## ANALISA PRODUKTIVITAS SISTEM PERAWATAN MESIN DENGAN METODE

## OVERALL EQUIPMENT EFFECTIVENESS (OEE) DI PT.YMN
Candra Setia Bakti 1 , Hayu Kartika 2
1 Teknik Industri STT YUPPENTEK Tangerang Jl. Veteran No.1, Kota Tangerang Email : candrasetiabakti@gmail.com
2 Teknik Industri, Universitas Mercu Buana Jl. Meruya Selatan No.1, Joglo, Kembangan Jakarta Barat
Email :hayu.kartika@mercubuana.ac.id

## ABSTRACT
Produktivitas  adalah  suatu  hal  penting  untuk  suatu  perusahaan  agar  dapat  bersaing  di  pasar  global yang  berjalan  saat  ini.  Dalam  hal  ini  PT. YMN.  menggunakan  sistem  Total  Productive  Maintenance  (TPM) untuk  meningkatkan  produktivitas  produksinya  yang  diukur  dengan  metode Overall  Equipment  Effectiveness (OEE). Namun dalam berjalannya sistem ini masih ada beberapa hal yang masih jadi penghambat yang disebut Six Big Losses. Selama periode Januari 2015 sampai Desember 2015, dengan menggunakan perhitungan OEE didapatkan nilai rata-rata 63%, dan dengan Six Big Losses terbesar dari faktor Breakdown Losses sebesar 67%. Dengan  diketahuinya  penghambat  tersebut  diharapkan  menjadi  acuan  untuk  langkah-langkah  perbaikan  yang harus dilakukan.
Kata kunci : Total Productive Maintenance (TPM), Overall Equipment Effectiveness (OEE), Produktivitas.

## PENDAHULUAN
Perawatan  di  suatu  industri  merupakan  salah satu  faktor  penting  dalam  mendukung  suatu proses  produksi  yang  mempunyai  daya  saing dipasaran,  sebab  Produk  yang  dibuat  industri harus mempunyai hal-hal berikut:
• Kualitas baik
• Harga pantas
• Pengiriman tepat waktu .
Oleh  karena  itu  proses  produksi  harus didukung  oleh  peralatan  yang  siap  bekerja setiap saat dan handal. Untuk mencapai hal itu maka  peralatan-peralatan  penunjang  proses produksi ini harus selalu dilakukan pemeliharaan  yang  teratur  agar  tingkat produktivitasnya baik.
Secara  data 2015 PT. YMN dalam  setiap produksi  mengalami  kerugian  yang  mana terdapat rata-rata produk  gagal  hampir  15%
dari  total  produk  jadi  yang  di  uji  pada  mesin Drum  test. Drum  test adalah  suatu  alat  atau mesin  berbentuk  drum berfungsi  untuk menguji  performance  ban  terhadap  kecepatan dan  beban. Akibat dari  waktu  uji  yang  lama, produk  yang  gagal  maka  perusahaan tidak mencapai  target  maksimal,  pengeluaran  biaya lebih  untuk  upah  tambah  jam  kerja  dan  juga keterlambatan  waktu  pengiriman.  Oleh  sebab itu  perlu  dilakukan  perbaikan  agar  perusahaan tidak  mengalami  kerugian  terus-menerus. Salah  satu cara  perbaikannya  yaitu  dengan melakukan pengukuran  produktivitas  dan kinerja  sistem  pemeliharaan menggunakan metode Overall  Equipment  Effectiveness (OEE). OEE berfungsi sebagai  pengukuran performansi  perawatan  berdasarkan  kondisi mesin  untuk  melihat  secara  keseluruhan efektivitas  mesin  yang  mencakup  tiga  faktor yaitu availability  rate,  performance  rate, dan
Vol. 3 No. 1 Januari 2019 P-ISSN 2548-740X E-ISSN 2621-1491
rate  of  quality. [1] Metode  ini  merupakan bagian  utama  dari  sistem  pemeliharaan  yang banyak  diterapkan  oleh  perusahaan  Jepang, yaitu Total  Productive  Maintenance (TPM). Metode  ini  banyak  berlaku  pada  perusahaan manufaktur yang ingin mengatasi permasalahan equipment yang  terjadi. Total Productive  Maintenance adalah  perawatan masa  kini  yang  melibatkan  seluruh  partisipasi karyawan  dalam  meningkatkan  ketersediaan peralatan  produksi  (Availability),  Kinerja (Performance), dan Kualitas (Quality). [2]

