ANALISIS DAN PENGUKURAN NILAI OVERALL EQUIPMENT EFFECTIVENESS SEBAGAI LANGKAH PENINGKATAN EFEKTIFITAS MESIN COAL CRUSHER PT. MULTI HARAPAN UTAMA

## Kamari
Program Studi Magister Manajemen Universitas Mercubuana, Kranggan
aphex.kasep@gmail.com
ABSTRAC In today’s business word, the mining business is faced with major challenges such  as  Government  policies  on  exports,  increasing  productivity  by  making  the  most effective  use  of  production  with  continuous  improvement.  Implementation  of  preventive maintenance  is  still  not  optimal  so  that  it  can  stop  considerable  downtime  and  reduce production  capacity.  In  mining  process,  the  coal  crusher  producing  machine  will determine  the  sustainability  of  production  which  increases  productivity  and  efficiency. The purpose of this study was to measure the value of OEE, determine the magnitude of each factor Big six losses that affect OEE and analyze the factors that are the main cause as a basis for improvement. Base on the results of data processing, the effectiveness of Coal Crusher machine is currently still below the target to be achieved by the company. From the calculation of Big six losses, factor that provide the most significant influence on  the  effectiveness  of  the  machine  are  Setup  and  Adjustment  and  Equipment  Failure. From the evaluation of OEE value, Big six losses and Quality Seventools factor are the basis of the proposed improvements is given to PT. MHU.
Keywords: Downtime,  Setup  and  Adjustment  Losses,  Equipment  Failure  Losses,  OEE, Six Big Losses, Seventools of Quality , TPM. Mining industry.
ABSTRAK Dalam dunia bisnis saat ini, bisnis pertambangan dihadapkan pada tantangan yang  besar  seperti  kebijakan  pemerintah  terhadap  pembatasan  ekspor,  meningkatkan produktivitas  dengan  cara  memanfaatkan  produksi  seefektif  mungkin  serta  melakukan perbaikan  secara  berkesinambungan.  Implementasi Preventive  Maintenance yang dijalankan  belum  optimal  sehingga  terjadinya  downtime  yang  cukup  besar  dan menurunkan  kapasitas  produksi.  Dalam  proses  penambangan,  ketersediaan  mesin Coal Crusher akan menentukan keberlangsungan produksi yang berdampak pada produktivitas dan  efisiensi.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  mengukur  nilai  OEE,  menentukan besarnya faktor Six Big Losses yang mempengaruhi OEE dan analisa faktor- faktor yang menjadi  penyebab  utama  sebagai  dasar  untuk  perbaikan.  Berdasarkan  hasil  pegolahan data,  tingkat  efektifitas  mesin Coal  Crusher saat  ini  masih  dibawah  target  yang  ingin dicapai perusahaan, hasil perhitungan Six Big Losses , faktor yang memberikan pengaruh paling signifikan terhadap efektivitas mesin adalah Setup and Adjustment dan Equipment Failure . Dari analisa nilai OEE, faktor Six Big Losses dan Seventools of Quality tersebut menjadi dasar dari usulan perbaikan ke PT. MHU.
Kata kunci: Downtime, Setup and Adjustment Losses, Equipment Failure Losses, OEE, Six Big Losses, Seventools of Quality , TPM. Industri Pertambangan.

