Pohon Keputusan (Decision Tree)

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
Penyelesaian Masalah Dengan AI
Advertisements

Pengertian Pengambilan Keputusan
PASAR OLIGOPOLI.
Pertemuan 8 STRUKTUR POHON (TREE).
Sistem Pengambil Keputusan
Bab 10 Penetapan Harga Produk Memahami dan Menangkap Nilai Pelanggan
MENYUSUN RANCANGAN AWAL USAHA DAN EVALUASI PELUANG USAHA BARU
DIAGRAM KEPUTUSAN (DECISION TREE) Susi Sulandari.
STRATEGI OPERASI STIE PUTRA BANGSA.
Pemrograman Linier Nama Kelompok : Badarul ‘Alam Al Hakim ( )
Desain dan Analisis Algoritma
TEORI KEPUTUSAN KELOMPOK 4 Fitriyani
ENTERPRENEUR Memiliki kehidupan yang luar biasa
Diagram Keputusan.
STRATEGI PEMASARAN 1. Strategi Daur Hidup Produk : 1. Tahap Pengenalan
BAB IV DIAGRAM KEPUTUSAN.
Masalah, Ruang Keadaan dan Pencarian
DIAGRAM KEPUTUSAN (DECISION TREE)
SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN (DECISION SUPPORT SYSTEM)
Sistem Pengambilan Keputusan, Pemodelan dan Pendukung
MODELING AND ANALYSIS - 1 Pertemuan - 05
Oleh : Devie Rosa Anamisa
PenDAHULUAN teknik pengambilan keputusan
PenDAHULUAN teknik pengambilan keputusan
TEORI PGB. KEPUTUSAN PENDAHULUAN Ari Darmawan, Dr. SAB. MAB.
Data Mining Algoritma C4.5. Penjelasan metode Kelebihan dan kekurangan.
KECERDASAN BUATAN PERTEMUAN 10.
Modul X. Diagram Pohon Keputusan
Diagram Keputusan.
Diagram Keputusan.
Model Sistem Umum Perusahaan
Model Arus Jaringan.
MODELING AND ANALYSIS - 3 Pertemuan - 07
Proses Pengambilan Keputusan
STUDI KASUS KLASIFIKASI Algoritma C 4.5
Pemecahan Masalah (Problem Solving) & Pengambilan Keputusan (decesion making) Pertemuan ke 4.
Pengambilan Keputusan Etis Dalam Perusahaan
Haida Dafitri, ST, M.Kom Pengantar Sistem Pendukung Keputusan
Materi Tutorial Tatap Muka
SISTEM INFORMASI MANAJEMEN
By. Ella Silvana Ginting, SE, M.Si
KONDISI SOSIAL EKONOMI PERTANIAN DI INDONESIA
Probabilitas & Diagram Pohon Keputusan
WIKE AGUSTIN PRIMA DANIA, STP,M.ENG
Sistem Pengambilan Keputusan, Pemodelan dan Pendukung
Diagram pohon keputusan
EKONOMI MANAJERIAL Pengambilan Keputusan dalam Ketidakpastian
Decision Tree Analysis
PENGAMBILAN KEPUTUSAN MANAJEMEN
MELAKSANAKAN RISET PEMASARAN DAN MERAMALKAN PERMINTAAN
PENGAMBILAN KEPUTUSAN MANAJERIAL
KECERDASAN BUATAN PERTEMUAN 10.
POHON KEPUTUSAN (DECISION TREE)
PENGAMBILAN KEPUTUSAN MANAJEMEN
PEMODELAN.
Decision Tree Analysis
Pemecahan Masalah (Problem Solving) & Pengambilan Keputusan (decesion making) Pertemuan ke 4.
Keputusan Bertahap Winnie Septiani.
PENGAMBILAN KEPUTUSAN PADA KONDISI TIDAK PASTI (Diagram Keputusan)
Anggota Dwita Eprila ( ) Mayang Hermeiliza Eka Putri ( ) Nadiah Amelia ( ) Rafif Abdusalam ( ) Shofyan.
DATA PREPARATION Kompetensi
Decision Tree Pertemuan : 13.
Pemecahan Masalah Menurut Anderson:
BAB IV DIAGRAM KEPUTUSAN.
DATA PREPARATION.
KELOMPOK 6 AGUNG BIANTORO.M ( 042 ) JONI PUTRA ( 103 ) HARIS FERDIAN ( 033 ) TEKNIK-TEKNIK DATA MINING.
Consumer Decision Making and Beyond
Pertemuan 10.
© presentationgo.compresentationgo.com By:.com PROSES DAN TEKNIK PENGAMBILAN KEPUTUSAN OLEH : Ikrima M. Mustafa, S.Sos.,MM Your Logo FAKULTAS EKONOMI BISNIS.
Sistem Pengambilan Keputusan, Pemodelan dan Pendukung
Transcript presentasi:

Pohon Keputusan (Decision Tree) Shandy Ardianto 1135010051 Alfian Ocmanisa 1135010049 Dimas Satria Oktar 1135010041 Rezky Alexander Leo 1135010076 Adhitya Alif Maulana 1135010055 Erfin Hadinata 1135010064

Pohon Keputusan (Decission Tree) Proses dari decision tree dimulai dari root node hingga leaf node yang dilakukan secara rekursif. Di mana setiap percabangan menyatakan suatu kondisi yang harus dipenuhi dan pada setiap ujung pohon menyatakan kelas dari suatu data. adalah salah satu metode klasifikasi yang menggunkan representasi suatu struktur pohon yang yang berisi alternatif-alternatif untuk pemecahan suatu masalah. Pohon ini juga menunjukkan faktor- faktor yang mempengaruhi hasil alternatif dari keputusan tersebut disertai dengan estimasi hasil akhir bila kita mengambil keputusan tersebut. Peranan pohon keputusan ini adalah sebagai Decision Support Tool untuk membantu manusia dalam mengambil suatu keputusan.

Pada Decision Tree terdiri dari 3 bagian yaitu: a. Root node Node ini merupakan node yang terletak paling atas darisuatu pohon. b. Internal node Node ini merupakan node percabangan, hanya terdapat satu input serta mempunyai minimal dua output. c. Leaf node Node ini merupakan node akhir, hanya memiliki satu input, dan tidak memiliki output.

Manfaat dari Decision Tree (Pohon Keputusan) melakukan break down proses pengambilan keputusan yang kompleks menjadi lebih simpel sehingga orang yang mengambil keputusan akan lebih menginterpretasikan solusi dari permasalahan. Konsep yang digunakan oleh decision tree adalah mengubah data menjadi suatu keputusan pohon dan aturan-aturan keputusan(rule).

Kelebihan Pohon Keputusan Kelebihan dari metode pohon keputusan adalah: • Daerah pengambilan keputusan yang sebelumnya kompleks dan sangat global, dapat diubah menjadi lebih simpel dan spesifik. • Eliminasi perhitungan-perhitungan yang tidak diperlukan, karena ketika menggunakan metode pohon keputusan maka sample diuji hanya berdasarkan kriteria atau kelas tertentu. • Fleksibel untuk memilih fitur dari internal node yang berbeda, fitur yang terpilih akan membedakan suatu kriteria dibandingkan kriteria yang lain dalam node yang sama. Kefleksibelan metode pohon keputusan ini meningkatkan kualitas keputusan yang dihasilkan jika dibandingkan ketika menggunakan metode penghitungan satu tahap yang lebih konvensional • Dalam analisis multivariat, dengan kriteria dan kelas yang jumlahnya sangat banyak, seorang penguji biasanya perlu untuk mengestimasikan baik itu distribusi dimensi tinggi ataupun parameter tertentu dari distribusi kelas tersebut. Metode pohon keputusan dapat menghindari munculnya permasalahan ini dengan menggunakan criteria yang jumlahnya lebih sedikit pada setiap node internal tanpa banyak mengurangi kualitas keputusan yang dihasilkan.