## DASAR TEORI
Drum test adalah suatu alat atau mesin penguji berbentuk drum dengan diameter 1.707 m dan memiliki permukaan  rata  yang  dibuat  sebagai prototype  jalan  raya  (jalan  tol)  dengan temperature  ruang  38ºC ±  3ºC  yang berfungsi untuk  menguji  performance  ban  terhadap ketahanan, kecepatan dan beban. [3]

## Gambar.1 Drum test Bench

## Jenis-jenis pengujian pada Drum test :
1. Q.C. High speed
Adalah  pengujian  terhadap  kecepatan tinggi dengan kondisi test beban tetap dan kecepatan bertambah naik.
2. Q.C. Endurance Adalah  pengujian  terhadap  beban  dengan kondisi  test  kecepatan  tetap dan  beban bertambah naik.
3. Q.C. CBU (cord breaking up) Adalah  pengujian  terhadap  kerangka  ban dengan kondisi test pada beban maksimum ban, tekanan angin rendah dan kecepatan tetap.
4. Q.C. BF (bead fatigue)

## Adalah pengujian kekuatan bead terhadap
velg dengan kondisi  test  dua  kali  beban maksimum  ban, tekanan  angin  tinggi  dan kecepatan tetap.
TPM sebagai salah satu kunci konsep dari lean manufacturing suatu  pendekatan  yang  inovatif dalam maintenance dengan cara mengoptimasi keefektifan peralatan, mengurangi atau menghilangkan
kerusakan
mendadak
(breakdown) dan melakukan perawatan mandiri oleh operator (Autonomous Maintenance by Operator), maintenance hanya ada jika diperlukan.[4] Konsep dari TPM secara  umum  terdiri  atas beberapa elemen, yaitu:
1. TPM bertujuan  untuk  memaksimalkan efektivitas peralatan.
2. TPM juga  membentuk  sistem Preventive Maintenance peralatan jangka panjang.
3. TPM dapat di implementasikan diberbagai bagian perusahaan.
4. TPM melibatkan  setiap  individu  karyawan mulai dari top manajemen hingga operator.
Manfaat utama dari TPM adalah: [5]
1. Peningkatan Produktivitas. 2. Meningkatkan kualitas.
3. Meningkatkan umur peralatan.
4. Waktu delivery pelanggan dapat ditepati.
5. Biaya produksi rendah.
6. Kesehatan  dan  keselamatan  lingkungan kerja lebih baik. 7. Meningkatkan motivasi kerja. OEE (Overall Efectiviness Equipment)
merupakan ukuran menyeluruh yang mengidentifikasikan tingkat produktifitas mesin/peraltan  dan  kinerjanya  secara  teori. Pengukuran ini sangat penting untuk mengetahui  area  mana  yang  perlu  untuk ditingkatkan produktivitas ataupun efisiensi mesin/peralatan  dan  juga  dapat  menunjukkan area bottleneck yang  terdapat  pada  lintasan produksi.  OEE  juga  merupakan  alat  ukur uantuk  mengevaluasi  dan  memperbaiki  cara yang tepat untuk jaminan peningkatan produktivitas penggunaan mesin/peralatan. [6]
Formula  matematis  dari OEE dirumuskan sebagai berikut:
OEE = Availability Ratio x Performance Ratio x Quality Ratio x 100%
1. Availability  Ratio mengukur  keseluruhan waktu  dimana  sistem  tidak  beroperasi karena  terjadinya  kerusakan  alat,  persiapan produksi dan penyetelan.
Operation time dapat dihitung dengan rumus: Operating time = Loading time – total downtime
2. Performance  Ratio diukur  sebagai  rasio kecepatan  operasi  aktual  dari  peralatan dengan  kecepatan  ideal  berdasarkan kapasitas desain. Performance
mengindikasikan deviasi dari ideal cycletime.
3. Quality  Ratio adalah  tingkat  rata-rata produk  sesuai  dengan  standar  yang dibandingkan  dengan  produk  yang  tidak sesuai  dengan  standar. Quality  Ratio difokuskan  pada  kerugian kualitas berupa berapa banyak produk yang rusak.
Berdasarkan penghargaan yang pernah diberikan oleh JIPM (Japan Institute of Plant Maintenance) sebagai promotor kunci TPM melalui PM Price, kondisi ideal OEE yaitu sebagai berikut: [7]