## I. Pendahuluan

## 1.1 Latar Belakang
Industri pertambangan batubara
selama  ini  menjadi  sektor  industri  yang memiliki peran besar dalam mendukung pembangunan nasional, terutama sebagai bahan bakar Pembangkit Listrik Tenaga  Uap  (PLTU).  Dimana  sesuai Kementrian  Energi  dan  Sumber  Daya Mineral  (ESDM)  mencatat  konsumsi batu  bara  untuk  setor  kelistrikan  terus naik. Peningkatan tersebut seiring dengan  bertambahnya  pengoperasian Pembangkit Listrik Tenaga Uap
(PLTU).  Penyerapan  batu  bara  untuk dalam negeri pada 2018 sebesar 115 juta ton,,  batu  bara  tersebut  mayoritas diserap  sector  kelistrikan  sebesar  91.14 juta ton (Bambang Gatot, ESDM 2018).
Coal Crusher , merupakan salah satu
kegiatan sangat penting dalam pengolahan batu bara karena unit
pengolahan  ini  merupakan  salah  satu penentu dari kualitas dan kuantitas produktivitas yang dihasilkan.
Pengolahan  batubara  yang  dilakukan adalah proses pengecilan material dengan  peremukan  sesuai  dengan  batu bara  yang  di  inginkan  konsumen  atau pasar,  peremukan  tersebut  terdiri  dari rangkaian  pengolahan  batubara  terdiri dari Hopper, Conveyor, Primary
Crusher , Vibrating screen dan Secondary  Crusher .  Batubara  hasil tambang  direduksi  melalui  dua  tahap yaitu  peremukan  pertama  ( Primary Crushing ) dan peremukan kedua
( Secondary Crushing ), kemudian produk  batu  bara  dialirkan  menuju tempat  penimbunan  produk  batubara ( Stockpile ).  Pencapaian  produksi Coal Crusher dapat  dilihat  dari Tabel  1.1 sebagai berikut:
Tabel 1.1 Pencapaian Produksi Coal Crusher Januari- Agustus 2019
Produksi Coal Crusher (2019) 300,000
(M T) 250,000 200,000 Q u an tity 150,000
100,000
50,000
0 Januari Februari Maret April Mei Juni Juli Agustus Actual  150,798  151,759  219,486  181,598  205,973  149,695  250,277  242,570 Plan 168,000  168,000  206,000  259,896  241,920  219,020  205,335  279,000
Sumber: (Departemen Engineering PT MHU, 2019)
Berdasarkan  data  yang  disajikan pada Tabel 1.1 bahwa pencapaian produksi Coal Crusher belum
memenuhi  target  yang  diharapkan, untuk itu agar memenuhi target tersebut diperlukan  suatu  sistem  produksi  yang saling  menunjang  antara  proses  yang satu terhadap proses selanjutnya didalam satu kesatuan proses, sehingga dihasilkan suatu produk yang berkualitas  tinggi,  dengan  ketepatan waktu  pembuatan  sampai  pengiriman produk  sesuai  dengan  batas  waktu  yang telah  disepakati,  sehingga  kepuasan pelanggan dapat tercapai.
Faktor  pencapaian  produksi Coal Crusher pada periode tersebut menjadi perhatian manajemen dalam
mengoptimalkan  fasilitas  produksi  yang ada  adalah  produktifitas  yang  masih rendah  dikarenakan  banyaknya Lost Time pada  mesin Coal  Crusher secara keseluruhan  antara  lain,  mesin  berhenti tidak  terencana  pada  saat  produksi sedang  berjalan,  material  tidak  standar dan  standar  kerja  operator  dalam menjalankan  mesin.  Secara  keseluruhan Lost Time mesin Coal Crusher dapat disajikan pada Tabel 1.2 .

## Total Lost Time Coal Crusher
(M eni t) 25,000 15,000 Lo st Ti me 20,000 10,000 5,000
- Januari Februari Maret April Mei Juni Juli Agustus Actual 17,304 17,478 14,247 17,952 15,141 20,345 11,228 10,992 Plan 9,300 8,400 9,300 9,000 9,300 9,000 9,300 9,300 Tabel 1.2 Lost Time Coal Crusher Januari – Agustus 2019
(Sumber : Departemen Engineering PT MHU, 2019)
Pada kondisi ini menunjukan bahwa dengan  menggunakan  metode Total selama   ini implementasi Preventive Productive Maintenance (TPM). Maintenance yang   dijalankan oleh Metode Total  Productive  Maintenance departemen  perawatan  masih belum (TPM)  ini  diharapkan  dapat  menjaga optimal, sehingga diperlukan kondisi mesin agar selalu terjaga dalam implementasi yang lebih baik lagi yaitu keadaan  siap  pakai  sehingga  dapat
mengurangi Lost Time pada mesin Coal
Crusher. Penerapan Total Productive Maintenance (TPM) akan mempengaruhi nilai Availability ,
Performance dan Quality , dimana komponen tersebut merupakan parameter  yang  menghasilkan  nilai Overall Equipment Effectiveness (OEE). Menurut Nakajima (1982) menyatakan  bahwa  tujuan  dari  TPM
adalah  untuk  meningkatkan  keefektifan peralatan,  serta  pada  tahun  1960 Nakajima menyatakan keberhasilan untuk membuat produk yang berkualitas sangat tergantung dari kondisi peralatan yang  ada.  Dalam  hal  ini,  PT  MHU
dalam usaha meningkatkan efisiensi produksi akan menggunakan implementasi Total Productive Maintenance (TPM) dengan menggunakan Overall Equipment Effectiveness (OEE)  sebagai  alat  untuk menilai kinerja mesin Coal Crusher.
1.2. Tujuan Penelitian
Berdasarkan  pokok  permasalahan yang  ada,  maka  tujuan  yang  hendak dicapai dalam penelitian yang dilakukan adalah:
a)  Mengukur nilai OEE dari peralatan Coal  Crusher dan
membandingkan  dengan  nilai Effective  Utilization serta  target perusahaan.
b) Menganalisis  pencapaian  nilai OEE ,  berdasarkan  pendekatan
Six Big Losses.
c) Merekomendasikan langkah perbaikan  yang  akan  diambil untuk  mengeliminasi Six  Big Losses dengan  menggunakan Seven Tools of Quality.

