## MENGHITUNG EFEKTIFITAS MESIN LASER CUTTING MENGGUNAKAN METODE OVERALL EQUIPMENT EFFECTIVENESS
Novera ElisaTriana, Uly Amrina
Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Mercu Buana Jl. Raya Kranggan No.6, Bekasi 17433 Email: novera.elisa@mercubuana.ac.id, ulyamrina@mercubuana.ac.id

## Abstrak
PT.  ZXY  merupakan  perusahaan  yang  bergerak  dalam  produksi  alas  kaki  yang  tidak terlepas  dari  permasalahan  efisiensi  dan  efektivitas  pada  mesin  (peralatan)  yang diakibatkan  oleh six  big  losses. Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  menghitung  efektifitas melalui metode Overall Equipment Effectivenes (OEE) yang kemudian dilanjutkan dengan pengukuran OEE pada six big losses untuk mengetahui besarnya efisiensi yang hilang pada ke enam faktor six big losses , selanjutnya diperoleh faktor yang paling tinggi pada six big losses di  mesin  laser  yaitu Equipment  Failure  Losses sebesar  53,97%.  Dengan  diagram pareto  dan  analisa  sebab  akibat  dapat  dianalisis  masalah  sebenarnya  yang  menjadi penyebab utama rendahnya efektifitas yang mengakibatkan rendahnya produktivitas mesin laser  adalah  punching  head  di  sebabkan  faktor  manusia,  mesin  dan  material.  Hasil kesimpulan yang dapat diambil pada penelitian mesin laser ini setelah dilakukan perbaikan adalah  dengan meningkatkan availability mesin laser  dari rata-rata 96,2%  menjadi 96,4% berdampak pada  meningkatnya OEE dari 91,9%  menjadi 92,1%.  Kondisi  ini  sangat ideal (≥85%).  Sehingga  yang  mempengaruhi  nilai  OEE  dan  menjadi  prioritas  utama  dengan kontribusi terbesar terjadi pada Equipment Failure Losses dapat diatasi.
Kata  Kunci  : Metode Overall  Equipment  Effectiveness  (OEE),  ,  Six  Big  Losses, Efektifitas Mesin Laser.

## Abstract
PT. ZXY is a company engaged in the production of footwear that can not be separated from the problems of efficiency and  effectiveness  on  the  machine  (equipment) caused by the  six big losses. The  purpose  of  this  study  is  to  calculate  the  effectiveness  through  the  Overall  Equipment Effectiveness (OEE) method, which is then followed by the OEE measurement on the six big losses to find out the amount of efficiency lost in the six factors of six big losses, then the highest factors in  the  six  big  losses  are  obtained.  laser  machines  namely  Equipment  Failure  Losses  of  53.97%. Pareto diagrams and causal analysis can analyze the real problem which is the main cause of the low effectiveness that results in the low productivity of laser machines is that punching heads are caused by human, machine and material factors. The results of the conclusions that can be taken in this  laser  machine  research  after  improvement is by increasing the  availability of  laser  machines from  an  average  of 96.2% to  96.4%  resulting in an  increase  in  OEE from 91.9%  to  92.1%.  This condition  is ideal  (≥85%).  So that  affects  the  OEE value and becomes the  top priority  with the biggest contribution that occurs in Equipment Failure Losses can be overcome.
Keywords  : Metode  Overall  Equipment  Effectiveness  (OEE),  ,  Six  Big  Losses,  Efektifitas Mesin Laser

