Terbit online pada laman web jurnal: https://journal.isas.or.id/index.php/JAMERE JOURNAL OF APPLIED MECHANICAL ENGINEERING AND RENEWABLE ENERGY (JAMERE)
Vol. 4 No.1 Februari 2024 22- 27 ISSN: 2775-1031
Penerapan Total Productive Maintenance Guna Mengoptimalkan Ketersediaan Mesin di PT. ATMI Solo
Yonatan Aditya Prabantara 2 ,Darsini 1*
1,2) Teknik Industri, Universitas Veteran Bangun Nusantara Sukoharjo e-mail: yonatanadityap@gmail.com; darsini.ti@gmail.com *)

## Abstract
Optimal productivity needs to  be supported by the availability  of  machines  that are always ready to produce. The condition that needs to be maintained is  that  the machine  does  not  stop  frequently  due  to  damage  and causes  the  continuity  of  production to be hampered. According  to  the Japan Institute  of Plant  Maintenance (JIPM), the  level of machine availability (availability) is said to be ideal when it exceeds 90%. At PT. ATMI Solo, 23.8% of 21 CNC machines still have availability percentage below 90%, namely Salvagnini S4 punching machine  (69%),  Starrag  CF100  milling  machine  (79%),  Trubend  3180  bending  machine  (82%),  milling machine YCM TV 158B (82%), and Trumatic TC 200 R punching machine (89%).The main factor is the low availability of machines at PT. ATMI Solo is high machine downtime due to a breakdown. Therefore, it is necessary  to  implement  Total  Productive  Maintenance  (TPM)  to  optimize  the  availability  of  these machines.  The  implementation  of  TPM  is  Training  and  Education,  Autonomous  Maintenance,  Planned Maintenance, and TPM in Administration (TPM in Administration), especially in the spare part Logistics section. The implementation of the TPM succeeded in increasing the availability  percentage  above  90% (based  on  data  from  the  2022  General Maintenance  Daily Report),  namely  the  Salvagnini  S4 punching machine (94.13%), Starrag CF100 milling machine (96.36%), Trubend 3180 bending machine (99, 70%), YCM TV 158B milling machine (99.97%), and Trumatic TC 200 R punching machine (99.88%). Key words: availability, TPM, downtime

## Abstrak
Produktivitas  yang  optimal  perlu  ditunjang  dengan  ketersediaan  mesin  yang  selalu  siap  berpoduksi. Kondisi  yang  perlu  dijaga  adalah  jangan  sampai  mesin  sering  berhenti  karena  terjadi  kerusakan  dan menyebabkan  kontinuitas  produksi  terhambat. Tingkat  ketersediaan  mesin (availability) menurut Japan Institute  of  Plant  Maintenance (JIPM)  dikatakan  ideal  bila  sudah  melebihi  90%.  Di  PT.  ATMI  Solo, sebanyak  23,8%  dari 21  mesin  CNC  masih  memiliki  persentase availability dibawah  90%,  yaitu  mesin punching Salvagnini S4 (69%), mesin frais Starrag CF100 (79%), mesin bending Trubend 3180 (82%), mesin frais  YCM  TV  158B  (82%),  dan  mesin punching Trumatic TC  200  R  (89%).  Faktor  utama  rendahnya ketersediaan mesin di PT. ATMI Solo adalah tingginya downtime mesin karena terjadi kerusakan. Karena itu perlu dilakukan penerapan Total Productive Maintenance (TPM) untuk mengoptimalkan ketersediaan mesin  tersebut.  Penerapan TPM yang dilakukan adalah Training and Education, Autonomous Maintenance, Planned  Maintenance, dan TPM  in  Administration (TPM  dalam  Administrasi)  terutama  pada  bagian Logistik spare  part .  Penerapan  TPM  tersebut  berhasil  menaikkan  persentase availability diatas  90% (berdasarkan  data  Laporan  Harian  Umum  Maintenance  tahun  2022)  yaitu  mesin punching Salvagnini  S4 (94,13%), mesin frais Starrag CF100 (96,36%), mesin bending Trubend 3180 (99,70%), mesin frais YCM TV 158B (99,97%), dan mesin punching Trumatic TC 200 R (99,88%).