## Gambar.2 World Class OEE Performance

## PEMBAHASAN HASIL
Dari  hasil  pengamatan  pada  mesin Drum  Test DDT-6 terdapat beberapa hal yang
menyebabkan  terjadinya delay mesin,  yaitu antara lain :
1. Cleaning mesin,  yaitu  waktu  yang dibutuhkan  untuk  membersihkan  bagian- bagian mesin yang kotor.
2. No  Schedule,  yaitu  lama  waktu  berhenti test ketika tidak ada schedule test.
3. Planned  Downtime, yaitu  waktu stop test yang sudah direncanakan.
4. Machine  Breakdown, yaitu  waktu stop test  ketika  terjadi  gangguan  mesin  yang mengakibatkan  mesin  harus  berhenti untuk beberapa waktu.
5. Others,  yaitu  waktu stop test  pada  saat istirahat atau break.
6. Set  Up mesin,  yaitu  waktu  yang dibutuhkan untuk melakukan set up mesin sebelum pelaksanaan proses test.
Tabel.1 Data Delay Mesin tahun 2015
Bln Av.Tim
e (menit) Data Delay Mesin (menit) No Schedule
Plan. D.time Mchn Breakd own Clea ning Set Up Mch n Oth ers Total Delay Jan 265040 1395 5351 2803 35 960 263 10807 Feb 241920 1193 9712 4856 60 424 239 16484 Mar 267840 1284 54236 27118 35 394 220 83287 Apr 225850 1383 39564 19782 40 161 5 250 62634 May 267840 1554 52368 26184 50 102 7 190 81373 Jun 225920 1593 54236 2712 45 110 4 180 59870 Jul 267840 1104 54236 2712 30 157 160 58399 Aug 267840 1779 22365 1118 135 152 5 240 27162 Sep 225890 1438 5623 281 35 118 5 210 8772
Okt 267840 1330 21564 10782 30 189 220 34115
Nov 225920 1392 23654 11827 45 957 210 38085 Dec 265540 1208 21807 10985 15 118 5 180 35380
Tot. 301528 0 16653 364716 121160 555 107 22 256 2 516368

## Perhitungan Availability Ratio
Availability merupakan  rasio  dari operation time dengan  engeliminasi downtime peralatan terhadap loading time.
Operating Time
Availability=
Loading Time
Operating  time  =  Loading  time – total downtime
Jurnal Ilmu Teknik dan Komputer Vol. 3 No. 1 Januari 2019 P-ISSN 2548-740X E-ISSN 2621-1491

## Tabel.2 Perhitungan LoadingTime 2015
Bulan Available Time (menit) Planned Downtime (menit) Loading time (menit) Jan 265040 5351 259689 Feb 241920 9712 232208 Mar 267840 54236 213604 Apr 225850 39564 186286 May 267840 52368 215472 Jun 225920 54236 171684 Jul 267840 54236 213604 Aug 267840 22365 245475 Sep 225890 5623 220267 Okt 267840 21564 246276 Nov 225920 23654 202266 Dec 265540 21807 243733 Total 3015280 364716 2650564

