## Peningkatan Produktivitas Maintenance Menggunakan Metode Maintenance Value Stream Mapping pada Industri Jasa Penerbangan Nasional
Uti Roysen, Choesnul Jaqin, Sawarni Hasibuan, Singgih Juniawan, Fachrul Alam, Daruki . Magister Teknik Industri, Universitas Mercubuana Jl Raya, RT.4/RW.1, Meruya Selatan, Kembangan, Daerah Khusus Ibukota Jakarta 11650 E-mail: utiroysen737@gmail.com

## ABSTRAK
Kegiatan perawatan dan pemeliharaan merupakan salah satu penyebab terjadinya keterlambatan jadwal penerbangan  suatu  maskapai.  Berdasarkan  laporan  dari  salah  satu  maskapai  penerbangan  nasional terdapat 39% pekerjaan maintenance tidak dapat terselesaikan pada periode Januari 2022 - Juni 2023. Peningkatan produktivitas maintenance diperlukan agar dapat meningkatkan jumlah pekerjaan selesai dan  memperkecil  kontibusinya  terhadap  keterlambatan.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  meningkatkan produktivitas  pada  divisi maintenance .  Penelitian  ini  menggunakan  metode Overall  Equipment Effectiveness (OEE)  untuk  mengetahui  nilai  perbaikan  sebelum  dan  sesudah  dilakukan  perbaikan, metode Maintenance  Value  Stream  Maping (MVSM)  untuk  membuat  peta  aliran  proses  kegiatan maintenance sehingga dapat mengetahui penyebab efektivitas dan efisiensi yang tidak tercapai dengan metode fishbone diagram. Penelitian ini mengungkapkan bahwa efisiensi keseluruhan peralatan (OEE) yang pada awalnya hanya 29,38% sebelum dilakukannya perbaikan dapat meningkat secara signifikan mencapai  nilai  54,49%  pada  akhir  perbaikan.  Setelah  melakukan  pemetaan  proses  dengan Current MVSM didapatkan nilai sebesar 38,70% yang disebabkan oleh faktor -faktor utama yang berkontribusi pada  rendahnya  efektivitas  dan  efisiensi  termasuk  kekurangan  dalam  keterampilan,  pengalaman,  dan motivasi tim, hambatan dalam komunikasi dan strategi perencanaan, kurangnya pemeriksaan terhadap peralatan dan penggunaan alat yang tidak efektif, manajemen persediaan sparepart yang tidak memadai, serta  lingkungan  kerja  yang  kurang  mendukung.  Melalui  simulasi  yang  melibatkan  sebuah  tim  kecil yang  dikondisikan  secara  ideal,  nilai Value  Added dari  pemetaan Future  MVSM meningkat  menjadi 45,54%.
Kata kunci: Maskapai , Produktivitas, Maintenance, OEE, MVSM

## 1. PENDAHULUAN
Di  zaman  modern  saat  ini,  pesawat terbang  telah  mengemuka  sebagai  mode transportasi  yang  sangat  vital  bagi  kehidupan manusia. Hal ini berdampak terhadap ekspansi industri  pariwisata  menjadi  sangatlah  besar dengan  memberikan  kemudahan  bagi  individu untuk  mengeksplorasi  destinasi  yang  terletak jauh dan memiliki keunikan tersendiri. Pesawat terbang  membuka  akses  ke  berbagai  lokasi eksotis yang mungkin sebelumnya sulit diakses (Wang et al., 2018).
Perkembangan peningkatan jumlah pesawat terbang di Indonesia dapat dilihat dari semakin  meningkatnya  jumlah  penerbangan domestik maupun internasional setiap
tahunnya. Sebelum munculnya pandemi COVID-19  pada  tahun  2019,  tercatat  ada 238.100  penerbangan  domestik  dan  41.200 penerbangan internasional (García et al., 2021).
Momentum  kejadian  penurunan  jumlah penerbangan  menjadi  salah  satu  awal  untuk memperbaiki  kinerja  penyebab  terjadinya keterlambatan.  Data  yang  diperoleh  dari maskapai lokal di Jakarta menunjukkan bahwa rata-rata  keterlambatan  mencapai  29,02%. Detailnya,  41,30%  keterlambatan  diakibatkan oleh masalah teknis pada departemen pemeliharaan, 57,44% disebabkan oleh faktor- faktor  non-teknis,  dan  sisanya,  1,26%,  adalah akibat dari kondisi cuaca. Masalah teknis yang menyebabkan keterlambatan merupakan faktor
utama  kedua  yang  perlu  diprioritaskan, mengingat  hubungannya  yang  erat  dengan aspek keselamatan dan kepatutan penerbangan (Insley  &  Turkoglu,  2020).  Dalam  industri penerbangan,  keselamatan  menjadi  hal  yang paling  diutamakan,  dan  perlu  adanya  usaha yang  berkelanjutan  untuk  mengurangi  risiko serta menghindari terjadinya kecelakaan (Osunwusi, 2020).
Data  yang  dirilis  oleh sebuah maskapai penerbangan  menegaskan  adanya  isu  di  divisi pemeliharaan, ditunjukkan dengan 79.534 Work Order (WO) yang belum terselesaikan di bagian tersebut,  setara  dengan  39%,  selama  periode Januari  2022  hingga  Juni  2023.  Nilai  tersebut masih  jauh  dari  target  yang  diharapkan  oleh perusahaan yaitu sebesar 80%. Pekerjaan yang
terakumulasi  dan  belum  selesai  ini  akan menjadi beban tambahan untuk tahun berikutnya (Puspita & Widjajati, 2021).
