Pengukuran Nilai Overall Equipment Effectiveness pada Divisi Painting di PT. AIM

## Hermanto
Program Studi Teknik Industri, FTMIPA Universitas Indraprasta PGRI Jakarta E-mail: her.ruslan@yahoo.co.id
Received 3 September 2016; Accepted 1 November 2016

## Abstract
The research objective was to determine the effectiveness of the division of painting through the calculation of 3 (three) matrix OEE (availability, performance, quality) and identify the types of losses that cause low OEE elements  that  affect  the  performance  of  painting  division.  The  method  used  is  descriptive  analysis,  which describes the availability, performance and engine performance in the division of painting based on actual data and information by collecting, compiling, classifying, and analyzing  in particular the information and data about the effectiveness of the painting division. The calculation result obtained from the average value of OEE is the average value of 95.33% availability painting division, the value of the average performance of 76.2%%, the average value of 97.4% quality. The value of these three factors resulted OEE values  painting division 70.8%. The results of each measurement value losses were 7.58% (equipment failure), 9.52% (setup and adjustment), 74.29% (reduced speed), 8.62% (deffect losses). Of the three elements most significant OEE affect the low performance of the machine in the painting division perfomance rate is 76.2%. While these types contained in the largest loss Reduced speed (74.29%).
Keywords: Effectiveness Division Painting, Overall Equipment Effectiveness, Six Big Losses

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  era  globalisasi  dimana  tidak  ada  pembatas antar  bangsa  dalam  berbagai  hal  di  seluruh  dunia termasuk  kompetisi  dalam  dunia  bisnis.Dengan demikian  kompetisi  semakin  ketat  dan  banyak perusahaan yang mulai mencari alternative keunggulan  kompetisi  agar  dapat  meningkatkan keuntungan  perusahaan.Setiap  perusahaan  harus selalu  melakukan  peningkatan  yang  berkelanjutan ( continous  improvement )  disetiap  departemen  agar mampu bersaing, khususnya di lini produksi karena merupakan  lini  yang  sangat  vital  di  dalam  sebuah perusahaan.Dengan usaha-usaha perbaikan, perusahaan  dapat  bertahan  dan  mencapai  tujuan serta sasaran yang telah ditetapkan.Untuk mendukung  sistem  manufaktur,  kinerja  dari peralatan-peralatan yang digunakan harus diperhatikan  sehingga  dapat  digunakan  seoptimal mungkin.
PT  Artolite  Indah  Mediatama  merupakan perusahaan  yang  bergerak  dibidang outdoor dan indoor  lighting .  Proses  produksi  di  PT  Artolite Indah  Mediatama  tidak  terlepas  dari  alat  produksi ataupun mesin yang mempunyai ketersediaan waktu
dan peforma yang selalu siap untuk memenuhi order perusahaan,  pada  PT  Artolite  Indah  Mediatama terdapat divisi yang sangat berperan penting dalam proses  produksi  yaitu  divisi painting ,  dalam  divisi ini  terdapat  3  buah  mesin  yang  terdiri  dari  mesin dryer , mesin painting dan mesin oven . Mesin yang digunakan pada dalam divisi painting di PT Artolite Indah Mediatama merupakan mesin buatan Taiwan, komponen-komponen utama yang sering mengalami  kerusakan  pada  mesin dryer ,  mesin painting , dan  mesin oven antara  lain, bearing,  van belt, roller conveyor, burner, heater, filter air, dan regulator burner .
Alat  untuk  mengukur  kefektifitasan  mesin adalah  dengan  menggunakan Overall  Equipment Effectiveness (OEE), yang sudah diakui oleh dunia untuk mengukur suatu tingkat keefektifitasan mesin. Adapun  penilaian  terkait  dengan  nilai  OEE mengikuti  standart  global  adalah  90%  untuk avaibility  rate ,  95%  untuk performance  rate ,  dan 99%  untuk quality  rate ,  sehingga  nilai  ideal  OEE dari sebuah peralatan adalah 85%. Setup time yang terlalu  lama ,  breakdown,  reject dan rework merupakan  bagian  dari  enam  kerugian  ( six  big losses).
OEE  merupakan  metode  yang  digunakan sebagai alat ukur metrik dalam penerapan program TPM  guna  menjaga  peralatan  pada  kondisi  ideal dengan  menghapuskan Six  Big  Losses  peralatan (Ansori,  2013:114).  Selain  itu,  untuk  mengukur kinerja  dari  suatu  sistem  produktif.  Kemampuan mengidentifkasikan secara jelas akar permasalahan dan  faktor  penyebabnya  sehingga  membuat  usaha perbaikan menjadi terfokus merupakan faktor utama metode  ini  diaplikasikan  secara  menyeluruh  oleh banyak perusahaan di dunia.
Pada  awalnya  OEE  adalah  sebuah  bentuk modifikasi  dari Total  Productive  Maintenance (TPM)  yang  dikembangkan  oleh  Seiichi  Nakajima di Japan  Institute  of  Plan  Maintenance untuk mencapai  performa  ideal  dan  tidak  terjadinya kerugian.  Dengan  kata  lain  berarti  tidak  ada scrap atau cacat produksi, tidak ada breakdown , tidak ada kecelakaan, tidak ada sampah/limbah dalam proses produksi atau changeover. Kualifikasi dari keseluruhan waktu yang terbuang dan dibandingkan dengan  waktu  yang  tersedia  dapat  memberikan performa aktual terhadap produksi dan pemeliharaan  kepada  manajemen  dan  membantu untuk  fokus  terhadap  kerugian  yang  lebih  besar. OEE adalah besarnya efektifitas yang dimiliki oleh peralatan  atau  mesin.  OEE  hitung  dengan memperoleh dari availabilitas dari alat-alat perlengkapan, efisiensi kinerja dari proses dan rate dari  mutu  produk  (OEE  = Availability  Rate x Performance Rate x Quality Rate).

