Analisis  perawatan  mesin  injeksi  menggunakan  metode  overall equipment effectiveness dan failure mode and effect analysis
Analysis  of  injection  engine  maintenance  using  overall  equipment effectiveness and failure mode and effect analysis methods
Sahrupi 1 , Sofian Bastuti 2 , Muhamad Hanif 1 , Rimasya Dinda Ramadhanty 1
1* Program Studi Teknik Industri Universitas Serang Raya, Serang-Indonesia
2 Program Studi Teknik Industri Universitas Pamulang , Tangerang-Indonesia
* Koresponden Email: sahrupi@gmail.com

## INFORMASI ARTIKEL ABSTRAK
Histori Artikel - Artikel dikirim 14/10/2022 - Artikel diperbaiki 26/10/2022 - Artikel diterima 27/10/2022 PT.  XYZ  merupakan  salah  satu  perusahaan  yang  memproduksi  produk berbahan  baku  plastik.  Mesin  yang  digunakan  dalam  proses  produksi adalah  mesin  injeksi.  Permaslahan  yang  sering  muncul  adalah  mesin injeksi  sering  mengalami  breakdown  dan  tidak  tercapainya  target produksi  pada  beberapa  mesin.  Untuk  mengatasi  permasalahan tersebut, dilakukan penelitian menggunakan pendekatan analisis Overall Equipment  Effectiveness,  Six  Big  Losses  dan  Failure  Mode  and  Effect Analysis.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  kinerja  mesin injeksi berdasarkan tingkat efektivitasnya, mengetahui faktor penyebab terjadinya kerusakan dan menentukan prioritas perbaikan. Hasil analisis empat mesin injeksi diperoleh bahwa mesin injeksi E4 memiliki tingkat efektivitas paling rendah dengan nilai OEE sebesar 10,10%. Analisis Six Big  Losses  untuk  mesin  injeksi  E4  menunjukan  bahwa  kerugian  paling besar terdapat pada Reduced Speed Losses dengan nilai sebesar 84,22%. Hal ini disebabkan karena adanya beberapa komponen yang mengalami kerusakan. Kerusakan komponen mesin injeksi E4 terjadi karena faktor usia pemakaian dan minimnya perawatan mesin. Oleh karena  itu, perlu dilakukan  prioritas  perbaikan  untuk  meningkatkan  kecepatan  proses produksi  mesin  injeksi  E4  yaitu  dengan  melakukan  penggantian komponen  PCB  dan  solid  state  relay  secara  berkala  serta  menerapkan Predictive Maintenance dan Corrective Maintenance.
Kata  Kunci: Failure  Mode  and  effect  analysis;  overall  equipment effectiveness; six big losses; injection moulding.

## ABSTRACT
PT.  XYZ  is  a  business  that  manufactures  plastic-based  consumer  and  automotive goods.  An  injection  machine  is used  in  the  manufacturing  process.  The  issue  that recurs  regularly  is  the  breakdown  of  injection  machines  and  the  failure  of  some equipment  to  meet  output  targets.  In  order  to  address  these  issues,  a  study  was carried  out  utilizing  the  failure  mode  and  effect  analysis,  overall  equipment effectiveness,  and  the  six  big  losses.  In  order  to  improve  the  performance  of  the injection engine in the company, this study intends to evaluate the effectiveness of the  injection  engine,  identify  the  elements  that  lead  to  damage,  and  indicate  the order  of  improvement  that  must  be  made.  The  result  show  that  the  E4  injection engine  had  the  lowest  level  of  effectiveness,  with  an  OEE  value  of  10.10%, according to the analysis of four injection machines. The E4 injection engine's Six Big  Losses  research  reveals  that  Reduced  Speed  Losses,  with  a  value  of  84.22%, suffer  the  biggest  loss.  This  is  brought  on  by  the  existence  of  numerous  defective components. The E4 injection engine's component deterioration is caused by aging and  a  lack  of  engine  maintenance.  Therefore,  it  is  vital  to  prioritize  changes  in order  to  speed  up  the  production  of  the  E4  injection  machine,  specifically  by

## Volume 3, Nomor 2, November 2022, hlm 123-136 Jurnal Terapan Teknik Industri
ISSN [print] 2722 3469 | ISSN [Online] 2722 4740
regularly  replacing  PCB  components  and  solidstate  relays  as  well  as  putting Predictive Maintenance and Corrective Maintenance into practice.
Keywords: Failure  Mode  and  Effect  Analysis;  Overall  Equipment Effectiveness; Six Big Losses, Injection Moulding

## 1. PENDAHULUAN
Mesin injeksi merupakan mesin yang digunakan untuk membuat produk dengan bahan baku utama plastik melalui proses injeksi. Proses injeksi dilakukan dengan cara memanaskan bahan  biji  plastik  sehingga  biji  plastik  mencair,  plastik  cair  tersebut  kemudian  didorong sehingga masuk kedalam cetakan ( mold ), merupakan pembentuk produk plastik. Pada proses injeksi, bagian yang sangat berpengaruh pada hasil produk adalah bagian mold . Hal ini karena mold merupakan rongga atau cetakan dari bentuk benda yang akan diproduksi. Mesin injeksi horizontal  pada  umumnya  memiliki  beberapa  bagian  utama,  yaitu injection  unit,  clamping unit,  drive  system  dan  control  system [5] .  Setiap  tipe  mesin  injeksi  yang  berbeda  akan mempunyai  perbedaan  dalam  unit  injeksi  dan  unit clamping nya.  Bagian  utama  tersebut memiliki  fungsi  masing-masing  yang  berhubungan  dengan  proses  percetakan.  Beberapa contoh  produk  yang  dihasilkan  oleh  mesin  injeksi  diantaranya  adalah baby  product, dashboard sepeda  motor  dan  wadah  kosmetik.  Gambar  1  menujukan  contoh  visual  mesin injeksi molding yang diambil dari internet. Mesin injeksi yang ada di perusahaan tidak dapat ditampilkan untuk menjaga kerahasiaan dari sistem produksi perusahaan.
