Opsi

## Raw Mill Machine Effectiveness Measurement through the Total Productive Maintenance (TPM) Implementation
Pengukuran  Efektivitas  Mesin  Raw  Mill  melalui  Implementasi

## Total Productive Maintenance (TPM)
Shandy Satria Wangsa Putra 1 , Berty Dwi Rahmawati 1 1 Program Studi Teknik Industri, Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Yogyakarta, Jl. SWK 104 Condongcatur, Yogyakarta 55283, Indonesia email : berty.dr@upnyk.ac.id doi: https://doi.org/10.31315/opsi.v15i2.7729
Received: 1 st September 2022; Revised: 2 nd December 2022; Accepted: 8 th December 2022; Available online: 30 th December 2022; Published regularly: December 2022

## ABSTRACT
PT  X  is  a  cement  manufacturer  company  that  experienced  a  loss  of  production  caused  by  the  high  value  of downtime. Based on downtime data, the raw mill machine appears to have the most significant value in machine downtime.  This  study  aims  to  measure  the  raw  mill  machine's  effectiveness  in  applying  Total  Productive Maintenance (TPM). The method used in this research is Overall Equipment Effectiveness (OEE). This method measures engine effectiveness and loss factor analysis using the Six Big Losses method, as well as finding the root cause through a five why and cause and effect diagram to give the most suitable recommendations. The result of this study found that the average OEE value in 2021 was below the international OEE standard of 85%, which is 72% and 67% for Raw Mill Plant 9 and Raw Mill Plant 10, respectively. The low performance of Raw Mill Plant 9  and  Raw  Mill  Plant  10  machines  is  a  consequence  of  breakdown  losses  and  reduced  speed  losses  that  had happened.  The  root  causes  were  a  lack  of  training  for  mechanics  and  no  stock  control  for  spare  parts.  The recommendations are to improve training programs and facilities and create a spare parts inventory management system.
Keywords: Total Productive Maintenance, Overall Equipment Effectiveness, Six Big Losses, Five Whys, Cause, and Effect Diagram

## ABSTRAK
PT  X  merupakan  perusahaan  manufaktur  semen.  yang  mengalami  kerugian  produksi  akibat  tingginya  nilai downtime. Berdasarkan data downtime, nilai downtime mesin terbesar terdapat pada mesin Raw Mill, sehingga mesin  Raw Mill  menjadi  objek penelitian. Penelitian  ini bertujuan untuk mengukur efektivitas mesin  Raw Mill dalam  penerapan  Total  Productive  Maintenance  (TPM).  Metode  yang  digunakan  adalah  Overall  Equipment Effectiveness (OEE) untuk mengukur efektivitas mesin dan analisis faktor kerugian dengan metode Six Big Losses, serta menemukan akar permasalahan melalui 5 whys dan diagram sebab akibat, sehingga rekomendasi perbaikan dapat  disusun.  Hasil  penelitian  menemukan  bahwa  nilai  rata-rata  OEE  tahun  2021  berada  di  bawah  standar OEE internasional 85%, yaitu sebesar 72% untuk Raw Mill Plant 9 dan 67% untuk Raw Mill Plant 10. Rendahnya kinerja mesin Raw Mill Plant 9 dan Raw Mill Plant 10 disebabkan oleh faktor breakdown loss dan faktor reduced speed loss. Akar penyebab yang ditemukan adalah kurang pelatihan untuk mekanik dan tidak ada kontrol stok untuk  suku  cadang.  Rekomendasi  yang  diberikan  adalah  penerapan  predictive  maintenance,  meningkatkan program dan faslitas pelatihan, serta membuat sistem manajemen inventori suku cadang.
Kata Kunci: Total Productive Maintenance, Overall Equipment Effectiveness, Six Big Losses, 5 Whys, Diagram Sebab Akibat
Opsi
Vol 15 No 2 December 2022

