Penerapan Metode Overall Equipment Effectiveness Dalam Pengukuran Efektivitas Mesin Press Kennedy
Ken-503-9470k di PT. ABC
Syamsi Dhuha1, Wahyudin2, Sutrisna Sunjaya Stepanus Pamungkas Sitorus3
1,2,3Program Studi Teknik Industri, Universitas Singaperbangsa Karawang, Indonesia
*Koresponden email: syamsi886@gmail.com
Diterima: 19 Mei 2023 Disetujui: 22 Mei 2023
Abstract
The inability to handle and maintain machines properly can result in a decrease in their performance and effectiveness, which in turn affects the quality of the produced goods. PT ABC is a company focused on supplying vehicle spare parts. The research subject is the Kennedy Ken-503-9040k machine, which experiences prolonged downtime, thereby hindering the production process. The objective of this study is to analyze the effectiveness of the Kennedy Ken-503-9040k machine and calculate the losses due to its low effectiveness by evaluating the results of the Overall Equipment Effectiveness (OEE) analysis, which is used as an indicator for the Kennedy Ken-503-9040k machine's standard. The research findings show that the OEE for the period from January to December 2022 is 64.59%, which is below the JIPM global standard of 85%. Overall, it can be concluded that the machine has not reached the World Class criteria. The factors contributing to the low OEE value of the Kennedy Ken-503-9040k machine include poor material supply quality (material), frequent machine disruptions (machine), limited workforce (manpower), irregular maintenance schedules (method), and uncomfortable working environment conditions (environment).
Keywords: diagram fishbone, kennedy ken-503-9040k, maintenance, press machine, overall equipment effectiveness
Abstrak
Ketidakmampuan dalam menangani dan merawat mesin dengan baik dapat mengakibatkan penurunan tingkat kinerja dan efektivitasnya, yang berdampak pada kualitas produk yang dihasilkan. PT ABC adalah sebuah perusahaan yang berfokus pada pengadaan suku cadang kendaraan. Objek penelitian adalah mesin Kennedy Ken-503-9040k yang mengalami kendala dalam hal waktu henti yang terlalu lama, sehingga menghambat proses produksi. Tujuan penelitian ini adalah untuk melakukan analisis terhadap efektivitas mesin Kennedy Ken-503-9040k dan menghitung kerugian akibat rendahnya efektivitas mesin tersebut, dengan mengevaluasi hasil analisis Overall Equipment Effectiveness (OEE) yang digunakan sebagai indikator standar mesin Kennedy Ken-503-9040k. Hasil penelitian OEE untuk periode Januari hingga Desember 2022 menunjukkan nilai sebesar 64,59%, sehingga masih di bawah standar global JIPM yang mencapai 85%. Secara keseluruhan, dapat disimpulkan bahwa mesin belum mencapai kriteria World Class.
Faktor-faktor yang berkontribusi terhadap rendahnya nilai OEE pada mesin Kennedy Ken-503-9040k meliputi rendahnya kualitas suplai bahan (material), mesin yang sering mengalami gangguan (mesin), keterbatasan tenaga kerja (manusia), ketidakteraturan jadwal maintenance (metode), dan kondisi lingkungan kerja yang tidak nyaman (lingkungan).
Kata Kunci: diagram fishbone, kennedy ken-503-9040k, perawatan, mesin press, overall equipment effectiveness
1. Pendahuluan
Kinerja yang efektif dari sebuah mesin dapat tercapai ketika mesin tersebut mampu menjalankan proses produksi dengan baik, tanpa mengalami gangguan dalam periode waktu yang telah direncanakan dan mesin tersebut juga harus mampu beroperasi sesuai dengan kecepatan yang telah ditentukan dengan memproduksi barang sesuai standar yang telah ditetapkan [1]. Untuk perusahaan, menjaga kelancaran proses produksi merupakan hal yang sangat penting. Kinerja mesin adalah salah satu faktor utama yang memiliki pengaruh terhadap kelancaran produksi [2]. Apabila terjadi adanya kerusakan atau keterlambatan pada mesin, maka proses produksi akan terhenti dan berdampak pada produktivitas perusahaan [3].
