Membangun Model Decision Tree
Ilustrasi Membangun Model Decision Tree di JMP Pro

Advan – Analisis data kini semakin penting untuk mengambil keputusan yang lebih cerdas dan strategis. Salah satu metode yang banyak digunakan adalah decision tree, sebuah teknik analisis yang membantu kamu memetakan keputusan berdasarkan data yang ada. Dengan decision tree, pola yang kompleks menjadi lebih mudah dipahami.

Namun, membangun model decision tree secara manual bukanlah tugas yang mudah. Di sinilah JMP Pro hadir sebagai solusi praktis. Software ini menyediakan fitur decision tree yang intuitif dan mudah digunakan, bahkan untuk pemula. Kamu hanya perlu mengikuti langkah-langkah tertentu untuk mendapatkan hasil maksimal.

Jika kamu ingin tahu bagaimana caranya membangun model decision tree di JMP Pro, berikut langkah-langkah yang bisa kamu ikuti:

1. Persiapkan Dataset yang Relevan 

Langkah pertama adalah menyiapkan dataset yang akan dianalisis. Pastikan data yang kamu gunakan relevan dan mencakup variabel yang diperlukan untuk membangun decision tree. Dataset ini bisa berupa data penjualan, data survei, atau data lainnya sesuai kebutuhan analisis.

Sebelum mengimpor data ke JMP Pro, pastikan dataset dalam kondisi bersih. Bersihkan data dari nilai kosong, outlier, atau inkonsistensi lainnya untuk memastikan hasil analisis yang akurat dan dapat diandalkan.

2. Impor Data ke JMP Pro 

Setelah dataset siap, impor data tersebut ke dalam JMP Pro. Dengan fitur drag-and-drop, kamu bisa langsung memasukkan file seperti Excel atau CSV ke workspace JMP Pro. Proses ini sangat cepat dan user-friendly.

Setelah data berhasil diimpor, lakukan pemeriksaan untuk memastikan semua variabel terdeteksi dengan benar. Jika ada masalah dalam struktur data, kamu bisa memperbaikinya langsung di JMP Pro.

Baca juga Cara Melakukan Uji Validitas Model Machine Learning Menggunakan JMP Pro

3. Pilih Model Decision Tree 

Langkah selanjutnya adalah memilih model decision tree di JMP Pro. Kamu bisa mengakses fitur ini melalui menu “Modeling” dan memilih “Partition”. Pilih variabel target yang ingin kamu analisis dan variabel prediktor yang mendukung model.

JMP Pro memberikan opsi untuk menyesuaikan parameter model, seperti kedalaman pohon dan kriteria pemisahan. Penyesuaian ini membantu kamu mendapatkan hasil analisis yang sesuai dengan kebutuhan.

4. Bangun dan Visualisasikan Model 

Setelah semua parameter ditentukan, klik untuk membangun model decision tree. JMP Pro akan secara otomatis menghasilkan pohon keputusan berdasarkan data dan parameter yang telah kamu masukkan. Model ini akan menunjukkan bagaimana variabel memengaruhi hasil secara hierarkis.

Visualisasi yang dihasilkan sangat interaktif. Kamu bisa melihat setiap cabang dan simpul pohon keputusan dengan jelas, membuatnya lebih mudah untuk memahami pola data yang kompleks.

5. Evaluasi dan Simpan Hasil Analisis 

Langkah terakhir adalah mengevaluasi model yang sudah kamu buat. Periksa akurasi model dengan melihat metrik seperti error rate atau confusion matrix. Jika hasilnya belum memuaskan, kamu bisa mengubah parameter dan membangun ulang model.

Setelah selesai, jangan lupa untuk menyimpan hasil analisis. JMP Pro memungkinkan kamu menyimpan model dalam berbagai format sehingga mudah digunakan untuk presentasi atau laporan.

Membangun model decision tree di JMP Pro adalah cara yang efektif untuk menganalisis data dengan cepat dan akurat. Dengan langkah-langkah yang sistematis, mulai dari persiapan dataset hingga evaluasi model, kamu bisa mendapatkan wawasan yang berharga dari data yang dimiliki.

Untuk mendukung semua proses ini, kamu membutuhkan perangkat yang andal seperti Advan One PC AMD RYZEN5 5500U. Performa prosesornya yang cepat memastikan analisis berjalan tanpa hambatan. Dengan kapasitas RAM besar, multitasking menjadi lebih mudah. Layarnya yang luas juga memberikan pengalaman visual terbaik saat bekerja dengan model decision tree. Advan One PC AMD RYZEN5 5500U adalah pilihan ideal untuk produktivitas maksimal.***

 

Editor : Adita Febriyanti

Arfin

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *