Increasing  Overall  Equipment  Effectiveness  in  the  Computer Numerical  Control  Lathe  Machines  Using  the  Total  Productive Maintenance Approach

## Peningkatan  Overall  Equipment  Effectiveness  pada  Mesin  Bubut
Computer  Numerical  Control  dengan  Menggunakan  Pendekatan Total Productive Maintenance
Tri Ngudi Wiyatno 1 , Hibarkah Kurnia 1 1 Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknik Universitas Pelita Bangsa, Jl. Inspeksi Kalimalang No. 9 Cikarang, Jawa Barat 17530 Indonesia email: hibarkah@pelitabangsa.ac.id doi: https://doi.org/10.31315/opsi.v15i2.7284
Received: 29 th June 2022; Revised: 6 th September 2022; Accepted: 30 th November 2022; Available online: 30 th December 2022; Published regularly: December 2022

## ABSTRACT
Production machines are the most important part of a production system. Machines need effective and efficient maintenance  to  be  able  to  guarantee  and  support  the  production  process  to  run  well.  The  steel  industry  is  an industry that produces various types  and shapes  of  steel  with one of  the machines being  Computer Numerical Control  (CNC)  type  BT-A16.  These  machines  often  have  problems  such  as  downtime  that  interfere  with  the production experience. The purpose of this research is to find out the problems in the CNC BT-A16 production machine and provide recommendations for improvements to improve machine performance or Overall Equipment Effectiveness (OEE). The approach used is Total Productive Maintenance by calculating the OEE value. Problem analysis was carried out through Focus Group Discussion with expert judgment when determining the Failure Mode Effect  Analysis (FMEA) analysis. Research findings indicate that the cause of  the engine is not  optimal comes  from  abnormal  heat  in  the  gearbox  and  machine  spindle  components  caused  by  operator  error  when inputting data. The definite improvement is making a special schedule for maintenance, checking all maintenance schedules, and conducting training to increase knowledge and skills. The results of the corrective action show an increase in the OEE value from 70.8% to 79.9% or an increase of  9.1%, so the increase in the OEE value will increase the efficiency of the BT-A16 CNC lathe.
Keywords: CNC; Steel Industry; Lathe Machine; OEE; TPM

## ABSTRAK
Mesin produksi merupakan bagian terpenting dari suatu sistem produksi. Mesin sangat membutuhkan perawatan yang  efektif  dan  efisien  untuk  dapat  menjamin  dan  mendukung  proses  produksi  dapat  berjalan  dengan  baik. Industri baja merupakan industri yang memproduksi berbagai macam jenis dan bentuk baja dengan salah satu mesinnya adalah Computer Numerical Control (CNC) tipe BT-A16. Mesin ini sering mengalami masalah seperti downtime  yang  mengganggu  kelancaran  produksi.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui permasalahan pada mesin produksi CNC BT-A16 dan memberikan rekomendasi perbaikan untuk meningkatkan kinerja mesin atau Overall Equipment Effectiveness (OEE). Pendekatan yang digunakan adalah Total Productive Maintenance dengan menghitung nilai OEE. Analisis masalah dilakukan melalui Focus Group Discussion dengan experts  judgment  pada  saat  menentukan  Analisa  Failure  Mode  Effect  Analysis  (FMEA).  Temuan  penelitian menunjukkan  bahwa  penyebab  mesin  tidak  optimal  berasal  dari  panas  yang  tidak  normal  pada  gearbox  dan komponen  spindle  mesin  yang  disebabkan  oleh  kesalahan  operator  saat  menginput  data.  Perbaikan  yang direkomendasikan adalah  membuat jadwal  khusus untuk pemeliharaan, mengecek semua  jadwal  maintenance, dan mengadakan pelatihan bagi karyawan untuk menambah pengetahuan dan keterampilan. Hasil dari Tindakan perbaikan  menunjukan  adanya  peningkatan  nilai  OEE  dari  70,8%  menjadi  79,9%  atau  naik  9,1%,  sehingga dengan adanya peningkatan nilai OEE ini akan meningkatkan efesiensi mesin bubut CNC BT-A16.
Kata Kunci: CNC; Industri Baja; Mesin Bubut; OEE; TPM

## 1. PENDAHULUAN
Dengan tantangan persaingan yang ketat di seluruh  dunia,  industri  manufaktur  berada  di bawah  tekanan  untuk  memberikan  kinerja  dan komitmen  tingkat  tinggi.  Untuk  menghadapi permintaan  pelanggan  yang  selalu  berubah, perusahaan manufaktur memilih untuk mengadopsi perubahan strategis dalam pendekatan  manajemen,  proses  dan  teknologi produksi.  Faktor  pendukung  keberhasilan perusahaan  manufaktur  lainnya  ditentukan dengan  kemampuan  peralatan  atau  mesin produksi  beroperasi  dengan  baik,  mesin  atau peralatan produksi sangat membutuhkan perawatan  yang  efektif  dan  efisien  untuk  itu perlunya suatu sistem yang dapat menjamin dan mendukung  mesin  pada  proses  produksi beroperasi dengan baik (Kurnia, 2021).
