Vol. 11 No. 3                                                                                                           ISSN    1411-6340 (Print)

## Analisis Total Productive Maintenance
Menggunakan Metode OEE dan FMEA pada Pabrik Phosporic Acid PT Petrokimia Gresik
Moh. Amri Pradaka 1* , Joumil Aidil SZS 2
1,2 Jurusan Teknik Industri Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jawa Timur Jalan Rungkut Madya, Gunung Anyar, Surabaya 60294
1* amripradaka023@gmail.com
2 joumilaidils19@gmail.com
(Makalah: Diterima Desember 2021, direvisi Desember 2021, dipublikasikan Desember 2021)
Intisari— Kelancaran  proses  produksi  merupakan  prioritas  utama  bagi  setiap  perusahaan.  Ada  beberapa  faktor  yang mempengaruhi kelancaran proses salah satunya ialah kinerja pada mesin. Pada pabrik Phosporic Acid selama periode Januari - Agustus 2021 terdapat 3 mesin yang memiliki breakdown tertinggi (dominan)yaitu mesin 1st Filter (Fil-2321), 1st Vacuum Pump (C-2323), dan Digester (R-2302 B), dengan waktu  breakdown secara berurutan yaitu 2721,6 menit, 3427,2 menit, dan 4896 menit dengan total waktu  breakdown  11044,8 menit atau 16.36% dari  total waktu  breakdown keseluruhan Tujuan diadakannya penelitian ini adalah untuk mengetahui nilai keefektifan mesin menggunakan metode OEE  serta  mengetahui  faktor  penyebab  losses  menggunakan  metode  FMEA.  Dari  hasil  perhitungan  didapatkan  nilai OEE untuk mesin 1st Filter sebesar 80,86%, mesin 1st Vacuum Pump sebesar 80,43%, dan untuk mesin Digester sebesar 80,0058%  dengan  standard  JIPM  85%.  Dikarenakan  hasil  tersebut  dibawah  standard    maka  dilanjutkan  dengan perhitungan six big losses dan didapatkan delay tertinggi yang mempengaruhi rendahnya nilai OEE ialah pada idle and minor  stoppages  losses.  Dari  hasil  delay  tersebut  dilakukan  analisis  FMEA  dan  yang  menjadi  prioritas  permasalahan pada  mesin  1st  Filter  ialah  roll  coaster  rusak  dan  came  overtrack  dengan  nilai  RPN  216,  sedagkan  untuk  mesin  1st Vacuum  Pump  ialah  motor  fault  dengan  nilai  RPN  216,  dan  untuk  mesin  Digester  ialah  material  bersifat  asam  pekat dengan nilai RPN 210 . Kata kunci — downtime, overall equipment effectiveness, failure mode effect and analysis, six big losses.
Abstract— Smooth production process is a top priority for every company. There are several factors that affect the smoothness of the process, one of which is the performance of the machine. At the Phosphoric Acid factory during the period January - August 2021, there are 3 machines that have the highest breakdown (dominant) namely the 1st Filter (Fil-2321) engine, 1st Vacuum  Pump  (C-2323),  and  Digester  (R-2302  B),  with  a  time  breakdown  sequentially,  namely  2721.6  minutes,  3427.2 minutes, and 4896 minutes with a total  breakdown time of 11044.8 minutes or 16.36% of the total breakdown time. losses using the FMEA method. From the calculation results, the OEE value for the 1st Filter machine is 80.86%, the 1st Vacuum Pump machine is 80.43%, and for the Digester machine it  is 80.0058% with 85% JIPM standard. Because the results are below the standard, it is continued with the calculation of six big losses and the highest delay that affects the low OEE value is  the  idle  and minor  stoppages  losses.  From  the  results  of  the  delay,  an  FMEA  analysis  was  carried  out  and  the  priority problems on the 1st Filter machine were a broken roll coaster and came overtrack with an RPN value of 216, while for the 1st Vacuum Pump machine a fault motor with an RPN value of 216, and for the Digester machine, acidic materials. concentrated with RPN value of 210 . Keywords — downtime, overall equipment effectiveness, failure mode effect and analysis, six big losses.

## I. P ENDAHULUAN
Kelancaran  proses  produksi  merupakan  prioritas  utama bagi perusahaan, faktor yang memengaruhi kelancaran proses produksi  ialah  kinerja  mesin.  [1].  Ketika  mesin  mengalami kerusakan/delay  maka  proses  produksi  akan  terpaksa dihentikan dan akan berimbas pada produktivitas perusahaan.
