Penerapan Metode Seven Tools pada Pengendalian Kualitas Produk Cacat di PT. XYZ
Faris Akbar Ansori1*, Iwan Nugraha Gusniar2
1,2Program Studi Teknik Mesin, Universitas Singaperbangsa Karawang, Indonesia
*Koresponden email: akbaransorifaris@gmail.com
Diterima: 30 Maret 2023 Disetujui: 11 April 2023
Abstract
The industrial developments that occur at this time make companies compete to maintain and improve the quality of their products. This research aims to identify the types of defects, determine the causes of defects, and provide alternative suggestions for improvement. This study used the seven-tool method to analyze data. The data used for research needs is a production report that contains information on the number of products and defective products in the January-October 2022 period. The results obtained in this study show that there are two types of defects in the JK6000 part: no cutting and overcutting. From the results of the Pareto diagram, it can be seen that overcutting defects are the most dominant type of defect (63 %). Several factors that cause defects based on fishbone diagrams are human, machine, and method factors. The suggestions given in this study are the provision of training for employees, procurement of additional air tubes, to the formulation of SOPs that regulate the manufacturing process and standards for the production of JK6000 parts in detail.
Keywords: quality, seven tools, industries, product, defect
Abstrak
Perkembangan industri yang terjadi saat ini membuat perusahaan berlomba mempertahankan dan meningkatkan kualitas produknya. Penelitian ini ditujukan untuk mengidentifikasi jenis cacat, serta mengetahui penyebab terjadinya cacat dan memberikan usulan alternatif perbaikan. Penelitian ini menggunakan bantuan metode seven tools untuk menganalisis data. Adapun data yang digunakan untuk kebutuhan penelitian yaitu laporan produksi yang memuat informasi jumlah produk dan jumlah produk cacat pada periode Januari-Oktober 2022. Hasil yang didapatkan pada penelitian ini diketahui terdapat dua jenis cacat pada part JK6000 yaitu No Cutting, dan Over Cutting. Dari hasil diagram Pareto kemudian dapat diketahui cacat over cutting menjadi jenis cacat yang paling dominan dengan 63%. Beberapa faktor yang menjadi penyebab cacat berdasarkan diagram fishbone yaitu pada faktor manusia, mesin, dan metode.
Adapun usulan yang diberikan dalam penelitian ini yaitu pengadaan pelatihan untuk karyawan, pengadaan tabung udara tambahan, hingga perumusan SOP yang mengatur proses pembuatan dan standar pada produksi part JK6000 secara terperinci.
Kata Kunci: kualitas, seven tools, industri, produk, cacat
1. Pendahuluan
Saat ini kondisi kompetisi antar perusahaan semakin ketat di Indonesia, hal ini karena industri berkembang sangat pesat [1]. Untuk menanggapi hal tersebut, setiap perusahaan berlomba untuk memberikan hal yang maksimal dari produk dan layanannya untuk menghadapi ketatnya persaingan tersebut [2]. Selain itu, kondisi pasar bebas yang membuat persaingan tidak lagi hanya terjadi dalam negeri melainkan juga dengan kompetitor dari luar Indonesia yang dapat dipasarkan dengan harga yang sangat kompetitif [3]. Dalam kondisi tersebut, tentu persaingan akan lebih ketat, karena itu setiap perusahaan harus mampu merumuskan strategi agar dapat bertahan dan bersaing dengan kompetitor [4]. Pada kondisi persaingan, untuk memberikan keunggulan bagi setiap perusahaan kualitas produk menjadi hal yang harus diperhatikan. Selain itu juga kualitas dapat dijadikan sebagai ciri khas antar produk baik yang sudah ada ataupun dengan produk dari kompetitor [5]. Kualitas ini menjadi salah satu faktor yang dapat menjadi penentu keberhasilan suatu perusahaan dalam mencapai tujuannya serta mempercepat akselerasi perusahaan [6]. Dari hal tersebut, dapat dikatakan kualitas ini menjadi hal yang mutlak, memproduksi produk yang tidak bermutu sama dengan membawa perusahaan ke jurang kehancuran cepat atau lambat.