Suatu perusahaan manufaktur dapat mengetahui efektifitas mesin dengan perhitungan tingkat keefektifan peralatan menggunakan Total  Productive  Maintenance (TPM)  berdasarkan  nilai Overall  Equipment Effectiveness (OEE), sehingga dapat meningkatkan efektivitas peralatan serta mengeliminasi  kerugian  besar  bagi  perusahaan yang dikenal dengan six big losses (Nursubiyantoro  et  al.,  2016).  Salah  satu pendekatan untuk meningkatkan kinerja kegiatan pemeliharaan adalah dengan menerapkan  strategi  TPM  termasuk  dalam perawatan  mesin  Linear  Accelerator  Synergy Platform Cancer Therapy (Sukma et al., 2022).
Mesin Computer Numerical Control (CNC) Brio  Turner  (BT)  A16  adalah  salah  satu  mesin CNC  single  head dimana  mesin  tersebut  hanya mampu  membubut  satu  jenis  part  dengan program tertentu. Konsep kerja mesin CNC BT A16  hampir  sama  dengan  mesin  bubut  manual dimana  harus  ada  kegiatan  bongkar  pasang untuk  setiap  pemasangan  part  yang  ingin  di proses.  Mesin  CNC  BT-A16  sangat  cocok digunakan  untuk  perusahaan  yang  bergerak  di bidang  fabrikasi  karna  proses  pembubutan dalam  bidang  ini  bersifat  custom  dan  tidak memproduksi  secara  massal  untuk  satu  jenis produk  oleh  karena  itu  mesin  tersebut  harus memiliki jadwal perawatan yang intensif untuk menjaga keseimbangan produksi.
Dalam  proses  produksi  baja  ada  beberapa mesin pendukung dalam proses fabrikasi, yaitu mesin  CNC,  mesin  las,  mesin shearing dan
mesin  poles.  Karena  seringnya  terjadinya downtime pada  beberapa  mesin  tersebut,  maka perusahaan  harus  mengambil  kebijakan  yang tepat  dalam  menghadapi  kondisi  yang  akan terjadi.  Untuk  menyelesaikan  permasalahan tersebut maka dibutuhkan beberapa cara/metode seperti  OEE  untuk  menghitung  keefektifan mesin  CNC  BT-A16, Failure  Mode  and  Effect Analysis (FMEA) untuk menganalisa kesalahan/kegagalan  ( failure )  yang  ada  pada mesin  CNC  BT-A16,  serta tools diagram fishbone untuk  menentukan  akar  masalah  yang terjadi  pada  mesin  CNC  BT-A16  dan  usulan perbaikan  menggunakan  cara  5W+1H  dengan harapan dapat menjadi solusi dari masalah yang ada (Sjarifudin et al., 2022).
TPM  adalah  pendekatan  sistematis  untuk meningkatkan  produksi  dan  sistem  kualitas dengan  menyertakan  semua  karyawan  melalui investasi moderat dalam pemeliharaan (Pacaiova  &  Izarikova,  2019) .  Total  artinya keterlibatan  seluruh  karyawan  dan  manajemen kemudian mencakup total life cycle dari proses produksi tersebut. Produktif artinya meningkatkan  produktivitas  melalui  tanpa kecelakaan,  tanpa  cacat  dan  tanpa  kerusakan meminimalkan masalah dalam proses produksi, Maintenance berarti memelihara sistem produksi yang baik (Jaqin et al., 2020). Filosofi TPM didukung oleh empat kegiatan perbaikan: perbaikan dan efisiensi perawatan yang efektif, fokus  pada  pengelolaan  peralatan  sejak  awal perancangan dan perawatan pencegahan, pelatihan  untuk  meningkatkan  kemampuan personel  yang  terlibat,  melibatkan  operator dalam pemeliharaan peralatan sehari-hari (Prabowo et al., 2018).
OEE  memiliki  proses  perhitungan  yang sistematis untuk mengidentifikasi semua kerugian produktivitas sehingga dapat mengefisienkan sumber daya dan tingkat kinerja produksi  dalam  industri  manufaktur  garmen (Kurnia,  Jaqin,  &  Purba,  2022).  Suatu perusahaan manufaktur jika sudah melaksanakan  pendekatan  TPM  dan  OEE  ini bisa  bermanfaat  untuk  perusahaan  untuk meningkatkan  produktivitas  perusahaan  yang dapat memperbesar profit perushaaan (Musyafa’ah & Sofiana, 2022).
