## Analisis Maintenance Productivity pada Mesin Steel VMI untuk Menghitung Overall Equipment Effectiveness
Danang Aditya Pradana 1 , Sukanta *2 , dan Rizki Achmad Darajatun 3
1,2,3 Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Singaperbangsa Karawang, Jl. H. S. Ronggowaluyo Telukjambe Timur, Karwang, 41361, Indonesia danang.aditya16037@student.unsika.ac.id 1 , sukanta@staff.unsika.ac.id 2 , dosen@rizkidarajatun.org 3
DOI: 10.20961/performa.19.2.43687

## Abstrak
Perusahaan  yang  bergerak  dalam  bidang  produksi  ban  kendaraan.  Dalam  proses  produksinya dilakukan penilaian tingkat efektifitas mesin, khususnya pada mesin Steel VMI yang dilakukan oleh Bagian Industrial  Engineering.  Adapun  tujuan  dalam  penelitian  ini  untuk  melakukan  identifikasi  penyebab masalah  rendahnya  nilai  overall  Equipment  Effectivness  (OEE)  pada  mesin  Steel  VMI  tersebut.  Dalam pengukuran  nilai  OEE  pada  mesin  Steel  VMI  tersebut,  maka  dilakukan  usulan  perbaikan  untuk meningkatkan rendahnya nilai OEE nya. Metode Penelitian untuk pemecahan masalah dengan menghitung dan menganalisis nilai availability, nilai performance dan nilai quality dan penentuan six big losses. Dari hasil penelitian bahwa mesin Steel VMI memiliki nilai availability 84%, nilai performance 71%, dan nilai quality 100%, maka hasil perhitungan nilai OEE nya sebesar 59%.   Dengan nilai OEE tersebut masih rendah  di  bawah  nilai  standar  OEE  yaitu  85%.  Nilai  rendahnya  OEE  tersebut  bahwa  disebabkan  oleh losses  terbesar  dari  equipment  failure  losses  sebesar  41.49%,  reduce  speed  losses  sebesar  41.05%  dan chokotei/  idling  minor  stoppage  yaitu  sebesar  17,46%.  Penyebab  rendahnya  nilai  OEE  dan  losses  time disebebkan oleh schedule preventive maintenance terlalu lama,  loss time pada proses perbaikan mesin kurang lengkap dan detil, dan Tidak tersedianya spare parts dan material terlalu besar pada mesin Steel VMI dan kurangnya pengawasan dan human error.
. Kata kunci: Manajemen Pemeliharaan, TPM, OEE, Six Big Losses

## Abstract
Companies  engaged  in  the  production  of  vehicle  tires.  In  the  production  process,  an  assessment  of  the effectiveness of the machine is carried out, especially on the Steel VMI machine, which is carried out by the Industrial Engineering Department. The purpose of this research is to identify the cause of the problem with  the  low  overall  Equipment  Effectiveness  (OEE)  value on  the  Steel VMI  machine. In  measuring  the OEE  value  on  the  Steel  VMI  machine,  suggestions  are  made  to  increase  the  low  OEE  value.  Research methods for problem solving by calculating and analyzing the value of availability, value of performance and quality value and determination of six big losses. From the results of the research that the Steel VMI machine has a availability value of 84%, a performance value of 71%, and a quality value of 100%, the result of the calculation of the OEE value is 59%. With this OEE value is still low below the OEE standard value of 85%. The low value of OEE is caused by the biggest losses from equipment failure losses of 41.49%, reduced speed losses by 41.05% and chokotei / idling minor stoppage which is 17.46%. The cause of low OEE  value  and  loss  time  is  due  to  too  long  preventive  maintenance  schedule,  incomplete  and  detailed machine repair process loss  time, and unavailability of spare parts and materials that are too large on Steel VMI machines and lack of supervision and human error.
