Analisis Efektivitas Rotary Car Dumper (RCD) 3 dengan
Metode Overall Equipment Effectiveness ( OEE ) di PT Bukit
Asam Unit Pelabuhan Tarahan
Rizky Agung Perwira * , Rizqi Wahyudi * , dan Andhyka Tyaz Nugraha *
 Institut Teknologi Sumatera Program Studi Teknik Industri
Jl. Terusan Ryacudu, Way Huwi, Kec. Jati Agung, Lampung Selatan, 35365, Indonesia E-mail: rizky.19117008@student.itera.ac.id, rizky.wahyudi@ti.itera.ac.id, andhyka.nugraha@ti.itera.ac.id
Corresponding : rizky.wahyudi@ti.itera.ac.id

## Abstrak
PT Bukit Asam Unit Pelabuhan Tarahan memiliki mesin dan alat yang digunakan untuk membantu aktivitasnya dan tentunya secara tidak langsung menunjang produktivitasnya, salah satu mesin tersebut yaitu Rotary Car Dumper (RCD) 3. Metode Overall Equipment Effectiveness (OEE) dapat mengidentifikasi kemacetan pada sebuah alat atau mesin  yang  digunakan  di  perusahaan.  Penggunaan  metode Six  Big  Losses pada  penelitian  ini  dapat  mengetahui faktor apa saja yang memberikan kontribusi terbesar yang mengakibatkan rendahnya efektivitas penggunaan mesin RCD 3 di PT Bukit Asam Tbk unit Pelabuhan Tarahan. Setelah nilai losses didapatkan selanjutnya akan dianalisis maintenance , repair and overhaul (MRO) yang diterapkan dan apakah MRO berpengaruh terhadap losses tersebut. Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan  nilai  OEE  dari  mesin  RCD  3  sebesar  6%,  dengan  nilai  rata-rata availability sebesar  52%, performance sebesar  12%  dan quality sebesar  100%.  Nilai six big losses tertinggi diperoleh dari set up and adjusment losse dan reduced speed losses , dimana kedua losses tersebut diperoleh nilai rata-rata  sebesar  46%.  PT  Bukit  Asam  Unit  Pelabuhan  Tarahan  telah  menerapkan planned maintenance seperti preventive maintenance dan corrective maintenance pada  periode  pengamatan  dari  bulan  Januari  2021  sampai Desember 2021.
Kata kunci: Maintenance, Repair and Overhaul, Overall Equipment Effectiveness , Six Big Losses, Total Productive Maintenance

## Abstract
PT  Bukit  Asam  Tarahan  Port  Unit  has  machines  and  tools  that  are  used  to  assist  its  activities  and  of  course indirectly  support  its  productivity,  one  of  these  machines  is  the  Rotary  Car  Dumper  (RCD)  3.  The  Overall Equipment Effectiveness (OEE) method can identify bottlenecks in a tool or machines used in the company. Using the Six Big Losses method in this research can determine what factors make the biggest contribution resulting in the low effectiveness of using the RCD 3 machine at PT Bukit Asam Tbk Tarahan Port unit. After the losses value is obtained, the maintenance, repair and overhaul (MRO) implemented will then be analyzed and whether MRO has an effect on these losses. Based on research that has been conducted, the OEE value of the RCD 3 machine is 6%, with an average value of availability of 52%, performance of 12% and quality of 100%. The highest six big losses values were obtained from set up and adjustment losses and reduced speed losses, where the two losses obtained an average  value  of  46%.  PT  Bukit  Asam  Tarahan  Harbor  Unit  has  implemented  planned  maintenance  such  as preventive maintenance and corrective maintenance during the observation period from January 2021 to December 2021.
Keywords: Maintenance , Repair and Overhaul , Overall Equipment Effectiveness , Six Big Losses, Total Productive Maintenance
Vol. 16 No. 1, April 2024, 48-57
e -ISSN: 2548-9828

