p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934

## Implementasi Metode Overall Equipment Effectiveness Berbasis Six
Big Losses Guna Mengevaluasi Efektivitas Mesin Packing Semen
Septia Priambodo 1* , Nina Aini Mahbubah 2*
1,2 Program Studi Teknik Industri, Fakultas TeknikUniversitas Muhammadiyah Gresik Jl. Sumatera 101 GKB Gresik – Indonesia 61121 * Koresponden email : n.mahbubah@umg.ac.id; septiapriambodo12@gmail.com Diterima: 7 September 2021 Disetujui: 14 Oktober 2021

## Abstract
Integrated  maintenance  management  is  an  important  factor  in  maintaining  the  stability  of  machine operations in manufacturing companies. PT AAAA Factory Gresik is a cement manufacturing company, where the Section Division of Gresik Finish Mill & Packer Operation has a problem of downtime cement packing machine 40 kg and causes production delay. This study aims to evaluate the effectiveness of the 40kg  cement  packing  machine  as  well  as  to  calculate  losses  due  to  unproductiveness  of  the  packing machine. Overall Equipment Effectiveness (OEE), Six Big Losses, and Failure Mode and Effect Analysis (FMEA) were used as research method. This study found that OEE value for January-December 2019 of 41.25% are considered as lower percentage in compare with the ideal value of international standards which is  85%.  Moreover,  the  largest  average  losses  are  found,  namely  reduce  speed  losses,  idle  and  stoppages minor losses and defects in process with percentage in following order, 4.49%, 4.49% and 2.76%.Result from FMEA analysis have been identified 3 highest Risk Priority Number (RPN), namely transportation with an RPN value of 294, the second RPN value of 288 is a blockage in the packing machine, finally the engine button is jammed with an RPN value of 252. The proposed improvement scenario is the start of the engine operating operators checking and cleaning machines regularly and the marketing division expands the sales market.
Keywords: Downtime, OEE, FMEA, maintenance, packing machine, six big losses

## Abstrak
Manajemen perawatan terpadu merupakan faktor penting dalam menjaga kestabilan  beroperasinya mesin pada  industri  manufaktur.  PT.  AAAA  pabrik  Gresik  merupakan  perusahaan  pembuatan  semen,  pada Section of Gresik Finish Mill & Packer Operation memiliki masalah downtime mesin packing semen 40kg dan menyebabkan hambatan hasil produksi. Penelitian ini bertujuan melakukan evaluasi efektivitas mesin packing semen  40kg  sekaligus  menghitung  kerugian  akibat  ketidakefektifan  mesin  packing.  Metode Overall Equipment Effectiveness,Six Big Losses, dan Failure Mode and Efect Analysis digunakan dalam menganalisis keandalan mesin packing . Hasil nilai OEE untuk Januari-Desember 2019 yaitu 41,25% masih jauh  dari  nilai  ideal  standar  internasional  yaitu  84%.Dari  perhitungan Six  Big  Losses ,  rata-rata  kerugian terbesar terdapat pada reduce speed losses , idle and stoppages, minor losses ,dan defect in process sebesar 4,49%, 4,49% dan 2,76%. Nilai RPN  dengan nilai kegagalan tertinggi yaitu pertama belum ada angkutan dengan nilai  RPN  294,  kedua  nilai  RPN  288  yaitu  tersumbatnya    pada  mesin  packing. Terakhir  tombol mesin  macet  dengan  nilai  RPN  252.  Skenario  perbaikan  diusulkan  yaitu  ada  awal  operasi  mesin  agar operator mengecek dan membersihkan, secara berkala dan divisi pemasaran memperluas pasar penjualan. Kata Kunci: Kegagalan, OEE, FMEA, perawatan, mesin packer, six big losses

## 1. Pendahuluan
Perkembangan  teknologi  permesinan  di  perusahaan  manufaktur  berdampak  positif  dalam  hal kecepatan dan keakuratan output produksi. Kemampuan memenuhi permintaan konsumen secara cepat dan tepat merupakan keuntungan bagi perusahaan dari penggunaan mesin produksi tersebut. Aktivitas mesin produksi  tidak  berhenti  dalam  satu  hari,  dan  melakukan  proses  produksi  secara  terus  menerus  dalam memenuhi output produksi. untuk meningkatkan efektivitas dan efisiensi dari suatu mesin dan dilakukan dengan keikutsertaan seluruh pekerja  [1]. Perusahaan menerapkan jadwal perawatan secara berkala agar tidak terjadi kerusakan mesin yang berakibat terhambatnya proses produksi [2]. Aktivitas perawatan mesin secara  berkala  bertujuan  untuk  menekan  tingkat  biaya  perawatan  serendah  mungkin,  dengan  melakukan kegiatan maintenance secara efektif dan efisien [3].
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
PT AAAA merupakan produsen semen di wilayah Kabupaten Gresik yang telah beroperasi selama lebih dari 60 tahun. Dilokasi industri tersebut terdapat Section of Gresik Finish Mill & Packer Operation merupakan penggilingan  akhir dan  pengemasan  semen  sesuai  berat  yang ditentukan.  Divisi Finish  Mill and  Packer  Operation merupakan  bagian  penggilingan  akhir.  Proses  produksi  semen  dimulai  dengan pencampuran gypsum , klinker , tras,  dan batu  kapur  dicampurkan  sesuai  dengan  kualitas  dan  spesifikasi semen. Hasil penggilingan dan pencampuran tersebut selanjutnya di pindahkan oleh bucket elevator menuju separator yang berfungsi memisahkan antara semen dengan ukuran sesuai standar dan yang tidak sesuai standar. Semen yang cukup halus  dikirim ke cyclone , dilanjutkan dengan pemisahan pada bag filter dan selanjutnya ditransportasikan ke dalam silo .