Keywords: Maintenance Management, TPM, OEE, Six Big Losses

## 1. Pendahuluan
Perusahaan yang bergerak dalam bidang produksi ban kendaraa dalam menjalankan aktifitas produksinya,  dilakukan  penilaian  tingkat  efektifitas  mesinnya  terutama  pada  mesin Steel VMI yang  dilakukan  oleh  Dept .  Industrial  Engineering .  Perusahaan  perlu  memperhitungkan keuntungan  dan  kerugian  kondisi  riil.  Salah  satu  kerugian  dalam  kegiatan  produksi  adalah kurangnya tingkat efektif dan efisien dari kegiatan produksi karena banyak hal seperti waste atau
loss . Loss didalam proses produksi diantaranya adalah kerusakan mesin, idle time dari operator , dan masalah kualitas produk. Dengan demikian, bahwa dibutuhkan suatu pendekatan yang bisa membantu perusahaan dalam menilai tingkat efektifitas dan efisiensi mesin tersebut.
Manajemen Perawatan Industri adalah upaya pengaturan aktivitas untuk menjaga kontinuitas produksi, sehingga dapat menghasilkan produk yang berkualitas dan memiliki daya saing, melalui pemeliharaan fasilitas industri. (Ir. Kurniawan F, M.Si., RQP, 2013). Adapun pendekatan yang bisa dilakukan dengan menggunakan pengukuran Overall Equipment Effectiveness ( OEE ). OEE
adalah  salah  satu tool dalam Total  Productive  Maintenance  (TPM) yang  digunakan  untuk mengevaluasi  efisiensi  suatu  mesin  atau  peralatan,  yaitu  untuk  mengukur  produktivitas  dalam kegiatan produksinya.(Saiful et al., 2014). Dilakukannya upgrading terhadap suatu proses untuk meminimalisir masalah seperti proses produksi, perakitanas dan mengganti komponen-komponen serta memodifikasi bagian mesin dan peralatan produksi. Juga dilakukan penerapan Autonomous Maintenance untuk  melakukan  investigasi  terhadap  standar  mesin  dan  peralatan  (pelapisan, pembersihan, dan pelumasan) (Sukanta, Maulana, et al., 2019).
Menurut Triwardani, et al. (2012) bahwa perbaikan mesin dan fasilitas produksi yang dapat mempertimbangkan  nilai Risk  Priority  Number (RPN)  >  50,  dengan  permasalahan  yang disebabkan  oleh  setup  mesin  oleh  operator;  diperlukan  program  pelatihan  kepada  operator pemahaman  tentang spare-parts mesin  dan  fasilitas;  operator  yang  bekerja  pola  shift pertama/awal harus menuliskan pesan informasi pada log book mengenai kerusakan yang terjadi dan cara mengatasinya; sebelum proses produksi dimulai (awal shift), operator harus melakukan pengecekan  yang  lebih  teliti  pada  settingan belt; Operator  harus  melakukan  pembersihan  dan pelumasan secara berkala pada mesin dan fasilitas pada saat aktifitas autonomous maintenance. (Triwardani et al., 2012)
Menurut Puvanasvaran, et al.  (2013) bahwa Integrasi waktu ke dalam OEE bahwa membuat produk pada waktu siklus yang konstan dengan rasio kinerja peralatan 100% dengan pendekatan tradisional  sepanjang  waktu  siklus  ideal.  Selain  itu,  mengejar  nilai  OEE  yang  tinggi  dapat menyebabkan terjadinya over produksi terutama pada periode permintaan rendah. (Puvanasvaran et al., 2013)
Berdasarkan kajian awal pada perusahaan bahwa untuk persentase untuk mesin Steel VMI sebesar 53%, mesin Steel Fischer 1 sebesar 59%, mesin Steel Fischer 2 sebesar 72%, dan mesin Steel Fischer 3 sebesar 58%. Dengan persentase tersebut masih terendah pada mesin Steel VMI dengan rata-rata 53%. Dengan demikian, maka perlu dilakukan penelitian untuk menghitung nilai kinerja  mesin  dengan  metode OEE .  (S.Nakajima,  1988)  dalam  buku  “ Introduction  to  TPM ” mengatakan bahwa untuk mencapai tingkat efektivitas mesin produksi yang baik, maka nilai OEE yang  harus  dicapai  minimal  adalah  85%.  Tujuan  penelitian  ini  untuk  melakukan  identifikasi penyebab masalah rendahnya OEE pada mesin Steel VMI dan usulan tindakan perbaikannya.

