## ANALISIS PRODUKTIVITAS MESIN CUTTING MENGGUNAKAN METODE OVERALL EQUIPMENT EFFECTIVENESS DI PT ABC
Muhammad Fery Athallah 1 , Fahriza Nurul Azizah 2 , Wahyudin Wahyudin 3 Program Studi Teknik Industri, Universitas Singaperbangsa Karawang 1, 2, 3 feryathallah02@gmail.com 1 , fahriza.nurul@ft.unsika.ac.id 2 , hwwahyudin@gmail.com 3
Submitted October 10, 2023; Revised March 29, 2024; Accepted March 30, 2024

## Abstrak
PT  ABC  merupakan  perusahaan  yang  memproduksi  kertas  rokok  dan  kotak  kemasan  untuk  produk rokok, makanan, dan juga beberapa produk lainnya. Pada perusahaan tersebut terdapat mesin cutting MK920YMI  yang  beroperasi  secara  terus  menerus  tanpa  henti  sehingga  seringkali  terjadi  kerusakan akibat beroperasi secara terus menerus tanpa henti dan dapat mempengaruhi produktivitas dari mesin tersebut.  Tujuan  dari  penelitian  ini  yaitu  untuk  mengetahui  tingkat  kinerja  dari  mesin cutting dan mengetahui  faktor  penyebab  permasalahan  dan  pemecahannya.  Penelitian  ini  menggunakan  metode Overall  Equipment  Effectiveness (OEE)  yang  didasarkan  pada  tiga  komponen  utama,  yaitu availability , performance , dan quality .  Berdasarkan hasil pengolahan data yang telah dilakukan  dapat disimpulkan  bahwa  nilai  OEE  mesin cutting yaitu  sebesar  81,33%, availability  rate sebesar  95%, perfomance  rate sebesar  86%,  dan quality  rate sebesar  99,43%.  Dengan  melakukan  analisis  faktor penyebab  permasalahan  pada  mesin  tersebut  menggunakan  diagram  sebab-akibat  dapat  dianalisis bahwa penyebab rendahnya nilai overall equipment effectiveness pada mesin tersebut dipengaruhi oleh nilai perfomance yang rendah yaitu pada faktor manusia, mesin, metode, lingkungan, dan peralatan. Kata Kunci : Overall Equipment Effectiveness, Perawatan, Fishbone Diagram, Performa

## Abstract
PT  ABC  is  a  company  that  produces  cigarette  paper  and  packaging  boxes  for  cigarette  products, food,  and  also  some  products. In  the  company  there is  a  MK920YMI  cutting  machine that  operates continuously  without  stopping  so  that  damage  often  occurs  due  to  continuous  operation  without stopping and can affect the productivity of the machine. The purpose of this study is to determine the performance level of the cutting machine and find out the factors that cause problems and solutions. This research uses the Overall Equipment Effectiveness (OEE) method which is based on three main components, namely availability, performance, and quality.  Based on the results of data processing that  has  been  done,  it  can  be  concluded  that  the  OEE  value  of  the  cutting  machine  is  81,33%,  the availability rate is 95%, the performance rate is 86%, and the quality rate is 99.43%. By analyzing the factors that cause problems on the machine using a cause-and-effect diagram, it can be analyzed that  the  cause  of  the  low  overall  equipment  effectiveness  value  on  the  machine  is  influenced  by  the low performance value of human factors, machines, methods, environment, and equipment.
Keywords : Overall Equipment Effectiveness, Maintenance, Fishbone Diagram

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  zaman  dan  teknologi  yang digunakan perusahaan menyebabkan persaingan yang begitu ketat antar perusahaan. Untuk menghadapi persaingan tersebut  dapat  dilakukan  beberapa  cara, yaitu  dengan  mengoptimalkan  proses produksi,  dan  perawatan  mesin-mesin produksi  [1].  Maka  dari  itu  produk  yang
dihasilkan harus memenuhi dengan standar yang  telah  ditentukan  baik  dari  segi kualitas,  harga,  dan  pengiriman  [2]. Namun  pada  kenyataannya,  seringkali terjadi  permasalahan  pada  pemeliharaan mesin  yang  disebabkan  oleh  pemakaian yang  terus-menerus  pada  mesin  sehingga mengakibatkan  adanya  kerusakan  dan penurunan  kondisi  serta  berpengaruh  pada produktivitas mesin tersebut [3].
Permasalahan  tersebut  disebabkan  oleh perawatan  atau  perbaikan  yang  kurang merata  pada  setiap  mesinnya  yang  terjadi karena  belum  adanya  sistem  dan  metode yang  efektif  untuk  mengevaluasi  kinerja mesin  serta  menemukan  solusi  untuk masalah  yang  mendasarinya  [4].  Dengan adanya permasalahan tersebut, jika perawatan  dan  penanganan  mesin  tidak dilakukan  dengan  cermat  dan  sesuai  dapat mengakibatkan masalah kerusakan [5].
Salah  satu  perusahaan  yang  mengalami permasalahan yang ada seperti yang sudah dijelaskan  sebelumnya  yaitu  PT  ABC.  PT ABC  bergerak  di  bidang  manufaktur  yang memproduksi kotak kemasan untuk produk rokok, makanan, dan juga beberapa produk lain-lain.  Pada  perusahaan  ini  dilakukan beberapa  proses  produksi  salah  satunya yaitu  pemotongan  kertas  kemasan.  Dalam proses  pemotongan  kertas  kemasan  ini menggunakan mesin cutting . Kinerja mesin cutting ini sangat bergantung oleh kemampuannya  dalam  beroperasi  [6]. Mesin  ini  dapat  beroperasi  dengan  baik apabila aktivitas perawatan telah dijalankan dengan efektif.
Permasalahan  yang  terjadi  pada  mesin tersebut  yaitu  sering  terjadinya  kerusakan mesin  yang  mengakibatkan  menurunnya kinerja  mesin.  Hal  ini  dikarenakan  proses produksi  mesin  berlangsung  secara  terus- menerus tanpa henti. Akibatnya jika terjadi kerusakan perlu dilakukan perbaikan mesin dan  proses  produksi  harus  terhenti  karena menunggu  mesin  diperbaiki  ( breakdown maintenance ) sehingga mengakibatkan downtime .  Adanya  permasalahan  tersebut mengakibatkan  proses  produksi  menjadi tidak efektif dan efisien karena waktu yang seharusnya  dapat  dipakai  untuk  waktu produksi,  namun  menjadi  terhenti  dan menimbulkan waktu kerugian [7].
Tanpa adanya usaha perawatan dan metode yang  baik  maka  proses  produksi  pada mesin  tersebut  kurang  berjalan  secara maksimal  dan  kualitas  produk  yang
diinginkan tidak sesuai sehingga mengakibatkan tidak
tercapainya produktivitas dan profitabilitas yang diinginkan [8]. Untuk mengatasi permasalahan tersebut dilakukan pengukuran dengan metode Overall Equipment  Effectiveness (OEE).  OEE merupakan  alat  ukur  untuk  mengevaluasi tingkat  efektivitas  penggunaan  mesin  atau peralatan [9]. Persentase OEE menggambarkan  apakah  mesin  dapat beroperasi  pada  kapasitas  yang  optimal [10].  Faktor  penting  yang  mempengaruhi nilai OEE meliputi availability , performance , dan quality [11] .
Dalam Referensi [12] menunjukkan bahwa pengukuran nilai OEE pada mesin pewarna optik  belum  memenuhi  standar  JPIM ( Japan  Institute  of  Plant  Management ) sebesar  63%,  rendahnya  nilai  tersebut dipengaruhi  oleh  nilai availibility yang rendah.  Selain  itu  pada  Referensi  [13] mengungkapkan  bahwa  nilai  OEE  mesin bubut pada PT XYZ juga belum memenuhi standar world  class sebesar  77%.  Setelah dilakukan  analisis  menggunakan six  big losses hal  tersebut  dipengaruhi  oleh  nilai performace yang  rendah,  terutama  pada idle and minor stoppage losses dan reduce speed losses .
Berdasarkan  penelitian  sebelumnya,  pada penelitian  ini  memuat  objek  penelitian yang  berfokus  pada  keefektifan  mesin cutting dalam  perusahaan  manufaktur bidang kemasan. Penelitian ini menggunakan  metode  yang  serupa  karena memberikan pemahaman yang baru mengenai  fleksibilitas  penggunaan  metode dalam  menganalisis  pola  yang  muncul pada  objek  dan  lokasi  yang  berbeda. Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk mengetahui  seberapa  efektif  kinerja  mesin cutting MK920YMI  pada  PT  ABC  dan mengetahui  sebab  permasalahan  serta menentukan solusi pemecahan masalahnya dengan menggunakan diagram fishbone .

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  dilakukan  di  PT  ABC  yang ditempatkan  pada  bagian  departemen produksi yang tepatnya di divisi converting .  Objek  penelitian  ini  dilakukan dengan  mengambil  salah  satu  sampel mesin  yang  ada  pada  divisi  tersebut. Adapun  mesin  yang  dijadikan  sampel penelitian  adalah  proses  pemotongan kertas  kemasan  pada  mesin cutting MK920YMI.
Metode pengumpulan data dalam
penelitian  ini  melalui  penggunaan  data primer  dan  data  sekunder.  Data  primer diperoleh  melalui  wawancara  dengan manajer  produksi, foreman ,  dan  operator mesin. Selain itu, peneliti juga memperoleh informasi  melalui  observasi  terkait  waktu yang  diperlukan  untuk  memproduksi produk  per  produksinya,  lalu  melihat  cara kerja  atau  SOP  pada  mesin cutting tersebut,  dan  beberapa  hal  lainnya  yang berkaitan dengan mesin tersebut.
Sedangkan,  data  sekunder  yaitu  berupa data  kuantitatif  yang  mencakup  catatan historis  perusahaan  selama  satu  tahun, mulai  dari  Januari  2022  hingga  Desember 2022.  Catatan  historis  perusahaan  tersebut meliputi  data downtime ,  data operation time , data jumlah produksi aktual, dan data jumlah reject .
Metode  pengolahan  data  yang  diterapkan pada  penelitian  ini  yaitu  menggunakan analisis Overall  Equipment  Effectiveness (OEE)  dengan  tujuan  menilai  seberapa efektif  kinerja  mesin cutting tersebut.
Adapun  langkah-langkah  dalam  penerapan Overall  Equipment  Effectiveness (OEE), yaitu:
a. Menghitung nilai availability Adapun perhitungan availibility dalam persamaan (1) di bawah ini.
(1) Dimana: Operation Time  = Waktu mesin
beroperasi
Loading Time = Jumlah
keseluruhan  waktu  yang  tersedia dalam  sehari  untuk  melakukan  proses produksi,  dihitung  dari  penjumlahan operation time dan downtime.
Downtime =  Waktu  terhentinya mesin b. Menghitung nilai performance Adapun perhitungan performance dalam persamaan (2) di bawah ini.
𝑃𝑒𝑟𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑛𝑐𝑒 = Total Produksi × 𝐶𝑦𝑐𝑙𝑒 𝑇𝑖𝑚𝑒 𝑂𝑝𝑒𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑇𝑖𝑚𝑒 × 100% (2) Dimana: Total Produksi =  Jumlah  keseluruhan hasil proses produksi per bulan Cycle Time = Waktu siklus Operation Time = Waktu beroperasi
c. Menghitung nilai quality rate
Adapun  perhitungan quality  rate dalam persamaan (3) di bawah ini.
𝑄𝑢𝑎𝑙𝑖𝑡𝑦 = Total Produksi−Total 𝑅𝑒𝑗𝑒𝑐𝑡 Total Produksi × 100% (3) Dimana: Total Produksi = Jumlah keseluruhan hasil proses produksi per bulan Total Reject = Jumlah produk rusak
d. Menghitung nilai OEE Adapun  perhitungan  OEE  dalam persamaan (4) di bawah ini. OEE = A x P x Q (4)
Dimana:
A  = Availibility P  = Performance
Q  = Quality
e. Setelah  dilakukan  perhitungan  nilai OEE pada mesin, selanjutnya dilakukan  analisis  terhadap  nilai  OEE tersebut  untuk  mengetahui  penyebab rendahnya  nilai  dari  ketiga  faktor tersebut  dan  dilakukan  penyusunan usulan  perbaikan  untuk  meningkatkan nilai OEE mesin tersebut.
𝐴𝑣𝑎𝑖𝑙𝑖𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑦 = 𝑂𝑝𝑒𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑇𝑖𝑚𝑒 𝐿𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑇𝑖𝑚𝑒 × 100%

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan  data  yang  telah  terkumpul, diperoleh  informasi  yang  disajikan  pada tabel di bawah ini.

## Tabel  1. Data Operation Time dan Downtime
Data Operation Time & Downtime
No Bulan Operation Time (menit) Downtime (menit) 1 Jan 11956 525 2 Feb 12271 590 3 Mar 19555 854 4 Apr 21421 910 5 Mei 20607 1215 6 Jun 23295 920 7 Jul 18056 1372 8 Agu 26714 1180 9 Sep 17754 745 10 Okt 17658 1380 11 Nov 24451 1260 12 Des 23234 1005 Sumber: Data Perusahaan
Berdasarkan Tabel  1 dapat  dilihat terdapat kolom  mengenai  data operation  time dan downtime mesin  tersebut. Operation  time adalah  waktu  selama  mesin  beroperasi, sedangkan downtime adalah waktu berhentinya mesin.

## Tabel  2. Data Produksi
Data Produksi No Bulan Total Good Reject 1 Jan 494294 492674 1620 2 Feb 575331 573169 2162 3 Mar 853399 845451 7948 4 Apr 1004902 997530 4815 5 Mei 825000 822274 2726 6 Jun 1189515 1184975 4538 7 Jul 734530 728419 6109 8 Agu 1095711 1091046 3917 9 Sep 938008 935738 2270 10 Okt 851411 841315 10096 11 Nov 1239063 1228447 10616 12 Des 1255580 1248251 7329 Sumber: Data Perusahaan Berdasarkan  Tabel  2  di  atas  dapat  dilihat terdapat informasi mengenai total produksi,  hasil  produksi  barang  baik,  dan hasil produksi barang cacat yang dihasilkan  dari  proses  produksi  yang terjadi pada mesin tersebut.
Setelah  data-data  yang  dibutuhkan  untuk melakukan  penelitian  telah  terkumpul, maka langkah selanjutnya yaitu melakukan tahapan  pengolahan  data  menggunakan OEE.  Berikut  adalah  tahapan-tahapan dalam melakukan pengolahan data, yaitu:
a. Menghitung nilai availibility rate Perhitungan availibility  rate bertujuan untuk  mengetahui  persentase  waktu yang  tersedia  untuk  mesin  beroperasi [14].  Pada  Tabel  3 di  bawah ini  dapat dilihat  hasil  perhitungan availibility rate .

## Tabel  3. Hasil Perhitungan Availibility
Rate
Bulan Loading Time (menit) Downti me (menit) Operatio n Time (menit) Availibility Rate (%) Jan 12481 525 11956 96% Feb 12861 590 12271 95% Mar 20409 854 19555 96% Apr 22331 910 21421 96% Mei 21822 1215 20607 94% Jun 24215 920 23295 96% Jul 19428 1372 18056 93% Agu 27894 1180 26714 96% Sep 18499 745 17754 96% Okt 19038 1380 17658 93% Nov 25711 1260 24451 95% Des 24239 1005 23234 96% Rata-Rata 95% Sumber: Diolah Penulis
Adapun salah satu contoh perhitungan nilai availability  rate pada  bulan Januari, yaitu:
𝐴𝑣𝑎𝑖𝑙𝑖𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑦 = 𝑂𝑝𝑒𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑇𝑖𝑚𝑒 𝐿𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑇𝑖𝑚𝑒 × 100%
𝐴𝑣𝑎𝑖𝑙𝑖𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑦 = 11956 12481 × 100%
𝐴𝑣𝑎𝑖𝑙𝑖𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑦 = 96 %
Berdasarkan  perhitungan nilai availibility rate mesin cutting pada tabel 3, diperoleh nilai availibility  rate dari  mesin tersebut  telah  memenuhi  standar Industry  World  Class sebesar  ≥  90% dengan hasil rata-rata selama 12 bulan sebesar  95%.  Adapun  grafik  nilai availibility  rate dapat  dilihat  pada Gambar 1 di bawah ini.

## Sumber: Diolah Penulis

## Gambar 1. Grafik Availibility Rate
b. Menghitung nilai performance rate Perhitungan ini bertujuan untuk mengukur  efisiensi  kinerja  mesin ketika  menjalankan  produksi  [15]. Adapun hasil
perhitungan performance rate disajikan pada Tabel 4 di bawah ini.

## Tabel  4. Hasil Perhitungan
Performance Rate
Bulan Total Produk si Operati on Time (menit) Cycle Time (menit) Performan ce Rate (%) Jan 494294 11956 0,0185 76% Feb 575331 12271 0,0185 87% Mar 853399 19555 0,0185 81% Apr 1004902  21421 0,0185 87% Mei 825000 20607 0,0185 74% Jun 1189515  23295 0,0185 94% Jul 734530 18056 0,0185 75% Agu 1095711  26714 0,0185 76% Sep 938008 17754 0,0185 98% Okt 851411 17658 0,0185 89% Nov 1239063  24451 0,0185 94% Des 1255580  23234 0,0185 100% Rata-Rata 86% Sumber: Diolah Penulis Adapun salah satu  contoh perhitungan nilai performance  rate pada  bulan Januari, yaitu:
Performance = 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑃𝑟𝑜𝑑𝑢𝑘𝑠𝑖 ×𝐶𝑦𝑐𝑙𝑒 𝑇𝑖𝑚𝑒 𝑂𝑝𝑒𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑇𝑖𝑚𝑒 × 100% Performance = 494294×0,0185 11956 × 100% Performance = 76% Berdasarkan perhitungan nilai performance  rate mesin cutting pada tabel  4,  diperoleh  nilai performance
rate dari  mesin  tersebut  belum memenuhi  standar Industry  World
Class sebesar  ≥  95%  dengan  hasil rata-rata selama 12 bulan sebesar 86%.
Adapun  grafik  nilai performance rate dapat dilihat pada Gambar 2 di bawah ini.
Sumber: Diolah Penulis
Gambar 2. Grafik Performance Rate
c. Menghitung nilai Quality rate
Perhitungan quality  rate bertujuan untuk  mengetahui  rasio  antara  jumlah produk yang baik terhadap keseluruhan  produk  [16].  Berikut merupakan  hasil  perhitungan  nilai quality rate dapat dilihat pada Tabel 5 di bawah ini.

## Tabel  5. Hasil Perhitungan Quality
Rate Bulan Total Produksi Reject Quality Rate (%) Jan 494294 1620 99,67% Feb 575331 2162 99,62% Mar 853399 7948 99,07% Apr 1004902 4815 99,52% Mei 825000 2726 99,67% Jun 1189515 4538 99,62% Jul 734530 6109 99,17% Agu 1095711 3917 99,64% Sep 938008 2270 99,76% Okt 851411 10096 98,81% Nov 1239063 10616 99,14% Des 1255580 7329 99,42% Rata-Rata 99,43% Sumber: Diolah Penulis
Adapun salah satu contoh perhitungan nilai quality  rate pada  bulan  Januari, yaitu:
𝑄𝑢𝑎𝑙𝑖𝑡𝑦 = Total Produksi−Total 𝑅𝑒𝑗𝑒𝑐𝑡 Total Produksi × 100%
Vol. 8 No. 3 April 2024
𝑄𝑢𝑎𝑙𝑖𝑡𝑦 = 494294−1620 494294 × 100%
𝑄𝑢𝑎𝑙𝑖𝑡𝑦 = 99,67%
Berdasarkan  perhitungan  nilai quality rate mesin cutting pada  Tabel  5,
diperoleh  nilai quality  rate dari  mesin tersebut  telah  memenuhi  standar Industry  World  Class sebesar  ≥  99% dengan hasil rata-rata sebesar 99,43%. Adapun  grafik  nilai quality  rate dapat dilihat pada Gambar 3 di bawah ini.
Sumber: Diolah Penulis

## Gambar 3. Grafik Quality Rate
d. Menghitung  nilai Overall  Equipment Effectiveness (OEE)
Perhitungan  OEE  digunakan  untuk mengukur  tingkat  efektivitas  mesin dengan  tujuan  mengevaluasi  kinerja dan keandalannya [17]. Berikut merupakan  hasil  perhitungan  nilai OEE yang  disajikan  pada  Tabel  6  di bawah ini.