Gambar 1. Contoh Mesin Injeksi [5].
PT.  XYZ  merupakan  perusahaan  injeksi  plastik  yang  terletak  dikawasan  Industri Modern  Kabupaten  Serang  Provinsi  Banten.  Perusahaan  ini  berdiri  pada  tahun  1991  dan sudah  bersertifikat  SNI  ISO  9001:2015.  Jenis  produk  yang  dihasilkan  diantaranya  suku cadang  otomotif,  suku  cadang  elektronik,  peralatan  rumah  tangga  dan  segala  jenis  macam produk  yang  berbahan  material  plastik.  Perusahaan  ini  mempunyai  mesin injection terdiri dari 40T – 1250T, painting, printing, hot stamping, line assembly dan mould workshop . PT. XYZ saat ini memiliki banyak konsumen dari berbagai macam perusahaan. Masalah yang dihadapi perusahaan  saat  ini  adalah  kondisi  mesin  sering  mengalami  kerusakan  atau downtime . Berdasarkan  data downtime mesin  injeksi  yang  diperoleh  selama  bulan  Januari  sampai dengan Juni 2022, didapatkan nilai downtime pada mesin injeksi E1 sebesar 118,31 jam, E2 sebesar 32,7 jam, E3 sebesar 54,95 jam dan E4 sebesar 157,2 jam.
Berdasarkan  hasil  wawancara  dengan  pihak  perusahaan,  diperoleh  bahwa permasalahan  yang  sering  terjadi  pada  mesin  injeksi  yaitu  mesin  sering  mengalami breakdown . Hal ini terjadi disebabkan oleh adanya kerusakan pada beberapa jenis komponen
mesin seperti mould, hidrolik, nozzle, kontaktor, barrel dan PCB. Adapun proses pemecahan masalah  yang dilakukan saat ini yaitu dengan melakukan perbaikan sesuai  kerusakan yang terjadi.  Meskipun  perbaikan  sudah  dilakukan,  tetapi  masalah  selalu  muncul  kembali. Diperlukan  langkah-langkah  yang  tepat  agar  dapat  meningkatkan  kembali  kinerja  mesin. Metode  yang  dianggap  lebih  tepat  untuk  mengatasi  masalah  tingginya downtime mesin injeksi adalah metode Overall Equipment Effectiveness (OEE), Six Big Losses dan Failure Mode and Effect Analysis (FMEA) OEE adalah  salah  satu  metode  pengukuran  kinerja  yang  banyak  digunakan  oleh perusahaan  untuk  mengatasi  masalah  efektifitas  mesin [1] .  Perusahaan  menggunakan  OEE sebagai  dasar  penggerak  kinerja  bisnis  perusahaan  yang  berfokus  pada  kualitas, produktivitas, dan masalah pemanfaatan mesin dalam rangka mengurangi kegiatan-kegiatan yang  tidak  bernilai  tambah  dalam  proses  bisnis  perusahaan.  OEE merupakan  salah  satu metrik  kuantitatif  yang  digunakan  dalam  industri  untuk  mengontrol  dan  memantau produktivitas  peralatan  produksi  serta  sebagai  indikator  dan  penggerak  proses  dan peningkatan  kinerja [6] .  Metrik  ini  telah  diterima  secara  luas  sebagai  alat  kuantitatif  yang penting untuk pengukuran tingkat produktivitas dalam sebuah operasi manufaktur [7] . OEE dapat  digunakan  untuk  mengukur  kinerja,  mengidentifikasi  peluang  pengembangan,  dan fokus  dalam  upaya  peningkatan  yang  terkait  dengan  peralatan  atau  pemanfaatan  proses ( availability ), tingkat operasional ( performance ) dan kualitas ( quality ). OEE memiliki standar ketersediaan  sebesar  90  persen,  efisiensi  kinerja  sebesar  95  persen,  dan  tingkat  kualitas sebesar 99 persen. [8] . Sehingga secara keseluruhan, OEE kinerja kelas dunia memiliki nilai rata-rata sebesar 85 [9] .
Availability merupakan  rasio  atau  perbandingan  antara  aktual  waktu  mesin memproduksi dengan jumlah waktu yang dijadwalkan untuk produksi [10] . Faktor penting dalam perhitungan availability adalah jumlah loading time . Loading time dapat didefinisikan sebagai total loading time setelah dikurangi planned downtime yang terjadi [11] . Performance efficiency yaitu  hasil  perkalian  dari operations  speedrate dan net  operation  rate, atau  ratio kuantitas produk yang dihasilkan kemudian dikalikan dengan waktu siklus idealnya terhadap waktu yang tersedia yang melakukan proses produksi ( operation time ). Sedangkan operation speed rate adalah perbandingan antara ideal cycle time mesin dengan kecepatan aktual mesin ( actual cycle time ).
