## Penerapan  metode  overall  equipment  effectiveness  untuk meningkatkan produktivitas mesin di PT. YE
Application  of  overall  equipment  effectiveness  method  to  increase machine productivity at PT. YE
Erwin Barita Maniur Tambunan, Rifda Ilahy Rosihan * , Ahcmad Fauzan, Ainun Nadia,

## Widya Spalanzani
* Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Bhayangkara Jakarta Raya, Indonesia
* Jl. Perjuangan No.81, RT.003/RW.002, Marga Mulya, Kec. Bekasi Utara, Kota Bks, Jawa Barat 17143
*Koresponden Email: rifda.ilahy@dsn.ubharajaya.ac.id

## INFORMASI ARTIKEL ABSTRAK
Histori Artikel - Artikel dikirim 17/10/2022 - Artikel diperbaiki 29/10/2022 - Artikel diterima 29/10/2022 PT.  YE  adalah  perusahaan  yang  terdiri  dari  perusahaan-perusahaan swasta  nasional  yang  bergerak  di  bidang  Minyak  &  Gas  Bumi  (MIGAS), dan  dibentuk  untuk  mencapai  optimalisasi  dan  efisiensi  pemanfaatan sektor energi di Indonesia dan luar negeri. Pada Bulan Januari – Juni 2018 terdapat  3  Mesin Austcold  Gas  Engine  Caterpillar 3512  yang  memiliki tingkat  downtime  yang  tinggi.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah mengetahui nilai OEE untuk mesin Austcold 1 gas engine Caterpillar 3512,
Mengetahui six big losses yang paling dominan pada mesin Austcold 1 gas engine  Caterpillar 3512  dan  mengetahui  biaya  yang  ditimbulkan  dari kerusakan  mesin Austcold  1  gas  engine  Caterpillar 3512.  nilai  rata-rata
OEE  untuk  mesin Austcold  1  gas  engine  Caterpillar 3512  adalah  78,30% dengan  faktor  six  big  losses  terbesar  adalah  reduced  speed  loss  dengan nilai 33,09%. Biaya yang ditimbulkan akibat downtime mesin Austcold 1 gas engine Caterpillar 3512 adalah sebesar Rp 2.598.240.000,00.
Kata  Kunci: Downtime; mesin Austcold  1  gas  engine  Caterpillar ; Overall Equipment Effectiveness; Six Big Losses.

## ABSTRACT
PT. YE is a company consisting of national private companies engaged in Oil &  Gas  (MIGAS),  and  was  formed  to  achieve  optimization  and  efficiency  in the  utilization  of  the  energy  sector  in  Indonesia  and  abroad.  In  January –
June 2018 there were 3 Caterpillar 3512 Austcold Gas Engines which had a high  downtime  rate.  The  purpose  of  this  study  was  to  determine  the  OEE value for the Austcold 1 gas engine Caterpillar 3512, to determine the most dominant six big losses on the Austcold 1 gas engine Caterpillar 3512 engine and  to  determine  the  costs  incurred  from  damage  to  the  Austcold  1  gas engine  Caterpillar  3512  engine.  the  average  OEE  for  the  Austcold  1  gas engine  Caterpillar  3512  is  78.30%  with  the  biggest  six  big  losses  factor being reduced speed loss with a value of 33.09%. The costs incurred due to the  downtime  of  the  Austcold  1  gas  engine  Caterpillar  3512  is  IDR 2,598,240,000.00.
Keywords: Downtime;  Austcold  1  Gas  Engine  Caterpillar;  Overall Equipment Effectiveness; Six Big Losses.

