## ANALISIS EFEKTIFITAS MESIN PEWARNA SERAT OPTIK DENGAN METODE OVERALL EQUIPMENT EFFECTIVENESS
(OEE) (STUDI KASUS PT. VOKSEL ELECTRIC TBK.)
Ilham Saharani 1 , Sukanta 2
Program Studi Tenik Industri, Universitas Singaperbangsa Karawang ilham.saharani17012@student.unsika.ac.id 1 , sukanta@ft.unsika.ac.id 2
Submitted January 18, 2021; Revised January 29, 2021; Accepted February 2, 2021

## Abstrak
Untuk mendukung sistem manufaktur maka kinerja peralatan yang digunakan harus diperhatikan agar dapat  dimanfaatkan  dengan  sebaik-baiknya . PT.  Voksel Electric Tbk.  merupakan  perusahaan  yang bergerak  dalam  bidang  usaha  industri  kelistrikan  dan  telekomunikasi.  Proses  produksi  PT.  Voksel Electric Tbk.  tidak  terlepas  dari  alat  atau  mesin  produksi  yang  mempunyai  ketersediaan  waktu  dan kinerja  serta  siap  memenuhi  pesanan  perusahaan. Salah  satu  alat  untuk  mengukur  efektivitas  suatu mesin  adalah  dengan  menggunakan Overall  Equipment  Effectiveness (OEE),  yang  telah  diakui  di seluruh dunia untuk mengukur efektivitas mesin . Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui tingkat  efektivitas  dari  mesin  CETC  02 Coloring FO  pada  lini coloring serta  penyebabnya  sehingga perusahaan  dapat  mengambil  keputusan  yang  tepat  untuk  memperbaikinya  berdasarkan  hasil  yang diperoleh.  Dengan  tingkat availability 67%,  tingkat performance 95%,  dan  tingkat quality 100% didapatkan  total  efektifitas  mesin  keseluruhan  dalam  satu shift kerja  selama  11  hari  dari  tanggal  14 Januari  2020  sampai  29  Januari  2020  adalah  63%  yang  berada  di  atas  batas  kewajaran  standar benchmark Japan Institute of Plant Management (JIPM) yaitu 60%. Tingkat availability menyumbang persentase  paling  kecil  karena  disebabkan  oleh  banyak  hal  yang  mengharuskan  mesin  berhenti,  baik yang  disengaja  atau  tidak  disengaja  seperti  pada  tanggal  22  Januari  2020  tercatat  waktu downtime paling besar yaitu 360 menit karena saat itu mesin bermasalah dan tidak boleh dioperasikan sebelum ditangani oleh bagian maintenance . Kata Kunci : Overall Equipment Effectiveness (OEE), Availability Rate , Performance Rate , Quality Rate

## Abstract
To support the manufacturing system, the performance of the equipment used must be considered so that  it  can  be  used  properly.  PT.  Voksel  Electric  Tbk.  is  a  company  engaged  in  the  electricity  and telecommunications  industry.  The  production  process  of  PT.  Voksel  Electric  Tbk.  inseparable  from production  tools  or  machines  that  have  time  and  performance  availability  and  are  ready  to  fulfill company  orders.  One  of  the  tools  to  measure  the  effectiveness  of  a  machine  is  to  use  Overall Equipment  Effectiveness  (OEE),  which  has  been  recognized  worldwide  to  measure  machine effectiveness.  The  purpose  of  this  study  is  to  determine  the  level  of  effectiveness  of  the  CETC  02 Coloring  FO  machine  in  the  coloring  line  and  its  causes  so  that  the  company  can  make  the  right decision  to  fix  it  based  on  the  results  obtained.  With  67%  availability,  95%  performance  level,  and 100%  quality  level,  the  total  effectiveness  of  the  entire  machine  in  one  work  shift  for  11  days  from January 14 2020 to January 29 2020 is 63% which is above the fairness limit of the Japan Institute benchmark standard. of Plant Management (JIPM), namely 60%. The availability level accounts for the smallest percentage because it is caused by many things that require the machine to stop, whether intentional or unintentional, such as on January 22, 2020, the greatest downtime was recorded at 360 minutes  because  at  that  time  the  machine  had  a  problem  and  could  not  be  operated  before  it  was handled by the maintenance department.
Key  Words : Overall  Equipment  Effectiveness  (OEE),  Availability  Rate,  Performance  Rate,  Quality Rate

## 1. PENDAHULUAN
Selain perkembangan pendidikan, kegiatan industri  juga  mengalami  perubahan  yang ditandai  dengan  revolusi  industri.  Sejarah revolusi  industri  dimulai  dari  industri  1.0, 2.0, 3.0 hingga industri 4.0. Tahap industri adalah  perubahan  nyata  atas  perubahan yang  ada.  Industri  1.0  dicirikan  oleh keefektifan dan efisiensi mekanisasi produksi untuk mendukung aktivitas manusia,  Industri  2.0  dicirikan  oleh produksi  massal  dan  standarisasi  kualitas, dan Industri 3.0 dicirikan oleh kustomisasi massal  dan  fleksibilitas  otomatisasi  dan pembuatan  berbasis  robot.  Kemudian, Industri  4.0  menggantikan  Industri  3.0 yang  ditandai  dengan  fisika  siber  dan kolaborasi  manufaktur.  Istilah  "Industri 4.0"  berasal  dari  proyek  yang  diprakarsai oleh pemerintah Jerman untuk mempromosikan
komputerisasi manufaktur [1].
