Decision Tree Adalah: Pengertian, Jenis, Contoh, dan Cara Membuatnya

Dalam kehidupan sehari-hari, kita sering dihadapkan pada pilihan—mulai dari hal sederhana seperti menentukan menu makan siang, hingga keputusan penting seperti memilih investasi yang tepat. 

Untuk membuat keputusan yang lebih terarah, dibutuhkan metode yang bisa membantu menyusun pertimbangan secara logis dan sistematis. 

Salah satu metode populer yang banyak digunakan dalam dunia analisis data dan machine learning adalah decision tree.

Secara sederhana, decision tree adalah model berbentuk pohon keputusan yang memetakan berbagai pilihan dan kemungkinan hasilnya. 

Dengan struktur berupa akar, cabang, dan daun, decision tree membantu kita memahami jalur keputusan dengan visual yang jelas, sehingga proses analisis jadi lebih mudah dipahami, bahkan oleh orang yang bukan ahli data sekalipun.

Baca Juga: 8 Rekomendasi Tools Vibes Coding Yang Bisa Digunakan!

Apa itu Decision Tree?

Menurut IBM Dalam konteks machine learning dan data mining, decision tree adalah metode supervised learning non-parametrik yang dapat digunakan baik untuk tugas classification maupun regression. 

Strukturnya menyerupai pohon: dimulai dari root node, bercabang melalui decision nodes, dan berakhir di leaf nodes (daun) yang mewakili hasil atau prediksi.

Dilansir dari situs google developer, setiap decision node memuat kondisi atau test terhadap satu fitur variabel (misalnya “umur > 30?”). 

Berdasarkan jawaban (ya / tidak atau kondisi lain), data akan bercabang ke sub–node berikutnya hingga mencapai leaf node.

Pada leaf node, model memberikan keputusan akhir—entah berupa kelas (untuk classification) atau nilai kontinu (untuk regression).

Salah satu keunggulan utama decision tree adalah interpretabilitasnya: struktur pohon membuat alur keputusan bisa divisualisasikan dan dipahami dengan relatif mudah oleh manusia.

Baca Juga: Vibe Coding: Definisi, & Cara Memulainya

Komponen Utama Decision Tree

Agar lebih mudah dipahami, bayangkan decision tree seperti pohon terbalik: akarnya di atas, lalu bercabang ke bawah hingga ke daun. Berikut komponen utamanya:

1. Root Node (akar)
   
   • Titik awal dari sebuah decision tree.
   • Di sini, data pertama kali dibagi berdasarkan kondisi tertentu.
   • Contoh: “Apakah penghasilan > Rp5 juta?”
     
2. Decision Node (cabang)
   
   • Titik percabangan yang muncul dari root node atau node lain.
   • Setiap cabang mewakili jawaban dari pertanyaan/kondisi sebelumnya.
   • Contoh: jika “ya”, lanjut ke node berikutnya; jika “tidak”, masuk ke jalur lain.
     
3. Leaf Node / Terminal Node (daun)
   
   • Titik akhir dari sebuah jalur keputusan.
   • Leaf node berisi hasil keputusan atau prediksi.
   • Contoh: “Layak diberi kredit” atau “Tidak layak diberi kredit”.
     
4. Branches (cabang penghubung)
   
   • Jalur yang menghubungkan antar-node.
   • Setiap branch merepresentasikan jawaban dari sebuah kondisi (ya/tidak atau nilai tertentu).

Kelebihan Decision Tree

1. Mudah dipahami dan dijelaskan
   Struktur pohon membuat alur keputusan jelas, bahkan untuk orang non-teknis.
2. Visual dan intuitif
   Bisa divisualisasikan dalam bentuk diagram pohon, sehingga memudahkan komunikasi hasil analisis.
3. Tidak butuh asumsi distribusi data
   Tidak seperti metode statistik tertentu, decision tree fleksibel terhadap berbagai tipe data.
4. Bisa menangani data numerik maupun kategorikal
   Cocok untuk berbagai jenis dataset (misalnya umur = angka, warna = kategori).
5. Cocok untuk feature selection
   Membantu mengidentifikasi variabel mana yang paling berpengaruh dalam pengambilan keputusan.