Penelitian  Sawhney  et  al.  (2009) memberikan framework awal  berupa  alat kepada  komunitas maintenance untuk  secara efektif mengevaluasi fungsi breakdown maintenance yang pada gilirannya memberikan ruang  untuk  mengurangi  aktivitas  NVA  dan meningkatkan  ketersediaan  peralatan  serta kapasitas  fasilitas  manufaktur  berupa  mesin produksi serbuk tungsten. Selain itu  penelitian yang dilakukan oleh Syafei & Suhendar (2022) berhasil  menerapkan  metode Maintenance Value  Stream  Mapping (MVSM)  sebagai  alat yang  efektif  untuk  mengidentifikasi  dan mengeliminasi aktivitas yang tidak memberikan nilai  tambah  dalam  proses  perawatan  mesin Surface  Grinding  pada  perusahaan  komponen otomotif. Peningkatan nilai Overall Equipment Effectiveness  mampu  diukur  pada  fasilitas
produksi  suatu  perusahaan  manufaktur  yang mengkhususkan  diri  dalam  bidang pengolahan keju dari yang awal sebesar 83% menjadi 86%. (Akbar & Aviasti 2023).
Penelitian  ini  memiliki  tujuan  untuk meningkatkan produktivitas pada divisi maintenance dengan  menggunakan  metode Overall  Equipment  Effectiveness (OEE)  untuk mengetahui  nilai  perbaikan  sebelum  dan sesudah dilakukan perbaikan, metode Maintenance  Value  Stream  Maping (MVSM) untuk  membuat  peta  aliran  proses  kegiatan maintenance sehingga dapat mengetahui penyebab  efektivitas  dan  efisiensi  yang  tidak tercapai dengan metode fishbone diagram.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## Perawatan (Maintenance)
Pemeliharaan  diartikan  sebagai  rangkaian kegiatan  teknis,  administratif,  dan  manajemen yang  dilakukan  sepanjang  siklus  hidup  sebuah alat/  part,  baik  secara  menyeluruh  maupun parsial,  dengan  tujuan  untuk  menjaga  atau mengembalikan alat/ part tersebut ke kondisi di awal agar mampu menjalankan fungsi operasional  yang  diharapkan  (Jardine  et  al., 2013).  Tujuan  dari maintenance (perawatan), antara  lain  adalah  meningkatkan  keandalan, mengurangi biaya, meningkatkan kinerja operasional suatu sistem/ peralatan, meningkatkan  keselamatan,  dan    meningkatkan kepuasan pengguna (Merizalde et al., 2019).
Overall Equipment Effectiveness (OEE) OEE  adalah  ukuran  yang  menentukan efisiensi  operasional  suatu  proses  produksi relatif terhadap kapasitas maksimum yang dapat dicapainya (Santos et al., 2014). Giacotto et al. (2021),  menjelaskan  bahwa  OEE  merupakan metode efisien untuk mengevaluasi efisiensi dan keefektifan  proses  pemeliharaan  dalam  sebuah organisasi. Metode ini mengintegrasikan aspek- aspek seperti downtime yang terjadwal dan tidak terjadwal,  kecepatan  operasi,  serta  proporsi produk yang cacat. Perhitungan nilai OEE dapat ditentukan menggunakan formula dibawah ini:
𝑂𝐸𝐸 = 𝐴. 𝑃 . 𝑄 ( 1 ) dimana,
OEE = Overall Equipment Efficiency (%)
A = Ketersediaan (Availability) (%) P = Performance rate (%) Q = Kualitas (Quality) rate (%)
68.7 93.5 110.1 134.2 152.2 170.0 184.7 211.9 238.1 103.3 90.1 5.6  9.1  12.0 17.8  23.2 26.6  31.4 41.2  41.2 7.9  4.9 - 50.0 100.0 150.0 200.0 250.0 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 Ju m lah P en er b an gan (dalam ribuan) Penerbangan Nasional Penerbangan Internasional
Gambar  1. Data Penerbangan Maskapai Nasional 2011-2021
Sumber : Badan Pusat Statistik, (2021)
Maintenance Value Stream Mapping (MVSM)
MVSM  merupakan  suatu  teknik  yang digunakan untuk mengidentifikasi dan mengeliminasi pemborosan dalam sistem pemeliharaan  mesin  (Sembiring  &  Nasution, 2018). Teknik ini berkontribusi dalam pengembangan  rencana  pemeliharaan  preventif yang  lebih  efektif  dan  efisien  dengan  cara memperbaiki suatu aliran nilai yang dimulai dari awal  hingga  akhir  proses  pemeliharaan  mesin atau  peralatan.  Melalui  penerapan  MVSM, perusahaan  mampu  meningkatkan  efisiensi  dan produktivitas dalam pemeliharaan peralatan atau mesin,  menekan maintenance  cost serta memperbaiki product quality .