Di  era  revolusi  4.0,  persaingan  di  industri semakin  ketat..  Hal  tersebut  menuntut perusahaan  untuk  lebih  memperhatikan kepuasan pelanggan dengan tetap menjaga efisiensi  dalam  proses  produksinya  [2]. Perusahaan  menghadapi  tantangan  untuk dapat  mengoptimalkan  seluruh  sumber dayanya  untuk  menghilangkan  berbagai bentuk pemborosan dan mencegah kemacetan  produksi  akibat  kegagalan mesin  [3].  Layaknya  manusia,  kondisi mesin  dan  peralatan  akan  menurunkan kemampuannya dalam menjalankan tugasnya seiring bertambahnya usia. Selain masalah  usia  sebagai  faktor  internal, terdapat  juga  beberapa  faktor  eksternal yang  mempengaruhi  kemampuan  kerja mesin.  Menurut  penelitian  Dhilon  (2004), beberapa  faktor  tersebut  antara  lain kesalahan  pengoperasian  mesin, input bahan  baku  yang  tidak  tepat,  dan pemasangan  alat  bantu  yang  tidak  tepat atau  alasan  lain  yang  menyebabkan  mesin gagal  berfungsi  dengan  baik.  Seringkali terdapat permasalahan yang mempengaruhi
hasil  keluaran  mesin,  sehingga  banyak ditemukan  cacat  ( unqualified )  dan  tujuan produksi  yang  ditentukan  tidak  dapat tercapai.  Permasalahan  umum  pada  mesin ini  antara  lain  material  (resin)  yang digunakan  untuk  mengikat  material  tidak merata  sesuai  dengan  lebar  material, sehingga  mesin  harus  dimatikan  untuk perbaikan  ( maintenance ).  Tidak  terlalu lengket  (terikat)  seperti  yang  diharapkan, inilah material yang dihasilkan pada proses sebelumnya [4].
Setiap  perusahaan  harus  selalu  melakukan perbaikan terus menerus di setiap departemen agar mampu bersaing terutama di  lini  produksi,  karena  ini  adalah  bagian terpenting  dari  perusahaan.  Jalur  produksi penting. Dengan perbaikan pekerjaan maka perusahaan  dapat  bertahan  dan  mencapai tujuan  dan  sasaran  yang  telah  ditetapkan. Untuk  mendukung  sistem  manufaktur maka  kinerja  peralatan  yang  digunakan harus diperhatikan agar dapat dimanfaatkan dengan sebaik-baiknya [3].
PT.  Voksel Electric Tbk.  merupakan perusahaan industri kelistrikan dan telekomunikasi. Proses produksi PT.
Voksel Electric Tbk.  tidak  terlepas  dari alat  atau  mesin  produksi  yang  mempunyai ketersediaan  waktu  dan  kinerja  serta  siap memenuhi pesanan perusahaan. PT. Voksel Electric Tbk.  ini  berisikan  pabrik yang terdiri dari beberapa bagian bangunan produksi  salah  satunya  produksi  divisi Telecommunication Cable departemen
Optical Fiber Cable (FO). Pada departemen FO terdapat lini yang berperan penting  dalam  proses  produksi  yaitu  lini coloring yang ditunjukkan pada Gambar 1, pada  lini  ini  disediakan  delapan  mesin Coloring yang  terdiri  dari  empat  mesin manual  dan  empat  mesin  otomatis,  namun di lapangan yang bisa terpakai hanya enam mesin  yang  terdiri  dari  tiga  mesin  manual dan  tiga  mesin  otomatis,  satu  mesin manual  rusak  dan  sudah  dipindahkan sedangkan  satu  mesin  otomatis  rusak
menunggu  untuk  teknisi  produsen  datang memperbaiki.  Operator  pada  lini  ini berjumlah empat orang, tiga orang memegang  enam  mesin  dengan  masing- masing  satu  mesin  manual  dan  satu  mesin otomatis,  sedangkan  satu  orang  sebagai quality control .
Gambar 1. Coloring Line Departemen Optical Fiber Cable
Salah satu alat untuk mengukur efektivitas suatu  mesin  adalah  metode Overall Equipment Effectiveness (OEE), yang telah diakui  di  seluruh  dunia  untuk  mengukur efektivitas  mesin  [3].  OEE  merupakan indikator yang menitikberatkan pada efisiensi  pelaksanaan  operasi  produksi  [5]. Menurut  Nayak  (2013),  OEE  merupakan hasil perhitungan faktor-faktor yang berkontribusi  pada  suatu  produk  seperti ketersediaan,  kinerja  dan  kualitas  [6]. Evaluasi  terkait  nilai  OEE  mengikuti standar  global  adalah: availability  ratio 90%, performance  ratio 95%,  dan quality ratio 99%,  sehingga  nilai  ideal  OEE peralatan adalah 85% [3].
