## Analisis Penerapan Total Productive Maintanance
(TPM) dengan Menggunakan Metode Overall Equipment Effectiveness (OEE) pada Mesin Printing
Veny Indriawanti 1 , Merita Bernik 2
1,2 Program Studi Manajemen dan Bisnis, Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Pdjadjaran Jln. Dipati Ukur No 35 Bandung
2 merita.bernik@unpad.ac.id

## (Makalah: Diterima Desember 2019, direvisi Februari 2020, dipublikasikan Maret 2020)
Intisari—  Saat  ini  perkembangan  teknologi  di  Indonesia  semakin  pesat,  hal  ini  menyebabkan  persaingan  industri  yang  semakin meningkat. Salah satunya pada industri percetakan, munculnya perusahaan baru dalam bisnis ini akan menghasilkan persaingan yang lebih ketat. Setiap perusahaan akan memberikan produk yang terbaik dan berkualitas, untuk menjalankan produksinya kondisi mesin akan  mempengaruhi  hasil  produksi.  Sehingga  dibutuhkan  pemeliharaan  mesin  agar  menghindari  terjadinya  kerusakan.  Total Productive  Maintenance  (TPM)  merupakan  proses  pemeliharaan  yang  dilakukan  oleh  semua  lini  dalam  organisasi  untuk memaksimalkan fasilitas dan dapat meningkatkan produktivitas. Metode untuk mengukur keberhasilan penerapan TPM yaitu metode Overall Equipment Effectiveness (OEE), metode ini digunakan untuk menggambarkan performasi peralatan dan kalkulasi akurat untuk menentukan seberapa efektif mesin yang digunakan. Dalam OEE terdapat six big losses untuk mengetahui kerugian yang berpengaruh terhadap  nilai  OEE.  Penerapan  TPM  pada  mesin  SM  102  VP  dan  mengetahui  tingkat  efektivitas  mesin  SM  102  VP  dengan menggunakan metode OEE di PT Sygma Examedia Arkanleema. Hasil penelitian menunjukan bahwa TPM yang dilaksanakan pada mesin  SM  102  VP  yaitu  pemeliharaan  otonomus,  pemeliharaan  terencana,  pemeliharaan  kualitas,  pelatihan  dan  pendidikan, keselamatan, kesehatan dan lingkungan. Hasil rata-rata nilai OEE sebesar 82,83%, nilai ini tergolong kurang baik karena standar nilai OEE  untuk  perusahaan  kelas  dunia  idealnya  adalah  85%.  Faktor  terbesar  yang  mempengaruhi  rendahnya  nilai  OEE  adalah performance rate dengan faktor presentase six big losses pada reduced speed losses sebesar 39% dari seluruh time loss.
Kata kunci — Maintanance, Total Productive Maintenance, Overall Equipment Effectiveness, Six Big Losses
Abstract — At present technological developments in Indonesia are increasingly rapid, this has led to increasing industrial competition. One of them is the printing industry, the emergence of new companies in this business will result in tighter competition. Every company will  provide  the  best  and  quality  products,  to  carry  out  its  production  the  engine  condition  will  affect  the  production.  So  t hat maintenance of the machine is needed to avoid damage. Total Productive Maintenance (TPM) is a maintenance process carried out by all lines in the organization to  maximize  facilities and can increase productivity. The  method  for  measuring the success of a pplying TPM is the Overall Equipment Effectiveness (OEE) method, this method is used to describe the performance of the equipment and accurate calculations to determine how effective the engine is used. In the OEE there are six big losses to find out the losses that affect the OEE value. This research was conducted to find out how the application of TPM on the SM 102 VP engine and determine the level of effectiveness of the SM 102 VP machine using the OEE method at PT Sygma Examedia Arkanleema. The results showed that the TPM carried out on the SM 102 VP engine was autonomous maintenance, planned maintenance,  quality maintenance, training and education,  safety,  health  and  environment.  The  average  OEE  value  is  82.83%,  this  value  is  considered  not  good  because  the  OEE standard value for a world-class company is ideally 85%. The biggest factor that influences the low OEE value is the performance rate with six big losses percentage factors in reduced speed losses of 39% of all time loss . Keywords — Maintanance, Total Productive Maintenance, Overall Equipment Effectiveness, Six Big Losses

