Jurnal Industrikrisna Vol.
No.
Maret 2026 Hal 103 Ae 120.
ISSN 2301 - 9530.
dan ISSN 2829 - 7709.
ANALISIS EFEKTIVITAS PRODUKSI MENGGUNAKAN METODE OVERALL EQUIPMENT EFFECTIVENESS (OEE) DI PT ADVANCE DIGITAL
1,2,3
Muhammad Hasib Hilmi1*.
Noor Nailie Azzat2.
Sisno Riyoko3 Program Studi Teknik Industri.
Universitas NahdlatulUlama Jepara.
Indonesia *email korespondensi: hasibhilmi21@gmail.
ABSTRACT
This study examines production effectiveness using the Overall Equipment Effectiveness (OEE) method at PT Advance Digital, an electronics manufacturing company in Indonesia that produces electric fans.
As a relatively new company established in 2025, production inefficiencies were identified, particularly in injection molding machines, including production delays, machine breakdowns, and product defects.
The novelty of this research lies in the application of OEE integrated with six big losses analysis to evaluate machine performance in a newly operating manufacturing environment.
The objective of this study is to measure the effectiveness of injection molding machines, identify dominant factors affecting performance, and propose improvement strategies.
This research uses a quantitative descriptive approach by calculating OEE values and analyzing six big losses components.
The results show that injection molding machines MI-4 and MI-5 have OEE values below the JIPM standard of 85%.
The most significant factor affecting effectiveness is breakdown losses, contributing 33% for MI-4 and 32% for MI-5.
These findings indicate that machine downtime is the primary cause of inefficiency.
Therefore, recommended improvements include implementing routine maintenance schedules .
aily and monthl.
, operator-based machine cleaning, and regular inspection of machine components.
This study provides practical implications for improving machine performance and reducing production losses in manufacturing industries.
Keywords: Overall Equipment Effectiveness.
Injection Molding Machine.
Six Big Losses.
Production Effectiveness.
Manufacturing Industry Indonesia
ABSTRAK
Penelitian ini menganalisis efektivitas produksi menggunakan metode Overall Equipment Effectiveness (OEE) pada PT Advance Digital, perusahaan manufaktur elektronik di Indonesia yang memproduksi kipas Sebagai perusahaan yang baru beroperasi sejak tahun 2025, ditemukan permasalahan efisiensi produksi khususnya pada mesin injeksi molding, seperti keterlambatan produksi, kerusakan mesin, dan produk cacat.
Orisinalitas penelitian ini terletak pada penerapan metode OEE yang dikombinasikan dengan analisis six big losses dalam mengevaluasi kinerja mesin pada perusahaan manufaktur yang masih dalam tahap awal operasional.
Tujuan penelitian ini adalah mengukur efektivitas mesin injeksi molding, mengidentifikasi faktor dominan yang mempengaruhi kinerja mesin, serta memberikan usulan perbaikan.
Copyright .
2026 x, x This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.
0 International License Jurnal Industrikrisna 2026 Jurnal Industrikrisna Vol.
No.
Maret 2026 Hal 103 Ae 120.
ISSN 2301 - 9530.
dan ISSN 2829 - 7709.
Metode yang digunakan adalah pendekatan deskriptif kuantitatif dengan perhitungan nilai OEE dan analisis komponen six big losses.
Hasil penelitian menunjukkan bahwa mesin MI-4 dan MI-5 memiliki nilai OEE di bawah standar JIPM sebesar 85%.
Faktor paling dominan yang mempengaruhi efektivitas adalah breakdown losses dengan persentase sebesar 33% pada mesin MI-4 dan 32% pada mesin MI-5.
Hal ini menunjukkan bahwa downtime mesin menjadi penyebab utama ketidakefisienan produksi.
Oleh karena itu, usulan perbaikan meliputi penjadwalan pemeliharaan rutin harian dan bulanan, pembersihan mesin oleh operator, serta pemeriksaan komponen mesin secara berkala.
Penelitian ini memberikan implikasi praktis dalam meningkatkan kinerja mesin dan mengurangi kerugian produksi pada industri manufaktur.
Kata Kunci: Efektivitas Produksi.
Overall Equipment Effectiveness.
Mesin Injeksi Molding.
Six Big Losses.
Industri Manufaktur Indonesia
PENDAHULUAN
Di era globalisasi, industri manufaktur dituntut untuk mampu meningkatkan produktivitas dan menghasilkan output yang optimal dengan kualitas yang kompetitif.
Kualitas produk menjadi faktor utama dalam mempertahankan daya saing perusahaan, sehingga penurunan kualitas dapat berdampak pada kerugian dan menurunnya kepercayaan konsumen.