Maintenance (perawatan mesin) merupakan bagian integral dalam proses produksi perusahaan dan memegang peran yang signifikan pada keberhasilan perusahaan [4]. Namun, jika penanganan dan
pemeliharaan mesin tidak dilakukan dengan tepat, hal ini dapat menyebabkan masalah kerusakan dan berpotensi menyebabkan kerugian lain seperti waktu berhenti (stop time), waktu terhenti (breakdown time), waktu persiapan (setup time), serta penurunan kecepatan produksi mesin yang menyebabkan adanya fluktuasi terhadap output produk yang dihasilkan [5].
PT. ABC merupakan perusahaan yang bergerak di industri suku cadang untuk kendaraan roda dua dan roda empat yang berlokasi di Kota Karawang, Jawa Barat. Efektivitas adalah suatu indikator yang menggambarkan sejauh mana target yang telah ditetapkan berhasil dicapai, baik dalam hal kuantitas, kualitas, maupun waktu. Semakin tinggi tingkat pencapaian target yang dapat dihasilkan, maka semakin tinggi pula tingkat efektivitasnya [6]. Untuk mengatasi masalah efektivitas mesin, salah satu pendekatan yang dapat digunakan adalah Total Productive Maintenance (TPM) [7]. TPM adalah elemen penting dari sistem perawatan yang secara signifikan berguna untuk meningkatkan tingkat produktivitas. Pendekatan ini mencakup semua pekerja, mulai dari manajemen tingkat atas hingga pelaksana, dalam upaya mencapai hasil yang optimal [8]. TPM merupakan langkah peremajaan dalam perawatan mesin yang bertujuan untuk meningkatkan efektivitas mesin dan mengeliminasi kerusakan. Salah satu tindakan utama dalam TPM adalah melakukan pemeliharaan mesin sebagai upaya akhir untuk menjaga kinerja mesin [9][10].
Selain itu, TPM tidak hanya berfokus pada peningkatan produktivitas peralatan dan material yang mendukung proses kerja, tetapi juga memberikan perhatian yang sama terhadap peningkatan produktivitas para operator atau pekerja [11]. TPM merupakan evolusi dari sistem pemeliharaan konvensional yang mencakup semua manajemen perusahaan dan mendorong partisipasi serta tanggung jawab kolektif dalam pemeliharaan peralatan dan mesin. Overall Equipment Effectiveness (OEE) merupakan hasil implementasi program TPM yang tersaji dalam bentuk statistik dan berguna untuk mengukur tingkat efisiensi mesin.
Persentase OEE mengindikasikan sejauh mana mesin dapat beroperasi dengan kapasitas optimalnya [8].
Hasil analisis OEE diekspresikan secara umum dan digunakan untuk membandingkan tingkat efektivitas antara unit-unit dalam departemen, perusahaan, maupun industri yang berbeda [12]. Adapun availability, performance, dan quality merupakan faktor-faktor kunci yang mempengaruhi nilai OEE.
Penelitian pada PT. ABC dilakukan dengan melakukan peninjauan pada mesin Kennedy Ken 503- 9470k yang merupakan mesin utama yang digunakan untuk menghasilkan produk guna dapat memberikan kepuasan dan pelayanan terbaik kepada pelanggan. Adapun masalah yang menyebabkan terhambatnya kinerja produksi, seperti waktu berhenti mesin dan persiapan setup mesin Kennedy Ken 503-9470k yang diindikasikan merupakan penyebab produktivitas mesin yang tidak sesuai kapasitas optimalnya. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi secara keseluruhan keandalan, kapasitas, dan produktivitas mesin Kennedy Ken 503-9470k dengan melakukan analisis overall equipment effectiveness dan mempertimbangkan berbagai faktor melalui analisis diagram fishbone sehingga dapat diketahui keandalan, kapasitas, dan produktivitas mesin sesuai rata-rata word class, serta dapat diketahui inti permasalahan mesin dan solusi terbaiknya.
Penelitian terdahulu yang dilakukan [13] menghasilkan data rata-rata availability rate sebesar 97,29%, performance rate sebesar 91,73%, dan quality rate sebesar 77,40%. Dengan nilai OEE mesin Spot Welding Tipe-X sebesar 70,86%, yang dapat diartikan bahwa mesin tersebut masih di bawah standar 85%.