Awalnya,  OEE  adalah  bentuk  perbaikan dari Total Production Maintenance (TPM) yang dikembangkan oleh Seiichi Nakajima di Japan  Institute  of  Plan  Maintenance untuk  mencapai  kinerja  yang  diinginkan tanpa  kerugian  [7].  Menurut  Nakajima (1988),  tujuan  dari  TPM  adalah  untuk memastikan  bahwa  semua  peralatan  atau mesin dalam kondisi kerja yang baik untuk menghindari  kerusakan  dan  keterlambatan dalam  proses  pembuatan  [8].  Dengan  kata lain,  tidak  ada scrap atau  cacat  produksi, tidak ada kerusakan, tidak ada kecelakaan,
dan  tidak  ada waste selama  proses produksi atau proses konversi.
Dibandingkan dengan waktu yang tersedia, total waktu yang terbuang dapat memungkinkan manajer memperoleh kinerja  produksi  dan  pemeliharaan  yang sebenarnya,  dan  membantu  berkonsentrasi untuk  menangani  kerugian  yang  lebih besar. OEE adalah jumlah keefektifan yang dimiliki  perangkat  atau  mesin.  Dihitung dengan memperoleh OEE dari ketersediaan peralatan, efisiensi pelaksanaan proses, dan rasio kualitas produk [3]. Untuk  menganalisis  nilai  OEE  yang diperoleh, dapat digunakan standar
benchmark yang  ditetapkan  oleh Japan Institute  of  Plant  Maintenance (JIPM) yang  telah  dipraktekan  secara  luas  di seluruh  dunia.  Berikut  OEE Benchmark [7]:
1. Nilai  OEE  =100%,  produksi  dianggap sempurna,  berarti  hanya  memproduksi produk  tanpa  cacat,  bekerja  dalam performance yang  cepat,  dan  tidak  ada downtime .
2. Nilai  OEE  =  85%,  produksi  dianggap kelas  dunia.  Bagi  banyak  perusahaan, skor  ini  merupakan  skor  yang  cocok untuk dijadikan goal jangka panjang.
3. Nilai  OEE  =  60%,  produksi  dianggap wajar,  tapi  menunjukkan  ada  ruang yang besar untuk improvement .
4. Nilai  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 secara satu per satu).
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk mengetahui  tingkat  efektivitas  dari  mesin yang  ada  pada  lini coloring serta penyebabnya  sehingga  perusahaan  dapat mengambil  keputusan  yang  tepat  untuk
memperbaikinya  berdasarkan  hasil  yang diperoleh.

## 2. METODE PENELITIAN
Tipe  penelitian  ini  deskriptif,  berdasarkan pada  pertanyaan  dasar  bagaimana.  Kita tidak  puas  bila  hanya  mengetahui  apa masalah  efektivitas  mesin,  tetapi  ingin mengetahui  juga  bagaimana  peristiwa tersebut terjadi.
Pada  departemen  FO  proses  produksi Coloring yang  merupakan  proses  awal dalam  pembuatan  kabel  optik  yaitu  proses pewarnaan  serat  optik,  fokus  pada  proses produksi  yang  dikerjakan  oleh  mesin CETC  02 Coloring FO  yang  ditunjukkan pada Gambar 2.
Gambar 2. Mesin CETC 02 Coloring FO
Perangkat  penelitian  yang  akan  digunakan untuk  mengumpulkan  data  pada  penelitian ini adalah lembar observasi yaitu membuat lembar  pencatatan  berdasarkan  kebutuhan data  penelitian  untuk  mencatat  hasil pengamatan terkait OEE di lapangan.
Penelitian  dimulai  dengan  pengumpulan data  waktu  yang  mempengaruhi  kegiatan produksi, yaitu waktu setup , downtime , dan proses pada mesin CETC 02 Coloring FO. Pengumpulan  data  dilakukan  dengan pencatatan  pada  lembar  observasi  yang sudah dibuat.
Setelah data terkumpul selanjutnya dilakukan  perhitungan.    Perhitungan  nilai OEE  adalah  pengolahan  data  dengan menggunakan  metode Overall Equipment Effectiveness (OEE).  Setiap  perusahaan
berharap  peralatan  produksinya  dapat mencapai  100%  operasi  tanpa  mati, beroperasi  pada  kinerja  100%  tanpa mengurangi  kecepatan,  dan  mencapai 100% keluaran tanpa menghasilkan pemborosan.  Faktanya,  ini  sulit  dicapai, tetapi  bukan  tidak  mungkin.  Menghitung OEE  adalah  cara  untuk  memaksimalkan kinerja  peralatan  produksi.  Langkah- langkah  yang  dilakukan  adalah  sebagai berikut:
1. Availability Rate
Availability  Rate (VA)  adalah  rasio yang menunjukkan waktu  yang tersedia untuk  aktivitas  pengoperasian  mesin [3].  Data  yang  dibutuhkan  adalah: waktu direncanakan dan waktu berjalan. Waktu  yang  direncanakan  mengacu pada waktu mesin siap untuk dijalankan dalam  1  hari  [9].  Pada  proses  produksi mesin Coloring 02  CETC  FO,  diamati setiap setup  time dan downtime yang terjadi  dan  mencatat  waktunya  seperti, pasang  serat  optik  pada  mesin,  atur kecepatan  dan  rata  kiri  kanan  posisi serat  optik,  cuci dies ,  cuci quartube ,
mesin rusak, penambahan tinta, pergantian  tinta,  dan  lain-lain  dalam satu shift kerja.
