TEKNOSAINS: Jurnal Sains, Teknologi & Informatika is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License. ISSN 2087-3336 (Print) | 2721-4729 (Online)

## ABSTRAK
Perawatan  pada  esensinya  untuk  mengurangi  atau  meminimalisir  kerusakan  pada  mesin  atau peralatan,  yang  berakibat  pada  penurunan  hasil  produksi.  Keberlangsungan  produktivitas  proses produksi  dapat  ditentukan  dengan  indikator  tingkat  OEE.  PT.  XYZ  sebuah  perusahaan  manufaktur yang menggunakan mesin twin screw extruder . Berdasarkan temuan di lapangan, bahwa selama proses produksi  12  bulan  mesin  ini  seringkali  mengalami  isu  terkait six  big  losses sehingga  mengurangi tingkat availability , performance dan quality .  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  memberikan  usulan perbaikan  pemeliharaan  mesin  secara  preventif  dan  berkala  sehingga  kerusakan  mesin  mampu meminimalisir  secara  optimal.  Metode  yang  diterapkan  dalam  mencapai  target  yaitu  dengan menerapkan  TPM  ( Total  productive  maintenance )  melalui  pendekatan  metode  OEE  (O verall equipment effectiveness ) dan analisis fishbone . Temuan dari data-data produksi ditemukan banyaknya isu  terkait quality dan rework ,  dengan  temuan defect rata-rata  12%,  tingkat scrap rata-rata  2%  dan tingkat rework rata-rata 6%. Dari hasil analisis perhitungan nilai rata-rata OEE pada mesin twin screw extruder PVC  di  PT.  XYZ  adalah  63.10%  yang  berarti  masih  jauh  dari  standar world  class 85%, dengan  deviasi  sekitar  (21.90%).  Hal  ini  mengindikasikan  masih  adanya  ruang improvement dan perbaikan  yang  harus  dilakukan.  Sedangkan  dari  indikator  utama  yang  berpengaruh  terhadap  nilai OEE  adalah equipment  failure dengan  kisaran  2502.50  jam,  dan  dari  hasil  diskusi  terhadap  analisis fishbone disimpulkan  bahwa  aspek  metode  merupakan  yang  paling  berperan  terhadap equipment failure tersebut perlunya beberapa usulan perbaikan guna memperbaiki tingkat OEE.
Kata Kunci: TPM, OEE, mesin, world class.

## ABSTRACT
Maintenance is essentially to reduce or minimize damage to machines or equipment, which results in reduced  production  yields.  The  continuity  of  the  productivity  of  the  production  process  can  be determined by the OEE level indicator. PT. XYZ is a manufacturing company that uses a twin-screw extruder. Based on the findings in the field, that during the 12-month production process, this machine
ISSN 2087-3336 (Print) | 2721-4729 (Online)

## TEKNOSAINS: Jurnal Sains, Teknologi dan Informatika
Volume 8, Nomor 1, Januari 2021, hlm. 10-22 http://jurnal.sttmcileungsi.ac.id/index.php/tekno DOI: 10.37373

## USULAN PERBAIKAN MELALUI PENERAPAN TOTAL PRODUCTIVE
MAINTENANCE DENGAN METODE OEE PADA MESIN TWIN SCREW EXTRUDER PVC DI PT. XYZ

## PROPOSED IMPROVEMENT THROUGH THE IMPLEMENTATION OF TOTAL PRODUCTIVE MAINTENANCE WITH OEE METHOD ON TWIN SCREW EXTRUDER PVC MACHINE AT PT. XYZ

## T Budi Agung, Miftahul Imtihan*, Suwaryo Nugroho
Program Studi Teknik Industri, Sekolah Tinggi Teknologi Muhammadiyah Cileungsi, Bogor, Jawa Barat- Indonesia 16820
* Koresponden email: miftahul@sttmcileungsi.ac.id
often  experiences  issues  related  to  six  big  losses,  thereby  reducing  availability,  performance,  and quality.  The  purpose  of  this  research  is  to  propose  to  improve  the  maintenance  of  machines  in  a preventive  and  periodic  manner  so  that  machine  damage  can  be  minimized  optimally.  The  method applied in achieving the target is by applying TPM (Total productive maintenance) through the OEE (Overall  equipment  effectiveness)  method  approach  and  fishbone  analysis.  The  findings  from  the production data show that there are many issues related to quality and rework, with an average defect finding of 12%, an average scrap rate of 2%, and an average rework rate of 6%. From the results of the analysis of the calculation of the average value of OEE on a PVC twin screw extruder at PT. XYZ is 63.10% which means it is still far from the world-class standard of 85%, with a deviation of around (21.90%).  This  indicates  that  there  is  still  room  for  improvement  and  improvements  that  need  to  be made. Meanwhile, the main indicator that affects the OEE value is equipment failure with a range of 2502.50  hours,  and  from  the  results  of  the  discussion  on  fishbone  analysis,  it  is  concluded  that  the method aspect is the most influential on the equipment failure. There is a need for some improvement suggestions to improve the OEE level.
Keywords: TPM, OEE, machine, world-class.