## PENDAHULUAN
Perkembangan  dunia  industri    manufaktur  dan  jasa  semakin  meningkat  pesat  dari waktu  ke  waktu,  sehingga  setiap  pelaku  industri  harus  siap  berkompetisi  dan  selalu meningkatkan kinerja  yang dapat   meningkatkan   produktifitasnya.  Salah  satu  cara untuk
menyelesaikan  permasalahan  fasilitas  produksi  dan  untuk  mendukung  peningkatan produktivitas  adalah  harus  dilakukan  evaluasi  dan  meningkatkan  efektivitas  dari peralatan/mesin  produksi,  sehingga  dapat  digunakan  seoptimal  mungkin  (Blanchard, 2015). Mesin  yang  digunakan  dalam  proses  produksi harus  mampu  beroperasi  secara optimal.    Pemeliharaan  serta  perawatan  peralatan  produksi  juga  harus  dilakukan  agar improvement dan  inovasi  yang  dilakukan  perusahaan  dapat  berjalan  sesuai  rencana. Performansi  mesin  akan  menjadi  salah  satu  kunci  utama  kesuksesan  suatu  industri manufaktur. Menurut Malik dan Hamsal (2013), ada dua kerugian yang terjadi bila mesin produksi  mengalami  kerusakan,  pertama  keuntungan  perusahaan  akan  berkurang  karena mesin tidak mampu menyelesaikan seluruh pesanan, dan kedua adalah meningkatnya biaya perbaikan mesin yang rusak
Salah  satu  metode  untuk  mengetahui  efektifitas  suatu  mesin  laser  adalah Overall Equipment  effectiveness (OEE). Overall  Equipment  Effectiveness (OEE)  adalah  suatu pengukuran  yang  dilakukan  terhadap performance yang  berhubungan  dengan availability dari  proses  produktivitas  dan  kualitas.  OEE  merupakan  metode  yang  digunakan  sebagai alat  ukur  metrik  dalam  penerapan  program  TPM  guna  menjaga  peralatan  pada  kondisi ideal dengan menghapuskan Six Big Losses peralatan (Ansori, 2013:114). Selain itu, untuk mengukur kinerja dari suatu sistem produktif. Kemampuan mengidentifkasikan secara jelas akar  permasalahan  dan  faktor  penyebabnya  sehingga  membuat  usaha  perbaikan  menjadi terfokus merupakan faktor utama metode ini diaplikasikan secara menyeluruh oleh banyak perusahaan di dunia.
Menurut  Nakajima  (2014),  OEE  merupakan  ukuran  menyeluruh  yang mengidentifikasikan  tingkat  produktivitas  mesin/peralatan  dari  kinerja  secara  teori. Pengukuran  ini  sangat  penting  untuk  mengetahui  area  mana  yang  perlu  ditingkatkan produktivitasnya  ataupun  efisiensi  mesin/peralatan  dan  juga  dapat  menunjukan  area bottleneck  yang  terdapat  pada  lintasan  produksi.  OEE  juga  merupakan  alat  ukur  untuk mengevaluasi dan memperbaiki cara yang tepat untuk menjamin peningkatan produktivitas penggunaan mesin/peralatan.
Evaluasi  yang  dilakukan  adalah  dengan  melakukan  analisis  OEE  ( Overall Equipment Effectiveness ) untuk memantau efektivitas suatu proses sehingga nantinya dapat dilakukan  upaya-upaya  yang  dapat  meningkakan  efektivitas  proses  tersebut  (Vorne Industries,  2008).  Dari  analisis  ini  diperlukan  nilai  availability,  performance  dan  quality yang  diperoleh  melalui  pengamatan  langsung  terhadap  mesin  .Pengukuran  OEE menunjukkan  seberapa  baik  suatu  perusahaan  dalam  menggunakan  sumber  daya  yang dimiliki termasuk peralatan,  pekerja dan kemampuan untuk memuaskan konsumen  dalam pengiriman suatu pesanan yang sesuai dengan kualitas yang diinginkan oleh konsumen.

## TINJAUAN PUSTAKA Teori Efektivitas dan Efisiensi
Efektivitas berasal  dari kata efektif yang  mengandung  pengertian  yaitu  suatu tujuan yang telah  direncanakan  sebelumnya  dapat  tercapai  atau  dengan  kata  sasaran  tercapai  karena adanya proses kegiatan. Jadi efektivitas mengarah kepada pencapaian target yang berkaitan dengan  kualitas,  kuantitas  dan  waktu  (Moenir,  2015).  Sedangkan  efisien  adalah perbandingan rasio dari keluaran (output) dengan masukan (input). Artinya hasil dari usaha yang telah  dicapai  lebih  besar  dari usaha  yang  dilakukan. Jadi  efisiensi  mengarah kepada kemampuan untuk melakukan sesuatu atau menghasilkan sesuatu tanpa membuang-buang usaha, waktu atau biaya (Moenir, 2015).

## Definisi Overall Equipment Effeciveness (OEE)
Overall  Equipment  Effectiveness (OEE)  merupakan  produk  dari  kegiatan  operasi dengan six  big  losses pada  mesin/peralatan.  Keenam  faktor  dalam six  big  losses dapat dikelompokkan menjadi tiga komponen utama dalam OEE untuk dapat digunakan. Dalam mengukur kinerja mesin/peralatan yakni, downtime losses , speed losses dan defect losses . Menurut  Nakajima  (2015),  OEE  merupakan  ukuran  menyeluruh  yang mengidentifikasikan  tingkat  produktivitas  mesin/peralatan  dari  kinerja  secara  teori. Pengukuran  ini  sangat  penting  untuk  mengetahui  area  mana  yang  perlu  ditingkatkan produktivitasnya  ataupun  efisiensi  mesin/peralatan  dan  juga  dapat  menunjukan  area bottleneck  yang  terdapat  pada  proses  produksi.  OEE  juga  merupakan  alat  ukur  untuk mengevaluasi dan memperbaiki cara yang tepat untuk menjamin peningkatan produktivitas penggunaan mesin/peralatan.
Secara garis prosedur perhitungan Overall Equipment Effectiveness ditunjukkan pada gambar 1.
Gambar 1. Overall Equipment Effectiveness
Dengan menghitung OEE, maka dapat diketahui 3 komponen penting yang mempengaruhi efektivitas mesin yaitu availability atau ketersediaan mesin , performance rate atau efisiensi produksi , dan Quality rate atau kualitas output mesin . Secara  matematis,  rumus overall  equipment  effectiveness  (OEE) adalah  sebagai berikut :
𝑂𝐸𝐸 (%) = 𝐴𝑣𝑎𝑖𝑙𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑦 𝑥 𝑃𝑒𝑟𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑛𝑐𝑒 𝑟𝑎𝑡𝑒 𝑥 𝑄𝑢𝑎𝑙𝑖𝑡𝑦 𝑟𝑎𝑡𝑒
(1)
Untuk  menghitung  nilai  OEE,  maka  perlu  diketahui  nilai  masing  –  masing  komponen tersebut.
1. Availability adalah  suatu  rasio  yang  menunjukan  waktu  yang  tersedia  untuk mengoperasikan  mesin. Availability mempertimbangan  berbagai  kejadian  yang dapat  menghentikan  proses  produksi  yang  sudah  direncanakan  sebelumnya. Rumusnya :

## 𝐴𝑣𝑎𝑖𝑎𝑙𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑦 = 𝑂𝑝𝑒𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑇𝑖𝑚𝑒
𝐿𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑇𝑖𝑚𝑒 𝑥 100%
(2)
Dimana : Operation Time  =  loading time  -  downtime

