## Pengukuran Kinerja Mesin Cetak Menggunakan Metode Overall Equipment Effectiveness Untuk Mengurangi Six Big Losses
YOHANES WIJAYA 1 , LUSIA PERMATA SARI HARTANTI 2 , JULIUS MULYONO 3
1,2,3 Program Studi Teknik Industri, Universitas Katolik Widya Mandala Surabaya, Indonesia Email: lusia.hartanti@ukwms.ac.id
Received 14 Februari 2022 | Revised 06 Maret 2022 | Accepted 28 April 2022

## ABSTRAK
Efisensi dan efektivitas dari sebuah mesin/peralatan memegang peranan penting dalam  menentukan  kinerja  dari  suatu  organisasi.  Penelitian  ini  dilakukan  pada salah satu industri yang bergerak di bidang cetak kemasan  dan berfokus pada salah satu mesin cetak. Metode overall effectiveness equipment (OEE) digunakan untuk  mengetahui  kinerja  mesin.  Setelah  perhitungan  OEE,  maka  dilakukan analisis six big losses yang terjadi pada mesin cetak untuk mengetahui jenis losses yang  paling  menyebabkan  kerugian  pada  mesin.  Hasil  penelitian  menunjukkan bahwa nilai OEE mesin cetak adalah 37,5%. Nilai OEE sebesar 37,5% sangat jauh dibawah standar dan dapat disimpulkan bahwa kinerja atau efektivitas dari mesin cetak sangat rendah. Berdasarkan analytical hierarchy process (AHP) didapatkan faktor-faktor penyebab kegagalan pada mesin cetak dengan urutan prioritas yaitu sumber  daya  manusia  (SDM),  mesin,  metode,  material,  dan  lingkungan.  Faktor sumber  daya  manusia  merupakan  faktor  yang  paling  mempengaruhi  kegagalan dan diusulkan untuk lebih meningkatkan keterampilan serta kedisiplinan operator pada mesin cetak.
Kata  kunci :  kinerja  mesin, overall  equipment  effectiveness,  six  big  losses, analytical hierarchy process

## ABSTRACT
The efficiency and effectiveness of a machine/equipment plays an important role in determining the performance of an organization. This research was conducted in one of the industries engaged in packaging printing and focused on one of the printing machines. Overall effectiveness equipment (OEE) method is used to see machine performance. After the OEE calculation, an analysis of the six big losses that occurred on the printing machine was carried out to determine the type of losses that caused the most losses to the machine. The results showed that the OEE value is 37.5%. The OEE value is below the standard and it can be concluded that the performance of the printing machine is very low. Based on the analytical hierarchy process (AHP), the factors causing the failure of the printing machine were  found  in  order  of  priority,  namely  human  resources  (HR),  machines, methods, materials, and the environment. The human resources factor is the factor
that most influences failure and it is proposed to further improve the skills and discipline of workers on the printing machine.
Keywords : machine performance, overall equipment effectiveness, six big losses, analytical hierarchy process