Kata  Kunci: availability, TPM, downtime
1. Pendahuluan
PT.  ATMI  Solo  merupakan  perusahaan manufaktur  yang  memiliki  21  mesin otomatis  atau  mesin  CNC  dengan  kapasitas
produksi  80  jam  per  minggu  (5  hari  kerja). Dari 21 mesin CNC tersebut terdapat 5 mesin frais, 4 mesin bubut, 7 mesin bending , 4 mesin punching ,  dan  1  mesin  robot  las.  Produk  –
Journal of Applied Mechanical Engineering and Renewable Energy (JAMERE) Vol. 4 No.1 Februari 2024 22 – 27
Journal of Applied Mechanical Engineering and Renewable Energy (JAMERE)
produk  yang  dihasilkan  PT. ATMI  Solo ada  2 jenis  yaitu Sheet  Metal  Work  Fabrication dan Special Purpose Machine atau mesin tepat guna. Beberapa  contoh  produknya  yaitu office cabinet,  locker,  meeting  table,  school  table, white  board , machine  tool  cabinet , workbench, hospital bed, mesin bubut CNC (CNC Leanturn) , mesin  frais  CNC (CNC  EduMill) ,  mesin gerinda dan lain sebagainya.
Untuk  mampu  bersaing  dengan  perusahaan lain  dan  memenuhi  kepuasan  pelanggan, sangat  perlu  mengkondisikan  mesin-mesin CNC  selalu  dalam  keadaan  prima dan  siap berproduksi  atau  dengan  kata  lain  memiliki availability yang  tinggi.  Berdasarkan Overall Equipment  Effectiveness (OEE)  yang  telah dirumuskan  oleh Japan  Institute  of  Plant Maintenance (JIPM),  persentase availability suatu  mesin  dikatakan  ideal  bila  memiliki persentase  lebih  dari  90%.  Hasil  studi pendahuluan  menggunakan  data breakdown time mesin  yang  diolah  menjadi  diagram persentase availability (Gambar  1),  masih terdapat  5  mesin CNC dengan nilai availability dibawah 90%  yaitu mesin punching Salvagnini  S4 (69%),  mesin  frais  Starrag  CF100  (79%),  mesin bending Trubend 3180 (82%), mesin frais YCM  TV  158B  (82%),  dan  mesin punching Trumatic  TC  200  R  (89%).  Hal  inilah  yang menjadi  permasalahan  bagi  PT.  ATMI  Solo, yaitu sebanyak 5 mesin CNC masih memiliki nilai availability rendah  yang  mengakibatkan turunnya  kapasitas  produksi  mesin  tersebut. Rendahnya  nilai availability ini  disebabkan oleh tingginya downtime mesin karena terjadi kerusakan (breakdown). Maka dari itu penulis melakukan penerapan Total  Productive Maintenance
untuk mengoptimalkan
ketersediaan (availability) mesin di PT. ATMI Solo.
Perawatan mesin rutin memang sangat diperlukan  bagi  kelangsungan  operasi  mesin, tetapi  mobilitas  mesin  yang  dipacu  beroperasi selama  16  jam  per  hari  dan  umur  pakai  mesin yang  semakin  bertambah,  pasti  berakibat menurunnya  performa  mesin.  Maka  dari  itu beberapa permasalahan muncul seiring bertambahnya umur pakai mesin. Kondisi mesin di PT. ATMI Solo yang sudah semakin berumur
berakibat  semakin  seringnya  terjadi  kerusakan. Kerusakan  mesin  yang  terjadi  dalam  hal  ini adalah kerusakan mesin yang sudah tidak dapat lagi ditanggulangi dengan melakukan perawatan mesin secara rutin. Mesin dengan banyak bagian dan spare part yang sangat kompleks tentu tidak semua  bagian-bagian  tersebut  dapat  dilakukan perawatan  secara  langsung.  Maka  dari  itu  jenis kerusakan  mesin  yang  terjadi  ini  adalah  murni kerusakan  karena  umur  pakai  spare  part  yang sudah tercapai dan menjadi rusak. Yang menjadi masalah  dalam  hal  ini  bukan  bagaimana  cara menghilangkan  umur  pakai  setiap  spare  part mesin, tetapi bagaimana cara untuk megkondisikan  mesin  produksi  tersebut  tidak terjadi  kerusakan  pada  saat  kondisi  urgen produksi di PT. ATMI Solo. Selain itu kerusakan mesin  yang  bersamaan  akibat  dari  tercapainya umur  pakai  spare  part  mesin  tersebut  semakin menghambat proses produksi.