## Loading Time  = running time – planned downtime
2. Performance  Rate adalah  mempertimbangkan  faktor  yang  menyebabkan proses produksi tidak sesuai dengan kecepatan maksimum yang seharusnya ketika di operasikan.  Contohnya  adalah  ketidakefisiensian  operator  dalam  menggunakan mesin. Rumusnya :
𝑃𝑒𝑟𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑛𝑐𝑒 𝑅𝑎𝑡𝑒 = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑝𝑟𝑜𝑑𝑢𝑘𝑠𝑖 𝑥 𝑤𝑎𝑘𝑡𝑢 𝑠𝑖𝑘𝑙𝑢𝑠 𝑝𝑒𝑟 𝑢𝑛𝑖𝑡 𝑜𝑝𝑒𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑡𝑖𝑚𝑒 𝑥100% (3)
3. Quality  Rate adalah merupakan  perbandingan  antara  produk  yang  baik dibagi dengan jumlah total produksi. Jumlah produk yang baik ini didapatkan dengan mengurangkan jumlah  produksi dengan jumlah produk defect atau cacat.  Kemudian setelah itu diubah ke dalam bentuk persentase. Rumusnya :
𝑄𝑢𝑎𝑙𝑖𝑡𝑦 𝑅𝑎𝑡𝑒 = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑝𝑟𝑜𝑑𝑢𝑘𝑠𝑖 − 𝑝𝑟𝑜𝑑𝑢𝑘 𝑑𝑒𝑓𝑒𝑐𝑡 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑝𝑟𝑜𝑑𝑢𝑘𝑠𝑖 𝑥100% (4)
Japan Institute of  Plant  Maintenance (JIPM) telah menetapkan  standar benchmark yang telah dipraktekan secara luas di seluruh dunia. Berikut OEE Benchmark tersebut :
• Jika  OEE  =  100%,  produksi  dianggap  sempurna:  hanya  memproduksi    produk tanpa cacat, bekerja dalam performance yang cepat, dan tidak ada downtime.
• Jika OEE = 85%, produksi dianggap kelas dunia. Bagi banyak perusahaan,  skor ini merupakan skor yang cocok untuk dijadikan tujuan.
• Jika  OEE  =  60%,  produksi  dianggap  wajar,  tapi  menunjukkan  ada  ruang    yang besar untuk  jangka panjang improvement.
• Jika  OEE  =  40%,  produksi  dianggap  memiliki  skor  yang  rendah,  tapi    dalam kebanyakan  kasus  dapat  dengan  mudah  di  improve  melalui  pengukuran  langsung (misalnya  dengan  menelusuri  alasan-alasan downtime dan  menangani  sumber- sumber penyebab downtime Untuk standar secara satu per satu).
Pada  penerapannya  angka  pada  3  komponen  ini  akan  berbeda  –  beda  untuk  tiap perusahaan.  Standar  benchmark  world  class  OEE  tersebut  relatif  karena  pada  beberapa buku  dan  perusahaan  menunjukkan  standar  skor  yang  berbeda,  standar  word  class  ini selalu didorong lebih tinggi sejalan meningkatnya persaingan dan  harapan. OEE memiliki nilai minimal sebesar 85%, dengan komposisi sebagai berikut (Nakajima, 1988) :
 Availability rate > 90%
 Performance rate > 95%
 Quality rate lebih > 99 %

## Gambar 2. Komposisi Overall Equipment Effectiveness
Menurut Davis dalam buku yang ditulis Wilson (2015, hal. 364) menerangkan bahwa pemaksimalan efektifitas peralatan berarti sarana terbaik untuk mengembalikan capital aset dari bisnisnya. Untuk meningkatkan efektifitas mesin dan peralatan yang digunakan harus diukur dan mengurangi losses selama mesin beroperasi. TPM dapat menghilangkan six big losses , hal ini yang menjadi fokus TPM. Kunci obyektif TPM adalah menghilangkan atau meminimalisasi  semua  losses  yang  berhubungan  dengan  sistem  manufaktur  untuk meningkatkan  OEE.  Pada  tahap  awal  inisiatif  TPM  fokus  pada  menghilangkan six  big losses , dimana mengakibatkan OEE yang rendah hal ini menurut Gupta et al.,2001 dalam Ahuja dan Khamba (2015, hal. 724).  Keenam kerugian tersebut dikenal dengan istilah Six Big Losses yaitu :
1. Equipment failure losses
Kerugian akibat rusaknya mesin (peralatan dan perlengkapan kerja).
2. Setup and Adjustments losses
Kerugian yang diakibatkan perlunya Persiapan ulang peralatan dan perlengkapan kerja.
3. Idling and minor stoppage losses
Kerugian yang disebabkan karena mesin berhenti dalam waktu yang singkat dan harus di restart.
4. Reduced speed losses
Kerugian yang terjadi karena mesin berjalan lambat tidak sesuai dengan kecepatan yang diinginkan.
5. Quality and defect work losses
Kerugian yang terjadi karena banyaknya produk yang cacat dalam proses produksi.
6. Yield and scrap losses
Kerugian yang disebabkan karena adanya kecacatan di awal proses produksi.

## METODE PENELITIAN
Metode  yang  digunakan  adalah  dengan  melakukan  analisa  sesuai  dengan  kajian pustaka yang ada yaitu dengan metode analisa Efektifitas mesin laser menggunakan metode OEE  dan  analisa  pareto  dari six  big  losses yang  diperoleh.  Langkah-langkah  penelitian secara aliran proses digambarkan pada gambar dibawah ini:

## Walk Through
Survey Evaluasi Sistem kerja  mesin laser Menghitung nilai OEE, Meminimalisir , Six big losses Analisa Nilai OEE Mesin Laser
Gambar 3. Langkah-Langkah Penelitian