Kekurangan Pohon Keputusan Kekurangan Pohon Keputusan • Terjadi overlap terutama ketika kelas-kelas dan kriteria yang digunakan jumlahnya sangat banyak. Hal tersebut juga dapat menyebabkan meningkatnya waktu pengambilan keputusan dan jumlah memori yang diperlukan. • Pengakumulasian jumlah eror dari setiap tingkat dalam sebuah pohon keputusan yang besar. • Kesulitan dalam mendesain pohon keputusan yang optimal. • Hasil kualitas keputusan yang didapatkan dari metode pohon keputusan sangat tergantung pada bagaimana pohon tersebut didesain.

NOTASI Decision Tree (Pohon Keputusan) PERLU DIBEDAKAN ANTARA : SAAT DIMANA DIPILIH SALAH SATU ALTERNATIF YANG TERSEDIA, MEMILIKI KENDALI DALAM BERTINDAK, PUNYA KEKUASAAN MEMILIH. SAAT KEMUNCULAN KEJADIAN TAK PASTI YANG AKAN MENENTUKAN HASIL DARI ALTERNATIF TERSEBUT, DILUAR DIRI KITA YANG MENENTUKAN

NOTASI YANG DIGUNAKAN : SIMPUL KEPUTUSAN SIMPUL KEJADIAN TAK PASTI

PENGGAMBARAN DIAGRAM KEPUTUSAN Contoh Kasus : PERUSAHAAN BUMN YANG MEMPRODUKSI BARANG-BARANG SARANA PRODUKSI PERTANIAN. SEMULA MAMPU MENGUASAI 20% PASAR. TETAPI KEMUDIAN MENURUN SAMPAI 10%. MANAJER PEMASARAN MELAKUKAN RISET PASAR/ SURVEY KONSUMEN dan HASILNYA : PENURUNAN DISEBABKAN KARENA KUALITAS LEBIH RENDAH DIBANDING PESAING.

TERSEDIA 3 KEMUNGKINAN PILIHAN KEGIATAN PENGEMBANGAN PRODUK MENERUSKAN PENJUALAN TANPA MENGADAKAN PERUBAHAN MENGHENTIKAN PRODUK

GAMBAR PENGEMBANGAN PRODUK DAPAT PASARKAN PRODUK POSITIF PENGEMBANGAN PRODUK HENTIKAN PRODUK NEGATIF TERUSKAN PRODUK LAMA

TAHAPAN PENGGAMBARAN DIAGRAM KEPUTUSAN KUMPULAN ALTERNATIF AWAL MANAJER PEMASARAN DIHADAPKN PADA 3 ALTERNATIF, YANG DISEBUT ALTERNATIF TINDAKAN. YAITU KUMPULAN ALTERNATIF PERTAMA YANG HARUS DIPILIH OLEH PENGAMBIL KEPUTUSAN/ DECISION MAKER. KEJADIAN TAK PASTI KEJADIAN TAK PASTI YANG MELINGKUPI ALTERNATIF AWAL, KEMUNGKINAN- KEMUNGKINAN YANG BISA TERJADI TERHADAP ALTERNATIF YANG DIPILIH.

ALTERNATIF LANJUTAN MERUPAKAN ALTERNATIF PILIHAN LANJUTAN DARI KEJADIAN TAK PASTI YANG MUNCUL . DALAM HAL PROYEK PENGEMBANGAN BILA HASILNYA POSITIF ALTERNATIF LANJUTANNYA :”PASARKAN PRODUK BARU ATAU TIDAK PASARKAN PENETAPAN NILAI TIAP JALUR DALAM DIAGRAM KEPUTUSAN AKAN MENGHASILKAN SUATU NILAI YANG TERSENDIRI BAGI DECISION MAKER.

PENENTUAN PILIHAN MODEL LENGKAP PERSOALAN KEPUTUSAN PILIHAN ALTERNATIF TERBAIK ADA FAKTOR KETIDAK PASTIAN TIDAK TAHU SECARA PASTI HASIL APA YANG AKAN DIDAPAT DARI ALTERNATIF YANG DIPILIH ----- ADA RESIKO TIAP ORANG BISA PUNYA SIKAP BERBEDA DALAM MENGHADAPI RESIKO

Contoh Pohon Keputusan : Klasifikasi Vertebrata

SEKIAN TERIMAKASIH