Apa Itu Decision Trees? Pengertian, Manfaat, dan Contoh

Pernah nggak Warga Bimbingan bingung gimana cara buat keputusan yang tepat di tengah banyak pilihan? 

Misalnya, ketika kamu harus memutuskan strategi marketing yang paling efektif atau memilih model prediksi terbaik untuk analisis data? Nah, disinilah decision trees bisa jadi solusinya! 

Bayangin aja, keputusan sulit jadi lebih mudah karena semua kemungkinan disusun rapi dalam bentuk cabang-cabang pohon kayak petunjuk arah, tapi buat data kamu. 

Yuk, bahas lebih lanjut apa itu Decision Trees, manfaatnya, dan gimana penerapannya bisa bantu kamu buat keputusan yang lebih cerdas dan cepat!

Apa Itu Decision Trees?

Decision trees adalah metode dalam machine learning yang digunakan untuk membuat keputusan atau prediksi berdasarkan serangkaian aturan yang disusun seperti cabang-cabang pohon. 

Ibaratnya, setiap titik cabang adalah pertanyaan, dan cabangnya adalah pilihan jawaban yang mengarah ke keputusan berikutnya. 

Proses ini terus berlanjut hingga kamu mencapai hasil akhirnya, yang bisa berupa kategori atau nilai. 

Struktur visual ini sangat memudahkan dalam memahami bagaimana sebuah keputusan dibuat, karena setiap langkah terlihat jelas.

Cara kerja decision trees mirip seperti proses berpikir manusia ketika harus membuat keputusan penting. 

Misalnya, jika kamu ingin tahu apakah suatu pelanggan akan membeli produkmu atau tidak, decision tree bisa membantu dengan membagi pertanyaan.

Seperti "Apakah pelanggan ini sering belanja?" atau "Apakah mereka pernah membeli produk sejenis?" hingga akhirnya memberikan prediksi berdasarkan pola data yang ada. 

Sederhana tapi powerful, terutama untuk membantu analisis data yang kompleks!

Mengapa Perlu Menggunakan Decision Trees?

Kenapa sih Warga Bimbingan perlu menggunakan decision trees dalam analisis data atau pengambilan keputusan? 

Gampangnya, metode ini bukan cuma soal tampilannya yang keren dan mudah dipahami, tapi juga karena decision trees punya segudang manfaat yang bikin proses analisis jadi lebih cepat dan efektif. 

Yuk, bahas alasan kenapa decision trees ini layak banget kamu pertimbangkan!

1. Mudah Dipahami dan Diinterpretasi

Ibarat petunjuk arah yang jelas, decision trees menyederhanakan proses pengambilan keputusan. 

Kamu bisa lihat jalur keputusan dengan gamblang, tanpa harus pusing menganalisis rumus-rumus rumit. Cocok banget buat pemula yang pengen analisis data tanpa ribet!

2. Bekerja dengan Data yang Kompleks

Kamu punya banyak data dengan variabel yang beragam? No worries! Decision trees bisa memecah data yang kompleks jadi lebih sederhana.

Ini memisahkan keputusan berdasarkan pertanyaan kunci. Jadi, nggak perlu takut kalau datamu bercabang ke sana-sini!

3. Bisa Digunakan untuk Klasifikasi dan Prediksi

Mau memprediksi nilai tertentu atau mengelompokkan data? Decision trees bisa melakukan keduanya. 

Kamu bisa menggunakannya untuk berbagai keperluan, mulai dari mengkategorikan tipe pelanggan hingga memprediksi angka penjualan di masa depan.

4. Tidak Perlu Banyak Pra-Pemrosesan Data

Sering kali, sebelum menganalisis data, kamu perlu melakukan banyak pra-pemrosesan seperti menormalisasi atau menghapus data yang hilang.

Nah, decision trees cukup fleksibel dan bisa bekerja dengan data mentah tanpa banyak modifikasi. Praktis banget, kan?

Baca Juga: Jenis Jenis Data dalam Data Science yang Perlu Kamu Tahu!

Kelebihan Decision Trees

Sumber: Freepik

Sekarang setelah Warga Bimbingan tahu kenapa perlu menggunakan Decision Trees, mungkin kamu penasaran, "Apa aja sih kelebihan metode ini dibanding metode lainnya?" 

Ternyata, decision trees punya beberapa keunggulan yang bikin dia jadi favorit, terutama buat data scientist pemula maupun yang udah berpengalaman. Yuk, kita bahas beberapa kelebihannya!

1. Visual yang Jelas dan Mudah Dipahami

Salah satu keunggulan terbesar decision trees adalah tampilannya yang visual banget. 

Kamu bisa melihat alur keputusan dalam bentuk cabang-cabang pohon, yang bikin prosesnya jauh lebih gampang dipahami—bahkan buat yang baru pertama kali ngulik data!

2. Bisa Menangani Data Kategori dan Numerik

Nggak cuma data angka, decision trees juga jago banget dalam menangani data kategori. 

Jadi, kalau kamu lagi mengerjakan proyek yang punya data campuran (misalnya, umur dan jenis kelamin), decision trees tetap bisa mengolahnya dengan lancar.

3. Bekerja dengan Data yang Kotor

Punya data yang hilang atau nggak lengkap? Nggak masalah! Decision trees punya toleransi yang tinggi terhadap data yang kotor atau hilang. 

Jadi, kamu nggak perlu repot-repot menghabiskan waktu buat bersihin data sebelum mulai analisis.

4. Cepat dan Efisien

Kalau kamu butuh hasil cepat, decision trees bisa jadi pilihan tepat. Metode ini cukup ringan dan efisien dalam memproses data.

Apalagi, kalau dibandingkan dengan model yang lebih kompleks seperti neural networks.Hasilnya tetap akurat, tapi nggak butuh waktu lama buat ngolahnya!

Contoh Decision Trees

Sumber: Freepik

Setelah MinDi bahas kelebihan-kelebihan decision trees, Warga Bimbingan penasaran, "Gimana sih bentuk nyata penerapan decision trees ini?" 

Nah, metode ini bisa dipakai di berbagai bidang, mulai dari analisis bisnis, prediksi konsumen, hingga pengambilan keputusan medis. Yuk, kita lihat beberapa contoh penerapannya biar lebih jelas!

1. Prediksi Pelanggan yang Akan Berbelanja Lagi

Misalkan kamu punya data tentang pelanggan, seberapa sering mereka belanja, produk apa yang mereka beli, dan seberapa puas mereka dengan layananmu. 

Dengan decision trees, kamu bisa membuat alur keputusan untuk memprediksi pelanggan mana yang kemungkinan akan berbelanja lagi.

Pertanyaan seperti "Berapa sering mereka belanja dalam sebulan?" atau "Apakah mereka memberi rating tinggi?" jadi cabang-cabang yang membantu membuat prediksi tersebut.

2. Klasifikasi Pasien Berdasarkan Risiko Penyakit

Dalam dunia medis, decision trees bisa digunakan untuk memprediksi risiko penyakit pada pasien. 

Misalnya, dokter bisa memasukkan data seperti usia, riwayat keluarga, tekanan darah, dan kebiasaan hidup. 

Dengan decision tree, data tersebut diproses menjadi alur yang membantu menentukan pasien mana yang berisiko tinggi terkena penyakit tertentu.

3. Keputusan Pemberian Pinjaman di Bank

Bank sering kali menggunakan decision trees untuk membantu memutuskan apakah seorang pemohon layak mendapat pinjaman. 

Data seperti pendapatan, riwayat kredit, dan pekerjaan digunakan sebagai cabang dalam tree. 

Alurnya bisa berbunyi, "Apakah riwayat kreditnya baik?" atau "Apakah penghasilannya di atas batas tertentu?" sehingga hasil akhirnya adalah keputusan apakah pinjaman diberikan atau tidak.

Baca Juga: Jurusan Data Science: Info Kuliah, Prospek Kerja, & Gaji

Udah Siap Bikin decision trees Sendiri?

Sekarang, setelah kamu tahu apa itu Decision Trees, gimana cara kerjanya, dan contoh penerapannya, udah siap belum buat bikin sendiri? 

Dengan segala kelebihan yang dimiliki, decision trees adalah salah satu metode yang paling cocok untuk dipelajari, terutama buat kamu yang baru mulai di dunia data science. 

Kalau kamu mau belajar lebih dalam lagi, nggak ada salahnya buat gabung di Bootcamp Data Science di dibimbing.id!

Di bootcamp ini, kamu bakal belajar langsung dari mentor-mentor berpengalaman yang siap ngajarin kamu sampai paham. 

Nggak cuma itu, 90% alumni berhasil dapet kerja dengan lebih dari 700+ Hiring Partner yang siap bantu kamu mulai karier. Ada juga gratis pengulangan kelas sampai kamu benar-benar menguasai materinya. 

Kalau kamu punya pertanyaan kayak, "Gimana cara bikin model machine learning yang tepat?" langsung aja konsultasi gratis di sini. Kami siap bantu kamu #BimbingSampeJadi!

Referensi

1. What is a decision tree? [Buka]
2. What is a Decision Tree? How to Make One with Examples [Buka]
3. What Is a Decision Tree? [Buka]