## ANALISIS TOTAL PRODUCTIVE MAINTENANCE DENGAN METODE OVERALL EQUIPMENT EFFECTIVENESS DAN FUZZY FAILURE MODE AND EFFECTS ANALYSIS
Supriyadi     Gina Ramayanti     Romi Afriansyah Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Serang Raya Jalan Raya Serang, Cilegon KM. 5, Serang, 42116
Email: supriyadimti@gmail.com, ginaramayanti@gmail.com, romiafriansyah1990@gmail.com
Abstrak -- Ash Handling System merupakan suatu bagian dari pembangkit listrik tenaga uap dengan bahan  bakar  batu  bara  yang  berfungsi  untuk  menyalurkan  limbah  pembuangan  sisa  hasil  proses pembakaran batu bara pada boiler. Sisa pembakaran terbagi menjadi fly ash dan bottom ash. Untuk sisa pembakaran fly ash akan disalurkan menuju ke Electrostatic Precipitator untuk ditangkap  dengan metode corona dan ditransfer menuju penampungan fly ash dengan cara dimampatkan bersama udara dari  kompresor  yang  melalui  pipa-pipa  dan  tabung  transporter.  Sedangkan  untuk  sisa  pembakaran bottom ash akan disalurkan dengan alat yang disebut SSC (Submerged Scraper Conveyor). Gangguan pada  SSC  dapat  terjadi  mulai  dari  belt  putus,  masalah  pada  penggerak,  hingga  masalah  pada kelistrikan  dan  instrumennya.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  nilai  OEE,  mengetahui dampak gangguan belt sobek, mengetahui penyebab terjadinya belt conveyor sobek dan melakuka n estimasi  hasil  perbaikan  dari  sisi  biaya.  Penelitian  ini  menggunakan  metode  Overall  Equipment Effectiveness (OEE) dan Fuzzy Failure Mode and Effects Analysis. Hasil penelitian menunjukkan bahwa rata-rata nilai OEE pada tahun 2015 sekitar 52,05%, masih di bawah standar nilai OEE sebesar 85%. Penyebab utamanya adalah adanya gangguan belt sobek karena gesekan belt dengan support return ketika belt conveyor mengalami jogging yang berdampak pada terganggunya penyaluran abu. Modifikasi dapat menghindari kerugian perusahaan sebesar Rp. 582.548.800,00.

## Kata  kunci:  Fuzzy  Failure  Mode  and  Effects  Analysis,  Overall  Equipment  Effectiveness  dan Submerged Scraper Conveyor
Abstract -- Ash Handling System is a part of steam power plant with coal fuel that serves to distribute waste disposal waste from coal burning process at boiler. The rest of the combustion is divided into fly ash  and  bottom  ash.  For  the  rest  of  the  fly  ash  combustion  will  be  channeled  to  the  Electrostatic Precipitator  to  be  captured  by  the  corona  method  and  transferred  to  the  fly  ash  reservoir  by compressing  the  air  from  the  compressor  through  the  tubes  and  the  transporter  tube.  As  for  the remaining  burning  bottom  ash  will  be  channeled  with  a  tool  called  SSC  (Submerged  Scraper Conveyor). Disturbance to SSC from start belt breaks, problems on the mover to electrical problems and  instruments.  This  study  aims  to  determine  the  value  of  OEE,  to  know  the  impact  of  torn  belt disorder, to know the cause of belt conveyor tear and make estimation of cost improvement results. This study uses the method of Overall Equipment Effectiveness (OEE) and Fuzzy Failure Mode and Effects Analysis. The results obtained are the average value of OEE in 2015 around 52.05% which is still below the standard value of OEE of 85%, the main cause of the torn belt is belt friction belt with support return when belt conveyor jogging that impact on disruption of distribution ash. Modifications can avoid the Company's loss of Rp. 582.548.800,00 caused by torn conveyor belt interruption.
Keywords: Fuzzy Failure Mode and Effects Analysis, Overall Equipment Effectiveness and Submerged Scraper Conveyor.

## PENDAHULUAN
Kelancaran  produksi  menjadi  prioritas dalam  kegiatan  proses  produksi.  Banyak  faktor yang  mempengaruhi  kelancaran  proses,  salah satunya  adalah performance mesin  yang  baik. Mesin  dengan breakdown rendah  mampu membuat  kualitas  proses  produksi  berjalan dengan baik (Supriyadi dan Riskiyadi, 2016).
