## Analisis Efektivitas Mesin Shearing menggunakan Metode Overall
Equipment Effectiveness pada PT. Anugrah Damai Mandiri
Hidayanti 1* , Apid Hapid Maksum 2 , Muhamad Taufiq Rachmat 3
1,2,3 Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Singaperbangsa Karawang Indonesia * Koresponden email : hidayantiii79@gmail.com Diterima: 2 Maret 2023 Disetujui: 10 Maret 2023

## Abstract
When  a  manufacturing  machine  is  able  to  operate  non-stop  for  a  certain  period  of  time,  operate  at  a predetermined speed, and produce products that meet predetermined standards, then the machine is said to be working optimal. This study aims to assess the feasibility of shearing machines so that companies can decide on machine maintenance strategies to prevent downtime. Overall Equipment Effectiveness (OEE) technique was used in this study. This technique can be implemented by dividing the actual output by the maximum output that the machine or equipment is capable of producing under ideal operating conditions. Interviews with companies regarding machine downtime statistics and on-site observations to assess the feasibility of shearing machines were conducted as part of the data collection procedure. The average OEE figure,  according  to  data  analysis,  is  68.98%,  which  indicates  that  there  is  still  room  for  business development  to  increase  engine  performance  values.  Low  average  OEE  values  may  be  affected  by availability. Meanwhile, it is this performance component that has an impact on the high OEE value. Keywords: shearing engine, efficiency, OEE, output, PT. Anugrah Damai Mandiri

## Abstrak
Ketika sebuah mesin manufaktur mampu beroperasi tanpa henti untuk jangka waktu tertentu, beroperasi pada  kecepatan  yang  telah  ditentukan,  dan  menghasilkan  produk  yang  memenuhi  standar  yang  telah ditentukan, maka dikatakan mesin bekerja secara optimal. Penelitian ini bertujuan untuk menilai kelayakan mesin shearing sehingga  perusahaan  dapat  memutuskan  strategi  perawatan  mesin  untuk  mencegah downtime . Teknik Overall Equipment Effectiveness (OEE) digunakan dalam penelitian ini. Teknik ini dapat diterapkan dengan membagi output aktual dengan output maksimum yang mampu diproduksi oleh mesin atau  peralatan  dalam  kondisi  operasi  yang  ideal.  Wawancara  dengan  perusahaan  mengenai  statistik downtime mesin  dan  pengamatan  di  tempat  untuk  menilai  kelayakan  mesin shearing dilakukan  sebagai bagian dari prosedur pengumpulan data. Rata-rata angka OEE menurut analisis data adalah 68,98%, yang menunjukkan bahwa masih ada ruang untuk pengembangan bisnis untuk meningkatkan nilai kinerja mesin. Nilai  OEE  rata-rata  yang  rendah  mungkin  dipengaruhi  oleh  ketersediaan.  Sedangkan  komponen performance inilah yang berdampak pada tingginya nilai OEE. Kata Kunci: mesin shearing, efektivitas, OEE, output, PT. Anugrah Damai Mandiri

## 1. Pendahuluan
Faktor  utama  yang  dapat  mempercepat  perkembangan  perusahaan  adalah  kegiatan  produksi. Pemeliharaan mesin yang digunakan harus diimbangi dengan produksi yang efisien. Mesin yang rusak akan mengurangi kapasitas produksi, yang dapat mengakibatkan kerugian bagi perusahaan [1]. Keinginan dan kebutuhan  konsumen  tidak  dapat  dipenuhi  oleh  suatu  produk  jika  tidak  diproduksi  sesuai  dengan spesifikasinya. Karena akan membutuhkan lebih banyak uang untuk memperbaiki produk yang rusak ke standar yang dibutuhkan, baik pelanggan maupun perusahaan akan mengalami kerugian [2]. Ketika sebuah mesin manufaktur mampu beroperasi tanpa gangguan selama waktu yang telah ditentukan, beroperasi pada kecepatan yang telah ditentukan dan menghasilkan barang yang memenuhi standar yang telah ditentukan, maka dikatakan bekerja secara efektif [3]. Oleh karena itu, agar proses pembuatan produk dapat berhasil, perusahaan seharusnya selalu memastikan bahwa alat dan perlengkapan dalam keadaan prima [4].