[7]. Memastikan produk yang diproduksi memiliki kualitas yang baik, harus dilakukan perusahaan dalam usaha memenuhi ekspektasi customer serta membuat customer merasa puas [8]. Dari itu, sistem manajemen
serta proses produksi harus secara berkala diperbaiki dan dianalisis untuk tujuan memiliki kualitas yang baik dan dapat unggul dan terus bersaing dengan kompetitor [9].
Upaya menjaga kualitas produk tetap baik yaitu dengan melakukan analisis pengendalian kualitas.
Hal ini merupakan sebuah rangkaian aktivitas yang dilakukan manajemen perusahaan untuk memastikan jika kualitas produk yang diproduksi oleh perusahaan memiliki kualitas yang sesuai dengan standar yang sebelumnya ditetapkan. Dari hal tersebut, produk yang dihasilkan akan dapat memenuhi kebutuhan dan kepuasan customer [10]. Salah satu yang dapat digunakan dalam melakukan analisis ini adalah dengan bantuan metode seperti Seven Tools. Seven Tools ini merupakan sebuah sekumpulan alat yang dapat digunakan untuk tujuan menganalisis data melalui pemetaan, menyusun data, membuat diagram, hingga menelusuri hal-hal yang mungkin dapat terjadi serta dapat memperjelas sebuah fenomena yang sedang terjadi di sebuah perusahaan [2].
PT. XYZ ialah sebuah perusahaan manufaktur yang memiliki fokus pada produksi part elektronik maupun otomotif. Berlokasi di Cikarang, Jawa Barat perusahaan ini sudah banyak menangani berbagai customer vendor seperti Hynadai, Mitsubishi, Toyota, dan lainnya. Untuk terus mempertahankan dan meningkatkan kepercayaan konsumen, perusahaan perlu menjaga kualitas produk yang dihasilkan. Namun pada praktiknya part JK6000 yang diproduksi PT. XYZ masih sering mengalami cacat atau ketidaksesuaian. Hal ini tentu menjadi perhatian untuk segera diperbaiki agar perusahaan dapat terus bersaing. Penerapan QCC diharapkan mampu melakukan pengendalian kualitas dan menurunkan tingkat cacat yang terjadi. Penelitian ini ditujukan untuk mengendalikan dan menurunkan tingkat cacat di PT. XYZ menggunakan metode QCC
Dalam pelaksanaan penelitian ini, terdapat beberapa acuan yang diambil dari penelitian terdahulu seperti penelitian dari [11], memiliki tujuan mengetahui cacat dominan, penyebab, dan usulan perbaikan dari produksi kerupuk. Hasilnya cacat melempem menjadi yang tertinggi dengan 42.82%, yang disebabkan karena tidak fokus dan kelelahan. Usulan yang diberikan adalah memberikan istirahat yang cukup.
Penelitian dari [12], seven tools digunakan untuk mengidentifikasi penyebab terjadinya cacat. Diketahui penyebab terjadinya cacat dari faktor manusia, mesin bahan baku, dan lingkungan, serta metode. Penelitian yang dilakukan [13], bertujuan untuk meminimalisir terjadinya cacat pada produksi bakery & cake.
Hasilnya cacat paling dominan yaitu kulit roti keriput dengan 45%. Usulan perbaikan yang diberikan adalah dengan pemberian job description sesuai keahlian dan peningkatan pengawasan. Penelitian yang dilakukan [14], bertujuan untuk meningkatkan kualitas produk serta menekan kecacatan produk pada produksi barecore. Setelah penerapan gugus kendali mutu dengan seven tools terjadi penurunan produk cacat sebesar 14,41%. Penelitian yang dilakukan [15], seven tools digunakan untuk mengendalikan tingkat produk cacat. Hasilnya menunjukkan cacat dominan yaitu pada waste drawing sebesar 65,83%. Adapun faktor penyebabnya yaitu dari mesin, metode, dan bahan baku.
