INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 4 Nomor 1 Tahun 2024 Page 11838-11850 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative
Analisis Peningkatan Produktivitas Kerja Mesin Crimping Menggunakan Metode Total Productive Maintenance Di CV XYZ
Bimo Sakti Mahardika 1 ✉ , Oleh 2 , Viktor Naubnome 3
Universitas Singaperbangsa Karawang Email: 1710731150054@student.unsika.ac.id 1 ✉

## Abstrak
Wire harness merupakan suatu komponen dikendaraan bermotor yang untuk menghantarakan aliran listrik.  Mesin crimping  merupakan  salah  satu  mesin  yang  digunakan  dalam  produksi  wire  harnees dengan mengkoneksikan kabel dengan terminal yang akan dihubungkan dengan elektronik maupun kendaraan bermotor. TPM adalah strategi untuk  meningkatkan hasil bisnis dengan  memanfaatkan mesin dan peralatan lainnya dengan lebih baik. Dengan mengeliminasi enam kerugian utama pada mesin di sebuah perusahaan, TPM juga dapat menunjukkan seberapa baik fungsi dan kinerja mesin. Penelitian yang ditujukan pada mesin crimping dan data yang dilakukan dalam waktu 1 bulan yaitu Desember 2020 – Januari 2021, didapatkan nilai overall equipment effectiveness (OEE) berkisar sekitar 88,08 % hingga 91,88 % dan rata-ratamya sebesar 89,49 %. Pengaruh nilai OEE dari six big losses yang terbesar yaitu setup and adjustment losses sebesar 4,7% terjadi masalah.
Kata Kunci: Produktivitas kerja, Mesin Crimping, Total Productive Maintenance (TPM)

## Abstract
Wire harness is a component in a motorized vehicle that conducts electricity. Crimping machine is one of the machines used in the production of wire harnesses by connecting wires with terminals that will be connected to electronics and motor vehicles. TPM is a strategy to improve business results by making better use of machinery and other equipment. By eliminating six major machine losses in a company, TPM can also show how well machines function and perform. Research aimed at crimping machines and data conducted within 1 month, namely December 2020 - January 2021, obtained an overall equipment effectiveness (OEE) value ranging from around 88.08% to 91.88% and an average of  89.49%.  The  influence  of  the  OEE  value  of  the  six  big  losses  is  the  biggest,  namely  setup  and adjustment losses of 4.7%.
Keywords: Work productivity, Crimping Machine, Total Productive Maintenance (TPM)

