Analysis  of  Total  Productive  Maintenance  (TPM)  Application Using Overall Equipment Effectiveness (OEE) and Six Big Losses on Disamatic Machine PT. XYZ
Analisis  Penerapan Total  Productive  Maintenance (TPM) Menggunakan  Nilai Overall  Equipment  Effectiveness (OEE)  dan Six Big Losses pada Mesin Disamatik PT. XYZ
Musyafa’ah 1 , Amanda Sofiana 1 1 Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Jendral Soedirman, Jl. Mayjen Sungkono KM 05 Blater, Kalimanah, Purbalingga 53371 email : amanda.sofiana@unsoed.ac.id doi: https://doi.org/10.31315/opsi.v15i1.6630
Received: 27 th January 2022; Revised: 6 th April 2022; Accepted: 27 th April 2022; Available online: 18 th June 2022; Published regularly: June 2022

## ABSTRACT
PT. XYZ is a manufacturing company which engages in Defense and Commercial. One of the facility tools used is a disamatic machine which is a machine that produces shoulder components for railway tools. This machine is an old machine, so that problems that arose on the production floor were often caused by the cessation of the process on the production floor due to machines stuck, machines damaged, or machines not running properly so that it can reduce the machines productivity. The method used in analyzing this problem is by calculating the value  of Overall Equipment Effectiveness (OEE) and Six  Big Losses to identify the  performance of industrial machines. The results showed the OEE value owned by PT. XYZ is 61.94%. This value is still below the standard value set by Japan Institute of Plant Maintenance (JIPM), which is 85%. The factor which influenced the lower OEE value was the low-efficiency performance, which is 68.29%. Based on the Six Big Losses calculation, the most dominant loss causing a decrease in machine effectiveness was reduce speed losses, which is 42.38%. This factor was analysed by Pareto and fishbone diagram. The result of this research can be useful for the company to increase their productivity which will increase their profits.
Keywords: TPM, Six Big Losses, OEE, disamatic machine

## ABSTRAK
PT. XYZ merupakan perusahaan manufaktur yang bergerak di bidang Pertahanan dan Komersial. Salah satu mesin yang digunakan adalah mesin disamatik yang merupakan mesin yang memproduksi shoulder komponen alat perkerataapian. Mesin ini termasuk kedalam mesin tua, sehingga permasalahan yang muncul dalam lantai produksi seringkali diakibatkan karena terhentinya proses pada lantai produksi yang disebabkan adanya mesin yang  mati,  mesin  rusak,  maupun  mesin  tidak  berjalan  semestinya,  sehingga  dapat  menurunkan  produktivitas mesin industri. Metode yang dilakukan dalam menganalisis permasalahan ini adalah dengan  menemukan nilai Overall Equipment Efectivenesss (OEE) dan Six Big Losses untuk mengidentifikasi kinerja mesin industri. Dari hasil pengolahan data, nilai OEE yang dimiliki PT. XYZ sebesar 61,94%. Nilai ini masih dibawah nilai standar ideal yang ditetapkan oleh Japan Institute of Plant Maintenance (JIPM) yaitu sebesar 85%. Salah satu faktor yang berpengaruh pada rendahnya nilai OEE pada PT. XYZ yaitu kecilnya performa effisensi sebesar 68,29%. Berdasarkan  hasil  perhitungan  nilai  Six  Big  Losses,  kerugian  yang  paling dominan  menyebabkan penurunan efektivitas mesin adalah Reduce speed Losses dengan nilai 42,38%. Faktor kerugian ini dianalisis menggunakan diagram  pareto  dan  fishbone  diagram.  Hasil  penelitian  ini  bisa  bermanfaat  untuk  perusahaan  untuk meningkatkan produktivitas perusahaan yang dapat memperbesar profit perushaaan.
Kata Kunci: TPM, Six Big Losses, OEE, mesin disamatik

## 1.  PENDAHULUAN
Perkembangan Industri di Indonesia setiap waktu semakin pesat seiring dengan perkembangan teknologi. Perkembangan teknologi ini pula yang pada akhirnya menuntut perusahaan  dalam  proses  produksi  agar  dapat memanfaatkan  dan  mengelola  mesin  beserta peralatannya  secara  maksimal.  Tetapi  pada kenyataannya  perusahaan  hanya  mendapatkan manfaat  yang  terbatas  dikarenakan  kurang baiknya  pengelolaan  manajemen  keperalatan (Rully  &  Putri,  2018).  Untuk  mengatasi  hal tersebut, diperlukan alternatif manajemen guna meningkatkan  produktivitas  yang  berkualitas dan juga melalui pemeliharaan efektif, eleminasi breakdown dan  kemudian  guna  menciptakan lingkungan  pekerjaan  yang  sehat (health) dan aman (safety) (Madewell, 1998). Salah satu hal yang dapat dilakukan adalah merawat mesin dan peralatan.  Pemeliharaan  merupakan  suatu kegiatan  yang  dilakukan  untuk  menjaga  agar suatu pabrik atau mesin tetap pada kondisi yang diinginkan  dan  memenuhi  kapasitasnya. (Sharma et al., 2011).