## 1. PENDAHULUAN
Salah  satu  perubahan  paling  signifikan dalam  ekonomi  dunia  selama  dua  dekade terakhir  adalah  pertumbuhan  globalisasi  pasar dan  industri  (Wiersema  &  Bowen,  2008). Perusahaan  industri  dituntut  untuk  lebih kompetitif  dalam  persaingan  pasar  (Nisak, 2013).  Persaingan  pasar  meningkat  seiring dengan pertumbuhan permintaan pasar, termasuk  pasar  semen  di  Indonesia  (Naufal  & Achmadi, 2017). Pertumbuhan konsumsi semen di Indonesia diperkirakan akan terus meningkat sejalan  dengan  pertumbuhan  ekonomi  dengan target  8-9%  pada  periode  2015–2025  sesuai dengan Masterplan Percepatan  dan  Perluasan Pembangunan  Ekonomi  Indonesia  (MP3EI) 2011-2025 (Suwarma & Pramudiana, 2013).
PT  X  merupakan  perusahaan  manufaktur semen  sebagai  salah  satu  pelaku  utama  yang menguasai pasar  semen di Indonesia  (Suarly et al., 2022). Berdasarkan informasi yang didapatkan  dari  web  perusahaan,  pasar  semen PT  X  pada  tahun  2018  adalah  sebesar  26,2%. Nilai  tersebut  turun  pada  tahun  2020  menjadi 25,5%  dan  penyebabnya  adalah  terjadinya kerugian produksi ( loss production ). Beyene et al.  (2018)  mengungkapkan  bahwa  waktu  henti ( downtime ) mesin  ditemukan  sebagai  faktor yang  memiliki  pengaruh  paling  signifikan terhadap rendahnya produktivitas dan tingginya loss  production. Di  bidang  manufaktur, timbulnya downtime mesin  secara acak berdampak besar pada kinerja produksi (Li et al., 2015).  Gambar  1  menunjukkan  grafik  nilai
downtime untuk setiap mesin produksi di PT X pada tahun 2021.
Grafik pada Gambar 1 menunjukkan bahwa mesin  penggilingan  bahan  baku  ( Raw  Mill ) merupakan mesin yang memiliki nilai downtime tertinggi  dibandingkan  dengan  mesin  yang lainnya.  Mesin Raw  Mill  plant  9 memiliki downtime sebesar 1750 jam dan Raw Mill plant 10 memiliki downtime sebesar  2257  jam.  Nilai downtime mesin  yang  tinggi  akan  menurunkan efektivitas  mesin,  sehingga  output  produksi mesin berkurang dan dapat menyebabkan tidak terpenuhinya target perusahaan atau permintaan konsumen  (Puteri,  2014).  Berdasarkan  paparan tersebut,  dapat  diketahui  bahwa  permasalahan yang  terjadi  adalah  tingginya  nilai downtime yang menyebabkan penurunan efektivitas mesin yang dapat berdampak pada loss production.
Beberapa penelitian mengenai pengukuran efektivitas mesin pada perusahaan dalam negeri sudah  pernah  dilakukan.  Febriyanti  &  Fatma (2018) pernah melakukan pengukuran efektivitas mesin blowing pada pabrik pembuatan  botol  plastik  menggunakan  metode FMEA  dan logic  tree  analysis untuk  mencari akar  masalah.  Saipudin  (2019)  melakukan penelitian efektivitas mesin oven menggunakan metode FMEA dan diagram sebab akibat . Kedua metode  tersebut  membutuhkan assesment responden dari  tim  atau  orang-orang  dengan berbagai tanggung jawab dan tingkat pengalaman (Ben-Daya et al., 2009).
Beberapa  penelitian  sebelumnya  membuat peneliti  tertarik  untuk  melakukan  pengukuran efektivitas mesin raw mill. Peneliti
Gambar 1. Downtime Mesin Produksi Semen di PT X pada Tahun 2021
0 500 1000 1500 2000 2500 Raw Mill Plant 9 Raw Mill
Plant 10 Kiln Plant 9 Kiln Plant 10 Cement Mill Plant 9A Cement Mill Plant 9B Cement Mill Plant 9C Cement Mill Plant 10A Cement Mill Plant
10B
D o w n ti m e (J am )
Opsi
e-ISSN 2686-2352
menggunakan  metode  yang  berbeda  dengan penelitian  sebelumnya,  yaitu 5  whys dan diagram  sebab  akibat  untuk  mencari  akar masalah. Peneliti beranggapan bahwa metode ini lebih mudah digunakan karena tidak melibatkan banyak  responden.  Dari  asumsi  tersebut,  maka peneliti  ingin  mengukur  efektivitas  mesin raw mill apakah  sudah  sesuai  dengan  standar internasional Overall  Equipment  Effectiveness (OEE)  saat  ini.  Tujuan  penelitian  ini  adalah untuk  mengukur  tingkat  efektivitas  mesin melalui  perhitungan  nilai  OEE  dengan  atribut ketersediaan  ( availability), efisiensi  kinerja ( performance  efficiency ) , dan tingkat  kualitas ( rate of quality ), serta perhitungan faktor losses untuk  mencari  faktor losses dominan.  Metode penelitian yang digunakan adalah analisis TPM dengan tools  OEE dan  Enam  Kerugian  Besar ( Six  Big  Losses ) untuk  mengukur  nilai efektivitas  mesinnya,  serta tools 5  whys dan diagram  sebab  akibat  untuk  mencari  akar penyebab masalahnya.

## 2. METODE
Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan  beberapa tools TPM,  yaitu metode OEE untuk mengukur kinerja mesin dan Six  Big  Losses untuk  mengukur  nilai  kerugian. Tools lain  yang  digunakan  adalah  diagram Pareto, 5 whys , dan diagram sebab akibat untuk mencari akar masalah. Alur penelitian ini adalah sebagai berikut:

## 2.1 Objek Penelitian
Objek penelitian pada penelitian ini adalah mesin Raw  Mill di Plant 9  (RM9)  dan  mesin Raw Mill di Plant 10 (RM10) PT X. Gambar 2 menunjukkan gambar salah satu objek penelitian.
Gambar 2. Mesin Raw Mill di PT X

## 2.2 Pengumpulan Data
Data yang dikumpulkan berupa data primer melalui  wawancara  dengan  operator  dan mekanik yang berisi mengenai faktor penyebab kerusakan mesin. Data lain berupa data sekunder dari perusahaan mengenai data downtime mesin , data  waktu  operasi  tersedia, data  produksi, dan data  produk  cacat periode  Januari  –  Desember 2021.

## 2.3 Pengolahan Data

## 2.3.1 Overall Equipment Effectiveness
OEE  merupakan  ukuran  performansi peralatan untuk mengevaluasi tingkat efektivitas peralatan
berdasarkan pertimbangan ketersediaan  waktu,  kinerja  kecepatan  mesin, dan rasio produk noncacat dari peralatan. Japan Institute of Plant Maintenance (JIPM) menetapkan  standar  untuk  OEE,  yaitu  sebesar 85% yang dianggap  sebagai  tolak  ukur  standar kelas  dunia  (Ben-Daya,  et  al.,  2009).  Rumus OEE adalah
OEE = 𝐴𝑣𝑎𝑖𝑙𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑦 × 𝑃𝑒𝑟𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑛𝑐𝑒 𝑒𝑓𝑓𝑖𝑐𝑖𝑒𝑛𝑐𝑦 × 𝑅𝑎𝑡𝑒 𝑜𝑓 𝑄𝑢𝑎𝑙𝑖𝑡𝑦                                                                     (1) Berdasarkan  rumus  (1),  terdapat  tiga  elemen OEE, yaitu sebagai berikut:
a) Ketersediaan (a vailability ) merupakan rasio waktu operasi mesin ( operating time ) terhadap  waktu  operasi  mesin  tersedia ( loading  time )  yang  sudah  direncanakan. Rumus  perhitungan  rasio availability, yaitu:
𝐴𝑣𝑎𝑖𝑙𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑦 (%) = 𝑜𝑝𝑒𝑟𝑎𝑡𝑖𝑛𝑔 𝑡𝑖𝑚𝑒 𝑙𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑡𝑖𝑚𝑒 × 100%  (2)
b) Efisiensi  kinerja  (p erformance  efficiency ) merupakan  perbandingan  waktu  proses ideal yang didapatkan dari hasil kali antara jumlah  produk  yang  diproses  ( processed amount )  dengan  waktu  siklus  ideal  ( ideal cycle time ) dengan operating time . Rumus performance efficiency , yaitu: 𝑃𝑒𝑟𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑛𝑐𝑒 𝑒𝑓𝑓𝑖𝑐𝑖𝑒𝑛𝑐𝑦 (%) = 𝑝𝑟𝑜𝑐𝑒𝑠𝑠𝑒𝑑 𝑎𝑚𝑜𝑢𝑛𝑡×𝑖𝑑𝑒𝑎𝑙 𝑐𝑦𝑐𝑙𝑒 𝑡𝑖𝑚𝑒 𝑜𝑝𝑒𝑟𝑎𝑡𝑖𝑛𝑔 𝑡𝑖𝑚𝑒 × 100%              (3) c) Tingkat kualitas ( Rate of quality ) merupakan  rasio  jumlah  produk  noncacat yang  didapat  dari  selisih  antara processed amount dan  jumlah  produk  cacat  ( defect amount ) dengan processed amount. Rumus rate of quality , yaitu: 𝑅𝑎𝑡𝑒 𝑜𝑓 𝑞𝑢𝑎𝑙𝑖𝑡𝑦 (%) = 𝑝𝑟𝑜𝑐𝑒𝑠𝑠𝑒𝑑 𝑎𝑚𝑜𝑢𝑛𝑡−𝑑𝑒𝑓𝑒𝑐𝑡 𝑎𝑚𝑜𝑢𝑛𝑡 𝑝𝑟𝑜𝑐𝑒𝑠𝑠𝑒𝑑 𝑎𝑚𝑜𝑢𝑛𝑡 × 100%        (4)
Opsi
Vol 15 No 2 December 2022

## 2.3.2 Six Big Losses
Beberapa  kerugian  dalam  perusahaan terkait  dengan  peralatan  yang  biasa  disebut dengan Six  Big  Losses .  Menurut Prabowo  et al (2015), six big losses digolongkan menjadi enam macam, yaitu sebagai berikut:
1) Kerugian  kerusakan  atau breakdown  loss (BL), yaitu kerusakan mesin yang menyebabkan  mesin  berhenti  beroperasi. Tingkat breakdown  loss diukur  dari  rasio lama  waktu  kerusakan  mesin  ( breakdown time )  dengan loading  time. Rumus  BL , yaitu:
BL = 𝐵𝑟𝑒𝑎𝑘𝑑𝑜𝑤𝑛 𝑡𝑖𝑚𝑒
𝑙𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑡𝑖𝑚𝑒 × 100%                  (5)
2) Kerugian  persiapan  dan  penyesuaian  atau set  up  and  adjustment  loss (SAL),  yaitu kerugian yang disebabkan karena kegiatan persiapan  dan  penyesuaian  konfigurasi mesin.  Tingkat set  up  and  adjustment  loss diukur dari rasio lama waktu persiapan dan penyesuaian konfigurasi mesin ( set up and adjustment  time )  dengan loading  time. Rumus SAL yaitu:
SAL = 𝑠𝑒𝑡 𝑢𝑝 & 𝑎𝑑𝑗𝑢𝑠𝑚𝑒𝑛𝑡 𝑡𝑖𝑚𝑒
𝑙𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑡𝑖𝑚𝑒 × 100% (6) 3) Kerugian menganggur dan berhenti sementara  atau idling  and  minor  stoppage loss (IMSL), yaitu kerugian yang disebabkan  oleh  mesin  yang  berhenti sejenak, kemacetan mesin, idle time mesin. Tingkat idling  and  minor  stoppage  loss diukur  dari  rasio  waktu  nonproduktif ( nonproductive time ) dengan loading time . Rumus IMSL , yaitu:
IMSL = 𝑛𝑜𝑛 𝑝𝑟𝑜𝑑𝑢𝑐𝑡𝑖𝑣𝑒 𝑡𝑖𝑚𝑒 𝑙𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑡𝑖𝑚𝑒 × 100%              (7)
4) Kerugian penurunan kecepatan atau reduced speed loss (RSL) adalah kerugian yang  diakibatkan  oleh  kecepatan  aktual proses  lebih  rendah  daripada  kecepatan optimal/  kecepatan  desain  mesin  yang menyebabkan proses produksi tidak berjalan  optimal.  Tingkat reduced  speed losses diukur  dari  hasil  kali  dari  selisih antara  waktu  siklus  aktual  ( actual  cycle time ) dan ideal cycle time dengan processed amount kemudian  dirasiokan  dengan loading time. Rumus RSL, yaitu:
RSL = (𝑎𝑐𝑡𝑢𝑎𝑙 𝑐𝑦𝑐𝑙𝑒 𝑡𝑖𝑚𝑒−𝑖𝑑𝑒𝑎𝑙 𝑐𝑦𝑐𝑙𝑒 𝑡𝑖𝑚𝑒)
𝑙𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑡𝑖𝑚𝑒
×
𝑝𝑟𝑜𝑐𝑒𝑠𝑠𝑒𝑑 𝑎𝑚𝑜𝑢𝑛𝑡 × 100%                          (8)
5) Kerugian cacat atau defect loss (DL) adalah kerugian  yang  disebabkan  oleh  adanya produk  yang  cacat.  Tingkat defect  loss diukur dari hasil kali defect amount dengan ideal  cycle  time kemudian  dirasiokan dengan loading time. Rumus DL , yaitu:
DL = 𝑑𝑒𝑓𝑒𝑐𝑡 𝑎𝑚𝑜𝑢𝑛𝑡×𝑖𝑑𝑒𝑎𝑙 𝑐𝑦𝑐𝑙𝑒 𝑡𝑖𝑚𝑒 𝑙𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑡𝑖𝑚𝑒 × 100% (9)
6) Kerugian  penurunan  hasil  atau  r educed yield loss (RYL) adalah kerugian waktu dan material  yang  timbul  selama  proses produksi. Tingkat r educed yield loss diukur dari  hasil  kali  penurunan  hasil  ( reduced yield ) dengan ideal  cycle  time kemudian dirasiokan  dengan loading  time. Rumus RYL , yaitu:
RYL = 𝑟𝑒𝑑𝑢𝑐𝑒𝑑 𝑦𝑖𝑒𝑙𝑑×𝑖𝑑𝑒𝑎𝑙 𝑐𝑦𝑐𝑙𝑒 𝑡𝑖𝑚𝑒 𝑙𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑡𝑖𝑚𝑒
× 100%       (10)

