## RANCANG BANGUN MODEL PRODUCTION PRODUCTIVITY IMPROVEMENT DENGAN MENGGUNAKAN LEAN TPM DAN SISTEM DINAMIS
Intan Emeralda 1) , Dorina Hetharia 2) , Iveline AM 3)
1 Mahasiswa Magister Teknik Industri, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Trisakti
2,3 Dosen Magister Teknik Industri, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Trisakti Intan.emeralda@yahoo.com, dorintaria@yahoo.com, ivelineannemarie@yahoo.com

## ABSTRACT
Increasing productivity and quality is one of the key to make company stay competitive. Lean TPM approach is one of the way to increase productivity. Problem that usually occur at PT. XYZ is the down time from each line of process production that causing actual production did not reach the target. It is dominantly cause by material shortage, process defect, and machine breakdown. This purpose of study is to develop a production productivity improvement model with Lean TPM approach by using dynamic  system.  This  study  is  started  by  measuring  the  Loss  time  value,  OEE  (Overall  Equipment Effectiveness) value, and making VSM (Value Stream Mapping) to see the flow of material and waste. This is done to measure the actual condition. With this measurement, we can track which one cause the highest % loss. After that, using the FTA (Fault Tree Analysis) to find the root cause of downtime and waste produced. It needed to construct the existing dynamic model because the problem are complexs and dynamic. In that model,  analytical system is done to indentified and imitated the characteristic of those complex systems and also to make the alternative troubleshooting repair solution.

## Keywords: Lean TPM, OEE, FTA, Dynamicsystem

## 1. PENDAHULUAN
PT  XYZ    merupakan  salah  satu manufaktur  yang  bergerak  dibidang  industri ban.  PT  XYZ  berkomitmen  untuk  terus meningkatkan  proses  dan  menemukan  cara untuk menciptakan dan mengimplementasikan proses  yang  efektif  dan  efisien  di  setiap  lini bisnisnya.  Salah  satu  permasalahan  yang sedang dihadapi adalah Actual production tidak mencapai  target  perusahaan,  walaupun  secara available  capacity  pada  mesin  produksi seharusnya  mampu  mencapai  target  produksi perusahaan.  Target  perusahaan  di-trigger  dari permintaan konsumen. Productivity yang tidak optimal menyebabkan ketidak mampuan proses dalam  mencapai  target  produksi.  Productivity yang tidak optimal disebabkan karena banyaknya  NVA  (No  value  added)  dalam proses tersebut salah satu yang ada didalamnya yaitu  loss  time  yang  tinggi.  Itulah  sebabnya productivity  erat  kaitannya  dengan  output produksi.
Perusahaan yang sehat adalah perusahaan  yang  dapat  memenuhi  harga  pasar
dan  mempertahankan  keuntungan.  Sehingga cara  untuk  mencapai  ini  adalah  untuk mengurangi biaya produksi dengan meningkatkan produktivitas manhour. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  merancang model  production  productivity  improvement melalui  pendekatan  Lean  TPM  dengan menggunakan  sistem  dinamis.  Penelitian  ini dimulai  dengan  mengidentifikasi  berbagai faktor  dan  masalah  yang  mempengaruhi produktivitas  dan  untuk  merancang  model sesuai  dengan  kondisi  saat  ini  dan  merancang skenario  improvement  yang  sesuai  untuk meningkatkan productivity.
Lean  dan  TPM  merupakan  aspek penting dalam production continuous improvement  process.  Salah  satu  fokus  dari TPM  (Total  Productive  maintenance)  adalah optimalisasi  mesin  dan  process  productivity sedangkan    Lean  manufacturing  adalah elimination of waste. Willmott mengungkapkan bahwa  Just  in  time  tidak  dapat  berjalan  tanpa ada kesiapan dan keandalan mesin dengan kata lain  TPM  akan  berpengaruh  positif  terhadap
implementasi just in time untuk menghilangkan machine  breakdown,  minor  stoppages  dan menghindari  defect  pada  proses  produksi. Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  Lean  dan TPM  (Total  Productive  maintenance)  tidak dapat dipisahkan.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Pemodelan sistem berawal dari bagaimana mencoba memahami dunia nyata ini dan  menuangkannya  menjadi  sebuah  model dengan  beragam  metode  yang  ada.  Tidak  ada model yang benar dan salah. Model dinilai dari sejauh  mana  dia  dapat  berguna.  Sehingga langkah  pertama  dalam  pemodelan  adalah menentukan  tujuan  dari  pemodelan  tersebut. Model dapat dibuat untuk memprediksi sebuah komponen  dalam  model  setelah  jangka  waktu tertentu. Kegunaan model sebagai alat prediksi terletak  pada  ketepatan  dan  ketelitian  hasil prediksinya. Model juga dapat dipakai sebagai wahana  untuk  belajar  paran  pihak  yang  ingin memahami struktur dan perilaku dari sumberdaya alam.
Kegunaan model sebagai sarana belajar terletak  pada  bagaimana  proses  belajar  terjadi secara  efektif  dengan  memanfaatkan  model yang  dibuat.  Pemodelan  sistem  merupakan sebuah ilmu pengetahuan dan seni. Sebuah ilmu pengetahuan karena ada logika yang jelas ingin dibangunnya  dengan  urutan  yang  sesuai. Sebuah  seni,  karena  pemodelan  mencakup bagaimana  menuangkan  persepsi  manusia atasdunia nyata dengan segala keunikannya.
Tahapan pemodelan telah dikemukakan  dalam  banyak  literatur  seperti pada Grant et al., (1997) dan Sterman (2000). Pemodelan  sistem  dilakukan  dengan  fase-fase sebagai berikut:
a) Identifikasi  isu  atau  masalah,  tujuan dan batasan;
b) Konseptualisasi model dengan menggunakan  ragam  metode  seperti diagram  kotak  dan  panah,  diagram sebab-akibat,  diagram  stok  dan  flow atau diagram sekuens;
c) Formulasi model, merumuskan makna diagram, kuantifikasi dan atau kualifikasi komponen model jika perlu;
d) Evaluasi  model,  mengamati  kelogisan model  dan  membandingkan  dengan
dunia  nyata  atau  model  andal  yang serupa jika ada; e) Penggunaan model, membuat skenario-skenario ke depan atau alternatif kebijakan, mengevaluasi ragam skenario atau kebijakan tersebut dan  pengembangan  perencanaan  dan agenda bersama.
Maarleveld  dan  Dangbégnin  (1999) dalam  Buck  et  al.  (2001)  menyatakan  bahwa pembelajaran bersama atau pembelajaran sosial (social  learning)  adalah  sebuah  proses  dialog dan  pemikiran  mendalam yang  kontinyu  antar para pihak untuk mengeksplorasi masalah dan solusinya.  Komunikasi  dan  eksperimentasi meningkatkan kemampuan adaptasi para pihak untuk  memperbaiki  manajemen  sumberdaya alam. Daniels dan Walker (1999) dalam Buck et al.  (2001)  mengungkapkan  bahwa  mutual learning  adalah  sebuah  proses  pertukaran perspektif  antarpihak  untuk  transformasi pemahaman masingmasing terhadap masalah.
Senge dan Steerman (1994)
menyatakan proses pembelajaran pada pemodelan  bertujuan  untuk  (1)  meningkatkan model  mental  bersama  para  pihak  sehingga menjadi  lebih  sistemik  dan  dinamis  (2) mengembangkan kemampuan para pihak untuk memahami  setiap  situasi  baru  secara    lebih sistemik dan dinamis. Lane (1994) menyatakan bahwa  pemodelan  bisa  menjadi  sarana  untuk proses pembelajaran.
Metode Sistem Dinamis
dikembangkan pertama kali oleh J.W. Forrester dari  Massachusetts  Institute  of  Technology (MIT)  sejak  tahun  1950-an,    tujuannya  untuk meneliti  suatu  permasalahan  yang  kompleks. Metode ini berhubungan erat dengan pertanyaan  tentang  tendensi-tendensi  dinamis (pola  tingkah  laku  yang  dibangkitkan  dan berubah  terhadap  waktu)  suatu  sistem  yang kompleks.
Suprayogi (2007) mendefinisikan sistem  dinamis  sebagai  metodologi  untuk memperlajari dan menganalisis perilaku sistem yang kompleks sepanjang waktu.
Forrester (1961), mendefinisikan simulasi sebagai penyelesaian atau perhitungan tahap  demi  tahap  dari  persamaan  matematika yang  menggambarkan  keadaan  sistem  untuk mengetahui perubahan yang terjadi pada sistem tersebut sehingga diketahui perilakunya.
Oleh  Muhammadi  (2001),  simulasi didefinisikan  sebagai  peniruan  perilaku  suatu
gejala  atau  proses.  Simulasi  bertujuan  untuk memahami  gejala  atau  proses  tersebut, membuat  analisis  dan  peramalan  perilaku gejala atau proses tersebut di masa depan.
Simulasi  merupakan  salah  satu  alat analisis yang terpercaya bagi perancangan dan pengoperasian  proses  atau  sistem  yang  rumit. Dengan  semakin  meningkatnya  persaingan dunia, simulasi menjadi alat yang sangat cocok untuk perencanaan, perancangan dan pengawasan  bagi  sebuah  sistem.  Simulasi merupakan  sebuah  tiruan  dari  sebuah  cara operasi di dunia nyata.
Model  simulasi  adalah  suatu  teknik dimana  hubungan  sebab  akibat  dari  suatu sistem  ditangkap  (capture)  di  dalam  sebuah model komputer, untuk menghasilkan beberapa perilaku sesuai dengan sistem nyata.
Pelaksanaan  simulasi  melalui  4  tahap, dimana tahap  pertama simulasi adalah penyusunan  konsep.  Gejala  atau  proses  yang akan  ditirukan  perlu  dipahami,  antara  lain dengan menentukan unsur-unsur yang berperan dalam gejala atau proses tersebut. Tahap kedua adalah  pembuatan  dan  perumusan  model. Konsep  pada  tahap  awal  dirumuskan  sebagai
model  yang  berbentuk  uraian  gambar  atau rumus.
Tahap ketiga, simulasi dapat dilakukan dengan menggunakan model yang telah dibuat. Dalam  model  kuantitatif,  simulasi  dilakukan dengan  memasukkan  data  ke  dalam  model, dimana perhitungan dilakukan untuk mengetahui perilaku gejala atau proses. Dalam model  kualitatif,  simulasi  dilakukan  dengan menelusuri dan mengadakan analisis hubungan sebab  akibat  antar  unsur  dengan  memasukkan data  atau  informasi  yang  dikumpulkan  untuk mengetahui perilaku gejala atau proses.
Tahap  terakhir,  dilakukan  validasi untuk  mengetahui  kesesuaian  antara  hasil simulasi  dengan  gejala  atau  proses  yang ditirukan. Model dapat dinyatakan baik apabila kesalahan  atau  simpangan  hasil  simulasi terhadap  gejala  atau  proses  yang  ditirukan kecil.  Hasil  simulasi  tersebut  selanjutnya digunakan  untuk  memahami  perilaku  gejala atau proses serta
mengetahui kecenderungannya di masa mendatang. Sistem  dinamis  berkaitan  dengan sistem umpan balik (feedback) yang mempengaruhi perilaku sistem.

## Gambar 2 Skema Flow Diagram

## 3. METODOLOGI PENELITIAN
Berikut ini merupakan penjelasan secara lebih rinsi  mengenai  sumber  data,  metode  yang digunakan, variabel penelitian, urutan pelaksanaan proses pengerjaan, cara pengumpulan data serta cara pengolahan data.
Tahap Awal Penelitian 1. Penentuan topik utama
Topik  utama  ditentukan  berdasarkan permasalahan  yang  terjadi.  Kemudian
menjelaskan  pentingnya  penelitian  ini dilakukan  dan  alasan  yang  melatar belakangi  penelitian  ini.  Penelitian  ini dilakukan  karena  pada  PT  Gajah Tunggal  Tbk  memiliki  Productivity yang  tidak  optimal,  terdapat  loss  time dan  waste  pada  aliran  material  yang cukup kompleks sehingga menyebabkan  actual  output  tidak sesuai target perusahaan. 2. Penentuan tujuan penelitian
Tujuan penelitian dilakukan berdasarkan perumusan masalah sehingga tujuan dan output menjadi  jelas, adapun perumusan masalah  Tahapan  diperlukan  untuk mengetahui  permasalahan  yang  akan dibahas dalam penelitian ini. Pada bagian ini diidentifikasikan beberapa
permasalahan yang sedang terjadi dalam perusahaan. Tahap Pemahaman Dasar Teori 3. Penentuan dasar teori yang digunakan Studi Literatur dilakukan dengan
mempelajari  dan  menganalisa  beberapa referensi buku dan Jurnal yang berkaitan dengan  masalah  yang  ada  dalam  ruang lingkup  penelitian.  Studi  literatur  ini dilakukan  untuk  mendapatkan  landasan teori  yang  sesuai  dengan  masalah  yang ditemui  dilapangan.  Dasar  teori  yang digunakan  meliputi  Lean  TPM,  Sistem Dinamis, Teori Model, Teori Sistem.
Tahap  Pengumpulan  dan  Pengolahan Data 4. Pengumpulan data
Data yang dikumpulkan merupakan data sekunder, serta observasi langsung terjun ke  lapangan.  Berikut  merupakan  data- data  yang  diperlukan  dalam  penelitian ini.
a) Data Aliran proses produksi digunakan  untuk  membuat  VSM, data  ini  didapatkan  dari  observasi langsung.
b) Data Cycle time merupaka digunakan untuk  membuat  VSM,  data  ini didapatkan dari observasi langsung.
c) Data  Down  time  merupakan  data jumlah waktu dimana suatu equipment  tidak  dapat  beroperasi dapat  disebabkan  adanya  kerusakan mesin  (failure),  tidak  ada  material, setup,  PM,  test  dll.  Data  ini digunakan  untuk  menghitung  nilai OEE  kondisi  existing.  Data  ini diperoleh  dari  Barcode  system dengan cara upload data
d) Data  stock  warehouse  merupakan data stok yang ada pada gudang, data ini    dipakai  ketika  membuat  VSM, data ini peroleh dari database oracle system dengan cara upload data
e) Data  scrap  merupakan  data  adalah segala  macam  bentuk  sisa  material
yang dihasilkan dari proses pembuatan  suatu  produk  (produksi), data  diperoleh  dari  Barcode  system dengan cara upload data
f) Data  Reject  adalah  data  wip  atau finish  good  yang  tidak  memenuhi kualitas  yang  yang  diinginkan,  data diperoleh  dari  Barcode  system dengan cara upload data
g) Customer  Demand  adalah  data permintaan  produk  dari  konsumen diantaranya  produk  OEM  (Original Equipment Manufacturer) dan Replacement, data ini  dipakai ketika membuat VSM, data ini peroleh dari database  oracle  system  dengan  cara upload data
h) Inventory  Value  adalah  adalah  data jumlah  inventory  pada  setiap  lini produksi,  data  ini    dipakai  ketika membuat VSM, data ini peroleh dari Barcode system  dengan  cara  upload data
i) Actual Production adalah data actual produksi per mesin dan per shift, data ini  peroleh  dari  Barcode  system dengan cara upload data.
5. Pengolahan Perhitungan nilai OEE, Loss
time, takt time, waste produksi Pada tahap ini dilakukannya perhitungan nilai  OEE  dan  Loss  time  dengan menggunakan data Breakdown time yang telah  diperloeh,  kemudian  dilakukannya perhitungan takt time dengan menggunaka  data  demand  dan  waktu operasi,  dan  mengidentiifikasikan  waste yang terjadi. Perhitungan ini digunaakan untuk  mengukur  kondisi  saat  ini  dan untuk  membandingkan  dengan  model yang akan dibuat.
6. Pembuatan  Current  state  Value  Stream Mapping  untuk  melihat  aliran  material dan  waste  yang  terjadi.  Dengan  VSM dapat dilihat aliran material dan informasi mulai dari bentuk raw material hingga finish good, dapat diketahui area penumpukan  inventori  dalam  proses bisnis  sehingga  dapat        membantu merancang proses yang diinginkan, yang efisien, efektif, dan bebas dari waste.
7. Penentuan  akar  penyebab  Loss  time, waste dan rendahnya OEE dengan FTA. Pada langkah selanjutnya adalah analisis penyebab Loss time dengan
menggunakan metode  FTA, untuk mengidentifikasikan akar penyebab
masalah. Langkah-langkah menbuat FTA yaitu  identifikasi  Top  Level  Event, membuat diagram pohon kesalahan yang menunjukkan bagaimana suatu Top Level Event dapat muncul, kemudian
menentukan  minimal  cutset.  Minimal cutset  merupakan  kumpulan  basic  even dan atau kombinasi yang dapat menyebabkan  munculnya  Top  Level Event.(Carel DS, 2005)

## Tahap Perancangan Model Simulasi
8. Pembuatan Causal Loop Diagram (CLD) Tahapan  untuk  membuat  CLD  adalah membuat storyline dengan
mengidentifikasikan  permasalahan  dan kondisi  yang  sehingga  membentuk perikalu  yang  terjadi  saat  ini,  kemudian menentukan variable dan parameter yang berkontribusi  dalam  menaikan  OEE  / Productivity,  kemudian  memperoleh hubungan antara variable dan melakukan plotting  data  yang  sudah  dikumpulkan sebelumnya  yang  relevan  sesuai  dengan variable dan parameter.
9. Pembuatan Stock and Flow Diagram Pada  tahap  ini  diidentifikasi  jenis-jeniss variable  dan  nilai  dari  stock,  level, auxiliary  dan  constanta  nilai  parameter
dari relasi yang
ada. SFD
menggambarkan  struktur  secara  fisik, dimana  stock  adalah  akumulasi  yang bertambah dan berkurang yang dikarakteristikan sebagai The state of the system dan menghasilkan informasi yang akan  digunakan  sebagai  dasar  untuk melakukan  tidakan  atau  pengambilan keputusan,  Flow menggambarkan aliran yang  berubah  sesuai  fungsi  waktu  dan merupakan proses yang langsung mempengaruhi stock.
10. Perancangan Model Simulasi Pada  tahap  ini  dilakukan  perancangan model simulasi existing dengan menggunakan Powersim. Tahapan- tahapan yang dilakukan antara lain:
a. Menstimulasikan model sesui dengan waktu yang telah ditentukan.
b. Melakukan  n  kali  replikasi  Model Simulasi.
c. Validasi Model Validasi  model  ini  untuk  melihat  aakah ada perbedaan yang signifikan antara
model  yang  sudah  dibuat  dengan kondisi nyata. Model yang baik adalah model  yang  dapat  mewakili  kondisi sebenarnya.
Validasi  model  dilakukan  dengan  uji hipotesa menggunakan Sample T-Test menggunakan SPSS d. Membandingkan hasil replikasi simulasi  existing  dengan  kondisi sebenarnya.
Pada  tahap  ini  menarik  kesimpulan  dari hasil  output  SPSS  yaitu  Terima  Ho atau  Tolak  Ho,  Jika  terima  Ho  maka tidak  ada  perbedaan  antara  simulasi dengan  existing,  dengan  kata  lain valid.
Tahap Analisis Hasil Model Simulasi 11. Perancangan  Skenario  dan  Kebijakan berdasarkan FTA
Pada  tahap  ini  lakukan  perancangan skenario  dan  usulan  berdasarkan  Lean TPM untuk memperbaiki proses tersebut.
12. Analisa Hasil Skenario Model
Selanjutnya, Melakukan analisis
sensitivitas  parameter  dan  nilai  awal model  dan  pengujian  improvement  pada skenario yang dijalankan. Hasil simulasi yang  ada  diamati  dan  dianalisis  untuk mendapatkan nilai OEE yang tinggi dan waste yang rendah.

## Tahap Akhir Penelitiaan
13. Kesimpulan dan Saran
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengambilan kesimpulan tehadap hasil output simulasi dan memilih skenario terbaik.
14. Selesai

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada bab  ini menguraikan dan menjelaskan  pengumpulan  dan  pengolahan data  dimulai  dari  pembuatan  value  stream mapping/  big  picture  map  kondisi  saat  ini, identifikasi  VA  dan  NVA,  potensi  penyebab waste. Setelah itu dilakukan perhitungan OEE, pemilihan proses produksi yang memiliki OEE terendah akan dilakukan improvement, penentuan akar penyebab rendahnya OEE pada proses  tersebut  dengan  menggunakan  FTA, pembuatan  improvement  berdasarkan  FTA dengan  pendekatan  LEAN  TPM.  Kemudian perancangan  model  simulasi  yaitu  pembuatan Causal  Loop  Diagram  (CLD),  Persamaan
model  matematis  existing,  Pembuatan  Stock and  Flow  Diagram  (SFD),  terakhir  adalah tahap  perancangan  model  skenario  yaitu
perancangan skenario dan perbaikan berdasarkan  FTA,  simulasi  model  skenario, analisa hasil skenario model.
4.1 Pembuatan current state VSM (Value Stream Mapping)

## Gambar 1 VSM current condition  PT XYZ
4.2 Identifikasi dan analisis waste pada aliran proses
Tabel 1  Summary VSM current state
Berdasarkan Value stream mapping current condition dapat diidentifikasikan VA (Value added) dan NVA (Non Value Added) dapat dilihat pada tabel 4.3.
Tabel 2  Identifikasi waste
Va lu e  A d d e d ( VA )  T im e s 1,4 3 7
S e c o nd s 2 4 M i nut e s C ycle time 1,437 Seco nd s 24 M inut es N o n  Va lu e A d d e d ( N VA )  T im e s 420,812 S e c o nd s 7,014 M i nut e s Lead  Time Pro ces s 6,531 Seco nd s 109 M inut es Lead  Time Trans fer 10,800 Seco nd s 180 M inut es Lead  Time St o ck 403,481 Seco nd s 6,725 M inut es P ro c e s s C yc le E f f ic ie n c y ( P C E ) = VA / N VA 0 .3 4
SUMMARY OF VSM - CURRENT STATE
%

## 4.3 Perhitungan nilai OEE dan Loss time
Tabel 3  Six big losses addressed by OEE (Sumber : Muhammad Abdus Samad) Sec Minute 1 Cycle time Mixing BO 5.19 0.09 VA - 2 Lead time  stock pada Mixing BO 449.60 7.49 NVA Inventory 3 Transfer dari Mixing BO ke Mixing SO 5610.00 93.50 NVA Transportation 4 Inventory Output Mixing BO 95430.00 1,590.50 NVA Inventory 5 Cycle time Mixing SO 7.00 0.12 VA - 6 Lead time  stock pada Mixing SO 213.00 3.55 NVA Inventory 7 Transfer dari Mixing SO ke Bead Grommet 600.00 10.00 NVA Transportation 8 Inventory Output Mixing SO pada bead grommet 28885.00 481.42 NVA Inventory 9 Lead time  stock pada Bead grommet 872.00 14.53 NVA Inventory 10 Cycle time Sidewall 5.64 0.09 VA - 11 Transfer dari Steel calender ke Steel cutting 1020.00 17.00 NVA Transportation 12 Inventory Output Bead grommet untuk Bead finish 23786.00 396.43 NVA Inventory 13 Cycle time Bead finish 37.50 0.63 VA - 14 Lead time  stock pada Sidawall PA 725.00 12.08 NVA Inventory 15 Transfer dari Sidawall PA ke Building 630 10.50 NVA Transportation 16 Inventory Output Ply Cutting untuk Building 202416 3373.60 NVA Inventory 17 Cycle time Building 125 2.08 VA - 18 Lead time  stock pada Building 125 2.08 NVA Inventory Waktu Proses No Waste
VA/NVA 19 Transfer dari Building ke Curing 660 11.00 NVA Transportation 20 Inventory Output Building untuk Curing 22528 375.47 NVA Inventory 20 Cycle time Curing 1012 16.87 VA - 21 Lead time  stock pada Curing 1098 18.30 NVA Inventory 22 Transfer dari Curing ke FI 2280 38.00 NVA Transportation 23 Inventory Output Curing 30436 507.27 NVA Inventory 24 Cycle time FI 245.4 4.09 VA - 25 Lead time  stock pada FI 3048 50.80 NVA Inventory Total Lead Time 422249.33 7037.49 Total VA 1437.73 23.96 Total NVA 420811.6 7013.53
Gambar 2  Impact of major losses during production time  (Sumber : Muhammad Abdus Samad)
Tabel 4 Six big losses pada proses Building (Building, Curing, FI)
Tabel 5. OEE calculate  pada proses Building (Building, Curing, FI)
Six Major Loss Category
OEE Loss Category No Event BUILDING (minute/shift) CURING (minute/shift) UF (minute/shift) DB (minute/shift) Availability 1 Machine breakdown 2 Component failure 3 Unplanned maintenance/repair Set up and adjustments Availability 1 Set Up 13.30 6.29 13.40 2.68 2 Material/WIP shortage 54.41 48.04 24.53 29.77 Minor stops Performance 1 Delay prod.
2 Equipment failure <5mins 3 Fallen product 4 Obstruction blockages Speed loss Performance 1 Running lower than rated speed 2 Lower Efficiency Production rejects Quality 1 Scrap 2 Rework 3 In process damage Rejects on start up Quality 1 Scrap 2 Rework
3 In process damage 27.95 28.58 24.25 Breakdowns 2.28 9.49 3.71 5.70 11.22 15.29 21.77 20.24 22.03 0.42 29.01 21.12 22.59 Major Loss Minute/shift Production time (Minute/shift)
Formula calculate ALL BUILDING (minute/shift) CURING (minute/shift) UF (minute/shift) DB (minute/shift) Plant Operating time 480 minute/shift 480 480 480 480 Planned Shut Down 19.00 17.55 18.39 12.89 Planned Production Time Plant Operating time - Planned Shut Down 461.00 462.45 461.61 467.11 Planned down time 28.47 24.19 26.10 20.82 Unplanned down time Breakdowns + Set up and adjustments 35.88 28.06 33.64 24.71 Operating Time Planned Production Time - Down time 396.64 410.20 401.87 421.58 Speed Losses 50.13 33.65 39.80 39.54 Net Operating Time Operating Time - Speed Losses 346.51 376.55 362.07 382.04 Quality Loss 0.42 2.28 9.49 3.71 Productive Time Net Operating Time - Quality Loss 346.09 374.27 352.58 378.33
Operating Time Planned Production Time Net Operating Time Operating Time Good pieces Total pieces
OEE Availability X Performance X Quality
75% 81% 76% 81% 99% 99% 97% 100% 91% 92% 90% 87% 90% 89% 87% 86% Performance Quality Availability
Gambar 3 Diagram Pareto Loss time pada semua proses bulan Januari-November 2015
Berdasarkan Gambar 3, dapat dilihat bahwa
Proses Building merupakan proses produksi dengan loss time tertinggi

## 5. PERANCANGAN MODEL
5.1 Mendefinisikan Masalah Proses Building memiiki Loss time tertinggi  atau  OEE  terendah  dibanding dengan  proses  lain.  Masalah  yang  terjadi output  produksi  tidak  tercapai  yang  diduga faktor utamanya disebabkan oleh OEE Building yang  terlalu  rendah.  Model  existing  yang dibangun  yaitu  merepresentasikan  nilai  OEE Building saat ini.
Berdasarkan FTA (Fault treediagram) faktor  yang  mempengaruhi  nilai  OEE  adalah Availibility, Performance dan Quality. Availibility ditentukan oleh planned down time dan unplanned down time. Planned down time merupakan  waktu  tidak  produksi  yang direncanakan dan dikendalikan, yaitu preventive maintenance, Test technical dan No Schedule.  Test  technical  merupakan  kegiatan yang dilakukan oleh Technical dan R&D untuk develop  new  product  dengan  memakai  mesin sehingga  mesin  stop  produksi.  Unplanned down time dipengaruhi oleh Machine breakdown,  Set  Up  dan  WIP/  Material shortage.  Set  Up  disebabkan  oleh  ganti  Size
pada mesin, Set Appearance dan ganti material. WIP/ Material shortage merupakan suatu kondisi  mesin  stop    produksi  dikarenakan menunggu  inputan  yaitu  WIP  /material  dari proses  sebelumnya.  WIP/  Material  shortage dapat  terjadi  disebabkan  tunggu  proses produksi WIP/Material padaproses sebelumnya, dapat juga disebabkan oleh tunggu supply  WIP  sedang  proses  transferring). Penyebab  lainnya  adalah  material/WIP  tidak dapat  scan  barcode  yang  disebabkan  karena operator  salah  ambil  barcode,  barcode  rusak atau barcode hilang. Performance dipengaruhi oleh  minor  stop  dan  speed  loss.  Minor  Stop disebabkan  oleh  delay  production,  pasang material dan equipment failure. Delay production  disebabkan  oleh  Lory  kosong, setting  dang  anti  tools.  Pasang  material disebabkan  oleh  WIP  tidak  standar,  pasang material tidak efisien dan material menggulung. Speed loss disebabkan oleh running lower than related  speed  dan  Lower  efficiency.  Running lower  than  related  speed  dipengaruhi  oleh machine  factor,  human  factor,langkah  kerja tidak efektif dan  cycle time actual lebih lama. Lower  efficiency  terjadi  karena  tidak  ada operator.  Quality  rate  merupakan  waktu  yang terbuang  karena  kualitas  tidak  sesuai  dengan standar yang ditetapkan. Quality rate disebabkan  oleh  adanya  udara  yang  terjebak dalam  produik,  warna  tire  menjadi  light  dan crack

## 5.2 Menyusun CLD (Causal loop diagram)
Menyusun diagram sistem dan tingakatan yang tinggi  yang  menggambarkan  bagian-bagian
untama dari model simulasi yang akan dibuat. Diaram ini dapat digunakan sebagai acuan unuk membuat  CLD  (Causal  loop  diagram). Sehingga dengan adanya diagram sistem tingat tinggi  ini  pemodel  akan  memiliki  gambaran
mengenai  komponen-komponen  yang  dapat membantu dalam memilih komponen- komponen  yang  sekiranya  perlu  disertakan  ke dalam model.

## Gambar 4 Causal Loop Diagram OEE Building
Gambar  4  merupakan  Simpal  Kausal yang  dibuat  yang  hubungan  antara  variabel- variabel yang membentuk model OEE. Dasar pembuatan model mental yang
direpresentasikan  dalam  bentuk  diagram simpal kausal ini adalah kondisi nyata keadaan hubungan tiap down time.
Causal  loop  diagram  merupakan  suatu diagram yang membantu dalam memvisualisasi
bagaimana hubungan/pengaruh  antar  variabel.  Causal loop diagram terdiri dari simpul-simpul yang merepresentasikan  variabel  dan  panah  yang menunjukkan  hubungan  antar  variabel  yang dapat diberi label positif atau negatif. Causal
loop  menjelaskan  pola  dasar  hubungan  antar komponen  dalam  sistem  yang  diamati. Pembuatan  model  ini  berdasarkan  data barcode,  hasil  observasi  lapangan  dan wawancara kepada Leader produksi.

## 5.3 Pembuatan SFD

## Model  komputer  dalam  bentuk  Stock  Flow
Diagram  (SFD)  dapat  dilihat  dari  gambar  5 Pembuatan  SFD  ini  dilakukan  berdasarkan perangkat  lunak  yang  digunakan.  Dalam  hal digunakan  Powersim.  Berikut  merupakan Formulasi Model OEE menggunakan
powersim.
Gambar 5 SFD OEE Building
Analisis  sistem  adalah  proses  yang menekankan pada pendekatan holistik terhadap pemecahan  masalah dan menggunakan model untuk mengidentifikasi dan meniru karakteristik dari sistem-sistem yang kompleks serta  membuat  alternatif  usulan  perbaikan pemecahan    masalah.  Tentu  saja  pendekatan sistem bukanlah satu-satunya cara untuk untuk membuat  usulan  perbaikan-usulan  perbaikan tersebut.  Tetapi  dinamika  sistem  sangat
berguna  untuk  menggambarkan  pemahaman kita tentang sistem yang ada di alam nyata.
Kompleksitas  OEE,    dengan  keadaan demikian  maka  analisis  sistem  dan  simulasi sering  dipakai  untuk  untuk  menguji  hipotesis- hipotesis  tentang  bagaimana  sistem  bekerja (Grant  et  al.,  1997).  Jika  dapat  memodelkan sistem  OEE    maka  usulan  perbaikan  untuk memaksimumkan nilai OEE dapat dilaksanakan secara baik, benar dan berkesinambungan.

## 5.3 Simulasi Model
Dari model dasar yang dibuat maka didapat hasil seperti gambar grafik dibawah ini.
Tabel 5 Hasil simulasi existing pada OEE Building
Machine_available Operating_time Planned_production_tim e Total_planned_down_ti me Planned_operating_tim e Test_tech Prev_maintenance Rest National_holiday NoSch Plant Shutdow n Total_unplanned_dow n _time Machine breakdown Set Up & Adjustment W IP or Material Shortage Tunggu proses produksi W IP or Material Tunggu Supply Material or W IP tidak bisa scan barcode Performance_rate Net_operating_time Minor_Stop Delay_productiong Pasang material Equipment failure kurang dr 5mins Setting Ganti tools Others Lorry GT kosong Speed_Loss Running low er than rated speed Lower Efficiency Quaility_rate Scrap Good_product OEE Loss time tercatat Loss time tidak tercatat Output_actual Usefull production time Cycle_time_teory 0.74 1.00 0.88 0.65 Time
OEE
Jan 1, 2016 Feb 1, 2016
Mar 1, 2016 Apr 1, 2016 May 1, 2016 Jun 1, 2016 Jul 1, 2016 Aug 1, 2016 Sep 1, 2016 Oct 1, 2016 Nov 1, 2016 Dec 1, 2016 Jan 1, 2017 0.63 0.64 0.63 0.62 0.65 0.63 0.61 0.64 0.60 0.62 0.61 0.60 0.64
5 6
Non-commercial use only!
Gambar 6 Grafik hasilsimulasi existing  OEE Building

## 5.4 Pembuatan improvement  berdasarkan FTA dengan pendekatan LEAN TPM
Berdasarkan FTA terdapat beberapa faktor yang berpengaruh terhadap nilai OEE yaitu diantaranya nilai  Cycle  time  yang  tinggi,  terdapatnya  minor  stop,  Set  Up  &  Adjustment,  Quality  loss  dan machine  breakdown.  Pendekatan  LEAN  TPM  padapenelitian  ini  yaitu  menggunakan  continuous improvement.
Tabel 6  Peluang improvement pada proses Building
5.5 Simulasi setelah improvement
Berdasarkan  improvement  yang  telah  dilakukan  akan  didapatkan  perubahan  OEE Building menjadi 0.7 = 70%, sesuai hasil simulasi pada tabel 7.
Ja n Fe b Ma r Apr Ma y Jun Jul Aug Se p O ct Nov De c 0.60 0.61 0.62 0.63 0.64 O E E Non-commercial use only! No Reduce six big loss Goal Improvement
Before Target Description Improvement 1 Speed losses Reduce Cycle time 125 sec/pcs 98 sec/pcs MM - Chart  Building (Motion Study) 2 Minor Stop Reduce delay production bladder change 38 minute/change 20 minute/change MM - Chart  Building (Motion Study) 3 Set Up & Adjustment Reduce set up ganti size 61 minute/change 54 minute/change SMED 4 Quality Reduce defect OSS 1.4% pada mesin KRB IJ 21-26 0.65% pada mesin KRB IJ 21- 26 DMAIC 5 Minor Stop Reduce delay production pasang material 5.3 minute/pasang material 3.7 minute/pasang material QCC 6 Machine breakdown Reduce machine breakdown 20.27 minute/machine/shift 0 TPM 7 Set Up & Adjustment Reduce WI/Material Shortage 54.38 minute/machine/shift 0 Min Max Stock
Tabel 7 Hasil simulasi existing pada OEE Building

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil analisis dan pembahasan  yang  telah  dilakukan  maka  dapat disimpulkan bahwa :
1. Berdasarkan  hasil  perhitungan  OEE  yang disimpulkan bahwa proses Building
merupakan  proses  memiliki  nilai  OEE terendah
2. Continous Improvement
dengan
pendekatan Lean TPM memberikan kontribusi terhadap peningkatan OEE
3. Ada  hubunganyang  kuat  antara  nilai  OEE deng  actual  output,  dengan  demikian  jika diinginkan output yang sesuai target maka salah  satu  langkah  yang  efektif  adalah dengan memperbaiki OEE proses tersebut
4. Berdasarkna hasil simulasi, jika dilakukan improvement  dengan  pendekatan  LEAN TPM aka nada penilngkatan nilai OEE dari 64% menjadi 70%

## DAFTAR PUSTAKA
Avianto,T.W. 2006. Tutorial Powersim.
Daonil. 2012. Implementasi Lean Manufacturing  Untuk  Eliminasi  Waste Pada  Lini  Produksi  Machining  Cast Wheel  Dengan  Menggunakan  Metode
Wam Dan Valsat. Tesis tidak diterbitkan. Depok : Universitas Indonesia
Hasanah  J.  2011.  Perancangan  Strategi Kompetensi  Sdm  Untuk  Peningkatan Kinerja Tpm Dengan Pedekatan Metode Six Sigma. Tesis tidak diterbitkan. Depok
: Universitas Indonesia.

## Ghafiqie  A.  2012.  Pengembangan  Model
Sistem  Dinamis  Untuk  Menganalisa Kontribusi  Mrt  Jakarta.  Tesis  tidak diterbitkan. Depok: Universitas Indonesia. McCarthy, D., Rich, N. 2004. LEAN TPM: A Blueprint for Change. Elsevier
Butterworth-  Heinemann.  Burlington, MA.

## Sultan  AZ.  2007.  Pemodelan  Dan  Simulasi
Proses Produksi Pt Sermani Steel Untuk Peningkatan  Kapasitas  Produksi  Dan Utilisasi  Mesin.  Tesis  tidak  diterbitkan. Surabaya:  Institut  Teknologi  Sepuluh Nopember.
Rahayu  DA.  2009.  Building  Model  Of  Basic Stability  For  Productivity  Improvement Journey In PT.Dow Agrosciences Indonesia  By  Utilizing  Value  Stream Mapping  (VSM)  In  Production  Shop Floor.  Tesis  tidak  diterbitkan.  Medan:
Universitas Sumatra Utara.
Taufik  Djatna,  Ida  Bagus  Darma  dan  Yoga Santosa. 2012. Peningkatan
Time OEE - Copy Mar 1, 2016 Apr 1, 2016 May 1, 2016 Jun 1, 2016 Jul 1, 2016 Aug 1, 2016 Sep 1, 2016 Oct 1, 2016 Nov 1, 2016 Dec  1, 2016 Jan 1, 2017 0.70 0.69 0.72 0.70 0.69 0.71 0.68 0.69 0.69 0.68 0.71 5 6
Produktivitaas Produksi Kecap Pada Lini Perakitan  Dengan  Pendekatan  Lean
Production. E-Jurnal Agroindustri
Indonesia. Vol.1 (1), hal. 1-10
Willmott, P., Mccarthy. 2001. TPM - A Route to  Word  Class  Performance.  Elsevier Butterworth-  Heinemann.  Burlington, MA.
Yudakusumah  T.  2012.  Aplikasi  Lean Construction
Untuk
Meningktakan Efisiensi Waktu Pada Proses Produksi Di
Industri Precast.  Tesis tidak diterbitkan.
Depok: Universitas Indonesia.