## ANALISIS PENGUKURAN TOTAL EFEKTIVITAS MESIN FLAME CUTTING DAN PLASMA CUTTING PADA PERUSAHAAN INDUSTRI STRATEGIS

## Arif Junisman Mendrofa, Tri Mulyanto
Program Studi Teknik Mesin, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Gunadarma e-mail: arifjunismanm@gmail.com, tri_mulyanto@staff.gunadarma.ac.id

## ABSTRAK
Pengukuran  total  efektivitas mesin  flame  cutting  dan  plasma  cutting dilakukan  menggunakan metode dalam konsep TPM yaitu metode Overall Equipment Effectiveness (OEE). Metode yang juga  digunakan  adalah  Net  Equipment  Effectiveness  (NEE),  dan  Total  Effective  Equipment Performance (TEEP). Metode OEE tersebut didasarkan pada faktor availability, performance efficiency,  dan  rate  of  quality  product.  Sementara  itu,  nilai  NEE  didasarkan  pada  faktor  up time,  performance  efficiency,  dan  rate  of  quality  product.  TEEP  didasarkan  pada  faktor loading  portion  dan  nilai  OEE  itu  sendiri.  Berdasarkan  hasil  pembahasan,  persentase  OEE berturut-turut  sebesar  73,7%,  72,2%,  67,6%,  68,7%,  dan  73,1%.  Persentase  NEE  berturut- turut  sebesar  74,0%,  71,9%,  67,2%,  68,4%,  dan  72,9%.  Persentase  TEEP  berturut-turut sebesar 57,0%, 59,8%, 54,5%, 59,6%, dan 56,6%. Persentase equipment failures loss berturut- turut  sebesar  2,1%,  4,3%,  4,9%,  4,6%,  dan  2,6%.  Persentase  setup  and  adjustment  loss berturut-turut  sebesar  1,3%,  1,3%,  1,3%,  1,2%,  dan  1,2%.  Persentase  idling  and  minor stoppages  loss  berturut-turut  sebesar  0,8%,  0,8%,  0,9%,  0,9%,  dan  0,8%.  Persentase  reduce speed loss berturut-turut sebesar 13,3%, 12,7%, 12,4%, 13,1%, dan 12,7%. Persentase defect loss  berturut-turut  sebesar  9,0%,  8,9%,  13,1%,  11,8%,  dan  9,7%.  Sementara  itu,  persentase reduce  yield  loss  berturut-turut  sebesar  1,0%,  0,7%,  1,9%,  1,4%,  dan  0,9%.  Faktor-faktor penyebab  menurunnya  efektivitas  akibat  tingginya  reduce  speed  losses  antara  lain  faktor manusia,  metode,  mesin,  dan  material.  Sementara  itu,  faktor-faktor  penyebab  menurunnya efektivitas akibat tingginya defect losses, antara lain faktor manusia, metode, mesin, material, dan lingkungan. Usulan untuk meningkatkan efektivitas kerja mesin flame cutting dan plasma cutting  terbagi  dalam  beberapa  faktor  sesuai  penyebab  menurunnya  efektivitas  mesin  yang terjadi.
Kata kunci: Efektivitas, Mesin, TPM, OEE, NEE, TEEP.

## ABSTRACT
The  measurement  of  total  effectiveness  for  flame  cutting  and  plasma  cutting  machine  used method  in  the  concept  of  TPM  is  Overall  Equipment  Effectiveness  (OEE).  The  other  method also used is Net Equipment Effectiveness (NEE), and Total  Effective Equipment Performance (TEEP).  OEE  method  based  on  availability,  performance  efficiency,  and  rate  of  quality product. Meanwhile, the value of NEE based on up time,  performance efficiency, and rate of quality product. TEEP method based on the loading portion and the OEE value. Based on the results, the percentage of OEE is 73.7%, 72.2%, 67.6%, 68.7%, and 73.1%. The percentage of NEE is 74.0%, 71.9%, 67.2%, 68.4%, and 72.9%. The percentage of TEEP  is 57.0%, 59.8%, 54.5%,  59.6%,  and  56.6%.  The  percentage  of  equipment  failures  loss  is  2.1%,  4.3%,  4.9%, 4.6%,  and  2.6%.  The  percentage  of  setup  and  adjustment  loss  from  January  to  May  2016  is 1.3%, 1.3%, 1.3%, 1.2%, and 1.2%. The percentage of  idling and minor stoppages loss  from January to May 2016 is  0.8%, 0.8%, 0.9%, 0.9%, and 0.8%. The percentage of reduce speed loss from January to May 2016 is 13.3%, 12.7%, 12.4%, 13.1%, and 12.7%. The percentage of defect loss from January to May 2016 is 9.0%, 8.9%, 13.1%, 11.8%, and 9.7%. Meanwhile, the percentage  of  reduce  yield  loss  from  January  to  May  2016  is  1.0%,  0.7%,  1.9%,  1.4%,  and 0.9%. The factors that cause decrease of effectiveness due  to the high of  reduce speed losses among  others  the  human  factor,  method,  machine,  and  material.  Meanwhile  the  factors  that cause  decrease  of  effectiveness  due  to  the  high  defect  losses  among others  the  human  factor, method,  machine,  material  and  environment.  To  proposed  the  increase  effectiveness  of  work machine flame cutting and  plasma cutting divided into few factors appropriate with decrease of machine effectiveness that consist.
Keywords: Effectiveness, Machine, TPM, OEE, NEE, TEEP.

