### 6.1 Inductive Learning

Salah satu bentuk “kecerdasan” sederhana kemungkinan adalah dalam bentuk
aturan ( _rule_ ) yang merepresentasikan pengetahuan. Misalkan, untuk
menentukan apakah suatu pasien terserang penyakit tertentu, dokter mencari
tahu gejala-gejala yang ada. Berdasarkan gejala-gejala yang ada, dokter
memutuskan bahwa pasien memiliki suatu penyakit. Pada zaman dahulu,
peneliti mentranskripsi aturan-aturan ( _if then_ ) eksplisit (berdasarkan pengetahuan
ahli) untuk membuat agen cerdas ( _expert system_ ). Aturan sangat
berguna, tetapi proses transkripsi pengetahuan sang ahli menjadi aturan formal
(matematis) adalah hal yang sulit. Terlebih lagi, aturan-aturan yang sudah
dibangun cenderung tidak dapat diubah dengan mudah.
Pada era _big data_ seperti sekarang, kita dapat mengotomatisasi hal tersebut
dengan membuat aturan-aturan secara otomatis berdasarkan contoh data
yang ada ( _machine learning_ ). Pendekatan ini disebut _inductive learning_, yaitu
mengembangkan aturan klasifikasi yang dapat menentukan kelas suatu _instance_ berdasarkan
nilai atributnya ( _feature vector_ ). Cara paling sederhana
diberikan pada subbab 3.3 yaitu mendaftarkan seluruh kemungkinan aturan
yang ada, kemudian menghapus yang kurang cocok. Algoritma lebih baik
adalah dengan membangun pohon keputusan ( _decision tree_ ).


84 6 Pohon Keputusan

