Pendahuluan

Berpikir logis adalah kemampuan untuk menganalisis dan memecahkan masalah dengan menggunakan aturan, argumen, dan pola berpikir yang rasional. Berpikir logis melibatkan pemahaman tentang hubungan sebab-akibat, pemilihan pilihan yang masuk akal, dan penilaian terhadap implikasi dari suatu tindakan atau keputusan.

Dalam proses pengambilan keputusan, pohon keputusan memiliki peran penting. Pohon keputusan adalah representasi visual dari serangkaian keputusan dan konsekuensi yang mungkin. Pohon keputusan memungkinkan kita untuk memetakan masalah atau situasi ke dalam struktur hierarkis yang jelas dan terorganisir. Dengan menggunakan pohon keputusan, kita dapat menguraikan pilihan-pilihan yang tersedia, mengidentifikasi konsekuensi dari masing-masing pilihan, dan memilih solusi terbaik berdasarkan pertimbangan rasional.

Pohon keputusan membantu dalam proses pengambilan keputusan dengan beberapa cara:

1. Struktur Visual: Pohon keputusan menyajikan informasi secara visual, memudahkan pemahaman tentang alur logika dan hubungan antara keputusan yang berbeda. Hal ini membantu pengambil keputusan dalam memahami implikasi dari setiap langkah yang diambil.
2. Analisis Konsekuensi: Dalam pohon keputusan, setiap cabang merepresentasikan konsekuensi dari keputusan yang diambil. Ini membantu pengambil keputusan untuk memperkirakan dampak dari pilihan-pilihan yang tersedia dan membuat keputusan yang paling rasional.
3. Pengurangan Kompleksitas: Pohon keputusan memecah masalah yang kompleks menjadi langkah-langkah yang lebih sederhana dan mudah diuraikan. Dengan memvisualisasikan semua pilihan dan konsekuensinya, pengambil keputusan dapat mengatasi kompleksitas dan menjaga keselarasan dalam proses pengambilan keputusan.
4. Pembuatan Keputusan yang Terdokumentasi: Pohon keputusan menyediakan dokumentasi tentang langkah-langkah yang diambil dalam proses pengambilan keputusan. Hal ini memungkinkan pengambil keputusan untuk melacak dan memahami alasan di balik setiap keputusan yang diambil, serta memfasilitasi pembelajaran dan pembaruan keputusan di masa depan.

Pohon keputusan memberikan kerangka kerja yang jelas dan terstruktur dalam proses pengambilan keputusan. Dengan menggunakan prinsip berpikir logis dan memanfaatkan pohon keputusan, pengambil keputusan dapat mengurangi ketidakpastian, membuat keputusan yang lebih rasional, dan mencapai hasil yang lebih optimal.

Pohon Keputusan sebagai Alat Berpikir Logis

Pohon keputusan adalah alat penting dalam berpikir logis untuk menganalisis dan memecahkan masalah kompleks. Berikut adalah beberapa penjelasan yang mendukung pernyataan tersebut:

1. Struktur Hierarkis: Pohon keputusan menyajikan masalah kompleks dalam bentuk struktur hierarkis yang terdiri dari simpul, cabang, dan daun. Ini memungkinkan pengambil keputusan untuk membagi masalah menjadi langkah-langkah yang lebih terkelola dan memahami hubungan antara keputusan yang saling terkait.
2. Pemetaan Pilihan dan Konsekuensi: Pohon keputusan memetakan semua pilihan yang tersedia dan konsekuensinya dengan jelas. Setiap cabang mewakili keputusan yang dapat diambil, sedangkan daun mewakili hasil atau konsekuensi dari keputusan tersebut. Hal ini membantu pengambil keputusan dalam memvisualisasikan dan menganalisis dampak dari setiap pilihan.
3. Logika Berbasis Aturan: Pohon keputusan mengikuti logika berbasis aturan dalam berpikir logis. Setiap cabang dalam pohon keputusan didasarkan pada aturan atau kriteria tertentu. Pengambil keputusan dapat menggabungkan aturan-aturan tersebut dengan informasi yang ada untuk mencapai keputusan yang paling rasional.
4. Analisis Konsekuensi: Pohon keputusan memungkinkan pengambil keputusan untuk menganalisis konsekuensi dari setiap langkah atau keputusan yang diambil. Dengan mempertimbangkan konsekuensi positif dan negatif dari setiap pilihan, pengambil keputusan dapat membuat keputusan yang lebih informasi dan terarah.
5. Penyelesaian Masalah Terstruktur: Dalam berpikir logis, masalah kompleks sering kali memerlukan pendekatan yang terstruktur. Pohon keputusan memberikan kerangka kerja yang terstruktur dan sistematis untuk menganalisis masalah, mengidentifikasi opsi, dan mencapai solusi terbaik berdasarkan logika dan aturan yang jelas.
6. Pengurangan Ketidakpastian: Pohon keputusan membantu mengurangi ketidakpastian dalam pengambilan keputusan dengan memberikan pandangan menyeluruh tentang semua pilihan yang ada. Dengan melihat semua kemungkinan secara visual, pengambil keputusan dapat membuat keputusan yang lebih terinformasi dan meminimalkan risiko ketidakpastian.

Secara keseluruhan, pohon keputusan memberikan alat yang kuat dan efektif dalam berpikir logis untuk menganalisis dan memecahkan masalah kompleks. Dengan mengikuti struktur hierarkis dan logika berbasis aturan, pohon keputusan membantu pengambil keputusan untuk memahami konsekuensi dari setiap langkah dan membuat keputusan yang lebih rasional dan informasi.

Konsep Dasar Pohon Keputusan

Definisi Pohon Keputusan:

1. Pohon keputusan adalah representasi visual dari serangkaian keputusan dan konsekuensi yang mungkin. Secara khusus, pohon keputusan adalah struktur data hirarkis yang mirip dengan struktur pohon, yang terdiri dari simpul (node), cabang (branch), dan daun (leaf). Setiap simpul dalam pohon keputusan mewakili suatu keputusan atau pemisahan berdasarkan atribut atau kriteria tertentu. Setiap cabang menghubungkan simpul dengan anak simpul atau cabang lainnya, dan mewakili kemungkinan hasil atau konsekuensi dari keputusan tersebut. Daun dalam pohon keputusan merepresentasikan hasil akhir atau keputusan yang telah diambil.
2. Pohon keputusan menyediakan kerangka kerja yang terstruktur untuk menganalisis dan memecahkan masalah dengan mengikuti serangkaian aturan dan kondisi. Dalam pohon keputusan, setiap simpul cabang dan daun berkontribusi dalam membentuk serangkaian langkah keputusan yang dapat diikuti untuk mencapai solusi yang optimal atau hasil yang diinginkan.
3. Pohon keputusan sering digunakan dalam berbagai bidang, termasuk ilmu data, kecerdasan buatan, pengambilan keputusan, dan analisis bisnis. Mereka digunakan untuk klasifikasi, prediksi, pengambilan keputusan, dan pemecahan masalah lainnya dengan menganalisis sejumlah variabel dan memetakan pilihan-pilihan yang tersedia dalam struktur yang jelas dan terorganisir.
4. Dalam pembentukan pohon keputusan, algoritma khusus digunakan untuk memilih atribut pemisah yang optimal dan membangun struktur pohon. Beberapa algoritma populer termasuk ID3, C4.5, dan CART. Algoritma-algoritma ini menggunakan metrik seperti gain informasi, gini index, atau error reduction untuk menentukan atribut yang paling relevan dalam pembentukan pohon keputusan.
5. Definisi pohon keputusan tersebut mencakup aspek dasar struktur, fungsi, dan penggunaan mereka dalam konteks pemecahan masalah dan pengambilan keputusan.

