## KONSEP ONE SHEET REPORT MANUAL PRODUKSI DAN PEMETAAN SIX BIG LOSSES

## THE  CONCEPT  OF  ONE  SHEET  REPORT  MANUAL  PRODUCTION  AND MAPPING SIX BIG LOSSES

## M A Pahmi*
Program Studi Teknik Industri-Sekolah Tinggi Teknologi Muhammadiyah Cileungsi Jl. Anggrek No. 25, Perum PT. SC, Cileungsi, Bogor, Jawa Barat-Indonesia (16820)
*Koresponden Email: ali.pahmi@sttmcileungsi.ac.id

## INFORMASI ARTIKEL ABSTRAK
Histori Artikel - Artikel dikirim 22/04/2021 - Artikel diperbaiki 12/05/2021 - Artikel diterima 12/05/2021 Downtime tinggi merupakan hal yang menjadi momok menakutkan bagi manufaktur, karena sangat berdampak terhadap penurunan produktivitas.  Namun  beberapa  kendala  teknis  dan  non  teknis  yang terjadi  di  lapangan  seperti,  tingkat  pemahaman  operator  dalam membedakan faktor-faktor  six big losses, clusterisasi dan segregasi data dan  informasi  downtime  yang  berdampak  terhadap  tingkat  keakuratan data,  pada  saat  proses  input  yang  mengakibatkan  data  output  yg dihasilkan tidak valid. Hal ini akan berdampak terhadap misleading data. Penelitian ini bertujuan untuk membuat konsep pelaporan data one sheet report manual  yang  dapat  sekaligus  memetakan Six  Big  Losses dengan menggunakan  konsep  TPM,  dan  diharapkan  dapat  mempermudah  para pihak yang berkepentingan dalam mendapatkan data yang lebih akurat.
Kata Kunci: One sheet report, OEE, Six Big Losses .

## ABSTRACT
High downtime is a frightening specter for manufacturers because it has an impact  on  decreasing  productivity.  However,  several  technical  and  non- technical  obstacles  that  occur  in  the  field,  such  as  the  level  of  operator understanding in distinguishing the six big losses factors, data clusterization and segregation, and  downtime  information which have  an impact on the accuracy  of  the  data,  during  the  input  process  which  results  in  invalid output data. . This will have an impact on data misleading. This study aims to  create  a  manual  one  sheet  report  data  reporting  concept  that  can simultaneously map the Six Big Losses that occur, using TPM Concept and it is hoped can make it easier for interested parties to obtain more accurate data.
Keywords: One sheet report, OEE, Six Big Losses

## 1. Pendahuluan
Downtime tinggi merupakan  hal  yang  menjadi  momok menakutkan,  karena  hal  ini sangat berdampak terhadap penurunan produktivitas. Aspek lain yang menjadi perhatian manajemen adalah aspek kualitas,[1] menjelaskan dampak pengontrolan kualitas dengan Six Sigma terhadap peningkatan  produktivitas.  Untuk  itu  aktivitas  TPM  diciptakan  untuk  dapat  menanggulangi
Volume 2, Nomor 1, Mei 2021, hlm 51-63
Jurnal Terapan Teknik Industri ISSN [Print] 2722 3469 | ISSN [Online] 2722 4740