Sedangkan Six big losses yaitu enam kerugian yang dapat mengurangi tingkat efektivitas mesin.  Keenam  kerugian  tersebut  diantaranya  adalah breakdown  loses/equipment  failure, setup  and  adjusment  losses,  idling  and  minor  stoppages,  reduced  speed,  defect  losses dan reduced  yield/scrap . Root  cause  analysis  tools (RCA)  digunakan  untuk  mengetahui  akar penyebab  terjadinya  masalah  secara  lebih  detail.  Sedangkan FMEA merupakan  sebuah metode  yang  berguna  untuk  mengevaluasi  potensi-potensi  kegagalan  yang  dapat  terjadi dalam sebuah sistem, desain, proses, atau pelayanan ( service ). Identifikasi potensi kegagalan dilakukan dengan cara mmberikan nilai atau skor 1 sampai dengan 10 pada masing – masing moda kegagalan berdasarkan atas tingkat kejadian ( occurrence ), tingkat keparahan ( severity ), dan  tingkat  deteksi  ( detection ) [2] .  Metode  OEE  dan  FMEA  mampu  mengukur  tingkat efektivitas  mesin  sekaligus  menentukan  prioritas  perbaikan  pada  mesin  yang  diteliti [3] . Pengolahan  data  dilakukan  pada  empat  mesin  injeksi  yaitu  E1,  E2,  E3  dan  E4.  Namun demikian, fokus penyelesaian masalah akan diprioritaskan pada mesin injeksi yang memiliki
Analisis perawatan mesin injeksi menggunakan metode overall equipment effectiveness dan failure mode and effect analysis
tingkat  efektivitas  paling  rendah.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  kinerja  mesin injeksi di PT.XYZ berdasarkan tingkat efektivitasnya, mengetahui faktor penyebab terjadinya kerusakan dan menentukan prioritas perbaikan.

## 2. METODE
Penelitian  dilakukan  di  perusahaan  injeksi  plastik  yang  terletak  dikawasan  Industri Modern Cikande, Kabupaten Serang Provinsi Banten. Penelitian ini bersifat deskriptif analisis yang  mendeskripsikan  objek  yang  diteliti  melalui  data  atau  sampel  yang  telah  terkumpul sebagaimana  adanya,  tanpa  melakukan  analisis  dan  membuat  kesimpulan  yang  berlaku umum [4]. Adapun data yang dikumpulkan dalam penelitian ini meliputi data kuantitatif dan data kualitatif. Data kuantitatif yang dikumpulkan meliputi data loading time , operation time , downtime, cycle  time,  setup  time dan  data  produksi.  Sedangkan  data  kualitatif  yang dikumpulkan  meliputi  data  profil  perusahaan  dan  data-data  yang  diperoleh  dari  kuesioner dan wawancara dengan reponden.
Proses  pengumpulan  data  dilakukan  melalui  tiga  cara  yaitu  observasi  lapangan, wawancara dan studi literatur. Proses observasi dilakukan untuk menemukan permasalahan yang  sering  terjadi  pada  mesin  injeksi  E1,  E2,  E3  dan  E4.  Observasi  dilakukan  sebagai pembuktian  adanya  kegagalan  mesin  sebagaimana  yang  ditunjukan  dalam  data downtime mesin. Selain itu observasi juga dimaksudkan untuk menghindari adanya permasalahan yang tersembunyi  dari  kegagalan  mesin  tersebut.  Kegiatan  observasi  dilakukan  selama  kegiatan penelitian berlangsung yaitu selama 2 bulan sesuai yang ditentukan oleh pihak perusahaan. Adapun  wawancara  dilakukan  dengan  tujuan  untuk  mendapatkan  informasi  secara  lebih detail  terkait  permasalahan  yang  sedang  diteliti  sehingga  informasi  tentang  permasalahan, faktor  penyebab  dan  tindakan  pengendaliannya  dapat  dilakukan  secara optimal.  Kemudian untuk  menambah  data  dukung  secara  teroritis  terhadap  penelitian  maka  dilakukan  studi literatur.  Studi  literatur  bersumber  dari  artikel-artikel  yang  masih  relevan  dan  aktual, bersumber dari buku-buku dan bersumber dari data digital lain yang berhubungan dengan tema penelitian.
Setelah dilakukan pengumpulan data, maka  tahap berikutnya adalah tahap pengolahan data.  Pengolahan  data  dimulai  dengan  melakukan  perhitungan  nilai  OEE  meliputi perhitungan availability, performance efficiency dan quality rate . Pengukuran OEE dilakukan pada  keempat  mesin  injeksi  yaitu  E1,  E2,  E3  dan  E4.  Mesin  injeksi  yang  memiliki  tingkat efektivitas paling rendah atau mesin injeksi dengan nilai OEE paling rendah akan dilakukan analisis Six Big Losses. Analisis Six Big Losses dimaksudkan untuk mengetahui letak kerugian paling tinggi dari enam kerugian yang dialami mesin. Setelah kerugian pada tahap analisis Six Big Losses diketahui, maka selanjutnya dilakukan analisis kerusakan komponen dan analisis akar masalah menggunakan tool RCA untuk mengetahui faktor penyebab terjadinya kerugian sebagaimana yang diperoleh pada perhitungan Six Big Losses. Setelah akar masalah diketahui maka selanjutnya dilakukan analisis dampak potensi kegagalan menggunakan metode FMEA . Pengukuran  FMEA melibatkan  pegawai  yang  mengetahui  permasalahan  dan  memiliki pengalaman  yang  cukup  untuk  membantu  dalam  memberikan  penilaian  tentang  dampak kegagalan ( severity ), frekuensi kejadian ( occurance ) dan tingkat kesulitan deteksi ( detection ). Tahapan penelitian secara lebih detail sebagaimana ditunjukan pada diagram alir penelitian pada gambar 2.

## 2.1 Metode perhitungan OEE
Perhitungan  OEE dilakukan  dengan  mengalikan  nilai Availability,  Performance Efficiency dan Quality Rate . Adapun persamaan OEE ditunjukan pada persamaan (1).