Salah  satu  permasalahan  yang  muncul dalam  lantai  produksi  seringkali  diakibatkan karena  terhentinya  proses  pada  lantai  produksi yang disebabkan adanya mesin yang mati, mesin rusak, maupun mesin tidak berjalan semestinya. Permasalahan  tersebut  dapat  mengakibatkan hasil produksi yang kurang dari target produksi, terjadi  banyak defect pada  produk  dan  juga kerugian biaya produksi. Mesin yang mati atau tidak bisa melakukan produksi dapat menurunkan  efisiensi  dan  efektifitas  mesin sehingga menyebabkan adanya biaya yang harus dikeluarkan  perusahaan  untuk  memperbaiki mesin tersebut. Oleh karena itu, diperlukan suatu tindakan yang perlu dilakukan untuk mencegah atau mengatasi masalah tersebut.
PT. XYZ merupakan salah satu perusahaan manufaktur yang bergerak di bidang Pertahanan dan  Komersial.  Produk  pertahanan  meliputi produk  produk  yang  digunakan  untuk pertahanan  dan  keamanan  negara,  seperti kendaraan militer, amunisi dan senjata. Produk komersial  yang  diproduksi  di  PT.  XYZ  ini seperti  alat-alat  industri,  komponen  alat perkeretaapian,  komponen  alat  perkapalan, industri  transportasi,  mesin  industri  dan  lain sebagainya. PT. XYZ ini tidak hanya menerima permintaan  order  dari  internal  departemen perusahaan,  namun  permintaan  order  banyak
dari  luar  perusahaan  itu  sendiri.  Pada  divisi  X terdapat  dua lini  produksi,  yaitu  lini furan  dan lini  disamatik.  Mesin  disamatik  merupakan mesin  tertua  (1990  sekian  atau  >20  tahun)  di divisi X, mengingat umur mesin yang sudah tua sehingga  sering  terjadi  permasalahan  pada mesin tersebut.
Untuk  memecahkan  masalah  kurangnya produktivitas produksi yang disebabkan karena downtime mesin, salah satu yang bisa dilakukan adalah  dengan  menerapkan Total  Productive Maintenance (TPM).  TPM  adalah  alternatif manajemen  keperalatan  guna  meningkatkan produktivitas  dan  pemeliharaan  yang  efektif (Siregar1  et  al.,  2017).  TPM  di  sini  adalah kondisi  dimana  tercapainya zero  breakdown, zero  defect, serta zero  accident dalam  suatu siklus produksi sehingga peralatan dapat bekerja secara  efektif . Untuk  membantu  mewujudkan TPM  yang  baik  diperlukan  perhitungan  nilai Overall  Equipment  Effectiveness dan Six  Big Losses untuk  mengidentifikasi  kinerja  mesin industri (Hapsari et al., 2012).
Overall  Equipment  Effectiveness (OEE) merupakan  salah  satu tools dalam  manajemen keperawatan yang bertujuan untuk memelihara/menjaga  kualitas  performansi  dari suatu fasilitas, peralatan atau mesin agar dapat beroperasi dengan baik dan sesuai seperti dalam keadaan semula (Siregar1 et al., 2017). Six Big Losses juga merupakan  bagian  penting  dalam mengukur permasalahan dalam proses produksi. Six  Big  Losses adalah  enam  bentuk  kerugian yang  harus  dihindari  karena  dapat  mengurangi tingkat efektifitas dari suatu mesin (Triwardani et  al.,  2013).  Menurut  Nakajima  (1988), tindakan yang dilakukan dalam metode OEE dan Six  Big  Losses tidak  hanya  berfokus  pada pencegahan terjadinya kerusakan pada fasilitas, mesin  atau  peralatan  saja,  tetapi  juga meminimalkan downtime pada  mesin  atau peralatan.  Pada  sebuah  perusahaan  mencatatan OEE  dan  pendataan downtime diperlukan, karena  pendataan  ini  dapat  digunakan  untuk memudahkan  mengidentifikasikan  jenis  dari kerusakan pada peralatan. Pendataan downtime dilakukan dengan mengamati dan mengelompokan sesuai dengan jenis kerusakaannya  dan  dibuat  ke  dalam  bentuk grafik  agar  lebih  mudah  dalam  pembacaannya (Alvira et al., 2015).
Berdasarkan  penelitian  Firmansyah  et  al.
(2015),  hasil  perhitungan  nilai  OEE  pada  PT.
Pismatex  Textile  Industry  sebesar  68,59  %  di mana nilai ini masih di bawah nilai ideal yang ditetapkan Japan Institute of Plant Maintenance (JIPM),  yaitu  organisasi  yang  menaungi  TPM, sehingga  perlu  dilakukan  analisis  perbaikan sehingga  target  produksi  dapat  tercapai.  Nilai ideal yang ditetapkan JIPM sebesar 85% untuk peralatan  (Habib  &  Supriyanto,  2012).  Nilai OEE yang didapatkan perusahaan sebesar 68,59 %  ini  didapatkan  dari  hasil  perhitungan availability,  performance dan quality  rate dengan  nilai  masing-masing  81,62%,  85,07% dan  98,78%.  Pada  penelitian  yang  dilakukan Firmansyah  et  al.  (2015)  ini  didapatkan  hasil Losses terbesar pada reduce speed Losses yaitu sebesar  39,87%.  Hal  ini  disebabkan  karena adanya  perbedaan  kecepatan  mesin  dengan kecepatan aktual yang seharusnya.
Penelitian  ini  dilakukan  bertujuan  untuk menerapkan Total  Productive  Maintenance (TPM)  pada  PT.  XYZ  dan  mengetahui  faktor penyebab  rendahnya  produktivitas  produksi  di PT.  XYZ.  Penelitian  ini  dilakukan  pada  mesin disamatik  yang  memproduksi  komponen  alat perkeretaapiian yaitu shoulder. Dengan menghitung nilai OEE dan mengidentifikasi Six Big  Losses, diharapkan  hasil  penelitian  ini bermanfaat  bagi  perusahaan  untuk  mengukur kinerja  perawatan  mesin  dan  meningkatkan produktivitas perusahaan yang dapat memperbesar profit perushaaan dengan memperbaiki kerugian yang terjadi.

## 2.  METODE
Metode  yang  digunakan  dalam  upaya penerapan TPM adalah dengan metode OEE dan Six  Big  Losses untuk  mengetahui  efisiensi  dan performansi  mesin  industri.  Untuk  melakukan penelitian ini, alirnya adalah sebagai berikut:
2.1 Observasi Lapangan
Observasi  dilakukan  pada  semua  bengkel produksi  di  departemen X ,  yang  memiliki  2 bengkel produksi yaitu bengkel produksi 1 dan 2.  Secara  khusus  observasi  dilakukan  pada bengkel produksi 1.
2.2 Pengumpulan Data pengumpulan  data  yang  dilakukan  berupa data  primer  (waktu  siklus  dan  wawancara operator  terkait  faktor  penyebab  kerusakan mesin Disamatik) dan data sekunder ( preventive maintenance,  downtime,  breakdown ,  dll)  yaitu data  yang  sudah  ada  diperusahaan  periode  6
bulan  (Septermber  2020  -  Februari  2021)  dan data  yang  didapatkan  dari  sumber-sumber tertentu  berdasarkan  dokumen-dokumen  yang berkaitan,.
2.3 Pengolahan Data
Pengolahan  data  yang  dilakukan  untuk menyelesaikan permasalahan pada penelitian ini yaitu  efektivitas  mesin  dengan  menggunakan Ms. Excel. Pengolahan dilakukan setelah data- data  yang  diperlukan  terpenuhi  kemudian dilakukan  input  data  pada  Ms.  Excel  dengan menggunakan  rumus  untuk  mendapatkan  nilai yang dicari.
2.3.1 Overall Equipment Effectiveness (OEE) OEE  merupakan  suatu tools untuk mengukur  keefektifan  penggunaan  dari  suatu peralatan  atau  mesin  pada  proses  produksi (Jannah  et  al.,  2017).  Formulasi  perhitungan OEE menggunakan rumus berikut:
a) 𝐴𝑣𝑎𝑖𝑙𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑦 𝑅𝑎𝑡𝑒 merupakan rasio operating time dibandingkan dengan loading time- nya.  Berikut  rumus  untuk  menghitung availability rate :
𝐴𝑣𝑎𝑖𝑙𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑦 𝑅𝑎𝑡𝑒 = 𝑜𝑝𝑒𝑟𝑎𝑡𝑖𝑛𝑔 𝑡𝑖𝑚𝑒
𝐿𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑡𝑖𝑚𝑒 × 100% (1) b) Performance  efficiency merupakan  rasio processed amount dikalikan ideal cycle time- nya  terhadap  waktu  tersedia  untuk melakukan  proses  produksi.  Berikut  adalah rumus yang digunakan:
𝑃𝑒𝑟𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑛𝑐𝑒 𝐸𝑓𝑓𝑖𝑐𝑖𝑒𝑛𝑐𝑦 = 𝑝𝑟𝑜𝑐𝑒𝑠𝑠𝑒𝑑 𝑎𝑚𝑜𝑢𝑛𝑡𝑥 𝑖𝑑𝑒𝑎𝑙 𝑐𝑦𝑐𝑙𝑒 𝑡𝑖𝑚𝑒
𝑜𝑝𝑒𝑟𝑎𝑡𝑖𝑛𝑔 𝑡𝑖𝑚𝑒 × 100% (2)