## PENDAHULUAN
Perawatan perlu dilakukan dengan baik untuk membantu kelancaran proses produksi sehingga  meminimalisasi  kerugian  yang  ada.  Gangguan  yang  terjadi  pada  mesin  dan peralatan dalam periode tertentu dapat terjadi karena perusahaan belum pernah melakukan pengukuran  efektivitas  mesin  dalam  sistem  perawatan  tersebut.  Efektivitas  mesin  dan peralatan  dapat  menunjukkan  produktivitas  mesin  dan  peralatan  tersebut  terhadap  produk yang telah diproduksi [1-6].
Salah  satu  konsep  yang  dapat  digunakan  untuk  mengetahui  dan  meningkatkan produktivitas  yaitu  konsep Total  Productive  Maintenance (TPM).  TPM  merupakan  suatu aktivitas  perawatan  menyeluruh  dari  semua  personil  yang  bertujuan  mencapai zero breakdown , zero  defect ,  dan zero  accident untuk  memaksimalkan  efisiensi  penggunaan mesin dan alat [7-12].
Perusahaan  industri  strategis  dalam  hal  ini  merupakan  perusahaan  yang  bergerak khususnya  dalam  bidang  produk  militer  dan  komersial  di  Indonesia  [13].  Salah  satu kegiatan  produksi  yang  berlangsung  didivisi  kendaraan  khusus  pada  perusahaan  industri strategis  tersebut  yaitu  proses  produksi  komponen  utama  dari  produk  kendaraan  taktis varian MBDA 4 x 4  yang terbuat  dari plat ST 37. Mesin  yang digunakan untuk  produksi badan kendaraan tersebut diantaranya mesin las, mesin tekuk, mesin roll plat, mesin flame cutting dan plasma  cutting ,  dari  sekian  mesin  tersebut  yang  pernah  mengalami  gangguan pada  bagian  produksi  1  divisi  kendaraan  khusus  adalah  mesin flame  cutting dan plasma cutting .  Mesin flame  cutting dan plasma  cutting digunakan  untuk  kegiatan  pemotongan plat besi hitam dengan tebal yang berbeda-beda.
Pengukuran total efektivitas kerja mesin flame cutting dan plasma cutting dilakukan menggunakan  metode  dalam  konsep  TPM  yaitu  metode Overall  Equipment  Effectiveness (OEE)  [8,14-18].  Metode  yang  juga  digunakan  dalam  pengukuran  total  efektivitas  kerja mesin  flame  cutting  dan  plasma  cutting  adalah Net  Equipment  Effectiveness (NEE)  [15], dan Total  Effective  Equipment  Productivity (TEEP)  [9].  Metode  OEE,  NEE,  dan  TEEP dipilih  karena  belum  dilakukannya  pengukuran  efektivitas  kerja  mesin  pada  mesin flame cutting dan plasma  cutting ,  serta  data  yang  diperoleh  juga  terbatas  apabila  menggunakan metode lain.
Proses setelah diketahui rendahnya nilai OEE, NEE, dan TEEP adalah dilakukannya perhitungan six  big  losses untuk  menentukan  kerugian  terbesar  yang  mengakibatkan rendahnya  total  efektivitas  kerja  mesin flame  cutting dan plasma  cutting .  Proses  terakhir yaitu  ditentukannya  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  penyebab  menurunnya  total efektivitas  kerja  mesin flame  cutting dan plasma  cutting ,  sehingga  dapat  diberikan masukan  atau  saran  yang  tepat  untuk  meningkatkan  efektivitas  kerja  mesin  tersebut  dan mengurangi kerugian yang terjadi.
Perumusan  masalah  terkait  penelitian  yang  dilakukan  yaitu  bagaimana  mengukur total efektivitas kerja mesin flame cutting dan plasma cutting , bagaimana mengukur six big losses dari  mesin flame  cutting dan plasma  cutting ,  serta  mengidentifikasi  faktor-faktor yang  mempengaruhi  penyebab  menurunnya  efektivitas  mesin flame  cutting dan plasma cutting .
Tujuan  penelitian  yang  dilakukan  pada  perusahaan  industri  strategis  tersebut  yaitu mengukur  total  efektivitas  kerja  mesin flame  cutting dan plasma  cutting yang  dilakukan dibagian produksi 1 divisi kendaraan khusus pada perusahaan industri strategis, mengukur six big losses dari mesin flame cutting dan plasma cutting , mengidentifikasi faktor-faktor yang  mempengaruhi  penyebab  menurunnya  efektivitas  mesin flame  cutting dan plasma cutting . Tujuan terakhir dari penelitian ini adalah memberikan usulan untuk meningkatkan efektivitas kerja mesin flame cutting dan plasma cutting .

## METODE PENELITIAN
Tahapan  penelitian  merupakan  tahapan-tahapan  yang  jelas  dan  disusun  secara sistematis  dalam  proses  penelitian.  Tahapan  tersebut  digambarkan  pada  kerangka penelitian yang ditampilkan pada Gambar berikut.
Identifikasi Masalah Identifikasi Masalah Perumusan Masalah · Bagaimana Mengukur Total Efektivitas Kerja Mesin Flame Cutting dan Plasma Cutting. · Bagaimana  Mengukur Six  Big  Losses dari Mesin Flame Cutting dan Plasma Cutting. · Bagaimana  Mengidentifikasi  Faktor- faktor Penyebab Menurunnya Efektivitas  Mesin Flame  Cutting dan Plasma Cutting. Perumusan Masalah · Bagaimana Mengukur
Total Efektivitas Kerja Mesin Flame Cutting dan Plasma Cutting.
