Industri Inovatif - Jurnal Teknik Industri ITN Malang, Maret 2024 Analisis Efektivitas Mesin Air Jet Loom | Noviana | Widya

## ANALISIS EFEKTIVITAS MESIN AIR JET LOOM MENGGUNAKAN METODE OVERALL EQUIPMENT EFFECTIVENESS DAN AGE REPLACEMENT PADA DEPARTEMEN WEAVING PT PRIMISSIMA
Noviana Salsabila 1) , Widya Setiafindari 2)
1,2) Prodi Teknik Industri, Fakultas Sains & Teknologi, Universitas Teknologi Yogyakarta Email : 1) noviana.salsa14@gmail.com 2) widyasetia@uty.ac.id
Abstrak ,  PT  Primissima  merupakan  salah  satu  perusahaan  BUMN  yang  bergerak  pada  bidang  industri  tekstil dengan  melakukan  perbaikan  mesin  apabila  terjadi  kerusakan (breakdown  maintenance) ,  hal  ini  menyebabkan produksi  tidak  berjalan  sesuai  dengan  target.  Selama  bulan  Januari  sampai  dengan  agustus  2023  mengalami perbaikan mesin sebanyak 5 - 20 kali dalam waktu perbaikan 10 - 120 menit. Berdasarkan permasalahan tersebut digunakan metode TPM dengan menerapkan indikator OEE serta six big losses untuk mengetahui perbandingan efektivitas  mesin  dengan  standar  JIPM  dan  faktor  penyebab  permasalahan  terjadinya  penurunan  efektivtitas mesin  serta  dilakukan  perhitungan  interval  melalui  metode Age  Replacement untuk  penerapan preventive maintenance .  Hasil  dari  penelitian  ini  adalah  diketahui  nilai  OEE  78,30%  dimana  nilai  ini  belum  memenuhi standar JIPM yaitu 85%, nilai OEE adalah hasil perkalian dari availability 81,70%, nilai performance 138,63%, dan  nilai quality  rate yaitu  69,3%.  Setelah  dilakukan  perhitungan  dari six  losses diketahui  faktor  yang mendominasi adalah reduce yield losses dengan beberapa sebab akibat yaitu dari faktor manusia, mesin, metode, dan  lingkungan.  Hasil  dari  perhitungan  metode Age  Replacement untuk  penerapan preventive  maintenance adalah 11 hari.
Kata  Kunci:  Total  Productive  Maintenance,  Overall  Equipment  Effectiveness,  Age  Replacement,  Preventive Maintenance

## PENDAHULUAN
PT  Primissima  merupakan  salah  satu perusahaan BUMN yang bergerak pada bidang industri  tekstil.  Salah  satu  kendala  yang dihadapi adalah sering terjadi kendala kerusakan  mesin  yang  dapat  menyebabkan produksi  menjadi  tidak  optimal.  Dalam  hal  ini perawatan  mesin  sangat  diperlukan  agar memastikan  mesin  selalu  dalam  keadaan  baik dan  mengurangi  adanya  kerusakan  mesin. Kerusakan yang sering terjadi di PT Primissima yaitu  dalam  satu  minggu  terjadi  5  –  20  kali breakdown dengan  waktu breakdown yang terjadi  adalah  10  –  120  menit  dalam  satu  kali perbaikan  sesuai  dengan  komponen  dan kerusakan  yang  terjadi  dalam  satu  minggu. Data  tersebut  terjadi  dalam  rentang  waktu Januari  –  Agustus  2023.  Penelitian  dilakukan pada breakdown yang  terjadi  pada  departemen weaving  pada  mesin Air  Jet  Loom. PT Primissima  melakukan  perawatan  berdasarkan breakdown yang  terjadi.  Perbaikan  yang  tidak terencana  dapat  mengakibatkan  suatu  proses operasi terhenti karena perbaikan yang mendadak.
Perawatan  mesin,  atau  yang  sering disebut maintenance , adalah rangkaian tindakan  yang  dilakukan  untuk  memperbaiki
atau  menjaga  kondisi  mesin  agar  tetap beroperasi  sesuai  dengan  fungsinya  yang seharusnya (Siregar et al ., 2022).
Perusahaan  dapat  menjaga  keandalan mesin dengan melakukan penerapan pemeliharaan preventif. Total productive maintenance (TPM)  adalah  suatu  pendekatan yang  digunakan  untuk  meningkatkan  efisiensi penggunaan  mesin  dengan  tujuan  mendukung sistem  perawatan  preventif  secara  menyeluruh (Iswardi  &  Sayuti,  2019).  Dalam  pelaksanaan TPM terdapat parameter OEE (Overall
Equipment Effectiveness) yang
memperhitungkan  tiga  faktor  utama,  yakni kualitas  ( quality ),  ketersediaan  ( availability ) yang  mencerminkan  sejauh  mana  mesin  dapat digunakan, dan kinerja ( performance ) mesin.
Selain perlunya untuk diketahui factor- faktor yang menyebabkan suatu mesin mengalami  kerusakan  melalui  parameter  OEE yaitu Six Big Losses , dalam metode pemeliharan  preventif  juga  diperlukan  adanya penentuan interval perawatan. Salah satu model pemeliharaan  preventif  yang  dapat  digunakan adalah  metode Age  Replacement .    Metode age replacement merupakan  kebijakan  penggantian komponen  secara  berkala  untuk  menghindari keausan  pada  sistem  dalam  interval  waktu
Industri Inovatif - Jurnal Teknik Industri ITN Malang, Maret 2024 Analisis Efektivitas Mesin Air Jet Loom | Noviana | Widya
tertentu sehingga diharapkan
dapat meminimalkan  risiko  kerusakan  (Sgarbossa et al ., 2019).
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui  tingkat  efektivitas  nilai  OEE  dan membandingkan  dengan  nilai  standart  untuk pengukuran OEE yaitu minimal 85%, mengetahui faktor penyebab  dan  permasalahan sehingga  dapat  ditemukan  strategi  perbaikan, menentukan  usulan  perbaikan  yang  tepat  dan dapat  diterapkan  sebagai  upaya  peningkatan produktivitas kinerja mesin.

## METODE
Penelitian  dilakukan  dengan  tahapan sebagai  berikut.  Penelitian  diawali  dengan identifikasi masalah dan tujuan penelitian serta melakukan pengumpulan data. Data yang telah dikumpulkan  kemudian  dilakukan  pengolahan dengan TPM  yang  diawali  dengan  perhitungan availability rate, performance rate, dan quality rate. Tiga indikator tersebut kemudian digunakan  untuk  mengetahui  nilai  OEE. Setelah nilai OEE diketahui kemudian dilakukan  perhitungan six  big  losses untuk mengetahui  faktor  yang  paling  mempengaruhi efektivitas  mesin  yaitu  melalui  perhitungan breakdown losses, setup and adjustment losses, idling and minor stoppage, reduce speed losses, proses defect, reduce yield losses . Dari keenam faktor diketahui faktor yang paling mempengaruhi  dengan  digunakannya  diagram pareto,  kemudian  dilakukan  identifikasi  sebab akibat melalui fishbone diagram . Kemudian dilakukan perhitungan menggunakan metode Age Replacement sebagai  usulan  perbaikan  yang  diawali  dengan perhitungan TTR dan TTF, penentuan
komponen  kritis  dengan  FMEA,  Perhitungan MTTR dan MTTF, penentuan interval perbaikan.
Total Productive Maintenance Total Productive Maintenance merupakan  pengembangan  dari Preventive  and Corrective Maintenance , Maintenance Prevention yang dikombinasikan dengan konsep Total Quality Control . Konsep pemeliharaan  ini  melibatkan  semua  pekerja yang  ditujukan  untuk  mencapai  efektivitas  di seluruh sistem produksi melalui partisipasi dan kegiatan yang produktif, proaktif, dan terencana (Herry et al ., 2018).
Fokus  utama  dari Total  Productive Maintenance (TPM)  adalah  untuk  mencapai target  " zero  breakdown "  dan  " zero  defect ". Konsep  TPM  diterapkan  untuk  meningkatkan efisiensi dan efektivitas keseluruhan perusahaan  manufaktur,  dengan  menggunakan metode Overall Equipment Effectiveness (OEE) sebagai  alat  pengukuran  untuk  mengamati  dan mengevaluasi  kinerja  mesin  dan  peralatan (Iswardi & Sayuti, 2019).
Berdasarkan  kondisi  standar world class  manufacturing nilai  ideal  untuk  semua indikator OEE sesuai standar Japan Institute of
Plant  Maintenance (JIPM)  adalah  sebagai berikut: 1. Availability rate : 90% 2. Performance rate : 95% 3. Quality rate : 99% 4. OEE rate : 85% Keterangan  nilai  tetapan  OEE  berdasarkan JIPM adalah:
a. OEE dengan nilai 100% dianggap sempurna yaitu hanya memproduksi produk  tanpa  cacat,  bekerja  dengan performance yang  cepat  dan  tidak  ada downtime
b. OEE  dengan  nilai  85%  -  99%  dianggap kelas dunia. Skor ini cocok dijadikan goals jangka panjang
c. OEE  dengan  nilai  60%  -  84%  dianggap wajar, tetapi menunjukkan untuk dilakukan imporovement yang besar
d. OEE  dengan  nilai  <  60%  dianggap  skor rendah,  dalam  kasusnya  dapat  melakukan improve dengan  pengukuran  langsung misalnya dengan menelusuri alasan terjadinya downtime dan menangani sumber penyebab satu per satu.

## Overall Equipment Effectiveness (OEE)
OEE  merupakan  angka  dalam  bentuk rasio antara hasil produksi aktual dibagi dengan hasil  produksi  maksimal  yang  dapat  dicapai oleh  peralatan  dalam  kondisi  kinerja  optimal. Tujuan  utama  OEE  adalah  untuk  mengukur efisiensi  dan  performa  mesin  atau  proses produksi secara keseluruhan (Arifianto, 2018).
Purnama, 2018 menjelaskan pengukuran  OEE  didasarkan  pada  3  indikator utama  yaitu Availability  Ratio,  Performance Ratio, dan Quality Ratio .
1. Availability  Ratio adalah  rasio  yang menggambarkan  pemanfaatan  waktu  yang tersedia  dalam  kegiatan  operasi  mesin
Industri Inovatif - Jurnal Teknik Industri ITN Malang, Maret 2024 Analisis Efektivitas Mesin Air Jet Loom | Noviana | Widya
maupun  peralatan. Availability  Ratio dihitung dengan rumus berikut:
𝐴𝑣𝑎𝑖𝑙𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑦  = 𝑂𝑝𝑒𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑡𝑖𝑚𝑒 𝐿𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑇𝑖𝑚𝑒 ×  100%
Operation  Time  =  Loading  time  – Downtime Loading time = Available time – Plannned Downtime
2. Performance  Ratio adalah  rasio  yang menggambarkan  kemampuan  peralatan dalam  memproduksi  barang.  3  faktor penting  dalam  rasio  ini  adalah Idle  Cycle Time (Waktu  siklus  ideal), Processed amount (produk  yang  diproduksi)  dan operation time (waktu operasi mesin)

## 𝑃𝑒𝑟𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑛𝑐𝑒 𝑅𝑎𝑡𝑒  =
𝑃𝑟𝑜𝑐𝑒𝑠𝑠𝑒𝑑 𝐴𝑚𝑜𝑢𝑛𝑡 × 𝐼𝑑𝑒𝑎𝑙 𝐶𝑦𝑐𝑙𝑒 𝑇𝑖𝑚𝑒
𝑃𝑟𝑜𝑑𝑢𝑐𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑇𝑖𝑚𝑒 ×  100% 3. Quality Ratio
adalah rasio yang menggambarkan  kemampuan  mesin  atau peralatan  menghasilkan  produk  yang sesuai dengan standar.

## 𝑄𝑢𝑎𝑙𝑖𝑡𝑦 𝑅𝑎𝑡𝑒  =
𝑃𝑟𝑜𝑐𝑒𝑠𝑠𝑒𝑑 𝐴𝑚𝑜𝑢𝑛𝑡 − 𝐺𝑟𝑜𝑠𝑠 𝑃𝑟𝑜𝑑𝑢𝑐𝑡
𝑃𝑟𝑜𝑐𝑒𝑠𝑠𝑒𝑑 𝐴𝑚𝑜𝑢𝑛𝑡
×  100%
OEE = Availability × Performance Rate × Quality Rate

## Six Big Losses
OEE  dapat  membantu  evaluasi  apakah mesin  dan  peralatan  beroperasi  dengan  kondisi normal  atau  tidak  dengan  menggunakan  6 faktor sebagai kerugian besar untuk mengetahui losses terbesar  yang  mempengaruhi  efektivitas (Sihombing et  al .,  2017).  Maulana,  2022 menyebutkan 6 faktor dalam OEE yang disebut sebagai 6 kerugian besar yaitu:
1. Downtime Losses terdiri dari:
a. Breakdown Losses merujuk pada kerusakan  yang  terjadi  secara  mendadak atau  tidak  terduga  yang  menyebabkan kerugian.

## 𝐵𝑟𝑒𝑎𝑘𝑑𝑜𝑤𝑛 𝐿𝑜𝑠𝑠𝑒𝑠
= 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑊𝑎𝑘𝑡𝑢 𝐾𝑒𝑟𝑢𝑠𝑎𝑘𝑎𝑛
𝐿𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑇𝑖𝑚𝑒 ×  100%
b. Setup  and  Adjustment  Losses mencakup semua  waktu setup ,  termasuk  waktu penyesuaian  dan  waktu  yang  diperlukan untuk  beralih  dari  produksi  satu  jenis
produk  ke  jenis  produk  berikutnya  pada tahap proses produksi selanjutnya.
𝑆𝐴 = 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑊𝑎𝑘𝑡𝑢 𝑆𝑒𝑡𝑢𝑝 𝑑𝑎𝑛 𝐴𝑑𝑗𝑢𝑠𝑡𝑚𝑒𝑛𝑡 𝐿𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑇𝑖𝑚𝑒 × 100% 2. Speed Loss terdiri dari:
a. Idling and Minor Stoppage Losses terjadi akibat  mesin  mengalami  pemberhentian sejenak,  kejadian  kemacetan  mesin,  dan waktu tidak produktif dari mesin.

## 𝐼𝑀  = 𝑁𝑜𝑛𝑝𝑟𝑜𝑑𝑢𝑐𝑡𝑖𝑣𝑒 𝑇𝑖𝑚𝑒
𝐿𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑇𝑖𝑚𝑒
×  100%
b. Reduced  Speed  Losses adalah  kerugian yang timbul karena mesin atau peralatan tidak beroperasi secara optimal, mengalami  penurunan  kecepatan  yang terjadi  ketika  kecepatan  aktual  mesin atau peralatan lebih rendah dari kecepatan  optimal  atau  kecepatan  yang telah dirancang untuk mesin tersebut. 𝑅𝑆 =
(𝑂𝑝𝑒𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑇𝑖𝑚𝑒 – (𝐼𝑑𝑒𝑎𝑙 𝐶𝑦𝑐𝑙𝑒 𝑇𝑖𝑚𝑒 × 𝐺𝑟𝑜𝑠𝑠 𝑃𝑟𝑜𝑑𝑢𝑐𝑡)) 𝐿𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑇𝑖𝑚𝑒 ×  100%
3. Defect Loss terdiri dari:
a. Process  Defect Merupakan  kerugian yang  timbul  akibat adanya produk  cacat atau karena produk harus diproses ulang.

## 𝑃𝐷  =
𝐼𝑑𝑒𝑎𝑙 𝐶𝑦𝑐𝑙𝑒 𝑇𝑖𝑚𝑒 × 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐷𝑒𝑓𝑓𝑒𝑐𝑡 𝐴𝑚𝑜𝑢𝑛𝑡
𝐿𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑇𝑖𝑚𝑒 ×
100%
b. Reduced  Yield  Losses disebabkan oleh material yang tidak terpakai atau sampah bahan baku.
𝑅𝑌𝐿  = 𝐼𝑑𝑒𝑎𝑙 𝐶𝑦𝑐𝑙𝑒 𝑇𝑖𝑚𝑒 × 𝑠𝑐𝑟𝑎𝑝 𝐿𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑇𝑖𝑚𝑒 ×  100%

## Diagram Pareto
Diagram  pareto  diperkenalkan  oleh seorang  ahli  yaitu  Alfredo  Pareto.  Diagram  ini merupakan  suatu  gambar  data  berdasarkan tingkatnya  dari  kiri  ke  kanan,  mulai  dari  yang tertinggi  hingga  yang  terendah  dan  digunakan membantu  memusatkan  pada  upaya  mengatasi masalah  (Arifin,  2019).  Dengan  menggunakan Diagram  Pareto,  masalah  dapat  diidentifikasi yang  memiliki  dominasi  serta  memahami prioritas dalam menyelesaikannya.

