Data Tabel Keputusan

• Perhatikan data yang ada pada tabel keputusan “Play Tennis”.
• Buatlah pohon keputusan untuk data tersebut.

Tabel :

Data tabel keputusan untuk “Play Tennis”

1. Langkah pertama, untuk membuat pohon keputusan adalah mencari entropy dengan menggunakan rumus :

 

Dimana:

·        S : adalah himpunan (dataset) kasus

·        k : adalah banyaknya partisi S

·        pj : adalah probabilitas yang di dapat dari Sum(Ya) dibagi Total Kasus.

 

 

2. Setelah mendapatkan entropy maka hitung gain tiap attribute.

 

Rumus :

Dimana:

·       S : ruang (data) sample yang digunakan untuk training.

·       A : atribut.

·       |Si| : jumlah sample untuk nilai V.

·       |S| : jumlah seluruh sample data.

·       Entropi(Si) : entropy untuk sample-sample yang memiliki nilai i

 

Cara membuat Decision Tree: 

• Cari nilai gain tertinggi dari setiap atribut yang ada , maka attribute tersebut menjadi root pada iterasi pertama.
• Jika entropi pada nilai attribute tersebut adalah 0 , maka nilai tersebut merupakan leaf. Sedangkan nilai lainnya akan digunakan untuk iterasi selanjutnya..
• Gunakan nilai attribute yang bukan Leaf tersebut sebagai pivot , untuk dicari entropy dan gain pada iterasi selanjutnya.
• Lakukan langkah tersebut sampai nilai entropy pada semua nilai attribute = 1.

 

Jawab :

Entropi (S) = (-(10/14) x log2 (10/14) + (-(4/10) x log2 (4/10)) = 0.863120569

Total Kasus	Sum(Yes)	Sum(No)	Entropi Total
14	4	10	0.863120569