analisa perawatan mesin majer menggunakan metode overall equipment  effectiveness guna mengurangi six big losses di papertech indonesia
overall equipment effectiveness analysis on mayer at pt. papertech indonesia
Iman Setiawan 1 , Tarman 2 & Haris Sandi Yudha 3
1, 2, 3 Program Studi Teknik Industri,Sekolah Tinggi Teknologi Wastukancana,Purwakarta Corresponding Author : 1 Setiawaniman050@gmail.com
Abstrak . Dalam  suatu industri  masalah  Pemeliharaan  fasilitas  perusahaan  merupakan  salah  satu upaya  dalam menjaga kesiapan dan keandalan perusaan  dalam mencapai efesiensi perusahaan. Perawatan atau pemeliharaan ( maintenance ) adalah konsep dari semua aktivitas yang diperlukan untuk  menjaga  atau  mempertahankan  kualitas  fasilitas/mesin  agar  dapat  berfungsi  dengan  baik seperti  kondisi  awalnya.  Perawatan  juga  merupakan  kegiatan  pendukung  yang  menjamin kelangsungan  mesin  dan  peralatan  sehingga  pada  saat  dibutuhkan  dapai  dipakai  sesuai  dengan apa  yang  di  harapkan.  PT.  Papertech  Indonesia  adalah  salah  satu  perusahaan  yang  bergerak dalam  bidang  industry  kertas.  Pada  penelitian  dilakukan  usulan  perbaikan  perawatan  mesin dengan  menggunkan  metode  OEE  dan  six  Big  Losses  dikarenakan  tidak  adanya  sistem penjadwalan  perawatan  mesin  di  perusahaan  mengakibatkan  produktifitas  menjadi  kurang efektif dan efisien . Kata kunci : Pemeliharaan Pencegahan, Efektivitas Peralatan Keseluruhan , Enam Kerugian Besar Abstract. PT.  Papertech Indonesia is a company engaged  in the paper industry. Paper cones are the  product  of  PT.  Papertech  Indonesia.  PT.  Papertech  Indonesia  has  machines,  namely  Mayer machines and Tiltex machines. Majer machine is a machine that is used to make paper cones with the highest technology with a machine working system. Mayer machines are more often damaged due  to  frequent  downtime.  The  production  process  and  cannot  be  prevented  by  the  existing maintenance  system  at  PT.  Papertech  Indonesia  which  resulted  in  reduced  engine  performance. Not optimal machine performance that causes losses for the company is often caused by the  use of  ineffective  and  efficient  machines  contained  in  six  factors  called  six  losses.  The  types  of downtime  that  often  occur  are  damage  to  machine  components  such  as  changing  blades,  setting blow  on  /off,  printin  repair,  bullnose  repair,  and  madril/vacuum  cleaning.  so  that  the  production process of PT. Papertech Indonesia is wasting a lot of time (downtime). The main factors causing the  low  value  of  Overall  Equipment  Effectiveness  are  idling  and  minor  stoppage  loss,  set  up  and adjustment loss, and Reduce Speed Losses. The first improvement proposal is to provide a more effective program for both new and existing workers.
Keywords : Preventive Maintenance, Overall Equipment Effectiveness, Six Big Losses.

## 1 Pendahuluan
PT. Papertech Indonesia yang mengakibatkan kinerja mesin berkurang. Tidak maksimalnya kinerja mesin  yang  menimbulkan  kerugian  bagi  perusahaan  sering  diakibatkan  oleh  penggunaan  mesin yang tidak efektif dan efisien yang terdapat dalam enam faktor yang disebut enam kerugian besar ( Six  Big  Losses ).  Adapun  enam  kerugian  besar  tersebut  adalah downtime yang  terdiri  dari breakdown (kerusakan  mesin).  Setup  and  adjustment  (kesalahan  pemasangan  dan  penyetelan). Speed  Losses terdiri  dari Idling  and  minor  stoppage  losses disebabkan  oleh  kejadian  kejadian seperti pemberhentian mesin sejenak, kemacetan mesin dan Reduce Speed Losses yaitu kerugian karena mesin  tidak  bekerja  optimal  (penurunan  kecepatan  operasi).  Terjadi  jika  kecepatan  actual operasi  mesin  lebih  kecil  dari  kecepatan  optimal  atau  kecepatan  mesin  yang  dirancang. Deffect
Losses ,  terdiri  dari procces  deffect yaitu  kerugian  yang  disebabakan  material  yang  tidak  terpakai atau  sampah  bahan  baku.  sehingga  pada  penelitian    ini  metode  pengukuran  kinerja  mesin  atau peralatan  yang  akan  digunakan  yaitu Overall  equipment  Effectiveness (OEE)  untuk  memberikan usulan perbaikan kinerja mesin kepada perusahaan dengan melakukan analisis pada perhitungan Overall Equipment Effectiveness (OEE).

