## Abstrak
Sebagai langkah awal penjaminan kualitas produk biologi farmasi, salah satu fokus utama adalah menjaga stabilitas bahan baku sejak proses penyimpanan. Suhu menjadi parameter lingkungan kritis yang berpotensi memengaruhi kualitas, sehingga kondisi penyimpanan dari mulai bahan baku harus dipastikan sesuai spesifikasi. Sebagai upaya mitigasi risiko, sangat esensial untuk menilai dan mengevaluasi kesesuaian suhu penyimpanan bahan baku produk. Penelitian ini dilakukan dengan tujuan memastikan keberlanjutan kualitas bahan baku dan menilai risiko selama periode penyimpanan bahan baku pada cold room . Penelitian ini dilakukan dengan menempatkan sensor suhu secara representatif di berbagai area cold room I (CR I) penyimpanan bahan baku suhu beku -20 ℃ dengan toleransi (-10 ℃ sampai -25 ℃ ) dan cold room II (CR II) penyimpanan suhu dingin (2 ℃ sampai 8 ℃ ). Pengukuran suhu dilakukan sepanjang hari selama satu bulan, dan data hasil pengukuran dicatat menggunakan sistem pencatatan terintegrasi untuk melihat tren perubahan suhu pada cold room sebagai pertimbangan evaluasi penilaian risiko. Hasil penelitian menunjukkan bahwa tren suhu pada CR I terkesan fluktuatif di antara -24,9 ℃ sampai dengan -13,3 ℃ dikarenakan adanya kegiatan defrost. Sedangkan pada CR II terjadi penurunan suhu dari 4,2 ℃ menuju 2,1 ℃ dikarenakan terjadi penumpukan embun beku. Meskipun demikian berdasarkan penelitian yang telah dilakukan kondisi suhu penyimpanan pada CR I dan CR II masih sesuai dengan rentang spesifikasi. Akan tetapi, diperlukan kajian mengenai cara pengendalian kestabilan suhu yang optimal seperti optimasi metode defrost kombinasi kipas dan kompresor, penerapan sistem dual fan , dan Pemantauan suhu real time dengan sistem sensor terintegrasi Internet of Things (IoT) untuk mencegah risiko.
Kata  kunci :  Bahan Baku, Produk Biologi, Suhu, Cold room , Analisis Risiko, Penjaminan Kualitas
Majalah Farmasetika, 9 (3) 2024, 264-275 https://doi.org/10.24198/mfarmasetika.v9i3.53415
Artikel Penelitian
Implementasi Manajemen Risiko pada Cold Room Penyimpanan Bahan Baku Produk Biologi Farmasi Sebagai Langkah Penjaminan Kualitas
e-ISSN : 2686-2506
Luthfi Ihsan Sulaeman* 1 , Mas Rahman Roestan 2 , Evi Sylvia Nurrasjid 2 ,
Iwa Kustiyawan 3
¹Program Studi Profesi Apoteker, Fakultas Farmasi, Universitas Padjadjaran*
²Departemen Farmasetika dan Teknologi Farmasi, Fakultas Farmasi, Universitas Padjadjaran, Jl. Raya Bandung Sumedang Km 21 Jatinangor 45363
3 PT. Bio Farma Persero, Bandung, Indonesia *E-mail: luthfi19005@mail.unpad.ac.id
(Submit 14/02/2024, Revisi 25/02/2024, Diterima 15/03/2024, Terbit 17/04/2024)

## Pendahuluan
Dalam era Quality by Design (QbD), perhatian difokuskan pada upaya membangun kualitas produk dari awal, bukan hanya mengandalkan pemeriksaan kualitas produk secara terpisah. Pendekatan ini menekankan pada perancangan produk dengan kualitas yang sudah terintegrasi sejak awal proses pengembangan, sehingga diharapkan dapat meningkatkan keandalan dan konsistensi produk secara keseluruhan [1]. Dalam hal ini, kualitas Bahan baku yang dipergunakan dalam awal proses pembuatan produk memiliki peran sentral dalam menentukan kualitas, efektivitas, keamanan, dan stabilitas akhir dari produk tersebut [2]. Sebagai langkah manajemen risiko mutu saat ini semua badan pemegang regulasi mengatur industri farmasi agar mematuhi pedoman yang berlaku secara ketat. Hal ini mencakup pemantauan terhadap kondisi penyimpanan bahan baku untuk mencegah penyimpangan suhu yang dapat berdampak pada kualitas [3]. Pada regulasi yang berlaku di Indonesia dicantumkan bahwa bahan baku yang dapat rusak karena terpapar panas seperti produk biologi hendaklah disimpan pada area penyimpanan yang tepat, area penyimpanan hendaklah didesain untuk dapat menjamin kondisi penyimpanan yang baik serta dapat mempertahankan suhu dalam batas yang ditetapkan [4].
