STEAM Engineering (Journal of Science, Technology, Education And Mechanical Engineering) p-ISSN 2686-4673, e-ISSN 2686-4517, Artikel 3, pp. 14 – 20, 2022

## ANALISIS TOTAL PRODUCTIVE MAINTENANCE DENGAN METODE OEE DAN FMEA PADA MESIN EXTRUDER GW-350
Dodi Siagian , Iwan Nugraha Gusniar & Iman Dirja Program Studi Teknik Mesin, Universitas Singaperbangsa Karawang E-mail: dodysiagian03@gmail.com
Abstrak: Suatu perusahaan industri yang mengkhususkan diri dalam plastik dengan bahan dasar PolyEthylene Terephthalate, PolyPropylene , dan Hight Impact Polystyrene , produk ini adalah  pelat plastik  yang  diproduksi melalui pengoperasian  mesin  Extruder. Total Productive Maintenance (TPM) adalah  salah satu metode untuk menganalisis mesin dan akan membantu meneliti efektivitas mesin dengan bantuan metode lain seperti Overall Equipment Effectiveness (OEE) dan Failure Mode and Effect Analysis (FMEA). Berdasarkan analisis kuantitatif perhitungan  OEE,  nilai  OEE  dari  mesin  Extruder  1  GW-350  diperoleh  dengan  perhitungan  rata-rata  79,35%. Berdasarkan analisis kualitatif menggunakan FMEA, diperoleh skor mode kegagalan RPN pada mesin Extruder 1 GW-350. Nilai RPN tertinggi adalah printer tidak stabil (mati) pada 240.
Kata  Kunci: Total  Productive  Maintenance,  Overall  Equipment  Effectiveness,  Six  Big  Losses,  Failure  Mode and Effect Anaylisis
Abstract: An  industrial  company  that  specializes  in  plastics,  with  the  basic  ingredients  of  PolyEthylene Terephthalate,  PolyPropylene,  and  Hight  Impact  Polystyrene,  the  product  is  a  plastic  plate  that  is  produced through  the  operation  of  the  Extruder  machine.  Total  Productive  Maintenance  (TPM)  is  one  method  of analyzing a machine and will help research the effectiveness of a machine with the help of other methods such as  Overall  Equipment  Effectiveness  (OEE)  and  Failure  Mode  and  Effect  Analysis  (FMEA).  Based  on  the quantitative analysis of the OEE calculation, the OEE value of the Extruder 1 GW-350 machine is obtained with an average calculation of 79.35%. Based on qualitative analysis using FMEA, the RPN failure mode score on the Extruder 1 GW-350 engine was obtained. The highest RPN value is the printer is unstable (die) at 240.
Keywords: Total Productive Maintenance, Overall Equipment Effectiveness, Six Big Losses, Failure Mode and Effect Anaylisis

## PENDAHULUAN
Pandemi  Covid  –  19  yang  terjadi  di  Indonesia  menuntut  penataan  Kembali  strategi  untuk mempertahankan  aktivitas  perusahaan  atau  bisnis.  PT.  XYZ  merupakan  perusahaan  yang  bergerak dibidang  plastik,  dengan  bahan  dasar  PET  ( PolyEthylene  Terephthalate ),  PP  ( PolyPropylene ),  dan HIPS ( Hight Impact PolyStyrene ) (Musdary et al., 2021). Produk yang dihasilkan oleh perusahaan ini adalah roll sheet yang dioperasikan oleh mesin extruder GW-350.
Mesin extruder merupakan mesin dalam tahapan proses pembuatan kabel yang berfungsi untuk membungkus  konduktor  tembaga  maupun  alumunium  dengan  polimer  yang  telah  lumatkan  oleh screw. Screw merupakan bagian dari mesin extruder yang berputar dengan bentuk panjang dan berulir untuk melumatkan raw material antara lain PVC ( Polyvinyl Chloride ), PE ( Polyethylene ) dan XLPE ( Cross Link Polyethylene ) (Stevens & Covas, 1995).
