Lihat sumber Gain ratio

Gain ratio adalah suatu ukuran dalam [[pembelajaran mesin]] yang digunakan untuk memilih atribut terbaik dalam proses pembuatan [[pohon keputusan]]. Konsep ini merupakan pengembangan dari ukuran [[information gain]] yang digunakan dalam algoritma seperti [[ID3]] dan [[C4.5]]. Gain ratio bertujuan mengatasi kelemahan information gain yang cenderung memilih atribut dengan jumlah nilai unik yang besar, sehingga dapat menghasilkan model yang kurang optimal. Dengan menormalkan information gain terhadap informasi intrinsik atribut, gain ratio memberikan penilaian yang lebih adil terhadap setiap atribut.

== Latar Belakang ==
Dalam pembentukan pohon keputusan, salah satu tahap penting adalah pemilihan atribut untuk membagi data pada setiap simpul. [[Information gain]] digunakan untuk mengukur seberapa besar suatu atribut mengurangi ketidakpastian atau [[entropi]] data. Namun, metode ini memiliki bias terhadap atribut dengan banyak nilai berbeda. Misalnya, atribut seperti "Nomor ID" akan selalu menghasilkan information gain yang tinggi, meskipun tidak relevan untuk prediksi. Oleh karena itu, gain ratio diperkenalkan untuk mengurangi bias tersebut.

== Definisi ==
Gain ratio didefinisikan sebagai rasio antara information gain dengan nilai split information (informasi intrinsik) dari atribut. Rumus umum gain ratio adalah:
  
  Gain Ratio(A) = Information Gain(A) / Split Information(A)  

Split information mengukur seberapa besar atribut membagi data ke dalam subset yang berbeda, tanpa memperhatikan label kelas. Dengan demikian, atribut yang membagi data menjadi terlalu banyak subset kecil akan mendapatkan penalti pada nilai gain ratio.

== Perhitungan ==
Proses perhitungan gain ratio melibatkan beberapa langkah:
# Hitung nilai entropi awal dari dataset.
# Hitung nilai entropi untuk setiap subset data yang dihasilkan oleh atribut tertentu.
# Hitung [[information gain]] dari atribut tersebut.
# Hitung split information dari atribut tersebut.
# Bagi nilai information gain dengan split information untuk mendapatkan gain ratio.

== Contoh Penggunaan ==
Sebagai contoh, misalkan kita memiliki dataset tentang cuaca dan keputusan untuk bermain olahraga. Atribut seperti "Cuaca", "Temperatur", dan "Kelembapan" akan dievaluasi menggunakan gain ratio. Atribut dengan nilai gain ratio tertinggi akan dipilih untuk pembagian pada simpul tersebut. Dengan metode ini, atribut "Nomor ID" yang unik untuk setiap data tidak akan terpilih karena memiliki split information yang besar, sehingga gain ratio-nya rendah.

== Kelebihan ==
Beberapa kelebihan gain ratio dibandingkan information gain antara lain:
# Mengurangi bias terhadap atribut dengan banyak nilai unik.
# Memberikan hasil yang lebih seimbang dan adil antar atribut.
# Cocok digunakan dalam dataset dengan atribut kategorikal yang bervariasi.
# Digunakan secara efektif dalam [[algoritma C4.5]] untuk menghasilkan pohon keputusan yang lebih akurat.

== Kelemahan ==
Meskipun lebih baik dari information gain dalam beberapa hal, gain ratio juga memiliki kelemahan, seperti:
# Dapat memberikan preferensi berlebihan terhadap atribut yang menghasilkan split information kecil.
# Perhitungannya sedikit lebih kompleks dan memerlukan waktu pemrosesan tambahan.
# Tidak selalu optimal untuk dataset dengan atribut numerik yang memerlukan [[discretization]].

== Perbandingan dengan Information Gain ==
Perbedaan utama antara gain ratio dan information gain adalah adanya faktor normalisasi pada gain ratio. Normalisasi ini bertujuan untuk mengurangi bias terhadap atribut dengan banyak nilai unik. Dalam beberapa kasus, gain ratio menghasilkan struktur pohon yang lebih sederhana dan generalis, sedangkan information gain dapat menghasilkan pohon yang terlalu kompleks.

== Implementasi dalam Algoritma ==
Gain ratio digunakan secara luas dalam algoritma [[C4.5]], yang merupakan pengembangan dari [[ID3]]. Pada C4.5, setiap atribut dievaluasi menggunakan nilai gain ratio, dan atribut dengan nilai tertinggi dipilih untuk membagi data. Implementasi ini telah terbukti efektif dalam berbagai domain, seperti [[data mining]], analisis medis, dan pengenalan pola.

== Aplikasi di Dunia Nyata ==
Gain ratio digunakan dalam berbagai aplikasi, seperti:
# [[Sistem pendukung keputusan]] untuk diagnosis penyakit.
# Analisis perilaku pelanggan dalam [[pemasaran]].
# Klasifikasi teks dalam [[pemrosesan bahasa alami]].
# Deteksi penipuan dalam [[keuangan]].

== Hubungan dengan Konsep Lain ==
Gain ratio memiliki hubungan erat dengan konsep entropi dan [[teori informasi]]. Konsep ini juga sering dibandingkan dengan ukuran lain seperti [[Gini index]] dan [[chi-square]] dalam konteks pemilihan atribut. Pemilihan ukuran yang tepat bergantung pada sifat dataset dan tujuan analisis.

== Penelitian dan Pengembangan ==
Sejak diperkenalkan, gain ratio telah menjadi topik penelitian untuk meningkatkan kinerja algoritma klasifikasi. Beberapa penelitian mencoba memodifikasi perhitungan split information untuk mengurangi kelemahan gain ratio. Selain itu, ada juga penelitian yang menggabungkan gain ratio dengan metode seleksi fitur lain untuk meningkatkan akurasi model.

== Kesimpulan ==
Gain ratio adalah ukuran penting dalam pembentukan pohon keputusan yang membantu mengatasi bias dalam pemilihan atribut. Dengan menormalkan information gain terhadap split information, metode ini memberikan hasil yang lebih seimbang. Meskipun memiliki kelemahan, gain ratio tetap menjadi pilihan populer dalam banyak aplikasi [[pembelajaran mesin]] dan [[data mining]]. Pemahaman yang baik tentang cara kerja dan sifatnya akan membantu praktisi memilih atribut yang tepat untuk model klasifikasi mereka.