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisa OEE Analisa OEE bertujuan  untuk  mengetahui  seberapa  besar  nilai  performansi  dari mesin  laser  yang  digunakan  untuk  proses  produksi  pemotongan  komponen  pada departemen cutting .  Berdasarkan  observasi  lapangan  dan  setelah  dilakukan  pengolahan data maka pada periode Januari – Agustus 2018 berikut ini adalah data OEE mesin laser.
Tabel 1. Data OEE Bulan Hari Kerja Prod. time (min) Over time (min) Running time (min) Down time (min) Planned downtime (min) Loading time (min) Opr. Time (min) Januari 22 10230 1080 11310 251 88 10142 9891 Februari 19 8835 420 9255 217 76 8759 8542 Maret 21 9765 510 10275 184 84 9681 9497 April 21 9765 960 10725 153 84 9681 9528 Mei 21 9765 480 10245 151 84 9681 9530 Juni 13 6045 900 6945 863 52 5993 5130 Juli 22 10230 60 10290 412 88 10142 9730 Agustus 22 10230 480 10710 157 88 10142 9985 Total 161 74865 4890 79755 2388,8 644 74221 71832 Average  20,125  9358,1  611,25 9969,38 298,60 80,5 9278 8979 Tabel 2. Perhitungan OEE
Bulan Jumlah produksi (unit) Unit OK (Unit) Unit Reject (unit) Cycle time (min) Availability (%) Performance rate (%) Quality rate (%) OEE (%) Januari 4814 4711 103 2 97,5% 97,3% 97,9% 92,9% Februari 4466 4298 168 1,9 97,5% 99,3% 96,2% 93,2% Maret 5167 5021 146 1,8 98,1% 97,9% 97,2% 93,4% April 5421 5332 89 1,7 98,4% 96,7% 98,4% 93,6% Mei 3771 3701 70 2,5 98,4% 98,9% 98,1% 95,5% Juni 2283 2234 49 2,2 85,6% 97,9% 97,9% 82,0% Juli 3354 3302 52 2,8 95,9% 96,5% 98,4% 91,1% Agustus 3218 3172 46 3 98,4% 96,7% 98,6% 93,9% Total 32494 31771 Average 4061,75 3971 90,38 2,24 96,2% 97,7% 97,8% 91,9%
(Sumber data : PT.ZXY, 2018)
Dari tabel  diatas  rata-rata nilai availability 96,2%, performance rate 97,7%, quality rate 97,8%  sehingga  rata-rata  nilai OEE sebesar  91,9%.  Nilai OEE tersebut  sebenarnya sudah  sangat  bagus  (>  85%)  jika  dibandingkan  terhadap  standar  nilai  minimal OEE perusahaan manufaktur dunia. Tapi perusahaan menginginkan lebih dari itu sehingga perlu dilakukan  perbaikan  dengan  melakukan  analisa  terhadap  ke-6  faktor losses tesbesar (six big losses) untuk mengetahui pareto losses .
Analisa Six Big Losses Analisa terhadap six big losses dignakan untuk mengetahui pareto dari losses terbesar dengan pengolahan data  sesuai dengan rumus  perhitungan  masing-masing  losses.  Berikut adalah data six big losses periode Januari-Agustus 2018 di PT. ZXY
Tabel 3. Data Six Big Losses Bulan Hari Kerja Cycle time (min) Jumlah produksi (unit) Unit Reject (unit) Opr. Time (min) Down time (min) Loading time (min) Set up time (min) Januari 22 2 4814 103 9891 251 10142 66 Februari 19 1,9 4466 168 8542 217 8759 57 Maret 21 1,8 5167 146 9497 184 9681 63 April 21 1,7 5421 89 9528 153 9681 63 Mei 21 2,5 3771 70 9530 151 9681 63 Juni 13 2,2 2283 49 5130 863 5993 39 Juli 22 2,8 3354 52 9730 412 10142 66 Agustus 22 3 3218 46 9985 157 10142 66 Total 161 32494 71832 2388,77 74221 483 Average 20,125 2,24 4061,75 90,38 8979 298,60 9278 60
Tabel 4. Perhitungan Six Big Losses Bulan Downtime/Equipment Failure losses Set up & adjusment losses Idling & minor stoppage Reduced speed losses Defect losses (%) Yield & scrap losses (%)
losses Januari 2,22% 0,7% 0% 2,6% 2,0% 0% Februari 2,35% 0,7% 0% 0,6% 3,6% 0% Maret 1,79% 0,7% 0% 2,0% 2,7% 0% April 1,43% 0,7% 0% 3,2% 1,6% 0% Mei 1,47% 0,7% 0% 1,1% 1,8% 0% Juni 12,43% 0,7% 0% 1,8% 1,8% 0% Juli 4,00% 0,7% 0% 1,4% 1,4% 0% Agustus 1,47% 0,7% 0% 1,4% 1,4% 0% Total Average 3,4% 0,7% 0% 1,8% 2,0% 0% (Sumber data : PT. ZXY, 2018)
Gambar 4. Pareto Six Big Losses \
Dari  gambar  4  diatas  dapat  disimpulkan  bahwa  pareto losses adalah equipmentt failure  losses .  Hal  tersebut  berarti  masih  banyak  terdapat  masalah  dari  sisi  mesin  dan peralatan  kerja  yang  digunakan  pada  untuk  proses  pemotongan  komponen  di  PT.  ZXY. Bagian  maintenance  harus  lebih  memperhatikan  jadwal  perawatan  mesin  yang  memiliki downtime paling  tinggi  sehingga  menjadi  prioritas  untuk  di  analisa  penyebab  masalah tersebut dan dilakukan perbaikan.