Kegiatan pengukuran kinerja maintenance breakdown dapat  menggunakan  metrik  yang disebut Mean Maintenance Lead Time (Sawhney et al., 2009). MMLT merupakan rata-rata waktu yang  dibutuhkan  untuk  pemeliharaan  peralatan atau mesin, mulai dari deteksi permasalah hingga peralatan tersebut kembali berfungsi normal dan menghasilkan  produk  berkualitas.  MMLT meliputi  seluruh  rangkaian  kegiatan/  aktivitas pemeliharaan  pada  level  operasional,  termasuk durasi  untuk  mengenali  penyebab  masalah, mempersiapkan  alat  dan  suku  cadang  yang diperlukan, melakukan perbaikan, serta memulai ulang  proses  produksi.  Berikut  ini  adalah formula yang digunakan untuk menentukan nilai MMLT:
𝑀𝑀𝐿𝑇 = 𝑀𝑇𝑇𝑂 + 𝑀𝑇𝑇𝑅 + 𝑀𝑇𝑇𝑌 ( 2 ) 𝑀𝑇𝑇𝑂 = 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑊𝑎𝑘𝑡𝑢 𝑂𝑟𝑔𝑎𝑛𝑖𝑠𝑎𝑠𝑖 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑃𝑒𝑘𝑒𝑟𝑗𝑎𝑎𝑛 𝑃𝑒𝑟𝑎𝑤𝑎𝑡𝑎𝑛 ( 3 ) 𝑀𝑇𝑇𝑅 = 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑊𝑎𝑘𝑡𝑢 𝑃𝑒𝑟𝑏𝑎𝑖𝑘𝑎𝑛 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐾𝑒𝑔𝑎𝑔𝑎𝑙𝑎𝑛 ( 4 ) 𝑀𝑇𝑇𝑌 = 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑊𝑎𝑘𝑡𝑢 𝑃𝑒𝑚𝑢𝑙𝑖ℎ𝑎𝑛 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑃𝑒𝑟𝑏𝑎𝑖𝑘𝑎𝑛 ( 5 )
dimana, 𝑀𝐿𝐿𝑇 = Mean Maintenance Lead Time (jam atau menit) 𝑀𝑇𝑇𝑂 = Mean Time To Organize (jam atau menit)
𝑀𝑇𝑇𝑅 = Mean Time To Repair (jam atau menit)
𝑀𝑇𝑇𝑌 = Mean Time To Yield (jam atau menit)
Root Cause Analysis (RCA)
RCA merupakan metode yang digunakan untuk mengatasi masalah dengan cara
mengidentifikasi  penyebab  dasar  dari  suatu masalah  atau  kejadian  (Barsalou,  2014). Diagram Fishbone juga dikenal sebagai Diagram Ishikawa ,  adalah  salah  satu  alat  yang  efektif untuk digunakan dalam analisis penyebab utama atau Root Cause Analysis.
Diagram Fishbone merupakan  sebuah instrumen visual yang digunakan untuk mengidentifikasi, memeriksa, serta
memvisualisasikan semua kemungkinan penyebab dari sebuah masalah tertentu . (Mears, 2017).  Diagram Fishbone juga  bisa  diartikan sebagai  metode  yang  sistematis  agar  dapat menganalisis berbagai konsekuensi atau dampak dan penyebab-penyebab yang berkontribusi atau mempengaruhi dampak tersebut (Ratnasari et al., 2020).
Beragam penyebab potensial yang teridentifikasi dalam diagram Fishbone meliputi: a. Faktor  Manusia:  Kesalahan  oleh  operator, kekurangan  dalam  pelatihan,  penilaian  yang tidak tepat, dan sebagainya.
b. Faktor  Metode:  Proses  perbaikan  yang kurang  efektif,  kejelasan  prosedur  yang rendah, dan lain-lain.
c. Faktor Tools :  Kegagalan  dalam  perangkat keras, usia peralatan yang sudah tua, dan lain- lain.
d. Faktor  Sparepart:  Mutu  komponen  yang rendah, pengelolaan bahan yang kurang baik, dan sebagainya.,
e. Faktor  Lingkungan:  Faktor  cuaca,  kondisi dalam hangar, dan lain-lain.

## 3. METODE PENELITIAN
Jenis  penelitian  yang  dilakukan  dapat digolongkan  dalam  penelitian  campuran  ( mix method ).  Dengan  desain  penelitian Sequential Explanatory  Model yang  mengutamakan pengambilan  data  kuantitatif  sebagai  langkah awal  untuk  menguji  hipotesis  atau  model teoretis, diikuti oleh akuisisi dan evaluasi data
Value Added Non-Value Added MTTR MTTO MTTY
Gambar  2. Value Added vs Non-Value Added MVSM Sumber : Sawhney et al. (2009)
kualitatif guna mendetailkan
atau meningkatkan  pemahaman  dari  hasil  analisis data kuantitatif (Hughes & DuMont, 2019).
Penelitian  ini  mengambil  populasi  dari 394  pegawai  di  divisi  pemeliharaan  dan  194 pesawat  berukuran  sedang  yang  dimiliki  oleh sebuah maskapai penerbangan domestik terkemuka di Indonesia.
Informasi  yang  dikumpulkan  menjadi fondasi  untuk  langkah-langkah  teknis  dan proses analisis data, yang diintegrasikan dengan menggunakan  pendekatan  OEE  dan  MVSM. Berikut adalah urutan proses yang dilakukan:
1. Mengidentifikasi jenis-jenis kerusakan yang umum  terjadi  pada  pesawat  terbang  jenis Boeing-737 Narrow Body.
2. Menetapkan  nilai-nilai  indikator  OEE seperti  yang  diuraikan  oleh  Zarandi  et  al.
(2021), diantaranya adalah:
a. Availability (A)
Nilai  persentase  dari  total  waktu terjadwal pada suatu peralatan agar siap digunakan  untuk  produksi  (Abidi  et  al., 2022).
b. Performance (P)
Perbandingan  antara  tingkat  produksi saat ini (aktual) serta kapasitas produksi maksimum (Rizal & Pandria, 2023).
c. Quality (Q)
Proporsi  jumlah  produk  berkualitas dibandingkan  terhadap  jumlah  total produksi (Saifuddin et al., 2022). 3. Mengkalkulasi Overall Eqiupment Effectivenes (OEE).