## KONSEP ONE SHEET REPORT MANUAL PRODUKSI DAN PEMETAAN SIX BIG LOSSES
permasalahan yang selanjutnya diharapkan mempermudah pimpinan organisasi dalam melihat akar  masalah  aktual  yang  terjadi  di  lapangan  dari  berbagai  aspek.  Hal  itu  diharapkan  dapat memberikan  dasar  bagi  keputusan  yang  tepat,  efisien  dan  efektif.  Dalam  hal  ini  TPM menentukan  sebuah  indikator  OEE.  Hal  ini  selaras  dengan  salah  satu  contoh  implementasi OEE[2] bahwa OEE dapat meningkatkan produktivitas plant. Implementasi OEE tidak hanya dari aspek downtime mesin  melainkan  aspek  kualitas  pun  menjadi  salah  satu  indikator  penentu. Susiyanti [3] mengaplikasikan contoh keberhasilan kedua aspek ini yaitu Six sigma DMAIC dan OEE  dalam  papernya.  Aspek  penting  lainnya  yang  menjadikan  salah  satu  pondasi  dari  TPM diaplikasikan[4] yaitu implementasi 5R yang berdampak terhadap perubahan perilaku produktif karyawan.  Dari  benefit-benefit  tersebut  dapat  ditarik  suatu  kesimpulan  bahwa  OEE  penting sebagai indikator dalam mengontrol keseluruhan performa plant . Namun kendala pengambilan, keakuratan  dan  penerjemahan  data  perlu  menjadi  salah  satu  perhatian  dalam mengimplementasikan  OEE.  Dari  telaah  literatur  lainnya  terdapat  beberapa  penelitian  yang terkait  dengan  OEE  yang  mencakup[5].  mendokumentasikan  dan  mengembangkan  software dalam  penerapan Burn-in  Full  system  Automation dan  OEE/OEU[6]  meneliti  penyelarasan database  excel  kompleks  yang  dibuat  menjadi dashboard OEE  menggunakan  solusi  teknologi informasi [7] mereka melakukan eksplorasi pemantauan data OEE dengan menggunakan Cloud Computing  platform [8].  merancang  pengumpulan  data  dengan  sistem  cloud  dan  IOT. [9]Mengembangkan system Raspberry Pi yang diterapkan pada Real-Time Monitoring of Overall Equipment  Effectiveness [10].  mendesain  system  control  performa  manajemen  OEE  dengan menggunakan  Software  SAP,  [11]  menerapkan  sistem bridging di  antara  pengumpulan  data melalui  sensor  dan  dashboard  OEE  secara real  time dengan  digital twin  system [12].  secara khusus  merancang  mengembangkan  software  OEE  dan  dashboard  yg  dinamakan  OEE  PRO untuk industri aeronautika.
Dari beberapa penelitian yang telah dilakukan di atas, umumnya digunakan untuk industri manufaktur  skala  besar  dengan  kompleksitas  tertentu,  membutuhkan  dana  besar,  dan  waktu implementasi  yang  lama.  Kendala  lain  aspek  teknis  dan  non  teknis  yang  terjadi  di  lapangan seperti, tingkat pemahaman operator dalam membedakan faktor-faktor six big losses , clusterisasi dan segregasi data dan informasi downtime yang berdampak terhadap tingkat keakuratan data input dalam sistem OEE, yang mengakibatkan data output yg dihasilkan tidak valid. Hal ini akan berdampak terhadap implementasi improvement yang diakibatkan misleading data.  Penelitian ini  bertujuan  untuk  membuat  konsep  pelaporan  data one  sheet  report manual  yang  dapat sekaligus  memetakan Six  Big  Losses yang  terjadi.  Diharapkan  dengan  konsep  yang  sederhana namun  komprehensif  ini  dapat  mempermudah  para  pihak  yang  berkepentingan  dalam mendapatkan data yang lebih akurat.

## 2. Metode
Tahapan  metodologi  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  mencakup,  pengumpulan  data primer yang meliputi, pengamatan lapangan, wawancara, brainstorming. Sedangkan untuk data sekunder  membahas  tentang  data  produksi,  data maintenance ,  serta  QC.  Kemudian  dalam menentukan akar penyebab dilakukan analisis data yang membahas 1) six big losses mapping , 2) 5  why  analysis ,  3) brainstorming .  Analisis  ini  penting  sekali  untuk  mengenali  terhadap  kasus yang terjadi. Adapun perancangan dari hasil analisis dan implementasi dari perancangan yang dilakukan untuk menyelesaikan masalah.
c
Gambar 1. Metode penelitian

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1 Isu yang terjadi
Dari  temuan  inspeksi  di  lapangan  PT.  X  yang  bergerak  di  industri  plastik  didapatkan beberapa temuan mencakup:
a) Database pada sistem saat ini diketahui tidak detail karena masih data umum saja, sehingga akar masalah belum jelas terdeskripsikan.
b) Pemahaman  operator  terkait  TPM  dan  pemilahan downtime tidak  merata,  sehingga seringkali terjadi kesalahan pengisian root cause pada laporan produksi dan SAP.
c) Skill operator produksi & maintenance bervariasi.

