As árvores de decisão são estruturas comumente utilizadas em cenários nos quais modelos explicáveis de Aprendizado de Máquina são desejados, por serem visualmente intuitivas. Na literatura existente, a busca por explicabilidade em árvores envolve a minimização de métricas como altura e número de nós. Nesse contexto, definimos uma métrica de explicabilidade, chamada de explanation size, que reflete o número de atributos necessários para explicar a classificação dos exemplos. Apresentamos também um algoritmo, intitulado SER-DT, que obtém uma aproximação O(log n) (ótima se P diferente NP) para a minimização da altura no pior caso ou caso médio, assim como do explanation size no pior caso ou caso médio. Em uma série de experimentos, comparamos a implementação de SER-DT com algoritmos conhecidos da área, como CART e EC2, além de testarmos o impacto de parâmetros e estratégias de poda nesses algoritmos. SER-DT mostrou-se competitivo em acurácia com os algoritmos citados, mas gerou árvores muito mais explicáveis.