Jurnal Media Teknik & Sistem Industri
Vol. 8 (no. 1) (2024) hal. 38 - 50 http://jurnal.unsur.ac.id/JMTSI
e-issn: 2581-0561 p-issn: 2581-0529 DOI 10.35194/jmtsi.v8i1.3634
Copyright  ©  ----  THE  AUTHOR(S).This  article  is  distributed  under  a Creative  Commons  Attribution-Share  Alike  4.0 International  license .  Jurnal  Media  Teknik  dan  Sistem  Industri    is  published  by  Industrial  Engineering  of    Universitas Suryakancana

## Usulan Peningkatan Kualitas Produk Obat Non-betalaktam dengan Metode Six Sigma di PT XYZ
Gita Aprilia Timang 1* , Rachmipoetri Maulluddy 2 , Muchtar Darmawan 3
1,2,3 Teknik Industri Universitas Pancasila
1* gita.aprilia@univpancasila.ac.id
2 maulludyrachmi@gmail.com
3 muchtar_darmawan@univpancasila.ac.id

## Quality Improvement of Non-Betalactam Drug Products using the Six Sigma Method at PT XYZ
Dikirimkan : 09, 2023.  Diterima : 05, 2024.  Dipublikasikan : 05, 2024.
Abstract— The very rapid development of the pharmaceutical industry in Indonesia has also given rise to tight competition,  especially  in  controlling  product  quality.  Quality  control  is  an  effort  to  minimize  defective products produced by a company. Products traded must have a quality certificate issued by BPOM. BPOM, as a drug and food quality control agency, is a state-owned company that will supervise the distribution of drugs and  food  before  and  during  distribution,  so  companies  must  guarantee  that  their  products  are  distributed according  to  the BPOM standards. This research aims to improve quality of  non-betalactam drug products with six sigma method and DMAIC (Define, Measure, Analyze, Improve, and Control) stage, however in this research the control stage was not carried out. At the define stage, it is known that parameters do not meet specification (out of specification) are dissolution and water content. Measure stage, for the dissolution and water content test parameters the production process is statistically controlled. Production Capability Index or the value of Cpk for the dissolution test was 0.44 (Cpk < 1) and the water content was 0.3499 (Cpk < 1) with the percentage of out of specification products as much as 9.48% for the dissolution test and 14.73% for the water content test. Analyze stage using the Cause Failure Mode Effect ( CFME) and Failure Modes Effect Analysis ( FMEA) diagram, there are 4 potential failures that need to be repaired, including Analytical Error, Instrument Error, Product Error, and Environtment Error which are from the 4 potentials obtained 8 details of the improvement proposal to improve the quality of non-betalactam drug at PT XYZ based on the rating of the largest RPN value. At the improvement stage, from the six-sigma results, it is known that the most dominant potential  factor  causing  non-betalactam  drugs  that  do  not  meet  the  specifications  is  contamination  from previous drug raw materials.
Keywords — Six Sigma Method; DMAIC; Quality Contro;, CFME; FMEA
Abstrak— Perkembangan industri farmasi di Indonesia sangat pesat sehingga menimbulkan persaingan yang ketat terutama dalam melakukan pengendalian kualitas terhadap produknya. Pengendalian kualitas merupakan upaya  untuk  meminimalisir  produk  cacat  yang  dihasilkan  oleh  perusahaan,  di  mana  produk  yang  akan diperjualbelikan  harus  memiliki  sertifikat  yang  dikeluarkan  oleh  BPOM.  BPOM  sebagai  badan  pengawas kualitas obat dan makanan merupakan perusahaan badan milik negara yang bertugas memantau peredaran obat dan makanan dari berbagai perusahaan baik pengawasan sebelum maupun selama beredar sehingga perusahaan harus  menjamin  produk  obat  yang  akan  beredar  sesuai  standar  dan  syarat  keamanan.  PT  XYZ  merupakan perusahaan yang bergerak di industri farmasi dan telah memproduksi berbagai jenis obat-obatan, salah satunya
obat non-betalaktam .  Penelitian  ini  bertujuan  meningkatkan  kualitas  produk  obat non-betalaktam dengan menggunakan metode Six Sigma u ntuk meningkatkan kualitas, efisiensi, dan efektivitas proses pembuatan obat dan  tahapan  DMAIC  ( Define,  Measure,  Analyze,  Improve, dan Control )  sebagai siklus improvement untuk meningkatkan dan menstabilkan proses bisnis PT XYZ , namun pada penelitian ini tahapan Control tidak dilakukan. Pada tahap Define diketahui bahwa parameter yang mengalami out of specification adalah disolusi dan water  content .  Tahap Measure, untuk  parameter  uji  disolusi  dan water  content proses  produksi  sudah terkendali secara statistik. Indeks kemampuan proses atau nilai Cpk untuk parameter uji disolusi sebesar 0,44 (Cpk  <  1)  dan water  content sebesar  0,3499  (Cpk  <1)  dengan  persentase    jumlah  produk  yang out  of specification sebanyak  9,48%  untuk  uji  disolusi  dan  14,73%  untuk  uji water  content .  Tahap analyze menggunakan  diagram Cause  Failure  Mode  Effect ( CFME) and  Failure  Modes  Effect  Analysis (FMEA) terdapat 4 potensi kegagalan yang perlu dilakukan perbaikan, Di antaranya Analytical Error, Instrument Error, Product Error, dan Environtment Error di mana dari 4 potensi tersebut diperoleh 8 rincian usulan perbaikan peningkatan mutu obat non-betalaktam di PT XYZ berdasarkan rating nilai RPN terbesar. Pada tahap Improve , dari konsep six sigma telah diketahui bahwa potensi faktor penyebab adanya out of specification pada obat non- betalaktam yang sangat dominan adalah faktor terkontaminasi dari bahan baku obat sebelumnya. Kata kunci — Metode Six Sigma; DMAIC; Pengendalian Kualitas; CFME, FMEA