Disamping permasalahan tersebut, mesin produksi di PT. ATMI Solo yang sebagian besar merupakan  mesin  buatan  Eropa,  belum  tentu perbaikan  dapat  dilakukan dengan  cepat  karena spare  part  mesin  sulit  dicari  di  toko-toko  lokal. Salah  satu  contohnya  adalah  mesin  Salvagnini yaitu mesin CNC buatan Italia yang mana spare part  yang  digunakannya  tidak  umum  dijual  di Indonesia,  sehingga  perlu  mengimpornya  dari luar  negeri.  Pada  akhirnya  waktu breakdown mesin  menjadi  melebihi  batas  maksimal  yang sudah  ditentukan  dan  menyebabkan  kecilnya tingkat  ketersediaan (availability) mesin  untuk berproduksi, sehingga mempengaruhi produktivitas mesin.
2. Metode Penelitian
2.1.Tempat dan Objek Penelitian
Penelitian  dilaksanakan  di  PT.  ATMI  SOLO yang beralamat di Jl. Mojo No.1, Karangasem,  Laweyan,  Surakarta.  Objek dalam penelitian ini adalah mesin CNC di unit produksi  WF  dan  MDC  dengan  persentase availability kurang  dari  90%  yaitu  mesin punching Salvagnini  S4  (69%),  mesin milling Starrag  CF100  (79%),  mesin bending Trubend 3180  (82%),  mesin milling YCM  TV  158B (82%), dan mesin punching Trumatic TC 200 R (89%).
2.2. Alat dan Bahan
Journal of Applied Mechanical Engineering and Renewable Energy (JAMERE) Vol. 4 No.1 Februari 2024 22 – 27
Journal of Applied Mechanical Engineering and Renewable Energy (JAMERE)
Dalam  menganalisa  keefektifan  penerapan Total Productive Maintenance untuk meningkatkan  persentase availability mesin dibutuhkan  beberapa  alat  dan  bahan,  yaitu: a. Data breakdown time Mesin CNC Dibutuhkan  dalam  pengamatan  persentase availability tiap  mesin  diambil  dari  hasil rekaman  kerusakan  mesin  yaitu  Laporan Harian Umum Maintenance.
b. Buku manual mesin
Diperlukan  untuk  menyusun  panduan perawatan mesin standar.
c. Software Microsoft  Excel
d. Software Microsoft Word
2.3. Tahapan Penelitian
a. Tahap Indentifikasi Awal
Memahami kondisi yang terjadi di lingkungan kerja  terutama  pada  devisi  maintenance. Permasalahan  yang  ditemukan  kemudian dirumuskan  dan  menentukan  metode  yang akan digunakan untuk memecahkan permasalahan  tersebut.  Selanjutnya  menggali informasi  mengenai  permasalahan  melalui studi lapangan dan data-data.
b. Studi Literatur
Penggalian informasi pendukung yang
berkaitan  dengan  metode  yang  akan diterapkan yaitu Total Productive Maintenance dan perhitungan persentase availability.
c. Pengumpulan Data Pada  tahap  ini  dilakukan  pengumpulan  data kerusakan  mesin  yang  didapat  dari  Laporan Harian Maintenance (LHU). LHU ini merupakan  laporan  harian  kerusakan  mesin dan  peralatan  yang  dicatat  setiap  harinya berdasarkan  laporan  dari  bagian  produksi melalui memo yang dikirimkan ke departemen maintenance .  Melalui  data  kerusakan  yang dicatat  dalam  LHU  ini,  kemudian  dilakukan pemilahan data yang difokuskan  pada  jumlah breakdown time mesin CNC. d. Pengolahan Data
1) Perhitungan  Persentase Availability
Data  yang  sudah  dikumpulkan  berdasarkan LHU kemudian dilakukan pengolahan sehingga dapat  diketahui  mesin  apa  saja  yang  memiliki jumlah breakdown  time terbesar  atau  yang memiliki  persentase availability kurang  dari
90%  diketahui  dengan  perhitungan  rumus berikut:
Operation Time Mesin Salvagnini per tahun: Loading time:
= (16 jam x 20 hari x 12) – ((2 jam set up x 20 hari x 12)) = 3.840 jam – 480 jam = 3.360 jam
Downtime:
= 800 jam
Persentase Availability :
PA = Operation time Loading time x 100%
PA = Loading time − Downtime Loading time x 100% PA = 3.360 – 800 3.360 x 100% = 76,2%
Berdasarkan Overall  Equipment  Effectiveness (OEE)  yang  telah  dirumuskan  oleh Japan Institute of Plant Maintenance (JIPM), menetapkan  bahwa  kondisi  ideal  Persentase Availability mesin harus lebih dari 90% maka dari itu  mesin  Salvagnini  S4  masih  sangat  kurang dalam  ketersediaannya  untuk  berproduksi  yaitu hanya sebesar 75,7%.

