Analisis Model Machine learning dan Imputasi Data untuk Prediksi Tinggi Badan Anak: Systematic Literature Review - Shauqie, Shahieza Alfadia; Fauzan, Mohamad Nurkamal (Jurusan Informatika Universitas Tanjungpura, 2026)
Stunting dan wasting merupakan dua masalah kesehatan utama yang berdampak pada pertumbuhan fisik dan perkembangan kognitif anak secara global. Tinggi badan anak adalah salah satu indikator penting dalam mendeteksi kondisi tersebut, namun pengukuran dan pemantauan tinggi badan secara manual sering kali menemui hambatan, seperti ketersediaan data yang memadai. Seiring berkembangnya teknologi, penerapan model machine learning menjadi alternatif yang mulai banyak digunakan untuk memprediksi tinggi badan anak secara lebih efektif dan efisien. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi tren penggunaan machine learning, pendekatan prediktif yang digunakan, teknik imputasi data yang relevan, serta variabel-variabel yang sering digunakan. Metode Systematic Literature Review (SLR) digunakan untuk mengumpulkan dan menganalisis literatur terkait, dengan strategi pencarian yang disusun berdasarkan kata kunci spesifik dan penyaringan menggunakan pendekatan PRISMA. Hasil kajian terhadap puluhan artikel ilmiah mengungkapkan bahwa model-model ensemble seperti Random Forest, Gradient Boosting, dan Neural Network menunjukkan performa prediktif yang sangat baik dan konsisten di berbagai konteks studi. Selain itu, teknik imputasi data terbukti efektif dalam memperbaiki kualitas data input yang hilang, sehingga meningkatkan akurasi prediksi. Namun, studi ini juga menemukan bahwa integrasi antara metode prediksi dan teknik imputasi dalam satu penelitian masih sangat terbatas, sehingga menjadi celah yang potensial untuk dikembangkan dalam penelitian selanjutnya. Selain itu, penelitian ini mengidentifikasi adanya variasi signifikan dalam pelaporan metrik evaluasi dan penggunaan pendekatan yang berbeda sesuai karakteristik data dan tujuan analisis. Temuan ini memberikan landasan penting untuk pengembangan model prediktif yang lebih holistik, mampu mengakomodasi kompleksitas data biologis dan antropometrik, serta berpotensi mendukung intervensi gizi anak secara lebih tepat dan efektif di masa depan.