[2].  Perawatan  ( maintenance )  ialah  bagian  dari  proses produksi perusahaan serta memiliki peran yang sangat penting dalam kesuksesan suatu perusahaan.[3]. Berkaitan dengan hal tersebut,  maka  pemeliharaan  dan  penanganan  mesin  yang tidak  tepat  sasaran  dapat  menimbulkan  masalah  kerusakan, selain  itu  juga  dapat  berakibat  timbulnya  kerugian-kerugian lain  seperti breakdown  time , stop  time , setup  time dan
Vol. 11 No. 3                                                                                                           ISSN    1411-6340 (Print)
menurunnya  kecepatan  produksi  mesin,  sehingga output produk yang dihasilkan fluktuatif.[4].
TPM  merupakan  bagian  dari  sistem  perawatan  yang memiliki tingkat produktivitas tinggi yang melibatkan seluruh pekerja  mulai  dari  manajemen  tingkat  atas  sampai  dengan pelaksana.  [5]. TPM merupakan  tindakan  yang  bersifat pembaruan dalam perawatan mesin dengan cara mengoptimalisasi keefektifan mesin, serta melakukan eliminasi terhadap  kerusakan  yang  terjadi  dengan  tindakan  akhir melakukan  pemeliharaan  mesin.  [6].  TPM bertujuan  untuk merawat  mesin  dan peralatan  agar  dapat  digunakan  unutk menunjang kegiatan proses produksi dalam jangka waktu yang panjang. [7].
OEE  merupakan  statistik  pengukuran  efisiensi mesin. Persentase  OEE  menunjukkan  apakah  mesin  dapat  berjalan dengan  kapasitas  yang  optimal.  [8].  Hasil  dari  nilai  OEE diperlihatkan  dalam  bentuk  generik  yang  nantinya  digunakan untuk  melakukan  perbandingan  nilai  keefektifan  antar  unit  di berbeda department ,  perusahaan,  maupun  industri.  [9]. Komponen  penting  yang  mempengaruhi  nilai  OEE  yaitu availability , performance , dan quality , rumus OEE dapat dilihat sebagai berikut: [10].
OEE= availability x performance x quality (1)

## Availability Rate
Availability  rate mengukur  seberapa  lama  waktu ketersediaan mesin dalam melakukan kegiatan proses produksi.
Availability = 𝑂𝑝𝑒𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑇𝑖𝑚𝑒 𝐿𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑇𝑖𝑚𝑒 x 100%             (2)
Performance Rate Performance rate mengukur nilai kecepatan maksimum mesin yang seharusnya digunakan saat melakukan kegiatan proses produksi.
PR = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑃𝑟𝑜𝑑𝑢𝑘𝑠𝑖 𝑥 𝑊𝑎𝑘𝑡𝑢 𝑆𝑖𝑘𝑙𝑢𝑠 𝑃𝑒𝑟 𝑈𝑛𝑖𝑡 𝑂𝑝𝑒𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑇𝑖𝑚𝑒 x 100%  (3)
Quality Rate Quality  rate mengukur  tingkat  produk  yang memenuhi standar dengan total jumlah produk yang dihasilkan selama proses produksi.
QR = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑃𝑟𝑜𝑑𝑢𝑘𝑠𝑖 − 𝑃𝑟𝑜𝑑𝑢𝑘 𝐷𝑒𝑓𝑒𝑐𝑡
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑃𝑟𝑜𝑑𝑢𝑘𝑠𝑖 x 100%    (4)
Six Big Losses merupakan enam kerugian yang menyebabkan nilai efektifitas dari mesin/peralatan menjadi rendah. [11].
Breakdown Losses
Breakdown Losses = 𝐷𝑜𝑤𝑛𝑡𝑖𝑚𝑒 𝐿𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑇𝑖𝑚𝑒 x 100%           (5)
Set Up and Adjusment Losses
Set Up and Adjusment Losses = 𝑆𝑒𝑡 𝑈𝑝 𝑇𝑖𝑚𝑒 𝐿𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑇𝑖𝑚𝑒 x 100%   (6)
Idling and Minor Stoppage Losses
IMSL  = 𝑁𝑜𝑛 𝑃𝑟𝑜𝑑𝑢𝑐𝑡𝑖𝑣𝑒 𝑇𝑖𝑚𝑒
𝐿𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑇𝑖𝑚𝑒 x 100%                  (7)

## Reduced Speed Losses
RSL= 𝑂𝑝𝑒𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑇𝑖𝑚𝑒 −(𝐼𝑑𝑒𝑎𝑙 𝐶𝑦𝑐𝑙𝑒𝑡𝑖𝑚𝑒 𝑥 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑃𝑟𝑜𝑑𝑢𝑘𝑠𝑖) 𝐿𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑇𝑖𝑚𝑒 x 100%  (8)

## Quality Defect and Rework
Defect = 𝐼𝑑𝑒𝑎𝑙 𝐶𝑦𝑐𝑙𝑒 𝑇𝑖𝑚𝑒 𝑥 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑃𝑟𝑜𝑑𝑢𝑘 𝐷𝑒𝑓𝑒𝑐𝑡 𝐿𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑇𝑖𝑚𝑒
x 100%    (9)

## Yield/scrap Losses
Scrap = 𝐼𝑑𝑒𝑎𝑙 𝐶𝑦𝑐𝑙𝑒 𝑇𝑖𝑚𝑒 𝑥 𝑆𝑐𝑟𝑎𝑝
𝐿𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑇𝑖𝑚𝑒 x 100%             (10)
FMEA  adalah metode yang  dipergunakan  untuk mengevaluasi  tingkat  keandalan  serta  menentukan  efek  dari kegagalan dari sistem tersebut.[12]. Pada dasarnya, setiap mode kegagalan  dalam  teknik  FMEA  dievaluasi  oleh  tiga  faktor sebagai  keparahan  (S),  kemungkinan  terjadinya  (O),  dan kesulitan deteksi (D) yang kemudian dikali menjadi nilai RPN [13].  RPN  merupakan  nilai  yang  digunakan  untuk  mengukur tingkat  prioritas  risiko  serta  membantu  menemukan  " critical failure modes ". Berikut rumus angka prioritas risiko: [14]..
