## Analisis Efektivitas Mesin Welding di PT XYZ dengan Metode
Overall Equipment Effectiveness
Delia Febriyanti 1* , Wahyudin 2 , Novi Yanti 3
1,2,3 Program Studi Teknik Industri, Universitas Singaperbangsa Karawang, Karawang * Koresponden email : adeliaand077@gmail.com
Diterima: 26 Mei 2022 Disetujui: 11 Juni 2022

## Abstract
The fast advancement of the business makes organizations are expected to keep on being useful with great quality. In this manner, the organization should have the option to keep up with each component connected with creation including machines. As one of the primary parts of creation, machines should be kept up with so their efficiency abilities are kept up with and work runs successfully. This study meant to break down the  adequacy  of  welding  machine  execution  through  Total  Productive  Maintenance  (TPM)  at  PT.  XYZ. The  technique  utilized  is  Overall  Equipment  Effectiveness  (OEE)  with  three  estimation  pointers,  in particular accessibility, execution proficiency, and nature of item. The examination was done in the period June-December 2021 which comprised of information on the quantity of creation, deficient items, margin time, and arranged free time. The outcomes got are the typical OEE worth of 58.07 with a piece of 96.56% accessible rate, 89.27%% execution rate, and 95.65% quality rate. The outcomes show that the OEE esteem is still far beneath the world norm, and from the three OEE pointers just the accessible rate is in the norm, while the exhibition rate and quality rate are underneath the norm. From these outcomes, it is important to make enhancements to expand the viability of the presentation on the welding machine.
Keywords: machinery, productivity, TPM, manufacturing, OEE

## Abstrak
Pesatnya  kemajuan  bisnis  membuat  organisasi  diharapkan  untuk  terus  bermanfaat  dengan  kualitas  yang baik.  Dengan  cara  ini,  organisasi  harus  memiliki  pilihan  untuk mengikuti  setiap  komponen  yang  terkait dengan pembuatan termasuk mesin. Sebagai salah satu bagian utama dari penciptaan, mesin harus dijaga agar kemampuan efisiensinya tetap terjaga dan pekerjaan berjalan dengan sukses. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kecukupan pengerjaan mesin las melalui Total Productive Maintenance (TPM) di PT. XYZ.  Teknik  yang  digunakan  adalah Overall  Equipment  Effectiveness (OEE)  dengan  tiga  petunjuk estimasi,  yaitu  aksesibilitas,  kemampuan  eksekusi,  dan  sifat  item.  Pemeriksaan  dilakukan  pada  periode Juni-Desember 2021 yang terdiri dari informasi jumlah pembuatan, kekurangan barang, margin time, dan waktu luang yang diatur. Hasil yang didapat adalah nilai OEE biasa  sebesar 58,07 dengan tingkat akses 96,56%,  tingkat  eksekusi  89,27%%,  dan  tingkat  kualitas  95,65%.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa nilai OEE masih jauh di bawah normal dunia, dan dari ketiga petunjuk OEE tersebut hanya tarif yang dapat diakses  yang masih  dalam  batas  normal,  sedangkan  tingkat  pameran  dan kualitas  yang berada  di  bawah norma. Dari hasil tersebut maka perlu dilakukan penyempurnaan untuk memperluas kelayakan penyajian pada mesin las.