## Pengukuran Kinerja Mesin Cetak Menggunakan Metode Overall Equipment Effectiveness

## 1. PENDAHULUAN
Persaingan global yang semakin ketat mengakibatkan perusahaan untuk terus meningkatkan dan mengoptimalkan produktivitas agar mampu bersaing.  Kinerja yang telah dihasilkan oleh suatu perusahaan perlu diukur sehingga dapat diketahui keberhasilan dari sebuah tindakan. Pengukuran dan manajemen kinerja didefinisikan sistem, proses, teknik, prosedur, dan alat yang memungkinkan untuk mengukur kinerja organisasi untuk membandingkannya dengan tingkat yang  diinginkan (Lazai Junior et al., 2020) .  Pengukuran  kinerja dapat  dilakukan melalui kombinasi dari berbagai metode misalnya Key Performance Indicators (KPIs) dan salah satu  alat  yang  dapat  digunakan  dalam  KPIs  adalah Overall  Effectiveness  Equipment  (OEE) untuk mengawasi dan meningkatkan kemampuan kinerja (Soltanali et al., 2021 ).
Di  industri  manufaktur,  efisensi  dan  efektivitas  dari  sebuah  mesin/peralatan  memegang peranan penting dalam menentukan kinerja dari suatu organisasi. Total Preventive Maintenace (TPM) merupakan sebuah rencana yang berfokus pada keterlibatan semua orang mulai dari manajemen  puncak  hingga  semua  karyawan  untuk  menerapkan  program  perawatan  yang komprehensif  untuk  semua  mesin/peralatan  di  sepanjang  usia  pemakaian (Dogra  et  al., 2011) . Pinto  et  al.  (2020) mengungkapkan  TPM  adalah  pendekatan  organisasi  secara holistik terhadap peningkatan efisiensi dan peningkatan kinerja mesin/peralatan akibat usia pemakaian,  sehingga  dapat  meningkatkan  kemampuan  mesin.  Dalam  TPM  dilakukan pendekatan  proaktif  dan  penghematan  biaya  yang  memaksimalkan  efektivitas  peralatan karena  menetapkan  sistem  pemeliharaan  produktif  yang  mencakup  seluruh  masa  pakai mesin/peralatan (Gupta & Vardhan, 2016) .
Visi  TPM  tradisional  mengacu  pada  efisiensi  keseluruhan  mesin/peralatan  yang  sekarang secara  umum  dikenal  sebagai  OEE (Iannone  &  Elena,  2013) . OEE  diperkenalkan  oleh Nakajima pada tahun 1988 sebagai bagian dari TPM dan fokus pada peralatan/mesin. OEE adalah  metode  yang  tepat  untuk  dapat  digunakan  sebagai  sarana  diagnostik  serta  untuk membandingkan  unit  produksi  di  industri  yang  berbeda (Iannone  &  Elena,  2013) .  OEE mendorong  pimpinan  perusahaan  untuk  mengurangi  semua  kerugian  produksi  dengan mencapai output bebas cacat yang dihasilkan pada tingkat yang mendekati waktu siklus ideal atau  rancangan (Hung  et  al.,  2022) . Puvanasvaran  et  al.  (2013) menjelaskan  OEE merupakan  sebuah  metrik  yang  digunakan  untuk  mengevaluasi  perkembangan  TPM,  yang diintepretasikan sebagai perkalian dari availability, performance, dan quality. OEE tidak hanya memberikan dampak penggunaan mesin yang efektif tetapi juga membawa kesempurnaan di industri  dalam  hal  keterlibatan  semua  orang,  komunikasi  industri,  kolaborasi,  pengambilan keputusan  yang  konstruktif,  produksi,  kualitas,  alur  kerja  berkelanjutan,  keselamatan, pemeliharaan  yang  andal,  proses housekeeping,  keluhan  pelanggan,  in-process  rejections, delivery compliance dan pengawasan inventaris yang efektif sehingga mencapai daya saing (Singh et al., 2021) .
Hasil  TPM  dan  OEE  yaitu  kinerja  yang  berkelanjutan  dan  andal  dalam  proses  manufaktur, selanjutnya, integrasi peningkatan kinerja tersebut dapat diintegrasikan dengan model antar- hubungan,  seperti Analytical Hierarchy Process (AHP) (Singh et al., 2021) .    AHP  muncul sebagai  teknik  untuk  menyusun  dan  menganalisis  keputusan  yang  kompleks.  AHP mempertimbangkan  serangkaian  kriteria  evaluasi  dan  pilihan  alternatif di  antaranya  pilihan terbaik  yang  akan  dibuat  sehingga  AHP  menghasilkan  bobot  untuk  setiap  kriteria  evaluasi sesuai dengan perbandingan berpasangan dari kriteria,  semakin tinggi bobot artinya, semakin kritis kriteria yang  sesuai dan prioritas  harus berada pada  kriteria dengan  bobot tinggi (Al Hazza et al., 2021) . Sebuah keuntungan AHP atas metode Multi Criteria Decision Method (MCDM) lainnya adalah bahwa AHP dirancang untuk memasukkan faktor-faktor berwujud serta
tidak berwujud, terutama di mana penilaian subjektif dari individu yang berbeda merupakan bagian penting dari proses pengambilan keputusan (Shinde & Prasad, 2017) .
Penerapan OEE untuk mengukur kinerja mesin/peralatan telah banyak dilakukan, antara lain Garza-Reyes  (2015) , Saleem  et  al.,  (2017) , Sonmez  et  al.  (2018) , P.  Tsarouhas (2019) , Tsarouhas (2020) .  Dari  penelitian  yang  telah  dilakukan  tersebut,  secara  umum OEE digunakan untuk meningkatkan produktivitas dengan menghilangkan kerugian-kerugian yang muncul. OEE menyediakan indikator kinerja yang lengkap yang dapat digunakan untuk pengambilan  keputusan  pemeliharaan  mesin/peralatan.  Perhitungan  OEE  mengacu  kepada availability, performance, dan quality sehingga dapat diketahui produktivitas mesin/peralatan produksi.
Penelitian  ini  dilakukan  pada  salah  satu  industri  yang  bergerak  di  bidang  cetak  kemasan. Kemasan-kemasan yang dicetak berupa folding box ataupun label untuk sebuah produk. Pada prosesnya industri ini selalu bercermin pada visi yang dimiliki yaitu untuk menjadi perusahaan percetakan yang berkualitas tinggi dan memberikan pelayanan yang selangkah lebih baik. Visi ini  dibuktikan  dengan  kemasan-kemasan  yang  dihasilkan  untuk  produk  yang  terkenal  di seluruh Indonesia dan bahkan sampai diekspor ke luar negeri. Dengan banyaknya konsumen dari  perusahaan  ini,  maka  pada  departemen  produksi  dituntut  untuk  melakukan  proses produksi dengan cepat tetapi tidak mengesampingkan kualitas kemasan yang dihasilkan.
Salah satu proses yang menjadi perhatian lebih dari departemen produksi adalah proses cetak, karena  proses  cetak  sangat  kompleks  dan  menjadi  bagian  utama  dari  keseluruhan  proses produksi. Proses cetak merupakan proses pertama dari alur produksi. Kinerja dan output pada proses cetak dipengaruhi oleh beberapa faktor, faktor tersebut antara lain human (manusia), machine  (mesin),  dan material  (bahan  baku).  Mesin  cetak  merupakan  mesin  utama  yang digunakan  dalam  proses  cetak.  Namun  mesin  cetak  seringkali  tidak  dapat  berjalan  optimal sehingga  mengakibatkan  target  produksi  tidak  dapat  tercapai.  Tujuan  penelitian  ini  adalah mengetahui tingkat kinerja dari mesin cetak menggunakan OEE, suatu metode yang diakui sebagai cara  paling  tepat  untuk  memantau  kinerja  mesin/peralatan.  Selanjutnya  AHP  yang digunakan untuk mengetahui faktor-faktor yang berpengaruh terhadap tingkat kinerja mesin cetak. AHP merupakan alat pengambilan keputusan multi kriteria digunakan untuk menyaring berbagai alternatif.