## 3.2 Diskusi dan brainstorming
Aspek pemahaman semua stakeholder dalam aspek TPM dan pemilahan downtime menjadi langkah awal perbaikan dalam perancangan dan konseptual OEE, sehingga diperlukan pelatihan dan coaching untuk menyamakan persepsi terkait.
Pengumpulan Data Analisis data Perancangan Implementasi Data Skunder: 1. Data Produksi
2. Data Maintenance
3. Data QC
Data Primer:
1. Pengamatan lapangan
2. Wawancara
3. Brainstorming
1. Six Big Losses Mapping
2. 5 Why Analysis
3. Brainstorming c c c Feedback

## KONSEP ONE SHEET REPORT MANUAL PRODUKSI DAN PEMETAAN SIX BIG LOSSES

## Gambar 2. Konsep six big losses dalam OEE
Setelah semua pihak mendapatkan pemahaman yang sama terkait Six Big Losses , maka dari hasil diskusi dan brainstorming didapatkan pemetaan six big losses mencakup tabel 1.

## Tabel 1. Pemetaan
planned downtime Planned Status Deskripsi Umum Klasifikasi Atribut Kejadian Deskripsi Atribut Kejadian Deskripsi Lingkup Aribut
Planned Downtime PM Downtime terencana yang terkait perawatan dan penggantian spare parts/accessories terencana PM Tahunan
Kegiatan PM tahunan yang terencana PM 3 Bulan Kegiatan PM 3 bulanan yang terencana PM 1 Bulan Kegiatan PM 1 bulanan yang terencana Greasing, Cleaning area mesin, Cleaning mainline high pressure , Chemical treatment, penggantian spare parts & aksesoris mesin, Sprinkle coolling tower, etc PM Weekly Kegiatan mingguan  yang terencana Greasing, Cleaning area mesin, Check kondisi mesin Non PM Downtime terencana diluar PM Change over terencana Kegiatan terencana yang mencakup set up/change over produk  yang terkait dengan warna, produk dan Cukup Jelas
mold Trial material baru/ganti warna Kegiatan terencana yang mencakup trial material baru/ penggantian warna Cukup Jelas Trial & Set up produk dengan mold lama Kegiatan terencana yang mencakup set up produk dengan mold lama Cukup Jelas Trial & Set up new produk/mesin/ mold baru Kegiatan terencana yang mencakup set up produk dengan mold baru Cukup Jelas Libur Plant off dikarenakan libur terencana akibat keputusan manajemen,
tanggal merah nasional. Cukup Jelas PLN OFF dengan
informasi Plant off dikarenakan adanya pemadaman listrik yang sudah diinformasikan sebelumnya.
Cukup Jelas Tabel 2. Pemetaan unplanned downtime The Unplanned 6 big losses Status Deskripsi Umum Klasifikasi Atribut Kejadian Deskripsi Atribut Kejadian (30 s/d 420 menit) Deskripsi Lingkup Aribut UNPLANNED DOWNTIME Downtime Losses
Break Down Losses terkait kegagalan fungsi mesin dan peralatan secara sporadik dan tidak terencana Mold Failures (Kegagalan Mold) Insiden yang mencakup semua kegagalan fungsi yang berkaitan dengan part mold.
Cukup Jelas
Unplanned Maintenance (Maintenance tidak terencana)
Insiden yang mencakup semua kegiatan maintenance yang tidak terencana yang mencakup mekanikal maupun elektrikal
Cukup Jelas

