## Pengukuran Efektivitas Mesin Trafo Menggunakan Metode Overall Equipment Effectiveness (OEE) Pada PT Pln (Persero) Area Bintaro

## Nova Pangastuti

## Universitas Bina Sarana Informatika (UBSI)
nova.not@bsi.ac.id
Abstrak -  Salah  satu  upaya  yang  dilakukan  dalam  menjaga  hal  penting  dalam  penunjang  jual  beli  kelistrikan adalah melakukan pemeliharaan mesin trafo karena mesin trafo adalah salah satu faktor yang penting dalam jual beli  kelistrikan.  Sistem  pemeliharaan  mesin  dapat  digunakan  sebagai  tolak  ukur  pengukuran  effektivitas  mesin trafo. Pengguna listrik yang terus meningkat pada PT.PLN (persero) Area Bintaro menyebabkan sering terjadinya permasalahan breakdown mesin trafo yang tinggi. Overall Equipment Effectiveness (OEE) merupakan salah satu metode yang digunakan dalam mengukur dan memaksimalkan effektivitas mesin berdasarkan tiga katagori yaitu Availability rate, Performance rate ,Quality rate. Dari hasil perhitungan nilai OEE untuk mesin trafo di PT.PLN (persero) Area Bintaro sebesar 73.61 % secara garis besar nilai OEE tersebut masih dibawah standar nilai JIPM yaitu lebih besar dari 85%. Untuk itu dalam penelitian ini dilakukan analisa menggunakan diagram fishbone guna mengetahui  sebab  akibat  belum  tercapainya  effektifitas  trafo.  Berdasarkan  hasil  analisa,  terdapat  faktor  yang menyebabkan menurunya effektivitas trafo dari fishbone diagram faktor tersebut adalah mesin, metode ,material dan sistem. Usulan yang diberikan untuk meningkatkan effektifitas trafo yaitu merubah pola pemeliharaan yang awalnya bersifat reactive menjadi kegiatan preventive dan proactive. Kata Kunci: Efektivitas, OEE , Fishbone
Abstract - One of the efforts made to maintain the important thing in supporting the buying and selling of electricity is to maintain transformer machines because transformer machines are one of the important factors in buying and selling electricity. The machine maintenance system can be used as a benchmark for measuring the effectiveness of a transformer. The increasing number of electricity users at PT PLN (Persero) Bintaro Area causes frequent problems with high transformer engine breakdowns. Overall Equipment Effectiveness (OEE) is one of the methods used  in  measuring  and  maximizing  machine  effectiveness  based  on  three  categories,  namely  Availability  rate, Performance rate, Quality rate. From the results of the calculation of the OEE value for transformer machines at PT PLN (Persero) Bintaro Area of  73.61%, in  general, the OEE value is still below the standard JIPM value, which is greater than 85%. For this reason, in this study an analysis was carried out using a fishbone diagram in order to determine the cause and effect of the transformer effectiveness. Based on the results of the analysis, there are  factors  that  cause  the  decrease  in  the  effectiveness  of  the  transformers  from  the  fishbone  diagram.  These factors are machine, method, material and system. The suggestion given to increase transformer effectiveness is to change the maintenance pattern from reactive to preventive and proactive activities.
Keywords: Effectiveness,OEE,Fishbone