c) Rate of Quality merupakan rasio banyaknya produk yang dihasilkan dikurangi banyaknya produk  yang  tidak  masuk  spesifikasi terhadap  jumlah  produk.  Berikut  adalah rumus yang digunakan:
𝑅𝑎𝑡𝑒 𝑜𝑓 𝑄𝑢𝑎𝑙𝑖𝑡𝑦 =
𝑎𝑚𝑜𝑢𝑛𝑡 𝑝𝑟𝑜𝑑𝑢𝑐𝑡𝑒𝑑−𝑎𝑚𝑜𝑢𝑛𝑡 𝑑𝑒𝑓𝑒𝑐𝑡 𝑎𝑚𝑜𝑢𝑛𝑡 𝑝𝑟𝑜𝑑𝑢𝑐𝑡 × 100% (3)

## 2.3.2 Six Big Losses
Perhitungan Six  Big  Losses adalah  sebagai berikut :
a) Equipment  failure  (breakdown  losses ) merupakan  kerugian  yang  diakibatkan kerusakan  pada  mesin  atau  alat  secara tiba-tiba  sehingga  menyebabkan  mesin tidak beroperasi dan tidak menghasilkan produk/output.  Berikut  rumus  yang
Vol 15 No 1 June 2022
digunakan untuk menghitung equipment failures :
Equipment Failures ( breakdown s) = 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑏𝑟𝑒𝑎𝑘𝑑𝑜𝑤𝑛 𝑡𝑖𝑚𝑒 𝐿𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑡𝑖𝑚𝑒 × 100% (4) b) Setup and Adjustment Losses
merupakan  kerugian  yang diakibatkan karena  kegiatan  pemasangan  dan penyetelan  peralatan  atau  mesin.
Kegiatan  ini  meliputi  semua  waktu setup termasuk waktu penyesuaian/ adjustment time dan  juga waktu yang diperlukan untuk pergantian setup dari satu jenis produk ke  jenis  produk  lainnya.  Berikut radalah rumus yang digunakan : Setup and Adjustment Losses
= 𝑠𝑒𝑡𝑢𝑝 & 𝑎𝑑𝑗𝑢𝑠𝑚𝑒𝑛𝑡 𝐿𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑡𝑖𝑚𝑒 × 100% (5)
c) Idling  and  minor  stoppage yaitu kondisi  ketika  mesin  berhenti  secara berulang  pada  saat  proses  produksi berlangsung  yang  diakibatkan  karena menunggu material yang masih belum selesai  di  proses.  Berikut  rumus  yang digunakan  untuk  menghitung Idling and minor stoppage :
Idling and minor stoppage
= 𝑁𝑜𝑛 𝑝𝑟𝑜𝑑𝑢𝑐𝑡𝑖𝑣𝑒 𝑡𝑖𝑚𝑒 𝐿𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑡𝑖𝑚𝑒 × 100% (6) d)
Reduced  Speed  Losses yaitu  kondisi ketika waktu produksi menurun dari waktu siklus  yang  sudah  menjadi  standar  dalam kegiatan  produksi  yang  idealnya/biasanya terjadi.  Berikut  adalah  rumus  yang digunakan :
Reduced Speed Losses
= 𝑂𝑝𝑒𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑡𝑖𝑚𝑒−(𝑖𝑑𝑒𝑎𝑙 𝑐𝑦𝑐𝑙𝑒 𝑥 𝑃𝑟𝑜𝑐𝑒𝑠𝑠𝑒𝑑 𝐴𝑚𝑜𝑢𝑛𝑡) 𝐿𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑡𝑖𝑚𝑒 × 100% (7) e)
Rework  Losses adalah  suatu  kondisi ketika  terjadi  pengerjaan  ulang  karena peralatan  atau  hasil  produk  cacat.  Berikut rumus  yang  digunakan  untuk  menghitung Rework Losses : Rework Losses
= 𝑖𝑑𝑒𝑎𝑙 𝑐𝑦𝑐𝑙𝑒 𝑡𝑖𝑚𝑒 𝑥 𝑟𝑒𝑤𝑜𝑟𝑘 𝐿𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑡𝑖𝑚𝑒 × 100% (8) f)
Scrap  Losses merupakan  kerugian dikarenakan waktu untuk pengerjaan ulang karena terdapat bagian yang cacat dan tidak bisa dilakukan rework . Berikut rumus yang digunakan untuk menghitung Scrap Losses :

## Scrap Losses
= 𝐼𝑑𝑒𝑎𝑙 𝑐𝑦𝑐𝑙𝑒 𝑡𝑖𝑚𝑒 𝑥 𝑆𝑐𝑟𝑎𝑝 𝐿𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑡𝑖𝑚𝑒 × 100% (9)
2.4 Analisis Hasil Analisis  hasil  pengolahan  data  kemudian dilakukan  dengan  menggunakan  OEE  untuk mengetahui  efektifitas  mesin  dan  perhitungan Six Big Losses untuk mengetahui jenis kerugian mana yang paling dominan mempengaruhi nilai OEE.  Untuk  analisis  permasalahan  dilakukan dengan  menggunakan  diagram  sebab-akibat dan pareto diagram. Dari hasil analisis hasil ini dapat  ditarik  kesimpulan  berdasarkan  analisis yang dilakukan dan rekomendasi perbaikan ke depan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Pengumpulan Data Data  yang  dikumpulkan  yang  diperlukan dalam pengolahan data dapat dilihat pada Tabel 1
3.2 Hasil Pengolahan data Rekapitulasi  hasil  pengolahan  data
Overall Equipment Efectivenesss (OEE) dapat dilihat  pada  Tabel  2 . Sedangkan  Tabel  3 merupakan  rekapitulasi  hasil  pengolahan  data six big losses.