Selama pengembangan produk biologi farmasi sangat penting untuk mengetahui sifat dan kondisi penyimpanan dari bahan baku yang akan digunakan [5]. Hal tersebut dikarenakan kualitas produk sangat bergantung pada kondisi lingkungan penyimpanan. Parameter lingkungan yang paling penting dan memiliki potensi signifikan untuk memengaruhi kualitas produk farmasi adalah suhu [3]. Bahan baku produk biologi farmasi sebagian besar merupakan produk rantai dingin yang disimpan pada suhu yang harus terkendali [6]. Sehingga menjaga  suhu  pada  saat penyimpanan adalah  langkah penting untuk memastikan integritas dan kualitas bahan baku [7].
Syarat kondisi penyimpanan bagi bahan dan produk biologi farmasi sebaiknya sesuai dengan petunjuk yang tercantum pada label atau kemasan dan juga Material Safety Data Sheet (MSDS) Untuk menjamin keberlanjutan kualitas bahan atau produk yang disimpan [8]. Kondisi penyimpanan dibedakan berdasarkan instruksi kondisi, meliputi penyimpanan suhu beku pada temperatur -25 ℃ sampai -10 ℃ , penyimpanan suhu dingin pada temperatur -2 ℃ sampai -8 ℃ , penyimpanan suhu sejuk pada temperatur 8 ℃ sampai 15 ℃ , dan penyimpanan suhu ruang pada temperatur 20 ℃ sampai 25 ℃ dengan toleransi antara 15 ℃ sampai dengan 30 ℃ [9]. Pemantauan dan dokumentasi yang baik terhadap catatan suhu penyimpanan harus dilakukan sebagai data evaluasi. Jika evaluasi risiko penyimpangan suhu tidak diatasi secara sistematis dan segera, akan terjadi dampak buruk pada kualitas produk [3].
Sebagai mitigasi risiko penurunan mutu sejak dini, sangat esensial untuk menilai kesesuaian suhu sistem penyimpanan sehingga pemilihan strategi penanganan risiko yang tepat dapat memberikan kontrol yang baik [10]. Penelitian ini dilakukan dengan tujuan memastikan keberlanjutan kualitas bahan baku produk biologi farmasi selama periode penyimpanan. Fokus utama penelitian ini adalah mengevaluasi kesesuaian suhu penyimpanan Cold Room sebagai tahap awal dalam penjaminan kualitas, serta membuat mitigasi dan penilaian risiko penyimpanan bahan baku yang memberikan kontribusi positif terhadap mutu dan kualitas produk biologi farmasi.
Metode

## Alat
Alat yang digunakan pada penelitian ini adalah sensor suhu X, Alat perekam suhu terintegrasi Y, Cold Room I (CR I) penyimpanan bahan baku suhu beku -20 ℃ dengan toleransi (-10 ℃ sampai -25 ℃ ) dan cold room II (CR II) penyimpanan suhu dingin (2 ℃ sampai 8 ℃ ).