## I. P ENDAHULUAN
Pada  era  globalisasi  ini,  perkembangan Industri  Farmasi  di  Indonesia  sangat  pesat sehingga menimbulkan persaingan ketat. Persaingan  yang  terjadi  terutama  dalam  kualitas obat yang dijual oleh perusahaan di mana kualitas obat  turut  menjadi  perhatian  masyarakat  sebelum melakukan  pembelian.  Indonesia  melalui  Badan Usaha  Milik  Negara  (BUMN)  memiliki  Badan Pengawas Obat dan Makanan atau dikenal dengan BPOM yang bertugas mengawasi persebaran obat- obatan  dan  makanan  dari  berbagai  perusahaan farmasi dan makanan/minuman sehingga perusahaan wajib memiliki sertifikat kualitas dari BPOM  sebelum  produknya  dapat  diedarkan kepada masyarakat.
Industri  farmasi  terus  berinovasi  dalam mengembangkan  serta  menghasilkan  produk terbaiknya agar dapat  memenuhi  permintaan obat yang berkualitas dan berkhasiat bagi masyarakat di Indonesia. Pengendalian kualitas produk merupakan  usaha  dalam  meminimalisir  produk cacat yang diproduksi oleh perusahaan [1]. Apabila di  suatu  perusahaan  tidak  terdapat  pengendalian kualitas  produk  maka  hal  yang  akan  terjadi  ialah timbulnya kerugian besar bagi perusahaan. Dalam meminimalisir dan mengoreksi terjadinya kesalahan  maka  dapat  dilakukan  pengendalian kualitas, salah satu  metode  yang dapat digunakan adalah  metode six  sigma . Six  sigma merupakan sebuah  konsep  statistik  yang  mengukur  proses- proses  yang  berkaitan  dengan  cacat  pada  level enam  sigma yaitu hanya ada 3-4 cacat  dari sejuta peluang  [2] yang  dapat  dilakukan  secara menyeluruh dengan merumuskan melalui tahapan: Define,  Measure,  Analyze,  Improve,  Control (DMAIC).  Uraian  tahapan  dari  DMAIC  sendiri adalah sebagai berikut[3]: Tahap define merupakan tahapan awal dalam menerapkan metode six sigma berfungsi  untuk  menetapkan  dan  mendefinisikan sebuah  masalah  pada  proses  yang  sedang
berlangsung  dengan  mengamati  diagram  data [4] . Tahap Measure bertujuan  untuk  memeriksa  atau mengukur  kinerja  proses  berdasarkan  data  yang tertera,  yakni  mulai  dengan  mengukur  dimensi kualitas hasil proses yang bermasalah, memeriksa apakah  proses  sudah  terkendali  secara  statistik, menghitung  indeks  kemampuan  proses  dan memperkirakan  jumlah  persentase  hasil  proses yang masih mengalami out of spec . Tahap Analyze merupakan proses analisis untuk mengidentifikasi penyebab  dibalik  terjadinya  masalah.  Kemudian tahap Improve merupakan  solusi  tindakan perbaikan  yang  akan  diambil  berdasarkan  hasil analisis  yang  diperoleh  pada  tahap  sebelumnya. Tahap  terakhir  yaitu Control tahap  pemantauan hasil  perbaikan  yang  telah  diterapkan  serta merencanakan  respon  apa  yang  akan  dilakukan apabila  timbul  kemungkinan  masalah . Wulandari (2018) mengkaji bahwa dengan penerapan metode six  sigma dapat  diketahui  faktor-faktor  penyebab produk  cacat,  jenis-jenis  cacat  dan  meningkatkan kinerja dari perusahaan [3].
PT  XYZ  merupakan  perusahaan  yang bergerak  dibidang  Industri  Farmasi  berlokasi  di Tangerang,  Banten.  PT  XYZ  telah  memproduksi berbagai  jenis  obat  dengan  bermacam  bentuk sediaan  farmasinya  dan  dari  bermacam  kategori obat  seperti betalaktam , non-betalaktam ,  obat tradisional, dan kosmetik. Pada penelitian kali ini berfokus  pada  kategori  obat non-betalaktam .
Dalam  kurun  waktu  tiga  bulan  (Januari  –  Maret 2023),  divisi  produksi non-betalaktam atau  NBL telah  memproduksi  lima  jenis  produk  obat  Di antaranya jenis obat “D”, “F”, “M”, “T”, dan “X” dengan  sediaan  farmasinya  tablet  dan  kapsul.  Di antara  kelima  produk  obat  tersebut  yang  hasil pemeriksaan  spesifikasi  ujinya  tidak  memenuhi syarat  hanya  obat non-betalaktam jenis  “X” sedangkan  produk  obat  yang  lainnya  hasilnya memenuhi syarat. Berdasarkan data yang diperoleh dari  PT  XYZ,  parameter  pengujian  yang  tidak
sesuai  dengan  spesifikasi  yang  sudah  ditetapkan adalah  parameter  uji  disolusi  yang  berada  pada tingkatan  tertinggi  sebesar  80%,  parameter water content sebesar  50%,  parameter  kerapuhan  dan kadar zat aktif sebesar 10%.
Uji  disolusi  adalah  suatu  metode  yang dilakukan  untuk  menentukan  kualitas  obat  yang didasarkan  dengan  mengetahui  seberapa  banyak jumlah  zat  aktif  yang  terlarut  ke  dalam  medium disolusi  [4],  sedangkan  uji water  content adalah suatu metode yang sering dilakukan di laboratorium  kimia  pada  industri  farmasi  dan bertujuan  untuk  mengetahui  kadar  air  yang terkandung selama proses produksi obat agar dapat menghasilkan obat yang berkualitas [5]. Pemeriksaan parameter uji disolusi memiliki peran penting  pada  kualitas  obat,  apabila  terdapat  hasil yang out of spec pada parameter uji disolusi maka akan  berpengaruh  terhadap  keefektivitasan  obat saat  dikonsumsi  [6],  dan  parameter  uji water content memiliki  peran  penting  terhadap  proses pembuatan  obat  sebelum  proses tableting [7], apabila terdapat hasil yang out of spec maka hal ini juga  akan  berpengaruh  terhadap  hasil  kadar  zat aktif  maupun  kelarutan  obat  pada  saat  dilakukan uji  disolusi  dan  tentunya  akan  berpengaruh terhadap keefektivitasan obat saat dikonsumsi.
Berdasarkan  uraian  di  atas  penelitian  ini dilakukan  guna  membantu  PT  XYZ  menerapkan pengendalian kualitas terhadap produksi obat non- betalaktam jenis  “X”  dengan  parameter  yang dibahas adalah uji disolusi dan water content yang tidak sesuai dengan spesifikasi (memiliki ketidaksesuaian paling tinggi).