Total  Productive  Maintenance merupakan  metode  yang  digunakan  untuk  meningkatkan produktivitas  mesin  melalui  perawatan/ maintenance peralatan.  Menurut  sejarah  konsep  TPM dipelopori oleh seorang ahli yaitu Seichi Nakajima pada tahun 1960 dan juga menjadi bagian dalam penerapan lean  manufacturing yang  bertujuan  untuk  menghilangkan  pemborosan (waste) (Jamnia, 2018).
Overall  Equipment  Effectiveness merupakan  suatu  perhitungan  yang  dilakukan  guna menentukan nilai efektivitas mesin atau peralatan yang tersedia. OEE merupakan salah satu metode yang  tersedia  di  dalam Total  Productive  Maintenance ,  metode  ini  bisa  juga  digunakan  sebagai indikator  performa  mesin  atau  sistem  (Sohal,  Olhager,  O'Neill,  &  Prajogo,  2011).  Beberapa  ahli memiliki  pendapatnya  sendiri,  seperti  Davis  menjelaskan  bahwa  OEE  merupakan  efisiensi
keseluruhan struktur yang dihasilkan dari nilai perhitungan ketersediaan efesiensi kinerja dan tingkat kualitas suatu produk (Sohal et al., n.d.).
Failure  Mode  and  Effect  Analysis merupakan  suatu  analisis  yang  dilakukan  untuk  bisa menemukan  efek  atau  dampak  yang  kemungkinan  akan  membuat  kesalahan  pada  suatu  produk ataupun  pada  proses  produksi  (Marpaung  et  al.,  2021).  Menurut  beberapa  ahli  FMEA  merupakan Teknik dalam engineering yang digunakan untuk menemukan, mengindentifikasi, dan menghilangkan mode kegagalan,  masalah, kesalahan potensial dari sistem, desain, dan proses  sebelum ke customer (Maheswaran & Loganathan, 2013).
Semakin  sering  mesin  berfungsi  secara  terus  menerus  dalam  mencapai  tujuan  suatu  kinerja diluar  kapasitasnya  akan  mempengaruhi  kinerja  kekuatan  mesin,  mengurangi  umur  mesin,  dan seringkali membutuhkan perawatan intensif (Ahuja & Khamba, n.d.).
Oleh karena itu, perlu dilakukan pengukuran kinerja mesin extruder, efektivitas mesin extruder, dan teori perawatan intensif dalam dunia industri. Total Productive Maintenance (TPM) adalah salah satu solusi untuk permasalahan yang sering terjadi di dunia industri (Ghanem, 2021). Dengan metode Overall  Equipment  Effectiveness (OEE)  dan Failure  Mode  and  Effect  Analysis (FMEA)  akan memperbaiki dan mengatasi masalah, terutama di mesin extruder GW-350 (Suliantoro et al., 2017). Berdasarkan  penelitian Total  Productive  Maintenance (TPM)  dengan  dibantu  oleh  metode Overall Equipment  Effectiveness (OEE)  beserta  dengan  metode Failure  Mode  and  Effect  Analysis (FMEA) sangat  akurat  dalam  dunia  permesinan  industri,  terkhusus  untuk  kinerja  mesin  yang  terus  menerus aktif (McKone & Weiss, n.d.).

## METODE
Metode  yang  digunakan  adalah  metode  gabungan  antara  metode  kualitatif  dan  kuantitatif, kualitas dari metode ini adalah membandingkan antara dua metode dengan akurasi yang berbeda tapi dengan tujuan yang sama.
Tahap  pertama  adalah  menggunakan  metode  kualitatif,  tahapan  ini  diambil  berdasarkan wawancara  langsung  terhadap  engineer  dan  observasi tentang  urgensi  kerusakan  mesin yang  sering terjadi  di  perusahaan.  dalam  metode  ini,  didapatkan  data  berupa  komponen  mesin  yang  sering mengalamai  maintenance  dan  akan  di  urutkan  dari  kualitas  terbaik  sampai  terburuk  dengan  metode Failure Mode and Effect Analysis (FMEA) (Islam, 2020).
