## USULAN PENERAPAN TOTAL PRODUCTIVE MAINTENANCE (TPM) DENGAN PENGUKURAN OVERALL EQUIPMENT EFFECTIVENESS (OEE) UNTUK PERENCANAAN PERAWATAN PABRIK BAR MILL PADA PT. KRAKATAU WAJATAMA
Annisa Mersita Majid, Parwadi Moengin, Amal Witonohadi. Laboratorium Sistem Produksi Jurusan Teknik Industri, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Trisakti Telp. 081288454544 dan e-mail : niechamajid@gmail.com

## ABSTRAK
PT.  Krakatau  Wajatama  merupakan  perusahaan  yang  bergerak  pada  bidang pembuatan  baja.  Penelitian  dilakukan  di  pabrik  bar  mill  (baja  tulangan).  Permasalahan yang  terjadi  saat  ini  adalah  perusahaan  tidak  melakukan  perawatan  dengan  optimal  dan menyebabkan  mesin  breakdown,  sehingga  nilai  downtime  menjadi  tinggi.  Dengan dilakukannya  penelitian  ini  maka  akan  memberikan  solusi  dalam  melakukan  perawatan pada  equiment  di  lini  bar  mill  dengan  menggunakan  pendekatan  total  productive maintenance  (TPM)  dengan  pengukuran  overall  equipment  effectiveness.Upaya  untuk mempersiapkan  penerapan  TPM  dilakukan  dengan  menghitung  nilai  OEE  untuk mengetahui  indikator  yang  menjadi  penyebab  permasalahan  pada  PT.  Krakatau Wajatama,  dengan  nilai  OEE  21,17%.  Dengan  indikator  performance  efficiency  dan availability  yang  rendah.Menentukan  mesin  kritis  dan  komponen  kritis.  Langkah selanjutnya adalah menghitung Index of Fit untuk mengetahui distribusi yang sesuai untuk dilakukan  Goodness  of  Fit  Test,  menghitung  parameter  Mean  Time  To  Failure  (MTTF) dan  Mean  Time  To  Repair  (MTTR)  pada  distribusi  yang  terpilih,  menghitung  interval pencegahan  dan  interval  pemeriksaan  untuk  mendapatkan  penjadwalan  perawatan  dan nilai availability, serta menghitung nilai reliability. Tahap selanjutnya adalah melakukan analisa  six  big  losses  guna  mencari  akar  permasalahan.  Kemudian  dilakukan  usulan perbaikan  berdasarkan  8  pilar  TPM,  dimana  yang  menjadi  fokus  adalah  Planned Maintenance  dengan  usulan  preventive  maintenance,  Autonomous  Maintenance  dengan pembuatan SOP dan Trainning untuk usulan pelatihan pada operator di lantai produksi.
Kata  Kunci  :Breakdown,  Delay,  Downtime,  Total  Productive  Maintenance  (TPM), Overall Equipment Effectivenss (OEE)

## 1. PENDAHULUAN
Pada dunia perindustrian yang berkembang dalam beberapa tahun terakhir  ini,  persaingan  industri  baja beton  (baja  tulangan/  bar  mill)  sangat ketat. PT. Krakatau Wajatama menyadari bahwa untuk bersaing dengan perusahaan – perusahaan lain maka perusahaan harus melakukan  produksi  dengan  maksimal dan  tidak  terlambat  dalam  kegiatan produksi  maupun  pada  saat  pengiriman barang  kepada  konsumen.  Hal  ini menyebabkan,  perusahaan  memaksa  agar
mesin  berproduksi  secara  terus  menerus untuk  memenuhi  permintaan  konsumen, dimana  ditambah  lagi  dengan  sistem perusahaan  yang  bekerja  24  jam  setiap hari. Maka tidak dipungkiri, sering terjadi kerusakan  secara  mendadak  (breakdown) dan  tidak  diprediksi  sebelumnya  pada mesin – mesin atau peralatan pendukung, sehingga pabrik mengalami delay. Hal ini akan  meningkatkan  downtime  karena mesin  atau  peralatan  terjadi  breakdown. Kegiatan  perawatan  memiliki  peranan yang  sangat  penting  dalam  mendukung
beroperasinya  suatu  sistem  agar  sistem tersebut  beroperasi  sesuai  dengan  yang diinginkan.  Penggunaan  mesin  yang berlebihan  pada  saat  operasi  juga menyebabkan  menurunnya  kemampuan mesin,  artinya  laju  kerusakan  mesin meningkat  sesuai  dengan  lamanya  waktu mesin  tersebut  beroperasi.  Dengan  mesin yang  terawat,  maka  kemungkinan  akan terjadinya  kerusakan  mesin  pada  saar proses produksi akan berkurang, sehingga kegiatan  produksi  berjalan  lancar  dan keuntungan  yang  diperoleh  perusahaan akan bertambah lebih besar.
Tujuan  yang  ingin  dicapai  dari penelitian adalah menerapkan total productive  maintenance  (TPM).  Metode ini berfungsi untuk meningkatkan keandalan apabila tidak terjadi
keseragaman  antara  operator  dengan sistem tersebut dengan melalui pendekatan sistem perawatan. Metode ini tidak  hanya  berfokus  pada  pekerja  dan operator  yang  dimana  akan  memegang kendali  akan  mesin  dan  peralatan tersebut. Pada Total Productive Maintenance digunakan metode perhitungan  dengan  Overall  Equipment Effectiveness (OEE), dimana pertimbangan  dengan  penerapan  TPM untuk  memaksimalkan  proses  produksi secara keseluruhan tanpa terjadi kerusakan secara mendadak.