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Penelitian ini menggunakan metode six sigma dengan  menerapkan  tahapan  DMAIC  dalam penyelesaiannya.  Pada  tahap define didefinisikan bahwa  pada  obat non-betalaktam jenis  “X” terdapat  parameter  uji  yang  hasilnya out  of specification yaitu  uji  disolusi  dan  uji water content .  Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini merupakan data gabungan antara periode Oktober –  Desember  2022  dan  periode  Januari  –  Maret 2023 sebanyak 10 batch produksi.
Pada tahap Define diketahui bahwa parameter yang  mengalami out  of  specification adalah disolusi dan water content . Selanjutnya, pada tahap kedua yakni tahap measure, dilakukan pengolahan data  menggunakan  analisis  statistik  meliputi:  uji distribusi  normal,  peta control ,  uji  kapabilitas proses, dan perhitungan persentase  jumlah produk yang out  of  specification dengan  menggunakan bantuan software  Minitab  19 .  Tahap  yang  ketiga adalah  tahap analyze ,  tahap  ini  bertujuan  untuk menganalisis  faktor-faktor  penyebab  masalah terjadinya out  of  specification pada  parameter  uji disolusi  dan water  content menggunakan  alat
analisis FMEA yang sebelumnya telah ditentukan akar penyebabnya melalui diagram CFME. Tahap keempat  yaitu, improve .  Pada  tahap ini  diberikan usulan perbaikan terkait masalah yang menyebabkan OOS pada parameter uji disolusi dan uji water  content dengan  menggunakan  metode 5W+1H.  Tahap control merupakan  tahapan terakhir dengan tujuan memonitor dan mengevaluasi  perbandingan  hasil  sebelum  dan sesudah  dilakukannya  perbaikan.  Namun,  pada penelitian ini tidak dilakukan hingga tahap control hanya sampai tahap improve .

## III. H ASIL P ENELITIAN
Hasil penelitian berdasarkan pengolahan data dengan menerapkan metode six sigma dan tahapan DMAIC ( Define – Measure – Analyze – Improve ) pada  pengukuran  uji  disolusi  dan water  content untuk  produk  obat non-betalaktam jenis  “X”, sebagai berikut:

## A. Define
Data  yang  dikumpulkan  dalam  penelitian  ini merupakan  data  hasil  uji  analisis  untuk parameter  uji  disolusi  dan water  content ,  di mana  dari  hasil  ujinya  mengalami out  of specification serta menentukan rencana- rencana yang harus dilakukan dalam memecahkan permasalahan yang terjadi.