Tahap  kedua  adalah  kuantitatif,  tahapan  ini  diambil  berdasarkan  data  valid  dari  perusahaan yang berkaitan dengan mesin. dalam tahapan kuantitatif didapatkan data berupa jumlah produk yang dihasilkan  tiap  bulan,  dan  data  mesin  extruder.  Dari  kedua  data  tersebut  akan  mempengaruhi perhitungan dari metode Overall Equipment Effectiveness (OEE) (Nursanti, 2014).
Teknik analisis data yang pertama dalam penelitian ini, yaitu data kualitatif yang didapatkan berdasarkan  metode  FMEA  yang  meliputi severity,  occurrence, dan detection yang  akan dikategorikan  sesuai  skor  berdasarkan  kerusakan  sebuah  komponen  lalu  dijumlahkan  oleh perhitungan Risk Priority Number (Hisprastin & Musfiroh, 2020).
Teknik  analisis  data  yang  kedua  dalam  penelitian  ini  yaitu  data  kuantitatif  yang  didapat berdasarkan faktor dan standar nilai yang telah ditentukan berdasarkan standar nilai Japan Institute of Plant Maintenance (Edward, n.d.).
Tabel 1. Standar JIPM Faktor OEE Standar Nilai Availability 90% Performance 95% Quality 99% OEE 85%
Berdasarkan  Tabel  1, Japan  Institute  Plant  of  Maintenance (JIPM)  merupakan  tolak  ukur  dalam penelitian guna mewujudkan sebuah mesin yang efektif dalam mewujudkan Total Productive Maintenance (TPM) sesuai dengan wo rld standard class.
Untuk menghitung availability, performance, rate of quality, OEE digunakan rumus-rumus sebagai berikut :
Availability: merupakan perhitungan antara durasi aktivitas dan waktu luang mesin, perhitungannya sebagai berikut :
(1)
Performance: merupakan  standar  untuk  mengetahui  kinerja  mesin  dalam  pengoperasian  suatu produk, perhitungannya sebagai berikut :
(2)
Rate  of  quality: merupakan  perpaduan  antara  total  kualitas  produksi  dengan  total  non  –  produksi, perhitungannya sebagai berikut :
(3)
OEE: merupakan  nilai  yang  didasarkan  pada  perhitungan  availability,  performance,  dan  rate  of quality, perhitungannya sebagai berikut :
(4)

## HASIL DAN DISKUSI
Berdasarkan  Gambar  1,  mesin  extruder  GW-350  merupakan  mesin  penghasil roll  sheet yang digunakan dalam penelitian ini.
Gambar 1. Mesin Extruder GW-350
Data Mesin Extruder GW-350 Data  mesin  Extruder  GW-350  yang  diambil  dari  bulan  Maret  sampai  dengan  April  2021 disajikan pada Tabel 2 berikut.
Tabel 2. Data Mesin Extruder GW-350 Weeks Loading Time Planned Downtime Downtime Processed Amount Ideal Cycle Operating Time Deffect 1 5410 2230 60 462 10 5350 12 2 5820 1960 220 490 10 5600 10 3 4610 2450 540 390 10 4070 8 4 5810 1940 240 494 10 5570 9 1 6310 1710 230 453 10 6080 11 2 4760 2290 530 405 10 4230 13 3 6070 1810 270 450 10 5800 9 4 5640 2100 120 461 10 5520 7 5 5690 2090 90 469 10 5600 9
Hasil dari data kuantitatif ini digunakan dalam analisis OEE, dalam penentuannya didasarkan pada pengukuran tiga rasio utama, diantaranya adalah availability, performance , dan rate of quality . Lalu dilanjutkan dengan data kualitatif dalam analisis FMEA, dalam penentuannya didasarkan pada severity, occurrence, dan detection . Kemudian dilanjutkan dengan analisis risk priority number dan logic tree analysis.

## Perhitungan OEE
Berikut adalah hasil perhitungan OEE yang disediakan dalam tabel 3 berikut.