3.3 Pembahasan Dari hasil pengolahan data di atas, nilainya akan  dianalisis  sesuai  dengan  standard  OEE menurut Japan Institute of Plant Maintenance (JPIM).  JIPM  memiliki  ketetapan  standar benchmark yang  telah  dipraktekan  secara global.  Berikut  kategori  nilai  OEE  yang telah ditentukan :
a. Jika  hasil  nilai  OEE  =  100%  maka produksi masuk kedalam kategori sempurna.  Artinya  perusahaan  tidak menghasilkan produk yang cacat, performance mesin baik dan tidak terjadi downtime .
b. Jika hasil nilai OEE = 85% maka produksi masuk  kedalam  kategori  kelas  dunia.  Ini adalah nilai standar ideal sehingga banyak perusahaan  menjadikan  nilai  ini  sebagai target  pencapaian  perusahaan  jangka panjang.
c. Jika hasil nilai OEE = 60% maka masuk kedalam  kategori  sedang  dan  produksi
masih  masuk  kedalam  kategori  wajar, perusahaan  masih  bisa  melakukan perbaikan-perbaikan sehingga dpat mencapai nilai OEE 85% dan perusahaan bisa masuk kedalam kategori kelas dunia.
d. 4.  Jika  hasil  nilai  OEE  =  40%  maka produksi masuk kedalam kategori rendah yang  berarti  peusahaan  perlu  melakukan perbaikan
keberlanjutan dan memperhatikan  faktor-faktor  penyebab rendahnya  nilai  OEE  ini  sehingga perusahaan bisa
meningkatkan produktivitasnya.
Tabel 4 . Hasil Perhitungan OEE Bulan Availability Efficiency Rate of Quality OEE Sept ‘20 0,60 0,01 0,992 0,76% Okt ‘20 0,91 0,83 0,999 76,10% Nov ‘20 0,93 0,84 0,999 77,68% Des ‘20 0,92 0,92 0,999 84,59% Jan ‘21 0,86 0,67 0,998 57,57% Feb ‘21 0,91 0,82 0,999 74,93% RATA-RATA 61,94%
Berdasarkan  Tabel  di  atas  tidak  ada satupun  bulan  yang  memiliki  nilai  OEE  yang sesuai  dengan  standar  ideal  dari  JIPM  yaitu
Tabel 1. Data waktu breakdown , planned downtime, setup & adjustment , dan data waktu produksi dari
Mesin disamatik Bulan Sept ‘20 Okt ‘20 Nov ‘20 Des ‘20 Jan ‘21 Feb ‘21 Breakdown time (Jam) 150 16 12 15 37,05 16 Planned Downtime (Jam) 24 0 25 5 22 0 Setup & adjustment (Jam) 11 15,83 15,57 12,75 13,33 15,83 Waktu Kerja Mesin (Jam) 429 370,5 409,5 331,5 390 370,5 Loading time (Jam) 405 370,5 384,5 326,5 368 370,5 Downtime (Jam) 161,00 31,83 27,75 27,75 50,38 31,83 Operation Time (Jam) 244,00 338,67 356,75 298,75 317,62 338,67 Produksi Kotor (Pcs) 1087 100841 106745 98694 75403 99213 Reject(Pcs) 9 138 80 60 134 65 Produksi Baik (Pcs) 1078 100703 106665 98634 75269 99148 Tabel 2. hasil pengolahan data Overall Equipment Efectivenesss (OEE) Bulan Sept ‘20 Okt ‘20 Nov ‘20 Des ‘20 Jan ‘21 Feb ‘21 Availability 60,25% 91,41% 92,78% 91,50% 86,31% 91,41% Performance Efficiency 1,27% 83,37% 83,78% 92,50% 66,82% 82,03% Equipment Failure Losses 37,04% 4.32% 3,12% 4,59% 10,07% 4,32% Tabel 3. hasil pengolahan data six big losses Bulan Sept ‘20 Okt ‘20 Nov ‘20 Des ‘20 Jan ‘21 Feb ‘21 Equipment Failure Losses% 37,04 4,32 3,12 4,59 10,07 4,32 Setup and Adjusment Losses% 2,72 4,27 4,10 3,91 3,62 4,27 Idling and Minor Stoppages Losses% 45,68 8,59 13,72 10,03 19,67 8,59 Reduce speed Losses % 59,50 15,20 15,05 6,86 28,94 16,43 Rework Losses% 0,01 0,10 0,06 0,05 0,10 0,05 Scrap Losses% 0 0 0 0 0 0
