Jurnal Penelitian dan Aplikasi Sistem dan Teknik Industri (PASTI) Vol. XVII, No. 3, Desember 2023, 296-309 p-ISSN 2085-5869/ e-ISSN 2598-4853

## Evaluasi Penerapan Total Productive Maintenance Pada Mesin Slitting di Perusahaan Pipa Baja
Eko Risdiyanto 1 , Novera Elisa Triana 2
1,2) Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Mercu Buana Jl. Meruya Selatan, Kembangan, Jakarta Barat 11650 41619310064@student.mercubuana.ac.id, novera.elisa@mercubuana.ac.id

## Abstrak
Perkembangan jaman dan kemajuan teknologi informasi yang semakin pesat, menjadikan faktor kelancaran proses produksi membutuhkan dukungan mesin-mesin dan peralatan yang baik. Perusahaan Pipa Baja telah melakukan penerapan Total Productive Maintenance , tetapi hasil dari proses pemeliharaan ini belum dapat dikatakan maksimal karena Total Productive Maintenance yang  baru  dijalankan  belum  mendapatkan  evaluasi.  Salah  satu  metode mengukur  tingkat  keberhasilan  penerapan TPM  adalah  melalui  pengukuran  nilai Overall Equipment  Effectiveness (OEE).  Perusahaan  Pipa  Baja  merupakan  perusahaan  yang bergerak di bidang industri manufaktur yaitu produk pipa baja untuk kebutuhan distribusi air bersih, oil & gas dan struktural. Permasalahan terbesar berdasarkan data lapangan, yang dihadapi perusahaan saat ini ialah tingginya downtime mesin Slitting. Efek dari downtime tersebut adalah menurunnya performa mesin sehingga menyebabkan rendahnya efektifitas mesin Slitting. Langkah pertama yang akan dilakukan pada penelitian ini adalah menghitung nilai Overall Equipment Effectiveness diikuti dengan analisa Six Big Losses serta dianalisa akar permasalahan dengan menggunakan Pareto Chart , Fishbone Diagram .
Kata  kunci: Total  Productive  Maintenance; Overall  Equipment  Effectiveness; Six  Big Losses

## Abstract
The  development  of  the  era  and  the  progress  of  information  technology  are  currently increasing rapidly, smooth production process requires the support of good machines and equipment. Perusahaan Pipa Baja has implemented Total Productive Maintenance, but the results  of  this  maintenance  process  not  optimal  because  the  method  that  has  just  been implemented has not received an evaluation. One method of measuring the success rate of TPM  implementation  is  through  measuring  the  Overall  Equipment  Effectiveness  (OEE) value. Steel Pipe Company is a company engaged in  the manufacturing  industry, namely steel pipe products for the distribution needs of clean water, oil & gas and structural. The biggest  problem,  based  on  field  data,  that  companies  are  currently  facing  is  the  high downtime  of  slitting  machines.  The  effect  of  this  downtime  is  a  decrease  in  engine performance resulting in lower slitting machine effectiveness. The first step to be taken in this study is to calculate the Overall Equipment Effectiveness value followed by an analysis of the Six Big Losses and an analysis of the root causes using the Pareto Chart, Fishbone Diagram.
Keyword: Total Productive Maintenance; Overall Equipment Effectiveness; Six Big Losses