## 1. PENDAHULUAN
PT. YE adalah perusahaan yang terdiri dari perusahaan- perusahaan swasta nasional yang bergerak dibidang Minyak & Gas Bumi (MIGAS), dan dibentuk untuk mencapai optimalisasi dan
Volume 3, Nomor 2, November 2022, hlm 137-148 Jurnal Terapan Teknik Industri ISSN [print] 2722 3469 | ISSN [Online] 2722 4740
Penerapan metode overall equipment effectiveness untuk meningkatkan produktivitas mesin di PT. YE
efisiensi pemanfaatan sektor energi di Indonesia dan luar negeri. PT. YE didukung oleh tenaga kerja yang profesional di bidangnya dan partner usaha yang telah berpengalaman dibidangnya dengan mengutamakan profesionalitas tenaga kerja nasional. Dalam proses produksinya, PT. YE memiliki tiga mesin produksi yang mengolah gas metan yaitu Austcold 1 gas engine Caterpillar 3512, Austcold 2 gas engine Caterpillar 3512, dan Austcold 3 gas engine Caterpillar 3512. Mesin Austcold  Gas Engine Caterpillar merupakan  mesin  yang  digunakan  untuk  proses  produksi  gas elpiji. Gambar Mesin Austcold Gas Engine Caterpillar dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Mesin austcold gas engine caterpillar
Berdasarkan  data  pada  bulan  Januari  sampai  dengan  Juni  2018  ketiga  mesin  tersebut terdapat  285,45  jam  untuk  mesin Austcold  1  gas  engine  Caterpillar 3512,  253  untuk  mesin Austcold 2 gas engine Caterpillar 3512, dan 212 untuk Austcold 3 gas engine Caterpillar 3512. Akibat dari downtime tersebut mengakibatkan loss production atau menurunnya produktivitas. Dari  bulan  Januari  sampai  dengan  Juni  2018  total loss  production pada  mesin Austcold  1  gas engine Caterpillar 3512 adalah 649 ton.
Loss  production dapat  diakibatkan  karena  adanya  produk not  good atau  produk defect, kerusakan  mesin,  kerusakan  proses  produksi  yang  mengakibatkan  kegagalan  pada  sistem [1] . Penggantian  dan  perbaikan  komponen  mesin  dapat  membantu  dalam  memperpanjang  umur pakai  mesin.  Tindakan preventive  maintenance dapat  menjaga  kondisi  mesin  agar  tetap beroperasi  sesuai  dengan  fungsinya.  Tindakan maintenance dapat  mempengaruhi  nilai reliability,  availability sebuah  mesin  atau  sistem [2] .  Tindakan maintenance dapat mempengaruhi kualitas produk dan mengakibatkan menurunnya produktivitas mesin [3] . Untuk mengukur  produktivitas  peralatan,  metode  yang  sering  digunakan  adalah Overall  Equipment Effectiveness ( OEE). Beberapa penelitian terkait metode OEE dalam pengukuran kinerja sebuah mesin  telah  dilakukan [3] [ 4][5][6] .  Metode Overall  Equipment  Effectiveness (OEE)  merupakan tools yang  digunakan  untuk  mengukur  kinerja  pada  mesin  dan  sebagai tools untuk  mengukur produktivitas  fasilitas  produksi [7] .  Metode  OEE  menganalisis  berdasarkan  nilai availability, performance efficiency, dan quality [8] . Availability adalah hasil perbandingan dari waktu operasi dengan loading  time.  Performance  ratio merupakan  pengukuran  rasio  yang  menggambarkan kemampuan  mesin. Performance  ratio adalah  hasil  bagi  antara processed  amount,  idle  time dengan  waktu  operasi.  Sedangkan quality  rate adalah  rasio  kemampuan  mesin  dalam menghasilkan  suatu  produk  sesuai  dengan  standard  yang  telah  ditetapkan [9] .  Metode  OEE membantu dalam menganalisis dari faktor-faktor yang menyebabkan penurunan nilai OEE yang disebut sebagai six big losses [10] . Dalam perhitungan six big losses didapatkan faktor yang paling
dominan  yang  kemudian  dianalisis  untuk  memberikan  perbaikan  dalam  meningkatkan produktivitas  mesin [11] .  Hasil  perkalian  dari  OEE  kemudian  dibandingkan  dengan  hasil standard OEE yaitu 85% jika hasil perbandingan tersebut kurang maka perlu dilakukan usulan perbaikan  agar  nilai  OEE  mendekati  standard [12 ].  Perhitungan  OEE  pada  penelitian  kali  ini untuk mengukur nilai OEE yang diperoleh oleh mesin Austcold Gas Engine Caterpillar sekaligus mengetahui  faktor-faktor  dominan  yang  mempengaruhi  nilai  OEE.  OEE  dihitung  pada  mesin yang memiliki jumlah kerusakan terbesar. Kemudian mencari faktor-faktor yang dominan pada six big losses berdasarkan hasil diagram pareto [13] dan mencari akar penyebab masalah dengan fishbone diagram [14] .
Berdasarkan  latar  belakang  tersebut  maka  tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  mengetahui nilai OEE  untuk mesin Austcold 1 gas engine Caterpillar 3512. Mengetahui six bigg losses yang paling dominan pada mesin Austcold 1 gas engine Caterpillar 3512 dan mengetahui biaya yang ditimbulkan dari kerusakan mesin Austcold 1 gas engine Caterpillar 3512