## 2. METODOLOGI

## 2.1 Metode Pengumpulan Data
Dalam  penelitian  ini  dilakukan  pengumpulan  data melalui  studi  pustaka,  studi  lapangan,  data primer dan  data sekunder .  dengan  mencari,  membaca, mencatat dan mempelajari sumber-sumber literatur, seperti  skripsi,  jurnal-jurnal  dan  buku-buku  yang berhubungan dengan penelitian dimaksudkan untuk memperoleh  data  yang  bersifat  teoritis  yang berkaitan  dengan  pokok  bahasan  dalam  penelitian. Informasi  yang  didapatkan  dari  sumber-sumber digunakan  memberi  acuan  bagi  penyelesaian permasalahan  yang  ada  pada  Divisi  Painting  yang pada  nantinya  dipergunakan  sebagai  acuan  dan kerangka berfikir bagi perancangan dan pengembangan penelitian. Observasi adalah pengamatan  yang  dilakukan  dengan  sengaja  dan sistematis terhadap aktivitas individu atau obyek lain yang diselidiki.
Observasi ini  dilakukan  dengan  melakukan pengamatan secara langsung pada PT Artolite Indah Mediatama yang berlamat di Jalan Raya Bogor Km. 34,5 Cimanggis Depok pada tanggal 02 September 2015  sampai  dengan  07  Oktober  2015,  khususnya pada  bagian maintenance saat  melakukan  kegiatan
reparasi dan bagian produksi saat setup dan mesin mulai beroperasi di lantai produksi divisi painting .

