Lihat sumber Decision Tree dalam Data Mining

Decision tree merupakan salah satu teknik paling populer dalam [[data mining]] untuk mengekstraksi pola dan pengetahuan dari data besar. Metode ini digunakan untuk melakukan [[klasifikasi]] dan [[regresi]] dengan memecah data menjadi kelompok-kelompok yang lebih kecil berdasarkan aturan tertentu.

== Proses Penerapan ==
Dalam data mining, proses penerapan pohon keputusan dimulai dengan pemilihan atribut terbaik yang memisahkan data, kemudian pohon dibentuk hingga mencapai kondisi tertentu. Hasil akhir berupa aturan klasifikasi yang dapat digunakan untuk memprediksi data baru.

== Kelebihan dalam Data Mining ==
Salah satu keunggulan utama decision tree adalah kemampuannya menghasilkan model yang mudah dipahami oleh manusia, terutama dalam membangun aturan if-then yang jelas. Hal ini sangat berguna dalam proses [[knowledge discovery]] di berbagai bidang seperti keuangan, pemasaran, dan kesehatan.

== Tantangan dan Solusi ==
Meskipun demikian, decision tree juga menghadapi tantangan seperti menangani data yang tidak seimbang dan noise. Untuk mengatasinya, sering digunakan teknik seperti pruning atau ensemble methods seperti [[Random Forest]].