## EVALUASI PENERAPAN TOTAL PRODUCTIVE MAINTENANCE (TPM) MELALUI PENDEKATAN OVERALL EQUIPMENT EFFECTIVENESS (OEE) UNTUK MENINGKATKAN KINERJA MESIN HIGH SPEED WRAPPING DI PT. TES
Herry Agung Prabowo 1 , Milla Agustiani 2
1,2) Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Mercu Buana Jl. Raya Meruya Selatan, Kembangan, Jakarta 11650 Email: herry_agung@mercubuana.ac.id

## Abstrak
Persaingan yang semakin tinggi menuntut perusahaan untuk bisa beroperasi dengan produktivitas  yang  maksimal  melalui  penerapan  berbagai  strategi  optimasi produksi  diantaranya  adalah  TPM  ( Total  Productive  Maintenance ).  TPM  sendiri menurut  Ahuja  (2008)  merupakan  kunci  kesuksesan  dari  setiap  manufacturing optimization strategies  karena  tanpa  mesin  yang  andal  semua  program  optimasi produksi/manufaktur tidak akan bisa berjalan dengan sempurna. Salah satu metode mengukur  tingkat  keberhasilan  penerapan  TPM  adalah  melalui  pengikuran  nilai Overall  Equipment  Effectiveness (OEE).  PT.  TES  merupakan  perusahaan  yang bergerak di bidang industri pangan yaitu produk susu sereal. Permasalahan terbesar yang dihadapi perusahaan saat ini ialah tingginya downtime mesin wrapping . Efek dari downtime tersebut adalah menurunnya kecepatan dan performa mesin sehingga menyebabkan  rendahnya  OEE.  Untuk  itulah  penelitian  ini  dilakukan.  Data dikumpulkan  langsung  di  lapangan  selama  12  minggu  (3  bulan).  Langkah selanjutnya adalah menghitung nilai OEE diikuti dengan analisa six big losses serta dianalisa  dengan  menggunakan pareto  chart , fishbone  diagram dan  regresi berganda.  Dari pengolahan  data diperoleh nilai OEE tertinggi  yaitu  terdapat  pada periode  minggu  ke-8  dengan  persentase  sebesar  70,70%,  sedangkan  nilai  OEE terendah  terdapat  pada  periode  minggu  ke-8  yaitu  sebesar  58,50%  dengan  OEE rata-rata 68.31%. Faktor six big losses yang paling berpengaruh terhadap rendahnya OEE  mesin Wrapping  High  Speed  Line 4  diketahui  dengan  analisa  korelasi berganda adalah variabel X2 yaitu Breakdown loss dengan R sebesar -0,46.
Kata kunci: Pemeliharaan Produktif Total, Efektivitas Mesin Keseluruhan, Enam Kerugian Besar, Kerusakan Mesin.

## Abstract
Increasing competition requires companies to operate with maximum productivity through the  implementation  of  various  optimization  strategies  such  as  TPM  (Total  Productive Maintenance).  TPM  itself  according  to  Ahuja  (2008)  is  the  key  to  success  of  any manufacturing  optimization  strategies  because  without  a  reliable  machine  all production/manufacturing  optimization  programs  will  not  be  able  to  run  perfectly.  One method  of  measuring  the  success  rate  of  TPM  implementation  is  through  Equipment Effectiveness  (OEE)  measurement.  OEE  value  consists  of  three  main  ratios:  Availability Rate,  Performance  Rate,  and  Quality  Rate.  PT.  TES  is  a  company  engaged  in  the  food industry ie milk products cereal. The biggest problem facing the company today is the high downtime of the wrapping machine. The effects of the downtime are decreasing speed and engine  performance  resulting  in  low  OEE.  That's  why  this  research  is  done.  Data  are collected directly in the field for 12 weeks (3 months). The next step is to calculate the value
of OEE followed by analysis of six big losses and analyzed by using pareto chart, fishbone diagram and multiple regression. From the data processing, the highest OEE value is found in the 8th week period with the percentage of 70.70%, while the lowest OEE value is in the 8th week period that is 58,50% with OEE average 68.31%. Six big losses factor that most influenced to low OEE Wrapping machine High Speed Line 4 known by multiple correlation analysis is variable X2 that is Mechanical Breakdown with R equal to -0.46.
Keywords: Total Productive Maintenance (TPM), Overall Equipment Effectiveness (OEE), Six Big Losses, Mechanical Breakdown.