Proses manufaktur sangat bergantung pada kegiatan perawatan yang dilakukan pada mesin produksi. Selain itu, adanya pemeliharaan dapat mengurangi biaya atau kerugian akibat kerusakan mesin [5]. Salah satu penyebab utama downtime atau penghentian mesin yang tinggi adalah peralatan produksi yang usang karena peralatan produksi yang kurang optimal akan menurunkan performa peralatan produksi itu sendiri. Kegiatan manufaktur perusahaan pasti akan menjadi tidak efisien sebagai akibat dari downtime mesin ini. [6].  Analisis  yang  dapat  menentukan  efektivitas  kinerja  mesin  diperlukan  untuk  meningkatkan  kegiatan
manajemen  perawatan  mesin.  Analisis  ini  kemudian  dapat digunakan  sebagai  landasan  untuk perawatan dan kebijakan terhadap gejala kerusakan, serta dapat memprediksi gejala tersebut dan memastikan kualitas produk dan ketersediaan mesin [7].
Tingkat ketersediaan rata-rata 101,09%, tingkat kinerja 69,11%, tingkat kualitas 85,82%, dan OEE 60,42% diperoleh dalam penelitian [8] dengan menggunakan pendekatan OEE dengan proporsi di atas 90%, yang memenuhi Standard World Class . PT. XYZ seharusnya memenuhi aktivitas perawatan pada mesin debarker untuk peningkatan  keluaran  agar  efisien  dan  melakukan  pembuatan schedule perawatan  mesin guna meningkatkan proses produksi di PT. XYZ karena kinerja , kualitas, dan OEE masih dibawah Standard World  Class .  Hasil  penelitian  lebih  lanjut  oleh  [9]  menghasilkan  rekomendasi  untuk  peningkatan  yang mencakup  melakukan  pemeliharaan  preventif  berdasarkan  jadwal  pemeliharaan  yang  ditentukan  dan menyampaikan laporan pada akhir kegiatan pemeliharaan. Tingkatkan manajemen pemasaran selanjutnya agar selalu dapat menghasilkan permintaan dan mempersingkat waktu menganggur mesin.
PT.  Anugrah  Damai  Mandiri  merupakan  perusahaan  yang  bergerak  dibidang manufacturing , perdagangan  umum,  jasa  pembuatan  barang  automotif  maupun  bidang  properti.  PT.  Anugrah  Damai Mandiri  memproduksi  beberapa  produk  seperti steel  door , fire door serta slidding door dan  fabrikasi lainnya sesuai dengan job order . Dalam pelaksanaan produksinya di PT. Anugrah Damai Mandiri, terdapat beberapa  kali  kondisi downtime pada  mesin shearing yang digunakan  sehingga kegiatan  produksi  harus berhenti  sementara. Downtime ini  terjadi  pada  bulan  Agustus  hingga  bulan  Desember  2021.  Hal  ini diakibatkan  karena  umur  mesin  yang  semakin  tua  dan  kurangnya  perawatan  yang  dilakukan  oleh perusahaan.  Selain  itu,  adanya downtime ini  akan  menyebabkan  terjadinya  keterlambatan  penyelesaian suatu produk sehingga meningkatnya biaya produksi yang dapat  merugikan pihak perusahaan dan pihak konsumen.
Akibatnya, untuk menilai kelayakan mesin, keefektifannya harus diperiksa. Penulis menggunakan teknik Overall Equipment Effectiveness (OEE) dalam menanggapi isu-isu ini. Metode ini dapat digunakan untuk menentukan rasio keluaran mesin dibagi dengan keluaran maksimumnya dalam keadaan operasi yang ideal [10]. Analisa mesin ini juga berguna untuk menentukan kebijakan-kebijakan yang akan dibuat oleh manajemen  perusahaan  terkait  dengan  pemeliharaan  mesin  yang  digunakan.  Penelitian  dilakukan  pada mesin shearing yang perannya sangat tinggi di PT. Anugrah Damai Mandiri. Mesin tersebut adalah mesin yang  digunakan  untuk  memotong  bahan  baku  pertama  yaitu  pelat  besi  dengan  berbagai  ukuran  sesuai dengan permintaan konsumen.

## 2. Metode Penelitian
Menurut [11], pengukuran yang dikenal sebagai Overall Equipment Effectiveness (OEE) mengukur keseluruhan  efisiensi  penggunaan  peralatan  pada  berbagai  tingkat  efektivitas  keseluruhan  fasilitas sebagaimana  ditentukan  oleh  tingkat  ketersediaan,  kinerja,  dan  kualitas.  Kinerja  peralatan  ini  tentunya berperan penting karena dapat mengungkapkan tempat-tempat di mana produktivitas harus ditingkatkan. OEE adalah instrumen pengukuran yang dapat digunakan untuk menilai dan menyempurnakan prosedur kerja yang tepat untuk memastikan produktivitas yang lebih tinggi saat menggunakan mesin atau peralatan.
Ketika  nilai  OEE  100%,  produksi  tidak  cacat  dan  produktivitas  berada  pada  level  tertinggi.  Oleh karena itu, sesuai alokasi dan tanpa adanya downtime mesin, operasi produksi hanya dapat menghasilkan item yang  100%  bagus  [12].  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  proses  produksi  telah  memenuhi  beberapa persyaratan, antara lain untuk 100% quality , 100% performance , dan 100% availability (ketersediaan tanpa downtime ) [13]. Hasil komputasi OEE dapat digunakan untuk menilai keefektifan fasilitas dan memberikan landasan untuk setiap perubahan dan peningkatan yang diperlukan. [14].
Maka  dari  itu,  persamaan  di  bawah  ini  menunjukkan  hubungan  antara  ketiga  komponen produktivitas:

## 𝑂𝐸𝐸 = 𝐴 × 𝑃 × 𝑄 × 100%
Keterangan: A = Availability P = Performance Q = Quality
a. Availability Rate
Tingkat  ketersediaan  digunakan  untuk  menentukan  seberapa  baik  mesin  atau  peralatan beroperasi.  Tingkat  ketersediaan  dihitung  dengan  membandingkan  waktu  operasional  dan  waktu pemuatan. Rumus berikut dapat digunakan untuk menghitung availability rate :
Availability = 𝑂𝑝𝑒𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑇𝑖𝑚𝑒 𝐿𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑇𝑖𝑚𝑒 × 100%
Waktu operasi adalah efek dari pengurangan waktu pemuatan dengan waktu henti mesin harus memproses sepanjang waktu henti ini, tetapi karena kegagalan fungsi, tidak ada output yang dihasilkan. Hasil  kali  jumlah  jam  kerja,  jumlah  jam  lembur,  dan  penambahan start time dikenal  dengan  istilah loading time . Dengan mengidentifikasi masalah yang memakan waktu dalam pengoperasian mesin pada tahap ketersediaan, tentukan apakah organisasi dapat menghasilkan hasil yang signifikan dengan tingkat produktivitas yang tinggi. [15].
b. Performance Rate Performance rate dihitung  dengan  membagi  waktu  pengoperasian  dengan  jumlah  unit  atau barang  yang  diproses  selama  waktu  pengaturan  mesin. Performance rate dapat  dikonseptualisasikan sebagai berikut:
Performance = 𝑊𝑎𝑘𝑡𝑢 𝑆𝑒𝑡𝑡𝑖𝑛𝑔 × 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑃𝑟𝑜𝑑𝑢𝑘 𝑊𝑎𝑘𝑡𝑢 𝑂𝑝𝑒𝑟𝑎𝑠𝑖 × 100%
Waktu yang diperlukan untuk menyetel mesin sebelum menggunakannya dikenal sebagai waktu set up mesin.  Jumlah  barang  yang  dibuat  selama  proses  produksi  sama  dengan  jumlah  unit  yang diproses.
c. Quality Rate
Persentase produk yang lebih baik dari semua komoditas olahan lainnya dikenal sebagai tingkat kualitas. Oleh karena itu, rasio kualitas ditentukan oleh perhitungan di bawah ini, yang menggunakan dua komponen, yaitu:
1) Processed amount
2) Defect amount
Persamaan berikut dapat digunakan untuk menghitung tingkat kualitas:
Quality = 𝑃𝑟𝑜𝑐𝑒𝑠𝑠𝑒𝑑 𝐴𝑚𝑜𝑢𝑛𝑡−𝐷𝑒𝑓𝑒𝑐𝑡 𝐴𝑚𝑜𝑢𝑛𝑡
𝑃𝑟𝑜𝑐𝑒𝑠𝑠𝑒𝑑 𝐴𝑚𝑜𝑢𝑛𝑡 × 100%
Pengukuran  OEE  mengungkapkan  tingkat  efektivitas  mesin  yang  dicapai  melalui  pelaksanaan perencanaan  pemeliharaan  dan  program  pemeliharaan  yang  telah  direncanakan  sejak  awal.  Akibatnya, penilaian OEE berdasar pada seberapa baik perencanaan pemeliharaan peralatan ini disiapkan. Indikator penilaian  OEE  yaitu  untuk  faktor availability yaitu  nilainya  lebih  dari  90%,  untuk  faktor performance nilainya lebih dari 95%, untuk faktor quality nilainya lebih dari 99%, serta untuk OEE itu sendiri nilainya adalah sebesar 85%.
Proses  produksi  suatu  perusahaan  dapat  dikatakan  sempurna  dalam  artian  hanya  menghasilkan produk yang bebas dari cacat jika persentase OEE mencapai 100%. Sedangkan proses manufaktur sangat cocok  digunakan  sebagai  tujuan  jangka  panjang  jika  nilai  perhitungan  OEE  mencapai  persentase  85% hingga  99%  karena  memiliki  nilai  yang  cukup  besar.  Proses  produksi  dianggap  masuk  akal  dan menunjukkan area yang signifikan dan potensi bagi perusahaan untuk melakukan modifikasi jika presentasi OEE  antara  60%  dan  84%.  Selain  itu,  jika  hasil  perhitungan  OEE  kurang  dari  60%,  proses  manufaktur dianggap memiliki nilai yang buruk, namun bergantung pada kebijakan perusahaan, terkadang hal ini dapat dengan mudah disesuaikan.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Pengamatan dan informasi yang digunakan dalam study ini menyangkut mesin dan sistem perawatan mesin shearing .  Data  yang  di  ambil  adalah  laporan  waktu  kerja  mesin,  waktu overtime ,  jam  kerusakan mesin, kuantitas barang yang diproduksi, jumlah produk gagal, waktu setting mesin dan waktu start mesin shearing selama 5 bulan mulai dari bulan Agustus hingga bulan Desember tahun 2021. Wawancara dengan pihak perusahaan digunakan untuk mendapatkan data dalam prosesnya terkait keperluan waktu downtime mesin  dan  melakukan  observasi  secara  langsung  untuk  melihat  kelayakan  mesin shearing . Tabel  1 merupakan data produksi PT. Anugrah Damai Mandiri pada Agustus hingga Desember 2021.
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Tabel 1. Data Produksi PT. Anugrah Damai Mandiri Bulan Agustus-Desember 2021 Bulan Jumlah Produk Produk Gagal Agustus 12 1 September 12 1 Oktober 13 2 November 13 1 Desember 13 2 Sumber: PT. Anugrah Damai Mandiri (2021)
Tabel 1 merupakan data produksi steel door PT. Anugrah Damai Mandiri pada bulan Agustus hingga Desember 2021. Pada tabel di atas dapat diketahui jumlah produk yang sesuai dan produk gagal/cacat.
Tabel 2. Data Operasional Mesin Bulan Jam Kerja Mesin Jam Lembur Downtime Waktu Setting Waktu Start Waktu Loading Waktu Operasi Agustus 160 0 22 10 2,5 162,5 140,5 September 156 0 21 10 2,5 158,5 137,5 Oktober 160 0 21 10 2,5 162,5 141,5 November 154 0 20 10 2,5 156,5 136,5 Desember 155 0 21 10 2,5 157,5 136,5 Sumber: PT. Anugrah Damai Mandiri (2021)
Tabel  2 merupakan  data  operasional  mesin shearing yang  terdiri  dari  data  jam  kerja  mesin,  jam lebur, downtime , waktu setting , waktu start , waktu loading , dan waktu operasi pada periode bulan Agustus hingga Desember 2021.
Berikut adalah formula untuk menilai kelayakan OEE, availability , performance dan quality :
OEE (%) = Availability × Performance × Quality × 100%
Dimana, availability , performance dan quality dapat dihitung dengan menggunakan rumus di bawah ini.
Availability = 𝑊𝑎𝑘𝑡𝑢 𝐿𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔−𝐽𝑎𝑚 𝐻𝑒𝑛𝑡𝑖 𝑀𝑒𝑠𝑖𝑛 𝑊𝑎𝑘𝑡𝑢 𝐿𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 × 100% Performance = 𝑊𝑎𝑘𝑡𝑢 𝑆𝑒𝑡𝑡𝑖𝑛𝑔 × Jumlah Produk 𝑊𝑎𝑘𝑡𝑢 𝑂𝑝𝑒𝑟𝑎𝑠𝑖 × 100% Quality = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑃𝑟𝑜𝑑𝑢𝑘−𝑃𝑟𝑜𝑑𝑢𝑘 𝐺𝑎𝑔𝑎𝑙 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑃𝑟𝑜𝑑𝑢𝑘 × 100% a. Perhitungan Bulan Agustus Loading Time
= 160 + 0 + 2,5
= 162,5 Downtime Machine  = 22 Operation Time
= 162,5 – 22 = 140,5
1) Availibility
Availability Rate = 𝑊𝑎𝑘𝑡𝑢 𝐿𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔−𝐽𝑎𝑚 𝐻𝑒𝑛𝑡𝑖 𝑀𝑒𝑠𝑖𝑛 𝑊𝑎𝑘𝑡𝑢 𝐿𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 × 100%
= 162,5−22 162,5 × 100%
= 86,46%
2) Performance
Performance Rate = 𝑊𝑎𝑘𝑡𝑢 𝑆𝑒𝑡𝑡𝑖𝑛𝑔 × Jumlah Produk 𝑊𝑎𝑘𝑡𝑢 𝑂𝑝𝑒𝑟𝑎𝑠𝑖
×  100%
= 10 ×12 140,5 × 100%
= 85,41%
3) Quality
Quality Rate = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑃𝑟𝑜𝑑𝑢𝑘−𝑃𝑟𝑜𝑑𝑢𝑘 𝐺𝑎𝑔𝑎𝑙 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑃𝑟𝑜𝑑𝑢𝑘 ×  100%
= 12−1 12 × 100%
= 91,67%
4) OEE OEE (%) = Availability × Performance × Quality × 100% = 0,8646 × 0,8541 × 0,9167 × 100% = 67,69%
b. Perhitungan bulan September
Loading Time
= 156 + 0 + 2,5
= 158,5 Downtime Machine  = 21 Operation Time = 158,5 – 21 = 137,5 1) Availibility
Availability Rate = 𝑊𝑎𝑘𝑡𝑢 𝐿𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔−𝐽𝑎𝑚 𝐻𝑒𝑛𝑡𝑖 𝑀𝑒𝑠𝑖𝑛 𝑊𝑎𝑘𝑡𝑢 𝐿𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 ×  100%
= 158,5−21 158,5 × 100%
= 86,75%
2) Performance
Performance Rate = 𝑊𝑎𝑘𝑡𝑢 𝑆𝑒𝑡𝑡𝑖𝑛𝑔 × Jumlah Produk 𝑊𝑎𝑘𝑡𝑢 𝑂𝑝𝑒𝑟𝑎𝑠𝑖 ×  100% = 10 ×12 137,5 × 100%
= 87,27%
3) Quality
Quality Rate = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑃𝑟𝑜𝑑𝑢𝑘−𝑃𝑟𝑜𝑑𝑢𝑘 𝐺𝑎𝑔𝑎𝑙 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑃𝑟𝑜𝑑𝑢𝑘 ×  100%
= 12−1 12 × 100%
= 91,67%
4) OEE
OEE (%) = Availability × Performance × Quality × 100% = 0,8675 × 0,8727 × 0,9167 × 100% = 67,40%
c. Perhitungan bulan Oktober Loading Time
= 160 + 0 + 2,5
= 162,5 Downtime Machine = 21
Operation Time
= 162,5 – 21
= 141,5
1) Availibility
Availability Rate = 𝑊𝑎𝑘𝑡𝑢 𝐿𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔−𝐽𝑎𝑚 𝐻𝑒𝑛𝑡𝑖 𝑀𝑒𝑠𝑖𝑛 𝑊𝑎𝑘𝑡𝑢 𝐿𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 ×  100%
= 162,5−21 162,5 × 100%
= 87,08%
2) Performance
Performance Rate = 𝑊𝑎𝑘𝑡𝑢 𝑆𝑒𝑡𝑡𝑖𝑛𝑔 × Jumlah Produk 𝑊𝑎𝑘𝑡𝑢 𝑂𝑝𝑒𝑟𝑎𝑠𝑖 ×  100%
= 10 ×13 141,5 × 100%
= 91,87%
3) Quality
Quality Rate = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑃𝑟𝑜𝑑𝑢𝑘−𝑃𝑟𝑜𝑑𝑢𝑘 𝐺𝑎𝑔𝑎𝑙 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑃𝑟𝑜𝑑𝑢𝑘
×  100%
= 13−2 13 × 100%
= 84,62%
4) OEE
OEE (%) = Availability × Performance × Quality × 100%
= 0,8708 × 0,9187 × 0,8462 × 100%
= 67,69%
d. Perhitungan bulan November
Loading Time
= 154 + 0 + 2,5
= 156,5
Downtime Machine = 20
Operation Time = 156,5 – 20 = 136,5
1) Availibility
Availability Rate = 𝑊𝑎𝑘𝑡𝑢 𝐿𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔−𝐽𝑎𝑚 𝐻𝑒𝑛𝑡𝑖 𝑀𝑒𝑠𝑖𝑛 𝑊𝑎𝑘𝑡𝑢 𝐿𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 ×  100% = 156,5−20 156,5 × 100%
= 87,22%
2) Performance
Performance Rate = 𝑊𝑎𝑘𝑡𝑢 𝑆𝑒𝑡𝑡𝑖𝑛𝑔 × Jumlah Produk 𝑊𝑎𝑘𝑡𝑢 𝑂𝑝𝑒𝑟𝑎𝑠𝑖 ×  100% = 10 ×13 136,5 × 100%
= 95,24%
3) Quality
Quality Rate = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑃𝑟𝑜𝑑𝑢𝑘−𝑃𝑟𝑜𝑑𝑢𝑘 𝐺𝑎𝑔𝑎𝑙 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑃𝑟𝑜𝑑𝑢𝑘 ×  100% = 13−1 13 × 100%
= 84,62%
4) OEE
OEE (%) = Availability × Performance × Quality × 100% = 0,8722 × 0,9524 × 0,8462 × 100% = 70,29%
e. Perhitungan bulan Desember
Loading Time
= 155 + 0 + 2,5
= 157,5 Downtime Machine = 21
Operation Time
= 157,5 – 21
= 136,5
1) Availibility Availability Rate = 𝑊𝑎𝑘𝑡𝑢 𝐿𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔−𝐽𝑎𝑚 𝐻𝑒𝑛𝑡𝑖 𝑀𝑒𝑠𝑖𝑛 𝑊𝑎𝑘𝑡𝑢 𝐿𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 ×  100% = 157,5−21 157,5 × 100%
= 86,67%
2) Performance
Performance Rate = 𝑊𝑎𝑘𝑡𝑢 𝑆𝑒𝑡𝑡𝑖𝑛𝑔 × Jumlah Produk 𝑊𝑎𝑘𝑡𝑢 𝑂𝑝𝑒𝑟𝑎𝑠𝑖 ×  100%
= 10 ×13 136,5 × 100%
= 95,24%
3) Quality
Quality Rate = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑃𝑟𝑜𝑑𝑢𝑘−𝑃𝑟𝑜𝑑𝑢𝑘 𝐺𝑎𝑔𝑎𝑙 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑃𝑟𝑜𝑑𝑢𝑘
×  100%
= 13−2 13 × 100%
= 84,62%
4) OEE
OEE (%) = Availability × Performance × Quality × 100% = 0,8667 × 0,9524 × 0,8462 × 100% = 69,84%
Tabel 3 berikut menunjukkan hasil perhitungan pada pengolahan data secara keseluruhan.
Tabel 3. Hasil pengolahan data Bulan Availability Performance Quality OEE Ags 86,46% 85,41% 91,67% 67,69% Sept 86,75% 87,27% 91,67% 69,40% Ok 87,08% 91,87% 84,62% 67,69% Nov 87,22% 95,24% 84,62% 70,29% Des 86,67% 95,24% 84,62% 69,84% Total 434,18% 455,03% 437,18% 344,91% Sumber: Penulis (2022)
Rata-rata efektivitas keseluruhan (OEE) yaitu sebagai berikut:
OEE = 𝑂𝐸𝐸 5 = 344,91% 5 = 68,98% (Belum memenuhi standar JIPM yaitu  85%)
Selain  itu,  grafik  yang  membandingkan  nilai  OEE  ideal  digunakan  pada Gambar  1 untuk menganalisis OEE.
Gambar 1. Grafik Rata-rata OEE Sumber: Penulis (2022)
Hasil  perhitungan  OEE  rata-rata  adalah  68,98%,  seperti  yang  ditunjukkan  pada Gambar  1 .  Nilai tersebut dianggap masih belum memenuhi standar nilai OEE yang diterapkan oleh JIPM yaitu 85%. Pada grafik terlihat bahwa November memiliki nilai OEE tertinggi (70,29%), sedangkan Agustus dan Oktober memiliki nilai OEE terendah (67,69%). Terlihat dari perhitungan di atas bahwa OEE dengan hasil 68,98% menggambarkan bahwa PT. Anugrah Damai Mandiri masih memiliki ruang dan potensi untuk melakukan perubahan atau membaik.
Pada  hasil  perhitungan,  dapat  dilihat  bahwa  pada  elemen performance di  bulan  November  dan Desember memiliki nilai yang memenuhi standar yaitu sebesar 95,24%. Hal ini dapat terus ditingkatkan hingga  dapat  mencapai performance yang  lebih  baik.  Nilai performance yang  mencapai  hingga  95,24% menunjukkan tingginya nilai kinerja mesin yang sangat baik karena nilainya di atas standar performance yaitu sebesar 95%. Hal ini diakibatkan oleh tingginya kapasitas produksi steel door pada bulan November dan  Desember.  Semakin  tinggi  kapasitas  produksi,  maka performance atau  kinerja  mesin  pun  akan memiliki nilai yang tinggi pula.
Setelah  melakukan  analisis  terhadap  keefektivitasan  mesin  menggunakan  pendekatan Overall Equipment Effectiveness , diperoleh hasil sebesar 68,98% yang mana temuan ini menunjukkan bahwa ada peluang bagi perusahaan untuk melakukan perubahan atau reformasi. Perubahan disini merupakan upaya yang dapat dilakukan perusahaan untuk membuat nilai OEE sesuai dengan standar. Salah satu yang dapat dilakukan  adalah  prosedur  penyesuaian  atau adjustment .  Mesin shearing dapat  melakukan  operasi penyetelan  ini  dengan set up mesin  pada  monitor  sesuai  dengan  ukuran  yang  diinginkan.  Penyesuaian menggunakan  pisau  pemotong  yang  digunakan  untuk  mengubah  ukuran  benda  kerja.  Hal  ini  dapat mengurangi jumlah barang cacat di pasaran.
66 66,5 67 67,5 68 68,5 69 69,5 70 70,5 OEE Rata-rata OEE
Tindakan  pencegahan  yang  dapat  diambil  saat  menggunakan  mesin  disarankan  dalam  usulan perbaikan. Untuk menilai kondisi mesin sebelum memulai proses produksi, tindakan preventif dilakukan pada awal operasi. Hal ini berupaya untuk mendorong operator yang berada di area mesin untuk mengetahui kondisi mesin sehingga dapat membantu menjaga dan mengatur kondisi mesin sebelum digunakan.
Pemeliharaan mandiri diantisipasi untuk membantu dalam prosedur pemberian usulan. Pemeliharaan mandiri adalah proyek yang diselesaikan operator sebagai bagian dari tugas kerja normal mereka. Untuk mempraktikkannya, perusahaan perlu membuat daftar periksa atau checklist pemeliharaan sebelum mulai bekerja. Setelah itu, akan dibuat list atau daftar pekerjaan dengan tugas-tugas pemeliharaan tersebut yang lebih diarahkan kepada operator. Kondisi mesin seharusnya lebih mudah ditentukan dengan menggunakan checklist pemeliharaan. Operator dapat mengidentifikasi secara langsung selama perawatan mesin untuk mencegah terjadinya lebih banyak kerusakan.
Mesin-mesin yang digunakan juga dapat melakukan modifikasi dan penyetelan ( adjustment ) sesuai dengan Standar Operasional Prosedur (SOP) selain membuat checklist perawatan. Meningkatkan perawatan preventif untuk menjaga mesin dalam kondisi prima merupakan salah satu prosedur perbaikan mesin atau peralatan  yang  digunakan. Suku  cadang  mesin  atau  part  komponen  yang  rusak harus  diganti  bersamaan dengan mesin yang rusak. Mesin tersebut juga memerlukan pemeriksaan rutin oleh manajemen perusahaan dan pemeliharaan mandiri oleh pekerja. Memberikan instruksi operator kerja dalam pemeliharaan peralatan juga merupakan elemen penting.
Berdasarkan hasil penelitian dapat diketahui bahwa mesin shearing yang beroperasi memiliki nilai OEE  senilai  68,98% yang  artinya  perusahaan  memiliki  kesempatan  untuk  melakukan  perubahan  atau improvement.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan data yang telah diolah antara bulan Agustus hingga Desember tahun 2021, dapat ditarik kesimpulan bahwa perhitungan efektivitas mesin shearing dengan metode OEE menghasilkan nilai rata- rata sebesar 68,98% yang menunjukkan bahwa masih terdapat ruang untuk perbaikan dari pihak perusahaan untuk meningkatkan nilai efektivitas mesin mereka.
Faktor-faktor yang dapat mempengaruhi terhadap rendahnya nilai OEE rata-rata adalah availability walaupun  nilainya  mencapai  rata-rata  85%  namun  nilai availability lebih  rendah  dibandingkan  nilai performance dan quality .  Sedangkan  faktor  yang  mempengaruhi  tingginya  nilai  OEE  adalah  faktor performance dengan nilai lebih dari 95% yang artinya perusahaan dapat melakukan peningkatan lebih dari sebelumnya.

## 5. Ucapan Terima kasih
PT.  Anugrah  Damai  Mandiri dan  rekan-rekan  Universitas  Singaperbangsa  Karawang yang  telah menyumbangkan keahlian dan wawasannya untuk kelanjutan penelitian ini, penulis ucapkan terima kasih.

## 6. Singkatan
OEE Overall Equipment Effectiveness % Persentase A Availability Rate P Performance Rate Q Quality Rate SOP Standar Operasional Prosedur

## 7. Referensi
[1] A. M. S. Ahlaq, D. Cahyadi, and F. S. Handika, “Analisa Perawatan Mesin Pulper Menggunakan Metode Overall Equipment Effectiveness (OEE),” J. INTECH Tek. Ind. Univ. Serang Raya , vol. 3, no. 2, p. 49, 2017, doi: 10.30656/intech.v3i2.878.
[2] D. H. Triwardani, A. Rahman, and C. F. M. Tantrika, “Analisis Overall Equipment Effectiveness (OEE) Dalam Meminimalisi Six Big Losses Pada Mesin Produksi Dual Filters DD07,” J. Rekayasa dan Manaj. Sist. Ind. , vol. 1, no. 2, pp. 379–391, 2013.
[3] H.  Suliantoro,  N.  Susanto,  H.  Prastawa,  I.  Sihombing,  and  A.  Mustikasari,  “Penerapan  Metode Overall Equipment Effectiveness (Oee) Dan Fault Tree Analysis (Fta) Untuk Mengukur Efektifitas Mesin Reng,” J@ti Undip  J. Tek. Ind. , vol. 12, no. 2, p. 105, 2017, doi: 10.14710/jati.12.2.105-118.
[4] H.  Hasrul,  M.  J.  Shofa,  and  H.  Winarno,  “Analisa  Kinerja  Mesin  Roughing  Stand  dengan Menggunakan Metode Overall Equipment Effectiveness (OEE) dan Failure Mode Effect Analysis (FMEA),” J.  INTECH  Tek.  Ind.  Univ.  Serang  Raya ,  vol.  3,  no.  2,  p.  55,  2017,  doi: 10.30656/intech.v3i2.879.
[5] F.  Alamsyah,  “Analisis  Akar  Penyebab  Masalah  dalam  Meningkatkan  Overall  Equipment Effectiveness (OEE) Mesin Stripping Hipack III dan Unimach di PT. PFI,” J. OE , vol. VII, no. 3, pp. 289–302, 2015.
[6] I. H. Bangun, A. Rahman, and Z. Darmawan, “Perencanaan Pemeliharaan Mesin Produksi Dengan Menggunakan Metode Reliability Centered Maintenance (RCM) II Pada Mesin Blowing OM (Studi Kasus : PT Industri Sandang Nusantara Unit Patal Lawang),” J. Rekayasa dan Manaj. Sist. Ind. , vol. 2, no. 5, pp. 997–1008, 2014.
[7] A. B. Y and H. G, “Analisis Efektifitas Mesin Overhead Crane dengan Metode Overall Equipment Effectiveness (OEE) di PT. Btu, Divisi Boarding Bridge,” Inasea , vol. 15, no. (1), pp. 62–70, 2014.
[8] E. Tammya and D. Herwanto, “Analisis Efektivitas Mesin Debarker Dengan Menggunakan Metode Overall Equipment Effectiveness ( OEE ) Di PT . XYZ Kuningan , Jawa Barat,” vol. 19, no. 1, pp. 20–27, 2021.
[9] P. Hamda, “Analisis Nilai Overall Equipment Effectiveness (Oee) Untuk Meningkatkan Performa Mesin Exuder Di Pt Pralon,” J. Ilm. Teknol. dan Rekayasa , vol. 23, no. 2, pp. 112–121, 2018, doi: 10.35760/tr.2018.v23i2.2461.
[10] Eddy and Chairunissa, “Peningkatan Overall Equipment Effectiveness (OEE) Pada Mesin Molding Melalui  Perbaikan  Six  Six  Big  Losses  Di  PT.CWI,” J.  Optim. ,  vol.  7,  No.  1,  2021,  doi: https://doi.org/10.35308/jopt.v7i1.2537.
[11] Saiful, A. Rapi, and O. Novawanda, “Pengukuran Kinerja Mesin Defekator I dengan Menggunakan Metode Overall Equipment Efffectiveness (Studi Kasus pada PT. Perkebunan XY),” JEMIS , vol. 2, no. 2, pp. 5–11, 2014.
[12] B.  Aprina,  “Analisa  Overall  Resource  Effectiveness  Untuk  Meningkatkan  Daya  Saing  Dan Operational Excellence,” JITMI  (Jurnal  Ilm. Tek.  dan  Manaj.  Ind. , vol.  2, no. 1,  p. 1,  2019, doi: 10.32493/jitmi.v2i1.y2019.p1-10.
[13] L. Ratnasari, Y. Widiatama, and R. Dewanti, “Analisa Antrian Pengerjaan Benang Heat Technology Dengan Metode Jackson Network di PT. Kurabo Manunggal Textile Industrie,” vol. 1, No.1, 2018.
[14] Rinawati  and  Dewi,  “Analisis  Penerapan  Total  Productive  Maintenance  (TPM)  Menggunakan Overall Equipment Efectiveness (OEE) Dan Six Big Losses Pada Mesin Cavitec Di PT. Essentra Surabaya,” Pros. SNATIF , pp. 21–26, 2014.
[15] Rifaldi,  “Overall  Equipment  Effectiveness  (OEE)  Pada  Mesin  Tandem  03  Di  PT.  Supernova Flexible  Packaging,” J.  Rekayasa  Ind. ,  vol.  2,  No.  2,  pp.  67–77,  2020,  doi:  doi: 10.37631/jri.v2i2.180.