## KONSEP ONE SHEET REPORT MANUAL PRODUKSI DAN PEMETAAN SIX BIG LOSSES
General Breakdowns (Breakdown umum) Insiden yang mencakup semua kegagalan fungsi yang terkait faktor utility dan listrik/power off yang tidak terencana. Cukup Jelas Equipment Failure (Kegagalan mesin/peralatan ) Insiden yang mencakup semua kegagalan fungsi  mesin dan peralatan baik mekanikal maupun elektrikal Cukup Jelas The Unplanned 6 big losses Status Deskripsi Umum Klasifikasi Atribut Kejadian Deskripsi Atribut Kejadian (15 s/d 360 menit) Deskripsi Lingkup Aribut UNPLANNED DOWNTIME Downtime Losses Set Up & Adjustment Losses terkait change over , persiapan dan penyesuaian. Setup/Changeover Insiden yang mencakup set
up/ change
over produk
yang tidak terencana yang terkait dengan warna, produk dan mold
Cukup Jelas
Material Shortages (Kekurangan material)
Insiden yang mencakup kekurangan material yang tidak terencana di gudang,
produksi, atau akibat kontaminasi.
Cukup Jelas
Personel Shortages (Kekurangan personel) Insiden yang diakibatkan kekurangan personel /manp ower yang terjadi dalam proses pelaksanaan produksi
Cukup Jelas
Major Adjustments (Penyesuaian major) Insiden yang mencakup semua Cukup Jelas
penyesuaian tidak terencana terhadap mesin,
peralatan dan tooling selama proses produksi The Unplanned 6 big losses Status Deskripsi Umum Klasifikasi Atribut Kejadian Deskripsi Atribut Kejadian (<15 menit) Deskripsi Lingkup Aribut UNPLANNED DOWNTIME Speed Losses Idling & Minor problems Losses terkait penghentian operasi minor dan menganggur, Biasanya hanya  di bawah 15 menit dan tidak memerlukan personil maintenance.
Obstructed Product Flow (Flow produk terhambat) Mencakup semua insiden yang menghambat laju aliran proses produk Gate mampet, Produk nyangkut di injector, Runner nyangkut. Dsb Component Jams (Komponen macet) Mencakup semua insiden di mesin/peralata n yang menghambat laju aliran proses produksi Valve macet minor, Pring ejector tidak balik, Pengencangan baut mesin dan mold. etc Misfeeds (Salah feeding/pengisian ) Mencakup semua insiden di pengisian material yang menghambat laju aliran proses produksi Penambahan/ pengurangan persentase pewarna. Sensor Blocked (Sensor macet/terkendala) Mencakup semua adjustment sensor yang bersifat minor Proses setting semua sensor mesin Delivery Blocked (Pengiriman macet/terkendala) Mencakup semua insiden yang terkait keterlambatan pengiriman material terhadap produksi Area produksi penuh sehingga material tidak bisa masuk, Kekurangan hand pallet dan forklift. Dsb Cleaning/Checking (Pembersihan/pen gecekan) Mencakup semua kegiatan cleaning bersifat minor yang mencakup mesin, Pembersihan filter suction dryer, Pembersihan sisa gumpalan material, Pembersihan