4. Menyusun  peta  aliran  nilai  pemeliharaan saat ini ( Current Maintenance Value Stream Maping-MVSM).
a. Pembuatan kerangka (framework)
Proses ini  melibatkan penggunaan indikator  dan  pengelompokan  data seperti MTTO ( Mean Time To Operate ), MTTR  ( Mean  Time  To  Repair ),  dan MTTF  ( Mean  Time  To  Failure )  pada aktivitas  yang  relevan  (Jardine  et  al., 2013).
b. Pembuatan Peta Aliran Saat Ini (Current State Maping). Tahap ini dimulai dengan
mengumpulkan informasi tentang proses saat ini kemudian melacak aliran proses serta  informasi,  dan  mengidentifikasi setiap  langkah  yang  menambah  atau tidak  menambah  nilai  (Rother  & Shook,1999).  Setelah  itu  dilanjutkan dengan  menggambarkan  proses  secara visual untuk memudahkan analisis.
5. Diagram Fishbone
Proses pembuatan diagram Fishbone dimulai  dengan  menentukan  masalah  yang akan  diteliti,  lalu  menuliskannya  di  sisi kanan diagram. Dilanjutkan dengan menentukan setiap kategori penyebab utama berupa  metode,  manusia,  tools,  part,  serta environtment yang diatur sebagai bone yang
Mulai Rumusan Masalah Studi Literatur Studi Lapangan Tujuan Pengumpulan Data 1. Data umum perusahaan. 2. Data pesawat serta komponennya. 3. Data gangguan pesawat didalam fasilitas perawatan. 4. Data Downtime komponen. 5. Informasi failure mode, root cause , serta dampak. Buat Pareto Failure terbanyak Hitung Availability Hitung Performance Hitung Quality Hitung Overall Eqiupment Effectivenes Maping Present MVSM Analisis Penyebab (Fish Bone) Rekayasa Tindakan Penyelesaian Maping Future MVSM Analisis & Pembahasan Kesimpulan & Saran Selesai Desain Perbaikan Implementasi Hasil Periksa hasil OEE >85% Ya Tidak
Gambar  3. Alur Penelitian
mengarah  pada  masalah  utama  (Pyzdek  & Keller, 2018).
6. Pembuatan  Peta  Keadaan  Masa  Depan ( Future State Maping)
Langkah  ini  melibatkan  perencanaan  suatu aliran  nilai  yang  lebih  efisien  didasarkan pada  analisis  keadaan  saat  ini.  Proses  ini dimulai  dengan  menentukan  target  yang diinginkan, seperti mengurangi waktu siklus serta  meningkatkan  kualitas.  Tahap  ini memprioritaskan  wilayah  perbaikan  yang teridentifikasi  serta  mengembangkan  solusi berdasarkan  berupa  penugasan  tanggung jawab serta pemantauan progress (Hines &
Rich, 1997).
7. Pengusulan perbaikan Tahap ini melibatkan pencapaian efektivitas dan
efisiensi optimal,
dengan mengidentifikasi, memperbaiki, dan menerapkan  solusi  terbaik  untuk  divisi pemeliharaan (Altamirano et al., 2021).

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan analisis data yang dilakukan, terungkap bahwa nilai OEE sebelum adanya  perbaikan  adalah  29,38%.  Nilai  ini terbentuk  dari  komponen-komponen  OEE seperti  Availability  dengan  nilai  81,22%, Performance sebesar 90,17%, dan Quality yang mencapai 40,12% (Gambar 4).
Pada  Gambar  5  dapat  dilihat  jenis pekerjaan  yang  yang  memberatkan  divisi pemeliharaan  meliputi  DMI  Install  Part,  DMI Investigate,  WO  Repetitive,  dan  PIREP/ MIREP.  Namun,  pekerjaan  PIREP/  MIREP, dengan  kontribusi  hanya  18,88%,  tidak dianggap  sebagai  prioritas  utama  untuk penyelesaian.
Proses lanjutan pembuatan Current State Mapping dilakukan  dengan  memasukan  data rata-rata  ( mean )  pada  setiap  proses  dengan menggunakan  bantuan Tools  Distribution Analysis yang  ada  pada  Minitab  19  sehingga hasilnya dapat dilihat pada Tabel 1.
Semua proses data yang tercantum dalam Tabel  1  dikategorikan  berdasarkan  tipe-tipe tertentu, termasuk MTTO, MTTR, dan MTTY. Berikut adalah metode perhitungannya::
a. Mean Time To Organize (MTTO)
𝑀𝑇𝑇𝑂 = 7,43 + 1,51 + 1,52 + 3,02 + 10,11 +2,78 + 9,18  + 28,83 + 7,41 + 2,92 +3,15

## 𝑀𝑇𝑇𝑂 = 77,46 menit
Hasil perhitungan menunjukkan bahwa nilai MTTO  ( Mean  Time  To  Operate )  yang didapat adalah sekitar 77,46 menit.
b. Mean Time To Repair (MTTR)

## 𝑀𝑇𝑇𝑅 = 94,03 menit
MTTR yang mengukur waktu rata-rata yang dibutuhkan  untuk  aktivitas  perbaikan, tercatat sekitar 94,03 menit.
c. Mean Time To Yield (MTTY) 𝑀𝑇𝑇𝑌 = 1,36 + 66,58 + 3,17

## 𝑀𝑇𝑇𝑌 = 71,11 menit
Dari  perhitungan  yang  dilakukan  dapat terlihat bahwa waktu yang dibutuhkan untuk memeriksa berbagai fungsi setelah pemeliharaan  telah  selesai  adalah  sekitar 71,11 menit.
d. Mean Maintenance Lead Time (MMLT) 𝑀𝑀𝐿𝑇 = MTTO + MTTR + MTTY
𝑀𝑀𝐿𝑇 = 77,46 + 94,03 + 71,11 = 243,00 menit Hasil  perhitungan  tersebut  menunjukkan bahwa  durasi  yang  diperlukan  untuk menjalankan  proses  pemeliharaan  adalah sekitar 243 menit.
e. Melakukan  indeks Nilai  Tambah (Value Added - VA) dan Tidak Nilai Tambah (Non
Value Added - NVA).
