Paper_BC_5210100026_5210100082
5
1 KLASIFIKASI DATA DENGAN METODE DECISION TREE UNTUK MENENTUKAN HASIL AKHIR PERMAINAN TIC-TAC-TOE 1 Devota Rachmania Hardask, 2 Annisa Cinintya Risam 1 5210100026, 2 5210100082 1,2 Jurusan Sistem Informasi – Fakultas Teknologi Informasi – Institut Teknologi Sepuluh Nopember Kampus ITS Sukolilo Surabaya 60111, Indonesia 1 [email protected], 2 [email protected] Abstract — Dalam dunia ilmu data mining , salah satu metode utamanya adalah Classification . Yang mana dapat diselesaikan dengan beberapa pendekatan, yaitu salah satunya adalah menggunakan Decision T ree . Di dalam paper ini akan dijelaskan mengenai bagaimana langkah-langkah yang harus diambil untuk dapat memenangkan permainan tic-tac-toe, yang walaupun merupakan sebuah permainan yang sederhana tetapi juga membutuhkan pemikiran panjang untuk dapat meletakkan lambang yang tepat pada ruang yang tepat. Metodologi yang digunakan adalah distribusi data yang dibagi menjadi pengambilan dan analisis data, serta melakukan analisis decision tree yang dibagi menjadi pembuatan dengan tools Weka dan mendapatkan hasil dari decision tr ee tersebut. Data didapatkan melalui website UCI Machine Learning Repository , dimana data tersebut berjumlah 958 yang terbagi ke dalam 9 atribut dan 1 kelas. Melalui hasil perbandingan percentage split didapatkan informasi bahwa persentase corr ec tly cl as sif ied in sta nces dengan nilai paling besar yaitu pada persentase tingkat 90 yaitu sejumlah 87.5%. Serta jika dilihat dari incorrectly classified instances pada tingkat persentase 90% didapatkan nilai terkecil yaitu 12.5%. Keywords — Tic-tac-toe ; Endgame; Dec ision T ree ; Entropy I. PENDAHULUAN Dalam dunia ilmu data mining , maka sudah tidak asing j ika mendengar ada empat macam metode utama, yaitu: Classification , Association Rules, Clustering , dan Anomaly. Namun pembahasan kali ini akan mengarah pada metode classification . Yaitu dengan menggunakan pendekatan Decision Tree. Disamping itu terdapat data test yang akan diuji akurasinya. Tic-tac-toe merupakan sebuah permainan yang menggunakan alat berupa kertas dan pensil dalam pengoperasian nya. Setiap pema in dapat menggun akan lambang X dan O, untuk menandai ruang grid 3x3 secara bergiliran, dan pemain dengan penempatan tiga tanda berturut-turut secara horizontal, vertical, ataupun diagonal dapat memenangkan pertandingan tersebut. Akan tetapi permainan tersebut tidaklah mudah, dan dibutuhkan pemikiran panjang yang cermat untuk menempatkan lambang tersebut secara tepat sehingga dapat memenangkan permainan tesebut. Oleh karena itu, melalui data test permainan yang didapatkan, penulis ingin mengklasifikasikan data yang ada, sehingga dapat memperoleh olahan data yang tepat dan dapat menemukan langkah untuk memenangkan permainan tersebut. II. TINJAUAN PUSTAKA A. Tic Tac Toe Game Tic-tac-toe atau juga dikenal dengan nama Noughts dan Cross adalah sebuah permainan yang biasa dimainkan dengan kertas dan pensil untuk dua pemain, yaitu X dan O, yang bergiliran menandai ruang dalam grid 3 x 3. Pemain berhasil menempatkan tiga tanda masing-masing dalam sebuah horizontal, vertical, atau diagonal memenangkan permainan. (WIKIPEDIA, 2013) Gambar II-1 Contoh permainan dimenangkan oleh pemain pertama (X) B. Decision Tr ee Classification adalah proses untuk menemukan model atau fungsi yang menjelaskan a tau membedakan konsep atau kelas data, deng an tujuan untuk dap at memperkirak an kelas dari suatu objek yang labelnya tidak diketahui. Model itu sendiri bisa berupa aturan “jika-maka”, berupa decision tree, formula matematis atau neural network [4]. Decision Tree (pohon keputusan) adalah