## 2. METODE
Penelitian  ini  dimulai  dari  studi  pustaka  untuk  mengetahui  teori-teori  dan  penelitian terdahulu  terkait OEE  dan TPM untuk meningkatkan produktivitas. Kemudian mengumpulkan data, data yang dikumpulkan antara lain Data produksi, data delay mesin, dan jam Kerja mesin. Dilanjutkan  pengolahan  data.  Pada  tahap  ini  peneliti  akan  melakukan  pengolahan  data  untuk meningkatkan  produktivitas  mesin  menggunakan  metode  OEE.  Data  yang  telah  dikumpulkan kemudian dilakukan perhitungan nilai availability, performance rate, dan quality rate kemudian dari  ketiga  perhitungan  tersebut  dilakukan  perhitungan  nilai  OEE  dengan  mengalikan availability,  performance  rate, dan quality  rate .  Setelah  mendapatkan  nilai  OEE  selanjutnya adalah menghitung six big losses yang terdiri dari downtime losses yang terdiri dari equipment failure dan setup and adjustment losses, speed losses yang terdiri dari idling and minor stoppage losses dan reduced speed, defect losses yang terdiri dari defect in process dan reduced yield. Hasil perhitungan  tersebut  kemudian  dianalisa  dan  memberikan  usulan  perbaikan  untuk meningkatkan produktivitas menggunakan fishbone diagram. Gambar 2 menjelaskan terkait alir penelitian.
Mulai Identifikasi masalah
Pengumpulan data:
1. Data produksi 2. Data delay mesin 3. Jam kerja mesin Menghitung rate of quality Selesai Kesimpulan dan saran Studi literatur Menghitung availability Menghitung performance efficiency Menghitung OEE Perhitungan six big losses Menghitung fishbone

## Gambar 2. Diagram alir penelitian

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan data
Data  yang  dikumpulkan  untuk  penelitian  ini  adalah  data  produksi,  data  jam  kerja,  data downtime mesin  dan  data Delay Mesin.  Data  produksi  dapat  dilihat  pada  Tabel  1.  Tabel  2 merupakan data delay mesin dan tabel 3 merupakan data downtime mesin.
140 Erwin Barita Maniur Tambunan, Rifda Ilahy Rosihan * , Ahcmad Fauzan, Ainun Nadia, Widya Spalanzani
Penerapan metode overall equipment effectiveness untuk meningkatkan produktivitas mesin di PT. YE
Tabel 1 Data Produksi mesin Austcold 1 gas engine Caterpillar 3512 dari bulan Januari 2018 - Juni 2018 No Bulan Total Produk (ton) Hasil Produk (ton) Defect Scrap  Rework  Total 1  Januari 1085 950 45 90 135 2  Februari 952 900 20 32 52 3  Maret 930 840 37 53 90 4  April 990 856 55 79 134 5  Mei 930 822 40 68 108 6  Juni 1054 924 37 93 130 Total 5.941 5.292 234 415 649 Tabel 2. Delay mesin Austcold 1 gas engine Caterpillar 3512 dari bulan Januari 2018 - Juni 2018
No Bulan Available Time (hr) Machine Delay Schedule Shutdown Setting part Planned Downtime Machine Cleaning Warm Up Time Machine Break Power Cut Up Total Delay 1  Januari 744 12 3 24 2,5 2,5 7,5 0 51,5 2  Februari 672 12 2 15 1 1 10 0 41 3  Maret 744 12 3 24 2,5 2.5 15 0 59 4  April 720 12 2,5 20 1,5 1.5 5,5 1 43 5  Mei 744 12 3 24 2,5 2,5 8 0 52 6  Juni 720 12 2,5 20 1,5 1,5 6 0 43,5 Total 290 Tabel 3. Downtime mesin Austcold 1 gas engine Caterpillar 3512 dari bulan Januari 2018 - Juni 2018 Bulan Schedule Shutdown Setting part Warm Up Time Machine Break Power Cut Up Total Downtime Januari 12 3 2,5 7,5 0 25 Februari 12 2 1 10 0 25 Maret 12 3 2.5 15 0 32,5 April 12 2,5 1.5 5,5 1 22,5 Mei 12 3 2,5 8 0 25,5 Juni 12 2,5 1,5 6 0 22 Total 152,5 3.2 Pengolahan data 3.2.1