· Bagaimana  Mengukur Six  Big  Losses dari Mesin Flame Cutting dan Plasma
Cutting. · Bagaimana  Mengidentifikasi  Faktor- faktor Penyebab Menurunnya Efektivitas  Mesin Flame  Cutting dan
Plasma Cutting. Tujuan Penelitian · Mengukur  Total  Efektivitas  Kerja Mesin Flame  Cutting dan Plasma Cutting. · Mengukur Six  Big  Losses dari  Mesin Flame Cutting dan Plasma Cutting.
· Mengidentifikasi Faktor-faktor
Penyebab Menurunnya Efektivitas Mesin Flame  Cutting dan Plasma Cutting. · Memberikan Usulan untuk Meningkatkan Efektivitas Kerja Mesin
Flame Cutting dan Plasma Cutting . Tujuan Penelitian · Mengukur  Total  Efektivitas  Kerja Mesin Flame  Cutting dan Plasma Cutting. · Mengukur Six  Big  Losses dari  Mesin Flame Cutting dan Plasma Cutting. · Mengidentifikasi Faktor-faktor
Penyebab Menurunnya Efektivitas Mesin Flame  Cutting dan Plasma Cutting. · Memberikan Usulan untuk Meningkatkan Efektivitas Kerja Mesin
Flame Cutting dan Plasma Cutting . Pengumpulan Data Pengumpulan Data Data Primer · Proses  Produksi  Komponen- komponen Grill Lampu Depan Data Primer · Proses  Produksi  Komponen- komponen Grill Lampu Depan Data Sekunder (Selama 5 Bulan) · Data Hasil Produksi Komponen- komponen Grill Lampu Depan · Data  Jam  Kerja  Produksi  Komponen- komponen Grill Lampu Depan · Data Breakdown Mesin Flame  Cutting dan Plasma Cutting · Data Downtime dan Planned  Downtime Mesin Flame Cutting dan Plasma Cutting · Data Delay Mesin Flame  Cutting dan Plasma Cutting · Data Loading Time Mesin Flame Cutting dan Plasma Cutting Data Sekunder (Selama 5 Bulan) · Data Hasil Produksi Komponen- komponen Grill Lampu Depan · Data  Jam  Kerja  Produksi  Komponen- komponen Grill Lampu Depan
· Data Breakdown Mesin Flame  Cutting dan Plasma Cutting
· Data Downtime dan Planned  Downtime Mesin Flame Cutting dan Plasma Cutting
· Data Delay Mesin Flame  Cutting dan
Plasma Cutting
· Data Loading Time Mesin Flame Cutting dan Plasma Cutting A
Gambar 1. Kerangka Penelitian
A Total Efektivitas Menggunakan Metode OEE · Perhitungan Availability Ratio · Perhitungan Performance Efficiency · Perhitungan Rate of Quality Product · Perhitungan OEE Total Efektivitas Menggunakan Metode NEE · Perhitungan NEE Total Efektivitas Menggunakan Metode TEEP · Perhitungan TEEP Analisa Pemecahan Masalah: · Analisa OEE · Analisa NEE
· Analisa TEEP
· Anaisa Six Big Losses
· Analisa Diagram Pareto
· Analisa Diagram Sebab Akibat :
a. Faktor Manusia
b. Faktor Metode
c. Faktor Mesin d. Faktor Material e. Faktor Lingkungan Analisa Pemecahan Masalah: · Analisa OEE · Analisa NEE · Analisa TEEP · Anaisa Six Big Losses · Analisa Diagram Pareto · Analisa Diagram Sebab Akibat : a. Faktor Manusia b. Faktor Metode c. Faktor Mesin d. Faktor Material
e. Faktor Lingkungan
Usulan Perbaikan
Usulan Perbaikan 100%   me Loading Ti Time Operation ty Ratio Availabili 100% Pr    Time Operation e Time Ideal Cycl ount ocessed Am cy e Efficien Performanc 100% Pr Pr Pr    ount ocessed Am unt Defect Amo ount ocessed Am oduct ality Rate of Qu % 100 ) × × ( = OEE  Quality e Performanc ty Availabili % 100 ) × × ( = NEE  Quality Efficiency e Performanc Up Time % 100 ) OEE × ( = TEEP  rtion Loading Po Perhitungan Six Big Losses · Perhitungan Equipment Failures Loss
· Perhitungan Setup and Adjustment Loss
· Perhitungan Idling and Minor Stoppages Loss
· Perhitungan Reduce Speed Loss
· Perhitungan Defect Loss · Perhitungan Reduce Yield Loss 100%   me Loading Ti Time Breakdown Loss Failures Equipment 100%   me Loading Ti ment Time and Adjust Setup ment Loss and Adjust Setup Pengolahan Data Pengolahan Data 100%   me Loading Ti Time ive Nonproduct Loss Stoppages and Minor Idling 100% Produksi) Total Ideal Siklus (Waktu - Re    me Loading Ti Time Operation Loss duce Speed 100% Cacat Produk Ideal Siklus Waktu    me Loading Ti s Defect Los 100% Produksi Awal pada Cacat Produk Ideal Siklus Waktu Re    me Loading Ti Loss duce Yield Kesimpulan dan Saran Kesimpulan dan Saran
Lanjutan Gambar 1. Kerangka Penelitian

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian dilakukan pada mesin utama yang digunakan untuk pemotongan plat besi hitam  yaitu  mesin flame  cutting dan plasma  cutting .  Mesin flame  cutting dan plasma cutting dipilih  karena  mempertimbangkan  pentingnya  mesin  tersebut  selama  proses produksi  berlangsung  dan  terkhusus  pada  lini  fabrikasi.  Apabila  terjadi  kerusakan  pada mesin flame  cutting dan plasma  cutting maka  tidak  dapat  dilakukannya  pemotongan  plat besi hitam, akibatnya tidak dapat dilanjutkan pada proses selanjutnya dan proses produksi menjadi terhenti.