17.11 13.83 11.41
9.86
32.78% 59.26% 81.12% 0.00% 10.00% 20.00% 30.00% 40.00% 50.00% 60.00% 70.00% 80.00% 90.00% 100.00% 0.00 2.00 4.00 6.00 8.00 10.00 12.00 14.00 16.00 18.00 DMI Investigate DMI Install Part WO Repetitive PIREP/ MIREP F re kue n si K ej adi a n (da la m r ib ua n ka li pe r ta h un )
Gambar  4. Kegiatan Perawatan dan Pemeliharaan
81.22% 90.17% 40.12% 0.00% 10.00% 20.00% 30.00% 40.00% 50.00% 60.00% 70.00% 80.00% 90.00% 100.00% Availability Performance Quality
Gambar  5. Hasil Komponen OEE Awal
Menghitung  indeks  Nilai  Tambah  ( Value Added - VA) dijalankan melalui persamaan berikut:
𝑉𝐴 = 𝑀𝑇𝑇𝑅
𝑀𝑀𝐿𝑇 . 100% = 94,03
243,00 . 100% = 38,70%
Hasil perhitungan menunjukkan bahwa nilai Nilai  Tambah  ( Value  Added -  VA)  adalah 38,70%.  Untuk  menghitung  indeks  Tidak Nilai  Tambah  ( Non  Value  Added -  NVA), proses  perhitungannya  adalah  sebagai berikut:
𝑁𝑉𝐴 = 𝑀𝑇𝑇𝑂 + 𝑀𝑇𝑇𝑌
𝑀𝑀𝐿𝑇 . 100% = 77,46 + 71,11 243,00 . 100% = 61,30%
Berdasarkan hasil perhitungan dapat diketahui nilai NVA adalah sebesar 61,30%. Setelah  diketahui  nilai  NVA  dan  VA dilanjutkan  dengan  proses mapping current MVSM  seperti  pada  Gambar  6.  Berdasarkan gambar tersebut dilakukan mapping menggunakan Diagram Parreto seperti Gambar
7  sehingga  dapat  dilihat  bahwa  proses Repair Aircraft (MTTR), Operational  Test (MTTY ), Locate  the  Resource (MTTO)  dan Delay (MTTO+MTTY)  menjadi  prioritas  untuk diselesaikan  menggunakan Fishbone  Diagram melalui kegiatan FGD (Focus Group
Discussion) dengan ahli seperti pada Gambar 8. Pada Gambar 8 didapatkan hasil pengolahan data terkait masalah  perbaikan pesawat, aspek manusia  menjadi  masalah  terbesar,  termasuk kekurangan  pengalaman,  keterampilan,  serta motivasi. Solusinya meliputi program pelatihan kembali,  perekrutan  mekanik  yang  lebih berpengalaman,  serta  meningkatkan  sistem insentif.  Dalam  aspek  metode  masalah komunikasi  serta  perencanaan  diatasi  dengan meeting rutin, briefing efektif, serta pelatihan
dalam  analisis  penyebab  masalah.  Untuk  alat solusinya  meliputi  audit tools , tracing usia pakai  serta  manajemen  penggunaan tools . Solusi untuk suku cadang melibatkan peningkatan manajemen inventory dan validasi sparepart . Terakhir, untuk masalah lingkungan, solusinya  termasuk  optimasi  pemanfaatan parking zone , penyederhanaan prosedur perizinan,  serta  peningkatan  kondisi  kerja  di lingkungan panas.
Dalam uji operasional, serangkaian masalah umum ditemukan, termasuk kekurangan personel,  pengalaman  yang  tidak  memadai, kesalahan  dalam  koordinasi,  serta  penggunaan tools dan  prosedur  yang  kurang  tepat.  Solusi yang direkomendasikan mencakup restrukturisasi  jadwal  kerja,  program training serta pelatihan yang lebih intensif, penyelenggaraan  pertemuan  koordinasi  secara teratur,  peningkatan  format briefing ,  pelatihan ulang  mengenai  prosedur  dan  penggunaan tools , serta penyelarasan penggunaan peralatan untuk  efisiensi  sumber  daya.  Di  bidang sparepart ,  diutamakan  perencanaan inventory yang  prediktif  serta training karyawan  dalam pemilihan  serta  manajemen sparepart .  Untuk menghadapi environment  challenge seperti work  pressure ,  kondisi  cuaca,  serta  proses perizinan,  solusi  yang  diusulkan  termasuk penggunaan  tempat  perlindungan  portabel, penetapan  prioritas  yang  jelas,  pencahayaan yang  cukup,  serta document  preparation yang akurat untuk prosedur perizinan (Gambar 9).