## 2. METODE
Penelitian ini berfokus pada salah satu mesin cetak di industri percetakan kemasan. Metode yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari tiga tahap yaitu OEE, six big losses, dan AHP. OEE  adalah  salah  satu  metode  yang  digunakan  sebagai  alat  pengukuran  pada  TPM  dan berguna untuk memastikan mesin dalam kondisi yang baik dengan cara menghapus six big losses (Ansori & Mustajib, 2013) . Dalam penggunaannya, OEE dijadikan sebagai indikator kinerja  pada  waktu  yang  telah  ditentukan (Muwajih,  2015) .  Perhitungan  nilai  OEE memerlukan  nilai availability,  performance,  dan  quality.  Nilai  availability  menunjukkan persentase waktu yang tersedia untuk mesin melakukan proses produksi. Nilai performance menunjukkan  persentase  efisiensi  mesin  berdasarkan output  yang  dihasilkan  pada  actual operation time mesin. Nilai quality menunjukkan persentase kualitas barang baik dari total output yang dihasilkan mesin.
Setelah dilakukan perhitungan OEE, selanjutnya adalah analisis six big losses yang terjadi pada mesin cetak untuk mengetahui jenis losses yang terjadi dan losses yang paling menyebabkan

## Pengukuran Kinerja Mesin Cetak Menggunakan Metode Overall Equipment Effectiveness
kerugian  pada  mesin. Six  big  losses  merupakan  enam  jenis  kerugian  yang  menyebabkan rendahnya nilai OEE.
Pada penelitian ini metode AHP digunakan untuk menentukan faktor penyebab kegagalan yang paling  berpengaruh  pada  mesin  cetak  berdasarkan six  big  losses.  AHP  adalah  konsep pembuatan keputusan multi kriteria yang berarti memiliki kriteria yang banyak, lalu kriteria- kriteria  tersebut  saling  dibandingkan  untuk  membuat  keputusan (Utama,  2017) .  Dari beberapa pilihan yang muncul dapat disusun pula prioritasnya dengan menggunakan berbagai kriteria.  Dasar  dari  metode  AHP  ini  adalah  pembentukan  nilai  sencara  numerik  yang  akan digunakan  untuk  menyusun ranking  setiap  alternatif  atau  pilihan  berbasis  pada  kecocokan pilihan  tersebut  dengan  kriteria  dari  pembuat  keputusan.  Pada  metode  AHP  ini  dilakukan pembentukan  nilai  secara  numerik  yang  akan  digunakan  untuk  menyusun  peringkat  setiap alternatif atau pilihan berbasis pada kecocokan pilihan tersebut dengan kriteria dari pembuat keputusan.  Dalam  melakukan  perbandingan  berpasangan  pada  AHP, Saaty  (2008) menyatakan tentang skala dasar bilangan 1 – 9 yang digunakan untuk menentukan intensitas kepentingan tiap kriteria seperti yang tercantum pada Tabel 1.
Tabel 1. Skala Kepentingan AHP Intensitas Kepentingan Definisi Penjelasan 1 Sama pentingnya Dua aktivitas memiliki kontribusi yang sama dalam tujuan 3 Kepentingan sedang Penilaian sedikit menguntungkan pada satu aktivitas 5 Kepentingan kuat Penilaian sangat mendukung satu aktivitas 7 Sangat kuat Satu aktivitas sangat didukung dan dominasinya ditunjukan dalam praktik 9 Sangat penting Terdapat  bukti  yang  mendukung  satu  aktivitas  daripada aktivitas lainnya, bukti ini merupakan pendukung afirmasi yang paling kuat dan tinggi. 2, 4, 6, 8 Nilai antara dua nilai pertimbangan  yang  saling berdekatan Nilai  ini  diberikan  apabila  ada  dua  kondisi  khusus  atau kompromi antara dua pilihan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Overall Equipment Effectiveness (OEE)
Langkah awal dalam menghitung nilai OEE mesin cetak adalah menentukan nilai availability, performance, dan quality. Data yang dikumpulkan merupakan data primer berdasarkan kondisi mesin cetak selama satu bulan. Nilai availability menunjukkan persentase waktu yang tersedia untuk  mesin  melakukan  proses produksi,  menurut Alvira et al. (2015) persamaan  untuk mengitung  nilai availability dapat dilihat pada Persamaan (1). Sedangkan  loading time dan actual operating time dapat dilihat pada Persamaan (2) dan Persamaan (3). Nilai availability mesin cetak dapat dilihat pada Tabel 2 dan nilai availability setiap harinya dapat dilihat pada Gambar 1.
𝐴𝑣𝑎𝑖𝑙𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑦 = 𝐴𝑐𝑡𝑢𝑎𝑙 𝑂𝑝𝑒𝑟𝑎𝑡𝑖𝑛𝑔 𝑇𝑖𝑚𝑒 𝐿𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑇𝑖𝑚𝑒 𝑥 100% (1)
𝐿𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑇𝑖𝑚𝑒  =  𝑊𝑜𝑟𝑘𝑖𝑛𝑔 𝑇𝑖𝑚𝑒 –  𝑃𝑙𝑎𝑛𝑛𝑒𝑑 𝐷𝑜𝑤𝑛𝑡𝑖𝑚𝑒 (2)
𝐴𝑐𝑡𝑢𝑎𝑙 𝑂𝑝𝑒𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑇𝑖𝑚𝑒  =  𝐿𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑇𝑖𝑚𝑒 –  𝐷𝑜𝑤𝑛𝑡𝑖𝑚𝑒 (3)
Tabel 2. Nilai Availability
Mesin Cetak Hari Shift Working Time (Menit) Planned Downtime (Menit) Downtime (Menit) Loading Time (Menit) Actual Operating Time (Menit) Availability (%) 1 1 480 80 70 400 330 82,5 2 480 25 50 455 405 89 2 1 480 45 65 435 370 85 2 480 135 40 345 305 88 3 1 480 30 255 450 195 43 2 480 120 125 360 235 65 4 1 480 20 96 460 364 79 2 480 0 95 480 385 80 5 1 480 40 165 440 275 63 2 480 0 70 480 410 85 6 1 480 20 28 460 432 94 2 480 0 35 480 445 93 7 1 480 480 0 0 0 0 2 480 480 0 0 0 0 8 1 480 30 450 450 0 0 2 480 270 210 210 0 0 9 2 480 80 180 400 220 55 3 480 95 50 385 335 87 10 1 480 120 143 360 217 60 2 480 40 35 440 405 92 11 1 480 60 101 420 319 76 2 480 60 60 420 360 86 12 1 480 40 47 440 393 89 2 480 60 30 420 390 93 13 1 480 40 159 440 281 64 2 480 45 80 435 355 82 14 1 480 30 450 450 0 0 2 480 30 210 450 240 53 15 1 480 90 112 390 278 71 2 480 0 90 480 390 81 16 1 480 100 84 380 296 78 2 480 60 75 420 345 82 17 1 480 15 18 465 447 96 2 480 60 65 420 355 85 18 1 480 60 270 420 150 36 2 480 0 75 480 405 84 19 1 480 40 180 440 260 59 2 480 20 45 460 415 90 20 2 480 40 120 440 320 73 3 480 60 100 420 320 76 21 2 480 20 210 460 250 54 3 480 60 30 420 390 93 22 2 480 60 180 420 240 57 3 480 0 60 480 420 88 23 2 480 40 95 440 345 78 3 480 0 30 480 450 94

