p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Analisis Perhitungan Overall Equipment Effectiveness pada Mesin Die Cut di PT. Empat Perdana Carton
Dhani Ilham Abdilah 1* , Agustian Suseno 2
1,2 Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Singaperbangsa, Karawang Indonesia * Koresponden email : dhani.ilham19012@student.unsika.ac.id
Diterima: 12 Desember 2022 Disetujui: 26 Desember 2022

## Abstract
Companies must be able to compete with their rivals in the Industrial 4.0 age by boosting productivity. In manufacturing, machinery is typically only used for about 50% of its real capacity. One of the production equipment of PT. Empat Perdana Carton whose performance will be assessed is the die-cut machine. The Overall  Equipment  Effectiveness  method  is  used  to  calculate  the  availability,  performance,  and  quality values  combined  to  generate  the  average  value  for  measuring  the  performance  of  die-cut  machines. According  to  the  study's  findings,  the  average  availability  ratio  was  88.89%,  the  performance  rate  was 73.90%, the quality rate was 99.73%, and the OEE value was 65.63%. The lack of attention paid to repairs, the difficulty in locating machine parts, the lack of SOP application when using the machine, the unrealized work system, and the poor cleaning of scrap are the causes of the low OEE score.
Keywords:  overall  equipment  effectiveness,  die  cut  machine,  fishbone  diagram,  total  productive maintenance

## Abstrak
Perusahaan harus mampu bersaing dengan rivalnya di era Industri 4.0 dengan menggenjot produktivitas. Di sektor manufaktur, mesin biasanya hanya digunakan sekitar 50% dari kapasitas sebenarnya. Salah satu alat  produksi  PT.  Empat  Perdana  Carton  yang  akan  dinilai  kinerjanya  adalah  Mesin Die  Cut .  Metode Overall  Equipment  Effectivenes s  digunakan  untuk  menghitung  nilai  ketersediaan,  kinerja,  dan  kualitas, yang digabungkan untuk menghasilkan nilai rata-rata untuk mengukur kinerja Mesin Die Cut. Berdasarkan temuan penelitian, rata-rata nilai availability ratio 88,89%, performance rate 73,90%, quality rate 99,73%, dan  OEE  65,63%.  Kurangnya  perhatian  terhadap  perbaikan,  sulitnya  menemukan  bagian-bagian  mesin, kurangnya penerapan SOP saat menggunakan mesin, sistem kerja yang tidak terealisasi, dan pembersihan scrap yang kurang baik menjadi penyebab rendahnya skor OEE.
Kata  Kunci:  overall  equipment  effectiveness,  mesin  die  cut,  fishbone  diagram,  total  productive maintenance