## KONSEP ONE SHEET REPORT MANUAL PRODUKSI DAN PEMETAAN SIX BIG LOSSES
peralatan dan mold selama proses produksi. lip cavity kotor, Pengecekan sirkulasi cooling mold. Dsb The Unplanned 6 big losses Status Deskripsi Umum Klasifikasi Atribut Kejadian Deskripsi Atribut Kejadian (<15 menit) Deskripsi Lingkup Aribut UNPLANNED DOWNTIME Speed Losses Reduced Speed Apa pun yang membuat proses tidak berjalan pada kecepatan maksimum teoritisnya (Kapasitas name plate )
.
Rough Running (Berfungsi secara kasar) Mencakup semua insiden berkurangnya kecepatan produksi akibat pergerakan mekanisme mesin, peralatan, dan mold yang dipaksakan Suara pompa hydraulic kasar, Temperatur motor hydraulic panas, dsb Under Nameplate Capacity (Dibawah kapasitas nameplate) Mencakup semua insiden berkurangnya kecepatan produksi ( mesin, peralatan dan mold) sehingga dibawah kapasitas name plate Tonase mesin tidak sesuai dengan tonase mold sehingga cycle time dibuat lebih lama atau jumlah cavity yang dkurangi.
Under Optimum Capacity (Dibawah kapasitas optimal) Mencakup semua insiden berkurangnya kecepatan produksi ( mesin, peralatan dan mold) sehingga dibawah kapasitas optimal Kondisi mesin sudah tidak optimal sehingga menyebabkan cavity dipampat atau cycle time disesuaikan.
Dsb.
Equipment Wear (Keausan peralatan) Mencakup semua insiden berkurangnya kecepatan produksi ( mesin, peralatan dan mold) yang diakibatkan faktor lifetime Screw aus, Mold Aus (flashing), Pompa lemah,
Motor lemah/panas, Scaling di pipa dan mold. Dsb Personnel Mencakup Skill dan
Inefficiency (Inefisiensi personel) semua insiden berkurangnya kecepatan produksi yang diakibatkan faktor inefisiensi personel disiplin personel yang berujung terhadap waktu. The Unplanned 6 big losses Status Deskripsi Umum Klasifikasi Atribut Kejadian Deskripsi Atribut Kejadian (<15 menit) Deskripsi Lingkup Aribut UNPLANNED DOWNTIME Quality Losses
Scrap & rework Losses terkait defect dan rework yang terjadi selama proses produksi stabil
Scrap Produk yang tidak lolos kualifikasi QC yang terjadi selama proses produksi stabil Defect produk /NG, Runner, Gumpalan, Tumpahan material. Rework Produk yang memerlukan pengerjaan kembali guna memenuhi kualifikasi QC
yang terjadi selama proses produksi stabil Hold product & Finishing product In-Process Damage (Kerusakan selama proses) Produk yang mengalami kerusakan sehingga dinyatakan NG selama proses produksi stabil Akibat handling proses yang tidak benar,
Kerusakan akibat kontaminasi serangga/ lingkungan selama proses penyimpanan. In-Process Expiration (Rusak akibat masa kadaluarsa) Produk yang dinyatakan NG akibat faktor kadaluarsa produk. Dead stock Incorrect Assembly (Assembling tidak sesuai) Produk yang memerlukan pengerjaan kembali akibat kesalahan assembling yang terjadi selama proses produksi stabil Cukup Jelas The Unplanned 6 big losses Status Deskripsi Umum Klasifikasi Atribut Kejadian Deskripsi Atribut Deskripsi Lingkup Aribut

## KONSEP ONE SHEET REPORT MANUAL PRODUKSI DAN PEMETAAN SIX BIG LOSSES
Kejadian (<15 menit) UNPLANNED DOWNTIME Quality Losses Start up losses Losses terkait defect dan rework
selama pemanasan ,
startup atau produksi awal lainnya. Scrap Produk yang tidak lolos
kualifikasi QC yang terjadi selama proses start up awal Reject start up Rework Produk yang memerlukan pengerjaan kembali guna memenuhi kualifikasi QC yang terjadi selama start up awal Hold product & Finishing product Incorrect Assembly (Assembling tidak sesuai) Produk yang memerlukan pengerjaan kembali akibat kesalahan assembling yang terjadi selama proses start up awal Assy base flip / cap assy. Dsb