VA = (waktu operasional - (waktu setup
+ waktu downtime )) / waktu operasional
x 100%
(1)
2. Performance Rate Performance  Rate (PE)  merupakan rasio  yang  menunjukkan  kemampuan peralatan  dalam  memproduksi  barang [3].  Data  yang  dibutuhkan  adalah  data run  time dan  data cycle  time .  Waktu siklus  mengacu  pada  waktu  mesin bekerja  untuk  menghasilkan  1  unit produk  [9].  Dicatat  jumlah  kumparan ( bobbin )  warna  yang  dihasilkan  oleh mesin Coloring 02  CETC  FO  memiliki panjang  bervariasi  mulai  dari  12,1  Km, 25,2  Km,  dan  50,4  Km  serta  waktu siklus  1  menit  setiap  Km  dalam  satu shift kerja.
PE = ( output x ideal cycle time ) / waktu proses x 100% (2)
3. Quality Rate
Quality  Rate (RQ)  merupakan  rasio yang menunjukkan kemampuan peralatan  untuk  menghasilkan  produk yang  memenuhi  standar  [3].  Data  yang dibutuhkan,  yaitu  volume  produksi  per hari dikurangi jumlah cacat per hari [9].
Dari setiap produk yang dihasilkan oleh mesin Coloring 02  CETC  FO,  dihitung jumlah  produk  yang  ditolak  ( not  good ) dalam satu shift kerja.
RQ = finished goods / jumlah unit yang diproses x 100%
(3)
4. Overall Equipment Effectiveness Perhitungan Overall Equipment Effectiveness (OEE)  didasarkan  pada tiga faktor utama yaitu availability rate , performance rate , dan quality rate .
OEE = VA x PE x RQ (4)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dengan  pengambilan  data  menggunakan lembar  observasi  pada  Tabel  1  yang mencatat setup  time , downtime ,  jumlah produk  dihasilkan,  dan  jumlah  produk not good selama  11  hari didapatkan  hasil seperti  yang  ditunjukkan  Tabel  1  sampai Tabel 11.
Tabel 1. Lembar Observasi 14 Januari 2020
Tabel 2. Lembar Observasi 15 Januari 2020
Tabel 3. Lembar Observasi 17 Januari 2020
Tabel 4. Lembar Observasi 20 Januari 2020
Tabel 5. Lembar Observasi 21 Januari 2020
Tanggal 14 Januari 2020 Operator Rohmad Warna
Putih
Bobbin Natural ke Bobbin Warna ke Waktu
Setup Downtime Keterangan Downtime Waktu Proses
1 1 3 5 Cuci Quartube 25.57 2 2
26.04
2 3 3 26.09 4 2 26.08 3 5 3 26.01 6 2
26.02
4 7 3 26.16 8 2
26.12
5 9 3 26.03 10 2 26.09 Mesin CETC 02 Coloring FO
Tanggal 15 Januari Operator Rohmad Warna Putih Bobbin Natural ke Bobbin Warna ke Waktu Setup Downtime Keterangan Downtime Waktu Proses
1 1 3 254 mesin tidak terpakai karena stock masih banyak 51.76
2 Refill tinta 2 Cuci dies Mesin CETC 02 Coloring FO Tanggal 17 Januari 2020 Operator Rohmad Warna Kuning Bobbin Natural ke Bobbin Warna ke Waktu Setup Downtime Keterangan Downtime Waktu Proses
1 1 3 82 Bersih-bersih lokasi kerja 51.23 2 2 3 13 Menunggu work order 51.25 3 3 3 7 Mesin bermasalah 25.59 4 4 9 Cuci quartube dan dies 26.35 Mesin CETC 02 Coloring FO Tanggal 20 Januari 2020 Operator Anggit Warna
Turquoise
Bobbin
Natural ke Bobbin Warna ke Waktu Setup Downtime Keterangan Downtime Waktu Proses
1 1 19 105 Bersih-bersih lokasi kerja 27.12
2 2 6 Ganti busa penutup sinar UV 26.52 2 3 3 28 Refill tinta,
cuci dies dan
quartube 26.35 4 2 27.13 3 5 3 26.51 6 1
29.14
4 7 12 26.32 8 2 27.03 Mesin CETC 02 Coloring FO Tanggal 21 Januari 2020 Operator Anggit Warna Turquoise Bobbin Natural ke Bobbin Warna ke Waktu Setup Downtime Keterangan Downtime Waktu Proses
1 1 3 21 Refill tinta dan cuci quartube 26.21 2 2 2
Refill tinta 26.18
2 3 3 15.31 3 4 3 17.32 4 5 4 26.44 6 1 26.41 5 7 3 27.3 8 1 26.52 6 9 3 27.04 10 2 26.58 7 11 2 26.4 Mesin CETC 02 Coloring FO
Tabel 6. Lembar Observasi 22 Januari 2020
Tabel 7. Lembar Observasi 23 Januari 2020
Tabel 8. Lembar Observasi 24 Januari 2020
Tabel 9. Lembar Observasi 27 Januari 2020
Tabel 10. Lembar Observasi 28 Januari
2020
Tabel 11. Lembar Observasi 29 Januari
2020
Good atau not good nya produk kabel optik yang sudah selesai diwarnai dapat diketahui  melalui  pengecekan attenuation (redaman) dalam satuan db/Km menggunakan alat Optical Domain
Reflecto Meter (OTDR). OTDR digunakan untuk  mendapatkan  gambaran  visual  dari atenuasi serat sepanjang link yang digambar  pada  layar,  dimana  jarak  diplot pada  sumbu  X  dan  atenuasi  diplot  pada sumbu  Y  [10].  Nilai  minimal  redaman kabel  optik  pada  perusahaan  adalah  0,215 db/Km.
