## STUDI EFEKTIFITAS MESIN AYAKAN DAUN TEH UKURAN MESH 5X5 DAN 6X6 MENGGUNAKAN TOTAL PRODUCTIVE MAINTENANCE (STUDI KASUS PTPN IV UNIT BAH BUTONG)
Suhanda S.Putra1*, Alfian H. Siregar 2 , Ahmad H. Siregar 3 , M. Sabri 4 , Syahrul Abda 5 1,2,3,4,5 Departemen Teknik Mesin, Fakultas Teknik, Universitas Sumatera Utara Email: suhandasp86@gmail.com

## ABSTRAK
Mesin  DIBN (Double  India  Breaker  Natsorteerder) adalah  suatu  mesin  ayakan  daun  teh  yang  terdapat pada pabrik PT Perkebunan Nusantara IV Unit Bah Butong yang berfungsi untuk mensortasi bubuk dari hasil penggulungan mesin OTR menjadi bubuk 1, bubuk 2, bubuk 3, bubuk 4, dan badag sesuai dengan ukuran mesh yang terdapat pada mesin DIBN tersebut. Untuk mengetahui tingkat keefektifan dari mesin ayakan  DIBN (Double  India  Breaker  Natsorteerder) maka  dilakukan  analisa  dengan  metode  OEE (Overall  Equipment  Effectiveness),  Six  Big  Losses, dan  menganalisa  tingkat  resiko  kegagalan  pada komponen mesin ayakan DIBN (Double India Breaker Natsorteerder) digunakan metode FMEA (Failure Mode and Effect Analysis) sehingga didapatkan nilai Risk Priority Number (RPN) yang tertinggi sebagai penyebab  dominan  kegagalan  yaitu  komponen flat  belt, poros  engkol,  elektro  motor,  dan wiremesh. Berdasarkan  analisa  didapat  hasil  perhitungan  dengan  nilai  rata-rata availability  88.12%,  performa efficiency  76.76%,  rate  of  quality  product  100% dan OEE (Overall  Equipment  Effectiveness) yaitu 67.64% dan nilai Risk Priority Number (RPN) pada komponen-komponen flat belt 175 , poros engkol 120, elektro  motor  96,  dan wiremesh 84.  Dengan  adanya  analisa  ini  dapat  dirancang  pencegahan  sehingga dapat mengurangi terjadinya breakdown pada mesin DIBN (Double India Breaker Natsorteerder).
Kata kunci: DIBN (Double India Breaker Natsorteerder), OEE (Overall Equipment Effectiveness), Six Big Losses, dan FMEA (Failure
Mode and Effect Analysis)

## ABSTRACT
DIBN  machine  (Double  India  Breaker  Natsorteerder)  is  a  machine  sieve  the  tea  leaves  factory  of  PT Perkebunan Nusantara IV Unit Bah Butong which serves to sorting the powder from the routing engine of OTR into powder, powdered 1 2, 3 4, and badag according to the size of mesh on the DIBN machine. To find out the level of effectiveness of the machine sieve DIBN then conducted the analysis with the method of OEE (Overall Equipment Effectiveness), the Six Big Losses, and analyse the level of risk the failure of the engine components on the sieve DIBN (Double India Breaker Natsorteerder) used a method of FMEA (Failure  Mode  and  Effect  Analysis)  so  that  the  obtained  value  of  the  Risk  Priority  Number  (RPN)  the highest as the dominant cause of failure i.e. the flat belt components, electrical motor, crank shaft, and wiremesh. Based on the analysis of the obtained results of the calculation of the average value of 88.12% availability, performance efficiency 76.76%, rate of quality product 100% and OEE (Overall Equipment Effectiveness) 67.64% and the value of the Risk Priority Number (RPN) in the components of a flat belt, 175 crankshaft 120, electro motor 96, and wiremesh 84. The existence of this analysis can be designed so that prevention can reduce the occurrence of breakdown on a DIBN machine.
