Pahami Metode Decision Tree Sebagai Algoritma Data Science

Data science merupakan irisan dari beberapa bidang keilmuan beberapa diantaranya adalah ilmu statistika, ilmu komputer, dan juga bisnis dengan tujuan untuk menggali data serta mencari pola dibalik suatu data agar dapat menghasilkan sebuah informasi yang lebih bermanfaat untuk mendukung keputusan di perusahaan atau suatu bisnis. Untuk merealisasikan hal tersebut, data science akan sangat erat kaitannya dengan algoritma data science. Yang mana algoritma data science sendiri merupakan penerapan konkret ilmu data science selain untuk pendukung keputusan tapi juga digunakan untuk melakukan prediksi analitik kausal prediktif, analitik prospektif dan machine learning. 

Dengan menggunakan algoritma data science maka komputer dapat memecahkan masalah melalui pembuatan instruksi-instruksi penyelesaian tersebut dalam suatu rangkaian instruksi agar dapat memperoleh output yang diinginkan dari suatu inputan dalam waktu yang terbatas. Hal ini tentunya akan berdampak positif khususnya di ranah bisnis. Oleh karena itu, sahabat DQ wajib banget tahu jenis-jenis algoritma data science sebelum kita belajar lebih lanjut lagi.  Algoritma data science itu dibagi 3 jenis antara lain supervised learning, unsupervised learning dan reinforcement learning. Dimana masing-masing dari jenis algoritma tersebut memiliki contoh algoritmanya lagi salah satu contohnya yang akan kami kami bahas adalah metode Decision Tree.

Gimana? Penasaran kan? Yuk, simak artikel ini sampai akhir!

1. Sekilas Tentang Decision Tree

source: giphy.com

Decision tree adalah algoritma machine learning yang menggunakan seperangkat aturan untuk membuat keputusan dengan struktur seperti pohon yang memodelkan kemungkinan hasil, biaya sumber daya, utilitas dan kemungkinan konsekuensi atau resiko. Konsepnya adalah dengan cara menyajikan algoritma dengan pernyataan bersyarat, yang meliputi cabang untuk mewakili langkah-langkah pengambilan keputusan yang dapat mengarah pada hasil yang menguntungkan. 

Dimana setiap cabang mewakili hasil untuk atribut, sedangkan jalur dari daun ke akar mewakili aturan untuk klasifikasi. That"s why algoritma ini disebut decision tree karena pilihannya bercabang, membentuk struktur yang terlihat seperti pohon. Kamu bisa membuat pohon keputusan baik itu secara vertikal atau horizontal tergantung pada preferensi kamu. Membaca pohon keputusan horizontal dari kiri ke kanan dan pohon keputusan vertikal dari atas ke bawah.

Baca juga: Memahami Keunggulan dan Manfaat Data Science dalam Dunia Bisnis

2. Mengapa Menggunakan Decision Tree?

Nah, setelah kamu memahami sekilas tentang algoritma tree mungkin akan muncul pertanyaan dalam benak kamu. œKenapa sih mesti pake decision tree? Mengingat dari berbagai jenis contoh algoritma machine learning kamu harus memilih algoritma terbaik untuk dataset dan masalah yang diberikan adalah poin utama yang perlu diingat saat membuat model machine learning.

Berikut ini adalah dua alasan alasan kamu untuk menggunakan algoritma decision tree; 1) Decision tree biasanya meniru kemampuan berpikir manusia saat membuat keputusan, sehingga mudah dimengerti; 2) Logika dibalik decision tree dapat dengan mudah dipahami karena menunjukkan struktur seperti pohon.

3. Kelebihan Decision Tree

Agar semakin lebih kenal dengan algoritma decision tree kamu juga harus mengetahui kelebihan menggunakan algoritma decision tree antara lain; 1) Mudah dibaca dan ditafsirkan  tanpa perlu pengetahuan statistik; 2) Mudah disiapkan tanpa harus menghitung dengan perhitungan yang rumit; 3) Proses Data Cleaning cenderung lebih sedikit, kasus nilai yang hilang dan outlier kurang signifikan pada data decision tree.

4. Kekurangan Decision Tree

Untuk bahan pertimbangan kamu dalam memilih algoritma data science untuk diterapkan pada dataset yang kamu miliki, kamu juga perlu mengetahui kekurangan decision tree. Disamping kelebihan yang telah dibahas sebelumnya, adapun kekurangan algoritma decision tree antara lain; 1) Sifat tidak stabil, ini menjadi salah satu keterbatasan dari algoritma decision tree ketika terdapat perubahan kecil pada data dapat menghasilkan perubahan besar dalam struktur pohon keputusan; 2) Kurang efektif dalam memprediksi hasil dari variabel kontinu.

Baca juga : Beasiswa Data Science yang Bisa Diikuti untuk Upgrade Skill Datamu

5. Self Learning Data Science Lebih Terarah Bersama DQLab, Yuk!

Sahabat DQ ingin berkarir di bidang data science tapi, tidak memiliki background pendidikan yang linier dengan itu? Sudah mencoba belajar otodidak tapi malahan overdosis materi? Mengingat skill data science terbilang cukup banyak yang wajib dikuasai salah satunya adalah memahami algoritma data science nya hingga tahap penerapannya pada dataset. 

Yuk, coba free module Introduction to Data Science with R dan python dari DQLab sekarang 

Caranya gimana? Mudah banget kok cukup signup sekarang ke DQLab.id lalu pilih menu learn.

Setelah itu kamu sudah bisa menikmati pembelajaran yang praktis dan aplikatif dan jago algoritma data science bersama DQLab! Tunggu apa lagi? Yuk, signup sekarang dan mulai belajar Module Premium di DQLab!

Penulis: Rian Tineges

Editor: Annissa Widya Davita

Tags