Dikarenakan hasil good atau not  good nya produk  hanya  dapat  dilihat  dari  laporan bagian quality control yang berbeda lokasi dengan  tempat  pengamatan,  maka  data diambil  melalui  wawancara  pada  akhir bulan  Januari.  Setelah  bertanya  pada bagian quality  control mengenai  data  baik
Tanggal 22 Januari 2020 Operator Anggit Warna Kuning Bobbin Natural ke Bobbin Warna ke Waktu Setup Downtime Keterangan Downtime Waktu Proses 1 1 3 29 Mesin
bermasalah 25.57
2 2 3 12 Cuci dies 26.04 319 Mesin tidak boleh beroperasi Mesin CETC 02 Coloring FO Tanggal 23 Januari 2020 Operator Anggit Warna Putih Bobbin Natural ke Bobbin Warna ke Waktu Setup Downtime Keterangan
Downtime Waktu Proses 1 1 3 1
Refill tinta 26.4 2 2 2 26.35
3 3 3 26.53 4 1 26.47 4 5 2 27 6 1 25.34 5 7 2 25.44 8 10 26.59 6 9 3 26.3 10 1 26.4 Mesin CETC 02 Coloring FO Tanggal 24 Januari 2020 Operator Anggit Warna Turquoise
Bobbin Natural ke Bobbin Warna ke Waktu Setup Downtime Keterangan
Downtime Waktu Proses 1 1 3
80 Audit 51.32 2 2 3 51.4
3 3
3 51.45
4 4 4 26.48 5 3 26.13 Mesin CETC 02 Coloring FO Tanggal 27 Januari 2020 Operator Aris Warna Turquoise
Bobbin
Natural ke Bobbin Warna ke Waktu Setup Downtime Keterangan Downtime Waktu Proses
1 1 7 155
Bersih-bersih lokasi kerja 26.2
2 2 95 Mesin bermasalah dan diperbaiki 28.25 2 3 5 6 Mesin
bermasalah, putaran tidak sesuai 29.32 4 Refill tinta Mesin CETC 02 Coloring FO Tanggal 28 Januari 2020 Operator Aris
Warna Turquoise Bobbin Natural ke Bobbin Warna ke Waktu Setup Downtime Keterangan Downtime Waktu Proses
1 1 3 15 Cuci quartube 26.27 2 2 17 Cuci dies dan quartube 27.2 2 3 3 27.31 4 5 26.15 3 5 5 27.45 6 2 27.18 4 7 4 28.47 8 2 28.12 5 9 5 27.53 10 2 28.41 Mesin CETC 02 Coloring FO Tanggal 29 Januari 2020 Operator Aris Warna Turquoise Bobbin Natural ke Bobbin Warna ke Waktu Setup Downtime Keterangan Downtime Waktu Proses 1 1 5 15 Cuci quartube 27.17
2 1 27.42 2 3 4 27.59 4 1 28.04 3 5 3 29.22 6 1 27.44 4 7 4 28.06 8 1 28.14 5 9 17 27.11 10 1 27.43 Mesin CETC 02 Coloring FO
buruknya produk, didapatkan hasil semuanya baik pada tanggal-tanggal tersebut.  Hal  ini  juga  diperkuat  oleh pernyataan salah satu staff produksi Bapak
Bambang  bahwa  “proses  pewarnaan  kabel optik sangat minim NG”.
Selanjutnya  dibuat  tabel  rekapitulasi  agar mudah untuk dilakukan perhitungan availability  rate , performance  rate ,  dan quality  rate dapat  dilihat  pada  Tabel  12.
Tabel 12. Rekapitulasi Hasil Pengumpulan Data
Pada Tabel 13 hanya berisi total dari setiap elemen  variabel  perhari  dalam  11  hari pengamatan.  Perlu  diketahui  penjumlahan waktu proses dilakukan dengan pembulatan untuk memudahkan perhitungan.  Langkah  selanjutnya  adalah perhitungan variabel-variabel untuk OEE.
1. Perhitungan Availability Rate (VA)
Variabel  pertama  adalah availability rate (VA).  Menggunakan  rumus  dapat diberikan  contoh  perhitungan  VA  pada tanggal  14  Januari  2020  adalah  sebagai berikut:
VA = ((420 - (25 + 5))) / 420  x 100%
VA = ((390)) / 420  x 100% VA = 0.929 x 100%
VA = 93%
Angka  persentase  ini  menunjukkan waktu  mesin  terpakai  dari  420  menit waktu operasional mesin. Waktu proses berbeda  dengan  waktu  operasional mesin  dikurangi  waktu setup dan downtime karena satu orang
mengerjakan dua mesin secara bergantian.