## Analisis Manajemen Risiko
Analisis  manajemen  risiko  pada cold  room melibatkan  metode Fishbone dan Failure Metode  Effect  Analysis (FMEA).  Sebelum  dilakukan  pemantauan  suhu  dilakukan identifikasi  faktor  risiko  penyebab  penurunan  stabilitas  suhu  pada cold  room dengan membuat  diagram fishbone dengan  faktor  risiko  material,  operasional,  lingkungan  dan personel. Setelah dilakukan pemantauan suhu, moda kegagalan diidentifikasi dan dinilai probabilitas  (P),  deteksi  (D)  dan  tingkat  keparahan  (S)  dengan  analisis  FMEA  untuk menentukan Risk  Priority  Number (RPN).  Selanjutnya,  direkomendasikan  tindakan perbaikan berdasarkan hasil analisis untuk mengurangi timbulnya risiko.

## Prosedur Pemantauan Suhu
Sensor suhu X ditempatkan secara representatif di area hot spot dan juga cold spot CR I dan CR II yang dapat dilihat pada Gambar 1 ,  dengan  memastikan  perlindungan sensor  dari  kontak  langsung  dengan  bahan  baku  dan  faktor  eksternal.  Pengukuran suhu  dilakukan  sepanjang hari selama satu bulan,  dan  data  hasil  pengukuran  dicatat secara  sistematis  menggunakan  sistem  pencatatan  elektronik  yang terdapat pada alat perekam suhu terintegrasi untuk melihat tren perubahan suhu pada cold room .
Gambar 1. Denah Peletakan Sensor Suhu CR I dan CR II
CR I CR II HOT SPOT COLD SPOT KIPAS/ FAN HOT SPOT KIPAS/ FAN COLD SPOT

## Hasil
Dari penelitian ini didapatkan hasil identifikasi risiko penyebab  penurunan  stabilitas suhu  pada cold  room dengan metode fishbone pada Gambar 2 . Selain itu, dari hasil pemantauan suhu yang dilakukan selama satu bulan terhadap CR I dan CR II, terdapat tabel data suhu maksimal, suhu minimal dan juga suhu rata-rata pada Tabel 1 . Grafik tren suhu digambarkan dibagi menjadi empat grafik dengan data sepuluh hari pada minggu pertama dan grafik selanjutnya menunjukkan data tujuh hari berikutnya. Selanjutnya dengan menilai tren grafik yang dihasilkan didapatkan hasil analisis penilaian risiko dengan metode FMEA yang mencakup penilaian risiko dan penilaian perbaikan yang terdapat pada Tabel 2 .
Gambar 2. Analisis Fishbone
Tabel 1. Data Pemantauan Suhu Cold Room Grafik Perekaman Suhu CR I Gambar 3. Tren Suhu CR I Minggu Pertama
Cold room
Parameter Suhu Minimal Suhu Maksimal Suhu Rata-rata CR I -24,9 ℃ -13,3 ℃ -22,75 ℃ CR II 2,1 4,1 3,65 ℃
Gambar 4. Tren Suhu CR I Minggu Kedua
Gambar 5. Tren Suhu CR I Minggu Ketiga
Gambar 6. Tren Suhu CR I Minggu Keempat
Grafik Perekaman Suhu CR II
Gambar 7. Tren Suhu CR II Minggu Pertama
Defrost
Gambar 8. Tren Suhu CR II Minggu Kedua
Gambar 9. Tren Suhu CR II Minggu Ketiga
Gambar 10. Tren Suhu CR II Minggu Keempat
Drop Recovery
Tabel 2. Analisis Risiko dengan FMEA

## Pembahasan
Kualitas  produk  biologi farmasi  sangat  bergantung  pada  pengendalian  lingkungan selama penyimpanan dan penanganannya. Dalam era QbD pemantauan siklus produk dimulai bahkan dari kondisi penyimpanan bahan baku sebelum produksi. Industri farmasi sudah seharusnya menjaga faktor kritis yang mempengaruhi parameter kualitas dari produk yang akan dibuat [3]. Stabilitas suhu merupakan faktor kritis yang harus dipertahankan selama proses penyimpanan, kondisi suhu penyimpanan yang tidak tepat dapat menyebabkan perubahan stabilitas dan mutu dari bahan baku [11]. Suhu penyimpanan yang tidak tepat dapat menyebabkan kerugian finansial karena berkurangnya waktu simpan, sehingga menyebabkan bahan baku tidak lulus uji kualitas untuk diproduksi [12].