Perawatan  mesin  pendukung  produksi
menjadi  hal  penting  dalam  menunjang  kinerja produksi. Total  Productive  Maintenance (TPM) merupakan  program  pemeliharaan  peralatan produksi  untuk  menemukan  dan  menghilangkan faktor  utama  yang  menghambat  proses  produksi (Sunaryo & Nugroho, 2015).
TPM  merupakan  kegiatan  kelompok  yang membutuhkan kerja  sama keseluruhan karyawan terutama  dari  bagian maintenance dan  produksi.
Pelaksanaan  TPM  secara  efektif  akan  mampu meningkatkan  efisiensi  dalam  menghilangkan kerugian  akibat equipment  failure , set  up  and adjustment,  minor  stoppages, reduced  yield dan process scrap and defects (Madanhire & Mbohwa, 2015).  Dalam  konsep  TPM  menekankan  peran operator  yang  lebih  dalam  mengidentifikasi kerusakan,  melakukan  perawatan  dan  perbaikan ringan tanpa harus menunggu menjadi kerusakan yang komplek.
Salah  satu  metode  pengukuran  kerja  yang digunakan  untuk  mengukur  keberhasilan  TPM adalah Overall  Equipment  Effectiveness (OEE) (Rimawan  dan  Raif,  2016).  OEE  terdiri  dari avaibility (ketersediaan), performance (kemampuan) dan quality (kualitas) untuk melakukan  pengukuran  pada    peralatan  produksi yang digunakan bisa bekerja dengan normal atau tidak (Rahayu, 2014). Nilai Availability, Performance ,  dan Quality yang  lebih  rendah  dari standar  dunai  perlu  dilakukan  perbaikan  sesuai dengan akar masalah rendahnya nilai tersebut..
Vittaleshwar, Shetty, & Prajual (2016) dalam penelitiannya mendapatkan hasil bahwa TPM dan OEE  mampu  membantu  perusahaan  pembuatan botol  air  untuk  mengidentifikasi  kerugian  proses dan  inefisiensi  yang  sebelumnya  tidak terdeteksi. Penerapan  OEE  pada  mesin  injeksi  moulding mampu meningkatkan nilai OEE dari 61% menjadi 81% melalui implementasi avaibility , pemanfaatan sumber  daya  yang  lebih  baik,  meningkatkan kepercayaan,  dan  semangat  kerja  karyawan (Vijayakumar  &  Gajendran,  2014).  Hal  ini  sesuai dengan  penelitian  yang  dilakukan  Raut  &  Raut (2017)  dan  Jaganure  &  Badiger  (2017)  bahwa penerapan OEE secara efektif mampu meningkatkan  nilai  OEE  secara  keseluruhan dengan  cara  melakukan  perbaikan-perbaikan variabel yang mempunyai nilai rendah.
Failure  Mode  and  Effects  Analysis (FMEA) merupakan  sakah  satu  metode  yang  dapat digunakan  untuk  mengetahui  potensi  penyebab kerusakan. FMEA merupakan suatu metode  untk mengidentifikasi,  mengevaluasi,  dan  mengelola risiko secara efektif dalam suatu kegiatan (Hayati &  Reza  Abroshan,  2017).  Menurut  Yeh  &  Hsieh (2007)  penggunaan  FMEA  mempunyai  beberapa kekurangan  antara  lain,  pernyataan  sering subyektif  dan  digambarkan  secara  kualitatif, parameter severity (S), occurrence (O), detectability (D) diasumsikan memiliki kepentingan yang  sama,  mengabaikan  kepentingan  relatif diantara  penilaian  yang  mungkin  berbeda  dalam praktek dan penilaian RPN yang sama, menyiratkan  perbedaan  representasi  risiko  yang berbeda
Metode Fuzzy FMEA merupakan salah satu alternatif  untuk  memperbaiki  FMEA.  Teori  fuzzy mampu  menghasilkan  rumusan  matematis  dari variabel  yang  samar  dan  tidak  akurat  untuk menghitung  RPN.  Penggunaan  logika  fuzzy memperoleh  hasil  yang  lebih  akurat  dibandingan dengan  FMEA  (Keskin  &  Özkan,  2009).  Metode Fuzzy memperlakukan faktor severity , occurance, dan detection sebagai  variabel  fuzzy  dan melakukan evaluasi dengan menggunakan istilah fuzzy  dan  peringkat  fuzzy.(Basjir,  Supriyanto,  & Suef,
2011). Dalam
peraturan fuzzy
menggambarkan nilai kritikalitas sebuah kesalahan  untuk  setiap  kombinasi  variabel  input. Peraturan dirumuskan dalam istilah liinguistik dan dinyatakan dalam bentuk ‘If – Then’.