## 1. Pendahuluan
PT Bukit Asam Tbk merupakan salah satu perusahaan Badan  Usaha  Milik  Negara  (BUMN)  yang  didirikan pada  tahun  1950  dan  bergerak  pada  bidang  energi pertambangan Batu bara. PT Bukit Asam Tbk memiliki mesin  dan  alat  yang  digunakan  untuk  membantu aktivitasnya  dan  tentunya  secara  tidak  langsung menunjang  produktivitasnya.  Mesin  dan  peralatan utama  yang  digunakan  di  PT Bukit  Asam  Tbk  dalam aktivitas  bongkar  muat  Batu  bara  dan  tempat penumpukan  Batu  bara  yaitu: Positioner , Rotary  Car Dumper (RCD), Belt  Conveyor , Primary  Crusher , Staker  Reclaimer , Bulldozer , Excavator , Dump  Truck dan Shiploader .  Alat-alat  tersebut  beroperasi  dengan otomatis  dimana  tugas  operator  adalah  mengawasi kerja  tiap  unit  selama  proses  pembongkaran.  Proses pembongkaran  gerbong  Batu  bara  dilakukan  dengan menggunakan  Alat  Pelabuhan  Utama  (APU)  yang disebut dengan RCD.
RCD  merupakan  salah  satu  alat  pembongkaran  Batu bara  yang  terdapat  di  PT  Bukit  Asam  Tbk  unit  pada tahun 2013 dan merupakan produk buatan perusahaan Jerman yaitu Thyssen Krupp . RCD ini dibangun untuk meningkatkan  produktivitas  pembongkaran  di  unit Pelabuhan  Tarahan  karena  seiring  juga  dengan peningkatan  produksi  di  tambang  Tanjung  Enim.  PT Bukit  Asam  Tbk  Unit  Pelabuhan  Tarahan  memiliki  4 (empat) RCD yaitu RCD 1, RCD 2, RCD 3 dan RCD 4 [1]. RCD 3 akan menjadi objek pada penelitian ini.
Kegiatan operasional RCD 3 dimulai dengan Batu bara yang  diterima  oleh  Unit  Pelabuhan  Tarahan  yang berasal dari tambang Batu bara di PT Bukit Asam Unit Pertambangan  Tanjung  Enim  (UPTE)  di  daerah Sumatera  Selatan.  Batu  bara  dibawa  menggunakan gerbong  kerat  api  yang  memiliki  jumlah  gerbong  59 atau 60 gerbong dalam satu rangkaian. Sebelum masuk ke  area  PT  Bukit  Asam  Unit  Pelabuhan  Tarahan, rangkaian  gerbong  kereta  di  cek  terlebih  dahulu kesiapannya  di  stasiun  kereta  api  Tarahan.  Kemudian rangkaian  ditarik  dengan  menggunakan  lokomotif (kepala  kereta)  khusus  untuk  membawa  rangkaian menuju  ke  tempat  pembongkaran  [1].  Proses pembongkaran  Batu  bara  menggunakan  RCD  3 memiliki  waktu pembongkaran paling cepat 70 menit hingga  paling  lama  120  menit.  Sehingga  perbedaan waktu  pembongkaran  yang  tinggi  tersebut  menjadi alasan peneliti melakukan penelitian ini.
Overall  Equipment  Effectiveness (OEE)  merupakan suatu  metode  dalam  melakukan  perhitungan  untuk menentukan  nilai  efektivitas  pada  sebuah  mesin  atau alat.  Metode  OEE  dapat  mengidentifikasi  kemacetan pada  sebuah  alat  atau  mesin  yang  digunakan  di perusahaan  [2].  Metode  OEE  didukung  dengan  enam kerugian  besar  ( six  big  losses ),  pada  enam  kerugian tersebut  akan  membantu  dalam  mengidentifikasi  hal apa  saja  yang  menyebabkan  tidak  efektifnya  dari
sebuah  mesin.  Permasalahan  yang  sering  ditemukan pada mesin adalah kegiatan perbaikan hanya dilakukan saat  mesin  mengalami  kendala  atau  kerusakan  saja. Kemudian  tidak  ada  jadwal  untuk  melakukan perbaikan mesin secara berkala [3].
Six  Big  Losses merupakan enam  kerugian  yang  harus dihindari  oleh  sebuah  perusahaan  karena  dapat mengurangi  tingkat  efektivitas  suatu  mesin  atau  alat [4]. Penggunaan metode Six Big Losses pada penelitian ini  dapat  mengetahui  faktor  apa  saja  dari  ke  enam kerugian tersebut yang memberikan kontribusi terbesar yang mengakibatkan rendahnya efektivitas penggunaan mesin RCD 3 di PT Bukit Asam Tbk unit Pelabuhan  Tarahan.  Apabila  nilai  OEE  telah didapatkan  dan  kerugian  apa  saja  yang  menghambat efektifitas mesin, maka akan dianalisis atau penyelesaian  masalah  dengan  menggunakan  MRO ( Maintenance , Repair dan Overhaul ).
Maintenance , repair dan overhaul (MRO) merupakan sebuah sistem pemeliharaan yang biasanya diterapkan pada sebuah perusahaan. Dalam arti lain, MRO adalah bidang  kerja  operasional  dan  pemeliharaan  yang mencakup  pemeriksaan  fungsional,  servis,  perbaikan atau pergantian perangkat, peralatan, mesin dan utilitas pendukung  dalam  instansi  industri.  Penerapan  MRO sangat  penting  untuk  diterapkan  dalam  sebuah perusahaan karena MRO bertujuan untuk memastikan operasional pada sebuah alat atau mesin dapat berjalan dengan semestinya [5].
Dari  permasalahan  mesin  RCD  pada  kegiatan operasional digunakanlah meode OEE yang merupakan  cara  terbaik  untuk  mengidentifikasi performansi  proses  dan  mencari  bagian  mana  titik tertinggi  atau  rendahnya  efektivitas  mesin  serta digunakan juga untuk mengungkapkan akar permasalahan dan factor penyebab efektivitas mesin di lini produksi sebelum perusahaan melakukan perbaikan.  Sejauh  ini,  dalam  mengukur  efektivitas mesin  lebih  cenderung  menggunakan  metode  OEE dalam menganalisis permasalahan dan factor penyebabnya.

## 2. Tinjauan Pustaka

## 2.1. Total Productive Maintenance (TPM)
TPM  merupakan  sebuah  pendekatan  yang  bertujuan untuk  memaksimalkan  efektivitas  dari  suatu  fasilitas yang digunakan dalam sebuah bisnis yang tidak hanya berfokus  pada maintenance , namun  mencakup  semua aspek  operasi  dan  instalasi  fasilitas  hingga  sumber daya  manusia  dalam  sebuah  perusahaan  [3].  TPM bertujuan untuk meningkatkan efisiensi dan efektivitas perusahaan  manufaktur  secara  menyeluruh,  OEE digunakan  sebagai  metode  untuk  mengukur  dan mengetahui kinerja mesin atau alat. Jumlah breakdown yang  tidak  sedikit  dan  kurang  maksimalnya  jumlah
produksi  yang  menyebabkan  kurangnya  nilai  indeks efektivitas total mesin secara keseluruhan [6].
Praktik  dasar  TPM  sering  disebut  pilar  atau elemen-elemen  dari  TPM.  Seluruh  bangunan  TPM dibangun  dan  berdiri  diatas  delapan  tiang  [7]. Pilar-pilar  tersebut  merupakan  landasan  dalam mencapai  tujuan  TPM  serta  memiliki  fungsi  sebagai ruang gerak kinerja dan implementasi TPM.

## TOTAL PRODUCTIVE MAINTENANCE
A ut ono m ous m ai nt enan c e P lan ne d m ai nt ena nc e Q ual it y m ai nt enan c e F oc us ed i m pr ov e m e nt E duc at ion and t rai ni ng E ar ly e qui pm e nt m ana ge m ent Sa fe ty , he al th an d env ir on m e nt T P M of fi c e
Figure 1. Delapan Pilar TPM
TPM  menggunakan  OEE  sebagai  parameter  ukuran kinerja pabrik.
OEE
dihitung dengan mempertimbangkan  tiga  hal,  yaitu availabilty , performance rate , dan quality rate [8].

## 2.2. OEE dan Six Big Losses
Tingkat produktivitas yang tinggi dapat meningkatkan penjualan dan keuntungan perusahaan yang kemudian dapat  digunakan  untuk  mengembangkan  perusahaan. Kondisi  lingkungan  kerja  juga  merupakan  salah  satu faktor yang mempengaruhi perkembangan perusahaan yang  jarang  dipertimbangkan  [9].  OEE  merupakan metode  pengukuran  efektivitas  keseluruhan  suatu mesin  produksi  yang  melibatkan  pengukuran  tingkat efektivitas  waktu,  tingkat  kinerja  mesin,  serta  tingkat kualitas  produk  yang  dihasilk.  Metode  ini  diangkat karena  menunjang  program continuous  improvement yang ada di perusahaan [10].
OEE adalah suatu cara untuk mengukur kinerja mesin produksi dalam penerapan program TPM. Pengukuran kinerja  dengan  OEE  terdiri  dari  3  komponen  utama pada  mesin  produksi  yaitu Availability (Waktu Kesediaan  Mesin), Performance (Jumlah  unit  yang diproduksi) dan Quality (Mutu yang dihasilkan). Hasil perhitungan OEE adalah dalam bentuk persentase (%). Pengertian  lain  dari  OEE  disebut  dengan  efektivitas peralatan secara keseluruhan. Pengukuran OEE sangat penting  untuk  mengukur  keberhasilan  dari  program TPM  yang  diterapkan  dalam  suatu  perusahaan.  Hasil OEE merupakan KPI ( Key Performance Index ) utama dari hasil penerapan TPM [11].
Figure 2 . Model OEE dan Six Big Losses
Pada  Gambar  2,  enam  kerugian  besar  TPM diklasifikasikan  kedalam  enam  kategori  utama  yaitu: Breakdown loss , Setup and adjustment loss , Idling and minor stoppage , Reduced speed , Defects in process dan Reduced yield .  Berdasarkan  enam  kerugian  tersebut, OEE  dapat  diukur  dengan  memperoleh  produk  dari efisiensi  kinerja  proses,  ketersediaan  peralatan  dan tingkat kualitas produk [12].
2.3. Maintenance, Repair and Overhaul (MRO)
MRO biasanya tunduk pada peraturan yang ditetapkan oleh  pemerintah  daerah  atau  lembaga  internasional untuk peralatan yang berbiaya tinggi di sebuah industri. Misalnya  dalam  industri  penerbangan,  peralatan penting  harus  dirombak  pada  interval  tertentu  untuk izin penggunaan  yang berkelanjutan. Oleh karena  itu, perombakan harus diselesaikan dengan tenggat waktu yang tepat.
Tujuan dari layanan MRO yaitu untuk mempertahankan  dan  mengembalikan  kondisi  serta aset  yang  diinginkan  atau  dibutuhkan.  Tugas  MRO dapat  dilakukan  semata-mata  untuk  alasan  ekonomi, namun di beberapa industri seperti industri penerbangan  dan  industri  transportasi  pemeliharaan aset wajib dilakukan untuk memastikan pengoperasian aset yang aman. Penyedia MRO menghadapi tantangan dalam  mengelola  proses  yang  kompleks,  karena penyedia MRO berurusan dengan aset yang digunakan pada  produk  cacat  yang  tidak  dapat  diprediksi  dan lingkup pekerjaan yang bervariasi [13].
MRO  memiliki  relevansi  ekonomi  yang  terus berkembang. Khususnya pada bidang energi, transportasi,  korosi  material,  dan  kerusakan  material yang  dapat  menyebabkan  biaya  tinggi.  Produk  dan komoditas  dengan  biaya  investasi  tinggi  dan  masa pakai  yang  lama  memiliki  potensi  optimalisasi teknologi dan ekonomi besar yang hampir tidak pernah dipertimbangkan dalam penelitian ilmiah. Perencanaan dan  bantuan  MRO  yang  sistematis  dan  berorientasi pada  kebutuhan  dan  reaksi  yang  lebih  cepat  terhadap perubahan  kondisi  produk  adalah  pendekatan  menuju biaya yang lebih rendah [14].

## 3. Metode
Objek yang akan diteliti pada penelitian ini yaitu RCD 3 yang merupakan salah satu alat pembongkaran Batu bara di PT Bukit Asam Unit Pelabuhan Tarahan. Jenis data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  yaitu pendekatan  data  kuantitatif.    Data  kuantitatif digunakan untuk menghitung OEE dan Six Big Losses . Sumber data yang digunakan pada penelitian ini yaitu data primer. Sumber data primer merupakan data yang langsung  diperoleh  peneliti  pada  lokasi  dan  objek penelitian.
Dalam pelaksanaan penelitian ini, diperlukan rancangan  penelitian,  Figure  3  merupakan  tahapan rancangan penelitian dalam penyelesaian penelitian.

## Figure 3. Diagram Alur Penelitian
Perhitungan  data  pada  penelitian  ini  bertujuan  untuk mendapatkan  nilai  OEE  dari  mesin  RCD  3. Perhitungan data untuk mendapatkan nilai OEE terdiri dari beberapa langkah yaitu: mengukur nilai avability , performance dan quality . Setelah dilakukan perhitungan  OEE  dilanjutkan  perhitungan six  big losses ,  dimana  perhitungan six  big  losses bertujuan untuk  mengetahui  kerugian  apa  saja  yang  paling berdampak dalam kegiatan operasional.
3.1. OEE
a. Availability (A)
% 100   time Loading time Operating ty
Availabili (1) b. Performance (P)
% 100    time Loading CT PA e
Performanc (2)
dimana, PA adalah Process Amount dan CT adalah
Cycle Time
c. Quality (Q)
% 100    PA DA PA Quality (3)
dimana, DA adalah Defect Amount d. OEE
Q P A OEE    (%) (4)
Analisis OEE didapatkan dari perhitungan availability , performance dan quality yang  dibandingkan  dengan standar Total  Productive  Maintenance (TPM)  untuk mengetahui  tingkat  efektivitas  dari  sebuah  mesin. Adapun standar Japan Institute of Plant Maintenance (JIMP)  untuk  TPM  indeks  yang  ideal  yaitu  sebagai berikut:
1. Availability (ketersediaan) ≥ 90%
2. Performance (efektivitas produksi) ≥ 95%
3. Quality (tingkat kualitas) ≥ 99%
4. Efektivitas  keseluruhan  alat  atau  mesin  (OEE)  ≥ 85%
3.2. Six Big Losses
a. Breakdown Loss (BL)
% 100   time Loading breakdown Total Breakdown (5)
b. Setup and Adjustment Loss (SAL)
% 100   time Loading time Setup SAL (6)
c. Idling and Minor Stoppage (IMS)
% 100   time Loading time productive Non IMS (7)
d. Reduced Speed Loss (RSL)
  % 100 
   time Loading PA ICT OT
RSL (8)
dimana,  OT  adalah Operating  Time dan  ICT
adalah Ideal Cycle Time .
e. Defect in Process (DP)
% 100   time Loading CT
DP (9)
f. Reduced Yield (RY)
% 100    time Loading Yield CT RY
(10)

## 3.3. MRO
Analisis yang akan dilakukan peneliti yaitu mengetahui  sistem  MRO  yang  diterapkan  PT  Bukit Asam Unit Pelabuhan Tarahan terhadap mesin atau alat yang  digunakan,  khususnya  pada  penelitian  ini  yaitu mesin  RCD  3.  Setelah  peneliti  mengetahui  sistem MRO yang diterapkan, lalu peneliti akan menganalisis apakah sistem MRO berpengaruh terhadap produktivitas dari mesin RCD 3.

## 4. Hasil dan Pembahasan

## 4.1. OEE
Perhitungan  OEE  merupakan  perhitungan  yang dilakukan untuk melihat sejauh mana mesin atau alat bekerja  dengan  efektif,  khususnya  dalam  penelitian ini  yaitu  mesin  RCD  3.  Perhitungan  akan  dilakukan mencari terlebih dahulu beberapa variabel pendukung seperti availability , performance dan quality .
a. Availability (A)
Perhitungan  menggunakan  persamaan  (1)  disajikan dalam tabel 1.
Tabel 1. Nilai Availability Bulan Loading Time (jam) Downtime (jam) Operating Time (jam) Availability (%) Juli 2021 714 243 471 66 Agustus 2021 706 344 363 51 September 2021 671 279 392 58 Oktober 2021 550 273 277 50 November 2021 635 335 299 47 Desember 2021 686 352 334 49 Januari 2022 702 404 297 42 Februari 2022 672 342 330 49 Maret 2022 672 286 385 57 April 2022 686 328 358 52 Mei 2022 697 345 353 51 Juni 2022 685 334 352 51 Rerata 673 322 351 52
Berdasarkan  Tabel  1  dapat  dilihat  bahwa  hasil ketersediaan  ( availability )  pada  bulan  Juli  2021 memiliki  nilai  tertinggi  yaitu  66%.  Sedangkan  nilai availability terkecil  yaitu  pada  bulan  Januari  2022 dengan nilai sebesar 42%.
Perolehan rata-rata nilai A untuk RCD 3 sebesar 52% disebabkan  oleh  waktu  yang  digunakan  mesin  untuk beroperasi  tidak  sebanding  dengan  waktu  yang tersedia  untuk  mesin  beroperasi.  Hal  tersebut disebabkan  oleh  jadwal  rangkaian  gerbong  kereta yang tidak tetap, sehingga waktu yang tersedia untuk operasional mesin RCD 3 tidak optimal. Selain itu PT Bukit Asam Unit Pelabuhan Tarahan memiliki empat mesin  RCD,  dimana  rangkaian  gerbong  kereta  yang akan  dibongkar  berdasarkan  dengan  kualitas  Batu Bara  yang  diangkut  dan  penempatan  penampungan Batu bara ( stockpile ).
b. Performance (P)
Perhitungan  menggunakan  persamaan  (2)  disajikan dalam tabel 2.
Tabel 2. Nilai Performance Bulan Cycle Time (jam) Operating Time (jam) Jumlah Proses (Gerbong) Performance (%) Juli 2021 0.00417 471 13,363 12 Agustus 2021 0.00417 363 10,362 12 September 2021 0.00417 392 11,240 12 Oktober 2021 0.00417 277 7,528 11 November 2021 0.00417 299 7,009 10 Desember 2021 0.00417 334 8,658 11 Januari 2022 0.00417 297 8,925 13 Februari 2022 0.00417 330 9,884 12 Maret 2022 0.00417 385 11,564 13 April 2022 0.00417 358 10,911 13 Mei 2022 0.00417 353 10,674 13 Juni 2022 0.00417 352 10,976 13 Rerata 0.00417 351 10,091 12
Berdasarkan  Tabel  2  dapat  kita  lihat  bahwa  nilai performance terbesar yaitu memiliki nilai 13%. Nilai performance 13% didapatkan pada bulan Januari 2022, Maret  2022,  April  2022,  Mei  2022  dan  Juni  2022. Sedangkan  nilai performance terkecil  yaitu  sebesar 10% yang didapatkan pada bulan November 2021.
Perolehan rata-rata nilai P untuk RCD 3 sebesar 12% disebabkan oleh waktu siklus ( cycle time ) sangat kecil dibandingkan  waktu  operasi  mesin.  Waktu  operasi yang  sangat  besar  dibanding  dengan  waktu  siklus yang  kecil  disebabkan  oleh  waktu set up gerbong untuk melakukan pembongkaran yang lama. Pembongkaran  gerbong  kereta  dimulai  dengan melakukan set up , dimana  waktu set up dimulai dari
mendorong  gerbong  menggunakan positioner arm menuju ring dumper ,  menjepit  roda  gerbong menggunakan wheel grippers , menjepit gerbong yang berada  dalam ring dumper menggunakan wagon holding ,  lalu  melakukan dumper yang  dibantu  oleh operator.  Sehingga  hal  tersebut  yang  menyebabkan waktu operasi dari mesin RCD 3 tinggi.
c. Quality (Q)
Perhitungan  menggunakan  persamaan  (3)  disajikan dalam tabel 3.
Tabel 3. Nilai Quality Bulan Defect amount (ton) Jumlah proses (Gerbong) Quality (%) Juli 2021 0 13,363 100 Agustus 2021 0 10,362 100 September 2021 0 11,240 100 Oktober 2021 0 7,528 100 November 2021 0 7,009 100 Desember 2021 0 8,658 100 Januari 2022 0 8,925 100 Februari 2022 0 9,884 100 Maret 2022 0 11,564 100 April 2022 0 10,911 100 Mei 2022 0 10,674 100 Juni 2022 0 10,976 100 Rerata 0 10,091 100
Berdasarkan Tabel 3 menunjukkan kualitas dari mesin RCD  3  setelah  beroperasi.  Tabel  3  menunjukkan bahwa  hasil  perhitungan  Q  dari  mesin  RCD  3  yaitu sebesar  100%  pada  setiap  bulannya.  Nilai  100% tersebut berarti bahwa mesin RCD 3 memiliki quality sempurna,  dimana  standar  ketetapan quality yang sempurna yaitu bernilai >99%.
Perolehan  nilai  Q  RCD  3  dengan  rata-rata  sebesar 100% disebabkan oleh tidak ada defect amount pada operasi  mesin  RCD  3.  Hal  tersebut  dikarenakan pembongkaran  Batu  Bara  dari  mesin  RCD  3 dibongkar dengan sempurna, namun terjadi perbedaan waktu  bongkar  yang  disebabkan  oleh  factor  internal maupun eksternal.