Penyebab kerugian tertinggi adalah Quality Defect and Rework Losses sebesar 171,25%. Sebagai usulan perbaikan, direkomendasikan perusahaan dapat mengadakan pelatihan dan pengajaran yang meliputi SOP untuk mengoperasikan mesin sesuai standar operasional perusahaan (SOP), sehingga operator dapat mengidentifikasi jika mesin berjalan tidak normal.
Berdasarkan permasalahan di atas, maka penelitian ini menggunakan metode Overall Equipment Effectiveness (OEE) sebagai pendekatan untuk menangani permasalahan tersebut. Metode ini melibatkan pembandingan data OEE selama satu tahun, yakni pada bulan Januari hingga Desember 2022, pembuatan diagram fishbone untuk mengidentifikasi inti permasalahan, serta dapat diketahui solusi terbaik untuk mengatasi dan menyelesaikan masalah yang terjadi di perusahaan.
2. Metode Penelitian 2.1 Alur Penelitian
Penelitian ini dilakukan terhadap mesin Kennedy Ken 503-9470k di PT. ABC Karawang dengan kategori produksi yang berulang. Teknik pengumpulan data penelitian yang digunakan meliputi observasi, dokumentasi, dan wawancara guna dapat diketahui dan diperoleh data yang dibutuhkan pada objek penelitian. Penelitian ini dilakukan dengan menganalisis nilai availability rate, performance rate, quality rate, dan analisis OEE pada mesin Kennedy Ken 503-9470k selama kurun waktu 1 tahun, yang selanjutnya dilakukan analisis fishbone diagram untuk mengidentifikasi dan menerjemahkan permasalahan yang
breakdown mesin, dan data produksi mesin Kennedy Ken 503-9470k di PT. ABC Karawang. Setelah melakukan pengamatan terhadap proses produksi dan proses kerja dari mesin Kennedy Ken 503-9470k di PT. ABC Karawang, kemudian dirumuskan masalah terkait penerapan Overall Equipment Effectiveness pada mesin tersebut.
Data penelitian yang digunakan terdiri dari data primer dan data sekunder. Data primer adalah data yang didapatkan melalui pengamatan secara langsung terhadap objek penelitian di lapangan, seperti variabel-variabel data yang dibutuhkan pada penelitian. Data sekunder adalah data yang didapatkan melalui pengumpulan informasi dari sumber-sumber eksternal dan referensi lainnya [14]. Adapun alur penelitian dapat dilihat pada Gambar 1 berikut.
Gambar 1. Flowchart Penelitian Sumber: Data Olahan (2023)
2.2 Metode Overall Equipment Effectiveness
Menurut [15] OEE merupakan indikator yang menggambarkan perbandingan antara produksi aktual dengan produksi maksimum yang dapat dicapai oleh peralatan dalam kondisi kinerja optimal. OEE berfungsi sebagai alat pengukur kinerja sistem maintenance dengan mengevaluasi ketersediaan peralatan atau mesin (availability), efisiensi produksi (performance), dan kualitas output peralatan atau mesin. OEE juga dapat berguna sebagai alat untuk mengidentifikasi dan mengurangi pemborosan serta meningkatkan produktivitas keseluruhan. Dengan diketahuinya tingkat efektivitas pada mesin, maka dapat mengevaluasi sejauh mana kerugian yang berpengaruh terhadap tingkat efektivitas mesin (six big losses) [1]. Adapun tahapan-tahapan yang dilakukan dalam analisa metode OEE antara lain;
a. Kerangka berpikir
Desain kerangka berpikir yang efektif memungkinkan pelaksanaan pengamatan dalam penelitian menjadi lebih terstruktur dan sistematis. Paradigma ini menjadi dasar bagi pengamatan yang dilakukan dalam penelitian.
b. Pengumpulan data
Instrumen penelitian (alat-alat penelitian) merupakan sarana yang diperlukan untuk mengumpulkan data dalam suatu penelitian. Penggunaan alat-alat tersebut memungkinkan pengumpulan data yang relevan dengan topik penelitian [16] .
c. Perhitungan availability rate
Availability adalah ukuran sejauh mana sistem atau komponen dapat berfungsi atau beroperasi sesuai kebutuhan pada waktu tertentu dalam rentang waktu tertentu, dan menjalani pemeliharaan sesuai prosedur yang telah ditentukan [17].
d. Perhitungan performance rate
Performance rate dapat dipengaruhi oleh motivasi dan kemampuan individu (pekerja). Untuk berhasil menyelesaikan pekerjaan atau tugas, individu tersebut perlu memiliki tingkat motivasi dan kemampuan yang memadai. Namun, motivasi dan keterampilan saja tidak cukup untuk mencapai efektivitas dalam bekerja. Penting juga bagi individu untuk memiliki pemahaman yang jelas tentang apa yang perlu dikerjakan dan bagaimana cara melakukannya [18].
e. Perhitungan quality rate
Quality rate merupakan perbandingan antara jumlah produk yang sesuai standar kualitas dengan jumlah total produk yang diproses. Dengan kata lain, quality rate merupakan hasil perhitungan yang melibatkan faktor jumlah produk yang diproses dan jumlah produk yang mengalami cacat atau kekurangan kualitas [10].
f. Hasil analisis Overall Equipment Effectiveness (OEE)
OEE adalah suatu metode perhitungan yang berguna untuk mengevaluasi efektivitas peralatan atau mesin yang tersedia. OEE juga merupakan salah satu komponen yang tercakup dalam Total Productive Maintenance, dan dapat berfungsi sebagai indikator kinerja mesin atau sistem kerja pada perusahaan [19].
g. Diagram fishbone
Diagram fishbone merupakan salah satu alat yang berguna untuk mengidentifikasi dan memahami hubungan antara sebab akibat dalam rangka menemukan inti penyebab suatu masalah. Dengan menggunakan diagram ini, dapat lebih mudah untuk menemukan inti penyebab masalah dan mengambil langkah perbaikan yang tepat. Dengan mengetahui masalah dan inti penyebabnya, tindakan perbaikan dapat dilakukan secara lebih efektif [20].
3. Hasil dan Pembahasan 3.1 Kerangka Berpikir
Desain kerangka berpikir yang baik memungkinkan langkah-langkah pengamatan pada penelitian menjadi lebih tersistematis, sehingga pengamatan dapat dilakukan dengan landasan yang kuat. Paradigma ini menjadi dasar untuk melakukan pengamatan. Gambar 2 menyediakan kerangka kerja yang perlu dipertimbangkan dalam proses produksi.
Gambar 2. Kerangka Berpikir Sumber: Data Olahan (2023)
3.2 Pengumpulan Data
Data yang dikumpulkan adalah catatan penggunaan mesin bulanan perusahaan yang mencakup informasi tentang ketersediaan mesin dan jumlah breakdown yang terjadi, yang didasarkan pada data jam kerja mesin perusahaan. Tabel 1 menyajikan ringkasan dari lembar tersebut yang telah diteliti.
Tabel 1. Data Ketersediaan Mesin Kennedy Ken-503-9470k Bulan Operation
(Jam)
Preparation (Jam)
Breakdown (Jam)
Calendar (Jam)
Standby (Jam)
Januari 206 5 78 720 416
Februari 205 7 64 720 458
Maret 204 6 86 720 473
April 206 4 57 720 435
Mei 208 8 95 720 465
Juni 203 5 68 720 406
Juli 204 6 53 720 438
Agustus 202 7 65 720 466
September 203 4 59 720 459
Oktober 206 5 83 720 478
November 204 6 66 720 425
Desember 204 4 89 720 488
Sumber: Data Olahan (2023)
Data kinerja mesin mencakup informasi mengenai operasi mesin (jam) dan gangguan mesin/breakdown (jam) selama periode Januari 2022 hingga Desember 2022, seperti yang dapat terlihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Data Kinerja Mesin Kennedy Ken-503-9470k Bulan Operation (jam) Breakdown (jam)
Januari 206 78
Februari 205 64
Maret 204 86
April 206 57
Jam Kerja (X)
Downtime (X)
Proses Produksi (X)
Efektivitas Kinerja mesin Press Kennedy Ken-503-
9470k
Analisis Efektivitas Kinerja mesin Press Kennedy Ken-503-
9470k
Rekomendasi Kepada Perusahaan
Bulan Operation (jam) Breakdown (jam)
Mei 208 95
Juni 203 68
Juli 204 53
Agustus 202 65
September 203 59
Oktober 206 83
November 204 66
Desember 204 89
Sumber: Data Olahan (2023)
Data mengenai kualitas mesin mencakup informasi mengenai jumlah produksi yang baik, produksi yang ditolak atau memerlukan perbaikan (reject/rework), dan total produksi selama periode Januari 2022 hingga Desember 2022, yang terdapat pada Tabel 3.
