p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Analisis Produktivitas Mesin Filling Auto Cup Sealer 1 dengan Metode Overall Equipment Effectiveness pada PT. Prima Kemasindo
Nurhayati 1* , Dene Herwanto 2 , Hamdani 3
1,2,3 Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Singaperbangsa Karawang * Koresponden email : nurhyt0108@gmail.com
Diterima: 29 Agustus 2021 Disetujui: 31 September 2021

## Abstract
The high level of downtime on the ACS 1 filling machine at PT. Prima Kemasindo causes the production process to be not optimal on the machine. The purpose of this study is to identify the maintenance system on the ACS 1 filling machine and measure the productivity level of the ACS 1 filling machine in the period from January to March 2021. This research is applied research using the Overall Equipment Effectiveness (OEE) method. The data used in this study are primary and secondary data obtained from company reports as  well  as  interviews  and  observations.  The  results  obtained  in  this  study  are  the  Overall  Equipment Effectiveness (OEE) value of the ACS 1 filling machine for the period January 98.0%, February 98.5%, March 95.2%, and the average OEE value for the January-March period is 97.2 %. Then from the analysis of Six Big Loses, it is known that the highest loss elements are Idling and Mirror Stoppages and Reduced Speed.  Based  on  the  results  of  the  fishbone  diagram,  it  is  known  that  the  cause  of  Idling  and  Mirror Stoppages  and  Reduced  Speed  consists  of  several  factors,  namely  humans,  machines,  materials,  and methods. Several efforts can be made to increase the effectiveness of the use of machines, namely periodic replacement of machine maintenance, periodic operator training, and training on operator self-awareness, the importance of supervision, and operators must always supervise machine parts.
Keywords : PT. Prima Kemasindo, productivity, OEE, six big loses, effectiveness

## Abstrak
Tingginya  tingkat downtime pada  mesin filling ACS  1  di  PT.  Prima  Kemasindo  menyebabkan  tidak optimalnya proses produksi pada mesin tersebut. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi sistem perawatan pada mesin filling ACS 1 dan mengukur tingkat produktivitas pada mesin filling ACS 1 dalam periode Januari hingga Maret 2021. Penelitian ini berjenis penelitian terapan dengan menggunakan metode Overall Equipment Effectiveness (OEE). Data yang digunakan pada penelitian ini berupa data primer dan sekunder yang didapatkan dari laporan perusahaan serta wawancara dan observasi. Hasil yang didapatkan pada penelitian ini yaitu nilai Overall Equipment Effectiveness (OEE) mesin filling ACS 1 periode Januari 98,0%,  Februari  98,5%,  Maret  95,2%  dan  rata-rata  nilai  OEE  periode  Januari-Maret  sebesar  97,2%. Kemudian dari hasil analisis Six Big Loses diketahui elemen kerugian tertinggi yaitu pada Idling and Mirror Stoppages dan Reduced Speed . Berdasarkan hasil diagram fishbone diketahui penyebab terjadinya Idling and Mirror Stoppages dan Reduced Speed terdiri dari beberapa faktor yaitu manusia, mesin, material, dan metode.  Beberapa  upaya  yang  dapat  dilakukan  untuk  meningkatkan  efektivitas  penggunaan  mesin  yaitu penggantian  perawatan  mesin  secara  berkala,  pelatihan  operator  yang  dilakukan  secara  berkala,  dan pelatihan  tentang  kesadaran  diri  operator  pentingnya  pengawasan,  dan  operator  harus  selalu  mengawasi bagian mesin.