Berdasarkan latar belakang dapat diketahui bahwa  yang  menjadi  pokok  permasalahan adalah:  tingginya  nilai downtime mesin  CNC BT-A16 sebesar 62% atau 4.094 menit pada Jan-
Jun  2021  dibandingkan  dengan  mesin-mesin yang lain, untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada Gambar  2.  Kesenjangan  dengan  penelitian  lain (Pereira  et  al.,  2019)  menggunakan Lean  Six Sigma ,  pada  penelitian  ini  menggunakan  TPM untuk  perawatan  yang  kurang  optimal  pada mesin CNC BT-A16 dan kurangnya edukasi dan training khusus tentang pemahaman mesin CNC BT-A16. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui permasalahan pada  mesin produksi CNC  BT-A16  dan  memberikan  rekomendasi perbaikan  untuk  meningkatkan  kinerja  mesin atau OEE.

## 2. METODE
Jenis  penelitian  ini  adalah mixed  methods research yang  mengkombinasikan  metode penelitian  kuantitatif  dan  metode  penelitian kualitatif untuk digunakan secara bersama-sama (W  Creswell,  2014).  Penelitian  kuantitatif didapatkan  dengan  cara  hasil  pengukuran  nilai OEE dan FMEA. Sementara penelitian kualitatif berasal dari diagram fishbone dan 5W+1H.
Desain penelitian yang tepat pada penilitian ini adalah penelitian deskriptif eksploratif yang bertujuan untuk menggambarkan keadaan suatu fenomena  yang  terjadi,  mengetahui  penyebab permasalahan  sampai  tindakan  perbaikan  yang dilakukan.
Metode/teknik  yang  diperlukan  dalam pengumpulan  data  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  dengan  cara  observasi, dikarenakan  jenis  datanya  adalah  data  primer
proses  produksi  pada  mesin  bubut.  Sementara jenis  data  sekunder,  teknik  pengumpulan datanya  dengan  document  study  atau  dokumen laporan bulanan produksi.
Tahapan  penelitian  ini  dibagi  menjadi  4 tahapan, diantaranya:
Tahap 1: tahapan pendahuluan, dimana tahapan ini menerangkan fenomena masalah yang terjadi dari  Jan-Jun  2021,  tujuan penelitian  dan  kajian literatur pendukung pada penelitian ini.
Tahap  2: tahapan  analisis,  dimana  tahapan  ini menganalisa  data  yang  terkumpul  dengan beberapa alat perbaikan yang dipakai diantaranya  OEE  sebelum  perbaikan  yaitu  dari Jan-Jun  2021,  diagram fishbone , Focus  Group Discussion (FGD) dan FMEA.
Tahap 3: tahapan perbaikan, dimana tahapan ini menjelaskan  tindakan  perbaikan  melalui root- cause analysis dengan 5W+1H dan mengimplementasikan pendekatan TPM.
Tahap 4: tahapan hasil dan kesimpulan, dimana pada  tahapan  ini  meghitung  nilai  OEE  sesudah perbaikan  dari  Jul-Des  2021  dan  dapat menyimpulkan  penelitian  ini  sesuai  dengan tujuan  awal  dari  penelitian.  Menurut Japan Institute  of  Plant  Maintenance (JIPM)  nilai standar ideal OEE yaitu 84%, dengan demikian penelitian  ini  juga  mengacu  pada  nilai  standar tersebut.  Jika  hasil  penelitian  ini  nilai  OEE belum memenuhi standar ideal OEE maka perlu dievaluasi  lagi  terkait  tahap  2  yaitu  pada  saat pembuatan  diagram fishbone .  Adapun  alur tahapan penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 1.
Tahap 1 Tahap 2 Tahap 3 Tahap 4 Fenomena Masalah Pengumpulan Data Tujuan Penelitian 5W+1H OEE Sesudah
Perbaikan OEE Sebelum Perbaikan Kajian Pustaka Diagram Fishbone FGD & FMEA Kesimpulan Implementasi TPM
Pada  Gambar  1  terdapat  perhitungan  OEE menurut  Nakajima  (1988),  yang  dikutip  lagi oleh  (Nurprihatin  et  al.,  2019)  didapatkan  dari Availability Rate (AR), Performance Effeciency (PE)  dan Quality  Rate (QR)  dengan  rumus sebagai berikut:
Analisis  FMEA  dilakukan  melalui  FGD dengan  5 experts  judgment .  Tujuan  FMEA adalah  untuk  menentukan  mode  prioritas kegagalan  berdasarkan Risk  Priority  Number (RPN), yang dihitung berdasarkan faktor risiko untuk Occurence (O), Severity (S),  dan Detection (D).  Berikan  setiap  skor  dengan bilangan bulat dari 1 sampai 10 melalui experts judgment .  Selanjutnya  dilakukan  perhitungan RPN dengan rumus:
RPN = S x O x D
(5)
Keterbaruan/ novelty atau  pendekatan  baru dalam  penelitian  ini  adalah  jenis  mesin  yang digunakan dalam menganalisis nilai OEE adalah mesin  bubut  CNC  BT-A16,  sedangkan  metode yang  digunakan  dalam  menentukan  nilai  RPN FMEA  serta  penerapan  tindakan  perbaikan dengan  5W+1H  melalui  FGD  dengan experts judgment
di bidangnya, dan mengimplementasikan pendekatan TPM.
Semuanya  ini  dilakukan  secara  komprehensif berkesinambungan  agar  nilai  OEE  dapat ditingkatkan.

## 3.   HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  dan  pembahasan  pengolahan  data disertai  analisa  berdasarkan  metode  penelitian yang digunakan.

## Tahap 1
Bagian  ini  diawali  dengan  menganalisa breakdown data terbesar yang terjadi pada mesin produksi sebagai penomena masalah.
Berdasarkan data produksi periode Januari-Juni 2021,  diketahui  bahwa  mesin  CNC  BT-A16
merupakan  mesin  dengan downtime terbesar. Rincian  mesin  produksi  di  Industri  baja  dapat dilihat pada Gambar 2.
Berdasarkan  Gambar  2  diketahui  bahwa mesin  CNC  BT-A16  merupakan mesin  dengan breakdown  terbesar  dengan  total  62%  selama Jan-Jun  2021.  Oleh  karena  itu  perlu  dilakukan perbaikan  agar  mesin  bekerja  secara  maksimal dan dapat menghasilkan produk sesuai target.
Gambar 2 . Mesin downtime Jan-Jun 2021

## Tahap 2
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengumpulan data-data  laporan  yang  diperlukan  untuk menunjang  penelitian  ini.  Sebelum  dilakukan analisa lebih lanjut, dilakukan perhitungan nilai OEE  pada  mesin  CNC  BT-A16  sebelum perbaikan.  Perhitungan  nilai  OEE  dilakukan dengan  menggunakan  rumus  (1),  (2),  (3),  (4) pada  sampel  bulan  Januari,  yaitu  sebagai berikut:
𝐴𝑅 = 416 − 12 416 × 100% = 97,1% 𝑃𝐸 = 1.255 × 0,27 404 × 100% = 83,9% 𝑄𝑅 = 1.255 − 145 1.255 × 100% = 88,4%
𝑂𝐸𝐸 = 97,1% × 83,9% × 88,4%  = 72,0%
Nilai AR, PE, QR dan nilai OEE bulan Jan- Jun 2021 dapat dilihat pada Tabel 2 dan Tabel 3. Berdasarkan perhitungan diketahui bahwa rata- rata nilai OEE selama bulan Jan-Jun 2021 adalah sebesar  70,8%.  Nilai  tersebut  masih  jauh  dari nilai standar OEE sebesar 84%.
Mesin Mesin Mesin AR = (Loading Time − Downtime)
Loading Time x 100% (1)
PE = (Processed Amount × Idle Cycle Time)
Operating Time x 100%             (2)
QR = (Processed Amount − Defect Amount) Processed Amount x 100%          (3) OEE  =  AR x PE x QR
(4)
(5)
Tabel 2. Availability rate sebelum perbaikan 2021 Loading Time (jam) Downtime (jam) AR (%) Januari 416 12 97,1% Februari 416 12 97,1% Maret 416 12 97,1% April 416 14 96,6% Mei 416 16 96,2% Juni 416 16 96,2% Total 2.496 82 96,7%
Perbaikan nilai OEE pada  mesin CNC BT A16  masih  diperlukan  untuk  meningkatkan kemampuan  kinerja  secara  keseluruhan.  Nilai rata-rata PE memiliki nilai terkecil yaitu 83,3% diantara  parameter  yang  mempengaruhi  nilai OEE. Nilai PE merupakan nilai terendah dalam perhitungan  OEE.  Nilai  ini  akan  menyebabkan rendahnya  nilai  efektivitas  dalam  sistem produksi.  Berdasarkan  pengamatan  ditemukan
beberapa  hal  yang  menyebabkan  OEE  tidak optimal yaitu adanya mode kegagalan pada hasil produksi dan perlu dicari penyebab masalah dan mengusulkan  perbaikan  dengan  meningkatkan performance maintenance.
Analisis  penyebab  masalah  dilakukan untuk  mengetahui  sumber  masalah.  Diagram fishbone yang  diperoleh  merupakan  konsep analisis kausal yang dihasilkan melalui brainstorming dengan  operator  mesin  bubut tersebut.