𝑂𝐸𝐸 = 𝐴𝑣𝑎𝑖𝑙𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑦 𝑥 𝑃𝑒𝑟𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑛𝑐𝑒 𝑥 𝑄𝑢𝑎𝑙𝑖𝑡𝑦 𝑟𝑎𝑡𝑒 𝑥 100% (1) 2.1.1 Nilai Availability dihitung dengan persamaan (2)
𝐴𝑣𝑎𝑖𝑙𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑦 = 𝑂𝑝𝑒𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑇𝑖𝑚𝑒 𝐿𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑇𝑖𝑚𝑒 𝑥100 (2) 2.1.2 Nilai Performance efficiency ditunjukkan pada persamaan (3) : 𝑃𝑒𝑟𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑛𝑐𝑒 𝐸𝑓𝑓𝑖𝑐𝑖𝑒𝑛𝑐𝑦  = 𝑃𝑟𝑜𝑐𝑒𝑠𝑠𝑒𝑑 𝑎𝑚𝑜𝑢𝑛𝑡 𝑡𝑖𝑚𝑒 𝑥 𝑖𝑑𝑒𝑎𝑙 𝑐𝑦𝑐𝑙𝑒 𝑡𝑖𝑚𝑒 𝑜𝑝𝑒𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑡𝑖𝑚𝑒 𝑥100% (3)
Tiga faktor penting yang dibutuhkan untuk menghitung performance efficiency adalah: a. Ideal cycle (waktu siklus ideal/waktu standar)
b. Processed amount (jumlah produk yang diproses)
c. Operation time (waktu operasi mesin)
2.1.3 Nilai quality rate dihitung menggunakan persamaan (4). 𝑄𝑢𝑎𝑙𝑖𝑡𝑦 𝑟𝑎𝑡𝑒 = 𝑜𝑢𝑡𝑝𝑢𝑡 𝑎𝑚𝑜𝑢𝑛𝑡 − 𝑑𝑒𝑓𝑒𝑐𝑡 𝑎𝑚𝑜𝑢𝑛𝑡 𝑜𝑢𝑝𝑢𝑡 𝑎𝑚𝑜𝑢𝑛𝑡 𝑥100%. (4)
Quality rate atau rate of quality product yaitu rasio atau perbandingan jumlah produk yang  lebih  baik  terhadap  jumlah  total  produk  yang  diproses.  Jadi rate  of  quality  product adalah hasil perhitungan dengan menggunakan dua faktor berikut:
a. Output amount (jumlah produk yang diproses)
b. Defect amount (jumlah produk yang cacat )
2.2 Metode perhitungan six big losses
Six big losses bertujuan untuk mengetahui nilai kerugian secara lebih spesifik. Keenam kerugian tersebut meliputi sebagai berikut [12]:
2.2.1 Breakdown  Loses / equipment  failure adalah  kerusakan  mesin  atau  peralatan  yang bersifat  tiba-tiba  atau  kerusakan  yang  tidak  diinginkan. Breakdown  losses dihitung menggunakan persamaan (5).
𝐸𝑞𝑢𝑖𝑝𝑚𝑒𝑛𝑡 𝑓𝑎𝑖𝑙𝑢𝑟𝑒 𝑙𝑜𝑠𝑠𝑒𝑠  = 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐵𝑟𝑒𝑎𝑘𝑑𝑜𝑤𝑛 𝐿𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑇𝑖𝑚𝑒 𝑋 100% (5)
2.2.2 Setup  and  adjusment  losses adalah  kerugian  yang  diakibatkan  karena  adanya pemasangan  atau  penyetelan.  Waktu setup termasuk  penyesuaian  ( adjusment )  dan waktu  yang  dibutuhkan  untuk  penggantian. Setup  and  adjusment  losses dihitung menggunakan persamaan (6).
𝑆𝑒𝑡𝑢𝑝 𝑎𝑛𝑑 𝑎𝑑𝑗𝑢𝑠𝑡𝑚𝑒𝑛𝑡 𝑙𝑜𝑠𝑠𝑒𝑠  = 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑆𝑒𝑡𝑢𝑝 𝑎𝑛𝑑 𝑎𝑑𝑗𝑢𝑠𝑚𝑒𝑛𝑡 𝑡𝑖𝑚𝑒 𝐿𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑇𝑖𝑚𝑒 𝑋 100% (6)
2.2.3 Idling  and  minor  stoppages terjadi  disebabkan  oleh  kejadian-kejadian  seperti pemberhentian sejenak, kemacetan mesin, dan idling time dari mesin yang bersifat Non Productive  Time .  Salah  satu  contoh Non  Productive  Time adalah  waktu  pemeliharaan mesin yang terencana ( Planned Maintenance atau Planned Downtime ). Idling and minor stoppages dihitung menggunakan persamaan (7).
𝐼𝑑𝑙𝑖𝑛𝑔 𝑚𝑖𝑛𝑜𝑟 𝑎𝑛𝑑 𝑠𝑡𝑜𝑝𝑝𝑎𝑔𝑒𝑠  = 𝑁𝑜𝑛 𝑝𝑟𝑜𝑑𝑢𝑐𝑡𝑖𝑣𝑒 𝑡𝑖𝑚𝑒 𝐿𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑇𝑖𝑚𝑒 𝑋 100% (7)
2.2.4 Reduced  speed adalah  kerugian  karena  mesin  tidak  dapat  berkerja  dengan  maksimal. (penurunan kecepatan produksi). Reduced speed dihitung menggunakan persmaan (8).
