## ANALISA OVERALL EQUIPMENT EFFECTIVENESS PADA MESIN HAMMER MILL DI INDUSTRI RUMPUT LAUT
Rifky Maulana Yusron 1 , Moh. Jufrianto 2 & Saiful Arif 3
1 Prodi Teknik Mesin, Universitas Trunojoyo Madura
2 Prodi Teknik Industri, Universitas Muhammadiyah Gresik
3 Prodi Teknik Mesin, Politeknik Negeri Malang E-mail: rifky.myusron@trunojoyo.ac.id
Abstrak: Mesin hammer mill pada industri pengolahan rumput laut, berfungsi untuk menghancurkan rumput laut kering menjadi ukuran mesh 18, 20, atau 25. Dalam lini produksi serbuk rumput laut mesin hammer mill memiliki peran  yang  penting,  sehingga  kerusakan  pada  mesin  tersebut  dapat  mempengaruhi  kelancaran  proses  pada  lini produksi.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  mengetahui key  performance  indicator pada  mesin hammer  mill berdsasarkan  nilai overall  equipment  effectiveness dan  faktor  yang  mempengaruhi  kesiapan  mesin  tersebut berdasarkan six big losses di industri pengolahan rumput laut, and diharapkan dapat menjadi sebuah acuan pada industri  yang  menggunakan  mesin  pengolahan  serupa.  Data  yang  dikumpulkan  adalah loading  time,  downtime dan planned downtime operation pada mesin hammer mill sepanjang tahun 2021, data tersebut dikelola  secara matematis sehinnga mendapatkan nilai overall equipment effectiveness dan dapat menentukan nilai six big losses . Berdasarkan  hasil  analisis  terjadi  tiga  bulan  dalam  setahun  nilai overall  equipment  effectiveness tidak  sesuai standar  minimum  global,  yaitu  pada  bulan  Maret,  April  dan  Agustus.  Hal  ini  dikarenakan  puncak  permintaan tepung rumput laut terjadi pada bulan sebelumnya. Faktor six big losses yang memberikan pengaruh besar pada nilai overall equipment effectiveness mesin hammer mill adalah faktor idling and mirror stoppages losses rata rata sebesar  15,214%  dan  yang  paling  rendah  adalah  faktor adjustment  losses sebesar  0,147%.  Faktor idling and mirror stoppage losses dikarenakan tidak ketersediaan suku cadang, namun suku cadang tersebut mudah didapat dan  dapat  dikirim  ke  lokasi  dalam  kurun  waktu  kurang  dari  20  menit,  namun  tetap  saja  berdampak  pada kelancaran lini produksi.
Kata Kunci: hammer mill , key performance indicator , lini produksi, overall equipment effectiveness , six big losses .
Abstract: In seaweed processing in dust ries hammer mill machine had purpose to milling dried sea weed into a  powder  mesh  18,  20,  or  25  size.  In  the  seaweed  powder  production  line,  the  hammer  mill  machine  has  an important role, any damage on the machine has a consequence to the continuity running on production line. The aim of this research is to recognition key performance indicator of hammer mill machine base on overall value equipment  effectiveness  and  which  factor  had  affected  on  its  reliability  by  six  big  losses  on  hammer  mill machines in the seaweed processing in dust ry. We expected this research can be a benchmark for in dust ries that use  similar  processing  machines.  The  data  collected  such  as:  loading  time,  downtime  and  planned  downtime operation on the hammer mill machine throughout 2021, are managed mathematically so that it gets the overall equipment effectiveness value and can determine the value of six big losses. Based on result analysed there are three time in a year overall equipment effectiveness value doesn’t meet minimum global standard it appears in March, April and August. This might be the peak of demand for seaweed flour occurs in earlier month. The six big  losses  factors  that  have  a  major  influence  on  the  overall  equipment  effectiveness  of  the  hammer  mill machine are idling and mirror stoppages losses of 15.214%, followed by yield losses of 4.192% factor, and the lowest is setup and adjustment losses 0,147% factor. The idling factor and mirror stoppage losses are due to the unavailability of spare parts, even though these spare parts are easy to obtain and can be sent to the location in less than 20 minutes, but they still have an impact on the smooth running of the production line.
Keywords: hammer  mill,  key  performance  indicator,  overall  equipment  effectiveness,  production  line,  six  big losses.