Diagram fishbone
untuk menggambarkan suatu masalah dan penyebabnya  dari  mesin  CNC  BT-A16,  hal  ini sesuai dengan penelitian  (Hidayat & Saefulloh, 2022)  perawatan conveyor  belt pada  mesin Incinerator dengan metode fishbone dan analisa permasalahan cacat tinggi pada industri Garmen (Sjarifudin  &  Kurnia,  2022).  Hasil  analisis masalah  kemudian  diinterpretasikan  pada Gambar 3.
Tabel 3. Rekapitulasi nilai OEE sebelum perbaikan 2021 Processed Amount (unit) Ideal Cycle Time (jam) Operation Time (jam) PE (%) Processed Amount (pcs) Defect Amount (pcs) QR (%) OEE (%) Januari 1.255 0,27 404 83,9% 1.255 145 88,4% 72,0% Februari 1.230 0,27 404 82,2% 1.230 170 86,2% 68,8% Maret 1.280 0,26 405 82,2% 1.280 120 90,6% 72,3% April 1.275 0,26 402 82,5% 1.275 125 90,2% 71,9% Mei 1.245 0,27 400 84,0% 1.245 155 87,6% 70,7% Juni 1.210 0,28 400 84,7% 1.210 190 84,3% 68,7% Total 7.495 0,27 2.415 83,3% 7.495 905 87,9% 70,8%
Gambar 3. Diagram Fishbone Gearbox panas
Setelah  ditemukan  berbagai  penyebab masalah, kemudian ditransformasikan ke dalam
metode  FMEA  yang  dilakukan  secara  FGD (Kurnia,  Jaqin,  &  Manurung,  2022)  dengan
Gearbox panas Kurang keterampilan Banyak pikiran Belum ada jadwal Bearing aus Tidak mengerti Supply pnematik Tidak stabil Oli terlalu encer Belum inpeksi Belum dibersihkan Belum set program Atap bocor Banjir area mesin Tidak ada kontrol Tidak ada SOP
experts  judgment ,  sesuai  dengan  penilitian. Metode FMEA ini digunakan untuk mengetahui penyebab  permasalahan  dominan  dan  prioritas yang harus  diperbaiki  (Manurung  et  al., 2021).
Berikut  analisis  penentuan  masalah  utama FMEA dapat dilihat pada Tabel 4. Tabel 4. Analisa FMEA Komponen Failure Mode Failure Cause Failure Effect S O D RPN Kontrol panel CPU panas Kipas daya yang diterima tidak stabil Tampilan layar kosong 7 7 6 252 Mesin spindel Gearbox panas Input RPM tidak sesuai dengan kapasitas Oli cepat habis 7 7 8 448 Selang collant Pasokan pneumatik ke tubing tidak stabil Tekanan pneumatik kompresor sangat kecil Pendingin tidak mengalir sesuai kebutuhan 7 8 7 343 Tali kipas Tali kipas putus Set gigi RPM tidak sesuai dengan kapasitas Putaran mesin tidak stabil 8 6 5 240 Bearing chuck Kepala chuck bergetar saat berputar Pelumas pada bantalan yang haus Putaran mesin tidak stabil 5 7 6 240 Existing coolant Selang outlet tersumbat scrub Lubang flat berlubang masih terlalu besar Area mesin banyak genangan air 8 8 6 336 Pisau masuk Blunt blade Sering terjadi tabrakan di awal proses Persingkat putaran pisau 7 6 6 294
Berdasarkan  Tabel  4  nilai  RPN  terbesar terdapat  pada  komponen  mesin  spindel  dengan nilai  448.  Identifikasi  kerusakan  berasal  dari gearbox panas yang mengakibatkan oli pelumas cepat habis. Hal ini disebabkan oleh proses input RPM  yang  tidak  sesuai  dengan  kapasitasnya. Dengan demikian penyebab ini akan diperbaiki dengan metode 5W+1H.