## Tabel.3 Perhitungan Downtime mesin Drum
Test Bulan Av.Time (menit)
Data Downtime Mesin (menit)
No Schedul e Mchn Breakdo wn Clea ning Mesi n Set Up Mesi n Othe rs Total Downtime
Jan 265040 1395 2803 35 960 263 5456 Feb 241920 1193 4856 60 424 239 6772 Mar 267840 1284 27118 35 394 220 29051 Apr 225850 1383 19782 40 1615 250 23070 May 267840 1554 26184 50 1027 190 29005 Jun 225920 1593 2712 45 1104 180 5634 Jul 267840 1104 2712 30 157 160 4163 Aug 267840 1779 1118 135 1525 240 4797 Sep 225890 1438 281 35 1185 210 3149 Okt 267840 1330 10782 30 189 220 12551 Nov 225920 1392 11827 45 957 210 14431 Dec 265540 1208 10985 15 1185 180 13573 Total 301528 0 16653 121160 555 1072 2 2562 151652
Setelah didapatkan data Loading Time dan data Downtime, maka data Operation Time diketahui dan  kemudian  dapat  menghitung Availability Ratio dari mesin Drum Test DDT- 6 seperti dapat terlihat pada tabel berikut.
Tabel.4 Perhitungan Availability Ratio
Bln Av. Time (menit) Loading Time (menit) Downtime (menit) Operation Time (menit) Availability Ratio Jan 265040 259689 5456 254233 98% Feb 241920 232208 6772 225436 97% Mar 267840 213604 29051 184553 86% Apr 225850 186286 23070 163216 88% May 267840 215472 29005 186467 87% Jun 225920 171684 5634 166050 97% Jul 267840 213604 4163 209441 98% Aug 267840 245475 4797 240678 98% Sep 225890 220267 3149 217118 99% Okt 267840 246276 12551 233725 95% Nov 225920 202266 14431 187835 93% Dec 265540 243733 13573 230160 94% Rata-rata 94%
Dari tabel di atas didapatkan Availability Ratio rata-rata  sebesar  94%  dimana  hasil  tersebut sudah mencapai dari angka ideal yaitu sebesar 90%.
Perhitungan ideal  cycle  time merupakan waktu  siklus  ideal  mesin  dalam  melakukan testnya.
Dimana

## Tabel.5 Perhitungan % Jam Kerja
Bulan Available Time (menit) Loading Time (menit) % Jam Kerja Jan 265040 259689 98% Feb 241920 232208 96% Mar 267840 213604 80% Apr 225850 186286 82% May 267840 215472 80% Jun 225920 171684 76%
Jul 267840 213604 80%
Aug 267840 245475 92% Sep 225890 220267 98% Okt 267840
246276 92% Nov 225920 202266 90% Dec 265540 243733 92%
Rata-rata                                                                          88%

## Berdasarkan  hasil  perhitungan Ideal  Cycle
Time didapat nilai rata-rata sebesar 88%.

## Perhitungan Performance Ratio
Setelah  didapatkan Ideal  Cycle  Time maka dilanjutkan  dengan  perhitungan Performance Ratio.
Dari  perhitungan didapatkan Performance Ratio rata-rata sebesar 79%,  angka  ini  kurang dari angka ideal yaitu sebesar 95%.

## Perhitungan Quality Ratio
Quality  Ratio adalah  tingkat  rata-rata  produk sesuai  dengan  standar  yang dibandingkan dengan  produk  yang  tidak  sesuai  dengan standar.