Hasil  perhitungan availability  rate dari tanggal 14 Januari 2020 sampai tanggal 29 Januari 2020 tertera pada Tabel 13.
Tabel 13. Hasil Perhitungan Availability Rate 14 Januari 2020 420 25 1 5 10 260 0 15 Januari 2020 420 3 3 258 2 52 0 17 Januari 2020 420 13 4 111 6 154 0 20 Januari 2020 420 44 3 139 8 216 0 21 Januari 2020 420 27 2 23 10 272 0 22 Januari 2020 420 6 3 360 2 52 0 23 Januari 2020 420 28 1 1 10 263 0 24 Januari 2020 420 16 1 80 8 207 0 27 Januari 2020 420 17 4 260 3 84 0 28 Januari 2020 420 33 2 32 10 274 0 29 Januari 2020 420 38 1 15 10 278 0 Jumlah Unit yang
Diproses ( bobbin ) Waktu Proses (menit) Produk Cacat ( bobbin ) Tanggal Waktu Operasional (menit) Waktu Setup (menit) Jumlah Downtime Waktu Downtime
14 Januari 2020 420 25 1 5 10 260 0
93% 15 Januari 2020 420 3 3 258 2 52 0
38%
17 Januari 2020 420 13 4 111 6 154 0
70% 20 Januari 2020 420 44 3 139 8 216 0
56% 21 Januari 2020 420 27 2 23 10 272 0
88% 22 Januari 2020 420 6 3 360 2 52 0
13% 23 Januari 2020 420 28 1 1 10 263 0
93%
24 Januari 2020 420 16 1 80 8 207 0
77% 27 Januari 2020 420 17 4 260 3 84 0
34% 28 Januari 2020 420 33 2 32 10 274 0
85%
29 Januari 2020 420 38 1 15 10 278 0 87% Jumlah Unit yang Diproses ( bobbin ) Waktu Proses (menit) Produk Cacat
( bobbin ) Availability Tanggal Waktu
Operasional (menit) Waktu Setup (menit) Jumlah
Downtime Waktu Downtime
2. Perhitungan Performance Rate (PE)
Variabel kedua adalah performance rate (PE). Menggunakan rumus dapat diberikan  contoh  perhitungan  PE  pada tanggal  14  Januari  2020  adalah  sebagai berikut:
PE = (10 x 25.2) / 260   x 100%
PE = 252 / 260  x 100%
PE = 97%
Angka  persentase  ini  menunjukkan waktu  yang  digunakan  mesin  dalam mewarnai  kabel  optik  dibandingkan dengan waktu siklusnya.
Hasil perhitungan performance rate dari tanggal 14 Januari 2020 sampai tanggal 29  Januari  2020  tertera  pada  Tabel  14.
Tabel 14. Hasil Perhitungan Performance Rate
3. Perhitungan Quality rate (RQ)
Variabel  ketiga  adalah quality  rate (RQ). Menggunakan rumus dapat diberikan  contoh  perhitungan  RQ  pada tanggal  14  Januari  2020  adalah  sebagai berikut:
RQ = (10 - 0) / 10  x 100%
RQ = (10) / 10  x 100%
RQ = 100%
Angka  persentase  ini  menunjukkan jumlah bobbin kabel  optik  yang memiliki  hasil good setelah  melalui  uji quality control .
Hasil  perhitungan quality  rate dari tanggal 14 Januari 2020 sampai tanggal 29 Januari 2020 tertera pada Tabel 15.
Tabel 15. Hasil Perhitungan Quality Rate 4. Perhitungan Overall Equipment Effectiveness (OEE)
Perhitungan  OEE  dibuat  menjadi  dua, perhitungan OEE perhari dan perhitungan OEE keseluruhan. a. Perhitungan OEE Perhari
Diberikan  contoh  perhitungan  OEE pada tanggal 14 Januari 2020 sebagai berikut:
OEE = VA x PE x RQ
14 Januari 2020 420 25 1 5 10 260 0 97% 15 Januari 2020 420 3 3 258 2 52 0 97% 17 Januari 2020 420 13 4 111 6 154 0 98% 20 Januari 2020 420 44 3 139 8 216 0 93% 21 Januari 2020 420 27 2 23 10 272 0 93% 22 Januari 2020 420 6 3 360 2 52 0 97% 23 Januari 2020 420 28 1 1 10 263 0 96% 24 Januari 2020 420 16 1 80 8 207 0 97% 27 Januari 2020 420 17 4 260 3 84 0 90% 28 Januari 2020 420 33 2 32 10 274 0 92% 29 Januari 2020 420 38 1 15 10 278 0 91% Jumlah Unit yang Diproses ( bobbin ) Waktu Proses (menit) Produk Cacat ( bobbin ) Performance Tanggal Waktu Operasional (menit) Waktu Setup (menit) Jumlah Downtime Waktu Downtime
14 Januari 2020 420 25 1 5 10 260 0 100% 15 Januari 2020 420 3 3 258 2 52 0 100% 17 Januari 2020 420 13 4
111 6 154 0 100% 20 Januari 2020 420 44 3
139 8 216 0 100% 21 Januari 2020 420 27 2 23 10 272 0 100% 22 Januari 2020 420 6 3 360 2
52 0 100% 23 Januari 2020 420 28 1 1 10 263 0 100% 24 Januari 2020 420 16 1 80 8 207 0 100% 27 Januari 2020 420 17 4
260 3
84 0 100% 28 Januari 2020 420 33 2 32 10 274 0 100% 29 Januari 2020 420 38 1
15 10 278 0 100% Quality Jumlah Unit yang Diproses ( bobbin ) Waktu Proses (menit) Produk Cacat ( bobbin ) Tanggal Waktu Operasional (menit) Waktu Setup (menit) Jumlah Downtime Waktu
Downtime
OEE = 93% x 97% x 100%
OEE = 90%
Angka  persentase  ini  menunjukkan efektifitas  mesin  dalam  satu shift kerja selama satu hari. Hasil  perhitungan  OEE  dari  tanggal 14  Januari  2020  sampai  tanggal  29 Januari  2020  tertera  pada  Tabel  16. Tabel 16. Hasil Perhitungan OEE Perhari Dari  hasil  perhitungan  OEE  perhari selanjutnya  dibuat  kedalam  grafik. Terlihat dalam grafik pada Gambar 3
bahwa  OEE  mesin  CETC  02  FO tidak stabil atau mengalami fluktuasi.
