Classification and Regression Tree (CART): Cara Menggunakan

Classification and Regression Tree (CART) adalah salah satu metode yang digunakan dalam pemodelan prediktif. Metode ini digunakan untuk membangun model prediktif berdasarkan pohon keputusan yang digunakan untuk melakukan klasifikasi dan regresi.

Dalam artikel ini, kita akan belajar konsep dasar Classification and Regression Tree, langkah-langkah dalam membangunnya, keuntungan dan kelemahan, serta contoh penggunaannya.

Apa itu Classification and Regression Tree (CART)?

Classification and Regression Tree (CART) adalah sebuah metode analisis yang digunakan untuk membangun pohon keputusan berdasarkan aturan pemisahan. Pohon keputusan ini dapat digunakan untuk melakukan klasifikasi dan regresi pada data. CART merupakan salah satu teknik dalam bidang machine learning yang populer dan banyak digunakan dalam berbagai aplikasi.

Berikut adalah dua penggunaan utama dari CART:

1. Pohon Keputusan Klasifikasi: Dalam konteks klasifikasi, CART digunakan untuk membangun pohon keputusan yang dapat memprediksi kategori atau kelas dari data input. Ini digunakan dalam berbagai aplikasi, seperti pengklasifikasian email sebagai spam atau bukan spam, identifikasi penyakit berdasarkan gejala atau segmentasi pelanggan berdasarkan perilaku pembelian.

2. Pohon Keputusan Regresi: Dalam regresi, CART digunakan untuk membangun pohon keputusan yang dapat memprediksi nilai numerik atau kontinu berdasarkan fitur-fitur input. Ini digunakan dalam masalah seperti peramalan harga saham, estimasi harga properti berdasarkan fitur-fitur tertentu atau prediksi pendapatan berdasarkan faktor-faktor ekonomi.

Sejarah Classification and Regression Tree (CART)

Classification and Regression Tree (CART) dikembangkan oleh Leo Breiman, Jerome Friedman, Charles J. Stone dan Richard A. Olshen pada tahun 1984. Metode ini diperkenalkan dalam buku berjudul “Classification and Regression Trees”.

CART lahir dari kebutuhan untuk mengembangkan metode yang dapat menghasilkan model prediktif yang dapat digunakan dalam masalah klasifikasi dan regresi. Tim peneliti tersebut ingin menciptakan algoritma yang dapat mengatasi kompleksitas dan nonlinieritas data.

Sejak diperkenalkan, CART telah menjadi salah satu metode yang populer dalam analisis data dan pembelajaran mesin. Keunggulan CART terletak pada kemampuannya dalam menghasilkan model yang mudah diinterpretasikan dan dipahami oleh manusia. Metode ini telah digunakan dalam berbagai bidang, termasuk ilmu data, analisis bisnis dan ilmu sosial.

Selama bertahun-tahun, CART terus mengalami perkembangan dan variasi. Metode seperti Random Forests, Gradient Boosting dan Extreme Gradient Boosting (XGBoost) merupakan pengembangan dari prinsip dasar CART dengan menggunakan teknik ensemble dan pengoptimalan yang lebih canggih.

Langkah-langkah dalam Membangun Classification and Regression Tree

1. Mempersiapkan Data

Langkah pertama dalam membangun Classification and Regression Tree adalah mempersiapkan data yang akan digunakan. Hal ini meliputi mengimpor data, memeriksa keberadaan nilai yang hilang atau duplikat dan memastikan bahwa data telah dalam format yang sesuai.

2. Memilih Variabel Prediktor

Setelah data siap, langkah selanjutnya adalah memilih variabel prediktor yang akan digunakan untuk membangun model CART. Variabel prediktor ini akan menjadi acuan dalam membagi data menjadi subset yang lebih kecil.

3. Membagi Data menjadi Subset

Pada langkah ini, data akan dibagi menjadi subset yang lebih kecil berdasarkan nilai dari variabel prediktor yang dipilih. Tujuan dari pemisahan ini adalah untuk memaksimalkan kehomogenan dalam setiap subset.

4. Menghitung Ukuran Keberagaman Data

Setelah data dibagi menjadi subset, langkah selanjutnya adalah menghitung ukuran keberagaman data di setiap subset. Ukuran keberagaman ini akan digunakan dalam memilih variabel terbaik untuk melakukan split pada node pemisah.

5. Memilih Variabel Terbaik untuk Split

Variabel terbaik untuk melakukan split dipilih berdasarkan ukuran keberagaman yang telah dihitung sebelumnya. Variabel yang memiliki ukuran keberagaman tertinggi akan dipilih sebagai variabel untuk melakukan split.

6. Membangun Pohon

Dalam langkah ini, pohon keputusan secara iteratif dibangun dengan melakukan split pada setiap node pemisah. Proses ini berlanjut hingga mencapai kriteria berhenti yang telah ditentukan sebelumnya, seperti kedalaman maksimum pohon atau ukuran subset yang mencapai ambang batas tertentu.

7. Menguji dan Mengevaluasi Model

Setelah pohon keputusan selesai dibangun, langkah terakhir adalah menguji dan mengevaluasi model yang telah dibangun. Hal ini dilakukan dengan menggunakan data yang tidak digunakan dalam pembangunan model. Metrik evaluasi seperti akurasi, presisi dan recall dapat digunakan untuk mengevaluasi performa model CART.

Keuntungan dan Kelemahan Classification and Regression Tree

Keuntungan

• Interpretabilitas: Model CART memberikan aturan yang dapat dengan mudah dipahami dan diinterpretasikan oleh manusia.
• Tidak membutuhkan asumsi tertentu: Model CART tidak bergantung pada asumsi tertentu tentang distribusi data atau hubungan antara variabel.
• Toleransi terhadap data yang tidak lengkap: Model CART dapat bekerja dengan baik bahkan jika data memiliki nilai yang hilang atau tidak lengkap.
• Fleksibilitas: Model CART dapat digunakan untuk membangun model klasifikasi dan regresi.

Kelemahan

• Kecenderungan terhadap overfitting: Model CART cenderung menghasilkan pohon yang terlalu kompleks dan overfit terhadap data pelatihan.
• Sensitivitas terhadap perubahan data: Pohon keputusan yang dihasilkan dapat berubah secara signifikan dengan perubahan kecil pada data pelatihan.
• Tidak stabil: Model CART cenderung tidak stabil dalam menghadapi variasi kecil dalam data pelatihan.

Contoh Penggunaan Classification and Regression Tree

Salah satu contoh penggunaan CART adalah dalam prediksi keputusan kredit. Misalnya, sebuah bank ingin membangun model untuk memprediksi apakah seorang calon peminjam akan gagal membayar kredit atau tidak. Dengan menggunakan metode CART, bank dapat membangun model yang membagi calon peminjam berdasarkan variabel seperti pendapatan, usia dan riwayat kredit sebelumnya.

Contoh Soal Classification and Regression Tree (CART)

Berikut ini adalah contoh soal dan jawaban mengenai algoritma Classification and Regression Tree (CART):

Soal: Misalkan kita memiliki dataset yang berisi informasi tentang mobil-mobil bekas yang dijual, termasuk atribut-atribut seperti merek, tahun produksi, jumlah kilometer yang sudah ditempuh, dan harga jual. Kita ingin menggunakan algoritma CART untuk memprediksi apakah suatu mobil akan terjual dengan harga tinggi atau rendah berdasarkan atribut-atribut tersebut. Berikut adalah contoh subset data:

1. Bagaimana langkah pertama dalam algoritma CART untuk membangun pohon keputusan?

Jawaban: Langkah pertama dalam algoritma CART adalah memilih variabel prediktor yang paling baik untuk membagi data menjadi subset yang lebih kecil. Pemilihan ini didasarkan pada ukuran keberagaman data di setiap subset.

2. Berdasarkan contoh data di atas, apakah variabel prediktor yang paling baik untuk membagi data pada langkah pertama?

Jawaban: Misalkan kita memilih variabel prediktor “Merek” pada langkah pertama. Kita dapat membagi data menjadi subset berdasarkan merek mobil.

Subset 1:

Subset 2:

3. Bagaimana langkah selanjutnya setelah data dibagi menjadi subset?

Jawaban: Setelah data dibagi menjadi subset, langkah selanjutnya adalah mengukur keberagaman data di setiap subset. Keberagaman ini dapat diukur menggunakan metrik seperti indeks Gini atau entropi. Tujuan dari pengukuran ini adalah untuk menentukan variabel prediktor yang memberikan pemisahan yang paling baik antara kelas atau nilai target.

4. Apa langkah terakhir dalam algoritma CART?

Jawaban: Langkah terakhir dalam algoritma CART adalah membangun pohon keputusan secara rekursif dengan memilih variabel prediktor terbaik pada setiap langkah dan membagi data menjadi subset yang lebih kecil. Proses ini akan berlanjut hingga mencapai kriteria berhenti tertentu, seperti mencapai tingkat keberagaman yang memadai atau mencapai batasan kedalaman maksimum.

5. Bagaimana kita dapat menggunakan pohon keputusan yang telah dibangun untuk memprediksi apakah suatu mobil akan terjual dengan harga tinggi atau rendah?

Jawaban: Setelah pohon keputusan dibangun, kita dapat menggunakan jalur yang diikuti oleh data baru pada pohon tersebut untuk memprediksi kelas atau nilai target. Misalnya, jika data baru memiliki merek Toyota dan tahun produksi 2015, maka berdasarkan pohon keputusan yang telah dibangun, kita dapat memprediksi bahwa mobil tersebut akan terjual dengan harga tinggi.

Perhatikan bahwa contoh jawaban di atas hanya bersifat ilustratif dan berdasarkan asumsi sederhana. Dalam praktiknya, penggunaan algoritma CART akan melibatkan lebih banyak atribut dan lebih kompleks dalam memilih variabel prediktor, mengukur keberagaman data, dan membangun pohon keputusan.

Kesimpulan

Pada pembelajaran kita di atas dapat disimpulkan bahwa Classification and Regression Tree (CART) adalah metode yang efektif dalam membangun model prediktif berdasarkan pohon keputusan. Metode ini dapat digunakan untuk melakukan klasifikasi dan regresi. Dalam artikel ini, kita telah menjelajahi konsep dasar CART, langkah-langkah dalam membangunnya, keuntungan dan kelemahannya, serta contoh penggunaannya. Dengan memahami dan menguasai metode ini, kita dapat mengembangkan model prediktif yang akurat dan dapat dipahami.

Artikel ini merupakan bagian dari seri artikel belajar Kecerdasan Buatan dan jika ada ide topik yang mau kita bahas silahkan komen di bawah ya.