## Analisis Efektivitas Gas Turbine Generator pada PT Mitra Energi Batam
Nur Azila 1 , Elsya, Paskaria Loyda Tarigan 2
1,2 Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Putera Batam Jl. R. Soeprapto Muka Kuning, Kibing, Kec. Batu Aji, Kota Batam, Kepulauan Riau 29434
E-mail : azila8635@gmail.com

## Abstract
PT Mitra Energi Batam is one of the gas power plants that manages Batam's electricity supply with PT PLN- Batam.  Based  on  production  data  from  September  2022  to  September  2023,  the  Rolls-Royce  gas  turbine generator  has  a  total  downtime  of  805.60  hours.  This  study  aims  to  determine  the  factors  that  cause  high downtime  and  how  to  minimize  it.  The  analysis  methods  used  are  Overall  Equipment  Effectiveness  (OEE) measurement to assess the effectiveness of the machine, identification of six big losses causing low OEE with pareto diagram, and root cause analysis with fishbone diagram. The average OEE measurement results meet the JIPM (Japan Institute of Plant Maintenance) standard of 88.07%, although in April-May it did not meet the standard.  The  results  of  the  research  show  that  the  main  factors  are  idling  minor  stoppage  (8.83%)  and equipment failure losses (8.81%). The implementation of the pillars of Total Productive Maintenance (TPM) at PT Mitra Energi Batam such as planned maintenance and autonomous maintenance is expected to increase the effectiveness  and  minimize  the  high  downtime  caused  by  sudden  breakdown  of  Rolls-Royce  gas  turbine generator.
Keywords: Gas Turbine Generator, OEE, Six Big Loss, Fishbone diagram

## Abstrak
PT Mitra Energi Batam adalah salah satu Pembangkit Listrik Tenaga Gas (PLTG) yang mengatur pasokan listrik Batam bersama PT PLN-Batam. Berdasarkan data produksi September 2022 hingga September 2023, generator turbin gas Rolls-Royce memiliki total downtime sebesar 805,60 jam. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor  tingginya downtime serta  cara  meminimalkannya.  Metode  analisis  yang  digunakan  adalah  pengukuran Overall  Equipment  Effectiveness (OEE)  untuk  menilai  efektivitas  mesin,  identifikasi six  big  losses penyebab rendahnya OEE dengan diagram pareto, serta analisis akar masalah dengan fishbone diagram . Hasil pengukuran OEE rata-rata telah memenuhi standar JIPM (Japan Institute of Plant Miantenance) sebesar 88,07%, meskipun April-Mei  belum  memenuhi  standar.  Hasil  dari  penelitian  menunjukkan  faktor  utama  adalah idling  minor stoppage (8,83%) dan equipment  failure losses (8,81%). Penerapan pilar-pilar Total Productive Maintenance (TPM)  pada  PT  Mitra  Energi  Batam  seperti planned  maintenance dan autonomous  maintenance diharapkan dapat meningkatkan efektivitas serta meminimalkan downtime yang tinggi disebabkan oleh kerusakan tiba-tiba pada gas turbine generator Rolls-Royce.
Kata Kunci: Generator Turbin Gas , OEE , Six Big Loss, Diagram fishbone

## 1. Pendahuluan
Efektivitas  suatu  perusahaan  sangat  berperan penting  dalam  meningkatkan  efesiensi  produksi dengan  cara  memastikan  bahwa  mesin  atau peralatan dapat  beroperasi  dengan baik. Salah satu bagian  penting  dari  keberhasilan  suatu  perusahaan adalah meningkatkan efektifitas. Efektivitas operasional  sebuah  perusahaan  memiliki  dampak langsung pada keberlanjutan dan produktivitasnya. Faktor  kunci  dalam  mencapai  efektivitas  tersebut adalah  kinerja  fasilitas  produksi,  terutama  pada mesin  atau  peralatan  yang  digunakan.  PT  Mitra Energi  Batam,  sebagai  Pembangkit  Listrik  Tenaga Gas  (PLTG),  memainkan  peran  vital  dalam menyediakan  pasokan  listrik  untuk  kota  Batam.
Namun, tantangan muncul dalam menjaga efektivitas gas  turbine  generator ,  sebuah  elemen kunci dalam proses produksi.
Mesin gas turbine generator di PT Mitra Energi Batam  belum  berjalan  dengan  optimal,  mengalami tingkat downtime yang signifikan. Downtime tinggi ini disebabkan oleh penggunaan yang terus menerus dan  kurangnya  perawatan.  Evaluasi  rutin  terhadap kinerja  mesin  produksi  menjadi  langkah  penting untuk  mengidentifikasi  hambatan  atau  kegagalan yang dapat mengganggu proses produksi.
Dari  data  produksi  yang  tercatat,  mesin gas turbine generator memiliki nilai downtime mencapai  805,60  jam.  Hal  ini  menjadi  sebuah tantangan  serius  yang  perlu  diatasi  agar  fasilitas produksi dapat beroperasi secara efektif. Tantangan
tersebut  diperkuat  oleh  hasil  penelitian  terdahulu tentang efektivitas mesin molding , yang menunjukkan bahwa breakdown sering terjadi.
Dalam upaya memahami dan mengatasi masalah tersebut,  penelitian  ini  akan  difokuskan  pada analisis  efektivitas gas  turbine  generator  Rolls- Royce #DEB1 di PT Mitra Energi Batam. Data yang digunakan  dalam  penelitian  ini  mencakup  periode dari September 2022 hingga September 2023.
Dari  latar  belakang  dan  konteks  permasalahan tersebut, rumus:an masalah utama adalah mengidentifikasi faktor penyebab tingginya downtime pada gas  turbine  generator  Rolls-Royce dan mencari solusi untuk meminimalkan downtime tersebut.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  mengetahui faktor penyebab downtime tinggi dan merumus:kan langkah-langkah untuk mengurangi downtime pada gas turbine generator Rolls-Royce . Gas  turbine  generator merupakan  alat  yang menggunakan  gas  sebagai  fluida  untuk  melakukan perputaran  pada  turbin  melalui  proses  pembakaran internal.  Sistem  turbin  gas  yang  paling  sederhana terdiri  dari  tiga  komponen  utama:  turbin  gas, kompresor, dan ruang bakar. Kompresor meningkatkan tekanan udara, ruang bakar melakukan  pembakaran  bahan  bakar,  dan  turbin menghasilkan daya yang digunakan untuk memutar kompresor [1].
Penelitian  terdahulu  yang  relevan  dengan  judul penelitian  ini  mencakup  sejumlah  penelitian  yang membahas implementasi Total Productive Maintenance ( TPM )  dan Overall  Equipment Effectiveness ( OEE )  dalam  berbagai  konteks industri.    Sirait  (2019)  mengemukakan  bahwa  PT. XYZ  perlu menerapkan TPM  untuk  meningkatkan performansi  proses  mesin molding ,  dengan penekanan  pada OEE [2].  Anthony  (2019) mengungkapkan  fokus  pada  pilar  TPM,  seperti autonomous  maintenance , quality maintenance, serta  pelatihan  dan  Pendidikan  [3].  Sementara  itu, penelitian Musyafa'ah dan Sofiana (2022) membahas  penerapan  pilar  TPM,  termasuk autonomous  maintenance ,  pelatihan  operator,  dan preventive maintenance [4].
Xiang dan Feng (2021) menyoroti pembentukan sistem regulasi baru dan standarisasi sebagai bagian dari implementasi TPM yang bertujuan meningkatkan  efisiensi  peralatan  dan  mengurangi limbah  dalam  proses  produksi  [5].  Sukma  et  al. (2022)  membahas  implementasi  berkelanjutan  dan konsisten dari pilar TPM, yang berhasil meningkatkan nilai OEE mesin Linear Accelerator Synergy  Platform  Cancer  Therapy [6].  Penelitian Van  De  Ginste  et  al.  (2022)  menitikberatkan  pada fleksibilitas  peralatan  dalam  meningkatkan OEE dan  memaksimalkan  produktivitas  dengan  siklus perbaikan berkelanjutan [7].
Selanjutnya,  Thiede  (2023)  mengeksplorasi penggunaan analitika data energi untuk
memprediksi OEE mesin, dengan tujuan mendorong manufaktur berkelanjutan dan meningkatkan efisiensi  energi  di  sektor  manufaktur.  Penelitian- penelitian  ini  memberikan  gambaran  luas  tentang berbagai strategi dan pendekatan yang dapat diambil untuk meningkatkan efektivitas mesin dan peralatan industri. Sehingga, penelitian ini dapat memanfaatkan wawasan dan temuan yang telah ada dalam literatur untuk mengembangkan pemahaman lebih  lanjut  dan  memberikan  kontribusi  pada konteks spesifik penelitian ini [8].

## 2. Metodologi
Penelitian  ini  dimulai  dengan  tahap  studi literatur  dan  studi  lapangan  untuk  mendapatkan pemahaman  yang  komprehensif  tentang  konteks penelitian.  Identifikasi  masalah  dilakukan  dengan menganalisis  data downtime ,  menghitung Overall Equipment  Effectiveness (OEE),  dan  menerapkan konsep Six  Big  Losses untuk  mengidentifikasi faktor-faktor  utama  yang  mempengaruhi  efisiensi. Langkah  selanjutnya  adalah  penyusunan  solusi perbaikan, yang didasarkan pada analisis mendalam terhadap  data  yang  dikumpulkan  dan  penerapan Fishbone Diagram untuk memvisualisasikan penyebab-penyebab  potensial  masalah. Flowchart penelitian ini mencerminkan pendekatan sistematis yang diambil untuk mengidentifikasi, menganalisis, dan  menyelesaikan  masalah  dalam  konteks  proses yang sedang diteliti.
Fokus  utama  penelitian  ini  adalah  pemahaman dan analisis mengenai Overall Equipment Effectiveness ( OEE )  pada  mesin gas  turbine generator
Rolls-Royce . Desain tersebut memberikan  pandangan  menyeluruh  terhadap langkah-langkah  penelitian  yang  akan  diambil mulai dari awal hingga selesai.
Variabel  penelitian  yang  ditetapkan  dalam penelitian ini terdiri dari variabel terikat (dependen) dan variabel bebas (independen). OEE diidentifikasi sebagai  variabel  terikat,  sementara  variabel  bebas melibatkan availability rate , performance rate , dan quality rate .  Variabel  bebas  ini  dianggap  sebagai faktor  pemicu  atau  prediktor  terhadap  perubahan dalam variabel terikat, yang merupakan fokus utama penelitian.