Pelanggaran terhadap kondisi penyimpanan merupakan salah satu pelanggaran yang paling sering dideteksi oleh otoritas regulasi dalam industri farmasi selama inspeksi fasilitas penyimpanan. Ketidaksesuaian yang paling umum terkait dengan kondisi lingkungan penyimpanan, yaitu suhu [13]. Oleh karena itu, sebagai langkah dalam mematuhi regulasi dan menjamin kualitas dan keamanan dari produk, sistem penyimpanan bahan baku harus dipastikan dapat menjaga suhu penyimpanan sesuai spesifikasi [14]. Selain itu, efektivitas praktik pemantauan suhu dan manajemen risiko juga harus diperhatikan. Saat ini, penelitian yang sudah ada menemukan bahwa praktik pemantauan sering kali tidak memadai, yang umumnya mengakibatkan paparan produk pada suhu yang ekstrem [15]. Sebelum dilakukan pengukuran suhu pada CR I dan CR II untuk mengidentifikasi risiko penyebab penurunan stablilitas suhu dibuat diagram
Penilaian Risiko Masalah Penyebab P D S RPN Keterangan Penurunan stabilitas suhu cold room 1. Kondisi lingkungan 2. Pembentukan embun beku 3. Kegiatan defrost 6 2 6 72 Mayor Penilaian Perbaikan Penyebab Solusi P D S RPN Keterangan 1. Kondisi lingkungan 2. Pembentuk an embun beku 3. Kegiatan defrost 1. Optimasi metode defrost dengan kombinasi kinerja kipas dan kompresor 2. Penggunaan sistem dual fan
3. Pemantauan suhu real time dengan sistem sensor terintegrasi Internet of Things (IoT) 2 2 6 24 Minor
fishbone pada Gambar 2 . diagram ini biasanya digunakan untuk menganalisis penyebab suatu masalah dengan mengidentifikasi faktor-faktor yang mungkin berkontribusi terhadap masalah tersebut [16]. Diaggram fishbone membagi masalah menjadi berbagai faktor seperti material, metode, lingkungan, dan personel [17]. Metode ini membantu dalam pemahaman yang lebih baik tentang sumber potensial risiko dalam operasi cold room penyimpanan bahan baku.
Pada saat dilakukan pemantauan suhu, karena evaporator di dalam CR I beroperasi pada suhu di bawah titik embun, kelembapan dalam udara mengembun pada permukaan penukar panas dan membentuk lapisan embun. Lapisan embun ini tumbuh secara bertahap seiring bertambahnya waktu operasi dan menyebabkan hambatan termal dan aliran, serta mengurangi efisiensi dari seluruh siklus pendinginan. Oleh karena itu, diperlukan proses defrosting sebagai perawatan rutin untuk menghilangkan lapisan embun tersebut [18]. Tren suhu pada CR I terkesan fluktuatif di antara -24,9 ℃ sampai dengan -13,3 ℃ dikarenakan kegiatan defrost dilakukan pada suhu beku. Kegiatan defrost dapat dilakukan dengan berbagai metode di antaranya adalah dengan cara pengendalian dan penghilangan lapisan embun beku. Pengendalian embun beku dilakukan dengan mengubah karakteristik udara yang masuk melalui kipas dengan pengaturan kelembapan, aliran udara dan juga suhu, adapun penghilangan lapisan embun biasa dilakukan dengan mematikan kompresor, penghangat elektrik, aliran gas panas, dan getaran ultrasonik [19]. Pengendalian embun beku pada kegiatan defrost dilakukan secara aktif selama cold room digunakan, sedangkan kegiatan penghilangan embun beku dilakukan saat masa perawatan rutin cold room .
