Machine Learning Decision Trees untuk Prediksi Akurat, Wajib Coba!

Dalam bidang data science, penggunaan metode yang tepat bisa membuat perbedaan yang signifikan dalam hasil prediksi. Salah satu teknik yang sering digunakan untuk analisis data dan machine learning adalah Decision Trees. Metode ini populer karena mudah dipahami, fleksibel, dan mampu menghasilkan prediksi yang cukup akurat. Langsung saja kita bahas mengenai Decision Trees secara menyeluruh, mulai dari konsep dasar, alasan pentingnya, hingga cara menerapkannya secara efektif melalui pembahasan berikut ini!

1. Mengenal Algoritma Decision Trees

Decision Tree merupakan salah satu metode dalam machine learning yang digunakan untuk melakukan klasifikasi maupun regresi. Sesuai namanya, teknik ini menyerupai struktur pohon yang terdiri dari akar, cabang, dan daun, di mana masing-masing bagian merepresentasikan berbagai kemungkinan keputusan. Pada setiap cabang, terdapat aturan tertentu yang memisahkan data ke dalam subset berdasarkan karakteristik tertentu. Proses ini terus berlanjut hingga mencapai simpul akhir (leaf nodes) yang menghasilkan prediksi akhir.

Model ini bekerja berdasarkan prinsip splitting, yaitu memisahkan data berdasarkan variabel yang paling berpengaruh dalam menentukan output. Decision Tree banyak digunakan di berbagai bidang, mulai dari keuangan, kesehatan, pemasaran, hingga pengambilan keputusan bisnis.

Sebuah studi dari Jian Han (2019) dalam jurnal yang dipublikasikan oleh MDPI membuktikan efektivitas analisis Decision Tree dalam konteks survei konsumen. Berdasarkan 244 studi survei yang dipublikasikan terkait kepuasan, loyalitas, dan kepercayaan konsumen, penelitian ini bertujuan mengidentifikasi faktor-faktor yang memengaruhi tingkat respons. Hasilnya menunjukkan bahwa tingkat respons berkaitan dengan beberapa faktor, seperti:

• Metode pengumpulan data (tatap muka > surat/telepon > daring),

• Jenis sponsor survei (lembaga pemerintah > universitas/lembaga riset > entitas komersial),

• Kerahasiaan data (rahasia > tidak rahasia),

• Undangan langsung (ya > tidak), serta

• Orientasi budaya (individualisme > kolektivisme).

Analisis regresi Decision Tree menggunakan algoritma Classification and Regression Tree (C&RT) pada 80% data sebagai training set dan 20% sebagai test set menghasilkan koefisien korelasi linear sebesar 0,578 antara nilai prediksi dan nilai aktual. Angka ini lebih tinggi dibandingkan dengan model regresi linear tradisional yang hanya mencapai 0,423.

Sementara itu, analisis klasifikasi menggunakan algoritma C5.0 pada set data yang sama menunjukkan bahwa model mampu mencapai akurasi keseluruhan sebesar 78,26% dalam memprediksi apakah suatu survei memiliki tingkat respons tinggi (>50%) atau rendah (<50%). Dari ketiga model yang digunakan, undangan langsung (direct invitation) konsisten menjadi faktor paling penting dalam memprediksi tingkat respons survei.

Baca Juga: Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

2. Mengapa Decision Trees Penting untuk Meningkatkan Akurasi Prediksi?

Penggunaan Decision Trees dalam analisis data memiliki berbagai keuntungan yang membuatnya menjadi pilihan favorit di kalangan profesional dan pelajar. Beberapa alasan utama mengapa teknik ini penting antara lain:

• Mudah Dipahami dan Dijelaskan: Tidak seperti model machine learning yang kompleks seperti Neural Networks, Decision Trees bersifat intuitif dan dapat dijelaskan dengan diagram yang sederhana.

• Tidak Memerlukan Normalisasi Data: Berbeda dengan algoritma seperti Support Vector Machines (SVM) atau K-Nearest Neighbors (KNN), Decision Trees dapat bekerja dengan baik meskipun data tidak dinormalisasi.

• Dapat Menangani Data dengan Banyak Fitur: Decision Trees efektif untuk dataset yang memiliki banyak atribut atau variabel karena bisa menyaring mana yang paling berpengaruh.

• Cocok untuk Data yang Mengandung Missing Values: Model ini cukup fleksibel dalam menangani data yang tidak lengkap tanpa perlu banyak preprocessing.

• Kompatibel dengan Algoritma Lain: Decision Trees dapat digabungkan dengan teknik lain seperti Random Forest dan Gradient Boosting untuk meningkatkan performa prediksi.