## Downtime:
Meliputi  mesin  berhenti  beroperasi  akibat kerusakan  mesin  atau  peralatan  ( breakdown time) , penggantian tools , pelaksanaan prosedur setup dan adjustment dan  lain sebagainya.
2) Analisa Penyebab
Mesin  dengan  persentase  terendah  dilakukan analisa lebih dalam untuk  mengetahui penyebab rendahnya nilai availability tersebut.  Alat  analisa  yang  digunakan  adalah Diagram Fish  Bone yang  dikelompokkan menjadi  5  faktor  penyebab  yaitu  Manusia, Material, Mesin, Metode, dan Lingkungan.
e. Penanggulangan Masalah
1) Penerapan TPM
Tahap  selanjutnya  adalah  penerapan Total Productive Maintenance untuk meningkatkan nilai  persentase availability tiap  mesin. Delapan  pilar Total  Productive Maintenance menjadi  dasar  utama  dalam  pengoptimalan persentase availability .
2) Pengamatan Proses dan Hasil
Journal of Applied Mechanical Engineering and Renewable Energy (JAMERE) Vol. 4 No.1 Februari 2024 22 – 27
Journal of Applied Mechanical Engineering and Renewable Energy (JAMERE)
Tahap  ini  adalah  tahap  pengamatan  proses penerapan  TPM  dan  diharapkan persentase availability mesin  meningkat  menjadi  lebih dari 90%.
f. Evaluasi dan Standarisasi
Tahap  terakhir  adalah  evaluasi  hasil  dari penerapan  TPM  untuk  memastikan  setiap proses  penerapan  TPM  berjalan  efektif.  Dari hasil  evaluasi  ini  dihasilkan  standarisasi proses untuk menjaga pelaksanaan TPM tetap berjalan efektif  sehingga mesin selalu terkondisi siap produksi.
g. Analisa dan Pembahasan
Pada  tahap  ini  dilakukan  analisa  dan pembahasa  mengenai  TPM  yang  telah diterapkan pada mesin-mesin CNC.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Berdasarkan  data  Laporan  Harian  Maintenance mesin  CNC  PT.  ATMI,  data-data  kerusakan mesin yang sudah terkumpul selanjutnya diolah dan  diketahui  besar persentase availability tiap mesin (Tabel 1).
Tabel 1. Persentase Availability Mesin CNC di PT. ATMI Solo Tahun 2021
No. Unit Kerja Jenis Mesin No. ID Nama Mesin Break down Time (Jam) Perse ntase Avail ability (%) 1 WF Punchi ng 415 105 1  Salvagnini S4X-E.30 1032 69,28 2  MDC  Milling  409 102 1  Starrag 680 79,76 3  MDC  Milling  409 117 2  YCM TV 158B 601 82,11 4 WF Bendin g 401 105 1  Trubend 3180 593 82,35 5 WF Punchi ng 415 102 1  Trumatic TC .200 R 344 89,76 6 WF Bendin g 401 106 1  Salvagnini P4XE 236 92,97 7 WF Punchi ng 415 104 1  Trupunch 1000 169 94,97 8  MDC  Turnin g 408 110 1  Liouy Hsing 104 96,90 9 WF Bendin g 401 104 1  RAS 74.30 Raskin 54 98,39
10  MDC  Milling  409 103 1  Victor Vcenter 48 98,57 11  MDC  Milling  409 122 1  EDUMIL L  1,5 24 99,28 12 WF Bendin g 401 103 2  Promecam Amada  2 16 99,52 13 WF Bendin g 401 103 1  Promecam Amada  1 12 99,64 14 WF Bendin g 401 102 1  Promecam PPH 2512B 8 99,76 15 WF Bendin g 401 105 1  Trubend 3066 2 99,94 16  MDC  Milling  409 101 7  Maho MH 600 C 1 99,97 17  MDC  Turnin g 408 112 1  Gede Weiler LeanTurn 0 100 18 WF Punchi ng 415 101 1  Raskin R52 P 0 100 19  MDC  Lathe - Leanturn 1 0 100 20  MDC  Lathe - Leanturn 2 0 100 21 WF Weldin g - OTC Robot Welder 0 100 Berdasarkan  olah  data  persentase availability Tabel  1,  dapat  diketahui  bahwa masih  terdapat 5  mesin  yang  nilai  a vailability -nya  kurang  dari 90% yaitu: 1. Salvagnini  S4X-E.30 (PA 69,28%) 2. Starrag (PA  79,76%) 3.    YCM  TV 158B (PA  82,11%) 4.   Trubend 3180 (PA  82,35%) 5.   Trumatic TC. 200 R (PA  89,76%) Persentase Availability: PA = Operation time Loading time x 100%
PA = Loading time − Downtime Loading time x 100% 90% = 3360 – Downtime 3360 x 100% 90 = 336000 – 100 Dt 3360
302400 =  336000 – 100 Dt
100 Dt  =  33600 Dt  =  336 jam
Journal of Applied Mechanical Engineering and Renewable Energy (JAMERE) Vol. 4 No.1 Februari 2024 22 – 27
Journal of Applied Mechanical Engineering and Renewable Energy (JAMERE)
Untuk  mencapai availability 90%   maka   total downtime atau breakdown  time maksimal per tahun adalah 336 jam atau 28 jam per bulan atau 1,4 jam per hari.