Tabel 3. Hasil Perhitungan OEE Week  Availability  Performance Rate OEE 1 98,89% 86,47% 97,40%  83,28% 2 96,21% 82,73% 97,95%  77,96% 3 88,28% 95,82% 97,94%  82,84% 4 95,86% 88,80% 98,17%  83,56% 1 96,35% 74,56% 97,57%  70,09% 2 88,86% 95,82% 96,79%  82,41% 3 95,55% 77,58% 98% 72,64% 4 97,87% 83,57% 98,48%  80,54% 5 98,41% 83,80% 98,08%  80,88%
Berdasarkan  Tabel  3,  perhitungan  OEE  diperoleh  berbagai  macam  hasil  tiap  minggunya. Presentase nilai terbesar adalah minggu ke-4 Maret sebesar 83,56% , dan terendah adalah minggu ke- 1  bulan  April  sebesar  70,09%.  Dapat  disimpulkan  bahwa  semakin  besar  presentase  OEE  maka semakin baik efektivitas sebuah mesin.

## Time Loss Each Factor
Berikut adalah hasil perhitungan time loss each factor yang disediakan dalam table 4 berikut.
Tabel 4 . Hasil Perhitungan Time Loss Each Factor No Losses Total Time Persentase 1 Downtime loss 2300 15,74% 2 Set – up 4350 29,78 3 Reduced speed 7080 48,46% 4 Idling minor 0 0,00% 5 Rework loss 880 6,02% 6 Yield loss 0 0,00% Total 14610 100%
Berdasarkan Tabel 4, didapatkan time loss each factor dari tiap perhitungan losses yang terjadi pada  mesin.  Presentase  terbesar  pada  perhitungan  ini  adalah reduced  speed sebesar  48,46%,  dan terendah  pada rework  loss sebesar  6,02%.  Untuk  perhitungan idling  minor dan yield  loss tidak ditemukan gejala pada mesin Extruder GW-350. Dapat disimpulkan bahwa bedasarkan time loss each factor ,  untuk  kategori reduced  speed ,  dibutuhkan maintenance yang  lebih  intensif  terhadap  mesin guna mewujudkan mesin yang baik sesuai dengan standard world class dan bisa menghasilkan sebuah produk sesuai dengan keinginan perusahaan.
FMEA dengan Risk Priority Number (RPN)
Berikut  adalah  hasil  perhitungan risk  priority  number yang  disediakan  dalam  tabel  . Berdasarkan tabel 5, hasil perhitungan risk priority number ( RPN), dapat dikategorikan sesuai dengan nilai masing – masing komponen. nilai terbesar yaitu die unstable sebesar 240, dan terendah pada oil level sebesar  24.  Dapat  disimpulkan  bahwa  semakin  besar  nilai  RPN  maka  komponen  tersebut memerlukan maintenance yang lebih intensif.
Tabel 5 . Hasil FMEA dengan RPN FMEA Severity Occurence Detection RPN Rank Joint couple unstable 3 4 6 72 6 Dim lights 3 3 4 36 3 Dozing unstable 4 4 6 96 8 Die unstable 5 6 8 240 10 Crack screw 5 3 6 90 7 Scraping screw 2 3 5 30 2 Rough reamer 3 3 5 45 5 Thinning sheal 2 4 5 40 4 Oil level 2 3 4 24 1 Heater unstable 3 5 8 120 9

## Logic Tree Analysis (LTA)
Berikut adalah hasil analisis logic tree analysis yang disediakan dalam tabel 6 berikut.
Tabel 6. Hasil Logic Tree Analysis FMEA Economic Safety Outage Type Description Joint couple unstable No No No D Hidden Dim lights Yes No No C Economic Dozing unstable Yes No No C Economic Die unstable Yes Yes Yes B Outage Crack screw Yes No Yes B Outage Scraping screw Yes No No C Economic Rough reamer Yes No No C Economic Thinning sheal Yes No No C Economic Oil level Yes No No C Economic Heater unstable Yes No Yes B Outage
Berdasarkan  tabel  6,  didapatkan  hasil  LTA  dengan  perbedaan  tiap  deskripsi.  permasalahan terbanyak dimuali dari economic problem , lalu outage problem dan yang paling sedikit adalah hidden problem.