## II.  Kajian Teori
2.1 Mesin Pemecah Batubara ( Coal
Crusher )
Secara  umum  proses  pengecilan ukuran agar bisa digunakan pada proses selanjutnya  adalah  sebagai  berikut (Imam dkk, 2017):
a) Primary  crushing ,  adalah  langkah penghancuran pertama, dimana
umpan masih merupakan
bongkahan  besar  berukuran  diatas 100 mm dan produk yang dihasilkan berukuran dibawah 80 mm. pada  tahap  ini,  biasanya  alat yang  digunakan  adalah single  roll crusher
b) Secondary crushing, adalah langkah penghancuran kelanjutan dari primary  crushing  dimana  ukuran umpan lebih kecil dari 80 mm dan  produk  yang  dihasilkan yaitu dibawah 50 mm. pada tahap
ini, biasanya alat yang digunakan adalah double roll crusher.
2.2 Total Productive Maintenance
(TPM) Total Productive

## Maintenance
(TPM)  merupakan  konsep  inovasi  dari Jepang,  Nippodenso  adalah  perusahaan pertama  yang  telah  menerapkan  dan mengembangkan  konsep  ini  pada  tahun 1960.  TPM  kemudian  menjadi  sangat popular  dan  berkembang  secara  cepat hingga  keluar  dari  Jepang.  Hal  ini menandakan  bahwa  dengan  penerapan TPM  mendapatkan  hasil  yang  dramatis, yaitu  peningkatan  pengetahuan  dan keterampilan dalam proses produksi dan perawatan  mesin  bagi  para  pekerja. (Suzuki, 2010).
Siichi  Nakajima pada  tahun  1988 mengatakan bahwa TPM adalah suatu sistem pemeliharaan produktivitas
terpadu yang dikembangkan dari System
Preventive dan Productive Maintenance serta  melibatkan  semua  bagian  dalam perusahaan dari level manajemen sampai operator.
Berdasarkan pengertian diatas, dapat
disimpulkan bahwa penegrtian TPM
akan di temukan lima elemen penting sebagai berikut:
a)  TPM        bertujuan        untuk memaksimalkan  efektivitas peralatan (efektivitas keseluruhan). b)  TPM mengatur sistem Productive Maintenance dengan cermat untuk keseluruhan masa pakai peralatan (umur ekonomis). c)  TPM diterapkan oleh berbagai departemen di perusahaan.
d) TPM melibatkan semua karyawan  dari  manajemen puncak sampai dengan pekerja lapangan.
e) TPM    berdasarkan    pada promosi Productive
Maintenance melalui motivasi (motivation management ) kegiatan kelompok kerja kecil mandiri.

## 2.3 Overall Equipment Effectiveness

## (OEE)
Overall  Equipment  Effectiveness (OEE)  diusulkan  oleh  Nakajima  (1988) sebagai suatu pendekatan untuk mengevaluasi  kemajuan  yang  dicapai melalui inisiatif-inisiatif perbaikan
sebagai  bagian  dari  filosofi  TPM. Nakajima  (1988)  mendefinisikan  OEE sebagai  metrik  atau  ukuran  untuk mengevaluasi efektivitas peralatan. OEE berupaya untuk mengidentifikasi kehilangan  produksi  dan  kehilangan biaya  lain  yang  tidak  langsung  dan tersembunyi, yang mana menurut
Ericsson  (1997)  adalah  yang  memiliki
kontribusi besar terhadap biaya total produksi. Kehilangan/kerugian ini dirumuskan sebagai fungsi dari sejumlah  komponen  eksklusif  yang berhubungan (Huang dan kawan-kawan, 2003), yakni: Ketersediaan ( Availability
- A),  Kinerja  ( Performance -  P)  dan Kualitas  ( Quality -  Q).  Pada  dasarnya,
OEE  adalah  hasil  dicapai  dengan  cara mengalikan  ketiga  faktor  ini  bersama- sama  seperti  yang  ditunjukkan  oleh persamaan:
OEE = A x P x Q
Untuk  mempermudah  penjelasan
tentang  perhitungan  OEE  bisa  dilihat
berdasarkan Gambar 2.3 sebagai
berikut: Gambar 2.3. Tahap Perhitungan OEE (Sumber: Nakajima, 1988) Untuk mencapai
efektifitas peralatan  keseuruhan  (OEE),  maka langkah  awal  adalah  fokus  untuk menghilangkan kerugian utama ( Six Big Losses )  yang  dibagi  dalam  3kategori, yaitu:
a) Downtime Losses
Downtime Equipment Failure ,
merupakan kondisi dimana mesin mengalami  kerusakan  parah  sehingga menyebabkan  produksi  harus  berhenti. Kerusakan bisa diakibatan oleh kesalahan pengoperasian maupun kerusakan  alami  karena  mesin  atau komponen yang memang harus diperbaiki.
Downtime  Set-up  and  Adjustment, merupakan kerugian yang timbul karena pemasangan, penyetelan
dan
penyesuaian  parameter  mesin  untuk mendapakan  spesifikasi  sesuai  dengan mesin baru.
b)  Speed Losses
Idling and minor stoppages, merupakan  kerugian  akibat  berhentinya peralatan  dikarenakan  terlambat  atau berkurangnya  pasokan  material  dan tidak  adanya  operator  sementara  pross sedang berjalan.
Reduced  Speed , merupakan kerugian yang terjadi akibat peralatan dioperasikan dibawah standar
kecepatan. Kemungkinan peyebab terjadinya kerugian ini adalah ketidakmengertian operator
dalam
penyetelan mesin. c)  Quality Losses Defect in process , merupakan waktu peralatan yang terbuang karena
menghasilkan produk jelek serta pengerjaan  ulang  pada  saat  mesin berjalan terus menerus.
Reduced  Yield, merupakan  waktu peralatan yang digunakan untuk menghasilkan produk rusak saat penyetelan  dan  penyesuaian  untuk stabilisai.
Selain  untuk  mengetahui  performa peralatan,  suatu  ukuran  OEE  dapat digunakan sebagai bahan pertimbangan untuk pengambilan keputusan pembelian peralatan baru. Dalam hal ini, pengambil keputusan mengetahui dengan  jelas  kapasitas  peralatan  yang ada sehingga keputusan yang tepat dapat diambil  dalam  memenuhu  permintaan pelanggan.  Dengan  menggabungkan metode  lain,  seperti Seven  tools  of quality ,  dengan  diketahuinya  nilai  OEE melalui  metode  tersebut,  maka  faktor penyebab  menurunnya  nilai  OEE  dapat diketahui.  Lebih  lanjut  melalui  faktor penyebab  tersebut,  tindakan-  tindakan perbaikan dapat segera dilakukan
sehingga mengurangi usaha untuk pencarian area perbaikan.

## 2.4 Seven Tools of Quality
Kaoru  Ishikawa adalah  orang  yang pertama kali mengembangkan tujuh alat dasar  kualitas.  Pada  awalnya  konsep statistik  merupakan  hal  yang  sulit dipahami,  berkat  dia  banyak  orang dengan  mudah  dapat  menganalisa  dan menginterprestasikan  dan  sehingga  dia dikenal  juga  sebagai  orang  yang “mendemokratisasi statistik”.
Alat  bantu  ini  banyak  digunakan diseluruh  dunia  oleh  para  manajer disemua  tingkat  maupun  karyawan, karena  dengan  alat  bantu  ini  membuat analisa statistik menjadi mudah
dipahami dan pengendalian kualitas dapat dilakukan dengan lebih menyeluruh. Ketujuh alat bantu kualitas tersebut adalah sebagai berikut:
a) Diagram Alir ( Flowcharts )
Flowchart adalah jenis representasi diagram untuk menggambarkan solusi untuk masalah yang diberikan. Dasarnya adalah diagram garis yang mewakili aliran suatu produk tertentu dalam sepanjang urutan operasi yang berbeda tanpa mengacu pada lokasi geografis dari proses kerja.
b) Checksheets
Check  Sheet atau Tally  Chart atau disebut juga  lembar  periksa,  merupakan alat bantu yang sederhana yang digunakan membantu dalam menghitung frekuensi  dari  suatu  kejadian,  misalnya jumlah cacat suatu
produk.
Pengumpulan  data  dapat  dengan  mudah dilakukan secara sistematik, dari data di check  sheet  ini  dapat  menyediakan keperluan  data  alat  bantu  lainnya misalnya untuk Diagram Pareto.
c)  Diagram Sebab- Akibat ( Cause &
Effect Diagram ) Diagram  sebab  akibat  merupakan teknik untuk mengidentifikasi kemungkinan  penyebab-  penyebab  dari suatu masalah. Menurut
Nicolo
Belavendram,  diagram  sebab  akibat membantu  dalam  memecahkan  suatu masalah  dan  fokus  pada  akar  utama penyebab masalah, dengan alat bantu ini akan dapat menjawab “ What coused the
problem ?”. Karena bentuknya menyerupai  tulang  ikan  maka  disebut juga sebagai Fishbone Diagram sesuai
d)  Histograms Histogram pertama kali diperkenalkan oleh Karl Pearson pada tahun 1891. Histogram adalah representasi  grafis  dari  distribusi  data
dalam  satu  set  persegi  panjang  yang memiliki:
a) Sumbu  x  dengan  pusat  ditanda kelas  dan  panjangnya  sama dengan  interval  berturut-  turut, tidak  tumpang  tindih  dari  kelas variable.
b) Tinggi  persegi  panjang  juga sama dengan kepadatan frekusensi interval.
c) dalam sumbu Y.
e) Diagram Pareto
Diagram Pareto diperkenalkan oleh seorang ahli yaitu Alfredo Pareto (1848- 1923).  Diagram  Pareto  ini  merupakan gambaran  yang  mengurutkan  klasifikasi data  darikiri  ke  kanan  menurut  urutan rangking tertinggi hingga terendah.
Diagram Pareto juga dapat mengidentifikasi  masalah  yang  paling penting yang dapat mempengaruhi usaha perbaikan kualitas dan memberikan petunjuk dalam mengalokasikan  sumber  daya  yang terbatas  untuk  menyelesaikan  masalah (Besterfield, 1999).
Prinsip Diagram Pareto yang dikenal  juga  sebagai  aturan  80-20, dimana “80% dari kesulitan yang dialami disebabkan dari 20%
masalah(bisa  dikarenakan  mesin,  bahan baku,  operator,  dll)”  atau  “Barang  yang memiliki nilai 80% dari keseluruhan, hanya berjumlah 20% dari keseluruhan”.
f) Diagram Pencar ( Scatter Diagram ) Diagram  Pencar   menggambarkan korelasi  atau  hubungan  dari  suatu penyebab  (faktor)  terhadap  faktor  lain atau  terhadap  akibat  atau  karakteristik lain.  Daigram  Pencar  juga  merupakan diagram  dua  dimensi  tipe  x  –y  yang mengkaji  hubungan  variable  bebas  (x) atau variable sebab dengan variable
g) Control Chart
Control  Chart digunakan  apakah suatu  proses  akan  menghasilkan  produk atau  layanan  dengan  sifat  terukur  dan konsisten.  Dengan  kata  lain  alat  untuk mengendalikan proses memantau output sebuah proses, apakah memenuhi standar  yang  ditetapkan  (dalam  batas- batas