Sistem instalasi pendingin cold room terdiri dari kondensor yang di dalamnya terdapat kompresor untuk mengendalikan suhu. Pada malam hari terjadi penurunan suhu CR II dikarenakan kondisi di luar sekitar kondensor yang lebih dingin, sehingga terjadi penumpukan embun beku pada sayap kipas serta terjadi peningkatan resistensi termal sisi udaranya dan mengurangi efisiensi keseluruhan sistem yang membuat terjadinya drop suhu dari 4,2 ℃ menuju 2,1 ℃ pada Gambar 9 . Pemulihan suhu terjadi setelah penanganan teknis pada Gambar 10 . Meskipun suhu lingkungan CR II masih dalam batas aman, jika pembentukan embun dibiarkan terus berlanjut, efisiensi akan terus menurun bukan hanya karena peningkatan resistansi perpindahan panas, tetapi juga karena penyumbatan saluran udara di antara sirip-sirip yang dapat mengakibatkan penyumbatan total jika strategi defrost yang diterapkan kurang efektif [20]. Metode penghilangan embun beku bekerja pada embun yang terbentuk untuk menghapusnya dan mengembalikan kondisi kerja ke kondisi normal, oleh karena itu, idealnya hanya digunakan setelah embun terbentuk. Operasi defrost ini biasanya mengakibatkan fluktuasi suhu pada Cold room seperti yang terjadi pada CR I yang di tunjukan grafik pada Gambar 3 dan Gambar 5 [19].
Solusi metode defrost yang biasa digunakan adalah kombinasi daya kerja kipas dan juga kompresor, metode bisa menggunakan daya satu set kipas dan juga kompresor secara bersamaan yang beroperasi secara otomatis ketika suhu mencapai titik yang ditentukan. Selain itu, metode defrost lain yang biasa dilakukan adalah hanya
mengoperasikan salah satunya secara otomatis ketika suhu mencapai titik yang ditentukan seperti pada CR I dan CR II yang membutuhkan waktu pemulihan suhu yang lebih lama. Sebagai alternatif, metode yang bisa digunakan adalah menyalakan kipas dan juga kompresor tanpa memperhatikan suhu cold room , metode ini mempunyai kelebihan dalam mengurangi akumulasi embun dingin, akan tetapi meningkatkan konsumsi energi [21]. Adapun dari beberapa penelitian terbaru solusi lain yang dapat diterapkan pada instalasi cold room adalah sistem pendingin Dual Fan Outdoor Coil (DFOC) yang mengintegrasikan kinerja dua set kipas secara bersamaan atau bergantian [22]. Hasil studi eksperimental menunjukkan bahwa unit DFOC eksperimental dapat mencapai stabilitas suhu yang lebih merata sepanjang arah aliran udara, dengan durasi pembentukan embun yang lebih lama dan kinerja penyebaran aliran udara yang lebih baik dibandingkan dengan unit yang menggunakan satu set kipas [23].
Gambar 11. Sistem Notifikasi Digital
Selain pemilihan metode defrost dan sistem pendingin yang sesuai, monitoring suhu secara berkelanjutan juga merupakan hal yang harus dilakukan untuk mempercepat pengambilan keputusan sebelum terjadi penurunan kualitas produk. Saat ini teknologi telah menawarkan berbagai solusi yang memungkinkan untuk mengatasi tantangan ini seperti Internet of Things (IoT) [24]. Dikarenakan operator tidak dapat bekerja secara terus menerus untuk melakukan monitoring terhadap cold room maka CR I dan CR II telah menerapkan integrasi data sensor suhu dengan penyimpanan awan sebagai realisasi dari monitoring secara real time [25]. Sistem pemantauan suhu berbasis sensor merupakan bagian penting dari kerangka kerja yang diusulkan untuk strategi pemantauan lingkungan yang optimal. Istilah IoT secara luas seperti pada Gambar 11 digunakan untuk menggambarkan suatu kerangka kerja di mana sensor terhubung ke objek dan membantu objek tersebut berbagi “notifikasi digital” mereka dengan dunia luar melalui koneksi internet. Notifikasi diberikan pada operator yang bertanggung jawab bila terjadi perubahan suhu yang tidak normal [26]. Setelah mendapatkan notifikasi, selanjutnya operator akan segera melakukan tindakan investigasi dan perbaikan pada cold room yang bermasalah untuk mencegah penurunan efisiensi sistem cold room . Hal ini dilakukan untuk menjaga kualitas bahan baku produk biologi farmasi sejak awal penyimpanan sebagai penjaminan kualitas yang diterapkan dalam industri farmasi.