Keyword : DIBN (Double India Breaker Natsorteerder), OEE (Overall Equipment Effectiveness), Six Big Losses,
dan FMEA (Failure
Mode and Effect Analysis)

## 1. PENDAHULUAN
Semakin  meluasnya  perkembangan  manufaktur  di  era  globalisasi  masa  kini,  membuat perusahaan  –  perusahaan  yang  bergerak  dibidang  manufaktur  dituntut  untuk  melakukan peningkatan  kualitas  dan  juga  kuantitas  dari  produk  –  produk  yang  dihasilkan.  Dalam  upaya mengembangkan  hasil industri manufaktur  secara terus  – menerus  diperlukan  aspek  dukungan dari seluruh departemen yang terkait, terutama dibagian produksi. Di dalam bagian produksi ini terdapat  berbagai  hal  –  hal  yang  harus  selalu  dapat  ditingkatkan  untuk  produktifitasnya, termasuk juga peralatan dan mesin yang mendukung kerja dari proses produksi manufaktur  itu sendiri.  Mesin  dapat  dikatakan  berupa  aspek  penting  di  dalam  dunia  perindustrian  untuk menghasilkan  suatu  produk  di  dalam  suatu  perusahaan,  sehingga  ketika  mesin  mengalami
masalah kerusakan, maka hal – hal tersebut dapat mengakibatkan berhentinya proses produksi, keefisiensi  mesin  menurun,  melonjaknya  biaya  perawatan,  turunnya  kualitas  dari  porduk  – produk  yang  dihasilkan  dan  juga  dapat  mengganggu  kinerja  karyawan.  Salah  satu  alat  yang digunakan pada perusahaan PT Perkebunan Nusantara IV (PTPN IV) Unit Bah Butong adalah mesin ayakan DIBN (Double India Breaker Natsorteerder) yang berfungsi untuk memisahkan bagian  yang  halus  (bubuk)  dan  bagian  yang  kasar  (badag)  yang  bergerak  secara  rotary (berputar)  menggunakan    elektromotor  yang  memutar  belt  dan  diteruskan  pada  gigi  sehingga engkel berputar dengan kecepatan 120 rpm, sehingga diperoleh bubuk yang seragam, agar hasil dari fermentasi yang didapat sempurna dan pengeringan dapat merata.
Disini  penulis  tertarik  untuk  menganalisa  mesin  ayakan  DIBN (Double  India  Breaker Natsorteerder) yang  terdapat  pada  perusahaan  PT  Perkebunan  Nusantara  IV  (PTPN  IV)  Unit Bah  Butong  dengan  melakukan  penerapan Total  Productive  Maintenance yang  akan memberikan  metrik  kuantitatif  yang  biasa  disebut  dengan Overall  Equipment  Effectiveness (OEE)  untuk  mengukur  produktivitas  mesin  dan  meningkatkan  efektifitas  peralatan  di  lini produksi sehingga tercapai volume lebih besar dengan hasil yang baik dan juga biaya produksi yang dikeluarkan lebih rendah.

## 2. METODE
Adapun metode yang dilakukan untuk mengetahui nilai keefektivitasan suatu mesin adalah dengan melakukan perhitungan-perhitungan sebagai berikut :
a) Availability
Availability  merupakan  perbandingan  waktu  operasi  terhadap  waktu  persiapan  dari suatu mesin. Availability dapat dihitung sebagai berikut.
𝐴𝑉 = 𝐿𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑡𝑖𝑚𝑒 − 𝐷𝑜𝑤𝑛𝑡𝑖𝑚𝑒 𝐿𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑡𝑖𝑚𝑒 𝑥 100 %
b) Performa Efficiency
Performa  efficiency  merupakan  hasil  perkalian  operating  speed  rate  dengan  net operating speed. Performa efficiency dapat dihitung sebagai berikut.
PE = 𝑃𝑟𝑜𝑐𝑒𝑠𝑠𝑒𝑑 𝑎𝑚𝑜𝑢𝑛𝑡 𝑥 𝑖𝑑𝑒𝑎𝑙 𝑐𝑦𝑐𝑙𝑒 𝑡𝑖𝑚𝑒 𝑂𝑝𝑒𝑟𝑎𝑡𝑖𝑛𝑔 𝑡𝑖𝑚𝑒 𝑥 100 %
c) Rate of Quality Product
RQP merupakan perbandingan jumlah produk yang baik terhadap jumlah produk yang diproses. RQP dapat dihitung sebagai berikut.