85%.  Rata-rata  nilai  OEE  yang  dimiliki perusahaan  adalah  61,94%.  Pada  bulan September  (0,76%)  dan  Januari  (57,57%) didapatkan  nilai  OEE  terendah  yang disebabkan downtime yang  tinggi  pada  kedua bulan  tersebut  sehingga  memghasilkan  nilai efisiensi yang rendah dan akhirnya berpengaruh pada nilai OEE yang didapatkan. Rata-rata nilai OEE  yang  dimiliki  PT.  XYZ  pada  mesin disamatik  termasuk  ke  dalam  kategori  sedang dan  produksi  masih  masuk  kedalam  kategori wajar.  Perusahaan  masih  bisa  melakukan perbaikan-perbaikan  sehingga  dapat mencapai nilai OEE 85% dan perusahaan bisa masuk ke dalam  kategori  kelas  dunia.  Nilai  yang didapatkan  ini  berasal  dari  perkalian  antara nilai Availability , Performance  Efficiency dan quality rate .
Losses ditentukan  menggunakan  prinsip diagram  pareto.  Diagram  pareto  menyatakan bahwa 20% dari sumber masalah kualitas dapat menyebabkan  kerugian  sebesar  80%.  Dengan prinsip 80/20 dapat diketahui adanya kerugian ( losses) yang  paling  dominan  atau  besar pengaruhnya  terhadap  penurunan  efektivitas mesin produksi.  Berdasarkan  gambar diagram pareto  didapatkan  hasil  bahwa  kerugian terbesar diakibatkan oleh Reduce speed Losses . Oleh karena itu, Losses ini harus diteliti lebih lanjut  dan  dilakukan  perbaikan  untuk meningkatkan  efektivitas  dan  efisiensi  mesin serta  mengurangi  kerugian-kerugian  lainnya. Losses lainya  yang  mempengaruhi  efektivitas mesin  disamatik  adalah: Idling  and  Minor Stoppages  Losses,  Failure  Losses  ,Setup  and Adjusment Losses , dan Rework Losses . Losses tersebut  diurutkan  berdasarkan  hasil  dari diagram pareto berikut.
Gambar 1. Diagram Pareto Six Big Losses
Reduce  speed  Losses diartikan  sebagai kerugian  yang  diakibatkan  karena  penurunan kecepatan  mesin  dari  kecepatan  yang seharusnya  (Nakajima,  1988).  Berdasarkan hasil  perhitungan Reduce  speed  Losses pada bab pengolahan data, didapatkan hasil rata-rata presentase kerugian sebesar 23% dengan faktor penyumbang  kerugian  terbesar  pada  bulan September  yang  dikarenakan  jumlah  produk yang dihasilkan sangat kecil. Kecilnya jumlah produk  yang  dihasilkan  disebabkan  karena mesin yang sering mengalami breakdown dan terlambatnya  pergantian  komponen  atau part pada  mesin.  Hal  ini  tentu  saja  menyebabkan pengurangan kecepatan yang dimiliki mesin/alat dibandingkan dengan kecepatan saat awal  penggunaan  mesin.  Umur  mesin disamatik  yang  sudah  berusia  20  tahun  lebih jika  dibandingkan  dengan  efektivitas  umur mesin saat di bawah 20 tahun tentunya berbeda terutama dari kecepatan kerja.
Faktor  manusia  yang  menyebabkan pengurangan kecepatan mesin adalah operator tidak  fokus  saat  bekerja  sehingga  dapat menurunkan  waktu  standar  yang  biasa digunakan operator. Penyebab kurang fokusnya operator  saat  bekerja  diakibatkan  karena
Tabel 5 Hasil Presentase OEE berdasarkan Six Big Losses Jenis Losses Rata-rata % Presentase % Kumulatif % Reduce speed Losses 23,50% 42,38% 42,38% Idling and Minor Stoppages Losses 17,71% 31,73% 74,11% Failure Losses 10,58% 18,94% 93,06% Setup and Adjusment Losses 3,81% 6,83% 99,89% Rework Losses 0,06% 0,11% 100% Scrap Losses 0% 0% 100% Total 55,83% 100%
kelelahan,  kelelahan  yang  terjadi  biasanya diakibatkan  karena  target  produksi  besar sehingga operator harus melawan kelelahanya dan dikarenakan operator mengerjakan banyak pekerajaan.  Akar  permasalahan  pada  diagram
sebab  akibat  berdasarkan  data  primer  berupa observasi  langsung  dan  wawancara  pekerja. Berikut  akar  permasalahkan Reduce  speed Losses yang  dianalisis  menggunakan  diagram sebab-akibat ( fishbone diagram ) berikut ini.