Pengemasan semen dibagi menjadi 2, yaitu pengemasan dengan menggunakan sak dan pengemasan dalam  bentuk  curah.  Semen  dalam bentuk  sak  akan  didistribusikan  ke distributor  khusus dan distributor seperti  toko  bangunan  melalui  truk  yang  berkapasitas  100-800  sak.  Semen  dalam  bentuk  curah  akan didistribusikan ke proyek-proyek melalui truk tangki bulk . Tahapan proses pengemasan dimulai dari silo semen, tempat penyimpanan produk dilengkapi dengan sistem aerasi untuk menghindari koagulasi semen yang  dapat  disebabkan  oleh  air  dari  luar,  dan  pelindung  dari  udara ambient yang  memiliki  kelembaban tinggi. Selanjutnya semen dalam silo dikeluarkan dengan menggunakan udara bertekanan dari semen silo lalu dibawa ke bin penampungan sementara sebelum masuk ke mesin packer atau loading ke truk. Pada aktivitas  proses packing ,  setiap packer mengoperasikan  1  mesin packing .  Jumlah  mesin packing ada  6. Mesin  1  sampai 5  di  gunakan  untuk mengemas  semen  abu-abu  dan  mesin ke 6 untuk  mengemas  semen putih. Setiap operator mesin memiliki target tersendiri saat mengemas karena tergantung pesanan yang akan di  kerjakan  mulai  dari  100-800  sak.  Aktivitas  proses packing berhenti  ketika  mesin packing mengalami trouble yang mengakibatkan terhentinya proses produksi. Pada tahun 2019 tercatat mesin mengalami shut down setiap bulan dapat dilihat di Tabel 1 .
Tabel 1. Data Unplanned downtime di divisi mill dan packing tahun 2019 Bulan Total Unplanned Downtime (Menit) Januari 9.068 Februari 8.670 Maret 1.109 April 6.500 Mei 5.467 Juni 4.356 Juli 4.556 Agustus 6.533 September 5.356 Oktober 5.446 November 6.453 Desember 4.343 Sumber: Data internal perusahaan
Unplanned downtime tersebut mengakibatkan tidak tercapainya target jumlah output semen kemasan sak dikarenakan mesin terhenti dan memerlukan waktu untuk perbaikan. Kekurangan stock semen kemasan sakmengakibatkan keterlambatan pengiriman pada distributor, sehingga berdampak pada kekosongan stock semen  sak  pada    pelanggan  akhir  dan  konsumen  beralih  pada  semen  merk  lain  dikarenakan ketidaktersediaan  stock  tersebut.  Selain  hal  tersebut,  kerusakan  mesin packing mengakibatkan  material tertahan  di silo ,  dan  mengakibatkan  semua  proses  produksi  berhenti  sampai  mesin packing mampu beroperasi kembali. Divisi Maintenance perusahaan telah melakukan upaya penjadwalan perbaikan guna mengatasi    permasalahan unplanned  downtime mesin  tersebut  tetapi  masih  belum  optimal.  Selama  ini perusahaan  menerapkan  sistem  perawatan  secara  berkala  hanya  sebatas  perawatan  rutin  dan  melakukan corrective maintenance berupa penggantian sparepart jika terjadi kerusakan mesin.
Permasalahan ketidak efektifan mesin memerlukan suatu pendekatan guna mengevaluasi keandalan mesin packing . Metode OEE merupakan suatu pendekatan yang digunakan untuk menganalisis efektivitas mesin[4]. Hasil evaluasi menggunakan pendekatan OEE dan SBL dapat digunakan sebagai masukan dalam hal pengelolaan perawatan di  Divisi finish mills dan packing. Metode Failure Mode and Effect Analysis (FMEA) selanjutnya digunakan sebagai pendekatan analisis performansi mesin dengan mempertimbangkan faktor  kerusakan  komponen  mesin packing sehingga  didapatkan  skenario  perbaikan  guna  melakukan evaluasi sistem perawatan mesin yang dilakukan saat ini.
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Nakajima memperkenalkan metode OEE sebagai rasio antara output aktual dibagi output maksimum dari peralatan pada kondisi kinerja yang terbaik[5]. Tujuan dari OEE adalah sebagai alat ukur performa dari suatu sistem maintenance [6] . Rendahnya produktivitas peralatan berefek kerugian bagi perusahaan  yang diakibatkan oleh penggunaan peralatan yang tidak efektif diklasifikasikan dalam 6 faktor yaitu equipment failure, setup and adjustment losses, idling and minor stoppage losses, reduced speed losses, process defect losses, reduced yield losses [7] . FMEA merupakan salah satu pendekatan dalam melakukan evaluasi risiko pada  sistem  [8].  FMEA  terpukti  memiliki  keakuratan  dalam  mengevaluasi  dan  menganalisis  komponen pada sistem sehingga dapat meminimalkan risiko dan dampak dari suatu tingkat kegagalan sebagai metode pendukung penilaian performansi pada suatu sistem [2], [8].
Pendekatan  OEE  dan  SBL  merupakan  suatu  metode  dalam  evaluasi  efektivitas  mesin  yang  telah diimplementasikan sebagai dasar kebijakan pengelolaan maintenance di berbagai perusahaan manufaktur [9][10][11].  Implementasi  OEE  mampu  mengevaluasi  tingkat  efektivitas  mesin CETC 02  Coloring 3  % diatas standar efektivitas rujukan [9]. Implementasi OEE dan SBL terbukti mampu mengevaluasi tingkat efektivitas Mesin Kiln di PT Semen Padang sebesar 92 % sampai 94%, serta menemukan kondisi bahwa jenis  kerusakan  kategori breakdown loss  sebesar  95%  adalah  tingkat losses tertinggi  yang  memerlukan evaluasi  lebih  lanjut  [10]. Performance  efficiency dan  nilai breakdown  losses pada  mesin Turbin  Gas berkontribusi  paling  besar  dan  memerlukan  analisis  lebih  lanjut  guna  menghindari  kerugian  akibat berhentinya mesin produksi pada produsen Gas Alam [11].