## Tabel  6. Hasil Perhitungan OEE
Bulan A P Q OEE Jan 96% 76% 99,67% 73,03% Feb 95% 87% 99,62% 82,45% Mar 96% 81% 99,07% 76,64% Apr 96% 87% 99,52% 82,85% Mei 94% 74% 99,67% 69,71% Jun 96% 94% 99,62% 90,53% Jul 93% 75% 99,17% 69,36% Agu 96% 76% 99,64% 72,41% Sep 96% 98% 99,76% 93,58% Okt 93% 89% 98,81% 81,75% Nov 95% 94% 99,14% 88,39% Des 96% 100% 99,42% 95,27% Rata-Rata 81,33% Sumber: Diolah Penulis
Adapun salah satu contoh perhitungan nilai Overall  Equipment  Effectiveness (OEE) pada bulan Januari, yaitu:
OEE = A × P × Q OEE = 96% × 76% × 99,42% OEE = 73,03%
Berdasarkan  perhitungan  nilai  OEE mesin cutting pada  Tabel  6  di  atas, didapatkan  nilai  OEE  dari  mesin tersebut  belum  mencapai  standar Industry  World  Class sebesar  ≥  85% dengan hasil rata-rata sebesar 81,33%. Pada  Gambar  4  di  bawah  ini menggambarkan grafik nilai OEE.
Sumber: Diolah Penulis
Gambar 4. Grafik OEE
e. Analisis  nilai Overall  Equipment Effectiveness (OEE)
Berdasarkan  Gambar  4  di atas menunjukkan  nilai  OEE  pada  mesin cutting masih mengalami fluktuasi tiap bulannya  selama  tahun  2022.  Nilai OEE  pada  mesin  tersebut  juga  masih berada  di  bawah  standar industry world  class .  Adanya  fluktuasi  hasil OEE  pada  mesin  tersebut  disebabkan oleh  proses  pemotongan  yang  ada pada  mesin  tersebut  berlangsung secara  terus-menerus  tanpa  henti selama 24 jam.
Hal  tersebut  dapat  berdampak  pada ketiga  faktor  dalam  penilaian  OEE, terutama  pada  faktor performance yang  mempunyai  nilai  yang  rendah. Rendahnya  nilai  OEE  pada  mesin tersebut mencerminkan tingkat efektivitas  mesin  dalam  menjalankan proses  produksi,  terutama  sangat
berpengaruh  pada  kualitas  produk yang  dihasilkan  dan  produktivitas mesin tersebut. Oleh karena itu usulan yang  diberikan  untuk  meningkatkan nilai  OEE  yaitu  dengan  melakukan analisis menggunakan diagram
fishbone untuk  dapat  mengevaluasi masalah  yang  terjadi  pada  mesin tersebut.  Diagram Fishbone adalah suatu  pendekatan  terstruktur  yang memungkinkan  analisis  yang  lebih terperinci untuk menemukan
penyebab-penyebab  suatu  masalah, ketidaksesuaian dan kesenjangan yang ada  [18].  Berikut  ini  merupakan penyebab    performa  pada  mesin cutting MK920YMI  yang  kurang optimal sehingga menyebabkan rendahnya  nilai  OEE  yang  dijelaskan pada gambar 5 di bawah ini.
Sumber: Diolah Penulis
Gambar 5. Fishbone Diagram Penyebab Fluktuasi Nilai OEE
Pada  Gambar  5  mengenai  diagram fishbone rendahnyanya nilai performance pada  mesin  tersebut
dapat di analisis sebab-sebab dari lima faktor  diatas  yaitu  manusia,  mesin, metode,  lingkungan,  dan  peralatan. Setelah  dilakukan  analisis,  dapat dilihat  terdapat  beberapa  faktor  yang memiliki  penyebab  permalahan  yang cukup  banyak  pada  mesin  tersebut meliputi  unsur  manusia,  mesin,  dan metode.
f. Usulan Perbaikan Berdasarkan analisis diagram fishbone yang  telah  dilakukan,  maka  dapat diberikan  usulan  perbaikan  untuk meningkatkan keefektifan dan
produktivitas  mesin cutting MK920YMI yaitu sebagai berikut.
1) Faktor Mesin Tindakan  yang  dapat  dilakukan untuk  mengatasi  permasalahan pada faktor mesin, yaitu meningkatkan  perawatan  mesin dengan  melakukan  pemeriksaan sebelum  dan  sesudah  digunakan, menerapkan predictive maintenance , membuat form maintenance checklist , melakukan studi maintenance terhadap proses cutting pada mesin sehingga dapat memperbaiki kinerja mesin dengan  waktu  yang  lebih  efektif dan efisien, melakukan koordinasi
Rendahnya Nilai Performance Mesin Cutting MK920YMI Manusia Mesin Lingkungan Metode Bising Kurang  Teliti dan Kurang  Responsif Kekurangan Man Power Pengecekan  Secara Berkala Belum  Berjalan Baik Waktu Downtime Mesin yang Tinggi Pemakaian  Komponen  Mesin Melebihi Umur  Ekonomis Kurang  Menerapkan  SOP Tidak Memahami SOP Mesin Penjadwalan Penggantian  Komponen Peralatan Autonomous Maintenance Belum  Berjalan Baik Peralatan Berantakan Getaran Mesin  yang  Kencang Tidak Ada Penyimpanan  Tetap Pemeriksaan Tiap Pergantian  Shift Belum  Berjalan Baik Kurangnya  Kordinasi  Operator Pencatatan Pemakaian  pada Mesin  Kurang  Berjalan Baik Kelelahan Kurang  Tenaga  Ahli Operator Sudah Berumur Komponen  Mesin Tidak Tersedia Waktu Respon Maintenance Cukup Lama Unplanned Maintenance Belum  Berjalan Baik
dengan  bagian purchasing untuk melakukan  pembelian  komponen mesin  cadangan  untuk  melakukan pencegahan, dan memberikan penyuluhan kepada operator mesin  untuk  selalu  melakukan pencatatan  pemakaian  setiap  kali selesai produksi.
2) Faktor Manusia Tindakan  yang  dapat  dilakukan untuk  mengatasi  permasalahan
pada faktor manusia, yaitu melakukan  pengrekrutan  teknisi mesin  baru  yang  lebih  terampil dengan umur yang lebih produktif,  memberikan  insentif yang sesuai agar dapat mendorong motivasi kerja teknisi, memberikan pelatihan kepada operator mesin untuk dapat mengatasi  kerusakan  kecil  atau melakukan  perbaikan  sementara pada mesin, memberikan pelatihan  terhadap  teknisi  untuk melakukan  prinsip  dasar  dalam menerapkan SOP mesin, menyediakan teknisi khusus untuk melakukan perawatan dan perbaikan  mesin  baik  itu  secara terencana  ataupun  mendadak,  dan memberikan asupan makanan
sehat  dan  istirahat  yang  cukup untuk menjaga stamina operator.
3) Faktor Metode
Tindakan  yang  dapat  dilakukan untuk  mengatasi  permasalahan pada faktor metode, yaitu menyiapkan form  maintenance checklist setiap  kali  pergantian shift  dan  memberikan order  list dan  spesifikasi  produk  yang  akan diolah  setiap  sebelum  melakukan pergantian  shift  kepada  operator sehingga dapat mengetahui
komponen  mesin  yang  harus diganti sesuai dengan produknya.
4) Faktor Peralatan Tindakan  yang  dapat  dilakukan untuk  mengatasi  permasalahan pada faktor peralatan yaitu melakukan  penerapan  5S  ( Seiri , Seiton , Seiso , Seiketsu , dan Shitsuke )  pada  area  penyimpanan peralatan dengan membuat penyimpanan  tetap  agar  operator dan  teknisi  mudah  dalam  mencari peralatan yang dibutuhkan.
5) Faktor Lingkungan
Tindakan  yang  dapat  dilakukan untuk  mengatasi  permasalahan pada  faktor  lingkungan  yaitu dengan menyediakan dan memakai alat safety berupa penutup  telingan  kepada  operator dan  teknisi  mesin  agar  mereka dapat  lebih  fokus  dan  teliti  dalam melakukan maintenance pada mesin.

## 4. SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan  yang sudah  dilakukan,  dapat  ditarik  kesimpulan yaitu sebagai berikut:
1. Dari perhitungan yang telah dilakukan terkait nilai Overall Equipment
Effectiveness (OEE) pada mesin cutting MK920YMI  diperoleh  nilai rata-rata  dari availibility  rate sebesar 95%.  Lalu  untuk  nilai  rata-rata  dari performance  rate yaitu  sebesar  86%. Sedangkan,  nilai  rata-rata  dari quality rate sebesar 99,43%. Hasil akhir OEE dari mesin tersebut memiliki nilai rata- rata  sebesar  81,33%  yang  dimana belum mencapai standar yang ditetapkan  sebesar  85%  sehingga mesin  tersebut  dapat  dikatakan  belum efektif dan efisien.
2. Berdasarkan analisa yang telah dilakukan  melalui fishbone  diagram dapat disimpulkan bahwa faktor performance sangat berpengaruh terhadap  produktivitas  dari  mesin
cutting MK920YMI  sehingga  hal tersebut harus ditingkatkan.
3. Berdasarkan analisa fishbone diagram, terdapat  beberapa  rekomendasi  yang dapat  diberikan  dalam  meningkatkan nilai  OEE  mesin cutting MK920YMI. Pada  faktor  mesin  yaitu  melakukan predictive  maintenance .  Pada  faktor manusia yaitu melakukan pengrekrutan  teknisi  mesin  baru  yang lebih  terampil.  Pada  faktor  metode yaitu  menyiapkan form  maintenance checklist .  Pada  faktor  peralatan  yaitu melakukan  penerapan  5S  pada  area penyimpanan  peralatan.  Pada  faktor peralatan  yaitu  menyediakan  dan memakai  alat safety berupa  penutup telinga  kepada  operator  dan  teknisi mesin.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A.  B.  Sulistyo  and  T.  Zakaria, “Analisis Overall Equipment Effectiveness  Mesin  Vertical  Roller Mill (Vrm) di PT. Cemindo Gemilang,” J.  InTent ,  vol.  2,  no.  1, pp. 17–31, 2019.
[2] C.  S.  Bakti  and  H.  Kartika, “Perawatan  Mesin  dengan  Metode Overall  Equipment  Effectiveness (OEE),” JITKOM  (Jurnal  Ilmu  Tek. dan  Komputer) ,  vol.  3,  no.  1,  pp. 31–38, 2019.
[3] 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. [4] E.  Rimawan  and  A.  Raif,  “Analisis Pengukuran Nilai Overall Equipment Effectiveness (OEE) Pada  Proses  Packaging  Di  Line  2 (Studi  Kasus  Pt.  Multi  Bintang Indonesia.  Tbk),” Sinergi ,  vol.  20,
no. 2, p. 140, 2016, doi:
10.22441/sinergi.2016.2.008.
[5] J. A. D. I. Septian, K. L. Mandagie,
and  W.  T.  Bhirawa,  “Analisis
Sistem  Pemeliharaan  Pada  Mesin Mounter Chip Menggunakan Perhitungan Overall Equipment
Effectiveness  (Oee)  Di  Pt.  Dharma Anugerah  Indonesia,” J.  Tek. ,  vol. 10,  no.  1,  pp.  32–47,  2013,  doi: 10.35968/jtin/v11i1/707.
[6] N. Fajrah and N. Noviardi, “Analisis
Performansi Mesin Pre-Turning
dengan  Metode  Overall  Equipment Effectiveness  pada  PT  APCB,” J. Optimasi  Sist.  Ind. ,  vol.  17,  no.  2,
pp. 126–134, 2018, doi: 10.25077/josi.v17.n2.p126- 134.2018. [7] D.  Wibisono,  “Analisis  Overall Equipment Effectiveness (OEE)
Dalam  Meminimalisasi  Six  Big Losses  Pada  Mesin  Bubut  (Studi
Kasus di Pabrik Parts PT XYZ),” J. Optimasi Tek. Ind. , vol. 3, no. 1, pp. 7–13, 2021, doi: 10.30998/joti.v3i1.6130. [8] A.  Riyanto,  I.  Primiana,  Yunizar, and  Y.  Azis,  “Reengineering support  for  competitive  advantage through organizational basis, information and communication technology:  A  literature  review,”
Probl.  Perspect.  Manag. ,  vol.  16, no.  3,  pp.  464–476,  2020,  doi: 10.21511/PPM.16(3).2018.37.
[9] M.  M.  Hutabarat  and  A.  Muhsin, “Analisis  Tingkat  Efektivitas  Kerja pada  Mesin  Auto  Hanger  dengan Menggunakan Metode Overall Equipment  Effectiveness  (OEE),”
Opsi , vol. 13, no. 1, p. 56, 2020, doi: 10.31315/opsi.v13i1.3468. [10]  M.  A.  Pradaka  and  J.  Aidil  SZS, “Analisis Total Productive Maintenance  Menggunakan  Metode OEE  dan  FMEA  pada  Pabrik
Phosporic  Acid  PT  Petrokimia Gresik,” J. Tek. Ind. , vol. 11, no. 3, pp. 280–289, 2021, doi: 10.25105/jti.v11i3.13087.
[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. 6, no. 1, pp. 1–11, 2018.
[12]  I. Saharani and S. Sukanta,
“Analisis Efektifitas Mesin Pewarna Serat Optik Dengan Metode Overall Equipment Effectiveness (OEE)
(Studi  Kasus  PT.  Voksel  Electric Tbk.),” STRING  (Satuan  Tulisan
Ris. dan Inov. Teknol. , vol. 5, no. 3, p. 263, 2021, doi: 10.30998/string.v5i3.8531.
[13]  J.  Bhakti,  N.  Muhammad,  R.
Fauzan, and F. N. Azizah, “Analisis Efektivitas  Menggunakan  Metode Overall  Equipment  Effectiveness dalam  Mengidentifikasi  Six  Big Losses  pada  Mesin  Bubut  SY-GF 2500H  (Studi  Kasus  CV  Jasa Bhakti),” J. Rekayasa Sist. dan Ind. ,
vol.  9,  no.  1,  pp.  11–20,  2022, [Online].
Available: https://doi.org/10.25124/jrsi.v9i01.5 01 [14]  O.  Rabiatussyifa,  F.  N.  Azizah,  and A. D. Ardhani, “Analisis Produktivitas Mesin Buffing Menggunakan Metode Overall Equipment  Effectiveness  (OEE)  Di PT. XYZ Cikarang, Jawa Barat,” J. Ilm. Wahana Pendidik. , vol. 8, no. 3, pp. 95–102, 2022, doi: 10.5281/zenodo.6301691. [15]  M.  Nur,  “Analisis  Nilai  Overall Equipment Effectiveness Pada
Mesin Packer Di PT. Semen Padang Unit  Produksi  Dan  Pengantongan Dumai,” J. Tek. Ind. J. Has. Penelit. dan Karya Ilm. dalam Bid. Tek. Ind. , vol.  3,  no.  2,  p.  110,  2017,  doi: 10.24014/jti.v3i2.5575.
[16]  D.  I.  Rinawati  and  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,” Pros.  Semin. Nas.  Teknol.  dan  Inform. ,  vol.  11, no. 1, pp. 21–26, 2014.
[17]  I. M, Sayuti, “Analisis Produktivitas
Perawatan  Mesin  dengan  Metode TPM (Total Productive Maintenance)  Pada  Mesin  Mixing Section,” Malikussaleh J. Mech. Sci. Technol. ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  10–13,
2016.
[18]  A.  Rahayu,  “Evaluasi  Efektivitas Mesin Kiln dengan Penerapan Total Productive Maintenance pada Pabrik II/III  PT  Semen  Padang,” J. Optimasi Sist. Ind. , vol. 13, no. 1, p. 454, 2016, doi: 10.25077/josi.v13.n1.p454- 485.2014.