## I. P ENDAHULUAN
Industri  percetakan  merupakan  salah  satu  perindustrian yang  mangalami  kemajuan  cukup  pesat  di  Indonesia. Berdasarkan data dari BPS (Badan Pusat Statistik) tahun 2017 Industri  Percetakan  dan  Reproduksi  Media  Rekaman  pada tahun 2014 mencapai 528 perusahaan meningkat menjadi 616 perusahaan  pada  tahun  2015.  Hal  tersebut  menyebabkan semakin  ketatnya  persaingan.  Dalam  menghasilkan  produk percetakan  tentusaja  dibantu  oleh  mesin-mesin  yang  dapat berkinarja  secara  optimal.  Salah  satu  perusahaan  percetakan
yang ada di Bandung adalah PT Sygma Examedia Akraleema yang  memproduksi  Al-Qur’an dan  buku.  Proses produksi  Al- Qur’an dan buku dilakukan oleh lima mesin yaitu mesin potong, mesin printing , mesin lipat, mesin jahit, dan mesin hardcover . Mesin printing merupakan  mesin  utama  yang  dimiliki  oleh perusahaan  percetakan,  mesin printing yang  dimilki  oleh  PT Sygma terdiri dari mesin SM 102 V, mesin SM 102 VP, mesin SM 74 dan mesin GTO 52.  Dari keempat mesin tersebut, mesin SM 102 VP adalah mesin yang sering digunakan, pada mesin SM  102  VP  perusahaan  sudah  melakukan preventive
maintenance. Berikut merupakan jadwal service mesin SM 102 VP selama kurun waktu 2017 yang disajikan pada Tabel 1.
T ABEL I
J ADWAL SERVICE MESIN SM 102 VP TAHUN 2017 Bulan Tanggal Januari 8 Februari 5 Maret 5 April 9
Mei
7 Juni 11 Juli 9 Agustus 5 September 10 Oktober 8 November 5 Desember 10 Sumber : PT. Sygma Examedia Arkaleema
Meskipun  mesin  SM  102  VP  sudah  melakukan service setiap bulannya. Tetapi,  mesin SM 102 VP  masih mengalami kerusakan ( breakdown) pada saat jam kerja dan pada akhirnya akan  menyababkan  kerugian  waktu  ( downtime ).  Berikut merupakan data breakdown dan downtime pada mesin SM 102 PV selama kurun waktu 2017 yang disajikan pada Gambar 1.
Gambar 1. Data breakdown dan downtime mesin SM 102 VP tahun 2017
Dari  data  tersebut  dapat  dilihat  masih  terjadi  kerusakan pada  mesin SM 102 VP  saat jam kerja. Apabila  mesin sering mengalami kerusakan maka akan mengakibatkan menurunnya kecepatan produksi, adanya pekerjaan  yang  menganggur, dan mesin akan menghasilkan produk yang cacat. Perusahaan akan mengalami  kerugian  akibat  mesin  yang  digunakan  tidak berjalan  sesuai  dengan  kualitas  yang  diminta  sehingga  target produksi tidak tercapai dan banyaknya biaya yang dikeluarkan akibat  kerusakan  mesin  [5].  Oleh  karena  itu,  untuk meningkatkan  kinerja  dari  mesin  SM  102  VP  agar  tetap berproses  sesuai  dengan  kualitas  yang  diminta,  dibutuhkan suatu metode untuk mengukur efektivitas dari  mesin SM 102 VP.
Salah satu metode pengukuran kinerja dan efektivitas mesin yang  digunakan  adalah Overall  Equipment  Effectiveness (OEE)[17].  Metode  pengukuran  ini  terdiri  dari  tiga  faktor utama yang saling berhubungan yaitu Avaibility (ketersediaan), Performance (kemampuan), dan Quality (kualitas). Selain itu, mencari penyebab ketidakefektivan dari mesin tersebut dengan melakukan perhitungan six big losses untuk mengetahui faktor apa  saja  yang  paling  dominan  dari six  big  losses .  Metode  ini merupakan salah satu pengukur keberhasilan penerapan Total Productive Maintenance (TPM)[4]. TPM memiliki tujuan yaitu zero  breakdown dan zero  defect ,  penerapan  TPM  akan melibatkan unit produksi dan maintenance untuk bekerja sama betujuan  untuk  meningkatkan  produktivitas  menjadi  faktor utama tujuan dari penerapan TPM. Wahid dan  Agung (2016) [18] menerapkan TPM pada mesin Bobin untuk pemeliiharaan harian dan bulanan, diperoleh hasil rata-rata nilai OEE sebesar 90%.
TPM memiliki 8 pilar untuk diterapkan yaitu Autonomous Maintenance,  Focused  Maintenance, Quality  Maintenance , Trainning  and  Education, Safety,  Health  and  Environment , Office TPM, Development Management [1]..  Penerapan TPM dalam menentukan nilai OEE pada alat berat seperti excavator dapat  dilakukan  dengan  metoda  improvement,  SMED  dan 5W1H, yang menunjukan hasil terdapat peningkatan nilai OEE sebesar 65% [10]. Metoda TPM untuk meningkatkan OEE pada mesin tenun dilakukan oleh Tomar dan  Bhuneriya (2016) [16] dimana hasil yang diperoleh mampu meningkatkan nilai OEE sebesar  27%,  kenaikan  tersebut  hanya  sedikit  dikarenakan perusahaan  tidak  memiliki  strategi  untuk  mengoptimalkan sumber  daya.  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Nallusam  dan Majumdar  (2016)  [7]  menunjukan  bahwa  setelah  dilakukan pemeliharaan  otonom  kerugian  kerusakan  berkurang  sebesar 25%.  Total  waktu setup dikurangi  sekitar  75%  melalui introduction of new fixture . Melalui pengenalan common tool , ukuran  stok  bahan  baku  dikurangi  sekitar  10  mm.  Tindakan pencegahan  yang diambil  berdasarkan pada kerusakan, waktu pengerjaan ulang berkurang sekitar 29%. Melalui implementasi TPM yang dilakukan, nilai OEE pada bulan April 2016 sebesar 49,95%  meningkat  menjadi  75,18%  pada  bulan  September 2016,  kenaikan  OEE  tersebut  memberikan  pengaruh  dalam memenuhi  permintaan  pelanggan.  Maka  penelitian  ini
No Hari, Tanggal Jenis Kerusakan
Waktu
Total Mulai Selesai Bulan Januari 1 Senin, 09/01/2017 Perbaikan mesin SM 102 VP (selang ada yang bocor) 11.30 12:00 0,5 jam 2 Rabu, 17/01/2017
Perbaikan mesin SM 102 VP (selang ada yang bocor) 9:30 10:00 0,5 jam Perbaikan mesin SM 102 VP 10:00 20:00 9 jam Perbaikan mesin SM 102 VP (vakum perfecting kurang baik) 16:00 17:00 Bulan Maret 3 Selasa, 07/03/2017 Pemeliharaan mesin SM 102 VP ( bersihkan klem plate unit 3) 15:00 18:00 3 jam Bulan April 4 Rabu, 05/04/2017 Pemeliharaan mesin SM 102 VP ( bongkar roll dan bersihkan tinta ) 15:00 24:00 8 jam 5 Jumat, 07/04/2017 Ganti valve baru unit 3 mesin SM 102 VP 15:00 16:00 1 jam Bulan Mei 6 Senin, 08/05/2017 Valve unit 2 mesin SM 102 VP (valve tinta) Druk terus 9:00 9:30 0,5 jam 7 Senin, 22/05/2017 Ganti valve baru mesin SM 102 VP 8:00 9:00 1 jam Bulan Agustus 8 Kamis, 03/08/2017 Bantu setting roll air unit 2 mesin SM 102 VP 9:00 10:00 1 jam 9 Kamis, 31/08/2017 Ganti bearing motor cyler mesin SM 102 VP 9:30 10:30 1 jam Bulan September 10 Selasa, 26/09/2017 Penanganan mesin SM 102 VP ( Bongkar otomatis impression) 13:00 15:00 2 jam Bulan Oktober 11 Selasa, 10/10/2017 Perbaiki Mesin SM VP ( sensor air unit 2 bunyi terus ) “sementara di jamper” 9:00 9:30 0,5 jam Bulan November 12 Senin, 27/11/2017 Ganti bearing roll tinta plat no.1 & 2 unit 3 mesin SM 102 VP 7:00 12:00 5 jam Ganti roll tinta plat no.1 unit 3 Mesin SM VP 13 Selasa, 28/11/2017 Penanganan bak cyler SM VP (mampet) 19:00 19:30 0,5 jam Bulan Desember 14 Rabu, 27/12/2017 Penanaganan SM Vp (ganti bearing roll air plat unit 4) 7:30 9:30 2 jam TOTAL
35,5 jam
dilakukan  untuk  mengetahui  proses  pelaksanaan Total Productive Maintanance (TPM) dan penerapan metode Overall Equipment Effectiveness (OEE) untuk menghitung efektivitas mesin printing SM 102 PV.

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Metode pada penelitian ini menggunakan metode deskriptif untuk  mengetahui  nilai  variabel  baik  satu  variabel  atau  lebih (independen) tanpa membuat perbandingan atau menghubungkan  dengan  variabel  lain  [13].  Penelitian menggambarkan  situasi  atau  kejadian  tentang  kondisi maintenance pada mesin printing SM 102 PV dan menghitung tingkat efektivitas pada mesin printing SM 102 PV yang ada di PT Sygma Examedia Arkaleema.
A. Operasional Variabel Dalam penelitian ini operasional variabel yang dipergunakan adalah
Gambar 2. Operasional Variabel
Data  yang  dipergunakan  adalah  data  primer  dengan melakukan wawancara terhadap manajer produksi dan manajer maintanance untuk memperolah informasi mengenai penerapan TPM di peruahaan, dan juga melakukan observasi. Data  sekunder  berupa  data  jumlah  produksi,  data preventive maintenance , data breakdown , data downtime dan produk cacat inline .

## B. Analisis Data
Setelah  memperoleh  data  yang  diperlukan,  maka  selanjutnya adalah melakukan langkah-langkah di bawah ini 1. Pengukuran nilai Overall Equipment Effectivenes (OEE) Pengukuran nilai OEE dilakukan pada mesin printing SM 102  VP.  Pengkuruan  OEE  ini  akan  diuraikan  sebagai berikut:
a. Pengukuran nilai Availability Rate
𝐴𝑣𝑎𝑖𝑙𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑦 = 𝑂𝑝𝑒𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑡𝑖𝑚𝑒 𝐿𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑡𝑖𝑚𝑒 𝑥 100% (1)
Dimana :
Operation time = loading time – downtime Loading time = running time – planned    downtime
b. Pengukuran nilai Performance Rate
𝑃𝑒𝑟𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑛𝑐𝑒 𝑟𝑎𝑡𝑒
= 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑝𝑟𝑜𝑑𝑢𝑘𝑠𝑖 𝑥 𝑤𝑎𝑘𝑡𝑢 𝑠𝑖𝑘𝑙𝑢𝑠 𝑝𝑒𝑟 𝑢𝑛𝑖𝑡
𝑜𝑝𝑒𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑡𝑖𝑚𝑒 𝑥 100%
(2)