Tujuan penelitian ini untuk mengevaluasi efektivitas mesin packing semen menggunakan pendekatan OEE  sekaligus  mengevaluasi  dampak  dari  ketidakefektifan  mesin  tersebut  menggunakan  metode  SBL. Meskipun  pendekatan  OEE  dan  SBL  merupakan  pendekatan  umum  yang  digunakan  dalam  penelitian terdahulu, akan tetapi metode tersebut masih signifikan untuk digunakan dalam menganalisis  efektivitas mesin. Penelitian ini juga menggunakan pendekatan FMEA sebagai alat analisis dalam mendeteksi secara mendalam komponen yang mengalami kerusakan, dan pendekatan FMEA tidak dilakukan pada penelitian sebelumnya [9][10][11]. Evaluasi mesin packer yang menjadi obyek di penelitian ini berbeda dengan obyek evaluasi mesin mills [2] dan mesin kiln [10] meskipun memiliki kesamaan evaluasi pada mesin produksi semen.  FMEA  terbukti  sebagai  sistem  deteksi sparepart  lifetime pada  suatu  mesin  berbasis  pendekatan predictive  maintenance yang  berdasarkan  hasil  analisis Risk  Priority  Number yang  tertinggi  [12]. Efektivitas  OEE  diperlukan  pengujian  lebih  lanjut  besarnya  nilai  lossess  dan  nilai  kerusakan  komponen paling tinggi sehingga dapat ditentukan skenario perbaikan dan jadwal preventive maintenance secara lebih akurat dan komprehensif [13]. Penelitian ini menggunakan data relatif baru yang didapat dari Divisi Finish Mills and Packer Operation , sehingga diharapkan berkontribusi terhadap implementasi metode OEE, SBL dan FMEA pada industri semen dan industri lain yang menggunakan mesin packing dalam proses produksi.

## 2. Metode Penelitian

## Obyek, Responden, dan Instrumen Penelitian
Descriptive dan explanatory merupakan  pendekatan  penelitian  yang  berbasis  pada  data  dan penelitian empiris dan diimplementasikan pada obyek yang berbeda sebagai bagian dari studi kasus.  Obyek penelitian  ini  yaitu  mesin packer pada  Divisi Finish  Mills  and  Packing  Operation Plant  Gresik .  Dalam penelitian ini dilakukan walk through survey saat beroperasinya mesin packing semen 40kg yang terjadi dalam proses produksi semen pada periode bulan Januari - Desember 2019. Tahapan lain yang dilakukan selain    observasi  langsung  yaitu brainstorming dengan  4  responden  bagian  Produksi  dan Maintenance Bapak SS selaku pelaksana pada divisi Packing dan pengalaman kerja selama 21 tahun, kedua yaitu bapak MT  sebagai  Pelaksana  pada  divisi Packing berpengalaman  kerja  selama  25  tahun,  bapak  DF  selaku Pelaksana pada divisi Packing berpengalaman kerja selama 23 tahun, dan bapak IK selaku pelaksana pada divisi Packing berpengalaman kerja selama 20 tahun. Data historis didapatkan dari data internal perusahaan yaitu data hasil produksi, produk cacat, mesin running, unplaned downtime dan plant downtime mesin.

## Prosedur Penelitian
Tahapan penelitian ini diklasifikasikan dalam 3 tahap, yaitu implementasi OEE, dilanjutkan dengan tahap kedua implementasi SBL dan ketika tahapan FMEA. Sebelum dilakukan perhitungan ketiga tahap tersebut,  data  historis  perusahaan  yang  didapatkan  yaitu  hasil  produksi,  produk  cacat,  mesin running , unplanned  downtime dan plan  downtime mesin.  Tahapan  OEE  dilakukan  perhitungan availability, performance  efficiency,  quality  rate dan  nilai  OEE.Data-data  yang  dibutuhkan  untuk  perhitungan  OEE yaitu jumlah hari dan breakdown shift kerja, waktu ketersediaan mesin, jadwal maintenance dan breakdown mesin, waktu loading selama satu tahun 2019. Selanjutnya dilakukan perhitungan availability ratio adalah rasio  yang  menunjukkan  penggunaan  waktu  yang  tersedia  untuk  kegiatan  operasi  mesin  atau  peralatan. Perhitungan nilai Availability Ratio sebagai berikut: [5][14][15]
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
𝐴𝑣𝑎𝑖𝑙𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑦 = 𝑙𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑡𝑖𝑚𝑒−𝑑𝑜𝑤𝑛𝑡𝑖𝑚𝑒 𝑙𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑡𝑖𝑚𝑒 𝑥 100%
(1)
Pengukuran  Nilai Performance  Efficiency rasio  merupakan  perhitungan  kedua,  menunjukkan kemampuan  peralatan  dalam  menghasilkan  produk  yang  dinyatakan  dengan  persentase  sebagai  berikut: [5][14][15]
Performance = 𝑃𝑟𝑜𝑠𝑒𝑠 𝐴𝑚𝑜𝑢𝑛𝑡:𝐼𝑑𝑒𝑎𝑙 𝐶𝑦𝑐𝑙𝑒𝑡𝑖𝑚𝑒 𝑂𝑝𝑒𝑟𝑎𝑡𝑖𝑛𝑔 𝑡𝑖𝑚𝑒 X 100% (2)
Rate of Quality Product adalah perhitungan ketiga, merupakan rasio yang menunjukkan kemampuan peralatan  dalam  menghasilkan  produk  yang  sesuai  dengan  standar  dihitung  dengan  rumus  sebagai berikut[5][14][15] :
Quality  = 𝑃𝑟𝑜𝑠𝑒𝑠 𝐴𝑚𝑜𝑢𝑛𝑡−𝐷𝑒𝑓𝑒𝑐𝑡 𝐴𝑚𝑜𝑢𝑛𝑡 𝑃𝑟𝑜𝑠𝑒𝑠 𝐴𝑚𝑜𝑢𝑛𝑡 X 100% (3)
Setelah melakukan perhitungan Availability Rate, Performance Rate , dan Quality Rate , maka dapat diketahui nilai OEE dengan rumus sebagai berikut[5][14][15]:
OEE = Availability % x Performance efficiency % x Rate of quality product % (4)
Tahapan kedua yaitu penentuan nilai losses . Perhitungan six big losses dimulai dengan menghitung unplanned Loss ,  Merupakan kerusakan mesin atau peralatan secara tiba-tiba yang mengakibatkan produksi tidak dapat  beroperas i, perhitungan sebagai berikut[3]:
𝑈𝑛𝑝𝑙𝑎𝑛𝑛𝑒𝑑 𝐿𝑜𝑠𝑠 ∶ 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑈𝑛𝑝𝑙𝑎𝑛𝑛𝑒𝑑 𝑑𝑜𝑤𝑛𝑡𝑖𝑚𝑒 𝑙𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑡𝑖𝑚𝑒 X 100% (5)
Setup  &  Adjustment  Loss merupakan  kerugian  dikarenakan  Adanya  waktu  yang  yang  digunakan akibat setup dan waktu setup yang lama, Perhitungan sebagai berikut[3]:
𝑆𝑒𝑡𝑢𝑝 & 𝐴𝑑𝑗𝑢𝑠𝑡𝑚𝑒𝑛𝑡 𝐿𝑜𝑠𝑠 ∶ 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑆𝑒𝑡𝑢𝑝 & 𝐴𝑑𝑗𝑢𝑠𝑡𝑚𝑒𝑛𝑡 𝐿𝑜𝑠𝑠 𝑙𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑡𝑖𝑚𝑒
X 100%
(6)
Idling & Minor Stoppage Loss merupakan kerugian akibat mesin mengalami pemberhentian sesaat, dengan perhitungan sebagai berikut[3]:
𝐼𝑑𝑙𝑖𝑛𝑔 & 𝑀𝑖𝑛𝑜𝑟 𝑆𝑡𝑜𝑝𝑝𝑎𝑔𝑒 𝐿𝑜𝑠𝑠 𝐿𝑜𝑠𝑠 ∶ (𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑡𝑎𝑟𝑔𝑒𝑡−𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑝𝑟𝑜𝑑𝑢𝑘𝑠𝑖); 𝐼𝑑𝑒𝑎𝑙 𝐶𝑦𝑐𝑙𝑒𝑡𝑖𝑚𝑒 𝑙𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑡𝑖𝑚𝑒 X 100% (7)
Reduced  Speed  Loss merupakan  kerugian  disebabkan  mesin  Mengalami  penurunan  kecepatan perhitungan sebagai berikut[3]:
𝑅𝑒𝑑𝑢𝑐𝑒𝑑 𝑆𝑝𝑒𝑒𝑑 𝐿𝑜𝑠𝑠  ∶ 𝑂𝑝𝑒𝑟𝑎𝑡𝑖𝑛𝑔 𝑡𝑖𝑚𝑒−(𝑃𝑟𝑜𝑠𝑒𝑠 𝐴𝑚𝑜𝑢𝑛𝑡; 𝐼𝑑𝑒𝑎𝑙 𝐶𝑦𝑐𝑙𝑒𝑡𝑖𝑚𝑒) 𝑙𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑡𝑖𝑚𝑒 X 100% (8)
Defect In Process adalah kerugian dikarenakan produk hasil produksi mengalami kekurangan atau cacat setelah keluar dari proses produksi perhitungan sebagai berikut [3]:
𝐷𝑒𝑓𝑒𝑐𝑡 𝐼𝑛 𝑃𝑟𝑜𝑐𝑒𝑠𝑠  ∶ 𝐼𝑑𝑒𝑎𝑙 𝐶𝑦𝑐𝑙𝑒𝑡𝑖𝑚𝑒 X 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐷𝑒𝑓𝑒𝑐𝑡 𝐼𝑛 𝑃𝑟𝑜𝑐𝑒𝑠𝑠 𝑙𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑡𝑖𝑚𝑒 𝑋 100% (9)
Reduced  Yield  Loss adalah  kerugian  akibat    perbedaan  kualitas  produk  dari  mesin  pertama  kali dinyalakan dengan mesin stabil.
Tahap  ketiga  yaitu  perhitungan  FMEA.Tahapan  ketiga  dimulai  dengan  melakukan brainstorming guna  menghasilkan  desain  kuesioner  FMEA. Brainstorming dilakukan  guna  menentukan  nilai  prioritas berdasarkan  hasil  dari  perhitungan losses. Penentuan  nilai  prioritas  tersebut  berdasarkan breakdown komponen-komponen  dari  mesin packer berdasarkan  nilai losses.  Occurence merupakan  kejadian kerusakan  menggunakan  skala  1-10.  Selanjutnya,  ditentukan  nilai  tingkat  keparahan  ( severity )  dari
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
kerusakan tersebut dengan skala 1 sampai 10. Deteksi kejadian kerusakan ( detection ) menggunakan skala 1-10 dan penentuan apakah kejadian kerusakan tersebut merupakan kerusakan yang dapat  diprediksikan sebelumnya  atau  kejadian  tiba-tiba,  maka detection menggunakan  skala  1-10  [16].  Setelah  menentukan nilai detection, langkah selanjutnya adalah menentukan nilai RPN. Nilai RPN menunjukkan keseriusan dari jenis kerugian merupakan perkalian antara occurrence, severity dan detection dirumuskan sebagai berikut [16]:
𝑅𝑃𝑁  = 𝑆 𝑥 𝑂 𝑥 𝐷 (10)

## 3. Hasil dan Pembahasan

## Hasil OEE
Data-data internal yang diperlukan dalam perhitungan OEE dapat dilihat pada Tabel 2 . Dari Tabel 2 yaitu data jumlah hari kerja dan breakdown shift kerja, waktu ketersediaan mesin, jadwal maintenance dan breakdown mesin, dan waktu loading selama satu tahun (2019).
