CARA MENGHITUNG ENTROPY DATA MINING DI EXCEL

Algoritma C4.5 merupakan salah satu algoritma decision tree yang biasa digunakan dalam data mining. Algoritma ini memiliki kemampuan untuk melakukan klasifikasi data dengan sangat efektif dan efisien. Algoritma ini juga dikenal sebagai algoritma decision tree yang paling banyak digunakan di dunia. Algoritma ini sangat populer di kalangan penambang data karena dapat digunakan untuk memprediksi hasil dari keputusan yang dapat berpengaruh pada hasil akhir dari suatu proses.

Cara Kerja Algoritma C4.5

Algoritma C4.5 bekerja dengan membangun sebuah decision tree (pohon keputusan) dari sebuah dataset. Dataset merupakan kumpulan data yang sudah dikumpulkan dan diolah. Pohon keputusan ini dapat digunakan untuk mengidentifikasi suatu kelas atau variabel yang paling mempengaruhi variabel target (variabel yang ingin diprediksi) pada sebuah data.

Pemilihan variabel yang paling mempengaruhi menggunakan konsep pengukuran entropy dan gain. Entropy digunakan untuk mengukur ketidakpastian atau ketidaktentuan dari sebuah variabel. Semakin besar entropy dari sebuah variabel, semakin banyak ketidakpastian atau ketidaktentuan dari variabel tersebut. Harapannya, semakin kecil entropy tersebut, semakin jelas dan pasti variabel tersebut dapat diidentifikasi.

Entropy dapat dihitung menggunakan rumus:

Rumus Excel untuk Menghitung Entrophy dan Gain Pada Algoritma C4.5

Dimana p adalah probabilitas suatu peristiwa terjadi.

Selanjutnya, gain adalah perubahan dari entropy sebelum dan sesudah memilih sebuah variabel. Gain digunakan untuk menentukan variabel mana yang paling baik dipilih untuk membangun decision tree. Semakin besar gain dari sebuah variabel, semakin baik variabel tersebut untuk dipilih menjadi node pada pohon keputusan.

Gain dapat dihitung menggunakan rumus:

Cara Menghitung Entropy Algoritma C4.5 di Excel dengan Cepat

Dimana Entropy sebelum adalah entropy sebelum memilih variabel dan Entropy sesudah adalah entropy setelah memilih variabel.

Setelah itu, algoritma C4.5 akan menggunakan decision tree yang sudah dibangun untuk melakukan prediksi pada suatu data yang baru. Untuk melakukan prediksi pada data yang baru, algoritma C4.5 akan membaca setiap variabel pada data tersebut dan mengikuti jalur pada decision tree yang sudah dibangun hingga mencapai leaf node (simpul terakhir pada decision tree) yang memberikan kelas atau prediksi yang tepat.

Kelebihan Algoritma C4.5

Algoritma C4.5 memiliki beberapa kelebihan dibandingkan dengan algoritma decision tree lainnya. Kelebihan-kelebihan tersebut antara lain:

• Memiliki kemampuan untuk mengatasi data yang kontinu atau diskrit
• Dapat menghasilkan decision tree yang kompleks atau sederhana tergantung dengan data yang dibangun
• Dapat mengatasi data yang hilang atau bernilai kosong
• Dapat melakukan pruning (pemangkasan decision tree) sehingga dapat menghasilkan decision tree yang lebih efisien dan efektif

FAQ

1. Bagaimana proses membangun decision tree pada algoritma C4.5?

Proses membangun decision tree pada algoritma C4.5 dimulai dengan memilih variabel dengan gain terbesar sebagai root node pada decision tree. Selanjutnya, untuk setiap anak dari root node tersebut, pilih variabel yang memiliki gain terbesar untuk menjadi child node pada level selanjutnya. Proses pemilihan variabel ini dilakukan secara rekursif hingga terbentuk decision tree yang memenuhi kriteria.

2. Apa yang harus dipersiapkan sebelum menggunakan algoritma C4.5?

Sebelum menggunakan algoritma C4.5, harus disiapkan dataset yang akan digunakan. Dataset tersebut harus diolah dan dimodifikasi terlebih dahulu agar bisa digunakan pada algoritma C4.5. Dataset tersebut sebaiknya tidak mengandung nilai kosong atau hilang agar tidak mempengaruhi akurasi dari hasil prediksi yang dihasilkan.

Video Youtube

Dalam video di atas, dijelaskan secara detail tentang algoritma C4.5 dan bagaimana cara mengimplementasikannya. Video tersebut sangat bermanfaat bagi pemula yang ingin memulai menggunakan algoritma C4.5 dalam data mining.