## 2. STUDI LITERATUR
2.1

## Perawatan
Perawatan  didefinisikan  sebagai suatu  kegiatan  merawat  fasilitas  dan menempatkannya pada kondisi siap pakai sesuai  dengan  kebutuhan.  Dengan  kata lain  perawatan  merupakan  aktivitas dalam  rangka  mengupayakan  aktivitas dalam  rangka  mengupayakan  fasilitas produksi berada pada kondisi/ kemampuan produksi yang dikehendaki.

## 2.2 Breakdown dan Downtime
Breakdown  dapat  didefinisikan
sebagai  berhentinya  mesin  pada  saat
produksi  yang  melibatkan  engineering dalam  perbaikan.  Atau  dengan  kata  lain ketika  suatu  mesin  atau  peralatan  tidak dapat  melakukan  fungsinya  lagi  dengan baik,  maka  mesin  atau  peralatan  tersebut dapat  dikatakan  mengalami  kerusakan atau breakdown.
Downtime  didefinisikan  sebagai waktu  menganggur  atau  lama  waktu dimana mesin tidak dapat lagi dijalankan untuk  beroperasi  sesuai  dengan  yang diharapkan.
2.3

## Ketersediaan (Availability)
Ketersediaan didefinisikan sebagai  probabilitas  sebuah  sistem  atau komponen berfungsi sesuai yang ditetapkan  pada  suatu  rentang  waktu tertentu  ketika  digunakan  pada  kondisi operasi  yang  telah  ditetapkan.  Hal  ini menyebabkan  ketersediaan  merupakan fungsi  dari  suatu  siklus  waktu  operasi (reability) dan waktu downtime
(maintanability) (Ebeling, 1997)

## 2.4 Maintanability
Maintanability  adalah  peluang bahwa  sebuah  komponen  atau  sistem yang  gagal  atau  rusak  akan  dipulihkan atau diperbaiki kepada kondisi yang telah ditentukan selama periode waktu tertentu ketika perawatan dilakukan sesuai dengan prosedur yang ditetapkan.
Seringkali  maintanability  lebih  kepada waktu perbaikan karena kerusakan
internal peralatan, bukan waktu administrasi atau resources delay
(Ebeling, 1997).
2.5 Keandalan (Reability) Definisi keandalan adalah
probabilitas  sebuah  komponenatau sistem  akan  dapat  beroperasi  sesuai fungsi  yang  telah  ditetapkan  dalam suatu  jangka  waktu  tertentu  ketika digunakan  di  bawah  kondisi  operasi yang  sudah  ditentukan  (Ebeling, 1997).
2.6 Distribusi Kerusakan
Distribusi kerusakan adalah informasi  dasar  mengenai  umur  pakai suatu  peralatan  dalam  suatu  peralatan dalam  suatu  populasi.  Distribusi  yang umum digunakan adalah distribusi eksponensial,  lognormal,  normal  dan weibull,  distribusi  kerusakan  ini  dapat memenuhi berbagai macam fase kerusakan.
Distribusi
eksponensial biasanya  digunakan  jika  laju  kerusakan konstan terhadap waktu. Distribusi lognormal  memiliki  kemiripan  dengan distribusi  weibull  sehingga  jika  pada suatu  kasus  memiliki  distribusi  weibull maka  distribusi  log  normal  juga  dapat digunakan.  Distribusi  normal  biasanya digunakan  pada  fenomena  terjadinya wear  –  out  period.  Sedangkan  distribusi weibull  digunakan  pada  model  yang mengalami laju kerusakan menaik maupun menurun.
2.7 Identifikasi Distribusi Kerusakan dan Perbaikan Pengidentifikasian distribusi
dapat  dilakukan  dalam  tiga  tahap,  yaitu identifikasi  awal,  uji  goodness  of  fit,  dan estimasi paramater (Ebeling,1997). Notasi untuk identifikasi distribusi kerusakan sebagai berikut:
Index of Fit : = − 0.3 + 0.4 Goodness of Fit
:
H 0 :  waktu  kerusakan  berasal  dari distribusi tertentu H 1 :  waktu  kerusakan  tidak  berasal  dari distribusi tertentu
2.8 Mean Time To Failure (MTTF)
Mean  time  to  failure  (MTTF)
adalah  nilai  rata  –  rata  kerusakan  atau nilai  yang  diharapkan  (expected  value) dari  suatu  distribusi  kerusakan  (Ebeling, 1997). MTTF didefinisikan dengan persamaan:
= =