## Perhitungan Nilai OEE
OEE sebagai  salah satu  alat pengukuran efektivitas kerja mesin pada TPM berguna untuk menghilangkan berbagai kerugian yang terjadi dengan dikelompokkan menjadi tiga parameter,  antara  lain availability  ratio , performance  efficiency ,  serta rate  of  quality product .
Availability ratio merupakan  salah  satu  parameter  untuk  menentukan  nilai  OEE berdasarkan ketersediaan mesin. Perhitungan availability ratio dilakukan untuk mengukur efektivitas mesin flame cutting dan plasma cutting dari ketersediaan mesin tersebut dalam memproduksi  komponen-komponen grill lampu  depan. Availability  ratio juga menunjukkan  rasio  dari operation  time terhadap  waktu  operasi  yang  tersedia  ( loading time ). Berikut hasil perhitungan availability ratio .
Tabel 1. Hasil Perhitungan Availability Ratio Bulan Loading Time (Menit) Downtime (Menit) Operation Time (Menit) Availability Ratio (%) Januari 2016 29835 1173 28662 96,1 Februari 2016 29940 1844,4 28095,6 93,8 Maret 2016 31275 2164,8 29110,2 83,1 April 2016 32280 2080,2 30199,8 93,6 Mei 2016 30015 1345,2 28669,8 95,5
Perhitungan  untuk  menentukan availability  ratio pada  bulan  Januari  2016  sebagai berikut:
Availability Ratio = Operation Time Loading Time × 100%
(1) = 28662 Menit 29835 Menit × 100%
= 96,1%
Perhitungan performance efficiency berguna  untuk  mengukur  rasio  yang menggambarkan kemampuan mesin flame cutting dan plasma cutting dalam memproduksi komponen-komponen grill lampu  depan.  Nilai performance efficiency dapat  dihitung apabila  telah  diketahui  hasil  perhitungan  persentase  jam  kerja,  waktu  siklus  ideal,  serta diketahui jumlah produk OK. Berikut hasil perhitungan persentase performance efficiency terlihat pada Tabel 9.
Tabel 2. Hasil Perhitungan Performance Efficiency Bulan Processed Amount (Unit) Waktu Siklus Ideal (Menit/Unit) Operation Time (Menit) Performance Efficiency (%) Januari 2016 789 31,28 28662 86,1 Februari 2016 740 32,82 28095,6 86,4 Maret 2016 732 34,47 29110 86,7 April 2016 731 35,54 30199,8 86,0 Mei 2016 786 31,61 28669,8 86,7
Analisis Pengukuran Total Efektivitas Mesin Flame Cutting dan Plasma Cutting pada Perusahaan Industri Strategis Arif Junisman Mendrofa, Tri Mulyanto
Perhitungan untuk menentukan nilai performance efficiency pada bulan Januari 2016 sebagai berikut:
Performance Eff. = ( Processed Amount×Waktu Siklus Ideal Operation Time ) × 100% (2) = ( 780 Unit×31,28 Menit/Unit 28662 Menit ) × 100%
= 86,1%
Rate  of  quality  product merupakan  rasio  untuk  menggambarkan  kemampuan  mesin flame  cutting dan plasma  cutting dalam  menghasilkan  jumlah  unit  komponen-komponen grill lampu  depan  yang  bagus  sesuai  dengan  spesifikasi  yang  diharapkan.  Berikut  hasil perhitungan rate of quality product terlihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Perhitungan Rate of Quality Product Bulan Processed Amount (Unit) Defect Amount (Unit) Rate of Quality Product (%) Januari 2016 789 86 89,1 Februari 2016 740 81 89,1 Maret 2016 732 119 83,7 April 2016 731 107 85,4 Mei 2016 786 92 88,3
Perhitungan rate of quality product pada bulan Januari 2016 sebagai berikut:
Rate of Quality Product = ( Processed Amount−Defect Amount Processed Amount ) (3) = ( 789 Unit−86 Unit 789 Unit ) × 100%
= 89,1%
Nilai  OEE  diperoleh  dari  perkalian  ketiga  faktor  seperti availability  ratio , performance efficiency , serta rate of quality product . Berikut hasil perhitungan OEE.
Tabel 4. Hasil Perhitungan Overall Equipment Effectiveness Bulan Availability Ratio (%) Performance Efficiency (%) Rate of Quality Product (%) OEE (%) Januari 2016 96,1 86,1 89,1 73.7 Februari 2016 93,8 86,4 89,1 72,2 Maret 2016 93,1 86,7 83,7 67,6 April 2016 93,6 86,0 85,4 68,7 Mei 2016 95,5 86,7 88,3 73,1
Perhitungan nilai OEE pada bulan Januari 2016 sebagai berikut:
OEE = (Availability × Performance Efficiency × Quality) × 100% (4)
= (0,961 × 0,861) × 100% = 73,7%
Perhitungan  selanjutnya  menggunakan  metode  NEE.  NEE  merupakan  salah  satu metode yang dapat digunakan dalam mengukur efektivitas bersih mesin atau peralatan saat benar-benar  beroperasi.  Perhitungan  NEE  membutuhkan  data up  time , performance efficiency , dan rate of quality product , sehingga terlebih dahulu melakukan perhitungan up time . Up  time merupakan  rasio  yang  diperoleh  dari net  operation  time ,  dengan  cara mengurangi operation  time dengan downtime lalu  dibagi  dengan operation  time .  Berikut data perhitungan up time.