## 2.2 Teknik Analisis Data
Perhitungan  Nilai  OEE  adalahPengolahan  data dilakukan  dengan  menggunakan  metode Overall Equipment Effectiveness (OEE). Setiap perusahaan menginginkan peralatan produksinya dapat beroperasi 100% tanpa ada downtime , pada kinerja 100%tanpa  ada speed  losses ,  dengan output 100% tanpa ada reject . Dalam kenyataannya, hal ini sangat sulit tapi bukan tidak mungkin hal ini dapat dicapai. Menghitung  OEE  merupakan  salah  satu  komitmen untuk mengurangi kerugian-kerugian dalam peralatan produksi. Langkah-langkah yang dilakukan adalah sebagai berikut:
a. Perhitungan Availability rate adalah mengukur efektivitas maintenance peralatan  atau  mesin dalam  kondisi  produksi  sedang  berlangsung. Availability  rate adalah  rasio  waktu  operasi aktual terhadap keseluruhan total waktu.
b. Perhitungan Performance  efficiency adalah rasio kualitas produk yang dihasilkan dikalikan dengan  waktu  siklus  idealnya  terhadap  waktu yang tersedia untuk  melaukan proses produksi (Operation Time)
c. Perhitungan Quality  rate adalah  rasio  kualitas produk  yang  baik  ( good  product )  yang  sesuai dengan  spesifikasi  yang  ditentukan  terhadap jumlah produk yang diproses.
d. Perhitungan OEE Setelah nilai availability, performance efficience, dan quality  rate divisi painting diperoleh,  maka  dilakukan  perhitungan  nilai OEE  untuk  mengetahui  besarnya  efektivitas penggunaan mesin.
e. Perhitungan Nilai Losses Perhitungan ini berguna untuk mengidentifikasi kerugian seperti kerugian karena alat, kerugian persiapan dan penyesuaian, kerugian kerusakan produk,  serta  kerugian  tersembunyi  seperti pengurangan  kecepatan  dan  kerugian idle  and minor stoppage .

## 2.3 Analisis Data
Perhitungan  hasil  nilai  OEE  dan  nilai losses yang diperoleh  akan  diidentifikasi  berdasarkan  jenis kerugian  yang  paling  mempengaruhi  rendahnya ketiga  elemen  OEE.  Kemudian  akan  diketahui penyebab  utama  dari  akar  permasalahan  tersebut berdasarkan  faktor  Manusia,  Mesin,  Metode, Material (4M) menggunakan Diagram Fishbone .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Data Downtime
Data set  up  &  adjusment dan breakdown mesin- mesin di divisi painting disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1. Data downtime periode 29 september  - 30 oktober 2015

## 3.2 Pengolahan Data
Sebelum ke perhitungan OEE terlebih dahulu akan dicari nilai dari faktor-faktor yang membentuk OEE ( availability  rate , performance  efficiency,  quality rate ). Setelah diketahui masing-masing nilai faktor pembentuk OEE kemudian dapat dihitung nilai OEE dengan mengalikan ketiga faktor tersebut, selanjutnya dilakukan perhitungan nilai losses untuk lebih  spesifik  mengetahui  kerugian  yang  paling signifikan  mempengaruhi  rendahnya  nilai  elemen OEE . Berikut  ini  adalah  pengolahan  data  untuk perhitungan Availability, Performance dan Quality :
1. Perhitungan Avaibility Rate
Availability  Rate adalah  ratio  yang  menunjukan penggunaan  waktu  yang  tersedia  untuk  kegiatan operasi mesin.Data yang digunakan dalam pengukuran  nilai availability  rate ini  adalah production time  dan downtime .  Rumus  yang digunakan untuk mencari availability rate adalah:
Sebagai  contoh  perhitungan  tanggal  29  September 2015 pada mesin dryer sebagai berikut : Total Time = 480 Menit; Downtime = 40 Menit; Production  Time =  ( Total  Time  –Downtime )  =
(480 – 40) = 440 Menit ;
Availability =  440/480 x 100% = 91,7%

