Pengertian Algoritma C4.5
Algoritma C4.5 merupakan salah satu algoritma yang digunakan dalam data mining untuk membangun model pohon keputusan. Dikembangkan oleh Ross Quinlan pada tahun 1993, algoritma ini adalah pengembangan dari algoritma sebelumnya yang dikenal dengan nama ID3.
Algoritma C4.5 menggunakan konsep pembelajaran mesin untuk menghasilkan model prediksi berdasarkan data yang diberikan. Secara esensial, algoritma ini berfokus pada memahami struktur data dan mengklasifikasikannya ke dalam kelompok yang sesuai.
Proses ini memungkinkan pengguna untuk mengeksplorasi hubungan antar variabel dan memperoleh pemahaman mendalam tentang dataset yang ada.
Fungsi Algoritma C4.5
Fungsi utama dari algoritma C4.5 adalah membangun model pohon keputusan yang dapat digunakan untuk melakukan klasifikasi atau prediksi. Model pohon keputusan ini digunakan untuk mengambil keputusan berdasarkan atribut-atribut yang terdapat pada data.
Algoritma C4.5 juga memiliki kemampuan untuk melakukan pruning (pemangkasan) pada pohon keputusan guna menghindari overfitting.
Langkah – langkah Algoritma C4.5
1.Pembentukan Pohon Awal
Pertama-tama, algoritma memulai dengan membentuk pohon keputusan awal. Ini melibatkan pemilihan atribut yang dianggap paling informatif untuk menjadi akar pohon. Dalam tahap ini, struktur dasar pohon keputusan mulai terbentuk.
2. Pembagian Data
Proses selanjutnya adalah pembagian data berdasarkan nilai-nilai atribut pada setiap simpul pohon keputusan. Setiap cabang pohon merepresentasikan nilai tertentu dari atribut yang dipilih, memungkinkan struktur pohon berkembang seiring dengan perbedaan nilai atribut.
3. Perhitungan Gain Ratio
Penting untuk mencapai keseimbangan antara informativitas dan kompleksitas. Algoritma menggunakan metrik Gain Ratio untuk mengevaluasi atribut yang paling informatif pada setiap langkah.
Gain Ratio mengukur seberapa baik suatu atribut dapat memisahkan data menjadi kelas-kelas yang berbeda, memandu proses pengambilan keputusan.
Proses Rekursif
Langkah-langkah sebelumnya dilakukan secara rekursif. Proses ini melibatkan pembagian data pada setiap simpul pohon dan pemilihan atribut yang paling informatif pada setiap tingkat. Secara bertahap, pohon keputusan berkembang dan mendetail, mencerminkan kompleksitas struktur dataset.
Pruning untuk Menghindari Overfitting
Setelah pohon keputusan terbentuk sepenuhnya, algoritma C4.5 dapat melakukan pruning. Tujuan pruning adalah menghindari overfitting dengan menghapus cabang-cabang yang tidak signifikan atau tidak memberikan kontribusi yang substansial terhadap prediksi.
Proses ini memastikan bahwa model yang dihasilkan dapat diterapkan secara lebih umum pada data baru.
Contoh Penerapan Algoritma C4.5
Salah satu contoh penerapan algoritma C4.5 adalah dalam klasifikasi spam email. Dalam contoh ini, atribut-atribut seperti kata-kata kunci, panjang email, dan penggunaan huruf besar dapat digunakan untuk membangun model pohon keputusan.
Model ini dapat digunakan untuk mengklasifikasikan email baru sebagai spam atau bukan spam berdasarkan atribut-atribut yang ada.
Keunggulan dan Kelemahan Algoritma C4.5
Keunggulan
- Menghasilkan model pohon keputusan yang mudah dipahami dan dapat diinterpretasikan.
- Mampu menghandle data dengan atribut numerik maupun kategorikal.
- Dapat melakukan pruning untuk menghindari overfitting.
Kelemahan
- Rentan terhadap data yang memiliki missing values.
- Tidak efisien untuk dataset yang sangat besar.
- Tidak dapat menghandle data dengan atribut nilai kontinu secara langsung.