## PENDAHULUAN
Pada dasarnya usaha perbaikan dan pemeliharaan terhadap industri listrik merupakan hal yang  sangat  penting.  Dilihat  dari  segi  peralatan dengan meningkatkan efektifitas mesin atau peralatan yang  ada  seoptimal  mungkin  akan  membuat  mesin atau  peralatan  bertahan  lama  dalam  penggunanya. Pada  prakteknya,  sering  kali  usaha  perbaikan  dan pemeliharaan yang dilakukan tersebut  hanya sebuah pemborosan dan tidak menyentuh akar permasalahan yang sesungguhnya. Hal ini dapat ditimbulkan akibat tim  pemeliharaan  dan  perbaikan  tidak  mengetahui dengan  jelas  akar  permasalahan  yang  terjadi  pada sebuah mesin serta faktor -faktor yang menyebabkannya.  Untuk  itu  diperlukan  sebuah metode yang dapat menangani permasalahan dengan
jelas  agar  dapat  melakukan  peningkatan  kinerja sebuah mesin secara optimal. PT.PLN (persero) Area Bintaro  yang  merupakan  sebuah  perusahaan  listrik negara  dengan  produk  sebuah  listrik  juga  tidak terlepas  dari  masalah  yang  berkaitan  dengan efektifitas  mesin  atau  peralatan.  Akibat  lain  yang dapat  ditimbulkan  kerusakan  mesin  atau  peralatan yaitu dalam hal  kualitas produk yang nantinya akan berpengaruh  kepada  kepuasan  pelanggan  karena perusahaan listrik memberikan pelayanan jasa kepada konsumen.  Oleh  karena  itu  diperlukan  langkah  - langkah yang efektif dan efesien dalam pemeliharaan mesin atau peralatan untuk dapat menanggulangi dan mencegah masalah tersebut. Penelitian yang dilaksanakan  di  PT.PLN  (persero)  Area  Bintaro dengan  meniliti  sebuah  mesin  trafo  yang  diambil  di
lokasi  area  bintaro  pada  tahun  2018  hal  tersebut dilakukan untuk mendapatkan gambaran tentang nilai Overall equipment Effectiveness terhadap mesin trafo dalam sistem manajemen pemeliharaan di perusahaan tersebut.

## METODE PENELITIAN
Permasalahan  yang  diidentifikasi  dalam  kegiatan penelitian  ini  yaitu  bagaimana  implementasi  sistem perawatan  terhadap  mesin-mesin  produksi  di  PT. PLN (persero) Area Bintaro, apakah dengan program perawatan  yang  sudah  ada,  masih  banyak  terdapat mesin  dengan  jam  henti  mesin  yang  tinggi  akibat kerusakan  yang  terjadi,  serta  melakukan  analisis menggunakan  OEE  dengan  melihat  apakah  sistem perawatan tersebut sudah sesuai dengan standar JIPM (Japan  Institute  of  Plant  Maintenance).  Total productive maintenance dilakukan sebagai pencegahan  terjadinya  suatu  kerugian  karena penghentian  kerja  yang  disebabkan  oleh  kegagalan dan penyesuaian, kerugian kecepatan yang diakibatkan oleh penghentian mesin dan pengurangan kecepatan  serta  kerugian  karena  cacat.  Tujuannya adalah  untuk  memaksimumkan  efsiensi  sistem produksi secara keseluruhan (Shirose ,1992) Keberhasilan kegiatan total productive maintenance haruslah  terukur  agar  pelaksanaan kegiatan  yang  dilakukan  jelas,  terancang  serta terarah.  Terdapat  parameter  yang  dapat  mengukur total  productive  maintenance ,  yaitu  meliputi ketersediaan mesin yang sedang beroperasi, efektivitas  produksi  dan  tingkat  kualitas.  Metode yang di gunakan dalam penelitian ini sebagai berikut
• OEE merupakan pengukuran kritis yang digunakan dalam penerapan TPM untuk mengevaluasi kapabilitas sebuah peralatan dalam sebuah sistem produksi. OEE terdiri dari tiga komponen utama yaitu availability, performance, dan quality. Ketiga nilai komponen tersebut mencakup seluruh pokok permasalahan yang dapat mempengaruhi seberapa banyak produk yang dapat dihasilkan oleh peralatan dan operator. Untuk itu hubungan antar ketiga elemen produktifitas dapat dirumuskan sebagai berikut:
OEE 100% = A x P x Q x 100%
Dimana :
A = Availability
P = Performance
Q = Quality
Nakajima dalam Amalia (2006) mendefinisikan Overall Equipment Effectiveness (OEE)adalah metode yang digunakan sebagai alat ukur (metric) dalam penerapan TPM guna menjaga peralatan pada kondisi ideal.
Six big losses antara lain 1. Kerusakan peralatan
2. Penyetelan dan penyesuaian
3. Hambatan dalam proses
4. Penurunan kecepatan
5. Cacat dalam proses
6. Penurunan hasil.
Six  big  losses  yang  pertama  dan  kedua  dikenal sebagai downtime  losses yang  digunakan  untuk membantu  dalam  menghitung  nilai availability sebuah  mesin. Availability  (AV) merupakan  suatu rasio yang menggambarkan pemanfaatan waktu yang tersedia untuk kegiatan operasi mesin atau peralatan. Formula yang digunakan untuk menghitung availaibility adalah :
Availability time Loading Time Down - time Loading =
Losses yang ketiga dan keempat merupakan kerugian kecepatan  yang  menentukan performance  efficiency (PE)  dari  sebuah  mesin.  Nakajima  dalam  Amalia (2006)  menyatakan  PE  merupakan  suatu  rasio  yang menggambarkan  kemampuan  dari  peralatan  dalam menghasilkan barang.formula yang digunakan untuk menghitung performance efficiency adalah : PE =Operation speed rate x Net Operating Speed
Dimana Operation speed rate merupakan perbandingan  kecepatan  ideal  mesin  sebenarnya dengan kecepatan aktual mesin.
Operation speed Rate time cycle Actual time Cycle Ideal =
Untuk net  operating  speed digunakan  dalam menghitung menurunya kecepatan produksi.
Net Operating speed
time
Operation 100% x time cycle actual x amount Processed =
Sehingga performance  efficiency dapat  dihitung dengan sebagai berikut:

## Performance Efficiency
time Operation 100% timex cycle ideal x amount processed

## =
Untuk  losses  yang  kelima  dan  keenam  dianggap sebagai  kerugian  akibat  adanya  defect.Menurut Susetyo (2009) 100% quality berarti tidak ada produk yang direject maupun rework .Formula yang digunakan untuk menghitung quality rate adalah :
Rate Of quality
amount processed 100% amount)x defect - amount (processed =
• Fishbone diagram  (diagram  tulang  ikan  —  karena bentuknya  seperti  tulang  ikan)  sering  juga  disebut Cause-and-Effect Diagram  atau  Ishikawa  Diagram diperkenalkan oleh Dr. Kaoru Ishikawa, seorang ahli pengendalian  kualitas  dari  Jepang,  sebagai  satu  dari tujuh  alat  kualitas  dasar  (7 basic  quality  tools ). Fishbone diagram  digunakan  ketika  kita  ingin
mengidentifikasi  kemungkinan  penyebab  masalah dan  terutama  ketika  sebuahteam  cenderung  jatuh berpikir pada rutinitas (Tague, 2005, p. 247). Langkah- langkah pembuatan Fishbone yaitu :
⚫ Menyiapkan sesi analisa tulang ikan
⚫ Mengidentifikasi akibat atau masalah
⚫ Mengidentifikasi berbagai kategori sebab utama
⚫ Menemukan sebab- sebab potensial
⚫ Mengkaji kembali setiap kategori sebab utama
⚫ Mencapai  kesepakatan  atas  sebab-  sebab  yang paling mungkin.
Kategori  -kategori  sebab  utama  dalam fishbone diagram yaitu :
Tabel 1 Kategori dalam Fishbone
N O KATEGORI 6M 8P 5S 1 Mesin atau teknologi Price Surround ing 2 Metode atau proses Promotion Supplier 3 Material People System 4 Man Power Promotion Skill 5 Measurement process Safety 6 Milieu Physical Evidence 7 Productivity and Quality