## 2.3.3 Diagram Pareto
Menurut  Ariani  (2020),  diagram  Pareto merupakan  diagram  batang  dan  garis  yang mengurutkan klasifikasi data dari kiri ke kanan menurut  urutan  rangking  tertinggi  hingga terendah  dan  dapat  mengidentifikasi  masalah yang  paling  penting  dan  memberikan  petunjuk dalam  mengalokasikan  sumber  daya  yang terbatas untuk menyelesaikan masalah. Menurut Ben-Daya  et  al.  (2009),  implementasi  diagram Pareto  dalam  TPM  menggunakan  ambang prinsip Pareto atau yang dikenal dengan aturan 80/20  yang  menggambarkan  bahwa  80% masalah berasal dari 20% penyebabnya. Apabila ambang  tersebut  tidak  cukup,  Ben-Daya merekomendasikan  untuk  memilih  dua losses terbesar.

## 2.3.4 5 whys
Menurut  Harrington  &  Voehl  (2016),  5 Whys adalah  metode  untuk  mengidentifikasi penyebab  yang  mendasari  suatu  masalah. Praktiknya  dengan  menanyakan  sebanyak  lima kali atau lebih penyebab suatu kegagalan hingga menemukan penyebab sebenarnya suatu masalah.
2.3.5 Diagram sebab akibat
Diagram  sebab  akibat  merupakan  diagram garis  dan  simbol  yang  menunjukkan  hubungan antara  akibat  dengan  penyebab  dari  suatu masalah  (Ariani,  2020).  Diagram  tersebut diaplikasikan  untuk  mengetahui  akibat  dari suatu masalah, sehingga dapat diambil tindakan perbaikan.
Opsi
Vol 15 No 2 December 2022 e-ISSN 2686-2352
2.4

## Analisis Hasil
Analisis hasil dilakukan dengan membandingkan nilai OEE dengan standar OEE kelas dunia dan menganalisis hasil six big losses untuk  mencari  penyebab  kerugian  paling dominan menggunakan diagram Pareto. Analisis akar  permasalahan  dilakukan  menggunakan 5 whys dan diagram sebab akibat.