## PENDAHULUAN
Kesiapan  mesin  produksi  menjadi  hal  pokok  untuk  kegiatan  produksi,  dengan kondisi mesin yang baik produk yang dihasilkan akan sesuai dengan standar kualitas dan dapat  memenuhi  persyaratan  atau  lebih  baik  dari  yang  telah  ditetapkan  oleh  pelanggan (Talaba et al, 2023). Namun kondisi yang sering ditemukan dilapangan berbanding terbalik dengan apa yang diharapkan, usia operasional mesin yang sudah lebih dari 15 tahun serta faktor  kelalaian  dalam  pemeliharaan  mesin,  tindakan corrective  action yang  lebih  sering dilakukan dibandingkan dengan tindakan preventive action , dapat menyebabkan efektivitas dari mesin produksi menurun dan menyebabkan pemborosan (Prabowo & Agustini, 2017).
Perusahaan  Pipa  Baja  adalah  industri  manufaktur  yang  memiliki  banyak  mesin dengan usia operasional lebih dari  15 tahun. Diantaranya adalah mesin Slitting  Line atau dikenal juga dengan Slitter atau Rewinder Slitter . Proses produksi sangat berpengaruh pada pencapaian  target  harian  produk,  dimana  target  ini  seringkali  tidak  tercapai  dikarenakan permasalahan keterlambatan bahan baku, terjadi masalah pada mesin, masalah pada kualitas produk, dan tidak produktivitasnya suatu individu ketika melakukan pekerjaan (Gunawan et al, 2021), apabila proses Slitting ini harus diberikan kepada vendor external. Dan tentunya hal ini akan berdampak terhadap pembengkakan biaya produksi yang harus ditanggung oleh perusahaan,  dimana  dewasa  ini  efisiensi  adalah  bagian  penting  dari  menjalankan  bisnis karena menentukan penggunaan yang tepat dari sumber daya perusahaan dan mempengaruhi profitabilitas perusahaan  (Al-Homaidi et al., 2020). Mesin Slitting yang sudah beroperasi selama  sekian  tahun  ini  sering  mengalami downtime pada  mesin  produksi  dan  dianggap menjadi  faktor  dominan  hilangnya  efektifitas  mesin.  Tingginya downtime pada  mesin merupakan masalah yang harus dihadapi oleh seluruh perusahaan. Kondisi ini tentu akan mengakibatkan proses produksi menjadi tidak efisien.
Gambar 1. Data Produksi vs Downtime Mesin 2017-2022
Berdasarkan data pada kurun waktu  tahun 2017-2022 diketahui  bahwa persentase Breakdown Time mengalami fluktuasi dan tidak memenuhi target yang telah ditentukan oleh perusahaan.  Hal  ini  menandakan  bahwa  penerapan Total  Productive  Maintenance belum optimal dan jauh dari kata berhasil. Total Productive Maintenance sendiri menurut Nakajima bertujuan untuk menggapai keidealan kinerja, serta zero loss yang dapat diartikan sebagai tidak adanya cacat, breakdown time , kecelakaan kerja, dan kesia-siaan dalam proses baik dalam  produksi  maupun Changeover (Anthony,  2019).  Evaluasi  TPM  dapat  dilakukan
dengan upaya perhitungan nilai OEE ( Overall Equipment Effectiveness ). Overall Equipment Effectiveness adalah sebuah metode untuk mengukur tingkat efektivitas dalam pemakaian suatu mesin/peralatan atau sistem dengan memperhitungkan beberapa sudut pandang dalam proses pengukuran tersebut (Wahid, 2020).

## Tujuan Penelitian
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui  evaluasi  penerapan Total Productive  Maintenance dengan  mengukur  tingkat  efektivitas  mesin,  menggunakan perhitungan Overall  Equipment  Effectiveness ,  menentukan  faktor-faktor Six  Big  Losses sebagai faktor yang berpengaruh terhadap rendahnya nilai Overall Equipment Effectiveness , menentukan akar permasalahan dan dapat memberikan usulan perbaikan kepada perusahaan berdasarkan akar permasalahan yang sebenarnya terjadi.