## 2.9 Mean Time To Repair (MTTR)
Mean  Time  to  Repair  (MTTR) merupakan waktu rata – rata dari interval waktu  untuk  melakukan  perbaikan  yang dibutuhkan  oleh  suatu  komponen  atau sistem.  Untuk  dapat  menentukan  MTTR maka  terlebih  dahulu  harus  diketahui dulu  jenis  distribusi  dari  datanya. Menurut Ebeling (1997), MTTR diperoleh dengan rumus: = ℎ = 1 −
Dimana: h(t)  =  fungsi  kepadatan  peluang untuk data waktu perbaikan (TTR)
H(t)  =  fungsi  distribusi  kumulatif untuk data waktu perbaikan (TTR)
2.10 Penentuan Interval Waktu Penggantian Pencegahan Optimal  Berdasarkan  Kriteria Minimasi Downtime Model  penentuan  penggantian pencegahan
berdasarkan kriteria minimasi  downtime  dilakukan  dengan tujuan  untuk  menentukan  waktu  terbaik dilakukannya  penggantian  pencegahan guna  meminimalkan  total  downtime  per satuan waktu. Kendala utama yang sering terjadi adalah adanya peningkatan
downtime penggantian pencegahan seiring  dengan  bertambahnya  frekuensi penggantian  pencegahan,  namun  di  sisi lain terjadi penurunan downtime penggantian  kerusakan.Konstruksi  model sebagai berikut:
1. Tf  =  downtime  yang  terjadi  karena penggantian kerusakan
2. Tp  =  downtime  yang  terjadi  karena penggantian pencegahan
3. f(t) = fungsi kepadatan peluang dari waktu kerusakan
2.11 Penentuan  Waktu  Pemeriksaan Optimal Berdasarkan Kriteria

## Minimasi Downtime
Pemeriksaan  secara  berkala  juga diperlukan  dalam  tindakan  perawatan mesin  maupun  komponen.  Hal  ini dilakukan
untuk
meminimalkan downtime  akibat  kerusakan  mesin  yang terjadi secara mendadak (Jardine, 2006) Langkah-langkah  perhitungan  interval pemeriksaan yang optimal adalah:
• Waktu  rata-rata  satu  kali  perbaikan  :
1/ μ = ! #$%  /'() *
• Waktu rata-rata satu kali pemeriksaan
: 1/i = + #,( - ,( # ). /$!$%.#-  * ! #$%  /'() *
• Rata-rata kerusakan per bulan :
• k = (!) 0 #$%(- # * /$% , 0(* 12 '() *
• Jumlah pemeriksaan optimal :
• n = 3 # 4 . 5
• Interval waktu pemeriksaan : ! #$%  /'() *
*
• Nilai downtimeyang ditimbulkan oleh pemeriksaan sebanyak n kali:
• D (n) = downtime untuk perbaikan kerusakan + downtime untuk pemeriksaan
• D (n) = 6 * 5 + *
. , dengan λ (n) = # * • Sehingga: D (n) = # *×5 + * .
• Nilai availability jika dilakukan n pemeriksaan: A (n) = 1 - D (n)
Dimana:
n  = jumlah inspeksi
i   = waktu rata – rata inspeksi k  = rata – rata kerusakan per unit waktu µ  = waktu rata – rata perbaikan
2.12 Perhitungan  Keandalan  Tanpa
Dan Adanya Dengan Perawatan Pencegahan Peningkatan  kendalan  seringkali dapat dicapai melalui perawatan pencegahan.  Model  keandalan  (reability) berikut ini mengasumsikan sistem kembali  ke  kondisi  semua  setelah
dilakukan perawatan
pencegahan.
(Ebeling, 1997) R m (t) = R (t) untuk 0 ≤ t ≤ T R m (t) = R (T) R (t-T) untuk T ≤ t ≤2 T Sehingga  secara  umum  persamaannya adalah:
R m (t)  =  R  (T) n R  (t-nT)  untuk nT ≤ t ≤ n+1 T, dengan n = 0,1,2,… Dimana:
R (t) = keandalan sistem tanpa perawatan T  =  interval  waktu  antara  perawatan
pencegahan
R m (t)  =  keandalan  sistem  dengan perawatan pencegahan
R  (T)  =  peluang  nilai  keandalan  hingga perawatan pencegahan pertama dilakukan
R  (t-T)  =  peluang  nila  keandalan  pada waktu  tambahan  t-T  dan  sistem kembali ke kondisi semula saat T
R  (T) n =  peluang  nilai  keandalan  pada  n interval perawatan
R  (t-nT)  =  peluang  nilai  keandalan selama  t-nT  unit  waktu  setelah tindakan perawatan pencegahan yang terakhir
n  =  jumlah  perawatan  yang  telah dilakukan
2.13 Total  Productive  Maintenance (TPM) TPM merupakan pendekatan inovatif  untuk  maintenance  yang  dapat mengoptimalkan  efektifitas  peralatan, menghilangkan breakdown
dan meningkatkan  perawatan  otomatis  oleh operator melalui aktivitas harian melibatkan tenaga kerja (Bhadury, 2000) Tujuan  dari  program  TPM  adalah untuk  meningkatkan  produktivitas  dan pada saat yang sama meningkatkan moral pekerja  dan  kepuasan  kerja.  TPM membuat  perawatan  menjadi  salah  satu fokus  sebagai  bagian  yang  penting  dan vital  dari  sebuah  bisnis  atau  operasi manufaktur.
2.14 Overall  Equipment  Effectiveness (OEE) OEE mengukur efektivitas keseluruhan dari peralatan dengan mengalikan availability, performance efficiency, dan rate of quality product.Pengukuran efektivitas
ini mengkombinasikan
faktor waktu, kecepatan  dan  kualitas  operasi  dari peralatan  dan  mengukur  bagaimana faktor  –  faktor  ini  dapat  meningkatkan nilai tambah.
Overall
Equipment Effectiveness  (OEE)  dapat  dirumuskan sebagai berikut:
OEE  =  Avalailability  x  Performance Efficiency x Rate of Quality.
2.15 Diagram Sebab Akibat
(Fishbone/ Cause and Effect Diagram)
Diagram  ishikawa  atau  fishbone diagram    merupakan  suatu  alat  visual untuk  mengidentifikasi,  mengeksplorasi dan secara  grafik menggambarkan secara detail semua penyebab yang berhubungan dengan  suatu  permasalahan.  Diagram ishikawa  ini  memang  berbentuk  mirip dengan  tulang  ikan  yang  kepalanya menghadap  ke  kanan.Efek  atau  akibat dituliskan  pada  kepala.Sedangkan  tulang ikan  diisi  oleh  sebab  –  sebab  sesuai dengan pendekatan permasalannya.
Konsep  dasar  dari  diagram  ishikawa adalah permasalahan
mendasar
diletakkan  pada  bagian  kanan  dari diagram  atau  pada  bagian  kepada  dari kerangka tulunga ikannya.