2. Metode Penelitian
Penelitian ini dimulai dengan pelaksanaan studi pendahuluan yang terdiri dari studi literatur dan lapangan. Kedua studi pendahuluan ini dilaksanakan dengan tujuan mengumpulkan informasi yang berhubungan dengan objek penelitian baik secara literatur melalui referensi artikel, buku atau yang lainnya maupun secara lapangan dengan pengamatan langsung. Kemudian dilakukan pengumpulan data yang dibutuhkan dalam penelitian ini. Data yang diperoleh yaitu berupa laporan produksi yang memuat jumlah produksi dan jumlah produk cacat yang terjadi selama periode Januari-Oktober 2022. Data tersebut kemudian dianalisis untuk mengidentifikasi tingkat cacat dan memberikan rekomendasi usulan perbaikan yang dapat dilakukan guna menekan produk cacat yang terjadi. Analisis ini menggunakan metode seven tools yang terdiri dari beberapa alat sebagai berikut:
a. Flowchart b. Checksheet c. Histogram d. Scatter Diagram
Gambar 1. Alur penelitian Sumber: [16]
3. Hasil dan Pembahasan
Penelitian ini dilakukan pada PT. XYZ dengan memilih salah satu produk yang menjadi objek kajian dalam penelitian ini. Pemilihan objek ini didasarkan pada urgensi analisis karena tingkat cacat yang cukup tinggi. Dari hasil wawancara dan observasi, didapatkan part JK6000 yang memiliki jumlah cacat yang tinggi dan harus segera dianalisis agar segera dilakukan perbaikan. Dalam aktual produksi pada part JK6000 terdapat dua jenis cacat yaitu No Cutting dan Over Cutting. Adapun part tersebut yaitu seperti pada Gambar 2.
Gambar 2. Produk Cacat dan OK Sumber: PT. XYZ, 2022
Kemudian dilakukan analisis tingkat cacat tersebut dengan menggunakan metode seven tools dan didapatkan hasil sebagai berikut:
1. Flowchart
Pada proses produksinya sebelum menjadi produk jadi, part JK6000 melalui beberapa tahapan dari pengadaan bahan baku, proses blanking, dan proses lainnya. Part ini dibuat dari bahan baku plat baja berbentuk coil gulungan yang kemudian akan dilakukan blanking yang bertujuan menjadikannya bentuk lembaran dengan bentuk yang diinginkan. Adapun tahapan proses produksi part JK6000 digambarkan dalam bentuk flowchart seperti Gambar 3.
Mulai Studi
Pendahuluan
Pengumpulan
data Analisis data Selesa
Gambar 3. Flow Chart Produksi Part PLG Sumber: Hasil analisis data, 2023
2. Checksheet
Data yang digunakan dalam penelitian ini diperoleh dari laporan produksi bulanan PT. XYZ. Adapun laporan tersebut terdiri dari total produksi dan total produk cacat yang terjadi. Kemudian dari data tersebut diidentifikasikan berdasarkan jenis cacat yang terjadi dalam bentuk checksheet agar lebih mudah dipahami.
Adapun hasil checksheet tersebut seperti pada Tabel 1.
Tabel 1. Hasil Lembar Periksa Produksi Part JK6000
No. Jumlah Produksi Jenis Cacat
Jumlah Cacat Over Cutting Non Cutting
1. 207900 640 400 1040
2. 176400 111 65 176
3. 184800 362 400 762
4. 198500 400 277 677
5. 164300 150 27 177
6. 199800 270 70 340
7. 210900 720 105 825
8. 197600 300 280 580
9. 175500 199 200 399
10. 189000 204 160 364
11. 257800 70 11 81
12. 200800 52 8 60
Jumlah 2363300 3478 2003 5481
Sumber: Hasil analisis data, 2023 Pemilihan Material
Blanking
Penyusunan Plat
Pelilitan Kawat Tembaga
QC Check
Gambar 4. Hasil Histogram produksi Part JK6000 Sumber: Hasil analisis data, 2023
4. Peta Kendali
Tahapan selanjutnya adalah mengamati sebaran data untuk mengetahui sebaran data berada dalam batas kendali secara statistik atau belum. Proses ini menggunakan peta kendali P, dimana pada peta ini memuat informasi batas kendali bawah (LCL), batas kendali atas (UCL) dan proporsi cacat. Sebelum dibuat dalam bentuk peta kendali, maka perlu diketahui variabel didalamnya dan didapatkan hasil perhitungan untuk UCL, LCL, dan proporsi cacat seperti pada Tabel 2.