## TINJAUAN PUSTAKA

## Total Productive Maintenance
Total  Productive  Maintenance (TPM)  merupakan  suatu  sistem  pemeliharaan  mesin yang melibatkan seluruh elemen, dimulai dari manajemen puncak sampai dengan karyawan di  lini  terdepan,  dari  operator  produksi, quality  control ,  pemasaran,  dan  administrasi. Operator  tidak  hanya  menjalankan  mesin,  tetapi  juga  merawat  mesin,  sehingga  dapat menghasilkan  hubungan  kerjasama  yang  erat  dan  menyeluruh  antara  perawatan  dan organisasi produksi yang ditujukan untuk peningkatan kualitas produksi, pengurangan biaya produksi, pengurangan waste , peningkatan kemampuan peralatan, serta pengembangan dari keseluruhan sistem perawatan pada perusahaan manufaktur (Nugroho et al, 2020).
Prinsip TPM mengatakan bahwa operator harus mampu melakukan pemeliharaan dan perbaikan ringan apabila terjadi permasalahan pada mesin. Operator harus memiliki sedikit keterampilan maintenance . Diperlukan pula ketersediaan peralatan ringan untuk perawatan dan  perbaikan.  Sehingga  masalah  yang  terjadi  pada  mesin  dapat  segera  diatasi  sebelum bertambah  besar.  Ketergantungan  pada  personil maintenance dapat  dikurangi,  sehingga maintenance dapat fokus untuk melakukan predictive maintenance , dan perbaikan masalah mesin yang lebih besar.
Oleh karena itu menurut Prabowo et al. (2018) dan Adesta et al. (2018) terdapat 8 pilar Total Productive Maintenance yang perlu  dijalankan, sebagaimana ditunjukkan oleh Gambar 2 dibawah ini:
Salah satu metode evaluasi penerapan TPM pada suatu perusahaan manufaktur dapat diukur dengan menggunakan metode Overall Equipment Effectiveness (Triana et al, 2019). Overall Equipment Effectiveness merupakan ukuran menyeluruh yang mengidentifikasikan tingkat  produktivitas  mesin/peralatan  dan  kinerjanya  secara  teori. Overall  Equipment Effectiveness merupakan metode yang digunakan sebagai tools untuk dapat menghitung nilai efektivitas suatu peralatan produksi dalam penerapan metode Total Productive Maintenance . Overall  Equipment  Effectiveness berguna  untuk  menjaga  mesin/peralatan  tetap  dalam kondisi ideal dengan menghapuskan Six Big Losses pada mesin atau peralatan. The Six Big Losses merupakan penyebab peralatan produksi tidak beroperasi dengan normal (Febriyanti et  al, 2018) yaitu: Reduce Yield , Setup or Adjustment  Loss , Idling Losses , Reduced Speed Loss , Equipment Failure Loss , dan Defect Loss .
Overall  Equipment  Effectiveness dapat  diperoleh  dengan  mengalikan Availability , Performance , dan Quality Rate , sehingga dapat dirumuskan bahwa formula matematis untuk OEE adalah sebagai berikut (Dawood et al, 2018):
𝑂𝐸𝐸 = 𝐴𝑣𝑎𝑖𝑙𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑦 𝑥 𝑃𝑒𝑟𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑛𝑐𝑒 𝑥 𝑄𝑢𝑎𝑙𝑖𝑡𝑦 𝑅𝑎𝑡𝑒 (1)
Availability merupakan suatu rasio yang menggambarkan pemanfaatan waktu yang tersedia  untuk  kegiatan  operasi  mesin  dan  peralatan. Availability merupakan  rasio  dari operation time , dengan mengeliminasi downtime peralatan terhadap loading time (Dipa et al,  2022).  Perhitungan  nilai availability mesin  digunakan  formula  perhitungan  sebagai berikut:
𝐴𝑣𝑎𝑖𝑙𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑦 = 𝐿𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑇𝑖𝑚𝑒−𝐷𝑜𝑤𝑛𝑡𝑖𝑚𝑒 𝐿𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑇𝑖𝑚𝑒 (2)
Performance  Efficiency  Ratio merupakan  suatu  ratio  yang  menggambarkan kemampuan dari peralatan dalam menghasilkan barang. Pada perhitungan nilai Performance mesin maka digunakan formula perhitungan berikut ini (Dipa et al, 2022):
𝑃𝑒𝑟𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑛𝑐𝑒 = 𝑃𝑟𝑜𝑐𝑒𝑠𝑠𝑒𝑑 𝐴𝑚𝑜𝑢𝑛𝑡 𝑥 𝐼𝑑𝑒𝑎𝑙 𝐶𝑦𝑐𝑙𝑒 𝑇𝑖𝑚𝑒
𝑂𝑝𝑒𝑟𝑎𝑡𝑖𝑛𝑔 𝑇𝑖𝑚𝑒 (3)
Rate  of  quality  product adalah  rasio  yang  menggambarkan  kemampuan  peralatan dalam  menghasilkan  produk  yang  sesuai  dengan  standar  (Dipa  et  al,  2022).  Dalam menghitung nilai Quality mesin maka membutuhkan nilai-nilai dari:
𝑄𝑢𝑎𝑙𝑖𝑡𝑦 𝑅𝑎𝑡𝑒 = 𝑃𝑟𝑜𝑐𝑒𝑠𝑠𝑒𝑑 𝐴𝑚𝑜𝑢𝑛𝑡−𝐷𝑒𝑓𝑒𝑐𝑡 𝐴𝑚𝑜𝑢𝑛𝑡 𝑃𝑟𝑜𝑐𝑒𝑠𝑠𝑒𝑑 𝐴𝑚𝑜𝑢𝑛𝑡 (4)

## METODE PENELITIAN Desain Penelitian
Penelitian  ini  termasuk  kedalam  penelitian  kuantitatif  deskriptif,  yaitu  penelitian yang memberikan penjelasan objektif, komparasi dan evaluasi sebagai bahan pengambilan keputusan  dengan  menggunakan  data  berupa  angka-angka  historis  perusahaan.  Langkah- langkah pemecahan masalah dalam penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 2, dibawah ini:
Permasalahan yang dihadapi oleh Perusahaan Pipa Baja saat ini adalah mesin yang digunakan  oleh  perusahaan  dirasa  sudah  tidak  bekerja  secara  optimal  karena  sering
mengalami  gangguan-gangguan  yang  disebabkan  oleh  umur  mesin  yang  sudah  tua, walaupun  telah  dilakukan Total  Productive  Maintenance .  Hal  tersebut  membuat  proses produksi  menjadi  tidak  efisien.  Untuk  melengkapi  pengetahuan  mengenai  masalah  yang dihadapi, dilakukan studi literatur untuk mencari dan mengetahui konsep metode Overall Equipment  Effectiveness (OEE).  Metode  ini  digunakan  karena  dapat  mengetahui  apakah mesin yang digunakan sudah efektif penggunaannya atau belum. Dari studi literatur yang ada, Overall  Equipment  Effectiveness memiliki  kelebihan  seperti  perhitungan  yang dilakukan sederhana meskipun data yang dibutuhkan cukup banyak. Pengukuran efektivitas mesin menggunakan metode Overall Equipment Effectiveness diharapkan dapat mengetahui tingkat  efektivitas  mesin  yang  selanjutnya  dapat  dijadikan  acuan  untuk  melakukan perbaikan.