## Dari  perhitungan didapatkan  rata-rata
Quality  Ratio sebesar 85%,  angka  ini  masih kurang dari angka ideal yaitu sebesar 99%.
Perhitungan Overall Equipment Effectiveness (OEE) Setelah  didapatkan  data-data Availability, Performance dan Quality maka  dilanjutkan
dengan menghitung Overall Equipment
Effectiveness (OEE)  untuk  mengukur  tingkat efektifitas pada mesin Drum Test DDT-6.
(OEE)= 94% x 79% x 85% = 63%
Dari  data  perhitungan OEE di  atas  didapatkan rata-rata OEE sebesar 63%,  angka  ini  masih kurang dari angka ideal yaitu sebesar 85%.

## Perhitungan Six Big Losses

## 1. Downtime Losses
Downtime adalah  waktu  yang  seharusnya digunakan  untuk  melakukan  proses  test akan tetapi karena adanya gangguan pada mesin  mengakibatkan  mesin  tidak  dapat melaksanakan  proses  test  sebagaimana mestinya. [8]
a. Equipment Failures (Breakdowns)
b. Set up and Adjusment
Sebelum  mesin  difungsikan  kembali  akan dilakukan penyesuaian terhadap fungsi mesin tersebut  yang  dinamakan  dengan  waktu set up dan adjusment mesin .
Hasil Perhitungan set up and adjusment didapat rata-rata sebesar 0.42%

## 2. Speed Losses
Speed  Losses terjadi  pada  saat  mesin  tidak beroperasi  sesuai  dengan  kecepatan  test maksimum  yang  sesuai  dengan  kecepatan mesin yang dirancang. Faktor yang mempengaruhi speed losses ini adalah idling and minor stoppages dan reduced speed.
a. Idling and minor stoppages
Idling and minor stoppages terjadi jika mesin  berhenti  secara  berulang-ulang atau mesin beroperasi tanpa menghasilkan produk.
Jurnal Ilmu Teknik dan Komputer Vol. 3 No. 1 Januari 2019 P-ISSN 2548-740X E-ISSN 2621-1491
Dimana  yang  termasuk nonproductive  time adalah Cleaning Mesin dan others.
Berdasarkan  perhitungan idling  and  minor stoppages losses didapat nilai rata-rata sebesar 0.12%.

## b. Reduced speed
Reduced speed adalah selisih antara waktu kecepatan  test  aktual  dengan  kecepatan test mesin yang ideal .
Dimana ideal production time yaitu:
Perhitungan reduced speed dapat dilihat pada tabel.11.

## Tabel.6 Perhitungan Reduced Speed
Bln Load. Time (Menit) Op. Time (menit) Ideal Cycle Time (menit) Good Product (Menit) Reduced speed Total Losses Jan 259689 254233 0.95 229924 13.80% 35084.15 Feb 232208 225436 1.07 184121 12.20% 27503.19 Mar 213604 184553 0.65 218822 19.80% 36541.49 Apr 186286 163216 0.63 214424 15.10% 24645.62 May 215472 186467 0.66 230463 15.90% 29648.25 Jun 171684 166050 0.5 224078 31.50% 52305.75 Jul 213604 209441 0.65 195993 38.40% 80425.34 Aug 245475 240678 0.96 222925 10.90% 26233.9 Sep 220267 217118 1.77 101237 17.20% 37344.3 Okt 246276 233725 0.96 187989 21.60% 50484.6 Nov 202266 187835 0.8 202199 12.90% 24230.72 Dec 243733 230160 0.85 198786 25.10% 57770.16 Rata-rata 19.50% 40184.79 3. Defect Losses
Defect losses adalah mesin tidak menghasilkan  produk  yang  sesuai  dengan spesifikasi  dan  standar  kualitas  produk yang telah ditentukan dan scrap sisa hasil proses selama proses test.
Berdasarkan perhitungan scrap losses didapat rata-rata sebesar 13.37%
a. Yield losses
Yield  losses adalah  kerugian  yang  timbul selama proses test belum mencapai keadaan test yang  stabil  pada  saat  proses  mulai dilakukan  sampai  tercapainya  keadaan proses  yang  stabil,  sehingga  produk  yang dihasilkan  pada  awal  proses  sampai keadaan proses stabil dicapai tidak memenuhi spesifikasi kualitas yang diharapkan.