## B. Measure
Pada tahap measure, pengolahan data dilakukan  menggunakan  analisis  statistik  Di antaranya 1) Uji Normalitas ; 2) Peta kontrol; 3) Analisis  kapabilitas  proses;  4)  Perhitungan persentase    jumlah  produk  yang out  of specification dengan  menggunakan  bantuan software Minitab 19 .
1) Uji Normalitas Data
Uji Normalitas digunakan untuk mengetahui  apakah  data  yang  diperoleh berdistribusi  normal.  Dasar  pengambilan keputusan  adalah  jika  nilai  p- value >  0,05 maka  H 0 diterima  dan  jika  nilai  p- value < 0,05  maka  H 0 ditolak  [8].  Hipotesis stastistik yang digunakan:
H 0 : sampel terdistribusi normal H 1 : sampel terdistribusi tidak normal. Berdasarkan hasil perhitungan uji kenormalan,  sebaran  data  pada  parameter uji  disolusi  dan water  content terdistribusi normal.  Berikut  hasil  uji Normalitas data pada  parameter  disolusi  dan water  content pada  obat non-betalaktam jenis  “X”  yang diolah  menggunakan software  Minitab  19 dengan  metode  plot  probabilitas  Uji Kolmogorov-Smirnov .
Gambar  1.  Uji Normalitas Data  Parameter  Disolusi  (Uji Kolmogorov-Smirnov )
Gambar 2. Uji Normalitas Data Parameter Water Content (Uji Kolmogorov-Smirnov )
Berdasarkan Gambar 1 diperoleh nilai rata- rata ( mean ) sebesar 86,92, nilai simpangan baku (StDev) sebesar 6,323 dengan nilai N atau jumlah sampel sebanyak 60 data. Nilai
p- value didapatkan sebesar >0,150 (p Value > 0,05), dan pada Gambar 3 diperoleh nilai rata-rata  ( mean) sebesar  5,215,  nilai simpangan  baku  sebesar  0,8721  dengan nilai  N  atau  jumlah  sampel  sebanyak  60 data. Nilai p- value yang didapatkan sebesar >0,150  (p- value >  0,05)  sehingga  dapat disimpulkan  bahwa  data  parameter  uji disolusi  dan water  content dikatakan berdistribusi normal atau H 0 diterima.
2) Peta Kontrol X̅ - R Untuk membuat peta kontrol X̅-R dilakukan perhitungan nilai GS (Garis Sentral), BKB (Batas  Kendali  Bawah)  dan  BKA  (Batas Kendali  Atas)  pada  masing-masing  data parameter  uji  disolusi  maupun water content .  Peta  Kontrol  X̅  -  R  sendiri digunakan  dengan  tujuan  untuk  meninjau apakah data masih dalam batas kendali atau tidak  [9].  Berdasarkan  hasil  perhitungan peta  kontrol  X̅  -  R,  dengan  perhitungan sebagai berikut:
a. Batas Kontrol Peta Kontrol R
GS R = ∑ R ̅ n = 133,37 10 =13,37 b. Batas Kontrol Peta Kontrol X̅
GS X̅ = ∑ X n = 869,2217
10 = 86,92
Didapatkan  bahwa  seluruh  data  parameter uji  disolusi  dan water  content sudah  “ in control ”
T ABEL I. P ERHITUNGAN N ILAI R ATAAN P ETA K ONTROL X BAR -R U NTUK P ARAMETER D ISOLUSI O BAT “X”
Pada  Tabel  I  dan  Tabel  II  merupakan  hasil perhitungan  nilai  X̅  dan Range (R)  dari  masing- masing  subgrup  dengan  menggunakan Ms.  Excel untuk  menyusun  Peta  Kontrol  Xbar-R  dari parameter  disolusi  maupun Water  Content pada obat non-betalaktam jenis  “X”.  Apabila  telah memperoleh nilai rata-rata dari range atau nilai R̅, maka selanjutnya menyusun peta kontrol X̅. Pada
grafik sample mean atau  Peta  Kontrol  X̅  garis horizontal  merupakan  jumlah batch sampel  atau nomor subgrup sedangkan garis vertikal merupakan nilai mean [10]. Selanjutnya, diagram Peta Kontrol X̅-R untuk parameter uji disolusi dan parameter Water  Content pada  obat non- betalaktam jenis  “X”  dengan  menggunakan software Minitab 19 .
No subgroup Batch Sampel
X̅ Range (R) 1 2 3 4 5 6 1 21717 80,31 80,61 89,65 81,74 83,5 79,95 82,63 9,7 2 21718 97,99 94,72 95,94 90,3 78,26 89,9 91,19 19,73 3 21719 88,94 85,57 84,75 90,87 85,77 85,36 86,88 6,12 4 21720 84,22 91,64 90,32 97,93 88,07 79,5 88,61 18,43 5 21721 88,96 83,84 78,01 75,22 76,97 80,72 80,62 13,74 6 21722 87,19 90,57 89,36 78,94 95,1 77,2 86,39 17,9 7 31701 89,38 96,47 91,76 93,63 96,88 89,02 92,86 7,86 8 31702 88,59 88,97 84,64 79,8 84,67 83,46 85,02 9,17 9 31703 90,3 87,84 86,32 88,8 82,96 83,47 86,62 7,34 10 31704 75,71 97,94 97,02 93,05 92,2 74,56 88,41 23,38 Jumlah 869,22 133,37 Rata-rata 86,92 13,337
T ABEL II P ERHITUNGAN N ILAI R ATAAN P ETA K ONTROL X BAR -R U NTUK P ARAMETER W ATER C ONTENT O BAT “X”
Gambar 3. Peta Kontrol Xbar-R Uji Disolusi Obat "X"
Gambar 4. Peta Kontrol Xbar-R Water Content
Obat “X”
Berdasarkan  Gambar  3  dan  Gambar  4  di atas dapat  disimpulkan dari  peta kontrol  R ataupun peta kontrol X̅ bahwa seluruh data pengamatan  untuk  pengukuran  parameter uji  disolusi  maupun water  content sudah terkendali secara statistik ( in control ).
3) Analisis Kapabilitas Proses
Perhitungan  kapabilitas  proses  bertujuan untuk  menggambarkan  kemampuan  dari suatu  proses  dalam  memenuhi  spesifikasi [11].  Salah  satu  syarat  dalam  melakukan perhitungan  ini  adalah  apabila  data pengamatan  sudah  berada  dalam  batas kendali  sehingga  data  tersebut  digunakan sebagai acuan dalam memperoleh hasil data dalam keadaan in kontrol. Dalam
menghitung  kapabilitas  proses  digunakan analisis perhitungan nilai Cp dan Cpk sebab data  yang  didapatkan  merupakan  data jangka pendek [12]. Dengan menggunakan data  pada  Tabel  I  dan  bantuan software Minitab  19 ,  hasil  perhitungan  kapabilitas proses  dari  parameter  disolusi  dan water content sebagai berikut: a. Parameter Uji Disolusi
Perhitungan  kapabilitas  proses  untuk parameter  uji  disolusi  obat non- betalaktam jenis  “X”  digunakan  nilai batas  spesifikasi  bawah  yang  telah ditetapkan yakni sebesar 80% dan batas spesifikasi  atas  sebesar  110%.  Nilai rata-rata  (µ)  yang  digunakan    pada perhitungan kali ini merupakan nilai  X̿ yang terdapat pada Peta Kontrol X̅-R uji disolusi yakni sebesar 86,92. Kemudian untuk menghitung nilai simpangan baku (σ),  data  yang  digunakan  pada perhitungan  simpangan  baku  adalah nilai  Rbar  pada  Peta  Kontrol  X̅-R  uji disolusi.  Berdasarkan  Gambar  5  di bawah,  diperoleh  nilai  Cp  =  0,95  yang memiliki arti bahwa kapabilitas potensial  proses  belum  sepenuhnya bagus karena nilai Cp < 1 menunjukkan sebaran  data  lebih  lebar  dari  rentang spesifikasi yang telah ditetapkan, terlihat  juga  bahwa  nilai  rataan  proses melenceng ke arah bawah. Hal ini yang menyebabkan nilai Cpk menjadi rendah yakni  =  0,44  yang  berarti  hasil  proses secara riil masih belum capable karena nilai Cpk < 1.
No subgroup Batch
Sampel X̅ Range (R) 1 2 3 4 5 6 1 21717 5,01 5,02 5,11 5,74 5,34 4,29 5,09 1,45 2 21718 4,27 3,74 4,68 4,70 6,86 5,94 5,03 3,12 3 21719 5,36 5,68 6,00 3,76 4,66 5,47 5,16 2,24 4 21720 4,30 4,02 4,40 4,66 4,60 6,15 4,69 2,13 5 21721 5,35 6,04 4,61 4,63 5,30 4,95 5,15 1,43 6 21722 4,92 4,19 5,00 3,27 4,34 4,39 4,35 1,73 7 31701 5,52 4,49 4,79 3,77 5,44 5,41 4,90 1,75 8 31702 6,59 4,33 4,70 6,88 6,10 5,27 5,65 2,55 9 31703 5,02 5,34 6,34 6,45 6,88 6,27 6,05 1,86 10 31704 6,08 6,22 5,94 6,39 6,12 5,82 6,10 0,57 Jumlah 52,15 18,83 Rata-rata 5,215 1,883
Gambar 5. Analisis Kapabilitas Proses Disolusi Obat "X"
b. Parameter Water Content
Perhitungan  kapabilitas  proses  untuk parameter water  content obat non- betalaktam jenis  “X”  digunakan  nilai batas  spesifikasi  bawah  yang  telah ditetapkan oleh PT  XYZ yakni  sebesar 3%  sedangkan  untuk  nilai  batas spesifikasi  atas  yang  telah  ditetapkan oleh PT XYZ sebesar 6%. Nilai rata-rata (µ)  yang  digunakan  pada  perhitungan kali ini merupakan nilai X̿ yang terdapat pada Peta Kontrol X̅ - R Water Content yakni sebesar 5,215%. Kemudian untuk menghitung  nilai  simpangan  baku  (σ), data  yang  digunakan  pada  perhitungan simpangan baku adalah nilai Rbar pada Peta  Kontrol  X̅-R Water  Content.
Berdasarkan  Gambar  6,  diperoleh  nilai Cp  =  0,68  yang  memiliki  arti  bahwa kapabilitas  potensial  dari  proses  belum bagus  karena  Cp  <  1,  dan  hal  ini  juga menunjukkan bahwa sebaran data lebih lebar dari rentang spesifikasi yang telah ditetapkan  yang  berarti  nilai  variasi proses  masih  terlalu  besar.  Sedangkan nilai  Cpk  =  0,35  memberi  arti  bahwa proses tersebut  secara riil  masih  belum capable karena nilai Cpk < 1.
Gambar 6. Analisis Kapabilitas Proses Water Content Obat "X"

## 4) Persentase Out of Spec (OOS)
Apabila secara statistik proses berada dalam kontrol maka perkiraan terhadap kapabilitas proses  tersebut  dapat  diukur  dengan  nilai deviasi  standarnya  yang  dikaitkan  dengan ketetapan batas spesifikasi produk,
sehingga  proporsi  (persentase  )  jumlah produk  yang  tidak  memenuhi  syarat spesifikasi  dapat  diperkirakan  berdasarkan harga  α  =  100%  -  C  dan  harga 𝑍 ∝/2 .,  di mana C = Tingkat Kepercayaan. a. Parameter Uji Disolusi Berdasarkan hasil
perhitungan persentase    jumlah  produk OOS untuk parameter  Uji  Disolusi  menggunakan software  Minitab  19 ,  berikut  Tabel  III hasil persentase OOS.
T ABEL III
H ASIL P ERSENTASE OOS P ARAMETER U JI D ISOLUSI
P (Out of Spec) Minitab 19 Overall Within BSB (LSL) 13,68% 9,48% BSA (USL) 0,01% 0% Total 13,70% 9,48% b. Parameter Water Content Berdasarkan hasil perhitungan
persentase    jumlah  produk  OOS  untuk parameter Water Content menggunakan software  Minitab  19 ,  berikut  Tabel  IV hasil persentase  OOS.
T ABEL IV H ASIL P ERSENTASE OOS P ARAMETER W ATER C ONTENT
P (Out of Spec) Minitab 19 Overall Within BSB (LSL) 0,55% 0,13% BSA (USL) 18,56% 14,59% Total 19,10% 14,73%
Berdasarkan  dari  perhitungan  yang  telah dilakukan untuk kedua parameter uji yakni uji  disolusi  maupun water  content dapat ditarik kesimpulan hasil uji statistik pada uji kenormalan,  peta  kontrol  Xbar-R,  dan kapabilitas proses dapat  dilihat  pada Tabel V di bawah.
T ABEL V R ESUME H ASIL P ERHITUNGAN U JI S TATISTIK
No. P (Out of Spec)
Hasil Uji Disolusi Uji Water Content 1 Uji Kenormalan Normal Normal 2 Peta Kontrol Xbar-R In Control In Control 3 AKP Belum Capable Belum Capable
C. Analyze Tahap yang ketiga adalah tahap analyze , tahap ini bertujuan untuk  menganalisis faktor-faktor penyebab masalah terjadinya out of specification pada  parameter  uji  disolusi  dan water  content menggunakan  alat  analisis FMEA yang sebelumnya telah ditentukan akar penyebabnya  melalui  diagram  CFME.  Dalam
konsep six  sigma, tahap analyze terbagi menjadi 2 tahap, Di antaranya:
1. Analisis Faktor Penyebab: Diagram CFME Mengumpulkan  kemungkinan  penyebab terjadinya out of spec parameter uji disolusi dan water  content pada  obat  “X”  dengan mengklasifikasikan
kemungkinan penyebab  dengan  menggunakan  diagram CFME.
Gambar 7. Diagram CFME Parameter Uji Disolusi Obat "X"
Gambar 8. Diagram CFME Parameter Uji Water Content Obat "X"
2. Penentuan  Prioritas  Tindakan  Perbaikan: Diagram FMEA Menganalisis  akar  penyebab out  of  spec parameter uji disolusi dan uji water content pada  obat  “X”  menggunakan  metode FMEA.  Diagram  FMEA  digunakan  untuk
menentukan  prioritas  tindakan  perbaikan dengan  menghitung  nilai Risk  Priority Number (RPN)  [13].  Hasil  penyusunan Diagram  FMEA  untuk  Uji  Disolusi  dan Water Content dapat dilihat pada Tabel VI dan  Tabel  VII.  Di  bawah  merupakan
langkah-langkah proses FMEA pada penelitian ini, yaitu:
a) Menentukan deskripsi atau tujuan Suatu  proses  dapat  dijabarkan  oleh deskripsi  atau  tujuan,  dan  persyaratan pada  suatu  proses  dijabarkan  ke  dalam spesifikasi  juga  berisi  deskripsi  bagian penyusun proses.
b) Mengidentifikasi potential failure mode Kualitas suatu  komponen dapat  ditolak jika tidak memenuhi spesifikasi.
Tergantung pada ukuran, bentuk, posisi, orientasi, tekstur, kekerasan, penampilan,  lapisan,  dan  fitur  lainnya, bagian memiliki karakteristik.
c) Mengidentifikasikan potential effect Pelanggan  terakhir  akan  menemukan atau merasakan efek kegagalan sebagai akibat  dari  teknik  yang  gagal  dalam aktivitas  selanjutnya,  hasil  aktivitas, proses selanjutnya dalam aliran proses, atau keduanya.
d) Mengidentifikasikan potential cause Potential  cause  of  failure merupakan salah satu yang memiliki potensi untuk mengakibatkan kegagalan.
e) Menetapkan rating keparahan ( severity ) Tingkat  efek  yang  disebabkan  oleh mode  kegagalan  ditunjukkan  oleh peringkat yang disebut tingkat severity .
f) Menetapkan rating kejadian Frekuensi suatu peristiwa diukur dengan  kejadiannya  ( occurance ).  Nilai occurance berkisar dari 1-10, dengan 1 mewakili  tingkat  kejadian  rendah  atau tidak  teratur  dan  10  mewakili  tingkat kejadian sering.
g) Menetapkan rating deteksi ( detection ) Kemampuan  kontrol  proses  yang  ada untuk mengidentifikasi masalah dengan cara tertentu sebelum bagian
didistribusikan dievaluasi
sebagai
definisi dari deteksi.
h) Menghitung Risk  Priority  Number (RPN)
Risk Priority Number (RPN) merupakan perhitungan  untuk  menilai  tingkat keparahan,  kejadian  dan  deteksi.  RPN dihitung  dengan  mengalikan  indeks keparahan, kejadian, dan deteksi.
i) Rekomendasi Suatu  langkah  yang  diputuskan  untuk mengurangi  intensitas,  kejadian,  atau penemuan satu atau lebih hal.
Kemudian,  nilai  RPN  diurutkan  dari tinggi ke rendah berdasarkan hasil yang
didapat  pada  Tabel  VI  dan  Tabel  VII. Hal  ini  bertujuan  untuk  melihat penyebab dominan yang mempengaruhi terjadinya out of spec pada parameter uji disolusi  dan Water  Content obat non- betalaktam jenis  “X”.  Nilai  atau  hasil perhitungan  RPN  diperoleh  dengan mengalikan  nilai severity , occurrence dan detection yang didapatkan berdasarkan  nilai  modus  pada  masing- masing  responden  [14].  Berikut  urutan nilai RPN yang dapat dilihat pada Tabel VIII  yang  merupakan  faktor  dominan yang  menjadi  penyebab  terjadinya out of  spec pada  parameter  uji  disolusi maupun water content untuk  obat  “X”. Selanjutnya  dihitung  %  RPNnya  dan Kumulatif  %  RPN  untuk  membuat diagram pareto seperti pada Gambar 9
Berdasarkan  gambar  di  atas, di  mana sesuai  dengan prinsip pareto penelitian ini akan mengambil 80% dari kumulatif RPN  sehingga  analisis  lanjutan  untuk usulan  perbaikan  yang  dipilih  adalah nilai RPN terbesar ( rating 1-8) [14].
Gambar  91.  Penyebab  Dominan  OOS  Parameter  Uji  Disolusi dan Water Content Obat "X"