Penilaian risiko dilakukan sebagai langkah mitigasi untuk mencegah penurunan kualitas bahan baku akibat berkurangnya performa sistem cold room . [27]. Tujuan dari penilaian risiko adalah untuk mengevaluasi tingkat risiko dari semua potensi modus kegagalan proses yang diidentifikasi, kemudian mendapatkan peringkat risiko dari setiap modus kegagalan melalui penilaian risiko yang komprehensif, sehingga memudahkan tindakan korektif atau pencegahan yang perlu diambil. Salah satu alat yang biasa digunakan untuk menilai risiko adalah FMEA [28]. Tujuan dari teknik ini adalah untuk mengidentifikasi modus kegagalan beserta efeknya dan tindakan korektif untuk
menghilangkan atau mengurangi probabilitas kegagalan dan pengembangan sistem pemeliharaan yang efisien untuk mengurangi kemungkinan terjadinya skenario potensial [29]. Pendekatan ini memanfaatkan kriteria probabilitas (P), deteksi (D), dan tingkat keparahan (S) untuk mengembangkan angka Risk Priority Number (RPN) yang dapat dilihat pada Tabel 2 . RPN digunakan sebagai parameter dalam menentukan kategori risiko seperti minor (<40), mayor (>40 dan <216), serta kritis (>216) dan tindakan  korektif  yang  diperlukan  selanjutnya  yang  akan  diterapkan  untuk  menjaga stabilitas suhu cold room [30]. Berdasarkan RPN, penurunan stabilitas suhu cold room termasuk kedalam kategori risiko mayor, akan tetapi setelah dibuat rekomendasi perbaikan risiko, probabilitas kejadian dapat berkurang dan membuat peringkat risiko menurun menjadi minor. Adapun dalam tahap pelaksanaan, monitoring dan evaluasi berkelanjutan harus dilakukan untuk menjaga tindakan perbaikan dapat tetap menurunkan probabilitas, meningkatkan deteksi dini dan juga mengurangi tingkat keparahan yang dapat terjadi [31].

## Kesimpulan
Berdasarkan hasil evaluasi yang dilakukan selama satu bulan, kondisi suhu penyimpanan pada CR I sudah sesuai dengan rentang penerimaan penyimpanan produk suhu beku (-10 ℃ sampai -25 ℃ ), hal tersebut juga berlaku pada CR II yang masih sesuai dengan rentang penerimaan penyimpanan produk suhu dingin (2 ℃ sampai 8 ℃ ). Akan tetapi, sempat terjadi fluktuasi suhu pada beberapa grafik pemantauan CR I dan CR II. Setelah dilakukan analisis risiko, diperlukan kajian lebih lanjut mengenai cara pengendalian kestabilan suhu yang optimal seperti optimasi metode defrost kombinasi kipas dan kompresor, penerapan sistem dual fan , serta pemantauan suhu real time dengan sistem sensor terintegrasi Internet of Things (IoT) untuk mencegah perkembangan risiko lebih lanjut.

## Daftar Pustaka
1. Yu  LX,  Amidon  G,  Khan  MA,  et  al.  Understanding  Pharmaceutical  Quality  by Design. AAPS J . 2014;16(4):771-783. doi:10.1208/s12248-014-9598-3
2. De  Paoli  F,  Bishara  RH,  van  Asselt  EJ.  How  to  define  the  right  ambient temperature  range  for  storage  and  distribution  of  pharmaceutical  raw  materials. Biologicals . 2021;69:66-69. doi:https://doi.org/10.1016/j.biologicals.2020.12.001
3. Kumar  N,  Jha  A.  Temperature  excursion  management:  A  novel  approach  of quality  system  in  pharmaceutical  industry. Saudi  Pharmaceutical  Journal . 2017;25(2):176-183. doi:https://doi.org/10.1016/j.jsps.2016.07.001
4. BPOM RI. Pedoman Cara Pembuatan Obat Yang Baik . Badan Pengawas Obat dan Makanan; 2018.
5. Anacleto  S  da  S,  Borges  MMC,  de  Oliveira  HL,  et  al.  Evaluation  of physicochemical  properties  as  supporting  information  on  quality  control  of  raw materials  and  veterinary  pharmaceutical  formulations. J  Pharm  Anal .