𝑅𝑒𝑑𝑢𝑐𝑒𝑑 𝑠𝑝𝑒𝑒𝑑 𝑙𝑜𝑠𝑠𝑒𝑠 = 𝑂𝑝𝑒𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑡𝑖𝑚𝑒 − (𝑖𝑑𝑒𝑎𝑙 𝑐𝑦𝑐𝑙𝑒 𝑡𝑖𝑚𝑒 𝑥 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑝𝑟𝑜𝑑𝑢𝑐𝑡) 𝐿𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑇𝑖𝑚𝑒 𝑋100% (8)
2.2.5 Defect Losses adalah kerugian yang disebabkan adanya produk yang cacat atau rework . Produk  yang  cacat  akan  merugikan  material,  mengurangi  jumlah  produksi,  biaya tambahan untuk pengerjaan ulang. Defect Losses dihitung menggunakan persamaan (9).
𝑃𝑟𝑜𝑐𝑒𝑠𝑠 𝑑𝑒𝑓𝑒𝑐𝑡 𝑙𝑜𝑠𝑠𝑒𝑠 = 𝑖𝑑𝑒𝑎𝑙 𝑐𝑦𝑐𝑙𝑒 𝑡𝑖𝑚𝑒 𝑥 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑅𝑒𝑗𝑒𝑐𝑡 𝐿𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑇𝑖𝑚𝑒 𝑋 100% (9)
2.2.6 Reduced  Yield/scrap disebabkan  adanya  material  yang  tidak  terpakai  atau  sampah bahan  baku  akibat  adanya  kegagalan  saat  awal  proses  produksi. Reduced  Yield/scrap dihitung menggunakan persamaan (10).
𝑅𝑒𝑑𝑢𝑐𝑒𝑑 𝑦𝑖𝑒𝑙𝑑 𝑙𝑜𝑠𝑠𝑒𝑠 = 𝐼𝑑𝑒𝑎𝑙 𝑐𝑦𝑐𝑙𝑒 𝑡𝑖𝑚𝑒 𝑥 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑌𝑖𝑒𝑙𝑑 𝐿𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑇𝑖𝑚𝑒 𝑋 100% (10)
Adapun langkah-langkah penelitian sebagaimana ditunjukan pada gambar 2.
Gambar 2. Diagram alir penelitian

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1
Hasil pengumpulan data
3.2.1 Data maintenance mesin
Berdasarkan  hasil  pengumpulan  data  di  Bagian  Produksi  PT.XYZ  diperoleh  beberapa data pemeliharaan mesin yaitu data loading time, downtime, operation time, cycle time, actual time dan setup time. Data waktu tersebut diukur dalam satuan jam, menit dan detik. Adapun loading time, downtime dan operation time masing-masing injeksi E1, E2, E3 dan E4 selama bulan januari sampai dengan Juni 2022 sebagaimana pada tabel 1.
Melakukan Identifikasi Masalah Pengumpulan Data Pengolahan Data Analisis Six Big Losses Analisis akar masalah menggunakan RCA Tool Perhitungan OEE Usulan Perbaikan Analisis potensi kegagalan dan resiko kegagalan menggunakan FMEA Studi Literatur Data yang dikumpulkan: 1. Operation time
2. Loading time
3. Downtime
4. Data produksi
5. Hasil wawancara
6. Data Kuesioner
Tabel 1. Data loading time, downtime dan operation time Mesin injeksi E1 E2 E3 E4 Loading Time (Jam) 3186 3810 2978 3379 Downtime (Jam) 118,31 32,7 54,95 157,2 Operation Time (Jam)  3067,7  3777,3  2923,1  3221,8
Sedangkan  data cycle  time,  actual  time dan setup time  masing-masing  mesin  injeksi sebagamana ditunjukan pada tabel 2.
Tabel 2. Data cycle time, actual time dan setup time Mesin injeksi Cycle time (detik) Actual time (detik) Setup time (menit) E1 55,00 58 30 E2 46,00 47 40 E3 60,00 62 60 E4 60,00 64 40

## 3.2.2 Data hasil produksi
Hasil produksi yang berhasil dikumpulkan datanya selama 6 bulan yaitu bulan Januari sampai dengan Juni 2022 pada mesin injeksi mesin E1, E2, E3 dan E4 sebagaimana terdapat pada tabel 3.
Tabel 3. Data hasil produksi mesin injeksi (Januari – Juni 2022)
Mesin injeksi  Jumlah produksi (lusin)  Jumlah produk cacat (lusin) Yields (lusin) E1 180122 856 1,1 E2 101441 240 1,5 E3 185215 1183 1,8 E4 20828 353 1,5 3.2 Hasil perhitungan OEE Hasil  perhitungan Availability,  Performance  Rate dan Quality  Rate masing-masing ditunjukan pada tabel 4, tabel 5 dan tabel 6. Adapun hasil perhitungan OEE ditunjukan pada tabel 7.
Tabel 4. Hasil perhitungan availability mesin injeksi E1, E2, E3 dan E4 (Januari -Juni 2022)
Mesin injeksi Loading time (Jam) Operation time (Jam) Availability (%) E1 3186 3068 96,29 E2 3810 3777 99,14 E3 2978 2923 98,15 E4 3379 3222 95,35 Tabel 5. Hasil perhitungan performance mesin injeksi E1, E2, E3 dan E4 (Januari -Juni 2022) Mesin injeksi Jumlah produksi (lusin) Ideal cycle time (jam) Operation time (Jam) Performance (%) E1 180122 0,0153 3068 89,70 E2 101441 0,0128 3777 34,32
130 Sahrupi, Sofian Bastuti, Muhamad Hanif, Rimasya Dinda Ramadhanty Analisis perawatan mesin injeksi menggunakan metode overall equipment effectiveness dan failure mode and effect analysis Mesin injeksi Jumlah produksi (lusin) Ideal cycle time (jam) Operation time (Jam) Performance (%) E3 185215 0,0167 2923 105,61 E4 20828 0,0167 3222 10,77 Tabel 6. Hasil perhitungan quality rate mesin injeksi E1, E2, E3 dan E4 (Januari -Juni 2022) Mesin injeksi Output amount (lusin) Defect amount (lusin) Quality Rate (%) E1 180122 856 99,53 E2 101441 240 99,76 E3 185215 1183 99,36 E4 20828 353 98,31 Tabel 7. Hasil perhitungan OEE mesin injeksi E1, E2, E3 dan E4 (Januari -Juni 2022) Mesin injeksi Availability (A)  Performance (P)  Quality Rate (Q) OEE E1 96,29 89,70 99,53 85,96% E2 99,14 34,32 99,76 33,94% E3 98,15 105,61 99,36  103,00% E4 95,35 10,77 98,31 10,10%
Berdasarkan  nilai  OEE  pada  tabel  7  diperoleh  nilai  OEE  paling  tinggi  sampai  paling rendah  yaitu  nilai  OEE mesin  injeksi  E3  103,00%,  nilai  OEE mesin  injeksi E1  85,96%,  nilai OEE mesin injeksi E2 33,94% dan nilai OEE mesin injeksi E4 10,10%. Nilai OEE untuk level word classs adalah 85%, dengan rincian nilai masing-masing variabel terdapat pada tabel 8 [8,9].