## 2. Perhitungan Nilai Performance Rate
Performance  Rate adalah ratio yang  menunjukan kemampuan  peralatan  dalam  menghasilkan  barang (Hasil pada Tabel 2). Adapun data yang digunakan dalam pengukuran performance rate adalah output, ideal  time  actual,  operating  time dan  rumus  yang digunakan untuk mencari performance rate adalah :
Sebagai  contoh  perhitungan  pada  tanggal  29 September 2015 pada mesin dryer : Output = 1642 ; Cycle Time Ideal = 0,23 Menit ; Production Time = 440 Menit Performance rate = 1642 X 0,23 /440 X 100% = 87,1%
Tabel 2. Perhitungan nilai performance rate mesin dryer periode 29 september  - 30 oktober 2015

## 3. Quality Rate
Quality  Rate adalah ratio yang  menunjukan kemampuan peralatan dalam menghasilkan produk yang sesuai dengan standar (Hasil pada Tabel 3). Adapun data-data yang digunakan dalam pengukuran quality  rate ini  adalah output,  reject, rework, dan rumus yang digunakan untuk mencari quality rate adalah:
Sebagai  contoh  perhitungan  pada  tanggal  29 September 2015 pada mesin dryer : Output = 1642 ; Reject & Rework = 8 ; Quality Rate =  1642- 8 /1642 X 100% = 99,5%
4.  Perhitungan  Nilai  Overall  Equipment Effectiveness (OEE)
Setelah  nilai Availability Rate, Performance Rate dan Quality  Rate di  dapatkan,  maka  selanjutnya adalah  menghitung  nilai  OEE  dan  rumus  yang digunakan untuk pengukuran nilai OEE adalah :
Sebagai  contoh  perhitungan  pada  tanggal  29 September 2015 pada mesin dryer . Availability = 91,7% ; Performance = 87,1% ; Quality = 99,5% OEE = Availability x Performance x Quality = 91,7% x 87,1% x 99,5% = 79,4%
Berdasarkan  dari  perhitungan  diatas,  maka  nilai rata-rata  OEE  untuk  mesin dryer adalah  70,9% , mesin painting adalah  68,9% , dan  mesin oven 72,6%. Adapun untuk perhitungan nilai OEE yang dilakukan  selama  periode  29  September  sampai dengan  19  Oktober  2015  di  mesin dryer, mesin painting, dan mesin oven di divisi painting.

## 5. OEE Divisi Painting
Tabel  4  adalah  rekapitulasi  keseluruhan  nilai Overall Equipment Effectiveness dari mesin-mesin yang  berada  di  divisi painting pada  periode September sampai dengan Oktober.
Tabel 3. Perhitungan nilai quality rate mesin dryer periode 29 september - 30 oktober 2015
Tabel 4. Nilai OEE divisi painting periode 29 september - 30 oktober 2015

## 3.3 Pembahasan dan Analisis Data
Analisis  dibagi  menjadi  3  bagian  yaitu  analisis perhitungan nilai OEE, analisis Losses dan analisis penyebab permasalahan (diagram sebab akibat).

## Analisis Perhitungan Availability Rate
Analisis Availability  rate akan  dijelaskan  lebih lanjut  dan  terperinci  salah  satu  fungsi  OEE  yaitu Availability yang  mencerminkan  seberapa  besar waktu loading time yang tersedia yang digunakan
disamping  yang  terserap  oleh downtime  losses . Gambar 1 adalah grafik nilai availability rate dari mesin dryer, mesin painting, dan mesin oven.