## 2.5 Kerangka Pemikiran
Penelitian ini berdasarkan
perhitungan  dan  analisis  nilai  efisiensi pada  peralatan Coal  Crusher ,  dengan menggunakan  pengukuran  OEE  sebagai indikator  kerja  mesin/  peralatan  dan eliminasi  Six  Big  Losess  sebagai langkah  perbaikan  kinerja  peralatan. Kerangka  berfikir  pada  penelitian  ini ditunjukan  oleh Gambar  2.11 dibawah ini.
Rendahnya Output pada peralatan
Coal Crusher Menghitung Nilai OEE Availibility Performance Quality
−
−
OEE = Availibility x Performance x Quality YES Membandingkan OKE dengan OEE target NO
Identifikasi Six Big Losess
TPM & Seven Tools of Quality
Tindakan perbaikan

## Gambar 2.11 Kerangka Pemikiran Penelitian
(Sumber: Data Pengolahan 2020)
III. Metode Penelitian
3.1 Jenis Penelitian
Jenis  penelitian  yang  digunakan pada  penelitian  ini  adalah  metode kuantitatif,  dengan  desain  penelitian eksploratif  dan  deskriptif  tentang  nilai OEE  pada  alat Coal  Crusher PT.  Multi Harapan  Utama  pada  periode  bulan Januari  sampai  dengan  bulan  Agustus 2019  dengan  melihat  data  primer  dan sekunder. Penelitian ini dilakukan melalui pendekatan  pemecahan  masalah ( problem  solution )  yang  bertujuan mengetahui  akar  permasalahan  yang ada. Data dan informasi diperlukan agar dapat  dianalisa  permasalahan  yang  ada melalui laporan dan wawancara langsung dari sumber internal.
Kemudian di analisis faktor- faktor yang menyebabkan
pemborosan
( Losses ) melalui Six Big Losses dan
Seven  Tools  of  Quality kemudian langkah-  langkah  perbaikan  melalui
TPM  dalam  meningkatkan  efektivitas
peralatan Coal Crusher. 3.2 Definisi Operasional dan Pengukuran Variabel Variable penelitian ini dibagi menjadi dua definisi yaitu: a)  Definisi Konsep Definisi konseptual
adalah penarikan  batasan  yang  menjelaskan tentang konsep secara singkat, jelas dan tegas.  Melalui  implementasi  program TPM  diharapkan  dapat  menurunkan kondisi Breakdown Time Equipment
sehingga dapat
meningkatkan
produktifitas dan efisiensi peralatan. b) Definisi Operasional Definisi operasional variabel adalah
penarikan batasan yang lebih menjelaskan ciri- ciri spesifik dari suatu konsep.  Melalui  Six  Big  Losses  dan Seven  Tool  of  Quality maka  kerugian- kerugian dalam operasional suatu mesin atau peralatan dapat dipecahkan.

## 3.3 Populasi dan Sample
Populasi pada penelitian ini merupakan  data  internal  PT.  Multi Harapan  Utama  yaitu  data  output
produksi dan Lost Time dari Coal
Crusher yang  tercatat  dalam  laporan harian  produksi.  Sample  data  diambil pada periode bulan Januari 2019 sampai bulan Agustus 2019.

## 3.4. Sumber Data Penelitian
Untuk pengolahan perhitungan OEE dan Six  Big  Losses ,  data  yang  diambil dari  data  sekunder,  yang  merupakan data laporan harian departemen produksi,  kemudian  mencari  penyebab yang  dapat  mengakibatkan  terjadinya Losses yang  berasal  dari  data  sekunder dan  primer  dari  hasil  wawancara terhadap  departemen  produksi  dan Maintenance .