## Analisa Six Big Losses
Untuk melihat lebih jelas tentang six big losses yang  terjadi  pada  mesin drum  test  DDT-6 dapat dilihat pada tabel.13.

## Tabel.7 Six Big Losses
No. Six Big Losses Total Time Losses(menit) Persentase 1 Breakdown Losses 121160 67% 2 Scrap Losses 5501.02 3% 3 Reduced Speed Losses 40184.79 22% 4 Idling Minor Stoppages Losses 3117 2% 5 Setup and Adjusment Losses 10722 6% 6 Yield/Start up Losses 0.16 0% Total 180684.97 100%
Dari  data Six  Big  Losses tersebut  dapat diketahui  bahwa  yang menjadi  penyebab terbesar  dari  hilangnya  waktu  produksi  adalah faktor Breakdown  Losess sebesar 67%  dan diikuti  oleh  faktor Reduced  Speed  Losses sebesar 22%.  Untuk  melakukan  perbaikan- perbaikan  selanjutnya  maka  analisa  akan
dilakukan  pada  dua  faktor  dominan  yang berpengaruh  terhadap  besarnya  produktivitas dan efisiensi mesin .

## Analisa Sebab Akibat (Fishbone Diagram)
Ada  banyak  metode  untuk  mengetahui  akar penyebab dari masalah yang muncul diperusahaan. Metode – metode tersebut antara lain :
1. Brainstorming
2. Metode 5 Why
3.  Diagram  Fishbone  (Tulang  Ikan)/  Cause and Effect (Sebab dan Akibat)/ Ishikawa. [9] Analisa  sebab  akibat  untuk  faktor breakdown losses dan scrap losses adalah sebagai berikut:
1. Faktor Manusia (Man)
a. Operator  kurang  tanggap  dengan adanya ketidaknormalan pada mesin  saat  sedang beroperasi karena kurang pengetahuan tentang mesin.
b. Operator  kurang  teliti  dalam menjalankan mesin sehingga terjadi kesalahan dalam menjalankan mesin yang mengakibatkan adanya komponen mesin yang rusak. 2. Faktor Mesin (Machine)
a. Kurangnya perawatan mesin yang mengakibatkan mesin sering rusak dan tidak beroperasi dengan optimal.
b. Proses  perbaikan  mesin  yang memakan  waktu  karena spare part mesin  yang  susah  didapat dan  membutuhkan  waktu  yang lama  dalam  proses order ke pembuat mesin karena mahal.
3. Faktor Metode (Method)
a. Metode pemeliharaan yang
dilakukan belum sepenuhnya mengikuti TPM karena  hanya dilakukan oleh petugas perawatan dari Dept. Engineering, sedangkan  operator  kurang  dalam melakukan autonomous maintenance. 4. Faktor Bahan Baku (Material)
a. Terdapat  material  yang  kurang baik kualitasnya sehingga menghambat proses produksi
karena  harus  dilakukan  seleksi terlebih  dahulu  terhadap  material yang akan digunakan.
5. Faktor Lingkungan (Environment)
a. Banyak  debu  kotoran  di  sekitar mesin  yang  mengganggu  kinerja operator dan juga kinerja mesin.