3. Cara Membangun Model Decision Trees

Membangun model Decision Trees yang efektif memerlukan beberapa langkah penting. Berikut adalah proses yang umum digunakan:

1. Menyiapkan Data

Sebelum mulai membangun Decision Tree, langkah pertama adalah menyiapkan dataset yang relevan. Data bisa berupa tabel dengan berbagai fitur dan label sebagai target output. Dataset ini bisa berasal dari berbagai sumber seperti CSV, database, atau API.

2. Memilih Algoritma Pemisahan (Splitting Criteria)

Salah satu elemen kunci dalam Decision Trees adalah bagaimana data dipisahkan di setiap cabang. Beberapa metode yang sering digunakan meliputi:

• Gini Index – Mengukur tingkat ketidakmurnian suatu dataset dalam satu simpul.

• Entropy (Information Gain) – Menghitung seberapa banyak informasi yang diperoleh dari suatu pemisahan data.

• Chi-square – Digunakan dalam analisis statistik untuk menentukan apakah ada hubungan signifikan antara fitur dan target.

3. Menentukan Kedalaman Pohon (Pruning)

Salah satu tantangan dalam menggunakan Decision Trees adalah overfitting, yaitu ketika model terlalu kompleks dan menyesuaikan diri dengan data training secara berlebihan. Untuk mengatasi ini, dilakukan pruning, yaitu proses pemangkasan cabang yang tidak memberikan kontribusi signifikan terhadap akurasi model.

4. Melatih dan Mengevaluasi Model

Setelah pohon terbentuk, langkah selanjutnya adalah melatih model dengan data training dan mengevaluasinya menggunakan data testing. Metrik evaluasi seperti akurasi, precision, recall, dan F1-score dapat digunakan untuk menilai performa model.

Baca Juga: Mengenal NLP, Salah Satu Produk Machine Learning

4. Aspek yang Perlu Dipertimbangkan dalam Implementasi Decision Trees

Meskipun Decision Trees memiliki banyak keunggulan, ada beberapa aspek yang perlu diperhatikan agar model tetap optimal:

• Overfitting – Jika pohon terlalu dalam, model bisa terlalu spesifik terhadap data training dan kurang baik dalam generalisasi.

• Unbalanced Data – Jika jumlah data dalam setiap kelas tidak seimbang, hasil prediksi bisa menjadi bias.

• Pemilihan Fitur – Fitur yang tidak relevan bisa memperumit model tanpa memberikan manfaat signifikan.

• Kecepatan Eksekusi – Model Decision Trees yang sangat besar bisa menjadi lambat dan memakan banyak memori.

5. Perbandingan Kinerja Decision Tree dengan Model Machine Learning Lain

Meskipun Decision Tree dikenal sebagai salah satu algoritma yang mudah dipahami dan cukup akurat, dalam praktiknya algoritma ini kerap dibandingkan dengan metode lain seperti Random Forest dan Support Vector Machine (SVM). Tujuannya adalah untuk mengevaluasi sejauh mana efektivitas Decision Tree dalam menangani berbagai jenis dataset dan permasalahan.

Salah satu studi yang mengangkat perbandingan ini dilakukan oleh Prabowo et al. (2023) dalam Jurnal Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer. Penelitian tersebut membandingkan performa Decision Tree C4.5 dan Random Forest dalam memprediksi keberhasilan klasifikasi data penyakit infertilitas menggunakan Fertility Dataset dari UCI Machine Learning Repository. Dataset ini terdiri dari 100 data dengan 10 atribut dan 2 kelas, yakni Normal dan Altered. Melalui evaluasi menggunakan metode 10-fold cross-validation, Random Forest mencatat rata-rata akurasi sebesar 87,2%, sementara Decision Tree mencapai 85,9%. Hasil ini menunjukkan bahwa Random Forest unggul tipis dengan selisih akurasi sebesar 1,3%.

Temuan serupa juga dijabarkan dalam studi SHR (2020) yang berjudul A Comparative Analysis on Decision Trees, Random Forest and XGBoost. Dalam studi tersebut, Decision Tree hanya meraih akurasi sebesar 72,2%, sementara Random Forest mencatat 81,5%. Kenaikan akurasi ini didorong oleh teknik bootstrap aggregation (bagging) dan pemilihan subset fitur secara acak dalam setiap proses pembentukan node. Strategi ini secara signifikan mengurangi korelasi antar pohon dalam Random Forest, sekaligus membantu menghindari overfitting.