## PENDAHULUAN
Persaingan yang semakin tinggi menuntut perusahaan untuk bisa beroperasi dengan produktivitas yang maksimal melalui penerapan berbagai strategi optimasi produksi selain strategi merk ( brand ) dan marketing yang tepat untuk memenangkan persaingan (Prabowo 1 , 2017).  Namun  berbagai  strategi  tersebut  sering  tidak  dapat  berjalan  dengan  baik  karena kondisi  mesin  dan  peralatan  produksi  yang  tidak  bisa  diandalkan  atau  sering  mengalami gangguan.  Berbagai  gangguan  tersebut  mulai  dari mechanical  breakdown , reduce  speed sampai  penurunan  akurasi  dari  mesin  Salah  satu  cara  untuk  menyelesaikan  permasalahan mesin  tersebut  adalah  melalui  strategi  pemeliharaan  yang  baik.  Sering  dijumpai  tindakan perbaikan atau pemeliharaan yang dilakukan tidak tepat sasaran terhadap permasalahan yang sebenarnya, akibatnya banyak ditemukan pada suatu perusahaan bahwa kontribusi terbesar dari  total  biaya  produksi  adalah  bersumber  dari  biaya  pemeliharaan  mesin  dan  peralatan, baik secara langsung maupun tidak langsung (Borris, 2006). Salah satu metode yang dapat diandalkan  dan  sudah  terpercaya  untuk  menyelesaikan  permasalahan  keandalan  dan efektivitas mesin adalah TPM (Total Produktive Maintenance).
PT. TES yang berlokasi di Cikupa Tangerang, merupakan perusahaan yang bergerak di  bidang  industri  makanan  yaitu  produk  susu  sereal.  Salah  satu  hambatan  yang  dihadapi perusahaan  pada  produksi  ialah  tingginya downtime mesin wrapping yang  menyebabkan terganggunya  produksi.  Efek  dari  downtime  tersebut  adalah  menurunnya  kecepatan  dan performa mesin sehingga menghasilkan nilai OEE yang rendah. OEE yang rendah membuat hasil produksi yang tidak sesuai rencana, banyak hasil produksi yang reject and rework , dan lamanya  waktu  setup  and  adjustment.  Sebaliknya  jika  OEE  tinggi  akan  mampu meningkatkan produktivitas (Prabowo 2 , 2015). Untuk PT TES, dalam kurun waktu 3 bulan (Mei  2016  –  Juli  2016)  ditemukan  indikasi losses pada  satu  line  (lini  4)  mesin  produksi tersebut  yang  ditandai  dengan  adanya  total downtime yang  cukup  besar  yaitu  sebesar 160.557  menit.  PT  TES  sendiri  baru  menerapkan  strategi  TPM  selama  beberapa  tahun namun belum pernah melakukan evaluasi.
Berdasarkan  latar  belakang  di  atas  maka  tujuan  dari  penelitian  ini  adalah: mengevaluasi penerapan TPM pada mesin Wrapping melalui pengukuran nilai OEE dan six big losses dan mencari faktor yang paling mempengaruhi tinggi rendahnya OEE.

## TINJAUAN PUSTAKA
TPM  adalah  sebuah  program  pemeliharaan  sekaligus  manufaktur  yang  dirancang terutama  untuk  memaksimumkan  efektivitas  mesin  dan  peralatan  melalui  partisipasi  dan motivasi  seluruh  staf  dan  karyawan  (Nakajima,1988,  Ahuja  2008;  Teeravaraprug,  2011; Gupta, 2016). TPM sendiri menurut Ahuja (2008) merupakan kunci kesuksesan dari setiap manufacturing  optimization  strategies karena  tanpa  mesin  yang  andal  semua  program
optimasi  produksi/manufaktur  tidak  akan  bisa  berjalan  dengan  sempurna.  Dalam  dunia pemeliharaan mesin, dikenal istilah six big losses (enam kerugian besar) yang harus dihindari oleh  setiap  perusahaan  jika  ingin  mempertahankan  dan  meningkatkan  efektifitas  suatu mesin. Six big losses tersebut biasanya dikategorikan menjadi 3 kategori utama berdasarkan aspek kerugiannya, yaitu Downtime, Speed Losses dan Defect s (Nakajima, 1988; Setiawan 2015).

## METODE PENELITIAN

## Bahan
Bahan yang digunakan dalam penelitian ini adalah data jumlah produksi, data waktu produksi, data waktu kerusakan mesin, data reject dan rework . Data yang diambil adalah 3 bulan, yaitu bulan Mei, Juni, Juli 2017 dengan interfase perminggu.

## Metode Penelitian
Metode  penelitian  dimulai  dengan  perumusan  permasalahan,  penentuan  tujuan dilanjutkan  dengan  pengumpulan  dan  pengolahan  data.  Diakhiri  dengan  analisa  dan kesimpulan serta saran. Data yang diambil adalah data primer dan data sekunder. Data primer adalah  data  yang  di  dapat  dengan  pengamatan  langsung  dalam  perusahaan  terutama wawancara dengan pihak perusahaan. Data sekunder adalah data yang di dapat dari catatan dan laporan perusahaan.

## Pengumpulan Data
Dalam penelitian ini data yang dikumpulkan adalah sebagai berikut: a.  Data maintenance mesin Wrapping  High  Speed  Line 4,  seperti  data  six  big  losses, pemeliharaan, dan penggantian komponen mesin, jam kerja & hari kerja. b. Data produksi dan Quality Control (QC) dari rencana produksi, produk yang dihasilkan, kapasitas  produksi dan jumlah produk yang cacat.

## Pengolahan Data
Pengolahan  data  dilakukan  dengan  menggunakan  metode Overall  Equipment Effectiveness (OEE) langkah-langkah yang dilakukan sebagai berikut: a. Perhitungan Availability Rate, Performance Rate dan Quality Rate Availability rate adalah rasio waktu operation time terhadap loading time. Performance Rate adalah  rasio  produk  yang  dihasilkan  dikalikan  dengan  waktu  siklus  idealnya terhadap waktu yang tersedia untuk melakukan proses produksi ( operating time ). Quality rate adalah rasio produk yang baik ( good product ) yang sesuai dengan spesifikasi produk yang telah ditentukan terhadap jumlah produk yang diproses.
b. Perhitungan Overall Equipment Effectiveness (OEE) Nilai OEE diperoleh dengan mengalikan availability rate, performance efficiency dan quality rate pada mesin Wrapping Hight Speed Line 4.tersebut.
c. Selanjutnya dilakukan perhitungan terhadap six big losses , analisa korelasi antara six big losses dengan  OEE  untuk  menentukan  faktor  yang  signifikan  dan  paling  berpengaruh terhadap naik turunnya OEE. Terakhir adalah perhitungan dan analisa diagram pareto.

## Analisa Hasil
Analisa dilakukan pada hasil perhitungan availability rate, performance rate, quality rate , OEE, korelasi berganda, dan diagram pareto. Dari hasil analisa akan dipilih faktor six big losses yang paling signifikan dan paling kuat korelasinya terhadap OEE.

