## ANALISIS PERHITUNGAN OVERALL EQUIPMENT EFFECTIVENESS (OEE) PADA MESIN PACKING

## UNTUK MENINGKATKAN NILAI AVAILABILITY MESIN
Ida Nursanti 1 dan Yoko Susanto 2
Abstract: PT.  XYZ  is  a  food  and  beverage  company  in  Indonesia  which produces many kinds of products with several different packing size since 1979. PT.  XYZ  always  strives  to  improve  production  efficiency,  especially  in minimizing waste and loss that occur in every process of production. This study was  conducted  to  calculate  the  Overall  Equipment  Effectiveness  (OEE)  of packaging machines at line 2 of PT. XYZ and identify the cause of the loss and waste  that  exist  during  production  process.  Overall  Equipment  Effectiveness (OEE)  is  a  method  to  evaluate  how  effectively  a  manufacturing  operation  is utilized.  The  result  of  this  research  indicated  that  the  OEE  percentages  of packaging  machines  both  Weighing  and  SVB  do  not  meet  the  company’s standards, which is 80 %. The main factor causing the declining value of OEE is machine  availability  and  it  is  happened  because  the  machine  operator  takes  a long time to set up the machine.
Keywords: avalability, Overall Equipment Effectiveness (OEE), and production efficiency