Dalam mengidentifikasi fenomena ini, penelitian mengambil  sampel  dari  mesin Gas  turbine generator Rolls-Royce #DEB1 dengan menggunakan teknik purposive sampling . Pendekatan  ini  dipilih  karena  mesin  ini  memiliki riwayat downtime yang  signifikan.  Populasi penelitian  melibatkan  mesin-mesin  serupa,  seperti #MEB1, #MEB2, dan #DEB2.
OEE adalah  metrik  untuk  mengukur  efisiensi produksi  dengan  memperhitungkan availability , performance ,  dan quality . OEE dihitung  dengan rumus:
𝑂 EE=Availability x Performance x Quality (1) Nilai  ideal OEE mencapai  ≥84,66%  dengan standar  kelas  dunia  dari Japan  Institute  of  Plant Maintenance (JIPM).  Six  Big Losses ,  seperti downtime Losses ,  setup  and  adjustment Losses , speed Losses , dan quality Losses , digunakan untuk mengevaluasi kerugian dalam produksi [9] [10].
Total  Productive  Maintentance (TPM)  adalah pendekatan perawatan yang bertujuan meningkatkan produktivitas dan mengurangi kerugian  dengan  memastikan  perawatan  tanpa mengganggu  proses  produksi.  TPM  melibatkan semua lapisan organisasi dan melibatkan perawatan preventif,  perbaikan,  dan  perawatan  mandiri  oleh operator produksi [11].
Perawatan  mencakup  pemeliharaan  terencana seperti preventive  maintenance ,  yang  melibatkan pemeliharaan  rutin  dan periodic ,  serta corrective maintenance untuk perbaikan. Pemeliharaan prediktif  dilakukan  berdasarkan  analisis  dan evaluasi  data.  Jenis  perawatan  lainnya  mencakup unplanned maintenance dan autonomous maintenance ,  yang  melibatkan  operator  dalam pemeliharaan mesin [12]; [5]; [13].
Fishbone diagram , juga dikenal sebagai diagram sebab-akibat,  membantu  dalam  mengidentifikasi hubungan  antara  penyebab  dan  akibat  suatu masalah.  Diagram  ini  dapat  digunakan  dalam diskusi  kelompok  atau  brainstorming  untuk menganalisis masalah lebih mendalam. Dibuat oleh Dr.  Kouru  Ishikawa,  diagram  ini  memfasilitasi identifikasi  sumber  masalah  dan  kolaborasi  dalam menemukan solusi terstruktur [14]; [2]
Proses pengumpulan data melibatkan wawancara  langsung  dengan  karyawan  PT  Mitra Energi  Batam  dari  berbagai  departemen,  seperti operational, engineering , dan maintenance . Observasi  langsung  pada  mesin  juga  dilakukan untuk  memahami  secara  mendalam  cara  kerja  dan penyebab downtime .  Data  sekunder,  seperti  data historis  kinerja  mesin  selama  satu  tahun,  juga diambil untuk melengkapi pemahaman.
Metode  analisis  data  dalam  penelitian  ini melibatkan  penggunaan  pendekatan OEE dengan tiga  faktor  utama: availability , performance ,  dan quality .  Langkah-langkah  perhitungan  melibatkan availability rate , performance rate , quality rate , dan akhirnya  perhitungan  nilai OEE .  Selanjutnya, berbagai  jenis losses seperti equipment  failure losses , set  up dan adjustment , idling dan minor stoppage , reduced  speed,  rework  losses ,  dan reduced  yield dihitung  untuk  mengidentifikasi aspek-aspek yang perlu diperbaiki.
Analisis dilakukan lebih lanjut dengan menggunakan fishbone diagram untuk
mengidentifikasi  akar  permasalahan.  Penelitian  ini juga  merencanakan  penerapan Total  Productive
Maintenance (TPM) sebagai upaya untuk memaksimalkan  efektivitas  mesin,  berdasarkan temuan  dan  analisis  yang  dihasilkan.  Dengan demikian,  penelitian  ini  memiliki  desain  yang komprehensif untuk mengungkap dan memecahkan permasalahan  terkait OEE pada  mesin gas  turbine generator Rolls-Royce .

## 3. Hasil dan Pembahasan
Kegiatan mengumpulkan data pada penelitian ini adalah  data  sekunder  yakni  data  historis  daripada perusahaan  pada  periode  September  2022-2023 yang dapat dilihat pada Tabel 1.

## 3.1. Analisis Overall Equipment Effectiveness
Analisis Overall Equipment Effectiveness ( OEE ) pada  mesin gas  turbine  generator  Rolls-Royce menjadi  fokus  dalam  bagian  ini.  Pertama-tama, perhitungan Availability dilakukan sebagai representase  rasio  efektivitas  kegiatan  produksi dalam memanfaatkan waktu yang tersedia, dihitung dengan rumus:
𝐴𝑣𝑎𝑖𝑙𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑦 = 𝑂𝑝𝑒𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑡𝑖𝑚𝑒
𝐿𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑡𝑖𝑚𝑒 × 100% (2)
Hasil perhitungan availability periode
September  2022  hingga  September  2023  terlihat pada Tabel 2.
Table 1. Data waktu breakdown , planned downtime , setup & adjustment dan data produksi mesin Gas turbine generator Rolls-Royce
Bulan Breakdown time (Jam) Planned Downtime (Jam) Setup & Adjustment (Jam) Available time (Jam) Loading time (Jam) Downtime (Jam) Operation time (Jam) Quantity Product (kwh) Energi PS/ Scrap (kwh) Sept '22 - 23.32 - 720.00 696.68 - 696.68 20,012,000.00 3,340.19 Okt '22 - 11.90 - 744.00 732.10 - 732.10 20,956,700.00 9,576.25 Nov '22 - - - 720.00 720.00 - 720.00 20,295,400.00 - Des '22 1.62 - 0.37 744.00 744.00 1.99 742.01 20,805,300.00 1,504.47 Jan '23 17.79 8.97 0.33 744.00 735.03 18.12 716.91 20,371,700.00 13,996.91 Feb '23 17.92 - 0.40 672.00 672.00 18.32 653.68 18,871,300.00 1,115.47 Mar '23 6.48 - 0.35 744.00 744.00 6.83 737.17 20,857,900.00 12,876.03 Apr '23 720.00 - - 720.00 - 720.00 - - -
Tabel 2. Perhitungan Nilai Availability Bulan Loading time (Jam) Downtime (Jam) Operation time (Jam) Availability (%) Sept '22 696.68 - 696.68 100 Okt '22 732.10 - 732.10 100 Nov '22 720.00 - 720.00 100 Des '22 744.00 1.99 742.01 100 Jan '23 735.03 18.12 716.91 98 Feb '23 672.00 18.32 653.68 97 Mar '23 744.00 6.83 737.17 99 Apr '23 - 720.00 - 0 Mei '23 481.00 40.34 440.66 92
Jun' 23 720.00 - 720.00 100 Jul '23 744.00 - 744.00 100 Agust '23 744.00 - 744.00 100 Sept '23 720.00 - 720.00 100 Total 1185 Rata-rata 91
Hasil  total  persentase availability sebesar 1185% dan rata-rata 91%. Selanjutnya, perhitungan Performance Efficiency dilakukan  untuk  menilai kemampuan  mesin  dalam  menghasilkan  produk. Ideal  cycle time  dihitung  berdasarkan  standar pabrikan, dihitung dengan rumus:
𝐼𝑑𝑒𝑎𝑙 𝑐𝑦𝑐𝑙𝑒 𝑡𝑖𝑚𝑒 = 365 (1 𝑡𝑎ℎ𝑢𝑛) ×24 𝑗𝑎𝑚 365 ×29,500 ×24 𝑗𝑎𝑚 × 100% (3)
Performance efficiency diperoleh dengan membandingkan  jumlah  produk  yang  dihasilkan dengan waktu operasional, dihitung dengan rumus:
𝑃𝑒𝑟𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑛𝑐𝑒 = 𝑄𝑢𝑎𝑛𝑡𝑖𝑡𝑦 𝑝𝑟𝑜𝑑𝑢𝑐𝑡 𝑥 𝐼𝑑𝑒𝑎𝑙 𝑐𝑦𝑙𝑐𝑒 𝑡𝑖𝑚𝑒 𝑂𝑝𝑒𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑡𝑖𝑚𝑒
× 100% (4)
Hasil  perhitungan performance efficiency periode  September  2022  hingga  September  2023 terlihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Perhitungan Nilai Performance Efficiency
Bulan Quantity Product (kwh) Ideal cycle time (Jam) Operation time (Jam) Performance Effeciency (%) Sept '22 20,012,000.00 0.000034 696.68 98 Okt '22 20,956,700.00 0.000034 732.10 97 Nov '22 20,295,400.00 0.000034 720.00 96 Des '22 20,805,300.00 0.000034 742.01 95 Jan '23 20,371,700.00 0.000034 716.91 97 Feb '23 18,871,300.00 0.000034 653.68 98 Mar '23 20,857,900.00 0.000034 737.17 96 Apr '23 - 0.000034 - 0 Mei '23 11,961,100.00 0.000034 440.66 92
Jun' 23 20,500,500.00 0.000034 720.00 97 Jul '23 21,202,000.00 0.000034 744.00 97 Agust '23 21,562,300.00 0.000034 744.00 99 Sept '23 20,656,200.00 0.000034 720.00 98 Total 1159 Rata-rata 89
Hasil  total  persentase performance efficiency sebesar 1159% dengan rata-rata  89%. Selanjutnya Quality of Rate dihitung  untuk  mengetahui kemampuan  mesin  dalam  menghasilkan  produk sesuai  standar.  Perhitungan  melibatkan  nilai quantity  product dan defect  amount ,  dihitung dengan rumus:
𝑄𝑢𝑎𝑙𝑖𝑡𝑦 𝑟𝑎𝑡𝑒 = 𝑄𝑢𝑎𝑛𝑡𝑖𝑡𝑦 𝑝𝑟𝑜𝑑𝑢𝑐𝑡 − 𝑆𝑐𝑟𝑎𝑝 𝑎𝑚𝑜𝑢𝑛𝑡 𝑄𝑢𝑎𝑛𝑡𝑖𝑡𝑦 𝑝𝑟𝑜𝑑𝑢𝑐𝑡
× 100% (5)
Hasil  perhitungan quality  of  rate periode September  2022  hingga  September  2023  dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4.