## Availability
Availability adalah probabilitas suatu komponen atau sistem menunjukan kemampuan yang diharapkan pada suatu waktu tertentu ketika dioperasikan dalam kondisi operasional tertentu. Ketersediaan  juga  dapat  diinterpretasikan  sebagai  persentase  waktu  operasional  sebuah komponen  atau  sistem  selama  interval  waktu  tertentu [15] . perhitungan availability dengan menggunakan persamaan 1.
𝑎𝑣𝑎𝑖𝑙𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑦 𝑟𝑎𝑡𝑒 = 𝑙𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑡𝑖𝑚𝑒−𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑜𝑤𝑛𝑡𝑖𝑚𝑒 𝐿𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑡𝑖𝑚𝑒 𝑥 100% (1)
Perhitungan availability dilakukan dengan menggunakan persamaan 1. Sebelum melakukan perhitungan availability maka perlu dilakukan perhitungan loading time dengan menggunakan persamaan 2, sehingga perhitungan loading time untuk bulan Januari 2018 menjadi Loading time = Availability Time - Planned Downtime.
= 744 – 24 = 720
Availability Januari = 720−25 720 = 96,25%
Dari  perhitungan  dan  cara  yang  sama,  maka  perhitungan Availability  rate untuk  bulan Januari 2018 – Juni 2018 di lihat dalam Tabel 4.
Tabel 4. Perhitungan availability rate bulan Januari – Juni 2018 Bulan Loading Time (Hour) Total Downtime (Hour) Availability Rate (%) Januari 720 25 96,52% Februari 657 25 96,19% Maret 720 32,5 95,48% April 700 22,5 96,78% Mei 720 25,5 96,45% Juni 700 22 96,85% Total 96,37% 3.2.2 Performance efficiency
Rumus perhitungan performance efficiency adalah:
𝑃𝐸 = 𝑃𝑟𝑜𝑐𝑒𝑠𝑠𝑒𝑑 𝐴𝑚𝑜𝑢𝑛𝑡−𝑖𝑑𝑒𝑎𝑙 𝐶𝑦𝑐𝑙𝑒 𝑇𝑖𝑚𝑒 𝑂𝑃𝑇 𝑥 100% (2)
Performa  Efficiency adalah processed  amount,  ideal  cycle  time, dan operation produksi. Untuk perhitungan Performa Efficiency pada bulan Januari 2018 – Juni 2018 dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Perhitungan performance efficiency bulan Januari 2018 – Juni 2018 Bulan Product Amount (ton) Ideal Cycle Time ( Hour /ton) Operation Time (Hour ) Performa Efficiency (%) Januari 950 0,663 695 90,62% Februari 900 0,690 632 98,52% Maret 840 0,774 687,5 94,56% April 856 0,707 677,5 89,32% Mei 822 0,774 694,5 91,60% Juni 924 0,664 678 90,49% Total 92,51%
Pada  tabel  5  dapat  dilihat  bahwa  perhitungan product  amount , Ideal  cycle  time dan operation time, memperoleh hasil performa Efficiency dari bulan Januari 2018-Juni 2018 dengan total rata-rata 92,51%

## 3.2.3 Rate of quality
Dalam perhitungan quality rate terdapat dua komponen yang  berpengaruh yaitu defect in process dan reduced yield. Rumus perhitungan quality rate adalah:
𝑄𝑅 = 𝑃𝑟𝑜𝑐𝑒𝑠𝑠 𝐴𝑚𝑜𝑢𝑛𝑡−𝐷𝑒𝑓𝑒𝑐𝑡 𝐴𝑚𝑜𝑢𝑛𝑡 𝑃𝑟𝑜𝑐𝑒𝑠𝑠 𝐴𝑚𝑜𝑢𝑛𝑡 𝑥100 (3)
142 Erwin Barita Maniur Tambunan, Rifda Ilahy Rosihan * , Ahcmad Fauzan, Ainun Nadia, Widya Spalanzani
Penerapan metode overall equipment effectiveness untuk meningkatkan produktivitas mesin di PT. YE
Untuk  mencari  nilai rate  of  quality  product ada  2  komponen  yang  mempengaruhi rate  of quality  product yaitu, deffect  in  process dan reduced  yield.  Processed  Amount adalah  banyak produk  yang  dihasilkan  dan  defect  Amount  adalah  banyaknya  produk  yang  cacat.  Hasil perhitungan rate of quality dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Perhitungan quality product bulan Januari – Juni 2018 Bulan Product Amount (ton) Defect Amount (ton) Quality Rate (%) Januari 950 135 85,78% Februari 900 52 94,22% Maret 840 90 89,28% April 856 134 84,34% Mei 822 108 86,86% Juni 924 130 85,93% Total 87,73%
Pada  tabel  6  dapat  dilihat  bahwa  perhitungan Product  Amount dan defect  Amount memperoleh  hasil quality  rate dari  bulan  Januari  2018-Juni  2018  dengan  total  rata-rata 87,73%.