Ash  Handling  System merupakan  suatu bagian dari pembangkit listrik tenaga uap dengan bahan  bakar  batu  bara  yang  berfungsi  untuk menyalurkan  limbah  pembuangan  sisa  hasil proses  pembakaran  batu  bara  pada  boiler.  Sisa pembakaran  terbagi  menjadi fly  ash dan bottom ash .  Untuk  sisa  pembakaran  fly  ash  akan disalurkan menuju ke EP ( Electrostatic Precipitato r)  untuk  ditangkap    dengan  metode corona (pemancaran elektron) kemudian ditransfer menuju  penampungan fly  ash yang  disebut  silo dengan  cara  dimampatkan  bersama  udara  dari kompresor  yang  melalui  pipa-pipa  dan  tabung transporter.  Sedangkan  untuk  sisa  pembakaran bottom  ash akan  disalurkan  dengan  alat  yang disebut  SSC  ( Submerged  Scraper  Conveyor ), Vibrating  grid dan ash  crushe r  kemudian dipindahkan menuju penampungan akhir yaitu A sh Valley.
Terdapat  beberapa  gangguan  peralatan Ash  Handling ,  baik  peralatan  penyaluran fly  ash maupun peralatan penyaluran bottom ash . Dalam penelitian  kali  ini  penulis  fokus  kepada  peralatan Submerged
Scraper Conveyor . Terdapat beberapa  jenis  gangguan  pada Submerged Scraper Conveyor , mulai dari belt putus, masalah pada penggerak, hingga masalah pada kelistrikan dan instrumennya. Gangguan belt conveyor sobek meyebabkan  proses  penyaluran  abu  terganggu. Apabila masalah berlarut-larut (± 8 jam) maka unit pembangkit  harus  berhenti  beroperasi  sehingga perusahaan harus mengeluarkan biaya lebih untuk memperbaiki  belt  yang  sobek,  menurunnya  nilai performance conveyo r,  dan  menurunkan  tingkat kepercayaan Submerged  Scraper  Conveyor pelanggan.
Penelitian  ini  mempunyai  tujuan  untuk mengetahui  nilai  OEE,  mengetahui  dampak gangguan belt sobek , mengetahui  penyebab terjadinya belt  conveyor sobek  dan  melakukan estimasi hasil perbaikan dari sisi biaya.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  dilakukan  pada  peralatan conveyor di  perusahaan  pembangkit  listrik.  Data yang  dikumpulkan  berupa  data  teoritis  dan  data hitoris.  Data  teoritis  berupa  teori  mengenai total productive maintenance , overall equipment e ffectiveness,  failure  mode  and  effects  analysis dan fuzzy failure mode and effects analysis. Data historis yang dipergunakan adalah data kerusakan peralatan, data operasional peralatan dan kualitas produk.

## Overall Equipment Effctiveness (OEE)
Overall
Equipment
Effectiveness menggambarkan  mengenai  performa  peralatan dan kalkulasi akurat untuk mengetahui keefektifan peralatan yang digunakan (Wahid & Agung, 2016). Tujuan OEE  adalah  untuk menganalisis  berbagai input  data  dan  memberikan  rincian  mengenai proses  manufaktur.    (Vittaleshwar  et  al.,  2016) menyatakan  bahwa  data  yang  telah  diperoleh digunakan  untuk  menentukan  keadaan  proses saat  ini,  dan  sebagai  dasar  kerangka  untuk mencari penyebab masalah yang terjadi.
Pengukuran OEE
didasarkan pada pengukuran Availability  ratio , Performance  ratio , dan Quality  ratio .  Nakajima  (1988)  menyatakan bahwa availability merupakan rasio dari operation time ,  dengan  mengeliminasi downtime peralatan, terhadap loading  time . Performance  ratio adalah rasio yang menggambarkan kemampuan peralatan  dalam  menghasilkan  produk  yang merupakan hasil dari operating speed ra te dan n et operating rate . Operating speed rate berdasarkan perbedaan antara kecepatan ideal dan kecepatan operasi  aktual. Net  operating  rate melakukan pengukuran  suatu  kecepatan  dalam  periode tertentu  (  Suhendra  &  Betrianis,  2005). Quality ratio adalah rasio yang menggambarkan kemampuan  mesin  dalam  menghasilkan  produk sesuai dengan spesifikasi yang telah ditetapkan.