## 2.16 Diagram Pareto
Diagram  pareto  pertama  kali diperkenalkan oleh seorang ahlo ekonomi dari Italia, bernama Vilvredo Pareto pada tahun 1897 dan kemudian digunakan oleh Dr. M. Juran dalam bidang pengendalian mutu.  Alat  bantu  ini  biasa  digunakan untuk  menganalisa  suatu  fenomena,  agar dapat  diketahui  hal  –  hal  yang  prioritas dari fenomena tersebut.
Penentuan  mesin  dan  komponen kritis menggunakan diagram pareto 80%,
semua  mesin  persentase  80%  tersebut adalah  persentase  yang  telah  dianggap mewakili  semua  mesin  dan  komponen yang  ada.  Sedangkan  untuk  penentuan lini  kritis  menggunakan  diagram  batang yang  berfungsi  untuk  melihat  kerusakan terbesar  sehingga  lebih  terfokus  pada salah satu lini yang bermasalah.

## 3. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  yang  dilakukan  di  PT.
Krakatau  Wajatam  Divisi  Bar  Mill dilakukan  melalui  pengamatan  langsung proses  produksi  di  lantai  produksi  serta wawancara  dengan  pihak  perusahaan. Berdasarkan penelitian yang dilakukan di PT.  Krakatau  Wajatama  yaitu  sering terjadinya breakdown sehingga mengakibatkan
delay sehingga mengganggu  kelancaran  proses  produksi. Selain  itu,  hasil  perhitungan  OEE  awal sangatlah  rendah.  Tujuan  penelitian  pada PT.  Krakatau  Wajatama  divisi  bar  mill adalah  mengidentifikasi  mesin  kritis  dan komponen kritis serta memberikan usulan perbaikan  dengan  metode  TPM  agar mesin  dan  peralatan  terhindar  dari kerusakan  dan  berfungsi  secara  optimal serta produktivitas pekerja meingkat.
Pengumpulan data dilakukan melalaui pengamatan  langsung  di  lantai  produksi dan  juga  melalui  wawancara  dengan pihak  terkait  di  PT.  Krakatau  Wajatama divisi  bar  mill,  dimana  data  –  data  yang dikumpulkan adalah data umum perusahaan  dan  data  aktivitas  produksi seperti  data  volume  produksi,  data breakdown  mesin  periode  januari  sampai maret 2014, waktu setup and adjustment, cycle  time,  planned  downtime  dan unplanned  downtime.  Data  –  data tersebut  lalu  diolah  dengan  langkah  – langkah  melakukan  perhitungan  OEE, penentuan  mesin  kritis  dan  komponen kritis, penentuan jenis distribusi, pengujian kecocokan distribusi, perhitungan parameter, perhitungan interval  waktu  penggantian  pencegahan, perhitungan  interval  waktu  pemeriksaan, perhitungan reliability. Kemudian
dilakukan  analisa  hasil  dari  pengolahan data  dan  menarik  kesimpulan  dan  saran guna memberikan usulan perbaikan untuk meningkatkan  efektifitas  mesin  pada  PT.
Krakatau Wajatama divisi bar mill.
4. HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Perhitungan  Overall  Equipment Effectiveness OEE digunakan untuk menghitung  efektivitas  mesin  secara keseluruhan.  Data  yang  diperlukan  untuk menghitung  OEE  adalah  Availability, Performance  Efficiency,  dan  Rate  of Quality.
Tabel 4.1 Data Perhitungan Overall Equipment Effectiveness

## 4.2 Penentuan  Mesin  Kritis  dan Komponen Kritis
Penentuan  mesin  kritis  dilakukan menggunakan  tool  diagram  pareto  untuk mengetahui  mesin  mana  yang  mendekati nilai ≤ 80%  dan ≥ 20%.  Berdasarkan
diagram  pareto,  dapat  diketahui  mesin yang  memiliki  angka  downtime  terbesar adalah  mesin  Pinch  Roll  Flying  Shear  2 dan  Furnace  Bar  Mill.    Berikut  diagram pareto untuk penentuan mesin kritis:
Gambar 4.1 Diagram Pareto Mesin Kritis
Tahun Bulan Availability (%) Rate Of Quality % Performance Efficiency (%) OEE % Januari 71.11 96.02 30.87 21,07 % Februari 74.71 94.2 32.84 23,11 % Maret 72.63 95.88 27.78 19,34 %
2014 Overall Equipment Effectiveness 0 20 40 60 80 100 120 P in ch R o ll … F u rn a ce B a r … In te rm e d ia t… R a ck C o o li n g … B o x S B Q S ta n d 1 -3 F ly in g S h e a r 1 In te rm e d ia t… In te rm e d ia t… In te rm e d ia t… R o u g h in g … C o ld S h e a r 1 In te rm e d ia t… In te rm e d ia t… P a ck in g a n d … Diagram Pareto Mesin Kritis Downtime (%) % Kumulatif Downtime
Gambar 4.2 Diagram Pareto Komponen Kritis Mesin Pinch Roll Flying Shear 2