Kata Kunci: PT. Prima Kemasindo, produktivitas, OEE, six big loses, efektivitas

## 1. Pendahuluan
Saat ini kondisi dunia industri berkembang sangat pesat baik pada bidang barang maupun jasa. Hal ini  menyebabkan  semakin  ketatnya  persaingan  pada  tiap  perusahaan.  Selain  itu  juga  perusahaan  harus menghadapi permasalahan  internal  seperti  produktivitas  baik  manusia  maupun  mesin  produksi  [1].  Saat perusahaan  mampu  menerapkan produktivitas  yang  tinggi,  ini  akan  membantu meningkatkan penjualan. Dengan demikian perusahaan dapat melakukan ekspansi usaha dari hasil meningkatnya penjualan tersebut. [2].  Namun  untuk  mendapatkan  hal  tersebut  perlunya  sistem  manufaktur  yang  baik. Perlunya  dilakukan perbaikan secara konsisten dari berbagai aspek salah satunya peralatan produksi. Pada aspek ini perusahaan dapat meningkatkan nilai guna dengan optimal sehingga mampu memperpanjang usia produktif dari alat tersebut [3]. Hal ini bertujuan untuk meningkatkan produktivitasnya. Karena produktivitas yang meningkat
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
sangat  berperan  aktif  dalam  keberhasilan  suatu  produksi  [4].  Mengevaluasi  fasilitas  atau  peralatan perusahaan adalah salah satu contoh dalam hal peningkatan produktivitas perusahaan. Untuk mencapai hal tersebut perlu diadakan suatu mekanisme yang mampu memaksimalkan efektivitas dan efisiensi mesin pada kegiatan  produksi.  Hal  ini  karena  kedua  hal  tersebut  adalah  faktor  utama  suatu  perusahaan  selain kualitasnya.  Melalui  efektivitas  dan  efisiensi  yang  optimal  dinilai  mampu  meningkatkan  kekuatan perusahaan  dalam  pasar  persaingan  [5].  Agar  perusahaan  mampu  mencapai  kelancaran  dalam  proses produksi, perlunya dukungan dari banyak aspek seperti perawatan dan ketersediaan mesin di dalam sistem produksi [6]. Banyak metode yang dapat digunakan untuk mengevaluasi hal tersebut salah satunya Overall Equipment Effectiveness (OEE). Metode OEE adalah bagian Total Productive Maintenance (TPM) yang digunakan untuk memastikan mesin pada kondisi yang baik dengan menghapus enam kerugian besar six big losses mesin [7] [8]. Metode OEE adalah suatu hasil dalam penerapan TPM [9].
PT. Prima Kemasindo merupakan salah satu perusahaan manufaktur yang memproduksi minuman kemasan  dan  memiliki  9  jenis  produk  minuman  dengan  beberapa  kategori  produk  yang  berbasis  nata, cincau,  bolo-bolo,  dan  minuman  rasa  buah.  Dalam  produksinya  PT.  Prima  kemasindo  menggunakan berbagai  jenis  mesin  salah  satunya  mesin filling yang  berjenis Auto  Cup  Sealer (ACS).  Dalam penggunaannya  mesin filling ACS  1  mengalami  tingkat downtime yang  tinggi.  Terdapat  beberapa kemungkinan yang menyebabkan terjadinya hal tersebut, seperti minimnya perawatan atau maintenance , salah pengoperasian, dan lainnya. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi sistem perawatan  pada  mesin filling ACS  1.  Selain  itu  juga  untuk  mengukur  tingkat  produktivitas  pada  mesin filling ACS 1 dalam periode Januari hingga Maret 2021. Metode OEE diterapkan untuk mengidentifikasi sistem  perawatan  dan  mengukur  tingkat  produktivitas  pada  mesin filling ACS  1.  Metode  OEE  dapat dijadikan sebagai indikator tingkat produktivitas yang didasarkan pada tiga faktor diantaranya availability , performance efficiency , dan quality rate [10] [11].
Adapun  beberapa  penelitian  terdahulu  yang  dijadikan  sebagai  acuan  diantaranya  penelitian  yang dilakukan  [12].  Metode  OEE  diterapkan  untuk  mengevaluasi  efektivitas  pada  mesin  VD-02.  Serta mengusulkan  tindakan perbaikan  yang  dapat dilakukan. Penelitian  yang  dilakukan  [13]  OEE  diterapkan pada  mesin Roughing Stand untuk  mengetahui  prioritas  potensi kegagalan berdasarkan  urutan nilai Risk Priority  Number (RPN).  Kemudian  dilakukan  analisis  usulan  untuk  memaksimalkan  kinerja  mesin. Penelitian  yang  dilakukan  [14]  OEE  digunakan  untuk  mengukur availability , performance of  rate ,  dan effectiveness .  Untuk  kemudian  dilakukan  usulan  perbaikan  berdasarkan  hasil  pengukuran  tersebut. Penelitian yang dilakukan [15] OEE digunakan untuk mengidentifikasi komponen kritis dan menentukan prioritas  perawatan  berdasarkan  nilai Risk  Priority  Number (RPN). Penelitian  yang dilakukan  [16]  OEE digunakan untuk melakukan perbandingan efektivitas mesin dengan periode sebelumnya. Hasilnya adalah terjadi peningkatan nilai OEE.

## 2. Metode Penelitian
Adapun  metode  pada  penelitian  ini  adalah  digambarkan  menggunakan  diagram  alir  ( Flow  Chart ) seperti pada Gambar 1 .