## PENDAHULUAN
Meningkatkan  produktivitas  sangat  penting  bagi  perusahaan  untuk  berhasil  dalam proses  bisnis  mereka.  Cara  untuk  meningkatkan  produktivitas  suatu  perusahaan  adalah dengan  meningkatkan  adalah  dengan  meningkatkan  produktivitasnya  sendiri.  Tindakan perbaikan  dan  pemeliharaan  sering  kali  dilakukan  secara  tidak  benar,  misalnya  saja perawatan  yang  tidak  bermasalah  atau  perawatan  terjadi  masalah  (Risaldi  dkk,  2021). Khususnya di area ini adalah industri otomotif. Di antara banyak bisnis di Kalimantan adalah CV XYZ, yang membuat komponen wire harness dan suku cadang lain untuk kendaraan roda  dua  untuk  beberapa  merek  paling  bergengsi  di  Indonesia .  CV  XYZ  menggunakan standar  operasional  yang  ditetapkan  oleh  CV  XYZ  Group  atau  5S  dalam  produksinya. Dengan  demikian,  produk  yang  dihasilkan  akan  berkualitas  tinggi  dan  harga  dapat bersaing.
Hal  ini  tentu  saja  memfasilitasi  ketersediaan  suku  cadang  berkualitas  tinggi  bagi pelanggan  CV  XYZ.  Selain  itu,  kami  harus  mengantisipasi  daya  saing  domestik  dan internasional.  CV  XYZ  aktif  di  bidang wire  harness  dan  menjalin  Kerjasama  dengan beberapa perusahaan serta melakukan kerja sama dengan lainnya di bidang wire harness. Wire harness kendaraan adalah kumpulan kabel, kawat, atau sirkuit yang saling terhubung yang digunakan untuk mengirimkan sinyal atau arus listrik ke seluruh bagian kendaraan (Febriana, 2021).
Dalam bidang wire harness mesin crimping merupakan mesin yang penting. Fungsi utama  dari  mesin crimping  ialah  untuk  menyambungkan  atau  mengkoneksikan  kabel dengan terminal untuk nanti dihubungkan pada perangkat elektronik ataupun rangkaian pada  kendaraan  bermotor.  Terhubung  ke  ujung  kabel,  terminal  adalah  bagian  logam dengan konduktivitas listrik. Anda dapat dengan mudah melepas dan memasang kembali
komponen,  yang  berfungsi  sebagai  konektor  kabel  (Aprilia  dan  Nuha,  2018).      Untuk mendapatkan produk yang baik pada mesin crimping perlu adanya Tindakan perawatan mesin.  Ini  mencakup  berbagai  tugas  yang  dilakukan  untuk  meningkatkan  atau mempertahankan kondisi alat berat agar kinerjanya optimal.
Dalam hal pemeliharaan preventif untuk mesin, Total Productive Maintenance (TPM) adalah cara yang tepat (Harahap 2021). Semua orang di CV XYZ, mulai dari bagian produksi hingga  manajemen  tingkat  atas,  diharapkan  menyadari  perlunya  melakukan  tindakan pencegahan dan berpartisipasi.
Total  Productif  Maintenance  (TPM)  Mempertahankan  dan  meningkatkan  kualitas produksi  adalah  tujuan  dari  sistem  ini,  yang  melibatkan  pemeliharaan  mesin  dan  alat pendukung kerja lainnya dalam keadaan baik (Apriatno, 2015). Perhatikan dengan seksama tugas-tugas pemeliharaan dan jadilah bagian integral dari perusahaan. Untuk mencapai profitabilitas  jangka  panjang,  inisiatif  TPM  membantu  menyelaraskan  fungsi  manufaktur dengan  fungsi-fungsi  lainnya  (Borris,  2006).  Fokus  utama  dari  TPM  adalah  memastikan seluruh peralatan dan perkakas yang mendukung produksi dapat bekerja dengan kondisi baik untuk mencegah kerusakan atau keterlambatan dalam proses produksi. Metode TPM diakatakan berhasil, dengan adanya alat pengukuran utama untuk menganalisis dengan metode Overall  Equipment  Effecttiveness.  (Budi  2017).  Untuk  menentukan  efisiensi pemeliharaan, kita perlu menghitung ketersediaan mesin, yang dipengaruhi oleh faktor- faktor  seperti  situasi  (MTBF  =  Waktu  rata-rata  antara  kegagalan)  dan  kapasitas  untuk memperbaiki  (MTTR  =  Waktu  rata-rata  untuk  memperbaiki).  Rumus  untuk  menghitung MTBF dan MTTR dapat ditemukan di sini:
MTBF = 𝑤𝑎𝑘𝑡𝑢 𝑜𝑝𝑒𝑟𝑎𝑠𝑖 𝑓𝑟𝑒𝑘𝑢𝑒𝑛𝑠𝑖 𝑝𝑒𝑛𝑔ℎ𝑒𝑛𝑡𝑖𝑎𝑛 𝑎𝑘𝑖𝑏𝑎𝑡 𝑘𝑒𝑟𝑢𝑠𝑎𝑘𝑎𝑛
MTTR =
𝑤𝑎𝑘𝑡𝑢 𝑝𝑒𝑟𝑏𝑎𝑖𝑘𝑎𝑛
𝑓𝑟𝑒𝑘𝑢𝑒𝑛𝑠𝑖 𝑝𝑒𝑛𝑔ℎ𝑒𝑛𝑡𝑖𝑎𝑛 𝑎𝑘𝑖𝑏𝑎𝑡 𝑘𝑒𝑟𝑢𝑠𝑎𝑘𝑎𝑛
Tingkat frekuensi kerusakan = 𝑓𝑟𝑒𝑘𝑢𝑒𝑛𝑠𝑖 𝑝𝑒𝑛𝑔ℎ𝑒𝑛𝑡𝑖𝑎𝑛 𝑎𝑘𝑖𝑏𝑎𝑡 𝑘𝑒𝑟𝑢𝑠𝑎𝑘𝑎𝑛 𝑤𝑎𝑘𝑡𝑢 𝑝𝑒𝑟𝑏𝑎𝑖𝑘𝑎𝑛
Overall  Equipment  Effecttiveness  (OEE)  tidak  hanya  menjadi  salah  satu  indikator kinerja  utama  untuk  memantau  produktivitas  dan  kualitas  output  suatu  perusahaan manufaktur, namun juga merupakan indikator dan pendorong meningkatnya kinerja (Binti Aminudin,  2016).  Salah  satu  cara  untuk  menghitung  ukuran  efisiensi  keseluruhan  (OEE) adalah  dengan  membandingkan  kinerja  nyata  perangkat  dengan  kinerja  maksimumnya dalam kondisi ideal (Almeanazel, 2010). Secara keseluruhan, OEE adalah ukuran perbedaan antara kinerja nyata dan kinerja potensial perangkat. Menurut Hallusamy (2018), ada tiga metrik yang membentuk OEE: ketersediaan (A), tingkat kinerja (E), dan tingkat kualitas (R).