## Pengumpulan Data
Dalam penelitian ini data yang dikumpulkan adalah sebagai berikut:
a. Data  Plant  and Machine  Control (PAMCO),  laporan  operasional  mesin  yang dibuat  oleh  produksi  dan maintenance ,  berisi  data-data  tentang  mesin  seperti data running mesin, data loading mesin, downtime mesin, waktu setup dan lain- lain yang terdiri dalam satuan menit.
b.  Data  Rendement  adalah  data  performa  produksi  ( yield ),  dimana  data  yang ditampilkan berupa total tonase Coil yang diproses, jumlah total produk waste ( side trimmer , chamber , dan waving ), dan tonase finish good .

## Pengolahan Data
Pengolahan  data  dilakukan  dengan  menggunakan  perhitungan Overall  Equipment Effectiveness (OEE) langkah-langkah yang dilakukan sebagai berikut: a.  Perhitungan Availability Rate , Performance Rate dan Quality Rate .
b.  Perhitungan Overall  Equipment  Effectiveness (OEE).  Nilai  OEE  diperoleh dengan  mengalikan availability  rate , performance  rate dan quality  rate pada mesin Slitting.
c.  Analisa korelasi antara six big losses dengan OEE untuk menentukan faktor yang signifikan dan paling berpengaruh terhadap rendahnya nilai OEE.

## Analisis Pengolahan Data
Dari  hasil  perhitungan  OEE  akan  dianalisa  dan  dipilih  faktor six  big  losses yang  paling signifikan dan paling kuat korelasinya terhadap OEE, dengan menggunakan pareto diagram . Kemudian  akan  ditentukan  akar  permasalahan  dengan  menggunakan fishbone  diagram sehingga dapat memberikan usulan perbaikan untuk dapat meminimalisasi faktor dominan six big losses .

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Data yang digunakan pada penelitian ini merupakan data historis perusahaan. Data historis yang dikumpulkan adalah data produksi  pada jangka waktu  Januari  2022 sampai dengan Desember 2022.
Tabel 1 . Data PAMCO mesin Slitting (Januari-Desember 2022)
No Month Loading Time Routine Stoppages Unexpected Stoppages Running Time 1 Januari 8.060 780 130 6.010 2 Februari 3.340 350 710 1.920 3 Maret 6.910 1.460 2.170 2.820 4 April 16.320 1.960 470 12.260 5 Mei 11.820 1.930 1.730 6.550 6 Juni 14.810 1.160 2.600 9.780 7 Juli 18.260 5.260 2.430 9.360 8 Agustus 17.340 1.240 3.610 11.220 9 September 28.940 3.690 5.240 18.610 10 Oktober 14.390 1.330 1.880 10.030 11 November 13.320 1.440 320 10.510 12 Desember 2.750 440 460 1.620 Total 156.260 21.040 21.750 100.690
Tabel 2 . Data Rendement Slitting (Januari-Desember 2022) No Month Total Material (Kg) Waste (Kg) Finish Good (Kg) 1 Januari 2.123.867 50.567 2.073.300 2 Februari 349.840 7.550 342.290 3 Maret 747.387 18.977 728.410 4 April 3.875.756 91.166 3.784.590 5 Mei 1.852.508 43.518 1.808.990 6 Juni 3.611.260 81.930 3.530.990 7 Juli 3.152.897 87.587 3.065.310 8 Agustus 3.664.547 90.527 3.574.020 9 September 6.090.210 135.925       5.944.375 10 Oktober 2.392.732 39.222       2.353.510 11 November 3.513.740 66.020       3.447.720 12 Desember 412.275 11.195          401.080 Total 31.787.019 724.184 31.054.585 Perhitungan Availability Rate
Perhitungan nilai Availability Rate pada mesin Slitting dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3 . Perhitungan Nilai Availability Rate No Month Loading Time Routine Stoppages Unexpected Stoppages Running Time Availability Rate 1 Januari 8.060 780 130 6.010 74,57% 2 Februari 3.340 350 710 1.920 57,49% 3 Maret 6.910 1.460 2.170 2.820 40,81% 4 April 16.320 1.960 470 12.260 75,12% 5 Mei 11.820 1.930 1.730 6.550 55,41% 6 Juni 14.810 1.160 2.940 9.780 66,04% 7 Juli 18.260 5.260 2.430 9.360 51,26% 8 Agustus 17.340 1.240 3.610 11.220 64,71% 9 September 28.940 3.690 5.240 18.610 64,31% 10 Oktober 14.390 1.330 1.880 10.030 69,70% 11 November 13.320 1.440 320 10.510 78,90% 12 Desember 2.750 440 460 1.620 58,91% 156.260 21.040 22.090 100.690 64,44%