Tabel 3. Data Produksi Mesin Kennedy Ken-503-9470k Bulan Total Production Reject/Rework Good Product
Januari 9326 578 8748
Februari 16201 635 15566
Maret 13936 988 12948
April 34165 1348 32817
Mei 23308 299 23009
Juni 27334 349 26985
Juli 14016 574 13442
Agustus 16794 194 16600
September 20252 188 20064
Oktober 5278 778 4500
November 61884 948 60936
Desember 45098 494 44604
Sumber: Data Olahan (2023)
3.3 Perhitungan Availability Rate
Availability rate merupakan indikator yang menggambarkan sejauh mana mesin siap digunakan untuk menjalankan operasionalnya tanpa gangguan atau kerusakan yang dapat mengganggu kelancaran proses produksi. Adapun rumus availability rate yakni sebagai berikut.
𝐴𝑣𝑎𝑖𝑙𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑦 𝑟𝑎𝑡𝑒 =𝑂𝑝𝑒𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 (jam) + 𝑆𝑡𝑎𝑛𝑑𝑏𝑦 (jam)
𝐶𝑎𝑙𝑒𝑛𝑑𝑎𝑟 (jam) × 100% (1)
Adapun analisis perhitungan availability rate pada Januari 2022 dengan menggunakan rumus (1) adalah sebagai berikut.
𝐴𝑣𝑎𝑖𝑙𝑖𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑦 𝑅𝑎𝑡𝑒 = 206 + 416
720 × 100% = 86,38%
Availability rate yang diperoleh pada bulan Januari 2022 adalah sebesar 86,38%. Hasil analisis availability rate untuk periode Januari hingga Desember 2022 ditampilkan pada Tabel 4, yang memberikan gambaran analisis selama periode tersebut.
Tabel 4. Hasil Analisis Availability Rate Bulan Operation
(Jam)
Breakdown (Jam)
Preparation (Jam)
Standby (Jam)
Calendar (Jam)
Availability (%)
Januari 206 78 5 416 720 86,38%
Februari 205 64 7 458 720 92,08%
Maret 204 86 6 473 720 94,02%
April 206 57 4 435 720 89,02%
Mei 208 95 8 465 720 93,47%
Juni 203 68 5 406 720 84,58%
Bulan Operation (Jam)
Breakdown (Jam)
Preparation (Jam)
Standby (Jam)
Calendar (Jam)
Availability (%)
Juli 204 53 6 438 720 89,16%
Agustus 202 65 7 466 720 92,77%
September 203 59 4 459 720 91,94%
Oktober 206 83 5 478 720 95,00%
November 204 66 6 425 720 87,36%
Desember 204 89 4 488 720 96,11%
Sumber: Data Olahan (2023)
3.4 Perhitungan Performance Rate
Performance rate merupakan indikator yang mengukur keandalan mesin produksi dalam menghasilkan produk dari bahan mentah. Perhitungan performance rate memerlukan data mengenai operasi dan kegagalan (breakdown) mesin. Adapun rumus untuk menentukan performance rate adalah sebagai berikut.
𝑃𝑒𝑟𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑛𝑐𝑒 𝑟𝑎𝑡𝑒 = 𝑂𝑝𝑒𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 (jam)
𝑂𝑝𝑒𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 (jam) + 𝐵𝑟𝑒𝑎𝑘𝑑𝑜𝑤𝑛 (jam) × 100% (2) Adapun analisis performance rate pada bulan Januari 2022 dengan menggunakan rumus (2) adalah sebagai berikut.
𝑃𝑒𝑟𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑛𝑐𝑒 𝑟𝑎𝑡𝑒 = 206
206 + 78 × 100% = 72,53%
Performance rate yang diperoleh pada bulan Januari 2022 adalah sebesar 72,53%. Hasil analisis performance rate untuk periode Januari hingga Desember 2022 ditampilkan pada Tabel 5, yang memberikan gambaran analisis selama periode tersebut.