Tabel 2 . Data jumlah hari kerja, availability time , planned downtime , set up and adjustment , unplanned dan loading time mesin packing periode Januari – Desember 2019 Bulan Jumlah Hari Shift/hari jam/ shift Total Availability Time (Menit) Total Planned Downtime (menit) Total Setup and Adjustment (menit) Unplanned downtime (menit) Loading time (menit) Januari 31 3 8 44640 2340 1560 9068 42300 Februari 28 3 8 40320 2400 1434 8670 37920 Maret 31 3 8 44640 2340 923 1109 42300 April 30 3 8 43200 2340 1045 6500 40860 Mei 31 3 8 44640 2400 1423 5467 42240 Juni 30 3 8 43200 2340 1534 4356 40860 Juli 31 3 8 44640 2340 1234 4556 42300 Agustus 31 3 8 44640 2400 1657 6533 42240 September 30 3 8 43200 2340 1436 5356 40860 Oktober 31 3 8 44640 2340 1398 5446 42300 November 30 3 8 43200 2400 1223 6453 40800 Desember 31 3 8 44640 2340 1097 4343 42300
Sumber: Data Internal PT AAAA, 2019
Hasil perhitungan availabilty ratio dapat dilihat pada Gambar 1 . yang menunjukkan penggunaan waktu yang tersedia untuk kegiatan operasi mesin atau peralatan. Perhitungan nilai availability ratio pada packing semen  40kg.  Contoh  perhitungan  nilai availability bulan  Januari  2019  dihitung  berdasarkan persamaan (1) sebagai berikut:
Availability = 31672 𝑚𝑒𝑛𝑖𝑡 42300 menit 𝑥 100% = 74,87%
Gambar 1 dapat dilihat bahwa nilai availability rate masih lebih rendah dari standar Japan Institute of Plan Maintenance (JIPM), dimana ditentukan nilai tersebut sebesar  90% [6]. Availability rate terendah terjadi pada bulan Maret sebesar 71,5% dan tertinggi mendekati standar JIPM pada Desember 2019 sebesar 87,74%.
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Gambar 1. Nilai availability rate mesin packer periode Januari – Desember 2019 Sumber: Data diolah
Gambar  2 merupakan  hasil  perhitungan Performance  efficiency  Rate ,  suatu    rasio  yang menunjukkan kemampuan mesin packing dalam menghasilkan produk. Contoh perhitungan bulan Januari 2019 dihitung berdasarkan persamaan (2):
Performance = 44.540:2,79 31672 X 100% = 50,57 %
Gambar 2. Performance Efficiency Rate mesin packing periode Januari – Desember 2019 Sumber: Data diolah
Gambar 2 dapat dilihat nilai Performance rate berkisar pada nilai 50  % sepanjang Bulan Januari sampai  Juni  2019.  Kenaikan  performansi  paling  tinggi  terjadi  pada  Bulan  Agustus  sebesar  61%  dan memiliki  kestabilan  nilai  performansi  pada  angka  60%  sampai  Desember  2019.  Nilai Performance  rate mesin packing diketahui berada di bawah standar JIPM yaitu senilai 95% [6]. Hasil perhitungan Rate of Quality Product , rasio kemampuan mesin packing dalam menghasilkan produk yang sesuai dengan standar. Contoh perhitungan bulan Januari 2019 sesuai persamaan (3):
Quality  = 44640−5200 44640 X 100% = 88,35 %
Hasil perhitungan bulan Januari – Desember 2019 dapat dilihat di Gambar 3.
60 65 70 75 80 85 90 95 A v ai lab il it y Rat e (% ) Periode Jan - Des 2019 JIPM (%) Availability (%) 45 55 65 75 85 95 105 P er fo rm an ce R at e ( % ) Periode Jan - Des 2019 JIPM (%)
Performance (%)
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Gambar 3. Quality Product Rate mesin packing periode Januari – Desember 2019 Sumber: Data diolah
JIPM menetapkan standar Quality Product Rate sebesar  99%[6]. Berdasarkan Gambar 3 diketahui bahwa mesin packing mencapai rate tertinggi sebesar 97% Bulan Maret 2019, dan terendah senilai 88% pada  Bulan  Januari  2019. Rate  Quality  Product berada  pada  angka  90 persen  dan  pada  Desember  2019 senilai 95%.
Hasil  perhitungan  OEE  pada Gambar  4 ,  perhitungan  OEE  Mesin packing periode  Januari  – Desember 2019 didapatkan setelah melakukan perhitungan availability rate, performance rate , dan quality rate . Sesuai rumus persamaan (4) maka contoh perhitungan OEE Bulan Januari 2019 yaitu:
OEE : 81,09 x 54,92 x 92,45 = 41,25%.
Dengan menggunakan persamaan yang sama, maka dapat diketahui nilai OEE 33,4% bulan Januari 2019 merupakan nilai terendah sepanjang tahun tersebut. Nilai OEE mengalami peningkatan1 persen dan mencapai peningkatan sebesar 10% pada Juli 2019. Selanjutnya bulan Oktober merupakan pencapaian nilai 49% dan Desember 2019 mencapai nilai OEE tertinggi sebesar 51% pada tahun 2019.
Gambar 4 . Nilai Overall Equipment Effetiveness
Sumber: Data diolah
Meskipun nilai OEE mengalami pertumbuhan positif dan naik gradual sepanjang  tahun 2019, akan tetapi nilai OEE tersebut masih di bawah standar JIPM OEE sebesar 85% [6].