Gambar 1 . Metodologi penelitian Sumber: [17]

## Prosedur
a. Mulai, pada tahapan ini adalah penandaan sejak dimulainya penelitian ini.
b. Studi pendahuluan yaitu dimaksudkan untuk mencari informasi yang berkaitan dengan penelitian seperti studi literatur dan studi lapangan untuk mempelajari korelasi antara teori dan keadaan lapangan.
c. Identifikasi Masalah, yaitu mengidentifikasikan dan merumuskan permasalahan yang terjadi pada objek penelitian, yaitu berupa terjadinya downtime pada mesin filling ACS 1. d. Pengumpulan  Data, berupa data  primer  juga  data  sekunder.  Data  primer  yaitu  berupa  penyebab terjadinya downtime yang didapatkan dari hasil pengamatan. Sedangkan data sekunder yaitu berupa data downtime mesin filling ACS 1 dan output yang dihasilkan. Data sekunder ini didapatkan dari laporan perusahaan selama periode Januari-Maret 2021.
Mulai Studi Pendahuluan Identifikasi Masalah Pengumpula n Data Pengolahan Data Analisis dan Pembahasan Selesai
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
e. Pengolahan Data, pada tahap ini dilakukan dengan menggunakan metode OEE). Tahapan perhitungan OEE yaitu dimulai dari mengukur nilai Available rate , Performance , dan Quality rate hingga akhirnya diukur nilai OEE mesin filling ACS 1.
f. Analisis dan Pembahasan, yaitu untuk menganalisis hasil yang didapatkan pada tahap pengolahan data. Dilakukan  dengan  menggunakan  analisis Six  Big  Loses untuk  mengidentifikasi  faktor  kerugian  dan diagram fishbone yang digunakan untuk mengidentifikasi penyebab terjadinya kegagalan tersebut. g. Selesai, yaitu penandaan selesainya penelitian

## 3. Hasil dan Pembahasan
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  berupa  output  yang  dihasilkan  oleh  mesin filling ACS 1 selama periode Januari-Maret 2021. Data ini akan digunakan dalam proses pengukuran OEE dan analisis Six Big Loses . Data output mesin filling ACS 1 selama periode Januari-Maret 2021 terlihat pada Tabel 1 .
Tabel 1. Rekapitulasi Output mesin filling ACS 1 bulan Januari No. Nama Produk Output ACS 1 ACS 2 1. Degan Kotak SK  150 ml 56.168 122.466 2. Blezz Mangga Madu 170 ml 55.841 18.875 3. Boss Mangga Madu  150 ml 2.904 0 4. Boss Coco Sari Kelapa Jumbo  150 ml 5.985 0 5. Boss Coco Es Teller Jumbo  150 ml 4.938 0 6. KM ORI 170 ml 9.241 0 7. Boss Mangga Madu  170 ml 14.743 0 Total Output (Karton) 149.820 141.341 Total Output (Pcs) 3.595.680 3.392.184 Sumber: PT. Prima Kemasindo (2021)
Tabel 2. Rekapitulasi Output mesin filling ACS 1 bulan Februari No. Nama Produk Output ACS 1 ACS 2 1. Degan Kotak SK  150 ml 66.728 64.457 2. Blezz Mangga Madu 170 ml 15.123 4.309 3. Boss Mangga Madu  170 ml 23.820 4.395 4. Boss Coco Sari Kelapa Jumbo  150 ml 0 12.804 5. Marico Kelapa Muda Original 170 ml 0 8.445 6. Marico Kelapa Muda Jeruk 170 ml 0 13.449 7. Boss Coco Es Teller Jumbo  150 ml 0 6.473 8. Gulas Slim  170 ml 4.711 0 9. Piko Rasa Cincau  150 ml 0 0 Total Output (Karton) 110.382 114.332 Total Output (Pcs) 2.649.168 2.743.968 Sumber: PT. Prima Kemasindo (2021) Tabel 3. Rekapitulasi Output mesin filling ACS 1 bulan Maret No. Nama Produk Output ACS 1 ACS 2 1. Degan Kotak SK  150 ml 76.659 65.229 2. Blezz Mangga Madu 170 ml 29.714 4.057 3. Boss Mangga Madu  170 ml 29.911 1.284 4. Boss Coco Sari Kelapa Jumbo  150 ml 4.755 8.951 5. Marico Kelapa Muda Original 170 ml 421 13.225 6. Marico Kelapa Muda Jeruk 170 ml 0 8.712 7. Boss Coco Es Teller Jumbo  150 ml 0 17.201 8. Gulas Slim  170 ml 15.315 0 9. Piko Rasa Cincau  150 ml 4.310 0 Total Output (Karton) 161.085 118.659 Total Output (Pcs) 3.866.040 2.847.816 Sumber: PT. Prima Kemasindo (2021)
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Selain dari data output yang dihasilkan oleh mesin filling ACS 1, digunakan juga data downtime pada mesin filling ACS 1 periode Januari-Maret 2021. Adapun data rekapitulasi downtime periode Januari-Maret 2021 yaitu seperti pada Tabel 4 .