𝑅𝑄𝑃 = 𝑃𝑟𝑜𝑐𝑒𝑠𝑠𝑒𝑑 𝐴𝑚𝑜𝑢𝑛𝑡 − 𝐷𝑒𝑓𝑒𝑐𝑡 𝐴𝑚𝑜𝑢𝑛𝑡 𝑃𝑟𝑜𝑐𝑒𝑠𝑠𝑒𝑑 𝐴𝑚𝑜𝑢𝑛𝑡 𝑥 100 %
3. HASIL DAN PEMBAHASAN
1.Perhitungan nilai Availability (AV)
Nilai availability mesin DIBN untuk bulan Juni 2017 adalah sebagai berikut:
Loading time = 447,3 – 32 = 415,3 jam Downtime = 37 + 5,25 = 42,25 jam
Operation yime  = 415,3 – 42,25 = 373,05 jam
AV = 373,05 415,3 × 100% = 89,83%
Dengan perhitungan yang sama dapat dihitung Nilai Availability periode Juni 2017 - Mei 2018 yang dapat dilihat pada tabel 3.1 berikut: Table 3.1 Availability (AV) mesin ayakan DIBN periode Juni 2017 – Mei 2018
Bulan Unplanned Downtime (jam) Loading Time (jam) Operation Time (jam) Avalability (%) 2017 Juni 42.25 415.30 373.05 89.83 Juli 47.25 500.50 453.25 90.56
Agustus 38.50 521.80 483.30 92.62 September 38.00 479.20 441.20 92.07 Oktober 68.50 521.80 453.30 86.87 November 86.50 521.80 435.30 83.42 Desember 56.00 479.20 423.20 88.31 2018 Januari 103.25 500.50 397.25 79.37 Febuari 57.75 457.90 400.15 87.39 Maret 59.25 500.50 441.25 88.16 April 41.75 457.90 416.15 90.88 mei 58.00 479.20 421.20 87.90
Presentase availability lebih jelas diperlihatkan dalam bentuk grafik 3.1 dibawah
Gambar 3.1  Grafik nilai Availability mesin ayakan DIBN periode Juni 2017 – Mei 2018
Dari tabel dan grafik diatas dapat dilihat bahwa nilai Availabity mesin pengayak DIBN dalam  setahun  terbilang  cukup  baik  dikarenakan  rata-rata  angka  diatas  hanya  sebesar  88,12% namun  belum  memenuhi standart  World  Class OEE  menurut  Nakajima  yaitu  sebesar  90%. Namun  ada  beberapa  bulan  saja  yang  mampu  memenuhi  standart  OEE  yaitu  bulan  Juli, Agustus,  September,  dan  April.  Pada  bulan  Agustus  terlihat  nilai  Availabity  terbesar  yaitu 92,62%  dan  terendah  pada  bulan  Januari  dengan  nilai  79.37%.  Tinggi  dan  rendahnya  nilai Availability dipengaruhi oleh Loading Time, Unplanned Dowtime, dan Operation Time .