## c. Pengukuran nilai Quality Rate

## 𝑄𝑢𝑎𝑙𝑖𝑡𝑦 𝑟𝑎𝑡𝑒 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑝𝑟𝑜𝑑𝑢𝑘𝑠𝑖 − 𝑝𝑟𝑜𝑑𝑢𝑘 𝑐𝑎𝑐𝑎𝑡 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑝𝑟𝑜𝑑𝑢𝑘𝑠𝑖
(3)
Setelah  nilai  ketiga  faktor  OEE  dihitung,  maka selanjutnya  menghitung  nilai  OEE  dengan  hasil perhitungan  yang  sudah  dilakukan  sebelumnya,  dengan menggunakan formula seperti berikut:
OEE (%) = Availability rate (%) x Performance rate (%) x Quality rate (%)          (4) No Variabel Dimensi Indikator Ukuran 1 Total Productive
Mainetance (TPM) Pemeliharaan otonomus
• Pembersihan mesin
• Pelumasan mesin
• Pengencangan baut/mur
• Tempat kerja rapih dan bersih • Gesekan komponen mesin berkurang • Komponen mesin tidak longgar Perbaikan terfokus • Perbaikan mesin yang bermasalah • loss berkurang Pemeliharaan terencana[15] • Penjadwalan pemeliharaan mesin • Pengontrolan pemeliharaan mesin • Jadwal pemeliharaan mesin dilaksanakan tepat waktu • loss berkurang Pemeliharaan kualitas[3] • Perbaikan sasaran ( focused improvement) • Keluhan konsumen berkurang • Kerusakan proses berkurang
• Zero defect
Pelatihan dan pendidikan • Keahlian  mesin • Pengetahuan mesin • Pekerja memiliki pengetahuan dan keahlian
terhadap mesin
Keselamatan, kesehatan, dan lingkungan[2] • Menjaga dan memelihara tempat kerja • Lingkungan kerja aman dan sehat
• Zero accident • Zero healt damage
• Zero fires TPM dalam administrasi • Penerapan TPM di fungsi administrasi • Produktivitas meningkat
• Efisiensi meningkat Development management • Kinerja mesin baru • Mencapai kinerja optimal 2 Overall Equipment Availability rate • Kerugian akibat kerusakan peralatan Persentase (%) 2 Overall Equipment Effectiveness (OEE) Availability rate
• Kerugian akibat kerusakan peralatan • Kerugian penyetelan dan penyesuaian Persentase (%)
Performance rate
• Kerugian akibat menganggur dan penghentian mesin • Kerugian karena kecepatan  operasi rendah Persentase (%)
Quality rate [11] • Kerugian karena cacat produk dalam proses • Kerugian akibat hasil rendah Persentase (%)
Hasil  perhitungan  yang  didapat  dibandingkan  dengan standar  nilai  OEE  World  Class,  dengan  tujuan  supaya dapat mengetahui nilai kinerja OEE
2. Perhitungan nilai Six Big Losses
Pengukuran  ini  akan  dilakukan  pada  mesin  SM  102  PV untuk  mencari  kerugian  yang  paling  berpengaruh terhadap  kinerja  mesin.  Pengukuran six  big  losses akan diuraikan sebagai berikut: a. Equipment  failure (Kerugian  akibat  kerusakan peralatan)
𝐸𝑞𝑢𝑖𝑝𝑚𝑒𝑛𝑡 𝑓𝑎𝑖𝑙𝑢𝑟𝑒 𝑙𝑜𝑠𝑠𝑒𝑠 =
𝐷𝑜𝑤𝑛𝑡𝑖𝑚𝑒
𝐿𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑡𝑖𝑚𝑒 𝑥 100%
(5)
b. Setup and Adjustment Losses (Kerugian penyetelan dan penyesuaian)
𝑆𝑒𝑡 𝑢𝑝 𝑎𝑛𝑑 𝑎𝑑𝑗𝑢𝑠𝑡𝑚𝑒𝑛𝑡 𝑙𝑜𝑠𝑠𝑒𝑠
= 𝑆𝑒𝑡 𝑢𝑝 𝑡𝑖𝑚𝑒
𝐿𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑡𝑖𝑚𝑒 𝑥 100%   (6)
c. Idle and minor stoppage (Kerugian karena menganggur dan penghentian mesin)

## 𝐼𝑑𝑙𝑖𝑛𝑔 𝑎𝑛𝑑 𝑚𝑖𝑛𝑜𝑟 𝑠𝑡𝑜𝑝𝑝𝑎𝑔𝑒 𝑙𝑜𝑠𝑠𝑒𝑠
= 𝑁𝑜𝑛 𝑝𝑟𝑜𝑑𝑢𝑐𝑡𝑖𝑣𝑒 𝑡𝑖𝑚𝑒
𝐿𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑡𝑖𝑚𝑒 𝑥 100%  (7)
d. Reduced speed (Kerugian karena kecepatan operasi rendah)
𝑅𝑒𝑑𝑢𝑐𝑒𝑑 𝑠𝑝𝑒𝑒𝑑 𝑙𝑜𝑠𝑠𝑒𝑠
= 𝑂𝑝𝑒𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑡𝑖𝑚𝑒 − (𝑖𝑑𝑙𝑒 𝑐𝑦𝑐𝑙𝑒𝑡𝑖𝑚𝑒 𝑥 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑝𝑟𝑜𝑑𝑢𝑘𝑠𝑖)
𝑙𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑡𝑖𝑚𝑒 𝑥 100%
(8)
e. Defect in process (Kerugian cacat produk dalam proses)
𝐷𝑒𝑓𝑒𝑐𝑡 𝑙𝑜𝑠𝑠𝑒𝑠 = 𝐼𝑑𝑒𝑎𝑙 𝑐𝑦𝑐𝑙𝑒 𝑡𝑖𝑚𝑒 𝑥 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑝𝑟𝑜𝑑𝑢𝑘 𝑑𝑒𝑓𝑒𝑐𝑡
𝑙𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑡𝑖𝑚𝑒 𝑥 100%
(9)
f. Reduced yield (Kerugian akibat hasil rendah atau material yang tidak terpakai)
𝑆𝑐𝑎𝑝 𝑙𝑜𝑠𝑠𝑒𝑠 = 𝐼𝑑𝑒𝑎𝑙 𝑐𝑦𝑐𝑙𝑒 𝑡𝑖𝑚𝑒 𝑥 𝑠𝑐𝑟𝑎𝑝 𝑙𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑡𝑖𝑚𝑒 𝑥 100% (10)
3. Membuat grafik pareto (Pareto Charts) dan diagram penyebab akibat (Diagram fishbone )
Metode  yang  digunakan  dalam  pemecahan  permasalahan termasuk  metode  analisis.  Metode-metode  yang  digunakan dalam penyelesaian penelitian dituliskan di bagian ini.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Pelaksanaan Total Productive Maintenance pada mesin SM 102 VP
Proses  pelaksanaan  TPM  yang  sudah  dilakukan  oleh perusahaan  pada  mesin  SM  102  VP  yaitu  pemeliharaan otonomus  dilakukan  pada  saat  mengoperasikan  mesin, pemeliharaan  kualitas  pada  saat  pencampuran  kombinasi  air chiller, pelatihan dan pendidikan pada saat ada karyawan baru dan  mesin  baru, keselamatan, kesehatan dan  lingkungan pada saat mengoperasikan mesin. Berikut merupakan penjelasan dari masing-masing pilar:

## 1. Pemeliharaan Otonomus
Pemeliharaan  otonomus  yang  diterapkan  oleh  PT  Sygma yaitu operator melakukan pembersihan secara rutin pada mesin SM  102  VP  selama  sebelum  dan  sesudah  mengoperasikan mesinnya.  Sedangkan  untuk  pelumasan  dan  pengencangan mur/baut hanya dilakukan oleh bagian maintenance . Operator juga  menjalankan  5R  (Ringkas,  Rapih,  Resik,  Rawat,  Rajin) selama bekerja.
2. Pemeliharaan Terencana
Pemeliharaan  terencana  di  PT  Sygma  yaitu  dilakukan service mesin yang dilakukan oleh bagian maintenance selama satu  bulan  satu  kali  yang  sudah  direncanakan  sebelumnya. Kegiatan service meliputi kebersihan mesin, pelumasan mesin, dan  inspeksi  mesin  (pengecekan spare  part ).  Dalam  kegiatan service mesin  mempertimpangkan  kerusakan  yang  terjadi selama  operator  menggunakan  mesin  SM  102  VP  dalam  satu bulan, agar dapat  dilakukan perbaikan sesuai dengan  masalah yang terjadi.
3. Pemeliharaan Kualitas
Aktivitas  pemeliharaan  kualitas  pada  mesin  SM  102  VP yaitu  pemeliharaan  khusus  pada  roll  air.  Operator  melakukan pemeliharaan khusus pada komposisi damp system (kebutuhan air  dalam  proses  cetak).  Komposisi  air chiller harus  sesuai dengan  standar,  jika  komposisi  air chiller kurang  maka  tinta tidak  akan  menempel  pada silinder  plat ,  jika  komposisi  air chiller lebih  maka  warna  akan  memudar.  Hal  tersebut  akan mempengaruhi kualitas output yang dihasilkan oleh mesin SM 102 VP.
4. Pelatihan dan Pendidikan
Untuk  meningkatkan  pengetahuan  dan  keahlian  terhadap mesin  perusahaan  melakukan  pelatihan  dan  pendidikan  pada operator.  Pelatihan  dan  pendidikan  yang  diberikan  oleh manajer maintenance dilakukan  langsung  di  lapangan  ketika ada  mesin  baru dan karyawan  baru, pelatihan dan pendidikan yang diberikan diantaranya yaitu:
1. Operasional mesin (mematikan dan menyalakan mesin)
2. Setting mesin
3. Pasang plat dan bongkar plat
4. Pencampuran kombinasi air ciller
5. Bongkar pasang spare part roll
5. Keselamatan, Kesehatan dan Lingkungan
Perusahaan  menjaga tenaga kerja dan tenaga kerja sendiri ikut  berupaya  menciptakan  lingkungan  yang  aman  maupun sehat.  Baik  perusahaan  maupun  tenaga  kerja  bertanggung jawab  dalam  memelihara  keselamatan  kerja.  Upaya  dari perusahaan untuk menghindari kecelakaan yaitu:
1. Perusahaan melakukan jadwal pembersihan area kerja mesin untuk operatornya (jalan dekat area mesin, barang reject dan debu pada mesin)
2. Perusahaan menyediakan P3K, jika terjadi kecelakan saat mengoperasikan mesin ada pertolongan pertama yang diberikan oleh perusahaan
3. Memberikan nutrisi bagi operator yaitu berupa pemberian susu murni satu minggu satu kali
Untuk pilar focused maintenance , office TPM , dan development management tidak diterapkan di perusahaan. Untuk pemeliharaan  terfokus  pada  mesin  SM  102  VP  tidak  ada masalah pada mesin yang harus ditangani secara khusus.