𝐴𝑣𝑎𝑖𝑙𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑦 = 𝑂𝑝𝑒𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑡𝑖𝑚𝑒 𝑙𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑡𝑖𝑚𝑒 = 𝑙𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑡𝑖𝑚𝑒−𝑑𝑜𝑤𝑛𝑡𝑖𝑚𝑒 𝑙𝑎𝑜𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑡𝑖𝑚𝑒
(1) Performance = processed amount   x   theoretical cycle time
operation time (2) Quality  = processed amount−defect amount
processed amount (3)
𝑂𝐸𝐸 = 𝑎𝑣𝑎𝑖𝑙𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑦 𝑥 𝑝𝑒𝑟𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑛𝑐𝑒 𝑥 𝑞𝑢𝑎𝑙𝑖𝑡𝑦 (4)

## Fuzzy Failure Mode and Effect Analysis
Logika  fuzzy  merupakan  cara  yang  tepat untuk  memetakan  suatu  ruang  input  ke  dalam suatu  ruang  output.  Penilaian  RPN  dilakukan dengan  menggunakan  bilangan  fuzzy  dan dikalikan  dengan  bobot  kepentingan  dari  setiap parameter parameter severity (S), occurrence (O),
detectability (D).  Fungsi  yang  digunakan  dalam fuzzy  FMEA  adalah  pola  segitiga  dan  trapesium. Parameter  fungsi  keanggotaan  dan  tipe  kurva variabel input sesuai dengan Tabel 1 dibawah ini.
Tabel 1. Parameter Fungsi Keanggotaan Variabel
Input Kategori Tipe Kurva Parameter VL Trapesium [0 0 1 2.5] L Segitiga [1 2.5 4.5] M Trapesium [2.5 4.5 5.5 7.5] H Segitiga [5.5 7.5 9] VH Trapesium [7.5 9 10 10]
Sumber  (Kosasih, Sukania, & Tamrin, 2009)
Input  fungsi  anggota  dalam  kategori tersebut  yaitu  untuk  kriteria severity,  occurrence dan detection .  Kategori tersebut dapat dilihat pada tabel 2 dibawah ini.

## Tabel 2. Kategori untuk input variabel
Rangking Kategori Severity (S) Occurence (O)  Detection (D) 1 1 1 VL 2,3 2,3 2,3 L 4,5,6 4,5,6 4,5,6 M 7,8 7,8 7,8 H 9,10 9,10 9,10 VH Sumber  (Kosasih et al., 2009)
Ketiga  kriteria tersebut dikalikan sehingga menghasilkan  nilai  FRPN.  Ketiga  kriteria  itu  jika dikalikan akan menghasilkan nilai FRPN. Parameter  fungsi  keanggotaan  dan  tipe  kurva variabel output terdapat pada tabel di bawah ini.
Tabel 3. Kategori untuk Variabel Output
Kategori Kelas Internal Nilai FPRN VL 1-49 VL-L 50-99 L 100-149 L-M 150-249 M 250-349 M-H 350-449 H 450-599 H-VH 600-799 VH 800-1000 Sumber  (Kosasih et .al. , 2009)

## PENGOLAHAN DATA DAN PEMBAHASAN
Submerged Scraper Conveyor (SSC) merupakan  alat  yang  berhubungan  langsung dengan  boiler.  SSC  mempunyai  peran  yang sangat  penting  bagi  operasional  unit.  SSC berfungsi  untuk  menampung  air  laut,  sebagai media  pendingin  abu  sisa  hasil  pembakaran  di furnace  dan  sebagai  media  pengangkut  dan penyalur abu  bottom  ash .  Blok  diagram  sebuah Submerged Scraper Conveyor (SSC) diperlihatkan pada Gambar 1.
Sebuah Submerged  Scraper  Conveyor (SSC)  terdiri  dari  beberapa  bagian,  yaitu: Drive
Sprocket, Flighbar, Chain, Guide Roll dan Tension
Spring.
