
Berikut ini yaitu postingan artikel literasi kategori Artificial Intelligence yang membahas tentang penjelasan pengertian, definisi, dan arti dari istilah kata decision tree berdasarkan rangkuman dari berbagai jenis macam sumber (referensi) relevan, terkait, serta terpercaya.
Pengertian Decision Tree
Jadi, apa itu sebenarnya yang dimaksud dengan decision tree ini?
Pohon keputusan yaitu representasi data yang mirip diagram alur yang secara grafis menyerupai pohon yang telah ditarik terbalik.
Dalam analogi ini, akar pohon yaitu keputusan yang harus dibuat, cabang pohon yaitu tindakan yang dapat diambil dan daun pohon yaitu hasil keputusan yang potensial.
Tujuan dari pohon keputusan yaitu untuk mempartisi dataset besar ke dalam himpunan bagian yang berisi contoh dengan nilai yang sama untuk memahami kemungkinan hasil dari opsi spesifik.
Dalam Pembelajaran Mesin (ML), pohon keputusan digunakan untuk memprediksi kelas atau nilai variabel target dalam regresi pembelajaran dan algoritma klasifikasi yang diawasi (SL).
Algoritma regresi, juga disebut algoritma kontinu, menggunakan data pelatihan untuk memprediksi semua nilai masa depan dari instance data tertentu dalam periode waktu tertentu.
Sebaliknya, algoritma klasifikasi menggunakan data pelatihan untuk memprediksi nilai instance data tunggal pada saat tertentu dalam waktu.
Pohon keputusan juga disebut sebagai pohon gerobak, yang kependekan dari pohon klasifikasi dan regresi.
Penjelasan dari Apa itu Pengertian, Maksud, serta Contoh dari Istilah Decision Tree

Agar kita bisa mengartikan, serta memahami lebih lanjut terkait arti penjelasan dan maksud dari acronym atau kata decision tree di atas, pastinya kita juga harus memahami secara lanjut tentang pembahasan tentang apa itu pengertian, maksud, dan akronim, istilah, jargon, atau terminologi dari katanya.
Pohon keputusan yaitu alat yang populer dan kuat yang digunakan untuk tujuan klasifikasi dan prediksi.
Pohon keputusan dapat kategorikal atau kontinu/regresif.
Dalam pohon keputusan kategorikal, hasil data baru didasarkan pada variabel tunggal, diskrit.
Sebaliknya, hasil pohon keputusan yang berkelanjutan didasarkan pada hasil node keputusan sebelumnya.
Keakuratan pohon keputusan dapat ditingkatkan dengan menggabungkan hasil kumpulan pohon keputusan.
Bagaimana Pohon Keputusan Bekerja
Pohon keputusan dibangun dengan menganalisis serangkaian contoh pelatihan berlabel dan menerapkan analisis pada contoh yang sebelumnya tidak terlihat.
Ketika pohon keputusan dilatih dengan data berkualitas tinggi, mereka dapat membuat prediksi yang sangat akurat.
Secara visual, pohon keputusan terdiri dari simpul keputusan yang membentuk akar pohon.
Ini diikuti oleh cabang pohon (disebut tepi) yang menunjuk ke node keputusan tambahan.
Setiap node keputusan mengklasifikasikan titik data baru atau membuat prediksi tentang nilai masa depannya.
Cabang pohon (tepi) data langsung ke simpul keputusan berikutnya dan akhirnya hasil akhir, yang diwakili oleh daun.
Pohon Keputusan Klasifikasi
Setiap pertanyaan dalam pohon klasifikasi terkandung dalam simpul induk, dan setiap simpul induk menunjuk ke simpul anak untuk setiap jawaban yang mungkin untuk pertanyaannya.
Jenis pohon keputusan ini pada dasarnya membentuk hierarki pertanyaan dengan jawaban biner (ya/tidak; benar/salah).
Pohon Keputusan Regresi
Pohon regresi berusaha untuk menentukan hubungan antara variabel dependen tunggal dan serangkaian variabel independen yang berpisah dari set data awal.
Ini penting karena itu berarti bahwa hasil pohon keputusan regresi akan didasarkan pada beberapa variabel.
Pemangkasan Pohon Keputusan
Algoritma pohon keputusan menambahkan node keputusan secara bertahap, menggunakan contoh pelatihan berlabel untuk memandu pilihan node keputusan baru.
Pemangkasan yaitu langkah penting yang melibatkan melihat dan menghapus titik data yang berada di luar norma.
Tujuan pemangkasan yaitu untuk mencegah outlier dari hasil yang miring dengan memberi terlalu banyak bobot pada data yang tidak penting.
Sebagaimana yang sudah kita lihat di atas, istilah ini merupakan salah satu dari kumpulan kamus, akronim, istilah, jargon, atau terminologi dalam bidang teknologi yang diawali dengan abjad atau awalan D, serta merupakan terms yang terkait dengan Artificial Intelligence dengan subkategori Machine Learning.
Arti Decision Tree dalam Kamus Terjemahan Bahasa Inggris, Indonesia (Termasuk Jawa dan Sunda), dan Malaysia
Selain membahas tentang pengertian dan pembahasan definisinya, untuk lebih memperdalamnya, di sini kita juga perlu mengetahui apa arti kata decision tree dalam kamus terjemahan bahasa Inggris, Indonesia (termasuk Jawa dan Sunda), juga bahasa Malaysia (Melayu).
Untuk lebih mudah dalam memahaminya, di postingan literasi ini Kami akan menguraikannya berupa daftar terjemahan istilahnya dari berbagai jenis bahasa sebagai berikut:
- Bahasa Inggris; Terminologi = decision tree, Kategori: artificial intelligence.
- Bahasa Indonesia (termasuk dalam terjemahan bahasa Jawa dan Sunda); Terminologi = pohon keputusan, Kategori: kecerdasan buatan.
- Bahasa Malaysia; Terminologi = pohon keputusan, Kategori: kecerdasan buatan.
Penutup
Baiklah, di atas yaitu pembahasan dan penjelasan tentang apa itu arti dari decision tree.
Semoga postingan artikel yang sudah Kami bagikan ini dapat bermanfaat serta dapat menambah wawasan kita semua.
Lihat juga pembahasan tentang apa itu pengertian, maksud, dan akronim, istilah, jargon, atau terminologi konten lainnya yang berhubungan dengan bidang Teknologi yang ada di laman blog Utama situs web Kami.
Sumber (Referensi)
Postingan literasi ini dibuat dengan mengacu pada simpulan arti definisi dari berbagai referensi relevan yang berotoritas seperti Wikipedia, Webopedia Technology Dictionary dan beberapa sumber lainnya seperti Technopedia, Techterms, Computer Hope, dan lain sebagainya. Kata Decision Tree ini merupakan salah satu dari kumpulan terminologi “Artificial Intelligence dengan subkategori Machine Learning” dalam bidang teknologi yang dimulai dengan abjad atau awalan D. Artikel ini di-update pada bulan Apr tahun 2025.
- https://id.wikipedia.org/wiki/Techno
- https://id.wikipedia.org/wiki/teknik
- https://id.wikipedia.org/wiki/teknologi
- https://id.wikipedia.org/wiki/teknis
- https://id.wikipedia.org/w/index.php?search=decision-tree
- https://www.oxfordreference.com/search?source=%2F10.1093%2Facref%2F9780199587438.001.0001%2Facref-9780199587438&q=decision-tree
- Lihat contoh gambar decision-tree melalui Google di sini
- Lihat contoh gambar decision-tree di Bing di sini
- Lihat contoh gambar decision-tree di Yandex di sini