## Perhitungan Performance Rate
Perhitungan nilai Performance Rate pada mesin Slitting dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4 . Perhitungan Nilai Performance Rate No Month Running Time (menit) Raw Material (Kg) Ideal Capacity (Kg/min) Actual Capacity (Kg/min) Performance Rate 1 Januari 6.010 2.123.867 492,9 353,4 71,70% 2 Februari 1.920 349.840 492,9 182,2 36,97% 3 Maret 2.820 747.387 492,9 265,0 53,77% 4 April 12.260 3.875.756 492,9 316,1 64,14% 5 Mei 6.550 1.852.508 492,9 282,8 57,38% 6 Juni 9.780 3.611.260 492,9 369,2 74,92% 7 Juli 9.360 3.152.897 492,9 336,8 68,34% 8 Agustus 11.220 3.664.547 492,9 326,6 66,27% 9 September 18.610 6.090.210 492,9 327,3 66,40% 10 Oktober 10.030 2.392.732 492,9 238,6 48,40% 11 November 10.510 3.513.740 492,9 334,3 67,83% 12 Desember 1.620 412.275 492,9 254,5 51,63%

## Perhitungan Quality Rate
Perhitungan nilai Quality Rate pada mesin Slitting dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5 . Perhitungan Nilai Quality Rate No Month Total Material (Kg) Waste (Kg) Finish Good (Kg) Quality Rate 1 Januari 2.123.867 50.567 2.073.300 97,62% 2 Februari 349.840            7.550 342.290 97,84% 3 Maret 747.387         18.977 728.410 97,46% 4 April 3.875.756         91.166 3.784.590 97,65% 5 Mei 1.852.508         43.518 1.808.990 97,65% 6 Juni 3.611.260         80.270 3.530.990 97,78% 7 Juli 3.152.897         87.587 3.065.310 97,22% 8 Agustus 3.664.547         90.527 3.574.020 97,53% 9 September 6.090.210       145.835        5.944.375 97,61% 10 Oktober 2.392.732         39.222        2.353.510 98,36% 11 November 3.513.740         66.020        3.447.720 98,12% 12 Desember 412.275         11.195           401,080 97,28% 31.787.019 732.434 31.054.585 97,70%

## Perhitungan Overall Equipment Effectiveness
Perhitungan nilai Overall Equipment  Effectiveness pada mesin  Slitting  dapat  dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6 . Perhitungan Nilai Overall Equipment Effectiveness No Month Availability Rate Performance Rate Quality Rate OEE 1 Januari 74,57% 71,70% 97,62% 52,19% 2 Februari 57,49% 36,97% 97,84% 20,79% 3 Maret 40,81% 53,77% 97,46% 21,39% 4 April 75,12% 64,14% 97,65% 47,05% 5 Mei 55,41% 57,38% 97,65% 31,05% 6 Juni 66,04% 74,92% 97,78% 48,37% 7 Juli 51,26% 68,34% 97,22% 34,06% 8 Agustus 64,71% 66,27% 97,53% 41,82% 9 September 64,31% 66,40% 97,61% 41,67% 10 Oktober 69,70% 48,40% 98,36% 33,18% 11 November 78,90% 67,83% 98,12% 52,52% 12 Desember 58,91% 51,63% 97,28% 29,59% 64,44% 64,05% 97,70% 40,32%

## Perhitungan Six Big Losses
Six Big Losses adalah 6 jenis kerugian yang dapat mengakibatkan mesin atau peralatan tidak optimal  dan  tidak  efektif.  Rugi-rugi  mesin  ini  adalah Equipment  Failure  Losses , Setup Losses , Reduced Speed Losses , Idling & Minor Stoppages Losses , Yield Losses , dan Rework Losses .
Tabel 7 . Perhitungan Nilai Six Big Losses No Month Equipment Failures Setup & Adj. Losses Reduced Speed Idling & Min. Losses Yield Losses 1 Januari 1,61% 9,68% 21,10% 14,14% 1,27% 2 Februari 21,26% 10,48% 36,23% 10,78% 0,46% 3 Maret 1,88% 38,49% 18,87% 18,81% 0,56% 4 April 2,08% 12,81% 26,94% 9,99% 1,13% 5 Mei 12,27% 16,33% 23,62% 15,99% 0,75%
Tabel 8 . Perhitungan Nilai Six Big Losses (Lanjutan) No  Month Equipment Failures Setup & Adj. Losses Reduced Speed Idling & Min. Losses Yield Losses 6 Juni 4,79% 7,29% 16,56% 21,88% 1,10% 7 Juli 9,47% 28,64% 16,23% 10,62% 0,97% 8 Agustus 15,22% 7,04% 21,83% 13,03% 1,06% 9 September 2,83% 13,23% 21,61% 19,63% 1,02% 10 Oktober 2,43% 9,17% 35,97% 18,69% 0,55% 11 November 0,00% 12,09% 25,38% 9,01% 1,01% 12 Desember 7,64% 16,00% 28,49% 17,45% 0,83% 14,14% 14,42% 23,16% 15,24% 0,95%