## 3.3 Tahap perancangan
Tantangan  dalam  konsep  perancangan one  sheet  report ini,  selain  harus  mudah  diisi  oleh operator,  juga  dibuat  dengan  pertimbangan  beberapa  aspek  informasi  yang  harus  tercantum dalam satu sheet report manual yaitu mencakup:
1) Aspek data input; identitas PIC, jumlah shift, jam kerja , timeline setiap 30 menit proses, jenis material, jumlah material, pemetaan six big losses .
2) Aspek data proses; pencatatan downtime kejadian setiap 30 menit, dan tindakan/kebijakan yang dilakukan,
3) Aspek  data output ;  jumlah finish  good ,  jumlah  dan  jenis reject yang  terjadi,  jumlah  waktu downtime , tanda tangan verifikasi dan validasi dari operator dan supervisor.
4) Form  harus  dapat  menangkap  esensi  akar  masalah  dilapangan  dan  menghubungkannya dengan konsep six big losses .
5) Form  berfungsi  sekaligus  sebagai  bukti  dokumentasi  laporan  produksi  harian  masing- masing mesin pada setiap shift .
6) Mendeteksi kapan terjadi downtime dan tindakan dan keputusan apa yang diambil oleh setiap operator dan foreman dalam menghadapi problem tersebut.
7) Form  mencatat  seberapa  besar output yang  dihasilkan,  jenis  dan  besar reject ,  serta berapa jam efektif produksi yang terjadi.
Gambar 4. Konsep One Sheet Report Manual produksi dan pemetaan six big losses
3.4 Uji coba dan feedback
Dari uji coba selama 1 bulan, didapatkan beberapa umpan balik mencakup:
1 √ 2 3 0,3 0 0,3 0 0,3 0 0,3 0 0,3 0 0,3 0 0,3 0 0,3 0 0,3 0 0,3 0 SPV . A CK N O W LE D G E PL A N T SH IF T PR O D U CT IO N - W O RK IN G T IM E D A TE 08 :0 0 09 :0 0 10 :0 0 17 :0 0 18 :0 0 M A CH IN E 15 :0 0 16 :0 0 17 :0 0 14 :0 0 15 :0 0 16 :0 0 11 :0 0 12 :0 0 13 :0 0 01 :0 0 PT . I N N O PA CK PR O D UC T 23 :0 0 00 :0 0 21 :0 0 22 :0 0 23 :0 0 18 :0 0 19 :0 0 20 :0 0 01 :0 0 02 :0 0 03 :0 0 00 :0 0 07 :0 0 08 :0 0 09 :0 0 N O . D O C: 04 :0 0 05 :0 0 06 :0 0 M ai nt en an ce ti da k ter en ca na (mi n) Bre ak do w n umu m (mi n) Keg ag al an mes in / p er al at an (mi n) Set u p a dju stmen t SUB T O TA L PL A N N ED D O W N TI M E BR IE FI N G / 5 R
30 M EN IT 90 M IN BR EA KT IM E 60 M EN IT N O D EM A N D U np la nn ed S et up /C ha ng eo ver (mi n) Keku ra ng an ma ter ia l (mi n) Keku ra ng an p er so nel (mi n) Pen yes ua ia n ma jo r (mi n) SP EE D L OS ES Idli n mi no r st op s Fl ow p ro du k ter ha mb at (mi n) Red uced sp eed Kea us an p er al at an (mi n) DO WN TIM E L OS SE S Bre ak do wn Keg ag al an mes in & a la t In eff is ien si p er so nel (mi n) In eff is ien si k are na re w ork (mi n) QUA LIT Y L OS SE S Scra p & R ewo rk Sc ra p (k g) Ko mp on en ma cet (mi n) Sa la h fee di ng /p en gi si an (mi n) Sen so r ma cet / t er ken da la (mi n) Pen gi ri ma n ma cet /t er ken da la (mi n) Pemb er si ha n / pen gec eka n (mi n) Ber fu ng si s ec ara k as ar (mi n) D ib aw ah k ap as it as n amep la te (mi n) D ib aw ah k ap as it as o pt ima l (mi n) UPLN AP PE D D OW NT IM E V A LUA BL E O PE RA TI N G T IM E N G s el ama p ro ses (k g) Ru sa k ak ib at ma sa k ad al ua rs a (k g) A ss emb lin g ti da k ses ua i (k g) Sta rt u p lo ss Sc ra p ( kg ) Ker us ak an s el ama p ro ses (k g) 90 95 Ac t. (g r) 4 640 G O O D PR O D U CT PC S Kg N o. 90 95 4 4 70 0 +/ -5 0 640 4 70 0 +/ -5 0 640 640 640 PR O D U CT CY CL E TIM E( Se c) CA V IT Y Q TY .IN M O LD PR O D U CT W EIG HT (g r)
ST d Ac t. St d. Ac t. St d. (g r) N am e : N am e : O PE RA TO R N A M E FO RE M A N 640 640 640 W A ST E (K G ) PR O CE SS NG 640 640 TO TA L M A TE RIA L U SE D (K G )
Verifikasi & Validasi Oleh Operator dan Spv Terhadap Aspek Output

## 62 M Ali Pahmi

## KONSEP ONE SHEET REPORT MANUAL PRODUKSI DAN PEMETAAN SIX BIG LOSSES
a) Pihak  supervisor  dan  PIC  produksi  menilai One  Sheet  report ini  dinilai  praktis  sebagai alat kontrol losses sekaligus bukti otentik berjalannya produksi.
b) Perlunya training & coaching secara intens kepada operator dalam penggunaan form ini, yang  merupakan  aspek  krusial,  dimana  mereka  berperan  sebagai  input  data  awal  dari system.