Kata Kunci: mesin, produktivitas, TPM, Manufaktur, OEE

## 1. Pendahuluan
Di era globalisasi ini, semua bisnis diharapkan menjadi lebih bermanfaat dengan kualitas yang baik di setiap barang atau jasa [1]. Permintaan produktif ini terjadi di semua bidang, termasuk bisnis manufaktur. Dewasa  ini,  kemajuan  bidang  bisnis  manufaktur  sangat  pesat.  Hal  ini  membuat  oposisi  antar  organisasi secara  signifikan  lebih  ketat  [2].  Pada  bidang  manufaktur,  tuntutan  dalam  melaksanakan  proses  yang produktif begitu tinggi, sehingga proses pengawasan dalam memastikan produksi berjalan dengan lancar menjadi mutlak harus dilakukan [3]. Bukti dari seberapa penting produktivitas adalah dengan melakukan penilaian  pada  kemampuan  kerja  peralatan  produksi  di  organisasi  yang  biasanya  menyebabkan  siklus produk mereka tidak memberikan hasil yang ideal [4]. Upaya meningkatkan nilai produktif sangat penting bagi  organisasi  untuk  memperoleh  kemajuan  dalam  proses  bisnis  mereka  [5].  Salah  satu  metode  yang digunakan untuk mengatasi permasalahan yang terjadi pada mesin adalah Total Productive Maintenance (TPM)  dan  dengan  memanfaatkan  strategi Overall  Equipment  Effectiveness (OEE)  [6].  TPM  adalah
kerangka kerja yang dapat digunakan untuk mengikuti dan lebih lanjut bekerja pada sifat penciptaan melalui latihan  pemeliharaan  untuk  peralatan  dan  perangkat  keras  kerja  seperti  mesin,  perangkat  keras,  dan perangkat keras kerja lainnya [7]. Laju pencapaian TPM diperkirakan dengan strategi Overall Equipment Effectiveness (OEE) [8]. Secara umum, strategi OEE adalah teknik untuk memperkirakan tingkat kelayakan penggunaan mesin atau roda gigi dengan menentukan aksesibilitas mesin, eksekusi, dan kualitas item [9].
PT. XYZ  adalah perusahaan yang berpartisipasi dalam pembuatan suku cadang kendaraan, dimana siklus pembuatannya meliputi banyak mesin, salah satunya adalah pengelasan. Pada welding station masih terdapat beberapa kendala yang terjadi pada penunjangnya, antara lain efisiensi yang menurun, perawatan mesin yang tidak terduga, penyumbatan yang terjadi pada mesin yang digunakan sehingga tidak sampai pada  tujuan  permintaan  barang  yang  sesuai.  Dari  masalah  tersebut,  penting  untuk  segera  melaksanakan penyelidikan  untuk  memiliki  opsi  untuk  melakukan  perbaikan  dan  peningkatan  kelayakan  dan  efisiensi kinerja  mesin.  Salah  satu  teknik  yang  diterapkan  adalah  pemanfaatan  TPM  dengan  strategi  OEE.  OEE memperkirakan  kecukupan  absolut  (lengkap,  komprehensif,  keseluruhan)  dari  eksekusi  mesin  pada pekerjaan  yang  diatur,  diperkirakan  dari  informasi  asli  terkait  dengan  aksesibilitas,  efektivitas  eksekusi, dan sifat item [10].
Mengenai  beberapa  penelitian  sebelumnya  dalam  pemanfaatan  teknik  OEE  sebagai  sumber perspektif, misalnya, yang dilakukan [11], penggunaan strategi OEE selesai untuk memecah kelangsungan hidup  mesin  cetak.  Hasil  yang  diperoleh  menunjukkan  peningkatan  nilai  OEE  namun  tidak  memenuhi pedoman elit. Penelitian dari [12], strategi OEE diterapkan untuk membedah kelangsungan hidup stasiun potong  dan  hasil  yang  didapat  adalah  kebutuhan  untuk  pengembangan  dalam  faktor  aksesibilitas  dan kebutuhan  untuk  pengembangan  dengan  alasan  bahwa  nilainya  masih  di  bawah  norma.  Penelitian  yang dilakukan [13], penggunaan strategi OEE dilakukan dalam bisnis obat, dan menghasilkan nilai OEE normal sebesar 70,47%. Nilai ini sebenarnya harus ditingkatkan karena tidak memenuhi standar dunia senilai 85%. Penelitian dari [14], strategi OEE diterapkan pada bisnis mebel dan hasil yang didapat adalah penghargaan OEE  organisasi  pada  tahun  2014  sebesar  60,78%  yang  berarti  masih  di  bawah  normal,  sehingga  perlu dilakukan penyempurnaan. Penelitian [15], teknik OEE diterapkan pada stasiun bit smashing plant (KCP) dan diperoleh hasil nilai OEE sebesar 68,26 yang berarti nilai tersebut masih rendah dan perlu ditingkatkan karena berada di bawah nilai standar dunia. Penelitian ini bertujuan untuk  mengetahui efektivitas kinerja mesin welding menggunakan metode OEE di PT. XYZ.

