INVENTORY: INDUSTRIAL VOCATIONAL E-JOURNAL ON AGROINDUSTRY – VOL. 4 NO. 2 (2023) 57-64
Available online at: http://inventory.poltekatipdg.ac.id/

## I N V E N T O R Y
Industrial Vocational E-Journal on Agroindustry
|    ISSN Online 2723-1895    |
© 2023, The Authors. Published by INVENTORY: Industrial Vocational E-Journal On Agroindustry This is an open access article under the Attribution-ShareAlike 4.0 International license

## Analisis  Efektivitas  Mesin Packer BG-04  dengan  Metode Overall  Equipment
Effectiveness di Industri Pengolahan Tepung Terigu
Cindy Novalia Dwi Pratama 1 , Evi Yuliawati 1* , Emma Budi Sulistiarini 2
1 Jurusan Teknik Industri, Fakultas Teknologi Industri, Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya, Surabaya, 60117, Indonesia
2 Jurusan Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Widyagama, Malang, 65128, Indonesia

## ARTICLE INFORMATION

## A B S T R A C T
Received: October 11, 2023 Revised: December 15, 2023 Available online: December 19, 2023 The  wheat  flour  processing  industry  is  a  food  industry  in  the  form  of production of wheat flour needs which has the main raw material in the form of  wheat. The  increasing demand and increasing  competition  in the  wheat flour industry require the company to maintain its effectiveness level, one of which is machine effectiveness. One example of a machine at a wheat flour processing industry is the BG-04 packer machine. This study aims to analyze the causes of the non-achievement of the effectiveness of the BG-04 Packer machine  which is  indicated by the  Overall  Equipment  Effectiveness  value standard  of  85%  and  the  calculation  of  its  constituent  elements,  namely Availability, Performance, and Quality. The results showed that the Overall Equipment  Effectiveness  value  of  the  BG-04  Packer  Machine  was  60%, meaning that it is still far from effective. From the results of the analysis of six big losses and pareto diagrams show the cause of the low ineffectiveness iddling  and  minor  stopages  losses  caused  by  machine  stops  in  a  short duration but often occurs. Therefore, it is necessary to make improvements through the results of the 5W+1H analysis, namely conducting training on understanding the machine and how to fix it, making the ergonomic chair of the packer operator,  making a rubber backer replacement schedule  outside production  hours,  making  and  applying  SOP,  processing  distribution scheduling with the most optimal method of cleaning the machine before use.

