Memuat Library yang diperlukan

library(readxl)
library(caTools)
library(rpart)
library(rpart.plot)

Memuat dataset

data <- read_excel("C:/Users/Hp/Downloads/Level Risiko Investasi.xlsx")
head(data)
## # A tibble: 6 × 16
##   Country    X1     X2    X3    X4    X5     X6     X7    X8    X9    X10   X11
##   <chr>   <dbl>  <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>  <dbl>  <dbl> <dbl> <dbl>  <dbl> <dbl>
## 1 AD       17.5 38675. 173.   0.68 1.22   1.79  -2.08   55   -26.5   2.86  8   
## 2 AE       18.2 40105. 104.   1.77 0.870  2.66  -0.725 103.  -13.6 353.    8.15
## 3 AE-AZ    18.7 76038.  31.0  2.63 1.49   1.85  -1.90  103.  -56.2 200.    8.15
## 4 AE-RK    NA   27883.  24.8  1.29 1.75   2.23  -1.14  103.   24.8  10.1  NA   
## 5 AM       14    4251.  89.6  1.44 0.256  4.75   2.33  167.   47.3  12.6   6.6 
## 6 AO       NA    2034.  57.1 22.4  3.34  -0.878 -5.20   34.8  15.4  62.5  10.3 
## # ℹ 4 more variables: X12 <dbl>, X13 <dbl>, X14 <dbl>, `Risk Level` <chr>

Mengekiminasi nilai yang hilang dengan menghapus baris dengan NA (jika diperlukan)

data <- na.omit(data)

Membagi data menjadi train_data dan test_data

set.seed(123)
split <- sample.split(data$`Risk Level`, SplitRatio = 0.434)
train_data <- subset(data, split == TRUE)
test_data <- subset(data, split == FALSE)

Membangun model (model saya buat adalah decision Tree)

model <- rpart(`Risk Level` ~ X1 + X2 + X3 + X4 + X5 + X6 + X7 + X8 + X9 + X10 + X11 + X12 + X13 + X14,data = train_data, method = "class")

Mevisualisasikan the decision tree model

rpart.plot(model)

Membuat Prediksi pada test data

predictions <- predict(model, newdata = test_data, type = "class")

Melihat visualisasi prediksi

print(predictions)
##    1    2    3    4    5    6    7    8    9   10   11   12   13   14   15   16 
##  low high  low  low high high high  low high high  low  low  low high  low  low 
##   17   18   19   20   21   22   23   24   25   26   27   28   29   30   31   32 
## high  low high  low high high  low  low high  low high high high high high high 
##   33   34   35   36   37   38 
## high high  low high high high 
## Levels: high low

Mengevaluasi keakuratan model

accuracy <- sum(predictions == test_data$`Risk Level`) / nrow(test_data)
print(paste("Accuracy: ", accuracy))
## [1] "Accuracy:  0.815789473684211"
head(predictions)
##    1    2    3    4    5    6 
##  low high  low  low high high 
## Levels: high low
table(Predicted = predictions, Actual = test_data$`Risk Level`)
##          Actual
## Predicted high low
##      high   17   6
##      low     1  14

Melihat data dari test_data

data$X1 <- as.factor(data$X1)
print(test_data)
## # A tibble: 38 × 16
##    Country    X1     X2    X3     X4     X5    X6      X7    X8     X9     X10
##    <chr>   <dbl>  <dbl> <dbl>  <dbl>  <dbl> <dbl>   <dbl> <dbl>  <dbl>   <dbl>
##  1 AE       18.2 40105. 104.   1.77   0.870  2.66 -0.725  103.  -13.6   353.  
##  2 AM       14    4251.  89.6  1.44   0.256  4.75  2.33   167.   47.3    12.6 
##  3 AU       15.7 63972. 122.   1.65   1.48   2.45  0.0306 192.   58.0  1359.  
##  4 AW       33.5 24643.  92.8  1.22   0.797  2.06 -4.72    80.5  28.1     2.38
##  5 BG       22.7 11289.  70.3  0.779 -0.710  3.62  2.70    73.0 -13.0    69.1 
##  6 CL       14.3 15986.  65.8  2.98   1.25   1.97 -0.892  117.   14.0   253.  
##  7 CV       19.4  3466. 115.   0.379  1.16   3.92 -0.404   67.5  51.4     1.70
##  8 DK       22.6 67566. 156.   0.54   0.361  2.69  1.31   359.   -5.59  355.  
##  9 DO       18.6  8172.  42.5  2.22   0.921  6.06  2.40    80.1  21.0    79.0 
## 10 EG       20.1  3756.  31.9 16.2    2.05   4.45  2.24    53.3  11.9   362.  
## # ℹ 28 more rows
## # ℹ 5 more variables: X11 <dbl>, X12 <dbl>, X13 <dbl>, X14 <dbl>,
## #   `Risk Level` <chr>

melihat isi train_data

print(train_data)
## # A tibble: 29 × 16
##    Country    X1     X2    X3      X4    X5    X6     X7    X8      X9      X10
##    <chr>   <dbl>  <dbl> <dbl>   <dbl> <dbl> <dbl>  <dbl> <dbl>   <dbl>    <dbl>
##  1 AD       17.5 38675. 173.  0.68    1.22   1.79 -2.08   55    -26.5      2.86
##  2 AT       18.6 53174. 159.  1.52    0.726  1.88 -0.300 116.    15.4    430.  
##  3 BD        4.2  2324.  19.7 5.81    1.06   7.39  6.07   78.4    4.92   347.  
##  4 BJ       10.5  1421.  49.6 0.225   2.77   4.88  2.21   81.5   20.6     15.4 
##  5 CA       16.1 51705. 118.  1.67    1.19   1.80 -0.588 107.    45.5   1722.  
##  6 CH       19.3 89771. 276.  0.00116 0.840  1.89  0.173  82.5 -152.     749.  
##  7 CN       14.7 12227.  13.6 2       0.458  6.64  5.27   94.2  -27.0  14867.  
##  8 CO       17.2  5860.  47.6 4.71    1.38   2.45 -0.888 117.     9.93   271.  
##  9 CR       13.3 11955.  45.0 1.35    0.996  3.25  0.703 125.     1.75    61.5 
## 10 CZ       21.4 27045.  79.2 1.58    0.207  3.72  1.32   76.5  -16.6    244.  
## # ℹ 19 more rows
## # ℹ 5 more variables: X11 <dbl>, X12 <dbl>, X13 <dbl>, X14 <dbl>,
## #   `Risk Level` <chr>

Insight

insight dari hasil diatas adalah:

  1. Model descision tree ini medapatkan tingkat akurasi 81.5% yang merupakan relatif tinggi dengan training 43.4% dan testing 56.6%
  2. model descision tree ini dapat menujukan variabel dari x1 sampai 14
  3. Dataset dimuat dari file Excel bernama Level Risiko Investasi.xlsx dan dibersihkan dari nilai-nilai yang hilang (missing values) menggunakan fungsi na.omit.