## Analisis Perhitungan Performance Rate
Analisis performance  rate merupakan  rasio operasi  aktual  dari  peralatan  dengan  kecepatan ideal  berdasarkan  kapasitas  produksi.Dengan membandingkan  waktu  siklus  aktual  terhadap waktu  siklus  yang  ideal.  Gambar  2  adalah  grafik
nilai performance  rate dari  mesin dryer, mesin painting, dan mesin oven.
Gambar  1.    Grafik  nilai availability  rate mesin divisi painting
Gambar  2.    Grafik  nilai performance  rate mesin divisi painting

## Analisis Perhitungan Quality Rate
Analisis Quality  Rate ini  waktu  peralatan menghasilkan  produk  yang  tidak  sesuai  dengan standar.  Berikut  ini  grafik  nilai performance  rate dari mesin dryer, mesin painting, dan mesin oven. Gambar 3 adalah grafik Quality Rate Mesin Divisi Painting.
Gambar  3.    Grafik  nilai quality  rate mesin  divisi painting

## Analisis Perhitungan Nilai OEE
Analisis perhitungan OEE dilakukan untuk melihat tingkat  produktivitas  penggunaan  mesin  di  divisi painting selama periode September sampai dengan Oktober 2015. Pengukuran OEE dilakukan dengan menentukan  nilai availability  rate,  performance rate dan quality rate sehingga diperoleh nilai OEE divisi painting (Gambar 4).

## Analisis Perhitungan Nilai Six Big Losses
Analisis  perhitungan losses bertujuan  untuk mengetahui  faktor losses yang  memberikan kontribusi terbesar dalam menurunkan produktivitas  mesin-mesin  di  divisi painting PT Artolite Indah Mediatama.Persentase yang memberikan  kontribusi  mulai  dari  besar  ke  kecil dapat  dilihat  pada  Tabel  5.  Berdasarkan  Tabel  5 dan  Gambar  5  diagram  pareto  di  atas  diketahui bahwa nilai losses yang paling besar terdapat pada elemen  OEE Performance  Rate yaitu Reduced Speed dengan  nilai  sebesar  117,03  jam  atau 74,29%  yang  memberikan  kontribusi  tebesar penyebab  utama  rendahnya  nilai  OEE  divisi painting, hal ini menunjukan rendahnya kecepatan actual  mesin-mesin  divisi painting membuat performatidak sesuai yang diharapkan perusahaan. Faktor  kedua  penyebab losses adalah setup  & adjusment sebesar  14,98  jam  atau  9,51%  hal  ini
diakibatkan  oleh  lamanya  waktu  penyesuaian produk terhadap jig dan tools pada tiap mesin.

## Analisis Diagram Sebab-Akibat
Analisis  diagram  sebab-akibat  dilakukan  dengan pengamatan yang terkait pada penelitian ini antara lain  operator,  bagian maintenance dan  para penanggung  jawab  produksi  di  divisi painting (Gambar  6).  Faktor  perbaikan  dari  permasalahan yang  ada  salah  satunya  kemungkinan  penyebab dari  sulitnya  pencapaian  target  OEE  yang  di inginkan.  Untuk  memperoleh  hasil  analisis  yang sesuai  dengan  tujuan  penelitian,  dibutuhkan  data yang sudah dikumpulkan guna untuk memudahkan mengidentifikasi  hal  tersebut  kemudian  akan dirumuskan  perbaikan  untuk  mengatasi  akar permasalahan  lebih  lanjut.  Jika  dilihat  dari  hasil analisis  menggunakan  diagram  pareto,  faktor peforma  mesin  yang  berpengaruh  besar  terhadap rendahnya  nilai  OEE  mesin-mesin  di  divisi painting.
Tabel 4. Hasil perhitungan six big losses
Gambar 6.  Analisis diagram sebab-akibat
a. Manusia
Ketidaktauan pihak produksi  yaitu operator bagian divisi painting tentang speed mesin  yang  baik  dan bagaimana  cara setting mesin  agar  sesuai  dengan speed awal mesin yang telah ditetapkan oleh divisi engineering.

## b. Mesin
Umur  mesin  yang  sudah  terlalu  tua  menyebabkan kondisi  mesin  tidak  bisa  diprediksi  secara tepat.Perawatan  pun  harus  sering  dilakukan  oleh pihak enggineering khususnya departement maintenance minimal  1  minggu  sekali  yang dilakukan  di  tiap  hari  libur  kerja.  Telatnya pemberian  oli  mesin  khususnya  pada conveyor sangat  berpengaruh  pada  penurunan  speed  mesin, sedangkan  pengecekan  temperature  mesin  harus terjaga  karena  berpengaruh  terhadap  kualitas produk.

