PENGUKURAN KINERJA MESIN BAKING CONE 1 DENGAN METODE OVERALL EQUIPMENT EFFECTIVENESS (OEE): STUDI KASUS PABRIK ES KRIM
Sandra Lukita 1* , Evania, Yovita Rosalia 2 , Felicia Layrensius 3 , Mariani 4 1,2,3,4 Jurusan Teknik Industri, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Kristen Petra Jl. Siwalankerto 121-131, 60236 *m25416078@john.petra.ac.id

## ABSTRAK
PT  X  adalah  perusahaan  yang  bergerak  dalam  industri  pembuatan  es  krim.  PT  X  memproduksi berbagai  jenis  produk  es  krim,  salah  satunya  adalah  es  krim  cone.  Produksi  di  PT  X  80%  dilakukan menggunakan  mesin.  PT  X  agar  dapat  bersaing  kompetitif  dengan  perusahaan  harus  menjaga ketersediaan  dan  kualitas  dari  produknya,  namun  sering  kali  produksi  tidak  berjalan  sesuai  dengan perencanaan produksi yang telah dibuat sehingga menyebabkan ketersediaan produk di pasar menjadi buruk.  Hal  tersebut  disebabkan  salah  satunya  karena  kinerja  mesin,  yang  mana  dibahas  dalam penelitian  ini  adalah  mesin  Baking  Cone  1.  Pengukuran  kinerja  mesin  Baking  Cone  1  dilakukan dengan  menggunakan  Overall  Equipment  Effectiveness  (OEE).  Metode  OEE  adalah  salah  satu  alat pengukuran kinerja pada industri manufaktur yang  dapat  mengukur berbagai jenis  kerugian produksi dan  menunjukkan  bidang  yang  dapat  ditingkatkan.  Hasil  pengukuran  OEE  menunjukkan  efektivitas mesin  baking  cone  tiga  bulan  terakhir  adalah  sebesar  82%.  Nilai  tersebut  masih  lebih  rendah dibandingkan dengan world class OEE  artinya efektivitas mesin  masih  dapat  ditingkatkan. Penyebab dari OEE yang rendah adalah availability dan performance rate. Availibility dapat ditingkatkan dengan mengurangi down time, performance rate dapat ditingkatkan dengan perawatan mesin berkala.
Kata kunci: Efektivitas, OEE, down time

## ABSTRACT
PT  X  is  a  company  engaged  in  the  ice  cream  manufacturing  industry.  PT  X  manufactures  various types of ice cream products, one of which is ice cream. 80% Production at PT X is carried out using machines. In order to compete with other company,  PT X must support and prioritize the quality of its products, but often the production is not in accordance with the production plans that have been made, causing an increase in product contribution in the market to be bad. This is one that supports engine performance,  which  is  recommended  in  this  study  is  the  baking  cone  machine1.  The  performance measurement of the Baking Cone 1 engine is performed using Overall Equipment Effectiveness (OEE). OEE  method  is  one  of  the  measuring  instruments  in  the  manufacturing  industry  that  can  measure various types of production and the addition of fields that can be improved. OEE measurement results show the performances of baking cone machines 1 the last three months amounted to 82%. This value is  still  lower  compared  to  world-class  OEE  which  means  that  machines  can  still  be  improved.  The causes  of  low  OEE  are  availability  and  level  of  performance.  Availability  can  be  increased  by reducing  downtime  machines,  the  level  of  performance  can  be  increased  by  periodic  engine maintenance
Keywords: Effectiveness, OEE, down time
Website: http://jurnal.umj.ac.id/index.php/jisi