RPN = S x O x D                                (11)
PT.  Petrokimia  Gresik  adalah  salah  satu  pabrik  yang memproduksi  pupuk  dan  kimia  terbesar  di  Indonesia.  Pabrik Phosporic  Acid  departmen  produksi  III  A  PT.  Petrokimia Gresik  merupakan  pabrik  yang  memproduksi  Asam  Fosfat. Pada  pabrik  Phosporic  Acid  terdapat  3  mesin  yang  memiliki breakdown tertinggi  (dominan)  selama  periode  Januari  - Agustus  2021  yaitu  anatara  lain  1st  Filter  (Fil-2321),  1st Vacuum  Pump  (C-2323),  dan  Digester  (R-2302  B),  dengan waktu breakdown secara berurutan yaitu 2721,6 menit, 3427,2 menit, dan 4896 menit dengan total waktu breakdown 11044,8 menit atau 16.36% dari total waktu breakdown keseluruhan. Berdasarkan  permasalahan  yang  terjadi  pada  pabrik Phosporic  Acid diperusahaan  PT.  Petrokimia  Gresik,  peneliti mengusulkan  sistem  perawatan  mesin  dengan  analisis Total Productive  Maintenance (TPM) dengan  metode Overall Equipment  Efectiveness (OEE), Six  Big  Losses dan Failure Mode  Effect  and  Analysis (FMEA)  yang  terfokus  untuk mengoptimalkan  efektivitas  dari  mesin  atau  peralatan pendukung  pada  saat  proses  produksi  berlangsung,  dan  juga memperhatikan  cara  untuk  meningkatkan availability dengan memperbaiki faktor penyebab kegagalan sehingga produktivitas pada pabrik Phosporic Acid dapat ditingkatkan.
Vol. 11 No. 3                                                                                                           ISSN    1411-6340 (Print)

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Penelitian  ini  dilakukan  pada  pabrik  Phosporic  Acid departmen  produksi  III  A  PT  Petrokimia  Gresik.  Sebelum melakukan  penelitian  peneliti  melakukan  research  literature terlebih dahulu yang berkaitan dengan topik pembahasan dalam penelitian.  Setelah  melakukan  reserach  peneliti  melakukan
pengambilan  data  dengan  menggunakan  metode  wawancara dan  history  book  perusahaan.  Wawancara  dilakukan  daring selama  pandemi  bersama  kepala  bagian  departemen  produksi III A PT Petrokimia Gresik. Setelah data-data yang dibutuhkan terpenuhi,  peneliti  melakukan  olah  data,  adapun  rincian mengenai penelitian ini sebagai berikut:
Gambar 1.  Langkah-Langkah dalam Penelitian
Mulai Studi Literature Perumusan Masalah Studi Lapangan Pengumpulan Data : a. Data mesin pada pabrik PA
b. Data running time mesin pada pabrik PA
c. Data planned downtime mesin pada pabrik PA
d. Data downtime mesin pada pabrik PA
e. Data breakdown mesin pada pabrik PA
f. Data set up mesin pada pabrik PA
g. Data stop time mesin pada pabrik PA
h. Data processed amount .
