Untuk mempermudah penggunaan internet yang pesat, dibutuhkan sebuah fitur yang dinamakan dengan bot. Dengan adanya bot, pelaku bisnis bisa dimudahkan lebih banyak. Fitur bot bisa dibilang mampu melayani pelanggan berupa pesan seperti chat yang dimana ini turut membantu pelanggan dengan keinginannya walaupun tidak sesempurna layanan dengan manusia. Biasanya fitur bot yang baik didukung dengan metode decision tree. Artikel ini akan menjelaskan decision tree method yang digunakan pada bot!
Apa itu Decision Tree Based?
Decision tree based adalah sebuah metode untuk mengambil keputusan yang didasarkan pada analisis biner dari berbagai alternatif yang tersedia. Pada bot, decision tree based sering digunakan untuk membantu bot mengambil keputusan yang sesuai dengan situasi yang dihadapi.
Decision tree based biasanya terdiri dari pohon keputusan yang mewakili keputusan yang harus diambil dan alternatif yang tersedia. Setiap cabang dari pohon keputusan mewakili sebuah keputusan yang harus diambil, dan setiap ujung cabang mewakili sebuah aksi yang harus dilakukan. Ketika bot dihadapkan dengan situasi yang harus diantisipasi, ia akan mengikuti pohon keputusan untuk mencapai keputusan yang sesuai dengan situasi tersebut.
Contohnya, sebuah bot yang digunakan untuk mengelola permintaan bantuan pelanggan dapat menggunakan decision tree based untuk mengambil keputusan yang sesuai dengan permintaan pelanggan. Jika pelanggan mengajukan pertanyaan tentang produk, bot akan mengikuti pohon keputusan yang mewakili pertanyaan tentang produk dan memberikan jawaban yang sesuai. Jika pelanggan mengajukan pertanyaan tentang layanan, bot akan mengikuti pohon keputusan yang mewakili pertanyaan tentang layanan dan memberikan jawaban yang sesuai.
Kegunaan Decision Tree Based
Decision tree based adalah salah satu algoritma yang dapat digunakan dalam pembuatan bot untuk membantu dalam pengambilan keputusan. Algoritma ini bekerja dengan membuat pohon keputusan yang terdiri dari node-node yang mewakili keputusan yang harus diambil, dan daun-daun yang mewakili hasil dari keputusan tersebut. Setiap node dalam pohon keputusan mengandung informasi yang dapat digunakan untuk membuat keputusan, dan algoritma akan mengambil keputusan dengan mengikuti jalur pohon keputusan sesuai dengan informasi yang tersedia.
Bot yang menggunakan decision tree dapat digunakan untuk mengambil keputusan yang sesuai dengan informasi yang tersedia. Sebagai contoh, bot yang digunakan dalam sistem pendukung keputusan untuk membantu manajer dalam membuat keputusan bisnis dapat menggunakan decision tree untuk membantu dalam menganalisis data dan mengambil keputusan yang tepat berdasarkan informasi yang tersedia. Bot juga dapat menggunakan decision tree untuk membantu dalam menyelesaikan masalah yang terstruktur dengan mengikuti jalur pohon keputusan yang sesuai dengan informasi yang tersedia.
Kapan Decision Tree Based Digunakan?
Decision tree based dapat digunakan pada bot dalam berbagai situasi, tergantung pada kebutuhan dan tujuan bot. Beberapa contoh situasi di mana decision tree dapat digunakan pada bot adalah:
Sistem pendukung keputusan: Bot yang digunakan dalam sistem pendukung keputusan dapat menggunakan decision tree untuk membantu dalam menganalisis data dan mengambil keputusan yang tepat berdasarkan informasi yang tersedia.
Penyelesaian masalah terstruktur: Bot yang digunakan untuk menyelesaikan masalah yang terstruktur dapat menggunakan decision tree untuk membantu dalam mengikuti jalur keputusan yang sesuai dengan informasi yang tersedia.
Pengambilan keputusan dalam permainan: Bot yang digunakan dalam permainan dapat menggunakan decision tree untuk membantu dalam mengambil keputusan yang tepat sesuai dengan situasi yang ada.
Klasifikasi data: Bot yang digunakan untuk melakukan klasifikasi data dapat menggunakan decision tree untuk membantu dalam menentukan kelas suatu data berdasarkan atribut yang tersedia.
Cara Menggunakan Decision Tree Based
Untuk mengambil keputusan bot dengan decision tree based, pertama-tama bot harus memiliki pohon keputusan yang sudah dibuat sebelumnya. Pohon keputusan tersebut dapat dibuat dengan menggunakan data yang tersedia, dengan mengikuti proses yang disebut "pembelajaran" atau "training". Pembelajaran ini akan membantu bot untuk memahami struktur pohon keputusan dan membuat keputusan yang sesuai dengan informasi yang tersedia.
Setelah pohon keputusan tersedia, bot dapat menggunakannya untuk mengambil keputusan dengan mengikuti proses yang sama seperti yang telah dijelaskan sebelumnya. Bot akan dimulai dari root node dan akan berlanjut ke node-node yang ada di bawahnya sesuai dengan informasi yang tersedia. Setiap node akan mengandung informasi yang dapat digunakan untuk membuat keputusan, dan bot akan mengambil keputusan dengan mengikuti jalur pohon keputusan sesuai dengan informasi tersebut.
Sebagai contoh, jika kita ingin menggunakan decision tree untuk memprediksi apakah suatu individu akan mengalami sakit jantung, maka pohon keputusan tersebut dapat dibuat seperti berikut:
Root node: Apakah usia individu > 30 tahun?
Jika jawabannya ya, maka bot akan berlanjut ke node berikutnya: Apakah individu merokok?
Jika jawabannya ya, maka bot akan mengeluarkan keputusan bahwa individu akan mengalami sakit jantung. Jika jawabannya tidak, maka bot akan mengeluarkan keputusan bahwa individu tidak akan mengalami sakit jantung.
Jika jawabannya tidak pada root node, maka bot akan mengeluarkan keputusan bahwa individu tidak akan mengalami sakit jantung.
Dengan demikian, bot akan mengikuti jalur pohon keputusan sesuai dengan informasi yang tersedia untuk mengambil keputusan.
Dapatkan Bot dengan Decision Tree Based di Sociobot
Nah, itu dia beberapa informasi yang bisa kamu peroleh mengenai decision tree, khususnya pada sistem bot. Untuk kamu yang ingin menggunakan bot dengan decision tree-based method, kamu bisa mengandalkan Ivosights dengan produk Sociobot! Hubungi Ivosights melalui situs resmi ini dan kamu akan mendapatkan penjelasan lebih lanjutnya!