SSC  merupakan  conveyor  dengan  rantai ( chain )  sebagai  media  angkutnya.  Dengan kapasitas 25 T/H, SSC beroperasi secara kontinyu 24  jam  sesuai  designnya.  Pada  aktualnya  SSC mengalami kendala beroperasi dikarenakan beban angkut  yang  berakibat  terjadinya breakdown . Disamping  itu,  batu  bara  yang  digunakan mempunyai ash  content yang  cukup  tinggi, sehingga kinerja SSC menjadi lebih berat dan part yang digunakan menjadi lebih cepat aus.
Nilai  OEE  diperoleh  melalui  perhitungan nilai availability, performance dan quality .  Berikut
contoh perhitungan nilai parameter OEE
Submerged Scraper Conveyor
𝐴𝑣𝑎𝑖𝑙𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑦 = 424 − 81 424 𝑥 100% =  80,90% 𝑃𝑒𝑟𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑛𝑐𝑒 = 550 ∗ 0,5 343 𝑥 100% =  80,17% 𝑄𝑢𝑎𝑙𝑖𝑡𝑦 = 550 − 100 550
𝑥 100% =  80,82%
𝑂𝐸𝐸 = (0,8090 ∗ 0,8017 ∗ 0,8082) 100% = 53,07% Secara  detail  data  produksi,  delay  dan  hasil availability , performance , quality dan  OEE  dapat dilihat pada Tabel 4 dan Tabel 5.
Gambar 1. Submerged Scraper Conveyor
Tabel 4. Data Produksi dan Delay Submerged Scraper Conveyor Tahun 2015
Bulan Loading Time (Jam) Downtime (Jam) Processed Amount (M3) Theoretical Cycle Time (Jam) Operation Time (Jam) Defect Amount (M3) Januari 424 81 550 0,50 343 100 Februari 424 82 663 0,40 342 108 Maret 424 81 507 0,56 343 93 April 424 84 412 0,67 340 71 Mei 424 79 427 0,63 345 76 Juni 424 77 553 0,48 347 104 Juli 424 76 502 0,53 348 89 Agustus 424 78 401 0,67 346 64 September 424 80 446 0,59 344 67 Oktober 424 81 501 0,50 343 85 November 424 82 441 0,59 343 72 Tabel 5. Perhitungan OEE Submerged Scraper Conveyor Bulan Availability Ratio Performance Ratio Quality Ratio OEE Januari 80,90% 80,17% 81,82% 53,07% Februari 80,66% 77,54% 83,71% 52,36% Maret 80,90% 82,12% 81,66% 54,25% April 80,19% 80,78% 82,77% 53,62% Mei 81,37% 77,36% 82,20% 51,74% Juni 81,84% 75,89% 81,19% 50,43% Juli 82,08% 75,92% 82,27% 51,27% Agustus 81,60% 77,26% 84,04% 52,99% September 81,13% 76,27% 84,98% 52,58% Oktober 80,90% 73,03% 83,03% 49,06% November 80,66% 75,85% 83,67% 51,19% Total 81,11% 77,47% 82,85% 52,05%
Berdasarkan
perhitungan
tersebut,
diketahui  bahwa  rata-rata  nilai  OEE  pada  tahun 2015  sekitar  52,05%.  Angka  tersebut  masih  jauh dari angka ideal OEE sebesar 85%. Perbaikan nilai OEE  pada Submerged  Scraper  Conveyor masih diperlukan  untuk  meningkatkan  kemampuan kinerja secara keseluruhan.
Berdasarkan  Tabel  5,  dapat  diketahui bahwa rata-rata nilai performance mempunyai nilai yang  paling  kecil  di  antara  parameter  yang mempengaruhi  nilai  OEE.  Hal  ini  sama  dengan penelitian  yang  dilakukan  Rizkia,  Adianto,  & Yuniati  (2015)  dan  Maulidina,  Rimawan,  &  Kholil (2016) yang mendapatkan nilai performance yang lebih  rendah  dalam  perhitungan  OEE.  Nilai  yang rendah  pada  mesin  produksi  akan  menyebabkan nilai efektifitas yang rendah pada sistem produksi (Syaifudin, Novareza, & Efranto, 2015).
Kemampuan  mesin  mempunyai  pengaruh  yang signifikan  untuk  meningkatkan nilai  performance secara keseluruhan.