## 2 Kajian Pustaka
Overall Equpment Effectiveness (OEE) Overall  Equpment  Effectiveness  adalah  total  pengukuran  terhadap performance yang berhubungan dengan availability dari proses produktifitas dan kualitas . Six Big Losses Six big losses adalah faktor-faktor umum yang paling sering menyebabkan mesin/peralatan produksi tidak efisien dalam bekerja pada saat proses produksi.

## Diagram Sebab Akibat
Diagram  ini  disebut  juga  dengan  diagram  tulang  ikan (Fishbone  Chart) berguna  untuk memperlihatkan  faktor  utama  yang  lebih  terperinci,  dapat  kita  lihat  pada  panah-panah  yang berbentuk  tulang  ikan,  dampak  dari  kegagalan  akan  ditulis  pada  bagian  kanan  dari  kepala  ikan, sedangkan  faktor  penyebab  kegagalan  dapat  dituliskan  pada  bagian  tubuh  dari  ikan.  .Untuk mencari  faktor-faktor  penyebab  terjadinya  penyimpangan  kualitas  hasil  kerja,  maka  orang  akan selalu mendapatkan bahwa 4 faktor penyebab utama yang signifikan yang diperhatikan, yaitu:
a. Manusia ( man ) b. Lingkungan ( environment ) c. Mesin atau peralatan kerja ( machine ) d. Bahan-bahan baku (raw material)

## Metode 5W+1H
Setelah penyebab dominan diketahui  langkah selanjutnya menyusun rencana- rencana perbaikan dan  menyusun  target. Rencana  perbaikan  disusun  dengan  melakukan  teknik  brainstorming  untuk mencari  berbagai  alternatif  rencana  yang  tepat  untuk  penyelesaian  masalah.  Rencana  perbaikan dituangkan dalam model matriks berdasarkan prinsip  5W ( Why,What,Where,When dan Who ) dan 1H ( How ), yang dibuat secara jelas dan terinci.

## 3 Metode
Diagram Alir
Bulan Hari kerja Jumlah Produksi (pcs) Target Produksi (pcs) Jumlah cacat (pcs) Januari 21 396.900 399.000 946 Februari 16 302.400 304.000 680 Maret 23 434.700 437.000 975 April 22 415.800 418.000 914 Mei 21 396.900 399.000 920 B u lan H ari Kerja Ju m lah Produ k  (pcs)) D efect Janu ari 2 1 3 9 6 .9 0 0 9 4 6 Febru ari 1 6 3 0 2 .4 0 0 6 8 0 M aret 2 3 4 3 4 .7 0 0 9 7 5 April 2 2 4 1 5 .8 0 0 9 1 4 M ei 2 1 3 9 6 .9 0 0 9 2 0

## Gambar 1. Diagram Alir

## Hasil Produksi
Paper  cone merupakan  salah  satu  wadah  benang  kertas.  PT.  Papertech  Indonesia memproduksi paper cone/tube kertas untuk wadah benang. Secara umum, proses produksi paper cone adalah sebagai berikut :
Gambar 2. Hasil Produksi.

## 4 Hasil dan Pembahasan
Data  ini  adalah  data  hasil  produksi  pada  mesin mayer di  PT.  Papertech  Indonesia  pada bulan  Januari –  Mei  2021.  Selain  itu  juga  terdapat  data  produk  baik  yang  didapatkan  dari  hasil pengurangan  jumlah  produk  yang  dihasilkan  dari  mesin mayer dengan  total reject tiap  bulan sehingga akan didapatkan total produk baik.
Tabel 1.Data Hasil Produksi
Berdasarkan  pengamatan  pada  proses  produksi  diperoleh  data  jumlah  produksi  1  line  sebagai berikut:
 Line 1
: 18.900 pcs
 Per-Hari
: 18.900 pcs
 Per-Bulan : 21 hari  : 18.900 x 21 Hari
 : 396.900 pcs
Bulan Hari Kerja Available Time (menit) Set up (Menit) Planned Downtime (Menit) Loading Time (Menit) Ideal Cycle time (Menit) Operation Time (Menit) Januari 21 8820 480 221 8599 0.02 8333 Februari 16 6720 480 301 6419 0.02 6121 Maret 23 9660 480 293 9367 0.02 9101 April 22 9240 480 207 9033 0.02 8750 Mei 21 8820 480 355 8465 0.02 8201 Tahun Bulan 2020 Desember 26 10920 1500 220 10700 2.6 2021 Januari 25 10500 100 690 9810 2.6 2021 Februari 23 9660 540 325 9335 2.6 2021 Maret 26 10920 400 280 10640 2.6 2021 April 25 10500 700 330 10170 2.6
No Bulan Data Downtime 1 Januari 266 Menit 2 Februari 298 Menit 3 Maret 266 Menit 4 April 283 Menit 5 Mei 264 Menit

## Jumlah produksi pada bulan Januari : 396.900 pcs
Data waktu Tersedia Available Time available  time adalah  data  total  waktu  mesin  yang  tersedia  untuk  melakukan  proses  produksi. Loading  time adalah  waktu  yang  tersedia  dikurangin  dengan  waktu  downtime  yang  telah direncanakan  ( planned  downtime ).Sedangkan planned  downtime adalah  jumlah  waktu downtime mesin  untuk  melakukan  jadwal  pemeliharaan.untuk  menghitung  nilai operation  time yaitu  dengan menggunakan rumus pada  bulan januari 2021 sebagai  berikut :
Operating Time = Loading Time – Downtime Operating time = 8599 – 266 = 8333
Tabel 2. Data Waktu Tersedia Available Time
Downtime Mesin Majer
Berikut data downtime yang didapatkan pada bulan Januari 2021 – Mei 2021 Tabel 3. Data Downtime Bulan Januari 2021 – Mei 2021 :
Gambar 2. Data Downtime Bulan Januari 2021-Mei 2021

## Equipment failure losses
Berikut adalah hasil perhitungan equipment failure losses mesin mayer bulan Januari 2021 :
Equipment Failure Losses = X 100% = 3%
No Bulan Set up Time (Menit) Loading Time (Menit) Set Up Loss 1 Januari 1500 8599 17% 2 Februari 300 6419 5% 3 Maret 540 9367 6% 4 April 400 9033 4% 5 Mei 700 8465 8% 1 Januari 396.900 8333 0.02 2 Februari 302.400 6121 0.02 3 Maret 434.700 9101 0.02 4 April 415.800 8750 0.02 5 Mei 396.900 8201 0.02 Operation Time
(Menit)
Actual Cycle Time
(Menit) NO
Bulan
Output
Dengan  menggunakan  rumus  yang  sama,  maka  pada  tabel  dibawah  ini  dapat  diketahui  nilai Equipment Failure Losses pada Bulan  Januari 2021 – Mei 2021
Tabel 4 .Perhitungan Equipment Failure Losses

## Set Up And Adjustment Loss
Berikut ini adalah hasil perhitungan set up & Adjusment Loss mesin Majer bulan Januari 2021  :
Set Up and Adjustment = X 100% = 17%
Dengan  menggunakan  rumus  yang  sama,  maka  pada  tabel  dibawah  ini  dapat  diketahui  nilai Set Up and Adjustment pada Bulan  Januari 2021 – Mei 2021
Tabel 5. Perhitungan Set Up and Adjustment Loss

## Reduced Speed Losses
Berikut adalah perhitungan pada Bulan Januari 2021 : Actual Cycle Time = = 0.02
Dengan menggunakan rumus yang sama, maka pada tabel dibawah ini dapat diketahui nilai Actual Cycle time pada bulan Januari 2021 – Mei 2021.
Tabel 5 . Perhitungan Actual Cycle Time No Bulan Downtime (Menit) Loading Time (Menit) Equipment Failure Losses 1 Januari 266 8599 3% 2 Februari 298 6419 5% 3 Maret 266 9367 3% 4 April 283 9033 3% 5 Mei 264 8465 3%
No Bulan Non Productive Time (menit) Loading Time (Menit) Idling and Minor stoppage loss 1 Januari 1491 8599 17% 2 Februari 529 6419 8% 3 Maret 1115 9367 11% 4 April 0 9033 0% 5 Mei 1359 8465 16%
Berikut adalah hasil perhitungan Reduced speed Losses pada Bulan Januari 2021
Reduced Speed Losses (         ) =100% =6%
Dengan  menggunakan    rumus  yang  sama,  maka  pada  tabel  dibawah  ini  dapat  diketahui  nilai Reduced speed Losses pada bulan Januari 2021 – Mei 2021
Tabel 6. Perhitungan Reduced speed Losses