## PENDAHULUAN
Usaha perbaikan pada industri manufaktur, dilihat dari segi peralatan, adalah dengan  meningkatkan  utilitas  peralatan  yang  ada  seoptimal  mungkin  dan memperpanjang  umur  ekonomisnya. Utilisasi  dari  peralatan  pada  rataan  industri manufaktur  adalah  sekitar  setengah  dari  kemampuan  mesin  yang  sesungguhnya (Nakajima,  1988). Pada  praktiknya,  seringkali  usaha  perbaikan  yang  dilakukan tersebut  hanya  pemborosan,  karena  tidak  menyentuh  akar  permasalahan  yang sesungguhnya.  Hal  ini  disebabkan  tim  tidak  mendapatkan  dengan  jelas  akar permasalahan  yang  terjadi  dan  faktor-faktor  penyebabnya,  sehingga  dalam  upaya mengatasi  masalah  ini  tim  tidak  efektif  dalam  mengatasinya. Untuk  itu  diperlukan suatu  metode  yang  mampu  mengungkapkan  permasalahan  dengan  jelas  agar  dapat dilakukan peningkatan terhadap kinerja mesin dan peralatan secara optimal (Jonsson dan Lesshammar, 1999).
PT. XYZ merupakan  salah  satu  perusahaan  makanan  dan  minuman  besar  di Indonesia  yang  memproduksi  banyak jenis  produk  dengan  beberapa  ukuran packing yang berbeda juga. Hal ini berarti, PT. XYZ harus meningkatkan utilitas mesin-mesin yang ada salah satunya yaitu mesin packing yang digunakan untuk mengemas produk ABC  pada unit 3 line 2.  Target  perusahaan  untuk  nilai  OEE  mesin  tersebut  adalah 80%. Tapi dalam kenyataannya target tersebut sering kali tidak terpenuhi. Untuk itu perlu dilakukan perhitungan dan analisis terhadap nilai Overall Equipment Effectiveness
1 Jurusan Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Surakarta Jl. A Yani Tromol Pos I Pabelan, Surakarta E-mail: ida.nursanti@ums.ac.id
2 Jurusan Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Surakarta Jl. A Yani Tromol Pos I Pabelan, Surakarta E-mail: yokosusanto1@gmail.com
Naskah diterima: 14 Juni 2014, direvisi: 5 Juli 2014, disetujui: 10 Juli 2014
(OEE) untuk  mengetahui kinerja  mesin packing tersebut dan  menganalisis  faktor- faktor penyebab ketidakefektifan mesin yang mungkin terjadi.
Menurut  Nakajima  (1988),  terdapat  enam  kerugian  peralatan  yang menyebabkan rendahnya kinerja dari mesin dan peralatan. Keenam kerugian tersebut dikenal dengan istilah Six Big Losses yang digolongkan menjadi tiga jenis, yaitu: 1. Ketersediaan waktu, terdiri dari:
a. Kerusakan  (breakdownlosses),  yaitu  kerugian  yang  disebabkan  adanya kerusakan mesin dan peralatan yang memerlukan suatu perbaikan. Kerugian ini sebagai  contoh,  terdiri  dari  waktu  rehat  (downtime)  yang  dialami  pekerja  dan waktu perbaikan dari mesin dan peralatan tersebut.
b. Pengaturan  dan  penyesuaian  (setupandadjustmentlosses)  disebabkan  adanya perubahan  kondisi  operasi,  seperti kegiatan  menyalakan  mesin  (startup)  dan penyesuaian bagian kerja (shift). Kerugian ini sebagai contoh, terdiri dari waktu rehat (downtime) dan pengaturan mesin (setup).
Nakajima  (1988)  menyatakan  bahwa  ketersediaan  waktu  merupakan  suatu  rasio yang menggambarkan pemanfaaan  waktu  yang  tersedia  untuk  kegiatan  operasi mesin  dan  peralatan.  Dengan  demikian  formula yang  digunakan  untuk  mengukur rasio ketersediaan waktu adalah sebagai beikut (Fadillah, 2009):
= 100% …. (1) = − …. (2) = − …. (3)
2. Kinerja mesin, terdiri dari:
a. Berhenti  sejenak (small  stops),  disebabkan  oleh  kejadian-kejadian  seperti pemberhentian  mesin  sejenak,  kemacetan  mesin,  dan  waktu  menganggur (idletime)  dari  mesin.  Pada  kenyataannya,  kerugian  ini  tidak  dapat  dideteksi secara  langsung  tanpa  adanya  alat  pelacak,  dan  ketika  operator  tidak  dapat memperbaikinya  dalam  waktu  yang  telah  ditentukan,  dapat  dianggap  sebagai kerusakan.
b. Kehilangan kecepatan (speedlosses), yaitu kerugian karena mesin tidak bekerja secara  optimal  sesuai  dengan  teoritisnya.  Pada  kecepatan  yang  lebih  tinggi, secara teoritis akan terjadi penurunan kualitas produk (quality losses).
Kinerja  mesin  merupakan  suatu  rasio  yang  menggambarkan  kemampuan  dari mesin dan peralatan dalam menghasilkan produk. Rasio ini merupakan hasil dari rataan kecepatan mesin saat beroperasi (operating speed rate) dan rataan kecepatan waktu  produksi  (net operating rate). Rataan  kecepatan  mesin  saat  beroperasi mengacu kepada perbedaan antara kecepatan ideal (berdasarkan desain mesin atau peralatan)  dan  kecepatan  operasi  aktual, sedangkan  rataan  kecepatan  waktu produksi  mengukur  pemeliharaan  dari  suatu  kecepatan  selama  periode  tertentu. Dengan  kata  lain,  ia  mengukur  apakah  suatu  operasi  tetap  stabil  dalam  periode selama  mesin  atau  peralatan  beroperasi  pada  kecepatan  rendah.  Formula  yang digunakan untuk pengukuran rasio ini adalah sebagai berikut:
= x 100% …. (4) NOT = ( + ) x …. (5) = …. (6) = OT − NOT …. (7) 3. Kualitas produk, terdiri dari:
a. Kecacatan  produksi  (quality defect)  dan  daur  ulang  (rework losses)  yaitu
kerugian karena produk tidak berada di dalam batas spesifikasi atau kecacatan produksi  yang  terjadi  pada  operasi  normal.  Produk  seperti  ini  harus  dibuang atau  diproduksi  ulang.  Kerugian  ini  meliputi  biaya  tenaga  kerja  untuk melakukan daur ulang dan biaya material yang terbuang.
b. Kerugian  nisbah  (yield losses),  disebabkan  material  yang  tidak  terpakai  atau sampah  bahan  baku.  Kerugian  nisbah  dibagi  menjadi  dua  bagian.  Pertama berupa  sampah  bahan  baku  yang  disebabkan  kesalahan  desain,  metode manufaktur, dan peralatan yang mengalami gangguan. Kedua adalah kerusakan produksi yang disebabkan oleh adanya pengaturan presisi (adjusting) dan juga pada saat mesin melakukan pemanasan (belum pada kondisi kerja yang stabil) sehingga banyak terjadi kegagalan (reject).
Kualitas  produk  merupakan  suatu  rasio  yang  menggambarkan  kemampuan peralatan dalam menghasilkan produk yang sesuai dengan standar mutu. Formula yang digunakan untuk pengukuran rasio ini adalah sebagai berikut:
= x 100% …. (8) VOT = NOT − …. (9) = x …. (10) Berdasarkan  keseluruhan  data  diatas  dapat  diperoleh  perhitungan  nilai  OEE sebagai berikut: OEE=Availability(%) x Performance(%) x Quality(%) …. ( 11) Gambar 1.  berikut  ini menunjukkan hierarki  mengenai  faktor-faktor  yang mempengaruhi nilai OEE.
Gambar 1. Faktor-faktor OEE