## c.  Metode
Prosedur  dalam  melakukan  sebuah  tindakan  yang tepat  tidak  terlepas  dari  pihak  manajemen  itu sendiri, tidak adanya SOP yang jelas tentang speed aktual mesin dan terkesan terjadi pembiaran dalam hal ini.

## d. Material
Produk  yang  baik  dan  berkualitas  tidak  hanya bergantung pada kemampuan dan keandalan mesin dalam menghasilkan dimensi output yang diinginkan, tetapi dalam hal spesifikasi bahan yang baiklah  ditambah  dengan  keandalan  mesin  maka target  produk  yang  berkualitas  dapat  tercapai. Produk  PT  Artolite  Indah  Mediatama  yang merupakan  lampu  luminier  dengan design yang cenderung  rumit,  memiliki  tekstur  bahan  yang mudah penyok sehingga operator harus berhati-hati dalam memasukan benda kedalam jig mesin.

## Rencana  Tindakan  Perbaikan  Berdasarkan Akar Masalah
Setelah diidentifikasi dan diketahui berbagai macam akar  permasalahan  yang  menyebabkan  rendahnya kinerja  mesin  di  divisi painting berdasarkan  4 parameter,  maka  alternatif  solusi  perbaikan  dapat dilakukan sebagai berikut:

## a. Manusia
Memberikan  informasi  yang  tepat  kepada  pihak produksi  tentang  speed  aktual  mesin  serta memperlancar  hubungan  komunikasi  antara  pihak engineering dan  pihak  produksi  khususnya  divisi painting.

## b. Mesin
Penggantian komponen mesin yang diprediksi bisa menghambat jalannya proses  produksi  kedepannya nanti.  Menekankan  pada  pihak  operator  dan produksi untuk ikut merwat dan mengecek kondisi mesin.

## c. Metode
Adanya  SOP  maupun  tabel  standar  kerja  di  tiap mesin  yang  menyangkut speed aktual  mesin  dan target produksi yang diinginkan oleh perusahaan.
d. Material
Pembuatan jig dan tools untuk membantu operator dalam memperlakukan produk agar tidak terjadi banyak produk yang direpair karena penyok.

## 4.  KESIMPULAN

## 4.1 Kesimpulan
Dari pembahasan dan analisis didapatkan nilai rata- rata OEE divisi painting adalah 70,80% dengan nilai rata-rata availability divisi painting 95,33  %,  nilai rata-rata performance 76,21% %, dan nilai rata-rata quality 97,45%.  Nilai  OEE  pada  divisi  painting masih  dibawah  nilai  OEE  standar  industri-industri manufaktur  di  dunia,  yaitu  85  %  yang  dianggap masih rendah.
Faktor  utama  yang  mempengaruhi  rendahnya nilai  OEE  pada  divisi painting adalah  terjadinya penurunan  kecepatan  mesin  ( reduced  speed) pada divisi painting dengan  presentase  sebesar  74,28%. Adapun faktor lain yang menjadi penyebab kerugian adalah  7,58  %  ( equipment  failure ),  9,52%  ( setup and  adjustment ),  dan  8,62%  ( deffect  losses ).  Dari analisis dengan menggunakan diagram sebab akibat dapat  diketahui  penyebab  terjadinya  penurunan kecepatan pada mesin adalah pada manusia dengan faktor  ketidaktauan  operator  produksi  tentang kecepatan mesin yang sesuai dan ideal.