## KEYWORDS
Downtime, Overall Equipment Effectiveness, Six Big Losses

## CORRESPONDENCE
Name: Evi Yuliawati E-mail: eviyulia103@gmail.com

## PENDAHULUAN
Kemajuan  teknologi  saat  ini  mendorong  segala  sesuatu harus berkembang dengan pesat termasuk perkembangan di  industri.  Perkembangan  pada  industri  menimbulkan adanya  kompetisi  global  antar  perusahaan.  Kompetisi tersebut meningkatkan persaingan antar perusahaan yang tidak dapat dihindari lagi sehingga menuntut perusahaan untuk  meningkatkan  kinerja  dan  efektivitas  dari perusahaan tersebut agar dalam proses produksinya dapat lebih  efektif  dan  efisien,  sehingga  perusahaan  tersebut dapat  mencapai world  class  performance .  Peningkatan efektivitas memegang peranan penting bagi perusahaan, karena  untuk  mencapai  keberhasilan  dalam  proses produksi,  oleh  karena  itu  efektivitas  merupakan  salah
satu  faktor  penting  yang  mempengaruhi  kinerja  suatu perusahaan.
Aspek penting yang dapat menentukan keberlangsungan usaha  dalam  sebuah  perusahaan  di  masa  yang  akan datang  yaitu  efektivitas.  Salah  satu  penting  yang  dapat memengaruhi  ekektivitas  perusahaan  yaitu  mesin produksi  sehingga  pengukuran  efektivitas  mesin  juga sangat  penting  karena  berhubungan  langsung  dengan proses produksi [1].
Industri  pengolahan  tepung  terigu  merupakan  sebuah industri  pangan  memproduksi  tepung  terigu  yang memiliki  bahan  baku  utama  berupa  gandum.  Semakin meningkatnya  permintaan  dan  semakin  tingginya persaingan  di  industri  tepung  terigu  mengharuskan perusahaan  tersebut  untuk  tetap  menjaga  tingkat
efektivitasnya,  salah  satunya  adalah  efektivitas  mesin. Semakin tinggi tingkat  efektivitas  mesin  maka  semakin baik  pula  pencapaian  perusahaan  dalam  memenuhi permintaan para pelanggan. Tingginya tingkat efektivitas dapat  menciptakan  keloyalan  para  pelanggan  dalam penggunaan produk tepung terigu hasil produksi industri pengolahan tepung terigu. Berdasarkan kondisi tersebut maka sistem perawatan mesin perlu diperhatikan.
Salah satu contoh mesin pada sebuah industri pengolahan tepung  terigu  di  Surabaya  yaitu  Mesin packer BG-04. Penggunaan Mesin packer BG-04 berada di Departemen Flour  Silo,  Mixing  and  Packing (FSM  and  Packing). Mesin packer BG-04 merupakan mesin yang digunakan untuk proses pengemasan tepung terigu yang dilengkapi dengan  enam  karosel.  Mesin Packer BG-04  ini  dipilih karena  dari  data  historis  dan  hasil  pengamatan  secara langsung  masih sering  mengalami terjadinya downtime . Sering  terjadinya downtime tentu  juga  menyebabkan adanya  perbaikan  pada  mesin  sehingga  menghambat efektivitas kerja pada mesin tersebut. Apabila efektivitas mesin  menurun  maka  ef  dapat  menyebabkan  hasil produksi tidak mencapai target yang telah dijadwalkan.
Untuk  mencegah  terjadinya  penurunan  efektivitas  pada penggunaan  mesin  dibutuhkan  satu  metode  yang mengukur kinerja dan keefektifitasan. Filosofi pemeliharaan yang berkembang dalam dunia manufaktur adalah Total  Productive  Maintenance (TPM)  [2].  TPM dengan  pendekatan Overall  Equipment  Effectiveness (OEE)  metode  ini  dipilih  karena  sebuah  program perawatan  peralatan  dan  perlengkapan  yang  dapat digunakan  dengan  cara  menghitung  waktu  performansi atau frekuensi, avaibility , performance dan quality mesin [3].  Perhitungan  nilai  OEE  melibatkan  semua  personil dan  perusahaan  juga  bertujuan  untuk  merawat  semua fasilitas  produksi  yang  dimiliki  industri  tersebut  pada Departemen Flour Silo, Mixing and Packing .
Total  Productive  Maintenance (TPM)  adalah  program perawatan  yang  mencakup gambaran konsep perawatan mesin  dan  peralatan  produksi  yang  bertujuan  untuk meningkatkan  produktivitas  sekaligus  meningkatkan kepuasan  kinerja  dan  moral  operator  yang  terkena dampak [4]. TPM berfungsi untuk memelihara mesin dan peralatannya  agar  selalu  dalam  kondisi  prima.  Untuk mencapai  ini,  pemeliharaan preventif dan  prediktif diperlukan, kerusakan mesin dapat diminimalisir dengan menerapkan prinsip TPM [5].
Overall  Equipment  Effectiveness merupakan  alat pengukuran  performa  proses  produksi  yang  dapat mengukur  bermacam  macam  losses  produksi  dan mengidentifikasi  potensi improvement [6].  OEE  adalah sebuah metode yang telah diterima oleh universal untuk mengukur  level  sebuah  perusahaan  dan  potensi
improvement dari sebuah proses produksi [7]. Nakajima mengatakan bahwa standar kelas dunia untuk nilai OEE adalah  sebesar  85%  dengan  standar  nilai availability 90%, nilai performance rate 95%, dan nilai quality rate 99,9%.  [8].  Untuk  mencapai Overall  Equipment Effectiveness ,  maka  langkah  yang  pertama  adalah menghilangkan six big losses (enam kerugian besar) atau penghalang  dalam  efektivitas  peralatan.  Rendahnya efisiensi mesin atau peralatan menurut dapat dipengaruhi oleh enam jenis kerugian yang dikenal dengan istilah six big losses . [9]
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi tingkat efektifitas kerja Mesin Packer BG-04 berdasarkan  Metode Overall  Equipment  Efectiveness yang  ada  di  sebuah  industri  pengolahan  tepung  terigu Surabaya  dan  menganalisis  kerugian  utama  yang menyebabkan  turunnya  kinerja  Mesin Packer BG-04 dengan  menggunakan  perhitungan six  big  losses .  Dari hasil  analisis  akan  dilanjutkan  dengan  mengidentifikasi faktor-faktor  dan  penyebab  terjadinya  permasalahan rendahnya  efektivitas  mesin  tersebut,  sehingga  dapat ditentukan strategi usulan perbaikan sebagai upaya untuk meningkatkan efektivitas Mesin Packer BG-04.