## 3.5. Metode Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dan  informasi pada  penelitian  ini,  merupakan  data internal  perusahaan  adalah  sebagai berikut:

## 1) Data Sekunder
Data Sekunder merupakan data yang tidak  diamati  secara  langsung  oleh peneliti.  Data  ini  merupakan  data dokumentasi perusahan.

## 2) Data Primer
Data  Primer  diambil  berdasarkan
hasil wawancara yang dilakukan terhadap  departemen  produksi, Quality
dan Maintenance dan pengamatan
langsung
dilapangan mengenai penyebab terjadinya Losses dan Defect Amount dari mesin atau peralatan.

## 3.6. Metode Analisa dan Pengolahan Data
Data  yang  diperoleh  kemudian diolah  agar  dapat  digunakan  dalam penelitian.  Tahapan  pengolahan  data yang dilakukan dalam penelitian adalah:
a. Menghitung nilai
Overall
Equipment Effectiveness
b.  Meenghitung nilai Six Big Losses c.  Menganalisa dan mendefinisikan  masalah  yang ada  dengan  pendekatan Seven Tools of Quality .
IV. Hasil Penelitian dan Pembahasan
Penelitian ini melakukan pengukuran  tingkat  effetivitas  mesin Coal Crusher dengan menggunakan indikator Overall Equipment Effectiviness (OEE),  yang  terdiri  dari perhitungan  nilai-  nilai Availability,
Performance, dan Quality. Serta menghitung  nilai Six  Big  Losses . Kemudian dilakukan analisa, bagaimana cara  perbaikan  serta  tools  yang  tepat dalam meningkatkan nilai OEE.
Data yang digunakan dalam menghitung dan menganalisis nilai OEE
pada  mesin Coal  Crusher tersebut diambil dari beberapa divisi yang terkait seperti  divisi  produksi  dan  divisi Maintenance yang diambil pada periode Januari – Agustus  2019.  Data-  data tersebut  dapat  dilihat  pada Tabel  4.1
berikut:
Tabel 4.1 Data Working Time, Total Delay Time Mesin dan Production Coal Crusher Machine Total Delay Production Defect (Metric Month (2019) Working Time Time (Menit) (Metric Ton) Ton) (Menit) Januari 44,640 17,304 159,776 3,196 Februari 40,320 17,478 151,759 1,821 Maret 44,640 14,247 219,486 6,585 April 43,200 17,952 181,598 3,632 Mei 44,640 15,141 205,973 2,059 Juni 43,200 20,345 149,695 1,972 Juli 44,640 11,228 250,277 2,059 Agustus 44,640 10,992 242,570 2,059 (Sumber: Pengolahan Data) 4.1 Perhitungan Nilai Overall bahwa  pencapaian  OEE  mesin Coal Equipment Effectiveness Crusher setiap bulannya masih dibawah Berdasarkan hasil pengamatan, target  atau  standard  yang  ditetapkan bahwa  nilai  OEE  tertinggi  yaitu  pada oleh Perusahaan berdasarkan Nakajima bulan   Agustus 2019 yaitu 75% (1982)  yaitu  sebesar  85%.  Hasil  OEE sedangkan  nilai  terendah  pada  bulan tersebut  jika  kita  bandingkan  dengan
Juni  2019  yaitu  52%, sedangkan  rata-
target perusahaan dapat dilihat
rata  sebesar  63%. Maka  berdasarkan
berdasarkan Tabel 4.9 sebagai berikut: nilai  OEE  tersebut  bisa disimpulkan
Tabel 4.9 Perbedaan Nilai Pencapaian OEE dengan Target OEE
Variabel Target Aktual GAP Avalability 90% 68% 22%
Performance 90% 94% 4% Quality 99% 98% 1% OEE 80% 63% 17% (Sumber: Pengolahan Data) Kemudian jika dibandingkan penelitian terdahulu tentang OEE pada dengan   hasil perhitungan Effective perusahaan yang lain  dapat terlihat pada Utilization yang  dilakukan  oleh  team table berikut: engineering dan produksi serta Month Availability Performance Quality OEE EU (%) (%) (%) (%) (%) Effective Utilization Peride Januari – Agustus 64% 2019 Periode Januari- Agustus 68% 94% 98% 63% 2019 Periode Juli- December 90% 99% 86% 78% 2016 Tabel 4.10 Perbedaan Nilai Pencapaian OEE dengan Target OEE
(Sumber: Pengolahan Data)

## 4.1 Perhitungan Six Big Losses
Analisis  OEE  menyoroti  6  kerugian utama  ( Six  Big  Losses )  penyebab peralatan tidak beroperasi secara
normal. Dari 6 kerugian utama dikelompokan menjadi 3 yaitu
Downtime  Losses,  Speed  Losses, dan Quality Losses. Hasil dari pengukuran prosentase  faktor Six  Big Losses
tersebut  dapat  digambarkan  pada