## d. Hasil OEE
Perhitungan  menggunakan  persamaan  (4)  disajikan dalam tabel 4.
Tabel 4. Nilai OEE Bulan Availability Performance Quality OEE Juli 2021 66% 12% 80% 8% Agustus 2021 51% 12% 81% 6% September 2021 58% 12% 81%
7%
Oktober 2021 50% 11% 77% 6% November 2021 47% 10% 66% 5% Desember 2021 49% 11% 74% 5%
Januari 2022 42% 13% 85% 5% Februari 2022 49% 12% 85% 6% Maret 2022 57% 13% 85% 7% April 2022 52% 13% 86% 7% Mei 2022 51% 13% 86% 6% Juni 2022 51% 13% 88% 7% Rata-rata nilai OEE 6%
Berdasarkan  Tabel  4  menunjukkan  nilai  OEE  mesin RCD  3  dengan  nilai  OEE  terbesar  didapatkan  pada bulan  Juli  2021  dengan  nilai  sebesar  8%,  sedangkan nilai  OEE  terkecil  didapatkan  pada  bulan  November 2021, Desember 2021 dan Januari 2022 dengan nilai sebesar 5%. Rata-rata nilai OEE dari bulan Juli 2021 sampai Juni 2022 yaitu sebesar 6%. Berdasarkan nilai standar  OEE  JIMP,  rata-rata  nilai  OEE  dari  mesin RCD  3  memiliki  nilai  rendah  atau  tidak  memenuhi standar.
4.2. Six Big Losses
Perhitungan Six Big Losses pada  mesin  RCD  3 dilakukan  untuk  mengetahui  faktor  apa  saja  yang menyebabkan  tidak  optimalnya  kinerja  mesin  saat sedang  beroperasi.  Setelah  nilai Six Big Losses didapatkan,  maka  dapat  diketahui losses (kerugian) apa saja yang memiliki pengaruh terbesar pada mesin RCD 3 saat sedang beroperasi.
a. Breakdown Loss (BL)
Perhitungan  menggunakan  persamaan  (5)  disajikan dalam tabel 5.
Tabel 5. Nilai Breakdown Loss Bulan Breakdown Time (jam) Loading Time (jam) Breakdown Loss (%) Juli 2021 0 714 0 Agustus 2021 0 706 0 September 2021 48.8 671 7 Oktober 2021 0 550 0 November 2021 0 635 0 Desember 2021 9.8 686 1 Januari 2022 0 702 0 Februari 2022 0 672 0 Maret 2022 33.4 672 5 April 2022 0 686 0 Mei 2022 13.6 697 2 Juni 2022 0 685 0 Rata-rata 1
Berdasarkan  Tabel  5  dapat  dilihat  bahwa  nilai  BL terbesar  yaitu  pada  bulan  September  2021  dengan nilai  sebesar  7%.  Sedangkan  nilai  BL  terkecil  yaitu dengan  nilai  0%  didapatkan  pada  bulan  Juli  2021, Agustus  2021,  Oktober  2021,  November  2021, Januari  2021,  Februari  2021,  April  2021  dan  Juni 2021.
b. Setup and Adjustment Loss (SAL)
Perhitungan  menggunakan  persamaan  (6)  disajikan dalam tabel 6.
Tabel 6. Nilai Setup and Adjustment Loss Bulan SAL Time (jam) Loading Time (jam) SAL Loss (%) Juli 2021 415 714 58 Agustus 2021 320 706 45 September 2021 345 671 51 Oktober 2021 246 550 45 November 2021 270 635 43 Desember 2021 298 686 43 Januari 2022 260 702 37 Februari 2022 289 672 43 Maret 2022 337 672 50 April 2022 313 686 46 Mei 2022 309 697 44 Juni 2022 306 685 45 Rata-rata 46
Berdasarkan  Tabel  6  dapat  dilihat  bahwa  hasil  SAL pada  bulan  Juli  2021  memiliki  nilai  tertinggi  yaitu sebesar 58%. Sedangkan nilai SAL terkecil yaitu pada bulan Januari 2022 dengan nilai sebesar 37%.
c. Idling and Minor Stoppages Losses (IMSL)
Perhitungan  menggunakan  persamaan  (7)  disajikan dalam tabel 7.
Tabel 7. Nilai Idling and Minor Stoppages Losses
Bulan Non Productive Time (jam) Loading Time (jam) IMSL (%) Juli 2021 32.5 714 5 Agustus 2021 19.8 706 3 September 2021 29.2 671 4 Oktober 2021 31.5 550 6 November 2021 18.0 635 3 Desember 2021 40.9 686 6 Januari 2022 6.6 702 1 Februari 2022 7.8 672 1 Maret 2022 17.0 672 3 April 2022 8.8 686 1 Mei 2022 17.8 697 3 Juni 2022 6.5 685 1 Rata-rata 3
Berdasarkan Tabel 7 dapat  dilihat bahwa hasil IMSL pada  bulan  Oktober  2021  memiliki  nilai  tertinggi yaitu sebesar 6%. Sedangkan nilai IMSL terkecil yaitu pada  bulan  Januari  2022,  Februari  2022,  April  2022 dan Juni 2022 dengan nilai sebesar 1%.
d. Reduced Speed Losses (RSL)
Perhitungan  menggunakan  persamaan  (8)  disajikan dalam tabel 8.
Tabel 8. Nilai Reduced Speed Losses Bulan Operating Time (jam) Loading Time (jam) Cycle Time (%) Jumlah Proses (Gerbong) RSL (%) Juli 2021 471 714 0.00417 13,363 58 Agustus 2021 363 706 0.00417 10,362 45 September 2021 392 671 0.00417 11,240 51 Oktober 2021 277 550 0.00417 7,528 45
November 2021 299 635 0.00417 7,009 43 Desember 2021 334 686 0.00417 8,658 43 Januari 2022 297 702 0.00417 8,925 37 Februari 2022 330 672 0.00417 9,884 43 Maret 2022 385 672 0.00417 11,564 50 April 2022 358 686 0.00417 10,911 46 Mei 2022 353 697 0.00417 10,674 44 Juni 2022 352 685 0.00417 10,976 45 Rata-rata 46
Berdasarkan  Tabel  8  dapat  dilihat  bahwa  hasil  RSL pada  bulan  Juli  2021  memiliki  nilai  tertinggi  yaitu sebesar 58%. Sedangkan nilai RSL terkecil yaitu pada bulan Januari 2022 dengan nilai sebesar 37%.
e. Defect Loss (DL)
Perhitungan  menggunakan  persamaan  (9)  disajikan dalam tabel 9.
Tabel 9. Nilai Defect Loss Bulan Product Reject (Ton) Loading Time (jam) Cycle Time (jam) Defect Loss (%) Juli 2021 0 714 0.00417 0 Agustus 2021 0 706 0.00417 0 September 2021 0 671 0.00417 0 Oktober 2021 0 550 0.00417 0 November 2021 0 635 0.00417 0 Desember 2021 0 686 0.00417 0 Januari 2022 0 702 0.00417 0 Februari 2022 0 672 0.00417 0 Maret 2022 0 672 0.00417 0 April 2022 0 686 0.00417 0 Mei 2022 0 697 0.00417 0 Juni 2022 0 685 0.00417 0 Rata-rata 0
Berdasarkan  Tabel  9  dapat  dilihat  bahwa  hasil  DL pada  bulaln  Juli  2021  hingga  bulan  Juni  2022  yaitu sebesar 0% dan memiliki rata-rata sebesar 0%.
f. Reduced Yield Loss (RYL)
Perhitungan  menggunakan  persamaan  (10)  disajikan dalam tabel 10.
Bulan Yield/Scrap (Ton) Loading Time (jam) Cycle Time (jam) Reduced Yield Loss (%) Juli 2021 0 714 0.00417 0 Agustus 2021 0 706 0.00417 0 September 2021 0 671 0.00417 0 Oktober 0 550 0.00417 0
2021 November 2021 0 635 0.00417 0 Desember 2021 0 686 0.00417 0 Januari 2022 0 702 0.00417 0 Februari 2022 0 672 0.00417 0 Maret 2022 0 672 0.00417 0 April 2022 0 686 0.00417 0 Mei 2022 0 697 0.00417 0 Juni 2022 0 685 0.00417 0 Rata-rata nilai RYL 0
Berdasarkan Tabel 10 dapat dilihat bawha hasil RYL pada  bulan  Juli  2021  hingga  bulan  Juni  2022  yaitu sebesar  0%  dan  memiliki  rata-rata  sebesar  0%.  Hal tersebut  terjadi  karena  mesin  RCD  3  tidak  memiliki produk  cacat  yang  tidak  dapat  di rework ,  sehingga memiliki rata-rata nilai RYL sebesar 0%.
g. Hasil Six Big Losses
Setelah  menghitung  nilai losses dari  operasi  mesin RCD 3 untuk bulan Juli 2021 sampai bulan Juni 2022, selanjutnya  akan  dilihat  persentase  untuk  faktor  apa saja  yang  menjadi  prioritas  utama  yang  berdampak pada  kinerja  mesin  RCD  3.  Hasil  persentase  dari masing-masing losses disajikan pada Tabel 11.
Tabel 11. Nilai Losses Mesin RCD 3 Bulan BL (%) SAL (%) IMSL (%) RSL (%) DL (%) RYL (%) Juli 2021 0 58 5 58 0 0 Agustus 2021 0 45 3 45 0 0 September 2021 7 51 4 51 0 0 Oktober 2021 0 45 6 45 0 0 November 2021 0 43 3 43 0 0
Desember 2021 1 43 6 43 0 0
Januari 2022 0 37 1 37 0 0 Februari 2022 0 43 1 43 0 0 Maret 2022 5 50 3 50 0 0 April 2022 0 46 1 46 0 0 Mei 2022 2 44 3 44 0 0 Juni 2022 0 45 1 45 0 0 Rata-rata 1.3 45.9 3.0 45.9 0 0
Setelah didapatkan nilai losses dari Juli 2021 sampai dengan  Juni  2022  seperti  pada  tabel  11,  selanjutnya dilakukan  rata-rata  persentase losses mesin  RCD  3 yang disajikan pada tabel 12.
Tabel 12. Rata-rata Persentase Losses Mesin RCD 3
No Losses Average (%) Percentage (%) Cumulative (%) 1 BL 1.3 1% 1% 2 SAL 45.9 48% 49% 3 IMSL 3.0 3% 52% 4 RSL 45.9 48% 100% Total 96.1 100%
Losses SAL termasuk dalam kategori downtime losses dan losses RSL  termasuk  dalam speed losses . Perolehan  nilai  SAL  mesin  RCD  3  dengan  rata-rata sebesar  45,86%  disebabkan  oleh  waktu set up untuk pembongkaran  gerbong  yang  tinggi.  Waktu set up pada  mesin  RCD  3  terhitung  dari  tahap  awal  hingga operator  melakukan dumper ,  sehingga  menyebabkan waktu set up yang tinggi. Perolehan nilai RSL mesin RCD  3  dengan  rata-rata  sebesar  45,86%  disebabkan oleh waktu siklus yang kecil dan waktu operasi yang tidak optimal disbanding dengan waktu yang tersedia untuk mesin beroperasi.

