Perpustakaan Digital ITB

Swamedikasi merupakan praktik yang umum dilakukan oleh masyarakat Indonesia dan keberhasilannya bergantung pada ketepatan informasi obat. Kini, Large Language Model (LLM), salah satu penerapan kecerdasan buatan, semakin banyak dimanfaatkan untuk memperoleh informasi kesehatan secara cepat. Namun, timbul kekhawatiran atas akurasi dan bias dari informasi yang dihasilkan. Berangkat dari alasan tersebut, dilakukan penelitian yang bertujuan untuk menganalisis potensi dari penggunaan Large Language Model (LLM) apabila dimanfaatkan sebagai alat bantu penyedia informasi terkait swamedikasi. Penelitian ini menerapkan desain studi observasional dengan pendekatan cross-sectional dan berupa studi pendahuluan. Penelitian dilakukan dari Bulan Maret 2025 hingga Juni 2025 dengan memberikan sejumlah pertanyaan yang sama kepada Large Language Model (LLM) dan apoteker sebagai pembanding, kemudian jawaban tersebut secara anonim diberikan kepada panel ahli untuk menilai kualitas konten informasinya dan kepada masyarakat Indonesia untuk menilai kemampuan penyampaian informasinya. Hasilnya, Large Language Model (LLM) menunjukkan kualitas yang cukup baik secara keseluruhan yang berbeda signifikan secara statistik (p <0,05) dan memperoleh nilai median (IQR) yang stabil di seluruh aspek dengan nilai tertinggi sebesar 5 (2,25) pada aspek relevansi. Kemampuan penyampaian informasi oleh Large Language Model (LLM) secara keseluruhan memperoleh nilai median (IQR) yang stabil di seluruh aspek, yaitu sebesar 6 (2) dan berbeda signifikan secara statistik (p <0,05). Large Language Model (LLM) dinilai unggul dalam kualitas konten informasinya, sedangkan kemampuan penyampaian informasinya lebih lemah dibandingkan apoteker.