## 2. Metode Penelitian
Dalam melaksanakan penelitian ini, terdiri dari beberapa tahapan yang dilalui. Tahapan tersebut digambarkan melalui diagram alir agar lebih mudah untuk dipahami, seperti pada Gambar 1.
Gambar 1. Metode penelitian Sumber: [3]
a. Studi  pendahuluan,  tahapan  yang  pertama  dilakukan  pada  penelitian  ini  adalah  dengan  studi pendahuluan. Dalam studi pendahuluan ini dilakukan dalam dua jenis yaitu studi literatur dan lapangan. Studi  literatur  dilakukan  dengan  mengumpulkan  informasi  dan  referensi  yang  berhubungan  dengan objek  yang  dikaji  pada  penelitian  ini,  sedangkan  studi  lapangan  dilakukan  untuk  mempelajari  secara langsung mengenai objek penelitian.
b. Identifikasi  Masalah,  tahapan  kedua  adalah  dengan  mengidentifikasikan  masalah  yang  terjadi  pada objek penelitian. Berdasarkan studi lapangan yang dilakukan dapat diketahui permasalahan yang terjadi yaitu  produktivitas  mesin  yang  menurun  karena  perawatan  tidak  teratur,  mesin  sering  mengalami kemacetan, hingga pada tidak tercapainya target produksi. Mesin yang diteliti yaitu pada mesin welding di PT. XYZ.
c. Pengumpulan  Data, yang  dilaksanakan  dengan  beberapa  metode  yaitu  pengamatan  langsung,  tanya jawab, dan dokumentasi. Data yang didapatkan berupa primer dan sekunder. Adapun data primer seperti
Studi Pendahuluan Identifikasi Masalah Pengumpulan  Data Analisis Data Kesimpulan
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
kondisi objek penelitian dan sistem kerjanya, serta penyebab terjadinya permasalahan, sedangkan data sekunder  berupa  laporan downtime mesin,  data  produk  cacat,  dan  data  jam  kerja  perusahaan  yang didapatkan dari laporan perusahaan .
d. Analisis  Data,  tahapan  selanjutnya  yaitu  mengolah  dan  menganalisis  data  yang  didapatkan  dengan menggunakan  metode  OEE.  Analisis    tersebut  dilakukan  dengan  tiga  indikator  perhitungan  yaitu available  rate,  performance  rate, dan quality  rate. Hingga  akhirnya didapatkan nilai  OEE  dan dapat diketahui tingkat efektivitas mesin yang digunakan.
e. Kesimpulan, tahap terakhir dalam melaksanakan penelitian yaitu dengan merumuskan akhir kesimpulan dari  hasil  yang  didapatkan.  Implikasi  manajerial  dari  hasil  yang  didapatkan  terhadap  objek  kajian penelitian diuraikan pada kesimpulan.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Dalam  melaksanakan  penelitian  ini,  diperlukan  data-data  yang  kemudian  akan  dianalisis menggunakan metode OEE. Adapun data-data yang didapatkan dalam jangka waktu penelitian di PT. XYZ adalah sebagai berikut:
1. Data Produksi dan Jumlah Produk Cacat
Tabel 1. Data produksi dan jumlah produk cacat No. Bulan Output Produk Cacat 1. Juli 30 3 2. Juni 35 2 3. Agustus 55 0 4. September 38 0 5. Oktober 36 1 6. November 39 3 7. Desember 47 2 Sumber: PT. XYZ (2021)
Tabel  1 merupakan  data  produksi  dan  jumlah  produk  cacat  pada  pembuatan parking  brake yang dilakukan pada mesin las di periode bulan Juli 2021 sampai bulan Desember 2021.