Berdasarkan  dari  pengamatan  dan  hasil wawancara  yang  dilakukan,  ditemukan  beberapa hal  yang  menyebabkan  OEE    belum  maksimal. Hal-hal  tersebut  antara  lain,  patrol  check  dari operator  yang  kurang  intensif  dan  pengetahuan teknisi  yang  berbeda  mengenai  perawatan peralatan  dari  segi  manusia.  Faktor  mesin  yang berpengaruh  adalah Design  Support  Return
kurang  memiliki space yang  cukup  untuk belt jogging, keausan part-part conveyor stop overload, dan speedswitch ON karena operasional peralatan.  Faktor  penyebab  dari  sisi  metode adalah pemeliharaan rutin yang kurang mendetail, serta waktu serah terima operator saat pergantian shift terlalu cepat. Karakteristik abu yang berbeda dan  tidak  adanya  alat  pengatur  dimensi  suhu merupakan faktor penyebab yang terjadi dari segi material.
Penggunaan  fuzzy  FMEA  dalam  penelitian ini  difokuskan  pada  sisi  mesin  karena  memiliki nilai performance terendah. Data penyebab cacat yang disebabkan faktor mesin yang diperoleh dari hasil  pengamatan  dan  wawancara kemudian diolah  dalam  perhitungan  FMEA.  Tahapan  fuzzy FMEA adalah mendefinisikan fungsi keanggotaan input  fuzzy  untuk  parameter severity (S), occurrence (O), detectability (D),  evaluasi  rule dengan  menggunakan  aturan  IFTHEN  yang didapat  menjadi  satu    menjadi  aturan fuzzy . Aturan  IF-THEN  digabungkan  menjadi  suatu pemetaan  dari  input  fuzzy  ke  kesimpulan  fuzzy. De-fuzzy-fikasi  dengan  cara  menarik  kesimpulan diubah  menjadi  nilai  riil  yang  mempresentasikan risiko (Mansur & Ratnasari, 2016)  Hasil nilai SOD kemudian  diolah  menggunakan  metode Fuzzy . Perhitungan  fuzzy  FMEA  secara  detail  dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Hasil Fuzzy FMEA Mode of Failure Cause of Failure Effect of Failure S O D RPN FRPN Kategori FRPN Conveyor Jogging Penyambungan belt tidak bagus Belt sobek karena bergesekan dengan support return 7 4 6 168 712 H-VH Keausan legging pulley 7 5 6 384 725 H-VH Ply pada belt rusak 7 4 6 168 712 H-VH Beban angkut tidak merata 7 8 6 392 782 H-VH Conveyor  stop overload Beban angkut berlebih Penyaluran  abu terganggu 3 7 4 96 621 H-VH Terdapat bagian belt terjepit 3 5 4 60 269 M MisAlignment gearbox 3 4 4 48 269 M Bearing macet 3 2 4 24 251 M Speedswitch ON Pelumas fluidcoupling kurang Penyaluran  abu terganggu 3 4 4 48 269 M Rubber basing rusak 3 4 4 48 269 M Gear pada gearbox aus 3 2 4 24 251 M Belt putus,  tipis  karena lifetime 3 2 4 24 251 M Spi gearbox rusak 3 2 4 24 251 M
Berdasarkan  Tabel  6, conveyor  jogging mengakibatkan  beban  angkut  tidak  merata  dan merusak belt dengan nilai FRPN 782 dan kategori H-VH. Setelah itu, untuk mengatasi belt sobek dan gangguan conveyor  yang  muncul. Kemudian  ada upaya memodifikasi support return yang bertujuan untuk  menghilangkan  potensi  bahaya  belt  sobek ketika jogging. SSC yang ada sebelum modifikasi
diperlihatkan pada Gambar 2.
Dari data WO ( Work Order ) diketahui bahwa belt  sobek  dikarenakan  belt  bergesekan  dengan support  return, maka  bentuk  support  idler  akan diubah dengan pertimbangan bentuk support idler harus  melebihi  penyimpangan  belt  ketika  jogging terjadi (±10 cm).
Gambar 2. Submerged Scraper Conveyor (SSC)
Gambar 3. Support Return Modifikasi Ash Handling
Dengan merubah bentuk dan dimensinya, support return model  baru  telah  berhasil  mengatasi masalah  belt  sobek    yang  disebabkan  oleh gesekan  belt  dengan support  return ketika belt jogging terjadi.  Jarak belt dengan support  return model baru ketika dipasang yaitu 15 cm, sehingga ketika terjadi belt  jogging pada  bagian return  belt akan tetap aman karena tidak bergesekan dengan support return . Gambar 3 memperlihatkan Support Return Ash Handling yang telah dimodifikasi.