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  industri  manufaktur  yang  menuntut  tingkat  produktivitas  tinggi,  maka  kontrol  dan pengawasan  terhadap  tingkat downtime merupakan  hal  yang  mutlak  dalam  menjaga  tingkat availability dan performance mesin.  Esensi  lain  dari  aktivitas  perawatan  adalah  kegiatan  yang dilakukan  untuk  menjaga  atau  mempertahankan  kualitas  mesin-peralatan  sehingga  mampu  berfungsi secara baik. TPM dalam hal ini adalah sebuah pendekatan holistik untuk pemeliharaan peralatan yang berupaya  mencapai  proses  produksi  yang    mendekati  sempurna.  [1]  Untuk  menilai  dan  memperbaiki kebijakan  pemeliharaan  hendaknya  berdasarkan  pada  TPM.  [2]  Salah  satu  cara  untuk  meningkatkan kinerja produksi yaitu melalui penerapan TPM.[3] Pentingnya TPM yang digunakan sebagai alat lean manufacturing dalam  konteks  industri  4.0.  [4]  Tujuan  TPM  adalah  meminimalisasi  kerugian  dari sistem manufaktur sehingga mengurangi biaya produksi dengan melakukan pendekatan OEE. [5] Hasil analisis  mengungkapkan  bahwa  inisiatif  pemeliharaan  tradisional  dan  inisiatif  implementasi  TPM secara  signifikan  mempengaruhi  kinerja  manufaktur,  tetapi  tidak  mempengaruhi  kepemimpinan manajemen  puncak  serta  divisi  pemeliharaan.[6]  Ketika  berproduksi  masalah  yang  sering  muncul adalah downtime, breakdown, setup and adjustment yang  mengakibatkan produktivitas hasil produksi berkurang.[7]  Pada  penelitian  lain  bahwa  rendahnya  nilai  OEE  yang  diperoleh  dari  suatu  mesin disebabkan atas empat faktor; pengetahuan operator (man) yang kurang tentang mesin, suhu lem yang tidak stabil (machine) , pemasok (material) yang terlambat dan waktu penggantian pemotong (method) yang tidak efisien. [8] Perawatan mesin bertujuan untuk mengurangi atau menghindari kerusakan pada mesin  atau  peralatan  dengan  metode  OEE  [9].  OEE  merupakan  suatu  ukuran  penggunaan  peralatan yang  diketahui,  mencakup  ketersediaan,  kualitas,  serta  kinerja  aliran  produksi  [10].  OEE  dapat membantu  perusahaan  mengidentifikasi  persoalan  utama  terkait  adanya  ketersediaan  serta  efisiensi kinerja.[11]  Pengukuran  OEE  sering  kali  menjadi  bagian  sentral  dan  alasan  penting  untuk  investasi. [12] Kerugian efisiensi operasional ditemukan memiliki dampak terbesar pada OEE yang diikuti oleh kerugian ketersediaan.[13] Pada penggunaan metode  OEE yang  dilanjutkan dengan perhitungan OEE six  big  losses  dapat  mengetahui  besarnya  efisiensi  yang  hilang  pada  masing-masing  faktor six  big losses [14].  Enam six  big  losses utama  terkait  OEE,  yaitu  kegagalan  mesin  dan  proses, set  up adjustment dan  penyesuaian  mesin,  penghentian  kecil  di  sela  proses, reduced  speed /  pengurangan kecepatan,  cacat  dalam  proses,  dan  produk  tidak  lolos  QC.  pengurangan  hasil  di  tempat  pertama, diperiksa  dengan  bantuan  analisis pareto ,  dan  analisis  sebab-akibat (fishbone. [15]  OEE  digunakan untuk  mengetahui  nilai  efektivitas  mesin  dan  penyebab  masalah  yang  dapat  diselesaikan  dengan

## USULAN PERBAIKAN MELALUI PENERAPAN TOTAL PRODUCTIVE MAINTENANCE DENGAN METODE OEE PADA MESIN TWIN SCREW EXTRUDER PVC DI PT. XYZ
menggunakan  FMEA.[16]  Alat  yang  berharga  untuk  membangun  dan  memelihara  keandalan  sistem, keseluruhan  efektivitas  peralatan  (OEE)  telah  terbukti  sangat  efektif  dalam  mengurangi  waktu  henti yang  tidak  terjadwal  untuk  perusahaan  di  seluruh  dunia.  [17]  PT.  XYZ  adalah  sebuah  perusahaan manufaktur  yang  menggunakan  mesin twin  screw  extruder .  Berdasarkan  temuan  di  lapangan,  data catatan maintenance dan  data-data  produksi  selama  12  bulan,  mesin  ini  seringkali  mengalami  isu terkait six  big  losses sehingga  mengurangi  tingkat availability,  performance dan quality. Tujuan  dari penelitian ini adalah memberikan usulan perbaikan pemeliharaan mesin secara preventive dan berkala sehingga  kerusakan  mesin  mampu  meminimalisir  secara  optimal.  Metode  yang  diterapkan  dalam mencapai  target  yaitu  dengan  menerapkan  TPM  ( Total  productive  maintenance )  melalui  pendekatan metode OEE ( overall equipment effectiveness ).