## 2. Perhitungan Performance Effeciency (PE)
Nilai Performance Efficiency ayakan DIBN bulan Juni 2017 adalah sebagai berikut:
PE = 42815,8×0,00067 373,05
× 100%
= 76,90% Dengan perhitungan yang sama untuk menghitung Performance Efficiency Periode Juni 2017 - Mei 2018 yang dapat dilihat pada tabel 3.2 berikut: Tabel 3.2 Performance efficiency mesin ayakan DIBN periode Juni 2017 – Mei 2018 Bulan Ideal Cycle Time (jam/Kg) Operation Time (jam) Proses Amount (Kg) PE (%)
75.00 78.00 81.00 84.00 87.00 90.00 93.00 96.00 Per sen ( % ) Periode 2107 - 2018 Availability
2017 Juni 0.00067 373.05 428158.80 76.90 Juli 0.00067 453.25 540417.60 79.89 Agustus 0.00067 483.30 590889.60 81.92 September 0.00067 441.20 490753.80 74.53 Oktober 0.00067 453.30 547434.00 80.91 November 0.00067 435.30 485956.80 74.80 Desember 0.00067 423.20 485524.80 76.87 2018 Januari 0.00067 397.25 432903.60 73.01 Febuari 0.00067 400.15 453924.00 76.00 Maret 0.00067 441.25 504469.80 76.60 April 0.00067 416.15 463282.20 74.59 Mei 0.00067 421.20 483098.40 76.85 Dari tabel diatas dapat dilihat nilai Performance Efficiency mesin ayakan DIBN periode Juni  2017  –  Mei  2018. Penyebab  rendahnya  nilai  PE  disebabkan  perbandingan jumlah Proses Amount dan Operation  Time yang  relative  tinggi  yang  dapat  dilihat  pada  bulan  januari  2018 dengan  nilai  PE  73.01%  dan  sebaliknya  tingginya  nilai  PE  dikarenakan  perbandingan Proses Amount dan Operation Time yang realtive rendah seperti pada bulan agustus 2017 dengan nilai 81.92%.  Tinggi  rendahnya  nilai Performance  Efficiency juga disebakan  perbedaan  antara operation time dengan ideal cycle time yang sangat jauh. Operation time tidak dapat mendekati ideal cycle time pada setiap bulannya, hal ini disebabkan oleh idling and minor stoppages losses dan reduced speed losses. Dalam bentuk grafik ditunjukkan pada gambar 3.2 dibawah ini.
Gambar 3.2 Grafik nilai Performance Effeciency mesin ayakan DIBN periode Juni 2017 – Mei 2018

## 3. Perhitungan Rate of Quality Product (RQP)
Rate  of  quality  product adalah  rasio  produk  yang  baik  ( good  products )  yang  sesuai dengan  spesifikasi  kualitas  produk  yang    telah  ditentukan  terhadap  jumlah  produk  yang diproses.  Perhitungan rate of  quality  product menggunakan  data  produksi.  Dalam  perhitungan ratio  rate  of  quality  product ini, process  amount adalah  total  product  processed  sedangkan
65.00 70.00 75.00 80.00 85.00 p e rsen tase (% ) periode 2017 - 2018 Performa effeciency
defect amount adalah total produk yang cacat, dengan persamaan (2.9). Rate of Quality Product Mesin ayakan DIBN periode Juni 2017 adalah sebagai berikut:
RQP = 428158,8−0 428158,8 × 100%
= 100%
Dengan  perhitungan  yang  sama  untuk  menghitung Rate  of  Quality  Product Mesin ayakan DIBN periode Juni 2017 – Mei 2018 seperti pada tabel 3.3 berikut ini. Tabel 3.3 Rate of Quality Number mesin ayakan DIBN periode Juni 2017 – Mei 2018 Bulan Proses Amount (Kg) Deffect Amount (Kg) Rate of Quality Product (%) 2017 Juni 428,158.80 0 100 Juli 485,524.80 0 100 Agustus 490,753.80 0 100 September 485,956.80 0 100 Oktober 547,434.00 0 100 November 504,469.80 0 100 Desember 483,098.40 0 100 2018 Januari 540,417.60 0 100 Febuari 432,903.60 0 100 Maret 590,889.60 0 100 April 463,282.20 0 100 Mei 453,924.00 0 100
Dikarenakan  pada  mesin  ayakan  DIBN  ini  tidak  memiliki  produk  sisa  atau  cacat  maka persentase rate of quality product adalah 100%. Maka yang terlihat dari pengolahan data di atas mencapai angka world class of OEE untuk Rate Of Quality Product 99%.