## 4.3. Fishbone Diagram
Fishbone diagram mengilustrasikan sebab dan akibat terjadinya faktor SAL dan RSL berdasarkan kerugian terbesar  dan  berpengaruh  terhadap  operasi  mesin RCD 3 seperti pada Figure 4.

## 4.4. Analisis MRO
Pembagian  tentang  klasifikasi  pekerjaan maintenance ini dapat digambarkan pada Figure 5.
Figure 5 . Klasifikasi Mantenance [15]
Penyebab tingginya nilai SAL dan RSL dominan dari penjepitan gerbong menggunakan wheel gripper tidak sempurna  dan  sensor positioner arm yang  terkendala karena hujan, hal tersebut akan mengakibatkan waktu set up mesin  menjadi  lebih  lama.  Untuk  mengatasi masalah  tersebut,  perusahaan  dapat  menerapkan preventive maintenance dalam  tindakan inpection (pemeriksaan)  berdasarkan  klasifikasi maintenance pada Figure 5. Perusahaan dapat menentukan minimal usia  gerbong  yang  akan  dibongkar,  sehingga penjepitan  gerbong  dengan wheel gripper tidak mengalami  masalah.  Kemudian  perusahaan  dapat menambahkan  operator  yang  dapat standby ketika mesin beroperasi saat sedang hujan, sehingga operator tersebut  dapat  melakukan  pengecekan  untuk  sensor positioner arm .  Tindakan  tersebut  dapat  mengurangi peluang terjadinya kendala pada sensor positioner arm .

## 5. Kesimpulan
Setelah  dilakukan  pembahasan  pada  penelitian  ini, maka dapat disimpulkan bahwa berdasarkan pengukuran  efektivitas  mesin  RCD  3  menggunakan metode  OEE,  didapatkan  bahwa  nilai  rata-rata  OEE pada  bulan  Juli  2021  hingga  bulan  Juni  2022  sebesar 6%.  Berdasarkan  standar  JIMP  nilai  OEE  yang  ideal yaitu ≥ 85%, rata-rata nilai OEE RCD 3 berada jauh di bawah standar OEE JIMP. Perhitungan Six Big Losses yang telah dilakukan pada mesin RCD 3 selama bulan Juli  2021  hingga  bulan  Juni  2022  menunjukkan  hasil bahwa losses terbesar yaitu pada Setup and Adjustment
Losses (SAL) dan Reduced Speed Losses (RSL) yaitu 46%.  Kerugian  SAL  disebabkan  oleh  operasi  mesin RCD 3 membutuhkan set up dalam melakukan dumper, sedangkan kerugian RSL disebabkan oleh waktu siklus yang  rendah  dibanding  dengan  waktu  operasi  mesin, lalu waktu downtime yang tinggi dibandingkan dengan waktu  yang  tersedia  untuk  mesin  beroperasi. berdasarkan  analisis  MRO  yang  telah  dilakukan,  PT Bukit Asam Unit Pelabuhan Tarahan telah menerapkan planned maintenance maupun corrective maintenance pada  setiap  bulan  tahun  2021,  penyebab  rendahnya nilai OEE dari mesin RCD 3 bukan karena MRO yang diterapkan  oleh  perusahaan  tetapi  disebabkan  oleh system operasi mesin RCD 3.