Analisa  mengenai  tingginya breakdown  time atau  waktu  berhentinya  mesin  dilakukan menggunakan Root Cause Analysis (RCA) yaitu dengan  metode fishbone .  Hasil dari  analisa diagram fishbone adalah sebagai berikut:
1. Manusia a. Teknisi kurang pembekalan atau pelatihan  sehingga  waktu  perbaikan lama.
b. Belum ada cara efektif dalam
perekaman  kondisi  mesin  sehingga teknisi sulit  dalam memprediksi kerusakan mesin.
c. Logistik  perlu  waktu  lama  dalam pengadaan spare part mesin.
2. Lingkungan
Kurang komunikasi antar pimpinan sehingga  masih  kurang  konsisten  untuk membagi waktu perawatan dan produksi.
3. Material
a. Perlu  waktu  lama  mencari  persamaan spesifikasi spare part di pasaran lokal.
b. Pengaturan  jadwal  perawatan  kurang sempurna  sehingga  umur spare  part pendek
4. Metode
a. Belum  ada  kontrol  kondisi  mesin sehingga  sulit  memprediksi  kerusakan mesin.
b. Panduan perbaikan atau trouble shooting kurang lengkap sehingga butuh waktu lama dalam melakukan perbaikan saat terjadi kerusakan.
5. Mesin
a. Desain  mesin  kurang  fleksibel  untuk beberapa  merk spare  part sehingga perlu membeli spare part pada suplier mesin  tersebut  yang  akibatnya  butuh waktu lama.
b. Mesin  cepat  rusak  karena  sudah mencapai  umur  suatu  unit  tertentu yang  menyebabkan  gagal  fungsi. Kerusakan yang sering dan mendadak sangat menggangu proses produksi.
Berdasarkan hasil analisa fishbobe maka dapat di  lakukan  penerapan  TPM  sesuai  dengan kondisi tersebut.
1. Training and Education
a. Pelatihan  dan  pembekalan  untuk Teknisi Maintenance baik  dalam  hal merawat mesin maupun teknis perbaikan. Pengarsipan dokumen trouble shooting hasil dari training atau pembekalan sangatlah penting dilakukan untuk mempermudah perbaikan selanjutnya.
b. Pelatihan  dan  pembekalan  untuk Operator Mesin agar dapat melakukan perawatan  mesin  ringan  serta  perlu dilakukan pengarahan dalam hal pelaksanaan kerja sama proses predictive maintenance bersama
teknisi maintenance .

## 2. Autonomous Maintenance
Perawatan  mesin  juga  merupakan  tanggung jawab operator, maka dari itu perlu ditekankan kembali bahwa perlunya sikap peduli merawat fasilitas  produksi.  Selain  itu dengan  adanya perawatan rutin dapat diketahui ketidaksesuaian  sejak  dini  yang  kemudian dicatat  pada  Lembar  Kontrol  Kondisi  Mesin, dan  salanjutnya  dapat  dilakukan tindak  lanjut untuk  menghindari breakdown secara  tiba- tiba.