Tabel 8. Standar nilai OEE world class OEE Faktor Word Class Availability (A) 90 Performance (P) 95 Quality (Q) 99,9 OEE 85
Hasil  perhitungan  nilai  OEE pada  tabel  7  diperoleh  nilai  OEE  paling  rendah  terdapat pada  mesin  injeksi  E4.  Oleh  karena  itu,  perlu  dilakukan  analisa six  big  losses pada  mesin injeksi  E4  untuk  mengetahui  kerugian  secara  lebih  spesifik  yang  diakibatkan  oleh  adanya breakdown mesin.  Selain  itu,  untuk  mengetahui  faktor  penyebab  rendahnya  tingkat efektivitas mesin injeksi E4 dan juga prioritas perbaikan, diperlukan analisis akar penyebab masalah menggunakan Root Cause Analysis Tool dan FMEA.
3.3 Hasil perhitungan six big losses Adapun hasil perhitungan Six Big  Losses mesin injeksi E4 sebagaimana yang terdapat pada tabel 9.
Berdasarkan  hasil  analisis six  big  losses pada  mesin  injeksi  E4,  diperoleh  kerugian paling  besar  terletak  pada reduced  speed  losses .  Nilai  kerugian speed  losses penurunan kecepatan  produksi  dari  bulan  Januari  sampai  dengan  Juni  2022  sebesar  84,22%.  Adanya
kerugian ini menyebabkan rendahnya nilai overall effectiveness equipment pada mesin injeksi E4 yaitu hanya mencapai 10,10%.
Tabel 9. Hasil perhitungan six big losses mesin injeksi E4 (Januari -Juni 2022) Bulan Equipment failure losses Setup and adjustment losses Idling and minor stopages Reduced speed Defect losses Reduced yield Januari 3,84% 0,19% 0,21% 83,65% 0,22% 0,004% Februari 2,21% 0,16% 0,16% 86,23% 0,17% 0,004% Maret 10,32% 0,15% 0,17% 81,71% 0,18% 0,005% April 4,44% 0,13% 0,17% 84,20% 0,15% 0,005% Mei 5,07% 0,10% 0,20% 82,91% 0,22% 0,004% Juni 1,14% 0,13% 0,17% 86,25% 0,19% 0,005% Rata-rata 4,51% 0,14% 0,18% 84,22% 0,19% 0,004%

## 3.4 Analisis akar masalah menggunakan RCA tool
Hal yang menyebabkan mesin injeksi E4 memiliki tingkat efektivitas yang paling rendah adalah disebabkan adanya beberapa komponen yang mengalami kerusakan. Data kerusakan komponen mesin E4 dari bulan Januari sampai dengan Juni 2022 ditunjukan pada gambar 2.
Gambar 3. Komponen rusak pada mesin injeksi E4
Berdasarkan data kerusakan komponen mesin injeksi E4 pada gambar 3, Nozzle adalah komponen  yang  sering  mengalami  kerusakan  dengan  jumlah  kerusakan  sebanyak  4  kali, sedangkan  kerusakan  komponen  yang  lain  jumlahnya  sama  yaitu  sebanyak  3  kali  selama Januari sampai Juni 2022.
Hasil brainstorming diperoleh  hasil  analisis  akar  masalah  menggunakan root  cause analysis tool sebagaimana ditunjukan pada tabel 10.
Setelah  dilakukan  analisis  akar  masalah  menggunakan Root  Cause  Analysis [14] , maka tahap  berikutnya  adalah  melakukan  analisa  potensi  kegagalan,  dampak  kegagalan  dan
3 3 3 4 3 3 0 1 2 3 4 5 PCB Mould Hidrolik Nozzle
Kontaktor Barrel
Analisis perawatan mesin injeksi menggunakan metode overall equipment effectiveness dan failure mode and effect analysis
menentukan  prioritas  perbaikan  menggunakan  metode  FMEA sebagaimana  yang  terdapat pada tabel 11.