## 2. METODE
Metode yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari beberapa tahapan, mencakup; 1). Metode literatur;  yaitu  melakukan  tinjauan  berbagai  literatur  yang  sesuai  sebagai  dasar  penelitian  terkait permasalahan  yang  terjadi  utamanya  tentang  penerapan  TPM,  OEE  dan  beberapa  jurnal  penelitian yang  relevan  sebelumnya;  2).  Pengumpulan  data;  adalah  melakukan  pengumpulan  data  melalui tinjauan  lapangan  secara  langsung  untuk  memperoleh  data-data  pokok  yang  meliputi  data  produksi, defect,  scrap , rework serta  data  penunjang  lainnya;  3). Assessment tingkat  OEE;  yaitu  melakukan penilaian  dan  perhitungan  terhadap  kondisi  tingkat  OEE existing ;  4).  analisis  dan  usulan  perbaikan; melakukan analisis untuk mencari akar masalah, dan memberikan usulan-usulan perbaikan yang harus dilakukan;  5).  Kesimpulan;  membuat  kesimpulan  terhadap  proses  tahapan  keseluruhan  penelitian, Untuk memperjelas, kerangka penelitian yang dimaksud.
Gambar 1. Kerangka penelitian.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Data hasil produksi pipa PVC.
Berdasarkan data sekunder dari divisi produksi pipa PVC PT. XYZ sejak bulan Januari-Desember tahun 2019, diketahui bahwa selama proses produksi berjalan pada periode bulan tersebut ditemukan banyaknya  isu  terkait quality dan rework ,  dengan  nilai defect rata-rata  selama  12  bulan  adalah  12%, tingkat scrap rata-rata  2%  dan  tingkat rework rata-rata  6%. Defect tertinggi  terjadi  pada  bulan November yaitu sebesar 26%, yang dijelaskan pada tabel 1.
Tabel 1.  Data produksi pipa PVC. Bulan Rencana produksi (kg) Aktual produksi (kg) Defect Scrap Rework Total quality issue (kg) (%) (kg) (%) (kg) (%) (kg) (%) Januari 142.851 129.370 13.480 10% 2.696  2%  10.784 8% 26.960 21% Februari 84.529 72.791 11.737 16% 2.347  3% 939 1% 15.023 21% Maret 88.973 83.586 5.387 6% 1.077  1% 4.309 5% 10.773 13% April 116.259 105.521 10.738 10% 2.147  2% 859 1% 13.744 13%
Mei 114.646 106.646 8.000 8% 1.600  2% 64 0% 9.664 9% Juni - - - - - - - - Juli 172.065 140.555 31.509 22% 6.301  4%  25.207 18% 63.017 45% Agustus 64.248 60.185 4.063 7% 812 1% 325 1% 5.200 9% September 119.442 114.521 4.921 4% 984 1% 3.937 3% 9.842 9% Oktober 114.794 97.619 17.175 18% 3.435  4% 1.374 1% 21.984 23% November 107.128 85.019 22.109 26% 4.421  5%  17.687 21% 44.217 52% Desember 128.238 122.809 5.429 4% 1.085  1% 4.343 4% 10.857 9% 3.2 Perhitungan OEE machine twin screw extruder.
A. Perhitungan availability.
Availability merupakan gambaran dari suatu rasio penggunaan waktu yang tersedia untuk kegiatan operasi  suatu  mesin-peralatan.  Ada  2  komponen  yang  mempengaruhi availability yaitu equipment failure dan set-up dan adjustment. Proses perhitungan availability bulan Januari.
𝐴𝑣𝑎𝑖𝑙𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑦 = 𝐿𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑇𝑖𝑚𝑒 − 𝐷𝑜𝑤𝑛𝑡𝑖𝑚𝑒 𝐿𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑇𝑖𝑚𝑒 𝑥 100% (1)
𝐴𝑣𝑎𝑖𝑙𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑦  = 744−25 744 𝑥 100% = 96.64 %
Dengan menggunakan metode yang sama, dilakukan dalam perhitungan per bulan diperoleh nilai availability yang dijelaskan tabel 2.
Tabel 2. Data perhitungan availability. Bulan Loading time Down time Availability Januari 744 25 96.64% *) Febuari 672 208 69.05% Maret 744 202 72.85% April 720 110 84.72% Mei 744 35 95.30% Juni 0 0 0.00% Juli 744 90 87.97% Agustus 744 278 62.63% September 720 42 94.24% Oktober 744 125 83.20% November 720 54 92.50% Desember 744 94 87.37%

## B. Perhitungan Performance Efficiency .
Performance  efficiency merupakan  rasio  yang  menggambarkan  kemampuan  suatu  peralatan  atau mesin  untuk  dapat  menghasilkan  suatu output atau  produk.  Ada  2  komponen  yang  mempengaruhi performance efficiency yaitu reduce speed dan idling and minor stoppage.
Waktu siklus = 𝐿𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑇𝑖𝑚𝑒 Total produksi (2)
Waktu siklus = 744 142851 = 0,0052 jam/kg
Waktu siklus = waktu siklus  × % Jam kerja (3) Waktu siklus = 0.0052  × 92.74% = 0.0048 jam/kg