Tabel 5. Hasil Analisis Performance Rate Bulan Operation
(Jam)
Preparation (Jam)
Breakdown (Jam)
Calendar (Jam)
Standby (Jam)
Performance (%)
Januari 206 5 78 720 416 72,53%
Februari 205 7 64 720 458 76,20%
Maret 204 6 86 720 473 70,34%
April 206 4 57 720 435 78,32%
Mei 208 8 95 720 465 66,45%
Juni 203 5 68 720 406 74,90%
Juli 204 6 53 720 438 79,37%
Agustus 202 7 65 720 466 75,65%
September 203 4 59 720 459 77,48%
Oktober 206 5 83 720 478 71,28%
November 204 6 66 720 425 75,55%
Desember 204 4 89 720 488 69,62%
Sumber: Data Olahan (2023)
3.5 Perhitungan Quality Rate
Untuk menghitung quality rate, data yang diperlukan adalah jumlah produksi yang sesuai standar kualitas, jumlah produk yang ditolak atau memerlukan perbaikan (reject or rework), dan total produksi.
Berikut ini merupakan rumus untuk menghitung quality rate.
𝑄𝑢𝑎𝑙𝑖𝑦 𝑟𝑎𝑡𝑒 = Jumlah produksi baik
Jumlah produksi total × 100% (3)
Adapun hasil analisis quality rate pada bulan Januari 2022 dengan menggunakan rumus (3) adalah sebagai berikut.
𝑄𝑢𝑎𝑙𝑖𝑦 𝑟𝑎𝑡𝑒 = 8748
9326 × 100% = 93,80%
Quality rate yang diperoleh pada bulan Januari 2022 adalah sebesar 93,80%. Hasil analisis quality rate untuk periode Januari hingga Desember 2022 ditampilkan pada Tabel 6, yang memberikan gambaran analisis selama periode tersebut.
Tabel 6. Hasil Analisis Quality rate
Bulan Total Produksi Reject/Rework Good Product Quality (%)
Januari 9326 578 8784 93,80%
Februari 16201 635 15566 96,08%
Maret 13936 988 12948 92,91%
April 34165 1348 32817 96,05%
Mei 23308 299 23009 98,71%
Juni 27334 349 26985 98,72%
Juli 14016 574 13442 95,90%
Agustus 16794 194 16600 98,84%
September 20252 188 20064 99,07%
Oktober 5278 778 4500 85,25%
November 61884 948 60936 98,46%
Desember 45098 494 44604 98,90%
Sumber: Data Olahan (2023)
3.6 Hasil Analisis Overall Equipment Effectiveness
Nilai OEE dapat dihitung dengan mengalikan nilai availability, performance, dan quality. Adapun rumus untuk menghitung nilai OEE.
OEE = 𝐴𝑣𝑎𝑖𝑙𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑦 × 𝑃𝑒𝑟𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑛𝑐𝑒 × 𝑄𝑢𝑎𝑙𝑖𝑡𝑦 (4) Kemudian dilakukan contoh perhitungan pada bulan Januari 2022 dengan rumus (4) sebagai berikut.
𝑂𝐸𝐸 = 86,38% 𝑋 72,53% 𝑋 93,80% = 58,76%
Diketahui nilai OEE pada bulan Januari sebesar 58,76%. Adapun hasil OEE pada bulan Januari 2022 – Desember 2022 dapat dilihat pada Tabel 7 berikut.
Tabel 7. Hasil Analisis Overall Equipment Effectiveness Availability (%) Performance (%) Quality (%) OEE
86,38% 72,53% 93,80% 58,76%
92,08% 76,20% 96,08% 67,41%
94,02% 70,34% 92,91% 61,44%
89,02% 78,32% 96,05% 66,96%
93,47% 66,45% 98,71% 61,30%
84,58% 74,90% 98,72% 62,53%
89,16% 79,37% 95,90% 67,86%
92,77% 75,65% 98,84% 69,36%
91,94% 77,48% 99,07% 70,57%
95,00% 71,28% 85,25% 57,72%
87,36% 75,55% 98,46% 64,98%
96,11% 69,62% 98,90% 66,17%
Sumber: Data Olahan (2023)
Hasil perhitungan menunjukkan bahwa rata-rata analisis OEE selama periode Januari 2022 hingga Desember 2022 adalah 64,59%. Jika dibandingkan dengan standar batas nilai OEE yang ditetapkan oleh JIPM, yakni sebesar 85% [13], sehingga dapat diartikan bahwa nilai OEE pada mesin Kennedy Ken-503- 9470k masih di bawah standar yang diharapkan.