## Tahap 3
5W+1H merupakan metode yang digunakan  untuk  menyelidiki  dan  memberikan rekomendasi  perbaikan  terhadap  permasalahan yang  terjadi  pada  proses  produksi  (Kurnia, Jaqin,  &  Purba,  2022).  Setelah  semua  akar masalah diketahui, selanjutnya dilakukan perbaikan  melalui  kontribusi  saran  dari experts judgment .  Berikut  hasil  analisis  perbaikan dengan metode 5W+1H dapat dilihat pada Tabel 5. Tabel 5. Analisa perbaikan 5W+1H Identifikasi Jenis Kerusakan What Where When Why Who How Masukan program salah Alat tidak bisa dipakai Panel CNC Selama proses input data Tidak konsentrasi Operator CNC Memeriksa program sebelum menjalankan uji coba Oli cepat habis RPM turun Gearbox Selama proses input data Salah input program Operator CNC Memeriksa program sebelum menjalankan uji coba Kesalahan program Mesin berhenti Mesin CNC Membuat program di awal Kurangnya pengetahuan dan keterampilan Engineering Memberikan pelatihan kepada operator untuk meningkatkan pengetahuan dan keterampilan khusus operator mesin CNC Gearbox cepat rusak Putaran tidak stabil Gearbox Selama proses produksi Kualitas suku cadang tidak bagus Maintenance Buat rencana yang jelas untuk pengadaan suku cadang
Langkah  selanjutnya  adalah  implementasi TPM  yaitu  dengan  merencanakan  perbaikan yang  sudah  dijadwalkan  dalam  5W+1H. Penjelasan dan perbaikan yang diusulkan untuk memperbaiki masalah pada gearbox adalah:
1) Akar masalah yang menyebabkan operator salah  memasukkan  program  adalah  karena operator  tidak  konsentrasi  pada  pekerjaan  dan operator terlalu banyak berpikir diluar pekerjaan sehingga pekerjaan kehilangan fokus dan kurang teliti  yang  mengakibatkan  kesalahan  dalam proses input datanya. Perbaikan yang disarankan adalah  fokus  pada  pekerjaan  dan  pengecekan ulang program sebelum dijalankan, hal ini cukup untuk meminimalisir terjadinya kesalahan pada proses produksi.
2) Akar  masalah  yang  membuat  oli  cepat habis  adalah  karena  operator  salah  mengatur RPM untuk material yang proses pembubutannya  memakan  waktu  lama.  Sebab, putaran gearbox tidak sesuai kapasitas.
Perbaikan  yang  disarankan  adalah  mengecek kembali  program  yang  sudah  diinput  dan menguasai  data sheet untuk  semua  ukuran material. Pemeriksaan ulang ini dapat dilakukan oleh  atasan operator itu  sendiri  yaitu leader setiap awal shift.
3) Akar masalah yang membuat program error adalah  karena  kurangnya  pengetahuan  dan keterampilan sehingga salah membuat program awal yang menyebabkan mesin CNC tidak dapat menjalankan program tersebut. Usulan perbaikan  yang  disarankan  adalah  mengadakan pelatihan khusus bagi operator untuk menambah wawasan  dan  keterampilan  pada  mesin  CNC
BT-A16.  Adapun  jadwal  pelatihan  yang  sudah dilakukan  untuk  karyawan  baru  adalah  2  hari dalam  jam  kerja  (teori  dan  praktek),  sementara untuk refreshment karyawan  setiap  3  bulan sekali.
4) Akar  masalah  yang  membuat  roda  gigi cepat rontok adalah karena kualitas suku cadang yang  dibeli  tidak  terlalu  bagus  dari  segi  harga dan  kualitas.  Hal  ini  menyebabkan  roda  gigi memiliki  waktu  kerja/ lifetime yang  pendek. Usulan perbaikan adalah memberikan informasi yang  valid  kepada  pihak  pengadaan  mengenai kualitas  suku  cadang  dan  merekomendasikan pembelian  sesuai  kebutuhan  atau  spesifikasi  di lapangan.

## Tahap 4
Langkah  selanjutnya  adalah  menghitung nilai OEE sesudah perbaikan dari Jul-Des 2021, dimana  tindakan  perbaikan  sudah  benar-benar dilakukan sehingga nilai OEE dapat dilihat pada Tabel 6 dan Tabel 7.
Tabel 6 . Availability rate sesudah perbaikan 2021 Loading Time (jam) Downtime (jam) AR (%) Juli 416 8 98,1% Agustus 384 7 98,2% September 416 8 98,1% Oktober 416 9 97,8% Nopember 416 9 97,8% Desember 416 11 97,4% Total 2.464 52 97,9%
Tabel 7. Rekapitulasi OEE sesudah perbaikan 2021 Processed Amount (unit) Ideal Cycle Time (jam) Operation Time (jam) PE (%) Processed Amount (pcs) Defect Amount (pcs) QR (%) OEE (%) Juli 1.345 0,25 388 86,7% 1.345 55 95,9% 81,5% Agustus 1.353 0,23 377 82,5% 1.353 47 96,5% 78,2% September 1.325 0,25 387 85,6% 1.325 75 94,3% 79,2% Oktober 1.335 0,25 382 87,4% 1.335 65 95,1% 81,3% Nopember 1.343 0,25 392 85,7% 1.343 57 95,8% 80,2% Desember 1.330 0,25 390 85,3% 1.330 70 94,7% 78,6% Total 8.031 0,25 2.316 85,5% 8.031 369 95,4% 79,9%
Nilai AR, PE, QR dan nilai OEE bulan Juli- Des 2021 dapat dilihat pada Tabel  6 dan Tabel 7.  Berdasarkan  perhitungan  diketahui  bahwa rata-rata  nilai  OEE  selama  bulan  Jul-Des  2021 adalah sebesar 79,9%. Nilai tersebut masih jauh dari  nilai  standar  OEE  sebesar  84%,  tetapi  ada peningkatan  dari  nilai  OEE  sebelum  perbaikan yaitu sebesar 9,1%.