## Pengukuran Kinerja Mesin Cetak Menggunakan Metode Overall Equipment Effectiveness
Gambar 1. Nilai Availability Mesin Cetak Per Hari
Nilai performance menunjukkan persentase efisiensi mesin berdasarkan output yang dihasilkan pada actual operation time mesin. Menurut Alvira et al. (2015) , performance  didapatkan melalui  perhitungan  dengan  menggunakan  Persamaan  (4).  Nilai performance  mesin  cetak dapat dilihat pada Tabel 3 dan nilai performance mesin cetak setiap harinya dapat dilihat pada Gambar 2.
𝑃𝑒𝑟𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑛𝑐𝑒 = 𝑂𝑢𝑡𝑝𝑢𝑡 𝑥 𝐼𝑑𝑒𝑎𝑙 𝐶𝑦𝑐𝑙𝑒 𝑇𝐼𝑚𝑒 𝐴𝑐𝑡𝑢𝑎𝑙 𝑂𝑝𝑒𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑇𝑖𝑚𝑒 𝑥 100%
(4) Tabel 3. Nilai Performance Mesin Cetak Hari Shift Hasil Kerja ( Sheets) Planned Downtime (Menit) Downtime (Menit) Loading Time (Menit) Actual Operating Time (Menit) Performance (%) 1 1 5913 80 70 400 330 17,9 2 22500 25 50 455 405 55,6 2 1 43750 45 65 435 370 118,2 2 34250 135 40 345 305 112,3 3 1 5600 30 255 450 195 28,7 2 15000 120 125 360 235 63,8 4 1 18750 20 96 460 364 51,5 2 31000 0 95 480 385 80,5 5 1 19500 40 165 440 275 70,9 2 34500 0 70 480 410 84,1 6 1 22000 20 28 460 432 50,9 2 23000 0 35 480 445 51,7 7 1 0 480 0 0 0 0 2 0 480 0 0 0 0 8 1 0 30 450 450 0 0 2 0 270 210 210 0 0 9 2 6780 80 180 400 220 30,8 3 13470 95 50 385 335 40,2 10 1 17175 120 143 360 217 79,1
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 Ava ilab ili ty/da y (% ) Hari
Hari Shift Hasil Kerja ( Sheets) Planned Downtime (Menit) Downtime (Menit) Loading Time (Menit) Actual Operating Time (Menit) Performance (%) 2 24100 40 35 440 405 59,5 11 1 14300 60 101 420 319 44,8 2 4500 60 60 420 360 12,5 12 1 43500 40 47 440 393 110,7 2 17700 60 30 420 390 45,4 13 1 27000 40 159 440 281 96,1 2 25200 45 80 435 355 71 14 1 0 30 450 450 0 0 2 1750 30 210 450 240 7,3 15 1 19250 90 112 390 278 69,2 2 25300 0 90 480 390 64,9 16 1 10300 100 84 380 296 34,8 2 16050 60 75 420 345 78,3 17 1 23000 15 18 465 447 35,9 2 11810 60 65 420 355 33,3 18 1 6200 60 270 420 150 41,3 2 32300 0 75 480 405 79,8 19 1 15800 40 180 440 260 60,8 2 23500 20 45 460 415 56,6 20 2 24600 40 120 440 320 76,9 3 16775 60 100 420 320 52,4 21 2 14000 20 210 460 250 56 3 15950 60 30 420 390 40,9 22 2 23150 60 180 420 240 96,5 3 22850 0 60 480 420 54,4 23 2 21100 40 95 440 345 61,2 3 28170 0 30 480 450 62,6
Gambar 2. Nilai Performance Mesin Cetak Per Hari 0 20 40 60 80 100 120 140 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 Pe rf o rm a n ce /da y (% )