## USULAN PERBAIKAN MELALUI PENERAPAN TOTAL PRODUCTIVE MAINTENANCE DENGAN METODE OEE PADA MESIN TWIN SCREW EXTRUDER PVC DI PT. XYZ
Dengan menggunakan metode yang sama, dilakukan dalam perhitungan per bulan diperoleh nilai % jam kerja dan idle cycle time pada tabel 3.
Tabel 3. Perhitungan % jam kerja dan idle cycle time. Bulan Produksi (a) Loading time (b) Cycle time (c)=(b)/(a) % Jam Kerja (d) Idle cycle time (e) Januari 142,851.00 744 0.0052 92.74 0.0048% *) Februari 84,529.00 672 0.0079 63.24 0.0050% Maret 88,973.00 744 0.0084 66.73 0.0056% April 116,259.00 720 0.0062 78.19 0.0048% Mei 114,646.00 744 0.0065 60.22 0.0039% Juni - - - - - Juli 172,065.00 744 0.0043 53.43 0.0023% Agustus 64,248.50 744 0.0116 50.13 0.0058% September 119,442.50 720 0.0060 84.24 0.0051% Oktober 114,794.00 744 0.0065 77.55 0.0050% November 107,128.00 720 0.0067 84.14 0.0057% Desember 128,238.50 744 0.0058 46.77 0.0027% 𝑃𝑒𝑟𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑛𝑐𝑒 𝐸𝑓𝑓𝑖𝑐𝑖𝑒𝑛𝑐𝑦 = 𝑃𝑟𝑜𝑐𝑒𝑠𝑠 𝐴𝑚𝑜𝑢𝑛𝑡 𝑥 𝐼𝑑𝑒𝑎𝑙 𝐶𝑦𝑐𝑙𝑒 𝑇𝑖𝑚𝑒 𝑂𝑝𝑒𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑇𝑖𝑚𝑒 𝑥 100% (4) 𝑃𝑒𝑟𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑛𝑐𝑒 𝐸𝑓𝑓𝑖𝑐𝑖𝑒𝑛𝑐𝑦 = 129370.5 𝑥 0.0048
690 𝑥 100% = 90.00 %
Dengan  menggunakan  metode  yang  sama  diperoleh  nilai performance  efficiency bulan  Januari- Desember yang dijelaskan pada tabel 4.
Tabel 4. Perhitungan performance efficiency. Bulan Aktual produksi Idle cycle time Operation time Performance efficiency Januari 129,370.50 0.0048 690 90.00*) Februari 72,791.50 0.0050 425 85.64 Maret 83,586 0.0056 496.5 94.28 April 105,521 0.0048 563 89.96 Mei 106,646 0.0039 422 98.56 Juni - - - Juli 140555.5 0.0023 276 117.13 Agustus 60,185 0.0058 373 93.59 September 114,521 0.0051 622 93.90 Oktober 97,619 0.005 577 84.59 November 85,019 0.0057 613 79.06 Desember 122,809 0.0027 352 94.20 C. Proses menghitung quality rate.
Quality  rate merupakan rasio  penggambaran  kemampuan  mesin-peralatan  untuk  menghasilkan produk secara standar yang telah ditentukan. Ada 2 komponen yang  mempengaruhi quality rate yaitu defect in process dan reduce yield. Rumus yang digunakan untuk mengukur quality rate.
𝑄𝑢𝑎𝑙𝑖𝑡𝑦 𝑅𝑎𝑡𝑒 = 𝑃𝑟𝑜𝑐𝑒𝑠𝑠 𝐴𝑚𝑜𝑢𝑛𝑡 − 𝐷𝑒𝑓𝑓𝑒𝑐𝑡 𝐴𝑚𝑜𝑢𝑛𝑡 𝑃𝑟𝑜𝑐𝑒𝑠𝑠 𝐴𝑚𝑜𝑢𝑛𝑡 𝑥 100% (5) 𝑄𝑢𝑎𝑙𝑖𝑡𝑦 𝑅𝑎𝑡𝑒 = 129370.50 − 13480.50 129370.50 𝑥 100% = 89.58 %
Dengan menggunakan metode yang sama diperoleh nilai quality rate bulan Januari-Desember, pada tabel 5.
Tabel 5. Perhitungan quality rate. Bulan Aktual Produksi Defect Quality Rate Januari 129,370.50 13,480.50 89.58*) Februari 72,791.50 11,737.50 83.88 Maret 83,586 5,387.00 93.56 April 105,521 10,738.00 89.82 Mei 106,646 8,000.00 92.50 Juni - - - Juli 140555.5 31,509.50 77.58 Agustus 60,185 4,063.50 93.25 September 114,521 4,921.50 95.70 Oktober 97,619 17,175.00 82.41 November 85,019 22,109.00 74.00 Desember 122,809 5,429.50 95.58

## D. Proses menghitung OEE.
Formula menghitung nilai OEE.
𝑂𝐸𝐸 (%) = 𝑎𝑣𝑎𝑖𝑙𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑦 (%) × 𝑝𝑒𝑟𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑛𝑐𝑒 𝑒𝑓𝑓𝑖𝑐𝑖𝑒𝑛𝑐𝑦 (%) × 𝑞𝑢𝑎𝑙𝑖𝑡𝑦 𝑟𝑎𝑡𝑒 (%) (6)
𝑂𝐸𝐸 (%) = 96.64 × 90.00 × 89.58 = 77.91%
Dengan metode yang sama diperoleh OEE bulan Januari-Desember, pada tabel 6.
Tabel 6. Proses menghitung OEE. Periode Bulan availability performance efficiency quality rate OEE Januari 96.64 90.00 89.58 77.91% *) Februari 69.05 85.64 83.88 49.60% Maret 72.85 94.28 93.56 64.26% April 84.72 89.96 89.82 68.46% Mei 95.30 98.56 92.50 86.88% Juni - - - - Juli 87.97 117.13 77.58 79.94% Agustus 62.63 93.59 93.25 54.66% September 94.24 93.90 95.70 84.69% Oktober 83.20 84.59 82.41 58.00% November 92.50 79.06 74.00 54.12% Desember 87.37 94.20 95.58 78.66% Rata-rata 77.21 85.08 80.66 63.10%
Tabel 6 menunjukkan bahwa nilai OEE machine twin screw extruder PVC di PT. XYZ 63.10% , angka  hasil  ini  masih  jauh  dari  standar World  Class yaitu 85% ,  sehingga  masih  terdapat  deviasi