2. Data banyaknya hari, jam per hari dalam bekerja dan waktu berjalan mesin pada mesin las
Tabel 2. Jumlah hari, jam kerja dan running time No. Bulan Jumlah Hari Jam Kerja/Hari Running Time (Jam) 1. Juli 20 8 178 2. Juni 19 8 160 3. Agustus 28 8 160 4. September 29 8 176 5. Oktober 27 8 178 6. November 15 8 167 7. Desember 22 8 168 Sumber: PT. XYZ (2021)
Tabel  2 adalah  tabel  yang  menunjukkan  jumlah  hari  kerja,  jam  kerja  serta  waktu  bekerja  mesin. Dimana waktu bekerja mesin ini merupakan keseluruhan waktu yang menjelaskan jam kerja yang tersedia setiap bulannya. Data tersebut didapatkan berdasarkan dari jumlah hari kerja setiap bulan dikalikan dengan jam kerja per hari.

## 3. Data Down Time Mesin
Tabel 3. Data down time mesin welding No. Bulan Jumlah Hari Jam Kerja/Hari Running Time (Jam) Down Time (Jam) % Down Time 1. Juli 20 8 178 5,17 2,90 2. Juni 19 8 160 5,33 3,33 3. Agustus 28 8 160 5,50 3,44 4. September 29 8 176 5,33 3,03 5. Oktober 27 8 178 5,00 2,81 6. November 15 8 167 6,25 3,74 7. Desember 22 8 168 5,92 3,52 Sumber: PT. XYZ (2021)
Tabel 3 merupakan data down time dari mesin welding , yang dimana down time ini adalah waktu pada saat mesin berhenti dan tidak melakukan aktivitas apapun. Biasanya mati mesin ini adalah keadaan yang tidak terduga, seperti mati listrik dan lain sebagainya.

## 4. Data Planned Downtime
Tabel 4. Data planned downtime No. Bulan Jumlah Hari Jam Kerja/Hari Running Time (Jam) Planned Down Time (Jam) % Planned Down Time 1. Juli 20 8 160 9,17 5,73 2. Juni 19 8 152 9,17 6,03 3. Agustus 28 8 224 9,17 4,09 4. September 29 8 232 9,17 3,95 5. Oktober 27 8 216 9,17 4,25 6. November 15 8 120 9,17 7,64 7. Desember 22 8 176 9,17 5,21 Sumber: Hasil pengolahan data (2022)
Tabel  4 merupakan  tabel planned  downtime . Planned  downtime ini  merupakan  suatu  keadaan dimana mesin yang digunakan dalam keadaan mati atau berhenti melakukan produksi pada saat jam kerja yang telah ada sebelumnya. Jam kerja PT. XYZ dimulai pada pukul 08.00- 17.00 WIB. Dengan jam istirahat selama 1 jam pada pukul 12.00- 13.00 WIB. Setiap pagi sebelum memulai pekerjaan, seluruh karyawan pada PT.XYZ melaksanakan kegiatan senam rutin pagi dan briefing selama 10 menit. Kedua hal tersebut terjadwal setiap harinya sehingga termasuk ke dalam planned downtime . Pengolahan  data  metode Total  Peoductive  Maintenance (TPM)  dan  ukuran  keberhasilan  TPM melalui perhitungan Overall Equipment Effectiveness (OEE) adalah sebagai berikut:
1. Perhitungan Availability Rate
a. Melakukan perhitungan loading time atau waktu bersih proses produksi. Diperoleh waktu untuk loading time untuk bulan Juli 2021 adalah :
Loading Time = Running Time – Planned Downtime Loading Time = 178 – 9,17 Loading Time = 168,83 jam
Tabel 5 merupakan Loading Time untuk bulan Juli 2021 hingga bulan Desember 2021.
Tabel 5. Pengolahan data loading time No. Bulan Jumlah Hari Jam Kerja/Hari Running Time (Jam) Down Tim e (Jam) Loading Time (Jam) 1. Juli 20 8 178 9,17 168,83 2. Juni 19 8 160 9,17 150,83 3. Agustus 28 8 160 9,17 150,83
No. Bulan Jumlah Hari Jam Kerja/Hari Running Time (Jam) Down Tim e (Jam) Loading Time (Jam) 4 September 29 8 176 9,17 166,83 5 Oktober 27 8 178 9,17 168,83 6 November 15 8 167 9,17 157,83 7 Desember 22 8 168 9,17 158,83 Sumber: Hasil pengolahan data (2022)
b. Melakukan perhitungan operation time Setelah  didapatkan  waktu  atau  nilai  dari loading  time ,  kemudian  selanjutnya  adalah melakukan perhitungan mengenai operation time . Dimana operation time ini ialah waktu operasi yang  dibutuhkan  untuk  melakukan  perhitungan  mengenai availability  rate .  Untuk  melakukan perhitungan operation time untuk bulan Juli 2021 ini adalah sebagai berikut:
Operation time = Loading Time – Down time = 168,83 – 5,17 = 163,67 Tabel  6 berikut  merupakan  nilai operation  time dari  mulai  bulan  Juli  2021  hingga  bulan Desember 2021.