## Idling and Minor Stoppage Loss
Dibawah ini adalah hasil perhitungan non Productive time adalah sebagai berikut :
non Productive time = 8333-6842 =1491
Dengan  menggunakan  rumus  yang  sama, maka  pada  tabel  dibawah  ini  dapat  diketahui  nilai non Productive time pada bulan Januari 2021 – Mei 2021.
Tabel 7 . Perhitungan non Productive time
Dibawah ini adalah hasil perhitungan Idling and Minor Stoppage Loss pada bulan Desember 2020 : Idling & Minor stoppages loss = X 100% = 17%
Dengan menggunakan rumus yang sama, maka pada tabel dibawah ini dapat diketahui nilai Idling & Minor stoppages loss pada bulan Januari 2021 – Mei 2021.
Tabel 8 . Perhitungan Idling & Minor Stoppage Loss
No Bulan Actual Cycle Time ( Menit) Ideal cycle time (Menit) Loading Time ( Menit) Total Product (Pcs) Reduced Speed Losses 1 Januari 0.02 0.02 8599 396.900 6% 2 Februari 0.02 0.02 6419 302.400 1% 3 Maret 0.02 0.02 9367 434.700 1% 4 April 0.02 0.02 9033 415.800 1% 5 Mei 0.02 0.02 8465 396.900 1% No Bulan Operation Time (Menit) Actual Producive Time (Menit) Non Productive Time (menit) 1 Januari 8333 6842 1491 2 Februari 6121 5592 529 3 Maret 9101 7986 1115 4 April 8750 9473 0 5 Mei 8201 6842 1359
No Bulan Loading Time (Menit) Ideal cycle time (Menit) Defect (pcs) Defect Loss 1 Januari 8599 0.02 946 2% 2 Februari 6419 0.02 680 2% 3 Maret 9367 0.02 975 2% 4 April 9033 0.02 914 2% 5 Mei 8465 0.02 920 2% No Bulan Loading Time (Menit) Ideal cycle time (Menit) scrap (pcs) Scrap Loss 1 Januari 8599 0.02 120 2% 2 Februari 6419 0.02 90 2% 3 Maret 9367 0.02 80 1% 4 April 9033 0.02 80 1% 5 Mei 8465 0.02 95 2%
No
Jenis Losses Total Time Losses (Menit) presentase Presentase Kumulatif 1 Idling and Minor stoppage Loss 52 41% 41% 2 Set Up and Adjusment 29 23% 64% 3 Equipment Failure Losses 17 13% 77% 4 Reduced Speed Losses 10 8% 85% 5 Defect Losses 10 8% 93% 6 Scrap Loss 8 7% 100% 126 100% Total

## Defect Losses
Dibawah ini merupakan hasil perhitungan defect losses pada bulan Januari 2021 – Mei 2021:
Defect losses = x 100% = 2%
Dengan menggunakan rumus yang sama, maka pada tabel dibawah ini dapat diketahui nilai Defect losses pada bulan Januari 2021 – Mei 2021 Tabel 9. Perhitungan Defect Losses

## Scrap Losses
Dibawah  ini  merupakan  hasil  perhitungan defect  losses pada  bulan  Januari  2021 –  Mei  2021: Scrap losses = x 100% = 2% Dengan menggunakan rumus yang sama, maka pada tabel dibawah ini dapat diketahui nilai Scrap losses pada bulanbulan Januari 2021 – Mei 2021:
Tabel 10 . Perhitungan Scrap Losses

## Analisis Six Big Losses
Dengan menggunakan rumus yang sama, maka pada tabel dibawah ini dapat diketahui Akumulasi Nilai Six Big Losses pada bulan Januari 2021 – Mei 2021 .
Tabel 11. Akumulasi Nilai Six Big Losses
No Bulan Availibility Rate Perfomance Rate Quality rate OEE 1 Januari 85% 98% 98% 82% 2 Februari 95% 84% 98% 78% 3 Maret 93% 93% 97% 84% 4 April 90% 95% 98% 84% 5 Mei 84% 74% 98% 61%