Gambar 2. Fishbone Diagram Reduce Speed Losses
3.4 Rekomendasi Perbaikan Berdasarkan akar permasalahan yang telah dianalisis  sebelumnya,  penulis  memberikan rekomendasi  perbaikan  untuk  permasalahan terkait. Rekomendasi ini didasari dari referensi buku  dan  jurnal  terkait  dengan  permasalahan manajemen  keperawatan.  Hal  yang  bisa dilakukan  manajemen  perusahaan  adalah memberikan  pelatihan  kepada  operator  mesin mengenai  teknik  perawatan  dasar  dan menengah  sehingga  operator  mempunyai pengetahuan  akan  pemeliharaan  mesin. Menurut  Hariandja  &  Marihot  Tua  Efendi (2002) pengaruh produktivitas kerja bergantung pada kompleksitas kerja.
Produktivitas  dapat  meningkat  tiga  kali  lipat pada pekerjaan yang kompleksitasnya termasuk rendah.  Produktivitas  dapat  meningkat  dua belas  kali  lipat  pada  tingkat  kompleksitas menengah  dan  bisa  terjadi  peningkatan  yang luar biasa pada tingkat kompleksitas pekerjaan yang  tinggi  sehingga  peran  pelatihan  sangat penting untuk diterapkan.
Selain  itu,  memberikan reward untuk mendorong  peningkatan  kinerja  operator  dan memberikan punishment pada  operator  yang melakukan kesalahan. Lalu kegiatan pembersihan  tidak  hanya  dilakukan  pada bagian luar saja tetapi bagian dalam mesin juga perlu  dilakukan  sehingga  mesin  produksi
berjalan  dengan  optimal,  melakukan  jadwal perawatan preventive yang  telah  disusun  dan memberi peringatan jika tidak dilakukan untuk meningkatkan  kinerja  mesin  produksi,  tidak memaksakan penggunaan sparepart yang tidak tepat,  dan  membeli sparepart yang  memiliki kualitas  bagus.  Saat sparepart rusak  segera dilakukan pergantian komponen untuk menjaga performansi mesin serta menerapkan pilar TPM berupa Autonomous  Maintenance yaitu perawatan  mandiri  yang  dilakukan  operator sehingga  operator  bisa  langsung  memperbaiki kerusakan  tanpa  menunggu  teknisi  dan menambah  jumlah  teknisi maintenance professional  sehingga  teknisi  bisa  langsung memperbaiki mesin yang rusak.

## 4.   KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  perhitungan  nilai Overall  Equipment  Efectivenesss didapatkan nilai rata-rata Overall Equipment Efectiveness (OEE)  mesin  disamatik  dari  bulan  September 2020  hingga  Februari  2021  sebesar  61,94%. Nilai tersebut masih jauh dari nilai standar ideal yang  ditetapkan Japan  Institute  of  Plant Maintenace (JIPM)  yaitu  sebesar  85%.  Nilai Overall Equipment  Efectivenessss (OEE) pada PT.  XYZ  berada  pada  kategori  sedang  dan perlu  dilakukan  perbaikan  berkelanjutan. Dengan  nilai  rata-rata Availability mesin
Vol 15 No 1 June 2022
disamatik  sebesar  85,61%,  nilai Performance Efficiency sebesar  68,29  %  dan  nilai Quality rate sebesar 99,78%. Rendahnya nilai Overall Equipment  Efectiveness (OEE)  disebabkan karena rendahnya nilai Performance Efficiency yang dipengaruhi oleh Operation Time dan juga hasil  produksi.  Selain  itu,  karena  mesin disamatik  yang  sering  mati  menyebabkan berhentinya proses produksi, sehingga menurunkan  performa  mesin  disamatik. Berdasarkan  perhitungan Six  Big  Losses , kerugian  yang  paling  dominan  dalam menurunkan  efektivitas  dari  mesin  adalah Reduce speed Losses dengan nilai 42,38%. Faktor  dominan  yang  menyebabkan penurunan  performa  mesin  dengan  melihat fishbone  diagram adalah  faktor  mesin, manusia, metode dan lingkungan. Berdasarkan analisis  yang  telah  dilakukan,  rekomendasi perbaikan  yang  bisa  diusulkan  oleh  penulis untuk  meningkatkan  efektivitas  mesin  secara umum mengenai penerapan Pilar TPM seperti autonomous  maintenance ,  pelatihan  untuk operator, dan menjalankan preventive maintenance dengan benar. Preventive maintenance dapat  mengurangi downtime , memaksimalkan  sumber  daya,  mengurangi biaya  perbaikan  dan  dapat  memperpanjang umur mesin. Selain itu, perlu dibuat daftar atau pendokumentasian  yang  lebih  terperinci terhadapat  pemeliharaan  mesin  baik  data kerusakan mesin sehingga dapat diidentifikasi komponen  atau  mesin  apa  yang  sering mengalami kerusakan sehingga mempermudah penerapan TPM.