## Analisa Overall Equipment Effectiveness
Gambar 4 . Grafik Perhitungan Overall Equipment Effectiveness .
Berdasarkan hasil pengolahan data perhitungan nilai Overall Equipment Effectiveness , maka didapatkan analisa sebagai berikut:
a. Pada  periode  Januari  –  Desember  2022  diperoleh  hasil  persentase  dari  perhitungan nilai Overall Equipment  Effectiveness (OEE)  yang  berkisar  antara  20,79%-52,52%. Dan dari sekian data hasil perhitungan nilai OEE, diperoleh rata-ratanya yaitu sebesar 40,32%.
b. Nilai Overall Equipment Effectiveness (OEE) yang tertinggi yaitu berada pada periode November  2022  dengan  persentase  sebesar  52,52%.  Nilai  OEE  tertinggi  ini disebabkan  oleh  minimnya  waktu  non  produktif  disertai  banyaknya  produk  yang diproses.
c. Nilai Overall Equipment Effectiveness (OEE) yang terendah yaitu berada pada periode Februari 2022 dengan persentase sebesar 20,79%. Nilai terendah ini disebabkan oleh banyaknya waktu yang terbuang sia-sia karena waktu non produktif dari mesin yang tidak banyak melakukan operasi.

## Analisa Six Big Losses
Diketahui bahwa total time loss sebanyak 93.253 menit atau 1.544 jam. Total Time Loss sebagai faktor pengaruh hilangnya efektifitas mesin terdiri dari Reduced Speed Losses sebesar 36.197 menit, Equipment Failures Losses sebesar 9.220 menit, Setup & Adjustment Losses sebesar 22.540 menit, Idling and Minor Stoppage Losses sebesar 23.810 menit, dan
Yield Losses sebesar 1.486 menit. Sebagai mana ditunjukkan oleh Tabel 8. Perhitungan Total Time Loss .
Tabel 9 . Perhitungan Total Time Loss

## Pareto Diagram
Faktor Six Big Losses dominan berdasarkan Pareto Diagram yang mempengaruhi hilangnya efektivitas  mesin  Slitting  adalah  faktor Reduced  Speed  Loss ,  hal  ini  berbanding  terbalik dengan  paradigma  yang  ada  di  perusahaan  pipa  baja  dimana Equipment  Failure selalu menjadi  kambing  hitam.  Hasil  ini  sesuai  dengan  perhitungan Overall  Equipment Effectiveness dimana  nilai Performance  Rate menjadi  nilai  terendah  yang  berpengaruh terhadap hilangnya efektifitas mesin Slitting.
Gambar 5 . Pareto Diagram Six Big Losses .

## Fishbone Diagram
Faktor-faktor yang berpengaruh terhadap permasalahan tingginya loss time pada Reduced Speed Loss akan dianalisa dengan Fishbone Diagram . Faktor yang dianalisa antara lain Man , Method , Machine , dan Material .
No Factor % Total Time Loss (minute) 1 Reduced Speed Losses 23,16% 36.197 2 Idle & Minor Stoppages 15,24% 23.810 3 Setup & Adjustment 14,42% 22.540 2 Equipment Failures 5,90% 9.220 5 Yield Losses 0,95% 1.486 6 Rework Losses 0,00% 0 Total 93.253

## Gambar 6 . Fishbone Diagram Reduced Speed Losses
Berdasarkan fishbone diagram yang telah dibuat, berdasarkan 4 kategori penyebab tingginya time loss yang disebabkan oleh Reduced Speed Loss adalah sebagai berikut:
a. Man .
Pengaturan personal Slitting hanya terdapat untuk pengaturan 1 shift kerja. Apabila terjadi lonjakan  kebutuhan  skelp  pada  proses  mesin  Slitting,  maka  akan  diberlakukan  kerja overshift  atau  lembur.  Perekrutan  personal  kontrak  dengan  jangka  waktu  tertentu memerlukan pendidikan dan adaptasi, sehingga berpengaruh terhadap produktifitas mesin. b. Machine .
Mesin Slitting sudah digunakan semenjak tahun 1998, terdapat beberapa komponen kritikal yang obsolete . Seringkali improvement ini dilakukan namun mengubah pengontrolan mesin operator  memerlukan  adaptasi  dan  tingkat  ketelitian  yang  tinggi  untuk  dapat  mengontrol mesin Slitting.
c. Method . Minor stop yang dilakukan untuk melakukan proses verifikasi seperti lebar dan ketebalan hasil  skelp  yang  harus  dilakukan  pada  3  titik  untuk  setiap  proses,  hal  ini  tentu  akan menurunkan  tingkat  produktifitas  mesin  Slitting. Terlebih  apabila  banyaknya  skelp  yang dislitt  adalah  14  jalur  hal  ini  tentu  akan  memakan  waktu  proses,  dimana  waktu  yang seharusnya digunakan untuk memproses skelp.
d. Material .
Kebutuhan akan spesifikasi produk yang semakin lama semakin meningkat, menyebabkan mesin sering “dipaksa” untuk dapat mengolah raw material diluar kapabilitas mesin. Hal ini tentu  akan  menyebabkan  setiap  komponen  mesin  “ Overload ”  menurunnya  produktifitas karena mesin harus beroperasi dengan kecepatan yang diturunkan diluar standar mesin dan akan memperpendek usia pakai mesin slitting.