## METODOLOGI
Penelitian ini dilakukan  dengan  melakukan pengamatan  langsung  untuk mengetahui  kondisi  pengoperasian  mesin packing dan  mengetahui  hal-hal  yang terkait  perhitungan  OEE. Selain  itu  juga  dilakukan brainstorming dengan  operator mesin  untuk  lebih  mengetahui  masalah-masalah  yang  terjadi  dalam  pengoperasian mesin packing, sebagai acuan untuk usulan perbaikan setelah dilakukan perhitungan nilai OEE.
Selain pengamatan  langsung  dan brainstorming dengan  operator  mesin  juga dilakukan  studi literatur untuk  menunjang  proses  perhitungan  nilai  OEE,  mulai dari
faktor-faktor yang  harus  diperhatikan  dalam  perhitungan  OEE,  perhitungan  nilai availability mesin, performace rate ratio dan quality rate ratio dari mesin packing.
Setelah  dilakukan  perhitungan  data  awal,  Tabel  1 menunjukkan hasil perhitungan  nilai OEE  mesin packing menggunakan  rumus  (1)  untuk  menentukan nilai Availability,  dengan  rumus  (4)  untuk  menentukan  nilai performance rate,  dan dengan rumus (8) untuk menentukan besar nilai Quality rate serta dengan rumus (11) untuk menentukan nilai OEE.
Tabel 1. Hasil Perhitungan Availability, Performance rate, Quality Production Rate dan OEE
Group Jenis Mesin Availability Performance Rate Quality Production Rate OEE B Weighing 84.38% 90.73% 99.20% 75.93% SVB 75.10% 97.28% 99.59% 72.76% C Weighing 68.23% 92.24% 98.63% 62.07% SVB 85.42% 94.70% 99.13% 80.18% A Weighing 87.50% 93.67% 99.60% 81.63% B Weighing 87.50% 90.45% 99.13% 78.46% SVB 87.50% 77.71% 99.40% 67.59% C Weighing 87.50% 94.10% 99.36% 81.82% SVB 87.50% 96.00% 99.29% 83.40% A Weighing 88.28% 94.33% 99.78% 83.09% SVB 75.00% 89.67% 99.38% 66.83% B Weighing 87.50% 86.84% 99.65% 75.72% SVB 83.33% 90.25% 99.64% 74.93% C Weighing 79.17% 96.84% 99.25% 76.09% SVB 87.50% 94.13% 99.62% 82.05% A Weighing 87.50% 94.37% 99.52% 82.18% SVB 98.61% 83.52% 99.67% 82.09% B Weighing 87.50% 91.12% 98.86% 78.82% SVB 92.86% 87.25% 99.70% 80.77% C Weighing 95.83% 96.15% 99.37% 91.56% SVB 96.43% 74.00% 100.00% 71.36% A Weighing 79.17% 98.13% 99.65% 77.41% SVB 87.50% 90.82% 99.50% 79.07% B Weighing 66.67% 82.49% 98.81% 54.34% SVB 87.50% 94.44% 99.59% 82.29% C Weighing 82.29% 99.29% 99.14% 81.00% SVB 81.25% 95.11% 99.30% 76.73% A Weighing 83.33% 85.23% 99.28% 70.51% SVB 98.48% 77.70% 99.34% 76.01% B Weighing 83.33% 76.56% 99.09% 63.22% SVB 83.33% 97.30% 99.62% 80.78% C Weighing 83.85% 69.71% 99.24% 58.01% SVB 87.63% 99.98% 99.36% 87.05%