## D. Improve
Pada  tahap  ini  diberikan  usulan  perbaikan terkait masalah yang menyebabkan OOS pada parameter  uji  disolusi  dan  uji water  content dengan  menggunakan  metode  5W+1H,  tujuan penggunaan  metode  5W1H  adalah  untuk mengkaji  secara  detail  permasalahan  yang dianalisis,  sebelum  dilakukan  tahap  analisis berikutnya [15]. Hasil tindakan perbaikan dapat dilihat pada Tabel IX.
T ABEL VI FMEA D ISOLUSI O BAT “X”

## FMEA DISOLUSI OBAT “X” OUT OF SPEC
POTENSI
KEGAGALAN EFEK/DAMPA K KEGAGALAN
AKAR PENYEBAB S E V E R IT Y O C C U R A N C E D E T E C T IO N RPN PENGENDALIAN SEKARANG USULAN PERBAIKAN Analytical Error Uji Disolusi Obat “X” OOS
Kesalahan dalam memipet, melarutkan,  dan mengencer kan larutan sampel, serta pembuatan pelarut
9 7 2 126 Membaca  prosedur pengujian  Obat  “X” sebelum  melakukan parameter uji disolusi Penggunaan  alat  gelas  yang terukur  dan  sudah  terkalibrasi,
mengganti  alat  ukur  pipet volume dengan electric pipette, labeling pada  pereaksi  dan
pelarut Waktu sampling yang tidak sesuai 7 3 1 21 Menggunakan  alat dissolution tester yang  sudah  diberi timer otomatis. Medium disolusi yang tidak sesuai 9 2 3 54 Membuat daftar medium disolusi  untuk  berbagai  jenis pengujian obat tertentu. Product Error Kesalahan dalam proses pencampuran bahan baku (salah penimbangan atau  salah  bahan baku yang digunakan) 10 8 2 160 Dilakukan pengawasan oleh supervisor  produksi untuk  setiap  proses produksi yang sedang berjalan Diberikan  identitas  terhadap setiap bahan baku, membedakan  jalur  atau line produksi antar obat, Bahan baku tidak melalui proses pengayakan sehingga tidak homogen 10 8 3 240 Sebelum  digunakan  dilakukan pengayakan dengan Sievter Mesh No. 40 Proses drying kurang maksimal 9 8 4 288 Dilakukan  pengeringan  dengan suhu  dan  durasi  yang  sesuai dengan  prosedur  pengolahan obat Alat produksi ter-kontaminasi dari  bahan  baku obat sebelumnya 10 7 5 350 Operator produksi membilas alat produksi dan
memastikan alat tersebut sudah bersih Dilakukan  uji  batas  residu  atau validasi pembersihan alat dengan metode swab . Instrument Error Dissolution tester , dan HPLC belum dikalibrasi 9 4 3 108 Dilakukan adjustment padel untuk alat dissolution tester,
mem- purging  pump
pada HPLC.
Dibuat  jadwal  kalibrasi  rutin, dan appointment dengan teknisi alat. Conditioning alat HPLC belum optimal 8 5 2 80 Mengaliri pump HPLC dengan larutan  organik,  air kemudian mobile phase Membuat  jadwal  pencucian pump HPLC  seminggu  sekali untuk meminimalisir error yang disebabkan HPLC Environtment Error Suhu dan kelembaban ruang tidak memenuhi syarat 8 5 5 200 Pengecekan suhu dan kelembaban dengan digital temperature. Pencatatan secara berkala setiap hari  nya  untuk  suhu  dan kelembaban  ruang.  Jika  tidak sesuai  syarat  maka  memanggil engineer .
T ABEL VII FMEA W ATER C ONTENT O BAT “X”

## FMEA WATER CONTENT OBAT “X” OUT OF SPEC
POTENSI KEGAGALAN EFEK/DAMPAK KEGAGALAN
AKAR PENYEBAB S E V E R IT Y O C C U R A N C E D E T E C T IO N RPN PENGENDALIAN SEKARANG USULAN PERBAIKAN Analytical Error Water Content Obat “X” OOS Sampel terpapar diruang terbuka
terlalu lama
7 4 4 112 Simpan  sampel  di tempat  yang  kering dan tertutup Penimbangan  sampel dilakukan  di  ruangan kedap udara. Bobot penimbangan sampel  tidak akurat 6 3 2 36 Bobot penimbangan sampel  didapatkan dari hasil calculation pada karl fischer Timbangan harus sudah terkalibrasi serta mengecek apakah stabil agar hasil timbangan akurat Masih terdapat  sisa sampel sebelumnya pada beaker glass di Karl fischer, sehingga
larutan menjadi kotor 9 5 3 135 Sebelum  digunakan beaker  glass harus dalam keadaan bersih Beaker  glass dibilas dengan larutan organik lalu  dikeringkan  di dalam oven suhu
105 o C
Product Error
Kesalahan dalam  proses pencampuran bahan  baku (salah penimbangan atau salah bahan  baku yang digunakan) 10 8 2 160 Dilakukan pengawasan oleh supervisor  produksi untuk  setiap  proses produksi yang sedang berjalan Diberikan identitas terhadap  setiap  bahan baku, membedakan jalur atau line produksi antar obat,
Bahan  baku tidak  melalui proses pengayakan
sehingga tidak homogen 10 8 3 240
Sebelum digunakan dilakukan  pengayakan dengan Sievter  Mesh No. 40 Proses drying kurang maksimal
9 8 4 288 Dilakukan pengeringan dengan suhu  dan  durasi  yang sesuai dengan prosedur pengolahan obat Alat produksi ter- kontaminasi dari bahan baku obat sebelumnya 10 7 5 350 Operator  produksi membilas alat produksi dan memastikan alat
tersebut sudah bersih Dilakukan  uji  batas residu  atau  validasi pembersihan alat dengan metode swab .
Instrument
Error Karl  fischer belum di kalibrasi 9 4 3 108 Dilakukan pembakuan titrasi dengan water standart Dibuat jadwal kalibrasi rutin, dan appointment dengan teknisi alat. Conditioning alat Karl Fischer belum optimal
8 5 2
80 Mengaliri selang dengan larutan titrant.
Dilakukan pembersihan selang
titran dengan  larutan organik,  dan  elektroda dibilas  dengan  aseton secara rutin dalam seminggu

