{"text": "### Human: Jelaskan berbagai komponen pohon keputusan.. ### Assistant: Pohon keputusan adalah algoritma pembelajaran mesin yang banyak digunakan untuk pengambilan keputusan, klasifikasi, dan prediksi. Ini adalah struktur seperti flowchart yang melibatkan beberapa komponen, yang meliputi: 1. Node: Node mewakili fitur atau atribut yang membagi data menjadi dua atau lebih cabang berdasarkan beberapa kondisi. Ada tiga jenis node dalam pohon keputusan: - Root node: Merupakan keseluruhan dataset atau populasi dan merupakan titik awal dari pohon keputusan. Ini digunakan untuk membagi data menjadi dua atau lebih cabang berdasarkan pada fitur yang paling signifikan. - Internal node: Merupakan titik keputusan dan digunakan untuk membuat lebih banyak cabang berdasarkan beberapa komponen. - Leaf node: Node mewakili keputusan akhir atau kondisi pohon keputusan. Ini berisi label atau prediksi untuk suatu kondisi. 2. Edge cabang: A merupakan cabang yang mewakili kemungkinan atau hasil dari proses pemisahan."}