Dalam diskusi ini, dilakukan pembahasan six big losses yang menjadi urgensi dalam penelitian . Six big losses dapat dianggap sebagai faktor-faktor umum  yang menyebabkan ketidakefektifan pada mesin. Secara garis besar keenam faktor tersebut adalah downtime loss, setup and adjustment loss, , reduced speed loss, idling and minor stoppage loss, rework loss dan scrap/yield loss (Yusron et al., 2022) .
Tabel 7 . Six Big Losses No Losses Total Time Persentase 1 Downtime loss 2300 15,74% 2 Set – up 4350 29,78 3 Reduced speed 7080 48,46% 4 Idling minor 0 0,00% 5 Rework loss 880 6,02% 6 Yield loss 0 0,00% Total 14610 100%
Berdasarkan tabel 7, tertera bahwa hasil presentase faktor losses yang telah dihitung  sebelumnya yaitu faktor losses terbesar yang menjadi penyebab rendahnya OEE pada mesin Extruder 1 GW – 350 adalah reduced speed loss sejumlah 48,46% beserta seluruh time loss selama 7080 menit. Kemudian yang  kedua  adalah setup  and  adjustment  loss sebesar  29,78%  dengan total  time  toss selama  4350 menit. Kemudian yang ketiga adalah downtime loss sebesar 15,74% dengan total time toss selama 2300 menit. Kemudian yang keempat adalah rework loss sebesar 6,02% dengan Total Time Loss selama 880 menit. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa dua faktor losses yaitu reduced speed loss juga set- up and adjustment ialah losses bersama kontribusi besar terhadap rendahnya nilai OEE mesin Extruder
1  GW  –  350  sehingga  bisa  dijadikan  prioritas  untuk  perbaikan  efektivitas  mesin.  Dengan memfokuskan  perbaikan  terhadap  dua  faktor tersebut,  maka  dapat  berpengaruh  terhadap output produksi serta meningkatkan nilai OEE yang menjadikan kinerja mesin Extruder 1 GW – 350 menjadi efektif.

## SIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian, disimpulkan sebagai berikut. 1. Berdasarkan analisis kuantitatif perhitungan OEE, didapatkan nilai rata – rata sebesar 79,35% dari mesin  extruder  GW-350.  Hal  ini  dapat  dikatakan  tidak  cukup  baik  jika  didasarkan  pada  standar JIPM,  nilai  yang  efektif  adalah  jika  presentase  nilai  rata  –  rata  OEE  minimal  sebesar  85%. Kemudian berdasarkan six big losses didapatkan dua komponen yang membutuhkan maintenance lebih yaitu pada reduced speed loss dan set – up and adjustment loss.
2. Berdasarkan analisis kualitatif dengan FMEA, didapatkan skor mode kegagalan RPN pada mesin pada  mesin  extruder  GW-350.  Nilai  RPN  tertinggi  adalah  pencetak  die  yang  tidak  stabil  yaitu sebesar 240, kemudian klasifikasi mode kegagalan yang dicatat pada level A ( safety factor ) tidak diperoleh  karena tidak  ada  yang  mempengaruhi  kategori  tersebut,  lalu  level  B  (outage problem) didapatkan die unstable,screw cracks, dan unstable heater barrel, lalu level C ( economic problem ) didapatkan dim lights, unstable dozing, screw wear, reamer blade too rough, seal thinning, dan oil level, dan yang terakhir level D ( hidden problem ) didapatkan joint couple unstable.
Berdasarkan hasil penelitian, untuk penelitian selanjutnya disarankan sebagai berikut.
1. Mesin perlu maintenance rutin terkhusus untuk komponen elemen yang sering bermasalah.
2. Mesin perlu dilakukan uji keefektivitas suatu mesin setelah maintenance.
3. Untuk waktu istirahat mesin perlu ditambahkan sesuai keefektivitas suatu mesin.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan terimakasih penulis ditujukkan kepada : (1) Iwan Nugraha Gusniar.,ST.MT selaku dosen pembimbing  1,  (2)  Iman  Dirja.,ST.MT  selaku  dosen  pembimbing  2,  (3)  kedua  orang  tua,  keluarga, dan rekan – rekan yang telah memberikan kontribusi yang baik dalam pelaksanaan penelitian.