## 2.5 Kesimpulan dan Saran
Pada  tahap  ini  dilakukan  penarikan kesimpulan berdasarkan analisis hasil yang telah dilakukan  dan  disusun  rekomendasi  perbaikan yang  relevan,  serta  saran-saran  yang  berkaitan dengan penelitian berikutnya.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini tersaji  pada  Tabel  1.  Data  tersebut  merupakan data downtime, data waktu operasi tersedia, data produksi,  dan  data  produk  cacat pada  mesin RM9 dan RM10. Data tersebut kemudian diolah menggunakan  metode  OEE  untuk  mengukur performansi  efektivitas  mesin.  Ambang  yang digunakan dalam OEE adalah standar internasional  yang  ditetapkan  oleh  JIPM.  OEE memiliki standar availability 90%, performance efficiency 95%, dan rate of quality product 99%. Secara  keseluruhan,  Nilai  OEE  sebesar  85% dianggap sebagai tolak ukur standar kelas dunia (Ben-Daya, et al., 2009). Hasil perhitungan nilai OEE  ditunjukkan  pada  Gambar  3  untuk perhitungan nilai OEE mesin Raw Mill Plant 9
dan  Gambar  4  untuk  perhitungan  nilai  OEE mesin Raw Mill Plant 10.
Gambar 3 dan Gambar 4 menunjukkan nilai availability, performance efficiency, dan rate of quality dari mesin RM9 dan RM10. Berdasarkan ketiga  nilai  tersebut,  dihitung  nilai  OEE  setiap periodenya.  Grafik  tersebut  menunjukkan bahwa  masih  banyak  nilai  OEE  yang  dibawah 85%  atau  tidak  memenuhi  standar  kelas  dunia. Nilai OEE terendah pada RM9 adalah 17% pada bulan  Juni  dan  nilai  terendah  untuk  RM10 adalah  31%  pada periode  Desember.  Penyebab rendahnya  nilai  OEE  pada  kedua  periode tersebut  adalah  rendahnya  nilai performance efficiency mesin.  Nilai performance  efficiency yang  rendah  disebabkan  oleh  menurunnya kecepatan  mesin,  sehingga  output  produksi aktual tidak sesuai dengan kondisi idealnya.
Dari  perspektif  lain,  nilai  rata-rata  OEE mesin  RM9  dan  mesin  RM10  masing-masing adalah  72%  dan  67%.  Rata-rata  penyebabnya adalah  rendahnya  nilai availability. Nilai availability yang  rendah  disebabkan  oleh downtime yang  berasal  dari  kerusakan  mesin ( breakdown ) dan mati mesin yang berturut-turut ( consecutive  shutdown), sehingga  mesin  perlu diperbaiki  untuk  memulai  proses  produksi kembali.
Atas  dasar  adanya  nilai  OEE  dibawah standar  kelas  dunia,  sehingga  diperlukan pengolahan six  big  losses untuk  mengetahui penyebab  kinerja  mesin  tidak  memenuhi standar.  Hasil  pengolahan six  big  losses disajikan pada Tabel 2.
Tabel 1. Data downtime mesin , data waktu operasi tersedia, data produksi, dan data produk cacat tahun 2021 Periode Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Agt Sept Okt Nov Des Planned downtime (jam) RM9 41,6 0 20,5 29,6 17,6 357,8 62,6 21,6 70,8 130,1 47,7 0 RM10 484,8 24,1
0 57,2 33,6 224,0 28,7 0
17,5 0 0 0 Breakdown time (jam) RM9 29,2 100,4 105,0 117,0 229,9 74,1 84,9 32,8 0 7 25,4 144,3 RM10 8,9 70 73,6 70,9 19,5 104,2 143,5 104,6 156,8 179,8 204,1 224,5 Setup and adjusment time (jam) RM9 2,5 4,5 0,4 0 0 3,3 3,3 0
12,3 0 3,5 0 RM10 2,1 2 0 0,6 1,1 15,6 0 2,2 0,8 1,4 1 0 Unplanned downtime (jam) RM9 31,7 104,9 105,4 117,0 229,9 77,4 88,2 32,8 12,3 7,0 28,9 144,3 RM10 11,0 72,1 73,6 71,5 20,6 119,7 143,5 106,8 157,7 181,2 205,1 224,5 Loading time (jam) RM9 510,5 528 507,5 498,4 510,4 170,2 465,4 506,4 457,2 397,9 480,3 528 RM10 91,2 527,9 576 494,8 542,4 328,1 523,3 552 534,6 600 552 552 Operating time (jam) RM9 478,8 423,1 402,1 381,5 280,5 92,9 377,2 473,6 444,9 390,9 451,4 383,7 RM10 80,3 455,8 502,4 423,3 521,8 208,3 379,8 445,2 376,9 418,9 346,9 327,5 Processed amount (ton) RM9 188141 155421 155061 158289 93490 56420 157973 157939 142658 139054 151944 129003 RM10 34877 222401 214100 178570 212237 85981 189423 197577 177744 176210 144266 156089 Defect amount (ton) RM9 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
RM10 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0
Opsi
Vol 15 No 2 December 2022
Berdasarkan Tabel 2, nilai  AQ breakdown loss terbesar  terjadi  pada  periode  Mei  untuk RM9  sebesar  45,05%  dan  Desember  untuk RM10 sebesar 40,66%. Nilai tersebut disebabkan  oleh  tingginya downtime karena breakdown  maintenance yang  membuat  mesin berhenti beroperasi, sehingga dapat mengakibatkan loss production.
Nilai reduced  speed  loss tertinggi  untuk RM9,  yaitu  sebesar  37,86%  pada  periode  Juni dan nilai tertinggi untuk RM10 sebesar 27,87% pada periode Desember. Hasil tersebut dipengaruhi  oleh  ketidaksesuaian  waktu  siklus
aktual  dengan  waktu  siklus  ideal  yeng penyebabnya  adalah  banyak  komponen  mesin yang  mengalami  aus  karena  sudah  memasuki akhir  periode  dari  operasi  mesin  menjelang overhaul tahunan, sehingga terjadi perlambatan kecepatan  putar  mesin  dan  menurunkan  output produksi  yang  lebih  signifikan  dibandingkan dengan periode lainnya.
Nilai set up and adjustment loss baik untuk RM9  maupun  RM10  cenderung  mendekati  nol dan  relatif  bisa  diabaikan.  Hal  ini  dikarenakan manufaktur  semen  berorientasi  pada  sistem produksi flow  shop dan  variasi  produk  pada
Gambar 4. Perbandingan performansi mesin Raw Mill Plant 10
Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Agt Sept Okt Nov Des Availability (%) 88% 86% 87% 86% 96% 64% 73% 81% 71% 70% 63% 59%
Performance efficiency (%) 98% 98% 98% 97% 100% 67% 86% 94% 83% 81% 65% 53% Rate of Quality (%) 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% OEE (%) 86% 84% 85% 83% 96% 43% 62% 76% 58% 57% 41% 31% 0% 20% 40% 60% 80% 100% OEE Mesin Raw Mill Plant 10
Tabel 2. Rekapitulasi nilai Six Big Losses Periode Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Agt Sept Okt Nov Des Breakdown loss (%) RM9 5,72 19,01 20,69 23,46 45,05 43,50 18,25 6,48 0,00 1,76 5,28 27,33 RM10 9,75 13,26 12,77 14,33 3,60 31,75 27,42 18,94 29,34 29,96 36,98 40,66 Reduced speed loss (%) RM9 0,41 4,92 5,44 7,19 36,93 37,86 4,43 0,45 0,07 0,03 0,38 10,28 RM10 1,64 2,16 1,87 2,44 0,15 20,97 10,35 4,64 12,34 13,06 21,98 27,87 Setup and adjustment loss (%) RM9 0,01 0,01 0,00 0,00 0,00 0,03 0,01 0,00 0,04 0,00 0,01 0,00 RM10 0,04 0,01 0,00 0,00 0,00 0,08 0,00 0,01 0,00 0,00 0,00 0,00 Idle and minor stoppage loss (%) RM9 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 RM10 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Defect loss (%) RM9 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 RM10 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 Reduced yield loss (%) RM9 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 RM10 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
Gambar 3. Perbandingan performansi mesin Raw Mill Plant 9 Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Agt Sept Okt Nov Des Availability (%) 94% 80% 79% 77% 55% 55% 81% 94% 97% 98% 94% 73%
Performance efficiency (%) 100% 94% 93% 91% 33% 31% 95% 100% 100% 100% 100% 86% Rate of Quality (%) 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% OEE (%) 93% 75% 74% 69% 18% 17% 77% 93% 97% 98% 94% 62% 0% 20% 40% 60% 80% 100% OEE Mesin Raw Mill Plant 9
Opsi
Vol 15 No 2 December 2022 e-ISSN 2686-2352
mesin Raw  Mill hanya  satu  jenis , yaitu  tepung baku,  sehingga  membuat  mesin  beroperasi terus-menerus dan sangat jarang berhenti untuk melakukan set  up. Alasan  yang  sama  dengan nilai idle and minor stoppage loss yang bernilai nol karena mesin beroperasi terus-menerus.
Kedua mesin raw mill memiliki nilai defect loss sebesar  nol.  Hal  tersebut  terjadi  karena perusahan  telah  mencapai  salah  satu  dari  tiga tujuan  utama  TPM,  yaitu zero  defect (Vardhan et al., 2015) . Zero defect memungkinkan untuk dicapai dengan tidak membiarkan produk di luar spesifikasi standar mencapai langkah selanjutnya dalam proses produksi (Lindström et al.,  2020).  Begitu  juga  dengan  nilai reduced yield loss sebesar nol karena tidak ada yield.
Persentase six  big  losses dikalikan  dengan operating  time kemudian  ditotalkan untuk menghitung waktu  yang  hilang  ( time  loss ) dari setiap  kerugian  ( losses ) sebagai  acuan  dalam pembuatan  diagram  Pareto . Hasil  perhitungan time loss berdasarkan six big losses ditunjukkan pada  Tabel  3.  Tabel  3  menunjukkan  nilai time loss yang  disebabkan  oleh breakdown  loss sebesar  682  jam  pada  RM9  dan  964  jam  pada RM10. Nilai tersebut menempati 70 – 72% dari keseliruhan downtime yang  ada  dan  menjadi nilai terbesar.
Diagram  Pareto six  big  losses mesin Raw Mill Plant 9 dan mesin Raw Mill Plant 10 tersaji pada Gambar 5 dan Gambar 6.
Gambar 5. Diagram pareto six big losses Raw Mill Plant 9 682,37 271,31 0,43 0 0 0 72%
100% 100% 100% 100% 100% 0% 20% 40% 60% 80% 100% 0 200 400 600 800 Breakdown losses Reduced speed losses Set up and adjustment losses Idling and minor stoppages losses Defect losses Reduce yield losses
Six Big Losses Raw Mill Plant 9 Time loss (jam) Persentase kumulatif (%)
Gambar 6. Diagram Pareto six big losses Raw Mill Plant 10 964,10 404,04 0,32 0 0 0 70%
100% 100% 100% 100% 100% 0% 20% 40% 60% 80% 100% 0 200 400 600 800 1000 1200 Breakdown losses Reduced speed losses Set up and adjustment losses Idling and minor stoppages losses
Defect losses Reduce yield losses