## Analisa Perhitungan OEE
Dari  hasil  pengumpulan  data  dan  perhitungan  OEE  setiap shift selama  1 minggu, selanjutnya dilakukan  perhitungan nilai  OEE  mesin packing 1  minggunya dengan  menjumlahkan loading time, operating time, performance loss, NOT, defect
loss dan VOT guna untuk menentukan nilai availability, performance dan quality rate serta OEE mesin selama 1 minggu sehingga diperoleh nilai OEE sebagai berikut.
Tabel 2. Hasil perhitungan OEE 1 minggu Mesin OEE Weighing 76.08% SVB 77.46%
Target perusahaan untuk nilai OEE packing adalah 80%, ini berarti nilai OEE packing belum  memenuhi  nilai  standar  OEE  yang  ditetapkan  oleh  perusahaan. Berikut  adalah  hasil  total  perhitungan Availability,  Performance  Rate dan Quality Production Rate.
Tabel 3. Hasil total perhitungan Availability, Performance Rate dan Quality Production Rate Mesin Avalibility Performance Rate Quality Production Rate Weighing 83.36% 91.91% 99.30% SVB 86.76% 89.74% 99.50%
Dari  hasil  perhitungan  diperoleh  nilai availability 83.36  %  untuk  mesin Weighing,  86.76%  untuk  mesin  SVB.  Nilai performance rate 91.91%  untuk  mesin Weighing 89.74%  untuk  mesin  SVB  dan  nilai quality production sebesar  99.30% untuk Weighing 99.50% untuk mesin SVB.
Gambar 2. Grafik Availability, Performance Rate dan Quality Production Rate
Dari Gambar  2. diatas  maka  terlihat  bahwa  faktor  yang  membuat  nilai  OEE tidak mencapai target dari perusahaan adalah nilai availability mesin.