## 3. Planned Maintenance
a. Perawatan Mesin Terjadwal Perawatan  sebelumnya  dilakukan  oleh operator  dengan  waktu  yang  terbatas pada  jam  kerja.  Penerapan  TPM  yang dilakukan sekarang ini yaitu menjadwalkan perawatan  mesin  pada hari Sabtu atau saat mesin kosong agar perawatan mesin dapat maksimal pada semua bagian mesin tanpa menggangu waktu produksi.
b. Perbaikan  Terencana Dengan  adanya  Lembar  Kontrol Kondisi  mesin  dapat  menghasilkan prediksi kerusakan  mesin  yang  akan terjadi. Dari prediksi kerusakan tersebut maka selanjutnya dapat
Journal of Applied Mechanical Engineering and Renewable Energy (JAMERE) Vol. 4 No.1 Februari 2024 22 – 27
Journal of Applied Mechanical Engineering and Renewable Energy (JAMERE)
dilaksanakan  perbaikan  mesin  yang terencana.
4. TPM  in Administration (TPM dalam Administrasi) Penerapan TPM dalam administrasi pengadaan spare  part adalah  tahapan selanjutnya setelah dilaksanakan rekaman Lembar Kontrol Kondisi Mesin, sehingga terjadi  kerja  sama  dengan  logistik  dalam pengadaan spare part sedini mungkin.
Setelah  dilakukan  penerapan Total  Productive Maintenance terjadi kenaikan persentase availability pada  mesin  CNC  di  unit  kerja  WF dan MDC PT. ATMI  Solo  yang pada tahun 2021 memiliki  persentase availability di  bawah  90%. Berikut  ini  adalah  data  sebelum  dan  sesudah dilakukan penerapan Total Productive Maintenance.
Tabel 2. Nilai Availability sesudah dan sebelum diterapkannya TPM No. Nama Mesin Nilai availability sebelum diterapkan TPM (2021) Nilai availability sesudah diterapkan TPM (2022) 1 Salvagnini S4X-E.30 69,28% 94,13% 2 Starrag 79,76% 96,36% 3 YCM TV 158B 82,11% 99,97% 4 Trubend 3180 82,35% 99,70% 5 Trumatic TC. 200 R 89,76% 99,88% 4.  Kesimpulan Penerapan Total Productive Maintenance yaitu, Training and Education, Autonomous
Maintenance,  Planned  Maintenance, dan TPM in Administration pada mesin CNC di unit kerja
WF dan MDC  PT. ATMI  Solo yang  memiliki persentase availability di  bawah  90% di tahun 2021 yaitu Salvagnini S4X-E.30, Starrag, YCM TV 158B, Trubend 3180, dan Trumatic TC. 200 R berhasil dilakukan dan hingga akhir Juli 2022 dapat menaikkan nilai availability mesin hingga mencapai  nilai  ideal  menurut Japan  Institute  of Plant Maintenance yaitu lebih dari 90%.
Saran  dalam  penelitian  ini  adalah penerapan TPM harus selalu diterapkan tidak hanya pada mesin-mesin CNC tetapi juga pada mesin-mesin  konvensional  sehingga  semua aset  perusahaan  dapat  terawat  dan  selalu terkontrol.  Dengan  penerapan  TPM  ini diharapkan  dapat  meminimalkan  aggaran karena  kerusakan  mesin  yang  parah  maupun subcon karena mesin berhenti terlalu lama.

## Daftar Pustaka
Dewi,  N.  C.  (2014). Analisis  Penerapan  Total Productive  Maintenance  (  TPM  )  Dengan Perhitungan Overall Equipment Efectiveness  (  OEE  )  Dan  Six  Big  Losses Mesin  Cavitec  Pt.  Essentra  Surabaya .
Universitas  Diponegoro.
Harahap,  U.  N.,  Eddy,  E.,  &  Nasution,  C.
(2021). Analisis peningkatan
produktivitas kerja mesin dengan menggunakan  metode  Total  Productive Maintenance  (TPM)  di  PT.  Casa Woodworking Industry. Jurnal VORTEKS, 2 (2),110114.
https://doi.org/10.54123/vorteks.v2i2.88
.
Sariyusda,  S.,  Fakhriza,  F.,  &  Putra,  J.  (2016).
Analisa efektivitas prokdusi pada unit urea i  dengan  menggunakan  metode  total productive  maintenance  (TPM)  di  PT. Pupuk Iskandar Muda. Jurnal POLIMESIN, 14(1), 37. https://doi.org/10.30811/jpl.v14i1.300 .