Tabel 4 . Rekapitulasi Downtime mesin filling ACS 1 Januari-Maret 2021 No. Bulan ACS 1 ACS 2 Terencana (jam) Tidak Terencana (jam) Terencana (jam) Tidak Terencana (jam) 1. Januari 37,70 7,32 36,85 10,30 2. Februari 9,88 13,10 11,53 25,15 3. Maret 15,21 16,98 13,21 16,55 Sumber: PT. Prima Kemasindo (2021)
Untuk  mengukur Overall  Equipment  Effectiveness (OEE)  perlu  dilakukan  dalam  beberapa  tahap. Dimulai dari pengukuran tingkat ketersediaan ( Available Rate ), Tingkat Performa ( Performance Rate), dan Tingkat Kualitas ( Quality Rate). Berikut ini adalah hasil pengukuran OEE pada mesin filling ACS 1 seperti di bawah ini: 1. Menghitung Available Rate Terdapat beberapa elemen dalam pengukuran Available Rate . a. Menghitung nilai Available time
𝐴𝑣𝑎𝑖𝑙𝑎𝑏𝑙𝑒 1 = 𝑗𝑎𝑚 𝑘𝑒𝑟𝑗𝑎 𝑥 𝑏𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘 𝑠ℎ𝑖𝑓𝑡 𝑥 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ ℎ𝑎𝑟𝑖 𝑘𝑒𝑟𝑗𝑎 b. Menghitung nilai Planned downtime
𝑃𝑙𝑎𝑛𝑛𝑒𝑑 𝑑𝑜𝑤𝑛𝑡𝑖𝑚𝑒  = 1 𝑚𝑖𝑛𝑔𝑔𝑢 𝑥 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑗𝑎𝑚 𝑝𝑒𝑟𝑎𝑤𝑎𝑡𝑎𝑛
c. Menghitung nilai Loading time
𝐿𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑡𝑖𝑚𝑒  = Available time – Planned downtime d. Menghitung Downtime
𝐷𝑜𝑤𝑛𝑡𝑖𝑚𝑒  = 𝑊𝑎𝑘𝑡𝑢 𝐵𝑟𝑒𝑎𝑘𝑑𝑤𝑜𝑛 + 𝑊𝑎𝑘𝑡𝑢 𝑆𝑒𝑡𝑢𝑝
e. Menghitung Operation time
Operation Time = 𝐿𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑇𝑖𝑚𝑒 − 𝐷𝑜𝑤𝑛𝑡𝑖𝑚𝑒
f. Menghitung Nilai Availability Rate
𝐴𝑣𝑎𝑖𝑙𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑦 𝑅𝑎𝑡𝑒 = 𝑂𝑝𝑒𝑟𝑎𝑡𝑖𝑛𝑔 𝑇𝑖𝑚𝑒
𝐿𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑡𝑖𝑚𝑒 𝑥 100%
Berikut ini adalah hasil perhitungan tingkat ketersediaan ( Available Rate ) mesin filling ACS 1 seperti pada Tabel 5 .
Tabel 5. Hasil Available Rate Mesin FIlling ACS 1 No. Periode Available time Planned Downtime Loading Time Downtime Operation Time Availability Rate 1. Januari 420 37,70 382,30 7,32 374,98 98% 2. Februari 420 9,88 410,12 5,65 404,47 99% 3. Maret 420 15,21 404,79 16,98 387,81 96% Sumber: Hasil pengolahan data (2021)

## 2. Menghitung Performance Rate
Dalam penentuan tingkat kualitas ( Quality Rate ) perlu diukur terlebih dahulu waktu siklus ideal. Berikut ini adalah tahapan dalam pengukuran Quality Rate pada Mesin filling ACS 1.