Dengan menginvestasikan biaya sebesar Rp. 62.172.000,00 untuk modifikasi support return pada  conveyor  7  maka  seharusnya  perusahaan dapat menghindari kerugian sebesar Rp. 582.548.800,00  yang  disebabkan  oleh  gangguan belt  conveyor sobek  karena  bergesekan  dengan support return .

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisis  dari  penelitian
yang dilakukan pada Submerged Scraper Conveyor , dapat ditarik kesimpulan yaitu rata-rata nilai  OEE  pada  tahun  2015  sekitar  52,05%  yang masih  dibawah  standar  nilai  OEE  sebesar  85% sehingga memerlukan peningkatan atau perbaikan sistem  untuk  meningkatkan  nilai  OEE  terutama dalam nilai performance .
Penyebab  utama  adanya  gangguan belt sobek  ialah  gesekan belt dengan support return ketika belt conveyor mengalami jogging . Penyebab belt jogging itu  sendiri  dikarenakan material  angkut  yang  tidak  merata  di  atas belt . Jarak  normal  ujung  belt  dengan support return ialah  10  cm.  Namun  ketika  terjadi jogging , belt mengalami  gerakan  ±  12  cm  sehingga belt mengalami gesekkan dengan support return. Dampak yang ditimbulkan dari gangguan ini adalah  terganggunya  penyaluran  abu  .  Karena sistem conveyor adalah interlock maka  ketika salah satu conveyor shutdown , conveyor yang lain juga shutdown. Hasil  modifikasi support  return dapat menghindari terjadinya gesekan belt  ketika terjadi  belt  jogging,  juga  dapat  menghindarkan perusahaan dari kerugian sebesar Rp. 582.548.800,00  yang  disebabkan  oleh  gangguan belt conveyor sobek.

## REFERENSI
Basjir, M., Supriyanto, H., & Suef, M.
Pengembangan  Model  Penentuan  Prioritas Perbaikan Terhadap Mode Kegagalan Komponen Dengan Metodologi FMEA, Fuzzy, dan  Topsis  Yang  Terientegrasi.  In Seminar Nasional Manajemen Teknologi XIII . 2011; 1 – 5. Surabaya: Program Studi MMT-ITS.
Hayati,  M.,  &  Reza  Abroshan,  M.  Risk Assessment using Fuzzy FMEA (Case Study: Tehran Subway Tunneling Operations). Indian Journal  of  Science  and  Technology .  2017; 10(9): 1-9. http://dx.doi.org/10.17485/ijst/2017/v10i9/1101 57 Jaganure, R., & Badiger, A. Improvement of OEE
By  Reducing  Losses  and  Applying  TPM.
International Journal of Advances in Production and Mechanical Engineering . 2017; 3 (2), 8 –18.
Keskin,  G.  A.,  &  Özkan,  C.  An  alternative evaluation  of  FMEA:  Fuzzy  ART  algorithm.
Quality and Reliability Engineering International . 2009; 25 (6): 647 –661. http://dx.doi.org/10.1002/qre.984
Kosasih, W., Sukania, I. W., & Tamrin, W. Applied Fuzzy  Assessment  of  FMEA  for  Production Plant of Paper Cutting Knives (Case Study: PT. XYZ). In 3rd International Seminar on Industrial Engineering  and  Management .  2009.  Bali,
Indonesia.
Madanhire,  I.,  &  Mbohwa,  C.  Implementing Successful  Total  Productive  Maintenance  ( TPM ) in a Manufacturing Plant. In Proceedings of the World Congress on Engineering (Vol. II).
2015. London, U.K.
Mansur, A., & Ratnasari, R. Analisis Risiko Mesin Bagging  Scale  dengan  Metode  Fuzzy  Failure Mode  and  Effect  Analysis  (Fuzzy-FMEA)  di Area  Pengantongan  Pupuk  Urea  PT.  Pupuk Sriwidjaja. Jurnal  Teknoin .  2016; 21 (4),  158 – 166.