Di sisi lain, Febriyanti dan Baita (2025) dalam Journal of Applied Informatics and Computing membandingkan performa Decision Tree dan SVM untuk memprediksi risiko penyakit jantung. Studi ini juga menerapkan teknik undersampling untuk menangani ketidakseimbangan data. Sebelum undersampling, SVM mencatat akurasi 92%, sedikit lebih tinggi dari Decision Tree yang berada di angka 91%. Namun setelah data diseimbangkan, akurasi kedua algoritma menurun menjadi 76% (SVM) dan 75% (Decision Tree). Penurunan ini menunjukkan bahwa distribusi data sangat memengaruhi performa model, dan meskipun akurasi menurun, teknik undersampling berhasil meningkatkan sensitivitas terhadap kelas minoritas.

Studi lain oleh Indah et al. (2025) dalam artikel ilmiah berjudul Comparison of Random Forest, XGBoost, and LightGBM Methods for the Human Development Index Classification memperluas perspektif dengan membandingkan tiga metode ensemble: Random Forest, XGBoost, dan LightGBM. Menggunakan data dari Badan Pusat Statistik (BPS) tahun 2023 sebanyak 514 observasi dengan sembilan variabel, penelitian ini menemukan bahwa LightGBM mencatat akurasi tertinggi, yakni 0,937 tanpa penanganan outlier dan meningkat menjadi 0,944 setelah outlier ditangani. Selain itu, pengeluaran per kapita diidentifikasi sebagai faktor paling berpengaruh dalam prediksi indeks pembangunan manusia (IPM). Temuan ini menegaskan potensi metode ensemble dalam meningkatkan akurasi klasifikasi sekaligus mendukung perumusan kebijakan berbasis data.

Dari keempat studi tersebut, terlihat bahwa meskipun Decision Tree tetap memberikan performa yang layak, algoritma seperti Random Forest, SVM, hingga LightGBM cenderung menghasilkan akurasi yang lebih tinggi dalam berbagai skenario. Namun demikian, Decision Tree masih unggul dari sisi kecepatan eksekusi, interpretabilitas, serta kemudahan implementasi. Oleh karena itu, algoritma ini tetap menjadi pilihan utama dalam berbagai proyek machine learning, terutama ketika transparansi hasil lebih diutamakan daripada akurasi maksimal.

6. Penerapan Decision Tree di Industri

Algoritma Decision Tree bukan hanya populer di kalangan akademisi dan praktisi data science, tetapi juga telah banyak diterapkan di berbagai industri. Mulai dari keuangan, kesehatan, hingga retail, Decision Tree membantu organisasi membuat keputusan yang cepat, akurat, dan berbasis data.

A. Industri Keuangan

Industri keuangan sangat mengandalkan Decision Tree untuk analisis risiko, deteksi penipuan, dan pengambilan keputusan investasi.

1. Skoring Kredit dan Persetujuan Pinjaman

Bank dan lembaga keuangan menggunakan Decision Tree untuk mengevaluasi pengajuan pinjaman. Faktor-faktor seperti pendapatan, riwayat pekerjaan, dan histori kredit dianalisis untuk memperkirakan kemungkinan peminjam mengalami gagal bayar. Proses ini memungkinkan lembaga keuangan mengambil keputusan yang konsisten dan berbasis data, sekaligus meminimalkan risiko.

2. Deteksi Penipuan (Fraud Detection)

Transaksi mencurigakan dapat diidentifikasi melalui pola perilaku pelanggan yang tidak biasa. Jika sebuah transaksi menyimpang secara signifikan dari kebiasaan belanja pengguna, Decision Tree dapat menandainya sebagai aktivitas mencurigakan. Pendekatan ini membantu deteksi dan pencegahan penipuan secara real time.

3. Strategi Investasi

Investor menggunakan Decision Tree untuk memilih saham atau produk keuangan terbaik berdasarkan kinerja historis, tren pasar, dan indikator ekonomi. Dengan memecah proses pengambilan keputusan menjadi langkah-langkah logis, Decision Tree membantu pengelolaan portofolio secara lebih cermat dan minim risiko.

B. Industri Kesehatan

Dalam bidang kesehatan, Decision Tree berperan penting dalam diagnosis, rekomendasi pengobatan, dan peningkatan kualitas pelayanan pasien.

1. Diagnosis Penyakit

Dokter dan peneliti medis menggunakan Decision Tree untuk mendiagnosis penyakit berdasarkan gejala dan riwayat medis pasien. Dengan menganalisis data seperti hasil laboratorium dan faktor risiko, Decision Tree dapat membantu mengidentifikasi penyakit seperti diabetes, penyakit jantung, hingga kanker secara lebih dini.