## 1. PENDAHULUAN
PT  X  adalah  perusahaan  yang  bergerak dalam  industri  pembuatan  es  krim.  PT  X memproduksi  berbagai  jenis  es  krim,  yang dapat dikelompokkan menjadi tiga jenis, yakni: es  krim  stik, cup , cone ,  dan  literan.  Produksi pada  PT  X  80%  prosesnya  dilakukan menggunakan  mesin,  salah  satunya  digunakan mesin baking  cone 1.  Mesin baking  cone 1 digunakan  untuk  membuat cone es  krim  pada produk es krim cone.
Pemenuhan  permintaan  pada  PT  X dilakukan  dengan  sistem make  to  stock ,  oleh karena  itu  dilakukan  penjadwalan  produksi sehingga stock  level produk  dalam  kegiatan pemenuhan  tetap  berada  pada  level  aman  stok dan  dapat  memenuhi  permintaan  pelanggan dengan baik. Fleischer, Weismann, & Niggeschmidt  (2006)  dan  Huang et  al. (2003) mengatakan dalam penelitiannya bahwa persaingan  dalam  perusahaan  tergantung  pada ketersediaan  dan  produktivitas  dari  fasilitas perusahaan.
Kegiatan  penjadwalan  produksi  yang dilakukan  oleh  perusahaan  sering  mengalami hambatan  yang  menyebabkan  produksi  tidak dapat berjalan sesuai dengan perencanaan yang telah  dibuat  dan  ketersediaan  produk  menjadi buruk.  Salah  satu  penyebab  produksi  tidak dapat  berjalan  sesuai  perencanaan  adalah kinerja  dari  mesin,  yang  mana  akan  dibahas dalam penelitian ini adalah kinerja pada mesin baking cone 1.
Pengukuran  kinerja  pada  mesin baking cone 1  dilakukan  dengan  menggunakan metode Overall Equipment Effectiveness (OEE).  Metode  OEE  adalah  salah  satu  alat pengukuran  kinerja  pada  industri  manufaktur yang  dapat  mengukur  berbagai  jenis  kerugian produksi  dan  menunjukkan  bidang  yang  dapat ditingkatkan (Muchiri & Pintelon, 2008).  OEE dapat  melakukan  pengukuran  untuk  sistem yang memiliki kompleksitas tinggi, melakukan peningkatan berkelanjutan, dan dapat mengukur  efektivitas  eksternal  sampai  batas tertentu (Jonsson & Lesshammar, 1999).
Pengukuran kinerja mesin dengan menggunakan  OEE  telah  digunakan  dalam berbagai  bidang  antara  lain  dilakukan  oleh Suliantoro,  Susanto,  Prastawa,  Sihombing,  & Mustikasari  (2017), Aziz (2018), dan Gupta & Garg  (2012).  Suliantoro,  Susanto,  Prastawa, Sihombing, & Mustikasari  (2017) menerapkan OEE  dalam  melakukan  pengukuran  kinerja
mesin  reng  pada  pabrik  produksi  atap  baja ringan.  Aziz  (2018)  dalam  penelitiannya menerapkan  OEE  dalam  mengukur  kinerja mesin compressor grasso pada pabrik seafood . Gupta & Garg (2012) menerapkan OEE dalam pabrik manufaktur mobil di India. Berdasarkan penelitian  –  penelitian  yang  telah  dilakukan sebelumnya, metode OEE adalah metode yang tepat  untuk  melakukan  pengukuran  kinerja mesin baking cone 1 di PT X.
2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Overall Equipment Effectiveness (OEE)
Overall Equipment Effectiveness (OEE) merupakan salah satu metode untuk melakukan monitor  dan  meningkatkan  efektivitas  dari proses  manufaktur  (mesin, manufacturing cells,  assembly  lines ).  OEE  sering  digunakan sebagai kunci dari Total Productive
Maintenance (TPM)  dan Lean  Manufacturing serta  memberikan  langkah  konsisten  untuk mengukur  efektivitas  dari  TPM  dengan memberikan  semua  pengukuran  efektivitas produksi  (Willmott  &  McCarthy,  2001). Terdapat  beberapa  faktor  yang  mempengaruhi OEE,  yakni: Plant  operating  time , Planned production  time , availability , performance , product quality , Plant operating time merupakan jumlah waktu pabrik dan peralatan tersedia  untuk  beroperasi. Planned  production time merupakan waktu produksi yang direncanakan  diluar  kegiatan  tanpa  produksi seperti  makan  siang, scheduled  maintenance , atau periode ketika tidak memproduksi apapun. Availability dipeng-aruhi  oleh down  time  loss , dimana down  time  loss merupakan  segala kegiatan  yang  menyebabkan  produksi  yang telah direncanakan berhenti pada jangka waktu tertentu.. Performance dipengaruhi  oleh speed loss ,  berbagai  faktor  yang  menyebabkan produksi  tidak  berjalan  pada  kecepatan maksimum. Product  quality dipengaruhi  oleh product  quality  loss, dimana  memproduksi produk  yang  tidak  sesuai  dengan quality standards ( Vorne Industries, 2019).
OEE  dihitung  berdasarkan  tiga  faktor yang  mempengaruhinya,  yakni availability, performance, dan quality dengan  formula sebagai berikut:
OEE = avail. × perf. × quality (1)
Berikut ini merupakan tabel Word Class OEE.
Tabel 1. World Class OEE Faktor OEE World Class Availibility 90% Performance 95% Quality 99,9% OEE 85%
Perhitungan  faktor-faktor  pada  OEE adalah  ssebagai  berikut. Availability  rate dipengaruhi  oleh down  time  loss .  Perhitungan availability  rate dapat  dilakukan  dengan persamaan 2 berikut ini.
% Avail. = (2)
Performance  rate dipengaruhi  oleh speed  loss .  Perhitungan performance  rate dapat  dilakukan  dengan  persamaan  3  berikut ini.
% perf . . = (3)
Quality rate dipengaruhi oleh quality loss . Perhitungan quality rate dapat diperoleh dengan menggunakan persamaan 4 berikut ini.
% quality . . = (3)
Berdasarkan  Tabel  1  setiap  faktor  pada OEE  memiliki  kelas  nilai  yang  berbeda  antara satu  dengan  lainnya.  Perhitungan  OEE  mesin yang baik berdasarkan penilaian yang diakui di dunia  adalah  diatas  85%. Availability  rate , performance  rate, dan quality  rate yang  baik berdasarkan  penilaian  yang  diakui  di  dunia secara  berturut-turut  adalah  diatas  90%,  95%, dan 99.9%.