Untuk menjaga kualitas tersebut, diperlukan kinerja mesin dan peralatan yang optimal sebagai penunjang utama proses produksi (Nur, 2.
Dalam praktiknya, efektivitas produksi tidak hanya ditentukan oleh faktor manusia, tetapi juga dipengaruhi oleh kondisi mesin dan lingkungan kerja yang saling berkaitan.
Oleh karena itu, perusahaan perlu melakukan evaluasi terhadap kinerja fasilitas produksi secara berkala guna memastikan proses produksi berjalan secara efisien dan berkelanjutan.
PT Advance Digital merupakan perusahaan manufaktur elektronik yang berlokasi di Kabupaten Jepara dan mulai beroperasi pada tahun 2025 dengan jumlah karyawan sekitar 150 Perusahaan ini memproduksi berbagai perangkat elektronik, termasuk kipas angin, dengan proses produksi yang melibatkan tahapan pemrosesan bahan baku, pembuatan komponen, perakitan, pengujian kualitas, hingga proses pengemasan.
Dalam proses tersebut, mesin injeksi molding memegang peranan penting dalam pembentukan komponen produk.
Namun demikian, berdasarkan hasil observasi dan wawancara, ditemukan adanya permasalahan berupa keterlambatan produksi, kerusakan mesin, serta produk cacat yang menyebabkan ketidakseimbangan antara kapasitas produksi dan output yang dihasilkan.
Kondisi ini menunjukkan bahwa efektivitas mesin produksi masih belum optimal sehingga diperlukan suatu metode pengukuran yang komprehensif.
Salah satu metode yang dapat digunakan untuk mengukur efektivitas mesin adalah Overall Equipment Effectiveness (OEE).
OEE merupakan indikator kinerja yang menggabungkan tiga komponen utama, yaitu availability, performance, dan quality untuk menilai seberapa efektif suatu peralatan digunakan dalam proses produksi (Nakajima, 1.
Selain itu.
OEE juga mampu mengidentifikasi kerugian produksi yang dikenal sebagai six big losses, yang meliputi breakdown losses, setup and adjustment losses, idling and minor stoppages, reduced speed, process defects, serta reduced yield (Wireman, 2.
Beberapa Copyright .
2026 x, x This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.
0 International License Jurnal Industrikrisna 2026 Jurnal Industrikrisna Vol.
No.
Maret 2026 Hal 103 Ae 120.
ISSN 2301 - 9530.
dan ISSN 2829 - 7709.
penelitian sebelumnya menunjukkan bahwa penerapan OEE dapat membantu perusahaan dalam mengidentifikasi penyebab utama ketidakefisienan produksi serta memberikan dasar dalam pengambilan keputusan perbaikan (Gianfranco.
Taufik.
Hariadi, & Fauzi, 2.
Namun demikian, sebagian besar penelitian terdahulu dilakukan pada perusahaan yang telah memiliki sistem produksi yang stabil, sehingga masih terdapat keterbatasan kajian pada perusahaan manufaktur yang relatif baru beroperasi (Rifaldi, 2.
Berdasarkan kondisi tersebut, terdapat research gap yaitu masih terbatasnya penelitian yang mengkaji efektivitas mesin produksi menggunakan metode OEE pada perusahaan manufaktur yang berada pada tahap awal operasional, khususnya dalam mengidentifikasi faktor dominan penyebab kerugian produksi secara lebih spesifik.
Oleh karena itu, penelitian ini dilakukan untuk menganalisis tingkat efektivitas mesin injeksi molding di PT Advance Digital menggunakan metode OEE, mengidentifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi rendahnya efektivitas melalui pendekatan six big losses, serta memberikan rekomendasi perbaikan yang dapat meningkatkan kinerja mesin dan efisiensi proses produksi.
Dengan demikian, penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi baik secara teoritis dalam pengembangan ilmu manajemen operasional maupun secara praktis sebagai bahan pertimbangan bagi perusahaan dalam meningkatkan efektivitas produksi.
METODE
Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif untuk menganalisis tingkat efektivitas mesin produksi berdasarkan data numerik yang diperoleh selama periode penelitian.
Pendekatan ini dipilih karena mampu memberikan gambaran objektif terkait kinerja mesin serta menjadi dasar dalam pengambilan keputusan perbaikan (Sugiyono, 2.
Penelitian dilaksanakan di PT Advance Digital yang berlokasi di Kabupaten Jepara dengan periode pengambilan data dari bulan Mei hingga Oktober 2025.
Objek penelitian difokuskan pada mesin injeksi molding, khususnya mesin MI-4 dan MI-5 yang mengalami permasalahan efektivitas produksi.
Data yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari data primer dan data sekunder.
Data primer diperoleh secara langsung melalui observasi lapangan dan wawancara dengan operator produksi serta bagian maintenance untuk mengetahui kondisi aktual mesin, proses produksi, dan aktivitas perawatan.