a. Menghitung Ideal Cycle Time
𝐼𝑑𝑒𝑎𝑙 𝐶𝑦𝑐𝑙𝑒 𝑇𝑖𝑚𝑒 =
𝐴𝑣𝑎𝑖𝑙𝑎𝑏𝑙𝑒 𝑇𝑖𝑚𝑒
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑝𝑟𝑜𝑑𝑢𝑘 (𝑝𝑐𝑠) 𝑥 100%
b. Menghitung Performance Rate
𝑃𝑒𝑟𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑛𝑐𝑒 𝑅𝑎𝑡𝑒 = 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑃𝑟𝑜𝑑𝑢𝑘 𝐴𝑣𝑎𝑖𝑙𝑎𝑏𝑙𝑒 𝑇𝑖𝑚𝑒 𝑥 𝐼𝑑𝑒𝑎𝑙 𝐶𝑦𝑐𝑙𝑒 𝑇𝑖𝑚𝑒 𝑥 100%
Berdasarkan persamaan di atas, kemudian dihitung Quality Rate Mesin filling ACS 1 pada periode Januari-Maret 2021. Adapun hasil perhitungan Quality Rate pada Mesin Filling ACS 1 yaitu seperti pada Tabel 6 .
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Tabel 6. Hasil Performance Rate Mesin FIlling ACS 1 No. Periode Operation Time (jam) Ideal Cycle Time (jam) Performance Rate (%) 1. Januari 374,98 0,0001 100% 2. Februari 404,47 0,0002 99,92% 3. Maret 387,81 0,0001 100% Sumber: Hasil pengolahan data (2021)

## 3. Menghitung Quality Rate
Tahap  ketiga  dalam  pengukuran  OEE  adalah  menghitung  tingkat  kualitas  ( Quality Rate ).  Dalam perhitungan Quality Rate dihitung berdasarkan perbandingan antara produk baik dengan produk cacat dari hasil produksi. Berikut ini adalah persamaan yang digunakan dalam menghitung Quality Rate Mesin filling ACS 1:
𝑄𝑢𝑎𝑙𝑖𝑡𝑦 𝑅𝑎𝑡𝑒 = 𝐺𝑜𝑜𝑑 𝑃𝑟𝑜𝑑𝑢𝑐𝑡 − 𝑅𝑒𝑗𝑒𝑐𝑡 𝑃𝑟𝑜𝑑𝑢𝑐𝑡 𝐺𝑜𝑜𝑑 𝑃𝑟𝑜𝑑𝑢𝑐𝑡 𝑥 100%
Perhitungan Quality Rate dilakukan  pada  periode  Januari-Maret.  Adapun  hasil Quality Rate Mesin ACS 1 periode Januari-Maret seperti pada Tabel 7 .
Tabel 7. Hasil Quality Rate Mesin FIlling ACS 1 No. Periode Good Product (pcs) Reject Product (pcs) Quality Rate (%) 1. Januari 3593497 2223 99,94% 2. Februari 2647014 2154 99,92% 3. Maret 3842911 23129 99,40% Sumber: Hasil pengolahan data (2021)
Setelah  didapatkan  nilai available  rate , performance rate,  dan quality  rate ,  selanjutnya  adalah dihitung  nilai Overall  Equipment  Effectiveness (OEE).  Berikut  ini  persamaan  yang  digunakan  dalam perhitungan nilai OEE seperti berikut:
𝑂𝐸𝐸 = 𝐴𝑣𝑎𝑖𝑙𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑦 𝑥 𝑃𝑒𝑟𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑛𝑐𝑒 𝑥 𝑄𝑢𝑎𝑙𝑖𝑡𝑦 𝑥 100%
Adapun hasil perhitungan nilai OEE mesin filling ACS 1 periode Januari-Maret 2021 seperti pada Tabel 8 .