## Six Big Losses Raw Mill Plant 10
Time loss (jam)
Persentase kumulatif (%)
Opsi
Vol 15 No 2 December 2022
Tabel 3. Rekapitulasi persentase dan time loss Losses Time loss (jam) Persentase (%) Kumulatif (%) BL RM9 682,4 72% 72% RM10 964,1 70% 70% RSL RM9 271,3 28% 100%
RM10 404,0 30% 100% SAL RM9 0,4 0,05% 100% RM10 0,3 0,02% 100% IMSL RM9 0 0% 100% RM10 0 0% 100% DL RM9 0 0% 100% RM10 0 0% 100% RYL RM9 0 0% 100% RM10 0 0% 100%
Berdasarkan  Gambar  5  dan  Gambar  6, urutan losses yang  menyebabkan  efektivitas mesin raw  mill tidak  memenuhi  standar internasional dari terbesar ke terkecil baik mesin
RM9  maupun  RM10  terdapat  pada breakdown loss,  reduced  speed  loss, kemudian set  up  and adjustment  loss. Dengan  demikian,  faktor dominan  yang  dipilih  dari  2 losses terbesar adalah breakdown loss dan reduced speed loss. Oleh  karena  itu,  kedua losses tersebut  perlu diteliti  lebih  lanjut  mengenai  akar  penyebab masalahnya dan dijadikan fokus dalam menyusun  rekomendasi  untuk  meningkatkan efektivitas mesin raw mill. Losses lainnya yang menyebabkan efektivitas mesin menurun adalah set  up  and  adjustment  loss sebesar  0,05%  dan 0,02% yang relatif kecil dan dapat diabaikan.
Faktor losses dominan  digunakan  untuk mencari  akar  permasalahan  menggunakan analisis 5  whys. Tabel  4  menunjukkan  proses
Tabel 4. Analisis 5 whys faktor losses dominan Losses Why 1 Why 2 Why 3
Why 4
Why 5 Breakdown losses Sering berganti suku cadang Suku cadang mudah aus/ rusak Kualitas suku cadang rendah Suku cadang asli tidak tersedia Tidak ada kontrol stok untuk suku cadang Braket hydraulic harrow reclaimer lepas Braketnya goyang/lepas Umur mesin/part sudah tua Raw Mill fan high vibration Penyetelan mesin tidak sempurna Miskomunikasi antara operator dengan foreman Tergesa-gesa dalam melakukan penyetelan Rantai belt conveyor sering putus Belt joint- nya lepas Preventive maintenance yang buruk Kemampuan mekanik rendah Kurang pelatihan Hopper macet Shaft hopper bengkok/patah Terdapat material yang tersangkut Ukuran material terlalu besar Waiting karena material belum memenuhi standar
Kadar CaO masih rendah
Input limestone tidak cukup Kekurangan material Material belum diangkut ke storage drive chain appron feeder putus Komponen mesin masih digunakan meskipun melebihi masa hidupnya Tidak ada yang mengetahui masa hidup komponen mesin Tidak ada catatan mengenai masa hidup komponen mesin Suku cadang salah pasang Kurang memahami buku panduan Buku panduan suku cadang tidak akurat Buku panduan belum diperbaharui
Full Silo Kiln stop Kiln breakdown Reduced speed losses Motor mill melambat Suku cadang mudah aus Kualitas suku cadang rendah Suku cadang asli tidak tersedia Tidak ada kontrol stok untuk suku cadang Kecepatan penggilingan berkurang Motor terlalu panas Motor mill aus Umur mesin sudah tua
Raw Mill fan high vibration Penyetelan mesin tidak sempurna
Miskomunikasi antara operator dengan foreman Tergesa-gesa dalam melakukan penyetelan Rantai belt conveyor kendor Belt joint- nya goyang Preventive maintenance yang buruk Kemampuan mekanik rendah Kurang pelatihan Cycle time meningkat Kecepatan penggilingan melambat Material sulit hancur Material terlalu keras Kinerja mesin menurun Kurangnya energi panas Level bahan bakar rendah Kekurangan batubara Batubara belum diangkut ke storage Mesin aus Kurangnya lubrikasi Tidak mengetahui standar lubrikasi yang tepat Tidak ada standar pasti mengenai lubrikasi Arus listrik menurun Penggunaan genset Pemadaman listrik
Opsi
Vol 15 No 2 December 2022 e-ISSN 2686-2352
pencarian  akar  permasalahan  yang  paling mendasar dari dua faktor losses dominan. Berdasarkan Tabel 4, permaslahan kerusakan yang sering terjadi adalah kerusakan pada belt  conveyor dan reclaimer. Jenis kerusakannya,  seperti  rantai  sabuk  ( belt  chain ) mengalami  kendur atau  putus  dan  pada reclaimer mengalami  permasalahan  rantai penggerak ( drive chain ) yang putus. Kerusakan tersebut  dapat  menyebabkan  terhentinya  aliran material  yang  akan  diangkut  dari  tumpukan ( pile ) ke mesin untuk diproses. Masalah lainnya adalah  kesalahan  teknisi  dalam  melakukan bongkar  pasang  saat  proses  pemeliharaan  yang membuat  waktu  pemeliharaan lebih  lama.
Pemadaman listrik juga menjadi masalah karena harus  berganti  menjadi generator  set dan  arus listrik yang dihasilkan tidak sebesar sebelumnya,  sehingga  membuat  mesin  lebih lambat  dan  produktivitasnya  menurun.  Akar permasalahan  selengkapnya  dirangkum  dalam diagram  sebab  akibat  yang  digolongkan berdasarkan  5M  ( Man,  Machine,  Material, Method, dan Mother Nature ) pada Gambar 7 dan Gambar  8.  Diagram  tersebut  didasarkan  pada hasil studi wawancara tidak terstruktur dan sesi curah  pendapat  ( brainstorming )  antara  penulis dengan  operator  dan  mekanik  PT  X.  Hasilnya adalah  akar  permasalahan  yang  mendasari penurunan  efektivitas  mesin  berasal  dari  mesin