## 2.2 Pareto
Pareto  adalah  salah  satu  metode  analisis yang berfokus pada aspek yang paling penting dari pengambilan keputusan
untuk memudahkan  pengambilan  keputusan.  Prinsip dari pareto adalah
80:20, artinya menyelesaikan  20%  masalah  yang  berdampak pada  80%  akibat  atau  efek  (Koch,  1998). Pareto  digambarkan  dalam  bentuk  diagram yang  biasa  disebut Pareto  chart atau Pareto
diagram . Pareto  diagram adalah  histrogram yang  mengurutkan data dari  frekuensi terbesar hingga  terkecil  (Evans  &  Lindsay,  2007).

## 3. METODE PENELITIAN
Pada  bab  ini  akan  diulas  tahapan penelitian  yang  dilalui  dalam  melakukan pengukuran  OEE  mesin baking  cone 1.
Tahapan  diawali  dengan  pengumpulan  data- data  seperti  data  produksi,  data  kerusakan mesin,  dan  kapasitas  mesin.  Tahapan  kedua dilakukan pengolahan data-data yang diperoleh.  Data  kerusakan  dikelompokkan berdasarkan  jenis  kerusakannya.  Tahapan ketiga  adalah  perhitungan  OEE  dari  mesin. Tahap  keempat  adalah  melakukan  evaluasi terhadap kinerja mesin berdasarkan perhitungan OEE yang diperoleh.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Availability Mesin Baking Cone 1 Availability dipengaruhi  oleh down  time loss . Down  time  loss adalah  segala  sesuatu yang  menyebabkan  produksi  yang  telah dijadwalkan  berhenti  sehingga  tidak  sesuai dengan yang direncanakan. Availability diperoleh  dari  perbandingan Net  operating time dengan planned production time . Planned production  time pada  PT  X  adalah  sepanjang 160  jam  selama  satu  minggu.  Tabel  2 menampilkan  perhitungan  dari avalability mesin baking  cone    1 selama  tiga  bulan terakhir    yakni  bulan  Oktober  2018  – November 2018.
Tabel 2. Availability Mesin Baking Cone Week Down Time Loss (hr) Operating Time (hr) Availability 40 21 139 87% 41 10 151 94% 42 19 141 88% 43 14 146 91% 44 11 149 93% 45 11 149 93% 46 40 121 75% 47 0,25 136 100% 48 11 149 93% 49 8 152 95% 50 13 123 90%
Website: http://jurnal.umj.ac.id/index.php/jisi
51 27 133 83% 52 13 100 89% Tabel  2  menunjukkan availability pada mesin baking  cone  1 . Availability pada  mesin baking cone 1 terendah terjadi pada minggu ke 46.  Pada  minggu  ke  46  ini,  mesin  banyak mengalami down time loss yang sebagian besar disebabkan  karena unplanned  maintanance . Selain  itu, downtime pada  minggu  ke  46  ini juga  disebabkan  karena  pneumatik  bocor  dan batter  pump macte, Berdasarkan  OEE  World Class, Availability yang  baik  adalah  sebesar 90%  keatas,  dilihat  dari  rata-rata availability mesin  di  atas  yakni  sebesar  90,2%,  maka availability mesin termasuk baik.