## 3.2.4 Overall Equipment Effectiveness
Setelah nilai availability ratio, performance efficiency and rate of quality pada mesin Austcold 1 gas engine Caterpillar 3512 diperoleh maka selanjutnya dilakukan perhitungan nilai OEE. Hasil perhitungan OEE dapat dilihat dalam Tabel 7.
Tabel 7. Hasil Perhitungan OEE bulan Januari – Juni 2018. Bulan Availability rate % Performance Efficiency % Quality rate % OEE % Januari 96,52% 90,62% 85,78% 75,02% Februari 96,19% 98,52% 94,22% 89,28 % Maret 95,48% 94,56% 89,28% 80,60% April 96,78% 89,32% 84,34% 72,90 % Mei 96,45% 91,60% 86,86% 76,73% Juni 96,85% 90,49% 85,93% 75,30% Rata - Rata  96,37% 92,51 % 87,73 % 78,30%
Dari  perhitungan  tabel  7  dapat  dilihat  nilai  rata – rata  OEE  dari  bulan  Januari – Juni  2018 memiliki  nilai  78,30%. Sedangkan standard  world  class 85% sehingga untuk mengoptimalkan mesin perlu adanya perbaikan.
3.2.5 Six Big Losses.
Dalam perhitungan OEE yang termasuk downtime losses adalah equipment failure dan set – up dan adjustment. Adanya kerusakan pada mesin sehingga terjadinya breakdown disebabkan oleh power  cut – off .  Secara  rinci,  total break  downtime dapat  dilihat pada Tabel 8.
Tabel 8. Perhitungan total breakdown time Bulan Power cut-off (Hour) Machine Break (Hour) Total Breakdown (Hour) Januari 0 7,5 7,5
Bulan Power cut-off (Hour) Machine Break (Hour) Total Breakdown (Hour) Februari 0 10 10 Maret 0 15 15 April 1 5,5 6,5 Mei 0 8,0 8,0 Juni 0 6,0 6,0 Total 52,9
Dari perhitungan tabel 8 power cut off dan machine break dapat dilihat nilai rata – rata total breakdown dari bulan Januari – Juni 2018 memiliki nilai 52,9 jam. Perhitungan equipment failure loss untuk bulan Januari 2018 sampai dengan Juni 2018 dapat dilihat pada Tabel 9.
Tabel 9. Equipment failure loss Bulan Januari – Juni 2018 Bulan Total Breakdown (Hour) Loading Time (Hour) Equipment Failure atau Breakdown Loss (% ) Januari 7,5 720 1,04% Februari 10 657 1,52% Maret 15 720 2,08% April 6,5 700 0,92% Mei 8,0 720 1,11% Juni 6,0 700 8,57% Total 53 4,217 15,24%
Pada  tabel  9  menunjukan  bahwa  perhitungan  total breakdown dan loading  time memperoleh  total equipment  failure dari  bulan  Januari  2018-Juni 2018 dengan total nilai rata rata  sebesar  15,24%.  Perhitungan Set – up  and  Udjusment  Loss untuk  bulan  Januari  2018 sampai dengan Juni 2018 dapat dilihat dalam Tabel 10.
Tabel 10. Perhitungan persentase set – up and udjusment Bulan Set-up and Adjustment Total (Hour) Loading Time Set-up and Adjustment Loss (%) Schedule Shutdown (Hour) Setting Part (Hour) Warm-Up Time (Hour) Januari 12 3,00 2,5 17,5 720 2,43% Februari 12 2,00 1,0 15 657 2,28% Maret 12 3,00 2.5 17,5 720 2,43% April 12 2,50 1.5 16 700 2,28% Mei 12 3,00 2,5 17,5 720 2,43% Juni 12 3,50 1,5 16 700 2,28% Total 72 17,17 13 99,5 4,217 14,13%
Pada  tabel  10  menunjukan  bahwa  perhitungan persentase  Set – up  and  adjustment yang terdiri schedule  shutdown,  setting  part, dan warm-up  time dari  hasil  penjumlahan  ketiga tersebut  maka  dibagi  dengan loading  time yang memperoleh hasil rata-rata dari bulan Januari 2018-Juni 2018 dengan nilai 14,13%.

## 3.2.5.1 Speed losses
Faktor – faktor  yang  bisa  dikategorikan  dalam speed  losses adalah idling  and  minor stoppage dan reduced  speed  losses. Hasil  perhitungan  untuk idling  and  minorstoppage dan reduced speed losses dapat dilihat pada Tabel 11 dan tabel 12.
144 Erwin Barita Maniur Tambunan, Rifda Ilahy Rosihan * , Ahcmad Fauzan, Ainun Nadia, Widya Spalanzani
Penerapan metode overall equipment effectiveness untuk meningkatkan produktivitas mesin di PT. YE
Tabel 11. Perhitungan Idling and minor stoppages No Six Big Loss Total Time Loss (hour) Percentage (%) 1 Equipment Failure/ Breakdown Loss 53 5,68% 2 Set-up & Adjustment Loss 99,5 10,66% 3 Idling Minor Stoppages 11,5 1,23% 4 Reduced Speed Loss 308,6 33,09% 5 Rework Loss 293,28 31,44% 6 Scrap/Yield 166,7 17,87% Total 932,58 100%
Pada  tabel  11  menunjukan  bahwa  perhitungan  untuk Idling  and  Minor  Stoppages terdiri dari  perhitungan  antara machine  cleaning dengan loading  time yang  memperoleh  nilai  hasil rata-rata sebesar 0,2%.
Tabel 12. Perhitungan persentase reduced speed losses. No Six Big Loss Total Time Loss (hour)  Percentage (%) 1 Equipment Failure/ Breakdown Loss 53 5,68% 2 Set-up & Adjustment Loss 99,5 10,66% 3 Idling Minor Stoppages 11,5 1,23% 4 Reduced Speed Loss 308,6 33,09% 5 Rework Loss 293,28 31,44% 6 Scrap/Yield 166,7 17,87% Total 932,58 100%
Pada  tabel  12  menunjukan  bahwa  perhitungan  untuk reduced speed losses terdiri dari operation  time , ideal  operation  time , ideal  cycle  time , product  amount dan loading  time dari perhitungan  tersebut,  maka  dapat  disimpulkan  perhitungan  dari  bulan  Januari  2018-  Juni 2018, diperoleh nilai reduced speed losses dengan jumlah rata-rata sebesar 34,22%.