suatu metode dari jenis classification untuk mengetahui aksi apa yang akan dipakai untuk mengambil suatu keputusan. Menurut Putri [1], Decision Tree (DT) merupakan salah satu perangkat utama dalam melakukan pengambilan keputusan. Melalui metode tersebut, kita dapat melakukan proses pengambilan keputusan secara terstruktur, dengan mempertimbangkan alternatif-alternatif keputusan dan hasil yang ada, dan mengkalkulasikan risiko dan payoff dari tiap alternatif keputusan yang diambil. Pada sumber lainnya [3] menjelaskan bahwa untuk melakukan induksi terhadap metode DT dapat dilakukan dengan berbagai algoritma perhitungan: Hunt’s Algorithm (one of the earliest) CART ID3, C4.5 SLIQ,SPRINT
-
Upload
helmi-setiawan -
Category
Documents
-
view
225 -
download
0
Transcript of Paper_BC_5210100026_5210100082
7/22/2019 Paper_BC_5210100026_5210100082
http://slidepdf.com/reader/full/paperbc52101000265210100082 1/5
7/22/2019 Paper_BC_5210100026_5210100082
http://slidepdf.com/reader/full/paperbc52101000265210100082 2/5
2
Pada metode DT, dikenal dua istilah umum yaitu BinarySplit dan Multi-way Split. Binary split digunakan untukmembagi value atribut menjadi dua pengelompokan atau lebih.Gunanya adalah untuk menghitung DT mana yang palingoptimal. Sedangkan Multi-way split digunakan untuk tiap-tiapvalue atribut yang berbeda.
C. Algoritma I D3
Iterative Dichotomiser 3 (ID3) merupakan sebuah metodeyang digunakan untuk membangkitkan pohon keputusan.
Algoritma pada metode ini berbasis pada Occam’s razor: lebih
memilih pohon keputusan yang lebih kecil (teori sederhana)dibanding yang lebih besar. Tetapi tidak dapat selalu
menghasilkan pohon keputusan yang paling kecil dan karena
itu occam’s razor bersifat heuristik. Occam’s razor
diformalisasi menggunakan konsep dari entropi informasi.
Berikut algoritma dari ID3 :
Adapun sample data yang digunakan oleh ID3 memiliki
beberapa syarat, yaitu:
1. Deskripsi atribut-nilai. Atribut yang sama harus
mendeskripsikan tiap contoh dan memiliki jumlah
nilai yang sudah ditentukan.
2. Kelas yang sudah didefinisikan sebelumnya. Suatuatribut contoh harus sudah didefinisikan, karena
mereka tidak dipelajari oleh ID3.
3. Kelas-kelas yang diskrit. Kelas harus digambarkan
dengan jelas. Kelas yang kontinu dipecah-pecah
menjadi kategori-kategori yang relatif, misalnya saja
metal dikategorikan menjadi “hard, quite hard,
flexible, soft, quite soft”.
4. Jumlah contoh (example) yang cukup. Karena
pembangkitan induktif digunakan, maka dibutuhkan
test case yang cukup untuk membedakan pola yangvalid dari peluang suatu kejadian.Pemillihan atribut pada ID3 dilakukan dengan properti
statistik, yang disebut dengan information gain. Gain
mengukur seberapa baik suatu atribut memisahkan training
example ke dalam kelas target. Atribut dengan informasi
tertinggi akan dipilih. Dengan tujuan untuk mendefinisikan
gain, pertama-tama digunakanlah ide dari teori informasi yangdisebut entropi. Entropi mengukur jumlah dari informasi yang
ada pada atribut.
Contoh perhitungan Entropy adalah:
j
t j pt j pt Entropy )|(log)|()( 2
C1 0
C2 6
C1 1
C2 5
C1 2C2 4
D. WEKA
WEKA (Waikato Environment for Knowledge Analysis)
adalah suatu perangkat lunak pembelajaran mesin yang
populer ditulis dengan Java, yang dikembangkan di
Universitas Waikato di selandia baru. WEKA adalah
perangkat lunak gratis yang tersedia di bawah GNU General
Public License. Pada WEKA menyediakan penggunaan teknik
klasifikasi menggunakan pohon keputusan dengan algoritma
J48. Teknik klasifikasi dan algoritma yang digunakan diWEKA disebut classifier.
E. J48 pada WEKA
J48 merupakan open source Java sebagai pelaksanaalgoritma C4.5 di aplikasi WEKA data mining.