Perhitungan Nilai Quality of Rate Bulan Quantity Product (kwh) Energi PS/ Scrap (kwh) Quality of Rate (%) Sept '22 20,012,000.00 3,340.19 99.98 Okt '22 20,956,700.00 9,576.25 99.95 Nov '22 20,295,400.00 - 100.00 Des '22 20,805,300.00 1,504.47 99.99 Jan '23 20,371,700.00 13,996.91 99.93 Feb '23 18,871,300.00 1,115.47 99.99 Mar '23 20,857,900.00 12,876.03 99.94 Apr '23 - - 0.00 Mei '23 11,961,100.00 21,362.25 99.82 Jun' 23 20,500,500.00 - 100.00 Jul '23 21,202,000.00 - 100.00 Agust '23 21,562,300.00 - 100.00 Sept '23 20,656,200.00 - 100.00 Total 1199.62 Rata-rata 92.28
Hasil  total  persentase quality  of  rate sebesar 1199,62%  dengan  rata-rata  92,28%.  Setelah  nilai availability,  performance  efficiency dan quality  of rate diperoleh,  maka  dilakukan  perhitungan  nilai OEE  untuk  mengetahui  besarnya  efektivitas penggunaan mesin  gas  turbine  generator  Rolls- Royce #DEB1  di  PT  Mitra  Energi  Batam.  Hasil perhitungan  OEE  periode  September  2022  hingga September 2023 dapat dilihat pada Tabel 5.
Mei '23 39.97 263.00 0.37 744.00 481.00 40.34 440.66 11,961,100.00 21,362.25 Jun' 23 - - - 720.00 720.00 - 720.00 20,500,500.00 - Jul '23 - - - 744.00 744.00 - 744.00 21,202,000.00 - Agust '23 - - - 744.00 744.00 - 744.00 21,562,300.00 - Sept '23 - - - 720.00 720.00 - 720.00 20,656,200.00 - Total 803.78 307.19 1.82 9,480.00 8,452.81 805.60 8,367.21  238,052,400.00 63,771.57
Tabel 5. Perhitungan OEE Bulan Availability (%) Performance Effeciency (%) Quality of Rate (%) OEE (%) Sept '22 100 98 99.98 97.65 Okt '22 100 97 99.95 97.28 Nov '22 100 96 100.00 95.84 Des '22 100 95 99.99 95.07 Jan '23 98 97 99.93 94.17 Feb '23 97 98 99.99 95.47 Mar '23 99 96 99.94 95.26 Apr '23 0 0 0.00 0.00 Mei '23 92 92 99.82 84.40 Jun' 23 100 97 100.00 96.81 Jul '23 100 97 100.00 96.89 Agust '23 100 99 100.00 98.54 Sept '23 100 98 100.00 97.54 Total 1144.92 Rata-rata 88.07
Meskipun  secara  keseluruhan OEE memenuhi standar JIMP ( Japan Institute of Plant Maintenance )  dengan  nilai  88.07%,  terdapat penurunan  signifikan  pada  bulan  April  dan  Mei, sesuai  dengan  permasalahan  yang  terjadi  pada mesin pada periode tersebut.
Secara  umum,  grafik  data OEE mesin Gas turbine  generator  Rolls-Royce menunjukkan fluktuasi yang dapat dilihat pada Gambar 1, dengan penurunan  pada  bulan  April  dan  Mei  yang  perlu diperhatikan.  Dengan  pemahaman  mendalam mengenai  faktor-faktor yang mempengaruhi OEE , dapat diambil langkah-langkah perbaikan, terutama terkait  pengelolaan downtime dan  troubleshoot mesin.
Gambar 1. Grafik OEE

## 3.2. Analisis Six Big Losses
Dalam  analisis  s ix  big  losses ,  pendekatan  ini dirancang untuk meningkatkan efisiensi operasional dengan mengidentifikasi dan mengukur faktor-faktor  yang  berkontribusi  pada  penurunan Overall  Equipment  Effectiveness ( OEE ).  Keenam kategori utama yang dianalisis meliputi Equipment Failure  Losses,  Set  up  and  Adjustment  Losses, Idling and Minor Stoppages Losses, Reduced Speed Losses,  Rework  and  Quality  Defect,  serta  Reduce Yield/Scrap Losses.
Pertama, Equipment Failure Losses (EFL), yang mencakup  kerugian  akibat  kegagalan  peralatan, dihitung dengan rumus:
EFL = ( Total Breakdown Time ) ( Loading Time ) x 100%                   (6)
Tabel 6. Perhitungan Equipment Failure Losses Bulan Breakdown time (Jam) Loading time (Jam) Equipment Failure Losses Sept '22 0 696.68 0.00% Okt '22 0 732.1 0.00% Nov '22 0 720 0.00% Des '22 1.62 744 0.22% Jan '23 17.79 735.03 2.42% Feb '23 17.92 672 2.67% Mar '23 6.48 744 0.87% Apr '23 720 0 100.00% Mei '23 39.97 481 8.31% Jun' 23 0 720 0.00% Jul '23 0 744 0.00% Agust '23 0 744 0.00% Sept '23 0 720 0.00% Total 114.49% Rata-rata 8.81%
Hasil perhitungan equipment failure losses dari bulan  September  2022  hingga  September  2023 terlihat  pada  Tabel  6,  dengan  total  persentase kerugian sebesar 114,49% dan rata-rata 8,81%.
