Deskripsi Program: Modul ini dirancang untuk memperluas cakrawala analisis peserta dengan menggabungkan dua paradigma penting: model berbasis pohon (Tree-Based Models) dan pembelajaran tanpa pengawasan (Unsupervised Learning).

Materi diawali dengan Decision Tree, model prediktif yang memetakan pengambilan keputusan menyerupai bagan alir yang logis dan transparan. Konsep ini kemudian dikembangkan menjadi Random Forest, sebuah metode ensemble yang menggabungkan kekuatan banyak pohon keputusan untuk menghasilkan prediksi yang jauh lebih akurat dan stabil (tahan terhadap overfitting).

Di sisi lain, pelatihan ini juga membedah struktur data yang kompleks melalui Analisis Faktor untuk mereduksi dimensi dan mengekstraksi variabel inti, serta Analisis Kluster untuk mengelompokkan data berdasarkan kemiripan karakteristik. Kombinasi metode ini memungkinkan peneliti tidak hanya memprediksi hasil, tetapi juga mengungkap pola tersembunyi dan segmen alami dalam kumpulan data besar.