## 1. Pendahuluan
Perusahaan harus mampu bersaing dengan para pesaingnya di era Industri 4.0 dengan meningkatkan produktivitas, dan untuk itu harus memiliki fasilitas produksi yang berkualitas. Salah satu fasilitas tersebut adalah mesin yang digunakan untuk melakukan proses produksi. [1]. Utilisasi peralatan industri manufaktur rata-rata  hanya  setengah  dari  kemampuan  mesin  yang  sebenarnya  [2].  Salah  satu  cara  perbaikan  pada industri  manufaktur  adalah  dengan  meningkatkan  utilitas  mesin  dan  memperpanjang  umur  ekonominya seoptimal  mungkin  [3].  Mesin  yang  digunakan  secara  terus  menerus  seiring  berjalannya  waktu  akan mengalami  masalah  yang  disebut downtime [4].  Masalah downtime ini  disebabkan  oleh  kurangnya perawatan pada mesin, mesin yang tidak dicek secara berkala dan kelalaian dari operator mesin tersebut. Hal  ini  harus  diperbaiki  karena downtime yang  terlalu  sering  akan  mengarah  kepada breakdown yang mengakibatkan kerugian semakin besar bagi perusahaan [5].
Overall Equipment Effectiveness diperkenalkan oleh Nakajima pada tahun 1988, metode ini adalah bagian  dari Total  Productive  Maintenance (TPM)  untuk  mengukur  tingkat  produktivitas  dalam  industri manufaktur  [6]. Overall  Equipment  Effectiveness (OEE)  adalah  metode  untuk  menilai  kinerja  suatu peralatan  dengan  mengukur  efektivitasnya  secara  keseluruhan.  Selain  itu,  OEE  digunakan  untuk meningkatkan  produktivitas  perusahaan,  yang  kemudian  diperhitungkan  saat  mengambil  keputusan  [7]. OEE  adalah  rasio  produktivitas  antara  hasil  dari  proses  manufaktur  dengan  apa  yang  dapat  diproduksi secara ideal [8]. Program Total Productive Maintenance (TPM) menggunakan teknik OEE untuk mencegah Six Big Losses dan menjaga performa peralatan. Untuk Six Big Losses meliputi tiga kategori yaitu; tingkat ketersediaan, tingkat kinerja, dan tingkat kualitas [9]. OEE banyak digunakan sebagai alat oleh perusahaan
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
misalnya  dalam  penerapan lean  manufacturing ,  perencanaan  pemeliharaan  dan  mengawasi  kinerja  dari peralatan yang digunakan [10]
PT. Empat Perdana Carton adalah salah satu perusahaan manufaktur yang bergerak di bidang industri pengemasan.  Perusahaan  ini  memproduksi  kemasan  kardus  dan  palet  kardus  dengan  berbagai  macam bentuk dan ukuran. Terdapat beberapa ukuran ketebalan karton mulai dari 0,3 mm hingga 5 mm, dalam melakukan  pemotongan  bahan  baku  kondisi  mesin  harus  dalam  keadaan  yang  prima  untuk  mencegah terjadinya kecacatan produk ( defect ). Tetapi pada kondisi aktual di lapangan terjadi permasalahan mesin yang tidak diinginkan pada saat mesin sedang beroperasi. Berdasarkan masalah tersebut PT. Empat Perdana Carton  harus  meningkatkan  utilitas  mesin,  salah  satunya  adalah  Mesin Die  Cut .  Ketika  memperbaiki kerusakan hanya pada terjadi masalah, usaha perbaikan yang dilakukan hanya sia-sia, hal in terjadi karena perbaikan hanya menambal masalah yang ada tanpa mengatasi masalah hingga ke sumbernya. Ini terjadi karena petugas tidak dapat memahami dengan jelas sifat masalah dan penyebab di baliknya. Berdasarkan penjelasan permasalahan di atas, maka perlu dihitung dan dianalisis nilai Overall Equipment Effectiveness (OEE) untuk Mesin Die Cut guna memastikan tingkat kinerjanya, yang meliputi pemotongan karton sesuai dengan pola yang telah ditentukan, dan untuk mengidentifikasi penyebab rendahnya efisiensi mesin yang mungkin terjadi.

## 2. Metode Penelitian
Observasi  langsung  digunakan  dalam  penelitian  ini  untuk  mempelajari  kondisi  lapangan  yang sebenarnya,  mempelajari  cara  penggunaan  Mesin Die  Cut ,  dan  mencari  hal-hal  yang  berkaitan  dengan perhitungan OEE. Setelah mendapatkan nilai OEE, dilakukan wawancara tambahan dengan operator Mesin Die Cut untuk memastikan masalah yang sering muncul saat mengoperasikan  Mesin Die  Cut dan untuk mengusulkan peningkatan efektivitas.
Data yang digunakan dalam penelitian ini berkisar satu tahun, dari Januari 2021 hingga Desember 2021.  Digunakan  data  yaitu  jumlah  produksi,  waktu  siklus,  dan  jumlah  produk  yang  rusak.  Analisis availability rate , performance rate , dan quality rate akan digunakan untuk mengolah data yang diperoleh sebelum menghitung nilai OEE dari Mesin Die Cut .