Tabel 5. Hasil Perhitungan Up Time Bulan Operation Time (Menit) Downtime (Menit) Up Time (%) Januari 2016 28662 1173 95,9 Februari 2016 28095,6 1844,4 93,4 Maret 2016 29110 2165 92,6 April 2016 30199,8 2080,2 93,1 Mei 2016 28669,8 1345,2 95,3
Perhitungan up time pada bulan Januari 2016 sebagai berikut:
Up Time = Operation Time−Downtime Operation Time × 100% (5) = 28662 Menit−1173 Menit 28662 Menit × 100%
= 95,9%

## Perhitungan Nilai NEE
NEE dapat diketahui dengan mengalikan up time , performance efficiency , serta rate of  quality  product .  Berikut  hasil  perhitungan  NEE  pada  mesin flame  cutting dan plasma cutting .
Tabel 6. Hasil Perhitungan Net Equipment Effectiveness Bulan Up Time (%) Performance Efficiency (%) Rate of Quality Product (%) NEE (%) Januari 2016 95,9 86,1 89,1 74,0 Februari 2016 93,4 86,4 89,1 71,9 Maret 2016 92,6 86,7 83,7 67,2 April 2016 93,1 86,0 85,4 68,4 Mei 2016 95,3 86,7 88,3 72,9
Perhitungan NEE pada bulan Januari 2016 sebagai berikut:
NEE = (Up Time × Performance Efficiency × Rate of Quality Product) × 100% (6)
= (0,959 × 0,861 × 0,891) × 100%
= 74,0%
Perhitungan Nilai TEEP
Perhitungan  selanjutnya  menggunakan  metode  TEEP.  TEEP  digunakan  untuk mengukur  produktivitas  mesin  selama  kegiatan  produksi  berlangsung.  TEEP  mengukur OEE  dengan  membandingkannya  terhadap  waktu  dalam  kalender.  Perhitungan  TEEP mempertimbangkan nilai dari loading portion serta OEE.
Loading  portion merupakan  porsi  yang  menunjukkan  persentase  dari  total  waktu kalender  dan  pada  kenyataannya  dijadwalkan  untuk  berjalannya  operasi.  Berikut  hasil perhitungan loading portion .
Tabel 7. Hasil Perhitungan Loading Portion Bulan Hari Kerja (Hari) Jumlah Hari (Hari) Schedule Time (Menit) Calendar Time (Menit) Loading Portion (%) Januari 2016 24 31 34560 44640 77,4 Februari 2016 24 29 34560 41760 82,8 Maret 2016 25 31 36000 44640 80,6 April 2016 26 30 37440 43200 86,7 Mei 2016 24 31 34560 44640 77,4
Schedule time diperoleh dengan mengalikan hari kerja dengan jumlah menit selama 24 jam kerja yaitu 1440 menit, sementara itu calendar time diperoleh dengan mengalikan jumlah hari pada setiap bulan dengan jumlah menit selama 24 jam kerja yaitu 1440 menit. Perhitungan loading portion pada bulan Januari 2016 sebagai berikut:
Loading Portion = Schedule Time Calendar Time × 100% (7)
= 34560 Menit 44640 Menit × 100%
= 77,4%
Persentase dari TEEP dapat diketahui setelah mengalikan nilai dari loading portion dengan  nilai  OEE  mesin flame  cutting dan plasma  cutting .  Berikut  hasil  perhitungan TEEP pada mesin flame cutting dan plasma cutting .
Tabel 8. Hasil Perhitungan Total Effective Equipment Productivity Bulan Loading Portion (%) OEE (%) TEEP (%) Januari 2016 77,4 73.7 57,0 Februari 2016 82,8 72,2 59,8 Maret 2016 80,6 67,6 54,5 April 2016 86,7 68,7 59,6 Mei 2016 77,4 73,1 56,6 Perhitungan TEEP pada bulan Januari 2016 sebagai berikut: TEEP = (Loading Portion × OEE) × 100% (8) = (0,774 × 0,737) × 100%
= 57,0%

## Perhitungan Six Big Losses
Perhitungan yang juga dilakukan yaitu menentukan six big losses untuk mengetahui faktor yang memberikan kontribusi terbesar sehingga efektivitas penggunaan mesin flame cutting dan plasma cutting belum mencapai nilai world class OEE. Equipment failures merupakan kerugian akibat kerusakan mesin flame cutting dan plasma cutting secara tiba- tiba dan tidak diinginkan terjadi, karena menyebabkan mesin tidak dapat beroperasi untuk menghasilkan output .  Berikut  hasil  perhitungan equipment  failures pada  mesin flame cutting dan plasma cutting .