## Usulan Perbaikan
Berdasarkan  analisa  diagram  pareto  mengenai Six  Big  Losses telah  diperoleh  hasil  yang memberikan  pengaruh  terbesar  dalam  rendahnya  efektivitas  mesin  Slitting  yaitu  pada Reduced  Speed  Losses dan  kemudian  menganalisa  penyebab-penyebab Reduced  Speed Losses menggunakan Fishbone  Diagram .  Oleh  karena  itu,  masalah  ini  harus  segera
diperbaiki sebagai langkah awal dalam usaha meningkatkan efektivitas mesin Slitting yaitu dengan menggunakan metode 5W+1H.  Usulan perbaikan dengan menggunakan 5W+1H dapat dilihat pada Tabel 9 berikut ini:
Tabel 10 . Usulan Perbaikan dengan Metode 5W+1H Permasalahan Pernyataan Deskripsi Tindakan
Man
Operator kurang memahami mesin
What (apa) Apa yang harus dilakukan Melakukan program pelatihan terhadap operator Why (mengapa) Mengapa perlu dilakukan perbaikan Meningkatkan produktivitas operator dan waktu proses Where (dimana) Dimana perbaikan dilakukan Operator mesin Slitting When (kapan)  Kapan perbaikan dilakukan Segera Who (siapa) Siapa yang melakukan perbaikan Maintenance How (bagaimana) Bagaimana perbaikan dilakukan Membuat instruksi kerja yang mendetail tentang pengoperasian mesin
Material Spesifikasi material melebih kapabilitas mesin What (apa) Apa yang harus dilakukan Meningkatkan kemampuan mesin Why (mengapa) Mengapa perlu dilakukan perbaikan Mempertahankan durability mesin Slitting Where (dimana) Dimana perbaikan dilakukan Mesin Slitting When (kapan)  Kapan perbaikan dilakukan Bertahap Who (siapa) Siapa yang melakukan perbaikan Maintenance How (bagaimana) Bagaimana perbaikan dilakukan Melakukan improvement pada komponen mesin dan/atau pembelian mesin Method
Verifikasi manual pada mesin What (apa) Apa yang harus dilakukan Re-layout proses verifikasi Why (mengapa) Mengapa perlu dilakukan perbaikan Mencegah kelelahan dan meningkatkan produktivitas Where (dimana) Dimana perbaikan dilakukan Operator Mesin Slitting When (kapan) Kapan perbaikan dilakukan Segera Who (siapa) Siapa yang melakukan perbaikan Produksi How (bagaimana) Bagaimana perbaikan dilakukan Verifikasi dilakukan pada storage sebelum atau sesudah proses Machine Usia mesin sudah tua
What (apa) Apa yang harus dilakukan Modernisasi komponen mesin Slitting Why (mengapa) Mengapa perlu dilakukan perbaikan Mencegah proses produksi melambat bahkan terhambat. Where (dimana) Dimana perbaikan dilakukan Mesin Slitting When (kapan) Kapan perbaikan dilakukan Bertahap Who (siapa) Siapa yang melakukan perbaikan Maintenance How (bagaimana) Bagaimana perbaikan dilakukan Penggantian komponen mesin dengan yang lebih update
Tabel 11 . Usulan Perbaikan dengan Metode 5W+1H (Lanjutan) Permasalahan Pernyataan Deskripsi Tindakan
Machine
Hasil penggantian part tidak sesuai What (apa) Apa yang harus dilakukan Memberikan program training terhadap teknisi mesin secara berkala Why (mengapa) Mengapa perlu dilakukan perbaikan Meningkatkan kemampuan dan pengetahuan tentang part mesin. Where (dimana) Dimana perbaikan dilakukan Teknisi mesin Slitting When (kapan)  Kapan perbaikan dilakukan Segera Who (siapa) Siapa yang melakukan perbaikan Supervisor Maintenance How (bagaimana) Bagaimana perbaikan dilakukan Program pelatihan untuk mempelajari fungsi dan cara kerja part mesin.