Dalam mengatasi isu kekurangan keterampilan,  pengalaman,  dan  pendidikan pada  aspek Man dalam locate  the  resource , tindakan seperti program mentorship, penggunaan simulasi, serta penerapan
No. Identity Activity Distribution 𝒙 ̅ Mean (menit) Class 1 Engineer
Delay
Lognormal 1,51 MTTO 2
Initial Info Process Weibull 7,43 3 Engineer Delay Lognormal 1,52 4 Message Status Process Weibull 10,11 5 Engineer, Tools & Part Delay Weibull 3,02 6 Identify the Resource Process Weibull 9,18 7 Engineer, Tools & Part Delay Normal 2,78 8 Locate the Resource Process Lognormal 28,83 9 Engineer Delay Normal 2,92 10 Generate WO Process Normal 7,41 11 Engineer, Tools & Part, and Mechanic Delay Normal 3,15 12 Repair Aircraft Process Weibull 94,03 MTTR 13 Engineer, and Mechanic Delay Normal 3,17 MTTY 14 Operational Test Process Normal 66,58 15 Engineer Delay Lognormal 1,36
Tabel  1. Data Distribusi Proses Maintenance PK-BKK 2022
pendidikan  formal.  Untuk  masalah  birokrasi pengadaan,  efisiensi  5R,  dokumentasi,  dan penyimpanan. Pada Method , solusinya melibatkan pelatihan, pengimplementasian SOP, dan peningkatan sistem inventory . Dalam hal Tools ,  ada  penekanan  pada  pembaruan hardware dan software ,  serta  investasi  dalam peralatan  portabel.  Bagian Parts menangani masalah  ketersediaan sparepart dan  pelatihan bagi personel, menganjurkan sistem order yang lebih efisien. Sedangkan
Environment menyoroti perlunya kebersihan dan lokasi ware house yang  strategis  untuk  efisiensi  logistik. Analisis  ini  menunjukkan  bahwa  peningkatan melalui training ,  sistematika  proses,  serta peningkatan tools kerja  adalah  kunci  untuk
mengatasi  masalah  yang  telah  diidentifikasi (Gambar 10).
Setelah  mengetahui  penyebab  terjadinya permasalahan  yang  terjadi  dilanjutkan  dengan pembuatan simulasi dengan melengkapi kebutuhan  pada  satu  tim  khusus  sehingga didapatkan  perbaikan  seperti  yang  ada  pada Gambar  11  dengan  Nilai  Tambah  ( Value Added )  dan  Tidak  Tambah  Nilai  ( Non  Value Added )  tercatat  berturut-turut  sebesar  92,15 menit (45,54%) dan 110,22 menit (54,46%) dari total durasi yang diperlukan untuk menyelesaikan suatu tugas, yaitu 202,37 menit. Ini  menunjukkan  penurunan  sebanyak  40,63 menit  dari  243  menit,  yang  setara  dengan penurunan sebesar 16,72%.
Gambar  6. Current State Mapping
94.03 66.58 28.83 19.43 10.11 9.18 7.43 7.41 85.95% 0.00% 10.00% 20.00% 30.00% 40.00% 50.00% 60.00% 70.00% 80.00% 90.00% 100.00% 0.00 10.00 20.00 30.00 40.00 50.00 60.00 70.00 80.00 90.00 100.00 W ak tu P ro se s (d a la m sa tu a n m en it )
Gambar  7. Parreto Diagram Kegiatan Proses Maintenance
Repair Aircraft Terbatas Tidak Layak Tidak Sesuai Peruntukan Tidak Tersedia Tidak Sesuai Peruntukan Parking Stand Terbatas Perijinan Sulit Lampu Penerangan Cuaca Panas Skill Pengalaman Pengetahuan Motivasi Pressure Breafing tidak maksimal Perencanaan tidak berjalan Inventory tidak optimal Preventive Maintenance tidak berjalan Komunikasi Miss Failure Analysis Gambar  8. Diagram Fishbone Repair Aircraft Operational Test Miss Prosedural Peralatan Safety kurang Kurang Pengalaman Kekurangan Jumlah Miss Koordinasi Breafing tidak maksimal Penggunaan Tool tidak sesuai Terbatas Sering tidak sesuai permintaan Kondisi aktual tidak sesuai Cuaca Gelap Tekanan kerja dari lain devisi Perijinan Sulit
Gambar  9. Diagram Fishbone Operational Test
Gambar  10. Diagram Fishbone Locate the Resource
Gambar  11. Future State Mapping Birokrasi Pengadaan Lokasi Ware House Jauh Locate the Resource Penyimpanan Tidak Teratur Dokumentasi Minim 5R belum optimal Pengetahuan Skill Pengalaman Komputer versi lama Tidak seteril Lokasi Personel Bekerja berjauhan Tidak Lengkap e -MRO tidak Update Tidak Tersedia Mobilitas minim Initial Info Message Status Identify the Resource Locate the Resource
Generate WO
Repair Aircraft Operational Test Finish Work Order 1
92,15 mnt
92,15 mnt 110,22 mnt 1,51 mnt 1,51 mnt 3,02 mnt 2,78 mnt 2,92 mnt 3,15 mnt 3,17 mnt 1,36 mnt 7,43 mnt 10,11 mnt 9,18 mnt 22,57 mnt 7,41 mnt 34,09 mnt
1 1,2
1,2 1
1,2,3
1,3 1 Value Added Non Value Added 45,54 % 54,46 % Aircraft
Hasil  dari  penerapan dan simulasi yang dilakukan  sebanyak  56.700  kali  menunjukkan bahwa  nilai  OEE  akhir  mencapai  59,49%. Komponen nilai OEE ini  terdiri  dari Availability yang bernilai 81,22%, Performance yang  sempurna  pada  100,00%,  dan  Quality sebesar 73,25% (Gambar 12).