## METODOLOGI
Dalam penelitian ini objek yan g digunakan adalah Mesin Packer BG-04 yang digunakan dalam proses pengemasan di sebuah industri pengolahan tepung terigu di  Surabaya.  Pengumpulan  data  menggunakan  Metode Observasi dan Wawancara.
Analisis  efektivitas  Mesin Packer BG-04  pada  sebuah industri  pengolahan  tepung  terigu  di  Surabaya menggunakan  Metode Overall  Equipment  Effectiveness yang  dilanjutkan  dengan  analisis  penyebab  rendahnya efektivitas mesin dengan Six Big Losses dengan bantuan Diagram  Pareto.  Dari  hasil  analisis  diidentifikasi penyebab  dan  diberikan  usulan  perbaikan  dengan menggunakan Metode 5W+1H.
Langkah-langkah yang dilakukan dalam pengolahan data penelitian yaitu:
1. Mengumpulkan  data  history  berupa  data planned downtime , breakdown mesin, setup  and  adjustment dan data produksi.
2. Mengumpulkan data penyebab pemberhentian mesin dengan melakukan wawancara.
3. Melakukan perhitungan OEE.
4. Melakukan perhitungan Six Big Losses .
5. Menganalisis  hasil  perhitungan  Six  Big  Losses dengan Diagram Pareto.
6. Menganalisis penyebab terjadinya rendahnya efektivitas mesin dengan Fishbone Diagram .
7. Memberikan usulan perbaikan dengan 5W+1H.

## Pengumpulan Data
Dalam pengumpulan data pada penelitian ini dengan cara wawancara  kepada  beberapa foreman yaitu  Bapak Firdaus,  Bapak  Aris  dan  lain-lain.  Selain  itu,  data  juga diperoleh dari data history hasil rekap bulanan dari Mesin Packer BG-04 pada Departemen Flour Silo, Mixing and Packing di  industri  pengolahan  tepung  terigu  untuk menghitung  nilai  OEE  dibutuhkan  data  seperti  data
planned  downtime , breakdown mesin, setup  and adjustment dan  data  produksi  yang  terdiri  dari loading time , ideal  cycle  time dan actual  cycle  time , operating time , output dan defect . Mesin packer yang ada di industri pengolahan  tepung  terigu  digunakan  selama  proses produksi  dimana  mesin  memiliki  waktu  kerja  tiga shift pada Hari Senin sampai Jumat dengan waktu kerja tujuh jam serta satu shift pada Hari Sabtu dengan waktu kerja tujuh jam.
T abel 1. Data History No Machine Working Time (Menit) Planned Down Time (Menit) Loading Time (Menit) Break- Down Time (Menit) Operating Time (Menit) Setup and Adjustment (Menit) Ideal Cycle Time (Menit/ Pack) Actual Cycle Time (Menit/ Pack) Total Output (Pack) Reject and Rework (Pack) 1 420 0 420 255 155 10 0,07 0,08 1983 16 2 1260 0 1260 75 1155 30 0,07 0,10 11754 82 3 420 0 420 20 390 10 0,07 0,09 4260 16 4 840 0 840 40 780 20 0,07 0,10 7734 33 5 1260 0 1260 15 1215 30 0,07 0,10 12407 49 6 1260 0 1260 115 1115 30 0,07 0,10 10709 64 7 420 0 420 10 400 10 0,07 0,12 3384 7 8 420 0 420 0 410 10 0,07 0,17 2483 8 9 1260 0 1260 25 1205 30 0,07 0,09 13526 38 10 1260 0 1260 70 1160 30 0,07 0,09 12733 70 11 1260 0 1260 10 1220 30 0,07 0,08 14881 63 12 1260 0 1260 75 1155 30 0,07 0,10 11876 46 13 1260 0 1260 45 1185 30 0,07 0,10 12031 40 14 1260 0 1260 30 1200 30 0,07 0,11 11107 35 15 1260 0 1260 0 1230 30 0,07 0,10 12412 33 16 1260 0 1260 160 1070 30 0,07 0,10 10795 38 17 1260 0 1260 40 1190 30 0,07 0,09 12829 58 18 1260 0 1260 155 1075 30 0,07 0,14 7844 24 19 1260 0 1260 195 1035 30 0,07 0,10 10760 41 20 1260 0 1260 10 1220 30 0,07 0,09 13708 47 21 420 0 420 10 400 10 0,07 0,08 4989 16 22 840 0 840 200 620 20 0,07 0,14 4545 10 23 1260 0 1260 25 1205 30 0,07 0,09 13101 58 24 1260 0 1260 85 1145 30 0,07 0,10 10951 40 25 1260 0 1260 95 1135 30 0,07 0,11 10476 14 26 1260 0 1260 435 795 30 0,07 0,10 8335 0 27 1260 0 1260 60 1170 30 0,07 0,11 10553 33 28 420 0 420 5 405 10 0,07 0,15 2700 8 29 840 0 840 345 475 20 0,07 0,10 4593 27 30 1260 0 1260 125 1105 30 0,07 0,14 7780 29