Kedua, Set  up  and  Adjustment  Losses (SAL), yang menggambarkan kerugian karena waktu set up mesin sebelum produksi dimulai. Nilainya dihitung dengan rumus:
S AL = ( Set Up & Adjustment ) ( Loading Time ) x 100%                       (7)
Tabel 7. Perhitungan Set up and Adjustment Losses Bulan Setup & Adjustment (Jam) Loading time (Jam) Set up and Adjustment Losses Sept '22 0 696.68 0.00%
Bulan Setup & Adjustment (Jam) Loading time (Jam) Set up and Adjustment Losses Okt '22 0 732.1 0.00% Nov '22 0 720 0.00% Des '22 0.37 744 0.05% Jan '23 0.33 735.03 0.05% Feb '23 0.4 672 0.06% Mar '23 0.35 744 0.05% Apr '23 0 0 0.00% Mei '23 0.37 481 0.08% Jun' 23 0 720 0.00% Jul '23 0 744 0.00% Agust '23 0 744 0.00% Sept '23 0 720 0.00% Total 0.28% Rata-rata 0.02%
Tabel 7 menunjukkan perincian nilai set up and adjustment losses dengan total persentase kerugian sebesar 0,28% dan rata-rata 0,02%.
Ketiga, Idling  and  Minor  Stoppages  Losses , yang  melibatkan  kerugian  akibat  berhentinya peralatan karena permasalahan sementara. Perhitungan dilakukan dengan rumus:
𝐼𝑀𝑆𝐿 = 𝑁𝑜𝑛𝑝𝑟𝑜𝑑𝑢𝑐𝑡𝑖𝑣𝑒 𝑡𝑖𝑚𝑒
𝐿𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑡𝑖𝑚𝑒 × 100% (8)
Tabel 8.
Perhitungan Idling and Minor Stoppages Losses
Bulan Operat ion time (Jam) Downti me (Jam) Actual product ion time (Jam) Nonpro ductive time (Jam) Loadi ng time (Jam) Iddling & minor stoppages Sept '22 696.68 0.00 696.68 0.00 696.6
8 0.00% Okt '22 732.10 0.00 732.10 0.00 732.1 0.00% Nov '22 720.00 0.00 720.00 0.00 720 0.00% Des '22 742.01 1.99 740.03 1.99 744 0.27% Jan '23 716.91 18.12 698.78 18.12 735.0 3 2.47% Feb '23 653.68 18.32 635.36 18.32 672 2.73% Mar '23 737.17 6.83 730.34 6.83 744 0.92% Apr '23 0.00 720.00 -720.00 720.00 0 100.00% Mei '23 440.66 40.34 400.33 40.34 481 8.39% Jun' 23 720.00 0.00 720.00 0.00 720 0.00% Jul '23 744.00 0.00 744.00 0.00 744 0.00% Agust '23 744.00 0.00 744.00 0.00 744 0.00% Sept '23 720.00 0.00 720.00 0.00 720 0.00% Total 114.76% Rata-rata 8.83%
Terlihat pada Tabel 8 dengan total persentase idling and  minor  stoppages  losses sebesar  114,76%  dan rata-rata 8,83%.
Keempat, Reduced  Speed Losses (RSL),  yang mencakup kerugian karena menurunnya kecepatan
mesin  dari  standar  yang  ditetapkan.  Perhitungan dilakukan dengan rumus:
RSL = (Actual Production Time - Ideal Production Time ) ( Loading Time ) x 100% (9)
Tabel 9.