## Pengukuran Kinerja Mesin Cetak Menggunakan Metode Overall Equipment Effectiveness
Nilai quality menunjukkan persentase kualitas barang baik dari total output yang dihasilkan mesin,  menurut Yusuf  et  al.  (2015) nilai quality  didapatkan  melalui  perhitungan menggunakan Persamaan (5) dan hasilnya dapat dilihat pada Tabel 4 dan nilai quality setiap harinya dapat dilihat pada Gambar 3.
𝑄𝑢𝑎𝑙𝑖𝑡𝑦 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑃𝑟𝑜𝑑𝑢𝑘𝑠𝑖 𝐾𝑜𝑡𝑜𝑟−𝑅𝑒𝑗𝑒𝑐𝑡 𝐽𝑃𝐾 𝑥 100% (5)
Tabel 4. Nilai Quality Mesin Cetak Hari Shift Hasil Kerja ( Sheet) Jumlah Cacat ( Sheet) Quality (%) 1 1 5913 750 87,3 2 22500 550 97,6 2 1 43750 300 99,3 2 34250 200 99,4 3 1 5600 250 95,5 2 15000 6300 58 4 1 18750 986 94,7 2 31000 801 97,4 5 1 19500 272 98,6 2 34500 1373 96 6 1 22000 334 99,3 2 23000 650 97,2 7 1 0 0 0 2 0 0 0 8 1 0 0 0 2 0 0 0 9 2 6780 953 85,9 3 13470 1150 91,5 10 1 17175 1350 92,1 2 24100 600 97,5 11 1 13400 1060 92,6 2 4500 332 92,6 12 1 43500 1862 95,7 2 17700 3047 82,8 13 1 27000 4500 83,3 2 25200 2761 89 14 1 0 0 0 2 1750 1380 21,1 15 1 19250 2000 89,6 2 25300 8161 67,7 16 1 10300 1555 84,9 2 16050 454 97,2 17 1 23000 5000 78,3 2 11810 200 98,3 18 1 6200 0 100 2 32300 6050 81,3
Hari Shift Hasil Kerja ( Sheet) Jumlah Cacat ( Sheet) Quality (%) 19 1 15800 8455 46,5 2 23500 2900 87,7 20 2 24600 1150 95,3 3 16775 500 97 21 2 14000 889 93,7 3 15950 2050 87,1 22 2 23150 311 98,7 3 22850 500 97,8 23 2 21100 156 99,3 3 28170 800 97,2
Gambar 3. Nilai Kualitas Mesin Cetak Per Hari
Setelah  mengetahui  nilai  dari availability,  performance,  dan  quality  maka  nilai  OEE  dapat dihitung dengan menggunakan Persamaan (6).
OEE  =  𝐴𝑣𝑎𝑖𝑙𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑦 x 𝑃𝑒𝑟𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑛𝑐𝑒 x 𝑄𝑢𝑎𝑙𝑖𝑡𝑦 x 100% (6)
Tabel 5 merupakan rekapitulasi hasil perhitungan nilai OEE mesin cetak.

## Tabel 5. Rekapitulasi Perhitungan OEE
Availability (%) Performance (%) Quality (%) OEE (%) 71,5 57,5 91,2 37,5
Nakajima (1988) menjelaskan standar nilai availability, performance, dan quality tersebut sesuai pada Tabel 6 .
0 20 40 60 80 100 120 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 Qua lity/ d a y (%) Hari

## Pengukuran Kinerja Mesin Cetak Menggunakan Metode Overall Equipment Effectiveness

## Tabel 6. Standar Nilai OEE Faktor OEE  Nilai Standar
Availability 90% Performance 95% Quality 99% OEE 85%
Berdasarkan  hasil  perhitungan  dapat  diidentifikasi  bahwa  nilai availability  dari  mesin  cetak tidak memenuhi standar. Rendahnya nilai availability disebabkan oleh besarnya nilai downtime pada  mesin.  Nilai downtime  yang  besar  ini  menyebabkan  nilai  actual  operating  time  lebih rendah dari loading time. Persentase availability yang rendah menunjukkan bahwa mesin tidak berjalan sesuai dengan waktu produksi yang direncanakan dan perlu ditinjau kembali.
Pada  nilai performance  berdasarkan  hasil  perhitungan  dapat  diidentifikasi  bahwa  nilai persentase performance dari mesin cetak tidak sesuai dengan standar yaitu sebesar 57,5%. Nilai performance menunjukkan persentase kemampuan mesin dalam menghasilkan produk berdasarkan waktu produksi ( actual operating time) dan ideal cycle time dari produk tersebut. Persentase performance yang besar menunjukkan bahwa mesin berjalan dengan normal dan sesuai dengan ideal cycle time. Hal sebaliknya apabila persentase performance dari mesin kecil berarti terdapat masalah pada kemampuan mesin dalam menghasilkan produk atau proses produksi tidak sesuai dengan ideal cycle time.
Pada nilai quality diidentifikasi bahwa nilai persentase quality tidak memenuhi standar yaitu sebesar  91,2%.  Melihat  nilai  persentase  q uality  tidak  mencapai standar maka  faktor-faktor yang mempengaruhi dapat diidentifikasi. Faktor pertama yang mempengaruhi adalah keahlian operator  dalam  melakukan  pengaturan  mesin. Setting  pada  mesin  contohnya  adalah pengaturan warna, register, dan komponen mesin yang lain. Faktor yang kedua adalah kondisi mesin,  mesin  dengan  komponen  utama  yang  tidak  baik  akan  mengakibatkan  kecacatan. Blanket dan plate yang cacat akan menyebabkan warna menjadi tidak sesuai standar, terdapat noda pada hasil cetak, dan miss register.
Berdasarkan  persentase  nilai availability,  performance,  dan  quality  dapat  dihitung  dan ditemukan nilai OEE sebesar 37,5%. Nilai ini berada sangat jauh di bawah rata-rata standar yang  telah  ditetapkan  yaitu  sebesar  85%.  Faktor  yang  cukup  mempengaruhi  adalah availability, performance, dan quality dari mesin cetak yang juga sangat jauh di bawah standar. Nilai OEE mencerminkan baik atau buruknya kinerja mesin secara keseluruhan, nilai OEE yang tinggi  dan  mencapai  standar  memiliki  arti  bahwa  mesin  bekerja  sesuai  dengan  kapasitas maksimalnya dan menghasilkan produk dengan tingkat kecacatan yang sangat rendah. Nilai OEE yang kecil memiliki arti bahwa mesin tidak bekerja dengan kapasitas maksimalnya dan memiliki tingkat kecacatan yang tinggi, hal ini dapat membawa dampak berupa kerugian bagi perusahaan.