## Pengolahan Data
Adapun  data  yang  diolah  data  yang  telah  dikumpulkan dimana  output  merupakan  nilai availability  ratio , performance  ratio dan quality  ratio ,  dimana  hasil akhirnya merupakan nilai Overall Equipment Effectiveness (OEE) . Sebelum memperoleh nilai (OEE), diperlukan  nilai availability rate , performance rate dan quality rate . Perhitungannya sebagai berikut [10].
Availability Rate = Loading Time - Down Time Loading Time x 100%                         (1)
Dalam menghitung nilai performance rate menggunakan persamaan sebagai berikut:
Performance Rate = Processed Amount  x Ideal Cycle Time Operating time x 100% (2)
Dalam  menhitung  nilai quality  rate menggunakan persamaan sebagai berikut:
Quality Rate = Processed Amount - Defec Amountt Processed Amount x 100% (3)
Persamaan yang digunakan untuk pengukuran nilai OEE adalah:

## OEE=
Availability x Performance x Quality Rate  x 100%   (4)
Perhitungan Six  Big  Losses dilakukan  agar  perusahaan mengetahui  faktor  apa  saja  dari  keenam  faktor tersebut yang memberikan kontribusi terbesar yang mengakibatkan rendahnya efektifitas penggunaan mesin packer  yang  menjadi  prioritas  utama  untuk  diperbaiki. Adapun perhitungannya sebagai berikut [11]:
1. Breakdown Losses
Breakdown = Total Breakdown Time Loading Time x 100% (5)
2. Set Up and Adjustmen Losses
Set Up and Adjustment
= Total Set Up/Adjustment Time Loading Time x 100% (6) 3. Reduced Speed Losses 𝑅 educed Speed (7) = Actual Production Time -(Ideal Cycle Time x Result Processed) Loading Time x 100% 4. Iddling and Minor Stoppages Losses
Iddling and Minor Stopages Losses
= ( Target-Output ) x Ideal Cycle Time Loading Time x 100 (8) 5. Defect Losses Defect Losses = Total Defect  x Ideal Cycle Time Loading Time x 100% (9) 6. Rework Losses Rework Losses = Total Rework  x Ideal Cycle Time Loading Time x 100% (10)
Pembuatan  Diagram  Pareto  dengan  mengakumulasikan Nilai  dari Six  Big  Losses. Diagram  pareto  adalah  salah satu  cara  dalam  mengurutkan  prioritas  kesalahan  atau cacat  untuk  menjadi  acuan  fokus  dalam  usaha penyelesaian masalah [12]. Diagram pareto menghasilakan indikasi masalah yang memberikan hasil yang terbesar. [13]
Pembuatan Diagram Sebab Akibat ( Fishbone Diagram ) merupakan  salah  satu  teknik  perbaikan  terhadap  suatu masalah dengan cara menjelaskan sebab akibat dari suatu masalah  berdasarkan  keadaan  melihat  dari  faktor manusia, mesin, metode, material dan lingkungan, sistem pemeliharaan di sebuah industri [14]. Pengolahan tepung terigu  khususnya  Departemen Flour  Silo  Mixing  and Packing 25  kg  sebenarnya  belum  memadai  sehingga perlu  dicari  penyebab  dari  hal  tersebut  dengan menggunakan  diagram fishbone guna  mengetahui
penyebab rendahnya  nilai OEE dari Mesin Packer BG- 04.
5W+1H merupakan salah satu alat yang dapat digunakan untuk  perbaikan  terhadap  suatu  masalah  dengan menjawab  pertanyaan  dasar  yaitu what , when , where , who , why dan how [15].