3.7 Fishbone Diagram
Fishbone diagram adalah alat visual yang berguna untuk mengidentifikasi dan menganalisis penyebab-penyebab potensial dari suatu masalah atau situasi tertentu, yang terdiri dari 5 faktor yaitu metode, mesin, manusia, lingkungan, dan material. Gambar 3 menunjukkan hasil dari analisis diagram fishbone yang mengidentifikasi penyebab ketidaksesuaian nilai OEE pada mesin Kennedy Ken-503-9470k dengan standar OEE.
Gambar 3. Fishbone Diagram Sumber: Data Olahan (2023)
4. Kesimpulan
Berdasarkan hasil analisis Overall Equipment Effectiveness (OEE) pada mesin Kennedy Ken-503- 9470k selama periode Januari hingga Desember 2022, disimpulkan bahwa penerapan Total Productive Maintenance di PT. ABC belum memenuhi standar dengan didapatkan nilai OEE selama periode tersebut adalah 64,59%, yang masih jauh di bawah standar global JIPM sebesar 85%. Salah satu faktor yang berkontribusi pada rendahnya nilai OEE adalah kinerja mesin (performance), dengan rata-rata nilai sebesar 73,97%. Oleh karena itu, masih terdapat kebutuhan untuk meningkatkan kinerja mesin agar sesuai dengan standar yang diharapkan. Diketahui rendahnya nilai OEE yang didapatkan pada mesin Kennedy Ken-503- 9470k disebabkan oleh beberapa faktor yang perlu dievaluasi lebih lanjut oleh PT. ABC.
Faktor-faktor yang berkontribusi terhadap rendahnya produktivitas dalam hasil produksi meliputi kualitas suplai bahan yang rendah dari (material), masalah mesin yang sering terjadi (mesin), keterbatasan tenaga kerja (manusia), kondisi lingkungan kerja yang tidak nyaman (lingkungan), dan jadwal maintenance yang tidak teratur (metode). Peneliti merekomendasikan PT. ABC untuk melakukan evaluasi mendalam terhadap faktor-faktor tersebut, berdasarkan nilai overall equipment effectiveness dan faktor-faktor yang teridentifikasi dalam fishbone diagram.
5. Referensi
[1] H. Suliantoro, N. Susanto, H. Prastawa, I. Sihombing, dan A. Mustikasari, “Penerapan Metode Overall Equipment Effectiveness (OEE) Dan Fault Tree Analysis (FTA) Untuk Mengukur Efektifitas Mesin Reng,” JATI UNIK J. Ilm. Tek. dan Manaj. Ind. Tek. Ind., vol. 12, no. 2, hal. 105, 2017, doi: 10.14710/jati.12.2.105-118.
[2] A. Nurjaman dan D. Haryadi, “Pengaruh Penjadwalan Produksi Dan Tata Letak Terhadap Kelancaran Proses Produksi,” Sosiohumanitas, vol. 20, hal. 14–31, 2018.
[3] S. S. Islam, “Analisis Preventive Maintenance Pada Mesin Produksi dengan Metode Fuzzy FMEA,”
J. Teknol. Terpadu, vol. 8, hal. 13–20, 2020, doi: 10.32487/jtt.v8i1.766.
[4] R. Mulana, D. Herwanto, dan S. S. S. P. Sitorus, “Analisis Perhitungan Effektivitas Mesin Takamaz x-150 di PT X Menggunakan Overall Equipment Effectiveness,” vol. VIII, no. 2, 2023.
[5] J. A. D. I. Septian, K. L. Mandagie, dan W. T. Bhirawa, “Analisis Sistem Pemeliharaan Pada Mesin Mounter Chip Menggunakan Perhitungan Overall Equipment Effectiveness (OEE) Di PT Dharma Anugrah Indonesia,” hal. 32–47, 2021.