## 𝑂𝐸𝐸 = 𝐴𝑣𝑎𝑖𝑙𝑎𝑏𝑖𝑙𝑡𝑦 (𝐴) 𝑥 𝑃𝑒𝑟𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑛𝑐𝑒 𝑅𝑎𝑡𝑒 (𝐸) 𝑥 𝑄𝑢𝑎𝑙𝑖𝑡𝑦 𝑅𝑎𝑡𝑒 (𝑅)
Availbility (A) Adalah rasio yang menggambarkan pemanfaatan waktu yang tersedia untuk  fungsi  kerja  mesin  dan  peralatan.  Menurut  Saiful  dkk  (2014),  availability  dapat didefinisikan sebagai rasio waktu operasi (tidak termasuk downtime peralatan) terhadap waktu pemuatan. Performance Rate (E) Rasio ini menunjukkan seberapa baik mesin dapat menghasilkan  barang  jadi.  Tingkat  kecepatan  operasi  ditambah  tingkat  operasi  bersih menghasilkan  rasio  ini. Quality  Rate  (R)  mendefinisikannya  sebagai  rasio  yang menunjukkan seberapa baik mesin dapat membuat produk yang sesuai dengan spesifikasi (Saiful et al, 2014).
𝐴 = 𝐿𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑇𝑖𝑚𝑒 − 𝐷𝑜𝑤𝑛𝑡𝑖𝑚𝑒 𝐿𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑇𝑖𝑚𝑒 𝑥 100% 𝐸 = 𝐼𝑑𝑒𝑎𝑙 𝑐𝑦𝑐𝑙𝑒𝑡𝑖𝑚𝑒 𝑥 𝑃𝑟𝑜𝑐𝑒𝑠𝑠𝑒𝑑 𝑎𝑚𝑜𝑢𝑛𝑡 𝑂𝑝𝑒𝑟𝑎𝑡𝑖𝑛𝑔 𝑡𝑖𝑚𝑒 𝑥 100% 𝑅 = 𝑃𝑟𝑜𝑐𝑒𝑠𝑠𝑒𝑑 𝑎𝑚𝑜𝑢𝑛𝑡 − 𝑑𝑒𝑓𝑒𝑐𝑡 𝑎𝑚𝑜𝑢𝑛𝑡 𝑝𝑟𝑜𝑐𝑒𝑠𝑠𝑒𝑑 𝑎𝑚𝑜𝑢𝑛𝑡 𝑥 100%
Kemudian  dilakukan  perhitungan  kerugian  mesin (Six  Big  Losses)  Enam  kerugian mesin  utama  yang  dapat  menyebabkan  kinerja  yang  buruk  adalah  sebagai  berikut: kerusakan, penyetelan dan penyesuaian, pemalasan, penurunan kecepatan, cacat proses, dan penurunan hasil produksi. Kerugian-kerugian ini dihitung setelah nilai OEE ditentukan (Nahajima 1988). Breakdown losses Merupakan kerusakan mesin produksi yang tidak dapat diprediksi  atau  terjadi  secara  tiba-tiba.  Ketidakmampuan  mesin  untuk  berfungsi mengakibatkan hilangnya output. Setup and adjustment losses Merupakan kerugian yang terjadi akibat penggantian atau penyetelan suku cadang mesin. Idling and minor stoppage losses, Kemacetan mesin, pemberhentian sementara, dan waktu menganggur, semuanya berkontribusi terhadap adanya kerugian. Reduced speed losses adalah terjadinya kerusakan akibat  penurunan  kecepatan kerja mesin (tidak bekerja maksimal) dalam kasus di mana kecepatan  operasi  aktual  mesin  atau  peralatan  kurang  dari  kecepatan  operasi  yang ditentukan (Saiful 2014). Procces defect losses adalah cacat yang dihasilkan dari mesin yang menyebabkan  pemborosan  material,  penurunan  volume  produksi,  peningkatan  limbah produksi,  dan  meningkatnya  biaya  perbaikan  (Limantoro  2013). Reduced  yield  losses merupakan  kerugian  yang  terjadi  ketika  barang  yang  diproduksi  tidak  sesuai  dengan harapan karena variasi dalam pengaturan mesin antara startup dan produksi kondisi stabil. Rumus-rumus untuk perhitungannya adalah:
𝐵𝐿 = 𝐵𝑟𝑒𝑎𝑘𝑑𝑜𝑤𝑛 𝑡𝑖𝑚𝑒 𝑙𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑡𝑖𝑚𝑒 𝑥 100% 𝑆𝐴𝐿 = 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑠𝑒𝑡𝑢𝑝 𝑎𝑛𝑑 𝑎𝑑𝑗𝑢𝑠𝑡𝑚𝑒𝑛 𝑙𝑜𝑠𝑠𝑒𝑠 𝑙𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑡𝑖𝑚𝑒 𝑥 100% 𝐼𝑀𝑆𝐿 = (𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑎𝑟𝑔𝑒𝑡 − 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑝𝑟𝑜𝑑𝑢𝑘𝑠𝑖) − 𝑖𝑑𝑒𝑎𝑙 𝑡𝑖𝑚𝑒𝑐𝑦𝑐𝑙𝑒 𝑙𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑡𝑖𝑚𝑒 𝑥 100% 𝑅𝑆𝐿 = (𝑎𝑐𝑡𝑢𝑎𝑙 𝑡𝑖𝑚𝑒 − 𝑖𝑑𝑒𝑎𝑙 𝑡𝑖𝑚𝑒) 𝑥 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑝𝑟𝑜𝑑𝑢𝑘 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖𝑝𝑟𝑜𝑠𝑒𝑠 𝑙𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑡𝑖𝑚𝑒 𝑥 100% 𝑃𝐷𝐿 = 𝑖𝑑𝑙𝑒 𝑐𝑦𝑐𝑙𝑒𝑡𝑖𝑚𝑒 𝑥 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑝𝑟𝑜𝑐𝑒𝑠𝑠 𝑑𝑒𝑓𝑒𝑐𝑡 𝑙𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑡𝑖𝑚𝑒 100% 𝑅𝑌𝐿 = 𝑖𝑑𝑙𝑒 𝑐𝑦𝑐𝑙𝑒𝑡𝑖𝑚𝑒 𝑥 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑟𝑒𝑑𝑢𝑐𝑒𝑑 𝑓𝑖𝑒𝑙𝑑 𝑙𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑡𝑖𝑚𝑒 𝑥 100%
Kesadaran  untuk  melakukan  tindakan  preventif  diharapkan  dapat  melibatkan partisipasi  dari  setiap  departemen  dan  setiap  orang  di  perusahaan  mulai  dari  produksi hingga  top manajemen  CV  XYZ.  Dengan  menggunakan  pendekatan  total  productive maintenance, yang digunakan untuk  memberantas enam kerugian utama,  penelitian  ini bertujuan untuk memastikan proses produksi wire harness dan memeriksa produktivitas kerja mesin crimping.

## METODE PENELITIAN
Proses penelitian ini terorganisir, saling terkait, dan metodis. Langkah-langkah dalam rangkaian ini membentuk sebuah proses penelitian, dengan setiap langkah menentukan langkah sebelumnya (Garpersz, 1998). Ada sejumlah faktor yang berperan di sini, termasuk ketersediaan  mesin  (yang  menyebabkan  waktu  penyiapan  yang  lama  dan  ketersediaan waktu produksi yang menurun), kinerja mesin (yang menunjukkan pengaturan kecepatan yang tidak konsisten), dan tingkat kualitas mesin (yang menyebabkan beberapa produk rusak).  Pada  tahun  2006,  Gosavi  menerbitkan  Efisiensi  produk  dan  efektivitas  peralatan secara  keseluruhan  (OEE)  keduanya  ditargetkan  untuk  ditingkatkan  melalui  penerapan tindakan perbaikan.
Gambar 1. Kerangka Berpikir
Performa mesin Crimping dapat dipahami dengan lebih baik dengan bantuan data tertentu. Di sini disajikan poin data mingguan yang dikumpulkan selama satu bulan, dari Desember 2020 hingga Januari 2021.
Tabel 1. Data Mesin Crimping Per Minggu Week Loading time / week Downtime / week Operation time / week Target Production / week Setup & adjusment 1 2.520 Minute 180 Minute 2.340 Minute 28.200 pcs 120 Minute 2 2.250 Minute 180 Minute 2.340 Minute 28.200 pcs 120 Minute 3 2.250 Minute 180 Minute 2.340 Minute 28.200 pcs 120 Minute 4 2.250 Minute 180 Minute 2.340 Minute 28.200 pcs 120 Minute Tabel 2. Data Jumlah Produksi Mesin Crimping Week Jumlah produksi / minggu Rata-rata produksi / hari Produk reject / minggu Rata-rata produk reject / hari 1 27.000 pcs 4.500 pcs 63 10,5 2 28.000 pcs 4.670 pcs 51 8,5 3 27.500 pcs 4.583 pcs 57 9,5 4 27.000 pcs 4.500 pcs 60 10 Tabel 3. Data Cycle Time Week Ideal cycle time Actual cycle time Breakdown time 1 0,083 mnt/pcs 0,087 mnt/pcs 30 menit 2 0,083 mnt/pcs 0,084 mnt/pcs 30 menit 3 0,083 mnt/pcs 0,083 mnt/pcs 30 menit 4 0,083 mnt/pcs 0,087 mnt/pcs 30 menit

## Tabel 4. Data Perbaikan Mesin Crimping
Week Waktu Perbaikan Karena Kerusakan Jumlah Perbaikan 1 35 menit 4 2 15 menit 2 3 20 menit 2 4 40 menit 5

## HASIL DAN PEMBAHASAN
a. Perhitungan Operating Time
Operating time = loading time – downtime
Operating time = 420 menit – 30 menit
Operating time = 390 menit
b. Perhitungan Ideal Cycle Time
1 produk = 5 detik
1 menit = 60 detik
Jumlah yang dapat diproduksi dalam 1 menit\
= 60 𝑑𝑒𝑡𝑖𝑘
5 𝑑𝑒𝑡𝑖𝑘 = 12 pcs
Ideal cycle time
= 1 𝑚𝑒𝑛𝑖𝑡 12 𝑝𝑐𝑠 = 0,083 menit/pcs
c. Perhitungan Jumlah Target
= 𝑜𝑝𝑒𝑟𝑎𝑡𝑖𝑛𝑔 𝑡𝑖𝑚𝑒 𝑖𝑑𝑒𝑎𝑙 𝑐𝑦𝑐𝑙𝑒 𝑡𝑖𝑚𝑒
= 390 𝑚𝑛𝑡
0,083 𝑚𝑛𝑡/𝑝𝑐𝑠
= 4.698,7 pcs => dibulatkan menjadi 4.700 pcs
d. Perhitungan Actual Cycle Time
Untuk perhitungan minggu ke-1 ialah:
= 𝑜𝑝𝑒𝑟𝑎𝑡𝑖𝑛𝑔 𝑡𝑖𝑚𝑒
𝑟𝑎𝑡𝑎−𝑟𝑎𝑡𝑎 𝑝𝑟𝑜𝑑𝑢𝑘/ℎ𝑎𝑟𝑖
= 390 𝑚𝑒𝑛𝑖𝑡
4500 𝑝𝑐𝑠
= 0,086 mnt/pcs
Untuk minggu ke-2, k-3, dan ke-4 dihitung dengan rumus yang sama.
Perhitungan Total Productive Maintenance (TPM)
Dari data yang diperoleh dari tabel 4, untuk menghitung factor performance mesin yaitu menggunakan rumus Mean time between failure (MTBF), Mean time to repair (MTTR), dan Tingkat frekuensi kerusakan.
a. Mean Time Between Failure
MTBF = 𝑤𝑎𝑘𝑡𝑢 𝑜𝑝𝑒𝑟𝑎𝑠𝑖−𝑤𝑎𝑘𝑡𝑢 𝑝𝑒𝑟𝑏𝑎𝑖𝑘𝑎𝑛 𝑓𝑟𝑒𝑘𝑢𝑒𝑛𝑠𝑖 𝑝𝑒𝑛𝑔ℎ𝑒𝑛𝑡𝑖𝑎𝑛 𝑎𝑘𝑖𝑏𝑎𝑡 𝑘𝑒𝑟𝑢𝑠𝑎𝑘𝑎𝑛 MTBF = 2.340 𝑚𝑛𝑡−35 𝑚𝑛𝑡 4
MTBF = 2.305 𝑚𝑛𝑡 4
MTBF = 576,25 menit
Pada minggu ke-2, ke-3 dan ke-4 dilakukan perhitungan dengan rumus yang sama

## b. Mean Time To Repair
MTTR =
𝑤𝑎𝑘𝑡𝑢 𝑝𝑒𝑟𝑏𝑎𝑖𝑘𝑎𝑛 𝑓𝑟𝑒𝑘𝑢𝑒𝑛𝑠𝑖 𝑝𝑒𝑛𝑔ℎ𝑒𝑛𝑡𝑖𝑎𝑛 𝑎𝑘𝑖𝑏𝑎𝑡 𝑘𝑒𝑟𝑢𝑠𝑎𝑘𝑎𝑛 MTTR = 35 𝑚𝑒𝑛𝑖𝑡
4
MTTR = 8,75 menit
Pada minggu ke-2, ke-3, dan ke-4 dilakukan perhitungan dengan rumus yang sama.
c. Tingkat Frekuensi Kerusakan = 𝑓𝑟𝑒𝑘𝑢𝑒𝑛𝑠𝑖 𝑝𝑒𝑛𝑔ℎ𝑒𝑛𝑡𝑖𝑎𝑛 𝑎𝑘𝑖𝑏𝑎𝑡 𝑘𝑒𝑟𝑢𝑠𝑎𝑘𝑎𝑛 𝑤𝑎𝑘𝑡𝑢 𝑝𝑒𝑟𝑏𝑎𝑖𝑘𝑎𝑛
Tingkat frekuensi kerusakan = 4 2.340 Tingkat frekuensi kerusakan = 0.0017
Pada minggu ke-2, ke-3, dan ke-4 dilakukan perhitungan dengan rumus yang sama. Grafik ditentukan dari hasil perhitungan yang telah dilakukan.
Gambar 2 Grafik MTTR 0 5 10 15 week 1 week 2 week 3 week 4 Grafik MTTR Grafik MTTR

## Gambar 3. Grafik MTBF
Gambar 4. Tingkat Frekuensi Kerusakan Mesin
Perhitungan Overall Equipment Effecttiveness (OEE) dan Six Big Losses
Selanjutnya, kita akan menggunakan data dari tabel di atas untuk mencari nilai ketiga rasio tersebut dengan menggunakan rumus yang disediakan.
1. Perhitungan Availability (A)
A = 𝑙𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑡𝑖𝑚𝑒−𝑑𝑜𝑤𝑛𝑡𝑖𝑚𝑒 𝑙𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑡𝑖𝑚𝑒 𝑥 100 %
A = 390 𝑚𝑒𝑛𝑖𝑡 420 𝑚𝑒𝑛𝑖𝑡 𝑥 100 %
A = 0,93 x 100 %
A = 93 %
Untuk minggu ke-2, ke-3, dan ke-4 menggunakan rumus yang sama.
2. Perhitungan Performance Efficiency (PE)
PE = 𝑖𝑑𝑒𝑎𝑙 𝑐𝑦𝑐𝑙𝑒 𝑡𝑖𝑚𝑒 𝑥 𝑝𝑟𝑜𝑐𝑒𝑠𝑠𝑒𝑑 𝑎𝑚𝑜𝑢𝑛𝑡 𝑜𝑝𝑒𝑟𝑎𝑡𝑖𝑛𝑔 𝑡𝑖𝑚𝑒 𝑥 100 %
PE = 0,083 𝑚𝑛𝑡 𝑝𝑐𝑠 𝑥 4.500 𝑝𝑐𝑠
390 𝑚𝑛𝑡 𝑥 100 %
PE = 3.735 𝑚𝑛𝑡 390 𝑚𝑛𝑡 𝑥 100 %
PE = 0,95 x 100 % PE = 95 %
Untuk perhitungan minggu ke-2, ke-3, dan ke-4 dilakukan dengan rumus yang sama.
0 500 1000 1500 week 1 week 2 week 3 week 4 Grafik MTBF grafik MTBF 0 0,001 0,002 0,003 week 1 week 2 week 3 week 4

## Tingkat Frekuensi kerusakan
Tingkat Frekuensi kerusakan

## 3. Perhitungan Rate of Quality Product (ROQP)
ROQP = 𝑝𝑟𝑜𝑐𝑒𝑠𝑠𝑒𝑠 𝑎𝑚𝑜𝑢𝑛𝑡−𝑑𝑒𝑓𝑒𝑐𝑡 𝑎𝑚𝑜𝑢𝑛𝑡 𝑝𝑟𝑜𝑐𝑒𝑠𝑠𝑒𝑠 𝑎𝑚𝑜𝑢𝑛𝑡 𝑥 100 %
ROQP = 4.500 𝑝𝑐𝑠 −10,5 𝑝𝑐𝑠 4500 𝑝𝑐𝑠
𝑥 100 %
ROQP = 4.489,5 𝑝𝑐𝑠 4.500 𝑝𝑐𝑠 𝑥 100 %
ROQP = 0,997 x 100 % ROQP = 99,7 %
Untuk minggu ke-2, ke-3, dan ke-4 dilakukan perhitungan dengan rumus yang sama.
Nilai  OEE  diperoleh  dengan  mengalikan  ketiga  rasio  tersebut  setelah  semua  rasio menemukan nilainya. Tabel 5 menampilkan nilai OEE.
Tabel 5. Nilai availability, performance efficiency, rate of quality product, dan OEE
Week Availability (%) Performance Efficiency (%) Rate of quality product (%) Nilai OEE 1 93 % 95 % 99,7 % 88,08 % 2 93 % 99 % 99,8 % 91,88 % 3 93 % 97 % 99,7 % 89,93 % 4 93 % 95 % 99,7 % 88,08 % Rata-rata 93 % 96,75 % 99,725 % 89,49 %
Perhitungan six big losses dengan data yang berada di tabel 1, table 2, dan table 3 dengan menggunakan rumus- rumus six big losess diatas:
1. Breakdown Losses
BL = 𝑏𝑟𝑒𝑎𝑘𝑑𝑜𝑤𝑛 𝑙𝑜𝑠𝑠𝑒𝑠 𝑙𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑡𝑖𝑚𝑒 𝑥 100 %
BL = 120 𝑚𝑛𝑡 10.080 𝑚𝑛𝑡 𝑥 100 %
BL = 0,01190 x 100 % = 1,19 %
Jadi kerugian breakdown losses yang dialami selama bulan Desember 2020-Januari 2021 adalah sebesar 1,19 %

## 2. Setup and Adjustment Losses
SAL = 𝑠𝑒𝑡𝑢𝑝 𝑎𝑛𝑑 𝑎𝑑𝑗𝑢𝑠𝑡𝑚𝑒𝑛𝑡 𝑙𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑡𝑖𝑚𝑒 𝑥 100 %
SAL = 480 𝑚𝑛𝑡 10.080 𝑚𝑛𝑡 𝑥 100 %
SAL = 0,047 x 100 % = 4,7 %
Jadi  kerugian Setup  and  adjustment  losses  yang  dialami  selama  bulan  Desember 2020-Janurai 2021 adalah sebesar 4,7 %.

## 3. Idle and Minor Stoppage Losses
IMSL = (𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑡𝑎𝑟𝑔𝑒𝑡−𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑝𝑟𝑜𝑑𝑢𝑘𝑠𝑖)𝑥 𝑖𝑑𝑒𝑎𝑙 𝑐𝑦𝑐𝑙𝑒 𝑡𝑖𝑚𝑒 𝑙𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑡𝑖𝑚𝑒 𝑥 100 %
IMSL = (112.800−109.500)𝑝𝑐𝑠 𝑥 0,083 𝑚𝑛𝑡 𝑝𝑐𝑠
10.080 𝑚𝑛𝑡 𝑥 100 %
IMSL = 273,9 𝑚𝑛𝑡 10.080 𝑚𝑛𝑡 𝑥 100 %
IMSL = 0,0271 x 100 % = 2,71 %
Jadi kerugian idle minor and setup losses yang dialami bulan Desember 2020-Januari 2021 sebesar 2,71 %

## 4. Reduced Speed Losses
RSL = (𝑎𝑐𝑡𝑢𝑎𝑙 𝑐𝑦𝑐𝑙𝑒 𝑡𝑖𝑚𝑒−𝑖𝑑𝑒𝑎𝑙 𝑐𝑦𝑐𝑙𝑒 𝑡𝑖𝑚𝑒) 𝑥 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑝𝑟𝑜𝑑𝑢𝑐𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑙𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑡𝑖𝑚𝑒 𝑥 100 %
RSL = (0,085 𝑚𝑛𝑡 𝑝𝑐𝑠 −0,083 𝑚𝑛𝑡 𝑝𝑐𝑠 )𝑥 109.500 10.080
𝑥 100 %
RSL = 219 𝑚𝑛𝑡 10.080 𝑥 100 %
RSL = 0,0217 x 100 % = 2,17 % Jadi, kerugian reduced speed losses yang dialami sebesar 2,17 %

## 5. Process Defect Losses
PDL = 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑟𝑒𝑗𝑒𝑐𝑡 𝑥 𝑖𝑑𝑒𝑙 𝑐𝑦𝑐𝑙𝑒 𝑡𝑖𝑚𝑒 𝑙𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑡𝑖𝑚𝑒 𝑥 100 %
PDL = 231 𝑝𝑐𝑠 𝑥 0,083 𝑚𝑛𝑡 𝑝𝑐𝑠 10.080 𝑚𝑛𝑡 𝑥 100 %
PDL = 19,173 𝑚𝑛𝑡 10.080 𝑚𝑛𝑡 𝑥 100 %
PDL = 0,0019 x 100 % = 0,19 % Jadi, Kerugian processs defect losses yang dialami adalah sebesar 0,19 %

## 6. Reduced Yield Losses
RYL = 𝑐𝑎𝑐𝑎𝑡 𝑎𝑤𝑎𝑙 𝑝𝑟𝑜𝑑𝑢𝑘𝑠𝑖 𝑥 𝑖𝑑𝑒𝑎𝑙 𝑐𝑦𝑐𝑙𝑒 𝑡𝑖𝑚𝑒 𝑙𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑡𝑖𝑚𝑒
x 100 % RYL = 94 𝑝𝑐𝑠 𝑥 0,083 𝑚𝑛𝑡 𝑝𝑐𝑠 10.080 𝑚𝑛𝑡 𝑥100 % RYL = 7802 𝑚𝑛𝑡
10.080 𝑚𝑛𝑡 𝑥 100 %
RYL = 0,0077 x 100 % = 0,077 % Jadi, kerugian yang dialami reduced yield losses yang dialami sebesar 0,077 %.

## SIMPULAN
Setelah menerapkan Total Productive Maintenance pada mesin crimping CV XYZ, kami dapat mengurangi waste breakdown dan menarik kesimpulan sebagai berikut:
Nilai OEE pada bulan Desember 2020 – Januari 2021 berada di angka rata-rata 89,49 %  sudah  cukup  baik  karna  sudah  melewati  standar  ideal  OEE  menurut  JIPM  ( Japan Institute of Plant Maintenance) yang berada di angka 85 %. Dari perhitungan yang didapat
nilai  OEE  terendah  berada  di  minggu  ke-1  dan  minggu  ke-4  yaitu  sebesar  88,08% dikarenakan  terdapat  frekuensi  mesin  produksi  yang  mengalami  kerusakan  dan  total waktu perbaikan yang tidak menghasilkan produk.
Nilai yang didiapat dari perhitungan six big losses yang berpengaruh terhadap nilai OEE  mesin crimping  terdapat  di  setup  and  adjusment  losses  sebesar  4,7%.  Penyebab adalah  faktor  manusia  akibat  kurang  hati-hatinya  perawatan  mesin,  dan  penyebab mekanis kerena komponen yang terlampaui sehingga membuat mesin mudah rusak dan tidak dapat beroperasi secara maksimal.

## DAFTAR PUSTAKA
Almeanazel, O. T. (2010). Total Productive Maintenance Review and Overall Equipment Effectiveness  Measurement. Jordan  Journal  of  Mecahnical  and  Indusrtrial Engineering.
Apriatno,  D.  (2015).  Usulan  Penerapan  Total  Productive  Maintenance  (TPM)  Guna Meningkatkan  Kinerja  Mesin  Elektroplating  di  Perusahaan  Furniture  Tanggerang. Jurnal OE, Volume VII, No. 3.
Aprilia,  D.  &  Nuha,  U.  (2018).  Aplikasi  Pencarian  Alternatif  Mesin Cutting  dan  Mesin Crimping Manual Scan Barcode Berbasis Android di Departemen New Yazaki System PT. Surabaya Autocomp Indonesia.
Binti Aminudin N, A. Garza-Reyes, J, A. Kumar, V. Antony, J. Rocha-Luna, L, (2015).  An Analysis  of  Managerial  Factors  Affecting  the  Implementation  and  Use  of  Overall Equipment Effectiveness. International Journal of Production Research, 54(15): 4430- 4447.
Borris, Steven. (2006). Total Productive Maintenance: Proven strategies and Technique to Keep equipment Running at Maximum Efficiency.
Budi,  K.  (2017).  Pengertian  Total  Productive  Maintenance. Retrieved  from  Ilmu Manajemen  Manajemen  Industri: https://ilmumanajemenindustri.com/pengertian- total-productive maintenance-tpm / (diakses pada 22 Februari 2021).
Febriana, R. (2020, November 13). apa itu wiring harnes? Retrieved from Warriornux.com: https://www.warriornux.com/wiring-harness/ (diakses pada 22 Februari 2021).
Garpersz, V. (1998) Manajemen Produktivitas Total, Gramedia Pustaka Utama, Jakarta. Gosavi, A. (2006) A Risk-sensitiveapproach to Total Productive Maintenance; Automica,
Vol. 42 No. 8, pp. 1321-30.
Harahap, U, N. Eddy. Nasution C, (2021). Analisis Peningkatan Produktivitas Kerja Mesin Dengan  Menggunakan  Metode  Total  Productive  Maintenance  (TPM)  di  PT.  Casa Woodworking Industry. Jurnal VORTEKS, Vol 02, No 2, Medan.
Limantoro, D & Felicia. (2013). Total Productive Maintenance di PT. X. Jurnal Tirta Vol. 1 No. 1, 13-20.
Nakajima,  S.  (1998).  Introduction  to  TPM  (Total  Productive  Maintenance). Cambridge: Productivity Press inc.
Nallusamy,  S.  (2016).  Enhancement  of  Productivity  and  Efficiency  of  CNC  Machines  in Small Scale Industry Using Total Productive Maintenance. International Journal of Engineering Research in Africa, 25:119-126.
Risaldi, D. Dirja. I. Setiawan, R. (2021). Optimalisasi Proses Kerja Mesin Crimping di CV.
XYZ. TRAKSI: Majalah Ilmiah Teknik Mesin Vol. 21 No, 2 hal 157-171.
Saiful  Rapi,  A.  &  Nowanda,  O.  (2014).  Pengukuran  Kinerja  Mesin  Defaktor  I  dengan Menggunakan  Metode  Overall  Equipment  Effectiveness  (Studi  Kasus  pada  PT Perkebunan XY).