## 3.2 Overall Equipment Effectiveness (OEE)
Six big losses merupakan enam jenis kerugian yang menyebabkan rendahnya nilai pada OEE. Enam  jenis  kerugian  adalah setup  &  adjustment  losses,  breakdown  losses,  reduced  speed losses, minor & stoppages losses, rework losses, dan yield losses. Setup and adjustment losses merupakan jenis kegagalan berupa waktu yang terbuang pada jam kerja untuk melakukan proses setup dari awal hingga mesin berjalan dengan stabil untuk melakukan proses produksi. Pada  penelitian  ini  proses  setup  dibagi  menjadi  dua  bagian,  yaitu  setup  mesin  dan  proses setting warna dan register.
Breakdown losses merupakan jenis kegagalan berupa waktu yang terbuang karena mesin tidak bisa  melakukan  proses produksi  karena  ada kerusakan  dan  memerlukan  perbaikan.  Proses breakdown  pada  mesin  cetak  meliputi  pergantian,  perbaikan,  dan  setting  pada  komponen rusak saat produksi berlangsung.
Reduced speed losses merupakan jenis kegagalan yang terjadi karena penurunan kecepatan produksi dan bisa disebut sebagai slow cycles. Slow cycles merupakan proses ketika produksi tidak sesuai dengan ideal cycle time.
Idling  &  minor  stoppages  losses  merupakan  jenis  kegagalan  yang  terjadi  karena  adanya pemberhentian  mesin  dalam  waktu  yang  singkat  untuk  sekedar  pembersihan  atau  adanya kegiatan lain yang tidak berhubungan dengan mesin.
Rework losses merupakan jenis kegagalan berupa banyaknya produk yang masuk ke tahap rework. Pada proses cetak tidak ada proses rework, sehingga hasil dari rework losses adalah 0%
Yield losses merupakan jenis kegagalan berupa banyaknya produk cacat yang dihasilkan saat mesin beroperasi pada keadaan tidak stabil hingga stabil, kegagalan jenis ini berkaitan dengan nilai quality pada OEE. Pada kasus mesin cetak jenis kecacatan ini adalah warna belum stabil, dan miss register.
Tabel 7 berikut ini merupakan hasil rekapitulasi perhitungan six big losses mesin cetak yang selanjutnya  diolah  menjadi pareto  chart  (Gambar  4) untuk  melihat  kerugian  yang  harus diperbaiki. Pareto chart digunakan untuk mengidentifikasi jenis kegagalan dari six big losses yang paling besar dan berpengaruh. Data tiap kegagalan diakumulasikan dan diubah ke dalam bentuk persentase untuk melihat jenis kegagalan yang paling berpengaruh
Tabel 7. Rekapitulasi Nilai Six Big Losses Jenis Kerugian Nilai Reduced Speed 29,3 Breakdown 22,2 Setup & Adjustment 7,4 Idling & Minor 6,6 Yield 1,8 Rework 0

## Pengukuran Kinerja Mesin Cetak Menggunakan Metode Overall Equipment Effectiveness

## Gambar 4. Pareto Chart dari Six Big Losses
Berdasarkan  Tabel  7  dan  Gambar  4  didapatkan  bahwa  nilai reduced  speed  losses  dan breakdown  losses  merupakan  jenis  kerugian  yang  harus  diperbaiki  agar  kinerja  mesin meningkat. Nilai reduced speed losses sebesar 29,3% dilihat dari output mesin, cycle time, dan actual operating time mesin. Kegagalan reduced speed ini merupakan jenis kegagalan karena mesin tidak dapat bekerja sesuai dengan standard speed dan mengakibatkan produksi tidak sesuai dengan ideal cycle time.
Kerugian jenis breakdown losses sebesar 22,2% memiliki arti bahwa breakdown pada mesin memakan total loading time mesin sebesar 22,2%. Kegagalan ini merupakan kegagalan yang terjadi  karena  mesin  berhenti  di  tengah-tengah  proses  produksi  dikarenakan  adanya kerusakan dan butuh untuk dilakukan maintenance. Nilai yang cukup besar ini mencerminkan bahwa  mesin  tidak  dalam  kondisi  yang  baik  karena  seringnya  berhenti  akibat  terjadinya trouble. Kondisi mesin yang seperti ini dapat dipengaruhi oleh faktor umur mesin karena mesin cetak sudah dioperasikan selama 20 tahun lebih. Melihat breakdown losses yang cukup besar ini  pula  perusahaan  bisa  mencoba  untuk  mempertimbangkan  kegiatan  maintenance  rutin ataupun bisa dilakukan full maintenance atau overhaul.