Perhitungan Reduced Speed Losses Bulan Ideal cycle time (Jam) Quantity Product (kwh) Actual product ion time (Jam) Ideal product ion time (Jam) Loadi ng time (Jam) Reduc ced Speed Losses (%) Sept '22 0.0000 34 20,012,00 0.00 696.68 680.41 696.6 8 2.34 Okt '22 0.0000 34 20,956,70 0.00 732.10 712.53 732.1 2.67 Nov '22 0.0000 34 20,295,40 0.00 720.00 690.04 720 4.16 Des '22 0.0000 34 20,805,30 0.00 740.03 707.38 744 4.39 Jan '23 0.0000 34 20,371,70 0.00 698.78 692.64 735.0 3 0.84 Feb '23 0.0000 34 18,871,30 0.00 635.36 641.62 672 -0.93 Mar '23 0.0000 34 20,857,90 0.00 730.34 709.17 744 2.85 Apr '23 0.0000 34 - - 0.00 0 0.00 Mei '23 0.0000 34 11,961,10 0.00 400.33 406.68 481 -1.32 Jun' 23 0.0000 34 20,500,50 0.00 720.00 697.02 720 3.19 Jul '23 0.0000 34 21,202,00 0.00 744.00 720.87 744 3.11 Agust '23 0.0000 34 21,562,30 0.00 744.00 733.12 744 1.46 Sept '23 0.0000 34 20,656,20 0.00 720.00 702.31 720 2.46 Total 25.21 Rata-rata 1.94
Hasil  terinci  pada  Tabel  9.  Total  persentase kerugian  untuk  faktor  ini  adalah  25,21%,  dengan rata-rata  1,94%.  Selanjutnya, Rework and Quality Defect  tidak  berlaku  dalam  sektor  industri pembangkit listrik, karena mesin sudah dinyatakan berproduksi  sesuai  standar  produk  yang  telah ditetapkan
Keenam, Reduce  Yield/Scrap  Losses ,  yang mencakup  kerugian  waktu  dan  material  selama produksi. Perhitungan dihitung dengan rumus:
Reduce Yield = (Ideal Cycletime x Scrap ) ( Loading Time ) x 100%      (10)
Tabel 10. Perhitungan Yield / Scrap Losses
Bulan Ideal cycle time (Jam) Energi PS/ Scrap (kwh) Loading time (Jam) Yield / Scrap Losses (%) Sept '22 0.000034 3,340.19 696.68 0.02 Okt '22 0.000034 9,576.25 732.1 0.04 Nov '22 0.000034 - 720 0.00 Des '22 0.000034 1,504.47 744 0.01 Jan '23 0.000034 13,996.91 735.03 0.06 Feb '23 0.000034 1,115.47 672 0.01 Mar '23 0.000034 12,876.03 744 0.06 Apr '23 0.000034 - 0 0.00 Mei '23 0.000034 21,362.25 481 0.15 Jun' 23 0.000034 - 720 0.00 Jul '23 0.000034 - 744 0.00 Agust '23 0.000034 - 744 0.00 Sept '23 0.000034 - 720 0.00 Total 0.35% Rata-rata 0.03%
Hasil reduce  yield/scrap  losses terlihat  pada Tabel 10, dengan total persentase kerugian sebesar 0,35% dan rata-rata 0,03%.
Hasil  rekapitulasi  dari  keenam  faktor six  big losses terlihat  pada  Tabel  11,  dengan  Diagram Pareto pada Gambar 2, menunjukkan bahwa idling minor  stoppage dan equipment  failure  fosses
menjadi  faktor  dominan  dengan  persentase komulatif tertinggi.
Tabel 11. Hasil rekapitulasi Six Big Losses Bulan Equipment Failure Losses Set up and Adjustment Losses Iddling & minor stoppages Reducced Speed Losses Yield / Scrap Losses Sept '22 0.00% 0.00% 0.00% 2.34% 0.02 Okt '22 0.00% 0.00% 0.00% 2.67% 0.04 Nov '22 0.00% 0.00% 0.00% 4.16% 0.00 Des '22 0.22% 0.05% 0.27% 4.39% 0.01 Jan '23 2.42% 0.05% 2.47% 0.84% 0.06 Feb '23 2.67% 0.06% 2.73% -0.93% 0.01 Mar '23 0.87% 0.05% 0.92% 2.85% 0.06 Apr '23 100.00% 0.00% 100.00% 0.00% 0.00 Mei '23 8.31% 0.08% 8.39% -1.32% 0.15 Jun' 23 0.00% 0.00% 0.00% 3.19% 0.00 Jul '23 0.00% 0.00% 0.00% 3.11% 0.00 Agust '23 0.00% 0.00% 0.00% 1.46% 0.00 Sept '23 0.00% 0.00% 0.00% 2.46% 0.00
Gambar 2. Diagram Pareto Six Big Losses
Dalam upaya untuk mengidentifikasi penyebab rendahnya  efektivitas  mesin,  analisis Fishbone diagram pada  Gambar  3  menyoroti downtime losses sebagai  faktor  utama.  Analisis  lebih  lanjut mengidentifikasi penyebab utama downtime losses , seperti man, material, machine, dan method.
Gambar 3. Fishbone diagram
Terakhir, untuk meningkatkan efisiensi operasional, Rekomendasi Perbaikan Total Productive  Maintenance (TPM)  dapat  diterapkan. Lakukan planned  maintenance berupa preventive maintenance, corrective maintenance dan predictive  maintenance. Selain  itu  dapat  juga diterapkan autonomus maintenance berupa penyetelan  otomatis  menggunakan AI (Artificial Intelligence) untuk  mengoptimalkan  efisiensi, operator lakukan pemeriksaan rutin, membersihkan
area turbin, melaksanakan pelumasan,
pengencangan baut, mencatat data operasional, dan mengikuti training khusus autonomous maintenance .

## 4. Simpulan
Dari  penelitian  dan  analisis  data  mesin Gas turbine generator Rolls-Royce #DEB1 di PT Mitra Energi Batam pada periode September 2022 hingga September 2023, dapat ditarik beberapa kesimpulan.  Pertama,  faktor  penyebab  tingginya downtime pada mesin gas turbine generator Rolls- Royce adalah  kerusakan  tiba-tiba  pada  power turbine yang mengharuskan dilakukan penggantian. Namun, lokasi vendor RWG (Rolls Wood Group) yang berada di luar negeri menyebabkan lead time pengadaan spare  machine yang  panjang.  Di  sisi lain, minimnya stok cadangan spare part di gudang PT  Mitra  Energi  Batam  memperlambat  proses perbaikan.