Jika dibandingkan dengan studi sebelumnya,  peningkatan  nilai Value  Added dalam  penelitian  ini  hanya  mencapai  6,84%, yang  lebih  rendah  dibandingkan  dengan penelitian  yang  dilakukan  oleh  Syafei  & Suhendar  (2022),  dimana  mereka  mencatat peningkatan  sebesar  13,77%.  Perbedaan  ini terjadi  karena  penelitian  ini  fokus  pada  sektor jasa  penerbangan,  yang  tunduk  pada  regulasi ketat  serta  audit  rutin  di  semua  area  sesuai dengan Minimum Equipment List (MEL) karena berkaitan  dengan  keselamatan.  Sementara  itu, penelitian Akbar &
Aviasti (2023)
mengindikasikan peningkatan nilai OEE sebesar  3%,  sedangkan  penelitian  ini  berhasil meningkatkan  nilai  OEE  hingga  25,11%. Peningkatan  ini  terjadi  dikarenakan  penulis yang juga praktisi menyaksikan bahwa selama pendirian  maskapai  hingga  penelitian  ini dilakukan  tidak  pernah  menerapkan  metode OEE  dan  MVSM  dalam melakukan  perbaikan di divisi maintenance . Selain itu pada penelitian Stadnicka & Ratnayake (2017), yang menggunakan Value  Stream  Mapping pada industri  jasa  perawatan  pesawat  dalam mengurangi leadtime pengerjaan  setiap  satu unit  pesawat  yang  memiliki  status Aircraft  on Ground (AOG) dari 62.6 hari menjadi 16.6 hari. Hal  ini  berbeda  dengan  penelitian  ini  yang berfokus  pada  waktu  pengerjaan  yang  bersifat daily  routine  maintenance  dari  243  menit menjadi 202,37 menit.
Studi ini menghadapi beberapa keterbatasan  mulai  dari  fase  awal  penyusunan
hingga  fase  penyelesaian  yang  meliputi beberapa aspek berikut:
a. Dalam fase awal penyusunan, penelitian ini mengalami  kesulitan  dalam  mencari  jurnal referensi  yang  spesifik  terkait  operasional pemeliharaan di sektor penerbangan, khususnya  di  Indonesia  dan  secara  global. Pada  akhirnya  studi  ini  menggunakan referensi dari penerapan OEE dan MVSM di industri manufaktur dan transportasi darat.
b. Pada  tahap  akhir  eksperimen  penerapan perbaikan  hanya  dilaksanakan  terhadap  30 aircraft selama  satu  minggu.  Hasilnya kemudian disimulasikan menggunakan metode Montecarlo sebanyak  56.700  kali untuk  mendapatkan  rata-rata Quality yang digunakan  dalam  perhitungan  OEE  masa depan. Namun, keberlanjutan dan konsistensi  hasil  ini  dalam  jangka  panjang masih belum dapat dipastikan.

## 5.  KESIMPULAN
Dari  analisis  data  pada  penelitian  ini dapat  diketahui  beberapa  hasil  penting diantaranya  adalah  Nilai  OEE  awal  di  divisi pemeliharaan  pada  maskapai  nasional  berada pada  29,38%.  Angka  ini  adalah  hasil  dari  tiga komponen  utama  yaitu: Availability sebesar 81,22%, Performance 90,17%,  serta Quality hanya  40,12%.  Hal  ini  menunjukkan  peluang untuk  peningkatan  khususnya  pada  aspek Quality yang nilainya paling rendah. Sedangkan berdasarkan analisis Diagram Fishbone , ditemukan  bahwa  penyebab  utama  rendahnya efektivitas dan efisiensi terkait dengan berbagai faktor,  termasuk  kurangnya  pengalaman, keterampilan,  serta  motivasi  pada  aspek manusia, masalah komunikasi serta perencanaan  pada  bagian metode,  pengelolaan alat serta kekurangan dalam audit ketersediaan peralatan, manajemen inventory sparepart yang tidak efisien, dan lingkungan kerja yang kurang optimal.  Selain  itu  juga  terdapat  proses  kerja yang  tidak  efisien  yang  terbukti  dengan tingginya waktu Non Value Added (NVA) juga berperan dalam rendahnya nilai efektivitas serta efisiensi.  Pada  akhir  pelaksanaan  serangkaian solusi termasuk program training dan perekrutan tenaga mekanik yang berpengalaman agar meningkatkan keterampilan  dan  motivasi,  perencanaan  serta peningkatan  komunikasi,  dan  audit  peralatan yang  lebih  rutin.  Manajemen inventory sparepart juga diperbaiki dan kondisi
81.22% 100.00% 73.25% 0.00% 10.00% 20.00% 30.00% 40.00% 50.00% 60.00% 70.00% 80.00% 90.00% 100.00% Availability Performance Quality
Gambar  12. Availability , Performance dan Quality Akhir
lingkungan kerja dioptimalkan. Terjadi peningkatan pada nilai tambah ( Value Added - VA)  dari  38,70%  menjadi  45,54%  melalui penerapan  MVSM.  Hal  ini  berdampak  pada perubahan  nilai  OEE  dari  29,38%  menjadi 59,49%  dengan  peningkatan  yang  signifikan pada  bagian  aspek Performance serta Quality menunjukkan  efektivitas  dari  solusi  yang diimplementasikan.

## DAFTAR PUSTAKA
Abidi, M. H., Mohammed, M. K., & Alkhalefah, H. (2022). Predictive Maintenance Planning for Industry 4.0 Using Machine Learning for Sustainable Manufacturing. Sustainability (Switzerland) , 14 (6).
https://doi.org/10.3390/su14063387
Akbar, F. A., & Aviasti. (2023). Peningkatan Overall Equipment Effectiveness (OEE) dengan Pendekatan Total Productive Maintenance (TPM) di Line X PT Kraft Ultrajaya Indonesia. Bandung Conference Series: Industrial Engineering Science , 3 (1), 294–302.
https://doi.org/10.29313/bcsies.v3i1.6669
Altamirano, E., Caballero-Rojas, K., & Palacios-Aguilar, O. (2021). Total Productive Maintenance Model applying SMED and FMEA to increase the overall efficiency of equipment (OEE) in the food sector. Human Systems Engineering and Design (IHSED2021) Future Trends and Applications , 21 (Ihsed 2021). https://doi.org/10.54941/ahfe1001187
Barsalou, M. A. (2014). Root Cause Analysis :
A Step-By-Step Guide to Using the Right Tool at the Right Time . Productivity
Press. https://doi.org/10.1201/b17834
García, S. G., Gejo-García, J., & García-
García, M. (2021). Development of a maintenance and spare parts distribution model for increasing aircraft efficiency.