Tabel 6. Pengolahan data operation time No. Bulan Jumlah Hari Jam Kerja/Hari Loading Time (Jam) Down Time (Jam) Operation Time (Jam) 1. Juli 20 8 168,83 5,17 163,67 2. Juni 19 8 150,83 5,33 145,50 3. Agustus 28 8 150,83 5,50 145,33 4. September 29 8 166,83 5,33 161,50 5. Oktober 27 8 168,83 5,00 163,83 6. November 15 8 157,83 6,25 151,58 7. Desember 22 8 158,83 5,92 152,92 Sumber: Hasil pengolahan data (2022)
c. Menghitung Availability Rate
Rumus yang digunakan untuk menghitung availability rate menggunakan rumus berikut ini:
𝐴𝑣𝑎𝑖𝑙𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑦 𝑅𝑎𝑡𝑒 = 𝑂𝑝𝑒𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑇𝑖𝑚𝑒 𝐿𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑇𝑖𝑚𝑒 𝑥 100%
Tabel 7 ini merupakan nilai availability rate dari bulan Juli 2021 hingga bulan Desember 2021.
Tabel 7. Hasil perhitungan availability rate No. Bulan Jumlah Hari Jam Kerja/Hari Operation Time (Jam) Loading Time (Jam) Availability Rate (%) 1. Juli 20 8 163.67 168.83 96.94 2. Juni 19 8 145.50 150.83 96.47 3. Agustus 28 8 145.33 150.83 96.35 4. September 29 8 161.50 166.83 96.81 5. Oktober 27 8 163.83 168.83 97.04 6. November 15 8 151.58 157.83 96.04 7. Desember 22 8 152.92 158.83 96.28 Rata-rata 96,56 Sumber: Hasil pengolahan data (2022)
Dapat  diketahui  bahwasanya  standar  global  nilai  dari availability  rate ini  sebesar  90%, sedangkan pada Tabel 7 dapat diketahui bahwa nilai availability rate sebesar 96,56%. Dari hasil
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
tersebut dapat diketahui nilai availability rate pada mesin welding ini sudah memenuhi standar dunia.  Adapun  grafik  yang  didapatkan  dari  hasil  perhitungan availability  rate adalah  sebagai berikut:
Gambar 2. Nilai availability rate Sumber: Hasil pengolahan data (2022)
Pada Gambar 2 dapat dikatakan bahwasanya untuk nilai availability setiap bulannya mengalami kenaikan dan penurunan.
