Pengantar CHAID

Chi-square automatic interaction detection (CHAID) analisis atau yang sering disebut Tree Decision model (model pohon keputusan) merupakan teknik pohon keputusan, berdasarkan pengujian signifikansi yang disesuaikan (Bonferroni tes). Teknik ini dikembangkan di Afrika Selatan dan diterbitkan pada tahun 1980 oleh Gordon V. Kass, yang telah menyelesaikan tesis PhD tentang topik ini. CHAID dapat digunakan untuk prediksi (dengan cara yang mirip dengan analisis regresi, versi CHAID ini awalnya dikenal sebagai XAID) serta klasifikasi, dan untuk mendeteksi interaksi antara variabel. CHAID didasarkan pada perpanjangan formal prosedur AID (Deteksi Interaksi Otomatis) Amerika Serikat dan THAID (Deteksi Interaksi Otomatis) tahun 1960-an dan 1970-an, yang pada gilirannya merupakan perpanjangan dari penelitian sebelumnya, termasuk yang dilakukan di Inggris pada tahun 1950-an.

Dalam praktiknya, CHAID sering digunakan dalam konteks pemasaran , keuangan, dan manajemen secara langsung untuk memilih kelompok konsumen/ produk/responden dan memprediksi bagaimana tanggapan mereka terhadap beberapa variabel mempengaruhi variabel lain, meskipun aplikasi awal lainnya di bidang penelitian medis dan psikiatris.

Seperti pohon keputusan lain, keuntungan CHAID adalah bahwa outputnya sangat visual dan mudah diinterpretasikan. Karena menggunakan pemisahan multi-jalur secara default, diperlukan ukuran sampel yang agak besar untuk bekerja secara efektif, karena dengan ukuran sampel yang kecil, kelompok responden dapat dengan cepat menjadi terlalu kecil untuk analisis yang andal.

Salah satu keuntungan penting CHAID sebagai  alternatif model seperti halnya regresi berganda adalah bahwa analisis tersebut berupa metode analisis non-parametrik dalam pengambilan keputusan manajemen (baik keuangan, pemasarn,maupun organisasi)