i. Data defect amount (P 2 O 5 ≥ 48%wt). A Fishbone Diagram Tujuan dan Manfaat Diagram Pareto Batasan Masalah Pengolahan Data: a. Perhitungan Availability
b. Perhitungan Performance Rate
c. Perhitungan Quality Rate Identifikasi Variable Usulan Perbaikan Hasil dan Pembahasan Analisis FMEA: a. Identifikasi Failure Mode
b. Identifikasi Effect of Failure (S)
c. Identifikasi Cause of Failure (O)
d. Identifikasi Current Control (D)
e. Perhitungan Risk Priority Number (RPN) Perhitungan Nilai OEE Kesimpulan dan Saran Selesai A Ya Perhitungan Six Big Losses :
a. Breakdown Losses
b. Set up and adjustment losses
c. Idling and minor stoppage losses
d. Reduced Speed losses
e. Quality Defect and Rework
f. Yield/scrap Losses Tidak OEE ≤ 85%

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Pengumpulan Data
Data yang diperlukan dalam penelitian ini ialah meliputi data mesin pada  pabrik Phosporic Acid department produksi III A
PT Petrokimia Gresik, data running time mesin, data planned downtime mesin, data downtime mesin, data breakdown mesin, data setup  time mesin,  data stop  time mesin,  data processed amount , dan data defect amount . Berikut data yang diperlukan dapat dilihat pada tabel:
T ABEL I DATA RUNNING TIME, PLANNED DOWNTIME, DOWNTIME PADA PABRIK PHOSPORIC ACID PERIODE JANUARI-AGUSTUS 2021
No Mesin Periode Running Time (Jam) Total Running Time (Jam) Planned Downtime (Jam) Total Planned Downtime (Jam) Downtime Total Downtime Set Up (Jam) Break down (Jam) Stop Time (Jam) 1 No.1 Filter
I 609,144 4897,90 73,2552 569.53 0,3 28,8 32,5 364,56
II 565,010 65,7096 0,3 5,28 59,7 III 608,781 63,5088 0,3 1,2 70,21 IV 605,623 69,7968 0,3 0 44,28 V 625,712 66,9672 0,3 0,24 26,78 VI 618,274 51,876 0,3 0 49,55 VII 632,151 82,0584 0,3 9,84 19,65 VIII 633,206 96,3636 0,3 0 14,13 2 No.1 Vaccum Pump I 636,764 4880,54 73,2552
569.53
1 0,48 32,5
381.92 II 564,070 65,7096 1 5,52 59,7 III 558,401 63,5088 1 50,88 70,21 IV 604,923 69,7968 1 0 44,28 V 625,252 66,9672 1 0 26,78 VI 617,334 51,876 1 0,24 49,55 VII 641,291 82,0584 1 0 19,65 VIII 632,506 96,3636 1 0 14,13 3 Digester I 638,094 4862,86 73,2552 569.53 0,15 0 32,5
399,6 II 570,440 65,7096 0,15 0 59,7 III 610,131 63,5088 0,15 0 70,21 IV 605,773 69,7968 0,15 0 44,28 V 626,102 66,9672 0,15 0 26,78 VI 536,824 51,876 0,15 81,6 49,55 VII 642,141 82,0584 0,15 0 19,65 VIII 633,356 96,3636 0,15 0 14,13 Sumber: Data Perusahaan.
Produk  defect  pada  pabrik  phosporic  acid  merupakan  produk yang out of speck/keluar dari satandard yang telah ditetapkan,
untuk  standar  produk  asam  fosfat  ialah  memiliki  kadar  P2O5 minim 48%wt.
T ABEL II DATA PROCESSED AMOUNT DAN DEFECT PADA PABRIK PHOSPORIC ACID PERIODE JANUARI-AGUSTUS 2021
No Mesin Periode Processed Amount (Ton) Total Processed Amount (Ton) Defect (Ton) Total Defect (Ton) 1 No.1 Filter I 8568,229 81743,41 6,41 66.27 II 10895,16 3,7 III 8708,191 14,81 IV 9813,356 13,33 V 9412,324 11,83 VI 11549,2 13,89 VII 11637,95 1,15 VIII 11159 1,15 2 No.1 Vaccum Pump I 8568,229 81743,41 6,41 66.27 II 10895,16 3,7 III 8708,191 14,81 IV 9813,356 13,33 V 9412,324 11,83
Vol. 11 No. 3                                                                                                           ISSN    1411-6340 (Print)
VI 11549,2 13,89 VII 11637,95 1,15 VIII 11159 1,15 No Mesin Periode Processed Amount (Ton) Total Processed Amount (Ton) Defect (Ton) Total Defect (Ton) 3 Digester I 8568,229 81743,41 6,41 66.27 II 10895,16 3,7 III 8708,191 14,81 IV 9813,356 13,33 V 9412,324 11,83 VI 11549,2 13,89 VII 11637,95 1,15 VIII 11159 1,15 Sumber: Data Perusahaan B. Pengolahan Data
1) Pehitungan OEE
Dari  perhitungan  OEE  untuk  mengukur  nilai  efektivitas mesin  didapatkan  untuk  hasil  availability  mesin  1st  Filter sebesar 91,57%, mesin 1st Vacuum Pump sebesar 91,14%, dan mesin Digester sebesar 90,69% sehingga dapat dikatakan mesin tersebut  mampu  melakukan  kegiatan  operasi  dengan  waktu yang tersedia karena nilainya diatas standard yaitu 90%,
Perhitungan  performance  ratio  mesin  1st  Filter  sebesar 88,37%, mesin 1st Vacuum Pump sebesar 88,33%, dan untuk mesin Digester sebesar 88,28%, nilai tersebut berada dibawah standard yaitu 95% dikarenakan adanya beberapa waktu delay berupa  downtime,  setup  time,  stop  time,  planned  downtime berupa  pembersihan  dan  penggantian  spare  part  tiap  mesin, selain itu juga dipengaruhi karena adanya power cut off berupa gangguan pada pemberian daya
Perhitungan quality ratio didapatkan untuk mesin 1st Filter 99,91, mesin 1st Vacuum Pump sebesar 99,91, dan untuk mesin
Digester sebesar 99,91, nilai ini menunjukan bahwa quality rate sudah mencapai ideal atau di atas standar 99%, defect pada unit phosporic acid ini berupa asam fosfat (H3PO4) yang memliki kandungan P2O5 dibawah 48%.