Gambar 3. Grafik OEE Perhari
b. Perhitungan OEE Keseluruhan Perhitungan  OEE  keseluruhan  sama dengan  perhitungan  OEE  perhari hanya  saja  yang  digunakan  rata-rata variabel  VA,  PE,  dan  RQ  sebagai berikut:
OEE  Keseluruhan  =  (VA)  x  (PE)  x (RQ)
OEE  Keseluruhan  =  67%  x  95%  x 100%
OEE Keseluruhan = 63%
Angka  persentase  ini  menunjukkan efektifitas  mesin  total  atau  rata-rata OEE dalam satu shift kerja selama 11 hari.
Hasil dapat dilihat pada Tabel 17.
14 Januari 2020 420 25 1 5 10 260 0 93% 97% 100% 90% 15 Januari 2020 420 3 3 258 2 52 0 38% 97% 100% 37% 17 Januari 2020 420 13 4 111 6 154 0 70% 98% 100% 69% 20 Januari 2020 420 44 3 139 8 216 0 56% 93% 100% 53% 21 Januari 2020 420 27 2 23 10 272 0 88% 93% 100% 82% 22 Januari 2020 420 6 3 360 2 52 0 13% 97% 100% 12% 23 Januari 2020 420 28 1 1 10 263 0 93% 96% 100% 89% 24 Januari 2020 420 16 1 80 8 207 0 77% 97% 100% 75% 27 Januari 2020 420 17 4 260 3 84 0 34% 90% 100% 31% 28 Januari 2020 420 33 2 32 10 274 0 85% 92% 100% 78% 29 Januari 2020 420 38 1 15 10 278 0 87% 91% 100% 79%
Tanggal Waktu
Operasional (menit) Waktu Setup (menit) Jumlah Downtime Waktu Downtime (menit) Quality OEE/ day
Jumlah Unit yang Diproses ( bobbin ) Waktu Proses (menit) Produk Cacat ( bobbin ) Availability Performance 90% 37% 69% 53% 82% 12% 89% 75% 31% 78%  79% 0% 20% 40% 60% 80% 100% Grafik OEE Perhari

## Tabel 17. Hasil Perhitungan OEE Keseluruhan
Berdasarkan  Tabel  17  total  OEE keseluruhan  bisa  didapatkan  dengan beberapa  cara  jika  data-data  yang dibutuhkan  sudah  terkumpul  dan OEE perhari sudah dihitung sebelumnya.  Bisa  dengan  merata- ratakan  jumlah  OEE/ day ,  merata- ratakan
availability
rate,
performance  rate, dan quality  rate terlebih  dahulu  lalu  dikalilkan,  atau dengan  menjumlahkan  semua  data lalu  dihitung  seperti  menghitung OEE perhari. Semuanya akan
mendapatkan  hasil  yang  sama  yaitu
63%.

## 4. SIMPULAN
Dalam  satu shift kerja  selama  11  hari  dari tanggal 14 Januari 2020 sampai 29 Januari 2020  mesin  CETC  02 Coloring FO mendapatkan:  Total  waktu  tersedia  mesin ( Availability )  keseluruhan  adalah  67% yang  masih  jauh  di  bawah  standar  global yaitu  90%.  Total  kemampuan  produksi ( Performance )  keseluruhan  adalah  95% yang sudah memenuhi standar global yaitu 95%.  Total  produksi  sesuai  standar ( Quality )  keseluruhan  adalah  100%  yang berada  di  atas  standar  global  yaitu  99%. Total efektifitas mesin ( Overall Equipment Effectiveness )  keseluruhan  adalah  63% yang  berada  di  atas  batas  kewajaran
standar benchmark Japan Institute of Plant Management (JIPM) yaitu 60%. Dari hasil yang  diperoleh,  diketahui  bahwa  dari ketiga  variabel  OEE  yang  membuat persentase nilai OEE kecil adalah availability  rate .  Hal  ini  dikarenakan banyak  hal  yang  mengharuskan  mesin berhenti,  baik  yang  disengaja  atau  tidak disengaja.  Pada  tanggal  22  Januari  2020 tercatat waktu downtime paling besar yaitu 360 menit karena saat itu mesin bermasalah  dan  tidak  boleh  dioperasikan sebelum ditangani oleh bagian maintenance .