## PENDAHULUAN
Mesin hammer  mill pada  industri  rumput  laut  berfungsi  untuk  menghancurkan  lembaran rumput laut kering yang telah melewati proses pengeringan sebelumnya. Tujuan dari proses milling adalah menghasilkan serbuk rumput laut dengan ukuran mesh 18, 20 atau 25 bergantung permintaan pasar. Mesh 18 memiliki ukuran screen 1,00 mm, sedangkan mesh 20 memiliki ukuran screen 0,84 mm dan mesh 25 memiliki ukuran 0,707. Ukuran serbuk yang dihasilkan setidaknya sama dengan ukuran  diagonal mesh pada screen .  Ukuran  sebuk  tersebut  memiliki  pangsa  konsumen  yang
berbeda, Mesh 18 digunakan untuk memenuhi permintaan industri agar agar, sejauh ini digunakan untuk kebutuhan pasar domestik saja. Sedangkan mesh 20 untuk campuran bahan baku pembuatan gelatin animal free umumnya untuk memenuhi permintaan pasar ekspor. Mesh 25 digunakan untuk campuran kosmetik umumnya memenuhi permintaan pasar domestik maupun ekspor.
Overall equipment effectiveness ( OEE ) adalah salah satu metode yang terdapat pada Total Productive Maintenance (Mustakim dan Asih 2022). Perencanaan dan perhitungan dalam bisnis di industry  manufaktur  perlu  direncanakan  secara  detail(Makhdhud,  Nurhalim,  dan  Abizar  2020) berikut  juga  dari  sisi  kesehatan  dan  keselamatan  kerja(Fajar  Ramadhan  2020)  agar  kegiatan  di industry  dapat  berjalan  secara  berkelanjutan.  Dalam  penelitian ini  analisa OEE  dilakukan  melalui perhitungan  secara  matematis,  hasil  tersebut  digunakan  untuk  mendeskripsikan  efektivitas  dari penggunaan  mesin hammer  mill dalam  lini  produksi  pengolahan  rumput  laut.  Sedangkan six  big losses dalam  penelitian  ini  adalah  penyebab  dari  mesin hammer  mill tidak  beroperasi  karena berbagai  penyebab,  diantaranya  kerusakan  karena breakdown losses , adjustment  idling  losses , reduced speed losses , process defect dan reduced yield cost . Berbagai penelitian telah membahas OEE pada berbagai sektor industri diantaranya mesin ekstruder  pada  insdustri  pipa  plastik  (Hamda  2018),  Mesin  reng  pada  industri  atap  baja  ringan (Suliantoro dkk. 2017), mesin bending pada industri percetakan (Arif Rahman dan Perdana 2019), mesin  proses  kemasan  pada  industri  farmasi  (Ekawati  dan  Husni  2018),  pada  industri  produsen kemasan flexible (Rifaldi  2020),  pada  industri  semen(Mustakim  dan  Asih  2022)  dan  (Nur  2017), mesin krones pada  industri  botol  (Wahid  2020)  mesin  press  molding  pada  industri  elektronik (Zulfatri,  Alhilman,  dan  Atmaji  2020),  industi  pengolahan  hasil  perkebunan  seperti  kelapa  sawit (Anugrah,  Kurniawan,  dan  Irwan  2021)  maupun  kayu  (Rusman  dkk.  2019)  hingga  industri komponen otomotif (Prabowo, Farida, dan R 2019)
Dari  sejumlah  penelitian OEE sudah  digunakan  dalam  menganaslisa  kesiapan  mesin  di berbagai sektor industri, namun sejauh ini belum ada penelitian yang membahas tentang OEE pada industri pengolahan rumput laut khususnya mesin hammer mill . OEE dapat memberikan gambaran kesiapan mesin hammer mill dalam mendukung kelancaran industri rumput laut, dan six big losses dapat mengidentifikasi faktor yang paling menghambar kesiapan dari mesin hammer mill. Sehingga dapat diminimalisir. Hal tersebut yang menjadi landasan dalam penyusunan artikel penelitian ini.

## METODE
Penelitian ini dilaksanakan di perusahaan pengolahan rumput laut PT. KACR. Data yang diambil selama  penelitian  ini  diklasifikasikan  menjadi  dua  kelompok,  yaitu  data  primer  dan  data  skunder.  Data primer didapatkan dari arsip dan dokumen operasional perusahaan dimulai dari bulan Januari 2021 sampai Desember 2021. Selanjutnya data skunder yang didapatkan dari interview pada karyawan bagian perawatan mesin  khususnya hammer  mill .  Data  primer  terdiri  dari  data  keadaan  mesin  diam  ( idle ),  ketersediaan ( aviability ), produksi dan data penghentian operasional terencana ( planed downtime ) pada mesin hammer mill di  perusahaan  tersebut.  Sedangkan  data  sekunder  dipakai  untuk  mengkonfirmasi  dan  mencocokkan ( matching ) aktifitas dari data primer. Persamaan dalam menganalisis OEE menggunakan persamaan yang sama  pada  penelitian  berikut  (Fakhri,  Supenti,  dan  Prabawo  2019)  kemudian  analisis six  big  losses menggunakan persamaan pada persamaan pada penelitian (Alfatiyah dan Bastuti 2020)

## HASIL DAN DISKUSI
Hasil  data  primer  berupa  data  kondisi  mesin  dalam  keadaan idle yang  terdiri  dari  waktu penyetelan  mesin  ( setup )  mesin  berhenti  operasional  karena  kerusakan  yang  bersifat  insidensial ( breakdown ),  mesin  dalam  keadaan  tidak  beroperasi  karena  jam  istirahat  ( downtime ),  data ketersediaan mesin ( availability ) terdiri dari keadaan mesin menggiling serpihan rumput laut ( online ) dan  keadaan  mesin  sedang  diperbaiki  atau  pengujian  pasca  perbaikan  ( travel ).  Data  produksi  yang terdiri jumlah produksi yang dicanangkan ( plan ) , produk serbuk rumput laut yang berhasil ditangkap dust  collector  dan  ditimbang  dalam hooper ( actual ),  serbuk  rumput laut  hasil digiling  dari hammer mill namun tidak dapat ditangkap oleh dust collector (lost), produk yang hasilnya tidak sesuai dengan ukuran screen yang telah ditentukan ( defect ). Kemudian jadwal perbaikan berkala ( planed downtime ). Breakdown, setup, waktu non produktif, produk defect, ideal cycle, actual product, loading time, dan actual  product. Data  primer  tersebut  ditunukkan  pada  Tabel  1.  Setelah  dilakukan  pengamatan  dan pengumpulan data primer, dilanjutkan dengan menganalisis nilai OEE dan six big losses .

## Tabel 1. Tabel rancangan data primer
No  Bulan Idle time (menit) Available (menit) Production (menit) Planed down time (menit) Set up (me nit) Rest (meni t) Break down (meni t) Down time (meni t) Ready (menit) Trave l (meni t) Plan (kg) Actua l (kg) Los t (kg) Def ect (kg) 1 Januari 20 1560 550 1700 14.040 2040 8080 7600 380  100  250 2 Februari 20 1560 360 1510 14.040 2160 7729 7269 360  98 198 3 Maret 20 1560 360 1170 14.040 2130 7836 7366 365  105  210 4 April 20 1560 377 1080 14.040 1900 7626 7100 377  149  250 5 Mei 20 1560 410 1210 14.040 2195 7966 7500 310  156  210 6 Juni 20 1560 300 1180 14.040 2120 7828 7341 367  120  240 7 Juli 20 1560 360 1800 14.040 2030 7950 7440 370  140  120 8 Agustus 20 1560 600 2180 14.040 2240 8056 7523 376  158  90 9 September 20 1560 300 1180 14.040 2120 7862 7341 367  154  240 10  Oktober 20 1560 360 1800 14.040 2030 7929 7419 370  140  90 11  November 20 1560 300 1620 14.040 2150 7930 7410 365  156  95 12  Desember 20 1560 280 1200 14.040 2200 7778 7266 360  153  110

## Hasil
Hasil  dari  data  primer  digunakan  dalam  analisis OEE ,  dalam  penetuannya  didasarkan  pada pengukuran tiga rasio utama. Diantaranya rasio tersebut adalah; availability, performance efficiency dan  rate  of  quality .  Perhitungan availability rate bertujuan  untuk  mengetahui  tingkat  ketersediaan opreasional  atau  pemanfaatan  dari  mesin hammer  mill pada  lini  produksi  pengolahan  rumput  laut. Perhitungan performance rate bertujuan  untuk mengetahui tingkat efektivitas mesin hammer mill dan peralatan  pendukungnya  pada  saat  kegiatan  produksi  rumput  laut.  Perhitungan  nilai rate  of  quality bertujuan untuk menentukan keefektifan produksi berdasarkan kualitas produk yang dihasilkan. Data hasil perhitungan availability rate , performance rate, rate of quality dan OEE ditunjukkan pada Tabel 2. Sedangkan Tabel 3 menunjukkan hasil analisa six big losses . Grafik 1 menunjukkan diagram dari Analisa OEE, sedangkan Grafik 2 menunjukkan diagram dari analisa six big losses .
Tabel 2. Analisa overall equipment effectiveness
No. Bulan Availability rate Performance rate Rate of quality OEE Loading time (menit) Aviability rate Presentase jam kerja Cycle time (menit) Ideal cycle (menit) Perfor mance rate 1. Januari 13.790 87,67% 85,47% 1,8144 1,550 99,03% 99,16% 86,09% 2. Februari 13.842 89,09% 84,62% 1,9042 1,611 96,26% 99,18% 85,06% 3. Maret 13.830 91,54% 84,83% 1,8775 1,592 90,25% 99,19% 81,94% 4. April 13.790 92,16% 86,47% 1,9422 1,679 93,82% 98,82% 85,46% 5. Mei 13.830 91,25% 84,37% 1,844 1,555 91,81% 98,77% 82,75% 6. Juni 13.800 91,44% 84,90% 1,8798 1,596 96,99% 99,01% 87,81% 7. Juli 13.920 87,06% 85,54% 1,8709 1,600 99,15% 98,83% 85,32% 8. Agustus 13.950 84,37% 84,05% 1,8543 1,558 99,36% 98,66% 82,71% 9. September 13.800 91,44% 84,90% 1,8798 1,596 97,47% 98,72% 88,00% 10. Oktober 13.950 87,09% 85,54% 1,8803 1,608 99,28% 98,84% 85,47% 11. November 13.945 88,38% 84,69% 1,8819 1,593 98,36% 98,70% 85,81% 12. Desember 13.930 91,38% 84,33% 1,9171 1,616 94,58% 98,77% 85,37%
Pada  Tabel  2  terpampang  nilai  ketersediaan  mesin hammer  mill ( availability rate )  dalam menunjang kegiatan industri pengolahan rumput laut teringgi yaitu 91,16% sedangkan yang terendah adalah  87,06%.  Jika  diamati  pada  Gambar  1.  menunjukkan  grafik  dari  nilai availability rate cenderung  fluktuatif  hal  ini  kontras  dengan  waktu  pemuatan  serpihan  rumput  laut  kering  ( loading time ) yang memiliki kecenderungan stabil. Nilai avaiability rate minimal berdasarkan standar global adalah 90%, berdasarkan pada penelitian berikut ini (Rusman dkk. 2019).

## Tabel 3. Analisa six big losses
No. Bulan Breakdown losses (%) Adjustment looses (%) Idling and stop looses (%) Speed Reduced losses (%) Process defect (%) Reduced Yield (%) 1. Januari 3,98% 0,145% 14,793% 1,077% 1,124% 4,273% 2. Februari 2,60% 0,144% 15,604% 3,311% 1,164% 4,190% 3. Maret 2,60% 0,145% 15,401% 5,501% 1,209% 4,203% 4. April 2,73% 0,145% 13,778% 3,879% 1,821% 4,591% 5. Mei 2,96% 0,145% 15,871% 5,127% 1,757% 3,487% 6. Juni 2,17% 0,145% 15,362% 5,161% 1,387% 4,244% 7. Juli 2,58% 0,144% 14,583% 0,082% 1,609% 4,254% 8. Agustus 4,30% 0,179% 16,057% 1,437% 1,764% 4,200% 9. September 2,17% 0,145% 15,362% 4,766% 1,782% 4,244% 10. Oktober 2,58% 0,143% 14,552% 0,058% 1,614% 4,266% 11. November 2,15% 0,143% 15,417% 1,91% 1,777% 4,171% 12. Desember 2,01% 0,144% 15,793% 5,28% 1,770% 4,178% Rata rata tahunan 2,73% 0,147% 15,214% 2,871% 1,565% 4,192%
Berdasarkan Gambar 1  mesin hammer mill memiliki availability rate dengan kecenderungan diatas  standar  global,  kecuali  pada  bulan  Januari  (87,67%),  February  (89,09%),  July  (87,06%), Agustus  (84,37%),  Oktober  (87,08%) dan  November (88,38%).  Nilai  performance  rate  ditunjukkan pada  Tabel  2,  berdasarkan  data  tersebut  nilai  performance  rate  pada  mesin hammer  mill sudah memenuhi  standar  global  sepanjang  tahun.  Nilai rate  of  quality pada  mesin hammer  mill seperti disajikan di Gambar 1 memiliki kecenderungan  stabil dan mendekati 100%. Berdasarkan penelitian berikut (Herry, Farida, dan Lutfia 2018) batas bawah nilai OEE standar global class adalah 85%. Dari Tabel 2 dapat digambarkan keefektifan dari mesin hammer mill pada pengolahan rumput laut tersebut cukup effefktif dalam memenuhi standari global.
Dari  Tabel  2  dapat  dilihat  nilai  data OEE tertinggi  yang  didapat  pada  kegiatan  industry pengolahan  rumput  laut  adalah  pada  bulan  September  yaitu  88,00%.  Selama  satu  tahun  kegiatan proses produksi pada industry pengolahan rumput laut tersebut terjadi tiga kali yaitu pada bulan Mei sebesar 82,75 %, diikuti bulan agustus 82,71 % dan nilai OEE yang paling rendah adalah bulan Maret sebesar 81,00 %. Data OEE  memiliki kecenderungan yang fluktuatif seperti yang ditunjukkan pada Gambar 1, hal ini karena OEE terpengaruh dari  faktor availability rate dan performance  rate. Dari OEE dapat  diketahui 6  kelompok  kerugian  utama  ( six big losses )  tahunan  seperti  yang  ditunjukkan pada  tabel  3, six  big  losses yang  paling  tinggi  adalah idling and  and  stop  losses sebesar  15,214%, break  down  losses pada  mesin hammer  mill memiliki  kecenderungan  stabil,  kecuali  pada  bulan januari yaitu sebesar 3,98% dan agustus 4,30%. Faktor adjustment losses memiliki nilai yang stabil berada pada angka 0,144% hingga 0,145% hanya pada bulan agustus 1,79% dan menjadi faktor yang paling kecil. Hal ini bertolak belakang dengan faktor idling and and stop losses yang menjadi faktor terbesar  dalam  myumbang  angka  ketiaksiapan  mesin hammer  mill ,  nilai idling and  and  stop  losses paling  rendah  adalah  14,583  pada  bulan  July  dan  yang  paling  tinggi  adalah  pada  bulan  agustus 16,057%.  Berdasarkan  grafik  nanalisis  pada  six  big  losses  yang  ditunjukkan  pada  Tabel  3,  faktor speed reduced losses memiliki  data  yang  cenderung  fluktuatif, speed reduced  losses terendah  yaitu pada  bulan  oktober sebesar  0,058%  dan  yang  tertinggi  yaitu maret  sebesar  5,501%.  Faktor process defect losses memiliki  kecenderungan  yang  fluktuatif,  sedangkan reduced yield memiliki kecenderungan yang stabil.
87,67 89,09 91,54 92,16 91,25 91,44 87,06 84,37 91,44 87,09 88,38 91,38 99,03 96,26 90,25 93,82 91,81 96,99 99,15 99,36 97,47 99,28
98,36
94,58 99,16 99,18 99,19 98,82 98,77 99,01 98,83 98,66 98,72 98,84 98,7 98,77 86,09 85,06 81,94 85,46 82,75 87,81 85,32 82,71 88 85,47 85,81 85,37
Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Agu Sep Okt Nov Des 82 84 86 88 90 92 94 96 98 100 pe rf or m a m es in h am m er m ill Bulan Availability rate Performance rate rate of quality OEE

## performa mesin hammer mill sepanjang tahun 2021
Gambar 1. Grafik Performa Mesin Hummer Mill pada Industri Pengolahan Rumput Laut Sepanjang Tahun 2021
3,98 2,6 2,6 2,73 2,96 2,17 2,58 4,3
2,17 2,58 2,15 2,01 0,145 0,144 0,145 0,145 0,145 0,145 0,144 0,179 0,145 0,143 0,143 0,144
14,793 15,604 15,401 13,778 15,871 15,362 14,583 16,057 15,362
14,552
15,417 15,793
1,077 3,311 5,501 3,879 5,127 5,161 0,082 1,437
4,766
0,058 1,91
5,28
1,124 1,164 1,209 1,821 1,757 1,387 1,609 1,764 1,782 1,614 1,777 1,77 4,273 4,19 4,203 4,591 3,487 4,244 4,254 4,2 4,244 4,266 4,171 4,178 Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Agu Sep Okt Nov Des 0 2 4 6 8 10 12 14 16 S ix b ig lo ss es Bulan Breakdown losses Adjustment looses Idling and stop looses Speed Reduced losses Process defect Reduced Yield grafik analisis six big losses pada mesin hammer mill
Gambar 2. Grafik Analisis Six Big Losses pada Mesin Hammer Mill di Industri Pengolahan Rumput Laut
Diskusi
Berdasarkan persamaan matematis pada penelitian (Rusman dkk. 2019) aviability rate bergantung pada planned downtime , ketersediaan mesin (ready), down time dan loading time . Berdasarkan data di Tabel 2, loading time memiliki kecenderungan yang stabil. Hal ini menandakan karyawan sudah sangat paham terhadapt  SOP  memasukkan  serpihan  rumput  laut  dari  proses  sebelumnya  yaitu  drying  ke  dalam  mesin hammer  mill .    Proses  drying  merupakan  proses  pengeringan  serpihan  ( chips )  hasil  proses  crushing  dan pelleting, serpihan agar-agar akan ditaruh di nampan mesin untuk dikeringkan selama 3-4 jam. Penyebab lain adalah langkah kerja pada kegiatan ini juga sederhana, tidak membutuhkan ketetampilan khusus. Nilai
availability yang rendah merupakan indikasi proses belum adanya  sop baku yang  baik dalam perawatan mesin, hal ini terbukti dengan angka mesin berhenti beroprasi karena kerusakan mendadak ( breakdown ) yang ditunjukkan pada Tabel 1 pada Januari, February, July, Agustus, Oktober, dan November memiliki kecenderungan  tinggi.  Performance  rate  yang  selalu  memenuhi  standar  global  mengindikasikan  mesin hammer  mill memproses  lebih  dari  90%  rumput  laut  kering  hingga  menjadi  serbuk  rumput  laut  sesuai ukuran yang telah ditentukan. Selain itu mengindikasikan keandalan mesin hammer mill masih bagus, perlu penelitian tersendiri untuk menilai keandalan dari mesin tersebut.

## Tabel 4. Jadwal Perawatan
No. Nama Komponen Metode Perawatan Cara Pemeriksaan Cara Perawatan Durasi Perawatan I PR PM PB 1. Seal oli  Pemeriksaan secara Visual Lumasi dengan pelumas ganti seal oli jika karet sudah mulai getas 1 jam 2. V- Belt  Pemeriksaan secara Visual Bersihkan v belt dari kotoran yang menempel 15 menit 3. Bearing  Pemeriksaan dan pengukuran menggunakan jangka sorong dan penggantian komponen Melepas bearing dari posisinya menggunanakan traker.
Ukur menggunakan jangka sorong. Lumasi dengan pelumas Ganti bearing jika diperlukan 2 jam 4. Screen 
Pemeriksaan secara visual Bersihkan screen dari serbuk rumput laut yang menempel 1 jam 5. Palu Pemotong  Pemeriksaan secara visual Bersihkan palu pemotongdari kotoran yang menempel pada permukaan dan sela sela komponen mekanis yang bergerak 1 jam
6. Magnet 
Pemeriksaan secara visual Bersihkan magnet dari kotoran yang menempel pada permukaan 15 menit 7. Poros Engkol  Pemeriksaan secara visual dan jangka sorong Cek keausan dan lumasi menggunakan pelumas yang sesuai standar secara berkala
1 jam
Rate of quality mengindikasikan rasio mesin hammer mill menghasilkan serbuk rumput laut sesuai dengan standar yang telah ditetapkan memenuhi kriteria minimal global. Hal yang mempengaruhi rate of quality adalah berat hasil gilingan serbuk rumput laut actual dan produk yang tidak sesuai kriteria ( reject ). Produk reject pada  mesin hammer  mill terjadi  karena  menempel  pada screen ,  umunya  ini  akan  ikut terbuang saat oprator membersihkan screen menggunakan air diakhir jam kerja. Terkadang juga jika sudah terlalu  menumpuk  paruh  awal  jam  kerja,  petugas  akan  membersihkan  terlebih  dahulu,  selama membersihkan screen harus  membuka  rumah hammer  mill terlebih  dahulu.  Hal  ini  memungkinkan terjadinya idle karena selama rumah hammer mill dibuka oprator yang memasukkan serpihan rumput laut
akan menhentikan kegiatannya sampai screen dipasang dan rumah hammer mill ditutup dengan benar lagi Selain menambah waktu idle kejadian tersebut juga menabah produk lost, karena ada kemungkinan serbuk rumput laut ikut terbang ke udara ketika rumah hammer mill dibuka.
OEE memiliki beberapa tujuan diantaranya mengetahui faktor mana yang mempengaruhi kesiapan dan permorma mesin hammer mill . Demi pempertahankan kesiapan dan permorfa dari mesin hammer mill perlu dilakukan perbaikan dan pemeriksaan secara berkala. Berdasarkan Tabel 3 penyebab kontribusi paling besar dalam mengganngu kelancaran proses produksi rumput laut adalah faktor idling and stop losses . Demi mencegah  terjadinya  kerusakan  pada  komponen  mesin hammer  mill yang  mengganggu  kencaran  proses produksi  rumput  laut,  maka  dibuatlah  jadwal  dan  jenis maintenance dari  mesin hammer  mill ,  sehingga kerugian akibat terhentinya produksi dapat ditekan seminimal mungkin. Perawatan terencana sesuai dengan penjadwalan  yang  terbagi  berdasarkan repair cycle yaitu  inspeksi  (I),  Perbaikan  ringan  (PR),  perbaikan menengah  (M),  dan  perbaikan  berat  (O).  Saran  jadwal  perawatan  mesin  hammer  mil  ditunjukkan  pada Tabel 3. Dari Tabel 3 dapat dilihat penggantian bearing merupakan perawatan yang membutuhkan waktu yang  paling  lama.  Hal  ini  karena  proses  dalam  memperbaikinya  membutuhkan  waktu  yang  lebih  lama, selain itu bearing tidak selalu tersedia di bagian perbaikan. Menurut penuturan karyawan, bearing selalu dipesan  jika  memang  dibutuhkan. Bearing tersebut  mudah  didapatkan  dibengkel  karena  memang  umum digunakan pada produk otomotif. Bearing dapat diantar atau diambil sendiri oleh karyawan, estimasi watu yang  dibutuhkan  adalah  15  menit.  Hal  ini  tentu  saja  akan  bisa  dipersingkat  seandainya  pihak  bagian perawatan  menyediakan bearing diinventaris  mereka.  Selain  itu,  sebaiknya  mengganti hoper yang digunakan untuk menampung serbuk rumput laut hasil gilingan, karena produk hilang ( lost ) selama proses penggilingan menggunakan hammer mill . Merujuk dari Tabel 1, walaupun rasio antara hasil produksi dan sebuk rumput yang hilang masih dibawah 3%, namun tetap saja serbuk rumput laut ini berukuran nano, akan mudah terbang dan terhirup oleh karyawan. Serbuk rumput laut memang tergolong badan organik dan mudah  diserap  oleh  tubuh,  namun  masih  memerlukan  penelitian  tersendiri  dengan  peneliti  yang komperehensif tentang bidang kesehatan untuk meneliti apakah  ada dampak bagi karyawan.  Pemberian serpihan  rumput  laut  sebaiknya  jangan  berlebihan  dari  kapasitas  yang  sudah  ditentukan,  karena  dapat menyebabkan kerusakan pada motor dan mesin tidak bisa berkerja secara baik dan efektif.

## SIMPULAN
Tujuan dari penelitian ini adalah mengetahui performa mesin hammer mill berdsasarkan nilai OEE  dan faktor  yang  mempengaruhi  kesiapan  mesin  tersebut  berdasarkan six  big losses di  industri pengolahan  rumput  laut,  sehingga perusahan  dapat  memfokuskan  sumber  daya  yang  dimiliki  untuk menanggulanginya.  Sekaligus  menjadi  acuan  bagi  industri  sejenis.  Nilai OEE rata  rata  tahunannya adalah  adalah 85,148%. Urutan terbesar sampai terkecil rata rata tahunan six big losses pada mesin hammer  mill di  industry  pengolahan  rumut  laut  adalah idling and  stop  losses sebesar  15,241%, reduced yield losses sebesar 4,192%, speed reduced losses sebesar 2,871%, breakdown losses sebesar 2,73%, process  defect sebesar  1,565%  dan adjustment  losses 0,147%.  Mesin Hammer  mill ini memerlukan  perawatan  bersifat  preventif  agar  reliabilitas  dan  performa  mesin  tersebut  dapat  selalu menopang  kegiatan  produksi.  Komponen  yang  memerlukan  perbaikan  secara  berkala  adalah screen , seal oli,  v- belt , bearing ,  palu  pemotong,  magnet  dan  poros  engkol.  Hal  ini  untuk meminimalisir  terjadinya idling and  stop  losses .  Pengembangan  penelitian  selanjutnya  diharapkan dilakukan saat pabrik sudah memiliki tiga lini produksi, dengan multi lini produksi apakah nilai OEE masih dapat termanajemen dengan baik seperti saat ini. Selain itu diharapkan dapat dapat dilakukan penelitian  mengenai  nilai OEE pada  mesin  lain  seperti; boiler , membrane press , pellet dan crusher pada industri pengolahan rumput laut sehingga menjadi landasan penelitian membahas total prodctive maintenance pada industry tersebut.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima kasih kepada pihak PT. KACR yang telah memfasilitasi penelitian ini dalam memberikan data yang dibutuhkan selama penelitian berlangsung.

## DAFTAR RUJUKAN
Alfatiyah,  Rini,  dan  Sofian  Bastuti.  2020.  “IMPROVING  THE  EFFECTIVENESS  OF  PRIMARY ROLLING.” : 85–93.
Anugrah,  Fiqry;,  Fadly:  Kurniawan,  dan  Ade;  Irwan.  2021.  “ANALISIS  PENERAPAN PERAWATAN  PADA  MESIN  DIGESTER  DENGAN  METODE  OVERALL  EQUIPMENT EFFECTIVENESS (OEE) PT. XYZ.” 9(2): 82–90.