Sehingga  dari  hasil  availability,  performance,  dan  quality ratio dikalikan dan didapatkan nilai efektifitas tiap mesin, yaitu untuk  mesin  1st  Filter  nilai  OEE  sebesar  80,86%,  mesin  1st Vacuum  Pump  sebesar  80,43%,  dan  untuk  mesin  Digester sebesar 80,0058%. Dari hasil tersebut nilai tertinggi pada mesin 1st  Filter  dengan  nilai  80,86%  dan  nilai  efektifitas  terendah pada  mesin  Digester  dengan  nilai  80,0058%.  Nilai  tersebut berada  pada  rentang  80,43%-80,0058%  yang  berarti  masuk kedalam  kategori  nilai  dibawah  85%  yaitu  dengan  kondisi normal, dimana sesuai dengan standar world class OEE artinya produksi  dianggap  wajar  akan  tetapi  adanya  peluang  yang cukup  besar  untuk  melakukan improvement agar  dapat meningkatkan produktivitas perusahaan.
T ABEL III HASIL PERHITUNGAN OVERALL EQUIPMENT EFFECTIVENESS Faktor Standard Hasil 1st Filter 1st Vacuum Pump Digester Availability 90% 91,57% 91,14% 90,69% Performance 95% 88,371% 88,330% 88,288% Quality 99% 99,918% 99,918% 99,918% OEE 100% 85% 60% 80,86% 80,43% 80,0058% 40% Sumber: Pengolahan Data
2) Six Big Losses
Selanjutnya setelah mendapatkan nilai efektivitas mesin 1st Filter,  1st  Vacuum  Pump,  dan  Digester  ialah  melakukan perhitungan six big losses . Nilai dari faktor six big losses yang
tinggi  akan  memperlihatkan  bahwa  faktor  tersebut  telah mempengaruhi  rendahnya  nilai  efektifitas  mesin.[15].  Hasil dari perhitungan six big losses dapat dilihat pada tabel berikut:
T ABEL IV HASIL PERHITUNGAN SIX BIG LOSSES
No Faktor Six Big Losses 1st Filter 1st Vacuum Pump Digester 1 Breakdown Losses 364,56 21,24 381,92 21,99 399,6 22,89 2 Set Up & Adjusment Losses 2,38 0,14 7,97 0,46 1,15 0,07 3 Idle and Minor Stoppages Losses 886,28 51,63 885,93 51,01 886,18 50,77 4 Reduced Speed Losses 460,67 26,83 458,26 26,38 455,97 26,12 5 Rework Losses 2,814 0,16 2,8 0,16 2,747 0,16 6 Scrap Losses 0 0,00 0 0,00 0 0,00 Total 1716,704 100 1736,88 100 1745,647 100 Sumber: Pengolahan Data
3) Pareto Diagram Pareto diagram digunakan untuk mengidentifikasi faktor/delay  yang  membuat  nilai  OEE  menjadi  rendah.  [16].
Adapun  gambar  diagram  pareto  untuk  nilai  presentase kumulatif  faktor  six  big  losses  mesin  1st  Filter,  1st  Vacuum Pump, dan Digester sebagai berikut:
Gambar 1. Diagram Pareto 1st Filter (Mesin 1)
T im e L os se s ( Jam ) P re se n tas e ( % ) P re se n ta se ( % ) P re se n ta se ( % ) T im e L os se s ( Jam ) T im e L os se s ( Ja m )
Gambar 2. Diagram Pareto 1st Vacuum Pump (Mesin 2)
Gambar 3. Diagram Pareto Digester (Mesin 3)
Dari tabel diatas  diperlihatkan  bahwa presentase  faktor six big  losses  yang  paling  dominan  tinggi  ialah  idle  and  minor stoppages losses, faktor tersebut yang menyebabkan rendahya nilai  OEE  pada  tiap  mesin,  maka  akan  dilanjutkan  keanalisis diagram sebab akibat ( fishbone diagram ).