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M.  Yahya,  “Era  Industri  4.0: Tantangan Dan Peluang Perkembangan Pendidikan Kejuruan
Indonesia,” Orasi  Ilm.  Profr.  Bid. Ilmu Pendidik. Kejuru. Univ. Negeri Makassar , 2018.
[2] A.  A.  Sibarani,  K.  Muhammad,  and A. Yanti, “Analisis Total Productive Maintenance  Mesin  Wrapping  Line 4  Menggunakan  Overall  Equipment Effectiveness dan Six Big Losses di PT XY , Cirebon - Jawa Barat Total Productive Maintenance Analysis of Wrapping  Machine  Line  4  through Overall  Equipment  Effectiveness and  Six  Big  Losses  at  PT  XY  , Cirebon – West Java,” vol. 7, 2020.
14 Januari 2020 420 25 1 5 10 260 0 93% 97% 100% 90% 15 Januari 2020 420 3 3 258 2 52 0 38% 97% 100% 37% 17 Januari 2020 420 13 4 111 6 154 0 70% 98% 100% 69% 20 Januari 2020 420 44 3 139 8 216 0 56% 93% 100% 53% 21 Januari 2020 420 27 2 23 10 272 0 88% 93% 100% 82% 22 Januari 2020 420 6 3 360 2 52 0 13% 97% 100% 12% 23 Januari 2020 420 28 1 1 10 263 0 93% 96% 100% 89% 24 Januari 2020 420 16 1 80 8 207 0 77% 97% 100% 75% 27 Januari 2020 420 17 4 260 3 84 0 34% 90% 100% 31% 28 Januari 2020 420 33 2 32 10 274 0 85% 92% 100% 78% 29 Januari 2020 420 38 1 15 10 278 0 87% 91% 100% 79% OEE total 67% 95% 100% 63% Tanggal Waktu
Operasional (menit) Waktu Setup (menit) Jumlah Downtime Waktu Downtime (menit) Quality OEE/ day Jumlah Unit yang Diproses ( bobbin ) Waktu Proses (menit) Produk Cacat ( bobbin ) Availability Performance
[3] Hermanto, “Pengukuran Nilai
Overall  Equipment  Effectiveness pada Divisi Painting di PT. AIM,” J.
Metris , vol. 17, pp. 97–106, 2016.
[4] M.  R.  Rifaldi,  “Overall  Equipment Effectiveness  (OEE)  Pada  Mesin Tandem  03  Di  PT.  Supernova Flexible  Packaging,” J.  Rekayasa Ind. , vol.  2, no. 2, pp. 67–77, 2020, doi: 10.37631/jri.v2i2.180.
[5] S.  D.  Cahyono  and  N.  Budiharti, “Implementasi  Total  Productive Maintenance  Pada  Mesin  Press Dryer  Di  Pt.  Tri  Tunggal  Laksana,” Ind.  Inov.    J.  Tek.  Ind. ,  vol.  10,  no.
2, pp. 75–81, 2020, doi: 10.36040/industri.v10i2.2827.
[6] L.  Gozali,  F.  Y.  Daywin,  and  C.  O. Doaly,  “Root  Cause  Analysis  and Overall  Equipment  Effectiveness  of Press  Machine  in  Line  H  and  Hirac At Pt. Xyz,” J. Muara Sains, Teknol.
Kedokt.  dan  Ilmu  Kesehat. ,  vol.  4, no. 2, p. 285, 2020, doi: 10.24912/jmstkik.v4i2.8735. [7] P.  Simamora  and  B.  Tambun,
“Analisa Perhitungan Overall Equipment Effectiveness (OEE)
Pada  Proses  Awal  Pengolahan
Kelapa  Sawit  Di  PT.  Perkebunan Nusantara  IV  Gunung  Bayu,” Tapanuli Journals , vol. 2, no. 1, pp.
35–49, 2019.
[8] S.  Dwi  Cahyono,  F.  Handoko,  and N. Budiharti, “Penerapan Efektivitas Mesin Debarker Menggunakan
Overall  Equipment  Effectiveness (Studi  pada  PT.  Tri  Tunggal Laksana  Unit  Blitar),” J.  Teknol. Dan  Manaj.  Ind. ,  vol.  6,  no.  2,  pp. 12–17, 2020, doi: 10.36040/jtmi.v6i2.3012. [9] W. Gorapetha, J. Hutabarat, and L. a Salmia,  “…  Effectiveness  Untuk
Meminimumkan  Nilai  Six  Big Losses  Di  Mesin  Produksi  Dan Usulan  Perbaikan  Dengan  Metode Kaizen  5S  Di  Cv  …,” J.  Valtech , vol.  3,  no.  2,  pp.  219–225,  2020,
[Online]. Available: https://ejournal.itn.ac.id/index.php/v altech/article/view/2767.
[10]  Firdaus,  F.  A.  Pradana,  and  E. Indarto, “Performansi Jaringan Fiber Optik  Dari  Sentral  Office  Hingga Ke  Pelanggan  Di  Yogyakarta,” J. Elektro  Telekomun.  Terap. ,  vol.  2, pp. 207–214, 2016.