Pembentukan Pohon Keputusan:

Pembentukan pohon keputusan melibatkan serangkaian langkah untuk membangun struktur hierarkis yang mewakili keputusan dan konsekuensi yang mungkin. Berikut adalah uraian langkah-langkah dalam pembentukan pohon keputusan:

Pemilihan Atribut Pemisah:

·         Langkah pertama dalam pembentukan pohon keputusan adalah memilih atribut pemisah yang paling relevan dalam membagi data atau masalah menjadi kelompok yang lebih kecil dan lebih homogen.

·         Contoh: Misalkan kita memiliki dataset yang berisi informasi tentang pelanggan suatu perusahaan, termasuk usia, jenis kelamin, dan pendapatan. Untuk membangun pohon keputusan yang memprediksi apakah pelanggan akan membeli produk tertentu atau tidak, kita dapat memilih atribut usia sebagai atribut pemisah pertama.

Kriteria Pengambilan Keputusan:

Kriteria pengambilan keputusan adalah metode atau metrik yang digunakan untuk memilih atribut pemisah yang paling baik dalam pembentukan pohon keputusan. Kriteria tersebut membantu dalam mengevaluasi kualitas pemisahan atribut dan memilih atribut yang paling informatif atau memiliki kemampuan untuk memaksimalkan keuntungan informasi atau meminimalkan ketidakpastian.

Ada beberapa kriteria yang umum digunakan dalam pembentukan pohon keputusan, antara lain:

1.      Gain Informasi: Gain informasi digunakan untuk mengukur penurunan ketidakpastian atau entropi dalam data set setelah membagi berdasarkan atribut pemisah. Semakin besar gain informasi, semakin baik atribut pemisah tersebut.

Contoh: Dalam pohon keputusan untuk memprediksi apakah pelanggan akan membeli produk tertentu atau tidak, kita dapat menggunakan gain informasi untuk memilih atribut pemisah yang memberikan pemisahan yang paling baik antara pelanggan yang membeli dan tidak membeli.

2.      Gini Index: Gini index mengukur tingkat ketidakmurnian (impurity) atau variasi dalam data set. Semakin rendah nilai gini index, semakin baik atribut pemisah tersebut.

Contoh: Dalam kasus klasifikasi apel atau jeruk berdasarkan atribut berat dan tekstur, kita dapat menggunakan gini index untuk memilih atribut pemisah yang menghasilkan pemisahan yang paling baik antara apel dan jeruk.

3.      Entropi: Entropi adalah ukuran ketidakpastian dalam data set. Semakin rendah nilai entropi, semakin baik atribut pemisah tersebut dalam mengurangi ketidakpastian.

Contoh: Dalam klasifikasi pelanggan berdasarkan atribut demografi seperti usia, jenis kelamin, dan pendapatan, kita dapat menggunakan entropi untuk memilih atribut pemisah yang menghasilkan pemisahan yang paling baik dalam mengklasifikasikan pelanggan ke dalam kelompok target.

Penggunaan kriteria pengambilan keputusan seperti gain informasi, gini index, atau entropi membantu memilih atribut pemisah yang paling informatif dan relevan dalam pembentukan pohon keputusan. Dengan mempertimbangkan kriteria ini, pohon keputusan dapat memaksimalkan keuntungan informasi atau meminimalkan ketidakpastian, sehingga memungkinkan pengambil keputusan untuk membuat keputusan yang lebih akurat dan optimal berdasarkan data yang ada.

Setelah memilih atribut pemisah, langkah selanjutnya adalah menentukan kriteria atau metrik untuk mengukur kualitas pemisahan atribut tersebut.

Contoh: Dalam contoh sebelumnya, kita dapat menggunakan gain informasi atau gini index sebagai kriteria pengambilan keputusan. Kriteria ini akan membantu memilih atribut pemisah yang memberikan pemisahan yang paling baik antara kelas atau label target (misalnya, pelanggan yang membeli produk dan yang tidak).

Pembentukan Cabang dan Simpul:

1.      Berdasarkan atribut pemisah yang dipilih, pohon keputusan dibentuk dengan membuat cabang dan simpul baru untuk setiap kemungkinan nilai atribut tersebut.