2018;8(3):168-175. doi:https://doi.org/10.1016/j.jpha.2018.01.001
L. I. Sulaeman, Majalah Farmasetika, 9 (3) 2024, 264-275
6. Crommelin  DJA,  Anchordoquy  TJ,  Volkin  DB,  Jiskoot  W,  Mastrobattista  E. Addressing  the  Cold  Reality  of  mRNA  Vaccine  Stability. J  Pharm  Sci .
2021;110(3):997-1001. doi:https://doi.org/10.1016/j.xphs.2020.12.006
7. Khuluza  F,  Chiumia  FK,  Nyirongo  HM,  Kateka  C,  Hosea  RA,  Mkwate  W. Temperature  variations  in  pharmaceutical  storage  facilities  and  knowledge, attitudes, and practices of personnel on proper storage conditions for medicines in southern Malawi. Front Public Health . 2023;11.
doi:10.3389/fpubh.2023.1209903
8. Iis  K,  Ida  M.  Review:  Suhu  Penyimpanan  Material  dan  Produk  Farmasetikal  di Gudang Industri Farmasi. Farmaka . 2017;15(4):58-67.
9. USP. USP 39 –NF 34 <1079> Good Storage and Distribution Practices for Drug Products . United States Pharmacopeial Convention; 2016.
10. Alt N, Zhang TY, Motchnik P, et al. Determination of critical quality attributes for monoclonal  antibodies  using  quality  by  design  principles. Biologicals . 2016;44(5):291-305. doi:https://doi.org/10.1016/j.biologicals.2016.06.005
11. Fadhilah  F,  Ghozali  D.  Mapping  Suhu  Gudang  Narkotika  pada  Salah  Satu Pedagang Besar Farmasi (PBF) di Kota Bandung. Farmaka . 2022;20(3):20-26.
12. Colberg  L,  Schmidt-Petersen  L,  Hansen  MK,  Larsen  BS,  Otnes  S.  Incorrect storage of medicines and potential for cost savings. European Journal of Hospital Pharmacy . 2017;24(3):167. doi:10.1136/ejhpharm-2015-000744
13. Tabašević  I,  Milanović  DD,  Brkić  VS,  Misita  M.  Temperature  Mapping  in Pharmaceutical  Warehouse-Framework  for  Pharmacy  4.0.  In: X  International Conference Industrial Engineering and Environmental Protection 2020 . Available from: https://www.researchgate.net/publication/346025002; 2020:171-175.
14. Tabašević  ID,  Jovanović  RD,  Milanović  DD.  Experimental  and  Numerical Investigation  of  Thermal  and  Flow  Conditions  Inside  a  Large  Pharmaceutical Storage  after  the  Ventilation  System  Failure. Thermal  Science .  2022;26(1):801- 814. doi:10.2298/TSCI210522346T
15. Lutukai  M,  Bunde  EA,  Hatch  B,  et  al.  Using  Data  to  Keep  Vaccines  Cold  in Kenya:  Remote  Temperature  Monitoring  With  Data  Review  Teams  for  Vaccine Management. Glob  Health  Sci  Pract .  2019;7(4):585.  doi:10.9745/GHSP-D-19- 00157
16. Coccia  M.  The  Fishbone  Diagram  to  Identify,  Systematize  and  Analyze  the Sources of General Purpose Technologies. Journal of Social and Administrative Sciences . 2018;4(4):291-303.