[6] A. E. Susetyo, “Analisis Overall Equipment Effectivenes (Oee) Untuk Menentukan Efektifitas Mesin Sonna Web,” Sci. Tech J. Ilmu Pengetah. dan Teknol., vol. 3, no. 2, hal. 93–102, 2017, doi:
10.30738/jst.v3i2.1622.
[7] D. F. Hidayat, J. Hardono, dan W. A. Wijaya, “Analisa Total Productive Maintenance ( TPM ) Menggunakan Overall Equipment Effectiveness ( OEE ) Pada Mesin CNC Milling Total Productive Maintenance Analysis to Measure the Overall Equipment Effectiveness ( OEE ) on a CNC Milling Machine,” vol. 9, no. 2, hal. 105–115, 2020.
[8] M. A. Pradaka dan J. A. Szs, “Analisis Total Productive Maintenance Menggunakan Metode OEE dan FMEA pada Pabrik Phosporic Acid PT Petrokimia Gresik,” vol. 11, no. 3, hal. 280–289, 2021.
[9] H. A. Prabowo dan M. Agustiani, “Evaluasi Penerapan Total Productive Maintenance (TPM) Melalui Pendekatan Overall Equipment Effectiveness (OEE) Untuk Meningkatkan Kinerja Mesin High Speed Wrapping Di PT. Tes,” J. Pasti, vol. XII, no. 1, hal. 50–62, 2018.
[10] M. B. Anthony, “Analisis Penerapan Total Productive Maintenance (TPM) Menggunakan Overall Equipment Efectiveness (OEE) Dan Six Big Losses Pada Mesin Cold Leveller PT. KPS,” JATI UNIK J. Ilm. Tek. dan Manaj. Ind., vol. 2, no. 2, hal. 94–103, 2019, doi: 10.30737/jatiunik.v2i2.333.
[11] M. Johan, B. W. Karuniawan, dan F. Bisono, “Analisis TPM pada Mesin Press Fine Blanking 1100 Ton dengan Metode OEE di Perusahaan Manufacturing Press Part,” Proc. Conf. Des. Manuf. Eng.
its Apl., no. 2654, hal. 221–226, 2018.
[12] W. Atikano dan Humiras, “Sistematika Tinjauan Literature Mengenai Overall Equipment Effectiveness (OEE) pada Industri Manufaktur dan Jasa,” J. Ind. Eng. Sist., vol. 2, No 1, hal. 29–
39, 2021, doi: 10.31599/jies.v2i1.401.
[13] P. et al. Suwardiyanto, “Analisis Perhitungan OEE dan Menentukan Six Big Losses pada Mesin Spot Welding Tipe X,” J. Ind. Eng. Sist., vol. 1, no. 1, hal. 11–20, 2020.
[14] Sugiyono, MetodePenelitian Kuantitatif Kualitatif dan R&D. Bandung: Alfabeta, 2008.
[15] S. Nakajima, Introduction to TPM (Total Productive Maintenance). Cambridge: Productivity Press, Inc., 1998.
[16] T. Alhamid dan B. Anufia, “Resume: Instrumen Pengumpulan Data,” Sorong, 2019.
[17] R. Raihan, M. S. Eff, dan A. Hendrawan, “Forecasting Model Eksponensial Smoothing Time Series Rata Rata Mechanical Availability Unit Off Highway Truck Cat 777D Caterpillar,” Poros Tek., vol.
8, no. 1, hal. 1–9, 2016.
[18] N. Nursam, “Manajemen Kinerja,” Kelola J. Islam. Educ. Manag., vol. 2, no. 2, hal. 167–175, 2017, doi: 10.24256/kelola.v2i2.438.
[19] D. Siagian, I. N. Gusniar, dan I. Dirja, “Analisis Total Productive Maintenance Dengan Metode Oee Dan Fmea Pada Mesin Extruder Gw-350,” Steam Eng., vol. 4, no. 1, hal. 14–20, 2022, doi:
10.37304/jptm.v4i1.5343.
[20] J. dan R. Heizer, Manajamen Operasi, Edisi Sebe. Jakarta: Salemba Empat, 2016.
