Klasifikasi adalah proses menemukan pola yang menjelaskan atau membedakan konsep atau kelas data untuk memprediksi kelas objek baru. Model klasifikasi dibangun dengan melatih algoritma pada data pelatihan untuk memetakan atribut ke label kelas, lalu model diuji keakuratannya pada data uji. Pohon keputusan sering digunakan karena mudah diinterpretasi.

1. KLASIFIKASI
Definisi Klasifikasi
Klasifikasi adalah sebuah proses untuk menemukan model yang menjelaskan atau
membedakan konsep atau kelas data, dengan tujuan untuk dapat memperkirakan kelas
dari suatu objek yang kelasnya tidak diketahui (Tan et all, 2004). Di dalam klasifikasi
diberikan sejumlah record yang dinamakan training set, yang terdiri dari beberapa atribut,
atribut dapat berupa kontinyu ataupun kategoris, salah satu atribut menunjukkan kelas
untuk record.
Gambar 1. Klasifikasi sebagai suatu tugas memetakan atribut x
ke dalam label kelas y (Tan et all, 2006)
Model Klasifikasi terdiri dari (Tan et all, 2006):
1. Pemodelan Deskriptif
Dapat bertindak sebagai suatu alat yang bersifat menjelaskan untuk
membedakan antara objek dengan klas yang berbeda.

2. 2. Pemodelan Prediktif
Model klasifikasi juga dapat menggunakan prediksi label kelas yang belum diketahui
recordnya.
4.2 Tujuan Klasifikasi
Tujuan dari klasifikasi adalah untuk:
1. Menemukan model dari training set yang membedakan record kedalam kategori atau
kelas yang sesuai, model tersebut kemudian digunakan untuk mengklasifikasikan
record yang kelasnya belum diketahui sebelumnya pada test set.
2. Mengambil keputusan dengan memprediksikan suatu kasus, berdasarkan hasil
klasifikasi yang diperoleh .
4.3 Konsep Pembuatan Model dalam Klasifikasi
Untuk mendapatkan model, kita harus melakukan analisis terhadap data latih
(training set). Sedangkan data uji (test set) digunakan untuk mengetahui tingkat akurasi
dari model yang telah dihasilkan. Klasifikasi dapat digunakan untuk memprediksi nama
atau nilai kelas dari suatu obyek data. Proses klasifikasi data dapat dibedakan dalam 2
tahap, yaitu :
1. Pembelajaran / Pembangunan Model
Tiap – tiap record pada data latih dianalisis berdasarkan nilai – nilai atributnya,
dengan menggunakan suatu algoritma klasifikasi untuk mendapatkan model.
2. Klasifikasi
Pada tahap ini, data uji digunakan untuk mengetahui tingkat akurasi dari model yang
dihasilkan. Jika tingkat akurasi yang diperoleh sesuai dengan nilai yang ditentukan,
maka model tersebut dapat digunakan untuk mengklasifikasikan record – record data
baru yang belum pernah dilatihkan atau diujikan sebelumnya.
Untuk meningkatkan akurasi dan efisiensi proses klasifikasi, terdapat beberapa langkah
pemrosesan terhadap data, yaitu :
1. Data Cleaning
Data cleaning merupakan suatu pemrosesan terhadap data untuk menghilangkan noise
dan penanganan terhadap missing value pada suatu record.

3. 2. Analisis Relevansi
Pada tahap ini, dilakukan penghapusan terhadap atribut – atribut yang redundant
ataupun kurang berkaitan dengan proses klasifikasi yang akan dilakukan. Analisis
relevansi dapat meningkatkan efisiensi klasifikasi karena waktu yang diperlukan
untuk pembelajaran lebih sedikit daripada proses pembelajaran terhadap data – data
dengan atribut yang masih lengkap (masih terdapat redundansi).
3. Transformasi Data
Pada data dapat dilakukan generalisasi menjadi data dengan level yang lebih tinggi.
Misalnya dengan melakukan diskretisasi terhadap atribut degan nilai kontinyu.
Pembelajaran terhadap data hasil generalisasi dapat mengurangi kompleksitas
pembelajaran yang harus dilakukan karena ukuran data yang harus diproses lebih
kecil.
(a)
(b)
Gambar 2. Proses Klasifikasi: (a) Learning: Training data dianalisis dengan
algoritma klasifikasi. Disini atribut label kelas adalah ”Tenured“, dan
“Learned Model“ atau “classifier“ di gambarkan pada blok aturan klasifikasi.
(b). Classification: Test data digunakan untuk memperkirakan keakuratan
aturan klasifikasi. Jika keakuratan tersebut dianggap diterima, maka aturan itu
dapat diaplikasikan untuk mengkalsifikasikan data tuples baru.