## 3.2.5.2 Defect Losses
Faktor  yang  dikategorikan  kedalam defect  losses ialah rework  losses dan yield atau scrap loss. Hasil perhitungan dapat dilihat pada tabel 13 dan tabel 14.
Tabel 13. Perhitungan persentase rework losses No Six Big Loss Total Time Loss (hour)  Percentage (%) 1 Equipment Failure/ Breakdown Loss 53 5,68% 2 Set-up & Adjustment Loss 99,5 10,66% 3 Idling Minor Stoppages 11,5 1,23% 4 Reduced Speed Loss 308,6 33,09% 5 Rework Loss 293,28 31,44% 6 Scrap/Yield 166,7 17,87% Total 932,58 100%
Pada  tabel  13  dapat  disimpulkan  bahwa  dari  perhitungan, loading  time , ideal  cycle  time , rework , dan rework loss time maka persentasi hasil rework loss tersebut memperoleh nilai rata- rata dari bulan Januari 2018-Juni 2018 sebesar 41,46%.
Pada  tabel  14  dapat  disimpulkan  bahwa  dari  perhitungan, loading  time , ideal  cycle  time , scrap dan scrap loss time maka persentasi hasil rework loss tersebut memperoleh nilai rata-rata dari bulan Januari 2018-Juni 2018 sebesar 2,34%.
Tabel 14. Perhitungan persentase yield atau scrap loss No Six Big Loss Total Time Loss (hour)  Percentage (%) 1 Equipment Failure atau Breakdown Loss 53 5,68% 2 Set-up & Adjustment Loss 99,5 10,66% 3 Idling Minor Stoppages 11,5 1,23% 4 Reduced Speed Loss 308,6 33,09% 5 Rework Loss 293,28 31,44% 6 Scrap/Yield 166,7 17,87% Total 932,58 100% 3.2.6 Pengaruh six big losses
Six Big Losses terdiri dari enam kriteria losses yaitu Equipment Failure atau Breakdown Loss, Set-up & Adjustment Loss, Idling Minor Stoppages, Reduced Speed Loss, Rework  Loss, dan Scrap. Pada Tabel 15 perhitungan persentase merupakan hasil bagi antara total time loss dengan total keseluruhan waktu sehingga didapat nilai persentase masing-masing kriteria.
Tabel 15. Persentase faktor Six Big Losses mesin Austcold 1 gas engine Caterpillar 3512 No Six Big Loss Total Time Loss (hour) Percentage (%) 1 Equipment Failure/ Breakdown Loss 53 5,68% 2 Set-up & Adjustment Loss 99,5 10,66% 3 Idling Minor Stoppages 11,5 1,23% 4 Reduced Speed Loss 308,6 33,09% 5 Rework Loss 293,28 31,44% 6 Scrap/Yield 166,7 17,87% Total 932,58 100%
146 Erwin Barita Maniur Tambunan, Rifda Ilahy Rosihan * , Ahcmad Fauzan, Ainun Nadia, Widya Spalanzani
Penerapan metode overall equipment effectiveness untuk meningkatkan produktivitas mesin di PT. YE
Gambar 3. Diagram pareto
Dari tabel 15 dan gambar 3 dapat dilihat bahwa faktor yang memiliki persentase terbesar dari  keenam  faktor  tersebut  adalah Reduced  Speed  Loss sebesar  33,09%  dan  hasil  urutan persentase  faktor six  big  losses tersebut  akan  digambarkan  diagram  pareto  pada  gambar  3 sehingga  terlihat  jelas  urutan  dari  keenam  faktor  yang  mempengaruhi  efektivitas  di  mesin Austcold 1 gas engine Caterpillar 3512.