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Observasi  langsung  yang  dilakukan  di  lokasi PT.PLN  (persero)  Area  Bintaro  dilakukan  selama periode juli hingga september. Dalam waktu kurang lebih  tiga  bulan  dari  22  Juli  sampai  19  september 2020.Yang menjadi fokus utama pengamatan terletak pada bidang maintenance salah satu mesin trafo pada tahun  2020  yang  ada  pada  PT.PLN  (persero)  Area Bintaro. Obesravasi dilakukan pada divisi Distribusi karena  proses maintenance peralatan  penunjang kelistrikan ada pada divisi distribusi.
Tabel 2 Jumlah hari Kerja
Kegiatan  inspeksi  ini  adalah  kegiatan  observasi dilapangan  yang  dapat  dilihat  serta  di  amati  dalam menunjang  laporan  industrial  practice.  Dengan adanya  kegiatan  inspeksi  ini  dapat  membantu menanyakan secara wawancara pokok permasalahan yang dihadapi divisi maintenance.
Dalam  menghitung  keefektifan  mesin  maka dibutuhkan  hasil  perhitungan  dari availability  rate dalam  hal  ini  dibutuhkan  hasil  perhitungan  waktu kerja,  waktu set  up ,  waktu adjustment ,  waktu breakdown , waktu loading dan waktu operasi.
Berikut  cara  menyelesaikan  perhitungan  terkait dengan availability rate:
a) Perhitngan Waktu Kerja
Di  PT.PLN  (persero)  Area  Bintaro  karena memproduksi  kebutuhan  penting  berupa  listrik dimana  mesin  trafo  tersebut  dinyalakan  tanpa non stop terkecuali dilakukan pemeliharaan dan perbaikan. Maka untuk perhitungan waktu kerja (working  time)  yang  tersedia  pada  mesin  trafo pada tahun 2019 sebagai berikut.
Hari kerja =  365 hari Waktu kerja = 24 jam/hari  Maka Working time =  24jam  x  365  hari    = 8760 jam /tahun
b) Perhitungan waktu Set-up dan Adjustment Waktu set-up adalah  waktu  dimana  kegiatan dalam  melakukan  persiapan  mesin  sebelum digunakan  dalam  bekerja.  Berikut  perhitungan waktu set-up mesin trafo.
Waktu set-up terdiri dari
Waktu menyalakan power trafo = 55 menit Waktu setting tap cahrger   = 65 menit
Total waktu = 2 jam
Pada mesin trafo diasumsikan setiap satu bulan sekali  mengalami  pemerikasaan  dan  perbaikan kegiatan tersebut  berlangsung selama 45 menit tiap  bulannya.  Berikut  perhitungan  kegiatan tersebut.  Kegiatan  adjustment  berlangsung dalam dua kondisi ,kondisi mesin menyala dan kondisi mesin mati.
Waktu Adjustment   = 45 menit x 12 bulan = 540 menit /tahun = 9 jam/tahun
Tabel 3 Data waktu Adjustment Trafo
SETUP ADJUSTMEN T Total Mesin Menyala 0 9 9 Mesin Mati 2 9 11 Total waktu adjustment dan setup 20 c) Perhitungan Waktu Kerusakan (breakdown) Berikut  ini  merupakan  data  waktu  kerusakan mesin trafo pada periode 2015 s/d 2019 karena penelitian  yang  diambil  adalah  berfokus  pada tahun terakhir yaitu 2019.
Tabel 4 Data Breakdown mesin trafo 2015 sd 2019 Periode Jumlah Hari Kerja Juli 2019 8 Agustus 2019 17 September 2019 16

## d) Waktu Loading
Untuk  melakukan  perhitungan  waktu loading mesin  trafo  adalah  dengan  perhitungan  sebagai berikut.
Loading time = Availability rate - planned downtime Karena  selama  ini  planned downtime setiap  bulan tidak dilakukan perencanaan oleh pihak maintenance karena  itu loading  time diasumsikan  sama  dengan waktu kerja yaitu sebesar 8760 jam/tahun.
e) Perhitungan Waktu Operasi
Perhitungan  waktu  operasi  pada  mesin  trafo dilakukan pada tahun 2019 adalah sebagai berikut.
Waktu Operasi =Waktu loading - ( s et- up+adjusment+breakdown ) = 8760 - ( 2+18+75.46)
= 8664.54 jam/tahun
Tabel 5 Waktu Operasi Tahun 2019 Tahun Waktu Operasi (Jam/Tahun) 2019 8664.54 f) Perhitungan Availability rate
Setelah  data yang dibutuhkan cukup dan telah diolah  maka  perhitungan  rasio  ketersediaan  ( Availability  rate) dari  mesin  trafo  dapat dilakukan dengan cara sebagai berikut.
Availability Rate = ( Operation time / Loading time ) x 100%
Perhitungan Availability rate tahun 2019:
Availability rate = (8664.54/8760) x 100%) = 98.91%
Tabel 6 Hasil Perhitungan Availability rate Tahun Availibility Rate (%) 2019 98.91