Tabel 9. Hasil Perhitungan Equipment Failures Loss Bulan Breakdown Time (Menit) Loading Time (Menit) Equipment Failures Loss (%) Januari 2016 625,2 29835 2,1 Februari 2016 1293,6 29940 4,3 Maret 2016 1544,4 31275 4,9 April 2016 1471,8 32280 4,6 Mei 2016 785,4 30015 2,6 Total 5720,4
Perhitungan equipment failures loss pada bulan Januari 2016 sebagai berikut:
Equipment Failures Loss = Breakdown Time Loading Time × 100% (9) = 625,2 Menit 29835 Menit × 100%
= 2,1%
Setup  and  adjustment merupakan  kerugian  akibat  kegiatan  pemasangan  dan penyetelan sparepart dari  mesin flame  cutting dan plasma  cutting ,  termasuk  waktu penyesuaian  mesin  ( adjustment )  serta  waktu  selama  proses  penggantian  plat  besi  hitam yang  akan  dipotong  berikutnya.  Berikut  hasil  perhitungan  persentase  kerugian  dari setup and adjustment pada mesin flame cutting dan plasma cutting .
Tabel 10. Hasil Perhitungan Setup and Adjustment Loss Bulan Set-up and Adjustment Time (Menit) Loading Time (Menit) Set-up and Adjustment Loss (%) Januari 2016 387,6 29835 1,3 Februari 2016 375,6 29940 1,3 Maret 2016 410,4 31275 1,3 April 2016 396 32280 1,2 Mei 2016 372,6 30015 1,2 Total 1942,2
Perhitungan setup and adjustment loss pada bulan Januari 2016 sebagai berikut:
Set − up and Adjustment Loss = Set−up and Adjustment Time Loading Time × 100% (10) = 387,6 Menit 29835 Menit × 100%
= 1,3%
Idling  and  minor  stoppages disebabkan  oleh  kejadian-kejadian  seperti pemberhentian  mesin  sejenak,  pembersihan,  dan  kemacetan  mesin.  Berdasarkan  data kegiatan-kegiatan  dalam  waktu downtime ,  maka  yang  termasuk  dari  waktu  yang  tidak produktif  ( nonproductive  time ) dalam parameter idling  and  minor  stoppages adalah kegiatan  pembersihan  mesin.  Berikut  hasil  perhitungan idling  and  minor  stoppages pada mesin flame cutting dan plasma cutting .
Tabel 11. Hasil Perhitungan Idling and Minor Stoppages Bulan Nonproductive Time (Menit) Loading Time (Menit) Idling and Minor Stoppages Loss (%) Januari 2016 229,2 29835 0,8 Februari 2016 240 29940 0,8 Maret 2016 272,4 31275 0,9 April 2016 276 32280 0,9 Mei 2016 247,8 30015 0,8 Total 1265,4
Perhitungan idling  and  minor  stoppages loss pada  bulan  Januari  2016  sebagai berikut:
Idling and Minor Stoppages Loss = Nonproductive Time Loading Time × 100%
(11) = 229,2 Menit 29835 Menit × 100%
= 0,8%
Reduce speed losses disebabkan oleh mesin tidak bekerja secara optimal, dalam hal ini  terjadi  penurunan  kecepatan  mesin.  Berikut  hasil  perhitungan reduce  speed  loss pada mesin flame cutting dan plasma cutting .
Tabel 12. Hasil Perhitungan Reduce Speed Loss
Bulan Operation Time (Menit) Waktu Siklus Ideal (Menit/Unit) Total Produksi (Unit) Loading Time (Menit) Reduce Speed Loss (%) Januari 2016 28662 31,28 789 29835 13,3 Februari 2016 28096 32,82 740 29940 12,7 Maret 2016 29110 34,47 732 31275 12,4 April 2016 30200 35,54 731 32280 13,1 Mei 2016 28670 31,61 786 30015 12,7 Perhitungan reduce speed loss pada bulan Januari 2016 sebagai berikut:
Reduce Speed Loss = Operation Time−(Waktu Siklus Ideal ×Total Produksi) Loading Time × 100% (12) = 28662 Menit−(31,28 Menit/Unit×789 Unit) 29835 Menit × 100% = 13,3%
Hasil  perhitungan  persentase reduce  speed loss selanjutnya  digunakan  untuk mengetahui reduce speed loss time pada setiap bulan berdasarkan perbandingan persentase reduce speed loss dengan loading time . Berikut hasil perhitungan reduce speed loss time pada mesin flame cutting dan plasma cutting .
Tabel 13. Hasil Perhitungan Reduce Speed Loss Time Bulan Loading Time (Menit) Reduce Speed Loss (%) Reduce Speed Loss Time (Menit) Januari 2016 29835 13,3 3968,1 Februari 2016 29940 12,7 3802,4 Maret 2016 31275 12,4 3878,1 April 2016 32280 13,1 4228,7 Mei 2016 30015 12,7 3811,9 Total 19689,1 Perhitungan reduce speed loss time pada bulan Januari 2016 sebagai berikut:
Reduce Speed Loss Time = Loading Time × ( Reduce Speed Loss 100 ) (13)
= 29835 Menit × ( 13,3 100 )

## = 3968,1 Menit
Defect  losses merupakan  kerugian  disebabkan  komponen-komponen grill lampu depan  memiliki  kekurangan  (cacat)  setelah  dipotong  menggunakan  mesin flame  cutting dan plasma cutting . Berikut hasil perhitungan defect loss .