## FMEA WATER CONTENT OBAT “X” OUT OF SPEC
POTENSI KEGAGALAN EFEK/DAMPAK KEGAGALAN
AKAR PENYEBAB S E V E R IT Y O C C U R A N C E D E T E C T IO N RPN PENGENDALIAN
SEKARANG
USULAN
PERBAIKAN Environtment Error Suhu dan kelembaban ruang tidak memenuhi syarat 8 5 5 200 Pengecekan suhu dan kelembaban dengan digital humidity temperature. Setting  Air  Handling Unit (AHU) untuk suhu udara serta dehumidifier untuk tingkat kelembaban ruangan T ABEL VIII U RUTAN N ILAI RPN
Rating Potential Causes Risk Priority Number (RPN) %RPN Kumulatif %RPN 1 Alat produksi ter-kontaminasi dari bahan baku obat sebelumnya 350 18 18 2 Proses drying kurang maksimal 288 15 33 3 Bahan baku tidak melalui proses pengayakan sehingga tidak homogen 240 13 46 4 Suhu dan kelembaban ruang tidak memenuhi syarat 200 10 56 5 Kesalahan dalam proses pencampuran bahan baku (salah penimbangan atau salah bahan baku yang digunakan) 160 8 65 6 Masih terdapat sisa sampel sebelumnya pada beaker glass di Karl Fischer, sehingga larutan menjadi kotor 135 7 72 7 Kesalahan dalam memipet, melarutkan, dan mengencerkan larutan sampel, serta pembuatan pelarut 126 7 78 8 Sampel terpapar diruang terbuka terlalu lama 112 6 84 9 Dissolution tester, HPLC, dan Karl Fischer belum dikalibrasi 108 6 90 10 Conditioning alat HPLC, dan Karl Fischer belum optimal 80 4 94 11 Medium disolusi yang digunakan tidak sesuai 54 3 97 12 Bobot penimbangan tidak akurat 36 2 99 13 Waktu sampling yang tidak sesuai 21 1 100 Jumlah 1910 100 100
T ABEL IX H ASIL T INDAKAN P ERBAIKAN
Penyebab Kegagalan Deskripsi Rencana Perbaikan Alat produksi ter-kontaminasi dari bahan baku obat sebelumnya Mengikuti prosedur pembersihan yang berlaku, metode swab.
Proses drying kurang maksimal Pengeringan dilakukan dengan bantuan blower tanpa pemanasan selama 3
menit, dilanjut dengan pengeringan pemanasan selama 10-20 menit, setting suhu inlet 70 o C dan suhu produk 50 o C. Bahan baku tidak melalui proses pengayakan sehingga tidak homogen Pengayakan desintegran fase luar dan pencampuran desintegran fase luar dengan granulat kering menggunakan sievter mesh no. 40 Suhu dan kelembaban ruang tidak memenuhi syarat Pengecekan pada digital temperature dan humidity , dan setting Air Handling Unit (AHU) untuk mengatur suhu udara dan dehumidifier untuk mengatur
tingkat kelembaban ruangan Kesalahan dalam proses pencampuran bahan baku (salah penimbangan atau salah bahan baku yang digunakan)
Memberikan label ke setiap bahan baku, dan membedakan ruangan antar produksi obat agar terhindar dari kegagalan tersebut, serta selalu diawasi setiap prosesnya oleh spv produksi.
Masih terdapat sisa sampel sebelumnya pada beaker glass di Karl Fischer, sehingga larutan menjadi kotor
Membilas beaker glass dengan larutan organik dan dikeringkan di oven pada suhu 105 o C
Kesalahan dalam memipet, melarutkan, dan mengencerkan larutan sampel, serta pembuatan pelarut
Melakukan pelatihan kompetensi, sosialisasi penggunaan electric pipette, memberi identitas untuk setiap pelarut, menggunakan glassware yang sudah dikalibrasi oleh kalibrator alat gelas
Sampel terpapar diruang terbuka terlalu lama
Menyimpan sampel di tempat yang tertutup, dan jangan dibiarkan terlalu lama disimpan diluar IV. P

## EMBAHASAN
Dengan demikian, pada konsep six sigma telah diketahui  bahwa  potensi  faktor  penyebab  adanya
out of spec terhadap parameter uji disolusi dan uji water content pada obat “X” yang sangat dominan adalah  adanya  faktor  terkontaminasi  dari  bahan
baku obat sebelumnya.  Sehingga sebelum proses pembuatan  produk  obat  “X”  dipastikan  mesin produksi  telah  dibersihkan  secara  menyeluruh dengan  bahan  pembersih  lalu  diusulkan  untuk melakukan  validasi  pembersihan  atau  uji  batas residu  dengan  metode swab untuk  mengetahui apakah  masih  ada  sisa  residu  yang  tertinggal  di mesin  produksi  tersebut.  Lalu,  faktor  selanjutnya proses drying kurang  maksimal  usulan  yang dilakukan adalah melakukan proses drying dengan bantuan  blower  tanpa  panas  selama  3  menit dilanjut  dengan  pengeringan  dengan  panas  pada suhu inlet 70 o C dan suhu produk 50 o C selama 10- 20  menit  agar  diperoleh  kadar  air sample  bulk <6.0%.  Terdapat  faktor  tidak  homogennya  bahan baku  yang  digunakan,  usulan  yang  dilakukan adalah  dengan  proses  pengayakan  menggunakan sievter mesh no 40. Faktor lain yang menyebabkan oos  pada  kedua  parameter  ini  suhu  yang  terlalu ekstrem  atau  lingkungan  kerja  yang  lembab, sehingga  dilakukan  usulan  untuk  mengatur  suhu udara  dengan  bantuan Air  Handling  Unit (AHU) dan dehumidifier untuk mengatur tingkat kelembaban. Selanjutnya, faktor salah mencampurkan bahan baku diusulkan untuk selalu memberikan  identitas labeling pada  bahan  baku dan  membedakan  ruangan  produksinya.  Lalu, faktor yang disebabkan oleh beaker glass pada alat karl fischer diusulkan untuk selalu mencuci bersih kemudian  dibilas  dengan  pelarut  organik  dan  di keringkan  dengan  oven  105 o C.  Faktor  yang disebabkan  oleh human  error yaitu  kesalahan dalam preparasi sampel  maka  diusulkan  untuk penggantian  alat  pipet  menjadi electric  pipette , mengalibrasi  alat  gelas,  dan  memberi  identitas pelarut.  Kemudian,  faktor  yang  terakhir  adalah terpaparnya  sampel  oleh  udara  diberi  usulan  agar selalu simpan sampel di tempat yang tertutup rapat dan  jangan  biarkan  disimpan  di  ruangan  terbuka dalam  jangka  waktu  lama,  dan  sebaiknya dipisahkan ruangan untuk mengukur water content yaitu ruangan yang kedap udara.