## USULAN PERBAIKAN MELALUI PENERAPAN TOTAL PRODUCTIVE MAINTENANCE DENGAN METODE OEE PADA MESIN TWIN SCREW EXTRUDER
PVC DI PT. XYZ
sekitar (21.90%). Hal ini mengindikasikan masih adanya ruang improvement dan perbaikan yang harus dilakukan.
3.3 Perhitungan Six Big Losses .
A. Equipment failure (Breakdown).
Kerusakan mesin merupakan faktor yang mempengaruhi mesin-peralatan dalam operasionalnya.
𝐸𝑞𝑢𝑖𝑝𝑚𝑒𝑛𝑡 𝐹𝑎𝑖𝑙𝑢𝑟𝑒  = 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐵𝑟𝑒𝑎𝑘𝑑𝑜𝑤𝑛 𝐿𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑇𝑖𝑚𝑒 𝑥 100%
(7)
𝐸𝑞𝑢𝑖𝑝𝑚𝑒𝑛𝑡 𝐹𝑎𝑖𝑙𝑢𝑟𝑒   = 54 744 𝑥 100% = 7.26 %
Dengan  menggunakan  metode  yang  sama  diperoleh equipment  failure bulan  Januari-Desember, seperti pada tabel 7.
Tabel 7. Equipment failure (Breakdown) Bulan Breakdown Loading Time Equipment Failure (%) Januari 54.00 744 7.26 *) Februari 247.00 672 36.76 Maret 247.50 744 33.27 April 157.00 720 21.81 Mei 296.00 744 39.78 Juni 0.00 360 0.00 Juli 346.50 744 46.57 Agustus 371.00 744 49.87 September 113.50 720 15.76 Oktober 167.00 744 22.45 November 107.00 720 14.86 Desember 396.00 744 53.23 Jumlah 2502.50

## B. Proses menghitung set-up and adjustment losses
𝑆𝑒𝑡 𝑈𝑝 & 𝐴𝑑𝑗𝑢𝑠𝑚𝑒𝑛𝑡 𝐿𝑜𝑠𝑠𝑒𝑠  = 𝑆𝑒𝑡 𝑈𝑝 𝐴𝑑𝑗𝑢𝑠𝑚𝑒𝑛𝑡 𝐿𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑇𝑖𝑚𝑒 𝑥 100%
(8)
𝑆𝑒𝑡 𝑈𝑝 & 𝐴𝑑𝑗𝑢𝑠𝑚𝑒𝑛𝑡 𝐿𝑜𝑠𝑠𝑒𝑠  = 20 744 𝑥 100% = 2.69 %
Dengan metode yang sama diperoleh set-up and adjustment losses bulan Januari-Desember, pada tabel 8.
Tabel 8. Set up and adjustment losses Bulan Loading Time Set-Up and Adjustment Set-Up and Adjustment Losses Januari 744 20 2.69 *) Februari 672 31 4.61 Maret 744 18.5 2.49 April 720 10 1.39 Mei 744 19 2.55 Juni 0 0 0.00
Juli 744 29 3.90 Agustus 744 17 2.28 September 720 32 4.44 Oktober 744 29 3.90 November 720 22 3.06 Desember 744 26.5 3.56 Jumlah 254 C. Proses menghitung idling dan minor stoppage losses
𝐼𝑑𝑙𝑖𝑛𝑔 𝑎𝑛𝑑 𝑀𝑖𝑟𝑜𝑟 𝑆𝑡𝑜𝑝𝑝𝑎𝑔𝑒 𝐿𝑜𝑠𝑠𝑒𝑠 = 𝑁𝑜𝑛 𝑃𝑟𝑜𝑑𝑢𝑐𝑡𝑖𝑣𝑒 𝑇𝑖𝑚𝑒 𝐿𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑇𝑖𝑚𝑒 𝑥 100% (9)
𝐼𝑑𝑙𝑖𝑛𝑔 𝑎𝑛𝑑 𝑀𝑖𝑟𝑜𝑟 𝑆𝑡𝑜𝑝𝑝𝑎𝑔𝑒 𝐿𝑜𝑠𝑠𝑒𝑠 = 7 744 𝑥 100% = 0.94 %
Dengan  metode yang sama diperoleh idling and minor stoppage losses bulan Januari-Desember, pada tabel 9.
Tabel 9. Idling and minor stoppage losses Bulan Loading time Non productive time Idling and minor stoppage losses Januari 744 7 0.94 *) Februari 672 5 0.74 Maret 744 18 2.42 April 720 8 1.11 Mei 744 8 1.08 Juni 0 0 0.00 Juli 744 16 2.15 Agustus 744 8 1.08 September 720 9 1.25 Oktober 744 3 0.40 November 720 8 1.11 Desember 744 8 1.08 Jumlah 98

## D. Menghitung reduced speed
𝑅𝑒𝑑𝑢𝑐𝑒𝑑 𝑆𝑝𝑒𝑒𝑑 𝐿𝑜𝑠𝑠𝑒𝑠  = 𝑂𝑝𝑒𝑟𝑎𝑡𝑖𝑛𝑔 𝑇𝑖𝑚𝑒 − (𝑊𝑎𝑘𝑡𝑢 𝑆𝑖𝑘𝑙𝑢𝑠 𝐼𝑑𝑒𝑎𝑙 𝑥 𝑃𝑟𝑜𝑐𝑒𝑠𝑠 𝐴𝑚𝑜𝑢𝑛𝑡)
𝐿𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑇𝑖𝑚𝑒 𝑥 100% (10) 𝑅𝑒𝑑𝑢𝑐𝑒𝑑 𝑆𝑝𝑒𝑒𝑑 𝐿𝑜𝑠𝑠𝑒𝑠  = (0.0048− 129370.50)
744 𝑥 100% = 9.27 %
Dengan  menggunakan  metode  yang  sama  diperoleh reduced  speed  losses bulan  Januari- Desember, pada tabel 10.
Tabel 10. Reduced speed losses Bulan Loading Time Operating Time Ideal Cycle Time X Total Produk Reduce Speed Reduce speed losses Januari 744 690 620.98 69.02 9.27% *) Februari 672 425 365.96 59.04 8.79% Maret 744 496.5 466.41 30.09 4.04% April 720 563 510.97 52.03 7.23% Mei 744 422 416.7 5.3 0.71%