Tabel 10. Hasil analisis akar masalah reduce speed losses mesin injeksi E4 menggunakan RCA
tool. No Why 1 Why 2 Why 3 Why 4 1. Moulding mengalami kerusakan PCB rusak PCB terbakar ▪ Faktor usia pemakaian ▪ Kurang pemeliharaan 2. Hidrolik macet Oli mengalami kebocoran Selang seal rusak ▪ Selang seal pecah ▪ Kurang pemeliharaan 3. Barrel mengalami trouble Ring screw torpedo aus ▪ Faktor usia pemakaian ▪ Kurang pemeliharaan Torpedo screw patah ▪ Torpedo screw sering digunakan untuk menekan material ▪ Faktor usia pemakaian 4. Kontaktor mengalami kerusakan Heater barrel mengalami trip Temperatur heater barrel sangat panas (temperatur melebihi 300 derajat celcius ) Heater barrel sering digunakan 5. Nozzle mengalami trouble Nozzle panas karena sering terkena aliran listrik Solid state relay mengalami kerusakan ▪ Faktor usia pemakaian ▪ Kurang pemeliharaan

## 3.5 Analisis akar masalah menggunakan FMEA
FMEA sangat  berguna  dalam  mengidentifikasi  bentuk  kegagalan  yang  mungkin  terjadi. Selain itu, metode ini berfungsi untuk memastikan pengaruh kegagalan berhubungan dengan setiap  bentuk  kegagalan [13] .  Analisis  FMEA  dilakukan  untuk  mengantisipasi  terjadinya kegagalan dalam operasional mesin dengan mengetahui potensi-potensi penyebab terjadinya kegagalan.  Untuk  mengetahui  akar  masalah  penyebab  kegagalan,  dilakukan  melalui  proses brainstorming dengan  beberapa  pegawai  perusahaan.  Pegawai  yang  menjadi  responden terdiri  dari  seorang  Supervisor  yang  memiliki  pengalaman  kerja  15  tahun  dan  seorang Operator yang memiliki pengalaman selama 6 tahun. Brainstorming dengan responden tidak hanya  menentukan  akar  penyebab  masalah,  termasuk  juga  melakukan  penilaian  dampak kerusakan  ( severity ),  frekuensi  terjadinya  kejadian  kerusakan  ( occurance )  dan  penilaian tingkat kesulitan mendeteksi terjadinya kerusakan ( detection ). Nilai Risk  Priority Number paling tinggi terdapat pada kegagalan Moulding yaitu sebesar 308, dengan kategori resiko “medium” [16] dengan kriteria pemeliharaan bersifat Prediktif [17] . Kemudian RPN tertinggi kedua adalah kegagalan nozzle yang memiliki nilai RPN sebesar
180  dengan  kategori  resiko  “low  to  medium” [16] ,  dengan  kriteria  pemeliharaan  bersifat Korektif [17] .
Tabel 11. FMEA mesin injeksi E4 No . Equipme nt Function Failure Mode Cause Effect Of Failure Action S  O D RP N 1 Mold Sebagai pembentuk lelehan material menjadi bentuk produk yang diinginkan mold tidak berfungsi PCB rusak akibat terbakar Mengakibatka n cacat pada produk Mengganti PCB secara berkala untuk menghindari kerusakan PCB secara mendadak yang mengakibatk an moulding tidak bekerja dan menerapkan Predictive Maintenance untuk mengetahui masa pakai tiap-tiap komponen. 7  8 5, 5 308 2 Nozzle Mengalirkan material kedalam mold temperatur e tidak stabil Solid state relay tidak dapat memutus aliran listrik Mesin mold tidak dapat mengoperasi material Mengganti solid state relay yang rusak dan melakukan pengecekan berkala untuk memastikan kondisi komponen tersebut 5  8 4, 5 180 3 Barrel Melakukan proses peleburan material Pada saat operasiona l produksi tidak stabil Ring screw torpedo sudah haus, torpedo screw patah Tidak dapat mendorong material ke dalam mold Mengganti torpedo screw, mengganti ring screw dengan diameter 70 7  3 4, 5 94, 5 4 PCB Sebagai tempat untuk meletakkan komponen - komponen mesin Mesin alarm rusak Inverter rusak, PCB rusak akibat terbakar Open clamping injection unit tidak bekerja Membersihkn PCB, service inverter 7  2 5, 5 77 5 Hidrolik Sebagai mesin penggerak untuk menutup terdapat kebocoran oli saat Selang seal rusak/ Menyebabkan oli berceceran di mesin Memasang selang hydolic ysng baru 3/4" x 7  2 4, 5 63
No . Equipme nt Function Failure Mode Cause Effect Of Failure Action S  O D RP N cetakan dan menghisap oli dari tangki kedala ruang clam cylinder running pecah 95 cm 6 Filter Sebagai penyaring sisa material tidak terpakai terdapat produk yang cacat Filter tidak dapat menyarin g material Produk yang dikeluarkan mengalami defect Mengganti filter baru, melakukan pemeriksaan rutin dan melakukan predictive maintenance untuk menentukan umur pakai komponen 4  2 6 48 7 Kontakto r Memutus dan meyambungk an aliran listrik temperatur e heater barrel trip Heater barrel zone 5 shot, kontakto r rusak Mesin injeksi tidak beroperasi Mengganti heater 150 x 75 / 1200 W, mengganti kontaktor coil 220 V 2  2 5 20
Risk Priority Number (RPN) dihitung dengan menggunakan rumus [14].
RPN = severity x occurance x detection (11)

## 3.6 Menentukan prioritas perbaikan
Berdasarkan  analisis  FMEA  maka  prioritas  perbaikan  yang  perlu  dilakukan  untuk meningkatkan efektivitas  mesin  injeksi  E4  dari urutan  paling  pertama sampai  terakhir  adalah sebagai berikut:
a. Mengganti PCB secara berkala untuk menghindari kerusakan PCB secara mendadak yang  mengakibatkan  moulding  tidak  bekerja  dan  menerapkan  Predictive Maintenance untuk mengetahui masa pakai tiap-tiap komponen.
b. Mengganti  solid  state  relay  yang  rusak  dan  melakukan  pengecekan  berkala  untuk memastikan kondisi komponen tersebut
c. Mengganti torpedo screw, mengganti ring screw dengan diameter 70
d. Membersihkn PCB, service inverter
e. Memasang selang hydolic ysng baru 3/4" x 95 cm
f. Mengganti  filter  baru,  melakukan  pemeriksaan  rutin  dan  melakukan  predictive maintenance untuk menentukan umur pakai komponen.
g. Mengganti heater 150 x 75 / 1200 W, mengganti kontaktor coil 220 V.