Breakdown losses Braket hydraulic harrow reclaimer lepas Kualitas suku cadang rendah Preventive maintenance yang buruk Penyetelan mesin tidak sempurna Shaft hopper bengkok/patah Input limestone tidak cukup Material belum diangkut ke storage Kurang memahami buku panduan Komponen masih digunakan meskipun melebihi masa hidupnya Full Silo Kiln breakdown Kurang pelatihan Suku cadang asli tidak tersedia Sparepa rt
Tidak ada kontrol stok untuk suku cadang Umur mesin/ part sudah tua Tergesa-gesa saat memperbaiki Ukuran material terlalu besar Tidak ada catatan mengenai masa hidup komponen mesin Buku panduan belum diperbaharui
Gambar 7. Diagram sebab akibat breakdown loss Reduced speed losses Motor terlalu panas Kualitas sparepart rendah Preventive maintenance yang buruk Penyetelan mesin tidak sempurna Kecepatan penggilingan melambat Level bahan bakar rendah Batubara belum diangkut ke storage Kurangnya lubrikasi Arus listrik menurun Pemadaman listrik Kurang pelatihan Sparepa rt
Tidak ada kontrol stok untuk suku cadang Umur mesin sudah tua Tergesa-gesa saat memperbaiki Material terlalu keras Tidak ada standar pasti mengenai lubrikasi
Gambar 8. Diagram sebab akibat reduced speed loss
Opsi
Vol 15 No 2 December 2022
(Machine), manusianya (Man) dan  metodenya (Method) karena  ketiga  faktor  tersebut  yang paling  berpengaruh  menyebabkan downtime . Sebagai contoh, akar permasalahan tidak adanya kontrol  stok untuk  suku  cadang  jika  ditelusuri lebih  lanjut,  maka  akan  ditemukan  bahwa  hal tersebut disebabkan karena tidak adanya metode dan personel yang membuat sistem manajemen persediaan suku cadang .
Tabel 5. Rekomendasi peningkatan efektivitas mesin
Akar penyebab masalah Rekomendasi Kurang pelatihan untuk mekanik Melakukan lebih banyak investasi untuk pengadaan program pelatihan mekanik yang lebih baik dan peningkatan fasilitas pelatihan Mesin sudah tua Penggantian suku cadang yang sudah tua Tidak adanya kontrol stok untuk suku cadang asli Membuat sistem perencanaan untuk persediaan suku cadang mesin Buku panduan belum diperbaharui Memperbaharui setiap buku panduan menjadi lebih detail dan mudah dipahami secara rutin Tidak ada catatan mengenai masa hidup komponen mesin Membuat catatan mengenai masa hidup komponen mesin sebagai referensi untuk antisipasi kerusakan komponen Kiln breakdown Menerapkan sistem predictive maintenance Tidak ada standar mengenai lubrikasi Membuat standar dan penjadwalan lubrikasi Pemadaman listrik Mencari sumber energi baru yang dapat menggantikan listrik tanpa mengurangi efektivitasnya Tabel 5 menunjukkan rekomendasi peningkatan efektivitas mesin berdasarkan akar masalah  yang  sudah  dirumuskan.  Penulis cenderung berfokus pada peningkatan berdasarkan  mesin,  metode,  dan  kualitas manusianya  karena  mudah  diimplementasikan. Penulis  memprioritaskan  rekomendasi  untuk pembuatan  sistem  manajemen  persediaan  suku cadang karena  suku  cadang  dirancang  untuk penggunaan spesifik, konsumsinya sangat acak, dan replenishment lead time -nya bervariasi atau bahkan tidak diketahui. Tujuan stok suku cadang ini adalah untuk melindungi ketersediaan waktu operasi mesin dari lamanya waktu downtime dari kerusakan  mesin  yang  datangnya  secara  acak, sehingga  setiap  kali  terjadi  kerusakan  mesin, suku cadang berkualitas akan selalu tersedia.
Rekomendasi lain yang juga penting adalah meningkatkan kualitas SDM melalui peningkatan  program  dan  fasilitas  pelatihan . Tujuannya  adalah  untuk  mengurangi  tingkat kesalahan  manusia  ( human  error ) yang menyebabkan downtime mesin. Selain itu, salah satu  pilar  TPM,  yaitu autonomus  maintenance menuntut  operator  untuk  dapat  melakukan pembersihan,  pengecekan,  penyetelan,  dan perbaikan ringan pada mesin secara mandiri.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  pengolahan  data  disimpulkan bahwa selama periode Januari – Desember 2021, nilai Overall  Effectiveness  Equipment rata-rata untuk  mesin Raw  Mill  Plant 9  dan Raw  Mill Plant 10  di  PT  X  masing-masing  adalah  72% dan  67%.  Kedua  nilai  tersebut  berada  tidak memenuhi  standar  OEE  internasional,  yaitu 85%.  Faktor six  big  losses yang  memengaruhi nilai  OEE  baik  pada  mesin Raw  Mill  Plant 9, maupun Raw  Mill  Plant 10  adalah Breakdown loss,  reduced  speed  loss, dan setup  and adjusment loss. Dua losses dominan berdasarkan  diagram  Pareto  adalah breakdown loss dan reduced speed loss. Berdasarkan faktor losses dominan, akar penyebab efektivtias mesin tidak memenuhi standar adalah kurang pelatihan,  dan  tidak  adanya  kontrol  stok untuk suku  cadang  asli . Rekomendasi  yang  diberikan untuk  meningkatkan  efektivitas  mesin,  yaitu membuat  sistem  manajemen  persediaan  suku cadang dan  meningkatkan  investasi  untuk program dan fasilitas pelatihan yang menunjang implementasi  TPM  tingkat  lanjut.  Penulis memberikan  saran  kepada  perusahaan  untuk mengimplementasikan rekomendasi yang diberikan dan saran penelitian selanjutnya dapat berupa pengukuran efektivitas setelah perbaikan dan dibandingkan hasilnya. Selain itu, benchmarking serupa  dapat  dilakukan  dengan objek dan metode penelitian yang berbeda, serta meneliti  faktor  lain  penyebab downtime selain dari six big losses.

