<![CDATA[Kesehatan merupakan aspek penting dalam masyarakat dan menjadi pondasi bagi kemajuan suatu negara. Negara yang berhasil memperkuat sistem kesehatannya akan memiliki masyarakat yang sejahtera. Pemerintah seringkali memprioritaskan kesehatan dan kesejahteraan masyarakat dalam agenda pembangunannya. Salah satu upaya yang dilakukan adalah pembangunan dan peningkatan pelayanan serta fasilitas kesehatan guna memastikan kesehatan bangsa dan tercapainya negara yang sehat. Penelitian ini bertujuan untuk menyelidiki berbagai metode analisis kesehatan yang dapat dipergunakan untuk memprediksi atau menyelesaikan masalah kesehatan sesuai kebutuhan. Metode penelitian ini melibatkan kajian literatur dari berbagai artikel yang diterbitkan dalam beberapa tahun terakhir. paper ini fokus pada analisis terhadap berbagai metode analisis kesehatan yang digunakan khususnya dalam pengunaan big data dan juga artificial inteligence. Berdasarkan analisis terhadap berbagai artikel jurnal, metode analisis kesehatan yang umum digunakan meliputi data mining, clustering, algoritma k-mean, naïve bayes, decision tree, support vector machine, neural network, k-nearest neighbor, rapidminer, algoritma C4.5, multiple linear regression, artificial intelligence, tensorflow, ssdmobilenet berbasis python, machine learning, classifier, backpropagation, prediksi, random forest, cross validation, dan confusion matrix. Meskipun beberapa metode tersebut umum digunakan, terdapat pula metode atau pendekatan lain yang dapat memberikan hasil yang lebih optimal dalam analisis kesehatan.]]>