2. Rekomendasi Pengobatan

Profesional medis memanfaatkan Decision Tree untuk menentukan pilihan pengobatan yang paling sesuai. Faktor-faktor seperti usia pasien, tingkat keparahan penyakit, serta riwayat pengobatan sebelumnya dianalisis untuk menyarankan terapi yang paling efektif. Pendekatan ini memastikan perawatan yang bersifat personal dan berbasis bukti ilmiah.

3. Prediksi Hasil Pasien

Rumah sakit menggunakan Decision Tree untuk memprediksi hasil perawatan pasien berdasarkan gaya hidup dan riwayat terapi. Dengan demikian, pasien berisiko tinggi dapat diidentifikasi sejak awal dan mendapatkan intervensi lebih cepat, yang pada akhirnya meningkatkan efisiensi pelayanan kesehatan.

C. Industri Ritel

Perusahaan retail menggunakan Decision Tree untuk mengoptimalkan strategi pemasaran, meningkatkan pengalaman pelanggan, dan mengelola inventaris secara lebih efisien.

1. Segmentasi Pelanggan dan Personalisasi

Retailer membagi pelanggan berdasarkan perilaku belanja, preferensi, dan demografi. Decision Tree membantu menciptakan segmentasi yang lebih akurat sehingga strategi pemasaran bisa dipersonalisasi sesuai kebutuhan masing-masing segmen. Hal ini berdampak positif pada peningkatan keterlibatan dan penjualan.

2. Manajemen Inventaris

Dengan menganalisis data penjualan masa lalu, tren musiman, dan permintaan pelanggan, Decision Tree membantu menentukan produk mana yang perlu distok ulang dan kapan waktu terbaik untuk melakukannya. Ini membantu menghindari kelebihan atau kekurangan stok, serta mengurangi pemborosan.

3. Strategi Penetapan Harga

Retailer menggunakan Decision Tree untuk menetapkan harga secara dinamis berdasarkan permintaan pelanggan, harga pesaing, dan kondisi ekonomi. Evaluasi terhadap berbagai skenario harga memungkinkan perusahaan memaksimalkan laba sekaligus tetap kompetitif di pasar.

FAQ

1. Apa keunggulan utama Decision Tree dibanding algoritma machine learning lainnya?

Decision Tree mudah dipahami dan diinterpretasikan karena berbentuk seperti pohon keputusan. Tidak seperti model kompleks seperti neural network, Decision Tree dapat dijelaskan dengan diagram sederhana. Selain itu, model ini tidak memerlukan normalisasi data, dapat menangani missing values, dan bekerja baik untuk data dengan banyak fitur.

2. Apakah Decision Tree cukup akurat dibanding model seperti Random Forest atau SVM?

Secara umum, Decision Tree cukup akurat, namun studi menunjukkan bahwa algoritma seperti Random Forest atau SVM bisa menghasilkan akurasi yang lebih tinggi dalam situasi tertentu. Meski begitu, Decision Tree tetap unggul dalam hal kecepatan, interpretabilitas, dan kemudahan implementasi.

3. Di industri mana saja Decision Tree paling sering digunakan?

Decision Tree banyak digunakan di berbagai industri, terutama:

• Keuangan, untuk evaluasi kredit, deteksi penipuan, dan strategi investasi.

• Kesehatan, untuk diagnosis penyakit, rekomendasi pengobatan, dan prediksi hasil pasien.

• Retail, untuk segmentasi pelanggan, manajemen inventaris, dan penetapan harga.

Gimana sahabat DQ? Seru banget kan membahas soal machine learning beserta jenis-jenisnya. Eits, kalau kamu masih bingung soal model machine learning, tenang aja. Yuk, segera ambil kesempatan untuk Sign Up dengan bergabung bersama DQLab! Disini kamu bisa banget belajar dengan modul berkualitas dan tools sesuai kebutuhan industri dari dasar hingga advanced meskipun kamu nggak punya background IT, lho. Dilengkapi studi kasus yang membantu para pemula belajar memecahkan masalah secara langsung dari berbagai industri.

Tidak cuma itu, DQLab juga sudah menerapkan metode pembelajaran HERO (Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based) yang dirancang ramah untuk pemula, dan telah terbukti mencetak talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data. Jadi, mau tunggu apa lagi? Yuk, segera persiapkan diri dengan modul premium atau kamu juga bisa mengikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner sekarang juga!

Penulis: Reyvan Maulid