## 2.1 Data Ketersediaan Mesin Die Cut
Tabel 1 merupakan data operating hours , standby hours dan calendar hours selama periode Januari 2021 – Desember 2021.
Tabel 1. Data ketersediaan mesin Die Cut Bulan Operating Hours Preparation Hours Breakdown Hours Calendar Hours Standby Hours Januari 207 6 52 720 455 Februari 205 7 72 720 436 Maret 205 7 91 720 417 April 206 7 69 720 438 Mei 202 6 61 720 451 Juni 208 5 115 720 392 Juli 207 6 80 720 427 Agustus 202 7 40 720 471 September 206 6 87 720 421 Oktober 202 7 80 720 431 November 203 7 65 720 445 Desember 202 7 70 720 441 Sumber: PT. Empat Perdana Carton (2022)

## 2.2 Data Kinerja Mesin Die Cut
Tabel  2 merupakan  data operation  hours dan breakdown  hours selama  periode  Januari  2021  – Desember 2021.
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Tabel 2. Data kinerja mesin Die Cut Bulan Operating Hours Breakdown Hours Januari 207 52 Februari 205 72 Maret 205 91 April 206 69 Mei 202 61 Juni 208 115 Juli 207 80 Agustus 202 40 September 206 87 Oktober 202 80 November 203 65 Desember 202 70 Sumber: PT. Empat Perdana Carton (2022)

## 2.3 Data Kualitas Produksi Mesin Die Cut
Tabel 3 merupakan data jumlah produksi baik dan jumlah produksi kotor selama periode Januari 2021 – Desember 2021.
Tabel 3. Data kualitas produksi mesin Die Cut Bulan Jumlah Produksi Kotor Jumlah Produksi Baik Januari 122.131 122.095 Februari 76.760 75.850 Maret 135.183 135.116 April 150.095 149.832 Mei 102.505 102.044 Juni 102.535 102.034 Juli 119.659 119.542 Agustus 135.860 135.016 September 108.984 108.879 Oktober 156.380 156.296 November 233.360 233.345 Desember 213.085 213.062 Sumber: PT. Empat Perdana Carton (2022)

## 3. Hasil dan Pembahasan
Sebelum  melakukan  penghitungan  nilai Overall  Equipment  Effectiveness (OEE),  perlu  dilakukan perhitungan availability rate , performance rate dan, quality rate .

## 3.1 Availability Rate
Availability  Rate adalah  ukuran  kesiapan  mesin  untuk  dioperasikan  dengan  lancar  tanpa  adanya gangguan  hingga  timbulnya  kerusakan  yang  dapat  mengganggu  bahkan  menghentikan  proses  produksi [11]. Pada perhitungan availability rate diperlukan data operating hours , standby hours dan calendar hours . Berikut ini adalah rumus dalam mencari nilai availability rate :
𝐴𝑣𝑎𝑙𝑖𝑙𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑦 𝑅𝑎𝑡𝑒 = 𝑂𝑝𝑒𝑟𝑎𝑡𝑖𝑛𝑔 𝐻𝑜𝑢𝑟𝑠 + 𝑆𝑡𝑎𝑛𝑑𝑏𝑦 𝐻𝑜𝑢𝑟𝑠
𝐶𝑎𝑙𝑒𝑛𝑑𝑎𝑟 𝐻𝑜𝑢𝑟𝑠 × 100%
Kemudian dilakukan perhitungan availability rate dengan contoh pada bulan Januari 2021.
𝐴𝑣𝑎𝑙𝑖𝑙𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑦 𝑅𝑎𝑡𝑒 = 207 + 437 720 × 100% = 91,94%
Angka Availability  Rate Januari  2021  adalah  91,94%  sesuai  perhitungan  di  atas.  Hasil  penerapan formula yang sama untuk mendapatkan nilai Availability periode Januari 2021 sampai dengan Desember 2021 dapat dilihat pada Tabel 4.
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Tabel 4. Hasil perhitungan Availability Rate mesin Die Cut Bulan Operating Hours Preparation Hours Breakdown Hours Calendar Hours Standby Hours % Availability Januari 207 6 52 720 455 91,94% Februari 205 7 72 720 436 89,03% Maret 205 7 91 720 417 86,39% April 206 7 69 720 438 89,44% Mei 202 6 61 720 451 90,69% Juni 208 5 115 720 392 83,33% Juli 207 6 80 720 427 88,06% Agustus 202 7 40 720 471 93,47% September 206 6 87 720 421 87,08% Oktober 202 7 80 720 431 87,92% November 203 7 65 720 445 90,00% Desember 202 7 70 720 441 89,31% Sumber: Hasil pengolahan data (2022)