Maulidina, A. D., Rimawan, E., & Kholil, M. Analisa
Total Productive Maintenance terhadap Produktivitas  Kapal/Armada  menggunakan Metode Overall Equipment Effectiveness pada PT. Global Trans Energy International. Journal of  Industrial  Engineering  &  Management Systems . 2016; 9 (1), 1 –18.
Rahayu,  A.  Evaluasi  Efektivitas  Mesin  Kiln
Dengan Penerapan Total Productive Maintenance  Pada  Pabrik  Ii  /  Iii  Pt  Semen Padang. Optimasi Sistem Industri . 2014; 13(1), 454 –485. https://dx.doi.org/10.25077/josi.v13.n1.p454- 485.2014
Raut,  S.,  &  Raut,  N.  Implementation  of  TPM  to Enhance  OEE  in  A  Medium  Scale  Industry. International Research Journal of Engineering and Technology . 2017; 4(5), 1035 –1041.
Rimawan, E. dan Agus Raif, Analisis Pengukuran Nilai  Overall  Equipment  Effectiveness  (OEE) pada Proses Packaging di Line 2 (Studi Kasus PT.  Multi  Bintang  Indonesia.  Tbk). SINERGI 2016; 20 (2): 140-148.
http://dx.doi.org/10.22441/sinergi.2016.2.008
Rizkia,  I.,  Adianto,  H.,  &  Yuniati,  Y.  Penerapan Metode  Overall  Equipment  Effectiveness (OEE)  dan  Failure  Mode  and  Effect  Analysis (FMEA)  dalam  Mengukur  Kinerja  Mesin Produksi Winding NT-880N untuk Meminimasi Six Big Losses. Reka Integra . 2015; 3(4), 273 – 284. Robby Suhendra, & Betrianis Betrianis. Pengukuran Nilai Overall Equipment
Effectiveness sebagai Dasar Usaha Perbaikan Proses Manufaktur pada Lini Produksi. Jurnal
Teknik Industri . 2005; 7(2), 91 –100.
S.Nakajima. Introduction to TPM: Total Productive Maintenance . Productivity  Press,  Cambridge.
1988.
Sunaryo,  &  Nugroho,  E.  A.  Kalkulasi  Overall
Equipment Effectiveness (OEE) Untuk
Mengetahui  Efektivitas  Mesin  Komatzu  80TT.
Teknoin . 2015; 21(4), 225 –233.
Supriyadi, S. dan Riskiyadi, Penjadwalan
Produksi  IKS-Filler  pada  Proses  Ground Calcium  Carbonate  Menggunakan  Metode MPS di  Perusahaan Kertas, SINERGI .  2016;
20 (2): 157-164. http://dx.doi.org/10.22441/sinergi.2016.2.010
Syaifudin,  H.  L.,  Novareza,  O.,  &  Efranto,  R.  Y.
Pengukuran  Performance  Sistem  Produksi Menggunakan Overall
Throughtput Effectiveness  (OTE)  (Studi  Kasus:  PT.  Tani Gemilang  Desa  Kerjen  Kecamatan  Srengat Kabupaten  Blitar). Jurnal  Rekayasa  Dan Manajemen  Sistem  Industri .  2015;  3(3),  475-
484.
Vijayakumar, S. R., & Gajendran, S.  Improvement of  Overall  Equipment  Effectiveness  (Oee)  in Injection  Moulding  Process  Industry. IOSR Journal  of  Mechanical  and  Civil  Engineering . 2014; 2(10), 47 –60.
Vittaleshwar, Shetty, D. K., & Prajual. An Empirical
Study Of Effect
Of Total Productive
Maintenance On Overall Equipment
Effectiveness  In  A  Water  Bottling  Industry. International  Journal  of  Applied  Engineering Research. 2016; 11(8), 973 –4562.
Wahid,  A.,  &  Agung,  R.  Perhitungan  Total Produktifitas  Maintenance  (TPM)  pada  Mesin Bobin dengan Pendekatan Overall Equipment Effectiveness  di  PT.  XY, Journal  Knowledge Industrial Engineering . 2016; 3(3), 40 –49.
Yeh,  R.  H.,  &  Hsieh,  M.-H.  (2007).  Fuzzy Assessment  of  Fmea  for  a  Sewage  Plant.
Journal  of  the  Chinese  Institute  of  Industrial Engineers , 2017; 24(6), 505 –512. http://dx.doi.org/10.1080/10170660709509064