4. Pada Gambar 2 terdiri dari pembuatan model dan penggunaan model. Pembuatan model
menguraikan sebuah set dari penentuan kelas-kelas sebagai:
1. Setiap tuple diasumsikan sudah mempunyai kelas yang dikenal seperti ditentukan
oleh label kelas atribut.
2. Kumpulan tuple yang digunakan untuk membuat model disebut kumpulan
pelatihan (training set)
3. Model direpresentasikan sebagai classification rules, decision tree atau formula
matematika.
Penggunaan model menguraikan pengklasifikasian masa yang akan datang atau obyek
yang belum ketahui, yaitu taksiran keakuratan dari model yang terdiri dari:
1. Label yang telah diketahui dari contoh tes dibandingkan dengan hasil
klasifikasi dari model.
2. Nilai keakuratan adalah prosentase dari kumpulan contoh tes yang diklasifikasikan
secara tepat oleh model.
3. Kumpulan tes tidak terikat pada kumpulan pelatihan,
4. Jika akurasi diterima, gunakan model untuk mengklasifikasikan data tuple yang
label kelasnya belum diketahui.
Untuk mengevaluasi performansi sebuah model yang dibangun oleh algoritma klasifikasi
dapat dilakukan dengan menghitung jumlah dari test record yang di prediksi secara benar
(akurasi) atau salah (error rate) oleh model tersebut. Akurasi dan error rate
didefinisikan sebagai berikut.
Akurasi = Jumlah prediksi benar
Jumlah total prediksi
Error rate = Jumlah prediksi salah
Jumlah total prediksi
Algoritma klasifikasi berusaha untuk mencari model yang mempunyai akurasi yang
tinggi atau error rate yang rendah ketika model diterapkan pada test set.

5. 4.4 Teknik Klasifikasi
Didalam Klasifikasi sebagaimana telah dijelaskan, ada beberapa teknik klasifikasi
yang digunakan, anataralain: pohon keputusan, rule based, neural network, support
vector machine, naive bayes, dan nearest neighbour. Dan pada pembahasan ini akan
menggunakan teknik pohon keputusan, karena beberapa alasan:
1. Dibandingkan dengan classifier JST atau bayesian, sebuah pohon keputusan mudah
diinterpretasi/ ditangani oleh manusia.
2. Sementara training JST dapat menghabiskan banyak waktu dan ribuan iterasi, pohon
keputusan efisien dan sesuai untuk himpunan data besar.
3. Algoritma dengan pohon keputusan tidak memerlukan informasi tambahan selain
yang terkandung dalam data training (yaitu, pengetahuan domain dari distribusi-distribusi
pada data atau kelas-kelas).
4. Pohon keputusan menunjukkan akurasi klasifikasi yang baik dibandingkan dengan
teknik-teknik yang lainnya.
4.5 Decision Tree
Salah satu metoda Data Mining yang umum digunakan adalah decision tree.
Decision tree adalah struktur flowchart yang menyerupai tree (pohon), dimana setiap
simpul internal menandakan suatu tes pada atribut, setiap cabang merepresentasikan hasil
tes, dan simpul daun merepresentasikan kelas atau distribusi kelas. Alur pada decision
tree di telusuri dari simpul akar ke simpul daun yang memegang prediksi kelas untuk
contoh tersebut. Decision tree mudah untuk dikonversi ke aturan klasifikasi
(classification rules)(Zalilia, 2007).
Konsep Decision Tree
Mengubah data menjadi pohon keputusan (decision tree) dan aturan-aturan keputusan
(rule) (Basuki dkk, 2003).
DATA Decision Tree Rule
Gambar 3. Konsep Decision Tree