Pencapaian  nilai  OEE  belum  mencapai maksimal  pada  penelitian  ini  dikarenakan kurang banyaknya analisa awal dalam penentuan  faktor-faktor  penyebab  (diagram fishbone )  pada  saat brainstorming dengan teknisi  ataupun  operator  sehingga  parameter penyebab masalah belum banyak dibahas dalam rencana perbaikan 5W+1H.
Kontribusi  penelitian  ini  secara  praktek dapat  dijadikan  acuan  bahwa  peningkatan  nilai OEE  sangat  dipengaruhi  oleh  implementasi TPM  secara  keseluruhan,  komprehensif  dan berkesinambungan.  Secara  teori  penelitian  ini bermanfaat  bagi  peneliti  selanjutnya  dalam  hal penentuan  nilai  OEE  pada  jenis  mesin  yang hampir sama.

## 4.   KESIMPULAN
Berdasarkan analisis pada bagian sebelumnya, penelitian ini telah
mengidentifikasi dan memberikan solusi perbaikan pada mesin CNC BT-A16. Rendahnya  performa  mesin  CNC  BT-A16 disebabkan  oleh  panas  yang  tidak  normal  pada gearbox pada komponen spindel mesin. Hal ini terjadi  karena  kesalahan  operator  pada  saat proses  input  RPM  di  awal  proses  sehingga output daya  tidak  sesuai  dengan  kapasitas.
Akibatnya  tenaga  putaran gear menjadi  lebih berat  dan  oli  di storage  gearbox cepat  habis. Perbaikan  yang  telah  dilakukan  untuk menjaga kinerja mesin CNC BTA-16 agar lebih produktif adalah membuat jadwal khusus untuk perawatan,  mengecek  semua  spesifikasi  yang berkaitan  dengan  mesin  CNC  BT-A16  dan mengadakan  pelatihan  bagi  karyawan  untuk menambah  pengetahuan  dan  keterampilan dengan  jadwal  pelatihan  yang  sudah  dilakukan untuk  karyawan  baru  adalah  2  hari  dalam  jam kerja  (teori  dan  praktek),  sementara  untuk represhment karyawan setiap 3 bulan sekali.
Hasil  perhitungan  nilai  OEE  pada  mesin CNC  BT-A16  selama  periode  Jan-Jun  2021 didapatkan  nilai  OEE  rata-rata  sebesar  70,8% sebelum  perbaikan  dan  selama  periode  Jul-Des
2021  sesudah  perbaikan,  nilai  OEE  rata-rata sebesar  79,9%.  Nilai  tersebut  masih  jauh  dari standar OEE kelas dunia sebesar 84% tetapi nilai OEE  tersebut  masih  ada  peningkatan  sebesar 9,1%.
Penelitian  selanjutnya  direkomendasikan lebih  detail  lagi  dalam  penentuan root  cause analysis dan  menerapkan  8  pilar  TPM  agar perawatan dan perbaikan mesin bubut CNC BT- A16  lebih  spesifik  dan  terukur  sehingga diharapkan  mendapatkan  hasil  OEE  mendekati nilai standar 84%.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima kasih kepada pihak  fakultas teknik industri  Universitas  Pelita  Bangsa  yang  sudah memfasilitasi  dalam  penelitian  ini,  sehingga penelitian ini dapat terlaksana sesuai jadwal dan harapan.

## DAFTAR PUSTAKA
Hidayat, T., & Saefulloh, A. (2022). Perawatan Carryroller  Belt  Conveyor  C101  pada mesin Incinerator dengan Metode Fishbone  Diagram  di  PT  Fajar  Surya Wisesa,Tbk. Jurnal Teknik Industri
(JUTIN) , 2 (2), 47–52.
Jaqin,  C.,  Rozak,  A.,  &  Purba,  H.  H.  (2020). Case Study in Increasing Overall Equipment  Effectiveness  on  Progressive Press  Machine  Using  PDCA  Cycle. International  Journal  of  Engineering , 33 (4), 184–189.
Kurnia,  H.  (2021).  A  Systematic  Literature Review  of Performance  Pyramids  System Implementation in the Manufacture
Industries. Indonesian Journal of Industrial  Engineering  and  Management (IJIEM) , 2 (2), 115–126. https://doi.org/10.22441/ijiem.v2i2.11150
Kurnia,  H.,  Jaqin, C.,  &  Manurung,  H.  (2022).