## B. Penerapan  Metode  Overall  Equipment  Effectivenes  pada mesin SM 102 VP
1. Perhitungan Availability Rate
Pada  perhitungan availability  rate ,  langkah  pertama  yaitu menghitung loading  time . Loading  time adalah  waktu  bersih proses produksi yang dilaksanakan pada jam  kerja. Rumus dari loading time sebagai berikut:
Loading time = Running time – Planned downtime (11) Running time = jumlah hari x jumlah jam per hari
Pada  perhitungan loading  time terdapat running  time dan planned  downtime. Running  time adalah  waktu  keseluruhan yang  menunjukan  jumlah  jam  kerja  yang  digunakan  dalam proses produksi. PT Sygma Examedia Arkanleema beroperasi selama selama 5 hari kerja (Senin, Selasa, Rabu, Kamis, Jumat) dalam  satu  minggu.  Setiap  bulannya  jumlah  hari  kerja  tidak sama dikarenakan adanya hari  libur  yang berbeda pada setiap bulannya. Durasi jam kerja dalam 1 hari yaitu selama 9 jam dari pukul  07.00-12.00  dan  13.00-17.00.  Sedangkan planned downtime adalah  waktu  yang  dijadwalkan  untuk  proses produksi berhenti selama jam kerja. Sebelum melakukan proses produksi  operator  melakukan setup  and  adjustment pada  saat jam  kerja untuk  memastikan  mesin  berjalan  dengan  baik, kegiatan  ini  berlangsung  selama  1  jam  setiap  harinya.  Untuk perhitungan loading  time selama  periode  Januari  2017- September 2018 disajikan dalam Gambar tabel sebagai berikut:
Gambar 3. Perhitungan loading time
Setelah  mendapatkan  nilai loading  time ,  kemudian menghitung operation  time . Operation  time adalah  waktu produksi  tanpa  mempertimbangkan  downtime  yang  terjadi. Rumus dari operation time sebagai berikut:
Opeation time = Loading time – Downtime (12) Berikut  merupakan  contoh  perhitungan operation  time untuk bulan Januari 2017:
Operation time = 10080 menit – 600 menit = 9480 menit
Untuk  perhitungan operation  time selama  periode  Januari 2017-September  2018  disajikan  dalam  Gambar  tabel  sebagai berikut:
No Bulan Jumlah Hari Jam Kerja Per Hari (menit) Running Time (menit) Planned Downtime per hari (menit) Planned Downtime per bulan (menit) Loading time (menit) 2017 1 Januari 21 540 11340 60 1260 10080 2 Februari 20 540 10800 60 1200 9600 3 Maret 23 540 12420 60 1380 11040 4 April 18 540 9720 60 1080 8640 5 Mei 20 540 10800 60 1200 9600 6 Juni 16 540 8640 60 960 7680 7 Juli 21 540 11340 60 1260 10080 8 Agustus 22 540 11880 60 1320 10560 9 September 19 540 10260 60 1140 9120 10 Oktober 21 540 11340 60 1260 10080 11 November 22 540 11880 60 1320 10560 12 Desember 18 540 9720 60 1080 8640 2018 13 Januari 23 540 12420 60 1380 11040 14 Februari 18 540 9720 60 1080 8640 15 Maret 20 540 10800 60 1200 9600 16 April 21 540 11340 60 1260 10080 17 Mei 20 540 10800 60 1200 9600 18 Juni 11 540 5940 60 660 5280 19 Juli 22 540 11880 60 1320 10560 20 Agustus 21 540 11340 60 1260 10080 21 September 19 540 10260 60 1140 9120
No Bulan
Loading Time (menit) Downtime (menit) Operation Time (menit) 2017 1 Januari 10080 600 9480 2 Februari 9600 0 9600 3 Maret 11040 180 10860 4 April 8640 540 8100 5 Mei 9600 90 9510 6 Juni 7680 0 7680 7 Juli 10080 0 10080 8 Agustus 10560 120 10440 9 September 9120 120 9000 10 Oktober 10080 30 10050 11 November 10560 300 10260 12 Desember 8640 120 8520 2018 13 Januari 11040 780 10260 14 Februari 8640 570 8070 15 Maret 9600 330 9270 16 April 10080 420 9660 17 Mei 9600 180 9420 18 Juni 5280 0 5280 19 Juli 10560 390 10170 20 Agustus 10080 0 10080 21 September 9120 180 8940
Setelah mendapatkan nilai operation time , kemudian dapat dilakukan  perhitungan availability  rate .  Rumus  dari availability rate sebagai berikut:
𝐴𝑣𝑎𝑖𝑙𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑦 = 𝑂𝑝𝑒𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑡𝑖𝑚𝑒 𝐿𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑡𝑖𝑚𝑒 𝑥 100% (13)
Perhitungan availability  rate membutuhkan loading  time pada tabel 4 dan operation time pada tabel 5 Berikut merupakan contoh perhitungan availability rate untuk bulan Januari 2017:
𝐴𝑣𝑎𝑖𝑙𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑦 𝑟𝑎𝑡𝑒 = 9480 𝑚𝑒𝑛𝑖𝑡 10080 𝑚𝑒𝑛𝑖𝑡 𝑥 100% Availability rate = 94,05%
Berikut adalah perhitungan availability rate selama periode Januari 2017-September 2018:
Gambar 5. Perhitungan availability rate
Semakin tinggi nilai availability rate maka semakin baik. Standar world  class  OEE untuk  nilai availability  rate adalah sebesar 90%, angka tersebut  didapat berdasarkan pengalaman praktis  yang  dilakukan  oleh  Seiichi  Nakajima  (1988)  [6], sebagai minimum yang harus diperjuangkan oleh perusahaan.
2. Perhitungan Performance Rate
Pada  perhitungan performance  rate, data  yang  dibutuhkan adalah data operation time perbulan , jumlah produksi perbulan dan  waktu  siklus  ideal  untuk  1unit  produk.  Rumus  dari performance rate sebagai berikut:
𝑃𝑒𝑟𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑛𝑐𝑒 𝑟𝑎𝑡𝑒 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑝𝑟𝑜𝑑𝑢𝑘𝑠𝑖 𝑥 𝑤𝑎𝑘𝑡𝑢 𝑠𝑖𝑘𝑙𝑢𝑠 𝑝𝑒𝑟 𝑢𝑛𝑖𝑡 𝑜𝑝𝑒𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑡𝑖𝑚𝑒 𝑥 100% (14)
Waktu  siklus  ideal  yang  dibutuhkan  adalah  6500 lembar/jam  menjadi  1  lembar/0,009231  menit.  Untuk operation  time didapat  dari  hasil  perhitungan  pada  tabel  5 Berikut merupakan contoh perhitungan performance rate untuk bulan Januari 2017:
𝑃𝑒𝑟𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑛𝑐𝑒 𝑟𝑎𝑡𝑒
= 1.003.496 𝑙𝑒𝑚𝑏𝑎𝑟 𝑥 0,009231 𝑚𝑒𝑛𝑖𝑡 9480 𝑚𝑒𝑛𝑖𝑡 𝑥 100% Performance rate = 97,71%
Berikut adalah perhitungan performance rate selama periode Januari 2017-September 2018:
Gambar 6.  Perhitungan performance rate
Semakin  tinggi  nilai performance  rate maka  semakin  baik. Standar world class OEE untuk nilai performance rate adalah sebesar 95% [6].
3. Perhitungan Quality Rate
Pada perhitunga quality rate data yang digunakan adalah jumlah total produksi dan data reject untuk setiap bulannya. Rumus dari quality rate sebagai berikut:
𝑄𝑢𝑎𝑙𝑖𝑡𝑦 𝑟𝑎𝑡𝑒 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑝𝑟𝑜𝑑𝑢𝑘𝑠𝑖−𝑝𝑟𝑜𝑑𝑢𝑘 𝑐𝑎𝑐𝑎𝑡 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑝𝑟𝑜𝑑𝑢𝑘𝑠𝑖
(15)
Berikut  merupakan  contoh  perhitungan quality  rate untuk bulan Januari 2017:
𝑄𝑢𝑎𝑙𝑖𝑡𝑦 𝑟𝑎𝑡𝑒 = 1.003.496 𝑙𝑒𝑚𝑏𝑎𝑟 − 1906 𝑙𝑒𝑚𝑏𝑎𝑟 1.003.496 𝑙𝑒𝑚𝑏𝑎𝑟 𝑥 100%
Quality rate = 99,81%
Untuk  perhitungan quality  time selama  periode Januari  2017-September  2018  disajikan  dalam  tabel  sebagai berikut:
No Bulan Loading Time (menit) Operation Time (menit) Availability Rate 2017 1 Januari 10080 9480 94,05% 2 Februari 9600 9600 100,00% 3 Maret 11040 10860 98,37% 4 April 8640 8100 93,75% 5 Mei 9600 9510 99,06% 6 Juni 7680 7680 100,00% 7 Juli 10080 10080 100,00% 8 Agustus 10560 10440 98,86% 9 September 9120 9000 98,68% 10 Oktober 10080 10050 99,70% 11 November 10560 10260 97,16% 12 Desember 8640 8520 98,61% 2018 13 Januari 11040 10260 92,93% 14 Februari 8640 8070 93,40% 15 Maret 9600 9270 96,56% 16 April 10080 9660 95,83% 17 Mei 9600 9420 98,13% 18 Juni 5280 5280 100,00% 19 Juli 10560 10170 96,31% 20 Agustus 10080 10080 100,00% 21 September 9120 8940 98,03% Rata-rata 97,59% No Bulan Jumlah produksi (lembar) Waktu siklus 1 lembar / menit Jumlah produksi x waktu siklus (menit) Operation Time (menit) Performance Rate 2017 1 Januari 1.003.496 0,009231 9.263,27 9480 97,71% 2 Februari 671.323 0,009231 6.196,98 9600 64,55% 3 Maret 761.889 0,009231 7.033,00 10860 64,76% 4 April 605.279 0,009231 5.587,33 8100 68,98% 5 Mei 659.501 0,009231 6.087,85 9510 64,02% 6 Juni 574.106 0,009231 5.299,57 7680 69,00% 7 Juli 949.935 0,009231 8.768,85 10080 86,99% 8 Agustus 1.039.524 0,009231 9.595,85 10440 91,91% 9 September 977.693 0,009231 9.025,08 9000 100,28% 10 Oktober 1.029.111 0,009231 9.499,72 10050 94,52% 11 November 1.113.878 0,009231 10.282,21 10260 100,22% 12 Desember 644.382 0,009231 5.948,29 8520 69,82% 2018 13 Januari 854.347 0,009231 7.886 10260 76,87% 14 Februari 715.949 0,009231 6.609 8070 81,89% 15 Maret 997.661 0,009231 9.209 9270 99,35% 16 April 766.874 0,009231 7.079 9660 73,28% 17 Mei 1.016.626 0,009231 9.384 9420 99,62% 18 Juni 528.870 0,009231 4.882 5280 92,46% 19 Juli 1.106.335 0,009231 10.213 10170 100,42% 20 Agustus 1.094.052 0,009231 10.099 10080 100,19% 21 September 925.038 0,009231 8.539 8940 95,51% Rata-rata 85,35%