## Analisa Diagram Pareto
Untuk mengetahui losses terbesar dari six big losses , perlu dilakukan analisa dengan metode diagram pareto. Berikut adalah data six big losses .
Tabel 3. Data Six Big Losses
No Jenis Losses Presentase dari loading time (%) Presentase dari six big losses (%) Presentase Kumulatif (%) 1 Equipment failure 3.4 53,97 53,97
losses 2 Reduced speed losses 2 31.97 85,71 3 Set up & adjustment losses 0.7 11,11 96,83 4 Defect losses 2 3,17 100 5 Idling & minor stoppage losses 0 0 100 6 Yield & scrap losses 0 0 100 Total losses 8,1
Sumber data : (PT.ZXY, 2018).
Dibawah  ini  Diagram  Pareto Six  Big  Losses yang  memperlihatkan  presentase tertinggi adalah Equipment Failure Losses .
Gambar 5. Diagram Pareto Six Big Losses
Berikut ini uraian downtime mesin laser yang terjadi dari data bulan januari sampai bulan agustus 2018 adalah sebagai berikut :
1. Facilites
2. Exhaust
3. Mouse of computer disconnection
4. Machine Error
5. Cannot opening machine
6. Power supply problem
7. Punching head problem
8. Air pressure problem
Gambar 6. Diagram Downtime Mesin Laser
Berdasarkan data diatas diagram pareto downtime pada mesin laser paling dominan adalah masalah pada Punching head.

## Usulan Perbaikan
Berdasarkan  analisa  diagram  sebab  akibat  penyebab  tingginya  permasalahan punching  head  terdapat  3  faktor  yang  menyebabkannya  yaitu  dari  faktor  manusia,  mesin dan  material.  Dilihat  dari  faktor Man (manusia)  ,  kesalahan  dalam  proses  operasional ketika  melakukan  operasional  pada  mesin  berpotensi  menyebabkan  munculnya punching head. Faktor Machine (mesin),  kurang  disiplinnya  operator  dalam  menjaga  kebersihan mesin.  Dan  faktor  material  setelah  di  analisa  kebersihan  komponen  merupakan  kelalaian operator bukan dari supplier.
Setelah  dilakukan  perbaikan  pada  mesin  laser  akan  meningkatkan availability dari rata-rata  96,2%  menjadi  96,4%.  Meningkatnya availability juga  akan  berdampak  pada meningkatnya OEE dari  91,9%  menjadi  92,1%.  Berikut  adalah  tabel  perhitungan OEE setelah dilakukan perbaikan tersebut.
Tabel 4. Data perhitungan OEE setelah perbaikan
Bulan Availability (setelah perbaikan) (%) Performance rate (%) Quality rate (%) OEE (%) Januari 97.53 97.3 97,9 92,9 Februari 97.52 99.3 96,2 93,2 Maret 98.1 97.9 97,2 93,4 April 98.42 96.7 98,4 93,6 Mei 98.44 98.9 98,1 95,5 Juni 85.6 97.9 97,9 82 Juli 95.94 96.5 98,4 91,1 Agustus 98.45 96.7 98,6 93,9 Rata-rata OEE 92,1 (Sumber data : PT.ZXY, 2018)