5. Perhitungan nilai Performance Rate
Dalam melakukan perhitungan nilai performance rate data yang dibutuhkan yaitu operation time , data jumlah produksi selama periode Juli 2021 hingga Desember 2021, serta waktu siklus ideal dalam satu kali produksi. Adapun perhitungan performance rate yaitu:
𝑃𝑒𝑟𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑛𝑐𝑒 𝑅𝑎𝑡𝑒 = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑢𝑛𝑖𝑡 𝑥 𝑤𝑎𝑘𝑡𝑢 𝑠𝑖𝑘𝑙𝑢𝑠 𝑜𝑝𝑒𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑡𝑖𝑚𝑒
𝑥 100% Tabel 8. Nilai Performance Rate No. Bulan Operation Time (Jam) Jumlah Produksi Waktu Siklus (Jam) Perfomance Rate (%) 1. Juni 163.67 30 3,43 62,87 2. Juli 145.50 35 3,43 82,51 3. Agustus 145.33 55 3,43 12,.81 4. September 161.50 38 3,43 80,71 5. Oktober 163.83 36 3,43 75,37 6. November 151.58 39 3,43 88,25 7. Desember 152.92 47 3,43 105,42 Rata-rata 89,28 Sumber: Hasil pengolahan data (2022)
Dapat diketahui bahwasanya standar global nilai dari performance rate ini sebesar 95%. Oleh karena itu  nilai performance  rate pada  mesin welding ini  terdapat  beberapa  yang  belum  memenuhi  standar. Adapun grafik yang dihasilkan adalah sebagai berikut:
86,00 88,00 90,00 92,00 94,00 96,00 98,00 Juli Juni
Agustus September Oktober November Desember Availability Rate Standar Availability Rate
Gambar 3. Grafik performance rate Sumber: Hasil pengolahan data (2022)
Gambar 3 merupakan grafik nilai perfomance rate dari mesin welding . Dari grafik tersebut terlihat bahwa nilai perfomance rate mengalami fluktuasi atau pergerakan naik turun selama periode Juni 2021- Desember  2021.  Nilai performance terendah  berada  pada  bulan  Juni  2021  sebesar  62,87  %  sehingga dibawah standar global dan nilai performance rate tertinggi pada bulan November 2021 sebesar 88,25%. Rata-rata nilai performance rate atau kemampuan mesin menghasilkan produk sebesar 89,28 % lebih kecil dari standar global yaitu 95%.
6. Perhitungan Quality Rate
Dalam melakukan perhitungan nilai quality rate data yang dibutuhkan yaitu jumlah produksi selama periode Juni 2021 hingga Desember 2021 serta produk cacat selama periode Juni 2021 hingga  Desember 2021.
Tabel 9. Nilai Quality Rate Bulan Output Defect Product Quality Rate Juni 30 3 90,00 Juli 35 2 94,29 Agustus 55 0 100,00 September 38 0 100,00 Oktober 36 1 97,22 November 39 3 92,31 Desember 47 2 95,74 Rata-rata 95,65 Sumber: Hasil pengolahan data (2022)
Tabel 9 adalah tabel dari nilai quality rate yang didapatkan pada periode Juni 2021 hingga Desember 2021. Kemudian dapat diketahui bahwa standar global untuk nilai quality rate ini sebesar 99%. Jika dilihat dari Tabel 9 terdapat beberapa nilai quality rate yang belum memenuhi standar global.
0,00 20,00 40,00 60,00 80,00 100,00 120,00 140,00 Juni Juli Agustus
September Oktober November Desember Perfomance Rate (%) Standar Performance Rate
Adapun dari  hasil  perhitungan di  atas  berikut  ini  adalah  hasil  dari  grafik  perhitungan quality  rate adalah sebagai berikut:
Gambar 4. Grafik quality rate Sumber: Hasil pengolahan data (2022)
Gambar  4 adalah  grafik  dari  perhitungan  nilai quality  rate yang  mana  pada  grafik  ditunjukkan bahwasanya nilai quality rate tertinggi terdapat pada bulan Agustus dan September 2021. Sedangkan untuk nilai quality rate terendah terdapat pada bulan Juni 2021. 7. Perhitungan Nilai Overall Equipment Effectiveness (OEE)
Dalam  melakukan  perhitungan  nilai  OEE  yaitu  dengan  mengalikan  semua  hasil  yang  didapat sebelumnya . Adapun rumus dalam perhitungan OEE yaitu:
𝑂𝐸𝐸 = 𝐴𝑣𝑎𝑖𝑙𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑦 𝑅𝑎𝑡𝑒 𝑥 𝑃𝑒𝑟𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑛𝑐𝑒 𝑅𝑎𝑡𝑒 𝑥 𝑄𝑢𝑎𝑙𝑖𝑡𝑦 𝑟𝑎𝑡𝑒 OEE = 96,94% x 62,87% x 90,00% OEE = 54,86%
Tabel 10. Nilai OEE No. Bulan Avaibility Ratio (%) Perfomance Ratio (%) Quality Ratio (%) OEE (%) 1. Juni 96.94 62.87 90,00 54,86 2. Juli 96.47 62.87 94,29 57,18 3. Agustus 96.35 62.87 100,00 60,58 4. September 96.81 62.87 100,00 60,86 5. Oktober 97.04 62.87 97,22 59,31 6. November 96.04 62.87 92,31 55,74 7. Desember 96.28 62.87 95,74 57,96 Rata-rata 58,07 Sumber: Hasil pengolahan data (2022)
Tabel 10 adalah tabel nilai OEE yang didapatkan selama periode Juni 2021 hingga Desember 2021. Kemudian dapat diketahui bahwasanya standar nilai yang didapat dari OEE sebesar 85%. Sehingga jika kita lihat dari Tabel 10 nilai OEE pada mesin welding tersebut belum memenuhi standar global yang ada.