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Perhitungan Nilai Overall Equipment Effectiveness
Perhitungan nilai OEE diperoleh dari hasil perkalian dari nilai Avaibility rate, Performance rate, dan Quality rate . Adapun hasil perhitungan OEE sebagai berikut:
Tabel 2. Perhitungan Nilai OEE
No Availability (%) Performance (%) Quality (%) OEE (%) 1 37 89,55 99,19 32,78 2 92 71,24 99,30 64,84 3 93 76,46 99,62 70,73 4 93 69,41 99,57 64,18 5 96 71,48 99,61 68,66 6 88 67,23 99,40 59,14 7 95 59,22 99,79 56,28 8 98 42,39 99,68 41,25 9 96 78,57 99,72 74,93 10 92 76,84 99,45 70,35 11 97 85,38 99,58 82,32 12 92 71,98 99,61 65,72 13 94 71,07 99,67 66,62 14 95 64,79 99,68 61,51 15 98 70,64 99,73 68,77 16 85 70,62 99,65 59,76 17 94 75,46 99,55 70,95 18 85 51,08 99,69 43,44 19 82 72,77 99,62 59,55 20 97 78,65 99,66 75,89 21 95 87,31 99,68 82,88 22 74 51,31 99,78 37,79 23 96 76,11 99,56 72,46 24 91 66,95 99,63 60,62 25 90 64,61 99,87 58,12 26 63 73,39 100,00 46,31 27 93 63,14 99,69 58,44 28 96 46,67 99,70 44,87 29 57 67,69 99,41 38,05 30 88 49,29 99,63 43,06 x̄ 88 69 99,62 60
Berdasarkan  hasil  perhitungan Overall  Equipment Effectiveness dari tabel di atas  maka diperoleh rata-rata nilai OEE pada Mesin Packer BG-04 adalah 60% Artinya nilai  OEE  pada  mesin  tersebut  belum  bisa  masuk
kategori Overall Equipment Effectiveness karena belum memenuhi standar tapi perusahaan dikatakan baik.

## Perhitungan Nilai Six Big Losses
Tabel 3 Perhitungan Nilai Six Big Losses
No B (%) SA (%) RS (%) IMS (%) D (%) R (%) 1 60,7  2,38 3,85 66,95 0,27  0,27 2 6,0 2,38 26,37 34,70 0,46  0,46 3 4,8 2,38 21,86 29,00 0,27  0,27 4 4,8 2,38 28,41 35,55 0,28  0,28 5 1,2 2,38 27,50 31,07 0,27  0,27 6 9,1 2,38 29,00 40,51 0,36  0,36 7 2,4 2,38 38,84 43,60 0,12  0,12 8 0,0 2,38 56,24 58,62 0,13  0,13 9 2,0 2,38 20,49 24,86 0,21  0,21 10 5,6 2,38 21,32 29,26 0,39  0,39 11 0,8 2,38 14,15 17,33 0,35  0,35 12 6,0 2,38 25,69 34,02 0,26  0,26 13 3,6 2,38 27,21 33,16 0,22  0,22 14 2,4 2,38 33,53 38,29 0,19  0,19 15 0,0 2,38 28,66 31,04 0,18  0,18 16 12,7  2,38 24,95 40,03 0,21  0,21 17 3,2 2,38 23,17 28,73 0,32  0,32 18 12,3  2,38 41,74 56,42 0,13  0,13 19 15,5  2,38 22,37 40,22 0,23  0,23 20 0,8 2,38 20,67 23,84 0,26  0,26 21 2,4 2,38 12,09 16,85 0,27  0,27 22 23,8  2,38 35,93 62,13 0,08  0,08 23 2,0 2,38 22,85 27,22 0,32  0,32 24 6,7 2,38 30,03 39,16 0,22  0,22 25 7,5 2,38 31,88 41,80 0,08  0,08 26 34,5  2,38 16,79 53,69 0,00  0,00 27 4,8 2,38 34,23 41,37 0,18  0,18 28 1,2 2,38 51,43 55,00 0,13  0,13 29 41,1  2,38 18,27 61,73 0,23  0,23 30 9,9 2,38 44,48 56,78 0,16  0,16 x̄ 9,6 2,4 27,8 39,8 0,2 0,2 Keterangan: B = Breakdown SA = Set Up and Adjustment RS = Reduced Speed
IMS = Iddling Minor and Stoppages D = Defect R = Rework
Dari hasil perhitungan di atas diketahui bahwa kerugian terbesar terjadi pada Iddling and Minor Stopages Losses dengan rata-rata nilai 39,8% Besarnya nilai Iddling and Minor  Stopages  Losses disebabkan  oleh  adanya pemberhentian  mesin  secara  tiba-tiba  dikarenakan pergantian cap produk
Tabel 4  Akumulasi Nilai Six Big  Losses Mesin Packer BG-04
Jenis Losses Rata- Rata (%) Total Waktu (Menit) Persentase Losses (%) Persentase Kumulatif (%) Iddling and Minor Stopages Losses 39,8 2730 11,22 11,22 Reduced Speed Losses 27,8 750 3,08 14,30 Breakdown Losses 9,6 8613,27 35,40 49,70 Set Up and Adjustment Losses 2,4 12093,27 49,70 99,40 Defect Losses 0,2 73,01 0,30 99,70 Rework Losses 0,2 73,01 0,30 100,00 Total 80 24332,56 100
Untuk  memudahkan  dalam  menganalisis  faktor losses yang paling dominan, maka dibuatlah grafik pareto yang dapat  dilihat  pada  Gambar  2. Berdasarkan  perhitungan losses yang  telah  dilakukan,  maka  didapatkan losses terbesar  yang  berada  di  Divisi  Produksi  dan Pemeliharaan  di  Industri  Pengolahan  Tepung  Terigu yaitu Iddling  and  Minor  Stopages  Losses Langkah selanjutnya  adalah  melakukan  analisis  akar  penyebab terjadinya Iddling  and  Minor  Stopages  Losses dengan menggunakan diagram sebab akibat seperti pada gambar 3.  Penyebab  terjadinya iddling  and  minor  stoppages losses adalah karena adanya pemberhentian mesin sesaat yang  dapat  disebabkan  oleh  terlambatnya  pengiriman bahan  baku  dan  lalainya  operator  [16].  Dari  hasil observasi lapangan pada Divisi Produksi dan Pemeliharaan di Industri Pengolahan dilakukan penerjemahan  dalam  diagram  tulang  ikan  ( fishbnone diagram ) terkait penyebab terjadinya iddling and minor stoppages  losses yaitu  manusia  yang  berperan  sebagai operator  pada  proses  produksi  kurang  terampil  karena kurangnya  pelatihan  dan  tidak  paham  kerusakan  tekait Mesin  Packer  BG-04,    material  atau  bahan  baku  yang telat supply karena  penjadwalan  pada  divisi  PPIC  yang kurang  optimal,  lingkungan  yang  kurang  baik  karena udara ruangan yang panas dan akibat pergerakan mesin, lingkungan  yang  berdebu  karena  wujud  produk  berupa buliran-buliran halus, metode yang telah dijalankan oleh operator belum sesuai dengan standar SOP terjadi karena gudang  yang  penuh  atau overload dan  mesin  yang trouble karena  kurangnya  perawatan,  adanya  karet packer yang  aus  sehingga  menyebabkan  gesekan  antar badan  mesin  dan  corong  melorot.  Dari  hasil  observasi dan analisis tersebut selanjutnya dapat  diberikan usulan perbaikan  dengan  menggunakan  metode  5W+1H  pada tabel 5.
Gambar 2 Diagram Pareto Losses Mesin Packer BG-04
Gambar 3 Fishbone Diagram
Tabel 5 Usulan Perbaikan dengan 5W+1H Penyebab Why Mengapa Perlu Perbaikan What Apa Ide Perbaikan Where Dimana akan Diterapkan When Kapan Diterapkan Who Siapa yang Bertanggung Jawab How Bagaimana Perbaikan Dilakukan Tidak Paham Kerusakan Karena secara tidak langsung dapat merusak mesin Adanya pelatihan FSM and Packing Sebulan sekali Bagian FSM and Packing Mengadakan pelatihan mengenai pemahaman mesin dan cara memperbaikinya Lelah Karena dapat memengaruhi kecepatan pengemasan Memberikan fasilitas seperti kursi sesuai ergonomi tubuh manusia FSM and Packing Secepatnya  Bagian FSM and Packing
Membuat Kursi
Ergonomi Operator Packer
0.00% 20.00% 40.00% 60.00% 80.00% 100.00% 120.00% 0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000 Iddling and Minor Stopages
Losses Reduced Speed Losses Breakdown Losses Set up and Ajustment Losses Defect Losses Rework Losses Rata-Rata Persentase Kumulatif Material Manusia Lingkungan Metode Mesin Mesin Trouble Corong Melorot Mesin Kotor Kurang Perawatan Karet Packer Aus Kurang Terampil Kurang Cekatan Kurang Pelatihan Tidak Paham
Kerusakan Belum Terbiasa Lelah
Telat Supply Penjadwalan Belum Optimal Area Kerja Kurang Baik Udara Panas Berdebu Bising Tidak Sesuai SOP Human Error Gudang Penuh Iddling and Minor Stoppages Losses
Penyebab Why Mengapa Perlu Perbaikan What Apa Ide Perbaikan Where Dimana akan Diterapkan When Kapan Diterapkan Who Siapa yang Bertanggung Jawab How Bagaimana Perbaikan Dilakukan Karet Packer Aus Karena dapat merusak mesin Penjadwalan penggantian karet backer di luar jam produksi FSM and Packing Dua minggu sekali Bagian FSM and Packing Membuat jadwal penggantian karet packer di luar jam produksi Human Error Karena dapat merusak mesin Penegasan SOP FSM and Packing Berkala Bagian FSM and Packing Membuat dan mnerapkan SOP Gudang Penuh Menyebabkan downtime yang cukup lama Membuat penjadwalan distribusi  yang lebih optimal PPIC Berkala PPIC Melakukan pengolahan penjadwalan distribusi dengan metode yang paling optimal Kurang Perawatan Dapat merusak mesin Menerapkan autonomous maintanance FSM and Packing Dua minggu sekali Bagian FSM and Packing Membersihkan mesin sebelum dipakai Karet Packer Aus Karena dapat merusak mesin Penjadwalan penggantian karet backer di luar jam produksi FSM and Packing Dua minggu sekali Bagian FSM and Packing Membuat jadwal penggantian karet packer di luar jam produksi

## KESIMPULAN
Dari hasil pembahasan diperoleh kesimpulan bahwa nilai rata-rata Overall Equipment Effectiveness (OEE) Mesin Packer BG-04  di  sebuah  industri  pengolahan  tepung terigu sebesar 60% yang artinya belum mencapai standar efektivitas mesin, sehingga perlu adanya perbaikan untuk meningkatkan nilai efektivitas mesin tersebut
Penyebab  dominan  rendahnya  nilai  efektivitas  pada Mesin Packer BG-04  diperoleh  berdasarkan  hasil analisis pada six big losses . Persentase Iddling and Minor Stopages  Losses yang  sebesar  39,8%  menyebabkan efektivitas  Mesin Packer BG-04  memiliki  nilai  rendah. Hasil  itu  menunjukkan  bahwa  rendahnya  efektivitas Mesin Packer BG-04 disebabkan oleh faktor pemberhentian penggunaan mesin secara tiba-tiba dalam waktu  singkat  secara  berulang-ulang  Pemberhentian mesin  tersebut  sering  terjadi  karena: operator  kurang terampil  dan  cekatan,  mesin trouble dan  kotor, ketidaksesuaian dengan SOP serta area kerja yang kurang baik

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  N.  I.  Douw,  M.  S.  Maarif,  and  L.  M.  Baga, “Peningkatan  Produktivitas  Kerja  Karyawan Development  Di  Tambang  Bawah  Tanah  Dmlz (Deep Mill Level Zone) Pt Freeport Indonesia,” J. Apl. Bisnis dan Manaj. , vol. 7, no. 2, pp. 316–329, 2021, doi: 10.17358/jabm.7.2.316.
[2]  A.  Mayssara  A.  Abo  Hassanin  Supervised,  S.  H.
Munawarah,  M.  Misnaniarti,  and  I.  Isnurhadi, Analisis  Pemeliharaan  Pada  Mesin  Hopper  Scale Menggunakan Metode Total Productive Maintenance  (Tpm)  Dengan  Pendekatanoverall Equipment Effectiveness (Oee) Di Pt.
Krakatauposco , vol. 7, no. 1. 2019.
[3]  H. Sebastian and R. Purwaningsih, “Analisis Nilai Produktivitas  Mesin  Lapping  Dengan  Pendekatan Overall  Equipment  Effectiveness  Pada  Pt.  Fluid Science  Dynamics  Indonesia,  Tbk,” Semin.  dan Konf. Nas. IDEC , pp. 2579–6429, 2021.
[4]  L.  Willyanda  Putra,  D.  Walady  Utama,  and  Y. Meuthia Hasibuan, “IESM (Industrial Engineering System  and  Management)  Journal  Analisis Pelaksanaan  TPM  Dengan  Menggunakan  Metode OEE  di  PT.  XYZ  Analysis  Implementation  TPM Using the OEE Method at PT. XYZ,” vol. 4, no. 1, pp. 32–44, 2023, [Online]. Available: https://www.doi.org/10.22303/iesm.4.1.2023.33- 44.
[5]  J. Bastanta, P. Angin, E. Dunan Manurung, A. H. Siregar,  and  J.  T.  Mesin,  “Penerapan  Total Productive  Maintenance  dengan  menggunakan metode OEE pada turbin uap Type C5 DS II-GVS,” J. Energi  dan Manufaktur , vol. 10, no. 1, pp. 29– 36, 2017, [Online]. Available:
http://ojs.unud.ac.id/index.php/jem.
[6]  I.  G.  A.  Widyadana,  “Pengukuran  Overall Equipment  Effectiveness  (  OEE  )  di  PT  Astra Otoparts Tbk . Divisi Adiwira Plastik,” J. Titra , vol. 3,  no.  1,  pp.  41–48,  2015,  [Online].  Available: http://studentjournal.petra.ac.id/index.php/teknik-
industri/article/download/2981/2686.
[7]  M.  R.  Yusuf,  Y.  Mingsi,  and  R.  Maiyudi, “Optimalisasi Produksi Alat Muat Pada Pengupasan  Lapisan  Tanah  Penutup  Dengan Menggunakan Metode Overall Equipment Effectiveness  (OEE)  Tahun  2018  Di  Blok  B  PT. Minemax  Indonesia Kecamatan  Mandiangin
Kabupaten  Sarolangun  Provinsi  Jambi,” J.  Bina
Tambang , vol. 4, no. 3, pp. 98–108, 2018.
[8]  S. Husean, Y. M. A, and R. Maiyudi, “Optimalisasi Produksi  Alat  Muat  dan  Alat  Angkut  dengan Metode Overall Equipment Effectiveness ( OEE ) Pada Pengangkutan Overburden Di Pit Barat PT .
Artamulia  Tata  Pratama  Site  Tanjung  Belit  , Kabupaten Muaro Bungo , Provinsi Jambi,” J. Bina Tambang , vol. 4, no. 3, pp. 154–164, 2018.
[9]  R.  M.  Tifani,  A.  Sugiyono,  and  ...,  “ANALISA EFEKTIFITAS  MESIN  AIR  JET  LOOM  (AJL) GUNA MENGURANGI
BREAKDOWN
DENGAN  METODE  OVERALL  EQUIPMENT EFFECTIVENEES  (OEE)  dan  …,” …  Unissula
Klaster … , pp. 547–555, 2020, [Online]. Available: http://jurnal.unissula.ac.id/index.php/kimueng/arti cle/view/8705.
[10]  A.  P.  Teguh,  “ANALISIS  NILAI  OVERALL EQUIPMENT EFFECTIVENESS (OEE) UNTUK MENINGKATKAN EFEKTIVITAS MESIN HEAVY  DUTY  DI  PT.  TEMBAGA  MULIA SEMANAN, Tbk,” J.  Ilm.  Teknol.  dan  Rekayasa , vol. 6, pp. 1–13, 2018.
[11]  A.  Oktafianto  and  D.  Puspitasari,  “Analisis Efektifitas  Mesin  Berdasarkan  Perhitungan  Nilai Overall  Equipment  Effectiveness  pada  Mesin Pembuat  Rokok  (  Single  Procession  Unit  02  dan Single  Procession  Unit  03  )  di  PT  Djarum,” Ind. Eng. Online J. , vol. Vol. 6, No, pp. 1–11, 2018.
[12]  N.  R.  Vera  and  A.  P.  Ridho,  “Laporan  Penelitian Analisis  Pengendalian  Kualitas  Produk  Steering Head  Pipe  2Ph  Di  Pt  Setia  Guna  Sejati Menggunakan  Metode  Fault  Tree  Analysis  (Fta) Dan  Failure  Mode  Effect  Analysis  (Fmea)  Tim Peneliti,” no. 021, 2020.
[13]  G.  Mohammad,  “Analisis  Pengendalian  Kualitas Produk  Roti  Dengan  Menggunakan  Peta  P  Dan  7 Tools of Quality,” J. DISPROTEK , vol. 11, no. 1, pp. 54–58, 2020, doi: 10.34001/jdpt.v11i1.1177.
[14]  M.  Shohib  and  I.  Sudarso,  “Analisis  Strategi Pemasaran  Produk  Perumahan  Menggunakan Fishbone,” J.  Manaj.  dan  Inov. ,  vol.  5,  no.  1,  pp.
48–64, 2022, doi: 10.15642/manova.v5i1.746.
[15]  K.  S.  Gunawan,  “G-Tech :  Jurnal  Teknologi Terapan Mining Company,” vol. 7, no. 3, pp. 1026– 1036, 2023.
[16]  J.  Bayesian et  al. ,  “Analisis  Overall  Equipment Effectiveness  (Oee)  Dan  Six  Big  Losses  Pada
Mesin  Washing  Vial  Di  Pt.  Xyz,” J.  Bayesian  J. Ilm. Stat. dan , vol. 2, no. 1, pp. 61–75, 2022.