## Gambar 4.3 Diagram Pareto Komponen Kritis Mesin Furnace Bar Mill
Berdasarkan diagram pareto di atas, dapat disimpulkan  bahwa  mesin  yang  menjadi fokus  permasalahan  pada  penelitian  di PT.  Krakatau  Wajatama  adalah  mesin Pinch  Roll  Flying  Shear  2  dengan komponen Brake Coupling Type 4-1200- 2 dan Auxilary Drive serta mesin Furnace Bar  Mill  dengan  komponen  Charging Pusher dan Roll Table Approach Furnace. 4.3 Penentuan Distirbusi Data Selang Waktu Antar Kerusakan dan Perbaikan dan Uji

## Kecocokan
Penentuan  selang  waktu  antar  kerusakan mesin  dilakukan  menggunakan  Index  of Fit  yang  dhitung  secara  manual  dengan menggunakan  empat  distribusi,  yaitu distribusi
normal, lognormal, eksponensial  dan  weibull.  Dimana  hasil dari keempat uji distirbusi tersebut dilihat dari nilai IOF terbesar. Berikut ini adalah rangkuman  hasil  dari  pemilihan  IOF terbesar:
0 20 40 60 80 100 120 Diagram Pareto Pinch Roll Fly Shear 2 Downtime (%) % Kumulatif Downtime 0 20 40 60 80 100 120 Diagram Pareto Furnace Bar Mill Downtime (%) % Kumulatif Downtime

## Tabel 4.2 Rangkuman Pemilihan Distirbusi TTF dan TTR Berdasarkan Nilai IOF Terbesar
Setelah  diketahui  distirbusi  mana  yang digunakan,  selanjutnya  melakukan  uji kecocokan  distribusi  yang  terpilih  untuk memastikan bahwa data kerusakan sesuai dengan  distribusi  yang  terpilih.  Dimana
distribusi lognormal dan normal menggunakan  uji  kolmogorov  –  smirnov, dan  distribusi  weibull  dengan  uji  mann. Berikut  adalah  hasil  dari  uji  kecocokan distribusi:

## Tabel 4.3 Rangkuman Uji Kecocokan Distribusi
Dari  tabel  diatas  terlihat  bahwa  terdapat hasil pengujian yang data kerusakan tidak berdistribusi sesuai distribusi yang terpilih.  Maka  dilakukan  uji  kecocokan dengan  nilai  Index  of  Fit  terbesar  kedua.
Berikut  adalah  data  Index  of  Fit  terbesar kedua:
Tabel 4.4 Rangkuman Distribusi TTF dan TTR dengan Index of Fit Terbesar Kedua.
Tahapan selanjutnya adalah
melakukan  uji  kecocokan  distribusi.
Dimana  didapatkan  hasil  distribusi  yang
sesuai  dengan  distribusi  yang  terpilih (terima  nilai  H 0 ).  Berikut  hasil  uji kecocokan kedua:
Distribusi Index of Fit (IOF) Distribusi Index of Fit (IOF) Brake Coupling Type 4-1200-2 Lognormal 0.9858 Weibull 0.9844 Auxilary Drive Normal 0.973 Lognormal 0.9921 Charging Pusher Normal 0.9835 Lognormal 0.9811 Roll Table Approach Furnace Weibull 0.9727 Weibull 0.9903 Pinch Roll Flying Shear 2 Furnace Bar Mill Selang Waktu Antar Kerusakan (TTF) Selang Waktu Antar Perbaikan
(TTR) Komponen Mesin
TTF Lognormal Kolmogorov - Smirnov 0.243 0.1369 Terima H0 TTR Weibull Mann 2.85 1.0953 Terima H0 TTF Normal Kolmogorov - Smirnov 0.242 0.5698 Tolak H0 TTR Lognormal Kolmogorov - Smirnov 0.242 0.2417 Terima H0 TTF Normal Kolmogorov - Smirnov 0.242 0.5436 Tolak H0 TTR Lognormal Kolmogorov - Smirnov 0.242 0.4208 Tolak H0 TTF Weibull Mann 2.69 1.1656 Terima H0 TTR Weibull Mann 2.6 1.8921 Terima H0 Data Uji Distribusi Uji Kesuaian Nilai Kriteria Brake Coupling Type 4- 1200-2 Auxilary Drive Charging Pusher Roll Table Approach Furnace Mesin Komponen Nilai Perhitunga Hasil Uji
Pinch Roll
Flying Shear 2 Furnace Bar Mill
Distribusi Index of Fit (IOF) Distribusi Index of Fit (IOF) Brake Coupling Type 4-1200-2 Lognormal 0.9858 Weibull 0.9844 Auxilary Drive Weibull 0.9647 Lognormal 0.9921 Charging Pusher Weibull 0.9545 Weibull 0.9763 Roll Table Approach Furnace Weibull 0.9727 Weibull 0.9903 Furnace Bar Mill Mesin Komponen Selang Waktu Antar Kerusakan (TTF) Selang Waktu Antar Perbaikan (TTR) Pinch Roll Flying Shear 2
Tabel 4.5 Rangkuman Uji Kecocokan Distribusi (2)
4.4 Perhitungan  Parameter  Mean
Time  To  Failure  (MTTF)  dan Mean Time To Repair (MTTR) Perhitungan parameter selang waktu  antar  kerusakan  dan  selang  waktu antar  perbaikan  dilakukan  berdasarkan
distribusi  yang  terpilih  dimana  metode yang  dipergunakan  dalam  perhitungan adalah  Maximum  Likelihood  Estimator (MLE).  Berikut  adalah  hasil  perhitungan menggunakan MLE:
Tabel 4.6 Rangkuman Hasil Uji Parameter Dengan MLE
Hasil  perhitungan  tersebut  akan digunakan  untuk  melakukan  perhitungan interval  pencegahan  dan  pemeriksaan perawatan.
4.5 Perhitungan Interval