Gambar  5 ini  merupakan  grafik  yang  dihasilkan  pada  saat  perhitungan  nilai Overall  Equipment Effectiveness (OEE).
84,00 86,00 88,00 90,00 92,00 94,00 96,00 98,00 100,00 102,00 Juni Juli Agustus
September Oktober November Desember Quality Rate (%) Standar Quality Rate (%)
Gambar 5. Grafik nilai OEE Sumber: Hasil pengolahan data (2022)
Dari Tabel 10 terlihat bahwa nilai OEE periode Juni-Desember 2021 berada dibawah standar global 85%. Rendahnya  nilai  OEE  tersebut  dipengaruhi  oleh  nilai performance  rate dan availability  rate yang rendah dan di bawah standar. Jadi dapat dikatakan nilai OEE yang didapatkan belum memenuhi standar global yang ada. Dari hasil tersebut dapat diketahui bahwa kondisi kerja untuk mesin welding belum cukup efektif berdasarkan perhitungan dengan metode OEE. Oleh karena itu perlu dilakukan analisis lebih lanjut yang bertujuan meningkatkan efektivitas dan produktivitas kinerja mesin.

## 4. Kesimpulan
Dari hasil yang didapatkan, dapat diketahui bahwa nilai OEE mesin welding di PT. XYZ masih ada di posisi rendah di bawah standar yang ditetapkan dunia yaitu 85% karena nilai OEE yang didapatkan yaitu 58,67%.  Rendahnya  nilai  OEE  tersebut  dipengaruhi  dari  ketiga  indikator  yang  diukur  yaitu availibility, performance ,  dan quality  rate .  Terutama  pada  nilai performance dan quality  rate yang  masih  berada  di bawah nilai standar. Dari hal tersebut dapat diketahui bahwa kinerja mesin welding belum cukup efektif berdasarkan nilai OEE. Oleh karena itu untuk proses peningkatan efektivitas dan produktivitas perusahaan, khususnya  pada  mesin welding perlu  dilakukan  analisis  kembali  seperti  menggunakan fishbone untuk mengetahui akar penyebab rendahnya nilai OEE . Kemudian dilakukan perbaikan dalam rangka mencapai tujuan dalam meningkatkan efektivitas dan produktivitas tersebut

## 5. Referensi
[1] E. Krisnaningsih, “Usulan penerapan tpm dalam rangka peningkatan efektifitas mesin dengan OEE sebagai alat ukur di PT XYZ,” J. Prosisko , vol. 2, no. 2, pp. 13–26, 2015.
[2] B. Y. Bilianto and Y. Ekawati, “Pengukuran Efektivitas Mesin Menggunakan Overall Equipment Effectiveness Untuk Dasar Usulan Perbaikan,” J.  Ilm.  Tek.  Ind. , vol.  15,  no.  2, p.  116, 2017,  doi: 10.23917/jiti.v15i2.2141.
[3] D. F. Rahmadhani, H. Taroepratjeka, and L. Fitria, “Usulan Peningkatan Efektivitas Mesin Cetak Manual Menggunakan Metode Overall Equipment Effectiveness (OEE) (Studi Kasus Di Perusahaan Kerupuk TTN ),” J. Reka Integr. , vol. 02, no. 04, pp. 156–165, 2014.
[4] A. Wahid and R. Agung, “Perhitungan Total Produktifitas Maintenance (TPM) pada Mesin Bobin dengan Pendekatan Overall Equipment Effectiveness di PT. XY,” J. Knowl. Ind. Eng. , vol. 3, no. 3, pp. 40–49, 2016.