## 3.2 Performance Rate
Performance Rate adalah ukuran kemampuan mesin produksi untuk memproduksi barang jadi. Pada perhitungan performance rate diperlukan data operation hours dan breakdown hours [12]. Berikut ini adalah rumus dalam mencari nilai performance rate :
𝑃𝑒𝑟𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑛𝑐𝑒 𝑅𝑎𝑡𝑒 =
𝑂𝑝𝑒𝑟𝑎𝑡𝑖𝑛𝑔 𝐻𝑜𝑢𝑟𝑠
𝑂𝑝𝑒𝑟𝑎𝑡𝑖𝑛𝑔 𝐻𝑜𝑢𝑟𝑠 + 𝐵𝑟𝑒𝑎𝑘𝑑𝑜𝑤𝑛 𝐻𝑜𝑢𝑟𝑠 × 100%
Kemudian dilakukan perhitungan performance rate dengan contoh pada bulan Januari 2021.
𝑃𝑒𝑟𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑛𝑐𝑒 𝑅𝑎𝑡𝑒 = 207 207 + 52 × 100% = 79,92%
Angka Performance Rate Januari 2021 adalah 79,92% sesuai dengan perhitungan di atas. Temuan berikut ditunjukkan pada Tabel 5 setelah menggunakan rumus yang sama untuk menghitung nilai kinerja periode Januari 2021 hingga Desember 2021.
Tabel 5. Hasil perhitungan Performance Rate mesin Die Cut Bulan Operating Hours Preparation Hours Breakdown Hours Calendar Hours Standby Hours % Performance Januari 207 6 52 720 455 79,92% Februari 205 7 72 720 436 74,01% Maret 205 7 91 720 417 69,26% April 206 7 69 720 438 74,91% Mei 202 6 61 720 451 76,81% Juni 208 5 115 720 392 64,40% Juli 207 6 80 720 427 72,13% Agustus 202 7 40 720 471 83,47% September 206 6 87 720 421 70,31% Oktober 202 7 80 720 431 71,63% November 203 7 65 720 445 75,75% Desember 202 7 70 720 441 74,26% Sumber: Hasil pengolahan data (2022)