## Kesimpulan dan Saran
Berisi  jawaban  dari  tujuan  penelitian,  riset  selanjutnya  yang  bisa  dilakukan  serta saran.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Berikut adalah data-data yang diperlukan bagi perhitungan OEE dan Six big losses. Data yang terkumpul berasal lini 4 mesin Wrapping High Speed (terdiri dari 9 buah mesin).
Tabel 1. Perhitungan Loading Time.
Week Total Hari Kerja Available Time (menit) Planned Downtime (menit) Loading Time (menit) 1 4 57.600 4.200 53.400 2 6 81.000 4.200 76.800 3 6 81.000 4.200 76.800 4 4 57.600 4.200 53.400 5 6 81.000 4.200 76.800 6 6 81.000 4.200 76.800 7 6 81.000 4.200 76.800 8 6 81.000 4.200 76.800 9 4 57.600 4.200 53.400 10 4 57.600 4.200 53.400 11 6 81.000 4.200 76.800 12 6 81.000 4.200 76.800 Tabel 2. Perhitungan Downtime mesin Week Late Start/ Early Stop (menit) Technical Breakdown (menit) Setup & Adjustment (menit) Total Downtime (menit) 1 10.339 225 7 10.571 2 14.854 188 64 15.106 3 14.747 277 97 15.121 4 11.542 634 43 12.219 5 13.905 443 7 14.355 6 13.039 454 88 13.581 7 14.354 300 13 14.667 8 12.720 400 1 13.121 9 9.030 870 15 9.915 10 12.858 877 142 13.877 11 13.852 430 21 14.303 12 13.219 500 2 13.721 Total 160.557
Downtime sebesar 160.557 menit atau sama dengan 3.5 jam/mesin/hari dimana mesin beroperasi  selama  24  jam  memang  cukup  tinggi.  Tapi  nilai  ini  masih  cukup  wajar  untuk konteks  Indonesia  seperti  penelitian  dari  Wafa  (2017)  yang  mendapatkan  nilai downtime mesin antara 3 sd 5 jam perhari.

## Tabel 3. Perhitungan Operating Time
Week Loading Time (menit) Total Downtime (menit) Operation Time (menit) 1 53.400 10.571 42.829 2 76.800 15.106 61.694 3 76.800 15.121 61.679 4 53.400 12.219 41.181 5 76.800 14.355 62.445 6 76.800 13.581 63.219 7 76.800 14.667 62.133 8 76.800 13.121 63.679 9 53.400 9.915 43.485 10 53.400 13.877 39.523 11 76.800 14.303 62.497 12 76.800 13.721 63.079

## Six Big Losses Kriteria
1. Late Start/Early Stop Loss
Operator terlambat, briefing, istirahat dan mesin dialihkan
2. Breakdown Loss
Mechanical (diakibatkan oleh komponen mesin), electrical (diakibatkan  oleh masalah elektrik pada mesin  seperti  kabel  putus), dan utility (diakibatkan oleh masalah utilitas seperti listrik mati dan ac problem).
3. Set Up & Adjustment Loss Set-up mesin, seting parameter, dan ganti produk.
4. Idling Minor Stoppage Loss
Material shortage, minor stoppages, minor cleaning, trial NPD & RND
5. Reduce Speed Loss
Standard parameter quality tidak tercapai, man power kurang dan penempelan accessoris
6. Reject & Rework Loss
Reject  for  recycle,  reject  for  scrapping,  under  weight,  over  weight,  WIP  (work  in procces) Variance
Tabel 4. Six big losses 1 Week Late Start/ Early Stop (menit) Breakdown (menit) Setup & Adjustment (menit) 1 10.339 225 7 2 14.854 188 64 3 14.747 277 97 4 11.542 634 43
Tabel 4. Six big losses 1 (Lanjutan) Week Late Start/ Early Stop (menit) Breakdown (menit) Setup & Adjustment (menit) 5 13.905 443 7 6 13.039 454 88 7 14.354 300 13 8 12.720 400 1 9 9.030 870 15 10 12.858 877 142 11 13.852 430 21 12 13.219 500 2 TOTAL 154.459 5.598 500 Tabel 5. Six big losses 2. Week Idling Minor Stoppages (menit) Reduce Speed (menit) Reject and Rework (menit) 1 142 9 102 2 130 10 167 3 170 11 126 4 250 88 110 5 7 7 133 6 200 44 158 7 200 14 207 8 170 14 96 9 220 5 48 10 300 15 311 11 200 56 158 TOTAL 2.239 295 1.810
Tabel 6. Output & Standard Speed Production
Week Processed Amount (pcs) Standard Speed Production (pcs/menit) Reject & Rework (menit) Reject & Rework (pcs) 1 16.293.888 400 102 40.800 2 22.345.736 400 167 66.800 3 23.614.184 400 126 50.400 4 15.577.200 400 110 44.000 5 20.221.632 400 133 53.200 6 20.410.464 400 158 63.200 7 23.497.896 400 207 82.800 8 18.008.880 400 96 38.400 9 15.032.632 400 48 19.200
Tabel 6. Output & Standard Speed Production (Lanjutan) Week Processed Amount (pcs) Standard Speed Production (pcs/menit) Reject & Rework (menit) Reject & Rework (pcs) 10 12.672.528 400 311 124.400 11 20.254.776 400 158 63.200 12 18.620.112 400 194 77.600

## Perhitungan Availability Rate
Availability  rate adalah rate yang  menunjukkan  penggunaan  waktu  yang  tersedia untuk kegiatan operasi mesin atau peralatan yang dinyatakan dalam persentase. Berikut hasil perhitungan Availability rate , (contoh perhitungan pada minggu ke-2).
Availability Rate = 𝑂𝑝𝑒𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑇𝑖𝑚𝑒 𝐿𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑇𝑖𝑚𝑒 x 100%
= 61.694 76.800 𝑥 100% = 80,33 % Tabel 7. Perhitungan Availability Rate Week Loading Time (menit) Operating Time (menit) Availability (%) 1 53.400 42.829 80,20% 2 76.800 61.694 80,33% 3 76.800 61.679 80,31% 4 53.400 41.181 77,12% 5 76.800 62.445 81,31% 6 76.800 63.219 82,32% 7 76.800 62.133 80,90% 8 76.800 63.679 82,92% 9 53.400 43.485 81,43% 10 53.400 39.523 74,01% 11 76.800 62.497 81,38% 12 76.800 63.079 82,13%

## Perhitungan Peformance Rate
Performance  rate adalah rate yang  menunjukan  kemampuan  peralatan  dalam menghasilkan  produk  yang  dinyatakan  dalam  persentase.  Berikut  hasil  perhitungan Peformance Rate , beserta contoh perhitungan pada minggu ke-2.
𝑃𝑒𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑛𝑐𝑒 𝑟𝑎𝑡𝑒 = 𝑃𝑟𝑜𝑐𝑒𝑠𝑠𝑒𝑑 𝐴𝑚𝑜𝑢𝑛𝑡
𝑂𝑝𝑒𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑇𝑖𝑚𝑒 𝑥 𝑆𝑡𝑎𝑛𝑑𝑎𝑟𝑑 𝑆𝑝𝑒𝑒𝑑 𝑥 100%
= 22.345.736 61.694 𝑥 400 𝑥 100%
= 90,55%
Tabel 8. Perhitungan Peformance Rate Week Processed Amount (pcs) Operating Time (menit ) Standard Speed Production (pcs/menit) Peformance (%) 1 16.293.888 42.829 400 95,11% 2 22.345.736 61.694 400 90,55% 3 23.614.184 61.679 400 95,71% 4 15.577.200 41.181 400 94,57% 5 20.221.632 62.445 400 80,96% 6 20.410.464 63.219 400 80,71% 7 23.497.896 62.133 400 94,55% 8 18.008.880 63.679 400 70,70% 9 15.032.632 43.485 400 86,42% 10 12.672.528 39.523 400 80,16% 11 20.254.776 62.497 400 81,02% 12 18.620.112 63.079 400 73,80%