## Pareto Diagram Six Big Losses
180,000 100.00% 160,000 140,000 120,000 100,000 50.00% 80,000 60,000 40,000 20,000 - 0.00% Setup & Reduces Failure Idling & Scrap/ Yield Reworks Adjustment  Speed Losses  Equipment Minor Losses Losses Losses Losses Stoppage Total Losses (Menit) Cummulative (%)
Diagram  Histogram dan Diagram
mempengaruhi efektivitas   mesin Pareto sehingga terlihat jelas urutan Coal Crusher . dari keenam faktor yang
Gambar 4.12 Diagram Pareto Faktor Six Big Losses Coal Crusher
(Sumber: Pengolahan Data)
Mengacu  pada  Tabel  Pareto  diatas dapat  dilihat  bahwa  faktor  yang memiliki  persentase  terbesar  dari faktor Six Big Losses adalah Set up
& Adjustment Loss es sebesar 46.97% dan Reduced  Speed  losses sebesar 35.63%.  Dimana  menurut  aturan Pareto  (aturan  80%),  nilai  yang mempunyai persentasi kumulatif

## VI. Kesimpulan
Sesuai  hasil  pengolahan  data  dan analisa pada Bab IV, maka dapat ditarik kesimpulan sesuai dengan tujuan penelitian adalah sebagai beikut:
1) Hasil  pengukuran  nilai  OEE  yang dilakukan pada mesin Coal Crusher
selama  periode  Januari  sampai
dengan Agustus 2019 masih
dibawah target OEE yang ditetapkan oleh  perusahaan.  Pencapaian  OEE mesin Coal Crusher sebesar 63%
mendekati  atau  sama  dengan  80% menjadi prioritas masalah yang perlu dibahas lebih mendalam. Hal ini juga dapat  dilihat  berdasarkan  Diagram Pecar  dari  masing-  masing Set  up  & Adjustment  Loss es  dan Reduced Speed  losses untuk  mengetahui masalah  yang  secara  korelasi  dapat diperbaiki.
sedangkan target perusahaan sebesar
80%.
2) Dari  pengolahan  nilai Six  Big
Losses ,  bahwa  rendahnya  nilai ketercapaian  OEE  disebabkan  oleh losses terbesar dari nilai Performace Ratio yaitu Set  up  &  Adjustment Losses atau  kerugian  yang  terjadi akibat waktu pembebanan mesin tanpa menghasilkan produk.
Persentase Set  up  &  Adjustment
Losses sebesar  46.97%  dari  total waktu losses yang ada.
3)  Dari hasil analisis dengan
menggunakan metode Seven tools of
Quality ,  bahwa  upaya  perbaikan
untuk mengeliminasi Six Big Losses yang terjadi dan untuk meningkatkan nilai OEE pada mesin
Coal Crusher meliputi:
a) Pembaharuan  sistem  standar
yang  ada,  dengan  menerapkan metode Seven  tools  of  Quality
pada semua proses guna mengurangi  waktu  pembebanan pada  mesin  untuk  mengurangi waktu  dibutuhkan  untuk Set  up & Adjust mesin. b) Penerapan pilar Total Productive  Maintenance yaitu Autonomous Maintenance yang bertujuan meningkatkan kepekaan operator terhadap kondisi mesin sehingga mampu melakukan pemeliharaan mandiri untuk mengurangi
downtime.

## E.2. Saran
Dari  hasil  pengolahan  data  dan  analisis yang  telah  dilakukan,  penulis  dapat memberikan saran sebagai berikut:
1) Untuk  perusahaan  disarankan  untuk melakukan pemeriksaan secara rutin dan  mengkaji  ulang  terkait  usualan
perbaikan yang penulis sampaikan. 2) Untuk penelitian dengan topik yang sama dapat melakukan
implementasi  program  TPM  dan pengamatan lebih mendalam untuk menganalisa tingkat kerugian berdasarkan satuan biaya.