## 4. Perhitungan Overall Equipment Effectiveness (OEE)
Setelah nilai availability, performance efficiency dan rate of quality product pada mesin ayakan  DIBN  diperoleh  maka  dilakukan  perhitungan  nilai Overall  Equipment  Effectivenes (OEE) untuk mengetahui besarnya efektivitas penggunaan mesin ayakan DIBN. Sebagai contoh diambil data bulan Juni 2017 dan dilakukan perhitungan dengan menggunakan persamaan (2.1) maka nilai OEE pada mesin ayakan DIBN diperoleh :
OEE = 89,83% × 76,60% × 100% = 69.08%
Dengan perhitungan yang sama, dapat dihitung nilai Overall Equipment Effectivenes mesin ayakan DIBN periode Juni 2017 – Mei 2018 seperti pada tabel 3.4 berikut ini. Tabel 3.4 Overall Equipment Effectiveness mesin ayakan DIBN periode Juni 2017 – Mei 2018
Bulan Availability (%) Performance Effeciency (%) Rate of Quality Product (%) Overall Equipment Effectiveness (%) 2017 Juni 89.83 76.90 100 69.08 Juli 90.56 79.89 100 72.34 Agustus 92.62 81.92 100 75.87 September 92.07 74.53 100 68.62
Oktober 86.87 80.91 100 70.29 November 83.42 74.80 100 62.40 Desember 88.31 76.87 100 67.88 2018 Januari 79.37 73.01 100 57.95 Febuari 87.39 76.00 100 66.42 Maret 88.16 76.60 100 67.53 April 90.88 74.59 100 67.79 Mei 87.9 76.85 100 67.55 Rata-rata 88.12 76.76 100 67.64
Dari  hasil  pengolahan  data  diatas  tersebut  dapat  dilihat  bahwa  nilai  OEE  tertinggi terdapat pada bulan Agustus 2017 yaitu sebesar 75,87 % dan terendah pada bulan Januari 2018 yaitu sebesar  57,95%.  Secara keseluruhan nilai rata-rata OEE yang dicapai oleh mesin ayakan DIBN  di  St.  Penggulungan  belum  memenuhi World  Class  of  OEE 85  % . Hal  ini  disebabkan karena  rendahnya  beberapa  faktor  yang  mempengaruhi  nilai  OEE  itu  sendiri  seperti  nilai Performance  Efficiency,  Availibility. Dalam  bentuk  grafik  dapat  dilihat  pada  gambar  3.3 dibawah ini.
Gambar 3.3 Grafik nilai Overall Equipment Effectiveness mesin ayakan DIBN periode Juni 2017 – Mei 2018

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN Kesimpulan
Berdasarkan  analisis  hasil  dari  pengukuran Overall  Equipment  Effectiveness (OEE)  pada mesin  ayakan  DIBN di  PT.  Perkebunan  Nusantara  IV  (PTPN  IV)  Unit  Bah  Butong  dapat diambil beberapa kesimpulan sebagai berikut :
1. Nilai  OEE  terendah  di  periode  Januari  2017  yaitu  sekitar  57,95%  dan  nilai  tertinggi pada periode Agustus 2017 yaitu sebesar 75,87%.
Faktor yang mempengaruhi tingkat efektivitas mesin adalah sebagai berikut:
• Availability (AV)  dengan  persentase  rata-rata  Juni  2017  –  Mei  2018  sebesar 88,12 %
• performance Efficiency (PE) dengan persentase rata-rata Juni 2017 – Mei 2018 sebesar 76,76%
• Rate  of  Quality  Porduct (RQP)  dengan  persentase  100%  dikarenakan  tidak adanya produk gagal.
69.08
72.34 75.87
68.62 70.29 62.40 67.88 57.95 66.42 67.53 67.79 67.55 50.00 55.00 60.00 65.00 70.00 75.00 80.00 p e rsen tase (% ) periode 2017 - 2018 Overall Equipment Effectiveness
2. Akar  penyebab  dari  permasalahan  pada Six  Big  Losses mesin  ayakan Double  India Breaker  Natsorteerder (DIBN)  terdapat  pada  faktor Equipment  Failures/Breakdown sebesar 31,10% dan Reduce Speed Losses sebesar 59,40%.
3. Melalui analisa FMEA diketahui nilai-nilai RPN dari komponen mesin ayakan Double India Breaker Natsorteerder yang paling dominan menyebabkan kerusakan dan sebagai penyebab tinnginya breakdown adalah dengan nilai RPN lebih tinggi, yaitu Flat belt = 140 Poros engkol = 120 Elektro motor = 96 Wiremesh = 84

## Saran
Beberapa  saran  yang  diharapkan  dapat  bermanfaat  bagi  perusahaan  berdasarkan  hasil penelitian yang dilakukan antara lain yaitu :
1. Demi menjaga ke optimalan mesin sebaiknya dilakukan perawatan secara berkala agar kerusakan mesin mampu di deteksi lebih awal.