## Perhitungan performance Mesin Trafo
. Pada  prinsipnya  trafo  adalah  sebuah  mesin untuk  mentransfer  energi  listrik  dari  tempat  1  ke tempat  2  melalui  konduktor  induktif  berupa  lilitan. Jadi terdapat dua lilitan yaitu lilitan primer dan lilitan skunder.  Lilitan  primer  menghasilkan  fluks  magnet dengan besar tertentu yang akan diteruskan ke lilitan skunder  melalui  inti  trafo  besi.  Sehingga  untuk menghitung performance efficiency trafo diperlukanya data sebagai berikut dalam mendukung perhitungan.
Tabel 7 Data perhitungan ideal cycle time Tahun Actual Cycle Time Pada lilitan primer (jam ) Actual Cycle Time pada lilitan skunder ( jam ) Rata- rata 2019 8125 8060 8060 Ideal cycle time 8060
Untuk  jumlah  produk  yang  dihasilkan  trafo  berupa suatu kapasitas bernilai KVA. Berikut jumlah produk atau besarnya produk yang dihasilkan oleh trafo pada tahun 2019 sebagai berikut :
Tabel 8 Data Proses amount
Perhitung  performance  efficiency  adalah  sebagai berikut: Untuk waktu ideal cycle time sebesar 8060.
Performance efficiency =
Time Operation 100% x time cycle Ideal x amount processed
Perhitungan Performance efficiency mesin trafo 2019
Performance efficiency = 54 . 8664 % 100 8060 83 x x = 77.21 %
Tabel 9 Hasil Perhitungan Performance efficiency
Perhitungan Rate Of Quality Pada Mesin Trafo Untuk  perhitungan rate  of  quality mesin  trafo diperlukan  data  mengenai  produk  cacat    Untuk product  cacat  sendiri  dalam  trafo  listrik  berupa hilangnya  daya  ke  konsumen  akibat  kegiatan pemadaman  yang  terkait  dengan  proses  jual  beli kelistrikan.  Berikut  data  product  defect  yang  terjadi dari tahun 2019.
Tabel 10  Data produk defect
Tahun Total waktu Breakdown (Jam/Tahun) 2015 80.9 2016 70.83 2017 78.33
2018 72.1 2019 75.46 Tahun Proses amount 2019 83 Kva
Tahun Performance Efficiency (%) 2019 77.21 Tahun Product Defect
Setelah  itu  keterkaitan  product defect dalam perhitungan rate of quality adalah sebagai berikut.
Rate of Quality = amount processed 100% x amount) defect - amount (processed
Perhitungan Rate of quality mesin trafo 2019 Rate of quality =
kva/tahun 100% x ) 3kva/tahun - kva/tahun 3 83 8 ( = 96.39%
Tabel 11 Perhitungan rate of quality Tahun Proses amount (kva/tahun) Product defect ( kva/tahun) Rate of quality (%) 2019 83 kva 3kva 96.39
Perhitungan  Overall  Equipment  Effectiveness (OEE)
Untuk  Nilai Overall  equipment  effectiveness dihitung  dari  hasil  yang  telah  didapatkan  dari perhitungan a vailability rate, Performance efficiency, dan  rate  of  quality .  Perhitungan  (OEE)  sebagai berikut:
OEE  %  = Availability  rate  x  Performance effectiveness x Rate of quality
Tahun AR (%) PE (%) ROQ(%) OEE(%) 2019 98.91 77.21 96.39 73.61% Analisa Standar Nilai Overall Equipment

## Effectiveness (OEE)
Setelah  dilakukan  perhitungan  terkait  dengan OEE  perlu  adanya  pembanding  kondisi  ideal  yang nantinya  menjadi  batasan  nilai  OEE  yang  harus dipenuhi  oleh  perusahaan  agar  tingkat  efektifitas mesin dapat berjalan dengan maksimal.
Adapun  standar  dari  JIPM  untuk  TPM  yang ideal adalah sebagai berikut : 1. Availability rate ≥ 90%
2. Performance efficiency ≥95%
3. Rate of quality ≥99%
4. Efektifitas keseluruhan (OEE) ≥85% (OEE ideal ) = (0,9 x 0,95 x 0,99) x 100% = 85
%
Dari  hasil  perhitungan  yang  dilakukan  nilai OEE  mesin  trafo  pada  tahun  2019  sebesar  73.61  % Seperti  dijelaskan  oleh  Borris  (2006)  OEE merupakan  hasil  dari  availability,  performance  dan
quality. Apabila salah satu dari ketiga faktor tersebut memiliki nilai yang kecil, maka akan mempengaruhi nilai OEE secara drastis. Meskipun ditunjang dengan indeks  nilai  quality  yang  sudah  memenuhi  standar JIPM, akan tetapi faktor OEE yang lain performance yang dimiliki PT. PLN (persero) Area Bintaro berada dibawah  standar  JIPM.  Sehingga  overall  equipment effectiveness atau tingkat efektivitas mesin/peralatan secara  keseluruhan  masih  berada  di  bawah  standar JIPM sebesar 85%.