Kedua,  cara  untuk  meminimalkan  tingginya downtime pada gas turbine generator Rolls-Royce adalah  dengan  menerapkan planned  maintenance , melakukan  perawatan  rutin  yang  terjadwal  baik inspection, perbaikan maupun penggantian komponen sebelum terjadi kerusakan. Autonomous maintenance ,  operator  turbine  secara  mandiri  dan disiplin  melakukan  perawatan  sehari-hari  untuk mencegah kerusakan dini.
Menerapkan kedua jenis maintenance ini secara optimal, diharapkan dapat meminimalkan tingginya downtime akibat kerusakan mendadak pada mesin gas turbine generator Rolls-Royce .

## Daftar Pustaka
[1]  M.  Sayuti  and  S.  Maulinda,  “Analisis Efektivitas  Gas  Turbine  Generator  dengan Metode  Overall  Equipment  Effectiveness,”
Jurnal  INTECH  Teknik  Industri  Universitas Serang Raya , vol. 5, no. 1, p. 7, Jul. 2019, doi:
10.30656/intech.v5i1.1463.
[2]  G. Sirait, “Peningkatan Efektivitas Generator Turbin  Gas  Dengan  Pendekatan  Overall Equipment  Efectiveness  Pada  PT  Mitra Energi  Batam,” JURNAL  COMASIE ,  vol.  3, no. 5, 2020.
[3]  M.  B.  Anthony,  “Analisis  Penerapan  Total
Productive Maintenance (TPM) Menggunakan Overall Equipment Efectiveness (OEE) Dan Six Big Losses Pada
Mesin Cold Leveller PT. KPS,” vol. 2, no. 2, pp. 94–103, 2019.
[4]  M. Musyafa’ah and A. Sofiana, “Analysis of Total Productive Maintenance (TPM)
Application Using Overall Equipment
Effectiveness  (OEE)  and  Six  Big  Losses  on Disamatic Machine PT. XYZ,” OPSI, vol. 15, no. 1, p. 56, Jun. 2022, doi: 10.31315/opsi.v15i1.6630.
[5]  Z.  Tian  Xiang  and  C.  Jeng  Feng, “Implementing  total  productive maintenance in  a  manufacturing  small  or  medium-sized enterprise,” Journal of Industrial Engineering and Management, vol. 14, no. 2, p. 152, Feb. 2021, doi: 10.3926/jiem.3286.
[6]  D. Sukma and H. A. Prabowo, “Implementation of Total Productive
Maintenance  to  Improve  Overall  Equipment Effectiveness  of  Linear  Accelerator Synergy
Platform  Cancer  Therapy,”  International
Journal  of  Engineering,  vol.  35,  no.  7,  pp.
1246–1256, 2022, doi:
10.5829/IJE.2022.35.07A.04.
[7]  L.  Van  De  Ginste,  E.-H.  Aghezzaf,  and  J. Cottyn, “The role of equipment flexibility in Overall  Equipment  Effectiveness  (OEE)- driven  process  improvement,”  Procedia CIRP,  vol.  107,  pp.  289–294,  2022,  doi: 10.1016/j.procir.2022.04.047.
[8]  S. Thiede, “Advanced energy data analytics to predict machine overall equipment effectiveness (OEE): a synergetic approach to foster sustainable manufacturing.,” Procedia CIRP ,  vol.  116,  pp.  438–443,  2023,  doi: 10.1016/j.procir.2023.02.074.
[9]  A.  Rahman  and  S.  Perdana,  “Analisis produktivitas mesin percetakan perfect binding  dengan  metode  OEE  dan  FMEA,”
Jurnal  Ilmiah  Teknik  Industri,  vol.  7,  no.  1,
2019.
[10]  A.  Rahman  and  S.  &  Perdana,  “Analisis Produktivitas  Mesin  Percetakan  Perfect Binding  Dengan  Metode  OEE  Dan FMEA,” Jurnal  Ilmiah Teknik  Industri  , vol. 7, no. 1, 2019.
[11]  J. Gianfranco, “Pengukuran Total Productive Maintenance  (TPM)  Menggunakan  Metode Overall Equipment Effectiveness (OEE) Pada Mesin  Reaktor  Produksi.,”  Jurnal  Lebesgue:
Jurnal Ilmiah Pendidikan Matematika, Matematika dan Statistika, vol. 3, no. 1, 2018.
[12]  W. H. Afiva, F. T. D. Atmaji, and J. Alhilman, “Usulan Interval Preventive Maintenance dan Estimasi  Biaya  Pemeliharaan  Menggunakan Metode  Reliability  Centered  Maintenance dan FMECA,” Jurnal Ilmiah Teknik Industri, vol.  18,  no.  2,  pp.  213–223,  Dec.  2019,  doi:
10.23917/jiti.v18i2.8551.
[13]  T.  J.  Weidner,  “Planned  maintenance  vs Unplanned  maintenance  and  facility  costs,”
IOP  Conf  Ser  Earth Environ Sci,  vol.  1176, no.  1,  p.  012037,  May  2023,  doi: 10.1088/1755-1315/1176/1/012037.
[14]  N.  Fajrah  and  N.  Noviardi,  “Analisis Performansi  Mesin  Pre-Turning  dengan Metode  Overall  Equipment  Effectiveness pada  PT  APCB,”  Jurnal  Optimasi  Sistem Industri,  vol.  17,  no.  2,  pp.  126–134,  Oct.
2018, doi: 10.25077/josi.v17.n2.p126-
134.2018.