## V. K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengolahan  data  dan pembahasan  tentang  usulan  perbaikan  pada  obat “X”  yang out  of  specification di  PT  XYZ  pada batch produksi periode Oktober – Desember 2022 dan Januari – Maret 2023, didapatkan kesimpulan bahwa  Indeks  kemampuan  proses  (Cpk)  untuk parameter  uji  disolusi  sebesar  0,44  dan  uji  water content sebesar  0,3499.  Dari  nilai  Cpk  tersebut dapat  dikatakan  bahwa  kemampuan  proses  masin belum capable karena  nilai  Cpk  <  1.  Kemudian, hasil perhitungan  persentase    produk yang Out of Specification pada  obat  “X”  untuk  parameter  uji disolusi  sebesar  9,48%,  dan  untuk  parameter  uji
water content sebesar 14,73%. Usulan yang perlu dilakukan  guna  menurunkan  persentase    produk yang hasilnya out of specification pada parameter uji  disolusi  dan  uji water  content yaitu:  (1)
Dilakukannya  uji  batas  residu  atau  validasi pembersihan  untuk  memastikan  tidak  ada  sisa residu dari obat sebelumnya pada mesin produksi,
(2)  Dilakukan  proses drying sesuai  prosedur pengolahan  obat  agar  kadar  air  yang  terkandung <6.0%.  (3)  Dilakukan  pengayakan  menggunakan sievter  mesh no.  40  agar  bahan  baku  yang digunakan  homogen,  (4)  Mengatur Air  Handling Unit (AHU)  dan dehumidifier .  (5)  Memberikan identitas labeling pada bahan baku dan membedakan  ruangan  produksinya.  (6)  Selalu mencuci beaker glass Karl  Fischer hingga  bersih kemudian  dibilas  dengan  pelarut  organik  dan  di keringkan  dengan  oven  suhu  105 o C.    (7)  Terkait dengan  kesalahan  dalam  preparasi  sampel  maka diusulkan  untuk  penggantian  alat  pipet  menjadi electric  pipette ,  mengalibrasi  alat  gelas,  dan memberi identitas pelarut. (8) Menyimpan sampel di  tempat  yang  tertutup  rapat  dan  jangan  biarkan disimpan di  ruangan terbuka dalam jangka waktu lama,  dan  sebaiknya  dipisahkan  ruangan  untuk mengukur water content yaitu ruangan yang kedap udara.

## REFERENSI
[1] L.  K.  Fitriani  and  A.  T.  Putry,  “Pengendalian  Kualitas Dengan  Metode  Six  Sigma  Untuk  Menekan  Tingkat Kerusakan Produk,” Jurnal Ilmiah Indonesia , vol. 5, no. 5, pp. 133-139. 2020.
[2] S.  Fitria,  “Six  Sigma  Sebagai  Strategi  Bisnis  Dalam Upaya Peningkatan Kualitas Produk”, Jurnal Akuntansi Terapan Indonesia , vol. 3, no. 1, pp. 1-14. 2020.
[3] I.  Wulandari  and  B.  Merita,  “Penerapan  Metode Pengendalian  Kualitas  Six  Sigma  Pada  Heyjacker Company,” Jurnal Ekonomi dan Bisnis , vol. 1, no. 2, pp.
222–241. 2018.
[4] D.  Anggraini,  A.  Lukman  and  P.  Melati,  “Studi Komparatif  Laju  Disolusi  Tablet  Asam  Mefenamat Generik  Bermerek  Yang  Beredar  Dikota  Pekanbaru,”
Jurnal Farmasi dan Kesehatan , vol. 10, no. 2, pp. 160- 165, Aug. 2020.
[5] F.  Wulandari,  F.  W.  Widyawati,  K.  Rizaldi  and  F.  N. Syaputri, “Formulasi Dan Evaluasi Fisik Sediaan Kapsul Ekstrak  Daun  Cincau  Hijau  (Cyclea  Barbata  Miers) Sebagai  Anti  Inflamasi  Farmasi,” Jurnal  Farmasi , Universitas  Muhammadiyah  Bandung  As-Syifaa,  vol. 12, no.2, pp. 150-157, Dec. 2020.
[6] Y. Syukri, Teknologi Sediaan Obat Dalam Bentuk Solid . Yogyakarta: Universitas Islam Indonesia Press, 2018.
[7] A. T. D. Pine, H. Basir and M. Anwar, “Uji Parameter Spesifik  Dan  Nonspesifik  Ekstrak  Etanol  Daun  Pisang Kepok (Musa paradisiaca L.),” Jurnal Kesehatan Yamasi Makassar , vol. 7, no.1, pp 1 – 9, Jan. 2023.
[8] A.  H.  Mumtaz,  Mustafid,  and  Sudarno,  “Analisis  Six Sigma  Dengan  Decision  On  Belief  Chart  Pada  Produk Hot  Strip  Mill,” Jurnal  Gaussian ,  10  (1),  pp.  94-103. 2021.
[9] Khamaludin  and  M.  H.  Diwirya,  “Evaluasi  Kinerja Kualitas Pemasok Bahan Baku Di PT. X Menggunakan Peta Kendali Dan Analisis Kemampuan Proses,” Jurnal
Pendidikan  dan  Aplikasi  Industri ,  vol.  7,  no.2,  pp.  98- 103, Aug. 2020.
[10]  A.  Kuswara  and  D.  Herwanto,  “Analisis  Peta  Kendali
Atribut  dalam  Proses  Produksi  Produk  Rubber  Roller pada  PT  Nesinak  Industries,” JURNAL  REKAYASA SISTEM DAN INDUSTRI , vol. 9, no. 2, Jul. 2022.
[11]  D. Rimantho and Athiyah, “Analisis Kapabilitas Proses Untuk  Pengendalian  Kualitas  Air  Limbah  Di  Industri Farmasi,” Jurnal Teknologi , Vol. 11, No. 1, Pp. 1-8, Jan. 2019.
[12]  A. P. K Mahapatra, J. Song, Z. Shao, T. Dong, Z. Gong, B. Paul, et al, “Concept Of Process Capability Indices as A  Tool  For  Process  Performance  Measures  And  Its Pharmaceutical Application,” Journal of Drug Delivery
and Therapeutics , vol. 10, no. 5, pp. 333–44. 2020.
[13]   Y.  Hisprastin  and  I.  Musfiroh,  “Ishikawa  Diagram  dan Failure Mode Effect Analysis (FMEA) sebagai Metode yang  sering  digunakan  dalam  Manajemen  Risiko  Mutu di Industri,” Majalah Farmasetika , vol. 6, no. 1, pp. 1-9. 2021.
[14]  W. Xiaojun Wu and W. Jing, “The Risk Priority Number Evaluation  of  FMEA  Analysis  Based  on  Random
Uncertainty  and  Fuzzy  Uncertainty,” Complexity: Hindawi ,  vol.  2021,  no.  1,  Article  8817667,  15  pages https://doi.org/10.1155/2021/8817667, Feb. 2021.
[15]  K.  Knop,  and  K.  Mielczarek,  “Using  5W-1H  and  4M Methods  to  Analyse  and  Solve  the  Problem  with  the Visual Inspection Process – case study,” MATEC Web of Conferences , vol. 183, no. 1, Jul. 2018.