4) Fishbone Diagram
Pada  tahap  ini  akan  dilakukan  analisis  mengenai  faktor penyebab  tingginya  nilai idling  and  minor  stoppages  losses ,
dengan  ditemukannya  faktor  penyebab  kegagalan  tersebut maka  solusi  permasalahan  akan  dapat  segera  ditemukan  dan nilai  efektivitas  mesin  dapat  ditingkatkan.  Adapun  fishbone diagram  untuk  mesin  1st  Filter,  1st  Vacuum  Pump,  dan Digester dapat dilihat pada gambar berikut:
Gambar 4. Diagram Fishbone 1st Filter (Mesin 1)
Gambar 5. Diagram Fishbone 1st Vacuum Pump (Mesin 2)
Gambar 6. Diagram Fishbone Digester (Mesin 3)

## 5) Analisis FMEA
Setelah  menemukan  beberapa  faktor  penyebab  kegagalan, maka pada tahap  ini dilakukan analisis  menggunakan  metode FMEA, yaitu dengan cara mencari cause of failure , dan current control dari effect  of  failure .  Selanjutnya  diberikan  nilai pembobotan sesuai dengan kondisi yang terjadi, nilai tersebut diisi oleh pekerja  yang  berhubungan/menangani  mesin  secara
langsung antara lain: 2 foreman, 1 operator, dan 1 AVP . Setelah didapatkan nilai severity, occurance , dan detection selanjutnya akan diakumulasikan menjadi nilai RPN. Nilai RPN inilah yang akan  menjadi  prioritas  terlebih  dahulu  dalam  melakukan tindakan  perbaikan.  Adapun  tabel  rekomendasi  usulan perbaikan  untuk  mesin  1st  Filter,  1st  Vacuum  Pump,  dan Digester dapat dilihat sebagai berikut:
T ABEL V
REKOMENDASI PERBAIKAN MESIN 1ST FILTER Priority Number Cause of Failure RPN Recommendation 1 Roll Coaster Rusak 216 Memeriksa  kerusakan  komponen  roll  coaster  apabila terjadi kerusakan yang parah maka akan segera dilakukan penggantian part 2 Came Overtrack Retak 216 Memeriksa keausan, apabila terjadi keausan maka segera diperbaiki dan diberi pelumas 3 Material  bersifat  asam  pekat (H3PO4) 210 Perlu melakukan penetralan dan pembersihan agar tidak merusak mesin. 4 Splash Guard 150 Melakukan pembersihan, apabila terjadi kerusakan maka harus segera diganti dan diperbaiki. 5 Mengalami korosi 108 Melakukan pembersihan secara berkala. 6 Tekanan cukup tinggi 96 Memperlambat laju aliran tekanan. 7 Vacuum House Retak 72 Memeriksa  kebocoran  pada  casing,  dan  segera melakukan penggantian part, karena apabila tidak teratasi maka akan menghambat kinerja pompa. 8 Miss inspection peralatan 72 Meningkatkan inspeksi terhadap critical part
Vol. 11 No. 3                                                                                                           ISSN    1411-6340 (Print)
9 Manajemen perawatan perlu ditingkatkan 72 Melakukan  preventive  terhadap  mesin  yang  menjadi prioritas. 10 Suhu mempengaruhi kinerja 40 Melakukan sterilisasi lingkungan kerja 11 Kurangnya pengawasan dan ketelitian 24 Menegur  dan  memberikan  peringatan  kepada  pekerja terkait 12 Gap antar Kompetensi 12 Memberikan penyuluhan serta pelatihan/seminar terhadap pekerja
Sumber: Pengolahan Data
T ABEL VI
REKOMENDASI PERBAIKAN MESIN 1ST VACUUM PUMP Priority Number Cause of Failure RPN Recommendation 1 Motor fault 216 Melakukan  penggantian  part  dan  modifikasi  pengaman motor menggunakan Electronic Over Current Relay agar dapat dengan mudah memonitoring kondisi motor, antara lain  :  wide  ampere  range,  quick  reset,  ampere  meter, alerting, manipulasi range ampere. 2 Material asam pekat (H3PO4) 210 Perlu melakukan penetralan dan pembersihan agar tidak merusak mesin. 3 Bearing aus 126 Memeriksa  keausan  pada  bearing,  apabila  mengalami keausan maka harus segera diganti dengan part yang baru dan diberikan pelumas. 4 Pompa oli macet 108 Memeriksa  pada  bagian  silinder  head,    apabila  oli  tidak keluar  maka  perlu  melakukan  pembersihan  dan mengganti  part  filter  oli  dengan  yang  baru    agar  oli tersebut dapat  mengalir. 5 Mengalami korosi 108 Melakukan pembersihan secara berkala 6 Impellar kotor 72 Memeriksa  korosi  pada  bagian  sisi  dalam  dan  luar impellar, apabila impellar mengalami korosi maka harus segera  diganti  dengan  part  yang  baru  dan  memperkecil ukuran partikel dalam fluida. 7 Miss inspection peralatan 72 Meningkatkan inspeksi terhadap critical part 8 Manajemen perawatan perlu ditingkatkan 72 Melakukan  preventive  terhadap  mesin  yang  menjadi prioritas. 9 Suhu mempengaruhi kinerja 40 Melakukan sterilisasi lingkungan kerja 10 Tekanan tinggi 32 Memperlambat laju aliran tekanan 11 Kurangnya pegawasan dan ketelitian 18 Menegur  dan  memberikan  peringatan  kepada  pekerja terkait 12 Gap Kompetensi 18 Memberikan penyuluhan serta pelatihan/seminar terhadap pekerja
Sumber: Pengolahan Data
T ABEL VII REKOMENDASI PERBAIKAN MESIN DIGESTER Priority Number Cause of Failure RPN Recommendation 1 Material  bersifat  asam  pekat (H3PO4) 210 Perlu melakukan penetralan dan pembersihan agar tidak merusak mesin 2 Shell inside bocor 126 Memeriksa  kebocoran  pada  bagian  selongsong,  apabila mengalami  kebocoran  maka  selongsong  harus  segera diperbaiki dan dibersihkan. 3 Sambungan  las  pada  dinding berlubang 126 Melakukan  inspeksi  visual  test  dan  dye  penetrant  pada sambungan las, jika terdapat cacat maka segera dilakukan pengelasan SMAW dan GTAW. 4 Mengalami korosi 108 Melakukan pembersihan secara berkala 5 Miss inspection peralatan 72 Meningkatkan inspeksi manual secara berkala 6 Manajemen perawatan perlu ditingkatkan 72 Melakukan  preventive  terhadap  mesin  yang  menjadi prioritas
Vol. 11 No. 3                                                                                                           ISSN    1411-6340 (Print)
7 Suhu mempengaruhi kinerja 40 Melakukan sterilisasi lingkungan kerja 8 Phospat rock multi source 24 Melakukan  penjadwalan  terhadap  kebutuhan  batuan phospat 9 Kurangnya pengawasan dan ketelitian 24 Menegur  dan  memberikan  peringatan  kepada  pekerja terkait 10 Gap Kompetensi 12 Memberikan penyuluhan serta pelatihan/seminar terhadap pekerja
Sumber: Pengolahan Data

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  perhitungan  yang  telah  didapat  selama bulan Januari − Agustus 2021 diperoleh nilai efektivitas mesin 1st  Filter  sebesar  80,86%,  mesin  1st  Vacuum  Pump  sebesar 80,43%, dan mesin Digester sebesar 80,0058%. Nilai tersebut berada  dibawah  standar Japan  Institut  of  Plant  Maintenance yaitu  85%.  Kondisi  ini  menunjukkan  bahwa  masih  adanya peluang yang cukup besar bagi perusahaan untuk improvement. Adapun  delay  yang  menjadi  penyebab  kurangnya  nilai efektivitas  mesin  1st  Filter,  1st  Vacuum  Pump  dan  Digester ialah idling and minor stoppages losses dengan presentasi dari keseluruhan delay sebesar 50,77 − 51,63% dengan total waktu yang  dihabiskan  885,93 − 886,28  jam.  Delay  tersebut diakibatkan oleh beberapa faktor antara lain manusia, metode, mesin,  material,  lingkungan,  dan  yang  menjadi  prioritas permasalahan  utama  dalam  perbaikan  untuk  mesin  1st  Filter yaitu  mesin  mengalami  downtime  dengan  nilai  RPN  terbesar (216)  penyebab  kegagalannya  yaitu  roll  coaster  rusak  dan penanganannya  dengan  memeriksa  kerusakan  komponen  roll coaster apabila terjadi kerusakan yang parah maka akan segera dilakukan  penggantian  part,  untuk  mesin  1st  Vacuum  Pump ialah  mesin  mengalami  downtime  dengan  nilai  RPN  terbesar (216)  penyebab  kegagalannya  yaitu  motor  fault  dan penangannya  melakukan  balancing pada rotor  dan  modifikasi pengaman  menggunakan  electronic  over  current  relay  agar dapat dengan mudah memonitoring kondisi motor, antara lain : wide  ampere  range,  quick  reset,  ampere  meter,  alerting, manipulasi  range  ampere,  dan  untuk  mesin  Digester  ialah mesin  mengalami downtime dengan  nilai  RPN terbesar (210) penyebab  kegagalannya  yaitu  material  bersifat  asam  pekat (H 3 PO 4 ) dengan penangannya perlu melakukan penetralan dan pembersihan agar tidak merusak mesin.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Saya  mengucapkan terimakasih  banyak kepada pihak  yang turut  andil  membantu saya dalam  melakukan penelitian  ini di perusahaan  PT  Petrokimia  Gresik, serta  saya juga mengucapkan  terimakasih  banyak  kepada  Teknik  Industri Universitas Trisakti yang telah membantu penelitian ini sampai publish.F
R EFERENSI
[1] A.  Nurjaman  and  D.  Haryadi,  “Pengaruh  Penjadwalan  Produksi  Dan Tata Letak Terhadap Kelancaran Proses Produksi,” J. Sosiohumanitas , vol. 20, pp. 14–31, 2018.
