Analisis Total Productive Maintenance pada Mesin Pabrik Plant Urea 1B PT Pupuk Kujang Cikampek
Dinda Fitri Insani 1* , Wahyudin 2 , Dene Herwanto 3 , Muhammad Geraldo Giast 4
1,2,3,4 Program Studi Teknik Industri, Universitas Singaperbangsa Karawang, Indonesia * Koresponden email : dfitriinsani@gmail.com
Diterima: 17 Oktober 2022 Disetujui: 4 November 2022

## Abstract
competition between companies becomes very tight and each tries to maintain its existence in the eyes of consumers. One way to remain competitive is to maintain productivity by maximizing existing resources such as equipment or machinery. The purpose of this research is to analyze the level of effectiveness and efficiency of the machines used in PT. Kujang Fertilizer Plant 1B. The method used in this study is the Overall Equipment Effectiveness (OEE). The data used in this study is from January to December 2021. From the results obtained, it is known that in general, the OEE value obtained is above the world standard by 85%. However, there is still 1 data that is below the world standard so further analysis needs to be done. The results of the six big losses show breakdown losses to be the highest failure with a value of 67.41%. Based  on  the  results  of  fishbone  analysis,  the  causes  of  low  OEE  values  consist  of  humans,  machines, methods, materials, and the environment. From the kaizen  analysis, proposed improvements that can be made  include  increasing  employee  awareness,  conducting  training  for  employees,  conducting  periodic evaluations, and holding a quality improvement and improvement team.
Keywords: OEE, TPM, six bog loses, downtime, PT. Pupuk Kujang

## Abstrak
Persaingan  antar  perusahaan  menjadi  sangat  ketat  dan  tiap  berusaha  menjaga  eksistensinya  di  mata konsumen. Salah satu cara untuk tetap dapat bersaing yaitu menjaga produktivitas dengan memaksimalkan sumber daya yang ada seperti peralatan atau mesin. Tujuan penelitian ini yaitu untuk menganalisis tingkat efektivitas dan efisiensi mesin yang digunakan di PT. Pupuk Kujang Plant 1B. Metode yang digunakan pada  penelitian  ini  yaitu  dengan Overall  Equipment  Effectiveness (OEE).  Data  pada  penelitian menggunakan data pada periode Januari hingga Desember 2021. Adapun pada penelitian ini hasilnya secara umum nilai OEE berada diatas standar dunia dengan 85%. Namun masih ada 1 data yang berada dibawah standar dunia sehingga analisis lebih lanjut perlu dilakukan. Hasil six big loses menunjukkan breakdown losess menjadi  kegagalan  tertinggi  dengan  nilai  67,41%.  Berdasarkan  hasil  analisis fishbone penyebab terjadinya  nilai  OEE  yang  rendah  terdiri  dari  manusia,  mesin,  metode,  material,  dan  lingkungan.  Dari analisis kaizen ,  usulan  perbaikan  yang  dapat  dilakukan  seperti  peningkatan  kesadaran  pegawai, mengadakan  pelatihan  untuk  karyawan,  melakukan  evaluasi  berkala  dan  mengadakan  tim  peningkatan kualitas dan improvement .
Kata Kunci: OEE, TPM, six big loses, downtime, PT. Pupuk Kujang

## 1. Pendahuluan
Kondisi persaingan pada sektor manufaktur saat ini semakin ketat, ini karena dalam perjalanan setiap tahunnya  perkembangan  pada  sektor  ini  semakin  meningkat  pesat  [1].  Dalam  setiap  bidang  usaha  atau perusahaan,  peningkatan  produktivitas  dari  proses  yang  dimiliki  menjadi  tantangan  yang  akan  selalu dihadapi [2]. Termasuk pada bidang manufaktur yang banyak menggunakan mesin produktivitas menjadi sebuah tuntutan mutlak yang harus dipenuhi. Dari itu, pengaturan dan pengawasan terhadap segala aspek perlu  dilakukan  termasuk  waktu  henti produksi.  Pengawasan  terhadap hal  tersebut  harus dilakukan  agar proses produksi dapat terus  berjalan untuk menjaga produktivitas  [3]. Oleh karena  itu, perusahaan perlu melakukan  kegiatan  rutin  dalam  merawat  mesin  dan  peralatan  agar  sumber  daya  tersebut  dapat dimaksimalkan.  Karena  selain  manusia,  mesin  memiliki  peran  penting  dalam  berjalannya  produksi  [4]. Dengan adanya kegiatan teratur dalam merawat mesin, ini akan membantu perusahaan meningkatkan hasil produksinya,  karena  mesin  selalu  dalam  kondisi  optimal  [5].  Namun,  kondisi  teratur  dan  lancar  pada kegiatan produksi tersebut tidak lepas dari campur tangan pihak pemangku kebijakan perusahaan dalam melakukan pengelolaan sumber daya perusahaan [6].
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Cara  yang  dapat  dilakukan  untuk  mengoptimalkan  mesin  adalah  dengan  melakukan  pengukuran kinerjanya. Metode overall equipment effectiveness (OEE) dapat digunakan untuk melakukan hal tersebut [7][8].  Dalam  perusahaan  jepang,  terdapat  metode  pemeliharaan  yang  disebut Total  Productive Maintenance (TPM), dimana salah satu caranya adalah dengan OEE  [9]. TPM ini adalah suatu aktivitas dalam  upaya  memelihara  komponen  produksi  seperti  mesin  dengan  tujuan  mengidentifikasikan  dan mengeliminasi faktor yang dapat menghambat laju produksi. Tujuan lain dari TPM ini adalah mendapatkan tingkat efisiensi tertinggi serta merata pada semua bagian produksi sehingga dapat tercipta kondisi tidak adanya kecelakaan dan produk cacat yang kemudian memperbaiki siklus hidup dari sistem produksi. Dalam penerapan  TPM, OEE  menjadi  alat  ukur  dengan  tujuan menjaga  serta  meminimalkan  adanya  kegagalan pada peralatan produksi atau six big loses [10].
Dalam bidang manufaktur, sebenarnya kehadiran OEE bukan menjadi sesuatu yang baru. Metode ini sudah banyak digunakan dari tahun-tahun sebelumnya untuk dipelajari yang bertujuan menyempurnakan perhitungan [11]. Kondisi ideal produksi dapat dilihat dari nilai OEE, ketika rendah maka hasil tidak akan sesuai seperti banyak produk rusak atau pengerjaan ulang. Namun sebaliknya ketika nilainya tinggi maka perusahaan akan dapat melakukan perbaikan dalam rangka meningkatkan produktivitasnya [12].
PT Pupuk Kujang Cikampek adalah salah satu anak usaha PT Pupuk Indonesia Holding Company (Persero) dimana bergerak pada bidang manufaktur yang berfokus pada pengadaan pupuk di Indonesia.. PT Pupuk Kujang Cikampek  memfokuskan pada  produksi  di  bidang  agroindustri  seperti  bermacam-macam pupuk serta bahan kimia lainnya. Fokus penelitian ini dilakukan pada plant 1B yang memiliki kapasitas 570.000  ton/tahun  dalam  produksi  urea.  Namun  meski  jumlahnya  besar,  terkadang  dalam  perjalanan bulanannya, kondisi produksi sering tidak mampu mencapai target yang ditentukan. Hal ini terjadi karena diketahui  ketika  proses  produksi  berlangsung  kondisi  mesin  seringkali  terhenti,  sehingga  tentu  saja mempengaruhi hasil produksi karena produktivitas yang rendah.
Dari  permasalahan  tersebut,  tentu  saja  perusahaan  harus  segera  melakukan  langkah  strategis  agar dapat sesegera mungkin mengevaluasi dan memperbaiki kondisi itu, sehingga kondisi mesin  terhenti atau downtime dapat menurun. Oleh karena itu pada penelitian ini metode OEE digunakan untuk menyelesaikan permasalahan  di  PT  Pupuk  Kujang  tersebut.  Dengan  metode  ini  dinilai  mampu  untuk  menganalisis efektivitas penggunaan pesin agar dapat menunjang proses produksi yang optimal. Penelitian ini ditujukan untuk mengetahui tingkat efektivitas dan efisiensi mesin di PT. Pupuk Kujang dengan metode OEE.
Terdapat beberapa rujukan yang diambil dari penelitian terdahulu  seperti penelitian yang dilakukan [13],  metode  OEE  digunakan  untuk  menganalisis  penerapan  TPM  di  perusahaan  farmasi.  Hasil  yang didapatkan yaitu  disimpulkan bahwa perusahaan  dalam  menerapkan  TPM pada  kegiatan  operasionalnya masih  belum  efektif.  Penelitian  yang  dilakukan  [14],  OEE  digunakan  untuk  melakukan  peningkatan produktivitas.  Hasilnya  diketahui  bahwa  nilai  TPM  perusahaan  hanya  84% namun  dengan  metode  OEE mencapai  90%.  Penelitian  yang  dilakukan  [15],  OEE  digunakan  untuk  mengukur  efektivitas  pemakaian mesin/peralatan.  Hasil  penelitian  ini  diketahui  bahwa  rata-rata  nilai  OEE  sebesar  55,192%  dimana  nilai tersebut masih dibawah standar. Penelitian yang dilakukan [16], metode OEE digunakan untuk mengukur efektivitas  mesin  yang  digunakan  di  stasiun  ketel.  Hasil  yang  didapatkan  yaitu  diketahui  nilai  OEE mengalami peningkatan dari 68,27 pada Juni, meningkat menjadi 98,46% dibulan  September.  Penelitian yang  dilakukan  [17],  metode  OEE  digunakan  untuk  mengusulkan  perbaikan  dalam  meningkatkan efektivitas mesin. Hasil yang didapatkan yaitu nilai OEE rata-rata Tahun 2014 yaitu 57% dimana nilai ini sangat rendah.

## 2. Metode Penelitian
Penelitian  yang  dilakukan  berupa  kuantitatif,  dimana  data  historis  yang  dimiliki  objek  penelitian yang digunakan dengan mengomparasikan dengan teori yang sudah ada. Kemudian luaran atau hasil dari penelitian  ini  akan  menginterpretasikan  dari  teori  yang  ada  tersebut  dengan  penjelasan  yang  terstruktur, faktual dan sesuai kondisi nyata.
1. Waktu dan Lokasi Penelitian
Pelaksanaan penelitian dilakukan di PT. Pupuk Kujang plant 1B yang berlokasi di Cikampek. Penelitian ini berlangsung dari bulan Maret-Juni 2022.
2. Data Penelitian
Dalam  mendukung  penyelesaian  penelitian  ini,  digunakan  beberapa  data  yang  diklasifikasikan berdasarkan jenisnya yaitu sebagai berikut:
a. Data primer, data ini didapatkan  secara langsung dari objek penelitian. Data yang termasuk ke dalam data ini seperti  identitas perusahaan secara keseluruhan.  Kemudian data khususnya seperti jumlah produksi, produk cacat, available time dan downtime .
b. Data  Sekunder,  data  ini  didapatkan  dengan  cara  mengumpulkan  informasi  diluar  perusahaan  dan sumber-sumber lainnya. Data ini seperti studi literatur dan lapangan untuk mengumpulkan informasi yang berhubungan dengan penelitian.
3. Metode Pengumpulan data
Dari  beberapa  data  yang  telah  disebutkan  sebelumnya,  data  tersebut  didapatkan  dan  dikumpulkan dengan  beberapa  cara  yaitu  interview  dan  observasi. Interview, data  dikumpulkan  dengan  cara melakukan  sesi  tanya  jawab  kepada  pihak-pihak  yang  berkaitan  dengan  data  yang  dibutuhkan, sedangkan  observasi,  data  dikumpulkan  oleh  peneliti  secara  langsung  pada  objek  penelitian  yang diamati ketika mengumpulkan data.
4. Teknik Analisis Data
Data-data  yang  telah  dikumpulkan  sebelumnya  kemudian dianalisis,  adapun  analisis  yang  digunakan pada penelitian ini dengan metode Overall Equipment Effectiveness (OEE). Metode ini digunakan untuk mencapai tujuan penelitian yaitu mengukur tingkat efektivitas dan efisiensi mesin di PT Pupuk Kujang. Dari hasil yang didapatkan kemudian dapat diketahui seberapa tinggi tingkat efektivitas mesin tersebut. Kemudian dapat ditarik kesimpulan dan dianalisis untuk mengusulkan perbaikan yang dapat dilakukan guna meningkatkan tingkat efektivitas mesin tersebut.
5. Alur Penelitian
Adapun alur penelitian yang dilakukan, digambarkan dalam bentuk diagram alir seperti Gambar 1.
Gambar 1. Alur penelitian Sumber: [18]

## 3. Hasil dan Pembahasan
PT. Pupuk Kujang plant 1B menjadi objek yang akan dianalisis dalam penelitian ini khususnya pada aspek mesin yang digunakan dalam kegiatan produksi. Dalam analisis produktivitas mesin menggunakan total productive maintenance diperlukan data jumlah produksi, jumlah produk cacat, available time , dan downtime pada periode Januari 2021 sampai Desember 2021.
1. Data Jumlah Produksi dan produk cacat
Jumlah produksi ini berupa banyaknya produk yang diproduksi dalam satu bulan. Dalam pelaksanaan penelitian ini menggunakan data periode Januari-Desember 2021. Selain itu produk cacat juga menjadi data lain yang digunakan pada proses penelitian ini. Adapun kedua data tersebut seperti pada Tabel 1.
Tabel 1. Hasil perhitungan rate of quality product Periode Jumlah Produksi (Ton/Bulan) Defect Amoun t (Ton/Bulan) Januari 47931,67 0,133 Februari 33109,74 0,079 Maret 45932,06 0,147 April 46582,41 0 Mei 49541,01 0 Juni 46125,94 0 Juli 44921,50 0 Agustus 46613,97 0 September 40472,17 0,129 Oktober 44126,32 0
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934 Periode Jumlah Produksi (Ton/Bulan) Defect Amoun t (Ton/Bulan) November 45605,29 0 Desember 47406,50 0 Total 538368,58 0,49 Sumber: PT. Pupuk Kujang, 2021 2. Data Down time , Loading Time, Operation time
Data yang selanjutnya terdiri dari beberapa data seperti loading time yaitu data terkait dengan waktu produksi  yang  telah  ditentukan  namun  tidak  termasuk  ketika  mesin  sedang  berhenti  atau  tidak beroperasi  yang  telah  ditentukan  sebelumnya.  Kemudian downtime yaitu  data  terkait  dengan  waktu ketika mesin tidak beroperasi atau terhenti yang disebabkan oleh hal diluar dugaan. Semakin tinggi downtime mesinnya maka perusahaan akan semakin banyak mengalami kerugian karena mesin tidak beroperasi selama downtime terjadi. Kemudian data terakhir adalah operation time yaitu data aktual ketika  proses  yang  terjadi  secara  efektif.  Maksud  dari  efektif  adalah  waktu  operasi  tanpa  terhitung ketika mesin berhenti ( downtime ). Adapun data-data yang disebutkan tersebut seperti pada Tabel 2 .
Tabel 2. Data Operation Time per bulan Periode Loading Time (Jam) Downtime (Jam) Operation Time (Jam) Januari 744 48,24 695,76 Februari 672 164,40 507,6 Maret 744 59,52 684,48 April 720 0 720 Mei 744 0 744 Juni 720 14,16 705,84 Juli 744 31,20 712,8 Agustus 744 0 744 September 720 78,24 641,76 Oktober 744 30,96 713,04 November 720 0 720 Desember 744 4,08 739,92 Total 8760 430,8 8329,2 Sumber: PT. Pupuk Kujang, 2021 3. Data Persentase Jam Kerja, Cycle time , dan Ideal Cycle Time
Data selanjutnya yaitu persentase jam kerja dimana data ini berupa total waktu yang digunakan oleh perusahaan untuk beroperasi selama satu tahun. Kemudian data waktu delay total selama satu tahun yang diklasifikasikan per bulan. Selanjutnya yaitu data waktu siklus ideal dimana data ini berupa waktu kerja  mesin  secara  menyeluruh  dalam  kegiatan  operasinya  memproduksi  produk  dalam  satuan jam/unit. Berikut ini data yang dimaksud seperti pada Tabel 3.
Tabel 3. Data persentase jam kerja mesin per bulan Periode Available Time (Jam) Total Delay (Jam) Jam Kerja (%) Cycle Time (Jam/Ton) Ideal Cycle Time (Jam/Ton) Januari 744 53,41 92,82 0,0155 0,0144 Februari 672 169,07 74,84 0,0203 0,0152 Maret 744 64,69 91,31 0,0162 0,0148 April 720 0,00 100,00 0,0155 0,0155 Mei 744 0,00 100,00 0,0150 0,0150 Juni 720 19,16 97,34 0,0156 0,0152 Juli 744 36,37 95,11 0,0166 0,0158 Agustus 744 0,00 100,00 0,0160 0,0160 September 720 83,24 88,44 0,0178 0,0157 Oktober 744 36,13 95,14 0,0169 0,0160 November 720 0,00 100,00 0,0158 0,0158 Desember 744 9,25 98,76 0,0157 0,0155 Total 8760 471,30 0,1968 0,1848 Sumber: PT. Pupuk Kujang, 2021
Beberapa data yang telah didapatkan, kemudian data tersebut diolah dengan menggunakan metode OEE. Terdapat beberapa tahapan dalam pengolahan data menggunakan metode OEE, yaitu sebagai berikut: 1. Overall Equipment Effectiveness (OEE)
a. AvailabilityRatio
Availability ratio merupakan sebuah nilai yang menginterpretasikan jumlah waktu  yang tersedia untuk  mesin  melakukan  aktivitas  operasionalnya.  Perhitungan availability  ratio dapat  dilakukan dengan menggunakan persamaan berikut:
𝐴𝑣𝑎𝑖𝑙𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑦 𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜 = 695,76
744 × 100%
𝐴𝑣𝑎𝑖𝑙𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑦 𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜 = 93,52%
Berikut hasil perhitungan a vailability ratio plant 1B untuk periode Tahun 2021 pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil perhitungan Availability Ratio Periode Loading Time (Jam) Operation Time (Jam) Availability (%) Januari 744 695,76 93,52 Februari 672 507,6 75,54 Maret 744 684,48 92,00 April 720 720 100,00 Mei 744 744 100,00 Juni 720 705,84 98,03 Juli 744 712,8 95,81 Agustus 744 744 100,00 September 720 641,76 89,13 Oktober 744 713,04 95,84 November 720 720 100,00 Desember 744 739,92 99,45 Total 8760 8329,2 Sumber: Hasil pengolahan data, 2022
Pada Tabel  4 hasil  perhitungan  menunjukkan bahwa nilai available  ratio setiap  bulannya tidak memiliki perbedaan secara signifikan. Dari hasil tersebut kemudian dibuatkan dalam bentuk grafik  untuk  mengidentifikasi  dan  membandingkan  dengan  standar  internasional.  Adapun grafik tersebut seperti pada Gambar 2.
Gambar 2. Grafik persentase Availability Ratio Sumber: Hasil pengolahan data, 2022 0,00 20,00 40,00 60,00 80,00 100,00 120,00 Availability (%) standar
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Dari Gambar 2 dapat disimpulkan bahwa nilai available rata-rata sudah berada di atas nilai standar yaitu  90.  Namun  masih  ada  yang  berada  di  bawah  standar,  sehingga  peningkatan  harus  terus dilakukan agar hasil lebih optimal.
b. Performance Efficiency Ratio
Performance Efficiency ratio merupakan sebuah nilai yang menginterpretasikan kemampuan mesin dalam  melakukan  aktivitas  operasionalnya  memproduksi  produk.  Perhitungan availability  ratio dapat dilakukan dengan menggunakan persamaan berikut.
𝑃𝑒𝑟𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑛𝑐𝑒 𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜 = 47931,67 × 0,0144 695,76
× 100%
𝑃𝑒𝑟𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑛𝑐𝑒 𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜 = 99,26%
Berikut hasil perhitungan performance effeciency plant 1B untuk periode tahun 2021 di Tabel 5.
Tabel 5. Hasil Perhitungan Performance Efficiency Ratio Periode Jumlah Produksi (Ton/Bulan) Ideal Cycle Time (Jam/Unit) Operation Time (Jam) Performance Efficiency (%) Januari 47931,67 0,0144 695,76 99,26 Februari 33109,74 0,0152 507,6 99,08 Maret 45932,06 0,0148 684,48 99,25 April 46582,41 0,0155 720 100,00 Mei 49541,01 0,0150 744 100,00 Juni 46125,94 0,0152 705,84 99,29 Juli 44921,50 0,0158 712,8 99,28 Agustus 46613,97 0,0160 744 100,00 September 40472,17 0,0157 641,76 99,22 Oktober 44126,32 0,0160 713,04 99,28 November 45605,29 0,0158 720 100,00 Desember 47406,50 0,0155 739,92 99,30 Total 538368,58 0,1848 8329,2 Sumber: Hasil pengolahan data, 2022
Pada Tabel 5 hasil perhitungan menunjukkan bahwa nilai performance ratio setiap bulannya tidak memiliki perbedaan secara signifikan. Dari hasil tersebut kemudian dibuatkan dalam bentuk grafik untuk mengidentifikasi dan membandingkan dengan standar internasional. Adapun grafik tersebut seperti pada Gambar 3.
Gambar 3. Grafik persentase Performance Effeciency Ratio
Sumber: Hasil pengolahan data, 2022 92,00 93,00 94,00 95,00 96,00 97,00 98,00 99,00 100,00 101,00 Performance Efficiency (%) standar
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Dari Gambar 2. dapat  disimpulkan bahwa  nilai Performance sudah  berada  di  atas  nilai  standar secara  menyeluruh  yaitu  diatas  nilai  95.  Namun  meski  demikian  proses  analisis  harus  tetap dilakukan agar menjaga performa yang telah baik bahkan meningkatnya lagi menjadi lebih baik.
c. Rate of Quality Product Quality  ratio adalah  suatu  nilai  yang  menginterpretasikan  kemampuan  suatu  mesin  ketika menjalankan aktivitas operasionalnya memproduksi produk dengan kualitas sesuai dengan standar yang telah ditetapkan. Perhitungan quality ratio dapat dilakukan dengan menggunakan persamaan berikut.
𝑄𝑢𝑎𝑙𝑖𝑡𝑦 𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜 = 47931,67 − 0,133
47931,67 × 100%
𝑄𝑢𝑎𝑙𝑖𝑡𝑦 𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜 = 99,99%
Berikut hasil perhitungan rate of quality product plant 1B untuk periode 2021 pada Tabel 6.
Tabel 6. Hasil perhitungan Rate of Quality Product Periode Jumlah Produksi (Ton/Bulan) Defect Amount (Ton/Bulan) Rate of Quality Product (%) Januari 47931,67 0,133 99,99972 Februari 33109,74 0,079 99,99976 Maret 45932,06 0,147 99,99968 April 46582,41 0 100,00000 Mei 49541,01 0 100,00000 Juni 46125,94 0 100,00000 Juli 44921,50 0 100,00000 Agustus 46613,97 0 100,00000 September 40472,17 0,129 99,99968 Oktober 44126,32 0 100,00000 November 45605,29 0 100,00000 Desember 47406,50 0 100,00000 Total 538368,58 0,49 Sumber: Hasil pengolahan data, 2022
Pada Tabel  5 hasil  perhitungan  menunjukkan  bahwa  nilai available  ratio setiap  bulannya  tidak memiliki perbedaan secara signifikan. Dari hasil tersebut kemudian dibuatkan dalam bentuk grafik untuk mengidentifikasi dan membandingkan dengan standar internasional. Adapun grafik tersebut seperti pada Gambar 4.
Gambar 4. Grafik presentase Rate of Quality Product
Sumber: Hasil pengolahan data, 2022 98,40 98,60 98,80 99,00 99,20 99,40 99,60 99,80 100,00 100,20 Rate of Quality Product (%) standar
Dari Gambar  4  d apat  diketahui  nilai quality  rate secara  keseluruhan  sudah  berada  di  atas  nilai standar  yaitu  99.  Hal  ini  menjadi  hasil  yang  baik,  namun  perusahaan  harus  mampu mempertahankan hasil ini dengan terus melakukan peningkatan agar hasil baik terus terjaga bahkan meningkat.
d. Perhitungan OEE
Dari perhitungan beberapa rasio sebelumnya, maka selanjutnya dihitung nilai OEE pada mesin di PT. Pupuk Kujang. Perhitungan ini didasarkan pada perkalian ketiga rasio yang telah didapatkan. Adapun contoh salah satu perhitungan OEE satu periode sebagai berikut:
OEE = 93,52% × 99,26% × 99,99% OEE = 93,82%
Adapun  hasil  perhitungan  OEE  pada  mesin  di  PT.  Pupuk  Kujang plant 1B  untuk  setiap periode Tahun 2021 terlihat di Tabel 7.
Tabel 7. Hasil perhitungan nilai OEE Periode Availability (%) Performance Efficiency (%) Rate Of Quality Product (%) OEE (%) Januari 93,52 99,26 99,99972 92,82 Februari 75,54 99,08 99,99976 74,84 Maret 92,00 99,25 99,99968 91,31 April 100,00 100,00 100,00000 100,00 Mei 100,00 100,00 100,00000 100,00 Juni 98,03 99,29 100,00000 97,34 Juli 95,81 99,28 100,00000 95,11 Agustus 100,00 100,00 100,00000 100,00 September 89,13 99,22 99,99968 88,44 Oktober 95,84 99,28 100,00000 95,14 November 100,00 100,00 100,00000 100,00 Desember 99,45 99,30 100,00000 98,76 Rata-Rata 94,94 99,50 99,99990 94,48 Sumber: Hasil pengolahan data, 2022
Pada Tabel  7 hasil  perhitungan  menunjukkan  bahwa  nilai  OEE setiap  bulannya  tidak  memiliki perbedaan  secara  signifikan.  Dari  hasil  tersebut  kemudian  dibuatkan  dalam  bentuk  grafik  untuk mengidentifikasi dan membandingkan dengan standar internasional. Adapun grafik tersebut seperti pada Gambar 5.
Gambar 5. Grafik presentase nilai OEE Sumber: Hasil pengolahan data, 2022
Dari Gambar  5 dapat  diketahui  bahwa  masih  ada  1  hasil  yang  nilainya  dibawah  85  yang merupakan nilai standar dari OEE. Hasil ini menunjukkan bahwa perbaikan memang sangat perlu untuk dilakukan untuk memperbaiki kondisi dan meningkatkan kemampuan mesin.
0,00 20,00 40,00 60,00 80,00 100,00 120,00 OEE (%) standar

## 2. Six Big Losses
Produktivitas  yang  rendah  tentu  akan  menyebabkan  kerugian  bagi  perusahaan.  Dalam praktiknya penggunaan mesin yang tidak efektif dapat menjadi faktor yang menyebabkan rendahnya produktivitas  tersebut.  Didalam  OEE  terdapat  enam  faktor  atau  enam  kegagalan  yang  biasa menyebabkan mesin bekerja kurang efektif ataupun efisien. Faktor kegagalan tersebut biasa disebut sebagai six big loses. Pada penelitian ini setelah nilai OEE didapatkan maka perhitungan six big loses juga dilakukan untuk mengetahui penyebab dari masih adanya nilai OEE dibawah standar.
Enam  kegagalan  tersebut  biasanya  diklasifikasikan  menjadi  3  yaitu downtime  losses , speed losses dan quality losses . Masing-masing kegagalan dihitung dan dicari ketiga faktor yang disebutkan sebelumnya  untuk  mengetahui  kegagalan  yang  paling  mempengaruhi  rendahnya  efektivitas  mesin. Kemudian dari nilai tersebut didapatkan persentase terbesar dari kegagalan yang mempengaruhi nilai efektivitas mesin yang rendah. Kemudian dari hasil tersbut dapat diambil tindakan untuk memperbaiki kondisi dan juga meningkatkan efektivitas mesin kembali. Adapun hasil perhitungan untuk 6 kerugian tersebut seperti pada Tabel 8.
Tabel 8. Persentase faktor Six BigLosses No. Six Big Losses Total Time Losses Persentase Persentase Kumulatif 1. Breakdown Losses 345,05 67,4179% 67,418% 2. Setup and Adjustment Losses 85,75 16,7544% 84,172% 3. Idling and Minor Stoppages 40,5 7,9131% 92,085% 4. Reduce Speed 40,50 7,9131% 99,999% 5. Yield/Scrap Losses 0 0,00% 99,999% 6. Defect Losses 0,00732 0,001% 100,000% Total 511,81 100% Sumber: Hasil pengolahan data, 2022
Dari data pada Tabel 8 selanjutnya dapat dijadikan diagram Pareto untuk memperjelas faktor yang  memiliki losses paling  tinggi.  Berikut  diagram  Pareto  dari  presentase six  big  losses pada Gambar 6.
Gambar 6. Grafik persentase Time Losses Mesin Sumber: Hasil pengolahan data, 2022
Diagram  Pareto  pada Gambar  6 menunjukkan  hasil  dari  keenam  kerugian  berdasarkan persentasenya. Dari hasil tersebut dapat terlihat bahwa breakdown loses menjadi kerugian dengan persentase yang paling tinggi. Maka pada tahapan selanjutnya identifikasi penyebab akan dilakukan terfokus pada breakdown loses dengan menggunakan diagram fishbone . 0,000% 20,000% 40,000% 60,000% 80,000% 100,000% 0 100 200 300 400 500 Breakdown Losses Setup and
Adjustment Losses Idling and Minor Stoppages Reduce Speed Defect Losses Yield/Scrap Losses Total Time Losses Presentase Kumulatif

## 3. Diagram Fishbone
Pada  tahapan  ini  akan  dianalisis  dan  diidentifikasikan  terkait  penyebab  terjadinya  kerugian khususnya pada breakdown loses karena memiliki nilai persentase yang paling tinggi dengan 67,418%. Pembuatan  diagram  ini  didasarkan  pada  informasi  yang  telah  didapatkan  sebelumnya  baik  melalui wawancara  ataupun  observasi.  Hasil  pada  diagram  ini  akan  menjadi  acuan  dalam  menganalisis perbaikan  yang  akan  dilakukan  selanjutnya.  Berikut  diagram fishbone dari breakdown  losses pada Gambar 7.
Gambar 7. Diagram Fishbone Breakdown Losses
Sumber: Hasil pengolahan data, 2022
Untuk membuat usulan perbaikan pada sistem maintenance mesin produksi plant 1B ditinjau dari  diagram fishbone .  Berdasarkan  faktor  penyebab breakdown yang  telah  didapatkan,  didapatkan beberapa usulan perbaikan yang dapat disimpulkan sebagai berikut:
a. Adanya  pelatihan  kepada  karyawan  untuk  upaya  menguatkan  serta  meningkatkan  kepatuhan karyawan  ketika  produksi  dalam  melaksanakan  5R.  Dari  pelatihan  tersebut  ditujukan  dapat menumbuhkan rasa memiliki karyawan terhadap mesin yang ada sehingga perawatan lebih sering dilakukan. Akhirnya proses identifikasi ketika mesin bermasalah akan lebih mudah dilakukan,
b. Melakukan  peningkatan  kesadaran  kepada  karyawan  tentang  pentingnya  merawat  mesin. Peningkatan  kesadaran  ini  dapat  dilakukan  melalui  pemberian  pelatihan  dan  pengetahuan    pada karyawan terkait dengan perawatan mesin dari proses pembersihan, pemeriksaan, dan pengecekan setiap bagian dari mesin.
c. Meningkatkan kesadaran kepada karyawan dalam menggunakan label tag pada setiap mesin. Hal ini bertujuan agar pengawasan status mesin dapat dilakukan dengan mudah karena setiap karyawan dapat membaca status mesin melalui tag tersebut.
d. Adanya pelatihan kepada karyawan mengenai cara memelihara mesin secara menyeluruh. Pelatihan ini  dapat  dilakukan  dengan  produsen  mesin  yang  digunakan  agar  pemberian  pengetahuan  lebih aktual.
e. Mengadakan  SOP  terkait  dengan  pengecekan  stok  komponen  mesin.  Pengecekan  tidak  hanya dilakukan pada mesin namun pada komponen mesin, hal ini agar ketika adanya masalah tidak harus menunggu dan mesin dapat sesegera mungkin diperbaiki dan berfungsi kembali.
f. Adanya  evaluasi  secara  berkala  serta  perbaikan  terhadap  standar  dari  kemampuan  operasional mesin  yang  digunakan.  Kemudian  adanya  verifikasi  pada  karyawan  terhadap  aturan  yang  telah diterapkan.
g. Membuat  tim  Kaizen  yang  melibatkan  pihak-pihak  terkait  yang  berhubungan  secara  langsung dengan  proses  operasional  mesin  seperti  produksi, maintenance, dan  lainnya.  Selain  itu,
Mesin Rusak Manusia Mesin Metode Material Lingkungan Operator tidak memiliki  pengetahuan dan pengalaman perbaikan mesin Perbaikan sederhana masih bergantung kepada bagian maintenance Kurangnya training mengenai perbaikan mesin Rendahnya kepedulian operator pada kerusakan Kerusakan  komponen mesin produksi Penggunaan mesin terus-menerus tanpa henti selama 24 jam/hari Komponen menjadi  aus Terjadi kekosongan pada stok spare part Lamanya waktu pengambilan spare part Spesifikasi  komponen tidak sesuai kebutuhan Suhu lingkungan  tidak stabil Tidak dilakukan pembersihan teratur Area kerja kurang tertata Pengoperasian mesin berdasarkan kebiasaan operator Kurang optimalnya preventive maintenance Belum adanya metode kerja yang baku Lamanya waktu pergantian spare part yang rusak Lokasi penyimpanan spare part jauh dari lokasi  kerusakan Banyak debu dan kotoran kecil Belum diterapkan sistem pembersihan mandiri Iklim  pada daerah pendirian  pabrik
manajemen  perlu  mendukung  penuh  dalam  tim  tersebut  sehingga  penyelesaian  dalam permasalahan dapat lebih baik dan seluruh pihak terlibat.
Usulan perbaikan tidak akan bertahan lama ketika dalam pelaksanaannya tidak konsisten dan tidak semua  elemen  berkontribusi  melaksanakannya.  Selain  itu  pengawasan  dari  pemangku  kebijakan  juga menjadi faktor penting usulan ini dapat bertahan lebih lama. Dari hal tersebut maka sangat perlu dilakukan pengawasan dan pengembangan secara terus-menerus. Hal ini untuk menjaga stabilitas operasi mesin agar dapat  mencapai  efisiensi  yang  diharapkan.  Melakukan  pengukuran  OEE  dan  6  kerugian  secara  kontinu menjadi salah satu cara yang dapat dilakukan sebagai salah satu bentuk pengawasan.. Dari hasil perhitungan tersebut pihak perusahaan mampu menilai seberapa besar perubahan yang terjadi serta dapat mengontrol efektivitas mesin sehingga dapat menjadi acuan dalam melakukan perbaikan kembali. Sehingga perusahaan dapat perlahan mengembangkan proses produksi ke arah yang lebih baik.

## 4. Kesimpulan
Usulan penerapan metode OEE pada pengendalian perawatan mesin di PT Pupuk Kujang Cikampek didapatkan rata-rata persentase nilai OEE sudah memenuhi standar internasional, namun pada  persentase per bulan masih terdapat nilai yang belum memenuhi standar. Faktor penyebab terjadinya breakdown mesin pada pabrik plant 1B terdiri dari berbagai sumber. Berdasarkan hasil yang didapatkan faktor-faktor tersebut terdiri dari aspek manusia, mesin, material, metode, dan lingkungan. Pada aspek manusia operator memiliki peran dominan dimana operator tidak memiliki kemampuan dalam perbaikan mesin Pada faktor material disebabkan karena kekosongan stok spare part.
Sementara  pada  faktor  metode  berkaitan  dengan  penerapan preventive  maintenance mesin  yang belum menyeluruh sehingga kerusakan pada beberapa mesin tidak dapat dicegah. Usulan yang diberikan dalam  upaya  mengurangi  intensitas  waktu breakdown mesin  pada  pabrik plant 1B  yaitu  dengan menumbuhkan  dan  meningkatkan  kesadaran  pada  para  karyawan  mengenai  pentingnya  melakukan perawatan  mesin.  Kesadaran  tersebut  ditunjang  dengan pemberian  pelatihan  dan  pengetahuan  mengenai perawatan  mesin  yang  baik  dan  sesuai  standar  yang  telah  ditetapkan..  Melakukan  pengecekan  stok komponen secara berkala agar tidak terjadi kekosongan stok. Terakhir melakukan evaluasi  secara berkala mengenai kualitas kemampuan mesin dengan verifikasi efektivitas terhadap kepatuhan penerapan standar.

## 5. Referensi
[1] D. F. Rahmadhani, H. Taroepratjeka, And L. Fitria, “Usulan Peningkatan Efektivitas Mesin Cetak Manual Menggunakan Metode Overall Equipment Effectiveness ( Oee ) ( Studi Kasus Di Perusahaan Kerupuk Ttn ),” J. Reka Integr. , Vol. 02, No. 04, Pp. 156–165, 2014.
[2] Amrussalam,  P.  B.  Santoso,  And  I.  P.  Tama,  “Pengukuran  Dan  Perbaikantotal  Productive Maintenance (Tpm) Menggunakan Overall Equipment Effectiveness (Oee) Dan Root Cause Failure Analysis (Rcfa),” J. Jemis , Vol. 4, No. 2, Pp. 102–108, 2016.
[3] T  Budi  Agung,  Miftahul  Imtihan,  And Suwaryo  Nugroho,  “Usulan Perbaikan  Melalui  Penerapan Total  Productive  Maintenance  Dengan  Metode  Oee  Pada  Mesin  Twin Screw  Extruder  Pvc  Di  Pt. Xyz,” Teknosains    J.  Sains,  Teknol.  Dan  Inform. ,  Vol.  8,  No.  1,  Pp.  10–22,  2021,  Doi: 10.37373/Tekno.V8i1.78.
[4] N.  Hairiyah,  R.  Rizki,  And  R.  A.  Wijaya,  “Analisis  Total  Productive  Maintenance  (Tpm)  Pada Stasiun Kernel Crushing Plant (Kcp) Di Pt. X,” J. Teknol. Pertan. Andalas , Vol. 23, No. 1, P. 103, 2019, Doi: 10.25077/Jtpa.23.1.103-110.2019.
[5] J. Gianfranco, M. I. Taufik, F. Hariadi, And M. Fauzi, “Pengukuran Total Productive Maintenance (Tpm)  Menggunakan  Metode  Overall  Equipment  Effectiveness  (Oee)  Pada  Mesin  Reaktor Produksi,” J. Ilm. Pendidik. Mat. Mat. Dan Stat. , Vol. 3, No. 1, Pp. 160–172, 2022.
[6] E. Krisnaningsih, “Usulan Penerapan Tpm Dalam Rangka Peningkatan Efektifitas Mesin Dengan Oee Sebagai Alat Ukur Di Pt Xyz,” J. Prosisko , Vol. 2, No. 2, Pp. 13–26, 2015.
[7] S.  Sahrupi  And  J.  Juriantoro,  “Usulan  Penerapan  Total  Productive  Maintenance  Pada  Transfer Conveyor 17a,” J. Sist. Dan Manaj. Ind. , Vol. 2, No. 1, Pp. 51–57, 2018.
[8] Hidayat, Moh.Jufriyanto, And A. W. Rizqi, “Analisis Overall Equipment Effectiveness ( Oee ) Pada Mesin Cnc Cutting,” J. Rotor , Vol. 13, No. 2, Pp. 61–66, 2020.
[9] Rahmad,  Pratikto,  And  S.  Wahyudi,  “Penerapan  Overall  Equipment  Effectiveness  (Oee)  Dalam Implementasi Total Productive Maintenance ( Tpm ) (Studi Kasus Di Pabrik Gula Pt . ‘ Y ’ .),” J. Rekayasa Mesin , Vol. 3, No. 3, Pp. 431–437, 2012.
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
[10]  I. Pratiwi, “Jurnal Optimasi Sistem Industri Usulan Penerapan Total Productive Maintenance Pada Mesin  Turbin  Gas,” J.  Optimasi  Sist.  Ind. ,  Vol.  1,  No.  1,  Pp.  37–47,  2019,  Doi: 10.25077/Josi.V18.N1.P37-47.2019.
[11]  E. Nursubiyantoro, Puryani, And M. I. Rozaq, “Implementasi Total Productive Maintenance (Tpm) Dalam Penerapan Overall Equipment Effectiveness (Oee),” J. Optimasi Sist. Ind. , Vol. 9, No. 1, Pp. 24–32, 2016.
[12]  R.  F.  Prabowo,  H.  Hariyono,  And  E.  Rimawan,  “Total  Productive  Maintenance  (Tpm)  Pada Perawatan Mesin Grinding Menggunakan Metode Overall Equipment Effectiveness (Oee),” J. Ind. Serv. , Vol. 5, No. 2, Pp. 207–212, 2020, Doi: 10.36055/Jiss.V5i2.8001.
[13]  F.  S.  Mulyati,  M.  T.  Septiadi,  And  M.  Fauzi,  “Analisis  Penerapan  Total  Productive  Maintanance (Tpm)  Dengan  Menggunakan  Metode  Overall  Equipment  Effectiveness  (Oee)  Di  Pt  Xyz,” J. Bayesian J. Ilm. Stat. Dan Ekon. , Vol. 2, No. 1, Pp. 75–81, 2022, Doi: Doi.Org/10.46306/Bay.V2i1.
[14]  A. Wahid And R. Agung, “Perhitungan Total Produktifitas Maintenance (Tpm) Pada Mesin Bobin Dengan Pendekatan Overall Equipment Effectiveness Di Pt. Xy,” J. Knowl. Ind. Eng. , Vol. 3, No. 3, Pp. 40–49, 2016.
[15]  D. Alvira, Y. Helianty, And H. Prassetiyo, “Usulan Peningkatan Overall Equipment Effectiveness ( Oee ) Pada Mesin Tapping Manual Dengan Meminimumkan Six Big Losses,” J. Itenas Bandung , Vol. 03, No. 03, Pp. 240–251, 2015.
[16]  I. M. I. W.C.S, M. Darsin, And M. E. R, “Aplikasi Overall Equipment Effectiveness (Oee) Dalam Upaya Mengatasi Tingginya Downtime Pada Stasiun Ketel Di Pg X Jawa Timur,” Multitek Indones. J. Ilm. , Vol. 13, No. 2, Pp. 95–103, 2019.
[17]  B. Y. Bilianto And Y. Ekawati, “Pengukuran Efektivitas Mesin Menggunakan Overall Equipment Effectiveness Untuk Dasar Usulan Perbaikan,” J. Ilm. Tek. Ind. , Vol. 15, No. 2, P. 116, 2017, Doi: 10.23917/Jiti.V15i2.2141.
[18]  H. Hamdani, W. Wahyudin, And C. G. G. Putra, “Analisis Pengendalian Kualitas Produk 4l45w 21 . 5 My Menggunakan Seven Tools Dan Kaizen,” Go-Integratif  J. Tek. Sist. Dan Ind. , Vol. 02, No. 02, Pp. 112–123, 2021.