Tabel 2. Perhitungan Peta Kendali P
No. Jumlah Produksi Jumlah Cacat Proporsi Cacat UCL LCL
1. 207900 1040 0.0050 0.043977 0
2. 176400 176 0.0010 0.043977 0
3. 184800 762 0.0041 0.043977 0
4. 198500 677 0.0034 0.043977 0
5. 164300 177 0.0011 0.043977 0
6. 199800 340 0.0017 0.043977 0
7. 210900 825 0.0039 0.043977 0
8. 197600 580 0.0029 0.043977 0
9. 175500 399 0.0023 0.043977 0
10. 189000 364 0.0019 0.043977 0
11. 257800 81 0.0003 0.043977 0
12. 200800 60 0.0003 0.043977 0
Jumlah 2363300 5481 0.0023
Sumber: Hasil analisis data, 2023
Adapun dari hasil perhitungan pada Tabel 2, selanjutnya dibuat peta kendali seperti Gambar 5.
0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500
Over Cutting Non Cutting
3478
2003
Gambar 5. Peta Kontrol P produksi Part PLG Sumber: Hasil analisis data, 2023
Hasil yang didapatkan pada Gambar 5, dapat ditarik kesimpulan jika data berada dalam batas kendali secara statistik, hal ini berarti proses analisis dapat dilanjutkan pada tahap selanjutnya.
5. Scatter Diagram
Alat selanjutnya yang digunakan adalah Scatter diagram, dimana ini berfungsi untuk mengamati peta sebaran terjadinya cacat setiap periode. Berikut ini hasil scatter diagram seperti yang disajikan pada Gambar 6.
Gambar 6. Hasil Scatter Diagram Produksi Part PLG Sumber: Hasil analisis data, 2023
Hasil yang didapatkan pada Gambar 6, dapat dikatakan bahwa sebaran produk cacat yang terjadi bervariasi dan sangat menyebar, sehingga dapat disimpulkan terjadinya cacat sangat fluktuatif dan tidak dapat diprediksi.
0,0000 0,0050 0,0100 0,0150 0,0200 0,0250 0,0300 0,0350 0,0400 0,0450 0,0500
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Proporsi Cacat UCL LCL
0 200 400 600 800 1000 1200
0 2 4 6 8 10 12 14
Tabel 3. Kumulatif Cacat Produksi Part JK6000 Jenis Cacat Jumlah Kumulatif Persentase
Over Cutting 3478 3478 63%
Non Cutting 2003 5481 100%
Total 5481
Sumber: Hasil analisis data, 2023
Dari hasil perhitungan pada Tabel 3 selanjutnya dikonversikan ke dalam bentuk diagram Pareto untuk mengidentifikasikan salah satu cacat yang dominan terjadi. Berikut ini hasil diagram Pareto seperti pada Gambar 7.
Gambar 7. Diagram Pareto Cacat Part JK6000 Sumber: Hasil analisis data, 2023
Hasil Pareto yang didapatkan pada Gambar 7, kemudian dapat dikatakan bahwa Over Cutting memiliki persentase terjadinya cacat sebesar 63% dan No Cutting sebesar 37%. Hasil pada Gambar 7 tersebut dapat ditarik kesimpulan bahwa Over Cutting menjadi jenis cacat yang dominan dan kemudian akan menjadi prioritas utama perbaikan yang dilakukan. Dari hasil ini akan menjadi acuan tahapan yang akan dilakukan selanjutnya akan memfokuskan analisis pada cacat dominan yaitu Over Cutting.
7. Diagram Fishbone
Pada diagram pareto diketahui bahwa jenis cacat Over Cutting memiliki persentase terjadinya cacat sebesar 63% dan menjadi yang tertinggi. Hal ini berarti pada analisis sebab akibat akan dilakukan pada jenis cacat tersebut. Analisis ini bermaksud ditujukan untuk dapat mengidentifikasikan hal yang menjadi faktor terjadinya cacat agar kemudian dapat dirumuskan usulan perbaikan untuk menekan kemungkinan kembali terjadi cacat. Hasil yang didapatkan untuk diagram fishbone yaitu pada Gambar 8.
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000
Over Cutting Non Cutting
Jumlah Persentase
Gambar 8. Hasil Diagram Fishbone Cacat Over Cutting Sumber: Hasil analisis data, 2023
Dari hasil fishbone pada Gambar 8, beberapa faktor yang menjadi alasan cacat over cutting dapat terjadi yaitu ada 3 diantaranya manusia, mesin, dan metode. Adapun penjelasan tiap faktor tersebut sebagai berikut:
1. Manusia, yaitu kurangnya pengetahuan operator mengenai tekanan yang dapat menghasilkan produk yang sesuai. Hal yang menjadi alasan kurangnya pengetahuan karyawan adalah masih kurangnya sosialisasi dan training mengenai hal tersebut.
2. Mesin, yaitu sirkulasi udara yang terjadi pada mesin tidak rata, yang disebabkan distribusi udara dari tabung terbatas karena jumlah mesin dan tabung tidak seimbang.
3. Metode, yaitu belum adanya standar terkait dengan standar tekanan udara pada mesin sehingga proses produksi masih didasarkan pada apa yang sudah berjalan sebelumnya.
8. Usulan Perbaikan
Tahapan selanjutnya adalah merumuskan usulan perbaikan untuk menekan angka produk cacat pada produksi Part JK6000. Usulan ini didasarkan pada hasil analisis sebab akibat pada diagram fishbone. Hasil usulan yang didapatkan yaitu pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Analisis Usulan Perbaikan
No Faktor Masalah Pemecahan
1. Manusia Kurangnya pengetahuan terkait tekanan udara
Adanya sosialisasi dan pelatihan karyawan mengenai standar udara
2. Mesin Sirkulasi udara pada mesin tidak rata Pengadaan tabung udara sesuai dengan jumlah mesin yang beroperasi
3. Metode Belum adanya standar tekanan udara pada mesin
Perumusan SOP secara terstruktur terkait tekanan udara mesin
Sumber: Hasil analisis data, 2023
Berdasarkan hasil analisis usulan perbaikan pada Tabel 4, didapatkan beberapa usulan yaitu seperti adanya pelatihan untuk karyawan, pengadaan tabung udara sesuai jumlah mesin, dan perumusan SOP terkait tekanan udara mesin
Over Cutting Mesin
Metode
Manusia
Sirkulasi udara mesin tidak rata
Tabung udara terbatas
Kurangnya pengetahuan
Tidak ada sosialisasi dan training Belum ada standar
tekanan mesin
Belum ada analisis pengetesan
hasil diagram Pareto kemudian dapat diketahui cacat over cutting menjadi jenis cacat yang paling dominan dengan 63%. Faktor penyebab terjadinya cacat tersebut berdasarkan diagram fishbone yaitu pada faktor manusia, mesin, dan metode. Adapun usulan yang diberikan dalam penelitian ini yaitu pengadaan pelatihan untuk karyawan, pengadaan tabung udara tambahan, hingga perumusan SOP yang mengatur proses pembuatan dan standar pada produksi part JK6000 secara terperinci.
. 5. Referensi
[1] H. Alfadilah, A. F. Hadining, And H. Hamdani, “Pengendalian Kualitas Produk Cacat Piece Pivot Pada Pt. Trijaya Teknik Karawang Menggunakan Seven Tool Dan Analisis Kaizen,” J. Serambi Eng., Vol. 7, No. 1, Pp. 2814–2822, 2022, Doi: 10.32672/Jse.V7i1.3667.
[2] A. Butanil, Winarni, And M. Yusuf, “Usulan Pengendalian Kualitas Produk Dengan Metode Seven Tools Dan Kaizen Sebagai Upaya Mengendalikan Tingkat Kerusakan Produk Di PT Pri Adhi Husada,” J. Rekavasi, Vol. 7, No. 2, Pp. 41–46, 2019.
[3] K. Damayant, M. Fajri, And N. Adriana, “Pengendalian Kualitas Di Mabel Pt. Jaya Abadi Dengan Menggunakan Metode Seven Tools,” Bull. Appl. Ind. Eng. Theory, Vol. 3, No. 1, Pp. 1–6, 2022.
[4] E. Haryanto And I. Novialis, “Analisis Pengendalian Kualitas Produk Bos Rotor Pada Proses Mesin Cnc Lathe Dengan Metode Seven Tools,” J. Tek., Vol. 8, No. 1, Pp. 69–77, 2019, Doi:
10.31000/Jt.V8i1.1595.