## Overall Equpment Effectiveness
Tabel 12 . Perhitungan Overall Equipment effectiveness Bulan Januari 2021 – Mei 2021
Gambar 4. Grafik Nilai Overall Equipment effectiveness Bulan  Januari 2021 – Mei 2021
Diagram Fishbone
Gambar 5 . Fishbone diagram Equipment Failure Loss
Metode 5W+1H
Tabel 13. Usulan perbaikan idling and minor stoppage losses Analisis 5W+1H 4 M What Why Where When who How
Man usia Tergesa -gesa dalam setup mesin Kurang teliti Mesin Mayer Pada saat perbaikan mesin Teknisi mesin Memberikan pengarahan, peringatan hingga pemberan sanksi kepada pekerja apabila melakukan kesalahan. Mat erial Kualitas kertas gampan g sobek Kesalahan dalam posisi menyimpa nan keras Mesin Mayer Pada saat proses mesin berjalan Operat or Melakukan pengecekan material Mes in Mesin sering Breakdo wn Kurangny a pengecek an Mesin Mayer Pada saat proses mesin berjalan Teknisi mesin Mealukan pengecekan terhadap komponen- kmponen mesin. Met ode Penjadw alan Pengga ntian kompon en belum terjadwa l Menunggu kmponen rusak Mesin Mayer Pada saat proses mesin berjalan Teknisi mesin Meningkatkan perawatan mesin, terdiri dari perawatan harian, mingguan dan bulanan.

## 5 Kesimpulan
1.  Setelah melakukan perhitungan nilai Overall Equipment Effectiveness secara keseluruhan pada mesin  Mayer  dari  bulan  Januari  2021 –  Mei  2021  diproleh  nilai  rata-rata  sebesar  110%.  Nilai Overall  Equipment  Effectiveness mesin mayer masih  jauh  memenuhi  nilai  standar  JIPM  yaitu sebesar 85%.
2.  Faktor penyebab utama tidak tercapainya nilai OEE pada mesin Mayer disebabkan oleh faktor : a.  Manusia Ketidaktauan operator produksi mesin majer tentang mesin Majer b.  Metode Pemeliharaan mesin tidak sesuai standard c.  Mesin Tidak ada preventive maintenance
3.  Rekomendasi  usulan  perbaikan  untuk  meminimalisir  kerugian  dari  ketiga  faktor  tersebut diantara lain :
a.  Manusia
Memberikan  program  pelatihan  yang  lebih  efektif  terhadap  pekerja  baru  maupun  pekerja lama.
b.  Metode
Mengikuti penjadwalan perawatan yang sudah ditetapkan perusahaan.
c.  Mesin
Melakukan  inspeksi,  meningkatkan  perawatan/ maintenance mesin  yang  terdiri  dari perawatan harian, perawatan mingguan, dan perawatan bulanan.

## Referensi
Cristian Yoko Wijaya , I. (2015). Pengukuran Overall Equipment Effectiveness di PT Astra otoparts Tbk Divisi Adiwira Plastik.
Delia  Fitri  Handayani,  H.L.(2016).  Usulan  peningkatan  efektifitas  mesin  Cetak  Manual Menggunakan Metode Overall Equipment Effectiveness (OEE).
Dianra  Alvira,  H.  L.  (2016).  Usulan  Peningkatan Overall  Equipment  Effectiveness (OEE)  Pada Mesin Tapping Manual Dengan Meminimumkan Six Big Losses.
Hery  Suliantoro,  (2016),  N.  H.  (2015)  penerapan  Metode Overall  Equipment  Effectiveness (OEE) dan fault Tree Analysis (FTA) Untuk mengukur Efektivitas Mesin Reng.
Joel Bastanta Perangin Angin,Evin Dunan Manurung, Alfian Hamsi Siregar (2017) Penerapan Total Productive Maintenance dengan menggunakan metode OEE pada turbin uap Type C5 DS II – GVS
Nadia  Chthia  Dewi,  D  (2014).  Analisis  Penerapan  Total  Productive  Maintenance  (TPM) Menggunakan Overall  Equipment  Effectiveness (OEE)  Dan  Six  Big  Losses  Pada  Mesin Cavitec Di PT Essentra Surabaya.
Olyvia  Novawanda,  S.  (2014).  Pengukuran  Kinerja  Mesin  Defekator  I  Dengan  Menggunakan Metode Overall Equipment Effectiveness (Studi Kasus Pada PT. Perkebunan XY). Gasperz, Vincent. (1994). Sistem Informasi Manajemen. Nursanti,  I.  (2014)  Analisis  Perhitungan Overall  Equipment  Effectiveness (OEE)  pada  mesin Packing untuk meningkatkan nilai availability mesin. Jurnal Ilmiah Teknik Industri, 96-102. Atmaja, V.M (2005). Analisa Pengendalian Kualitas Bagian Finishing Dengan Paretoo dan fishbone Pada  CV.  Teknika  Jaya. Https://Doi.org/Universitas Sebelas  Maret.Susetyo,  A.  E.,  Industri, P.T., & Tamansiswa, U.S (2017) Analisis Overal Equipment Effectiveness (OEE).