Pendahuluan
Dalam bidang machine learning, salah satu teknik untuk melakukan klasifikasi pada data adalah dengan menggunakan algoritma decision tree. Algoritma decision tree sendiri memiliki banyak variasi diantaranya adalah algoritma ID3 dan C4.5. Kedua algoritma ini sering digunakan dalam aplikasi pembelajaran mesin dan bermanfaat dalam mengambil keputusan berdasarkan data yang tersedia.
ID3 dan C4.5 merupakan dua algoritma decision tree yang cukup populer di kalangan para ahli di bidang pembelajaran mesin. Sehingga, perlu adanya analisis perbandingan antara kedua algoritma ini.
Analisis Perbandingan Antara ID3 dan C4.5 UDINUS Repository PDAM
ID3 adalah singkatan dari Iterative Dichotomiser 3 yang dikembangkan oleh Ross Quinlan pada tahun 1986. Sedangkan, C4.5 adalah versi lanjutan dari ID3 yang dikembangkan oleh Ross Quinlan pada tahun 1993. Kedua algoritma ini bekerja berdasarkan prinsip yang sama, yaitu membuat decision tree dengan memilih atribut yang paling informatif. Namun, ada beberapa perbedaan penting antara kedua algoritma ini.
- Metode pemilihan atribut
Pemilihan atribut merupakan langkah penting dalam pembuatan decision tree. Pada algoritma ID3, atribut yang paling informatif dipilih dengan menggunakan metode gain ratio. Sedangkan pada algoritma C4.5, atribut yang dipilih menggunakan metode gain ratio yang telah diperbaiki dan disesuaikan dengan data non-numerik.
- Penanganan data hilang
Pada algoritma ID3, data yang hilang akan diabaikan dan tidak diikutsertakan dalam perhitungan gain ratio. Sedangkan pada algoritma C4.5, nilai yang hilang akan diestimasi terlebih dahulu sebelum perhitungan gain ratio dilakukan.
- Penanganan atribut kontinu
Pada algoritma ID3, atribut kontinu harus diubah menjadi atribut diskrit terlebih dahulu sebelum digunakan dalam perhitungan gain ratio. Sedangkan pada algoritma C4.5, atribut kontinu dapat langsung digunakan dalam perhitungan gain ratio.
- Pruning
Pada algoritma ID3, tidak ada proses pruning dalam pembuatan decision tree. Sedangkan pada algoritma C4.5, terdapat proses pruning untuk mencegah terjadinya overfitting pada model.
Kesimpulan
Dari analisis perbandingan di atas, dapat disimpulkan bahwa algoritma C4.5 memiliki kelebihan dibandingkan dengan algoritma ID3. Metode pemilihan atribut pada algoritma C4.5 lebih baik dan dapat menangani data yang hilang dan kontinu dengan lebih baik. Selain itu, adanya proses pruning pada algoritma C4.5 juga memungkinkan mencegah overfitting pada model.
Demikianlah analisis perbandingan antara algoritma ID3 dan C4.5 pada UDINUS Repository PDAM. Penggunaan salah satu dari kedua algoritma ini harus disesuaikan dengan kebutuhan dan karakteristik data yang digunakan agar menghasilkan model pembelajaran mesin yang lebih baik dan akurat.