## 4.2 Quality Mesin Baking
Quality dipengaruhi  oleh quality  loss . Quality  loss adalah  produk  yang  tidak memenuhi  standar,  termasuk  produk  yang perlu  di rework .  Tabel  3  menunjukkan quality pada mesin baking cone 1 tiga bulan terakhir.
Tabel 2. Quality Mesin Baking Cone 1 Week Good Pieces (kg) Total Pieces (kg) Quality 40 6201,31253 6313,9425 98% 41 6893,56747 7031,4975 98% 42 7726,77734 7843,7073 99% 43 8079,85147 8169,6415 99% 44 8168,26666 8294,5867 98% 45 8262,7481 8384,4681 99% 46 5072,0567 5151,5967 98% 47 6293,39508 6435,5151 98% 48 7889,43358 8033,3636 98% 49 8222,62179 8332,6818 99% 50 6136,21008 6252,3901 98% 51 7015,30625 7204,1262 97% 52 4100,9653 4203,6553 98%
Tabel 3 menunjukkan quality dari mesin baking  cone  1 .  Rata-rata quality pada  mesin baking  cone  1 tiga  bulan  terakhir  adalah sebesar  98,2%,  oleh  karena  itu  masih diperlukan improvement terhadap  kualitas kerja  mesin karena  berdasarkan  OEE world class nilai quality yang  baik  adalah  sebesar 99.9% ke atas.
4.3 Performance Mesin Baking Cone 1
Performance dipengaruhi  oleh speed loss . Speed  loss adalah  semua  faktor  yang menyebabkan proses berjalan tidak maksimum.  Gambar  1  menunjukkan  hasil perhitungan performance  rate dari  mesin baking cone 1 tiga bulan terakhir.
Gambar 1. Performance Mesin Baking Cone 1
Performance  rate pada  akhir-akhir minggu  terakhir  mengalami  kenaikan  dan penurunan. Performance paling  rendah  terjadi pada minggu 52 yakni sebesar 77%. Performance paling  tinggi  adalah  sebesar 103%.  Rata-rata performance 3  bulan  terakhir adalah  sebesar  93%.    Berdasarkan  OEE world class  performance yang  baik  adalah  sebesar 95%  ke  atas  yang  artinya  masih  diperlukan improvement pada performance mesin baking cone 1 ini.

## 4.4 OEE Mesin Baking Cone 1
Terdapat  3  faktor  yang  mempengaruhi OEE  yakni availability,  performance, dan, quality . Perhitungan OEE mesin baking cone 1 setiap minggunya dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. OEE Mesin Baking Cone 1
Week Availability Quality Performance OEE 40 87% 98% 83% 71% 41 94% 98% 85% 79% 42 88% 99% 101% 88% 43 91% 99% 102% 92% 44 93% 98% 102% 93% 45 93% 99% 103% 94% 46 75% 98% 78% 58% 47 99,8% 98% 87% 84% 48 93% 98% 98% 90% 49 95% 99% 100% 94%
50 90% 98% 93% 82% 51 83% 97% 99% 80% 52 89% 98% 77% 67%

## Gambar 2. OEE Mesin Baking Cone 1
Gambar  2  menunjukkan  OEE  yang mengalami  kenaikan  dan  penurunan  setiap minggunya.  OEE  yang  memiliki  nilai  paling tinggi  berada  pada  minggu  ke  45  dan  minggu ke  49  sebesar  94%,  sementara  OEE  yang memiliki nilai terendah berada pada minggu ke 46  sebesar  58%.  Rata-rata  OEE  3  bulan terakhir adalah sebesar 82%. Berdasarkan OEE world  class rata-rata  OEE  3  bulan  terakhir  ini masih  perlu  ditingkatkan  karena  OEE  yang baik sebesar 85% ke atas.

## 4.5 Identifikasi  Down  Time  Loss  Mesin Baking Cone 1
Berdasarkan  perhitungan availability mesin baking  cone  1 , down  time  loss merupakan hal yang mempengaruhi availability . Down  time  loss yang  di  alami mesin selama tiga bulan terakhir dikelompokkan sesuai dengan Tabel 5.