## 3.2.7 Diagram sebab akibat
Diagram sebab akibat di buat dari hasil brainstorming. Reduced Speed Los ses besar 33,09% oleh  karena  itu, Reduced  speed  losses akan  dianalisis  dengan  menggunakan  diagram  sebab akibat ( cause and effect diagram) . Hasil analisis terhadap faktor  yang memberikan kontribusi terbesar  penyebab  rendahnya  efektivitas  mesin Austcold  1  gas  engine  Caterpillar 3512.  Hasil Diagram sebab akibat dapat dilihat pada gambar berikut
Gambar 4. Diagram fishbone

## 3.3 Usulan perbaikan
Berdasarkan pada analisis diagram sebab akibat faktor Reduced Speed Loss , maka usulan perbaikan  untuk  meningkatkan  efektivitas  mesin Austcold  1  gas  engine  Caterpillar 3512 sebagai berikut ini:
1. Langkah-langkah perbaikan terhadap faktor mesin produksi.
Availability adalah  probabilitas  ketersediaan  mesin.  Mesin  yang  digunakan  diharapkan tidak mengalami kerusakan yang  memakan waktu lama sehingga berakibat terganggu jalannya proses produksi dan mengakibatkan pada penurunan tingkat produktivitas mesin.
A. Langkah-langkah  untuk  mengatasi  masalah  yang  berhubungan  dengan  mesin  tersebut adalah:
Memberikan perawatan/ maintenance mesin dengan cara:
1) Perawatan harian dan perawatan bulanan
a) Pemeriksaan minyak pelumas
b) Membersihkan mesin bagian luar
c) Melakukan  pemeriksaan  terhadap  putaran  elektro  motor  pada  mesin  yang  berfungsi untuk memutar.
d) Melakukan pemeriksaan apabila terjadi kebocoran, baik kebocoran minyak pelumas, air, dan kotoran.
e) Melakukan pemeriksaan terhadap baut-baut yang longgar.
f) Melakukan penggantian komponen mesin yang umur pakainya sudah tua/sudah aus .
2) Pihak engineering  maintenance dan  manajemen  hendaknya  melakukan  penyediaan spare part mesin  dengan  terencana,  agar  jika  sewaktu-waktu  komponen  mesin  tersebut  rusak, dapat langsung dilakukan tindakan perbaikan berupa penggantian komponen mesin yang baru agar proses produksi dapat berjalan dengan lancar.
B. Langkah-langkah perbaikan terhadap faktor manusia Faktor  manusia  merupakan  bagian  dari  sistem  kerja  yang  memiliki  peranan  penting  dan lam  suatu  sistem  atau  proses,  operator  memiliki  karakteristik  dan  keterampilan  yang berbeda-beda  yang  dapat  sangat  mempengaruhi  keberhasilan  upaya  peningkatan efektivitas mesin, sehingga faktor manusia atau tenaga kerja ini harus lebih diperhatikan. Langkah-langkah untuk memperbaiki faktor manusia yaitu:
1) Memberikan  program training kepada  karyawan  baru  maupun  lama  dengan  tujuan program pelatihan yang diberikan adalah untuk meningkatkan keterampilan operator sebelum  ditempatkan  di workshop .  Dan  dilakukan  proses  evaluasi  ketika  karyawan sudah terjun lingkungan kerja
2) Pihak  manajemen  seharusnya  melakukan  evaluasi  terhadap  penerapan  dari  studi waktu yang  dilakukan di lingkungan kerja sehingga mengetahui sejauh mana manfaat yang telah diperoleh dari hasil studi tersebut.
3) Pemberian  sanksi  kepada  karyawan,  operator  yang  memiliki  kedisiplinan  yang rendah.
4) Pemberian reward kepada karyawan/operator yang memiliki kinerja yang baik.

## 4. SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan  didapatkan  nilai  rata-rata  OEE  untuk mesin Austcold 1 gas engine Caterpillar 3512 adalah 78,30% dengan faktor six big losses terbesar adalah reduced speed loss dengan nilai 33,09%. Biaya yang ditimbulkan akibat downtime mesin Austcold  1  gas  engine  Caterpillar 3512  adalah  sebesar  Rp  2.598.240.000,00.  Oleh  karena  itu perlu  adanya  perbaikan  untuk  meningkatkan  produktivitas  mesin Austcold  1  gas  engine Caterpillar 3512  dengan  cara  melakukan maintenance mesin  yang  terdiri  dari  pembersihan mesin bagian luar, melakukan pemeriksaan apabila terjadi kebocoran, baik kebocoran minyak pelumas, air, dan kotoran, melakukan pemeriksaan terhadap baut-baut yang longgar, melakukan penggantian spare  part mesin  yang  membutuhkan  pergantian spare  part .  Selain  itu,  perlu dilakukan perbaikan terhadap faktor manusia dengan cara memberikan program pelatihan yang lebih  efektif  terhadap  pekerja  baru  ataupun  pekerja  yang  telah  lama  bekerja,  melakukan evaluasi  terhapat  penerapan  studi  waktu  yang  dilakukan  pada  lingkungan  kerja  untuk mengetahui manfaat dari penerapan studi waktu kerja.