C4.5 sendiri adalah algoritma yang digunakan untukmenghasilkan decission tree atau pohon keputusan yangdikembangkan oleh Ross Quinlan. C4.5 merupakan
perpanjangan dari algoritma ID3. Pohon-pohon keputusan yangdihasilkan oleh C4.5 dapat digunakan untuk melakukanklasifikasi dan untuk alasan ini, C4.5 sering disebut sebagaiclassifier statistik. (WIKIPEDIA, 2013)
III. METODOLOGI
Tahapan metodologi yang dilakukan untuk dapatmenghasilkan decision tree dari data permainan tic-tac-toeadalah dijelaskan di dalam Gambar 2 di bawah ini.
Gambar III-1 Metodologi yang dilakukan
Penjelasan dari langkah-langkah metodologi tersebutadalah sebagai berikut:
B. Analisis Decision Tree
a. Pembuatan dengan
Wekab. Hasil Decision Tree
A. Distribusi Data
a. Pengambilan Data b. Analisis Data
P(C1) = 1/6 P(C2) = 5/6
Entropy = – (1/6) log2 (1/6) – (5/6) log2
(1/6) = 0.65P(C1) = 2/6 P(C2) = 4/6Entropy = – (2/6) log2 (2/6)
– (4/6) log2
(4/6) = 0.92
P(C1) = 0/6 = 0 P(C2) = 6/6 = 1
Entropy = – 0 log 0 – 1 log 1 = – 0 – 0 = 0
7/22/2019 Paper_BC_5210100026_5210100082
http://slidepdf.com/reader/full/paperbc52101000265210100082 3/5
3
A. Distribusi Data di dalam langkah pertama inidibagi menjadi dua, yaitu proses pengambilan dataserta analisis dari data yang telah didapatkan.
a. Pengambilan data:Pada langkah ini dilakukan proses
pengambilan data yang berasal dariwebsite UCI Machine Learning
Repository.
b. Analisis data:Di dalam langkah ini dilakukan analisisdata yang telah didapatkan. Yaitumenjelaskan atribut-atribut yang dimiliki,serta keterangan-keterangan yangdidapatkan dari informasi data tersebut.
B. Analisis Decision Tree pada langkahmetodologi ini terdapat dua langkah di dalamnya,yaitu pembuatan decision tree denganmenggunakan tools Weka serta bagaimana prosesmendapatkan hasil decision tree tersebut.
a. Pembuatan dengan Weka:Pada langkah ini, dilakukan tahap-tahap
pembuatan decision tree menggunakan
tools Weka.b. Hasil Decision Tree:
Kemudian pada langkah ini didapatkanhasil berupa decision tree dan kemudianketerangan mengenai hasil yangdidapatkan.
IV. ANALISIS
Sesuai dengan alur metodologi, maka tahapan analisis yangakan dilakukan adalah terhadap berikut ini:
A. Distribusi Dataa. Pengambilan Data
Data didapatkan melalui website UCI Machine Learning Repository, dimana data tersebut berjumlah 958 yang terbagi
ke dalam 9 atribut dan 1 kelas. Data tersebut adalah sebagai
berikut.
Tabel IV-1 Distribusi Data tic-tac-toe
b. Analisis Data
Tabel 4.3 merupakan tampilan tabel yang berisi data yang
telah didapatkan melalui sumber. Keterangan dari tabel di atas
adalah:
Tabel IV-2 analisis data tic-tac-toe
Nama Atribut Keterangan Atribut
Top-left-square x, o, b
Top-middle-square x, o, b
Top-right-square x, o, b
Middle-left-square x, o, b
Middle-middle-square x, o, b
Middle-right-square x, o, b
Bottom-left-square x, o, b
Bottom-middle-square x, o, b
Bottom-right-square x, o, b
Class Postive, negative
Keterangan:
x jika pemain menandai ruang dengan tanda X
o jika pemain menandai ruang dengan tanda O
b jika pemain tidak menandai ruang (kosong)
B. Anal isis Decision T reea. Pembuatan Dengan Weka
Untuk dapat menemukan pohon keputusan dari data yangdiperoleh, maka sebelumnya terdapat langkah-langkah yaitu:
Mengubah data keseluruhan menjadi format .csv Memasukkan data ke dalam Weka, dimana dari
proses tersebut akan menghasilkan visualisasi datasebagai berikut.
