Algoritma Decision Tree dan Random Forest Panduan Lengkap

Dalam dunia machine learning, algoritma Decision Tree dan Random Forest merupakan dua metode yang sangat populer dan sering digunakan untuk berbagai tugas klasifikasi dan regresi. Keduanya termasuk dalam kategori algoritma supervised learning, yang berarti algoritma ini belajar dari data yang telah diberi label untuk membuat prediksi. Memahami cara kerja, kelebihan, kekurangan, serta perbedaan antara kedua algoritma ini sangat penting bagi siapa saja yang ingin mendalami bidang data science. Artikel ini akan membahas secara detail tentang Decision Tree dan Random Forest, serta memberikan panduan kapan sebaiknya menggunakan masing-masing algoritma.

Apa Itu Algoritma Decision Tree?

Definisi Decision Tree

Decision Tree, atau pohon keputusan, adalah model prediksi yang menyerupai struktur pohon. Bayangkan sebuah pohon yang tumbuh terbalik, dengan akar di atas dan cabang-cabang yang menjulur ke bawah. Setiap simpul (node) dalam pohon mewakili sebuah fitur atau atribut dari data, setiap cabang mewakili keputusan berdasarkan nilai fitur tersebut, dan setiap daun (leaf) mewakili hasil prediksi (kelas atau nilai).

Cara Kerja Decision Tree

Proses pembuatan Decision Tree dimulai dari akar (root node), yang berisi seluruh dataset. Algoritma kemudian mencari fitur terbaik yang dapat memisahkan data menjadi subset-subset yang lebih homogen berdasarkan kelas targetnya. Proses ini disebut splitting. Pemilihan fitur terbaik ini didasarkan pada kriteria tertentu, seperti:

• Entropy: Mengukur tingkat ketidakpastian atau ketidakteraturan dalam suatu dataset. Semakin rendah entropy, semakin homogen dataset tersebut.
• Information Gain: Mengukur seberapa banyak informasi yang diperoleh dengan memisahkan data berdasarkan fitur tertentu. Semakin tinggi information gain, semakin baik fitur tersebut dalam memisahkan data.
• Gini Impurity: Mengukur probabilitas kesalahan klasifikasi jika sebuah data dipilih secara acak. Semakin rendah Gini Impurity, semakin baik fitur tersebut.

Algoritma akan memilih fitur dengan information gain tertinggi atau Gini Impurity terendah untuk dijadikan node. Proses ini kemudian diulang secara rekursif pada setiap subset data yang dihasilkan, membentuk cabang-cabang baru, hingga mencapai kriteria berhenti tertentu, misalnya:

• Semua data dalam subset sudah termasuk dalam kelas yang sama.
• Kedalaman pohon sudah mencapai batas maksimum yang ditentukan.
• Jumlah data dalam subset sudah kurang dari batas minimum yang ditentukan.

Kelebihan Decision Tree

• Mudah Diinterpretasikan: Struktur pohon keputusan mudah dipahami dan divisualisasikan, sehingga memudahkan analisis dan interpretasi hasil prediksi.
• Non-Parametrik: Decision Tree tidak memerlukan asumsi tentang distribusi data, sehingga cocok untuk berbagai jenis data.
• Menangani Data Kategorikal dan Numerikal: Decision Tree dapat memproses data dengan tipe kategorikal (misalnya, jenis kelamin, warna) dan numerikal (misalnya, usia, pendapatan) secara bersamaan.

Kekurangan Decision Tree

• Overfitting: Decision Tree cenderung terlalu kompleks dan “mengingat” data pelatihan dengan sangat detail, sehingga menghasilkan performa yang buruk pada data baru (data uji). Ini disebut overfitting.
• Tidak Stabil: Perubahan kecil pada data pelatihan dapat menyebabkan perubahan besar pada struktur pohon, membuat Decision Tree kurang stabil.

Apa Itu Algoritma Random Forest?

Definisi Random Forest

Random Forest adalah algoritma ensemble learning yang menggabungkan banyak Decision Tree untuk meningkatkan akurasi dan stabilitas prediksi. Konsep ensemble learning adalah menggabungkan beberapa model yang lebih lemah (dalam hal ini, Decision Tree) untuk menghasilkan model yang lebih kuat.