## Tabel 5. Down Time Type
No Down time type
Total down time loss per type (min) Total down time loss per type (hour) 1 Baut pengunci tombak lepas 15 0,25 2 Baut ring tombak lepas 15 0,25 3 Butter Pump Macet 30 0,50 4 Garpu Slip 55 0,92 5 Listrik padam 220 3,67 6 Maintenance 9495 158,25 7 Palu slip 10 0,17 8 Palu Slip dan Conveyor macet 120 2,00 9 Palu Slip dan Mesin 30 0,50
Wrapper loncat-loncat 10 Palu Slip dan Pengapian Mati 35 0,58 11 Pengapian Mati 1575 26,25 12 Pengapian mati dan tombak macet 15 0,25 13 Pneumatik bocor 40 0,67 14 Tabung Cylinder bocor 15 0,25 Tabel  5  menunjukkan  persebaran  waktu dari down time loss yang dialami mesin baking cone  1 .  Pareto  digunakan  untuk  memudahkan dalam menganalisis down time loss . Gambar 3 merupakan pareto dari down time mesin baking cone 1 .
Gambar 3. Pareto Down Time Mesin Backing Cone 1
Berdasarkan  Gambar  3 down  time yang paling banyak memakan waktu adalah maintenance , kemudian diikuti oleh pengapian mati.  Dari  pareto  di  atas,  masalah  yang  harus di  selesaikan  ada    1  dari  14  masalah  yakni waktu maintenance .  Konsep  yang  digunakan adalah  94/7,14  artinya  menyelesaikan  7,14% masalah,  berdampak  94%  terhadap  waktu down time .
Gambar 4. Diagram Fishbone
Gambar 4 menunjukkan beberapa kemungkinan penyebab seringnya terjadi down time pada  mesin baking  cone  1. Dilihat  dari segi  operatornya,  penyebab down  time mesin terjadi adalah karena kelalaian operator sendiri. Kelalaian  operator  dapat  diatasi  dengan pemberlakuan peraturan selama proses
Website: http://jurnal.umj.ac.id/index.php/jisi
produksi berjalan sehingga
dapat meminimalkan  kelalaian  yang  terjadi  selama proses  produksi.  Pelatihan  dibutuhkan  bagi operator  agar  dapat  mengoperasikan  mesin dengan  baik  dan  benar.  Operator  yang  sakit menyebabkan kelalaian operator terjadi sehingga disarankan untuk melakukan pemeriksaan yang  dapat dilakukan pada klinik yang  ada  pada  PT  Campina  Ice  Cream Industry.
Sparepart mesin yang usang menyebabkan  mesin  berhenti  dan  produksi terhambat.  Pencegahan  mesin  berhenti  dapat dilakukan  dengan  menjadwalkan  penggantian sparepart yang  lama  sebelum  mesin  tersebut mengalami  kendala  dan  berhenti  secara  tiba- tiba pada saat produksi. Mesin yang sudah tua juga  bisa  menjadi  penyebab  mesin  sering mengalami down  time ,  perlunya  dilakukan perhitungan  lebih  lanjut  mengenai  keuntungan penggantian  mesin  baru  atau  tetap  melakukan perbaikan mesin.

## 4.6 Peningkatan  Kinerja  Mesin  Baking Cone 1
Peningkatan  kinerja  mesin baking  cone 1  dapat  dilakukan  dengan  meningkatkan Efektivitas  dari  mesin.  Analisis  efektivitas mesin  dilakukan  dengan  menggunakan  OEE. OEE dipengaruhi oleh availability, performance, dan quality .  Peningkatan  nilai OEE  dapat  dilakukan  dengan  melakukan peningkatan availability,  performance ,  dan quality .  Berdasarkan  analisis  pada  sub-bab sebelumnya rata-rata availability mesin baking cone  1 tiga  bulan  terakhir  sudah  bagus, sedangkan performance dan quality mesin tiga bulan  terakhir  menunjukkan  masih  perlu dilakukan  peningkatan  terhadap  kedua  faktor tersebut.
Performance mesin  dipengaruhi  oleh total  hasil  produksi  dan operating  time . Operating  time dipengaruhi  oleh down  time loss .    Berdasarkan  identifikasi down  time  loss yang  terjadi pada mesin baking cone 1 selama tiga  bulan  terakhir    maka  peluang  perbaikan yang  dapat  dilakukan  berdasarkan  analisis yang dilakukan oleh penulis adalah mengontrol waktu unplanned maintenance.
Berdasarkan  pareto  yang  dibuat  pada Gambar  3,  dengan  menyelesaikan  masalah waktu  yang  digunakan  untuk  melakukan maintenance maka akan berdampak  94% terhadap  produktivitas  mesin  dan  dapat
meningkatkan  efektivitas  mesin. Maintenance terjadi  karena  hal  yang  tidak  dapat  diduga, untuk  itu  diperlukan  teknisi  yang  handal  agar dapat  memperbaiki  kesalahan  mesin  dengan cepat  dan  tepat  sehingga  mesin  dapat  berjalan kembali. Preventive  maintenance juga  perlu dilakukan  untuk  mencegah  kerusakan  pada mesin yang dapat mengganggu jalannya mesin. Penyebab down  time terbanyak  kedua adalah  perapian  mati.  Beberapa  alternatif disarankan  untuk  pencegahan  terhadap  mesin yang  berhenti  ketika  perapian  mati  yaitu menggunakan gas cadangan ketika tekanan gas menurun.  Gas  cadangan  dapat  berupa  biogas, LPG, genset , maupun listrik. Gas cadangan ini tentu saja memerlukan perhitungan lebih lanjut apakah layak atau tidak digunakan. Berdasarkan perhitungan biaya, biogas memiliki  biaya  yang  paling  terjangkau dibandingkan dengan 3 alternatif lainnya.

