelumnya (menggunakan data training) untuk melakukan klasifikasi. Sedangkan model klasifikasi kedua hanya menggunakan variabel-variabel input untuk melakukan klasifikasi (tidak menggunakan data training). Salah satu algoritma yang termasuk pada model pertama adalah Decision Tree.

Decision Trees adalah salah satu algoritma yang paling mudah dipahami untuk klasifikasi objek. Algoritma ini termasuk dalam supervised learning (menggunakan data training). Decision trees membagi data menjadi himpunan bagian berdasarkan variabel input. Decision trees adalah jenis diagram alir yang membantu dalam proses pengambilan keputusan. Berikut merupakan salah satu contoh diagram alir decision tree tentang profitable customer pada suatu provider hosting indonesia.

Decision tree menggunakan strukur pohon berhierarki. Konsep dari metode ini adalah mengubah data menjadi pohon keputusan dan aturan-aturan keputusan. Manfaat dari penggunaan metode ini adalah kemampuannya memecah proses pengambilan keputusan yang kompleks menjadi lebih sederhana sehingga pengambilan keputusan lebih mudah dipahami dan lebih mudah di interpetasi. Kualitas dari suatu hasil decision trees tergantung dari bagaimana pohon tersebut didesain. Metode lain yang bisa digunakan untuk melakukan klasifikasi yaitu Random Forest yang merupakan pengembangan dari decision tree.

Add comment

Hanya Dengan 12.000/bln, Website Kamu Bisa 5x Lebih Cepat!!

Mau Dong!

+ +