Tabel 8. Hasil OEE Mesin FIlling ACS 1 No. Periode Availability Rate (%) Performance Rate (%) Quality Rate (%) OEE (%) 1. Januari 98% 100,00% 99,94% 98,0% 2. Februari 99% 99,92% 99,92% 98,5% 3. Maret 96% 100,00% 99,40% 95,2% Rata-rata 97,50% 99,97% 99,75% 97,2% Sumber: Hasil pengolahan data (2021)
Berdasarkan  hasil  yang  didapatkan,  rata-rata  nilai Overall  Equipment  Effectiveness (OEE)  mesin filling ACS  1  pada  periode  Januari-Maret  2021  adalah  97,2%.  Tahap  selanjutnya  dilakukan  analisis menggunakan Six Big Loses . Hal ini dilakukan untuk mengidentifikasi faktor penyebab tidak optimalnya proses produksi pada mesin filling ACS 1. Terdapat enam elemen perhitungan pada analisis Six Big Loses yaitu sebagai berikut:
a. Menghitung Breakdown Loss
𝐵𝐿 = 𝐵𝑟𝑒𝑎𝑘𝑑𝑜𝑤𝑛 𝑇𝑖𝑚𝑒 𝐿𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑇𝑖𝑚𝑒 𝑥 100%
b. Menghitung Setup/Adjusment Losses
𝑆𝐿 = 𝑆𝑒𝑡𝑢𝑝/𝐴𝑑𝑗𝑢𝑠𝑚𝑒𝑛𝑡 𝐿𝑜𝑠𝑠𝑒𝑠
𝐿𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑡𝑖𝑚𝑒 𝑥 100%
c. Menghitung Idling and Minor Stoppages
𝐼𝑀𝑆 = (𝑇𝑎𝑟𝑔𝑒𝑡 𝑃𝑟𝑜𝑑𝑢𝑘𝑠𝑖 − 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑝𝑟𝑜𝑑𝑢𝑠𝑘𝑖)𝑐𝑦𝑐𝑙𝑒 𝑡𝑖𝑚𝑒
𝐿𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑡𝑖𝑚𝑒 𝑥 100%
d. Menghitung Reduce Speed Losses
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
𝑅𝑆 = 𝑂𝑝𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑇𝑖𝑚𝑒 − (𝐼𝑑𝑒𝑎𝑙 𝐶𝑦𝑐𝑙𝑒 𝑇𝑖𝑚𝑒 𝑥 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑃𝑟𝑜𝑑𝑢𝑘)
𝐿𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑇𝑖𝑚𝑒
𝑥 100%
e. Menghitung
Defect Losses

## 𝐷𝐿 = 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑅𝑒𝑗𝑒𝑐𝑡 𝑥 𝐼𝑑𝑒𝑎𝑙 𝐶𝑦𝑐𝑙𝑒 𝑇𝑖𝑚𝑒
𝐿𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑡𝑖𝑚𝑒 𝑥 100%
Berdasarkan  persamaan  pada  tiap  elemen  diatas  didapatkan  hasil  perhitungan Six  Big  Loses pada periode Januari-Maret 2021 yaitu seperti pada Tabel 9 .
Tabel 9. Hasil nilai Six Big Loses Mesin FIlling ACS 1 No. Periode Breakdown Lose Setup/Adjusm ent Lose Idling and Minor Stoppages Reduced Speed Defect Losses Scrap Losses 1. Januari 0,86 0,28 6,63 0,94 0,0007 0 2. Februari 0,43 0,40 2,54 0,93 0,0008 0 3. Maret 1,23 0,36 3,06 0,92 0,0062 0 Rata-rata 0,84 0,35 4,08 0,93 0,00 0,00 Sumber: Hasil pengolahan data (2021)
Untuk tahap selanjutnya adalah dengan mengidentifikasi prioritas dari keenam elemen pada Six Big Loses .  Hal  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  secara  lebih  mendalam  terkait  faktor  yang  paling mempengaruhi terjadinya downtime pada mesin filling ACS 1. Oleh karena itu diukur persentase kumulatif downtime pada tiap elemen Six Big Loses . Adapun hasil perhitungan persentase kumulatif tiap elemen Six Big Loses yaitu seperti pada Tabel 10 .
Tabel 10. Persen kumulatif Six Big Loses Jenis Kategori Downtime Quantity Downtime Persen (%) Persentase Kumulatif Idling and Minor Stoppages 12,23 68,75% 68,75% Reduced Speed 2,78 15,63% 84,38% Breakdown Lose 2,07 11,61% 95,98% Jenis Kategori Downtime Quantity Downtime Persen (%) Persentase Kumulatif Setup/Adjusment Lose 0,71 3,97% 99,96% Defect Losses 0,0077 0,04% 100,00% Scrap Losses 0 0% 100% Jumlah 17,79

## Sumber: Hasil pengolahan data (2021)
Dari  hasil  persentase  kumulatif  yang  terlihat  pada Tabel  10 ,  selanjutnya  dibuat  dalam  bentuk diagram  pareto.  Hal  ini  untuk  mengidentifikasi  dan  mengetahui  elemen six  big  loses tertinggi  untuk kemudian dianalisis lebih lanjut. Gambar 2 adalah hasil diagram Pareto six big loses .