## 5. KESIMPULAN
Penelitian ini mempelajari pengukuran kinerja mesin baking cone 1 pada PT X. Hasil pengukuran  menunjukkan  OEE  dari  mesin baking  cone  1 yakni  sebesar  82  %  masih berada  dibawah  OEE World  Best yang menandakan  perlunya  dilakukan  peningkatan kinerja.  Pengingkatan  kinerja  dapat  dilakukan dengan  melakukan  peningkatan  kualitas  dan performance mesin. Peningkatan dapat dilakukan dengan melakukan preventive maintanance dan  juga  memikirkan  beberapa alternatif  sumber  gas  agar  produksi  dapat berjalan  tanpa  hambatan  karena  berdasarkan masalah down  time ,  pengapian  mati  menjadi penyebab  kedua  terbesar down  time selain unplanned  maintanance .  Pengapian  mati tersebut  disebabkan  karena  tekanan  gas  yang tiba-tiba  turun  sehingga  produksi  tidak  dapat berjalan.

## DAFTAR PUSTAKA
Aziz, M. Z. (2018). Pengukuran Kinerja Mesin
Compressor Grasso dengan Menggunakan Metode Overall Equipment  Effectiveness Studi  Kasus
PT.  Madsumaya  Indo  Seafood  Gresik. Jurnal Matrik , 28(2), 41-50.
Evans,  J.  R.,  &  Lindsay,  W.  M.  (2007). An Introduction  to  Six  Sigma  &  Process
Improvement. Singapore: South- Western.
Fleischer,  J.,  Weismann,  U.,  &  Niggeschmidt, S. (2006). Calculation and optimisation model  for  costs  and  effects  of availability  relevant  service  elements.
Proceedings of LCE , 675-680..
Huang, S. H., Dismukes, J. P., Shi, J., Su, Q. I., Razzak,  M.  A.,  Bodhale,  R.,  & Robinson, D. E. (2003). Manufacturing productivity improvement
using effectiveness  metrics  and  simulation analysis. International  Journal  of Production Research , 41 (3), 513-527.
Jonsson,  P.,  &  Lesshammar,  M.  (1999). Evaluation and improvement of manufacturing performance measurement  systems-the  role  of OEE. International Journal of Operations & Production Management , 19 (1), 55-78. Koch,  R.  (1998). The  80  20  Principle:  The
Secret  of  Achieving  More  with  Less.
Cape Town: Nicholas Brealey Publishing. Muchiri, P., & Pintelon, L. (2008). Performance measurement using overall equipment effectiveness
(OEE):  literature  review  and  practical application discussion. International journal of production research , 46 (13),
3517-3535.
Suliantoro,  H.,  Susanto,  N.,  Prastawa,  H.,
Sihombing,  I.,  &  Mustikasari,  A. (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),
105-118.
Vorne  Industries  Inc.  (2019). OEE  Factors  - Understand Availability, Performance, and Quality | OEE . Retrieved June 10,
2019,  from  https://www.oee.com/oee- factors.html
Vorne  Industries,  Inc.  (2008).  Retrieved  June
5, 2019, from https://www.vorne.com/pdf/fast-guide- to-oee.pdf
Willmott, P., & McCarthy, D. (2001). TPM: a route  to  world-class  performance . Oxford Boston: Butterworth- Heinemann.