Feature enginering merupakan salah satu tahapan krusial dalam pengembangan model machine learning (Guyon et al., 2006; Kuhn & Johnson, 2013). Proses ini melibatkan transformasi data mentah menjadi fitur-fitur yang dapat merepresentasikan pola mendasar dari data dengan lebih baik, sehingga meningkatkan kinerja model prediktif (Bengio et al., 2013; Domingos, 2012). Kualitas fitur yang digunakan sangat memengaruhi kemampuan model untuk mempelajari hubungan yang kompleks dalam data dan membuat prediksi yang akurat (Hastie et al., 2009; James et al., 2013).

Mengoptimalisasi R Studio dalam Analisis Data Eksploratif untuk membangun wawasan Mendalam melalui Pendekatan Statistik dan Visualisasi