Applied Sciences (Switzerland) , 11 (3), 1– 21. https://doi.org/10.3390/app11031333
Giacotto, A., Marques, H. C., Barreto, E. A. P.,
& Martinetti, A. (2021). The need for ecosystem 4.0 to support maintenance 4.0: An aviation assembly line case.
Applied Sciences (Switzerland) , 11 (8).
https://doi.org/10.3390/app11083333
Hines, P., & Rich, N. (1997). The seven value
stream mapping tools. International Journal of Operations & Production Management , 17 (1), 46–64. https://doi.org/10.1108/01443579710157 989
Hughes, R. G., & DuMont, K. A. (2019).
Mixed methods data collection: Strategies for sequential, multilevel, and longitudinal designs . Sage Publications.
Insley, J., & Turkoglu, C. (2020). A contemporary analysis of aircraft maintenance-related accidents and serious incidents. Aerospace , 7 (6).
https://doi.org/10.3390/AEROSPACE706 0081
Jardine, A. K. S., Lin, D., & Banjevic, D.
(2013). Maintenance, Replacement, and Reliability: Theory and Applications (2nd ed.). CRC Press.
Mears, P. (2017). Quality Management . SAGE
Publications Ltd.
Merizalde, Y., Hernández-Callejo, L., Duque- Perez, O., & Alonso-Gómez, V. (2019).
Maintenance models applied to wind turbines. A comprehensive overview.
Energies , 12 (2), 1–42.
https://doi.org/10.3390/en12020225
Osunwusi, A. O. (2020). Aviation safety regulations versus CNS/ATM systems and functionalities. International Journal of Aviation, Aeronautics, and Aerospace ,
7 (1).
https://doi.org/10.15394/IJAAA.2020.14
Puspita, L. E., & Widjajati, E. P. (2021).
Pengukuran Efektivitas Mesin Latexing Pada Produksi Karpet Permadani Dengan
Menggunakan Metode Overall Equipment Effectiveness (Oee) Dan Overall Resource Effectiveness (Ore) Di Pt. Xyz. Juminten , 2 (4), 1–12. https://doi.org/10.33005/juminten.v2i4.29 5
Pyzdek, T., & Keller, P. A. (2018). The Six Sigma Handbook (5th ed.). McGraw-Hill
Education.
Ratnasari, D., Amanda, A. N., Darmawan, F.,
Warsito, T., & Amonalisa, S. (2020). The Cause and Effect of Commercial Flight
On-Time Performance (Case Study :
Citilink). Journal of Physics: Conference Series , 1573 (1).
https://doi.org/10.1088/1742-
6596/1573/1/012025
Rizal, A., & Pandria, T. M. A. (2023). Maintenance Analysis of Sterilizer Machine Treatment at PT. Karya Tanah Subur (KTS) Using the Overall Equipment Effectiveness (OEE) Method.
Jurnal Inotera , 8 (1), 27–33. https://doi.org/10.31572/inotera.vol8.iss1
.2023.id207
Rother, M., & Shook, J. (1999). Learning to See: Value Stream Mapping to Add Value and Eliminate MUDA . Lean Enterprise
Institute.
Saifuddin, J. A., Nugraha, I., & Winursito, Y.
C. (2022). Total Productive Maintenance Analysis Using OEE and FMEA Method at PT. XYZ Phosphoric Acid Factory .
2022 , 63–69. https://doi.org/10.11594/nstp.2022.2711
Santos, J., Wysk, R., & Torres, J. M. (2014).
Improving production with lean thinking .
John Wiley & Sons.
Sawhney, R., Kannan, S., & Li, X. (2009).
Developing a value stream map to evaluate breakdown maintenance operations. Int. J. Industrial and Systems Engineering , 4 (3). https://doi.org/10.1504/IJISE.2009.02353 9
Sembiring, N., & Nasution, A. H. (2018). Machine Maintenance Scheduling with
Reliability Engineering Method and
Maintenance Value Stream Mapping.
IOP Conference Series: Materials
Science and Engineering , 306 (1), 1–8. https://doi.org/10.1088/1757- 899X/306/1/012095
Stadnicka, D., & Ratnayake, R. M. C. (2017).
Enhancing Aircraft Maintenance Services: A VSM Based Case Study.
Procedia Engineering , 182 , 665–672. https://doi.org/10.1016/j.proeng.2017.03.
177
Syafei, M. I., & Suhendar, E. (2022). Machine Maintenance Planning with Reliability Centered Maintenance (RCM) and Maintenance Value Stream Map (MVSM) Approaches (Case Study: PT. Nusa Indah Jaya). Integrasi Jurnal Ilmiah Teknik Industri , 7 (2), 67–75.
https://doi.org/doi.org/10.32502/js.v7i2
Wang, D., Li, X., Zhang, H., & Ma, X. (2018).
Air transportation and tourism
development: A literature review and research agenda. Journal of Travel
Research , 57 (3), 299–315.
https://doi.org/10.1177/00472875177090 24
Zarandi, M. F., Li, X., & Borenstein, D. (2021).
Overall Equipment Effectiveness: A Literature Review and Directions for Future Research. IEEE Transactions on Engineering Management , 68 (1), 3–17. https://doi.org/10.1109/TEM.2019.29521