## USULAN PERBAIKAN MELALUI PENERAPAN TOTAL PRODUCTIVE MAINTENANCE DENGAN METODE OEE PADA MESIN TWIN SCREW EXTRUDER PVC DI PT. XYZ
Juni 0 0 0 0 0.00% Juli 744 407 324.66 82.34 11.07% Agustus 744 373 349.38 23.62 3.17% September 720 622 581.47 40.53 5.63% Oktober 744 577 490.65 86.35 11.61% November 720 613 486.44 126.56 17.58% Desember 744 352 333.24 18.76 2.52% Jumlah 594

## E. Defect in process/rework
𝐷𝑒𝑓𝑒𝑐𝑡 𝑖𝑛 𝑝𝑟𝑜𝑐𝑒𝑠𝑠 − 𝑅𝑒𝑤𝑜𝑟𝑘  = 𝐼𝑑𝑒𝑎𝑙 𝐶𝑦𝑙𝑒 𝑇𝑖𝑚𝑒  𝑥 𝑅𝑒𝑤𝑜𝑟𝑘 𝐿𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑇𝑖𝑚𝑒 𝑥 100% (11) 𝐷𝑒𝑓𝑒𝑐𝑡 𝑖𝑛 𝑝𝑟𝑜𝑐𝑒𝑠𝑠 − 𝑅𝑒𝑤𝑜𝑟𝑘  = 0.0048  𝑥 10784.40 744 𝑥 100 % = 0.07 %
Dengan  menggunakan  metode  yang  sama  diperoleh defect  in  process-rework bulan  Januari- Desember, pada tabel 11.
Tabel 11. Defect in process/rework Bulan Loading time (jam) Ideal Cycle Time (jam) Rework (kg) Rework Time Losses (Jam) Defect in process - Rework Januari 744 0.0048 10784.40 51.77 0.07% *) Februari 672 0.0050 9390.00 47.23 0.07% Maret 744 0.0056 4309.60 24.05 0.03% April 720 0.0048 8590.40 41.23 0.06% Mei 744 0.0025 6400.00 16 0.02% Juni 0 0 0 0 0.00% Juli 744 0.0013 25207.60 32.01 0.04% Agustus 744 0.0058 3250.80 18.85 0.03% September 720 0.0068 39372.00 26.69 0.37% Oktober 744 0.0050 13740.00 69.11 0.09% November 720 0.0057 17687.20 101.17 0.14% Desember 744 0.0027 4343.60 11.77 0.02% Jumlah 439.88

## F. Reduced scrap
𝑅𝑒𝑑𝑢𝑐𝑒𝑑 𝑆𝑐𝑟𝑎𝑝 = 𝐼𝑑𝑒𝑎𝑙 𝐶𝑦𝑙𝑒 𝑇𝑖𝑚𝑒  𝑥 𝑆𝑐𝑟𝑎𝑝 𝐿𝑜𝑎𝑑𝑖𝑛𝑔 𝑇𝑖𝑚𝑒 𝑥 100% (12) 𝑅𝑒𝑑𝑢𝑐𝑒𝑑 𝑆𝑐𝑟𝑎𝑝 = 0.0048  𝑥 2696.10 744 𝑥 100% = 0.02 %
Dengan metode yang sama diperoleh reduced scrap bulan Januari-Desember, pada tabel 12.
Tabel 12. Reduced scrap Bulan Loading Time (jam) Ideal cycle time (jam) Scrap (kg) Scrap Time Losses (jam) Scrap losses Januari 744 0.0048 2696.10 12.94 0.02% *) Februari 672 0.0050 2347.50 11.81 0.02%
Maret 744 0.0056 1077.40 6.01 0.01% April 720 0.0048 2147.60 10.31 0.01% Mei 744 0.0025 1600.00 4.00 0.01% Juni 0 0 0.00 0.00 0.00% Juli 744 0.0013 6301.90 8.00 0.01% Agustus 744 0.0058 812.70 4.71 0.01% September 720 0.0068 984.30 6.67 0.01% Oktober 744 0.0050 3435.00 17.28 0.02% November 720 0.0057 4421.80 25.29 0.04% Desember 744 0.0027 1085.90 2.94 0.00% Jumlah 109.96

## 3.4 Time losses
Berdasarkan  hasil  perhitungan  diatas,  maka  dapat  kita  buat  dalam  bentuk  resume six  big  losses yang berdampak bagi operasional mesin-peralatan produksi, dijelaskan pada tabel 13.
Tabel 13. Time losses dari six big losses Six Big Losses Time Losses (Jam) 1. Equipment Failure (Breakdown) 2502.50 2. Set-up and Adjustment Losses 254.00 3. Idling and Minor Stoppage Losses 98.00 4. Reduced Speed 594.00 5. Defect in process/ Rework 439.88 6. Reduced Scrap 109.96 Total 3998.34
Dari data tabel 13 diketahui bahwa equipment failure , faktor yang paling tinggi yang memberikan sumbangsih  dalam  penurunan  tingkat availability mesin.  Hal  tersebut  dapat  digambarkan  dalam bentuk data pareto time losses dari six big losses , pada gambar 2.
Gambar 2. Pareto time losses dari s ix big losses

## 3.5 Analysis root cause
Tabel  13  dan  gambar  2  menunjukkan  bahwa losses tertinggi  adalah equipment  failure (Breakdown), artinya  hal  ini  merupakan  faktor  yang  mendominasi  terhadap  kinerja  operasional

## USULAN PERBAIKAN MELALUI PENERAPAN TOTAL PRODUCTIVE MAINTENANCE DENGAN METODE OEE PADA MESIN TWIN SCREW EXTRUDER
PVC DI PT. XYZ
machine  twin  screw  extruder PVC  di  PT.  XYZ  dan  oleh  karena  itu  langkah  selanjutnya  dilakukan fishbone analysis equipment failure (Breakdown) .