## PENUTUP
Hasil dari penelitian ini mendapatkan nilai rata-rata Overall Equipment Effectiveness 40,32% dimana nilai ini masih sangat jauh dari standar OEE dunia sebesar 85%. Dimana faktor Reduced  Speed  Losses dengan  nilai  23,16%  menjadi  penyebab  dominan  terhadap rendahnya nilai  OEE mesin  Slitting  selama tahun 2022. Peneliti  dapat  memberikan saran kepada  perusahaan,  berupa  perhitungan  OEE  sebaiknya  digunakan  sebagai  standarisasi untuk menentukan efektifitas mesin di Perusahaan Pipa Baja. Berdasarkan kesimpulan yang telah  disampaikan,  faktor Equipment  Failures bukan  menjadi  faktor  dominan  rendahnya efektifitas  mesin  melainkan Reduced  Speed  Losses .  Selain  itu  perlu  dilakukan  penelitian lebih lanjut untuk menghitung Life Cycle Costing (LCC)

## DAFTAR PUSTAKA
Al-Homaidi,  E. A.,  Farhan,  N.  H., Al-ahdal, W.  M.,  Khaled, A.  S.,  Qaid,  M.  M.  (2020).
Factors Affecting Profitability of Indian Listed Firms: A Panel Data Approach. IJBEX , 23(1), 1-17.
Adesta,  E.  Y.  T.,  Prabowo,  H.  A.,  Agusman,  D.  (2018).  Evaluating  8  Pillars  of  Total Productive  Maintenance  (TPM)  Implementation  and  Their  Contribution  to Manufacturing  Performance. IOP  Conference  Series:  Materials  Science  and Engineering , 290(24), 1-9.
Anthony,  M.  (2019).  Analisis  Penerapan  Total  Productive  Maintenance  (TPM) Menggunakan  Overall  Equipment  Efectiveness  (OEE)  Dan  Six  Big  Losses  Pada Mesin Cold Leveller PT. KPS. Jati Unik (Jurnal Ilmu Teknik dan Manajemen Teknik) , 2(2), 94-103.
Dawood, L. M., & Abdullah, Z. H. (2018). Study Impact of Overall Equipment and Resource Effectiveness  onto  Cement  Industry. Journal  of University  of  Babylon ,  26(3),  187– 198.
Dipa,  M.,  Dewi  Lestari,  F.,  Faisal,  M.,  &  Fauzi,  M.  (2022). Analisis  Overall  Equipment Effectiveness (OEE) dan Six Big Losses Pada Mesin Washing Vial di PT. XYZ. Jurnal Bayesian: Jurnal Ilmiah Statistika Dan Ekonometika , 2(1), 61–75. Febriyanti,  D.,  &  Fatma,  E.  (2018). Analisis  Efektivitas  Mesin  Produksi  Menggunakan Pendekatan  Failure  and  Mode  Effect  Analysis  dan  Logic  Tree  Analysis. JIEMS (Journal of Industrial Engineering and Management Systems) , 11(1), 39–47.
Gunawan,  A.,  Kusnadi,  K.,  Hamdani,  H.  (2021).  Analisis  Produktivitas  Tenaga  Kerja Dengan Metode Marvin  E. Mundel  pada CV. Mulia Tata Sejahtera. Jurnal  Serambi Engineering , 3(6), 2135-2143.
Nakajima, S. (1988). Introduction to TPM: Total Productive Maintenance . In B. Norman (Ed.), Preventative Maintenance Series. Productivity Press.
Nugroho, Y., Amrina, Uly & Alfa, Bonitasari. (2020). A Recommendation of Breakdown Maintenance  on  Vehicle  Engine  Camshaft  Line  Using  Reliability  Centered Maintenance  and  FMEA  Method. Operations  Excellence:  Journal  of  Applied Industrial Engineering, 12(3), 355-363.
Triana,  Novera  &  Amrina,  Uly.  (2019).  Menghitung  Efektifitas  Mesin  Laser  Cutting Menggunakan  Metode  Overall  Equipment  Effectiveness. Jurnal  Penelitian  Dan Aplikasi Sistem & Teknik Industri (PASTI) , 13(2), 212–222.
Prabowo, H. A., & Agustiani, M. (2017). Evaluasi Penerapan Total Productive Maintenance (TPM)  Melalui  Pendekatan  Overall  Equipment  Effectiveness  (OEE)  Untuk Meningkatkan  Kinerja  Mesin  High-speed  Wrapping  di  PT. TES. Jurnal  Penelitian Dan Aplikasi Sistem & Teknik Industri (PASTI) , 12(1), 50–62. Prabowo, H. A., Suprapto, Y. B., & Farida, F. (2018). The Evaluation of Eight Pillars Total Productive  Maintenance  (TPM)  Implementation  and  Their  Impact  on  Overall Equipment Effectiveness (OEE) and Waste. SINERGI , 22(1), 13–18. Talaba, G., Pattiapon, M., & Camerling, B. (2023). Analisis Efektivitas Maintenance Mesin Vertimill Dengan Perhitungan Overall Equipment Effectiveness (OEE) Pada PT. Nusa Halmahera Minerals (NHM). I Tabaos , 3(1), 17-22.
Wahid,  A.  (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 , 1(6), 12-16.