## Usulan Perbaikan
Usulan  yang  diberikan  untuk  meningkatkan  nilai  OEE  adalah  dengan melakukan  perbaikan  untuk  meningkatkan  nilai Availability dengan  menggunakan metode fishbone dimana faktor – faktor utamanya lebih diprioritaskan.
Berikut  adalah  data  penyebab  penurunan  nilai Availability dari  hasil pengamatan dan rekap laporan harian.
Nursanti & Susanto/Analisis Perhitungan Overall ..……….... /JITI, 13(1), Jun 2014, pp. (96-102)
loss dan VOT guna untuk menentukan nilai availability, performance dan quality rate serta OEE mesin selama 1 minggu sehingga diperoleh nilai OEE sebagai berikut.
Tabel 2. Hasil perhitungan OEE 1 minggu Mesin OEE Weighing 76.08% SVB 77.46%
Target perusahaan untuk nilai OEE packing adalah 80%, ini berarti nilai OEE packing belum  memenuhi  nilai  standar  OEE  yang  ditetapkan  oleh  perusahaan. Berikut  adalah  hasil  total  perhitungan Availability,  Performance  Rate dan Quality Production Rate.
Tabel 3. Hasil total perhitungan Availability, Performance Rate dan Quality Production Rate Mesin Avalibility Performance Rate Quality Production Rate Weighing 83.36% 91.91% 99.30% SVB 86.76% 89.74% 99.50%
Dari  hasil  perhitungan  diperoleh  nilai availability 83.36  %  untuk  mesin Weighing,  86.76%  untuk  mesin  SVB.  Nilai performance rate 91.91%  untuk  mesin Weighing 89.74%  untuk  mesin  SVB  dan  nilai quality production sebesar  99.30% untuk Weighing 99.50% untuk mesin SVB.
Gambar 2. Grafik Availability, Performance Rate dan Quality Production Rate
Dari Gambar  2. diatas  maka  terlihat  bahwa  faktor  yang  membuat  nilai  OEE tidak mencapai target dari perusahaan adalah nilai availability mesin.

## Usulan Perbaikan
Usulan  yang  diberikan  untuk  meningkatkan  nilai  OEE  adalah  dengan melakukan  perbaikan  untuk  meningkatkan  nilai Availability dengan  menggunakan metode fishbone dimana faktor – faktor utamanya lebih diprioritaskan.
Berikut  adalah  data  penyebab  penurunan  nilai Availability dari  hasil pengamatan dan rekap laporan harian.
Nursanti & Susanto/Analisis Perhitungan Overall ..……….... /JITI, 13(1), Jun 2014, pp. (96-102)
loss dan VOT guna untuk menentukan nilai availability, performance dan quality rate serta OEE mesin selama 1 minggu sehingga diperoleh nilai OEE sebagai berikut.
Tabel 2. Hasil perhitungan OEE 1 minggu Mesin OEE Weighing 76.08% SVB 77.46%
Target perusahaan untuk nilai OEE packing adalah 80%, ini berarti nilai OEE packing belum  memenuhi  nilai  standar  OEE  yang  ditetapkan  oleh  perusahaan. Berikut  adalah  hasil  total  perhitungan Availability,  Performance  Rate dan Quality Production Rate.
Tabel 3. Hasil total perhitungan Availability, Performance Rate dan
Quality Production Rate Mesin Avalibility Performance Rate Quality Production Rate Weighing 83.36% 91.91% 99.30% SVB 86.76% 89.74% 99.50%
Dari  hasil  perhitungan  diperoleh  nilai availability 83.36  %  untuk  mesin Weighing,  86.76%  untuk  mesin  SVB.  Nilai performance rate 91.91%  untuk  mesin Weighing 89.74%  untuk  mesin  SVB  dan  nilai quality production sebesar  99.30% untuk Weighing 99.50% untuk mesin SVB.
Gambar 2. Grafik Availability, Performance Rate dan Quality Production Rate
Dari Gambar  2. diatas  maka  terlihat  bahwa  faktor  yang  membuat  nilai  OEE tidak mencapai target dari perusahaan adalah nilai availability mesin.

## Usulan Perbaikan
Usulan  yang  diberikan  untuk  meningkatkan  nilai  OEE  adalah  dengan melakukan  perbaikan  untuk  meningkatkan  nilai Availability dengan  menggunakan metode fishbone dimana faktor – faktor utamanya lebih diprioritaskan.
Berikut  adalah  data  penyebab  penurunan  nilai Availability dari  hasil pengamatan dan rekap laporan harian.