## 4. SIMPULAN
Hasil analisis empat mesin injeksi diperoleh bahwa secara rata-rata tingkat efektifitas mesin masih dibawah standar kelas dunia. Mesin injeksi E4 memiliki tingkat efektivitas paling rendah dibandingkan  ketiga  mesin  lainnya  dengan  nilai OEE sebesar  10,10%.  Analisis Six  Big  Losses untuk mesin injeksi E4 menunjukan bahwa kerugian paling besar terdapat pada Reduced Speed
Losses dengan  nilai  kerugian  sebesar  84,22%.  Adapun  akar  penyebab  masalah  rendahnya efektivitas  mesin E4  adalah  disebabkan  adanya  beberapa  komponen  yang  mengalami kerusakan.  Kerusakan  komponen  terjadi  karena  faktor  usia  pemakaian  dan  minimnya perawatan  mesin.  Oleh  karena  itu,  perlu  dilakukan  prioritas  perbaikan  untuk  meningkatkan kecepatan  proses  produksi  mesin  injeksi  E4  yaitu  dengan  melakukan  penggantian  komponen PCB  dan  solid  state  relay  secara  berkala  serta  menerapkan Predictive  Maintenance dan Corrective Maintenance untuk meningkatkan kinerja mesin injeksi E4.

## 4. UCAPAN TERIMA KASIH
Penelitian  ini  dibiayai  oleh  Kementerian  Pendidikan,  Kebudayaan,  Riset  dan  Teknologi sesuai  dengan  Kontrak  Penelitian  Tahun  Anggaran  2022  dengan  No.  Kontrak 156/E5/PG.02.00.PT/2022 tanggal 10 Mei 2022

## REFERENSI
[1] Muslim, Erlinda, Fauzia Dianawati, and Irwandi Panggalo. "Pengukuran Dan Analisis Nilai OEESebagai Dasar Perbaikan Sistem Manufaktur Pipa Baja." Proceeding SMART UGM., 2009.
[2] Stamatis,  Diomidis  H.  Failure  mode  and  effect  analysis:  FMEA  from  theory  to  execution. Quality Press, 2003.
[3] Dewi,  Nila  Kusuma,  and  Ahmad  Kholid  Al  Ghofari.  “Analisis  Tingkat  Efektifitas  Mesin Menggunakan Metode Grey FMEAPada Mesin Injection (Studi Kasus: Asia Protendo Graha)”. Diss. Universitas Muhammadiyah Surakarta , 2018.
[4] Sugiyono,  "Me tode  Penelitian  Kuantitatif  Kualitatif  dan  R&D”.,  Bandung:  CV. ALVABETA.,2009.
[5] Wijaya, Hadi.
2010. Mengenal Mesin Injeksi Plastik. Diambil dari http://injeksiplastik.blogspot.com/2010/02/plastic-injection-molding-machine.html
[6] Garza‐Reyes, Jose Arturo, et a l.  "OEEand process capability (PC) measures: A relationship analysis." International Journal of Quality & Reliability Management .,2010.
[7] Huang,  Samuel  H.,  et  al.  "Manufacturing  system  modeling  for  productivity  improvement." Journal of manufacturing systems 21.4.,2002.
[8] Nakajima,  S.  “Introduction  To  TPM  :  Total  Productive  Maintenance”,  1ST  Edition, Productivity Inc, Cambridge .,1988.
[9] Blanchard,  Benjamin  S.  "An  enhanced  approach  for  implementing  total  productive maintenance  in  the  manufacturing  environment." Journal  of  quality  in  Maintenance Engineering .,1997.
[10] Zammori, Francesco, Marcello Braglia, and Marco Frosolini. "Stochastic overall equipment effectiveness." International Journal of Production Research 49.21 (2011): 6469-6490.
[11] Dal,  Bulent,  Phil  Tugwell,  and  Richard  Greatbanks.  "OEEas  a  measure  of  operational improvement – a  practical  analysis." International  Journal  of  Operations  &  Production Management 20.12 (2000): 1488-1502.
[12] Nachnul  Ansori,  A.,  and  M.  Imron  Mustajib.  "Sistem  Perawatan  Terpadu  (Integrated MaintenanceSystem)." Yogyakarta: Graha Ilmu., 2013.
[13] Tannady, Hendy. "Pengendalian kualitas." Yogyakarta: Graha Ilmu .,2015.
[14] Peerally, Mohammad Farhad, et al. "The problem with root cause analysis." BMJ quality & safety 26.5.,2017.
[15] Gaspersz,  Vincent.  "Pedoman  implementasi  program  six  sigma  terintegrasi  dengan  ISO 9001: 2000, MBNQA, dan HACCP." (2002).
136 Sahrupi, Sofian Bastuti, Muhamad Hanif, Rimasya Dinda Ramadhanty
Analisis perawatan mesin injeksi menggunakan metode overall equipment effectiveness dan failure mode and effect analysis
[16] García,  Javier  Puente,  et  al.  "Artificial  Intelligence  Tools  For  Applying  Failure  Mode  And Effects Analysis ." Universidad de Oviedo: Spain .,2001.
[17] Puthillath, Beena, and R. Sasikumar. "Selection of maintenance strategy using failure mode effect  and  criticality  analysis." International  Journal  of  Engineering  and  Innovative Technology (IJEIT) 1.6.,2012