7/22/2019 Paper_BC_5210100026_5210100082
http://slidepdf.com/reader/full/paperbc52101000265210100082 4/5
4
Gambar IV-1 hasil visualisasi data
Warna biru menunjukkan kelas positive sedangkan warnamerah menunjukkan kelas negative. Kemudian terdapatsembilan bagian tabel yang menunjukkan masing-masing hasilvisualisasi dari setiap atribut. Atribut tersebut merupakanlangkah-langkah jawaban yang dipilih oleh masing-masing
pemain. Kemudian langkah selanjutnya adalah masuk ke
dalam tab menu classify, kemudian memilihclassifier yaitu J-48 dan menggunakan pilihan tes
percentage split untuk dapat menghitung nilaiketepatan maupun kesalahan yang ada di dalamdata tersebut. Untuk dapat melakukan
perbandingan, maka dibuatlah tabel percentage split seperti pada tabel III.3 yang dapatdigunakan untuk membandingkan tingkaterror/correct data tic-tac-toe berdasarkan
persentage split yang dimiliki.
Tabel IV-3 percentage split (%) data tic-tac-toe
PercentageSplit
(%)
CorrectlyClassifiedInstances
IncorrectlyClassifiedInstances
MeanAbsolute
Error
RootMean
SquaredError
RelativeAbsolute
Error
RootRelativeSquared
Error
TotalNumber ofInstances
10573
(66.4733 %)
289
(33.5267 %)0.3703 0.5259 83.6955 % 109.6641
% 862
20521
(68.0157 %)
245
(31.9843 %)0.3835 0.5052 84.9268 % 105.9987
% 766
30527
(78.5395 %)
144
(21.4605 %)0.2754 0.4348 60.4564 % 91.6311 % 671
40
451
(78.4348 %)
124
(21.5652 %) 0.2617 0.4251 57.4967 % 89.864 % 575
50383
(79.9582 %)
96
(20.0418 %)0.2414 0.4052 53.2533 % 85.6986 % 479
60308
(80.4178 %)
75
(19.5822 %)0.2332 0.395 51.6696 % 84.2528 % 383
70228
(79.4425 %)
59
(20.5575 %)0.2283 0.4017 50.9345 % 86.1362 % 287
80161
(83.8542 %)
31
(16.1458 %)0.1923 0.3709 43.4186 % 80.4313 % 192
90 84(87.5 %)
12(12.5 %)
0.1318 0.3156 30.0419 % 68.8202 % 96
Setelah adanya perbandingan tersebut maka dapatdiketahui tingkat persentase split dari data yangsalah maupun yang benar. Kemudian jika masukke dalam tab menu classify, kemudian memilih
classifier yaitu J-48 dan menggunakan pilihan tes percentage split 66% , maka akan didapatkan hasildecision tree sebagai berikut.
7/22/2019 Paper_BC_5210100026_5210100082
http://slidepdf.com/reader/full/paperbc52101000265210100082 5/5
5
Gambar IV-2 hasil decision tree
Di dalam hasil pohon keputusan tersebut, tampak bahwa
perbedaan dari masing-masing pemain ketika memilih tanda,dan di urutan ruang yang berbeda maka akan mengeluarkan
hasil akhir yang berbeda pula yaitu menang atau kalah.
V. SIMPULAN
Terdapat beberapa kesimpulan yang bisa diperoleh darihasil analisis diatas, antara lain:
1) Melalui hasil perbandingan percentage split didapatkaninformasi bahwa persentase correctly classified instancesdengan nilai paling besar yaitu pada persentase tingkat 90yaitu sejumlah 87.5%. Serta jika dilihat dari incorrectly
classified instances pada tingkat persentase 90% didapatkan
nilai terkecil yaitu 12.5%.
DAFTAR PUSTAKA
[1] WIKIPEDIA. (2013, October 14). C4.5 Algorithm. Retrieved fromWIKIPEDIA: http://en.wikipedia.org/wiki/C4.5_algorithm
[2] WIKIPEDIA. (2013, October 23). Tic-tac-toe. Retrieved fromWIKIPEDIA: http://en.wikipedia.org/wiki/Tic-tac-toe
[3] Aha, D. W. (1991, August 19). Retrieved fromhttp://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Tic-Tac-Toe+Endgame
