<![CDATA[Algoritma Decision Tree adalah metode pembelajaran mesin yang populer dan banyak diterapkan dalam berbagai bidang, seperti kesehatan, pendidikan, keuangan, dan pengelolaan sumber daya alam. Keunggulan utama algoritma ini terletak pada kemampuannya untuk memvisualisasikan proses pengambilan keputusan dalam bentuk hierarki yang mudah dipahami. Meskipun sederhana, algoritma ini memiliki berbagai varian dan metode pengoptimalan, seperti Random Forest, Gradient Boosting, dan Ensemble Learning, yang dirancang untuk meningkatkan akurasi dan mengurangi risiko overfitting. Artikel ini bertujuan untuk meninjau literatur mengenai implementasi dan pengembangan algoritma Decision Tree dalam berbagai aplikasi praktis. Melalui pendekatan tinjauan literatur sistematis, penelitian ini menganalisis penerapan Decision Tree dalam bidang perbankan, kesehatan, dan manajemen, dengan hasil yang menunjukkan bahwa algoritma ini efektif untuk tugas klasifikasi dan prediksi. Dalam sektor perbankan, Decision Tree berhasil mengidentifikasi faktor faktor penting dalam klasifikasi pelanggan aktif dan tidak aktif. Dalam bidang kesehatan, model ini juga terbukti dapat memprediksi faktor-faktor penyebab penyakit dengan akurasi yang tinggi. Dengan mengidentifikasi pola dalam data, penelitian ini menggarisbawahi pentingnya algoritma Decision Tree dalam meningkatkan pemahaman dan pengambilan keputusan berbasis data yang lebih efektif.]]>
Copyrights © 2024
