## Meningkatkan Efektivitas Mesin NC-LATHE pada Proses
Piston Cup Forging dengan Menggunakan Konsep Total Productive Maintenance
(Studi Kasus: PT. Hamatetsu Indonesia)
Virgi Abdul Aziz 1* , Ade Momon 2
1,2 Program Studi Teknik Industri, Universitas Singaperbangsa Karawang, Indonesia * Koresponden email : 1910631140222@student.unsika.ac.id
Diterima: 5 Desember 2022 Disetujui: 15 Desember 2022

## Abstract
Total  Productive  Maintenance  been  implemented  by  PT.  Hamatetsu  Indonesia  to  boost  manufacturing firms' overall effectiveness and efficiency. The objective of this  research is to determine the value of the tools'  effectiveness,  identify  its  root  cause,  and  offer  suggestions  for  improvement.  This  study  is  a quantitative narrative based on Total Productive Maintenance (TPM) maintenance procedures designed to improve work area productivity by reducing waste and increasing reliability. In this study, interviews  and direct observation were used to collect data. The obtained results indicate that the Part Piston Cup Forging production process is prone to five types of failure, namely: Reduced speed resulted in a total loss of time of 328.2, a defect in the process resulted in a total loss of time of 148.35, equipment failure resulted in a total loss of time of 11.34, setup and adjustment resulted in a total loss of time of 114.74, and idle and minor stops resulted in a total loss of time of 433.7. Additionally, there are two types of process failures identified by  FMEA  Processing's  findings:  defects  that  occur  in  the  process  as  a  result  of  failure  effects,  such  as product  defects  that  arise  during  the  process,  and  defects  that  occur  in  the  process  as  a  result  of  failure effects, such as a decrease in machine speed. The tool on the machine, which is no longer suitable for use, and the machine's age both contributed to the process's failure.
Keywords:  PT.  Hamatetsu  Indonesia,  defective  products,  maintenance,  total  productive  maintenance, piston cup forging

## Abstrak
PT.  Hamatetsu  Indonesia  menerapkan Total  Productive  Maintenance guna  meningkatkan  efisiensi  dan efektivitas perusahaan manufaktur secara menyeluruh. Penelitian ini bertujuan mengukur nilai efektivitas alat-alat, mencari akar penyebab masalah dan menyampaikan usulan pemulihan. Penelitian menggunakan metode Total Productive Maintenance (TPM) proses maintenance yang dikembangkan untuk menaikkan produktivitas di area kerja, menggunakan cara membuat proses tersebut lebih realiable dan lebih sedikit terjadi  pemborosan  ( waste ).  Data  diperoleh  dengan  cara  wawancara  serta  observasi  langsung.  Hasilnya diketahui terdapat 5 jenis kegagalan pada proses produksi part Piston Cup Forging yaitu: Reduced Speed dengan total time losses yaitu 328,2 , Defect in Process dengan total time losses yaitu 148,35 , Equipment Failure dengan total time losses yaitu 11,34 , Set Up and Adjustment dengan total time losses yaitu 114,74 , Idling  and  Minor  Stoppages dengan  total time  losses yaitu  433,7.  Selain  itu,  menurut  hasil  FMEA Processing , terdapat dua jenis kegagalan proses: cacat dalam proses yang diakibatkan oleh efek kegagalan, seperti cacat produk yang terjadi selama proses berlangsung, dan cacat dalam proses yang dihasilkan dari efek  kegagalan,  seperti  penurunan  kecepatan  mesin.  Penyebab  kegagalan  dalam  proses  adalah  alat  pada mesin yang sudah tidak layak pakai dan juga karena mesin yang sudah usang.
Kata Kunci : PT. Hamatetsu Indonesia, produk cacat, maintenance, total productive maintenance, piston cup forging

## 1. Pendahuluan
Pentingnya  pemeliharaan  mesin  tidak  dapat  dilebih-lebihkan  di  sektor  manufaktur  atau  industri karena  untuk  proses  produksi  yang  berkelanjutan,  setiap  mesin  mutlak  membutuhkan  perawatan  yang sempurna. Salah satu metode proses pemeliharaan yang dikembangkan untuk meningkatkan produktivitas tempat  kerja  dengan  membuat  proses  lebih  andal  dan  mengurangi  pemborosan  disebut  sebagai  " Total Productive Maintenance " atau TPM. Tugas TPM adalah menjaga agar pabrik dan peralatannya selalu dalam keadaan  baik  setiap  saat  [1].  Tujuan Total  Productive  Maintenance adalah  membuat  perusahaan  secara
keseluruhan menjadi lebih efektif dan efisien. Dengan kata lain, tujuan awal TPM adalah untuk mencapai kinerja sempurna dan nol kerugian yaitu, tidak ada cacat, tidak ada kerusakan, tidak ada kecelakaan, dan tidak ada pemborosan selama proses produksi dan pergantian [1]. Evaluasi pelaksanaan Total Productive Maintenance dilakukan  dengan  menggunakan  nilai Overall  Equipment  Effectiveness (OEE)  sebagai penanda dan mencari penyebab ketidakcukupan mesin dengan menggunakan estimasi six big losses untuk mengetahui  variabel  yang  mempengaruhi six  big  losses faktor-faktor  yang  ada  dengan  melakukan perhitungan  OEE.  Organisasi  akan  mengetahui  di  mana posisi  mereka  dan di mana  titik-titik  lemah  dan bagaimana melakukan peningkatan [2].
PT.  Hamatetsu  Indonesia  sudah  menerapkan Total  Productive  Maintenance guna  menaikkan efisiensi serta efektivitas perusahaan manufaktur secara menyeluruh. Namun, kegagalan memenuhi target produksi  menunjukkan  bahwa  implementasinya  masih  di  bawah  standar.  Tujuan  dari  konflik  ini  adalah untuk menentukan nilai peralatan, mengidentifikasi akar penyebab masalah, dan menawarkan saran untuk perbaikan. Piston Cup Forging adalah nama produk yang dihasilkan oleh mesin ini, dan volume serta jenis pesanan untuk produk ini menunjukkan tingginya permintaan. Perusahaan akan mengalami kerugian yang cukup besar jika mesin mengalami gangguan, sehingga diperlukan perawatan mesin atau  peralatan yang baik termasuk penggunaan Total Productive Maintenance (TPM) untuk mengatasi masalah ini. Tujuan yang ingin dicapai dalam penelitian ini adalah melakukan analisis pada penerapan TPM pada PT. Hamatetsu Indonesia, mengetahui nilai Overall Equipment Effectiveness (OEE) yang didasarkan pada faktor availability, overall performance, dan rate of quality . Lalu mengetahui faktor-faktor yang menjadi penyebab  menurunnya  efektivitas  melalui  pengukuran six  big  losses dan  mengidentifikasi  faktor-faktor secara  umum  dikuasai  dari  enam  faktor six  big  losses dan  melakukan  analisis  terhadap  faktor  yang memberikan  donasi  paling  tinggi  memakai diagram  fishbone .  Serta  memberikan  rekomendasi  buat mengatasi permasalahan primer asal keenam faktor six big losses . Adapun komponen Piston Cup Forging seperti pada Gambar 1 .
Gambar 1. Komponen Piston Cup Forging Sumber: Data peneliti (2022)
Adapun  beberapa  penelitian  terdahulu  yang  dijadikan  sebagai  acuan  antara  lain,  penelitian  yang dilakukan  [3],  bertujuan  buat  menemukan  ketiga  jenis  faktor  nilai  OEE  berada  di  bawah  nilai  standar sebanyak 84% maka perlu dilakukan analisis six big losses buat mengetahui kerugian yang mengakibatkan rendahnya nilai OEE. Penelitian dilakukan pada bulan Februari-Maret 2015, asal perhitungan didapatkan rata-rata nilai OEE yaitu sebesar 55,192%. Nilai tersebut berada di bawah nilai standar sebagai akibatnya perlu dilakukan pemugaran sistem yang dapat menaikkan faktor-faktor nilai OEE.
Penerapan Total Productive Maintenance (TPM) di mesin turbin uap buat peningkatan produktivitas dengan memakai metode Overall Equipment Effectiveness (OEE) di PT. PP London Sumatera, Indonesia, tbk  [1].  Mencoba  menentukan  enam  faktor  yang  berkontribusi  terhadap  kerugian  yang  diklaim  dalam menggunakan Six Big Losses yang meliputi: kerusakan peralatan, persiapan  alat, jeda singkat dan waktu diam, kecepatan lambat, cacat produk terkait proses, dan hasil yang rendah. Diperoleh hasil rata-rata nilai OEE  tahun  2015  yang  menunjukkan  65,08%  masih  dibawah  standar.  Nilai  gangguan  kecil  dan  waktu menganggur  sebesar  85,44%  menghasilkan  total    2449,54  jam,  hasil  cacat  produk  pada  proses  sebesar 2,52% sehingga diperoleh total 72,12 jam, hasil kecepatan rendah 11,58% menghasilkan total 331,88 jam, hasil  kerusakan  peralatan  0,38%  menghasilkan  total  11  jam,  hasil  penyiapan  peralatan  sebesar  0,08% sehingga diperoleh total sebesar 2,41 jam, sehingga total yang akan terjadi rendah yaitu 0.
Penelitian yang dilakukan [4], Tujuannya untuk mengetahui bagaimana perawatan mesin agar listrik dapat  tersalurkan  ke  masyarakat  khususnya  Pulau  Bengkalis  tanpa  kendala.  Akibatnya,  metode Overall Equipment  Effectiveness (OEE)  harus  digunakan  untuk  menentukan  tingkat  efektivitas  kerja  mesin. Keseluruhan  efektivitas  suatu  mesin  produksi  diukur  dengan  menggunakan  metode Overall  Equipment Effectiveness (OEE),  yang  mengukur  tingkat efektivitas  waktu,  kinerja  mesin,  dan kualitas  produk  yang dihasilkan.  Memanfaatkan  metode Overall  Equipment  Effectiveness (OEE)  untuk  mengukur  keefektifan
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
mesin  Caterpillar  Type  3512B  dengan  metode Overall  Equipment  Effectiveness (OEE)  di  PT.  PLN (Persero) ULPLTD Bagan Besar PLTD Bengkalis pada periode Desember 2018 sampai dengan Maret 2019 tidak memenuhi nilai OEE kelas kata ideal dengan nilai persentase dibawah 85%.
Penelitian  yang  dilakukan  [5],  bertujuan  buat  mengukur  tingkat  efektivitas  alat-alat  total  proses produksi,  memilih  faktor  penyebab  nilai Overall  Equipment  Effectiveness (OEE)  rendah  serta mengidentifikasi kerugian atau losses yang terjadi, memberikan usulan pemugaran penerapan TPM. Nilai Overall  Equipment  Effectiveness (OEE)  mesin  Grinding  periode  Juli  –  Agustus  2019  dengan  rata  rata 90.73% masih dibawah standar nilai Overall Equipment Effectiveness (OEE) dengan penyebab oleh Quality ratio rendah  yang  masih  di  bawah  standard  JIPM  yaitu  dengan  rata  -rata  98,54%.  Perusahaan  dapat mengetahui  efektifitas  mesin  dengan  perhitungan  tingkat  keefektifan  peralatan  menggunakan Total Productive Maintenance (TPM) berdasarkan nilai Overall Equipment Effectiveness (OEE), sehingga dapat meningkatkan  efektivitas  peralatan  serta  mengeliminasi  kerugian  besar  bagi  perusahaan  yang  dikenal dengan six Big losses .

## 2. Metode Penelitian
Metodologi  penelitian  yaitu  ditujukan  untuk  menggambarkan  rangkaian  dalam  penelitian  ini  dari awal hingga selesai secara terselesaikan. Adapun metodologi penelitian kali ini seperti di Gambar 2.
Gambar 2. Metode penelitian Sumber: Data peneliti (2022)
Adapun beberapa  penjelasan  dari  setiap  tahapan  metode penelitian  pada Gambar 2 yaitu  sebagai berikut:
a. Observasi Pendahuluan, Tahap pertama dari penelitian ini dilakukan dari tanggal 3  Februari sampai dengan 3 Maret 2022, dengan tujuan untuk menentukan permasalahan perusahaan.
b. Studi Literatur, Langkah kedua melibatkan mempelajari studi literatur dan artikel jurnal tentang OEE, FMEA, dan TPM.
c. Identifikasi  Masalah,  Langkah  selanjutnya  adalah  mengamati  situasi  aktual  di  lapangan  untuk memahami masalah berdasarkan pengamatan dan menerapkan teori-teori ilmiah ke dalamnya.
d. Perumusan  Masalah,  Langkah  keempat  adalah  merumuskannya  sehingga  observasi  dapat  memilih pendekatan terbaik untuk menyelesaikannya dengan lebih mudah.
e. Penetapan  Tujuan  Observasi,  Agar  observasi  dapat  berkonsentrasi  pada  masalah  yang  perlu dipecahkan, maka dilakukan tahap kelima.
f. Pengumpulan Data, Tahap keenam yaitu melakukan pemilahan data menjadi dua kategori, yaitu: Data primer meliputi observasi personal terhadap mesin NC Lathe Takamaz X-150, yang meliputi observasi pengoperasian  mesin,  sikap  operator,  dan  jenis  kerusakan  yang  terjadi  selama  proses  berlangsung. bagian  manufaktur.  Data  sekunder  meliputi  dokumen  perusahaan  yang  meliputi  data  produksi,  jam mesin, keterlambatan mesin, data downtime , dan data jumlah cacat produk.
g. Pengolahan  Data,  Tahapan  ketujuh  adalah  pengolahan  data  yang  meliputi:  menghitung  nilai availability rate , nilai performance rate , nilai rate of quality , nilai OEE, nilai Six Big Losses , dan nilai memproses FMEA.
h. Analisis dan Pemecahan Masalah, Pengaruh keefektifan mesin di setiap kegagalan selanjutnya akan ditentukan pada tahap kedelapan, khususnya berdasarkan hasil tahap pengolahan data.
i. Kesimpulan dan Saran, Pada akhir proses dapat ditemukan kesimpulan tentang bagaimana mengolah data  dan  memecahkan  masalah  yang  digunakan  untuk  menjawab  tujuan  observasi  yang  telah ditentukan.
Observasi Pendahuluan
Studi Literatur Studi Literatur Identifikasi Masalah Perumusan Masalah Penetapan Tujuan Observasi
Pengumpulan Data Pengolahan
Data
Analisis dan Pemecahan Masalah Kesimpulan dan Saran

## 3. Hasil dan Pembahasan
Untuk  mengetahui  tingkat  kecacatan  yang  terjadi  selama  proses  produksi  komponen Piston  Cup Forging dilakukan analisis dengan bantuan Total Productive Maintenance . Sebagai solusi yang disarankan untuk  masalah  yang  muncul, Total  Productive  Maintenance dipadukan  dengan Overall  Equipment Effectiveness (OEE). Hasil yang diperoleh adalah sebagai berikut:
1. Kerangka Berpikir
Jika ada kerangka desain yang baik yang memungkinkan langkah-langkah pengamatan yang lebih sistematis,  pengamatan  dapat  dilakukan.  pengamatan  dapat  dilakukan.  Landasan  untuk  melakukan pengamatan awal adalah paradigma ini. Gambar 3 memberikan kerangka kerja untuk mempertimbangkan produksi komponen Piston Cup Forging.
Gambar 3. Kerangka Berpikir Sumber: Peneliti (2022)
2. Pengumpulan Data
Lembar cek harian berisi informasi tentang jumlah produksi dan jumlah cacat yang terjadi. Jumlah cacat yang terjadi kemudian ditentukan menurut jenis cacatnya. Tabel 1. Menampilkan kesimpulan lembar cek itu.
Tabel 1. Hasil data produksi bulan Januari sampai dengan Desember 2021 Bulan Hasil Produksi (pcs) Jumlah Produk Reject Total (pcs) Jumlah Produksi Piston Cup Forging (pcs) Januari 6000 780 7138 Februari 11748 860 12830 Maret 10456 759 11618 April 28008 619 31933 Mei 15787 482 16842 Juni 19296 839 23219 Juli 4800 967 7251 Agustus 8344 875 9981 September 7624 1075 8867 Oktober 40800 989 27377 November 52560 868 55410 Desember 28800 924 33301
Data produksi Mesin NC Lathe Takamaz X-150 dari Bulan Januari sampai dengan Desember 2021 dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Data produksi mesin NC Lathe Takamaz X-150 Bulan Jumlah Produksi Piston Cup Forging (pcs) Jumlah Produk Reject Sebelum Dicetak (pcs) Jumlah Produksi Mesin NC Lathe Takamaz X-150 (pcs) Hasil Produksi Mesin NC Lathe Takamaz X-150 (pcs) Jumlah Produksi Piston Cup Forging Reject (pcs) Januari 7138 780 6000 8326 471 Februari 12830 860 11748 15200 433 Maret 11618 759 10456 12935 769 April 31933 619 28008 33164 1228 Mei 16842 482 15787 22304 277
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934 Bulan Jumlah Produksi Piston Cup Forging (pcs) Jumlah Produk Reject Sebelum Dicetak (pcs) Jumlah Produksi Mesin NC Lathe Takamaz X-150 (pcs) Hasil Produksi Mesin NC Lathe Takamaz X-150 (pcs) Jumlah Produksi Piston Cup Forging Reject (pcs) Juni 23219 839 19296 24304 316 Juli 7251 967 4800 12206 172 Agustus 9981 875 8344 16794 194 September 8867 1075 7624 19243 107 Oktober 27377 989 40800 42767 647 November 55410 868 52560 60874 908 Desember 33301 924 28800 42096 384

## 3. Data Jam Kerja dan Delay Mesin
Mesin Bubut Takamaz X-150 NC mengalami keterlambatan sebagai akibat dari faktor-faktor berikut, yang  diamati:  Penyiapan  komponen,  pematian  terjadwal,  pematian  tidak  terjadwal,  dan  waktu  tunggu semuanya termasuk dalam kategori ini. Seperti yang digambarkan pada Tabel 3.
Tabel 3. Data jam kerja dan downtime mesin NC Lathe Bulan Jam Kerja Tersedia (jam) Downtime Cleaning Mesin (jam) Schedule Shutdown (jam) Penyetelan Komponen (jam) Planned Downtime (jam) Unschedule Shutdown (jam) Waiting Time (jam) Total Delay (jam) Januari 416 3,5 0 3,6 4 0 5,25 16,35 Februari 432 3,3 0 3,4 3,2 6,38 5 21,28 Maret 400 3,8 0 3,7 3,2 0 5,75 16,45 April 432 3,8 2,45 3,5 2,8 0 5,5 18,05 Mei 416 3,3 0 3,45 4,4 7,34 5 23,49 Juni 416 3,7 0 3,55 3,2 0 5,5 16,7 Juli 432 3,7 0 3,65 3,6 0 5,75 16,7 Agustus 384 3,7 3,15 3,44 3,6 8,56 5,5 27,95 September 416 3,7 0 3,42 3,2 0 5,5 15,82 Oktober 416 3,5 0 3,53 3,6 0 3,56 14,19 November 432 3,7 3,55 3 3,2 9,73 5,5 28,68 Desember 400 3,7 0 4 4 0 5,25 16,95

## 4. Penentuan Availability Ratio
Rasio  waktu  pengoperasian  terhadap  waktu  pemuatan,  yang  ditentukan  dengan  menghilangkan waktu  henti  peralatan,  dikenal  sebagai  ketersediaan.  Rumus  berikut  digunakan  untuk  menentukan  rasio ketersediaan:
𝐴𝑣𝑎𝑖𝑙𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑦 = 𝑂𝑝𝑒𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑇𝑖𝑚𝑒 𝐿𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑇𝑖𝑚𝑒 × 100%

## Operation Time dihitung dengan rumus yaitu:

## 𝑂𝑝𝑒𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑇𝑖𝑚𝑒 = 𝐿𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑇𝑖𝑚𝑒 − 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐷𝑜𝑤𝑛𝑡𝑖𝑚𝑒
Loading  time yaitu  khususnya  ketika  perusahaan  menggunakan  waktu downtime terencana  untuk mengurangi jumlah waktu yang tersedia setiap bulan ( planned downtime ).

## 𝐿𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑇𝑖𝑚𝑒 = 𝐴𝑣𝑎𝑖𝑙𝑎𝑏𝑙𝑒 𝑇𝑖𝑚𝑒 − 𝑃𝑙𝑎𝑛𝑛𝑒𝑑 𝐷𝑜𝑤𝑛𝑡𝑖𝑚𝑒
Tabel 4 merupakan hasil pada perhitungan Loading Time , diantaranya sebagai berikut.
Tabel 4. Perhitungan Loading Time Bulan Available Time (jam) Planned Downtime (jam) Loading Time (jam) Januari 416 4 412 Februari 432 3,2 428,8 Maret 400 3,2 396,8 April 432 2,8 429,2 Mei 416 4,4 411,6
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934 Bulan Available Time (jam) Planned Downtime (jam) Loading Time (jam) Juni 416 3,2 412,8 Juli 432 3,6 428,4 Agustus 384 3,6 380,4 September 416 3,2 412,8 Oktober 416 3,6 412,4 November 432 3,2 428,8 Desember 400 4 396
Downtime mengacu  pada  waktu  mesin  tidak  dapat  menjalankan  fungsinya  yang  dimaksudkan sebagai akibat dari gangguan eksternal. Pada mesin bubut NC, faktor-faktor berikut dapat menyebabkan downtime : Setup komponen, Shutdown Jadwal, dan Shutdown tidak terjadwal. Hasil perhitungan downtime ditunjukkan pada Tabel 5.
Tabel 5 . Hasil perhitungan Downtime bulan Januari sampai dengan Desember 2021 Bulan Pembersihan Mesin (jam) Schedule Shutdown (jam) Unschedule Shutdown (jam) Penyetelan Komponen (jam) Total Downtime (jam) Januari 3,5 0 0 3,6 7,1 Februari 3,3 0 6,38 3,4 13,08 Maret 3,8 0 0 3,7 7,5 April 3,8 2,45 0 3,5 9,75 Mei 3,3 0 7,34 3,45 14,09 Juni 3,7 0 0 3,55 7,25 Juli 3,7 0 0 3,65 7,35 Agustus 3,7 3,15 8,56 3,44 18,85 September 3,7 0 0 3,42 7,12 Oktober 3,5 0 0 3,53 7,03 November 3,7 3,55 9,73 3 19,98 Desember 3,7 0 0 4 7,7
Tabel 6 merupakan hasil perhitungan Availability Ratio , diantaranya sebagai berikut.
Tabel 6. Perhitungan Availability Ratio Bulan Januari sampai dengan Desember 2022 Bulan Loading Time (jam) Total Downtime (jam) Operation Time (jam) Availability Ratio (%) Januari 412 7,1 404,9 96,55% Februari 428,8 13,08 415,72 96,87% Maret 396,8 7,5 389,3 96,21% April 429,2 9,75 419,45 95,45% Mei 411,6 14,09 397,51 93,15% Juni 412,8 7,25 405,55 96,48% Juli 428,4 7,35 421,05 96,56% Agustus 380,4 18,85 361,55 90,90% September 412,8 7,12 405,68 96,55% Oktober 412,4 7,03 405,37 96,59% November 428,8 19,98 408,82 90,68% Desember 396 7,7 388,3 96,23%

## 5. Perhitungan Performance Efficiency
Untuk menentukan cycle time yang ideal , perlu diperhatikan rasio jam kerja terhadap downtime pada waktu-waktu berikut:
% Jam Kerja = 1 − 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐷𝑜𝑤𝑛𝑡𝑖𝑚𝑒 𝐴𝑣𝑎𝑖𝑙𝑎𝑏𝑙𝑒 𝑇𝑖𝑚𝑒 × 100%

## Waktu Siklus Ideal = Waktu Siklus  × % Jam Kerja
Berikut merupakan Tabel 7 hasil perhitungan persentase jam kerja efektif, diantaranya.
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Tabel 7. Perhitungan persentase jam kerja efektif Bulan Available Time (jam) Total Downtime (jam) Jam Kerja (%) Januari 416 7,1 98,29% Februari 432 13,08 96,97% Maret 400 7,5 98,12% April 432 9,75 97,74% Mei 416 14,09 96,61% Juni 416 7,25 98,25% Juli 432 7,35 98,29% Agustus 384 18,85 95,09% September 416 7,12 98,28% Oktober 416 7,03 98,31% November 432 19,98 95,37% Desember 400 7,7 98,75%
Berikut  merupakan Tabel  8, hasil  perhitungan Ideal  Cycle  Time bulan  Januari  sampai  dengan Desember 2021.
Tabel 8. Hasil perhitungan Ideal Cycle Time bulan Januari sampai dengan Desember 2021
Bulan Total Produksi (pcs) Loading Time (jam) Actual Cycle Time (jam/pcs) Ideal Cycle Time (jam/pcs) Januari 6000 412 0,068 0,066 Februari 11748 428,8 0,036 0,034 Maret 10456 396,8 0,038 0,037 April 28008 429,2 0,015 0,014 Mei 15787 411,6 0,026 0,025 Juni 19296 412,8 0,021 0,020 Juli 4800 428,4 0,089 0,087 Agustus 8344 380,4 0,045 0,044 September 7624 412,8 0,054 0,051 Oktober 40800 412,4 0,010 0,009 November 52560 428,8 0,008 0,007 Desember 28800 396 0,013 0,012
Berikut merupakan Tabel 9 hasil perhitungan Performance Efficiency bulan Januari sampai dengan Desember 2021, diantaranya.
Tabel 9. Perhitungan Performance Efficiency bulan Januari sampai dengan Desember 2021
Bulan Input (pcs) Ideal Cycle Time (jam/pcs) Operation Time (jam) Performance Efficiency (%) Januari 6000 0,066 404,9 97,80% Februari 11748 0,034 415,72 96,08% Maret 10456 0,037 389,3 94,68% April 28008 0,014 419,45 93,48% Mei 15787 0,025 397,51 87,96% Juni 19296 0,020 405,55 95,15% Juli 4800 0,087 421,05 86,77% Agustus 8344 0,044 361,55 94,63% September 7624 0,051 405,68 95,91% Oktober 40800 0,009 405,37 90,58% November 52560 0,007 408,82 89,99% Desember 28800 0,012 388,3 91,54%

## 6. Perhitungan Rate of Quality
Rasio yang disebut Tingkat Kualitas Produk menunjukkan kapasitas peralatan untuk menghasilkan barang yang memenuhi standar. Rasio ini diukur dengan menggunakan rumus berikut:
𝑅𝑎𝑡𝑒 𝑜𝑓 𝑄𝑢𝑎𝑙𝑖𝑡𝑦 = 𝐼𝑛𝑝𝑢𝑡 − 𝑄𝑢𝑎𝑙𝑖𝑡𝑦 𝐷𝑒𝑓𝑒𝑐𝑡 𝑃𝑟𝑜𝑑𝑢𝑐𝑡 𝐼𝑛𝑝𝑢𝑡 × 100%
Tabel 10 h asil pada perhitungan Rate of Quality , diantaranya sebagai berikut.
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Tabel 10. Perhitungan Rate of Quality Bulan Januari sampai dengan Desember 2021 Bulan Input (pcs) Jumlah Produksi Piston Cup Forging Reject (pcs) Rate of Quality (%) Januari 6000 471 92,15% Februari 11748 433 96,31% Maret 10456 769 92,64% April 28008 1228 95,61 Mei 15787 277 98,24% Juni 19296 316 98,36% Juli 4800 172 96,41% Agustus 8344 194 97,67% September 7624 107 98,59% Oktober 40800 647 98,41% November 52560 908 98,27% Desember 28800 384 98,66%

## 7. Perhitungan Overall Equipment Effectiveness (OEE)
Berikut  untuk  memastikan  sejauh  mana  efektivitas  Mesin  NC  Lathe  Takamaz  X  –  150  di  PT. Hamatetsu  Indonesia,  maka  terlebih  dahulu  harus  diperoleh  nilai-nilai Availability  Ratio , Performance Rate , serta Rate of Quality . Nilai OEE ditentukan dengan menggunakan kondisi berikut:
OEE (%) = AR × PR × RQ × 100%
Dari perhitungan diatas maka diperoleh hasil yang dapat ditinjau pada Tabel 11, nilai OEE di Mesin NC Lathe.
Tabel 11. Hasil Perhitungan OEE Bulan Januari sampai dengan Desember 2021 Bulan Availability Ratio (%) Performance Rate (%) Rate of Quality (%) OEE (%) Januari 96,55% 97,80% 92,15% 87,01% Februari 96,87% 96,08% 96,31% 89,64% Maret 96,21% 94,68% 92,64% 84,39% April 95,45% 93,48% 95,61 85,31% Mei 93,15% 87,96% 98,24% 80,49% Juni 96,48% 95,15% 98,36% 90,30% Juli 96,56% 86,77% 96,41% 80,78% Agustus 90,90% 94,63% 97,67% 84,01% September 96,55% 95,91% 98,59% 91,30% Oktober 96,59% 90,58% 98,41% 86,10% November 90,68% 89,99% 98,27% 80,19% Desember 96,23% 91,54% 98,66% 86,90%

## 8. Perhitungan Six Big Losses
a. Downtime Losses
Didalam perhitungan OEE yang termasuk dalam downtime losses yaitu equipment failure dan set up and adjustment .
1) Equipment Failure (Kerugian Akibat Kerusakan)
Besarnya persentase efektivitas mesin yang hilang diakibatkan oleh equipment failure dihitung dengan rumus:

## 𝐸𝑞𝑢𝑖𝑝𝑚𝑒𝑛𝑡 𝐹𝑎𝑖𝑙𝑢𝑟𝑒 =
𝐷𝑜𝑤𝑛𝑡𝑖𝑚𝑒 𝐿𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑇𝑖𝑚𝑒 × 100%
Perhitungan equipment failure untuk bulan Januari sampai dengan Desember 2021 dapat dilihat pada Tabel 12.
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Tabel 12. Equipment Failure Bulan Januari sampai dengan Desember 2021 Bulan Total Downtime (jam) Loading Time (jam) Breakdown Losses (%) Januari 7,1 412 0,17% Februari 13,08 428,8 0,03% Maret 7,5 396,8 0,18% April 9,75 429,2 0,22% Mei 14,09 411,6 0,34% Juni 7,25 412,8 0,17% Juli 7,35 428,4 0,17% Agustus 18,85 380,4 0,50% September 7,12 412,8 0,17% Oktober 7,03 412,4 0,17% November 19,98 428,8 0,47% Desember 7,7 396 0,19% 2) Set Up and Adjustment Losses (Kerugian Penyetelan dan Penyesuaian)
Rumus  berikut  digunakan  untuk  menentukan persentase hilangnya  efektivitas  mesin  akibat kerugian penyetelan dan penyetelan:
𝑆𝑒𝑡 𝑈𝑝 𝑎𝑛𝑑 𝐴𝑑𝑗𝑢𝑠𝑡𝑚𝑒𝑛𝑡 𝐿𝑜𝑠𝑠𝑒𝑠 = 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑆𝑒𝑡 𝑈𝑝 𝑎𝑛𝑑 𝐴𝑑𝑗𝑢𝑠𝑡𝑚𝑒𝑛𝑡 𝐿𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑇𝑖𝑚𝑒 × 100%
Berikut Tabel 13 merupakan hasil perhitungan persentase set up and adjustment losses .
Tabel 13. Hasil Perhitungan persentase set up and adjustment losses Bulan Set Up and Adjustment Loading Time (jam) Set Up Losses (%) Penggantian Tools (jam) Penyetelan Komponen (jam) Warm Up Time (jam) Total (jam) Januari 0 3,6 5,25 8,85 412 2,15% Februari 0 3,4 5 8,4 428,8 1,96% Maret 0 3,7 5,75 9,45 396,8 2,38% April 2,45 3,5 5,5 11,45 429,2 2,67% Mei 0 3,45 5 8,45 411,6 2,05% Juni 0 3,55 5,5 9,05 412,8 2,19% Juli 0 3,65 5,75 9,4 428,4 2,19% Agustus 3,15 3,44 5,5 12,09 380,4 3,18% September 0 3,42 5,5 8,92 412,8 2,16% Oktober 0 3,53 3,56 7,09 412,4 1,72% November 3,55 3 5,5 12,05 428,8 2,81% Desember 0 4 5,25 9,25 396 2,34%

## b. Speed Lossses
Faktor-faktor  yang  dikategorikan  dalam speed  losses yaitu idling  and  minor  stoppages serta reduced speed losses , antara lain:
1) Idling and Minor Stoppages (Kerugian karena Menganggur dan Penghentian Mesin) Rumus berikut digunakan untuk menentukan persentase idling and minor stop sebagai faktor yang mempengaruhi efektivitas mesin:
𝐼𝑑𝑙𝑖𝑛𝑔 𝑎𝑛𝑑 𝑀𝑖𝑛𝑜𝑟 𝑆𝑡𝑜𝑝𝑝𝑎𝑔𝑒𝑠 = 𝑁𝑜𝑛 𝑃𝑟𝑜𝑑𝑢𝑐𝑡𝑖𝑣𝑒 𝑇𝑖𝑚𝑒
𝐿𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑇𝑖𝑚𝑒 × 100%
Dalam satu tahun, nilai waktu menganggur dan kerugian penghentian kecil sangat berfluktuasi. Selama waktu non -produktif seperti pembersihan mesin,  kemalasan dan kerugian penghentian kecil terjadi. Tabel 14 adalah hasil akhir dari perhitungan persentase penghentian minor and idle .
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Tabel 14. Hasil Perhitungan Persentase Idling and Minor Stoppages Bulan Machine Cleaning (jam) Loading Time (jam) Idling and Minor Stoppages (%) Januari 3,5 412 8,50% Februari 3,3 428,8 7,70% Maret 3,8 396,8 9,57% April 3,8 429,2 8,85% Mei 3,3 411,6 8,01% Juni 3,7 412,8 8,96% Juli 3,7 428,4 8,63% Agustus 3,7 380,4 9,72% September 3,7 412,8 8,96% Oktober 3,5 412,4 8,48% November 3,7 428,8 8,63% Desember 3,7 396 9,34% Total 43,4
2) Reduced Speed (Kerugian karena Kecepatan Operasi Rendah)
Persamaan atau rumus berikut dapat digunakan untuk menghitung Reduced speed , diantaranya:
𝑅𝑒𝑑𝑢𝑐𝑒𝑑 𝑆𝑝𝑒𝑒𝑑 = Waktu Operasi − (𝐼𝑑𝑒𝑎𝑙 𝐶𝑦𝑐𝑙𝑒 𝑇𝑖𝑚𝑒 × 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑃𝑟𝑜𝑑𝑢𝑐𝑡 𝑃𝑟𝑜𝑐𝑒𝑠𝑠)
𝐿𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑇𝑖𝑚𝑒 × 100%
Tabel  15 menampilkan  hasil  perhitungan  kecepatan  yang  dikurangi  berikut  ini.  Hal  ini menunjukkan bahwa Reduced Speed selama satu tahun biasanya mengalami sedikit peningkatan.
Tabel 15. Hasil Perhitungan Persentase Reduced Speed Bulan Operation Time (jam) Ideal Cycle Time (jam/pcs) Total Product Process (pcs) Loading Time (jam) Speed Losses Time (jam) Reduced Speed Losses (%) Januari 404,9 0,066 7138 412 25,21 6,12% Februari 415,72 0,034 12830 428,8 20,45 4,78% Maret 389,3 0,037 11618 396,8 40,55 10,22% April 419,45 0,014 31933 429,2 27,59 6,43% Mei 397,51 0,025 16842 411,6 23,54 5,72% Juni 405,55 0,020 23219 412,8 58,82 14,25% Juli 421,05 0,087 7251 428,4 20,94 4,89% Agustus 361,55 0,044 9981 380,4 7,76 2,04% September 405,68 0,051 8867 412,8 46,52 11,27% Oktober 405,37 0,009 27377 412,4 24,62 5,97% November 408,82 0,007 55410 428,8 20,92 4,88% Desember 388,3 0,012 33301 396 11,28 2,85% Total 328,2

## c. Direct Losses
Faktor-faktor yang dikategorikan dalam direct losses yaitu defect in process dan reduced yield .
1) Defect in Process (Kerugian Cacat Produk dalam Proses)
Defect in process bisa dihitung memakai persamaan atau rumus dibawah ini diantaranya:
𝐷𝑒𝑓𝑒𝑐𝑡 𝑖𝑛 𝑃𝑟𝑜𝑐𝑒𝑠𝑠 = 𝐼𝑑𝑒𝑎𝑙 𝐶𝑦𝑐𝑙𝑒 𝑇𝑖𝑚𝑒 × Jumlah Cacat Produksi 𝐿𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑇𝑖𝑚𝑒 × 100%
Tabel  16 menampilkan  hasil  perhitungan  cacat  proses  berikut,  ini  menunjukkan bahwa hasil cacat proses sangat berfluktuasi. Tabel 16 merupakan hasil penentuan persentase cacat proses.
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Tabel 16. Hasil perhitungan Persentase Defect in Process Bulan Loading Time (jam) Ideal Cycle Time (jam/pcs) Total Product Process (pcs) Rework Time (jam) Rework Losses (%) Januari 412 0,066 471 31,05 7,54% Februari 428,8 0,034 433 14,7 3,43% Maret 396,8 0,037 769 26,51 7,17% April 429,2 0,014 1228 17,21 4,01% Mei 411,6 0,025 277 6,91 1,68% Juni 412,8 0,020 316 6,31 1,53% Juli 428,4 0,087 172 14,95 3,49% Agustus 380,4 0,044 194 8,52 2,24% September 412,8 0,051 107 5,44 1,32% Oktober 412,4 0,009 647 5,81 1,41% November 428,8 0,007 908 6,34 1,48% Desember 396 0,012 384 4,59 1,16% Total 148,35

## 2) Reduced Yield (Kerugian Akibat Hasil Rendah)
Reduced yield atau kerugian akibat cacat produk selama proses penyetelan disebut sebagai hasil yang  berkurang.  Persamaan  yang  dapat  digunakan  untuk  menghitung reduced  yield adalah  sebagai berikut:
𝑅𝑒𝑑𝑢𝑐𝑒𝑑 𝑌𝑖𝑒𝑙𝑑 = 𝐼𝑑𝑒𝑎𝑙 𝐶𝑦𝑐𝑙𝑒 𝑇𝑖𝑚𝑒  × Jumlah Cacat Saat Setting 𝐿𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑇𝑖𝑚𝑒 × 100%
Tabel  17 menampilkan  hasil  perhitungan reduced  yield ,  karena  mesin  NC  Lathe  tidak melakukan proses produksi selama waktu penyetelan. Nilai reduced yield pada mesin tersebut adalah 0 seperti yang dapat dilihat, agar mesin tidak mengandung bahan apapun dan tidak ada masalah.
Tabel 17. Hasil Perhitungan Persentase Reduced Yield Bulan Loading Time (jam) Ideal Cycle Time (jam/pcs) Scrap (butir) Scrap Time (jam) Scrap Loss (%) Januari 412 0,066 0 0 0 Februari 428,8 0,034 0 0 0 Maret 396,8 0,037 0 0 0 April 429,2 0,014 0 0 0 Mei 411,6 0,025 0 0 0 Juni 412,8 0,020 0 0 0 Juli 428,4 0,087 0 0 0 Agustus 380,4 0,044 0 0 0 September 412,8 0,051 0 0 0 Oktober 412,4 0,009 0 0 0 November 428,8 0,007 0 0 0 Desember 396 0,012 0 0 0

## 9. Diagram Pareto
Perusahaan  menentukan  kontribusi  masing-masing  faktor  terhadap six  big  losses yang mempengaruhi tingkat efektivitas mesin pada proses Piston Cup Forging dengan menghitung six big losses tersebut. pada keterangan Tabel 18. Berikut Gambar 4 menggambarkan bentuk Diagram Pareto.
Tabel 18. Hasil Persentase Kegagalan Kumulatif No. Jenis Kegagalan Total Time Losses Persentase (%) Persentase Kumulatif (%) 1. Reduced Speed 328,2 31,67 31,67 2. Defect in Process 148,35 14,31 45,98 3. Equipment Failure 11,34 1,1 47,08 4. Set Up and Adjustment 114,74 11,07 58,15 5. Idling and Minor Stoppages 433,7 41,85 100 Total 1036,33 100
Gambar 4. Hasil Diagram Pareto

## 10. Pengolahan FMEA
FMEA  merupakan  pendekatan  penalaran  kualitatif  yang  terbaik  yang  dapat  digunakan  untuk mengulas komponen mesin ataupun peralatan elektronik [6]. Pada pengolahan FMEA dilakukan beberapa tahap diantaranya:
a. Identifikasi Jenis Kegagalan yang Potensial Setiap Proses.
b. Pemberian Skor Severity (S).
c. Pemberian Skor Occurrence (O).
d. Pemberian Skor Detection (D).
e. Perhitungan RPN
Adapun  perhitungan  RPN  dilakukan  dengan  menggunakan  persamaan  atau  rumus  dibawah  ini sebagai berikut:

## RPN = S × O × D
Adapun hasil perhitungan yang didapatkan pada nilai RPN dapat dilihat pada Tabel 19.
Tabel 19. Pengolahan FMEA Jenis Kegagalan Proses Efek yang Ditimbulkan Oleh Kegagalan Penyebab Kegagalan Pada Proses Kendali yang Dilakukan S O D RPN Reduced Speed Terjadinya penurunan kecepatan pada mesin Tools - tools pada mesin yang sudah tidak layak dipakai dan juga dikarenakan mesin- mesin yang sudah lama Melakukan perawatan atau pergantian berkala terhadap tools-tools pada mesin yang kritis sehingga tidak cepat aus 8 4 7 224 Defect in Process Cacat produk pada saat proses Operator kurang teliti tidak konsentrasi dalam melaksanakan tugasnya Memberikan arahan atau pengawasan kepada operator baru maupun operator lama 8 3 5 120

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan hasil yang didapatkan diketahui terdapat 5 jenis kegagalan pada proses produksi Part Piston Cup Forging yaitu: Reduced Speed dengan total time losses yaitu 328,2 , Defect in Process dengan total time  losses yaitu  148,35 ,  Equipment  Failure dengan  total time  losses yaitu  11,34 ,  Set  Up  and Adjustment dengan total time losses yaitu 114,74 , Idling and Minor Stoppages dengan total time losses yaitu 433,7. Selanjutnya dari hasil yang didapatkan pada Pengolahan FMEA ada 2 jenis kegagalan proses yaitu Reduced Speed dengan efek yang ditimbulkan oleh kegagalan yaitu terjadinya penurunan kecepatan pada mesin adapun penyebab kegagalan pada proses yaitu tools - tools pada mesin yang sudah tidak layak dipakai dan juga dikarenakan mesin-mesin yang sudah lama selanjutnya kendali yang dilakukan dengan melakukan
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
perawatan atau pergantian berkala terhadap tools-tools pada mesin yang kritis sehingga tidak cepat aus, dan Defect in Process dengan efek yang ditimbulkan oleh kegagalan yaitu terjadi cacat produk pada saat proses adapun penyebab kegagalan pada proses yaitu operator kurang teliti tidak konsentrasi dalam melaksanakan tugasnya selanjutnya kendali yang dilakukan dengan memberikan arahan atau pengawasan kepada operator baru maupun operator lama.

## 5. Referensi
[1] B.  J.  Angin  Perangin,  E.  Manurung  Dunan  and  A.  Siregar  Hamsi,  "Penerapan  Total  Productive Maintenance dengan menggunakan metode OEE pada turbin uap Type C5 DS II  – GVS," Jurnal Energi dan Manufaktur, Vols. 10, No. 1, no. 2302-5255, pp. 29-36, 2017.
[2] Rahmad,  Pratikto  and  S.  Wahyudi,  "Penerapan  Overall  Equipment  Effectiveness  (OEE)  Dalam Implementasi Total Productive Maintenance (TPM) (Studi Kasus Di Pabrik Gula PT. “Y”.)," Jurnal Rekayasa Mesin, Vols. 3, No. 3, no. 0126-468X, pp. 431-437, 2012.
[3] D. Alvira, Y. Helianty and H. Prassetiyo, "Usulan Peningkatan Overall Equipment Effectiveness (OEE) Pada Mesin Tapping Manual Dengan Meminimumkan Six Big Losses," Reka Integra, Jurnal Online Teknik Industri Itenas, Bandung, Vols. 03, No.03, no. 2338-5081, pp. 240-251, 2015.
[4] K.  Hafiz  and  E.  Martianis,  "Analisis  Overall  Equipment  Effectiveness  (OEE)  Pada  Mesin Caterpillar  Type  3512B  di  PT.  PLN  (Persero)  ULPLTD  Bagan  Besar  PLTD  Bengkalis," Jurnal Ilmiah Teknik Mesin, Vols. 13, No. 2, no. 2088-9038, pp. 87-96, 2019.
[5] R.  Prabowo  Febri,  H.  Hariyono  and  E.  Rimawan,  "Total  Productive  Maintenance  (TPM)  pada perawatan mesin grinding menggunakan metode overall equipment effectiveness (OEE)," Journal Industrial Servicess, Vols. 5, No. 2, pp. 207-211, 2020.
[6] W. Nafida Ghoisi, I. Wardana and R. Soenoko, "Peningkatan Implementasi 5S dan Total Productive Maintenance Dengan Menggunakan Pendekatan DMAIC dan Expert System (Studi Kasus PT. XYZ Jawa Timur)," Jurnal Rekayasa Mesin, Vols. 3, No. 3, no. 012-468X, pp. 438-449, 2012.
[7] Y. Alfianto, "Analisis Penyebab Kecacatan Produk Weight A HandleMenggunakan Metode Fault Tree Analysis dan Failure Mode and Effect Analysissebagai Rancangan Perbaikan Produk," Journal of  Industrial  Engineering and  Management Systems, Vols.  12,  No. 2, no.  1979-1720, pp. 71-80, 2019.
[8] E. Ardhi Wahyu, S. Nugroho and T. Pribadi Wuruk, "Penerapan Teknologi Informasi Pada Sistem Pemeliharaan  Kapal  Terencana," Jurnal  Kelautan  (Indonesian  Journal  of  Marine  Science  and Technology), Vols. 11, No. 1, no. 1907-9931, pp. 1-7, 2018.
[9] N. Hajriyani Latifah, M. Harisudin and I. Khomah, "Pengendalian Kualitas Produk Madu di PT. Madu  Pramuka,  Gringsing,  Batang,  Jawa  Tengah  Dengan  Metode  Statistical  Quality  Control (SQC)," Agrista, Vols. 6, No. 3, no. 2302-1713, pp. 108-116, 2018.
[10]   R. Hanif Yulinda, H. Rukmi Setyo and S. Susanty, "Perbaikan Kualitas Produk Keraton Luxury Di Pt. X Dengan Menggunakan Metode Failure Mode And Effect Analysis (FMEA) Dan Fault Tree Analysis (FTA)," Reka Integra, Jurnal Online Teknik Industri Itenas, Bandung, Vols. 03, No. 03, no. 2338-5081, pp. 137-147, 2015.
[11]   M.  Iqbal,  "Pengaruh  Preventive  Maintenance  (Pemeliharaan  Pencegahan)  dan  Breakdown Maintenance  (Penggantian  Komponen  Mesin)  terhadap  Kelancaran  Proses  Produksi  di Pt.quarryndo Bukit Barokah," Jurnal Manajemen dan Bisnis (Almana), Vols. 1, No. 3, pp. 33-46, 2017.
[12]   D.  Mentari,  "Analisis  Pelaksanaan  Kegiatan  Pemeliharaan  (Maintenance)  Terhadap  Kualitas Produk Pada Cv Green Perkasa Pematangsiantar," Jurnal MAKER, Vols. 3, No. 1, no. 2502-4434, pp. 40-48, 2017.
[13]   A.  Rachman,  H.  Adianto  and  G.  Liansari  Permata,  "Perbaikan  Kualitas  Produk  Ubin  Semen Menggunakan Metode Failure Mode And Effect Analysis Dan Failure Tree Analysis Di Institusi Keramik," Reka Integra, Jurnal Online Teknik Industri Itenas, Bandung, Vols. 4, No. 02, no. 2338- 5081, pp. 24-35, 2016.
[14]   N. Dewi Cynthia and D. Rinawati Ika, "Analisis Penerapan Total Productive Maintenance (TPM) Dengan  Perhitungan Overall  Equipment  Efectiveness  (OEE)  Dan  Six  Big  Losses  Mesin  Cavitec
PT. Essentra Surabaya (Studi Kasus PT. Essentra)," Industrial Engineering Online Journal, Vols. 4, No. 4, pp. 1-17, 2016.
[15]   H.  Setiawan  and  Supriyadi,  "Penerapan  Konsep  Siklus  Plan-Do-Check-Action  (PDCA)  Untuk Meningkatkan Kinerja Load Lugger," Industri Inovatif - Jurnal Teknik Industri ITN Malang, no. 2615-3866, pp. 71-78, 2021.
[16]   P.  Tarigan,  E.  Ginting  and  I.  Siregar,  "Perawatan  Mesin  secara  Preventive  Maintenance  dengan Modularity Design pada PT. RXZ," Jurnal Teknik Industri USU, Vols. 5, No. 5, pp. 35-39, 2015.
[17]   A. Widya Rusdi, "Peningkatan Efektivitas Mesin Power Press 60 T Dengan Menggunakan Analisa Reliability  Centered  Maintenance," Jurnal  Sistem  dan  Manajemen  Industri, Vols.  1,  No.  2,  no. 2580-2887, pp. 99-107, 2017.