## 2. Metode Penelitian
Kerangka konseptual dari  penelitian  ini  merupakan  kerangka  berfikir  secara sistematik . Kerangka berfikir ini akan sangat membantu dalam menyusun alur fikir yang mengarah kepada proses metodologi penelitian sampai penarikan kesimpulan. Metode pengukuran yang sederhana dan  komprehensif,  seperti  yang  direkomendasikan  oleh  De  Ron  dan  Rooda  (2005),  telah diperkenalkan  dengan  menggunakan  metode  rata-rata  tertimbang.  Beberapa  campuran  produk dengan jumlah berbeda dicakup oleh unit agregat untuk memberikan gambaran strategis peralatan produksi. (Puvanasvaran et al., 2013)
Menurut  (Badiger  et  al.,  2007). Studi  literature mendukung  bahwa OEE merupakan pengukuran  perbaikan  peralatan,  tetapi  terdapat  jarak  antara  pendekatan sistematis dengan penerapan  metode OEE .  Tujuan  penerapan  metode OEE pada  perusahaan  manufaktur,  untuk menjaga  perbaikan personel ,  dan  peralatan  perusahaan.  Langkah-langkah  penelitian  ini ditunjukan dalam flow chart penelitian pada gambar 1 di bawah ini.
Gambar 1. Flow Chart Penelitian

## 3. Hasil dan Pembahasan
Availability  ratio adalah  merupakan  rasio  untuk  menjelaskan  waktu  yang  digunakan,  dan waktu yang tersedia untuk aktivitas proses operasi mesin maupun peralatan. Berikut pada tabel 1 di bawah ini hasil pengukuran nilai availability ratio pada mesin Steel VMI tanggal 2 Januari – 31 Januari 2020.
Tabel 1. Hasil Pengukuran Nilai Availability Ratio (Menit) Date Machine Working Times Planned Downtime Loading Time Equipment Failure Start Up Operation Time Availability Ratio (%) 2 1380 0 1380,0 0 0 1210,0 88% 3 1380 0,0 1380,0 0 0 1195 87% 4 1320 0,0 1320,0 20 0 1115 84% 5 1320 0,0 1320,0 130 0 1050 80% 6 1320 0,0 1320,0 0 0 1170 89% 7 1320 0,0 1320,0 0 0 1170 89% 8 1380 0,0 1380,0 60 0 1230 89% 9 1320 0,0 1320,0 0 0 1140 86% 10 1260 0,0 1260,0 0 0 1080 86% 11 1260 0,0 1260,0 25 0 1095 87% 12 1320 0,0 1320,0 0 0 1170 89% 13 1380 0,0 1380,0 0 0 1210 88%
Date Machine Working Times Planned Downtime Loading Time Equipment Failure Start Up Operation Time Availability Ratio (%) 14 1260 0,0 1260,0 0 0 1065 85% 15 1260 0,0 1260,0 0 0 1090 87% 16 1320 210,0 1110,0 95 0 845 76% 17 1260 0,0 1260,0 15 0 1100 87% 18 1260 0,0 1260,0 0 0 1080 86% 19 1260 0,0 1260,0 0 0 1120 89% 20 1260 0,0 1260,0 0 0 1085 86% 21 1320 0,0 1320,0 0 0 1075 81% 22 840 0,0 840,0 0 0 565 67% 23 1320 0,0 1320,0 0 0 1120 85% 24 1320 0,0 1320,0 30 0 1125 85% 25 1260 0,0 1260,0 30 0 1040 83% 26 1260 0,0 1260,0 25 0 985 78% 27 1260 0,0 1260,0 110 0 1000 79% 28 1260 0,0 1260,0 45 0 990 79% 29 1260 0,0 1260,0 20 0 1025 81% 30 1380 0,0 1380,0 60 0 1130 82% 31 1260 0,0 1260,0 60 0 970 77% Total 38580 210,0 38370,0 725 0 32245,0 84% Average 1286 7,0 1279,0 24 0 1074,8
Performa  Ratio,  merupakan  Rasio  kinerja  menunjukkan  tingkat  kegunaan  mesin,  atau peralatan untuk menghasilkan output . Berikut tabel 2 di bawah ini menunjukkan hasil pengukuran nilai performance ratio pada mesin Steel VMI tanggal 2 Januari – 31 Januari 2020:
Tabel 2. Hasil Pengukuran Nilai Performance Ratio (menit) Date Operation Time Actual Production Cycle Time Standard Actual Cycle Time Performance Ratio (%) 2 1210,0 196 4,22 6,17 68% 3 1195,0 192 4,22 6,22 68% 4 1115,0 184 4,22 6,06 70% 5 1050,0 184 4,22 5,71 74% 6 1170,0 190 4,22 6,16 69% 7 1170,0 206 4,22 5,68 74% 8 1230,0 186 4,22 6,61 64% 9 1140,0 182 4,22 6,26 67% 10 1080,0 154 4,22 7,01 60% 11 1095,0 150 4,22 7,30 58% 12 1170,0 192 4,22 6,09 69% 13 1210,0 190 4,22 6,37 66% 14 1065,0 168 4,22 6,34 67% 15 1090,0 162 4,22 6,73 63% 16 845,0 96 4,22 8,80 48% 17 1100,0 137 4,22 8,03 53%
Date Operation Time Actual Production Cycle Time Standard Actual Cycle Time Performance Ratio (%) 18 1080,0 152 4,22 7,11 59% 19 1120,0 162 4,22 6,91 61% 20 990,0 160 4,22 6,78 68% 21 1075,0 172 4,22 6,25 68% 22 565,0 160 4,22 3,53 120% 23 1120,0 142 4,22 7,89 54% 24 1125,0 156 4,22 7,21 59% 25 350,0 150 4,22 6,93 181% 26 985,0 176 4,22 5,60 75% 27 1000,0 151 4,22 6,62 64% 28 990,0 155 4,22 6,39 66% 29 1025,0 166 4,22 6,17 68% 30 970,0 182 4,22 6,21 79% 31 970,0 131 4,22 7,40 57% Total 31300,0 4984 126,60 196,56 71% Average 1043,3 166 4,22 6,55
Quality  Ratio ,  merupakan  rasio  merupakan  kemampuan  mesin  dan  pealatan  dalam menghasilkan produk yang sesuai dengan standar. Berikut tabel 3 di bawah ini menunjukkan hasil pengukuran nilai quality ratio pada mesin Steel VMI tanggal 2 Januari – 31 Januari 2020:
Tabel 3. Hasil Pengukuran Nilai Quality Ratio (Menit) Date Value Operating Time Net Operating Time Actual Production Cycle Time Standard Actual Cycle Time Defect loss Quality Ratio (%) 2 827,12 827,12 196 4,22 6,17 0 100% 3 810,24 810,24 192 4,22 6,22 0 100% 4 776,48 776,48 184 4,22 6,06 0 100% 5 776,48 776,48 184 4,22 5,71 0 100% 6 801,80 801,80 190 4,22 6,16 0 100% 7 869,32 869,32 206 4,22 5,68 0 100% 8 784,92 784,92 186 4,22 6,61 0 100% 9 768,04 768,04 182 4,22 6,26 0 100% 10 649,88 649,88 154 4,22 7,01 0 100% 11 633,00 633,00 150 4,22 7,30 0 100% 12 810,24 810,24 192 4,22 6,09 0 100% 13 801,80 801,80 190 4,22 6,37 0 100% 14 708,96 708,96 168 4,22 6,34 0 100% 15 683,64 683,64 162 4,22 6,73 0 100% 16 405,12 405,12 96 4,22 8,80 0 100% 17 578,14 578,14 137 4,22 8,03 0 100% 18 641,44 641,44 152 4,22 7,11 0 100% 19 683,64 683,64 162 4,22 6,91 0 100% 20 675,20 675,20 160 4,22 6,78 0 100% 21 725,84 725,84 172 4,22 6,25 0 100%
Date Value Operating Time Net Operating Time Actual Production Cycle Time Standard Actual Cycle Time Defect loss Quality Ratio (%) 22 675,20 675,20 160 4,22 3,53 0 100% 23 599,24 599,24 142 4,22 7,89 0 100% 24 658,32 658,32 156 4,22 7,21 0 100% 25 633,00 633,00 150 4,22 6,93 0 100% 26 742,72 742,72 176 4,22 5,60 0 100% 27 637,22 637,22 151 4,22 6,62 0 100% 28 654,10 654,10 155 4,22 6,39 0 100% 29 700,52 700,52 166 4,22 6,17 0 100% 30 768,04 768,04 182 4,22 6,21 0 100% 31 552,82 552,82 131 4,22 7,40 0 100% Total 21032,5 21032,5 4984 126,60 196,56 0 100% Average 701,1 701,1 166,1 4,22 6,55 0
Dengan  demikian,  bahwa  nilai Overall  Equipment  Effectiveness merupakan indeks atau ukuran yang menunjukan tingkat efektivitas mesin maupun peralatan dalam persentase . Setelah memperoleh nilai availability , performance , dan quality . Kemudian tabel 4 hasil pengukuran nilai OEE :