## DAFTAR PUSTAKA
Ariani, D. W. (2020). Manajemen Kualitas (2nd ed.). Tangerang: Universitas Terbuka.
Ben-Daya,  M.,  et  al.  (2009).  Handbook  of Maintenance
Management and Engineering. Cham: Springer.
Opsi
Beyene, T. D., Gebeyehu, S. G., & Mengistu, A.
T.  (2018).  Application  of  Failure  Mode
Effect  Analysis  (FMEA)  to  Reduce Downtime  in  a  Textile  Share  Company.
Journal  of  Engineering,  Project,  and Production  Management , 8 (1),  40–46. https://doi.org/10.32738/jeppm.201801.00
05.
Febriyanti,  D.,  &  Fatma,  E.  (2018).  Analisis Efektivitas Mesin Produksi Menggunakan Pendekatan  Failure  and  Mode  Effect Analysis dan Logic Tree Analysis. JIEMS (Journal  of  Industrial  Engineering  and Management  Systems) , 11 (1),  39–47. https://doi.org/10.30813/jiems.v11i1.101. Harrington,  H.  J.,  &  Voehl,  F.  (2016). The Innovation  Tools  Handbook .  CRC  Press. https://doi.org/10.1002/9781118823194.c h10.
Li, Y., Chang, Q., Xiao, G., & Arinez, J. (2015).
Data-Driven Analysis of Downtime
Impacts  in  Parallel  Production  Systems.
IEEE Transactions on Automation Science and  Engineering , 12 (4),  1541–1547. https://doi.org/10.1109/TASE.2015.24431 11.
Lindström, J., Kyösti, P., Birk, W., & Lejon, E. (2020).  An  Initial  Model  for  Zero  Defect
Manufacturing. Applied Sciences (Switzerland) , 10 (13), 1–16. https://doi.org/10.3390/app10134570.
Naufal,  A.  F.,  &  Achmadi,  F.  (2017).  Pasar
Industri  Semen  di  Jawa  Timur  (  Studi Kasus  Perusahaan  “  A”). Jurnal  Bisma ,
11 (2), 124–138.
Nisak,  Z.  (2013).  Analisis  SWOT  untuk Menentukan  Strategi  Kompetitif. Jurnal
Ekbis , 9 (2), 468–476.
Prabowo,  H.  A.,  Farida,  &  Rahmawan,  D.  I. (2015).  Improve  the  Work  Effectiveness with  Overall  Equipment  Effectiveness
(OEE)  as  the  Basis  for  Optimizing Production. Jurnal Penelitian Dan Aplikasi Sistem & Teknik Industri (PASTI) , IX (3), 286–299.
Puteri, R. A. M. (2014). Analisis Pengaruh Nilai
Availability dan Waktu Downtime
terhadap Produktivitas Mesin pada Automatic  Ampoule  Filling  Dan  Sealing Machine  Di  PT  Indofarma  Tbk. Seminar Nasional  Sains  Dan  Teknologi  2014 , November , 1–4.
Saipudin,  S.  (2019). Analisis  Perhitungan Overall  Equipment  Effectiveness  (  OEE  ) Untuk  Peningkatkan  Nilai  Efektivitas Mesin  Oven  Line  7  Pada  PT  .  UPA . Skripsi. Jakarta: Universitas Mercu Buana http//:mercubuana.ac.id.
Suarly, I., Purba, J. T., Pramono, R., & Ugut, G. S.  (2022).  Strategi  Menghadapi  Badai Krisis  Industri  Semen  di  Indonesia  Studi Kasus:  SMGR  dan  INTP. Jurnal  Ilmiah Indonesia , 7 (3), 3309–3323.
Suwarma,  R.  R.,  &  Pramudiana,  Y.  (2013).
Pemetaan  Struktur,  Perilaku,  dan  Kinerja Pada  Indsutri  Semen  Indonesia. Jurnal Manajemen Indonesia , 12 (4), 249–264.
Vardhan, S., Gupta, P., & Gangwar, V. (2015). The impact of Quality Maintenance Pillar of  TPM  on  Manufacturing  Performance.
IEOM 2015 - 5th International Conference on Industrial Engineering and Operations Management, Proceeding . https://doi.org/10.1109/IEOM.2015.70937 41.
Wiersema,  M.  F.,  &  Bowen,  H.  P.  (2008).
Corporate  Diversification:  The  Impact  of Foreign Competition, Industry Globalization, and Product Diversification. Strategic  Management Journal , 29 (2), 115–132. https://doi.org/10.1002/smj.653.