Prediksi Penyaluran Obat Kandungan Misoprostol dengan Metode Temporal Convolutional Networks

Abstrak

Aborsi ilegal di Indonesia masih menjadi permasalahan serius, terutama dengan maraknya penggunaan misoprostol yang diperjualbelikan secara ilegal. Indonesia mencatat sekitar 1,7 juta kasus aborsi per tahun, dengan 42,5 dari setiap 1.000 wanita usia subur di Pulau Jawa terlibat dalam praktik ini. Berdasarkan laporan kasus, penyalahgunaan misoprostol dapat menyebabkan komplikasi serius seperti hipertermia, hipoksia, hingga kematian akibat kegagalan multiorgan. Selain itu, ditemukan bahwa 73% obat aborsi yang dijual online mengandung misoprostol, dan lebih dari 300.000 situs penjual obat ilegal telah diblokir oleh Kementerian Komunikasi dan Informasi. Salah satu celah yang mempermudah penyalahgunaan adalah belum adanya regulasi batas kuantitas penyaluran obat tersebut. Penelitian ini menerapkan model Temporal Convolutional Networks (TCN) untuk memprediksi pola penyaluran obat misoprostol menggunakan data primer dari BPOM dengan periode 2021-2024. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa TCN secara konsisten lebih unggul dibandingkan LSTM pada semua panjang input. TCN mencatat rata-rata penurunan NMAE sebesar 85% dan NMSE sebesar 68% dibandingkan LSTM. Pendekatan berbasis TCN ini diharapkan dapat membantu otoritas dalam meningkatkan pengawasan distribusi obat serta mendukung kebijakan pengendalian misoprostol agar tidak disalahgunakan.

Abstract

Illegal abortion in Indonesia remains a serious problem, especially with the widespread use of misoprostol, which is sold illegally. Indonesia records around 1.7 million abortion cases per year, with 42.5 out of every 1,000 women of childbearing age on the island of Java involved in this practice. According to case reports, the misuse of misoprostol can lead to serious complications such as hyperthermia, hypoxia, and even death due to multi-organ failure. Additionally, it was found that 73% of abortion drugs sold online contain misoprostol, and over 300,000 illegal drug-selling websites have been blocked by the Ministry of Communication and Information. One loophole that facilitates misuse is the lack of regulations on the quantity of the drug's distribution. This study applied the Temporal Convolutional Networks (TCN) model to predict the distribution patterns of misoprostol using primary data from the Indonesian Food and Drug Administration (BPOM) for the period 2021-2024. Evaluation results show that TCN consistently outperforms LSTM across all input lengths. TCN achieves an average reduction of 85% in NMAE and 68% in NMSE compared to LSTM. This TCN-based approach is expected to assist authorities in enhancing drug distribution oversight and supporting misoprostol control policies to prevent misuse.