## 4.2 Saran
Untuk  penelitian  selanjutnya  dalam  bidang  yang sama dapat diukur biaya kerugian yang ditimbulkan dan  biaya  yang  dikeluarkan  untuk  perbaikan.  Hal tersebut  dilakukan  untuk  mengambil  sebuah keputusan  yang  tepat  oleh  perusahaan  sebagai perbandingan  besarnya  biaya  pencegahan  sebelum kerugian terhadap biaya perbaikan yang dikeluarkan setelah terjadinya kerugian. Dari kedua perbandingan biaya tersebut akan menjadi pertimbangan  perusahaan  dalam  pengambilan keputusan  dan  melakukan  perbaikan  secara  terus- menerus.
Untuk  perusahaan  melakukan  koordinasi antara  pihak  divisi painting dengan  pihak
engineering untuk menentukan standar waktu mesin yang  sesuai  dan  ideal.  Perusahaan  juga  dapat menerapkan penyimpanan dan pengolahan data dari laporan  harian  produksi  untuk  mengetahui  dan mengontrol efektifitas divisi painting.

## DAFTAR PUSTAKA
1. Ansori,  N.  (2013).  Sistem  Perawatan Terpadu ( Integrated Maintenance System ). Graha Ilmu, Yogyakarta.
2. Assauri,  S.  (2008).  Manajemen  Produksi dan Operasi. Jakarta: LPFEUI.
3. Boris,  Steven.  (2006). Total  Productive
Maintenance. Michigan
USA:
McGrow.Hill.
4. Corder,  A.  (1996).  Teknik  Manajemen Pemeliharaan  dan  Perawatan.  K.  Hadi. Erlangga, Jakarta.
5. Hansen,  R.,C.  (2001). Overall  Equipment
Effectiveness: Powerfull Production/Maintenance Tool for Increase Profits , Industrial Press, New York
6. Heizer, J and Render, B. (2001). Operation Management,  Sixth  Edition. Pearson Prentice Hall, New Jersey.
7. Lindley  R.  Higgis  &  R.  Keith  Mobley. (2008). Maintenance Engineering Handbook, Seventh Edition, McGraw-Hill.
8. Nakajima, S. (1988), Introduction to Total
Productive
Maintenance (TPM).
Cambridge: Productivity Press Inc.
9. Roberts,  J.  1997. Total  Productive Maintenance  (TPM) ,  The  Technology Interface, Texas: Department of Industrial and Engineering Technology A&M University.
10. Stamatis,  D.  H.  (2010). The  OEE  Primer
Understanding Overall Equipment Effectiveness, Reliability, and
Maintainability. New  York:  Productivity Press Taylor & Francis Group.
11. Tampubolon,  P.M.  (2004).  Manajemen Operasi, Ghalia, Indonesia.
12. Wireman, Terry. (2004). Total Productive Maintenance, 2nd  ed.  Industrial  Press, New York.
13. Al-Ghofari,  Ahmad  Kholid  dkk.  2012. Upaya  Peningkatan  Performansi  Mesin Pada  Industri  Manufaktur. Spektrum Industri ,  Vol.  10  No.  2:  108-199.  ISSN  : 1963-6590
14. Rahmad,  dkk.  (2012).  Penerapan Overall Equipment Effectiveness Dalam Implementasi Total Productive
Maintenance Studi  Kasus  di  Pabrik  Gula PT Y. Jurnal Rekayasa Teknik Mesin Vol 3, No. 3 Tahun 2014. ISSN 0216-468X.
15. Saiful,  dkk.  (2014).  Pengukuran  Kinerja Mesin  Defekator  I  Dengan  Menggunakan
Metode Overall  Euipmwnt  Effectiveness
Studi  Kasus  pada  Perkebunan  PT.  XY. Jemis Vol.  2  No.  2  Tahun  2014.  ISSN
2338-3925. 16. Subiyanto.  (2014).  Analisis  Efektivitas Mesin/Alat  Pabrik  Gula  Menggunakan Metode Overall Equipment Effectiveness. Jurnal Teknik Industri , Vol. 16 No. 1 : 41-50. ISSN 2087-7439.