Arif  Rahman,  dan  Surya  Perdana.  2019.  “ANALISIS  PRODUKTIVITAS  MESIN  PERCETAKAN PERFECT  BINDING  DENGAN  METODE  OEE  DAN  FMEA  Arif  Rahman  dan  Surya Perdana.” Jurnal Ilmiah Teknik Industri 7(1): 34–42.
Ekawati,  Anugrahani,  dan  Patihul  Husni.  2018.  “Analisis  Overall  Equipment  Effectiveness  (OEE) pada Proses Pengemasan Primer Di Industri Farmasi.” Farmaka 16: 213–21. Fajar Ramadhan, Rezky. 2020. “Pemanfaatan Peralatan Keselamatan Dan Kesehatan Kerja (K3) Pada Praktikum Proses Produksi.” STEAM Engineering 1(2): 64–70. Fakhri,  N.,  L.  Supenti,  dan  G.  Prabawo.  2019.  “Overall  equipment  effectiveness  (OEE)  analysis  to improve  the  effectiveness  of  vannamei  (Litopenaeus  vannamei)  shrimp  freezing  machine performance  at  PT.  XY,  Situbondo-East  Java.” IOP  Conference  Series:  Earth  and Environmental Science 278(1).
Hamda,  Pahmi.  2018.  “Analisis  Nilai  Overall  Equipment  Effectiveness  (Oee)  Untuk  Meningkatkan Performa Mesin Exuder Di Pt Pralon.” Jurnal Ilmiah Teknologi dan Rekayasa 23(2): 112–21. Herry, A. P., F. Farida, dan N. I. Lutfia. 2018. “Performance analysis of TPM implementation through Overall Equipment Effectiveness (OEE) and Six Big Losses.” IOP Conference Series: Materials Science and Engineering 453(1). Makhdhud, Sidrin, Ridwan Nurhalim, dan Haris Abizar. 2020. “Use of Deming Cycle in Developing Mechanical Technique Business in Serang.” 2: 18–22.
Mustakim,  F,  dan  H  M  Asih.  2022.  “Evaluation  of  overall  equipment  effectivity  in  the  cement manufacturing  industry:  a  case  study.” IOP  Conference  Series:  Materials  Science  and Engineering 1212(1): 012048.
Nur, Muhammad. 2017. “Analisis Nilai Overall Equipment Effectiveness Pada Mesin Packer Di PT. Semen Padang Unit Produksi Dan Pengantongan Dumai.” Jurnal Teknik Industri: Jurnal Hasil Penelitian dan Karya Ilmiah dalam Bidang Teknik Industri 3(2): 110. Prabowo,  Herry ;,  Farida;  Farida,  dan  Deta;  R.  2019.  “Improve  the  Work  Effectiveness  With  OEE (Overall  Equipment  Effectiveness)  As  the  Basis  for  Optimizing  Production.” Jurnal  PASTI Volume IX No 3, 286 – 299 IX(3): 286–99. Rifaldi, Muhammad Rizki. 2020. “Overall Equipment Effectiveness ( OEE ) Pada Mesin Tandem 03 Di PT . Supernova Flexible Packaging.” 2(2): 67–77.
Rusman, M. dkk. 2019. “The Overall Equipment Effectiveness (OEE) analysis in minimizing the Six Big Losses: An effort to green manufacturing in a wood processing company.” IOP Conference Series: Earth and Environmental Science 343(1). Suliantoro,  Hery  dkk.  2017.  “Penerapan  Metode  Overall  Equipment  Effectiveness  (Oee)  Dan  Fault Tree  Analysis  (Fta)  Untuk  Mengukur  Efektifitas  Mesin  Reng.” J@ti  Undip :  Jurnal  Teknik Industri 12(2): 105.
Wahid,  Abdul.  2020.  “Penerapan  Total  Productive  Maintenance  (TPM)  Produksi  Dengan  Metode Overall  Equipment  Effectiveness  (OEE)  Pada  Proses  Produksi  Botol  (PT.  XY  Pandaan  – Pasuruan).” Jurnal Teknologi Dan Manajemen Industri 6(1): 12–16.
Zulfatri,  Muthi  Maisa,  Judi  Alhilman,  dan  Fransiskus  Tatas  Dwi  Atmaji.  2020.  “Pengukuran Efektivitas  Mesin  Dengan  Menggunakan  Metode  Overall  Equipment  Effectiveness  (Oee)  Dan Overall  Resource  Effectiveness  (Ore)  Pada  Mesin  Pl1250  Di  Pt  Xzy.” JISI:  Jurnal  Integrasi Sistem Industri 7(2): 123.