Implementation  of  the  DMAIC  Approach for  Quality  Improvement  at  the  Elastic Tape Industry. J@ti Undip: Jurnal Teknik
Industri , 17 (1), 40–51. https://doi.org/10.14710/jati.17.1.40-51
Kurnia,  H.,  Jaqin,  C.,  &  Purba,  H.  H.  (2022a).
Quality improvement with PDCA approach and design of experiment method in  single  socks  industry  in  Indonesia. International  Conference  on  Informatics, Technology, and Engineering 2021
(InCITE  2021) , 2470 (January),  1–12. https://doi.org/10.1063/5.0080179
Kurnia,  H.,  Jaqin,  C.,  & Purba, H.  H.  (2022b). The PDCA  Approach  with  OEE Methods for Increasing Productivity in the Garment Industry. Jurnal  Ilmiah  Teknik  Industri :
Jurnal  Keilmuan  Teknik  Dan  Manajemen Industri , 10 (1), 57–68. https://doi.org/10.24912/jitiuntar.v10i1.15 430
Manurung,  H.,  Fahri,  A.,  Purba,  H.  H.,  & Kurnia,  H.  (2021).  Accidence  Analysis Work  with  Failure  Mode  and  Effect Analysis  Method  at  Coating  Service
Indiustry in Indonesia. Specktrum Industry Journal , 19 (2), 135–144. https://doi.org/10.12928/si.v19i2.20585
Musyafa’ah,  &  Sofiana,  A.  (2022).  Analisis Penerapan  Total  Productive  Maintenance
(TPM) Menggunakan Nilai Overall Equipment  Effectiveness  (OEE)  dan  Six
Big  Losses  pada  Mesin  Disamatik  PT. XYZ. Jurnal  Optimasi  Sistem  Industri (OPSI) , 15 (1), 56–63. https://doi.org/10.31315/opsi.v15i1.6630
Nurprihatin,  F.,  Angely,  M.,  &  Tannady,  H. (2019).  Total  productive  maintenance policy  to  increase  effectiveness  and maintenance  performance  using  overall equipment effectiveness. Journal of
Applied Research on Industrial Engineering , 6 (3), 184–199. https://doi.org/10.22105/jarie.2019.19903
7.1104
Nursubiyantoro, E., Puryani, P., & Rozaq, M. I.
(2016).  Implementasi  Total  Productive Maintenance  (TPM)  Dalam  Penerapan Overall  Equipment  Effectiveness  (OEE).
Jurnal  Optimasi  Sistem  Industri  (OPSI) ,
9 (01), 24–32. https://doi.org/10.31315/opsi.v9i01.2169
Pacaiova,  H.,  &  Izarikova,  G.  (2019).  Base principles and
practices
for implementation of total productive maintenance  in  automotive  industry. Quality  Innovation  Prosperity , 23 (1), 45– 59. https://doi.org/10.12776/QIP.V23I1.1203 Pereira, A. M. H., Silva, M. R., Domingues, M. A. G., & Sá, J. C. (2019). Lean six sigma approach  to  improve  the  production process  in  the  mould  industry:  A  case study. Quality  Innovation  Prosperity ,
23 (3), 103–121.
https://doi.org/10.12776/QIP.V23I3.1334 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. https://doi.org/10.22441/sinergi.2018.1.00 3
Sjarifudin, D., & Kurnia, H. (2022). The PDCA
Approach  with  Seven  Quality  Tools  for Quality  Improvement  Men  ’  s  Formal Jackets  in  Indonesia  Garment  Industry. Jurnal  Sistem  Teknik  Industri  (JSTI) , 24 (2),
159–176.
https://doi.org/10.32734/jsti.v24i2.7711
Sjarifudin, D., Kurnia, H., Purba, H. H., & Jaqin, C. (2022). Implementation of the six sigma approach  for  increasing  the  quality  of formal  men  ’  s  jackets  in  the  garment industry. Jurnal  Sistem  Dan  Manajemen Industri , 6 (1), 33–44. https://doi.org/10.30656/jsmi.v6i1.4359
Sukma,  D.  I.,  Prabowo,  H.  A.,  Setiawan,  I.,
Kurnia,  H.,  &  Fahturizal,  I.  M.  (2022).
Implementation  of  Total  Productive Maintenance to Improve Overall
Equipment Effectiveness of Linear Accelerator  Synergy  Platform  Cancer Therapy. International Journal of
Engineering,  Transactions  A:  Basics , 35 (7), 1246–1256. https://doi.org/10.5829/ije.2022.35.07a.04 W Creswell, J. (2014). Research- Design_Qualitative-Quantitative-and- Mixed-Methods-Approaches Forth
Edition.  In  V.  Knight  (Ed.), Sage
Publication (Fourth Edi). Sage Publication Ltd.