## Gambar 3. Fishbone equipment failure
Berdasarkan gambar 3 bahwa untuk menentukan faktor sebab akibat equipment failure, dilakukan proses penilaian terhadap faktor-faktor yang berpengaruh dengan menggunakan angket penilaian oleh 5 tim penilai dengan hasil yang dijelaskan pada tabel 14.
Tabel 14. Hasil diskusi fishbone equipment failure Faktor Penyebab Tim penilai Skor nilai A B C  D E 1. Manusia a. Terjadi kesalahan pada waktu set up 3 1 1 5 1 11 b. Terjadi kesalahan pengoperasian mesin 1 1 3 1 3 9 2. Material a. Kesalahan pada pengambilan material 3 1 1 3 1 9 b. Material tidak sampai ke mesin extruder 1 3 1 3 3 11 3. Lingkungan a. Area kerja jarang dibersihkan 3 1 1 3 3 11 b. Berserakan alat–alat penunjang kerja 1 3 3 1 1 9 4. Metode a. Autonomous maintenance belum berjalan 5 5 5 5 5 25 b. Preventive maintenance belum optimal 5 5 3 3 1 17 5. Mesin a. Mesin sering breakdown 3 3 3 1 1 11 b. Mesin breakdown lama 1 3 1 3 3 11
Tabel 14 menunjukkan bahwa skor penilaian tertinggi adalah 25 dan 17 dan terdapat pada faktor metode,  oleh  karena  itu  tahap  selanjutnya  dilakukan  usulan  perbaikan  dalam  mengatasi equipment failure untuk meningkatkan efisiensi kinerja machine twin screw extruder PVC di PT. XYZ.
3.6 Usulan Perbaikan
A. Memberikan  training  ulang,  penguatan  dan  peningkatan  disiplin  dalam  implementasi  5R  di dalam  aktivitas  produksi.  Sehingga  dengan  peningkatan  implementasi  tersebut  dalam membantu  meningkatkan  moral  karyawan,  memperkuat  rasa  memiliki  terhadap  mesin  dan peralatan, mempermudah identifikasi  masalah terkait mesin, peralatan, dan aspek  operasional di lapangan.
B. Meningkatkan awareness terkait  aspek  perawatan  mesin  khususnya  operator,  dengan memberikan training atau  pelatihan  tentang autonomous  maintenance kepada  operator produksi.
C. Meningkatkan awareness penggunaan tag  label personal autonomous  maintenance untuk operator  produksi  agar  operator  produksi  memahami  status  mesin,  sekaligus  dapat mempermudah team maintenance dalam mengidentifikasi masalah mesin/alat.
D. Memberikan training /pelatihan pemeliharaan mesin secara komprehensif bekerjasama dengan pihak produsen/ principal mesin agar dapat menerapkan preventive & predictive maintenance .
E. Membentuk team  improvement /SGA/kaizen  dengan  dukungan  pihak  manajemen  yang melibatkan pihak terkait seperti produksi, maintenance dan engineering , sehingga isu terkait mesin dapat ditangani dengan lebih baik dan melibatkan semua pihak.

## 4. SIMPULAN
Dari data-data produksi, diketahui bahwa selama proses produksi 12 bulan ditemukan banyaknya isu  terkait quality dan rework ,  dengan  temuan defect rata-rata  12%,  tingkat scrap rata-rata  2%  dan tingkat rework rata-rata  6%.  Sedangkan  dari  hasil  perhitungan  nilai  rata-rata  OEE  pada  mesin twin screw extruder PVC di PT. XYZ adalah 63.10%, angka ini  masih jauh dari standar world class 85%, dengan  deviasi  sekitar  (21.90%).  Hal  ini  mengindikasikan  masih  adanya  ruang improvement dan perbaikan  yang  harus  dilakukan.  Sedangkan  dari  indikator  utama  yang  berpengaruh  terhadap  nilai OEE  adalah equipment  failure dengan  kisaran  2502.50  jam  dan  dari  hasil  pembahasan  terhadap fishbone  analysis disimpulkan  bahwa  aspek  metode  merupakan  yang  paling  berperan  terhadap equipment failure tersebut sehingga disimpulkan bahwa perlunya usulan perbaikan guna memperbaiki tingkat  OEE  melalui;  1)  Memberikan  training  ulang,  penguatan  dan  peningkatan  disiplin  dalam implementasi  5R  di  dalam  aktivitas  produksi.  Sehingga  dengan  peningkatan  implementasi  tersebut dalam  membantu  meningkatkan  moral  karyawan,  memperkuat  rasa  memiliki  terhadap  mesin  dan peralatan,  mempermudah  identifikasi  masalah  terkait  mesin,  peralatan  dan  aspek  operasional  di lapangan.  2)  Meningkatkan awareness terkait  aspek  perawatan  mesin  khususnya  operator,  dengan memberikan training atau  pelatihan  tentang autonomous  maintenance kepada  operator  produksi.  3) Meningkatkan awareness penggunaan tag  label personal autonomous  maintenance untuk  operator produksi  agar  operator  produksi  memahami  status  mesin.  Sekaligus  hal  ini  dapat  mempermudah  tim maintenance dalam  mengidentifikasi  masalah  mesin/alat.  4)  Memberikan pelatihan  pemeliharaan mesin  secara  komprehensif  bekerjasama  dengan  pihak  produsen/ principal mesin  agar  dapat menerapkan preventive  and  predictive  maintenance .  5)  Membentuk team  improvement /SGA/kaizen dengan  dukungan pihak  manajemen  yang  melibatkan  pihak terkait seperti produksi, maintenance dan engineering. Sehingga  isu  terkait  mesin  dapat  ditangani  dengan  lebih  baik  dan  melibatkan  semua pihak.

## REFERENSI
[1] T. K. Agustiady and E. A. Cudney, “Total productive maintenance,” Total Qual. Manag. Bus. Excell. , 2018, doi: 10.1080/14783363.2018.1438843.
[2] V.  Pascal,  A.  Toufik,  A.  Manuel,  D.  Florent,  and  K.  Frédéric,  “Improvement  indicators  for Total Productive Maintenance policy,” Control Eng. Pract. , 2019, doi:
10.1016/j.conengprac.2018.09.019.

## USULAN PERBAIKAN MELALUI PENERAPAN TOTAL PRODUCTIVE MAINTENANCE DENGAN METODE OEE PADA MESIN TWIN SCREW EXTRUDER
PVC DI PT. XYZ
[3] K. Livia and P. D. Fewidarto, “Evaluasi Peningkatan Kinerja Produksi melaluiPenerapan Total Productive  Maintenance  di  PTXacti  Indonesia,” J.  Manaj.  dan  Organ. ,  2016,  doi: 10.29244/jmo.v7i1.14067.
[4] J.  R.  Díaz-Reza,  J.  L.  García-Alcaraz,  and  V.  Martínez-Loya, Impact  Analysis  of  Total Productive Maintenance . 2019.
[5] A. Wahid, “Penerapan Total Productive Maintenance (TPM)Produksi Dengan Metode Overall Equipment Effectiveness (OEE)Pada Proses ProduksiBotol (PT. XY Pandaan  – Pasuruan),” J. Teknol. DAN Manaj. Ind. , 2020, doi: 10.36040/jtmi.v6i1.2624.
[6] L.  W.  Hooi  and  T.  Y.  Leong,  “Total  productive  maintenance  and  manufacturing  performance improvement,” J. Qual. Maint. Eng. , 2017, doi: 10.1108/JQME-07-2015-0033.
[7] A.  Rahman  and  S.  Perdana,  “ANALISIS  PRODUKTIVITAS  MESIN  PERCETAKAN PERFECT  BINDING  DENGAN  METODE  OEE  DAN  FMEA,” J.  Ilm.  Tek.  Ind. ,  2019,  doi: 10.24912/jitiuntar.v7i1.5034.
[8] A.  Rahman  and  S.  Perdana,  “Perhitungan  Produktivitas  Mesin  Perfect  Binding  (Yoshino) dengan  Menggunakan  Metode  Overall  Equipment  Effectiveness  (OEE)  pada  PT.  XYZ,” STRING (Satuan Tulisan Ris. dan Inov. Teknol. , 2018, doi: 10.30998/string.v3i1.2723.
[9] H.  Suliantoro,  N.  Susanto,  H.  Prastawa,  I.  Sihombing,  and  A.  Mustikasari,  “PENERAPAN METODE  OVERALL  EQUIPMENT  EFFECTIVENESS  (OEE)  DANFAULT  TREE ANALYSIS  (FTA)  UNTUK  MENGUKUR  EFEKTIFITAS  MESIN  RENG,” J@ti  Undip    J. Tek. Ind. , 2017, doi: 10.14710/jati.12.2.105-118.
[10] R.  Domingo  and  S.  Aguado,  “Overall  environmental  equipment  effectivenessas a  metric  of  a lean and green manufacturing system,” Sustain. , 2015, doi: 10.3390/su7079031.
[11] R. Raguram, “Implementation of overall equipment effectiveness (OEE),” Middle - East J. Sci. Res. , 2014, doi: 10.5829/idosi.mejsr.2014.20.05.11336.
[12] R. Hedman, M. Subramaniyan, and P. Almström, “Analysis of Critical Factors for Automatic Measurement of OEE,” in Procedia CIRP , 2016, doi: 10.1016/j.procir.2016.11.023.
[13] T.  Ylipää,  A.  Skoogh,  J.  Bokrantz,  and  M.  Gopalakrishnan,  “Identification  of  maintenance improvement  potential  using  OEE  assessment,” Int.  J.  Product.  Perform.  Manag. ,  2017,  doi: 10.1108/IJPPM-01-2016-0028.
[14] R.  F.  Prabowo,  H.  Hariyono,  and  E.  Rimawan,  “Total  Productive  Maintenance  (TPM)  pada Perawatan Mesin Grinding Menggunakan Metode Overall Equipment Effectiveness (OEE),” J. Ind. Serv. , 2020, doi: 10.36055/jiss.v5i2.8001.
[15] N.  Ahmad,  J.  Hossen,  and  S.  M.  Ali,  “Improvement  of  overall  equipment  efficiency  of  ring frame through total productive maintenance: a textile case,” Int. J. Adv. Manuf. Technol. , 2018, doi: 10.1007/s00170-017-0783-2.
[16] R.  M.  Jannah,  S.  Supriyadi,  and  A.  Nalhadi,  “Analisis  Efektivitas  pada  Mesin  Centrifugal dengan Menggunakan Metode Overall Equipment Effectiveness (OEE),” in Prosiding Seminar Nasional Riset Terapan| SENASSET , 2017.
[17] D.  H.  Stamatis, The  OEE  primer:  Understanding  overall  equipment  effectiveness,  reliability, and maintainability . 2017.