## Gambar 7.  Perhitungan quality rate
Semakin  tinggi  nilai quality  rate maka  semakin  baik. Perusahaan  sendiri  sudah  memberikan  target  lulus quality control yaitu sebesar 4%. Sedangkan untuk standar world class OEE nilai quality rate adalah sebesar 99% [6].
4. Perhitungan Overall Equipment Effectiveness (OEE)
Setelah diperoleh nilai availability rate, performance rate, quality  rate ,  kemudian  dilakukan  perhitungan  OEE.  OEE merupakan  pengukuran  dalam  TPM  yang  digunakan  untuk menghitung  tingka  efektivitas  peralatan.  Rumus  dari  OEE sebagai berikut:
OEE (%) = Availability rate (%) x Performance rate (%) x Quality rate (%) (16)
Berikut  merupakan  contoh  perhitungan  OEE  untuk  bulan Januari 2017:
OEE = 94,05% x 97,71% x 99,81% OEE = 91,72%
Untuk perhitungan OEE selama periode Januari 2017- September 2018 disajikan dalam tabel sebagai berikut:

## Gambar 8.  Perhitungan OEE

## 5. Perhitungan Six Big Losses
Pada perhitungan six big losses , hanya terdapat 5 kerugian yang  terjadi  pada  mesin  SM  102  VP  di  PT  Sygma.  Kerugian tersebut  diantaranya equipment  failure  losses,  reduced  speed losses,  set  up  and  adjustment  losses,  idling  and  minor stoppages  losses, dan reduced  yield/scarp  losses. Tidak  ada defect  losses karena  produk  yang  tidak  lolos quality  control akan langsung dihancurkan tidak termasuk kategorikan produk repair.
a. Equipment  failure  losses (Kerugian  akibat  kerusakan peralatan)
Data yang dibutuhkan untuk menghitung equipment failure losses adalah  data  downtime  dan loading  time pada  table  4 Rumus dari equipment failure losses sebagai berikut:
𝐸𝑞𝑢𝑖𝑝𝑚𝑒𝑛𝑡 𝑓𝑎𝑖𝑙𝑢𝑟𝑒 𝑙𝑜𝑠𝑠𝑒𝑠 = 𝐷𝑜𝑤𝑛𝑡𝑖𝑚𝑒 𝐿𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑡𝑖𝑚𝑒 𝑥 100% (17)
Berikut  merupakan  contoh  perhitungan equipment  failure losses untuk bulan Januari 2017:
𝐸𝑞𝑢𝑖𝑝𝑚𝑒𝑛𝑡 𝑓𝑎𝑖𝑙𝑢𝑟𝑒 𝑙𝑜𝑠𝑠𝑒𝑠 = 600 𝑚𝑒𝑛𝑖𝑡 10080 𝑚𝑒𝑛𝑖𝑡 𝑥 100% Equipment failure losses = 5,95%
Untuk  perhitungan equipment  failure  losses selama periode  Januari  2017-September  2018  disajikan  dalam  tabel sebagai berikut:
No Bulan Jumlah Produksi (lembar) Reject Bagus Quality Rate 2017 1 Januari 1.003.496 1906 1.001.590 99,81% 2 Februari 671.323 939 670.384 99,86% 3 Maret 761.889 1219 760.670 99,84% 4 April 605.279 847 604.432 99,86% 5 Mei 659.501 1055 658.446 99,84% 6 Juni 574.106 1205 572.901 99,79% 7 Juli 949.935 1899 948.036 99,80% 8 Agustus 1.039.524 1559 1.037.965 99,85% 9 September 977.693 1955 975.738 99,80% 10 Oktober 1.029.111 1852 1.027.259 99,82% 11 November 1.113.878 1670 1.112.208 99,85% 12 Desember 644.382 1417 642.965 99,78% 2018 13 Januari 854.347 3.588 850.759 99,58% 14 Februari 715.949 2.291 713.658 99,68% 15 Maret 997.661 5.881 991.780 99,41% 16 April 766.874 3.440 763.434 99,55% 17 Mei 1.016.626 50.116 966.510 95,07% 18 Juni 528.870 2.015 526.855 99,62% 19 Juli 1.106.335 7.612 1.098.723 99,31% 20 Agustus 1.094.052 5.991 1.088.061 99,45% 21 September 925.038 3.422 921.616 99,63% Rata-rata 99,49% No Bulan Availability rate Performance rate Quality rate OEE 2017 1 Januari 94,05% 97,71% 99,81% 91,72% 2 Februari 100,00% 64,55% 99,86% 64,46% 3 Maret 98,37% 64,76% 99,84% 63,60% 4 April 93,75% 68,98% 99,86% 64,58% 5 Mei 99,06% 64,02% 99,84% 63,31% 6 Juni 100,00% 69,00% 99,79% 68,86% 7 Juli 100,00% 86,99% 99,80% 86,82% 8 Agustus 98,86% 91,91% 99,85% 90,73% 9 September 98,68% 100,28% 99,80% 98,76% 10 Oktober 99,70% 94,52% 99,82% 94,07% 11 November 97,16% 100,22% 99,85% 97,22% 12 Desember 98,61% 69,82% 99,78% 68,69% 2018 13 Januari 92,93% 76,87% 99,58% 71,14% 14 Februari 93,40% 81,89% 99,68% 76,25% 15 Maret 96,56% 99,35% 99,41% 95,37% 16 April 95,83% 73,28% 99,55% 69,91% 17 Mei 98,13% 99,62% 95,07% 92,94% 18 Juni 100,00% 92,46% 99,62% 92,11% 19 Juli 96,31% 100,42% 99,31% 96,04% 20 Agustus 100,00% 100,19% 99,45% 99,64% 21 September 98,03% 95,51% 99,63% 93,28% Rata-rata 82,83%
Gambar 9. Perhitungan equipment failure losses
b. Setup  and  Adjustment  Losses (Kerugian  penyetelan  dan penyesuaian)
Data  yang  dibutuhkan  untuk  menghitung set  up  and adjustment losses adalah data set up time dan loading time pada table  4.  Kerugian  ini  muncul  akibat  adanya  pemasangan  atau penyetelan  mesin.  Waktu set  up mesin SM 102 VP sebesar 1 jam. Rumus dari set up and adjustment losses sebagai berikut:
𝑆 𝑒 𝑡 𝑢𝑝 𝑎𝑛𝑑 𝑎𝑑𝑗𝑢𝑠𝑡𝑚𝑒𝑛𝑡 𝑙𝑜𝑠𝑠𝑒𝑠 = 𝑆𝑒𝑡 𝑢𝑝 𝑡𝑖𝑚𝑒 𝐿𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑡𝑖𝑚𝑒 𝑥 100%
(18)
Berikut  merupakan  contoh  perhitungan setup  and  adjustment losses untuk bulan Januari 2017:
𝑆𝑒𝑡 𝑢𝑝 𝑎𝑛𝑑 𝑎𝑑𝑗𝑢𝑠𝑡𝑚𝑒𝑛𝑡 𝑙𝑜𝑠𝑠𝑒𝑠 = 1260 𝑚𝑒𝑛𝑖𝑡
10080 𝑚𝑒𝑛𝑖𝑡 𝑥 100%
Set up and adjustment losses = 12,50%
Untuk  perhitungan set  up  and  adjustment  losse s selama periode Januari 2017-September 2018 disajikan dalam tabel sebagai berikut:
Gambar 10. Perhitungan set up and adjustment losses
Pada  tabel  di  atas  dapat  dilihat  bahwa  nilai set  up  and adjustment  losses selama  periode  Januari  2017-September 2018 setiap bulannya sama yaitu sebesar 12,50%, karena waktu set up untuk mesin SM 102 VP setiap harinya selalu dilakukan selama 1 jam sebelum memulai proses produksi.
c. Idle  and  minor  stoppage  losses (Kerugian  karena menganggur dan penghentian mesin)
Idle  and  minor  stoppage  losses adalah  kerugian  yang muncul karena mesin berhenti sejenak, idle time dan lain-lain. Data  yang  dibutuhkan  untuk  menghitung idle  and  minor stoppage  losses adalah  data non  productive  time dan loading time pada table 4. Rumus dari idle and minor stoppage losses sebagai berikut:
𝐼𝑑𝑙𝑖𝑛𝑔 𝑎𝑛𝑑 𝑚𝑖𝑛𝑜𝑟 𝑠𝑡𝑜𝑝𝑝𝑎𝑔𝑒 𝑒 𝑜𝑠𝑠𝑒𝑠 = 𝑁𝑜𝑛 𝑝𝑟𝑜𝑑𝑢𝑐𝑡𝑖𝑣𝑒 𝑡𝑖𝑚𝑒
𝐿𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑡𝑖𝑚𝑒 𝑥 100% (19)
Berikut  merupakan  contoh  perhitungan idle  and  minor stoppage losses untuk bulan Januari 2017:
𝐼𝑑𝑙𝑖𝑛𝑔 𝑎𝑛𝑑 𝑚𝑖𝑛𝑜𝑟 𝑠𝑡𝑜𝑝𝑝𝑎𝑔𝑒 𝑙𝑜𝑠𝑠𝑒𝑠
= 630 𝑚𝑒𝑛𝑖𝑡 10080 𝑚𝑒𝑛𝑖𝑡 𝑥 100%
Idling and minor stoppage losses = 6,25%
Untuk  perhitungan idle  and  minor  stoppage  losses selama periode Januari 2017-September 2018 disajikan dalam tabel sebagai berikut:
No Bulan Loading time (menit) Downtime (menit) Equipment failure losses 2017 1 Januari 10080 600 5,95% 2 Februari 9600 0 0,00% 3 Maret 11040 180 1,63% 4 April 8640 540 6,25% 5 Mei 9600 90 0,94% 6 Juni 7680 0 0,00% 7 Juli 10080 0 0,00% 8 Agustus 10560 120 1,14% 9 September 9120 120 1,32% 10 Oktober 10080 30 0,30% 11 November 10560 300 2,84% 12 Desember 8640 120 1,39% 2018 13 Januari 11040 780 7,07% 14 Februari 8640 570 6,60% 15 Maret 9600 330 3,44% 16 April 10080 420 4,17% 17 Mei 9600 180 1,88% 18 Juni 5280 0 0,00% 19 Juli 10560 390 3,69% 20 Agustus 10080 0 0,00% 21 September 9120 180 1,97% Rata-rata 2,41% No Bulan Loading time (menit) Waktu set up (menit) Set up and adjustment losses 2017 1 Januari 10080 1260 12,50% 2 Februari 9600 1200 12,50% 3 Maret 11040 1380 12,50% 4 April 8640 1080 12,50% 5 Mei 9600 1200 12,50% 6 Juni 7680 960 12,50% 7 Juli 10080 1260 12,50% 8 Agustus 10560 1320 12,50% 9 September 9120 1140 12,50% 10 Oktober 10080 1260 12,50% 11 November 10560 1320 12,50% 12 Desember 8640 1080 12,50% 2018 13 Januari 11040 1380 12,50% 14 Februari 8640 1080 12,50% 15 Maret 9600 1200 12,50% 16 April 10080 1260 12,50% 17 Mei 9600 1200 12,50% 18 Juni 5280 660 12,50% 19 Juli 10560 1320 12,50% 20 Agustus 10080 1260 12,50% 21 September 9120 1140 12,50% Rata-rata 12,50%
Gambar 10. Perhitungan idle and minor stoppage losses
Pada tabel di atas dapat dilihat bahwa nilai idling and minor stoppage losses selama periode Januari 2017-September 2018 setiap bulannya  sama  yaitu sebesar 6,25%, karena waktu non productive setiap harinya adalah sebesar 30 menit yaitu waktu menunggu material setelah jam istirahat.
d. Reduced speed losses (Kerugian karena kecepatan operasi rendah)
Reduced speed losses adalah kerugian yang muncul akibat mesin tidak bekerja secara optimal dan kecepatan mesin aktual lebih rendah daripada kecepatan normal. Data yang digunakan adalah data operation time pada tabel 5, loading time ada tabel 4,  total  produksi,  dan  waktu  siklus  ideal  yaitu  1 lembar/0,009231  menit.  Rumus  dari reduced  speed  losses sebagai berikut:
𝑅𝑒𝑑𝑢𝑐𝑒𝑑 𝑠𝑝𝑒𝑒𝑑 𝑙𝑜𝑠𝑠𝑒𝑠 = 𝑂𝑝𝑒𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑡𝑖𝑚𝑒−(𝑖𝑑𝑙𝑒 𝑐𝑦𝑐𝑙𝑒𝑡𝑖𝑚𝑒 𝑥 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑝𝑟𝑜𝑑𝑢𝑘𝑠𝑖)
𝑙𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑡𝑖𝑚𝑒 𝑥 100% (20)
Berikut  merupakan  contoh  perhitungan reduced  speed  losses untuk bulan Januari 2017:

## 𝑅𝑒𝑑𝑢𝑐𝑒𝑑 𝑠𝑝𝑒𝑒𝑑 𝑙𝑜𝑠𝑠𝑒𝑠
= 9480 𝑚𝑒𝑛𝑖𝑡 − (0,009231 𝑚𝑒𝑛𝑖𝑡 𝑥 1.003.496 𝑙𝑒𝑚𝑏𝑎𝑟) 10080 𝑚𝑒𝑛𝑖𝑡 𝑥 100% Reduced speed losses = 2,15%
Untuk  perhitungan reduced  speed  losses selama periode  Januari  2017-September  2018  disajikan  dalam  tabel sebagai berikut:
Gambar 11. Perhitungan reduced speed losses
Pada tabel di atas dapat dilihat bahwa nilai reduced speed losses tertinggi adalah bulan Mei 2017  yaitu sebesar 35,65%, karena  pada  bulan  tersebut  hasil  produksi  hanya  sedikit sedangkan  waktu  yang  tersisa  untuk  proses  produksi  dapat digunakan untuk memproduksi lebih banyak. Sedangkan untuk nilai terendah adalah bulan September, November tahun 2017 dan  Juli,  Agustus  tahun  2018,  karena  pada  bulan  tersebut kecepatan  produksi  lebih  cepat  daripada  yang  sudah direncanakan. Pada bulan tersebut perusahaan tidak mengalami kerugian karena kecepatan operasi yang rendah
e. Reduced  yield  losses (Kerugian  akibat  hasil  rendah  atau material yang tidak terpakai)
Reduced  yield  losses adalah  kerugian  muncul  karena  adanya cacat  pada  awal  proses  produksi  sehingga  produk  tidak  bisa digunakan  kembali.  Untuk  menghitung reduced  yiels  losses dibutuhkan data total produk defect , waktu siklus ideal yaitu 1 lembar/0,009231 menit, dan loading time pada table 4. Rumus dari reduced yield losses sebagai berikut:
𝑆𝑐𝑎𝑝 𝑙𝑜𝑠𝑠𝑒𝑠 = 𝐼𝑑𝑒𝑎𝑙 𝑐𝑦𝑐𝑙𝑒 𝑡𝑖𝑚𝑒 𝑥 𝑠𝑐𝑟𝑎𝑝
𝑙𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑡𝑖𝑚𝑒 𝑥 100% (21)
Untuk perhitungan reduced yield losses selama periode Januari 2017-September 2018 disajikan dalam tabel sebagai berikut:
No Bulan Loading time Non productive time Iddling and minor stopages losses 2017 1 Januari 10080 630 6,25% 2 Februari 9600 600 6,25% 3 Maret 11040 690 6,25% 4 April 8640 540 6,25% 5 Mei 9600 600 6,25% 6 Juni 7680 480 6,25% 7 Juli 10080 630 6,25% 8 Agustus 10560 660 6,25% 9 September 9120 570 6,25% 10 Oktober 10080 630 6,25% 11 November 10560 660 6,25% 12 Desember 8640 540 6,25% 2018 13 Januari 11040 690 6,25% 14 Februari 8640 540 6,25% 15 Maret 9600 600 6,25% 16 April 10080 630 6,25% 17 Mei 9600 600 6,25% 18 Juni 5280 330 6,25% 19 Juli 10560 660 6,25% 20 Agustus 10080 630 6,25% 21 September 9120 570 6,25% 6,25% No Bulan Loading time (menit) Operation time (menit) Total produksi (lembar) Ideal cycletime Ideal production time Reduced speed losses 2017 1 Januari 10080 9480 1.003.496 0,009231 9.263 2,15% 2 Februari 9600 9600 671.323 0,009231 6.197 35,45% 3 Maret 11040 10860 761.889 0,009231 7.033 34,66% 4 April 8640 8100 605.279 0,009231 5.587 29,08% 5 Mei 9600 9510 659.501 0,009231 6.088 35,65% 6 Juni 7680 7680 574.106 0,009231 5.300 31,00% 7 Juli 10080 10080 949.935 0,009231 8.769 13,01% 8 Agustus 10560 10440 1.039.524 0,009231 9.596 7,99% 9 September 9120 9000 977.693 0,009231 9.025 -0,28% 10 Oktober 10080 10050 1.029.111 0,009231 9.500 5,46% 11 November 10560 10260 1.113.878 0,009231 10.282 -0,21% 12 Desember 8640 8520 644.382 0,009231 5.948 29,77% 2018 13 Januari 11040 10260 854.347 0,009231 7.886 21,50% 14 Februari 8640 8070 715.949 0,009231 6.609 16,91% 15 Maret 9600 9270 997.661 0,009231 9.209 0,63% 16 April 10080 9660 766.874 0,009231 7.079 25,61% 17 Mei 9600 9420 1.016.626 0,009231 9.384 0,37% 18 Juni 5280 5280 528.870 0,009231 4.882 7,54% 19 Juli 10560 10170 1.106.335 0,009231 10.213 -0,40% 20 Agustus 10080 10080 1.094.052 0,009231 10.099 -0,19% 21 September 9120 8940 925.038 0,009231 8.539 4,40% Rata-rata 14,29%

## Gambar 12. Perhitungan reduced yield losses
Pada  Gambar  tabel  di  atas  dapat  dilihat  bahwa  nilai reduced  yield  losses tertinggi  adalah  bulan  Mei  2018  yaitu sebesar 4,82%, karena pada bulan tersebut produk reject lebih banyak  dibandingkan  dengan  bulan  yang  lainnya.  Sedangkan untuk  nilai  terendah  adalah  Februari  dan  April  2017,  karena pada bulan tersebut produk yang dihasilkan oleh Mesin SM 102 VP sebagian besar lolos quality control.
6. Penerapan Tools Diagram Pareto dan Diagram Fishbone
Gambar 13. Diagram Pareto
Dilihat pada diagram pareto di atas, dapat diketahui bahwa kerugian  terbesar  adalah  reduced  speed  losses  yaitu  sebesar 39%  dan  set  up  and  adjustment  losses  yaitu  sebesar  35%. Adanya  kerguian  reduced  speed  losses  disebabkan  karena mesin  SM  102  VP  beroperasi  lebih  lambat  dibandingkan dengan  waktu  idealnya.  Sedangkan  set  up  and  adjustment losses disebabkan karena adanya pemasangan atau penyetelan mesin  sebelum  mesin  SM  102  VP  beroperasi  yaitu  selama  1 jam,  waktu  tersebut  dinilai  terlalu  lama  sehingga  akan menyebabkan kerugian bagi perusahaan.
C. Diagram Fishbone
Setelah dilakukan perhitungan OEE, rata-rata nilai  OEE pada periode Januari 2017-September adalah sebesar 82,83%, nilai tersebut  masih  dibawah  standar  JIPM  yaitu  sebesar  85%. Penyebab rendahnya  nilai OEE  disebabkan karena rendahnya nilai performance  rate .  Pada  perhitungan six  big  losses , kerugian  yang  menjadi  penyebab  dari  rendahnya  nilai  OEE adalah reduced speed losses dan set up and adjustment losses . Kemudian  akan  dibuat  diagram fishbone untuk  mengetahui akar  penyebabnya.  Faktor  yang  dianalisis  dalam  diagram fishbone yaitu  manusia,  mesin,  material,  metode,  dan lingkungan  kerja.  Berikut  merupakan  gambar  dari  diagram fishbone penyebab rendahhnya nilai OEE:

## Gambar 14. Diagram Fishbond
Hasil dan pembahasan berisi  hasil-hasil temuan penelitian dan pembahasannya. Tuliskan temuan-temuan yang diperoleh dari  hasil-hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan  dan  harus ditunjang oleh data-data yang memadai. Hasil-hasil penelitian dan  temuan  harus  bisa  menjawab  pertanyaan  atau  hipotesis penelitian di bagian pendahuluan.

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan,  maka dapatkan kesimpulan sebagai berikut:
1. Proses pelaksanaan Total Productive Maintenance (TPM) di  PT  Sygma  Examedia  Arkanleema  yang  sudah dilakukan pada  mesin SM 102 VP  terdapat  5 pilar yaitu meliputi pemeliharaan otonomus, pemeliharaan terencana, pemeliharaan kualitas, pelatihan dan pendidikan,  keselamatan,  kesehatan  dan  lingkungan. Kegiatan pemeliharaan tersebut dilakukan oleh maintenance dan  operator.  Untuk  pilar  pemeliharaan
No Bulan Loading time (menit) Defect (lembar) Ideal cycletime Reduced yield 2017 1 Januari 10080 1906 0,009231 0,17% 2 Februari 9600 939 0,009231 0,09% 3 Maret 11040 1219 0,009231 0,10% 4 April 8640 847 0,009231 0,09% 5 Mei 9600 1055 0,009231 0,10% 6 Juni 7680 1205 0,009231 0,14% 7 Juli 10080 1899 0,009231 0,17% 8 Agustus 10560 1559 0,009231 0,14% 9 September 9120 1955 0,009231 0,20% 10 Oktober 10080 1852 0,009231 0,17% 11 November 10560 1670 0,009231 0,15% 12 Desember 8640 1417 0,009231 0,15% 2018 13 Januari 11040 3588 0,009231 0,30% 14 Februari 8640 2291 0,009231 0,24% 15 Maret 9600 5881 0,009231 0,57% 16 April 10080 3440 0,009231 0,32% 17 Mei 9600 50116 0,009231 4,82% 18 Juni 5280 2015 0,009231 0,35% 19 Juli 10560 7612 0,009231 0,67% 20 Agustus 10080 5991 0,009231 0,55% 21 September 9120 3422 0,009231 0,35% Rata-rata 0,47%
Jenis Kerugian Waktu kerugian (menit) Persentase Persentase Kumulatif(%) Reduced speed losses 28240,89326 39% 39% Set up and adjustment losses 24960 35% 74% Iddling and minor stopages losses 12480 17% 92% Equipment failure losses 4950 7% 99% Reduced yield losses 940,445049 1% 100% TOTAL
71571,33831
100%
Manusia
Mesin Material Metode Lingkungan Rendahnya Nilai OEE Kurang teliti Kemampuan operator tidak rata Kurang disiplin Usia
mesin Kondisi spare part menurun Waktu s et up terlalu lama Kertas mudah lembab Kertas mudah melar Sistem job order yang rumit
Ruangan mesin terlalu terbuka Suhu ruangan Lingkungan kotor
terfokus,  penerapan  TPM  dalam  administrasi,  dan development management tidak diterapkan di perusahaan 2. Hasil  perhitungan  yang  didapat  bahwa  rata-rata  nilai availability  rate 97,59%, performance rate 85,35%, dan quality  rate 99,49%.  Dari  nilai  tersebut  dapat  diketahui bahwa nilai availaibility rate dan nilai quality rate sudah memenuhi  standar world  class  OEE .  Hasil  nilai availability rate didapat karena kinerja dari maintenance cukup  baik  sehingga  waktu breakdown pada  saat  jam kerja tidak terlalu besar. Hasil quality rate didapat karena sebagian  besar  hasil  produksi  lolos quality  control , sehingga reject berkurang.  Sedangkan  untuk  nilai performance  rate tidak  memenuhi  standar world  class OEE ,  hasil  tersebut  didapat  karena  kecepatan  produksi lebih lambat daripada yang sudah direncanakan. Rata-rata hasil perhitungan Overall Equipment Effectiveness adalah sebesar  82,83%.  Nilai  tersebut  masih  dibawah  standar world class OEE yaitu 85%.  Meskipun nilai availability rate dan quality  rate cukup  tinggi,  namun  nilai performance  rate masih  kurang  dikarenakan  kecepatan mesin  menurun  dari  yang  sudah  direncanakan  sehingga nilai  OEE  masih  rendah.  Kerugian  yang  menyebabkan rendahnya nilai OEE adalah reduced speed losses dan set up  and  adjustment . Reduced  speed  losses merupakan kerugian terbesar dari kerugian yang terjadi yaitu sebesar 39% dan set  up and adjustment di tempat kedua dengan nilai  35%.  Faktor-faktor  yang  menyebabkan  rendahnya nilai  OEE  yaitu:  pada  faktor  manusia  terdapat  operator kurang  teliti,  kurang  disiplin,  dan  kemampuan  operator tidak  rata.  Faktor  mesin  terdapat  usia  mesin  yang  sudah tua,  waktu set  up terlalu  lama,  kondisi spare  part menurun.  Faktor  material  terdapat  kertas  yang  mudah melar dan kertas mudah lembab. Faktor metode terdapat sistem job order yang rumit. Faktor lingkungan terdapat lingkungan yang kotor, suhu rungan, dan ruangan mesin terlalu terbuka.

## R EFERENSI
[1}Ansori,  Nachnul.,  Mustajib,  M.  Imron. Sistem  Perawatan  Terpadu (Integrated Maintenance System) . Yogyakarta: Graha Ilmu. 2013
[2] B. Harsanto. Dasar Ilmu Manajemen Operasi . Bandung: Unpad Press. 2013 [3] J. Heizer, B. Render, C. Munson. Operations Management: Sustainability and Supply Chain Management . 12 th ed. New Jersey: Pearson. 2017 [4] Jono. Total Productive Maintenance (TPM) pada Perawatan Mesin Boiler Menggunakan  Metode  Overall  Equipment  Effectiveness  (OEE)  (Studi kasus  pada  PT.  aXY  Yogyakarta  ). Jurnal  Ilmiah  Teknik  Industri  Dan Informasi (TEKINFO) , 3 (2). 2015
[5] F.  Kurniawan. Manajemen  Perawatan Industri . Yogyakarta: Graha  Ilmu. 2013 [6]  S.  Nakajima. Introduction  to  Total  Productive  Maintenance. 1 th ed. Cambridge: Productivity Press, Inc. 1988
[7]  S.  Nallusamy,  G.  Majumdar.    Enhancement  of  overall  equipment effectiveness  using  total  productive  maintenance  in  a  manufacturing industry. International  Journal  of  Performability  Engineering ,  13(2),  1– 16. 2017
[8]  N.  Nurlina.  Perawatan  Mesin  Pengaduk  Bumbu  Jamur  Tiram  Material Stainless. Jurnal Teknik Mesin , 6(2), 2252-4444. 2017
[9] E. Nursubiyantoro, Puryani, & M. I. Rozaq, Implementasi  Total Productive Maintenance (TPM)  Dalam Penerapan Overall Equipment  Effectiveness (OEE). Optimasi Sistem Industri (Opsi) , 9(01), 24–32. 2016
[10]  E.  Rimawan,  A.  Irawan,  B.  Priyo.  Analysis  of  Calculation  Overall Equipment Effectiveness (OEE) in the Implementation of Total Productive Maintenance  (TPM)  PC  200-8  Excavator  Grab  and  Magnet  Type  Case Study  in  Cakratunggal  Steel  Mills  Company. International  Journal  of Scientific & Engineering Research , 8(1), 1363–1368. 2017
[11] R. Russell, Roberta, S. Taylor, W. Bernard. Operations and Supply Chain Management . 8 th ed. Singapore: John Wiley & Sons. 2014
[12] W. J. Stevenson, S. C. Chuong. 2014. Manajemen Operasi Perspektif Asia . 9 th ed. Jakarta: Salemba Empat.
[13] Sugiyono. Metode Penelitian Manajemen . Bandung: Alfabeta. 2013
[14]  Sutrisno.  Kajian  Pengaruh  Struktur  Organisasi,  Komitmen  Karyawan, danPemahaman  Tujuan  Operasi  terhadap  Penerapan  Total  Production Maintanance  (  TPM  )  serta  Implikasinya  pada  Kinerja  Karyawan. Kontigensi , 1(1), 57–67. 2013
[15]  M.  Swink,  S.  Melnyk,  Steven,  A.  Cooper,  M.  Bixby,  Hatley,  L.  Janet. Managing  Operations  Across  The  Supply  Chain .  2 nd ed.  New  York: McGraw Hill International Edition. 2013
[16]  S.  Tomar,  Bhuneriya,  Arun,  Kumar,  Analysis  of  OEE  for  TPM Implementation:  Case  Study. International  Journal  of  Business Quantitative Economics and Applied Management Research , 2(8), 2349- 5677. 2016
[17]  Vorne  Industries,  Inc.  (n.d.).  World  Class  of  OEE.  Retrieved  from www.oee.com/world-class-oee.html (diakses 6 Desember 2018, jam 17.45 WIB)
[18] A. Wahid, R. Agung. Perhitungan Total Produktifitas Maintenance (TPM) pada  Mesin  Bobin  dengan  Pendekatan  Overall  Equipment  Effectivenes (OEE) di PT. XY. Journal Knowledge Industrial Engineering (JKIE) , 3(3), 2541-4461. 2016