6. Tipe Simpul Pada Tree
Tree mempunyai 3 tipe simpul yaitu (Zalilia, 2007):
1. Simpul akar dimana tidak ada masukan edge dan 0 atau lebih keluaran edge (tepi),
2. Simpul internal, masing-masing 1 masukan edge dan 2 atau lebih edge keluaran,
3. Simpul daun atau simpul akhir, masing-masing 1 masukan edge dan tidak ada
edge keluaran.
Pada decision tree setiap simpul daun menandai label kelas. Simpul yang bukan
simpul akhir terdiri dari akar dan simpul internal yang terdiri dari kondisi tes atribut pada
sebagian record yang mempunyai karakteristik yang berbeda. Simpul akar dan simpul
internal ditandai dengan bentuk oval dan simpul daun ditandai dengan bentuk segi empat
(Han, 2001).
Gambar 4. Decision tree untuk masalah klasifikasi intrusion
Konsep Data Dalam Decision Tree
Ada beberapa konsep dalam decision tree, antara lain:
1. Data dinyatakan dalam bentuk tabel dengan atribut dan record.
2. Atribut menyatakan suatu parameter yang dibuat sebagai kriteria dalam pembentukan
tree. Misalkan untuk menentukan main tenis, kriteria yang diperhatikan adalah cuaca,
angin dan temperatur. Salah satu atribut merupakan atribut yang menyatakan data
solusi per-item data yang disebut dengan target atribut.

7. 3. Atribut memiliki nilai- nilai yang dinamakan dengan instance. Misalkan atribut
cuaca mempunyai instance berupa cerah, berawan dan hujan.
Contoh pemakaian Decision Tree
1. Diagnosa penyakit tertentu, seperti hipertensi, kanker, stroke dan lain-lain.
2. Pemilihan produk seperti rumah, kendaraan, komputer dan lain-lain
3. Pemilihan pegawai teladan sesuai dengan kriteria tertentu
Proses Dalam Decision Tree (Basuki dkk, 2003)
Proses pembentukan Decision Tree adalah sbb:
1. Mengubah bentuk data (tabel) menjadi model tree.
Gambar 5. Proses Data Menjadi Tree

8. Ukuran untuk Memilih Split Terbaik
Pemilihan atribut pada algoritma induksi decision tree menggunakan
ukuran berdasarkan entropy yang dikenal dengan information gain sebagai sebuah
heuristic untuk memilih atribut yang merupakan bagian terbaik dari contoh ke
dalam kelas. Semua atribut adalah bersifat kategori yang bernilai diskrit. Atribut
dengan nilai continuous harus didiskritkan (Zalilia, 2007).
Ukuran information gain digunakan untuk memilih tes atribut pada setiap
simpul dalam tree. Atribut dengan information gain tertinggi (atau nilai
pengurangan entropy yang terbesar) dipilih sebagai tes atribut untuk simpul tersebut.
Atribut ini meminimalkan informasi yang dibutuhkan untuk mengklasifikasikan
contoh pada proses pembagian dan mencerminkan ketidakmurnian (impurity).
Misalkan S adalah kumpulan dari s contoh data. Andaikan atribut label kelas
mempunyai m nilai berbeda yang menjelaskan m nilai kelas yang
berbeda, Ci (for i = 1, ..., m). Misalkan si menjadi jumlah contoh S dalam kelas Ci .
Informasi yang dibutuhkan untuk mengklasifikasikan diberikan contoh sebagai
1 j
berikut.
I ( S ,S ,...,S )
m
pi log 2 ( pi )
(1)
1 2 m
i 1
dimana pi adalah kemungkinan sebuah contoh kepunyaan kelas Ci dan
diperkirakan oleh si/s . Catatan bahwa fungsi log basis 2 digunakan semenjak
informasi dikodekan dalam bit-bit.
Misalkan atribut A mempunyai nilai v yang berbeda, a1 , a2 ,..., av Atribut
A dapat digunakan untuk membagi S kedalam v bagian (subset), S1 , S 2 ,..., S v ,
dimana S j berisi contoh di S yang mempunyai nilai a j dari A . Jika A terpilih
sebagai tes atribut (misal atribut untuk splitting), maka bagian ini akan sesuai
dengan pertumbuhan cabang dari simpul yang berisi S . Misal Sij menjadi contoh
kelas Ci pada sebuah subset S j . Entropy atau informasi berdasarkan pembagian ke
dalam bagian A sebagai berikut.
v s ... s
E A 1 j mj
.I s
,..., smj
(2)
j 1 s