## 4. Simpulan
Dari hasil penelitian ini dapat disimpulkan beberapa temuan. Pertama; OEE database system terbukti dapat membantu para stakeholder dalam melihat performa OEE setiap mesin dan plant secara keseluruhan. Kedua; Pihak Supervisor dan PIC produksi menilai One Sheet report ini dinilai praktis  sebagai  alat  kontrol  losses  sekaligus  bukti  otentik  berjalannya  produksi.  Ketiga; perlunya training  &  coaching secara  intens  kepada  operator  merupakan  aspek  krusial,  dimana  mereka berperan sebagai input data awal dari sistem.

## Ucapan Terima kasih
Penulis  dan  tim  peneliti  ingin  menyampaikan  terima  kasih  kepada  Jajaran  manajemen  PT.  X, Plant manager, Manajer operasional & teknikal serta segenap karyawan yang telah mengizinkan pengambilan data dan dokumentasi selama program implementasi ini dilaksanakan.

## Referensi
[1] H. Muhamad Ali Pahmi, “Perbaikan Kualitas Produk Dengan Metode SIX SIGMA DMAIC Di Perusahaan  Keramik,” JENIUS    J.  Terap.  Tek.  Ind. ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  47 – 57,  2020,  doi: 10.37373/jenius.v1i1.20.
[2] K .  Mulyono,  “Peningkatan  Produktivita s  Mesin  Screening  Cable  Medium  Voltage Menggunakan Metode Overall Equipment Effectiveness,” vol. 1, no. 1, pp. 1– 9, 2020.
[3] S.  N.  Susianti,  “Analisis  Perawatan  Mesin  Casting  Zinc  Menggunakan  Metode  Overall Equipment Effectivness (OEE) Melalui Pendekatan DMAIC,” JENIUS  J. Terap. Tek. Ind. , vol. 1, no. 1, pp. 30 – 37, 2020, doi: 10.37373/jenius.v1i1.22.
[4] M.  A. P. Heriyanto, “Im plementasi 5R Sebagai Inisiatif Pondasi Improvement Awal Pada Perusahaan Pengolahan Pasir Silika,” JENIUS  J. Terap. Tek. Ind. , vol. 1, no. 1, pp. 38 – 46, 2020, doi: 10.37373/jenius.v1i1.21.
[5] E. Angeles et al. , “Burn -in operations improvement with full a utomation and OEE/OEU,” IEEE  Int.  Symp.  Semicond.  Manuf.  Conf.  Proc. ,  pp.  525 – 528,  2007,  doi: 10.1109/ISSM.2007.4446878.
[6] D.  Ku mar,  H.  Ramakrishna,  and  R.  Gowda,  “Designing  a  System  for  Capturing  and Analyzing Data, and Improving Machine Utilization,” IUP J. Mech. Eng. , no. 1, pp. 41 – 52, 2013.
[7] R.  Anand,  “Cloud  Computing  OEE  (Overall  Equipment  Effectiveness)  for  Reducing Produc tion Downtime,” SAE Int. J. Mater. Manuf. , vol. 6, no. 3, pp. 481 – 486, 2013.
[8] Á. Halldórsson, “IIoT data collection for OEE measurements,” p. 36, 2016.
[9] Mastang and M. A. Pahmi, “Development of Raspberry Pi applied to Real -Time Monitoring of Overall Equipment
Effectiveness (OEE),” 2020, doi: 10.1088/1742 - 6596/1477/5/052013.
[10]  D.  Saha,  M.  Syamsunder,  and  S.  Chakraborty, Manufacturing  Performance  Management using SAP OEE . 2016.
[11] K. J. Wang, Y. H. Lee, and S. Angelica, “Digital twin design for rea l-time monitoring – a case study  of  die  cutting  machine,” Int.  J.  Prod.  Res. ,  vol.  0,  no.  0,  pp.  1 – 6,  2020,  doi:
10.1080/00207543.2020.1817999.
[12]  C.  García et  al. ,  “OEE  PRO:  A  solution  for  industry  4.0  in  the  aeronautical  sector,” Adv. Intell. Syst. Comput. , vol. 1242 AISC, no. July, pp. 158 – 163, 2021, doi: 10.1007/978-3-030- 53829-3_15.