## Daftar Pustaka
A.A. Lanke; S.H. Hoseinie; B. Ghodrati. (2016). Mine production index (MPI) - extension of OEE for bottleneck detection in mining. International Journal of Mining Science and Technology, 3-7
Afefy,  I.H.  (2013).  Implementasi  of
Total  Productive  Maintainence and Overall Equipment Effectiveness Evaluation. International Journal of Mechanical and Mechatronics Engineering, 13, 69-75 Almeanazel,  O.T.R. (2010). Total Productivity Maintenance Review and Overall Equipment Effectiveness Measurement.
Jordan  Journal  of  Mechanical and  Industrial  Engineering  vol
4, No 4, 517-522 APBI.  (2018). Industri  Pertambangan Batubara Indonesia .
http://www.apbi-icma.org .
Besterfield,  Dale  H.  (2013). Quality Improvement .  United  State  of
America:  Pearson  Education Inc. Biyanto, Totok. (2006). Optimasi
Perawatan Stone Crusher Menggunakan Reliability C.  Andersson;  M.  Bellgran.  (2014)On the    complexity    of    using performance measure: Enhancing  sustained  production improvement capability by combining OEE dan productivity. International Journal of Manufacturing Systems 35, 144- 154 Centered Maintenance. Surabaya.
D.R.  Kiran.  (2017). Seven  Traditional Tools  of  TQM :  BSP  Books  Pvt.
Ltd.  Chapter  20.  Published  by
Elsevier Inc. Darmawan, TD. Dan B. Suhardi. (2017). Analisis   Overall   Equipment Effectiveness 2017 dalam Meminimalisasi  Six  Big  Losess pada Area kiln di PT. Semen Indonesia (Persero) Tbk. Surakarta: Universitas Sebelas Maret.
Dyah,  R.R;  M.  Mujiya,  U.  (2015).
Aplikasi  Metode  Seven  Tools dan  Analisa  5W+1H  untuk mengurangi produk cacat pada
PT.  Berlina,  Tbk . Semarang:
Diponegoro University. Goriwondo. W.M; Mhlanga. S; Kazembe. T. (2011). Optimizing a production system using tools of productive maintenance . International Conferene on Industrial Engineering  and  Operations Management  Kuala  Lumpur. Malaysia, Januari 22-24, 2011. Heizer, J & Render, B. (2011).
Operation  Management  (10 th
edition). Upper  Saddle  River,
N.J: prentice Hall.
Herbawamurti.  (2005). Pemanfaatan
Energi Batubara. Badan Pengajian dan Penerapan Hernandez, P.M.M;  Angelas,  A.A; Gonzales, N.C.R; Cordova, C.E. (2013). Overall Equipment Effectivenes  (OEE)  diagnosis and  improving  in  a  small business as an essential tool for business competitiveness.
Research  Journal  of  Recent Sciences, Vol 2, No 6, 58-65
Jeong.   K.Y:   Pholips.   D.T.   (2010).
Operational    effiecency    and
effectiviness
measurement.
International Journal of
Operation and Production
Management,  Vol  21,  No  11,
1404-1416
Kuiper, A; Van Raalte, M; Does, R.J.
(2014).   Quality   quandaries: improving the overall equipment  effectiveness  at  a pharmaceuti cal company. Qulaity  Engineering,  26  (4), 478- 483 Kurimoto. (2005). Crushing and
Grinding . Japan
L.  Pascale;  M.  Mainea;  P.C.  Patic;  L. Duta. (2012). Mathematical Decision  Model  to  Improve TPM Indicators. International
Journal of Electical Engineering Faculty, 934- 939 Nakajima,  Seichi.  (1988). Introduction to Total Productive Maintenance . Edition. Productivity Inc. Cambridge. Nursanti, I  dan  Susanto.  Y.  (2014).
Analisis  perhitungan  Overall Equipment  Effectivens  (OEE) pada  mesin  packing  untuk meningkatkan  nilai  Availability mesin. Jurnal  Ilmiah  Teknik Industri, Vol 13, No 1.
Rahmat; Pratikno  dan  Wahyudi,  S.
(2012). Penerapan Overall
Equipment Efecctivenes (OEE) dalam implementasi Total
Productive  Maintenance  (TPM) (Studi  kasus  di  pabrik  gula  PT “Y”) ,  Jurnal  Rekayasa  mesin vol 3, No 3, 2013.
Rasyida,  D.  R.  (2013). Application  of Seven  Tools  Method  of  Quality Control  to  Reduce  Product Defect. ISSN  2014-  ISJ-005- 00104,  September  2014,  South Korea.
Rateshwar,  S;  Ashish,  M.G;  Dhaval,
B.S;  Sanjay,  D.  (2012).  Total Productive Maintenance (TPM) Implementation  in  a  Machine Shop: A Case Study.
International  Conference  on
Engineering, 51, 592-599 S.R.  Vijaykumar  &  S.  Gajendran.
(2014). Improvement of OEE in
Injection Moulding Process Industry. International  Journal of Mechanical and Civil
Engineering , 47-60
Saumyaranjan  S;  Sudhir,  Y.  (2018). Total  Quality Management  in Indian Manufacturing  SMEs. International
Journal  of  15 th Global Conference on Sustainable Manufacturing, 21, 541-548
T.  Djatna  &  Imam  M.A.  (2015).  An application  of  association  rule
1 st
Press,
mining  in  TPM  strategy:  an analysis  and modelling in
wooden  door manufacturing
industry. International  Journal
of  Industrial  Engineering  and
Services  Science  2015 , IESS
2105. Teknologi, Departemen
Pendidikan Nasional, Jakarta
Wicaksono, Jarot. 2016. Pengembangan
Kapasitas  Pembangkit  Listrik
Tenanga Uap . Yogyakarta:
Universitas
Muhammadiyah
Yogyakarta. Zaenal Abidin. (2017). Penerapan Total Productive  Maintenance Untuk Meningkatkan Overall Equipment Effectiveness (OEE) Pada  Mesin  Pengemasan  JAR LINE di PT. Yasulor Indonesia (L’Oreal Manufacturing) . Jakarta: Universitas Mercu Buana.