9. Bentuk
sij ...
s
smj
adalah bobot dari bagian (subset) jth dan merupakan jumlah
contoh pada subbagian dibagi oleh total jumlah contoh dalam S . Nilai entropy
terkecil adalah kemurnian (purity) terbesar pada pembagian subbagian. Catatan untuk
subbagian s j ,
I s1 j , s2 j ,..., smj
sij
m
pij log2
i 1
pij
(3)
Dimana pij
S j
adalah probabilitas pada contoh s j kepunyaan kelas Ci .
Pengkodean informasi yang akan diperoleh dari percabangan pada A adalah:
Gain A
I s1 , s2 ,...., sm E A
(4)
Dengan kata lain, Gain( A) adalah reduksi yang diharapkan dalam entropy
yang disebabkan oleh pengetahuan nilai pada atribut A. Algoritma menghitung
information gain pada setiap atribut. Atribut dengan nilai gain terbesar dipilih
sebagai tes atribut (simpul akar). Simpul A dibuat dan dilabelkan dengan atribut,
cabang dibuat untuk setiap nilai atribut.
a. Entropy
Definisi Entrophy (Basuki, 2003):
1. Entropy (S) adalah jumlah bit yang diperkirakan dibutuhkan untuk dapat
mengekstrak suatu kelas (+ atau -) dari sejumlah data acak pada ruang sample S.
2. Entropy bisa dikatakan sebagai kebutuhan bit untuk menyatakan suatu kelas.
Semakin kecil nilai Entropy maka semakin baik untuk digunakan dalam
mengekstraksi suatu kelas.
3. Panjang kode untuk menyatakan informasi secara optimal adalah
untuk messages yang mempunyai probabilitas p.
log 2 p bits
4. Sehingga jumlah bit yang diperkirakan untuk mengekstraksi S ke dalam kelas
adalah:
p( ) log 2 p( )
p( ) log 2 p( )
(5)
Entropy(S ) p( ) log 2 p( ) p( ) log 2 p( ) (6)

10. Keterangan :
S = ruang (data) sample yang digunakan untuk training.
P(+) = jumlah yang bersolusi positif (mendukung) pada data sample untuk
kriteria tertentu.
P(-) = jumlah yang bersolusi negatif (tidak mendukung) pada data sample untuk
kriteria tertentu.
2. Mengubah model tree menjadi rule.
Gambar 6. Mengubah Tree Menjadi Rules
Gambar 7. Conjunction & Disjunction (pada kasus main tennis)

11. 3. Menyederhanakan Rule (“test of independency” dengan distribusi terpadu chi-square)
Apabila individu-individu suatu populasi dapat diklasifikasikan dalam dua variable
(kategori),tiap-tiap kategori dapat terdiri dari beberapa alternative. Kemudian kita
ingin menguji Ho apakah kedua variable kedua variable itu independent. Untuk
menguji Ho tersebut kemudian diambil suatu sample, individu- individu dalam sample
tersebut diklasifikasikan dalam”two way classification”. Test yang demikian
dinamakan test of independency (pengujian Independensi). Tabelnya dinamakan tabel
kontingensi. Apabila variabel I terdiri dari k kategori dan variabel II terdiri dari r
kategori, tabelnya dapat disusun seperti tabel dibawah ini.
Tabel kontingensi
Variabel I
A1 A2 A3 Ak Jumlah
Variabel
II
B1 n11 n12 n13 ……… n1k n1
B2 n21 n22 n23 ……… n2k n2
. . . . ……… . .
. . . . ……… . .
. . . . ……… . .
. . . . ……… . .
Br nr1 nr2 nr3 ……….. nrk nr
Jumlah n1 n2 n3 nk n
Dimana;
nij = individu dari baris i kolom j
i = 1, 2, ……………………..r
j = 1, 2, 3, …………………...k
Langkah-langkah dalam test of independensi:
1. Menentukan formulasi null hipotesis dengan alternative hipotesis:
Ho: P11 = P12 = …………......= P1k
P21 = P22 = …………......= P2k
---------------------------------------
Pr1 = Pr2 = = Prk
H1 : tidak semua proporsi sama
2. Dipilih level of significant tertentu ( ) degree of freedom (r-1)(k-1)

