Ringkasan Perkuliahan 13 Oktober 2022 Mata Kuliah Data Mining yang membahas Materi tentang Decision tree.
Seperti yang telah di jelaskan sebelumnya tentang pengertian decision tree maka dapat saya simpulkan bahwa Decision tree adalah jenis algoritma klasifikasi yang strukturnya mirip seperti pohon.
decision tree juga mempunyai beberapa Tahapan Algoritma  diantaranya :
1.Menyiapkan data training
2. Memilih Atribut sebagai akar
3. Membuat cabang untuk tiap-tiap Nilai
4. Mengulangi proses untuk setiap cabang sampai semua kasus pada cabang kelas yang sama.
Selain itu decision tree juga mempunyai tujuan, dimana Tujuan penggunaan decision tree adalah untuk membuat training model yang dapat digunakan untuk memproduksi kelas sesuai aturan keputusan yang telah diambil sebelumnya
Selain Tujuan Decision tree juga mempunyai Dalam algoritma decision tree yaitu Simpul Keputusan dan simpul daun .
Terdapat dua jenis dalam Decision tree yaitu Pohon keputusan variabel kategoris dan pohon keputusan variabel kontinu.
Keuntungan Menggunakan Decision Tree
1. Mudah dibaca dan ditafsirkan
Salah satu keuntungan dari pohon keputusan adalah outputnya mudah dibaca dan diinterpretasikan, bahkan tanpa memerlukan pengetahuan statistik.
Misalnya, ketika menggunakan pohon keputusan untuk menyajikan informasi demografis pada pelanggan, staf departemen pemasaran dapat membaca dan menafsirkan representasi grafis dari data tanpa memerlukan pengetahuan statistik.