Tabel 14. Hasil Perhitungan Defect Loss Bulan Waktu Siklus Ideal (Menit/Unit) Produk Cacat (Unit) Loading Time (Menit) Defect Loss (%) Defect Loss Time (Menit) Januari 2016 31,28 86 29835 9,0 2685,2 Februari 2016 32,82 81 29940 8,9 2664,7 Maret 2016 34,47 119 31275 13,1 4097 April 2016 35,54 107 32280 11,8 3809 Mei 2016 31,61 92 30015 9,7 2911,5 Total 16167,3
Perhitungan defect loss pada bulan Januari 2016 sebagai berikut:
Defect Loss = Waktu Siklus Ideal×Produk Cacat Loading Time × 100% (14)
= 31,28 Menit/Unit×86 Unit
29835 Menit
× 100%
= 9,0%
Perhitungan defect loss time pada bulan Januari 2016 sebagai berikut:
Defect Loss Time = Loading Time × ( Defect Loss 100 ) (15)
= 29835 Menit × ( 9,0 100 )
= 29835 Menit × 0,09

## = 2685,2 Menit
Reduce  yield  losses merupakan  kerugian  yang  terjadi  pada  awal  waktu  produksi hingga mencapai kondisi yang stabil. Akibat dari kerugian ini yaitu komponen-komponen grill lampu  depan  yang  dipotong  tidak  sesuai  standar,  disebabkan  perbedaan  kualitas produk  pada  waktu  mesin flame  cutting dan plasma  cutting pertama  kali  dinyalakan dengan  waktu  mesin  tersebut  telah  stabil  beroperasi.  Berikut  hasil  perhitungan reduce yield loss .
Tabel 15. Hasil Perhitungan Reduce Yield Loss Bulan Waktu Siklus Ideal (Menit/Unit) Produk Cacat pada Awal Produksi (Unit) Loading Time (Menit) Reduce Yield Loss (%) Reduce Yield Loss Time Menit) Januari 2016 31,28 10 29835 1,0 298,4 Februari 2016 32,82 6 29940 0,7 209,6 Maret 2016 34,47 17 31275 1,9 594,2 April 2016 35,54 13 32280 1,4 451,9 Mei 2016 31,61 9 30015 0,9 270,1 Total 1824,4
Perhitungan reduce yield loss pada bulan Januari 2016 sebagai berikut:
Reduce Yield Loss = Waktu Siklus Ideal×Produk Cacat pada Awal Produksi Loading Time × 100% (16) = 31,28 Menit/Unit×10 Unit 29835 Menit × 100%
= 0,01 × 100%
= 1,0%
Persentase reduce  yield  loss selanjutnya  digunakan  untuk  perhitungan reduce  yield loss time . Perhitungan reduce yield loss time pada bulan Januari 2016 sebagai berikut:
Reduce Yield Loss Time = Loading Time × ( Reduce Yield Loss 100 ) (17)
= 29835 Menit × ( 1,0 100 )
= 29835 Menit × 0,01 = 298,4 Menit
Analisis Perbandingan Nilai OEE, NEE, dan TEEP
Nilai OEE, NEE, dan TEEP yang telah diperoleh menunjukkan total efektivitas dari mesin flame  cutting dan plasma  cutting dengan  berbagai  parameter  yang  ada. Perbandingan nilai total efektivitas mesin flame cutting dan plasma cutting menggunakan OEE,  NEE,  dan  TEEP  ditampilkan  melalui  grafik  perbandingan  tren  nilai  pada  gambar berikut ini.
Analisis Pengukuran Total Efektivitas Mesin Flame Cutting dan Plasma Cutting pada Perusahaan Industri Strategis Arif Junisman Mendrofa, Tri Mulyanto

## Gambar 2. Grafik Perbandingan Tren Nilai OEE, NEE, dan TEEP
Berdasarkan  hasil  perhitungan  total  efektivitas  mesin flame  cutting dan plasma cutting menggunakan OEE, NEE, serta TEEP, maka diketahui jika nilai OEE dan NEE dari mesin flame  cutting dan plasma  cutting rata-rata  berada  di  atas  60% serta  tidak menunjukkan  perbedaan  yang  signifikan.  Sementara  itu,  nilai  TEEP  cukup  signifikan perbedaannya dari nilai OEE serta NEE dan berada di bawah 60% mulai dari bulan Januari 2016 hingga Mei 2016.
Hasil  pengukuran  total  efektivitas  mesin flame  cutting dan plasma  cutting menggunakan  3  metode,  baik  OEE,  NEE  dan  TEEP  masih  rendah  dan  belum  ideal. Perusahaan  perlu  mengidentifikasi  kerugian-kerugian  yang  telah  terjadi  selama  ini,  lalu menentukan  penyebab  dari  kerugian  tersebut,  sehingga  dapat  dilakukan  perbaikan  oleh perusahaan untuk mencapai tingkat perusahaan kelas dunia.