12. 3. Kriteria pengujian:
Daerah
terima
Daerah
tolak
X 2
X 2 { ; (r-1)(k-1)
Ho diterima apabila : X 2 ≤ X 2 ; (n-1) (k-1)
 berarti kriteria independent (dapat dihilangkan)
Ho ditolak apabila : X 2 > X 2 ; (r-1) (k-1)
 berarti kriteria dependent (tidak dapat dihilangkan)
4. Perhitungan:
r
X 2 =
i j
k (nij
j i
eij ) 2
eij
……………………………………………… (1)
Dimana eij =
(ni .)(n. j )
n
……………………………………………………. (2)
nij
eij
= frekuensi pengamatan (observasi) dari baris I dan kolom j
= frekuensi diharapkan (expected) dari baris I dan kolom j
5. Kesimpulan: Apakah Ho diterima (Variabel yang satu tidak
mempengaruhi/independent dengan variabel yang lain) atau Ho ditolak (variabel I
dependen dengan variabel II)
Contoh:
Kita ingin mengetahui apakah ada pengaruh (hubungan dependen) antara pendapatan
individu dengan kualitas bahan makanan yang dikonsumir.
Untuk tujuan ini kemudian diadakan ujian penyelidikan terhadap 100 individu dan
didapat kenyatan sebagai berikut:

13. Pendapatan
Tinggi Sedang Rendah jumlah
Mutu
bahan
makan
Baik 14 6 9 29
Cukup 10 16 10 36
Jelek
2
13
20
35
Jumlah 26 35 39 100
nij
Penyelesaian:
1. Hipotesis
Ho : P11 = P12 = P13
P21 = P22 = P23
P31 = P32 = P33
Atau mutu bahan makan dependen dengan tingkat dependen.
Ho : Mutu bahan makan dependen dengan tingkat pendapatan
2. Dipilih level of significance 0,05
3. Kriteria Pengujian:
Daerah
terima
Daerah
tolak
X 2
X 2 {0,05 ; (3-1)(3-1) = 9,488
Ho diterima apabila X 2 ≤ 9,488
Ho ditolak apabila X 2 > 9,488
4. Perhitungan X 2 dari sample:
Dengan menggunakan persamaan (2), maka dapat kita cari eij
e11 =
e21 =
e31 =
(29)(26)
100
(36)(26)
100
(35)(26)
100
= 7,54 e12 =
= 9,36 e22 =
= 9,10 e32 =
(29)(35)
100
(36)(35)
100
(35)(35)
100
= 10,15 e13 =
= 12,60 e23 =
= 12,25 e33 =
(29)(39)
100
(36)(39)
100
(35)(39)
100
= 11,31
= 14,04
= 13,65

14. Pendapatan
Tinggi Sedang Rendah jumlah
Mutu
bahan
makan
Baik 7,54 10,15 11,31 29
Cukup 9,36 12,60 14,04 36
Jelek
9,10
12,25
13,65
35
Jumlah 26 35 39 100
eij
(14 7,54)2 (6 10,15)2 (9 11,31)2 (10 9,36)2 (16 12,60)2
7,54 10,15 11,31 9,36 12,60
X 2 =
(10 14,40)2 (2 9,10)2 (13 12,25)2 (20 13,65)2
14,40 9,10 12,25 13,65
= 18,36
5. Kesimpulan:
Oleh karena 18,36 > 9,48 maka Ho kita tolak, berarti terdapat hubungan antara
mutu bahan makan dengan tingkat pendapatan (kriteria dependent).