## Gambar.3 Diagram Sebab Akibat (Fish-bone
Diagram)

## KESIMPULAN DAN SARAN
Dari  periode  penelitian  yang  dilakukan  pada bulan  Januari 2015 sampai  bulan Desember 2015 didapatkan  nilai Overall  Equipment Effectiveness (OEE)  rata-rata  sebesar 63% dengan komposisi Availability 94%, Performance 79%, Quality 85%.  Melalui analisa six  big  losses didapatkan  hasil  yang berpengaruh  besar  untuk  mengurangi  waktu produksi  adalah  faktor breakdown  losses. Faktor – faktor  yang  menyebabkan  terjadinya breakdown  losses yang menjadi  prioritas utama adalah:
a. faktor  manusia  : Operator  kurang  tanggap dengan  adanya  ketidaknormalan  pada mesin  saat  sedang  beroperasi  karena kurangnya pengetahuan tentang mesin yang digunakan.
b. faktor  material: material  yang  kurang  baik kualitasnya.
c. faktor  metode: Metode  pemeliharaan  yang dilakukan  belum  sepenuhnya  mengikuti TPM karena  hanya  dilakukan  oleh  petugas perawatan dari Dept. Engineering.
d. faktor  mesin: Kurangnya  perawatan  mesin yang  mengakibatkan  mesin  sering  rusak dan tidak beroperasi dengan optimal.
e. faktor  lingkungan: banyak  debu  kotoran  di sekitar  mesin  yang  mengganggu  kinerja operator dan juga kinerja mesin .
Jurnal Ilmu Teknik dan Komputer Vol. 3 No. 1 Januari 2019 P-ISSN 2548-740X E-ISSN 2621-1491
Sehingga dalam  hal  ini perusahaan meningkatkan  produktivitasnya  melalui metode TPM yaitu  dengan  meningkatkan sistem perawatan untuk mengurangi faktor breakdown  losses yang  terjadi, kemudian memperhatikan jadwal perawatan /
perbaikan  maupun  pergantian  komponen tersebut agar breakdown dapat diminimalkan, dan adanya sistem ketersediaan spare part atau sistem pergantian komponen.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Fahmi, A., Rahman, A dan Efranto, R.Y.  2013.  “ Implementasi
TPM sebagai Penunjang Produktivitas dengan Pengukuran  OEE”, Jurnal
Teknik  Industri,  Universitas Brawijaya, Malang.
[2]  Handoyo.  2014. ”Analisa  Performance Ban dengan alat Drum Test” . Jurnal Ilmiah  Teknik  Mesin,  Vol.2,  No.1,
Universitas Islam 45, Bekasi.
[3]  Malik,  N.A.  dan  Hamsal,  M.  2013.
“ Pengukuran  Kinerja  Operasional Melalui Implementasi Total Productive Maintenance di PT.XYZ”, Journal  of  Business  and Entrepreneurship Magister Manajemen, Fakultas Ekonomi, Universitas  Indonesia,  ISSN:2302-
41 19, Vol. 1, No.2, Jakarta.
[4]  Afefy,  H.  2013. ”Implementation  of  Total Productive
Maintenance
and
Overall  Equipment  Effectiveness Evaluation”. International  Journal
of  Mechanical  &  Mechatronics Engineering  IJMME-IJENS  Vol:13, No.01. Egypt
[5]  Riyanto,  Bambang,  2001.  Dasar-dasar produksi,  Edisi  keempat,  cetakan kedua. Yogyakarta: BPFE
[6] Wireman,  Terry,  2004. Total  Productive Maintenance,  2nd  ed.,  Industrial Press, New York
[7 ]  O’Brien,  Maurie,  2015.  TPM  and  OEE.
LBS Partners ISBN: 978-0- 9570203-9-9.  Ireland:  University  of
Limerick
[8] Gitosudarmo,  Indriyo  dan  Basri.  2002. Manajemen  Keuangan  Produksi, Edisi  Keempat,  Cetakan  Pertama,
BPFE, Yogyakarta.
[9] Mustofa, Murnawan, 2014. ” Perencanaan
Produktivitas  Kerja  dari  Hasil Evaluasi Produktivitas dengan Metode  Fishbone”. Jurnal  Teknik
Industri  HEURISTIC  Vol.11 , No.1. Universitas 17 Agustus 1945, ISSN:1693-8232. Surabaya.