Gambar 2 . Diagram Pareto Six Big Loses Mesin Filling ACS 1 Sumber: Hasil pengolahan data (2021) Idling and Minor Stoppages Reduced Speed Breakdown Lose Setup/Adju sment Lose Defect Losses Scrap Losses Quantity Downtime 12.23 2.78 2.07 0.71 0.0077 0 Persentase Kumulatif 68.75% 84.38% 95.98% 99.96% 100.00% 100%
12.23 2.78 2.07 0.71 0.0077 0 68.75% 84.38% 95.98% 99.96% 100.00% 100% 0% 20% 40% 60% 80% 100% 0 2 4 6 8 10 12 14
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Berdasarkan Gambar  2 diagram  Pareto,  dapat  diketahui  persentase  tertinggi  yang  paling mempengaruhi  terjadinya downtime pada  mesin filling ACS  1  yaitu Idling  and  Mirror  Stoppages dan Reduced  Speed .  Analisis  selanjutnya  adalah  mengidentifikasi  penyebab  terjadinya  kedua  kegagalan tersebut. Digunakan diagram sebab-akibat ( fishbone diagram) untuk mengidentifikasi penyebab terjadinya kegagalan  berdasarkan  4M  yaitu  Manusia,  Mesin,  Metode,  dan  Material.  Diagram fishbone untuk kegagalan Idling and Mirror Stoppages dan Reduced Speed seperti pada Gambar 3 dan Gambar 4 .
Gambar 3 . Hasil diagram fishbone Idling and Mirror Stoppages Sumber: Hasil pengolahan data (2021)
Gambar 4 . Hasil diagram fishbone Reduced Speed Sumber: Hasil pengolahan data (2021)
Berdasarkan Gambar  3-4 diagram fishbone ,  dapat  diketahui  terdapat  beberapa  faktor  terjadinya Idling and Mirror Stoppages dan Reduced Speed . Faktor-faktor tersebut terdiri dari aspek Manusia, Mesin, Metode,  dan  Material.  Hasil  analisis  ini  diharapkan  dapat  menjadi  indikator  dan  acuan  kedepannya sehingga tidak menyebabkan hal yang sama terjadi sehingga efektivitas penggunaan mesin filling ACS 1 dapat meningkat lebih baik.

## 4. Kesimpulan
Tingkat downtime yang tinggi pada mesin filling ACS 1 menyebabkan produksi yang tidak optimal. Sehingga  harus  segera  dilakukan  perbaikan  agar  hal  tersebut  tidak  kembali  terjadi.  Berdasarkan  hasil analisis Six  Big  Loses diketahui  bahwa  elemen  kegagalan  yang  paling  tinggi  adalah Idling  and  Mirror
Metode Material Mesin Manusia Waktu Persiap an y ang Kurang Ukuran bahan  y ang tidak sesuai Kurang  teliti dalam mengop erasikan kecep atan Seal tersangkut Cara  setting y ang salah Idling and Mirror Stoppages Metode Material Mesin Manusia Waktu Persiap an y ang Kurang Ukuran bahan  y ang tidak sesuai Kurang  teliti dalam mengoperasikan kecep atan Seal tersangkut Cara  setting y ang salah Reduced Speed
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Stoppages dan Reduced  Speed .  Beberapa  faktor  penyebab  terjadinya Idling  and  Mirror  Stoppages dan Reduced Speed terdiri dari faktor Manusia, Mesin, Metode, dan Material. Upaya yang perbaikan dilakukan diantaranya  yaitu  dengan  melakukan briefing personil  operator  untuk  meningkatkan  kinerja,melakukan pengecekan setiap bagian mesin agar sudah siap sebelum dijalankan, pengecekan bahan baku yang sudah siap sesuai dengan bagian mesin, dan pengecekan operator dalam melakukan tugasnya. Kemudian dengan penggantian  perawatan  mesin  secara  berkala,  pelatihan  operator  yang  dilakukan  secara  berkala,  dan pelatihan  tentang  kesadaran  diri  operator  pentingnya  pengawasan,  dan  operator  harus  selalu  mengawasi bagian mesin.

## 5. Referensi
[1]   M.  Anggraeni,  E.  Khikmawati  dan  H.  Widiastuti,  “Analisis  produktivitas  mesin  press  dengan pendekatan overall equipment effectiveness (OEE) Pada PT. Japfa Comfeed Indonesia Lampung,” J. Rekayasa, Teknik, dan Sains, vol. 1 (2), hal. 132-138, 2017.