85 88 91 94 97 100 Qua li ty R at e (% ) Periode Jan - Des 2019 JIPM (%) Quality (%)
30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 OE E ( % ) Periode Jan - Des 2019 JIPM (%)
OEE (%)
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934

## Perhitungan Nilai SBL
Perhitungan  SBL  ini  berguna  untuk  mengidentifikasi  kerugian  seperti  kerusakan  alat,  kerugian persiapan,  kerugian  kerusakan  produk  akibat  efektivitas  mesin  menurun. Unplanned Loss merupakan kerusakan  mesin  atau  peralatan  secara  tiba-tiba  yang  mengakibatkan  produksi  tidak  dapat  beroperasi, Contoh perhitungan unplanned  loss pada bulan Januari 2019 berdasarkan persamaan (5):
𝑈𝑛𝑝𝑙𝑎𝑛𝑛𝑒𝑑 𝐿𝑜𝑠𝑠 ∶ 9068 42300 𝑋 100% = 21%
Setup  &  Adjustment  Loss merupakan  kerugian  dikarenakan  adanya  waktu  yang  yang  digunakan akibat setup dan waktu setup yang lama. Contoh perhitungan setup & adjustment loss pada bulan Januari 2019 berdasarkan persamaan (6):
𝑆𝑒𝑡𝑢𝑝 & 𝐴𝑑𝑗𝑢𝑠𝑡𝑚𝑒𝑛𝑡 𝐿𝑜𝑠𝑠 ∶ 1560 42300 𝑋 100% = 4%
Downtime  Loss merupakan  istilah  yang  digunakan  pada  klasifikasi unplanned  loss dan setup  & adjustment loss. Selanjutnya penentuan Idling & Minor Stoppage Loss merupakan kerugian akibat mesin mengalami pemberhentian saat mesin packing. Contoh perhitungan Idling & Minor Stoppage Loss pada bulan Januari 2019 berdasarkan persamaan (7):
Idling & 𝑀𝑖𝑛𝑜𝑟 𝑆𝑡𝑜𝑝𝑝𝑎𝑔𝑒 𝐿𝑜𝑠𝑠 ∶ (88.276 − 44.640); 2,79 42300 𝑋 100% = 37%
Reduced Speed Loss merupakan kerugian disebabkan mesin mengalami penurunan kecepatan akibat setelah mesin shutdown . Contoh perhitungan Reduced Speed Loss pada bulan Januari 2019 berdasarkan persamaan (8):
𝑅𝑒𝑑𝑢𝑐𝑒𝑑 𝑆𝑝𝑒𝑒𝑑 𝐿𝑜𝑠𝑠  ∶ 31672 − (44.640;  2,79)
42300 𝑋 100% = 37%
Speed Loss merupkan group dari kategori idling & minor stoppage loss dan reduced speed loss . Hasil perhitungan Defect  In  Process merupakan  kerugian  dikarenakan  produk  hasil  produksi out-spec setelah melalui mesin packing . Contoh berikut merupakan perhitungan Defect In Process pada bulan  Januari 2019 berdasarkan persamaan (9) :
𝐷𝑒𝑓𝑒𝑐𝑡 𝐼𝑛 𝑃𝑟𝑜𝑐𝑒𝑠𝑠  ∶ 2,79 X 5200
42300 𝑋 100% = 34%
Reduced yield loss kerugian akibat perbedaan kualitas produk dari mesin pertama kali dinyalakan dengan  mesin  stabil.  Pada reduced  yield  loss dianggap  bernilai  0%  karena  pada  proses  produksi  di  PT AAAA saat pertama kali penyalaan mesin, sampai mesin stabil produk langsung tercampur semua dalam sak. Quality loss merupakan pengelompokan kategori losses defect dan reduced yield. Hasil SBL dari bulan Januari-Desember 2019 dapat di lihat di Tabel 3 .
Tabel 3. Nilai downtime loss , speed loss dan quality loss mesin packing Periode Januari – Desember 2019 Periode Downtime Loss Speed loss Quality Loss Unplanned downtime (%) Setup Loss (%) Idling & Minor Stoppage Loss (%) Reduced Speed Loss (%) Defect in Process (%) Reduce Yield Loss (%) Januari 21 4 37 37 34 0 Februari 23 4 37 37 26 0 Maret 3 2 46 46 05 0 April 16 3 40 40 20 0 Mei 13 3 41 41 27 0 Juni 11 4 42 42 25 0 Juli 11 3 44 44 17 0 Agustus 15 4 31 31 31 0 September 13 4 35 35 28 0
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Oktober 13 3 31 31 26 0 November 16 3 32 32 21 0 Desember 10 3 33 33 16 0 Sumber: Data diolah
Hasil losses dari  kategori  SBL  tersebut  selanjutnya  digambarkan  dalam  Diagram  Pareto  guna mengetahui tingkat losses tertinggi yang memerlukan analisis lebih lanjut. Pendekatan Pareto menggunakan persamaan  (8),  dimana  pada  suatu  sistem  diketahui  bahwa  80  persen  terganggunya  proses  pengepakan tersebut disebabkan oleh 20% losses . Gambar 5 menunjukkan Diagram Pareto SBL.
Gambar 5. Diagram Pareto SBL Mesin Packing Periode Januari – Desember 2019 Sumber: Data diolah
Berdasarkan Gambar 5 diketahui bahwa idling & minor stoppage dan reduced speed loss, dan defect in process merupakan tiga faktor losses yang memerlukan analisis lebih lanjut.

## Perhitungan FMEA
Perhitungan FMEA didapatkan dari penyebaran dan pengumpulan kuesioner FMEA oleh karyawan pelaksana  yang  sudah  berpengalaman  di  bidangnya  yang  bekerja  rata-rata  lebih  dari  20  tahun.  Kolom deskripsi proses menunjukkan proses terjadinya proses terjadinya kegagalan proses, kolom mode kegagalan menunjukkan jenis kegagalan yang terjadi, kolom efek kegagalan  menunjukkan akibat yang ditimbulkan jika terjadi mode kegagalan. Kolom penyebab kegagalan menunjukkan faktor potensial yang menyebabkan terjadinya mode kegagalan. Hasil identifikasi akibat kegagalan mesin packing dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Identifikasi kegagalan dan penyebab kegagalan mesin packing Equipment Failure Mode Effect of Failure Cause of  Failure
M es in P ac king
S emen
Mesin packing semen 40kg Berhentinya proses packing Kerusakan pada bagian mesin packing Tersumbat pada mesin packing
Rotari mesin packing macet
Belt conveyor terjepit Mesin motor conveyor rusak Komponen kelistrikan yang menunjang mesin packing Terganggunya proses packing Tombol mesin macet Berhentinya proses packing Komponen panel kelistrikan trouble Tombol conveyor macet Kendaraan yang memuat produk Tidak ada proses packing Belum ada angkutan Sopir tidak ada Sumber: Data diolah
Berdasarkan Tabel 4 ,  terlihat  bahwa  terdapat  tiga  jenis  kegagalan  pada mesin packing dan  akibat dari  kegagalan  tersebut  disebabkan oleh  komponen  kelistrikan,  kendaraan,  dan  mesin packing .  Langkah
32% 64% 86% 97% 100% 100% 0% 20% 40% 60% 80% 100% 120% 0 5 10 15 20 25 30 35 40 Idling & Minor Stoppage
Loss Reduced Speed Loss Defect in Process Unplanned downtime Setup Loss Reduce Yield Loss jumlah Presentase
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
selanjutnya yaitu melakukan penentuan severity , occurrence dan detection yang telah diisi oleh responden expert dari  divisi  tersebut.  Selanjutnya  menentukan  nilai  RPN  berdasarkan  persamaan  (10).  Nilai  RPN menunjukkan keparahan dari jenis kerugian. Semakin besar nilai RPN menunjukkan semakin besar nilai masalah. Rekapitulasi nilai RPN dapat dilihat pada Tabel 5 .
