Algoritma Decision Tree vs Random Forest Machine Learning

Dalam dunia machine learning, kamu mungkin pernah menjumpai algoritma Decision Tree dan Random Forest. Yap, memang dua algoritma ini sering digunakan untuk tugas-tugas klasifikasi dan regresi. Keduanya memiliki kelebihan dan kekurangan masing-masing, serta aplikasi yang berbeda berdasarkan karakteristik data dan tujuan analisis.

Artikel ini akan membahas perbandingan algoritma machine learning antara Decision Tree dan Random Forest, meliputi cara kerja, kelebihan, kekurangan, dan kapan sebaiknya menggunakan masing-masing algoritma machine learning tersebut. Simak yuk sahabat DQLab! 

1. Cara Kerja

Decision Tree adalah model prediktif yang menggunakan struktur pohon untuk membuat keputusan berdasarkan fitur input. Setiap node dalam pohon merepresentasikan sebuah fitur, cabangnya adalah hasil keputusan, dan daunnya adalah label kelas atau nilai prediktif. Proses pembelajaran pohon keputusan melibatkan pemilihan fitur yang membagi data menjadi subset paling homogen, menggunakan metrik seperti Gini impurity atau entropy.

Sumber Gambar: Boardmix

Random Forest adalah ensemble method yang membangun sejumlah besar pohon keputusan (decision trees) selama pelatihan dan menggabungkan hasilnya untuk meningkatkan akurasi dan stabilitas prediksi. Setiap pohon dalam hutan dibangun dari sampel acak (bootstrapping) dari data pelatihan dan memilih subset acak dari fitur untuk membuat keputusan pada setiap split, yang dikenal sebagai bagging dan random feature selection.

Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!

2. Kelebihan

Kelebihan dari Random Forest yaitu lebih Akurat dan Generalisasi Lebih Baik. Dengan menggabungkan prediksi dari banyak pohon, Random Forest cenderung memiliki performa lebih baik dan mengurangi risiko overfitting. Selain itu, Random Forest kurang terpengaruh oleh perubahan kecil dalam data dibandingkan Decision Tree. Dari segi penanganan, algoritma Random Forest ini lebih efisien dan scalable untuk dataset besar. 

Sumber Gambar: Machine Learning Nuggets

Sedangkan Decision Tree kelebihannya adalah struktur pohon yang jelas sehingga bagi yang non-IT memahaminya lebih mudah. Decision Tree tidak memerlukan normalisasi fitur atau skala data. Model ini relatif cepat untuk dibangun dan diterapkan pada dataset kecil hingga menengah.

3. Kekurangan

Decision Tree cenderung overfitting terutama pada dataset yang kecil atau memiliki banyak fitur. Model ini dapat menjadi terlalu kompleks dan kurang generalisasi. Sementara decision tree juga tidak cocok untuk dataset besar. Hal ini karena kinerja decision tree menurun saat diterapkan pada dataset besar dengan banyak fitur. Sementara decision tree juga dinilai kurang stabil sehingga menghasilkan pohon yang sangat berbeda.

Selanjutnya, Random Forest juga memiliki kekurangan yaitu kurang interpretable. Meskipun setiap pohon individu dapat diinterpretasikan, keseluruhan model lebih sulit dipahami. Sementara, Random Forest memiliki beberapa hyperparameter yang perlu diatur dengan hati-hati untuk mencapai performa optimal. 

Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

4. Kapan Penggunaan

Soal kapan waktu yang tepat untuk menggunakan Decision Tree dan Random Forest, semua tergantung dari kebutuhan praktisi data. Apabila dataset yang dimiliki dalam jumlahnya besar dengan banyak fitur maka Random Forest adalah algoritma yang paling tepat. Sedangkan Decision Tree lebih cocok untuk dataset kecil. Masalah interpretasi hasil, Random Forest kurang perform sehingga Decision Tree cenderung dapat diandalkan.

Decision Tree dan Random Forest adalah algoritma yang kuat dalam machine learning dengan aplikasi yang beragam. Decision Tree menawarkan kemudahan interpretasi dan kecepatan, tetapi dapat menghadapi masalah overfitting dan stabilitas. Di sisi lain, Random Forest meningkatkan akurasi dan generalisasi dengan mengorbankan kompleksitas dan interpretabilitas. Memilih antara kedua algoritma ini tergantung pada kebutuhan spesifik proyek, karakteristik data, dan prioritas performa atau interpretasi. Semoga artikel ini bisa membantumu dalam mengetahui perbandingan antar keduanya. 

Ingin belajar machine learning tapi nggak bikin kepala pusing? Ya, DQLab jawabannya! Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Semua skill yang dibutuhkan akan diajarkan. Dilengkapi studi kasus yang membantu kalian belajar memecahkan masalah dari berbagai industri. Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT. Manfaatnya apa?

• Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

• Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai

• Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

• Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun

Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Tunggu apa lagi, segera Sign Up dan persiapkan diri untuk menguasai machine learning dengan ikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner! 

Penulis: Reyvan Maulid