## KESIMPULAN
Kesimpulan  merupakan  jawaban  dari  tujuan  penulisan.  Berikut  kesimpulan  dari penelitian  yang  telah  dilakukan  pada  perusahaan  industri  strategis.  Total  efektivitas  kerja mesin flame cutting dan plasma cutting diukur dengan menggunakan 3 metode, antara lain OEE,  NEE,  dan  TEEP.  Namun  masih  berada  di  bawah world  class OEE  sebesar  85% berdasarkan  Japan  Institute  for  Plant  Maintenance  (JIPM).  Persentase  NEE  dan  TEEP berturut-turut  dari  bulan  Januari  hingga  Mei  2016  juga  masih  termasuk  rendah. Six  big losses dari  mesin flame  cutting dan plasma  cutting terdiri  dari equipment  failures , setup and adjustment , idling and minor stoppages , reduce speed losses , defect losses , dan reduce yield  losses .  Faktor-faktor  penyebab  menurunnya  efektivitas  mesin flame  cutting dan plasma  cutting akibat  dari  tingginya reduce  speed  losses antara  lain  faktor  manusia, metode,  mesin,  dan  material.  Sementara  itu,  faktor-faktor  penyebab  menurunnya efektivitas  mesin flame  cutting dan plasma  cutting akibat  dari  tingginya defect  losses , antara  lain  faktor  manusia,  metode,  mesin,  material,  dan  lingkungan.  Usulan  untuk meningkatkan  efektivitas  kerja  mesin flame  cutting dan plasma  cutting terbagi  dalam beberapa  faktor  sesuai  penyebab  menurunnya  efektivitas  mesin  yang  terjadi,  diantaranya adalah  menerapkan  program  pelatihan  serta  evaluasi  rutin,  adanya  pembaharuan perhitungan  waktu  siklus  ideal  dengan  membandingkannya  pada  waktu  siklus  aktual, menerapkan autonomous maintenance , pembersihan plat dari berbagai kotoran atau debu, serta menerapkan budaya kerja 5S.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A.  Ahyari,  2002.  Manajemen  Produksi:  Pengendalian  Produksi.  Edisi  Ke  Empat, BPFE, Yogyakarta.
[2] S. Assauri,  2004. Manajemen dan Operasi. Lembaga Penerbitan FEUI, Jakarta.
[3] A.  Corder,  1992.  Teknik  Manajemen  Pemeliharaan.  diterjemahkan,  K.  Hadi, Erlangga, Jakarta.
[4] A. Daryus, 2007. Diktat Manajemen Pemeliharaan Mesin. Universitas Darma Persada, Jakarta.
[5] F.  Kurniawan,  2013.  Teknik  dan  Aplikasi  Manajemen  Perawatan  Industri.  Edisi Pertama, Graha Ilmu, Yogyakarta.
[6] F.D., Setiawan, 2008. Perawatan Mekanikal Mesin Produksi. Maximus, Yogyakarta.
[7] Suharto, 1991. Manajemen Perawatan Mesin. Rineka Cipta, Anggota Ikapi, Jakarta.
[8] S.  Nakajima,  1988.  Introduction  To  TPM  (Total  Productive  Maintenance).  First Edition, Productivity Inc., Cambridge.
[9] M.  Hasriyono,  2009.  Evaluasi  Efektivitas  Mesin  dengan  Penerapan  Total  Productive Maintenance (TPM) di PT. Hadi Baru. Skripsi Teknik Industri, Universitas Sumatera Utara, Medan (Diunduh pada tanggal 17 Mei 2017).
[10] Malik,  N.  Ainul,  dan  M.  Hamsal.  2013.  Pengukuran  Kinerja  Operasional  Melalui Implementasi  Total  Productive  Maintenance di  PT . XYZ . Jurnal  Bisnis  dan Kewirausahaan ,  vol.  1,  no.2,  Fakultas  Ekonomi,  Universitas  Indonesia,  Jakarta (Diunduh pada tanggal 26 April 2017).
[11] A.  Hanifa,  2013.  Analisis  Penerapan  Kebijakan  Total  Productive  Maintenance  Pada Proses  Produksi  Transformer.  Teknik  Industri,  Universitas  Diponegoro,  Semarang (Diunduh pada tanggal 14 Juni 2017).
[12] S.  Wignjosoebroto,  2003.  Pengantar  Teknik  &  Manajemen  Industri.  Edisi  Pertama, Guna Widya, Surabaya.
[13] S.  Wibowo,  2007.  Pedoman  Mengelola  Perusahaan  Kecil.  Edisi  Revisi,  Penebar Swadaya, Yogyakarta.
[14] Alvira,  Dianra,  Y.  Helianty  dan  H.  Prassetiyo.  2015.  Usulan  Peningkatan  Overall Equipment Effectiveness (OEE) pada Mesin Tapping Manual dengan Meminimumkan Six Big Losses. Jurnal Online Institut Teknologi Nasional , vol.3, no.3, (Diunduh pada tanggal 20 Mei 2017).
[15] Ibrahim,  W.  Sugar.  2012.  Analisa  Nilai  Overall  Equipment  Efectivness  (OEE),  Net Equipment  Efectivness  (NEE)  dan  Total  Effective  Equipment  Productivity  (TEEP) pada  Mesin  Inject  Plastik  E.221  dan  Mesin  Lipat  Kertas  E.237  di  Line  AFPL02. Skripsi Teknik Industri, Universitas Mercu Buana, Jakarta (Diunduh pada tanggal 15 April 2017).
[16] S.  Oktaria,  2011.  Perhitungan  dan  Analisa  Nilai  Overall  Equipment  Effectiveness (OEE)  pada  Proses  Awal  Pengolahan  Kelapa  Sawit  (Studi  Kasus:  PT. X ).  Skripsi Teknik Industri, Universitas Indonesia, Depok (Diunduh pada tanggal 20 Juni 2017).
[17] D.H.  Stamatis,  2011.  The  OEE  Primer,  Understanding  Overall  Equipment Effectiveness, Reliability, and Maintainability. CRC Press, Florida.
[18] R.  C.  Hansen,  2001.  Overall  Equipment  Effectiveness:  Powerful  Production/ Maintenance Tool for Incrased Profits, First Edition. Industrial Press Inc., New York.