[5] D. Alvira, Y. Helianty, and H. Prassetiyo, “Usulan Peningkatan Overall Equipment Effectiveness (OEE) Pada Mesin Tapping Manual Dengan Meminimumkan Six Big Losses,” J. Itenas Bandung , vol. 03, no. 03, pp. 240–251, 2015.
[6] P. Suwardiyanto,  D.  Siregar,  and D.  Umar,  “Analisis  Perhitungan OEE dan  Menentukan Six Big Losses pada Mesin Spot Welding Tipe X,” J. Ind. Eng. Sist. , vol. 1, no. 1, pp. 11–20, 2020.
[7] F.  S.  Mulyati,  M.  T.  Septiadi,  and  M.  Fauzi,  “Analisis  Penerapan  Total  Productive  Maintanance (TPM)  Dengan  Menggunakan  Metode  Overall  Equipment  Effectiveness  (OEE)  di  PT  XYZ,” J. Bayesian J. Ilm. Stat. dan Ekon. , vol. 2, no. 1, pp. 75–81, 2022, doi: doi.org/10.46306/bay.v2i1.
0,00 10,00 20,00 30,00 40,00 50,00 60,00 70,00 80,00 90,00 Juni Juli
Agustus September Oktober November Desember OEE (%) Standar OEE
[8] I. M. I. W.C.S, M. Darsin, and M. E. R, “Aplikasi Overall Equipment Effectiveness (OEE) Dalam Upaya Mengatasi Tingginya Downtime Pada Stasiun Ketel Di Pg X Jawa Timur,” Multitek Indones. J. Ilm. , vol. 13, no. 2, pp. 95–103, 2019.
[9] Hidayat, Moh.Jufriyanto, and A. W. Rizqi, “Analisis Overall Equipment Effectiveness (OEE) Pada Mesin Cnc Cutting,” J. Rotor , vol. 13, no. 2, pp. 61–66, 2020.
[10]  D.  F.  Hidayat,  J.  Hardono,  and  W.  A.  Wijaya,  “Analisa  Total  Productive  Maintenance  (TPM) Menggunakan Overall Equipment Effectiveness (OEE) Pada Mesin CNC Milling,” J. Tek. , vol. 9, no. 2, pp. 105–115, 2020, doi: 10.31000/jt.v9i2.3689.
[11]  A.  Rahman  and  S.  Perdana,  “Analisis  Produktivitas  Mesin  Percetakan  Perfect  Binding  Dengan Metode  OEE  Dan  FMEA,” J.  Ilm.  Tek.  Ind. ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  34–42,  2019,  doi: 10.24912/jitiuntar.v7i1.5034.
[12]  D.  Diniaty  and  R.  Susanto,  “Analisis  Total  Produktive  Maintenance  (TPM)  Pada  Stasiun  Kernel Dengan  Menggunakan  Metode  Overall  Equipment  Effectiveness  (OEE)  Di  Pt.  Surya  Agrolika Reksa,” J. Tek. Ind. J. Has. Penelit. dan Karya Ilm. dalam Bid. Tek. Ind. , vol. 3, no. 2, pp. 60–64, 2017, doi: 10.24014/jti.v3i2.5561.
[13]  M. J. Syaputra, U. Utomo, and E. Rimawan, “Analisa Kinerja Mesin Kemas Primer, Dengan Metode Overall Equipment Effectiveness (OEE) Di Sebuah Industri Farmasi,” J. Ind. Serv. , vol. 5, no. 2, pp. 143–146, 2020, doi: 10.36055/jiss.v5i2.8003.
[14]  D. Apriatno, “Usulan Penerapan Total Productive Maintenance (TPM) Guna Meningkatkan Kinerja Mesin Elektroplating Di Perusahaan Furnitur Tangerang,” J. OE , vol. 7, no. 3, pp. 271–288, 2015.
[15]  N. Hairiyah, R. Rizki, and R. A. Wijaya, “Analisis Total Productive Maintenance (Tpm) Pada Stasiun Kernel Crushing Plant (Kcp) Di PT. X,” J. Teknol. Pertan. Andalas , vol. 23, no. 1, p. 103, 2019, doi: 10.25077/jtpa.23.1.103-110.2019.