## REFERENSI
[1] D. Wibisono, “Analisis Overall Equipmen t Effectiveness (OEE) Dalam Meminimalisasi Six Big Losses Pada Mesin Bubut (Studi Kasus di Pabrik Parts PT XYZ),” J. Optimasi Tek. Ind. , vol. 3, no. 1, pp. 7 – 13, 2021.
Penerapan metode overall equipment effectiveness untuk meningkatkan produktivitas mesin di PT. YE
[2] R. I. Rosihan and H. A. Yuniarto, “Analisis S istem Reliability dengan Pendekatan Reliability Block Diagram,” J. Teknosains , vol. 9, no. 1, p. 57, Dec. 2019.
[3] M.  M.  Hutabarat  and  A.  Muhsin,  “Analisis  Tingkat  Efektivitas  Kerja  pada  Mesin  Auto Hanger dengan Menggunakan Metode Overall Equipment Effect iveness (OEE),” Opsi , vol. 13, no. 1, p. 56, 2020.
[4] A.  Sobirin,  Kusnadi,  and  D.  Herwanti,  “Perhitungan  Overall  Equipment  Effectiveness (OEE) Pada Line 5/4l45w PT. Otscon Safety Indonesia,” J. Ilm. Wahana Pendidik. , vol. 7, no. 8, pp. 168 – 175, 2021.
[5] Fitriandi,  Muzakir,  and  Suhari,  “Integr asi  Overall  Equipment  Effectiveness  (Oee)  Dan Failure Mode and Effect Analysis (Fmea) Untuk Meningkatan Efektifitas Mesin Hammer Mill Di Pt. Salix Bintama Prima,” J. Optim. , vol. 4, no. 2, pp. 97 – 107, 2018.
[6] N.  Pan gastuti,  “Pengukuran  Efektivitas  Mesin Trafo  Menggunakan  Metode  Overall Equipment Effectiveness ( OEE ) Pada PT Pln ( Persero ) Area Bintaro Nova Pangastuti,” IMTechno; J. Ind. Manag. Technol. , vol. 2, no. 2, pp. 49 – 54, 2021.
[7] M.  Anrinda,  M.  E.  Sianto, and  J.  Mulyana,  “Analisis  Perhitungan  O verall  Equipment Effectiveness (OEE) pada Mesin Offset CD6 di Industri Offset Printing,” Pros. Semin. Nas. Ris. dan Teknol. Terap. , pp. 1 – 8, 2021.
[8] S.  Hastary,  A.  A.  Yusuf,  and  R.  Awaludin,  “ Optimalisasi  Proses  Produksi  dengan Menggunakan  Metode  Overall  Equipment  Effectiveness  (Survey  pada  PT.  Arteria  Daya Mulia Kota Cirebon) 1),” J. Bina Bangsa Ekon. , vol. 14, no. 1, pp. 119 – 130, 2021.
[9] V.  I.  Lestari  and  J.  A.  Suryadi,  “Analisis  Efektivitas  Mesin  Pada  Stasiun  Ke tel  Dengan Menggunakan Metode Overall E quipment Effectiveness (Oee) Di Pt. Xyz,” Tekmapro  J. Ind. Eng. Manag. , vol. 16, no. 2, pp. 36 – 47, 2021.
[10] M. Dipa, F. D. Lestari, M. Faisal, and M. Fauzi, “Analisis Overall Equipment Effectiveness (OEE) dan Six Big Losses pada Mesin Washing Vial di PT . XYZ,” J. Bayesian J. Ilm. Stat. dan Ekon. , vol. 2, no. 1, pp. 61 – 75, 2022.
[11] M.  B.  Anthony, “Analisis Penerapan Total  Productive  Maintenance  (TPM) Menggunakan Overall Equipment Efectiveness (OEE) Dan Six Big Losses Pada Mesin Cold Leveller PT. KPS,” JATI UNIK  J. Ilm. Tek. dan Manaj. Ind. , vol. 2, no. 1, p. 94, 2019.
[12]  W.  Gorape tha,  J.  Hutabarat,  and  L.  a  Salmia,  “Analisis  Perhitungan  Effectiveness  Untuk Meminimumkan  Nilai  Six  Big  Losses  Di  Mesin  Produksi  Dan  Usulan  Perbaikan  Dengan Metode Kaizen 5S Di Cv. Widikauza,” J. Valtech , vol. 3, no. 2, pp. 219 – 225, 2020.
[13]  S.  Priambod o  and  N.  A.  Mahbubah,  “Implementasi  Metode  Overall  Equipment Effectiveness  Berbasis  Six  Big  Losses  Guna  Mengevaluasi  Efektivitas  Mesin  Packing Semen,” J. Serambi Eng. , vol. 6, no. 4, pp. 2363 – 2374, 2021.
[14]  P.  F.  P.  Irianto,  F.  Achmadi,  P.  Studi,  and  M. Teknik,  “ Implementasi  Overall  Equipment Effectiveness dan Six Big Losses untuk Meningkatkan Efektivitas Mesin ,” pp. 1– 9, 2020.
[15] C. E. Ebeling, “Intro to Reliability & Maintainability Engineering.pdf.” p. 486, 1997.