Klasifikasi menggunakan Pohon Keputsan (R) radenjohannes.com
Pohon Keputusan
“Pohon keputusan juga berguna untuk mengekplorasi data, menemukan hubungan tersembunyi antara sejumlah calon variabel input dengan sebuah variabel target “ - Meilani dan Slamat (2013:2)
radenjohannes.com
Pohon Keputusan
Ada beberapa keunttunan yang ditawarkan oleh metode pohon keputusan seperti penjelasan Sema et al, (2012:1), yaitu :
• Cukup jelas dan mudah diikuti ketika dipadatkan
• Mampu menangani berbagai input data : nominal , numerik dan tekstual
• Mampu memproses dataset yang mungkin memiliki kesalahan atau nilai-nilai yang hilang
• Kinerja prediktif tinggi untuk upaya komputasi yang relatif kecil
• Tersedia dalam banyak paket data mining melalui berbagai platform
• Berguna untuk berbagai tugas , seperti klasifikasi , regresi , clustering dan seleksi fitur .
radenjohannes.com
Pohon Keputusan
Import dataset iris
str(iris)
Definisikan iris menjadi 2 bagian
ind <- sample(2, nrow(iris), replace=TRUE, prob=c(0.7, 0.3))
radenjohannes.com
Pohon Keputusan
Bagian 1 menjadi trainData
trainData <- iris[ind==1,]
Bagian 1 menjadi testData
testData <- iris[ind==2,]
radenjohannes.com
Pohon Keputusan
Panggil fungsi party
library(party)
*bila belum ada lakukan pengistallan
install.packages(“party")
radenjohannes.com
Pohon Keputusan
Tentukan target pohon keputusan
myFormula <- Species ~ Sepal.Length + Sepal.Width + Petal.Length + Petal.Width Membuat fungsi ctree
iris_ctree <- ctree(myFormula, data=trainData)
radenjohannes.com
Pohon Keputusan
Membuat tabel prediksi
table(predict(iris_ctree), trainData$Species)
radenjohannes.com
Pohon Keputusan
Membuat decision tree non grafik
print(iris_ctree)
Grafik pohon keputusan
plot(iris_ctree)
radenjohannes.com
Daftar Pustaka
Achmad, B. D. M., Slamat, F., & ITATS, F. T. I. (2012). Klasifikasi Data Karyawan Untuk Menentukan Jadwal Kerja Menggunakan Metode Decision Tree. Jurnal IPTEK Vol, 16(1).
Seema, M. Rathi & Mamta. (2012). "Decision Tree: Data Mining Techniques". International Journal of Latest Trends in Engineering and Technology Vol. 1 Issue 3 September 2012.
Zhao, Y. (2012). R and data mining: Examples and case studies. Academic Press.
radenjohannes.com