## PENGAKUAN
Artikel yang berjudul “Analisis Efektivitas Rotary Car Dumper (RCD)  3 dengan  Metode Overall  Equipment Effectiveness ( OEE ) di PT Bukit Asam Unit Pelabuhan Tarahan” adalah hasil karya sendiri, diselesaikan tanpa menggunakan  bahan-bahan  atau  data-data  yang  tidak diizinkan dan bukan merupakan karya pihak lain yang diakui  sebagai  karya  sendiri.  Semua  referensi  yang dikutip  atau  dirujuk  telah  ditulis  secara  lengkap  pada daftar  pustaka.  Apabila  ternyata  pernyataan  ini  tidak benar,  maka  bersedia  menerima  sanksi  sesuai  dengan ketentuan yang berlaku.

## Daftar Pustaka
[1] M.  Kemas,  A.  Isnaeni,  F.  Hariyanto  and  R. Cahyadi,  "Analisa  Troubleshooting  pada Rotary Car Dumper dan Pengaruhnya Terhadap Waktu  Pembongkaran  Batubara  di  Unit Pelabuhan Tarahan Pt Bukit Asam Tbk," Jurnal Teknik  Patra  Akademika, vol.  12,  no.  02,  pp. 26-34, 2021.
[2]   D.  F.  Rahmadhani,  H.  Taroepratjeka  and  L. Fitria,  "Usulan  Peningkatan  Efektivitas  Mesin Cetak  Manual  Menggunakan  Metode  Overall Equipment  Effectiveness  (OEE)  (Studi  Kasus Di Perusahaan Kerupuk TTN)," Jurusan Teknik Industri  Itenas, vol.  02,  no.  04,  pp.  156-165, 2014.
[3]   R. Wahyudi, R. G. Ferdana and A. T. Nugraha, “Penerapan  Metode  Overall  Equipment Effectiveness (OEE) dan Six Big Losses untuk Mengukur Efektivitas Mesin Packing pada PT. Surya  Tsabat  Mandiri”,” Jurnal  Optimalisasi , Vol. 09, no. 02, pp. 82-89, 2023.
[4]   Saiful, A. Rapi and O. Novawanda, "Pengukuran kinerja mesin defakator 1 dengan menggunakan metode OEE (Studi Kasus pada PT. Perkebunan XY )," JEMIS, vol. 2, no. 2, pp. 2338-3925, 2014.
[5]   D.  R.  Vieira  and  P.  L.  Loures,  "Maintenance,
Repair and Overhaul (MRO) Fundamentals and Strategies: An Aeronautical Industry Overview," International Journal of Computer Applications, vol. 135, no. 12, pp. 22-29, 2016.
[6]   A.  Mutaqiem  and  D.  Soediantono,  "Literature Review  of  Total  Productive  Maintenance (TPM)  and Recommendations for  Application in the Defense Industries," Jiemar, vol. 3, no. 2, pp. 2722-8878, 2022.
[7]   E.  Y.  T.  Adesta  and  H.  A.  Prabowo, "Implementasi  Total  Productive  Maintenance (TPM)  Berbasis  Lean  Manufacturing  Tools  di Industri Manufaktur
Indonesia," Jurnal Internasional Teknik & Teknologi, vol. 3, no. 7, pp. 156-159 , 2018.
[8]   S.  Priyono,  Machfud  and  A.  Maulana,  "The application  of  total  productive  maintenance (tpm)  in  sugar  refinery  in  indonesia  (a  case study of pt. Xyz)," Jurnal Aplikasi Manajemen dan Bisnis, vol. 5, no. 2, pp. 2460-7819, 2019.
[9]   R.  Wahyudi,  Z.  Abdillah  and  E.  Armadani, “Usulan Perbaikan  Lingkungan  Kerja  di  Area Produksi Drum Besi CV. Lampung Aspalindo”,
“ Jurnal Invasi , vol. 1, no. 1, pp. 12-22, 2023.
[10]  F.  Hendra  and  R.  Effendi,  "Identifikasi Penyebab  Potensial  Kecacatan  Produk  dan Dampaknya dengan Menggunakan Pendekatan Failure  Mode  Effect  Analysis  (FMEA)," SINTEK  JURNAL, vol.  12,  no.  1,  pp.  17-24,
2018.
[11]  A.  E.  Susetyo,  "Analisis  Overall  Equipment Effectivenes (OEE) untuk Menentukan
Efektifitas Mesin Sonna Web  ," Jurnal Science Tech, vol. 3, no. 2, pp. 93-102, 2017.
[12]  O.  C.  Chikwendu,  A.  S.  Chima  and  M.  C. Edith, "The optimization of overall equipment effectiveness factors in a," Heliyon, vol. 4, no.
0, pp. 2405-8440, 2020.
[13]  C. Gróf and A. Kamtsiurisb, "Ontology-based
Process Reengineering To Support Digitalization Of MRO Operations:
Application  To  An  Aviation  Industry  Case,"
ScienceDirect, vol.  03,  no.  1,  p.  1322–1327,
2021.
[14]  E.  Uhlmann,  M.  Bilz  and  J.  Baumgarten, "MRO – Challenge and Chance for Sustainable Enterprises," ScienceDirect, vol.  8,  no.  9,  p. 239 – 244, 2013.
[15] A.  Purwanto,  “Analisis  Failure  Rate  Mesin Reserve Osmosis dengan Perhitungan Evaluasi Sistem Perawatan di PT. XYZ”, “Indept, vol. 3, no. 3, pp. 8-19, 2013.