## DAFTAR PUSTAKA
Alvira,  D.,  Helianty,  Y.,  &  Prassetiyo,  H.  (2015).
Usulan  Peningkatan  Overall  Equipment Effectiveness  (  Oee  )  Pada  Mesin  Tapping Manual  Dengan  Meminimumkan  Six  Big Losses. Jurnal Itenas Bandung .
Firmansyah, M. M., Susanty, A., & Puspitasari, D.
(2015). Analisis Overall Equipment Effectiveness dan Six Big Losses pada Mesin Pencelupan  Benang  (Studi  Kasus  PT. Pismatex  Textile  Industry). Industrial Engineering Online Journal . Habib,  A.  S.,  &  Supriyanto,  H.  H.  (2012).
Pengukuran Nilai Overall Equipment
Effectiveness  (  OEE  )  Sebagai  Pedoman Perbaikan  Efektivitas  Mesin  CNC  Cutting. Jurnal Teknik Pomits .
Hapsari,  N.,  Amar,  K.,  &  Perdana,  Y.  R.  (2012). PENGUKURAN  EFEKTIVITAS  MESIN DENGAN  MENGGUNAKAN  METODE OVERALL
EQUIPMENT
EFFECTIVENESS  (OEE)  DI  PT.  SETIAJI
MANDIRI. Spektrum Industri: Jurnal Ilmiah
Pengetahuan Dan Penerapan Teknik Industri , 10 , No. 2 , 108 – 199. https://doi.org/10.12928/si.v10i2.1628
Hariandja,  &  Marihot  Tua  Efendi.  (2002).
Manajemen Sumber Daya Manusia “Pengadaan, Pengembangan, Pengkompensasian, dan Peningkatan Produktivitas Pegawai.”  In Gramedia
Widiasarana Indonesia .
Jannah, R. M., Supriyadi, S., & Nalhadi, A. (2017). Analisis  Efektivitas  pada  Mesin  Centrifugal dengan  Menggunakan  Metode  Overall Equipment  Effectiveness  (OEE). Prosiding Seminar Nasional Riset Terapan| SENASSET , 2013 , 170 – 175.
Madewell, M. (1998). Total productive maintenance. SAE Technical Papers . https://doi.org/10.4271/982092 Rully,  T.,  &  Putri,  C.  F.  (2018).  ANALISIS KEBIJAKAN  PEMELIHARAAN  MESIN DALAM  RANGKA  MEMINIMUMKAN BIAYA  PEMELIHARAAN  PADA  PT PARAMOUNT  BED  INDONESIA. JIMFE
(Jurnal Ilmiah Manajemen Fakultas Ekonomi) .
https://doi.org/10.34203/jimfe.v1i2.565 S.Nakajima.  (1988).  Introduction  to  TPM:  Total Productive  Maintenance.pdf. Productivity Press, Cambridge . https://doi.org/http://www.plant- maintenance.com/articles/tpm_intro.shtml
Sharma,  A.,  Yadava,  G.  S.,  &  Deshmukh,  S.  G. (2011).  A  literature  review  and  future perspectives on maintenance optimization. In Journal of Quality in Maintenance Engineering . https://doi.org/10.1108/13552511111116222
Siregar1, F. H., Susilawati2, A., Arief, D. S., & 3.
(2017).  Analisa  Performance  Mesin  Screw Press Menggunakan Metoda Overall
Equipment  Effectiveness  (Studi  Kasus:  Ptpn V Sei Pagar). Jurusan Teknik Mesin, Fakultas Teknik Universitas Riau . Triwardani, D. H., Rahman, A., & Tantrika, C. F. M.

## (2013).  No  Title379  ANALISIS  OVERALL EQUIPMENT  EFFECTIVENESS  (OEE) DALAM MEMINIMALISI SIX BIG LOSSES PADA MESIN PRODUKSI DUAL
FILTERS  DD07  (Studi  kasus :  PT.  Filtrona Indonesia,  Surabaya,  Jawa  Timur). Jurnal Rekayasa Dan Manajemen Sistem Industri , 1 , No. 2 , 379 – 391.