How to cite: Yan  Defit  A’an  Syaifullah,  Nina  Aini  Mahbubah  (2022)  Evaluasi  Efektifitas  Mesin  Penggilingan  Tahu Berbasis Pendekatan Overall Effectiveness Equipment , Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia, 7 (1). E-ISSN:
2548-1398 Published by: Ridwan Institute
Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia p–ISSN: 2541-0849 e-ISSN: 2548-1398 Vol. 7, No. 5, Mei 2022

## EVALUASI EFEKTIFITAS MESIN PENGGILINGAN TAHU BERBASIS PENDEKATAN OVERALL EFFECTIVENESS EQUIPMENT

## Yan Defit A’an Syaifullah, Nina Aini Mahbubah
Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Gresik, Indonesia Email: yandefit97@gmail.com, n.mahbubah@umg.ac.id

## Abstrak
Mempertahankan  kesinambungan  proses  produksi  tidak  hanya  bergantung  pada aliran  produksi  tetapi  juga  pada  kinerja  peralatan  di  semua  ukuran  perusahaan. Industri  rumah  tangga  Tahu  mengalami  tantangan  dalam  mempertahankan kelangsungan  usaha  karena  kerusakan  mesin.  Kerusakan  mesin  penggiling menyebabkan penurunan produktivitas. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi efektivitas  dari  mesin  penggiling  tersebut. Overall  Effectiveness  Equipment dan Failure  Mode  and  Effect  Analisis digunakan  sebagai  pendekatan  penelitian.  Hasil penelitian  memperlihatkan  bahwa availability  rate tertinggi  adalah  89,46%,  dan terendah  adalah  88,24%.  Nilai performance  rate tertinggi  adalah  94,69%,  dan terendah 78,55%. Nilai OEE tersebut lebih rendah dari nilai standar rujukan 85%. Tiga peringkat skor tertinggi dari Risk Priority Number adalah 448, 336, dan 294.
Skenario  perbaikan  adalah  melatih  operator  untuk  meningkatkan  keterampilan perawatan untuk mendapatkan kinerja waktu perawatan yang lebih baik.
Kata Kunci : oee; fmea; tahu; perawatan; mesin; penggilingan

## Abstract
Sustaining continuity of the production process depends not only on the production flow but also on equipment performance in all the enterprise sizes. Due to machine breakdown,  the  tofu  home  industry  has  been  challenged  to  sustain  business continuity.  Furthermore,  Grinder  machine  breakdowns  cause  a  decrease  in productivity.  This  study  aims  to  evaluate the  effectiveness  of  the  grinder  machine. Overall Effectiveness Equipment and Value Mode and Effect Analysis are used as research  approaches.  This  study  found  that  the  highest  availability  time  rate  is 89.46%,  and  the  lowest  is  88.24%.  The  highest  value  of  the  performance  rate  is 94.69%,  and  78.55%  is  the  lowest.  Moreover,  the  OEE  score  is  lower  than  the standard value, 85%. The three highest score rank of Risk Priority Number is 448, 336,  and  294.  The  improvement  scenario  is  to  train  operators  to  improve maintenance skills to gain better maintenance time performancet.
Keywords: oee; fmea; tofu; maintenance; machine; grinding

## Pendahuluan
Keberlanjutan  suatu  usaha  pada  industri  manufaktur  dan  jasa  ditentukan  oleh sebesar efektif usaha tersebut dalam mengelola sumber daya pada kegiatan operasinya
(Nur & Haris, 2019) .  Kerusakan mesin merupakan salah satu yang dapat menghambat siklus produksi (Syaputra, Utomo, & Rimawan, 2020) . Perusahaan menerapkan jadwal pemeliharaan untuk menghindari kerusakan mesin yang menyebabkan penundaan dalam siklus  produksi (Priambodo  &  Mahbubah,  2021). Aktivitas  pemeliharaan  secara terjadwal  diharapkan  dapat  menjaga  biaya  perawatan  serendah  mungkin,  melalui kegiatan maintenance secara aktual dan efektif (Wibisono, 2021).
UKM  Tahu  merupakan  usaha  yang  bergerak  dalam  bidang  pembuatan  Tahu. Selama  ini  pembuatan  Tahu  menggunakan  alat  penghancur  dan  ketel  uap.  Mesin penghancur digunakan untuk menghancurkan kedelai menjadi bubur kedelai sedangkan ketel  uap  digunakan  untuk  mentransfer  uap  panas  yang  digunakan  untuk  sistem pemasakan bubur kedelai pra-olahan. Pada mesin penggilingan sering terjadi kerusakan motor  yang  menyebabkan  turunnya  efisiensi  mesin.  Selanjutnya,  penting  untuk memperbaiki  mesin agar  siklus  produksi tidak terganggu. Downtime yang terjadi pada mesin penggilingan periode Juli-Desember 2021 tergambar pada Gambar 1.

## Gambar 1 Kerusakan pada mesin penggiling periode Juli-Desember 2021
Sumber: Data internal perusahaan
Berdasarkan  data  kerusakan  mesin  di  Gambar  1.  tersebut  mengakibatkan  tidak tercapainya  target  jumlah  produksi  Tahu  dikarenakan  terhentinya  mesin  dan memerlukan  waktu  untuk  perbaikan.  Produsen  Tahu  saat  memiliki  target  produksi harian  3.600 bak Tahu  dan  target  tidak  tercapai  dikarenakan  adanya  kerusakan  mesin yang  memerlukan  perawatan  ditengah  proses  produksi.  Dampak  selanjutnya  dari terganggunya  proses  penggilingan  yaitu  terjadi  delay  pada  proses  lanjutan,  proses perebusan,  penyaringan  .  Saat  ini  metode  Perawatan  yang  dilakukan  oleh  UKM  Tahu hanya  jika  mesin  penggiling  mengalami  suatu  kerusakan  atau corrective  maintenance (Rima  Riyanti,  Ulinnuha  Latifa,  2021) .  Pada  UKM  Tahu  tersebut  belum  menerapkan penjadwalan  perawatan  mesin  secara  berskala.  Diperlukan  pendekatan  pengelolaan
perawatan  yang  tepat  guna  mengatasi  ketidakefisienan  mesin  penggilingan  Tahu tersebut.  Pemeliharaan  merupakan  kegiatan maintenance,  repair, dan overhaul atau familiar dengan akronim MRO.
Salah Satu pendekatan dalam menyelesaikan ketidakefisienan mesin adalah overall effectiveness equipment (OEE) (Wibisono, 2021). Implementasi OEE dan Failure Mode and  Effect  Analysis (FMEA)  berdasarkan  data  empiris  telah  terbukti  berhasil mengevaluasi  efektivitas  mesin  pada  berbakai  skala  usaha (Suliantoro,  Susanto, Prastawa,  Sihombing,  &  Mustikasari,  2017),  (Setiawannie  &  Marikena,  2022), (Bilianto,  Bernandus  Yoseph,  &  Ekawati,  2017) .  Perbedaan  penelitian  ini  dengan penelitian  rujukan  yaitu  selain  menggunakan  standar  nilai  JIPM  sebagai  rujukan,  juga dibandingkan dengan hasil penelitian lain dengan skala usaha yang sama sehingga data yang didapatkan lebih relevan.
Tujuan  penelitian  ini  mengevaluasi  efektivitas  mesin  penggiling  menggunakan pendekatan  OEE  dan  FMEA.  OEE  digunakan  untuk  menilai  keadaan  mesin  dengan mempertimbangkan tiga proporsi signifikan, khususnya, Availability Rate, Performance Rate,  dan  Quality  Rate. (Rima  Riyanti,  Ulinnuha  Latifa,  2021). Dan  selanjutnya digunakan  pendekatan  FMEA  untuk  mengetahui  potensi  penyebab  kerusakan  yang terjadi pada mesin.

## Metode Penelitian
Objek  penelitian  adalah  mesin  penggiling  pada  industri  pembuatan  Tahu  kedelai pada  UKM  Tahu  yang  berlokasi  di  Kabupaten  Lamongan  –  Propinsi  Jawa  Timur. Metode  observasi  digunakan  untuk  mengamati  langsung  proses  produksi  pada perusahaan. Selanjutnya melakukan pengamatan pada data historis terhadap data mesin penggiling. Data  yang dibutuhkan pada penelitian ini terdiri dari data output produksi, data mesin, data reject , data downtime serta data operating time .
1. Teknik Analisis Data
Untuk memecahkan masalah yang ada pada mesin penggiling, digunakan teknik OEE dan FMEA.
a) Overall Equipment Effectiveness
OEE  memberikan  garis  besar  presentasi  mesin  atau  peralatan  dan menawarkan manfaat yang tepat untuk menentukan tingkat kelayakan mesin (Dwi Cahyono, Handoko, & Budiharti, 2020). Persamaan numerik OEE sebagai berikut (SW, 2019) :
(1)
Dengan:
A = Availability Rate P = Performance Rate
Q = Quality Rate
Standar  dari  JIPM  untuk  TPM  indeks  yang  ideal  diilustrasikan  di  Tabel  1.
(Suwarno, Widya, Winelda, & Marhaban, 2020) :
Tabel  1 Standar Nilai OEE Standar JIPM Nilai Availability Rate 90% Performance Rate 95% Quality Rate 99% OEE  85%

## b) Availability Rate
Availability adalah  berapa  banyak  waktu  yang  direncanakan  untuk  siklus pembuatan  yang  kontras  dengan  ukuran  asli  waktu  yang  dihabiskan  untuk interaksi pembuatan (Dian & Yulhendra, 2019) .
c) Performance Rate
Performance  rate adalah  proporsi  yang  menggambarkan  kapasitas  mesin yang bekerja untuk mendapatkan output (Industri, Teknik, & Gresik, 2020).
d) Quality Rate
Quality  rate adalah  perbandingan  dari  jumlah  produksi  yang  masuk  uji kualitas dengan total produksi (Cahyadi, Rahmita, & Yusuf, 2018).
(4)
e) Failure Mode and Effect Analysis
FMEA adalah teknik yang digunakan setelah memperoleh faktor-faktor yang mempengaruhi  kegagalan  atau  ketidakmampuan  yang  ditentukan  untuk mengamati  elemen  mana  yang  memerlukan  perawatan  lebih  lanjut (Pradaka  & Aidil SZS, 2021) . Penyebab potensial yang memerlukan tindakan perbaikan mesin dapat  dikeTahui  setelah  melihat  analisis  FMEA.  Nilai Risk  Priority  Number (RPN) diperoleh dari hasil peningkatan nilai Severity, Occurrence, dan Detection , kemudian,  pada  saat  itu,  dari  konsekuensi  nilai  terbesar  digunakan  sebagai semacam perspektif untuk usulan kegiatan restoratif (Rahman & Perdana, 2019).
Hasil dan Pembahasan
A. Hasil
1. Hasil Perhitungan OEE
Data  yang  diperlukan  dalam  perhitungan  OEE  dapat  dilihat  pada  Tabel  2. Khususnya  informasi  jumlah  hari  kerja,  waktu  ketersediaan  mesin,  jadwal maintenance , breakdown mesin, dan waktu loading selama 6 bulan terhitung dari Juli 2021-Desember 2021.

## Tabel 2 Data Jumlah Hari Kerja,Availability Time,Planned
Downtime, Setup And Adjustment, Loading Time Periode Juli-Desember 2021
Bulan Jumlah Hari Jam kerja Total Availability Time (menit) Total Planned Downtime (menit) Total setup and Adjustmen t (menit) Unplanned downtime (menit) Loading time (menit) Juli 26 10 15600 520 280 1390 15080 Agustus 31 10 18600 630 375 1582 17970 September 26 10 15600 520 260 1381 15080 Oktober 26 10 15600 520 280 1367 15080 November 26 10 15600 520 298 1475 15080 Desember 31 10 18600 630 365 1565 17970 Sumber: Data internal UMK Tahu 2021
Hasil  perhitungan availability  rate dapat  dilihat  pada  Gambar  1.  Yang menunjukan penggunaan waktu yang dapat diakses untuk kegiatan operasi mesin. Perhitungan  nilai availability rate pada  mesin  penggiling.  Contoh  perhitungan nilai availability bulan  Juli  2021  dihitung  berdasarkan  rumus  diatas  sebagai berikut:
Produsen  Tahu  merupakan  usaha  skala  kecil  menengah.  Sehingga  untuk perbandingan  hasil  analisis  nilai  OEE  seharusnya  dibandingkan  dengan  hasil evaluasi pada skala usaha sejenis. Perbandingan hasil penelitian ini selain merujuk pada  JIPM,  juga  dibandingkan  dengan  hasil  peneltian (Suliantoro  et  al.,  2017), (Setiawannie & Marikena, 2022), (Bilianto, Bernandus Yoseph, & Ekawati, 2017) . Gambar  2.  dapat  dilihat  bahwa  nilai availability  rate berkisar  pada  nilai  88% sepanjang  bulan  Juli-Desember  2021  ,  dimana  ditentukan  nilai  JIPM  tersebut sebesar 90% sedangkan pada Ref 1 sebesar 80,4%, Ref 2 sebesar 94,4%, dan Ref 3  sebesar  76%. Availability  rate terendah  terjadi  pada  bulan  November  sebesar 88,24% dan yang paling menonjol mendekati standar JIPM pada bulan Desember 2021 sebesar 89,46%.

## Gambar 2 Perbandingan Nilai Availability Rate
Gambar  3.  merupakan  hasil  perhitungan Performance  Efficiency  Rate ,  suatu rasio  yang  menunjukkan  kemampuan  mesin  penggiling  dalam  menghasilkan produk. Contoh perhitungan bulan Juli 2021 dihitung berdasarkan rumus:

## Gambar 3 Perbandingan Nilai Performance Rate
Gambar 3. Terlihat nilai Performance masih lebih rendah dari standar JIPM, yang  nilainya  95%.  Tingkat  presentasi  terendah  terjadi  pada  bulan  Desember sebesar 78,55% dan yang paling menonjol adalah mendekati standar JIPM senilai 94,69%  pada  bulan  November.  Nilai  performance  rate  pada  UKM  Tahu  lebih besar  dibandingkan ketiga penelitian rujukan, hal ini menunjukkan bahwa tingkat
produksi  sesuai  waktu  pada  UKM  Tahu  lebih  baik  dibandingkan  dengan  ketiga rujukan tersebut.
Hasil  estimasi Rate  of  Quality  Product ,  rasio  kemampuan  mesin  penggiling dalam  menghasilkan  produk  yang  sesuai  dengan  standar  di  Gambar  4..  Ilustrasi perkiraan untuk Juli 2021 seperti yang ditunjukkan oleh persamaan:

## Gambar 4 Perbandingan Nilai Quality Rate
Gambar  4.  Dapat  dilihat  dengan  jelas  bahwa  quality  rate  pada  mesin penggiling telah  melampaui  standar  dengan  nilai  100%  sepanjang  Juli-Desember 2021,  dan  melampaui  tiga  studi  referensi.  Dalam  perhitungan  di  atas,  jumlah defect  amount  adalah  0  dengan  alasan  bahwa  dari  informasi  asli  tidak  ada ketidaksempurnaan atau barang yang ditolak yang ditemukan di mesin penggiling.

## 2. Analisis Perhitungan OEE
Setelah  mengerjakan  ketiga  rasio  tersebut,  penanganan  informasi  estimasi OEE  akan  terlihat  pada  Tabel  3.  Sedangkan  hasil  dari  estimasi  OEE  pada  mesin penggiling  secara  grafis  ditampilkan  pada  Gambar  5.  Contoh  perhitungan  OEE bulan Juli 2021 sesuai rumus diatas yaitu:
83,49% Tabel 3 Pengukuran Overall Equipment Effectiveness mesin penggiling Bulan Availability Rate (%) Performance Rate (%) Quality Rate (%) OEE (%) Juli 88,92 93,96 100 83,54 Agustus 89,1 78,69 100 70,11 September 89,11 93,76 100 83,54 Oktober 89,07 93,8 100 83,54 November 88,24 94,69 100 83,55 Desember 89,25 78,55 100 70,1 Sumber: Data diolah

## Gambar 5 Perbandingan Nilai OEE
Gambar 4. menunjukkan nilai OEE pada UKM Tahu masih dibawah standar JIPM yaitu sebesar 85%. Dibandingkan ketiga referensi penelitian lain nilai OEE pada UKM Tahu masih lebih besar dengan nilai rata-rata OEE sebesar 79%. Hal ini menunjukkan bahwa mesin penggiling masih belum standar.
3. Analisis Akar Permasalahan
Dari nilai OEE selanjutnya dilakukan analisis dengan menggunakan Fishbone Diagram pada Gambar 6. Di bawah ini untuk mengetahui peyebab rendahnya nilai OEE:

## Gambar 6 Diagram Fishbone
Berdasarkan  hasil  perhitungan  nilai  OEE  di  UKM  Tahu  masih  rendah  dan dibawah nilai standar JIPM. Ada 4 indikator penyebab rendahnya nilai OEE yaitu Mesin,  Manusia,  Metode,  dan  Material.  Mesin:  berdasarkan  hasil  analisis  data mesin penggiling belum adanya jadwal perawatan mesin penggiling menyebabkan batu  penggilingan  gilingan  pada  mesin  penggiling  cepat  terkikis  dan mengakibatkan bubur kedelai kurang halus. Metode: berdasarkan data bahwasanya
belum  dilakukannya  maintenance  mesin  yang  standar  mengakibatkan  waktu perawatan mesin kurang efisien.
Manusia:  Berdasarkan  analisa  tidak  adanya  SOP  dalam  pemakaian  mesin penggiling  yang  mengakibatkan  kurangnya  kepedulian  operator  terhadap  mesin penggiling.  Material:  berdasarkan  hasil  analisa  bahwa  lamanya  bahan  baku menunggu  untuk  diproses  di  dalam  gudang  mengakibatkan  bahan  baku  kedelai mengalami penurunan kualitas.
4. Analisis Perhitungan Failure Mode and Effect Analysis
Berikut Tabel 4. Merupakan ilustrasi hasil analisis FMEA yang diperoleh dari hasil diagram sebab akibat, kemudian dilakukan perhitungan FMEA. Severity (S), Occurance (O), dan Detection (D) didefinisikan dari hasil brainstrorming dengan produksi  perusahaan.  Setelah  diperoleh  nilai  perkalian  SOD  maka  selanjutnya yaitu  menentukan Risk  Priority  Number (RPN).  Pada  penelitian  ini  angka pembobotan  yang  digunakan  pada  FMEA  diperoleh  dari  observasi  dan  diskusi dengan pemilik dan karyawan.

## Tabel 4
Analisis Failure Mode and Effect Analysis Faktor Utama S Sebab Proses Buruk O Rencana Perbaikan D RPN Mesin 8 Batu gilingan cepat terkikis 7 Mensetting Batu gilingan dengan baik agar tidak cepat terkikis 8 448 8 Umur mesin yang sudah tua 6 mengganti part mesin baru 7 336 Manusia 5 Tidak adanya SOP 6 membuat instruksi kerja/SOP 7 210 6 kepedulian operator masih rendah 5 meningkatkan kontrol kinerja operator 5 150 Metode 6 Waktu maintenance belum standar 7 menentukan waktu standar untuk maintenance 5 210 7 waktu setup masih lama 6 peningkatan skill operator 7 294 Material 4 kerusakan pada bahan baku 5 Bahan baku segera diproses agar tidak mengalami kerusakan 5 100

## Sumber: Data diolah
Hasil analisis FMEA di Tabel 4. selanjutnya digunakan sebagai dasar rencana perbaikan  dari  3  nilai  RPN  yang  tertinggi.  Pertama  adalah  untuk  mengatasi  batu gilingan  penggilingan  pada  mesin  penggiling  yang  sering  diganti  karena  cepat terkikis,  maka  rencana  perbaikannya  adalah  dengan  mensetting  batu  gilingan dengan benar agar tidak cepat terkikis. Kedua adalah mengatasi umur mesin yang tua, rencana perbaikannya adalah dengan mengganti parts mesin yang baru untuk mengurangi downtime pada  mesin.  Ketiga  adalah  waktu  setup  yang  masih  lama, rencana  perbaikannya  adalah  memberikan  pelatihan  pada  operator  untuk meningkatkan skill  maintenance ,  agar  waktu  yang  digunakan  lebih  cepat  dan efisien.

## B. Pembahasan
Dari  hasil  perhitungan  yang  didapatkan  diketahui  perbandingan  nilai perhitungan Availability  Rate antara  UKM  Tahu  dengan  3  penelitian  rujukan (Suliantoro  et  al.,  2017),  (Setiawannie  &  Marikena,  2022),  (Bilianto,  Bernandus Yoseph, & Ekawati, 2017) Nilai rata-rata availability pada UKM Tahu yaitu 88,95% hasil  ini  masih  di  bawah  nilai  standar  JIPM  sebesar  90%.  Sedangkan  untuk  ketiga referensi  berturut-turut  sebesar  80,4%,  94,4%,  76%.  Sedangkan  untuk  perhitungan nilai Performance Rate pada  UKM  Tahu  rata-rata  yaitu  88,91%,  untuk  perhitungan ketiga referensi berturut-turut yaitu 78,29%, 50,49%, 79%. Nilai ini masih di bawah standar JIPM sebesar 95%. Dibandingkan dengan ketiga referensi untuk perhitungan Quality  Rate pada  UKM  Tahu  sudah  melebihi  nilai  JIPM  yaitu  100%,  sedangkan untuk  ketiga  referensi  masih  di  bawah  standar  JIPM.  Sedangkan  untuk  nilai  OEE dibandingkan  ketiga  referensi  lain  pada  UKM  Tahu  nilai  OEE  sebesar  79%.  Dan masih di bawah standar JIPM yaitu 85%.
Setalah  memperoleh  hasil  perhitungan  OEE  selanjutnya  adalah  mencari  akar permasalahan  penyebab  rendahnya  nilai  OEE  dengan  menggunakan  diagram  sebab akibat.  Ada  empat  indikator  penyebab  rendahnya  nilai  OEE.  Pertama  yaitu  Mesin, dari  hasil  analisis  didapatkan  belum  adanya  jadwal  perawatan  yang  mengakibatkan batu gilingan cepat terkikis yang mengakibatkan bubur kedelai kurang halus. Kedua Metode,  berdasarkan  hasil  analisis  dikeTahui  tidak  ada  penjadwalan  maintenance mesin  yang  standar  mengakibatkan  waktu  perawatan  mesin  kurang  efisien.  Ketiga Manusia, berdasarkan analisa tidak adanya SOP dalam pemakaian mesin penggiling yang  mengakibatkan  kurangnya  kepedulian  operator  terhadap  mesin  penggiling. Yang  keempat  Material,  berdasarkan  hasil  analisa  bahwa  lamanya  bahan  baku menunggu  untuk  diproses  di  dalam  gudang  mengakibatkan  bahan  baku  kedelai mengalami penurunan kualitas.
Selanjutnya  melakukan  analisis  FMEA  yang  diperoleh  dari  diagram  sebab akibat.  Selanjutnya  dilakukan  perhitungan  SOD  berdasarkan  hasil brainstorming dengan  produksi  perusahaan.  Setelah  diperoleh  nilai  perkalian  SOD  maka selanjutnya  yaitu  menentukan  RPN.  Diperoleh  hasil  RPN  Pertama  adalah  untuk mengatasi  batu  gilingan  penggilingan  pada  mesin  penggiling  yang  sering  diganti karena  cepat  terkikis,  maka  rencana  perbaikannya  adalah  dengan  mensetting  batu gilingan dengan benar agar tidak cepat terkikis. Kedua adalah mengatasi umur mesin yang  tua,  rencana  perbaikannya  adalah  dengan  mengganti parts mesin  yang  baru untuk  mengurangi  downtime  pada  mesin.  Ketiga  adalah  waktu  setup  yang  masih lama,  rencana  perbaikannya  adalah  memberikan  pelatihan  pada  operator  untuk meningkatkan skill maintenance , agar waktu yang digunakan lebih cepat dan efisien.

## Kesimpulan
Simpulan penelitian dijabarkan sebagai berikut. Nilai availability rate yang paling menonjol  adalah  pada  bulan  Desember  sebesar  89,46%  dan  terendah  pada  bulan November  sebesar  88,24%.  Insentif  tertinggi  untuk performance  rate pada  bulan
November  adalah  94,69%  dan  untuk  nilai  terendah  pada  bulan  Desember  adalah 78,55%.  Estimasi quality  rate telah  berjalan  sesuai  standar  dan  melampaui  JIPM,  ini menunjukkan bahwa produk yang dibuat oleh mesin umumnya sangat baik. Selain itu, estimasi  Overall  Equipment  Effectiveness  (OEE)  masih  di  bawah  nilai  standar,  yaitu  85%.
Hasil  perhitungan  FMEA  yang  sebelumnya  diperoleh  dari  diagram Fishbone, Kemudian  dilakukan  perhitungan  SOD  didefinisikan  dari  brainstorming  dengan produksi  perusahaan.  Setelah  diperoleh  nilai  perkalian  SOD  maka  selanjutnya  yaitu menentukan  RPN.  Diperoleh  hasil  RPN  Pertama  dengan  nilai  448  adalah  untuk mengatasi batu gilingan penggilingan pada mesin penggiling yang sering diganti karena cepat  terkikis,  maka  rencana  perbaikannya  adalah  dengan  mensetting  batu  gilingan dengan  benar agar tidak cepat  terkikis.  Kedua  dengan  nilai  336  adalah mengatasi usia mesin yang tua, rencana perbaikannya adalah dengan mengganti parts mesin yang baru untuk  mengurangi downtime pada  mesin.  Ketiga  dengan  nilai  294  adalah  waktu setup yang  masih  lama,  rencana  perbaikannya  adalah  memberikan  pelatihan  pada  operator untuk  meningkatkan  skill maintenance ,  agar  waktu  yang  digunakan  lebih  cepat  dan efisien.
Dari  penelitian  ini  dapat  diberikan  saran  sebagai  berikut.  Perusahaan  disarankan fokus  mengatasi  akar  permasalahan  yang  dominan  dari  perhitungan  RPN  untuk melakukan  perbaikan  guna  meningkatkan  nilai  OEE.  Perusahaan  harus  melakukan estimasi  OEE  pada  semua  mesin,  untuk  memutuskan  kecukupan  mesin  dalam perusahaan tersebut.
Kekurangan  dalam  penelitian  ini  ada  2  poin.  Dalam  proses  pengambilan  data, kurangnya  data  mengenai  downtime  mesin  sedikit  menghambat  peneliti  dalam melakukan  penelitian.  Tidak  memasukkan six  big  losses dalam  perhitungan  OEE. Untuk  penelitian  selanjutnya,  disarankan menghitung six  big losses dalam menghitung OEE.

## BIBLIOGRAFI
Bilianto, Bernandus Yoseph, & Ekawati, Yurida. (2017). Pengukuran Efektivitas Mesin Menggunakan  Overall  Equipment  Effectiveness  Untuk  Dasar  Usulan  Perbaikan.
Jurnal Ilmiah Teknik Industri , 15 (2), 116. Google Scholar
Cahyadi, Dadi, Rahmita, Ika, & Yusuf, Yusvardi. (2018). Analisis Perhitungan Overall Equipment  Effectiveness  (OEE)  Pada  Mesin  Rolling  Stand  3  (SECTION  MILL) Untuk  Meningkatkan  Efektivitas  Mesin  Di  PT.  Krakatau  Wajatama. Flywheel: Jurnal Teknik Mesin UNTIRTA , 4 (2), 82–87. Google Scholar
Dian, Nefa Rizki, & Yulhendra, Dedi. (2019). Optimalisasi Kinerja Limestone Crusher IIIA  (LSC  IIIA)  Dengan  Metode  Overall  Equipment  Effectiveness  (OEE)  Untuk Memenuhi  Target  Produksi  Limestone  Di  PT.  Semen  Padang  Kecamatan  Lubuk Kilangan, Padang, Sumatera Barat. Jurnal Bina Tambang , 4 (3), 143–153. Google Scholar
Dwi  Cahyono,  Sigit,  Handoko,  Fourry,  &  Budiharti,  Nelly.  (2020).  Penerapan Efektivitas Mesin Debarker Menggunakan Overall Equipment Effectiveness (Studi pada  PT.  Tri  Tunggal  Laksana  Unit  Blitar). Jurnal  Teknologi  Dan  Manajemen Industri , 6 (2), 12–17. Google Scholar
Industri,  Studi  Teknik,  Teknik,  Fakultas,  &  Gresik,  Universitas  Muhammadiyah.
(2020). Analisis Overall Equipment Effectiveness ( Oee ) Pada Mesin Cnc Cutting Abstract  Pt  Pal  Indonesia  (  Persero  )  is  one  of  the  state-owned  industries  and manufactures  engaged  in  the  maritime  sector  .  This  company  has  production equipment complete enough to c . 13 (November), 61–66. Google Scholar
Nur,  Muhammad,  &  Haris,  Hattaysir.  (2019).  Usulan  Perbaikan  Efektifitas  Mesin Melalui Analisa Penerapan TPM Menggunakan Metode OEE Dan Six Big Losses Di  PT.  P&P  Bangkinang. Industrial  Engineering  Journal , 8 (1),  57–67. Google Scholar
Pradaka,  Moh.  Amri,  &  Aidil  SZS,  Joumil.  (2021).  Analisis  Total  Productive Maintenance Menggunakan Metode OEE  dan FMEA pada Pabrik Phosporic Acid PT Petrokimia Gresik. Jurnal Teknik Industri , 11 (3), 280–289. Google Scholar
Priambodo,  Septia,  &  Mahbubah,  Nina  Aini.  (2021).  Implementasi  Metode  Overall Equipment Effectiveness Berbasis Six Big Losses Guna Mengevaluasi Efektivitas Mesin  Packing  Semen. Jurnal  Serambi  Engineering , 6 (4),  2363–2374. Google Scholar
Rahman,  Arif,  &  Perdana,  Surya.  (2019).  Analisis  Produktivitas  Mesin  Percetakan Perfect  Binding  Dengan  Metode  Oee  Dan  Fmea. Jurnal  Ilmiah  Teknik  Industri , 7 (1), 34–42. Google Scholar
Rima Riyanti, Ulinnuha Latifa, Yuliarman Saragih. (2021). Multitek Indonesia : Jurnal Ilmiah . 6223 (January), 121–130. Google Scholar
Setiawannie,  Yuli,  &  Marikena,  Nita.  (2022). Pengukuran  Efektivitas  Mesin  Bubut Dengan  Metode  Overall  Equipment  Efectiveness  (  OEE  ) . 3 (1),  21–30. Google Scholar
Suliantoro,  Hery,  Susanto,  Novie,  Prastawa,  Heru,  Sihombing,  Iyain,  &  Mustikasari, Anita.  (2017).  Penerapan  Metode  Overall  Equipment  Effectiveness  (Oee)  Dan Fault  Tree  Analysis  (Fta)  Untuk  Mengukur  Efektifitas  Mesin  Reng. J@ti Undip : Jurnal Teknik Industri , 12 (2), 105. Google Scholar
Suwarno,  Agus,  Widya,  Adi  Rusdi,  Winelda,  Kit  Ayu,  &  Marhaban,  Farid.  (2020). Meningkatkan  Nilai  OEE  Mesin  Cutting  Pada  Line  6  Finishing  Dengan  Metode RCA di PT. XYZ Agus. Jurnal Ilmiah Teknik Industri , 1 (1), 1–15. Google Scholar
SW, Bambang. (2019). Analisa Perbaikan Produktivitas Menggunakan Metode Overall Equipment  Effectiviness  (Oee)  Pada  Mesin  Filling  Dengan  Pendakatan  Six  Big Losses  Untuk  Mencari  Penyebab  Losses  Tertinggi  Pada  Produksi  Skincare  Studi Kasus Pt Xyz. Jurnal Teknik , 8 (1), 90–99. Google Scholar
Syaputra,  Muhammad  Julian,  Utomo,  Utomo,  &  Rimawan,  Erry.  (2020).  Analisa Kinerja  Mesin  Kemas  Primer,  Dengan  Metode  Overall  Equipment  Effectiveness (Oee)  Di  Sebuah  Industri  Farmasi. Journal  Industrial  Servicess , 5 (2),  143–146. Google Scholar
Wibisono,  Deny.  (2021).  Analisis  Overall  Equipment  Effectiveness  (OEE)  Dalam Meminimalisasi Six Big Losses Pada Mesin Bubut (Studi Kasus di Pabrik Parts PT XYZ). Jurnal Optimasi Teknik Industri (JOTI) , 3 (1), 7–13. Google Scholar
Copyright holder:
Yan Defit A’an Syaifullah, Nina Aini Mahbubah (2022)

## First publication right:
Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia
This article is licensed under: