## ANALISIS PERHITUNGAN NILAI OVERALL EQUIPMENT EFFECTIVENESS (OEE)
SEBAGAI DASAR UNTUK PERBAIKAN DI MESIN HIGH PRESSURE DIE CASTING MENGGUNAKAN PENDEKATAN LEAN MANUFACTURING (STUDI KASUS PADA PT ASTRA OTOPARTS TBK DIVISI NUSAMETAL)
Winarto dan Ediyanto Universitas Mercu Buana winarto_st@yahoo.com dan edypsbbna@yahoo.com

## ABSTRACT
This research is motivated by the overtime costs of Rp 4.28 billion in HPDC machines during the period from  January  to  October  2014  where  according  to  PPIC  calculations  the  production  capacity  was sufficient  without  overtime.  The  research  is  aimed  to  evaluate  the  performance  of  High  Pressure  Die Casting (HPDC) machines in PT Astra Otoparts Tbk Div. Nusametal whether it has met the world class company  as  guided  by  the  company’s  vision.  The  research  uses  descriptive  approach.  The  quantitative analysis  technique  here  uses  Overall  Equipment  Effectiveness  (OEE)  score  analysis.    Meanwhile,  the result is also analysed qualitatively by identifying six big losses which cause downtime in HPDC process. The research data uses the Production Daily Report (LHP) for the period of January to December 2014. The data calculation concludes that the average OEE score of HPDC machines is 61.60% which means has  not  met  the  standard  of  world  class  company  yet.  Based  on  the  identification  of  six  big  losses,  the machine breakdown is the major contributor (51%), followed by setup and adjustment (26%), production rejects (17%) and small stops (6%).
Keywords:  overall  equipment  effectiveness  score,  six  big  losses,  high  pressure  die  casting,  world  class company, lean manufacturing

## ABSTRAK
Penelitian  ini  dilatarbelakangi  adanya  biaya  lembur  sebesar  Rp  4,28  milyar  di  mesin  HPDC  selama periode Januari – Oktober 2014 di mana menurut perhitungan PPIC kapasitas produksi mencukupi tanpa adanya lembur. Penelitian ini bertujuan mengevaluasi kinerja mesin High Pressure Die Casting (HPDC) di PT Astra Otoparts Tbk Divisi Nusametal apakah sudah mencapai  perusahaan kelas dunia sesuai visi perusahaan.  Penelitian  ini  menggunakan  pendekatan  deskriptif.  Teknik  analisis  secara  kuantitatif menggunakan metode analisis nilai Overall Equipment Effectiveness (OEE). Dari hasil perhitungan nilai OEE  akan  dibandingkan  dengan  standar  nilai  OEE  untuk  perusahaan  level  dunia.  Di  samping  itu  juga dianalisis  secara  kualitatif  menggunakan  identifikasi six  big  losses penyebab  terjadinya downtime di proses  HPDC.  Data  penelitian  merupakan  data  Laporan  Harian  Produksi  untuk  periode  Januari  sampai dengan Desember 2014. Dari hasil perhitungan data diperoleh kesimpulan bahwa rata-rata nilai OEE di mesin  HPDC  adalah  61,60%  yang  berarti  PT  Astra  Otoparts  Tbk  Divisi  Nusametal  belum  masuk perusahaan level dunia. Berdasarkan identifikasi six big losses , breakdown mesin menyumbang downtime sebesar 51%, diikuti setup and adjustment sebesar 26%, production rejects sebesar 17%, dan small stops sebesar  6%.  Berdasarkan  kategori  OEE,  d owntime  loss berkontribusi  terbesar  atas  terjadinya downtime mesin yaitu sebesar 77%, diikuti quality loss sebesar 17%, dan speed loss sebesar 6%.
Kata  kunci: nilai  overall  equipment  effectiveness,  six  big  losses,  high  pressure  die  casting ,  perusahaan kelas dunia, lean manufacturing

## I. PENDAHULUAN
PT  Astra  Otoparts  Tbk  Divisi  Nusametal  merupakan  salah  satu  anak  perusahaan Astra Group yang  bergerak  di  bidang  pembuatan  komponen-komponen  otomotif  yang  terbuat  dari bahan baku aluminium, baik untuk kendaraan roda dua maupun roda empat. Sejumlah pelanggan utama  terdiri  dari  perusahaan-perusahaan  otomotif  terkenal  seperti  Astra  Honda  Motor, Kawasaki, Yamaha, Suzuki, Toyota, Mitsubishi, Honda Prospect Motor, dan Kubota.
Proses  produksi  yang  terjadi  di  PT  Astra  Otoparts  Tbk  Divisi  Nusametal  meliputi berbagai tahapan yang secara sederhana bisa digambarkan dalam diagram alir sebagai berikut:
Gambar 1. Diagram Alir Proses Produksi
Sumber: Departemen Produksi PT Astra Otoparts Tbk Divisi Nusametal (2014)
Dari beberapa tahapan proses di atas, casting merupakan tahapan proses yang utama, di mana bahan baku aluminium  yang sudah dicairkan akan dicetak menjadi produk. Ada dua tipe casting yang  ada  di  PT  Astra  Otoparts  Tbk  divisi  Nusametal,  yaitu Gravity  Casting dan High Pressure Die Casting .
Salah  satu  usaha  yang  dilakukan  perusahaan  untuk  tetap  kompetitif  adalah  dengan mengontrol  biaya-biaya  produksi  agar  tidak  melonjak.  Lembur  sebagai  efek  dari  tidak tercapainya target produksi menjadi salah satu pos biaya yang menjadi perhatian. Dari data biaya lembur  ( over  time )  yang  diperoleh  dari  Departemen Cost  and  Budget ,  untuk  periode  Januari sampai dengan Oktober 2014, khususnya bagian Casting dapat dilihat di Tabel 1 berikut ini.
Tabel 1. Jumlah Jam Lembur dan Biaya Lembur Periode Januari – Oktober 2014 Bagian High Pressure Die Casting (HPDC)
Bulan Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Agu Sep Okt Total Lembur Jam Lembur Kontrak (jam) 6.777   11.117   16.901   15.099   10.288   6.392   2.555 45   2.523   289 71.986 Tetap (jam) 1.102 2.055 3.288 3.202 2.336   1.341 598   209 691   611 15.433 Total Jam 7.879   13.173   20.189   18.301   12.624   7.733   3.153   254   3.214   900 87.420 Biaya Lembur (dalam jutaan rupiah) Kontrak 283 470 695 741 510 290 114 6 124 13 3.246 Tetap 67 129 201 232 167 92 39 14 46 44 1.031 Total 350 599 896 973 677 382 153 20 169 57 4.277

## Amount
Sumber: Departemen Cost and Budget PT Astra Otoparts Tbk Divisi Nusametal (2014 )
Dari  Tabel  1  di  atas  terlihat  total  jam  lembur  di  bagian Casting  (HPDC) untuk  periode Januari – Oktober 2014 sebanyak 87.420 jam dan jika dinilai biayanya setara dengan Rp 4,277 milyar.

## World Class Company
PT Astra Otoparts Tbk Divisi Nusametal mempunyai visi sebagai World class Aluminum Automotive  Component  and  supplier  of  choice  In  Indonesia  with  excellent  Engineering competence. Menurut  Gasperz  (2007:285),  sebuah  perusahaan  dikategorikan  sudah  masuk kriteria  perusahaan  level  dunia  jika  nilai Overall  Equipment  Effectiveness nya  85,4%.  Secara lengkap pernyataan ini bisa dilihat pada Tabel 2 berikut ini:
Tabel 2. World Class OEE OEE Factors World Class Availability 90,0% Performance 95,0% Quality 99,9% OEE 85,4%
Sumber: Gaspersz (2007)
Sedangkan  menurut  hasil  studi  secara  global,  rata-rata  OEE  untuk  perusahaan manufacturing adalah 60%.
Dari  paparan  data-data  sebelumnya  terlihat  ada  masalah  di  mesin High  Pressure  Die Casting di  mana secara  hitungan PPIC, kapasitas produksi  masih mencukupi tanpa adanya jam kerja lembur. Aktualnya, jam kerja lembur di  bagian High Pressure Die  Casting sangat  tinggi. Perlu  diteliti  kinerja  ( performance )  mesin casting .  Salah  satu tools yang  bisa  dijadikan  tolok ukur  adalah  dengan  menganalisis  nilai Overall  Equipment  Effectiveness  (OEE) dari  mesin HPDC .
Tujuan  Penelitian  ini  adalah:  (1).  Mengetahui  kinerja  mesin  HPDC.  (2).  Mempelajari faktor-faktor  yang  mempengaruhi  kinerja  mesin  HPDC.  (3).  Memberikan  usulan  solusi  untuk meningkatkan kinerja mesin HPDC.

## II. KAJIAN PUSTAKA

## 1. Overall Equipment Effectiveness
Overall  Equipment  Effectiveness atau  OEE  adalah  cara  terbaik    untuk  memantau  dan meningkatkan  efektivitas  proses  manufaktur  (misalnya  mesin,  sel  manufaktur,  lini  perakitan). Dibutuhkan  sumber  yang  paling  umum  dan  penting  dari  kehilangan  produktivitas  manufaktur, menempatkan  mereka  ke  dalam  tiga  kategori  utama  dan  menyederhanakannya  menjadi  metrik yang  memberikan  sebuah  pengukur  yang  sangat  baik  untuk  mengukur  di  mana  dan  bagaimana dapat  dilakukan  perbaikan.  OEE  sering  digunakan  sebagai  metrik  kunci  dalam  TPM  ( Total Productive  Maintenance )  dan  program Lean  Manufacturing dan  memberi  cara  yang  konsisten untuk  mengukur  efektivitas  TPM  dan  inisiatif  lain  dengan  menyediakan  suatu  kerangka menyeluruh untuk mengukur efisiensi produksi. (Vorne Industries Inc., 2008:4)

## Rumus Perhitungan OEE
Vorne Industries Inc. (2008:11) merumuskan perhitungan nilai OEE sebagai berikut: a. Availability
Availability = Operating Time / Planned Production Time b. Performance
Performance = Ideal Cycle Time / (Operating Time / Total Pieces)
c. Quality
Quality = Good Pieces / Total Pieces
d. OEE
OEE = Availability x Performance x Quality

## 2. Six Big Losses
Saat  genba  ke  lantai  produksi,  masalah  umum  yang  sering  dijumpai  adalah  peralatan produksi  tidak  beroperasi  dengan  baik  sehingga  mempengaruhi  proses  lainnya.  OEE  ini mengukur  apakah  peralatan  produksi  tersebut  dapat  bekerja  dengan  normal  atau  tidak.  OEE meng- highlights 6  kerugian  utama  ( the  six  big  losses )  penyebab  peralatan  produksi  tidak beroperasi dengan normal (Denso, 2006: 6-7), yaitu:
 Breakdown ( Down Time Loss ), masuk kategori ini bisa berupa tooling failures, unplanned maintenance, general breakdowns, equipment failures , dan sejenisnya.
 Setup and Adjustment ( Down Time Loss ), yang termasuk kelompok ini di antaranya s etup/ changeover, material shortages, operator shortages, major adjustment dan warm-up time. Intinya, masalah ini muncul karena adanya waktu yang hilang saat setup atau changeover.  Small  Stops ( Speed  Loss ),  yang  termasuk  dalam  golongan  ini  di  antaranya obstructed product  flows,  component  jams,  misfeed,  sensor  blocked,  delivery  blocked dan cleaning . Indikator  masalah  ini  adalah  berhentinya  mesin  tidak  lebih  dari  lima  menit  dan  tidak membutuhkan personel maintenance .
 Reduced Speed ( Speed Loss ), yang termasuk dalam deretan ini di antaranya adalah rough running , under  nameplate capacity , under design capacity , equipment  wear dan operator inefficiency . Penyebab munculnya masalah ini karena kecepatan proses berada di luar batas toleransi nameplate capacity .
 Start-up Reject ( Quality Loss ), yang terdaftar dalam group ini di antaranya scrap, rework, in-process  damage,  in-process  expiration dan incorrect  assembly . Reject ini  biasanya terjadi proses warm-up dan bisa juga karena disebabkan oleh kekeliruan set-up mesin.
 P roduction Rejects ( Quality Loss ), yakni reject yang terjadi selama proses produksi.

## 3. High Pressure Die Casting
Casting merupakan  poses  pembentukan  logam  dengan  cara  memasukkan  logam  cair  ke dalam  cetakan  yang  dilanjutkan  dengan  proses  pembekuan  logam. High  pressure  die  casting merupakan salah satu jenis metoda pengecoran die casting di mana logam cair dicetak menjadi suatu benda cor dengan menggunakan tekanan tinggi (20 MPa – 80 MPa) sehingga membeku di bawah pengaruh tekanan.
Gambar 2. Diagram alir Proses Produksi di Mesin High Pressure Die Casting (HPDC)
Sumber: Departemen Produksi PT Astra Otoparts Tbk Divisi Nusametal (2014)

## 4. Lean Manufacturing
Lean adalah  suatu  upaya  terus-menerus  untuk  menghilangkan  pemborosan  ( waste )  dan meningkatkan  nilai  tambah  ( value  added )  produk  agar  memberikan  nilai  kepada  pelanggan ( customer value ). Tujuan lean adalah untuk meningkatkan terus-menerus customer value melalui peningkatan  terus-menerus  rasio  antara  nilai  tambah  terhadap  waste  ( the  value-to-waste  ratio ). (Gaspersz, 2007:1)

## 5. Kerangka Pemikiran
Sesuai  dengan  latar  belakang  masalah,  identifikasi  dan  rumusan  masalah,  maksud  dan tujuan  penelitian,  serta  landasan  teori  yang  dijadikan  referensi,  maka  kerangka  pemikiran  dari penelitian ini dapat digambarkan seperti di bawah ini:
Evaluasi Kinerja HPDC: 1. Availability Rate
2. Performance
Rate 3. Quality Rate Hitung Nilai OEE World Class OEE? Finish Yes Identifikasi Six Big Losses (Paretto) Root Caused Analysis (Fish Bone Diagram) Usulan Perbaikan No Laporan Harian Produksi 1. Data Down Time
2. Prod. Plan vs Actual Prod 3. Total NG vs Total Output

## III. METODE PENELITIAN

## 1. Jenis/Desain Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  pendekatan  deskriptif,  sehingga  rumusan  masalahnya  juga merupakan rumusan masalah deskriptif.

## 2. Variabel Penelitian

## Variabel Bebas
Variabel bebas dalam penelitian ini adalah  ketersediaaan  peralatan/mesin  ( availability rate), kemampuan peralatan/mesin ( performance rate ), dan kualitas produk ( quality rate ).

## Variabel Terikat
Variabel  terikat  dalam  penelitian  ini  adalah  tingkat Overall  Equipment  Effectiveness (OEE).

## 3. Populasi dan Sampel Penelitian

## Populasi
Populasi  dalam  penelitian  ini  meliputi  semua  mesin High  Pressure  Die  Casting yang berada di PT Astra Otoparts Tbk Divisi Nusametal.

## Sampel
Dalam penelitian ini jumlah mesin HPDC yang dianalisis adalah 44 mesin HPDC dari 50 mesin  HPDC  yang  terdapat  di  PT  Astra  Otoparts  Tbk  Divisi  Nusametal.  Ada  6  mesin  HPDC yaitu mesin no 49-54 yang tidak dianalisis karena umur keenam mesin tersebut saat penelitian ini dilakukan belum masuk full range periode penelitian.

## 4. Jenis dan Sumber Data

## Sumber Data Primer
Melakukan pengamatan secara langsung (observasi) pada PT. Astra Otoparts Tbk Divisi Nusametal,  khususnya  pada  bagian  HPDC.  Selain  itu  juga  melakukan  wawancara  dengan foreman, kepala seksi,  dan kepala departemen  guna memperoleh informasi  yang sesuai  dengan topik penelitian.

## Sumber Data Sekunder
Menggunakan  data  Laporan  Harian  Produksi  yang  dibuat  oleh  masing-masing  operator mesin setiap shift . Data Laporan Produksi ini berisi planning produksi, hasil produk OK, jumlah produk NG, jenis NG, jumlah downtime mesin, dan jenis downtime .

## 5. Teknik Pengumpulan Data
Dilihat dari setting , data dalam penelitian ini dikumpulkan pada setting alamiah (natural). Bila  dilihat  dari  sumber  data,  penelitian  ini  mengambil  data  dari  sumber  primer  maupun sekunder.  Sedangkan  dari  segi  cara  pengambilan  data,  penelitian  ini  menggunakan  cara wawancara dan observasi.

## 6. Teknik Analisis Data
Analisis  kuantitatif  yang  digunakan  adalah  metode Overall   Equipment   Effectiveness. Sedangkan  analisis  kualitatif  yang  digunakan  adalah  aspek-aspek waste atau  pemborosan  yang masih terjadi dalam proses produksi di mesin HPDC yaitu six big losses.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 1. Availability Rate
Dari  hasil  perhitungan Availability  Rate untuk  periode  Januari  –  Oktober  2014, didapatkan data seperti  terlihat  pada Gambar 4 berikut ini.  Dari grafik pada Gambar  4 tersebut terlihat  rata-rata availability  rate sebesar  83,4%  masih  di  bawah world  class  average  rate (90,0%).  Hal  ini  mengindikasikan  masih  terdapat  banyak  waktu  yang  hilang  tidak  berproduksi akibat mesin berhenti (stop). Jika suatu mesin mempunyai availability rate sebesar 100% artinya mesin tersebut tidak pernah bermasalah/berhenti dalam rentang waktu  yang direncanakan untuk berproduksi.
75% 80% 85% 90% 95% Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Agu Sep Okt Average Availability Rate Average Availability Rate World Class AR Gambar 4. Nilai Rata-rata Availability Rate tiap Bulan Sumber: diolah dari Laporan Harian Produksi (2014)

## 2. Performance rate
Dari  hasil  perhitungan Performance  Rate untuk  periode  Januari  –  Oktober  2014, didapatkan data sebagai berikut:
0% 20% 40% 60% 80% 100% Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Agu Sep Okt Average Performance Rate Average Performance Rate World Class PR Gambar 5. Rata-rata Performance Rate tiap bulan Sumber: diolah dari Laporan Harian Produksi (2014)
Dari  grafik  pada  Gambar  5  di  atas,  terlihat  rata-rata performance  rate sebesar  74,3% masih di bawah world class average rate (95,0%).

## 3. Quality Rate
Dari  hasil  perhitungan Performance  Rate untuk  periode  Januari  –  Oktober  2014, didapatkan data sebagai berikut:
Gambar 6. Average Quality Rate tiap Bulan Sumber: diolah dari Laporan Harian Produksi (2014)
Dari  grafik  pada  Gambar  6  di  atas,  terlihat  rata-rata quality  rate adalah  sebesar  93,7% masih di bawah world class quality rate (99,9%).

## 4. Overall Equipment Effectiveness (OEE)
Dari  hasil  perhitungan Overall  Equipment  Effectiveness  (OEE) untuk  periode  Januari  – Oktober 2014, didapatkan data sebagai berikut:
Gambar 7. Average OEE tiap Bulan Sumber: diolah dari Laporan Harian Produksi (2014)
Dari grafik pada Gambar 7 di atas, terlihat rata-rata OEE sebesar 61,6% masih di bawah world class average OEE (85,4%) tetapi berada di atas rata-rata OEE perusahaan manufacturing di dunia (60%).

## 5. Evaluasi Biaya Lembur di HPDC
Menurut Tabel 1 biaya lembur operator di proses HPDC untuk periode Januari – Oktober 2014  sebesar  Rp  4,28  milyar.  Sedangkan  menurut loading rata-rata  di  mesin  HPDC  untuk periode  yang  sama,  tidak  ada loading rata-rata  yang  melebihi  100%.  PPIC  saat  menghitung kapasitas mesin HPDC menggunakan asumsi sebagai berikut:
a. Efisiensi mesin = 85% b. Quality rate = 96%
Artinya,  mesin  diasumsikan  memiliki  efisiensi  sebesar  85%  dan rejection  rate sebesar 4%, dan memiliki Overall Equipment Effectiveness sebesar:
OEE asumsi
= 85% x 96%
OEE asumsi = 81,60%
Berdasarkan  hasil  perhitungan,  diperoleh  OEE  rata-rata  sebesar  61,60%.  Dari  data  ini terlihat ada gap antara OEE asumsi dengan rata-rata OEE aktual sebesar 20%. Berikut ini coba dianalisis jumlah lembur mesin HPDC.

## Tabel 3. Total Machine Hour (overtime) versus Total machine Hour (normal)
Description Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Agu Sep Okt Jumlah Hari Kerja 23 20 21 22 22 21 17 20 22 23 Jumlah Mesin HPDC 44 43 45 45 45 46 46 46 47 49 Jam Kerja/Hari 21,5 21,5 21,5 21,5 21,5 21,5 21,5 21,5 21,5 21,5 Total Machine Hour (reguler) 21.75 8 18.49 0 20.31 8 21.28 5 21.28 5 20.76 9 16.81 3 19.78 0 22.23 1 24.23 1 Total Machine Hour (OT) 3.848 6.945 8.198 7.890 7.665 3.675 1.988 0 2.160 270 % Overtime 17,7 % 37,6 % 40,3 % 37,1 % 36,0 % 17,7 % 11,8 % 0,0% 9,7% 1,1% % Overtime rata-rata 20,9%

## Sumber: Data PPIC PT Astra Otoparts Tbk Divisi Nusametal (2014)
Dari Tabel 3 di atas rata-rata lembur mesin HPDC untuk periode Januari – Oktober 2014 adalah sebesar 20,90% terhadap waktu kerja mesin  secara  reguler. Kalau dibandingkan dengan gap antara OEE asumsi yang digunakan PPIC dan rata-rata OEE aktual, terlihat jumlah lembur mesin  HPDC  sebesar  20,90%  ini  mirip  dengan gap OEE  asumsi  dengan  OEE  aktual  sebesar 20%.  Sehingga  bisa  disimpulkan  bahwa  terjadinya  lembur  di  mesin  HPDC  senilai  Rp  4,28 milyar  untuk  periode  Januari-Oktober  2014  diakibatkan  kinerja  mesin  HPDC  lebih  jelek dibandingkan dengan asumsi yang digunakan oleh PPIC dengan perbedaan OEE asumsi dengan OEE aktual sebesar 20%.

## 6. Identifikasi Six Big Losses
Jenis Downtime di  mesin  HPDC  sangat  banyak  jenisnya.  Untuk  memudahkan  proses analisis data, jenis-jenis downtime bisa diklasifikasikan berdasarkan kategori six big losses , OEE, dan  definisi  internal  PT  Astra  Otoparts  Tbk  Divisi  Nusametal.  Berdasarkan  kategori  six  big losses hasilnya seperti pada Tabel 4 sebagai berikut:

## Tabel 4. Klasifikasi Jenis Downtime Berdasarkan Kategori Six Big Losses
Six Big Loss Category Total Downtime (menit) % Downtime Breakdown 1.057.084 51% Setup & Adjustments 536.037 26% Production Rejects 349.251 17% Small Stops 132.036 6%
Sumber: diolah dari Laporan Harian Produksi (2014)
Berdasarkan klasifikasi jenis downtime pada Tabel 4 di atas terlihat bahwa untuk kategori six  big  losses ,  tidak  terlihat  ada  jenis downtime ‘reduce  speed’ dan ‘startup  rejects’ .  Menurut pengamatan  penulis,  belum  adanya  standar  penamaan  jenis downtime mengakibatkan  dua  jenis downtime tersebut  tidak  teridentifikasi  dengan  baik.  Khusus  untuk startup  rejects ,  selama  ini penulisan jenis downtime dijadikan satu kategori yaitu production rejects saja.
Dalam Tabel 4 terlihat jenis downtime ‘ breakdown ’ merupakan jenis downtime yang paling  dominan  yaitu  sebesar  51%,  diikuti  jenis downtime ‘setup  &  adjustments’ (26%), ‘production  rejects’ (17%),  dan ‘small  stops’ (6%).  Dominasi  jenis  d owntime  ‘breakdown’ ini mengakibatkan availability rate yang rendah.  Hal  ini sesuai  dengan  grafik pada Gambar 5.5 di mana availability  rate berkisar  antara  80%  -  85%  masih  lebih  rendah  dari world  class availability rate yaitu senilai 90%.
Klasifikasi jenis downtime berdasarkan kategori OEE bisa dilihat pada Tabel 5 di bawah ini.

## Tabel 5. Klasifikasi Jenis Downtime Berdasarkan Kategori OEE
OEE Loss Category Total Downtime (menit) % Downtime Downtime Loss 1.593.121 77% Quality Loss 349.251 17% Speed Loss 132.036 6%

## Sumber: diolah dari Laporan Harian Produksi (2014)
Berdasarkan  Tabel  5  di  atas  terlihat  bahwa downtime  loss merupakan  jenis downtime yang dominan yaitu sebesar 77%, diikuti downtime kategori quality loss sebesar 17%, dan speed loss sebesar 6%.
Selain  klasifikasi  berdasarkan  kategori six  big  losse s  dan  kategori  OEE  seperti dijelaskan  sebelumnya,  juga  dilakukan  klasifikasi downtime berdasarkan  definisi  internal  PT Astra  Otoparts  Tbk  Divisi  Nusametal  yang  mulai  digunakan  per  1  Januri  2015.  Hasilnya    bisa dilihat pada Tabel 6. Berdasarkan Tabel 6, urutan jenis downtime yang dominan adalah Process , Material , Machine ,  dan Others .  Untuk  analisis  penyebab  masalah  ( root  caused )  terjadinya downtime akan  dipilih  jenis downtime secara pareto menggunakan  klasifikasi  berdasarkan kategori definisi internal PT Astra Otoparts Tbk Divisi Nusametal.
Tabel 6. Klasifikasi Jenis Downtime Berdasarkan Definisi Internal PT Astra Otoparts Tbk
Divisi Nusametal No Jenis Downtime Jumlah Downtime (menit) % Downtime 1 Process 1.465.552 71% 2 Material 309.830 15% 3 Machine 230.034 11% 4 Others 68.992 3% Grand Total 2.074.408 Sumber: diolah dari Laporan Harian Produksi (2014)
Dengan  diidentifikasi  jenis-jenis downtime yang  dominan  ini  akan  mempermudah rencana improvement di  masa  yang  akan  datang.  Perlu  dilakukan  identifikasi  jenis downtime yang  lebih  detil  untuk  bisa  menyusun  rencana improvement yang  tepat.  Dari  hasil  identifikasi jenis downtime tersebut kemudian dianalisis akar permasalahan yang menjadi penyebab adanya
jenis-jenis downtime itu. Setelah akar permasalahan diketahui, kemudian dicarikan usulan-usulan untuk  perbaikan  untuk  meminimalkan  terjadi downtime sehingga  kinerja  mesin High  Pressure Die Casting bisa meningkat.

## V. KESIMPULAN

## Kesimpulan
Dari  hasil  penelitian  dan  pembahasan  yang  sudah  dijelaskan  sebelumnya,  bisa disimpulkan hal-hal sebagai berikut:
1. Kinerja mesin High Pressure Die Casting di PT Astra Otoparts Tbk Divisi Nusametal untuk periode  Januari  sampai  dengan  Oktober  2014  memiliki availability  rate sebesar  83,4%, performance  rate sebesar  74,3%, quality  rate sebesar  93,7%,  dan  nilai  OEE  sebesar  61,6%. Dari data tersebut bisa disimpulkan bahwa kinerja mesin H igh Pressure Die Casting PT Astra Otoparts  Tbk  Divisi  Nusametal  masih  lebih  rendah  dari  syarat  untuk  menjadi  perusahaan kelas  dunia  seperti  yang  dicita-citakan  dalam  visi  perusahaan.  Saat  perhitungan  kapasitas mesin  HPDC,  PPIC  menggunakan  asumsi  nilai  OEE  sebesar  81,6%.  Artinya  terdapat  gap antara OEE asumsi  dengan OEE aktual rata-rata  sebesar 20%. Adanya perbedaan nilai  OEE asumsi dengan OEE aktual ini menyebabkan terjadinya lembur yang tinggi di mesin HPDC.
2. Kinerja mesin HPDC secara kesuluruhan masih di bawah nilai OEE perusahaan level dunia. Hal  ini  disebabkan  karena  tingkat  waktu  hilang  ( downtime )  mesin  HPDC  yang  tinggi. Klasifikasi  jenis downtime dan  prosentase downtime berkontribusi  atas  penurunan  kinerja mesin HPDC adalah Breakdown mesin menyumbang downtime sebesar sebesar 51%, diikuti setup  and adjustment sebesar 26%, production rejects sebesar 17%, dan small  stops sebesar 6%.

## Saran
Saran-saran menindaklanjuti hasil penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Penelitian  ini  menggunakan  referensi  nilai availability  rate , performance  rate ,  dan Overall  Equiment  Effectiveness  (OEE) untuk  perusahaan manufacturing secara  umum. Alangkah lebih baik jika bisa mendapatkan referensi dari perusahaan khusus aluminium die  casting karena  masing-masing  tipe manufacturing itu  unik  dan  mempunyai karekteristik yang berbeda-beda.
2. Penelitian  ini  terbatas  pada  proses high  pressure  die  casting yang  ada  di  PT  Astra Otoparts  Tbk  Divisi  Nusametal.  Perlu  diteliti  untuk  proses-proses  lainnya  yaitu  proses machining , finishing ,  dan painting .  Proses finishing dan painting yang  sebagian  sudah dialihdayakan  ke vendor lain  sangat  menarik  untuk  diteliti  lebih  lanjut  implikasinya terhadap bisnis perusahaan secara keseluruhan.

## DAFTAR PUSTAKA
Fast Guide to OEE . (2008). Vorne Industries Inc. Itasca, USA
Gaspersz,  Vincent.  (2007). Lean  Six  Sigma  for  Manufacturing  and  Service  Industries .  PT Gramedia Pustaka Utama. Jakarta
Goetsch, DL dan Davis, Stanley B. (2000). Quality Management : Introduction to Total Quality Management for Production, Processing, and Services . Prentice Hall. Inc. USA
Imai, Masaaki. (2012). Gemba Kaizen: A Commonsense Approach to A Continous Improvement Strategy . Second Edition. Mc Grawhill. New York.
Introduction to Total Productive Maintenance: Study guide . (2006). Denso.
Line  of  Business .  (2014).  PT  Astra  Otoparts  Tbk.  http://www.component.astra.co.id  (Diakses tanggal 5 November 2014)
Sugiyono,. (2013). Metode Penelitian Bisnis .Penerbit Alfabeta. Bandung
Suwandi. (2014). Diagram Pareto . Majalah Shift Indonesia.
http://sixsigmaindonesia.com/pareto-chart/ (Diakses tanggal 7 Desember 2014).