## 3.3 Quality Rate
Quality Rate adalah metrik yang menunjukkan kemampuan suatu mesin untuk memproduksi barang sesuai dengan spesifikasi perusahaan [13]. Pada perhitungan quality rate diperlukan data jumlah produksi baik dan jumlah produksi kotor. Berikut ini adalah rumus dalam mencari nilai quality rate :
𝑄𝑢𝑎𝑙𝑖𝑡𝑦  𝑅𝑎𝑡𝑒 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑃𝑟𝑜𝑑𝑢𝑘𝑠𝑖 𝐵𝑎𝑖𝑘 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑃𝑟𝑜𝑑𝑢𝑘𝑠𝑖 𝐾𝑜𝑡𝑜𝑟 × 100%
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Kemudian dilakukan perhitungan quality rate dengan contoh pada bulan Januari 2021.
𝑄𝑢𝑎𝑙𝑖𝑡𝑦  𝑅𝑎𝑡𝑒 = 122.095
122.131 = 99,97%
Angka Quality  Rate Januari  2021  adalah  99,97%  sesuai  perhitungan  di  atas.  Temuan  berikut ditunjukkan  pada Tabel  6 setelah  menerapkan  perhitungan  yang  sama  untuk  menentukan  nilai  Kualitas periode Januari 2021 hingga Desember 2021.
Tabel 6. Hasil perhitungan Quality Rate mesin Die Cut Bulan Jumlah Produksi Kotor Jumlah Produksi Reject Jumlah Produksi Baik % Quality Januari 122.131 36 122.095 99,97% Februari 76.760 910 75.850 98,81% Maret 135.183 67 135.116 99,95% April 150.095 263 149.832 99,82% Mei 102.505 461 102.044 99,55% Juni 102.535 501 102.034 99,51% Juli 119.659 117 119.542 99,90% Agustus 135.860 844 135.016 99,38% September 108.984 105 108.879 99,90% Oktober 156.380 84 156.296 99,95% November 233.360 15 233.345 99,99% Desember 213.085 23 213.062 99,99% Sumber: Hasil pengolahan data (2022)

## 3.4 Overall Equipment Effectiveness
OEE  adalah  suatu  metode  yang  menggunakan  data  efektivitas  waktu,  kinerja  mesin,  dan  kualitas produk  yang  dihasilkan  untuk  mengukur  efektivitas  alat  produksi,  khususnya  mesin  [14].  Setelah mengetahui nilai Availability , Performance , dan Quality pada Mesin Die Cut , kemudian dapat menghitung nilai  dari  OEE.  Nilai  OEE  dihitung  dengan  mengalikan  nilai  yang  diketahui  untuk availability , performance , dan quality . Berikut rumus penentuan nilai OEE:
𝑂𝐸𝐸 = 𝐴𝑣𝑎𝑖𝑙𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑦  ×  𝑃𝑒𝑟𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑛𝑐𝑒  ×  𝑄𝑢𝑎𝑙𝑖𝑡𝑦 Kemudian dilakukan perhitungan OEE dengan contoh pada bulan Januari 2021
𝑂𝐸𝐸 =  91,94%  ×  79,92%  ×  99,97%  =  73,46 %
Berdasarkan perhitungan di atas, nilai OEE pada Januari 2021 sebesar 73,46%. Hasil perhitungan nilai OEE dari Januari 2021 sampai dengan Desember 2021 dengan menggunakan rumus yang sama dapat dilihat pada Tabel 7 .
Tabel 7. Hasil Overall Equipment Effectiveness Mesin Die Cut Bulan % Availability % Performance % Quality Nilai OEE Januari 91,94% 79,92% 99,97% 73,46% Februari 89,03% 74,01% 98,81% 65,11% Maret 86,39% 69,26% 99,95% 59,80% April 89,44% 74,91% 99,82% 66,88% Mei 90,69% 76,81% 99,55% 69,35% Juni 83,33% 64,40% 99,51% 53,40% Juli 88,06% 72,13% 99,90% 63,45% Agustus 93,47% 83,47% 99,38% 77,54% September 87,08% 70,31% 99,90% 61,17% Oktober 87,92% 71,63% 99,95% 62,94% November 90,00% 75,75% 99,99% 68,17% Desember 89,31% 74,26% 99,99% 66,32% Rata-rata 88,89% 73,90% 99,73% 65,63% Sumber: Hasil pengolahan data (2022)
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Hasil  perhitungan  menunjukkan  bahwa  antara  Januari  2021  hingga  Desember  2021  rata-rata  nilai OEE sebesar 65,63%. Mengacu pada standar nilai OEE yang telah ditetapkan oleh JIPM nilai OEE pada Mesin Die Cut termasuk dalam kategori sedang, dimana nilainya berkisar antara 60 % hingga 84% [15].