2. Berdasarkan  hasil  dari  penelitian  yang  diperoleh,  peneliti  menyarankan  agar total productive  maintenance (TPM)  ini  dapat  di  implementasikan  untuk  kemudian diterapkan sebagai suatu pendekatan yang digunakan dalam pemeliharaan mesin di PT. Perkebunan Nusantara IV (PTPN IV) Unit Bah Butong.
3. Sebaiknya  dilakukan  analisa  yang  sama  untuk  semua  mesin  yang  terdapat  di  St. Penggulungan agar dapat dilakukan evaluasi secara menyeluruh.

## REFERENSI
Corder, antony, dan K. Hadi. 1992 “ Teknik manajemen pemeliharaan” Jakarta : Erlangga
Daryus,  Asyari.  2007,  Diktat  Manajemen  Pemeliharaan  Mesin,  Universitas  Darma  Persada. Jakarta Dhillon,  B.S.,  2006 Maintainability,  Maintenance,  and  Reliability  for  Engineers, Taylor  & Francis Group, New York. Dyadem Engineering Corporation. 2003. Guidelines for Failure Mode and Effects Analysis, For Automotive, Aerospace and General Manufacturing Industries . Kanada: CRC Press .
Hasriyono.  M.  2009.  Evaluasi  Efektivitas  Mesin  Dengan  Penerapan  Totoal  Productive Maintenace  (TPM)  Di  PT.  Hadi  Baru.  Departemen  Teknik  Industri.  Fakultas  Teknik. Universitas Sumatera Utara. Medan.
Heizer, Jay and Barry Rander, 2001. Operation management 6 th edition prentice- Hall Inc . New Jersey.
http://www.leanproduction.com/tpm.html, (diakses pada 05 November 2017)
http://www.oee.com/world-class-oee.html (diakses pada 10 November2018) https://ilmumanajemenindustri.com/8-pilar-tpm-total-productive-maintenance/  (diakses  pada  05 November 2017)
https://opexsociety.org/body-of-knowledge/oee-the-most-misused-and-abused-indicator/ (diakses 02 Agustus 2018)
Iriana, M. 2017. Pengendalian Mutu Proses Produksi Teh Hitam Di Pt. Perkebunan Nusantara Ix Kebun Kaligua, Paguyangan, Brebes, Jawa Tengah. Program Studi Teknologi Pangan Fakultas Teknologi Pertanian. Universitas Katolik Soegijapranata. Semarang.
Jr. Patton D Joseph. 1996. Preventive Maintenance . Instrument of America, Prentice-Hall, Inc. Englewood Cliffs, N.J 07632.
Keith,  R.  M.  1957. Maintenance  Engineering  Handbook-Seventh  Edition .  United  State  of Amerika : The McGraw-Hill Companies, Inc.
Ljungberg,  O.  1998. Measurement  of  overall  equipment  effectiveness  as  a  basis  for  TPM activities. International Journal of Operations & Production Management .
Nakajima, S. 1988. Introduction to Total Productive Maintenance . Cambridge: MA,Productive Press, Inc.
Rahmad,  Pratikto,  dan  Wahyudi  S.  2012.  Penerapan  Overall  Equipment  Effectiveness  (Oee) Dalam Implementasi Total Productive Maintenance (TPM) (Studi Kasus di Pabrik Gula PT. “Y”.). Departemen Teknik Mesin. Fakultas Teknik. Universitas Brawijaya. Malang.
S.,Nehete, E., Narhede, and K., Mahajan. Total Productive Maintenance: A Critical Review.
Setiawan ,F.D. 2008. “ Perawatan mekanikal mesin produksi’, maximus, Yogyakarta
SUHARTO. IR, Sistem Perawatan Terpadu , jakarta : RINEKA CIPTA
Tampubolon, P. Manahan, 2004 “ Manajemen operasional ” edisi pertama . Ghalia Indonesia.
Tindaon.  R.F.  2009.  Identifikasi  Sistem  Prosesproduksi  Teh  Di  Pt.  Perkebunan  Nusantara  Iv Kebun  Bah  Butong.  Departemen  Teknologi  Pertanian.  Fakultas  Pertanian.  Universitas Sumatera Utara. Medan.