## 3.3 Analytical Hierarchy Process (AHP)
Metode  AHP  digunakan untuk  menentukan  faktor-faktor penyebab kerugian reduced speed losses dan breakdown losses sebagai kerugian yang harus diperbaiki. Data yang digunakan merupakan  hasil  dari  wawancara  dengan  Kepala  Bagian  Produksi  berupa  nilai  prioritas kepentingan pada perbandingan berpasangan antar faktor. Tabel 8 dan Gambar 5 merupakan hasil penentuan nilai prioritas kepentingan pada perbandingan berpasangan dan pengolahan menggunakan software  Expert  Choice  11  untuk  menentukan  faktor  yang  menjadi  prioritas utama.
Berdasarkan perhitungan bobot kepentingan pada Gambar 5 didapatkan bahwa faktor sumber daya manusia (SDM) memiliki nilai paling tinggi yaitu sebesar 39% dan diikuti dengan faktor mesin  sebesar  33,8%.  Perbedaan  yang  tidak  cukup  jauh  ini  dikarenakan  kedua  faktor  ini adalah  faktor  yang  saling  terkait,  karena  apabila  salah  satu  faktor  tidak  maksimal  maka efektivitas mesin akan menurun secara signifikan. Berdasarkan nilai availability, performance, dan quality, OEE yang sangat rendah dan tidak sesuai standar maka dapat diidentifikasi bahwa efektivitas dan kinerja dari mesin cetak jauh dari standar yang ditetapkan. Jadi berdasarkan
hal  tersebut  faktor  SDM  merupakan  prioritas  utama  dari  faktor  penyebab  kegagalan  pada mesin cetak.

## Tabel 8. Nilai Kepentingan Perbandingan Berpasangan
Faktor A Faktor B Mesin Lingkungan Metode  SDM  Material Mesin 6,0 3,0 1,0 4,0 Lingkungan 4,0 7,0 3,0 Metode 4,0 3,0 SDM 5,0
Material
Gambar 5. Hasil Perhitungan Bobot Kepentingan
Faktor SDM ini terkait dengan skill pekerja/operator dan kedisiplinan pekerja dalam melakukan pekerjaannya. Skill dari pekerja sangat memengaruhi terhadap operasional mesin, contohnya waktu  setup  mesin  dan setting  komponen  pada mesin  dapat  menjadi  sangat  lama  apabila pekerja tidak memiliki skill yang cukup. Pada proses setup kegiatan setting warna dan register menjadi  hal  yang  patut  untuk  diperhatikan  oleh  operator,  karena  proses  pengaturan  pada mesin  cetak  masih  dilakukan  secara  manual.  Karena  prosesnya  yang  masih  manual  maka operator mesin diharuskan untuk memiliki skill membaca arah warna dan melakukan setting register pada mesin dengan baik.
Hal  lain  yang  berkaitan  dengan  pekerja  pada  kegagalan  mesin  cetak  adalah  pencucian komponen  seperti  rol  tinta, plate,  dan  blanket yang  kurang  bersih  sehingga  menyebabkan noda atau kotoran pada produk dan menyebabkan produk dikarantina. Operator yang kurang teliti  dalam  mengamati  noda  atau  kotoran  pada  hasil  produksi  dapat  berdampak  pada banyaknya produk yang dikarantina karena tidak lolos pengecekan oleh quality inspector.
Usulan tindakan yang dapat diterapkan adalah melakukan pelatihan kepada pekerja baik itu operator  ataupun helper  mesin.  Pelatihan yang dilakukan dapat  berupa pemberian  catatan mengenai  cara  kerja  mesin  secara  keseluruhan  beserta  dengan troubleshooting.  Pelatihan

## Pengukuran Kinerja Mesin Cetak Menggunakan Metode Overall Equipment Effectiveness
langsung di lapangan juga diusulkan dengan tujuan agar pekerja lebih memahami mesin dan mengetahui kondisi aktual mesin.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  yang  didapatkan  pada  penelitian  maka  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa tingkat kinerja pada mesin produksi bagian cetak khususnya mesin cetak masih sangat rendah dan di bawah standar. Hal ini diketahui berdasarkan nilai availability, performance, quality, dan OEE yang jauh di bawah standar. Nilai OEE yang didapatkan yaitu sebesar 37,5%. Faktor- faktor yang memengaruhi kegagalan pada mesin cetak berdasarkan urutan prioritasnya adalah faktor  SDM,  mesin,  metode,  material,  dan  lingkungan.  Faktor  SDM  sebagai  prioritas  paling tinggi dapat menjadi pertimbangan untuk dilakukan tindakan perbaikan lebih lanjut.