2.      Contoh: Jika atribut pemisah pertama adalah usia dengan nilai <30 dan ≥30, maka akan dibuat dua cabang atau simpul baru untuk setiap nilai tersebut.

Rekursif atau Iteratif:

1.       Pembentukan pohon keputusan dilakukan secara rekursif atau iteratif dengan mengulangi langkah-langkah sebelumnya pada setiap cabang atau simpul yang baru terbentuk.

2.       Contoh: Jika kita memilih usia sebagai atribut pemisah pertama, langkah-langkah pemilihan atribut pemisah, kriteria pengambilan keputusan, pembentukan cabang dan simpul akan diterapkan pada setiap cabang atau simpul baru dengan atribut pemisah yang berbeda.

Kondisi Terminasi:

1.       Proses pembentukan pohon keputusan akan berhenti ketika kondisi terminasi terpenuhi. Kondisi terminasi dapat berupa mencapai daun atau simpul akhir, mencapai tingkat kedalaman tertentu, atau memenuhi kriteria penghentian lainnya.

2.       Contoh: Pembentukan pohon keputusan akan berhenti ketika mencapai daun atau simpul akhir yang mewakili hasil atau keputusan akhir.

Contoh: Misalkan kita ingin membangun pohon keputusan untuk mengklasifikasikan apakah suatu buah adalah apel atau jeruk berdasarkan atribut berat dan tekstur. Berikut adalah contoh langkah-langkah pembentukan pohon keputusan untuk kasus ini:

1. Pemilihan Atribut Pemisah: Pertama, kita memilih atribut pemisah pertama, misalnya, berat buah.
2. Kriteria Pengambilan Keputusan: Kita menggunakan kriteria gini index untuk memilih nilai pemisah terbaik berdasarkan berat buah.
3. Pembentukan Cabang dan Simpul: Berdasarkan berat buah, kita membuat dua cabang atau simpul baru: jika berat < 150 gram, dan jika berat ≥ 150 gram.
4. Rekursif atau Iteratif: Langkah-langkah di atas diulangi pada setiap cabang atau simpul baru dengan atribut pemisah yang berbeda, misalnya, atribut tekstur.
5. Kondisi Terminasi: Proses pembentukan pohon keputusan akan berhenti ketika mencapai daun atau simpul akhir yang mewakili hasil akhir, misalnya, apel atau jeruk.

Dengan langkah-langkah di atas, kita dapat membangun pohon keputusan yang memprediksi apakah suatu buah adalah apel atau jeruk berdasarkan atribut berat dan tekstur.

Aplikasi Pohon Keputusan dalam Berpikir Logis

Pohon keputusan memiliki berbagai aplikasi dalam berpikir logis, termasuk pengambilan keputusan dalam masalah klasifikasi, prediksi, dan analisis keputusan. Berikut adalah uraian tentang pengaplikasian pohon keputusan dalam konteks tersebut:

1. Pengambilan Keputusan dalam Masalah Klasifikasi:
• Pohon keputusan digunakan secara luas dalam masalah klasifikasi di mana tujuannya adalah untuk mengklasifikasikan objek atau entitas ke dalam kelompok atau kategori yang sesuai.
• Dalam hal ini, pohon keputusan mengambil atribut yang relevan sebagai pemisah dan membagi data berdasarkan nilai-nilai atribut tersebut.
• Misalnya, dalam klasifikasi email sebagai "spam" atau "non-spam", pohon keputusan dapat menggunakan atribut seperti panjang subjek, keberadaan kata-kata tertentu, atau jumlah tautan dalam email untuk membuat keputusan klasifikasi.
2. Pengambilan Keputusan dalam Masalah Prediksi:
• Pohon keputusan juga dapat digunakan untuk memprediksi nilai atau hasil berdasarkan atribut yang diberikan.
• Dalam hal ini, pohon keputusan berfungsi sebagai model prediktif yang memetakan kombinasi atribut ke nilai atau hasil yang diinginkan.
• Contohnya adalah memprediksi harga rumah berdasarkan atribut-atribut seperti ukuran, lokasi, jumlah kamar, dan fitur lainnya.
3. Analisis Keputusan:
• Pohon keputusan dapat digunakan untuk menganalisis keputusan yang kompleks dengan memetakan langkah-langkah keputusan dan konsekuensinya secara terstruktur.
• Dalam analisis keputusan, pohon keputusan membantu dalam memvisualisasikan hubungan antara keputusan, alternatif, dan konsekuensi yang mungkin.
• Misalnya, dalam analisis investasi, pohon keputusan dapat membantu mengidentifikasi alternatif investasi, kriteria evaluasi, dan dampaknya terhadap keputusan investasi.