Baca Juga: Fundamental IT Skills yang Harus Dikuasai di Era Digital

Kekurangan Decision Tree

1. Rentan overfitting
   Pohon yang terlalu dalam bisa menyesuaikan data latih secara berlebihan, sehingga buruk pada data baru.
2. Kurang stabil
   Perubahan kecil pada data bisa menghasilkan struktur pohon yang sangat berbeda.
3. Tidak optimal untuk relasi kompleks
   Untuk hubungan antar variabel yang sangat rumit, decision tree sering kalah akurat dibanding algoritma lain.
4. Bias pada fitur dengan banyak kategori
   Variabel dengan banyak kemungkinan nilai cenderung lebih sering dipilih sebagai node awal.
5. Kurang akurat sendirian
   Sering dipadukan dengan teknik lain seperti Random Forest atau Gradient Boosting agar lebih kuat dan stabil.

Jenis-jenis Decision Tree

Secara umum, decision tree terbagi menjadi dua jenis utama berdasarkan tipe output yang dihasilkan:

1. Classification Tree

Classification tree digunakan ketika output yang ingin diprediksi berbentuk kategori atau kelas. Artinya, hasil akhirnya berupa label yang sudah ditentukan sebelumnya.

Contoh sederhana: memutuskan apakah sebuah email masuk kategori spam atau bukan spam, atau menentukan apakah pasien digolongkan “sakit” atau “sehat”.

Pada leaf node, hasil akhir akan berupa label kelas, misalnya ya / tidak.

2. Regression Tree

Regression tree digunakan ketika output yang ingin diprediksi berupa nilai kontinu atau angka. J

adi bukan kategori, melainkan angka spesifik yang bisa berubah-ubah dalam rentang tertentu.

Contoh: memprediksi harga rumah, estimasi penghasilan seseorang, atau jumlah penjualan bulanan.

Pada leaf node, hasil akhirnya adalah nilai numerik, misalnya “Rp500 juta” atau “100 unit”.

Contoh Penerapan Decision Tree

Decision tree bukan hanya konsep di atas kertas—model ini banyak dipakai di dunia nyata karena sifatnya yang mudah dipahami. Beberapa contoh penerapannya:

1. Bisnis & Marketing
   • Membantu perusahaan memprediksi apakah pelanggan akan berhenti (churn) atau tetap loyal.
   • Menentukan segmen pelanggan yang paling berpotensi membeli produk baru.
     
2. Kesehatan
   • Digunakan dokter atau peneliti untuk membantu diagnosis, misalnya menentukan apakah gejala tertentu mengindikasikan penyakit tertentu.
   • Membantu memutuskan metode perawatan berdasarkan kondisi pasien.
     
3. Keuangan & Perbankan
   • Menilai kelayakan kredit: apakah calon nasabah layak diberi pinjaman atau berisiko gagal bayar.
   • Deteksi penipuan transaksi dengan melihat pola aktivitas tidak wajar.
     
4. Sumber Daya Manusia (HR)
   • Memilih kandidat yang paling cocok berdasarkan pengalaman, keterampilan, dan latar belakang.
   • Membantu merancang jalur promosi atau pelatihan karyawan.
     
5. E-commerce
   • Rekomendasi produk berdasarkan perilaku belanja sebelumnya.
   • Mengoptimalkan strategi harga dengan memprediksi permintaan.

Decision Tree dalam Data Science & Machine Learning

Dalam dunia data science dan machine learning, decision tree termasuk salah satu algoritma yang paling populer. 

Alasannya sederhana: model ini mudah dipahami, fleksibel, dan bisa digunakan baik untuk classification maupun regression. 

Struktur yang visual membuat decision tree jadi pilihan ideal ketika hasil analisis perlu dijelaskan kepada pihak non-teknis, seperti manajer bisnis atau klien.

Namun, meski intuitif, decision tree memiliki keterbatasan, terutama risiko overfitting pada data latih. 

Untuk mengatasi kelemahan ini, lahirlah teknik ensemble yang menggabungkan banyak pohon sekaligus salah satunya Random Forest.

Random Forest bekerja dengan membangun banyak decision tree pada subset data yang berbeda, lalu menggabungkan hasil prediksinya. 

Dengan cara ini, hasil prediksi jadi lebih stabil, akurat, dan tahan terhadap variasi data kecil. 

Singkatnya, decision tree adalah fondasi dasar, sementara Random Forest adalah pengembangannya yang lebih kuat untuk kebutuhan prediksi di dunia nyata.

Cara Membuat Decision Tree

Setelah memahami konsepnya, kita bisa mulai membuat decision tree.

Proses ini bisa dilakukan secara manual di kertas, atau lebih praktis menggunakan software dan situs seperti Lucidchart, SmartDraw, atau Miro yang menyediakan template siap pakai.

Kalau ingin membuatnya secara manual, langkah-langkahnya kurang lebih seperti ini:

1. Tentukan Pertanyaan atau Keputusan Utama
   
   • Gambarlah sebuah kotak persegi panjang untuk menuliskan pertanyaan atau ide utama.
   • Untuk decision tree horizontal, letakkan kotak di sisi kiri; untuk versi vertikal, letakkan di bagian atas.
   • Contoh: tuliskan “Apakah saya harus meminta kenaikan upah lembur?” sebagai pertanyaan awal.
     
2. Tambahkan Cabang Keputusan
   
   • Dari kotak utama, buat cabang garis untuk setiap kemungkinan jawaban atau kondisi.
   • Misalnya, tarik dua cabang dengan label “Ya” dan “Tidak”.
     
3. Kembangkan Hingga Semua Skenario Terjawab
   
   • Dari setiap cabang, teruskan dengan pertanyaan atau kondisi baru sesuai kebutuhan.
     Ulangi sampai semua kemungkinan hasil sudah dieksplorasi.
     
4. Tetapkan Nilai pada Setiap Hasil
   
   • Setelah sampai di titik akhir (leaf node), berikan nilai atau konsekuensi pada setiap pilihan.
   • Nilai bisa berupa deskripsi kualitatif (misalnya “menguntungkan” atau “berisiko”), atau angka kuantitatif yang relevan dengan keputusan.

Dengan mengikuti langkah-langkah ini, decision tree akan membantu menyusun pilihan secara terstruktur sehingga keputusan lebih mudah dibuat berdasarkan logika yang jelas.

Decision tree adalah salah satu metode pengambilan keputusan dan algoritma machine learning yang paling mudah dipahami. 

Dengan bentuk menyerupai pohon, ia mampu memetakan berbagai pilihan dan konsekuensi secara visual, sehingga membantu siapa pun baik pebisnis, analis data, maupun individu membuat keputusan yang lebih terarah.

Meski memiliki keterbatasan seperti risiko overfitting atau kurang stabil pada data tertentu, manfaatnya tetap besar, terutama ketika dipakai untuk kasus nyata di bisnis, kesehatan, maupun keuangan.

Apalagi dengan adanya pengembangan seperti Random Forest, akurasi dan stabilitas model ini semakin meningkat.

Pada akhirnya, decision tree bukan hanya soal teori, tapi juga alat praktis yang bisa diterapkan di banyak bidang. 

Dengan memahami konsep, komponen, dan cara membuatnya, Anda bisa mulai memanfaatkan decision tree untuk mengambil keputusan yang lebih cerdas dan berbasis data.