Tabel 4. Hasil Pengukuran Nilai OEE Availability Ratio Performance Ratio Quality Ratio OEE 84% 71% 100% 59% Tabel 5. Hasil pengukuran Six Big Losses Six Big Losess Total Waktu Kerugian Persentase (%) Komulative (%) Equipment Failure 725 41.49% 41.49% Reduce Speed 717 41.05% 82.54% Chokotei 305 17.46% 100% Start Up 0 0% 100% Deffect Loss 0 0% 100% Scrap Loss 0 0% 100% Total 1747 100% -
Berdasarkan tabel 4 dan tabel 5 di atas bahwa nilai Six Big losses pada elemen OEE adalah equipment failure sebesar 725 menit atau 41.49%, reduce speed sebesar 717 menit atau 41.05%, dan chokotei sebesar 305 menit atau 17.46%, yang memberikan beberapa penyebab menimbulkan rendahnya nilai OEE pada mesin Steel VMI. Dari 9 (sembilan) rata-rata losses lihat tabel 6 di bawah ini, yaitu, Star Up, change size, change material, material shortage, tool shortage, man hours losses, other losses, chokotei, dan quality problem . Tabel 6. Rata-rata Kerugian waktu ( losses time ) Star Up (min) Change Size (min) Change Material (min) Material Shortage (min) Tool Shortage (min) Man Hours Loss (min) Other Loss (min) Chokotei (min) Quality Problem (min) 0 69 71 0 40 0 0 10 39
Tabel 7. Downtime Losses Variable Time (min) Percent (%) Cumulatif (%) Change Material 71 31.00% 31% Change Size 69 30.13% 61% Tool Shortage 40 17.47% 78.5% Quality problem 39 17.03% 95.8% Chokotei 10 4.37% 100% Material Shortage 0 0% 100% Man Hours Loss 0 0% 100% Star Up 0 0% 100% Other Loss 0 0% 100% Total 229 100% -
Dari tabel 7 downtime losses di atas bahwa downtime losses keseluruhan terdapat nilai losses terbesar yaitu pada proses change material 71 menit atau 31%, change size 69 menit atau 30.13%, tool shortage 40 menit atau 17.47%, quality problem 39 menit atau 17.03% dan chokotei 10 menit atau 4,37%.

## Analisis Fish Bone
Analisis fish bone yang dilakukan dengan gemba , dan wawancara secara langsung kepada karyawan  ( department ), section  head ,  foreman, helper ,  dan operator bahwa  hasil  gambaran diagram fish bone seperti man , machine , material, method , dan lingkungan kerja, lihat gambar 2 di bawah ini.
Gambar 2. Diagram Fishbone masalah mesin Steel VMI

## Usulan Tindakan Perbaikan
Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan bahwa nilai OEE yang masih rendah tersebut, maka rencana usulan atau saran tindakan perbaikan, lihat tabel 8 di bawah ini.

## Tabel 8. Usulan Tindakan Perbaikan
Permasalahan Usulan Rencana Tindakan Perbaikan Schedule Preventive Maintenance terlalu lama Melakukan Preventive Maintenance setiap bulan (disesuaikan dengan rencana perusahaan), melibatkan
operator dalam preventive maintenance sekaligus membagikan pengetahuan dan keterampilan dari bagian teknik terhadap operator produksi. Loss time pada proses perbaikan mesin kurang lengkap dan detil
Ketika melakukan preventive maintenance diharapkan secara menyeluruh, dengan seluruh kendala yang ada pada mesin tersebut sehingga tidak terja di loss time .