[5] P. Rahayu And M. Bernik, “Peningkatan Pengendalian Kualitas Produk Roti Dengan Metode Six Sigma Menggunakan New & Old 7 Tools,” J. Bisnis Kewirausahaan, Vol. 16, No. 2, Pp. 128–136, 2020, [Online]. Available: Http://Ojs.Pnb.Ac.Id/Index.Php/Jbk.
[6] J. Radianza And I. Mashabai, “Analisa Pengendalian Kualitas Produksi Dengan Menggunakan Metode Seven Tools Quality Di Pt. Borsya Cipta Communica,” Jitsa J. Ind. Teknol. Samawa, Vol.
1, No. 1, Pp. 17–21, 2020, [Online]. Available:
Https://Jurnal.Uts.Ac.Id/Index.Php/Jitsa/Article/View/583.
[7] A. Merjani And I. Kamil, “Penerapan Metode Seven Tools Dan Pdca (Plan Do Check Action) Untuk Mengurangi Cacat Pengelasan Pipa,” Profisiensi J. Progr. Stud. Tek. Ind., Vol. 9, No. 1, Pp. 124–
131, 2021, Doi: 10.33373/Profis.V9i1.3313.
[8] F. Ibrahim, H. Awandani, And F. H. Azhra, “Evaluasi Pengendalian Kualitas Kain Grey Pada Divisi Weaving Rapier Pt Xyz Dengan Metode Seven Tools,” J. Opsi, Vol. 13, No. 2, Pp. 106–112, 2020, Doi: 10.31315/Opsi.V13i2.3961.
[9] E. Yusnita And R. Puspita, “Analisa Pengendalian Kualitas Paving Block Dengan Metode New Seven Tools Di Cv . Arga Reyhan Bahari Sumatera Utara,” J. Jime, Vol. 4, No. 2, Pp. 138–147, 2020.
[10] D. Novita, D. Dewiyana, And H. Irawan, “Analisis Pengendalian Kualitas Crumb Rubber Dengan Menggunakan Metode Seven Tools Di Pt. Batanghari Tebing Pratama,” J. Ind. Samudra, Vol. 3, No.
1, Pp. 1–8, 2022, Doi: 10.55377/Jis.V3i1.5869.
[11] M. Dio Indranata, D. Andesta, And Hidayat, “Pengendalian Kualitas Produk Kerupuk Bawang Menggunakan Metode Seven Tools (Studi Kasus: UMKM Kerupuk Dinda),” J. Serambi Eng., Vol.
7, No. 2, Pp. 3120–3128, 2022.
[12] A. E. Saputra And N. A. Mahbubah, “Analisis Seven Tools Pada Pengendalian Kualitas Proses Vulkanisir Ban 1000 Ring 20 Di Cv Citra Buana Mandiri Surabaya,” String (Satuan Tulisan Ris.
Dan Inov. Teknol., Vol. 5, No. 3, P. 252=262, 2021, Doi: 10.30998/String.V5i3.8465.
[13] A. A. Abidin, W. Wahyudin, R. Fitriani, And F. Astuti, “Pengendalian Kualitas Produk Roti Dengan Metode Seven Tools Di Umkm Anni Bakery And Cake,” Performa Media Ilm. Tek. Ind., Vol. 21, No. 1, Pp. 52–63, 2022, Doi: 10.20961/Performa.21.1.53700.
[14] P. Wisnubroto, M. Yusuf, And Prayitno, “Pengendalian Kualitas Produk Cacat Menggunakan Pendekatan Gugus Kendali Mutu Dengan Seven Tools Pada Ud . Kalor Makmur,” Ind. Eng. J. Univ.
Sarjanawiyata Tamansiswa, Vol. 3, No. 1, Pp. 34–42, 2019.
[15] Ratnadi And E. Suprianto, “Pengendalian Kualitas Produksi Menggunakan Alat Bantu Statistik (Seven Tools) Dalam Upaya Menekan Tingkat Kerusakan Produk,” J. Indept, Vol. 6, No. 2, Pp. 10–
18, 2019.
[16] H. Hamdani, W. Wahyudin, And C. G. G. Putra, “Analisis Pengendalian Kualitas Produk 4l45w 21 . 5 My Menggunakan Seven Tools Dan Kaizen,” Go-Integratif J. Tek. Sist. Dan Ind., Vol. 02, No.
02, Pp. 112–123, 2021.