## DAFTAR RUJUKAN
Ahuja,  I.  P.  S.,  &  Khamba,  J.  S.  (n.d.). Total  productive  maintenance:  Literature  review  and directions . 49. Edward,  J.  G.  (n.d.). Implementation  of  Total  Productive  Maintenance  with  Overal  Equipment Effectiveness (Oee) Method to Determine Maintenance Strategy for Digester Plant Machines (Case Study of PT. Toba Pulp Lestari, Tbk) . 3 , 10. Ghanem,  M.  (2021).  Total  Productivity  Maintenance  (TPM):  A  Hospitality  Industry’s  New Maintenance  Approach. Journal  of  Association  of  Arab  Universities  for  Tourism  and Hospitality , 20 (1), 236–264. https://doi.org/10.21608/jaauth.2021.64149.1140 Hisprastin, Y., & Musfiroh, I. (2020). Ishikawa Diagram dan Failure Mode Effect Analysis (FMEA) sebagai Metode yang Sering Digunakan dalam Manajemen Risiko Mutu di Industri. Majalah Farmasetika , 6 (1), 1. https://doi.org/10.24198/mfarmasetika.v6i1.27106 Islam,  S.  S.  (2020).  Analisis  Preventive  Maintenance  Pada  Mesin  Produksi  dengan  Metode  Fuzzy FMEA. JTT (Jurnal Teknologi Terpadu) , 8 (1), 13–20. https://doi.org/10.32487/jtt.v8i1.766 Jamnia,  A.  (2018). Introduction  to  Product  Design  and  Development  for  Engineers (1st  ed.).  CRC Press. https://doi.org/10.1201/9781315148939
Maheswaran, K., & Loganathan, T. (2013). A Novel Approach for Prioritization of Failure modes in FMEA using MCDM. International Journal of Engineering Research and Applications , 3 (4), 7.
Marpaung,  S.  B.,  Ritonga,  D.  A.  A.,  &  Irwan,  A.  (2021).  Analisa  Risk  Priority  Number  (RPN) Terhadap  Keandalan  Komponen  Mesin  Thresher  Dengan  Menggunakan  Metode  FMEA  di PT.XYZ. JiTEKH , 9 (2), 74–81. https://doi.org/10.35447/jitekh.v9i2.427
McKone,  K.  E.,  &  Weiss,  E.  N.  (n.d.). TPM  Planned  and  Autonomous  Maintenance:  Bridging  the Gap Between Practice and Research . 43.
Musdary,  F.,  Amalia,  L.,  Lubis,  R.  M.  A.,  &  Ningsih,  W.  (2021).  Systematic  Review:  Efektivitas Ideonella  sakaiensis  dan  Chlamydomonas  reinhardtii  sebagai  Agen  Biodegradasi  Plastik Berbahan Dasar PET. Jurnal Biolokus , 4 (1), 20. https://doi.org/10.30821/biolokus.v4i1.901 Nursanti,  I.  (2014).  Analisis  Perhitungan  Overall  Equipment  Effectiveness  (OEE)  pada  Mesin Packing Untuk Meningkatkan Nilai Availability Mesin. Jurnal Ilmiah Teknik Industri , 13 (1), 7.
Sohal,  A.,  Olhager,  J.,  O’Neill,  P.,  &  Prajogo,  D.  (n.d.). Implementation  of  OEE  –  issues  and challenges . 8. Stevens, M. J., & Covas, J. A. (1995). Practical extrusion processes and their requirements. In M. J. Stevens & J. A. Covas, Extruder Principles and Operation (pp. 4–26). Springer Netherlands. https://doi.org/10.1007/978-94-011-0557-6_2
Suliantoro,  H.,  Susanto,  N.,  Prastawa,  H.,  &  Sihombing,  I.  (2017).  Penerapan  Metode  Overall Equipment Effectiveness (OEE) dan Fault Tree Analysis (FTA) Untuk Mengukur Efektifitas Mesin Reng. Jurnal Teknik Industri , 12 (2), 14. Yusron, R. M., Jufrianto, M., & Arif, S. (2022). Analisa Overall Equipment Effectiveness Pada Mesin Hammer Mill Di Industri Rumput Laut . 3 (2), 8.