Tabel 5. Nilai risk priority number mesin packing semen Equipment Failure Mode Effect of Failure Cause of  Failure (S)  (O)  (D) RPN M es in P ac king S emen Kendaraan yang memuat produk Tidak ada proses packing Belum ada angkutan 7 7 6 294 Mesin packing semen 40kg Berhentinya proses packing Tersumbat pada mesin packing 8 6 6 288 Komponen kelistrikan mesin packing Terganggunya proses packing Tombol mesin macet 6 6 7 252 Mesin packing semen 40kg Berhentinya proses packing Kerusakan pada bagian mesin packing 7 5 6 210 Rotari mesin packing macet 5 6 6 180 Belt conveyor terjepit 7 5 5 175 Komponen kelistrikan  mesin packing Terhentinya proses packing Tombol conveyor macet 7 6 4 168 Komponen panel kelistrikan trouble 6 5 5 150 Mesin packing semen 40kg Berhentinya proses packing Mesin motor conveyor rusak 6 4 6 144 Kendaraan yang memuat produk Tidak ada proses packing Sopir tidak ada 4 2 3 24 Sumber: Data diolah

## Analisis dan Diskusi
Analisis dan usulan perbaikan yang diajukan untuk melakukan perbaikan dalam mengurangi six big losses berdasarkan failure cause dengan 3 nilai teratas yaitu pertama belum ada angkutan dengan nilai RPN 294.  Belum  adanya  angkutan  atau  angkutan  dalam  perjalanan.  Sebaiknya  pada  divisi  pemasaran  agar memperluas  pasar  penjualan  agar  angkutan  atau  pemasok  akan  selalu  meminta  produk  dan  mengurangi waktu unpland downtime . Kedua yaitu tersumbat pada mesin packing dengan nilai RPN 288. Tersumbatnya mesin packing bisa terjadi pada screen atau penyaring semen dan pembuangan di mesin. Sebaiknya pada awal operasi mesin agar operator mengecek dan membersihkan pada screen dan pembuangan agar lancar saat beroperasi. Ketiga yaitu tombol mesin macet dengan nilai RPN 252. Tombol mesin macet atau eror. Sebaiknya dilakukan pembersihan dan pengecekan secara berkala agar tidak sering mengalami error atau macet saat proses produksi.

## 4. Kesimpulan
Tiga poin simpulan dihasilkan dalam penelitian ini dan dijabarkan sebagai berikut.  Rata-rata nilai OEE untuk bulan Januari-Desember 2019 yaitu 41,25% masih jauh dari nilai ideal OEE menurut standar JIPM  yaitu  85%.  Rata  –  rata  OEE  berada  pada  kisaran  setengah  dari  nilai  OEE  ideal  yang  seharusnya dicapai oleh perusahaan standar internasional.
Poin  kedua  didapatkan  hasil  bahwa six  big  losses ,  rata-rata  kerugian  terbesar  pada  perusahaan terdapat pada reduce speed losses, idle and stoppages minor losses dan defect in process yaitu sebesar 44%, 9%, 44,9%, dan 27,6%. Risiko penyebab kegagalan utama berdasarkan hasil rekapitulasi nilai RPN terdapat 3 dengan nilai kegagalan yang paling kritis, yaitu belum ada angkutan dengan nilai RPN 294, dan peringkat kedua yaitu tersumbat pada mesin packing mendapatkan nilai RPN sebesar 288, dan ketiga dengan nilai RPN  252  yaitu  tombol  mesin  macet.  Meskipun  ketiga  nilai  kegagalan  tersebut  merupakan  penyebab kegagalan tertinggi, akan tetapi perusahaan harus tetap memperhatikan kegagalan lain yang mengakibatkan terhambatnya pencapaian target produksi dikarenakan kerusakan mesin packing . Usulan  skenario  perbaikan  berdasarkan  hasil  analisis  efektivitas  mesin packing yaitu  pertama dilakukan pembersihan dan pengecekan secara berkala agar tidak sering mengalami error atau macet saat proses  produksi.  Pada  awal  operasi  mesin  agar  operator  mengecek  dan  membersihkan  pada screen dan pembuangan agar lancar saat beroperasi. Selanjutnya, divisi pemasaran agar memperluas pasar penjualan agar angkutan atau pemasok akan selalu meminta produk dan mengurangi waktu unplan downtime .
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Kelemahan  penelitian  ini  yaitu  evaluasi  efektivitas  mesin  hanya dilakukan pada  mesin packing dan tidak dilakukan pada mesin lain sepanjang alur proses produksi semen. Kelemahan penelitian selanjutnya yaitu tidak dilakukan perhitungan keandalan mesin dan evaluasi terhadap metode manajemen pemeliharaan mesin  yang  dilakukan  oleh  perusahaan.  Penelitian  selanjutnya  sebaiknya  menekankan  pada  evaluasi efektivitas  pada  divisi  lain  di  perusahaan.  Perhitungan  keandalan  dengan  pendekatan Reliability  Centre Maintenance dan Lean Maintenance merupakan pendekatan yang digunakan dalam penelitian selanjutnya agar  implementasi  metode  perawatan  dapat  komprehensif  memecahkan  permasalahan  pengelolaan perawatan pada industri manufaktur tersebut.

## 5. Daftar Pustaka
[1] J. Ditazha and I. Iftadi, “Analisis Efektivitas Continuous Casting Machine 3 Menggunakan Overall Equipment Effectiveness pada PT. Krakatau Steel (Persero) Tbk,” Teknoin , vol. 26, no. 1, pp. 57– 65, 2020, doi: 10.20885/teknoin.vol26.iss1.art6.