Dalam semua aplikasi di atas, pohon keputusan memberikan kerangka kerja yang terstruktur dan logis untuk menganalisis masalah, memahami hubungan antara keputusan dan konsekuensi, serta mengambil keputusan yang lebih rasional dan informasi. Dengan menggabungkan logika berbasis aturan dan metode evaluasi yang sesuai, pohon keputusan membantu dalam pemecahan masalah yang kompleks dan pengambilan keputusan yang lebih efektif dalam berbagai konteks.

Analisis Pohon Keputusan dalam Teori Graf

Analisis Pohon Keputusan dalam Teori Graf mengacu pada pendekatan untuk mempelajari dan menganalisis pohon keputusan menggunakan konsep dan metode dari teori graf. Teori Graf adalah cabang matematika yang mempelajari struktur grafik, yang terdiri dari simpul (node) dan sisi (edge) yang menghubungkan simpul-simpul tersebut.

Dalam konteks analisis pohon keputusan, pohon keputusan dianggap sebagai grafik terarah, di mana simpul-simpulnya mewakili keputusan atau pernyataan, dan sisi-sisinya mewakili hubungan antara keputusan tersebut. Pendekatan ini memungkinkan penggunaan alat dan metode yang telah dikembangkan dalam teori graf untuk menganalisis dan memahami pohon keputusan dengan lebih mendalam.

Beberapa konsep dan metode teori graf yang dapat diterapkan dalam analisis pohon keputusan meliputi:

1. Grafik Terarah: Pohon keputusan dapat direpresentasikan sebagai grafik terarah, di mana simpul-simpulnya mewakili keputusan dan sisi-sisinya mewakili aliran keputusan dari simpul satu ke simpul lainnya. Konsep teori graf seperti siklus, keterhubungan, dan struktur grafik dapat diterapkan dalam analisis pohon keputusan.
2. Pencarian Grafik: Metode pencarian grafik, seperti pencarian dalam kedalaman terlebih dahulu (depth-first search) atau pencarian dalam lebar terlebih dahulu (breadth-first search), dapat digunakan untuk menjelajahi pohon keputusan dan mengidentifikasi jalur-jalur tertentu atau mencari solusi yang optimal.
3. Analisis Jalur: Konsep jalur di teori graf dapat digunakan untuk menganalisis jalur-jalur yang diikuti dalam pohon keputusan. Ini dapat membantu dalam memahami alur keputusan dan efek dari kombinasi keputusan yang berbeda.
4. Matriks dan Matriks Adjacency: Representasi matriks dan matriks adjacency dapat digunakan untuk merepresentasikan dan menganalisis hubungan antara simpul-simpul dalam pohon keputusan. Ini dapat membantu dalam mengidentifikasi pola-pola atau struktur khusus dalam pohon keputusan.

Dengan menerapkan konsep dan metode dari teori graf dalam analisis pohon keputusan, kita dapat mendapatkan wawasan yang lebih dalam tentang struktur, hubungan, dan sifat dari pohon keputusan. Ini dapat membantu dalam pengambilan keputusan yang lebih baik, identifikasi pola atau tren, dan pemodelan yang lebih efisien dari masalah yang kompleks.

Representasi Graf Pohon Keputusan:

Representasi Graf Pohon Keputusan adalah sebuah metode untuk menggambarkan pohon keputusan menggunakan konsep dan notasi dari teori graf. Dalam representasi ini, pohon keputusan dianggap sebagai sebuah grafik terarah, di mana simpul-simpul grafik mewakili keputusan atau pernyataan, dan sisi-sisinya menggambarkan hubungan antara keputusan tersebut.