15. 4.6 CONTOH KASUS
Contoh: Permasalahan Penentuan Seseorang Menderita Hipertensi Menggunakan
Decision Tree. Data diambil dengan 18 sample, dengan pemikiran bahwa yang
mempengaruhi seseorang menderita hipertensi atau tidak adalah usia, berat badan, dan
jenis kelamin. Usia mempunyai instance: muda dan tua. Berat badan mempunyai
instance: underweight, average dan overweight. Jenis kelamin mempunyai instance:
pria dan wanita. Data sample yang digunakan untuk menentukan hipertensi adalah:
Nama Pasien Berat Badan Usia Jenis Kelamin Hipertensi?
Oki lukman Overweight Tua Perempuan Ya
Pasha ungu Overweight Tua Laki-laki Ya
Budi anduk Overweight Tua Laki-laki Ya
Indra bekti Overweight Tua Laki-laki Ya
Luna maya Overweight Muda Perempuan Ya
Tukul Overweight Muda Laki-laki Ya
Afgan Average Tua Laki-laki Ya
Desta Average Tua Laki-laki Ya
Ringgo Average Muda Laki-laki Tidak
Ruben Average Muda Laki-laki Tidak
Titi kamal Average Muda Perempuan Tidak
Aurakasih Average Tua Perempuan Tidak
Jengkelin Average Tua Perempuan Tidak
Ari untung Average Muda Laki-laki Tidak
Gita gutawa Underweight Muda Perempuan Tidak
Fedi nuril Underweight Muda Laki-laki Tidak
Dian sastro Underweight Tua Perempuan Tidak
Nicholas Underweight Tua Laki-laki Tidak
Langkah penyelesaian kasus:
1. Mengubah Data Menjadi Tree.
2. Mengubah tree menjadi rule.
3. Menyederhanakan dan menguji rule.
4. Menentukan rule akhir
Penyelesaian:
Langkah -1: Mengubah Data Menjadi Tree.
a. Menentukan Node Terpilih.
Dari data sampel tentukan dulu node terpilih, yaitu dengan menghitung nilai information
gain masing-masing atribut. (usia, berat badan, dan jenis kelamin).

16. Untuk menentukan node terpilih, gunakan nilai information gain dari setiap kriteria
dengan data sample yang ditentukan.
Node terpilih adalah kriteria dengan information gain yang paling besar.
Langkah – langkah menentukan node terpilih:
1. Menghitung nilai informasi (I) dari seluruh data training
Dengan menggunakan persamaan:
p( ) log 2 p( )
p( ) log 2 p( )
I = -8/18 log2 8/18 – 10/18 log2 10/18 = 0.99
2. Menghitung nilai informasi tiap atribut
Contoh: nilai informasi atribut berat badan
Dengan menggunakan persamaan:
BB Hiper? Jumlah
Catatan:
Overweight Ya 6
Overweight Tidak 0
Average Ya 2
Average Tidak 6
Underweight Ya 4
Underweight Tidak 0
p( ) log 2 p( )
p( ) log 2 p( )
q1= -6/6 log2 6/6 – 0/6 log2 0/6 = 0
q2= -2/8 log2 2/8 – 6/8 log2 6/8 = 0.81
Total 18
3. Menghitung nilai entrophy tiap atribut
Contoh: Entropy untuk berat badan:
q1= -4/4 log2 4/4 – 0/4 log2 0/4 = 0
E = (6/18)q1 + (8/18)q2 + (4/18)q3 = 0.36
4. Menghitung nilai information gain tiap atribut
Contoh: atribut berat badan
Gain A
I s1 , s2 ,...., sm E A
= 0.99 – 0.36 = 0.63

17. Dengan menggunakan langkah – langkah yang sama kita hitung nilai information gain
atribut usia dan jenis kelamin, sehingga didapat nilai information gain atribut usia
sebesar 0.091 dan jenis kelamin sebesar 0.048.
Sehingga, terpilih atribut BERAT BADAN sebagai node awal karena memiliki
information gain terbesar.
b. Menyusun Tree Awal
Berat bad an
Overw eight Average Underw eight
O k i lu kman
+
A fgan
D esta
+
+
Pash a u ng u + Rin gg o - Fedi nuril -
Bud i an du k + Ru ben - G ita gutaw a -
In dra bek t i + Tit i k amal - D ian sast ro -
Lu na maya + A urak asih - N ich olas -
Tu ku l + Jen gk elin -
A ri u ntu ng -
Node berikutnya dapat dipilih pada bagian yang mempunyai nilai + dan -, pada
contoh di atas hanya berat = average yang mempunyai nilai + dan –, maka
semuanya pasti mempunyai internal node. Untuk menyusun internal node lakukan
satu-persatu.
Penentuan Internal Node untuk berat = average
Nama Pasien Usia Jenis Kelamin Hipertensi?
Afgan Tua Laki-laki Ya
Desta Tua Laki-laki Ya
Ringgo Muda Laki-laki Tidak
Ruben Muda Laki-laki Tidak
Titi kamal Muda Perempuan Tidak
Aurakasih Tua Perempuan Tidak
Jengkelin Tua Perempuan Tidak
Ari untung Muda Laki-laki Tidak

18. Nilai informasi (I) dari data training untuk berat average:
Jenis Kelamin Hiper? Jumlah
Laki-laki Ya 2
Laki-laki Tidak 3
Perempuan Ya 0
Perempuan Tidak 3
Dengan menggunakan persamaan:
p( ) log 2 p( )
p( ) log 2 p( )
I = -2/8 log2 2/8 – 6/8 log2 6/8 = 0.811
Kemudian kita menghitung nilai entrophy untuk masing – masing atribut yang tersisa:
Usia Hiper? Jumlah
Tua Ya 2
Tua Tidak 2
Muda Ya 0
Muda Tidak 4
E = 0.5 E = 0.61
Setelah itu didapatkan nilai information gain untuk atribut usia sebesar 0.811 – 0.5 =
0.311, dan nilai information gain untuk atribut jenis kelamin sebesar 0.811 – 0.61 =
0.201, sehingga atribut usia dipilih sebagai node berikutnya. Begitu seterusnya sampai
node terakhir dapat menentukan kelas dari data.
Menyusun Tree Lanjutan
Berat b ada n
Overweight Average Underweight
Y ES U sia N O
Tua Muda
A fgan +
D esta +
A u rak asih -
Jen g k elin -
R in g go -
R ub en -
Ti t i k amal -
A ri un tu n g -

19. Berat b adan
Overweight Average Underweight
Y ES U sia N O
Tua Muda
Jen is K elamin N O
Laki-laki Perempuan
A fgan +
D est a +
A u rak asih -
Jen g k el in -
Hasil Tree Akhir
Berat b ad an
Overweight Average Underweight
Y ES U sia N O
Tua Muda
Jen is K elamin N O
Laki-laki Perempuan
Y ES N O

20. Langkah -2 : Mengubah Tree menjadi rule
B erat b ad an
Overweight Average Underweight
Y ES U sia N O
Tua Muda
Jen is K elamin N O
Laki-laki Perempuan
Y ES N O
R1: IF berat = overweight THEN hipertensi = ya
R2: IF berat = underweight THEN hipertensi = tidak
R3: IF berat = average^usia = muda^ THEN hipertensi = tidak
R4: IF berat = average^usia = tua^jenis kelamin=laki- laki^ THEN hipertensi = ya
R5: IF berat = average^usia = tua^jenis kelamin=perempuan^ THEN hipertensi = tidak
Langkah -3 : Menyederhanakan dan Menguji Rule
Dalam langkah menyederhanakan dan menguji rule ini, kita dapat menjalankan langkah-langkah
berikut:
1. Membuat table distribusi terpadu dengan menyatakan semua nilai kejadian pada setiap
rule.
2. Menghitung tingkat independensi antara kriteria pada suatu rule, yaitu antara atribut dan
target atribut (penghitungan tingkat independensi menggunakan “Test of Independency”
Chi-square)
3. Mengeliminasi kriteria yang tidak perlu, yaitu yang tingkat independensinya tinggi.