[2] S.  A.  Seagal,  A.  C.  Sembiring,  and  I.  Budiman,  “Perencanaan  Pemeliharaan  Mesin  Cement  Mill Menggunakan Metode Overall Equipment Effectiveness Di Industri Manufaktur Semen,” JURITI PRIMA  (Jurnal  Ilm.  Tek.  Ind.  Prima ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  23–29,  2021,  doi: https://doi.org/10.34012/juritiprima.v4i2.1736.
[3] D.  Wibisono,  “Analisis  Overall  Equipment Effectiveness  (OEE)  Dalam  Meminimalisasi  Six  Big Losses Pada Mesin Bubut (Studi Kasus di Pabrik Parts PT XYZ),” J. Optimasi Tek. Ind. , vol. 03, no. 01, pp. 7–13, 2021, doi: http://dx.doi.org/10.30998/joti.v3i1.6130.
[4] T.  Taufik  and  S.  Septyani,  “Penentuan  Interval  waktu  Perawatan  Komponen  Kritis  Pada  Mesin Turbin di PT PLN (Persero) Sektor Pembangkit Ombilin,” J. Optimasi Sist. Ind. , vol. 14, no. 2, pp. 238–258, 2015.
[5] E.  Eddy  and  C.  Chairunissa,  “Peningkatan  Overall  Equipment  Effectiveness  (OEE)  Pada  Mesin Molding Melalui Perbaikan Six Six Big Losses Di PT.CWI,” J. Optim. , vol. 7, no. 1, pp. 100–18, 2021, doi: https://doi.org/10.35308/jopt.v7i1.2537.
[6] S.  E.  Swara,  O.  Novareza,  and  S.  Y.  Gita,  “Evaluasi  Efektivitas  Lini  Produksi  Beton  Pra-Cetak Menggunakan Overall Equipment Effectiveness (OEE),” Tekmapro J. Ind. Eng. Manaj. , vol. 16, no. 01, pp. 94–105, 2021, doi: https://doi.org/10.33005/tekmapro.v16i1.184.
[7] M.  Siddiq,  F.  T.  D.  Atmaji,  and  J.  Alhilman,  “Usulan  Penerapan  Total  Productive  Maintenance (TPM) untuk Meningkatkan Efektivitas Mesin dengan Menggunakan Metode Overall Equipment Effectiveness (OEE) pada Plant Large Volume Parenteral PT Sanbe Farma Cimareme Unit III,” e- Proceeding Eng. , vol. 5, no. 2, pp. 2982–2990, 2018.
[8] J.  A.  Septian,  K.  L.  Mandagie,  and  W.  T.  Bhirawa,  “Analisis  Sistem  Pemeliharaan  Pada  Mesin Mounter Chip Menggunakan Perhitungan Overall Equipment Effectiveness (OEE) di PT. Dharma Anugerah Indonesia,” J. Tek. Ind. , vol. 10, no. 1, pp. 32–47, 2021, doi: https://doi.org/10.35968/jtin.v10i1.707.
[9] I. Saharani and S. Sukanta, “analisis efektivitas mesin pewarna serat optik dengan metode overall equipment effectiveness (OEE) (Studi Kasus PT. Voksel Electric Tbk,” STRING (Satuan Tulisan Ris. dan Inov. Teknol. , vol. 5, no. 3, pp. 263–273, 2021, doi: http://dx.doi.org/10.30998/string.v5i3.8531.
[10] A.  Rahayu,  “Evaluasi  Efektivitas  Mesin  Kiln  Dengan  Penerapan  Total  Productive  Maintenance Pada Pabrik II/III PT Semen Padang,” J. Optimasi Sist. Ind. , vol. 13, no. 1, pp. 454–485, 2014.
[11] I. Pratiwi, “Usulan Penerapan Total Productive Maintenance Pada Mesin Turbin Gas,” J. Optimasi Sist. Ind. , vol. 18, no. 1, pp. 37–47, 2019, doi: 10.2507//josi.v18.n1.p37-47.2019.
[12] A. Nugroho and Y. Nastangin, “Sistem Peringatan Dini Untuk Mendeteksi Lifetime Sparepart Pada Mesin  TR  Osawa,” J.  Optimasi  Sist.  Ind. ,  vol.  16,  no.  2,  pp.  131–139,  2017,  doi: doi.org/10.2507//josi.v16.n2.p131-139.2017.
[13] D. Mulyati, P. D. Sentia, I. Irhamni, and Z. A, “Analisis Perawatan Mesin Pendistribusian Air Bersih Menggunakan  Metode  Overall  Equipment  Effectiveness  (OEE)  Pada  PDAM  Unit  Lambaro,” Serambi Eng. , vol. II, no. 4, p. 176, 2017, doi: https://doi.org/10.32672/jse.v2i4.491.
[14] M. B. Anthony, “Analisis Penerapan Total Productive Maintenance (TPM) Menggunakan Overall Equipment  Efectiveness  (OEE)  Dan  Six  Big  Losses  Pada  Mesin  Cold  Leveller  PT.KPS,” JATI UNIK    J.  Ilm.  Tek.  dan  Manaj.  Ind. ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  94–103,  2019,  doi: http://dx.doi.org/10.30737/jatiunik.v2i2.333.g393.
[15] T. B. Agung, M. Imtihan, and S. Nugroho, “Usulan Perbaikan Melalui Penerapan Total Productive Maintenance  Dengan  Metode  OEE  Pada  Mesin  Twin  Screw  Extruder  PVC  di  PT.  XYZ,”
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
TEKNOSAINS  J.  Sains,  Teknol.  dan  Inform. ,  vol.  8,  no.  1,  pp.  10–22,  2021,  doi: https://doi.org/10.37373/tekno.v8i1.78.
[16] R. I. Yaqin, Z. Z. Zamri, J. P. Siahaan, Y. E. Priharanto, M. S. Alirejo, and M. L. Umar, “Pendekatan FMEA  dalam  Analisa  Risiko  Perawatan  Sistem  Bahan  Bakar  Mesin  Induk:  Studi  Kasus  di  KM. Sidomulyo,” J.  Rekayasa  Sist.  Ind. ,  vol.  9,  no.  3,  pp.  189–200,  2020,  doi: 10.26593/jrsi.v9i3.4075.189-200.