PENGEMBANGAN DECISSION TREE ADAPTIF dengan MEKANISME PRUNING DINAMIS untuk PREDIKSI KELAYAKAN KREDIT

            for (Map<String, Object> row : data) {

                if ((double) row.get(feature) <= threshold) {

                    leftLabels.add((String) row.get("label"));

                } else {

                    rightLabels.add((String) row.get("label"));

                }

            }

// Hitung information gain

            double totalEntropy = calculateEntropy(leftLabels) * leftLabels.size() / data.size() +

                    calculateEntropy(rightLabels) * rightLabels.size() / data.size();

            double gain = calculateEntropy(labelsFromData(data)) - totalEntropy;