Tidak tersedianya spare parts dan material terlalu besar pada mesin Steel VMI Pembuatan material untuk membantu berjalannya mesin, diharapkan tidak membuat sparepart over size. Sehingga tidak terjadi gap pada salah satu bagian mesin, untuk
mengurangi tingkat gesekan pada salah satu bagian mesin ketika beroperasi Kurangnya pengawasan dan human error Perlu dilakukan pengawasan ketat dan periodik serta person in charge (PIC) yang jelas

## 4. Kesimpulan
Dari  hasil  penelitian  bahwa  mesin Steel VMI  memiliki  nilai availability 84%,  nilai performance 71%, dan nilai quality 100%, maka hasil perhitungan nilai OEE nya sebesar 59%. Dengan nilai OEE tersebut masih rendah di bawah nilai standar OEE yaitu 85%. Nilai rendahnya OEE  tersebut  bahwa  disebabkan  oleh losses terbesar  dari equipment  failure  losses sebesar 41.49%, reduce speed losses sebesar 41.05% dan chokotei / idling minor stoppage yaitu sebesar 17,46%.
Penyebab  rendahnya  nilai OEE dan losses  time disebabkan  oleh  s chedule  preventive maintenance terlalu lama, loss time pada proses perbaikan mesin kurang lengkap dan detil, dan Tidak tersedianya spare parts dan material terlalu besar pada mesin Steel VMI dan kurangnya pengawasan dan human error.

## Daftar Pustaka
Badiger, A. S., Gandhinathan, R., Giatonde, V. N., & Jangaler, R. S. (2007). Implementation of Kaizen and Poka-yoke to Enhance Overall Equipment Performance - A case study.
Manufacturing Engineering .
Puvanasvaran, P., Teoh, Y. S., & Tay, C. C. (2013). Consideration of demand rate in Overall Equipment Effectiveness (OEE) on equipment with constant process time. Journal of Industrial Engineering and Management , 6 (2), 507–524. https://doi.org/10.3926/jiem.537
S.Nakajima. (1988). Introduction to TPM: Total Productive Maintenance.pdf. Productivity Press, Cambridge . https://doi.org/http://www.plant- maintenance.com/articles/tpm_intro.shtml
Saiful, S., Rapi, A., & Novawanda, O. (2014). PENGUKURAN KINERJA MESIN
DEFEKATOR I DENGAN MENGGUNAKAN METODE OVERALL EQUIPMENT EFFECTIVENESS(Studi Kasus pada PT. Perkebunan XY ). Journal of Engineering and Management Industial System . https://doi.org/10.21776/ub.jemis.2014.002.02.2
Sukanta, Burhan, N., & Sari, D. A. (2019). Analysis of Overall Equipment Effectiveness in
Fanuc Line 1 Machines by Minimizing six big losses. Journal of Sustainable Engineering:
Proceedings Series 1(2) 2019 , 1 (IConSEP), 164–173. https://doi.org/10.35793/joseps.v1i2.22
Sukanta, S., Maulana, R., & Sari, D. A. (2019). Implementations of Autonomous Maintenance to Relieve Stoppages on PT NIKF – Sachet Packaging Chain. IPTEK The Journal for Technology and Science , 29 (3), 65. https://doi.org/10.12962/j20882033.v29i2.3569 Triwardani, D., Rahman, A., & Tantrika, C. (2012). Analisis Overall Equipment Effectiveness (OEE) dalam Meminimalisi Six Big Losses Pada Mesin Produksi Dual Filters DD07 (studi
kasus : PT. Filtrona Indonesia, Surabaya, Jawa Timur. Jurusan Teknik Industri Universitas Brawijaya , 07 , 379–391.
Ir. Kurniawan F, M.Si., RQP, (2013). Dalam buku Manajemen Perawatan   Industri.
Edisi Pertama, Yogyakarta: Graha Ilmu.
Dokumen perusahaan, (2020). Tire Manufacturing Process . Sejarah Perusahaan. [online]. https://www.xyz.co.id/company-profile/ (Diakses Januari 2020).
Laporan perusahaan. Corporate Annual Report.
[ Halaman kosong ]