## Penggantian Pencegahan
Perhitungan  interval  penggantian pencegahan  menggunakan  model  age replacement.  Model  age  replacement
adalah tindakan penggantian yang dilakukan  berdasarkan  umur  komponen sudah  mencapai  umur  tertentu,  dengan cara  menggunakan  parameter  distribusi yang terpilih yang ditentukan sebelumnya dari perhitungan data kerusakan sebelumnya. Berikut hasil dari perhitungan  interval  pencegahan  pada setiap komponen:
TTF Lognormal Kolmogorov - Smirnov 0.234 0.1369 Terima H0 TTR Weibull Mann 2.85 1.0953 Terima H0 TTF Weibull Mann 2.98 2.7632 Terima H0 TTR Lognormal Kolmogorov - Smirnov 0.242 0.2417 Terima H0 TTF Weibull Mann 2.98 2.0499 Terima H0 TTR Weibull Mann 2.79 1.2833 Terima H0 TTF Weibull Mann 2.69 1.1656 Terima H0 TTR Weibull Mann 2.6 1.8921 Terima H0 Nilai Kriteria Nilai Perhitunga Hasil Uji Furnace Bar Mill Charging Pusher
Roll Table Approach
Furnace Pinch Roll Flying Shear 2
Brake Coupling Type 4- 1200-2
Auxilary Drive Mesin Komponen
Data Distribusi Uji Kecocokan t med 6731.03 s 0.7283 MTTF 8775.28 β 1.213 θ 192.927 MTTR 180.734 β 1.2501 θ 10727.2 MTTF 9991.32 t med 113.999 s 0.7261 MTTR 148.384 β 1.2705 θ 10665.9 MTTF 9906.48 β 1.586 θ 157.594 MTTR 141.393 β 1.2705 θ 10665.9 MTTF 9906.48 β 1.4408
θ 35.3552
MTTR 32.0601
Mesin Komponen
Pinch Roll Flying Shear
2 Brake Coupling Type 4-1200-2 TTR Weibull
TTF Uji Distribusi Parameter Nilai Data Lognormal TTF TTR Auxilary Drive Weibull Lognormal TTF TTR Roll Table Approach Furnace Furnace Bar Mill Weibull Weibull TTF TTR Charging Pusher Weibull Weibull

## Tabel 4.7 Rangkuman Perhitungan Interval Penggantain Pencegahan

## 4.6 Perhitungan  Interval  Waktu Pemeriksaan
Perhitungan ini menggunakan data  waktu  pemeriksaan  dan  data  waktu kerusakan  yang  telah  dihitung  pada perhitungan  sebelumnya.  Perhitungan  ini
dilakukan  untuk  menentukan  frekuensi kegiatan  perawatan  yang  tepat  dalam suatu  periode  waktu  tertentu.  Berikut tahapan perhitungan interval waktu pemeriksaan  komponen  Brake  Coupling Type 4-1200-2:

## Tabel 4.8 Perhitungan Interval Waktu Pemeriksaan Komponen Brake Coupling Type 4-1200-2
Masing  –  masing  komponen  dihitung  interval  waktu  pemeriksaan.  Berikut rangkuman dari perhitungan interval waktu pemeriksaan:
Tabel 4.9 Rangkuman Perhitungan Interval Waktu Pemeriksaan
4.7 Perhitungan Reliability Perhitungan Reliability atau
tingkat  keandalan  suatu  komponen  kritis dilakukan  untuk  mengetahui  tingkat keandalan  dari  komponen  sebelum  dan
sesudah dilakukan perawatan berdasarkan distribusi  data  tersebut.  Berikut  adalah hasil  perhitungan  reliability  untuk  setiap komponen:
Brake Coupling Type 4-100-2 7181 0.051379828 0.948620172 4.99 5 Auxilary Drive 8100 0.017305359 0.982694641 5.63 6 Charging Pusher 8640 0.017036793 0.982963207 6 6 Roll Table Approach Furnace 7550 0.004236651 0.995763349 5.24 5 Pinch Roll Flying Shear 2 Furnace Bar Mill Rata - Rata Interval Harian Mesin Komponen Interval Penggantian Pencegahan D(tp) Availability Total Jam Kerja Mesin selama periode penelitian 120960 menit Periode Penelitian (Januari - Maret 2014) 3 bulan Rata - rata jam kerja mesin/ bulan 40320 menit/bulan Waktu rata - rata untuk melakukan pemeriksaan komponen 15 menit Frekuensi Kerusakan Komponen 13 kali MTTR 180.7336 Rata - rata kerusakan/ bulan (k) 4.33 kali/ bulan Rata - rata perbaikan/ bulan (µ) 223.09 menit/ bulan Rata - rata pemeriksaan perbulan (i) 2688 menit/ bulan Frekuensi pemeriksaan optimal 7.223015197 kali/ bulan Interval waktu pemeriksaan optimal 5760 menit Nilai Downtime/ D(n) 0.005376911 Nilai Availability/ A(n) = 1- D(n) 0.994623089 Brake Coupling Type 4-100-2 4 7.00000 Auxilary Drive 5 6.00000 Charging Pusher 5 6.00000 Roll Table Approach Furnace 9 3.00000 Frekuensi Pemeriksaan Optimal (kali/ bulan) Mesin Komponen Pinch Roll Flying Shear 2 Furnace Bar Mill Interval Pemeriksaan (hari)
Tabel 4.10 Rangkuman Reliability atau Tingkat Keandalan Mesin
4.8 Analisa Six Big Losses
Analisa Six Big Losses digunakan untuk  mengetahui  faktor  –  faktor  apa yang menjadi masalah pada PT. Krakatau Wajatama divisi Bar Mill, yaitu:
1. Breakdown
Failures yang menyebabkan  waktu  terbuang  sia – sia yang mengakibatkan kerugian  bagi  perusahaan  akibat berkurangnya volume produksi.
2. Setup and Adjustment yang menyebabkan  kerugian  karena pemasangan dan penyetelan untuk semua kegiatan penggantian peralatan.
3. Idling  and  Minor  Stopages  yang menyebabkan  kerugian  karena mesin  beroperasi  tanpa  beban ataupun  berhenti  berulang  – berulang tanpa menghasilkan
produk. 4. Reduced Speed yang menyebabkan menurunnya kecepatan  produksi  timbul  jika kecepatan  operasi  aktual  lebih kecil dari kecepatan mesin.
5. Defect in Process yang menyebabkan  pengurangan  hasil
produksi  karena  menghasilkan produk yang cacat.
6. Reduced Yield yang menyebabkan kerugian  selama  waktu  yang dibutuhkan  oleh  mesin  untuk menghasilkan produk baru dengan kualitas produk yang diharapkan.
Dimana  setiap  losses  merupakan faktor  dari  menurunnya  kinerja  dari efektifitas peralatan. Faktor yang
berpengaruh
pada menurunnya
availability suatu peralatan adalah breakdown  failures  dan  setup  and adjusment  dimana  nilai  tersebut  sangat tinggi, sehingga ketersediaan suatu peralatan menurun. Faktor yang
berpengaruh pada menurunnya performance  efficiency  adalah  idling  and minor  stopages  dan  reduced  speed, sehingga  nilai  efisiensi  dari  suatu peralatan  atau  mesin  sangat  rendah. Faktor  yang  berpengaruh  untuk  rate  of quality  adalah  defect  in  process  dan reduced  yield,  namun  pada  perhitungan OEE rata – rata nilai rate of quality sudah tercapai,  yaitu  95,37  % ≥ 95  %.  Berikut alur six big losses:
Mesin Komponen tp = waktu penggantian pencegahan (jam) Reliabilitas Tanpa Perawatan R(t) Reliabilitas Tanpa Perawatan % Reliabilitas Dengan Perawatan R(t-nT) Reliabilitas Dengan Perawatan % Peningkatan Reliabilitas (%) Brake Coupling Type 4-1200-2 7181 0.357873003 35.78730029 0.976014553 97.60145527 61.81415498 Auxilary Drive 8100 0.400519907 40.05199066 0.892054641 89.20546408 49.15347342 Charging Pusher 8640 0.402352352 40.23523517 0.935453414 93.54534144 53.31010626 Roll Table Approach Furnace 7550 0.402352352 40.23523517 0.863418472 86.34184723 46.10661206 Pinch Roll Flying Shear 2 Furnace Bar Mill Rangkuman Reliability Tanpa dan Dengan Perawatan
Gambar 4.4 Alur Analisa Six Big losses (sumber: perhitungan dalam rata – rata selama 3 bulan)
4.10 Usulan  Perbaikan  Berdasarkan
8 Pilar TPM
Delapan  pilar  yang  mendukung keberhasilan dan kesuksesan TPM adalah sebagai berikut:
1. 5S  (Seiri,  Seiton,  Seiketsu,  dan Shiketsu)
2. Autonomous Maintenance
3. Kaizen
4. Planned Maintenance
5. Quality Maintenance
6. Trainning
7. Office Total Productive Maintenance 8. Safety, Health and Environment Dari  8  pilar  diatas  yang  menjadi fokus  untuk  usulan  perbaikan  adalah planned maintenance, autonomous maintenace,  dan  trainning.  Usulan  untuk planned  maintenance  adalah  jadwal untuk preventive maintenance dan prosedur  breakdown  maintenance.  Pada pilar  autonomous  maintenance  usulan yang  diberikan  adalah  standar  operasi proses atau SOP untuk operator.
Kemudian  untuk  pilar  trainning  usulan yang  diberikan  adalah  pelatihan  untuk meningkatkan kinerja dari operator berupa  soft  skill  dan  technical  skill. Berikut  usulan  berdasarkan  fokus  pilar Total Productive Maintenance (TPM):
Gambar 4.5 Penjadwalan Penggantian Pencegahan dan Pemeriksaan
LOSSES BREAKDOWN FAILURES SETUP AND ADJUSTMENT IDLING AND MINOR STOPAGES REDUCED SPEED DEFECT IN PROCESS REDUCED YIELD AVAILABILITY = 72,81% PERFORMANCE EFFICIENCY = 30,5 % RATE OF QUALITY = 95,37 %
Bulan April 2014 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 Brake Coupling Type 4-1200-1 Auxilary Drive Charging Pusher Roll Table Approach Furnace Komponen Tanggal Bulan Mei 2014 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 Brake Coupling Type 4-1200-1 Auxilary Drive Charging Pusher Roll Table Approach Furnace Komponen Tanggal Bulan Juni 2014 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 Brake Coupling Type 4-1200-1 Auxilary Drive Charging Pusher Roll Table Approach Furnace Keterangan: penggantian pencegahan + Pemeriksaan penggantian pencegahan pemeriksaan Komponen Tanggal
Gambar 4.6 Prosedur Breakdown Maintenance Untuk Autonomous Maintenance
Gambar 4.7 Jadwal Trainning
S ta r t L a p o r a n  K e r u s a k a n B a g ia n  O p e r a s i o n a l D i p e r l u k a n   P e n g g a n t i a n S p a r e p a r t T i d a k Y a S u r a t  P e r i n ta h  K e r j a B a g ia n  B e n g k e l M e m p e r b a ik i  M e s i n M e s i n  S u d a h  B a ik ? T i d a k L a p o r a n  P e r b a i k a n   K e   B a g i a n P r o d u k s i S e l e s a i G u d a n g D a f ta r P e r m i n t a a n S p a r e p a r t s M e n g a ju k a n  k e p a d a  a t a s a n D i s e tu j u i ? Y a M e m p e r s i a p k a n S p a r e p a r t T i d a k Y a USULAN PELATIHAN (TRAINNING) TOTAL