## 3.4 Fishbone Diagram
Fishbone Diagram ( Ishikawa Diagram ) diperkenalkan pertama kali oleh Kaoru Ishikawa, diagram ini  merupakan  suatu  metode  dalam  manajemen  resiko  dengan  mengidentifikasi  penyebab  potensial terjadinya  suatu  masalah  untuk  menemukan  akar  masalahnya.  Langkah-langkah  perbaikan  lebih  mudah dilakukan apabila akar masalahnya sudah diketahui [16]. Dengan menggunakan diagram tulang ikan, dapat dijelaskan  sebab  dan  akibat  suatu  masalah  berdasarkan  faktor  manusia,  mesin,  metode,  material,  dan lingkungan. Diagram tulang ikan seperti pada Gambar 1 menghasilkan nilai OEE yang rendah.
Gambar 1. Fishbone Diagram penyebab rendahnya nilai OEE Sumber: Hasil pengolahan data (2022)

## 4. Kesimpulan
Rata-rata  nilai Overall  Equipment  Effectiveness Mesin Die  Cut tahun  2021  sebesar  65,63%, berdasarkan hasil pendataan, pengolahan data, dan analisis penyebab rendahnya nilai OEE Mesin Die Cut . Nilai  ini  berada  dalam  kategori  sedang  menurut Japan  Institute  of  Plant  Maintenance (JIPM).  Kinerja produksi  dalam  kategori  ini  dianggap  dan  masih  memiliki  ruang  untuk  dilakukannya  perbaikan  untuk menjadikan  proses  produksi  bisa  mencapai  kelas  dunia  dengan  nilai  minimal  85%. Penyebab  terjadinya masalah  pada  Mesin Die  Cut adalah  kerusakan  mesin  yang  disebabkan  oleh  komponen  yang  rusak, kurangnya penerapan SOP, kurangnya perawatan, sistem kerja yang dibuat kurang terealisasi, area kerja kotor dan panasnya suhu di area kerja.
Berikut  ini  adalah  peningkatan  yang  disarankan  yang  dapat  dilakukan  perusahaan:  melakukan pelatihan mengenai penanganan mesin bagi divisi maintenance , mensosialisasikan SOP penggunaan mesin, pemberian sanksi apabila penggunaan mesin tidak sesuai dengan SOP, membuat jadwal pemeliharaan dan perawatan, serta membuat dan menerapkan SOP terhadap mesin yang mengalami kerusakan.