[2] S.  S.  Islam,  “Analisis  Preventive  Maintenance  Pada  Mesin  Produksi dengan Metode Fuzzy FMEA,” JTT (Jurnal Teknol. Terpadu) , vol. 8, no. 1, pp. 13–20, 2020, doi: 10.32487/jtt.v8i1.766.
[3] Z.  Arsyad,  M  dan  Sultan  A, Manajemen  Perawatan .  Yogyakarta: Deepublish, 2018.
[4] J.  A.  D.  I.  Septian et  al. ,  “Analisis  Sistem  Pemeliharaan  Pada  Mesin Mounter  Chip  Menggunakan  Perhitungan  Overall  Equipment Effectiveness (OEE) Di PT Dharma Anugerah Indonesia,” J. Tek. Ind. , pp. 32–47, 2021.
[5] E.  R.  Supriatna,  I.  A.  Marie,  and  A.  Witonohadi,  “Autonomous Maintenance Pada Plant Ii Pt. Ingress Malindo Ventures,” J. Tek. Ind. , vol. 5, no. 3, pp. 29–41, 2017, doi: 10.25105/jti.v5i3.1518.
[6] H. A. Prabowo and M. Agustiani, “Evaluasi Penerapan Total Productive Maintenance  (TPM)  Melalui  Pendekatan  Overall  Equipment Effectiveness  (OEE)  untuk  Meningkatkan  Kinerja  Mesin  High  Speed Wrapping di PT. TES,” J. Pasti , vol. XII, no. 1, pp. 50–62, 2018.
[7] 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. 1, p. 94, 2019, doi: 10.30737/jatiunik.v2i2.333.
[8] S. Kumar, S. S. Mantha, and A. Kumar, “Scrap reduction by using total quality  management  tools,” International.  J.  Ind.  Eng.    Theory  Appl. Pract. , vol. 16, no. 4, pp. 364–369, 2009.
[9] W. Atikno and H. H. Purba, “Sistematika Tinjauan Literature Mengenai Overall Equipment Effectiveness (OEE) pada Industri Manufaktur dan Jasa,” J.  Ind.  Eng.  Syst. ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  29–39,  2021,  doi: 10.31599/jies.v2i1.401.
[10]  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.
[11]  A. Sultoni and D. S. Saroso, “Peningkatan nilai OEE pada mesin printing kaca film menggunakan metode FMEA dan TPM,” J. Appl. Ind. Eng. , vol. 11, no. 2, p. 131, 2019, doi: 10.22441/oe.v11.2.2019.022.
[12]  V. Gaspersz, Total Quality Management . Jakarta: PT Gramedia Pustaka Utama, 2002.
[13]  F. Dinmohammadi and M. Shafiee, “A Fuzzy-FMEA Risk Assessment Approach for Offshore Wind Turbines,” International. J. Progn. Heal. Manag. , vol. 40, no. 2, pp. 366–374, 2013.
[14]  S. Lestari, D. Septiyana, and W. Yuniawati, “Fuzzy Fmea Application To Identification Risk In- Process Production Of Toyota Hi-Ace Wiring Harness Product,” J@ti Undip J. Tek. Ind. , vol. 16, no. 3, 2021.
[15]  A. Pinasthika, “Analisis Perhitungan Overall Equipment Effectiveness (Oee) Guna Mengurangi Six Big Losses Dan Upaya Perbaikan Dengan Pendekatan Kaizen 5s,” Universitas Islam Indonesia, 2018.
[16]  A. A. Sibarani, K. Muhammad, and A. Yanti, “Analisis Total Productive Maintenance Mesin Wrapping Line 4 Menggunkan Overall Equipment Effectiveness dan Six Big Losses di PT XY, Cirebon  - Jawa Barat,” J. Rekayasa Sist. Ind. , vol. 7, p. 82, 2020, doi: 10.25124/jrsi.v7i2.425.