## PENUTUP KESIMPULAN
a. Berdasarkan  analisa overall  equipment  effectiveness  (OEE) ,  hasil  perhitungan  yang telah dilakukan rata-rata nilai OEE % adalah dengan komposisi availability 96,25%,
0 5 10 15 20 25 30 35 40 Fac ili ti e s Ex h au st M o u se o f co mp u te r d is co n n ec ti o n M ac h in e Er ro r C an n o t o p e n in g mac h in e Po w er s u p p ly p ro b le m Pu n ch in g H ead Pr o b le m A ir p re ss u re p ro b le m Downtime Mesin Diagram Downtime Mesin Laser Januari - Agustus 2018
Januari Februari Maret April Mei Juni Juli Agustus
performance rate 97,7%, dan quality rate .  Berdasarkan data tersebut  secara overall ketiga  parameter  tersebut  sudah  sangat  baik,  namun  nilai availability selisih  paling tinggi  yaitu  sebesar  3,75%  yang  disebabkan downtime dari  peralatan/  mesin produksi.
b. Berdasarkan  analisa six  big  losses faktor losses terbesar  adalah equipment  failure losses sebesar  53,97%  dari  keseluruhan losses .  Kemudian  berdasarkan breakdown downtime mesin  laser  yang  mengalami  kegagalan  mesin  paling  tinggi  adalah punching head.
c. Dengan  menggunakan  analisa  sebab  akibat  untuk  mengetahui  akar  masalah  dari punching  head  di  dapatkan  faktor  yang  berpengaruh  adalah  faktor  manusia,  mesin dan material.
d. Setelah dilakukan perbaikan pada mesin laser dengan meningkatkan availability dari rata-rata  96,2%  menjadi  96,4%.  Meningkatnya availability juga  akan  berdampak pada meningkatnya OEE dari 91,9% menjadi 92,1%.

## DAFTAR PUSTAKA
Ansori, N. 2013. Sistem Perawatan Terpadu (Integrated Maintenance System) . Graha Ilmu, Yogyakarta. Jurnal Metris, 17 (2016): 97 – 106, ISSN: 1411 – 3287. Nakajima, S. 2014. Introduction to Total Productive Maintenance. Portland: Productivity Press , Inc. Jurnal Ilmiah Teknik Industri, Vol. 13, No. 1, Juni 2014, ISSN 1412-6869. Blanchard, S. B., 2015, An Enhanced Approach for Implementing Total Productive Maintenance in The Manufacturing Environment , Journal of Quality in Maintenance Engineering, Vol 3, No.03, Juli 2015, ISSN: 2338-5081. Malik, N.A. dan Hamsal, M. 2013. Pengukuran Kinerja Operasional Melalui Implementasi Total Productive Maintenancedi PT. XYZ . Journal of Business And Entrepreneurship Magister Manajemen. Vol. 1, No. 2, ISSN: 2302 - 41 19. Fakultas Ekonomi, Universitas Indonesia, Jakarta, Seminar dan Konferensi Nasional IDEC 2017 ISSN: 2579-6429. Wilson, A. 2015. Asset Maintenance management. New York : Industrial Press, Inc . Jurnal Prosisko, Vol. 2, No. 2, September 2015, ISSN: 2406-7733. Ahuja, I.P.S., & Khamba, J.S. 2015. Total Productice Maintenance, literature review and direction . International journal of Quality and Reliability Management, Vol 25, No. 7, 709-756. Scodanibbio, C. 2009. World-Class TPM – How to calculate Overall Euqipment Effectiveness (OEE) . Tersedia pada: http://www.scodanibbio.com . Moenir, HAS., 2015, Manajemen Umum di Indonesia. Jakarta: PT. Bumi Aksara . Jurusan Teknik Industri Itenas , Vol.03, No.03, Juli 2015, ISSN: 2338-5081. Vorne Industries. 2018. The Fast Guide to OEE . Tersedia pada: http://www.oee.com [diakses 29 Januari 2018].