[2]   N. R. Nurwulan dan D. K. Fikri, “Analisis produktivitas dengan metode OEE dan six big losses: studi kasus di tambang batu bara,” J. IKRA-TEKH, vol. 3 (3), hal. 30-35, 2020.
[3]   I. Nursanti dan Y. Susanto, “Analisis perhitungan overall equipment effectiveness (OEE) Pada mesin packing untuk meningkatkan nilai availability mesin,” J. Ilmiah Teknik Industri, vol. 13 (1), hal. 96- 102, 2014.
[4]   A.  Rahman  dan  S.  Perdana,  “Perhitungan  produktivitas  mesin  perfect  binding  (Yoshino)  dengan menggunakan metode overall equipment effectiveness (OEE) pada PT. XYZ,” J. String, vol. 3 (1), hal. 16-25, 2018.
[5]   P. Suwardiyanto, D. Siregar dan D. Umar, “Analisis perhitungan OEE dan menentukan six big losses pada mesin spot welding tipe x,” J. of Industrial and Engineering System (JIES), vol. 1 (1), hal. 11- 20, 2020.
[6]   N.  Hairiyah,  R.  R.  Amalia  dan  R.  A. Wijaya,  “Analisis  total  productive  maintenance  (TPM)  pada stasiun kernel crushing plant (KCP) di PT. X,” J. Teknologi Pertanian Andalas, vol. 22 (1), hal. 103- 110, 2019.
[7]   S. Nakajima, Introduction to Total Productive Maintenance , Productivity Press Inc, 1988.
[8]   A. Muhsin, “Analisis performansi departemen machinning menggunakan metode overall equipment effectivenes (OEE) (studi kasus pada perusahaan pengecoran logam xyz),” J. OPSI, vol. 9 (1), hal. 16-23, 2016.
[9]   A. E. Susetyo, “Analisis overall equipment effectivenes (OEE) untuk menentukan efektifitas mesin sonna web,” J. Science Tech, vol. 3 (2), hal. 93-102, 2017.
[10]  M.  Darsin,  “Aplikasi  overall  equipment  effectiveness  (OEE)  dalam  upaya  mengatasi  tingginya downtime pada stasiun ketel di PG X Jawa Timur,” Multitek Indonesia, vol. 13 (2), hal. 95-103, 2020.
[11]  V.  I.  Lestari  dan  J.  A.  SZS,  “Analisis  efektivitas  mesin  pada  stasiun  ketel  dengan  menggunakan metode  overall  equipment  effectiveness  (OEE)  Di  PT.  XYZ,” Tekmapro:J. of  Industrial  Eng.  and Management, vol. 16 (2), hal. 36-47, 2021.
[12]  D.  I.  Rinawati  dan  N.  C.  Dewi,  “Analisis  penerapan  total  productive  maintenance  (TPM) menggunakan overall equipment  effectiveness (OEE) dan six big losses pada mesin cavitec di PT. Essentra Surabaya,” dalam Prosiding SNATIF , Kudus, 2014.
[13]  H. Hasrul, M. J. Shofa dan H. Winarno, “Analisa kinerja mesin roughing stand dengan menggunakan metode overall equipment effectiveness (OEE) dan failure mode effect analysis (FMEA),” J. Intech, vol. 3 (2), hal. 55-60, 2017.
[14]  M. M. Hutabarat dan A. Mushin, “Analisis tingkat efektivitas kerja pada mesin auto hanger dengan menggunakan metode overall equipment effectiveness (OEE),” J. OPSI, vol. 3 (1), pp. 56-61, 2020.
[15]  R.  M.  Jannah,  Supriyadi  dan  A.  Nalhadi,  “Analisis  efektivitas  pada  mesin  centrifugal  dengan menggunakan  metode  overall  equipment  effectiveness  (OEE),”  dalam Seminar  Nasional  Riset Terapan , Serang, 2017.
[16]  A. Rahmad dan S. Perdana, “Analisis produktivitas mesin percetakan perfect binding dengan metode OEE dan FMEA,” J. Ilmiah Teknik Industri, vol. 7 (1), hal. 34-42, 2019.
[17]  A. Gunawan, Kusnadi dan Hamdani, “Analisis produktivitas tenaga kerja dengan metode marvin e. mundel pada CV. Mulia Tata Sejahtera,” J. Serambi Engineering, vol. 6 (3), hal. 2135-2143, 2021.