Ada beberapa metode representasi grafik pohon keputusan yang umum digunakan, antara lain:

1. Representasi dengan Simpul dan Sisi: Dalam metode ini, setiap simpul dalam grafik mewakili sebuah keputusan atau pernyataan. Sisi-sisi grafik menggambarkan aliran keputusan antara simpul-simpul. Jika suatu simpul memiliki anak-anak, sisi-sisi keluar dari simpul tersebut menuju anak-anaknya. Representasi ini memberikan gambaran visual tentang struktur pohon keputusan dan hubungan antara keputusan-keputusan tersebut.
2. Representasi dengan Matriks Adjacency: Dalam metode ini, pohon keputusan direpresentasikan menggunakan matriks adjacency. Matriks adjacency adalah matriks persegi yang menunjukkan hubungan antara simpul-simpul grafik. Untuk pohon keputusan, matriks adjacency akan berisi nilai biner yang menunjukkan apakah ada sisi yang menghubungkan dua simpul tertentu. Representasi ini memudahkan dalam menganalisis hubungan antara simpul-simpul dalam pohon keputusan.
3. Representasi dengan Daftar Adjacency: Dalam metode ini, pohon keputusan direpresentasikan dengan menggunakan daftar adjacency, di mana setiap simpul memiliki daftar simpul-simpul terhubung yang menjadi anak-anaknya. Daftar adjacency ini dapat disajikan dalam bentuk array atau struktur data lainnya. Representasi ini memudahkan dalam mengakses dan memanipulasi hubungan antara simpul-simpul dalam pohon keputusan.

Melalui representasi grafik pohon keputusan, kita dapat dengan jelas melihat struktur pohon keputusan, hubungan antara keputusan-keputusan, dan aliran keputusan yang terjadi. Ini memudahkan dalam memahami dan menganalisis pohon keputusan, serta membantu dalam pengambilan keputusan yang lebih baik berdasarkan informasi yang terdapat dalam pohon keputusan tersebut.

Analisis Kompleksitas Pohon Keputusan:

Analisis kompleksitas pohon keputusan melibatkan evaluasi dan pemahaman tentang kompleksitas waktu dan ruang dari algoritma pembentukan pohon keputusan, serta hubungan antara ukuran data dan struktur pohon tersebut. Berikut adalah gambaran komponen-komponen analisis kompleksitas pohon keputusan:

1.       Kompleksitas Waktu:

·      Pembentukan Pohon: Kompleksitas waktu pembentukan pohon keputusan bergantung pada algoritma yang digunakan. Jumlah keputusan yang harus dipertimbangkan, jumlah data yang harus diproses, serta kompleksitas operasi pada setiap keputusan memengaruhi waktu yang dibutuhkan untuk membangun pohon.

·      Perhitungan Keputusan: Setiap kali pohon keputusan digunakan untuk mengambil keputusan, kompleksitas waktu terkait dengan melakukan perhitungan pada setiap simpul dalam pohon. Jumlah simpul yang harus dinavigasi dan waktu yang diperlukan untuk melakukan perhitungan pada setiap simpul berkontribusi pada kompleksitas waktu secara keseluruhan.

2.       Kompleksitas Ruang:

·      Pohon Keputusan: Kompleksitas ruang dari pohon keputusan terkait dengan jumlah simpul dan sisi yang harus disimpan dalam struktur data. Jumlah simpul dalam pohon akan mempengaruhi ruang yang diperlukan untuk menyimpan informasi keputusan dan atribut pada setiap simpul.

·         Penyimpanan Data: Selain struktur pohon itu sendiri, kompleksitas ruang juga bergantung pada penyimpanan data yang digunakan untuk melatih pohon keputusan. Jumlah atribut, ukuran data pelatihan, serta representasi data yang digunakan dapat mempengaruhi ruang yang dibutuhkan untuk menyimpan data tersebut.