## Tabel 4. Faktor penyebab penurunan nilai Availability
Faktor Menit/ Minggu Prosentase Kumulatif Setting awal dan akhir shift 3,908 35% Breakdown 2,255 56% Penyesuaian WIP dan Pack Material 1,740 71% Menunggu WIP 1680 86% Setting setelah breakdown 1,498 100%

## Diagram Pareto dan Diagram Fishbone
Dari data pada Tabel 4. kemudian dibuat diagram pareto seperti dutunjukkan pada  Gambar  3. Faktor  yang  memiliki  prosentase  paling  besar  adalah Setting awal dan akhir shift. Faktor tersebut yaitu setting awal dan akhir shift, kemudian dianalisa dengan menggunakan metode fishbone yang hasilnya ditunjukkan pada Gambar 4.
Gambar 3. Diagram pareto
Gambar 4. Diagram Fishbone
0% 25% 50% 75% 100% - 2,500 5,000 7,500 10,000 Pareto chart of factor Menit Prosentase Kumulatif
Lamanya  waktu  yang  dibutuhkan  untuk  melakukan  setting  awal  dan  akhir shift disebabkan oleh beberapa faktor yaitu terbatasnya skill operator, belum adanya perawatan yang rutin atau preventive maintenance untuk mesin sehingga sulit untuk disetting, kurangnya peralatan yang mendukung proses tersebut dan suhu udara yang panas di dalam pabrik.

## Usulan Perbaikan
Usulan  perbaikan  berdasarkan  dari  faktor-faktor  penyebab  lamanya  dalam menyeting mesin dapat dilihat dalam Tabel 5. berikut ini.
Table 5. Usulan Perbaikan
No Faktor-faktor Penyelesaian masalah 1 Manusia/Operator - skill terbatas - tidak teliti a. Pelatihan Operator secara berkala, setiap tahun. b. Memberi wawasan tentang mesin packing kepada Operator. c. Memperbaiki suhu disekitar mesin agar kenyamanan dan ketelitian operator meningkat. 2 Mesin - mesin sulit di-setting. *tidak  ada preventive maintanence a. Penerapan kegiatan preventive maintenance. b. Penjadwalan perawatan mesin secara berkala, tidak hanya saat rusak saja. 3 Lingkungan - Suhu udara cukup panas a. Penambahan kipas angin atau pendingin ruangan disekitar operator. 4 Peralatan - alat bantu seadanya a. Pembuatan alat bantuguna mempermudah operator menyeting mesin setiap mesin error atau berhenti.

## KESIMPULAN
Dari pengumpulan data  dan  perhitungan  OEE  mesin packing selama  satu minggu di PT.XYZ, Factory A lini 2, dapat disimpulkan:
1. Target  perusahaan  untuk nilai OEE packing adalah  80%,  sedangkan  hasil perhitungan  nilai  OEE  mesin Weighing 76.08%  dan  mesin  SVB  77.46%. Hal ini berarti bahwa nilai  OEE packing belum  memenuhi  nilai  standar  OEE  yang ditetapkan oleh perusahaan.
2. Dilihat  dari Gambar  2.faktor-faktor  perhitungan  OEE,  faktor availability adalah faktor yang paling menyebabkan nilai OEE mesin packing tidak memenuhi target dari perusahaan.
3. Dari data dan analisis dengan diagram pareto terkait faktor-faktor nilai availability mesin menunjukan bahwa setting mesin di awal dan akhir shift merupakan faktor yang dominan dan harus segera diatasi.

## Daftar Pustaka
Fadillah,  Rizki. 2009. Pengukuran  Nilai Overall  Equipment  Effectiveness (OEE)
Sebagai  Dasar  Optimasi  Produktivitas.  Studi  Kasus  pada  PT.  Sweet  Candy Indonesia. Skripsi. IPB, Bogor.
Jonsson,  P.; dan Lesshammar,  M.  1999. “ Evaluation  and  Improvement  of Manufacturing Performance  Measurement  Systems – The  Role  of  OEE ” . International Journal of Operations and Production Management. Vol. 19, p. 55. Nakajima,  S. 1988. Introduction  to  Total  Productive  Maintenance. Portland: Productivity  Press, Inc.