Buku ini disusun dengan tujuan untuk memberikan pemahaman mendalam mengenai algoritma Random Forest, baik dari segi teori maupun implementasi praktisnya. Dalam Bab 1, pembaca akan diajak mengenal lebih jauh tentang pengertian dan sejarah Random Forest. Bab 2 menyajikan metode Random Forest secara lengkap, mulai dari dasar-dasar algoritma, proses pembangunan model, hingga pengaturan hyperparameter. Studi kasus yang disajikan dalam Bab 3 menjadi bagian yang sangat menarik, di mana implementasi Random Forest digunakan untuk analisis dalam konteks pemilihan presiden. Pembaca akan dipandu melalui langkah-langkah pengumpulan data, preprocessing teks, labelling, hingga evaluasi model. Tidak hanya itu, implementasi praktis menggunakan Python dan aplikasi web Streamlit juga disertakan untuk memberikan gambaran yang lebih konkret tentang bagaimana Random Forest dapat diterapkan dalam dunia nyata.