## Analisa sisten pemeliharaan Trafo pada PT.PLN

## (persero) Area Bintaro
Sistem  pemeliharaan  yang  diterapkan  di PT.PLN  persero  Area  Bintaro  masih  kurang  hal  ini ditandai  dengan  nilai  OEE  yang  belum  memenuhi standar  JIPM.  Melalui  analisa  dari  faktor  yang mempengaruhi  rendahnya  nilai  OEE  dapat  dilihat pada gambar diagram Fishbone berikut:

## Gambar 1 Diagram Fishbone

## KESIMPULAN
Melalui pengolahan dan hasil analisi data yang telah dilakukan pada mesin trafo di PT.PLN (persero) Area Bintaro maka dapat disimpulkan sistem pemeliharaan pada  PT.PLN  (persero)Area  Bintaro  masih  belum memadai.  Hal  tersebut  terlihat  ketika  perhitungan dengan  menggunakan  metode  OEE  yaitu  sebesar 73.61 % dan masih dibawah standard yang ditetapkan oleh  JIPM (japan  institute  of  plant  maintenance ).
Dari  tiga  kategori  perhitungan  dalam  OEE  yaitu availability,  performance  efficiency  dan Quality  of rate nilai terendah yang dimiliki PT.PLN (persero)Area Bintaro adalah pada kategori performance efficiency.
Melalui  analisa  fishbone  diagram  diketahui faktor yang menyebabkan rendahnya nilai effektifitas tersebut  yaitu  Mesin,  material,  sistem  dan  metode. Program  -program  yang  akan  membantu  dalam perbaikan  sistem  pemilharaan  kedepan  nya  adalah dengan  membuat  suatu  sistem  berbasis  data  dengan tujuan dapat memonitoring serta mengevaluasi sistem pemilharaan yang telah dilakukan.

## REFERENSI
Alvira,  D.,  Helianty,  Y.,  &  Prassetiyo,  H.  (2015).
USULAN PENINGKATANOVERALL EQUIPMENT EFFECTIVENESS (OEE) PADA MESINTAPPING MANUAL DENGAN  MEMINIMUMKAN  SIX  BIG
LOSSES. Reka Integra , 3 (3).
Bamber, C. J., Sharp, J. M., & Hides, M. T. (1999). Factors affecting successful implementation of total productive maintenance: a UK manufacturing case study perspective. Journal of Quality in Maintenance Engineering .
Borris,  S.  (2006). Total  productive  maintenance . McGraw-Hill New York.
Dal,  B.,  Tugwell,  P.,  &  Greatbanks,  R.  (2000). Overall  equipment  effectiveness  as  a  measure of operational improvement–a practical analysis. International Journal of Operations & Production Management .
Hansen, R. C. (2001). Overall equipment
effectiveness: a
powerful
production/maintenance  tool  for  increased profits . Industrial Press Inc.
Hapsari,  N.,  Amar,  K.,  &  Perdana,  Y.  R.  (2012). Pengukuran Efektivitas Mesin Dengan
Menggunakan  Metode  Overall  Equipment Effectiveness  (Oee)  Di  Pt.  Setiaji  Mandiri. Spektrum Industri , 10 (2).
Iannone, R., & Nenni, M. E. (2013). Managing OEE to  optimize  factory  performance. Operations
Management , 31–50.
Ilie,  G.,  &  Ciocoiu,  C.  N.  (2010).  Application  of fishbone  diagram  to  determine  the  risk  of  an event  with  multiple  causes. Management Research and Practice , 2 (1), 1–20.
Jain,  A.,  Bhatti,  R.  S.,  &  Singh,  H.  (2015).  OEE enhancement  in  SMEs  through  mobile
maintenance:  a  TPM  concept. International Journal of Quality & Reliability Management .
Kusnadi, E. (2011). Fishbone Diagram dan Langkah-
langkah pembuatannya. Diakses Dari
Https://Eriskusnadi.
Com/2011/12/24/Fishbone-Diagram-Dan- Langkah-Langkah-Pembuatannya .
Rahmad,  R.,  Pratikto,  P.,  &  Wahyudi,  S.  (2012). Penerapan  Overall  Equipment  Effectiveness (Oee)  Dalam  Implementasi  Total  Productive Maintenance  (TPM)(Studi  Kasus  di  Pabrik Gula  PT.“Y”.). Rekayasa  Mesin , 3 (3),  431– 437.