## DAFTAR RUJUKAN
Al Hazza, M. H. F., Ali, M. Y., & Razif, N. F. B. M. (2021). Performance improvement using analytical hierarchy process and Overall Equipment Effectiveness (OEE): Case study. Journal of Engineering Science and Technology, 16(3), 2227 – 2244.
Alvira,  D.,  Helianty,  Y.,  &  Prassetiyo,  H.  (2015).  Usulan  Peningkatan  Overall  Equipment Effectiveness  (  Oee  )  Pada  Mesin  Tapping  Manual  Dengan  Meminimumkan  Six  Big Losses. Jurnal Itenas Bandung, 03(03), 240 – 251.
Dogra,  M.,  Sharma,  V.  S.,  Sachdeva,  A.,  &  Dureja,  J.  S.  (2011).  TPM-  a  key  strategy  for productivity  improvement  in  process  industry. Journal  of  Engineering  Science  and Technology, 6(1), 1 – 16.
Garza-Reyes, J. A. (2015). From measuring overall equipment effectiveness (OEE) to overall resource  effectiveness (ORE). Journal of Quality in Maintenance Engineering, 21(4),
353 – 377.
Gupta,  P.,  &  Vardhan,  S.  (2016).  Optimizing  OEE,  productivity  and  production  cost  for improving  sales  volume  in  an  automobile  industry  through  TPM:  A  case  study. International
Journal of Production Research, 54(10), 2976 – 2988. https://doi.org/10.1080/00207543.2016.1145817
Hung,  Y.-H.,  Li,  L.  Y.  O.,  &  Cheng,  T.  C.  E.  (2022).  Uncovering  hidden  capacity  in  overall equipment effectiveness management. International Journal of Production Economics, 248(February 2021), 108494. https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2022.108494 Iannone, R., & Elena, M. (2013). Managing OEE to Optimize Factory Performance. Operations Management. https://doi.org/10.5772/55322
Lazai Junior, M., Cristina de Paula Santos, L., Renata Grossi Chamie, N., Pierezan, R., Rocha Loures, E., Portela dos Santos, E., Eduardo Gouvea da Costa, S., & Pinheiro de Lima, E.  (2020).  Automated  system  gains  in  lean  manufacturing  improvement  projects.
Procedia Manufacturing, 51, 1340 – 1347. https://doi.org/10.1016/j.promfg.2020.10.187
Nakajima,  S.  (1988). Introduction  to  TPM:  Total  Productive  Maintenance  (pp.  1 – 158). Productivity Press, Cambridge, MA.
Pinto, G., Silva, F. J. G., Baptista, A., Fernandes, N. O., Casais, R., & Carvalho, C. (2020). TPM implementation  and  maintenance  strategic  plan  -  A  case  study. Procedia Manufacturing, 51(2020), 1423 – 1430. https://doi.org/10.1016/j.promfg.2020.10.198
Puvanasvaran, P., Teoh, Y. S., & Tay, C. C. (2013). Consideration of demand rate in Overall Equipment Effectiveness (OEE) on equipment with constant process time. Journal of
Industrial Engineering and Management, 6(2), 507 – 524. https://doi.org/10.3926/jiem.537
Saaty, T. L. (2008). Decision making with the analytic hierarchy process. International Journal Services Science, 1(1), 83 – 98.
Saleem, F., Nisar, S., Khan, M. A., Khan, S. Z., & Sheikh, M. A. (2017). Overall equipment effectiveness  of  tyre  curing  press:  A  case  study. Journal  of  Quality  in  Maintenance Engineering, 23(1), 39 – 56. https://doi.org/10.1108/JQME-06-2015-0021
Shinde,  D.  D.,  &  Prasad,  R.  (2017).  Application  of  AHP  for  Ranking  of  Total  Productive Maintenance  Pillars. Wireless  Personal  Communications,  100(2),  449 – 462. https://doi.org/10.1007/s11277-017-5084-4
Singh, S., Khamba, J. S., & Singh, D. (2021). Analysis and directions of OEE and its integration with different strategic tools. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part  E:  Journal  of  Process  Mechanical  Engineering,  235(2),  594 – 605. https://doi.org/10.1177/0954408920952624
Soltanali,  H.,  Khojastehpour,  M.,  &  Torres  Farinha,  J.  (2021).  Measuring  the  production performance  indicators  for  food  processing  industry. Measurement:  Journal  of  the International Measurement Confederation, 173(August 2020). https://doi.org/10.1016/j.measurement.2020.108394
Sonmez,  V.,  Testik,  M.  C.,  &  Testik,  O.  M.  (2018).  Overall  equipment  effectiveness  when production  speeds  and  stoppage  durations  are  uncertain. International  Journal  of Advanced Manufacturing Technology, 95(1 – 4), 121 – 130.
https://doi.org/10.1007/s00170-017-1170-8
Tsarouhas,  P.  (2019).  Improving operation  of the  croissant  production line  through overall equipment effectiveness (OEE): A case study. International Journal of Productivity and Performance  Management,  68(1),  88 – 108.  https://doi.org/10.1108/IJPPM-02-2018- 0060
Tsarouhas, P. H. (2020). Overall equipment effectiveness (OEE) evaluation for an automated ice  cream  production  line:  A  case  study. International  Journal  of  Productivity  and Performance  Management,  69(5),  1009 – 1032.  https://doi.org/10.1108/IJPPM-03- 2019-0126
Utama, D. N. (2017). Sistem Penunjang Keputusan (Dalam Teori Dan Implementasi). Penerbit Garudhawaca.
Yusuf, B., Rahman, A., & Himawan, R. (2015). The Analysis Of Overall Equipment Effectiveness To  Improve  The  Dop  Machine  Maintenance  System  Based  On  Total  Productive Maintenance (Case Study: PT XYZ-Malang). Jurnal Rekayasa Dan Manajemen Sistem Industri, 3(1).