Pada Mata kuliah Konsep Data Mining dengan materi klasifikasi: pohon keputusan. Algoritma Dasar untuk Membangun Pohon Keputusan. Algoritma yang efisien telah dikembangkan untuk menghasilkan pohon keputusan yang cukup akurat, meskipun tidak optimal, dalam jumlah waktu yang wajar. Salah satu metode yang paling awal adalah algoritma Hunt , yang merupakan dasar bagi banyak implementasi pengklasifikasi pohon keputusan saat ini, termasuk ID3, C4.5, dan CART. Dalam algoritma Hunt, pohon keputusan tumbuh secara rekursif. –Pohon awalnya berisi satu simpul akar yang dikaitkan dengan semua instance latih. –Jika sebuah node dikaitkan dengan instance dari lebih dari satu kelas, ia diperluas menggunakan kondisi atribut uji yang ditentukan menggunakan kriteria pemisahan. –Node daun / anak dibuat untuk setiap hasil dari kondisi atribut uji dan instance yang terkait dengan node induk didistribusikan kepada anak-anak berdasarkan hasil tes. –Langkah ekspansi simpul ini kemudian d