## Perhitungan Rate of Quality Product
Rate of quality product adalah rasio yang menunjukan kemampuan peralatan dalam menghasilkan produk yang sesuai dengan standar dinyatakan dalam persentase. Berikut hasil perhitungan Rate of Quality , beserta contoh perhitungan pada minggu ke-2:
𝑄𝑢𝑎𝑙𝑖𝑡𝑦 𝑅𝑎𝑡𝑒 = 𝑃𝑟𝑜𝑐𝑒𝑠𝑠𝑒𝑑 𝐴𝑚𝑜𝑢𝑛𝑡−𝑅𝑒𝑤𝑜𝑟𝑘 & 𝑅𝑒𝑗𝑒𝑐𝑡
𝑃𝑟𝑜𝑐𝑒𝑠𝑠𝑒𝑑 𝐴𝑚𝑜𝑢𝑛𝑡 𝑥 100%
= 𝐺𝑜𝑜𝑑 𝑃𝑟𝑜𝑑𝑢𝑐𝑡 𝐴𝑐𝑡𝑢𝑎𝑙 𝑃𝑟𝑜𝑑𝑢𝑐𝑡𝑖𝑜𝑛 x 100%
= 22.278.936 16.293.888 𝑥 100%
= 99,70 %
Tabel 9. Perhitungan Rate of Quality Week Processed Amount (pcs) Reject & Rework (pcs) Good Product (pcs) Quality (%) 1 16.293.888  40.800  16.253.088  99,75% 2 22.345.736  66.800  22.278.936  99,70% 3 23.614.184  50.400  23.563.784  99,79% 4 15.577.200  44.000  15.533.200  99,72% 5 20.221.632  53.200  20.168.432  99,74% 6 20.410.464  63.200  20.347.264  99,69% 7 23.497.896  82.800  23.415.096  99,65% 8 18.008.880  38.400  17.970.480  99,79% 9 15.032.632  19.200  15.013.432  99,87% 10 12.672.528  124.400  12.548.128  99,02%
Tabel 9. Perhitungan Rate of Quality (Lanjutan)
Week Processed Amount (pcs) Reject & Rework (pcs) Good Product (pcs) Quality (%) 11 20.254.776  63.200 20.191.576  99,69% 12 18.620.112  77.600 18.542.512  99,58%

## Perhitungan Overall Equipment Effectiveness (OEE)
Setelah nilai availability ratio , performance ratio dan quality ratio didapatkan, maka selanjutnya adalah menghitung nilai OEE. Berikut hasil perhitungan OEE, beserta contoh perhitungan pada minggu ke-2:
𝑂𝐸𝐸       = (𝐴𝑣𝑎𝑖𝑙𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑦 𝑟𝑎𝑡𝑒 𝑥 𝑃𝑒𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑛𝑐𝑒 𝑟𝑎𝑡𝑒 𝑥 𝑄𝑢𝑎𝑙𝑖𝑡𝑦 𝑟𝑎𝑡𝑒)𝑥 100% = (0,8033 𝑥 0,9055 𝑥 0,9970) 𝑥 100%
= 72,52%
Tabel 10. Perhitungan Overall Equipment Effectiveness (OEE)
Week Availability  Peformance  Quality  OEE % 1 0,8020 0,9511 0,9975  76,09% 2 0,8033 0,9055 0,9970  72,52% 3 0,8031 0,9571 0,9979  76,71% 4 0,7712 0,9457 0,9972  72,72% 5 0,8131 0,8096 0,9974  65,65% 6 0,8232 0,8071 0,9969  66,23% 7 0,8090 0,9455 0,9965  76,22% 8 0,8292 0,7070 0,9979  58,50% 9 0,8143 0,8642 0,9987  70,29% 10 0,7401 0,8016 0,9902  58,75% 11 0,8138 0,8102 0,9969  65,73% 12 0,8213 0,7380 0,9958  60,36% Rata-2 0,8036 0,8536 0,9966  68,31%
Dari perhitungan Availability Rate (Ar) dan Performance Rate (Pr) diperoleh rata- rata Ar sebesar 80,36% dan Pr sebesar 85,36%. Nilai ini cukup baik  dan lebih tinggi dari nilai Ar dan Pr dari mesin KOMURI 2 dan mesin HEIDELBERG 4WE yang hanya berkisar pada nilai 61.46% sd 76.00% untuk Ar dan 59.42% sd 72.38% (Wafa, 2017). Juga masih lebih  tinggi  dari  mesin Curring yang  berkisar  pada  angka  70-75%  untuk  Ar  dan  73-79% untuk Pr (Prabowo 3 , 2014).
Di dalam perhitungan OEE, memang faktor Ar dan Pr ini yang memiliki nilai paling rendah dibanding Quality rate . Untuk world class pun Ar hanya dipatok pada nilai 90%, Pr pada nilai 95%. Sedangkan untuk Quality rate pada angka 99% (JIPM). Sehingga untuk nilai Qr mesin Wrapping Line 4 ini sudah mencapai world class standard karena berada di angka rata-rata 99.66%.
Bagaimana dengan nilai OEE dari mesin Wrapping ini yang sebesar 68.13% (rata- rata  selama  3  bulan).  Nilai  ini  masih  lebih tinggi  dibandingkan  temuan  dari  Wafa  (2017) yang  hanya  berkisar  pada  nilai  42.65%  sd  49.52%  untuk  mesin  KOMURI  2  dan  mesin HEIDELBERG  4WE  dan  dari  Prabowo  (2014)  antara  45,25%  sd  62,23%  untuk  mesin Curring.  Namun  jika  dibandingkan  dengan world  class OEE  yang  sebesar  85%  memang masih cukup jauh dan perlu banyak perbaikan.

## Pengaruh Six Big Losses terhadap OEE
Langkah  berikutnya  adalah  mencari  losses  yang  memiliki  pengaruh  terbesar  dan signifikan  terhadap  nilai  OEE  dengan  melakukan  analisa.  korelasi  berganda.  Adapun variabelnya adalah sebagai berikut: 6 variabel bebas = six big losses (X1,X2,X3,X4,X5,X6) dan 1 variabel tidak bebas yaitu OEE (Y) dimana: X1 = Late Start/ Early Stop Loss X2 = Breakdown Loss X3 = Set Up & Adjustment Loss X4 = Idling Minor Stoppage Loss X5 = Reduce Speed Loss X6 = Reject & Rework Loss
Perhitungan korelasi berganda menggunakan alat bantu program SPSS dengan hasil sebagai berikut:
Tabel 11. Korelasi berganda antara Xi dengan Y Pearson Correlation OEE X1 - 0,031 X2 -.0,460 X3 - 0,053 X4 - 0,232 X5 + 0.001 X6 - 0,357
Dari  tabel  di  atas  terlihat  bahwa  variabel  yang  paling  tinggi  korelasinya  adalah  X2 (breakdown loss) dengan nilai korelasi R = - 0,460.

## Diagram Pareto
Untuk melihat persentase six big losses yang paling mempengaruhi efektivitas mesin, maka  dilakukan  analisa  pareto  untuk  masing-masing  faktor  dalam six  big  losses tersebut, berikut adalah tabel hasil perhitungan pareto diagramnya
Gambar 1. Pareto diagram untuk six big losses 90% 91% 92% 93% 94% 95% 96% 97% 98% 99% 100% 0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000 16000 Late Start/Early Stop Loss Breakdown Loss Idle & Minor Stoppages Loss Reject & Rework Loss Setup & Adjustment Loss Reduce Speed Loss K um ula tif ( %)
T im e L o ss Six Big Losses
Tabel 12. Rincian untuk six big losses No Six Big Losses Total Time Loss (menit) Persentase (%) 1 Late Start/Early Stop Loss 154.459 93,67% 2 Breakdown Loss 5.598 3,39% 3 Idle & Minor Stoppages Loss 2.239 1,36% 4 Reject & Rework Loss 1.810 1,10% 5 Setup & Adjustment Loss 500 0,30% 6 Reduce Speed Loss 295 0,18% TOTAL 164.901 100%
Meskipun Late start/Early stop loss adalah yang paling besar namun yang menjadi prioritas untuk dicari penyebab kerusakan adalah breakdown loss karena yang paling besar korelasinya  terhadap  OEE.  Berikut  ini  adalah  jenis-jenis  kerusakan/  gangguan  yang termasuk dalam breakdown loss .
Tabel. 13 Detail kerusakan untuk breakdown loss
No Breakdown Mechanical Total Breakdown Mechanical (menit) Persentase (%) 1 Pre heat 2.267,68 51% 2 Scraper & Measuring cup 625,28 14% 3 Cutter blade 455,80 10% 4 Seal bar 377,84 8% 5 Guide Film 318,69 7% 6 Shutter open / close cam 220,98 5% 7 Rotary disc 95,26 2% 8 Heater 72,00 2% 9 Pneumatic 44,87 1% 10 Motor drive 0 0% TOTAL 4.478,40 100%
Dari tabel di atas terlihat bahwa breakdown loss terbesar disumbang oleh Pre heat loss . Sehingga jenis gangguna/kerusakan inilah yang akan menjadi prioritas untuk diperbaiki segera.

## KESIMPULAN
Dari pembahasan di atas dapat diambil beberapa kesimpulan berikut ini:
1. Tingkat downtime mesin Wrapping lini 4 memang cukup tinggi yakni 3.5 jam/mesin/hari namun masih normal dan belum sampe pada taraf yang mengkhawatirkan..
2. Tingkat Ar dan Pr mesin Wrapping lini 4 ini juga relative cukup tinggi, bahkan untuk nilai Qr sudah sampai pada taraf world class .
3. Nilai OEE mesin Wrapping secara umum juga cukup baik meski masih cukup jauh jika dibandingkan dengan world class OEE.
4. Six big losses yang paling berpengaruh terhadap OEE adalah Breakdown losses dengan nilai korelasi (R) sebesar - 0.46.
5. Jenis breakdown losses yang harus segera mendapat perhatian untuk diperbaiki adalah Pre heat losses.
6. Untuk penelitian selanjutnya dapat diteliti lini produksi yang lain atau jenis proses yang lain.

## Nomenclature
TPM   = Total Productive Maintenance OEE = Overall Equipment Effectiveness Ar.     = Availability Rate Pr. = Performance Rate
Qr. = Quality Rate
R = koefisien korelasi

## DAFTAR PUSTAKA
Ahuja,  I.P.S., &  Khamba, J.S. 2008. Total  Productive Maintenance, literature review and direction. International Jurnal of Quality and Reability Management, Vol.25 No. 7. Nakajima,  S.  1988 .  Introduction  to  Total  Productive  Maintenance  (TPM). Cambridge. Produktivity Press.
Setiawan,  A.M.,  &  Riandadari,  D.  2015.  Analisis  Produktivitas  Hasil  Produksi  Dengan Meggunakan  Metode  Overall  Equipment  Effectiviness  (OEE)  Di  PT.  Miwon Indonesia. Surabaya. Universitas Negeri Surabaya.
Prabowo 1 ,  Herry  Agung,  Farida  Ghozaly  Anindita  Susilo.  2017.  Building  Strong  Brand Equity  In  Higher  Education  Through  Marketing  Mix  Strategy:  A  Research  On Private  Universities  In  Indonesia. Actual  Problems  in  Economics;  Kiev. Iss. 189, pp.140-149.
Prabowo 2 ,  Herry  Agung,  Farida.  2015.  Improve  the  Work  Effetiveness  With  Overall Equipment  Effective  ness  (OEE)  As  the  Basis  For  Optimizing  Production. Jurnal PASTI. Vol.9 No.1. Fakultas Teknik . Universitas Mercu Buana. Jakarta.
Prabowo 3 , Herry Agung, Tato Y. 2014. Evaluasi Penerapan TPM di PT Gajah Tunggal TBk Plant  di  Department  Curing  Tyre. Jurnal  PASTI. Vol.8  No.1.  Fakultas  Teknik. Universitas Mercu Buana. Jakarta.
Wafa., Amru K. Bambang. P. 2017. Perhitungan OEE (Overall Equipment Effectiveness) Pada Mesin Komuri 2 Lithrone S40 Dan Heidelberg 4WE Dalam Rangka Penerapan (TPM) Industrial Engineering Online. Universitas Diponegoro. Teeravaraprug.  J.  Ketlada  K.,  Nuttapon  S.  2011.  Relationship  model  and  supporting activities  of  JIT,  TQM  and  TPM., Songklanakarin  Journal  of  Science  and Technology,No.33(1), pp.101-106.
Gupta, Pardeep, Sachit Vardhan. 2016. Optimizing OEE, productivity and production cost or improving sales volume  in an automobile industry through TPM: a case study. International Journal of Production Research.DOI101080/0020754320161145817