## Diagram Sebab Akibat (Fishbone Diagram)
Diagram ini menggambarkan hasil atau dampak  dari  suatu  masalah,  dengan  berbagai
Industri Inovatif - Jurnal Teknik Industri ITN Malang, Maret 2024 Analisis Efektivitas Mesin Air Jet Loom | Noviana | Widya
penyebab  yang  menyebabkannya.  Hasil  atau dampak tersebut digambarkan seperti moncong kepala.  Sementara  itu,  elemen-elemen  yang mewakili  penyebab-penyebab  yang  berkaitan dengan  masalah  tersebut  akan  diwakili  oleh tulang  ikan  yang  diatur  sesuai  dengan pendekatan permasalahannya.

## Time  to  Failure  (TTF)  dan  Time  to  Repair
(TTR)
Perhitungan TTF melibatkan mengukur waktu dari saat mesin selesai diperbaiki hingga terjadinya  kerusakan  berikutnya.  Sementara TTR dihitung sebagai kebalikan dari TTF, yaitu waktu  yang  dibutuhkan  dari  saat  mesin mengalami kerusakan hingga selesai diperbaiki. Data yang digunakan melibatkan interval waktu kerusakan  dan  lama  waktu downtime dari komponen yang mengalami downtime.

## FMEA (Failure Mode And Effect Analysis)
FMEA adalah suatu metode yang dapat digunakan untuk menetapkan urutan kepentingan dalam pemeliharaan mesin dengan menilai  kemungkinan  terjadinya  kegagalan pada peralatan tersebut (Yaqin et al., 2020) .
` Untuk  menentukan  komponen  kritis digunakan metode FMEA. Dengan
mengidentifikasi dan menilai tingkat risiko dari setiap  mode  kegagalan,  dapat  ditentukan komponen  yang  memiliki  dampak  paling signifikan  terhadap  kinerja  dan  kehandalan sistem  secara  keseluruhan.    Komponen  yang kritis  ditentukan  berdasarkan  hasil  nilai  RPN paling tinggi.
Untung menghitung RPN digunakan rumus: RPN = Severity ×Occurancy ×Detection

## Age Replacement
Metode  Age  Replacement  melakukan pergantian  pencegahan  tergantung  pada  umur pakai dari komponen. Penggantian pencegahan dilakukan  dengan  menetapkan  ulang  interval penggantian  berikutnya  sesuai  dengan  jangka waktu  yang  telah  ditentukan  sebelumnya (Rachman et al ., 2022)
Rumus  perhitungan  Age  Replacement  adalah sebagai berikut:
𝐷(𝑡 𝑝 )
= 𝑇𝑝. 𝑅(𝑡 𝑝 ) + 𝑇𝑓. (1 − 𝑅(𝑡 𝑝 )) (𝑡 𝑝 +   𝑇 𝑝 ). 𝑅(𝑡 𝑝 ) + 𝑀 (𝑡 𝑝 ) + 𝑇 𝑓 . ((1 − 𝑅(𝑡 𝑝 ))
R(tp) = exp [− ( 𝑡 𝜃 ) 𝛽 ]
F(tp)=1-R(tp)
M(tp)=  MTTF/(F(tp)) Dimana:
D(tp)   =  Probabilitas  total  downtime  per satuan waktu R(tp)   = Nilai reliability pada saat (tp)
M(tp)   =  Nilai  rata-rata  waktu  terjadinya kerusakan F(tp) = Nilai kegagalan komponen Tf = Waktu penggantian kerusakan Tp = Waktu penggantian pencegahan tp = Interval waktu penggantian pencegahan

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Data yang digunakan dalam perhitungan adalah data delay mesin pada bulan Januari – Agustus 2023 pada PT Primissima.
Tabel 1 Data Downtime

## Sumber : Olah Data, (2023)
Downtime merupakan  waktu  dimana mesin  tidak  dapat  melakukan  operasi  karena adanya gangguan terhadap mesin atau peralatan.  Faktor  yang  menjadikan downtime pada  mesin  AJL  adalah schedule  shutdown , penyetelan sparepart ,  penyemprotan  mesin, power cut – off, dan machine break.
Dari data tersebut kemudian digunakan dalam perhituungan loading time d an diperoleh nilai Availability Rate sebagai berikut:
Tabel 2 Hasil Availability Rate
Sumber : Olah Data, (2023)
Dari perhitungan tersebut nilai terendah adalah  pada  bulan  Januari  yaitu  78,09%  dan
Januari 870 1900 5220 700 0 8690 Februari 810 1620 4860 660 0 7950 Maret 900 1140 5400 400 0 7840 April 690 550 4140 180 0 5560 Mei 870 780 5220 120 0 6990 Juni 840 670 5040 0 0 6550 Juli 900 350
5400 60 0 6710 Agustus 900 290 5400 80 0 6670 Bulan Total Downtime Schedule
Shutdown Penyetelan Sparepart Penyemprotan Mesin Machine Break Power Cut off Bulan Loading Time Total Downtime Operation Time Availability Rate Januari 39.660 8.690 30.970 78,09% Februari 36.990 7.950 29.040 78,51% Maret 40.950 7.840 33.110 80,85% April 31.560 5.560 26.000 82,38% Mei 39.660 6.990 32.670 82,38% Juni 38.010 6.550 31.460 82,77% Juli 44.460 6.710 37.750 84,91% Agustus 41.040 6.670 34.370 83,75%
Industri Inovatif - Jurnal Teknik Industri ITN Malang, Maret 2024 Analisis Efektivitas Mesin Air Jet Loom | Noviana | Widya
nilai  tertinggi  pada  bulan  Juli  yaitu  84,91% rata-rata nilai availability adalah 81,70%. Nilai ini masih di bawah standar JIPM yaitu 90%.
Kemudian dilakukan perhitungan performance  rate yang  melibatkan  %jam  kerja dengan hasil sebagai berikut:
% jam kerja = (1 − 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐷𝑒𝑙𝑎𝑦 𝐴𝑣𝑎𝑖𝑙𝑎𝑏𝑙𝑒 𝑇𝑖𝑚𝑒 ) × 100%
Tabel 3 % Jam Kerja
Sumber : Olah Data, (2023)
Hasil %Jam Kerja kemudian digunakan dalam  perhitungan Ideal  Cycle  Time dengan hasil sebagai berikut:
Tabel 4 Ideal Cycle Time
Sumber : Olah Data, (2023) Dari kedua perhitungan di atas kemudian  diperoleh  hasil Performance  Rate sebagai berikut:
Tabel 5 Performance Rate
Sumber : Olah Data, (2023)
Dari perhitungan diatas dapat diketahui bahwa nilai performance rate sudah memenuhi standart  JIPM  yaitu  95%.  Dari  perhitungan tersebut  nilai  terendah  adalah  pada  bulan  Juni yaitu  130,36%  dan  nilai  tertinggi  pada  bulan Februari  yaitu  154,81%.  Nilai  rata  –  rata performance rate adalah 138,63%, Berikut merupakan hasil dari perhitungan Quality  Rate periode  Januari  – Agustus 2023
Tabel 6 Hasil Perhitungan Quality Rate
Sumber : Olah Data, (2023)
Dari perhitungan diatas dapat diketahui bahwa  nilai quality  rate masih  belum memenuhi  dari  standart  JIPM  yaitu  99%.  Dari perhitungan tersebut nilai terendah adalah pada bulan  Februari  yaitu  61,9%  dan  nilai  tertinggi pada  bulan  Juni  yaitu  73,5%.  Rata-  rata  dari nilai Quaity Rate ini adalah  69,3%.
Dari  ketiga  perhitungan indikator  OEE di  atas  kemudian  diketahui  hasil  OEE  yaitu sebagai berikut:
Tabel 7 Hasil OEE
Sumber : Olah Data, (2023)
Dari perhitungan diatas dapat diketahui bahwa  nilai  OEE belum  memenuhi  dari standart  JIPM  yaitu  85%.  Dari  perhitungan tersebut  nilai  terendah  adalah  pada  bulan Januari  yaitu  74,81%  dan  nilai  tertinggi  pada bulan Juli yaitu 81,60%.
Bulan Available Time Total Delay Jam Kerja Efektif Januari 41.400 10.430 74,81% Februari 38.610 9.570 75,21% Maret 42.750 9.640 77,45% April 32.940 6.940 78,93% Mei 41.400 8.730 78,91% Juni 39.690 8.230 79,26% Juli 46.260 8.510 81,60% Agustus 42.840 8.470 80,23% Bulan Gross Product Loading Time Ideal Cycle Time Januari 574.577,30 39.660 0,05163511 Februari  579.737,90 36.990 0,047989856 Maret 671.654,70 40.950 0,047220536 April 335.944,20 31.560 0,074151442 Mei 512.073,20 39.660 0,061118045 Juni 554.553,20 38.010 0,05432907 Juli 513.171,20 44.460 0,070699853 Agustus 428.320,70 41.040 0,076872032
Bulan Produksi Ideal Cycle Time Operation Time Performance Rate Januari 797.296,85 0,05163511 30.970 132,93% Februari  936.769,81  0,047989856 29.040 154,81% Maret 989.768,92  0,047220536 33.110 141,16% April 504.211,98  0,074151442 26.000 143,80% Mei 722.679,30  0,061118045 32.670 135,20% Juni 754.859,88 0,05432907 31.460 130,36% Juli 727.598,08  0,070699853 37.750 136,27%
Agustus  601.292,01  0,076872032 34.370 134,49%
Bulan Processed Amount Total Broke Quality Rate Januari 797.296,85 222719,55 72,1% Februari  936.769,81 357031,91 61,9% Maret 989.768,92 318114,22 67,9% April 504.211,98 168267,78 66,6% Mei 722.679,30 210606,10 70,9% Juni 754.859,88 200306,68 73,5% Juli 727.598,08 214426,88 70,5% Agustus  601.292,01 172971,31 71,2%
Bulan Availability Rate Performance Efficiency Rate of Quality OEE Januari 78,09% 132,93% 72,1% 74,81% Februari 78,51% 154,81% 61,9% 75,21% Maret 80,85% 141,16% 67,9% 77,45% April 82,38% 143,80% 66,6% 78,93% Mei 82,38% 135,20% 70,9% 78,91% Juni 82,77% 130,36% 73,5% 79,26% Juli 84,91% 136,27% 70,5% 81,60% Agustus 83,75% 134,49% 71,2% 80,23%
Industri Inovatif - Jurnal Teknik Industri ITN Malang, Maret 2024 Analisis Efektivitas Mesin Air Jet Loom | Noviana | Widya
Berdasarkan perhitungan
diatas kemudian  diketahui  rata-rata  OEE  pada  bulan Januari  –  Agustus  adalah  78,30.  Nilai  tersebut termasuk  dalam  OEE  dengan  nilai  60%  -  84% yang  dianggap  wajar,  tetapi  menunjukkan untuk dilakukan imporovement yang besar.
Perhitungan OEE yang diketahui memiiki  nilai  belum  memenuhi  standar  JIPM kemudian  dilakukan  perhitungan  terhadap  six big losses untuk mengetahui faktor yang paling mempengaruhi terhadap efektivitas mesin.
Untuk  mengetahui losses yang  paling mempengaruhi terhadap efektivitas mesin maka dilakukan  perhitungan  terhadap six  big  losses dan diperoleh hasil sebagai berikut:
a. Breakdown Losses Tabel 8 Hasil Breakdown Losses

## Sumber : Olah Data, (2023)
b. Setup and Adjustment Losses
Tabel 9 Hasil Setup and Adjustment Losses
Sumber : Olah Data, (2023)
c. Idling and Minor Stoppage
Tabel 10 Hasil Idling and Minor Stoppage

## Sumber : Olah Data, (2023)
d. Redued Speed Losses
Tabel 11 Hasil Reduce Speed Losses
Sumber : Olah Data, (2023)
e. Deffect Losses Tabel 12 Hasil Process Deffect Sumber : Olah Data, (2023)
Bulan Total Breakdown Loading time Breakdown Losses Januari 700 39.660 1,8% Februari 660 36.990 1,8% Maret 400 40.950 1,0% April 180 31.560 0,6% Mei 120 39.660 0,3% Juni 0 38.010 0,0% Juli 60 44.460 0,1% Agustus 80 41.040 0,2% Bulan Penyemprotan Mesin Loading time Idling and Minor Stoppage Januari 5.220 39.660 13,16% Februari 4.860 36.990 13,14% Maret 5.400 40.950 13,19% April 4.140 31.560 13,12% Mei 5.220 39.660 13,16% Juni 5.040 38.010 13,26% Juli 5.400 44.460 12,15% Agustus 5.400 41.040 13,16% Januari 30970 0,05163511 574577,3 39660 3,3% Februari 29040 0,047989856 579737,9 36990 3,3% Maret 33110 0,047220536 671654,7 40950 3,4% April 26000 0,074151442 335944,2 31560 3,5% Mei 32670 0,061118045 512073,2 39660 3,5% Juni 31460 0,05432907 554553,2 38010 3,5% Juli 37750 0,070699853 513171,2 44460 3,3% Agustus 34370 0,076872032 428320,7 41040 3,5% Reduced Speed Loses Bulan Operation
Time Ideal Cycle Time Gross Product Loading time Bulan Loading time Ideal Cycle Time Rework (Deffect) Deffect Loss Januari 39.660 0,0516351 0 0,0% Februari 36.990 0,0479899 0 0,0% Maret 40.950 0,0472205 0 0,0% April 31.560 0,0741514 0 0,0% Mei 39.660 0,061118 0 0,0% Juni 38.010 0,0543291 0 0,0% Juli 44.460 0,0706999 0 0,0% Agustus 41.040 0,076872 0 0,0%
Industri Inovatif - Jurnal Teknik Industri ITN Malang, Maret 2024 Analisis Efektivitas Mesin Air Jet Loom | Noviana | Widya

## f. Reduce Yield Losses
Tabel 13 Reduce Yield Losses
Sumber : Olah Data, (2023)
Presentase  keenam  faktor  kemudian diaplikasikan  ke  dalam  diagram  pareto  sebagai berikut:
Gambar 1 Diagram Pareto Sumber : Olah Data, (2023)
Dari  prinsip  pareto  80/20,  diketahui dari  sisi  kiri  titik  80%  adalah  20%  diketahui losses paling  besar  yang  berpengaruh  terhadap efektivitas  mesin  adalah Reduce  Yield  Losses dengan  presentase  nilai  61,9%,  hal  ini  terjadi karena adanya scra p produk yang sangat tinggi.
Gambar 2 Diagram Sebab Akibat Sumber : Olah Data, (2023)
Adapun penjelasan mengenai penyebab tingginya Reduce  Yield  Losses pada  setiap faktor  pada  diagram  sebab  akibat  adalah sebagai berikut:
1. Faktor  Mesin:  Setting  mesin  yang  sering kali  tidak  sesuai. Hal  ini  terjadi  karena pergantian shift yang menyebabkan kurangnya ketelitian
2. Faktor  Metode:  Tidak  adanya preventif maintenance. Hal ini berpengaruh terhadap  kemungkinan downtime yang terjadi secara tiba  -  tiba sehingga muncul gangguan  produksi.  Prosedur  Produksi yang  tidak  tepat  misalnya  pengkanjian yang tidak sesuai dengan SOP suhu.
3. Faktor Lingkungan: Suhu dan Kelembaban tidak sesuai.
4. Faktor Manusia: Beberapa mahasiswa dan siswa SMK yang melakukan kerja praktik, dan  magang  masih  kurang  pengalaman dalam melakukan pekerjaan.
Pada  faktor  –  faktor  diatas  dijelaskan bahwa  terdapat  perbaikan  mesin  secara breakdown dan perlunya preventive maintenance untuk  mengupayakan  mesin  yang bekerja  secara  optimal  sehingga  diharapkan dapat mengurangi nilai scrap yang menyebabkan  tingginya  nilai reduce  yield lossess. Oleh  karena  hal  tersebut  sebaiknya dilakukan pemeliharaan mesin melalui
preventive  maintenance dengan  usulan  metode adalah Age Replacement.
Untuk  menentukan  komponen  kritis dilakukan dengan menggunakan metode FMEA
Tabel 14 Perhitungan FMEA
Bulan Loading time Ideal Cycle Time Scrap Scrap loss Januari 39.660  0,0516351  222.719,6 29,0% Februari 36.990  0,0479899  357.031,9 46,3% Maret 40.950  0,0472205  318.114,2 36,7% April 31.560  0,0741514  168.267,8 39,5% Mei 39.660 0,061118  210.606,1 32,5% Juni 38.010  0,0543291  200.306,7 28,6% Juli 44.460  0,0706999  214.426,9 34,1% Agustus 41.040 0,076872  172.971,3 32,4%
No. Komponen Fungsi Mode Kegagalan Penyebab Efek S  O  D  RPN
1 Kamran Membuat mulut lusi Kerusakan pada kamran (jebol) Baut kamran aus, Gun keras Mesin AJL berhenti 8  8  4  256 2 Oli Sirkulasi Mengalir kan oil came ke seluruh bagian mesin Oli sirkulasi macet Filter
kotor Mesin
AJL berhenti 8  6  3  144 3 Belt Take Up Menggul ung kain Belt Take Up Putus Sparepart sudah aus Mesin AJL berhenti 8  4  2 64 4 Back Rest Menyalu rkan benang utama ( warp ) dari beam dan menuju mesin tenun. Back Rest Seret Back Rest Kotor Benang
putus 6  3  3 84
Industri Inovatif - Jurnal Teknik Industri ITN Malang, Maret 2024 Analisis Efektivitas Mesin Air Jet Loom | Noviana | Widya

## Setelah  dilakukan  pengisian  tabel
worksheet FMEA  dari  komponen  mesin  AJL, dapat  diketahui  komponen  kristis  dari  mesin Air Jet Loom (AJL) adalah komponen kamran. Komponen  ini  berfungsi  sebagai  pembuka mulut  lusi.  Mode  kegagalan  dari  komponen kamran adalah komponen yang jebol. Penyebab kegagalannya  adalah  baut  pada  kamran  yang sudah  aus.  Hal  ini  menyebabkan  spare  part harus diganti. Efek kegagalan yang ditimbulkan adalah  mesin  AJL  berhenti  beroperasi  dengan tingkat  severity:  8  (mesin  telah  terhenti  atau tidak  dioperasikan,  karena  kehilangan  fungsi utamanya),  tingkat  occurence:  8  (terjadi  dalam waktu  kurang  dari  5  –  8    kali  operasi),  dan tingkat  detection:  4  (hampir  mudah  untuk mendeteksi penyebab  potensi  dan  jenis kegagalan  selanjutnya).  Sehingga  didapat  nilai RPN  sebesar  256  dari  hasil  perkalian  antara severity , occurance , dan detection .
Perhitungan  Age  Replacement  untuk komponen kamran adalah sebagai berikut:
𝐷(𝑡 𝑝 ) = 𝑇𝑝. 𝑅(𝑡 𝑝 ) + 𝑇𝑓. (1 − 𝑅(𝑡 𝑝 ))
(𝑡 𝑝 +   𝑇 𝑝 ). 𝑅(𝑡 𝑝 ) + 𝑀 (𝑡 𝑝 ) + 𝑇 𝑓 . ((1 − 𝑅(𝑡 𝑝 )) 𝐷(1) = 120.0,916029+82,5 .(1−0,916029)
(1+ 120).0,916029+(7,087975+82,5) .(1−0,916029)
Perhitungan ini dilakukan untuk beberapa  percobaan  hingga  menemukan  nilai optimal.    Nilai  optimal  akan  diketahui  ketika nilai Dt menurun dan Dt selanjutnya meningkat. Berikut merupakan hasil perhitungan  penentuan interval perawatan dengan Age Replacement :
Tabel 15 Hasil Interval Perawatan dengan Age Replacement
Sumber : Olah Data, (2023)
Dari  perhitungan  Age  Replacement dapat diketahui nilai tp 11 adalah nilai optimal yang  diperoleh  karena  nilai  Dt  menurun  dan pada  tp  12  nilai  Dt  meningkat,  oleh  karena  itu pada Tp 11 merupakan nilai interval perbaikan yang optimal.

## KESIMPULAN DAN SARAN Kesimpulan
Berdasarkan hasil dan pembahsan serta melalui  perhitungan  pada  penelitian  ini  dapat disimpulkan bahwa:
1. Nilai OEE pada mesin Air Jet Loom periode bulan Januari  – Agustus diperoleh nilai rata –  rata  OEE  adalah  sebesar  78,30%.  Nilai tersebut  diketahui  belum  mencapai  standar JIPM yaitu 85% dan diperlukan improvement yang besar.
2. Untuk melakukan improvement yang dimaksudkan  dalam  poin  satu,  diperlukan perhitungan six big losses untuk mengetahui losses  yang  paling  berpengaruh  terhadap efektivitas mesin. Setelah dilakukan perhitungan  diketahui  losses  dengan  nilai yang  tertinggi  yaitu reduced  yield  losses .
Digunakan  diagram  pareto  dengan  prinsip 80/20  dan  diketahui  losses  terbesar  yang mempengaruhi  adalah reduced  yield  losses dengan  nilai  presentasenya  adalah  61,9%. Melalui  diagram  sebab  akibat,  diketahui penyebab  terjadinya losses adalah  dengan beberapa  faktor  yaitu  faktor  mesin  dimana setting mesin sering kali tidak sesuai, faktor metode yaitu tidak adanya preventif maintenance dan  prosedur  produksi  yang kurang sesuai, faktor lingkungan yaitu suhu dan kelemambaban yang tidak sesuai, faktor manusia  disebabkan  adanya  anak  magang atau  kerja  praktik  yang  kurang  pelatihan dari faktor tersebut diusulkan untuk menerapkan preventive maintenance dengan metode Age Replacement.
3. Metode Age Replacement sebagai salah satu upaya untuk meningkatkan efektivitas mesin melalui  perubahan  sistem  pemeliharaan mesin yang sebelumnya breakdown maintenance menjadi preventive maintenance. Hasil  perhitungan  dengan metode Age Replacement diketahui komponen  kritis  adalah  komponen  kamran dan hasil interval perawatan adalah 11 hari. Dari  hasil  interval  tersebut,  diketahui apabila  dalam  satu  bulan  terdapat  30  hari
D(t p ) R(tp) F(tp) M(tp) D(tp) 1 0,916029 0,083971 95,31813 0,929077 2 0,823918 0,176082 45,45612 0,921561 3 0,735018 0,264982 30,2058 0,915117 4 0,652 0,348 22,99999 0,909733 5 0,575817 0,424183 18,86922 0,905345 6 0,506695 0,493305 16,22527 0,901869 7 0,444492 0,555508 14,40844 0,899211 8 0,38887 0,61113 13,09705 0,897272 9 0,339387 0,660613 12,11603 0,895955 10 0,295555 0,704445 11,36214 0,895167 11 0,256871 0,743129 10,77068 0,894820 12 0,222841  0,777159  10,29905  0,894833
Industri Inovatif - Jurnal Teknik Industri ITN Malang, Maret 2024 Analisis Efektivitas Mesin Air Jet Loom | Noviana | Widya
dan  perawatan  dilakukan  dalam  interval  11 hari maka perawatan yang dilakukan adalah sebanyak  3  kali,  jumlah  ini  lebih  sedikit daripada  breakdown  awal  yang  terjadi  pada komponen kamran sebelumnya yaitu 16 kali breakdown .

## Saran
1. Berdasarkan  hasil  perhitungan  OEE  yang masih  dibawah  standar,  diketahui  bahwa salah  satu  penyebab  adalah  belum  adanya pemeliharaan  secara  rutin  atau  terjadwal sehingga  menyebabkan  turunnya  efektifitas mesin,  dalam  hal  ini  perusahaan  perlu menerapkan  adanya  pemeliharaan  mesin secara terjadwal.
2. Memperhatikan SOP yang adalam perusahaan ketika akan menggunakan mesin serta  memberikan  edukasi,  evaluasi,  dan pelatihan  dengan  rutin  secara  menyeluruh kepada  seluruh  pihak  perusahaan  untuk meningkatkan kesadaran.

## DAFTAR PUSTAKA
Arifianto, A. (2018). Penerapan Total
Productive  Maintenance  (TPM)  Dengan Menggunakan Metode Overall Equipment Effectiveness. Tugas Akhir , 6 (1), 1–8.
Arifin,  Z.  (2019).  Pengendalian  Kualitas
Dengan Metode Nominal Group Teknology  (NGT)  dan  Poka-Yoke  untuk Mengurangi  Jumlah  Cacat  Panel  Assy  di
PT. XYZ. Profiensi , 7 (2), 76–85.
Herry, A. P., Farida, F., & Lutfia, N. I. (2018).
Performance analysis of TPM implementation through Overall Equipment  Effectiveness  (OEE)  and  Six
Big  Losses. IOP  Conference  Series: Materials  Science  and  Engineering ,
453 (1). https://doi.org/10.1088/1757- 899X/453/1/012061
Iswardi, & Sayuti. (2019). Analisis Produktivitas  Perawatan  Mesin  dengan Metode TPM (Total Productive Maintenance) Pada Mesin Mixing
Section. Journal  of  Mechanical  Science and Technology , 4 (2), 10–13.
Maulana,  Z.  (2022).  Implementasi  Overall Equipment  Effectiveness  (OEE)  Untuk Meningkatkan  Kinerja  Mesin  Produksi Swing  Arm  Motor  Menggunakan  Metode
Kaizen  5S  di  PT.  Gema  Air  Masindo.
Gema  Air  Masindo  Jurnal  Inovisi , 16 , 2022. Purnama,  A.  T.  (2018). Analisis  Nilai  Overall Equipment  Effectiveness  (OEE  )  Untuk Meningkatkan  Efektivitas  Mesin  Heavy Duty  Di  Pt  .  Tembaga  Mulia  Semanan  ,
Tbk . Rachman, T., Watunglawar, D. N., Amperajaya,  M.  D.,  Adnan,  S.  R.,  & Sriwana,  I.  K.  (2022).  Penentuan  Interval
Waktu Penggantian dan Perbaikan Komponen  Kritis  Mesin  Bubut  Type  SS- 850 di PT. Hamdan Jaya Makmur Dengan Metode Age Replacement. Jurnal METRIS , 23 (01), 52–61. https://doi.org/10.25170/metris.v23i01.35 47 Sgarbossa,  F.,  Zennaro,  I.,  Florian,  E.,  &
Calzavara,  M.  (2019).  Age  replacement policy in the case of no data: the effect of
Weibull parameter estimation. International  Journal  of  Production Research , 58 (19), 5851–5869. https://doi.org/10.1080/00207543.2019.16
60824
Sihombing,  I.,  Susanto,  N.,  &  Suliantoro,  H. (2017).  Analisis  Efektivitas  Mesin  Reng Dengan  Menggunakan  Metode  Overall Equipment  Effectiveness  (OEE)  Dan Fault  Tree  Analysis  (FTA)  Di  Cv.  Ali Griya,  Semarang. Industrial  Engineering Online Journal , 1–15.
Siregar, C. T. N., Kindangen, P., & Palandeng, I.  D.  (2022).  Evaluasi  Pemeliharaan Mesin  dan  Peralatan  Produksi  PT.  Multi Nabati  Sulawesi  (MNS)  Kota  Bitung. Jurnal  EMBA :  Jurnal  Riset  Ekonomi, Manajemen, Bisnis Dan Akuntansi , 10 (3), 428.
https://doi.org/10.35794/emba.v10i3.4236
2
Yaqin,  R.  I.,  Zamri,  Z.  Z.,  Siahaan,  J.  P., Priharanto, Y. E., Alirejo, M. S., & Umar, M.  L.  (2020).  Pendekatan  FMEA  dalam Analisa  Risiko  Perawatan  Sistem  Bahan Bakar  Mesin  Induk:  Studi  Kasus  di  KM. Sidomulyo. Jurnal  Rekayasa  Sistem Industri , 9 (3), 189–200. https://doi.org/10.26593/jrsi.v9i3.4075.18 9-200