21. Untuk Atribut Berat Badan
BB hiper? jumlah
OW ya 6
OW tidak 0
AV ya 2
AV tidak 6
UW ya 4
UW tidak 0
OW AV UW Jumlah
Hipertensi 6 2 4 12
Tidak 0 6 0 6
Jumlah 6 8 4 18
OW AV UW Jumlah
X
Hipertens
i
6 2 4 12
Tidak 0 6 0 6
Jumlah 6 8 4 18
nij
Hipotesis:
H0 : tidak ada hubungan antara berat badan dengan seseorang menderita
hipertensi
H1 : ada hubungan antara berat badan dengan seseorang menderita hipertensi
Tingkat signifikansi :
α = 0.05
Degree of freedom (DOF) = {α; (r – 1)*(k - 1)} = {0.05; (2– 1)*(3 - 1)} = {0.05; 2}
2
tabel
5.9915 (lihat tabel)
Daerah kritis:
Daerah
terima
Ho diterima apabila X 2 ≤ 5.99
Ho ditolak apabila X 2 > 5.99
Daerah
tolak
X 2
X 2 {0,05 ; (2-1)(3-1) = 5.99
Uji Independensi dengan distribusi Chi-Square
nij

22. OW AV UW
Hipertensi 4 5.33 2.67 12
Tidak 2 2.67 1.33 6
Jumlah 6 8 4 18
(6 4) 2 (2 5.33) 2 (4 2.67) 2 (0 2) 2 (6 2.67) 2 (0 1.33) 2
4 5.33 2.67 2 2.67 1.33

X
eij
Perhitungan:
(12)(6)
e11 =
18
(6)(6)
e21 =
18
= 4 e12 =
= 2 e22 =
(12)(8)
18
(6)(8)
18
= 5.33 e13 =
= 2.67 e23 =
(12)(4)
18
(6)(4)
18
= 2.67
= 1.33
Lalu, kita hitung nilai X2 dengan menggunakan persamaan:
r k (n
ei ) 2
X2 hitung =
i j
(ni .)(n. j )
ij j
j i eij
Dimana eij =
n
X2 hitung =
= 1 + 2.08 + 0.67 + 2 + 4.17 +1.33 = 11.25
Karena nilai X2 hitung > X2 tabel yaitu 11.25 > 5.99, maka H0 ditolak, artinya atribut
berat badan mempengaruhi seseorang menderita hipertensi atau tidak (dependent),
sehingga atribut ini tidak bisa dihilangkan.
Untuk Atribut Usia
Dengan cara yang sama pada atribut berat badan, maka dapat diperoleh:
{0,05 ; 1} 
2
tabel
3.8415 (lihat tabel)
X2 hitung = 2.205
Kesimpulan: Karena nilai X2 hitung ≤ X2 tabel yaitu 2.205 yaitu 2.205 ≤ 3.8415, artinya
atribut usia tidak mempengaruhi seseorang menderita hipertensi atau tidak (independent),
sehingga atribut ini bisa dihilangkan.

23. Untuk Atribut Jenis kelamin
Dengan cara yang sama pada atribut berat badan, maka dapat diperoleh:

{0,05 ; 1} 
X
2
tabel
3.8415 (lihat tabel)
X2 hitung = 5.299
Kesimpulan: Karena nilai X2 hitung > X2 tabel yaitu 5.299> 3.8415, maka H0 ditolak,
artinya atribut berat badan mempengaruhi seseorang menderita hipertensi atau tidak
(dependent), sehingga atribut ini tidak bisa dihilangkan.
Langkah -4 : Menentukan Rule Akhir
Berdasarkan hasil penyederhanaan rule dengan Chi-Square, maka rule akhir yang terbentuk
adalah:
R1: IF berat = overweight THEN hipertensi = ya
R2: IF berat = underweight THEN hipertensi = tidak
R4: IF berat = average ^jenis kelamin=laki- laki^ THEN hipertensi = ya
R5: IF berat = average ^jenis kelamin=perempuan^ THEN hipertensi = tidak
TUGAS :
GUNAKAN DECISION TREE UTK KASUS BERIKUT :
TABEL KLASIFIKASI RESIKO KREDIT :
Pelanggan Saving Asset Sallary
Resiko
Kredit
1 Mediun High 75 Good
2 Low Low 50 Bad
3 High Medium 25 Bad
4 Mediun Medium 50 Good
5 Low Medium 100 Good
6 High High 25 Good