3.       Hubungan antara Ukuran Data dan Struktur Pohon:

·       Jumlah Data: Jumlah data pelatihan yang digunakan dalam pembentukan pohon keputusan akan mempengaruhi kompleksitas waktu dan ruang. Semakin banyak data yang harus diproses, semakin lama waktu yang dibutuhkan untuk membangun pohon dan semakin besar ruang yang diperlukan untuk menyimpan pohon dan data pelatihan.

·       Dimensi Data: Jumlah atribut atau dimensi pada setiap data pelatihan juga dapat memengaruhi kompleksitas pohon keputusan. Semakin banyak atribut yang harus dipertimbangkan, semakin kompleks struktur pohon dan semakin rumit perhitungan yang harus dilakukan pada setiap simpul.

Analisis kompleksitas pohon keputusan membantu dalam memahami kinerja algoritma dan memprediksi sejauh mana algoritma tersebut dapat digunakan dalam pengolahan data yang lebih besar atau lebih kompleks. Dalam analisis ini, perlu mempertimbangkan faktor-faktor seperti waktu pembentukan pohon, kompleksitas perhitungan keputusan, kompleksitas ruang, serta hubungan antara ukuran data dan struktur pohon untuk memahami dan mengoptimalkan penggunaan pohon keputusan dalam konteks yang spesifik.

Contoh Penerapan Pohon Keputusan dalam Pemilihan Moda Transportasi Perkotaan

Pohon keputusan dapat diterapkan dalam pemilihan moda transportasi perkotaan untuk membantu individu atau organisasi dalam mengambil keputusan tentang moda transportasi yang paling tepat. Berikut adalah contoh pengaplikasian pohon keputusan dalam pemilihan moda transportasi perkotaan:

1. Pemilihan Atribut Pemisah:
• Pertama, kita perlu memilih atribut pemisah yang relevan dalam pemilihan moda transportasi perkotaan. Atribut-atribut yang dapat dipertimbangkan meliputi jarak perjalanan, kondisi lalu lintas, biaya, waktu tempuh, ketersediaan transportasi publik, dan preferensi pribadi.
2. Kriteria Pengambilan Keputusan:
• Setelah memilih atribut pemisah, kita perlu menentukan kriteria pengambilan keputusan yang sesuai. Kriteria tersebut dapat meliputi efisiensi waktu, biaya, kenyamanan, keberlanjutan, atau kombinasi dari beberapa kriteria tersebut.
3. Pembentukan Cabang dan Simpul:
• Berdasarkan atribut pemisah dan kriteria pengambilan keputusan, kita dapat membentuk cabang dan simpul pada pohon keputusan. Misalnya, jika atribut pemisah pertama adalah jarak perjalanan, kita dapat membuat cabang atau simpul baru untuk jarak pendek (<5 km), jarak menengah (5-15 km), dan jarak jauh (>15 km).
4. Rekursif atau Iteratif:
• Langkah-langkah di atas diulangi pada setiap cabang atau simpul baru dengan atribut pemisah yang berbeda. Misalnya, jika kita memilih biaya sebagai atribut pemisah kedua, kita dapat membuat cabang atau simpul baru untuk biaya rendah, biaya sedang, dan biaya tinggi pada setiap cabang atau simpul berdasarkan jarak perjalanan.
5. Kondisi Terminasi:
• Proses pembentukan pohon keputusan akan berhenti ketika mencapai daun atau simpul akhir yang mewakili moda transportasi yang dipilih berdasarkan kriteria pengambilan keputusan. Misalnya, daun dapat mewakili pemilihan moda transportasi seperti sepeda, bus, kereta, mobil pribadi, atau taksi.

Dengan menggunakan pohon keputusan dalam pemilihan moda transportasi perkotaan, individu atau organisasi dapat melakukan analisis yang terstruktur dan logis, mempertimbangkan faktor-faktor yang relevan, dan mengambil keputusan yang sesuai dengan kebutuhan dan preferensi mereka.

download Pohon Keputusan pdf