17. Sangshetti JN, Deshpande M, Zaheer Z, Shinde DB, Arote R. Quality by design approach:  Regulatory  need. Arabian  Journal  of  Chemistry .  2017;10:S3412- S3425. doi:https://doi.org/10.1016/j.arabjc.2014.01.025
18. Yoon  Y,  Jeong  H,  Lee  KS.  Adaptive  defrost  methods  for  improving  defrosting efficiency  of  household  refrigerator. Energy  Convers  Manag .  2018;157:511-516. doi:https://doi.org/10.1016/j.enconman.2017.12.039
19. Aguiar  ML  de,  Gaspar  PD,  Silva  PD  da.  Frost  Measurement  Methods  for Demand Defrost Control Systems: A Review. Proceedings of the World Congress on Engineering . 2018;2.
20. da  Silva  DL,  Melo  C,  Hermes  CJL.  Effect  of  frost  morphology  on  the  thermal- hydraulic  performance  of  fan-supplied  tube-fin  evaporators. Appl  Therm  Eng .
2017;111:1060-1068. doi:https://doi.org/10.1016/j.applthermaleng.2016.09.165
21. Maldonado JM, Zsembinszki G, de Gracia A, et al. Control strategies for defrost and  evaporator  fans  operation  in  walk-in  freezers. International  Journal  of Refrigeration . 2018;91:101-110. doi:https://doi.org/10.1016/j.ijrefrig.2018.05.025 22.
Bai  X,  Liu  S,  Deng  S,  Zhang  L,  Wei  M.  A  modelling  study  on  the  frosting characteristics of a novel dual-fan outdoor coil in an Air Source Heat Pump unit.
Appl Therm Eng . 2023;222:119933. doi:https://doi.org/10.1016/j.applthermaleng.2022.119933 23. Bai X, Liu S, Deng S, Zhang L, Wei M. An optimal control strategy for ASHP units with a novel dual-fan outdoor coil for evener frosting along airflow direction based on GRNN modelling. Energy Build . 2023;292:113136. doi:https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2023.113136 24. Mohsin  A,  Yellampalli  SS.  IoT  based  cold  chain  logistics  monitoring.  In: 2017 IEEE  International  Conference  on  Power,  Control,  Signals  and  Instrumentation Engineering (ICPCSI) . ; 2017:1971-1974. doi:10.1109/ICPCSI.2017.8392059 25. Tsang YP, Choy KL, Wu CH, Ho GTS, Lam CHY, Koo PS. An Internet of Things (IoT)-based  risk  monitoring  system  for  managing  cold  supply  chain  risks.
Industrial Management & Data Systems . 2018;118(7):1432-1462. doi:10.1108/IMDS-09-2017-0384
26. Saha S, Majumdar A. Data centre temperature monitoring with ESP8266 based Wireless  Sensor  Network  and  cloud  based  dashboard  with  real  time  alert system. In: 2017 Devices for Integrated Circuit (DevIC) . ; 2017:307-310.
27. Damanab PS, Alizadeh SS, Rasoulzadeh Y, Moshashaie P, Varmazyar S. Failure modes  and  effects  analysis  (FMEA)  technique:  a  literature  review. Scientific Journal of Review . 2015;4(1):1-6.
28. Wu  Z,  Liu  W,  Nie  W.  Literature  review  and  prospect  of  the  development  and application  of  FMEA  in  manufacturing  industry. The  International  Journal  of Advanced Manufacturing Technology . 2021;112(5):1409-1436.
doi:10.1007/s00170-020-06425-0
29. Susendi  N,  Adrian,  Sopyan  I.  Kajian  Metode  Root  Cause  Analysis  yang Digunakan  dalam  Manajemen  Risiko  di  Industri  Farmasi. Majalah  Farmasetika . 2021;6(4):310-321.
30. WHO. Deviation  Handling  and  Quality  Risk  Management .  World  Health Organization; 2013.
31. Kania  A,  Roszak  M,  Spilka  M.  Evaluation  of  FMEA  Methods  Used  in  The Environmental Management. International Scientific Journal . 2014;65(1):37-44.
©  2024  di  penulis.  Majalah  Farmasetika  (ISSN  :  2686-2506) berlisensi  dibawah Creative Commons  Attribution  4.0  International ( CC  BY  4.0).  Majalah  Farmasetika  menerima  karya ilmiah di bidang farmasetika di alamat http://jurnal.unpad.ac.id/farmasetika/ .