## PRODUCTIVEMAINTENANCE
WAKTU : 12 – 13 Desember 2014 LOKASI : Hotel Harris Tebet, Jakarta MATERI :
1. Konsep Dasar Total Productive Maintenance (TPM)
2. Filosofi dan Tujuan Autonomous Maintenance
3. Sasaran Autonomous Maintenance
4. Kunci Keberhasilan Autonomous Maintenance
5. Aktifitas 5S Sebagai Dasar Penerapan Autonomous Maintenance
6. 7 Langkah Penerapan Autonomous Maintenance • Pembersihan awal • Pencegahan sumber kontaminasi • Standar pembersihan dan lubrikasi • Inspeksi menyeluruh • Standar perawatan mandiri • Process quality assurance • Supervisi mandiri
7. Peran Management Dalam Penerapan Autonomous Maintenance
TRAINEE : Kepala Divisi Maintenance, Foreman Maintenance dan Operator Mesin
COURSE LEADER  : Indro Agung Handoko
5

## KESIMPULAN
Berdasarkan hasil pengolahan data  dan  analisa  yang  telah  dilakukan pada  penelitian  Usulan  Penerapan  TPM Dengan Pengukuran OEE Untuk
Perencanaan  Perawatan  Pabrik  Bar  Mill Pada  PT.  Krakatau  Wajatama,  dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut:
1. Berdasarkan  diagram  pareto  dengan memperhitungkan downtime terbesar maka  didapat  mesin  kritis,  yaitu mesin Pinch Roll Flying Shear 2 dan Furnace  Bar  Mill.  Sedangkan  untuk komponen  kritis  dari  tiap  –  tiap mesin  kritis  adalah  Brake  Coupling Type  4-1200-2,  Auxilary  Drive,
Charging  Pusher  dan  Roll  Table
Approach  Furnace.  Dari  komponen kritis  tersebut  akan  dibuat  jadwal perawatannya.
2. Berdasarkan hasil perhitungan dengan pengukuran OEE yang memiliki nilai 21,17 % yang menjadi faktor menurunnya efektivitas
peralatan atau mesin adalah
availability  dengan  nilai  72,81  % dan  performance  efficiency  sebesar 30,5  %.  Dari  kedua  faktor  tersebut yang  menjadi  penyebabnya  adalah breakdown  mesin,  waktu  setup  and adjusment, reduced speed dan idling minor  stopages.  Maka  usulan  yang diberikan  oleh  peneliti  berdasarkan pilar  TPM  adalah  penjadwalan perawatan, prosedur perawatan
untuk  preventive  dan  breakdown maintenance, usulan pembuatan SOP
dan Trainning bagi operator.

## 6 DAFTAR PUSTAKA
Borris,  Steven.  2006.  Total  Productive Maintenance.  New  York:  McGraw-
Hill Companies

## Daniel  Limantoro,  Felecia.  2013.  Total
Productive  Maintenance  Di  PT.  X. Universitas            Kristen  Petra. Surabaya
Ebeling, Charles E. 1997. An Introduction to Reliability and Maintainability  Engineering.    The Mcgraw-Hill  Companies,  Inc.  New York.
Fahmi,  Afif.  Rahman,  Arif.  Efranto.Y, Remba.  2013.  Implementasi  Total
Productive Maintenance Sebagai Penunjang Produktivitas Dengan Pengukuran Overall Equioment
Effectiveness  Pada  Mesin  Rotary KTH-8  (Studi  Kasus  PT.Indonesian
Tobacco).  Jurnal  Rekayasa  dan Manajemen Sistem Industri.
Jardine,A.K.S. 1973. Maintenance,
Replacement  and  Reliability.  Pitman
Publishing. London
Nakajima,  Seiichi.  1988.  Introduction  to
TPM. Productivity, Pre. Inc, Cambridge, Massachusettes
Tathagati,  Arini.  2013.  Step  by  Step Membuat  SOP.  Efata  Publishing. Jakarta