## 5. Referensi
[1] H. Hidayat, M. Jufriyanto, and A. W. Rizqi, “Analisis Overall Equipment Effectiveness (OEE) Pada Mesin Cnc Cutting,” Rotor , vol. 13, no. 2, p. 61, 2020, doi: 10.19184/rotor.v13i2.20674.
[2] S. Nakajima, “Introduction to TPM (Total Productive Maintenance).” p. 79, 1998.
[3] Mulya Ruly, “Laporan Kerja Praktek Analisis Perhitungan Overall Equipment Effectiveness (OEE) Pada Mesin Recoil Di PT. Cigading Habeam Centre,” Universitas Sultan Ageng Tirtayasa, 2017.
[4] D.  Wibisono,  “Analisis  Overall  Equipment Effectiveness  (OEE)  Dalam  Meminimalisasi Six  Big Losses Pada Mesin Bubut (Studi Kasus di Pabrik Parts PT XYZ),” J. Optimasi Tek. Ind. , vol. 3, no. 1, pp. 7–13, 2021, doi: 10.30998/joti.v3i1.6130.
[5] A.  Muhazir,  Z.  Sinaga,  and  Z.  Abidin,  “Analisis  Overall  Equipment  Effectiveness  (OE)  Untuk Meningkatkan Performance Mesin Cerruti-2 Di PT. UIS,” J. Ilm. Tek. Mesin , vol. 10, no. 2, pp. 89– 97, 2022, doi: 10.33558/jitm.v10i2.4550.
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
[6] C. Ng, M. Enrique, and H. Korner, “applied sciences Overall Equipment E ff ectiveness : Systematic Literature Review and Overview of Different Approaches,” Www.Mdpi.Com/Journal/Applsci , no. 1988, 2020.
[7] M. Irfan, “Analisis Overall Equipment Effectiveness untuk Meningkatkan Keefektifan pada Mesin Press,” J. Indones. Sos. Teknol. , vol. 2, no. 7, pp. 1173–1182, 2021, doi: 10.36418/jist.v2i7.194.
[8] M. Braglia, R. Gabbrielli, and L. Marrazzini, “Overall Task Effectiveness: a new Lean performance indicator in engineer-to-order environment,” Int. J. Product. Perform. Manag. , vol. 68, no. 2, pp. 407–422, Jan. 2019, doi: 10.1108/IJPPM-05-2018-0192.
[9] D.  Pratama  and  F.  Yuamita,  “Analisis  Efektivitas  Mesin  Jahit  Dengan  Overall  Equipment Effectiveness  (OEE)  Dan  Failure  Mode  And  Effect  Analys  (FMEA)  (Study  kasus :  CV.  Cahaya Setia Mulia),” JIE.UPY J. Ind. Eng. Univ. PGRI Yogyakarta , vol. 1, no. 1, pp. 23–30, 2021.
[10] T.  Rachman  and  A.  W.  Nugraha,  “Pengukuran  Overall  Equipment  Effectiveness  (OEE)  Untuk Perbaikan  Proses  Manufaktur  Mesin  Bead  Grommet,” J.  Inovisi ,  vol.  14,  no.  1,  pp.  1–11,  2018, [Online]. Available: https://ejurnal.esaunggul.ac.id/index.php/inovisi/article/view/3583.
[11] A. B. Sulistyo and T. Zakaria, “Analisis Overall Equipment Effectiveness Mesin Vertical  Roller Mill ( Vrm ),” J. Ind. dan Teknol. Terpadu , vol. 2, no. 1, 2019.
[12] H.  Suliantoro,  N.  Susanto,  H.  Prastawa,  I.  Sihombing,  and  A.  Mustikasari,  “Penerapan  Metode Overall  Equipment  Effectiveness  (OEE)  Dan  Fault  Tree  Analysis  (FTA)  Untuk  Mengukur Efektifitas  Mesin  Reng,” J@ti  Undip    J.  Tek.  Ind. ,  vol.  12,  no.  2,  p.  105,  2017,  doi: 10.14710/jati.12.2.105-118.
[13] H.  Suliantoro  and  N.  S.  Aulia,  “Pengukuran  Nilai  Overall  Equipment  Effectiveness  (OEE)  Dan Usulan Perbaikan Dengan Metode 5S Pada Line 8 PT . Coca Cola Bottling Indonesia Central Java,” J. Ind. Eng. UNDIP , vol. 3, no. 4, 2014.
[14] K. Hafiz and E. Martianis, “Analisis Overall Equipment Effectiveness (OEE) pada Mesin Caterpillar Type  3512B,” SINTEK  J.  J.  Ilm.  Tek.  Mesin ,  vol.  13,  no.  2,  p.  87,  2019,  doi: 10.24853/sintek.13.2.87-96.
[15] A. L. Fahira and S. Hartini, “Analisis Kinerja Mesin Produksi Mills MNO Menggunakan Metode Overall Equipment Effectiveness (OEE) Studi Kasus : PT ISM Tbk Bogasari Flour Mills,” Ind. Eng. Online J. , vol. 9, no. 4, pp. 1–5, 2020.
[16] Y.  Hisprastin  and  I.  Musfiroh,  “Ishikawa  Diagram  dan  Failure  Mode  Effect  Analysis  (FMEA) sebagai  Metode  yang  Sering  Digunakan  dalam  Manajemen  Risiko  Mutu  di  Industri,” Maj. Farmasetika , vol. 6, no. 1, p. 1, 2020, doi: 10.24198/mfarmasetika.v6i1.27106.