Baca juga: Ensemble Learning Pengertian, Jenis, dan Keunggulannya

Cara Kerja Random Forest

Random Forest bekerja dengan membangun sejumlah Decision Tree secara acak. Setiap pohon dibangun menggunakan subset data yang diambil secara acak dengan penggantian (bootstrap sampling) dari data pelatihan asli. Selain itu, pada setiap splitting, algoritma hanya mempertimbangkan subset fitur yang dipilih secara acak (random subspace method). Kombinasi dari bagging (bootstrap aggregating) dan feature randomness ini menghasilkan pohon-pohon yang berbeda-beda dan mengurangi korelasi antar pohon.

Ketika melakukan prediksi, setiap pohon dalam Random Forest akan memberikan “suara” (vote) untuk kelas prediksi. Kelas dengan suara terbanyak akan menjadi prediksi akhir dari Random Forest.

Kelebihan Random Forest

• Akurasi Tinggi: Dengan menggabungkan banyak Decision Tree, Random Forest umumnya menghasilkan akurasi yang lebih tinggi daripada Decision Tree tunggal.
• Mengurangi Overfitting: Bagging dan feature randomness membantu mengurangi overfitting dan meningkatkan generalisasi model.
• Robust terhadap Outliers: Random Forest lebih tahan terhadap data pencilan (outliers) dibandingkan Decision Tree.

Kekurangan Random Forest

• Sulit Diinterpretasikan: Karena melibatkan banyak pohon, Random Forest lebih sulit diinterpretasikan daripada Decision Tree tunggal.
• Kompleksitas Komputasi: Membangun banyak pohon membutuhkan lebih banyak sumber daya komputasi dan waktu dibandingkan Decision Tree.

Perbandingan Decision Tree dan Random Forest

Berikut adalah tabel perbandingan antara Decision Tree dan Random Forest berdasarkan berbagai kriteria:

Penerapan Algoritma Decision Tree dan Random Forest

Decision Tree dan Random Forest memiliki aplikasi yang luas di berbagai bidang, antara lain:

• Kesehatan:
  • Decision Tree: Membantu dokter mendiagnosis penyakit berdasarkan gejala pasien.
  • Random Forest: Memprediksi risiko pasien terkena penyakit tertentu berdasarkan riwayat kesehatan dan faktor risiko.
• Keuangan:
  • Decision Tree: Menilai kelayakan kredit seseorang berdasarkan data keuangan.
  • Random Forest: Mendeteksi transaksi fraud berdasarkan pola transaksi yang mencurigakan.
• Pemasaran:
  • Decision Tree: Mengelompokkan pelanggan berdasarkan perilaku pembelian untuk penargetan iklan yang lebih efektif.
  • Random Forest: Memprediksi pelanggan mana yang berisiko churn (berhenti berlangganan).
• E-commerce
  • Random Forest: Memberikan rekomendasi produk.

Baca juga: Prediksi Churn Pelanggan dengan Machine Learning: Panduan Lengkap

Kesimpulan

Decision Tree dan Random Forest adalah dua algoritma machine learning yang kuat dan serbaguna. Decision Tree mudah diinterpretasikan dan cocok untuk analisis data eksploratif, tetapi rentan terhadap overfitting. Random Forest, di sisi lain, menawarkan akurasi yang lebih tinggi dan stabilitas yang lebih baik, tetapi lebih kompleks dan sulit diinterpretasikan.

Baca juga: Panduan Lengkap Supervised Learning untuk Pemula

Pemilihan antara Decision Tree dan Random Forest bergantung pada tujuan dan karakteristik data Anda. Jika Anda membutuhkan model yang mudah dipahami dan diinterpretasikan, Decision Tree adalah pilihan yang baik. Namun, jika akurasi adalah prioritas utama, Random Forest lebih unggul.

Sebagai penutup, Kirim.ai hadir sebagai solusi digital berbasis AI yang dapat membantu Anda mengimplementasikan algoritma seperti Decision Tree dan Random Forest. Dengan platform SaaS kami, Anda dapat mengakses berbagai alat AI canggih untuk teks, audio, gambar, dan video. Lebih dari itu, Kirim.ai mengembangkan platform yang komprehensif (aplikasi seluler iOS & Android, website). Pelajari lebih lanjut bagaimana Kirim.ai dapat membantu Anda memanfaatkan kekuatan AI untuk mencapai tujuan bisnis Anda.