Sementara itu, data sekunder diperoleh dari dokumen perusahaan berupa data jam kerja mesin, jumlah produksi, downtime, serta riwayat kerusakan mesin selama periode penelitian.
Data tersebut digunakan sebagai dasar dalam perhitungan efektivitas mesin.
Pengumpulan data dilakukan melalui beberapa teknik yaitu observasi, wawancara, dokumentasi, dan studi pustaka.
Observasi dilakukan untuk mengamati secara langsung proses produksi dan kinerja mesin injeksi molding.
Wawancara dilakukan untuk memperoleh informasi yang lebih mendalam terkait penyebab permasalahan produksi.
Dokumentasi digunakan untuk mengumpulkan data historis perusahaan yang relevan, sedangkan studi pustaka dilakukan dengan mengkaji teori dan penelitian terdahulu yang berkaitan dengan Copyright .
2026 x, x This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.
0 International License Jurnal Industrikrisna 2026 Jurnal Industrikrisna Vol.
No.
Maret 2026 Hal 103 Ae 120.
ISSN 2301 - 9530.
dan ISSN 2829 - 7709.
manajemen perawatan mesin.
Total Productive Maintenance (TPM), serta metode Overall Equipment Effectiveness (OEE).
Metode analisis data dilakukan dengan menghitung nilai Overall Equipment Effectiveness (OEE) yang terdiri dari tiga komponen utama yaitu availability rate, performance rate, dan quality rate untuk mengukur tingkat efektivitas mesin produksi (Nakajima, 1.
Nilai OEE kemudian dibandingkan dengan standar yang ditetapkan oleh Japan Institute of Plant Maintenance (JIPM) sebesar 85% untuk mengetahui tingkat kinerja mesin.
Selanjutnya dilakukan analisis six big losses untuk mengidentifikasi faktor penyebab utama kerugian produksi yang mempengaruhi rendahnya nilai OEE, yang meliputi breakdown losses, setup and adjustment losses, idling and minor stoppages, reduced speed losses, process defects, dan reduced yield (Wireman, 2.
Untuk memperdalam analisis penyebab permasalahan, digunakan diagram sebab akibat .
ishbone diagra.
yang mengelompokkan faktor-faktor penyebab berdasarkan aspek manusia, mesin, metode, material, dan lingkungan.
Hasil analisis tersebut kemudian digunakan sebagai dasar dalam penyusunan usulan perbaikan dengan pendekatan Total Productive Maintenance (TPM) yang berfokus pada peningkatan efektivitas mesin melalui pemeliharaan preventif dan perbaikan berkelanjutan.
Usulan perbaikan dirumuskan menggunakan pendekatan 5W 1H agar lebih sistematis dan aplikatif sesuai dengan kondisi Copyright .
2026 x, x This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.
0 International License Jurnal Industrikrisna 2026 Jurnal Industrikrisna Vol.
No.
Maret 2026 Hal 103 Ae 120.
ISSN 2301 - 9530.
dan ISSN 2829 - 7709.
Gambar 1.
Diagram Aliran Penelitian HASIL DAN PEMBAHASAN 1 Pengolahan Data Metode Overall Equipment Effectiviness (OEE) Pengukuran Overall Equipment Effectiveness (OEE) dilakukan untuk mengetahui tingkat efektivitas mesin injeksi molding berdasarkan tiga komponen utama, yaitu availability rate, performance rate, dan quality rate.
Hasil perhitungan OEE pada mesin injeksi molding di PT Advance Digital selama periode Mei hingga Oktober 2025 menunjukkan variasi nilai efektivitas pada masing-masing mesin.
OEE% = Availability Rate X Performance Rate X Quality Rate OEE% = 96,87% x 99,90% x 95,00% OEE% = 91,93% Berikut ini merupakan hasil perhitungan overall equipment effectiviness (OEE) bulan MeiOktober 2025:
Copyright .
2026 x, x This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.
0 International License Jurnal Industrikrisna 2026 Jurnal Industrikrisna Vol.
No.
Maret 2026 Hal 103 Ae 120.
ISSN 2301 - 9530.
dan ISSN 2829 - 7709.
Berdasarkan hasil perhitungan, mesin injeksi molding MI-1 memiliki nilai OEE yang relatif stabil dan berada di atas standar Japan Institute of Plant Maintenance (JIPM) sebesar 85%.
Nilai OEE mesin ini berkisar antara 89,75% hingga 91,93%, yang menunjukkan bahwa kinerja mesin dalam kondisi optimal dan mampu mendukung proses produksi secara efektif.
Tabel 1.
Perhitungan OEE Mesin Injeksi Molding MI-1 Periode MeiAeOktober 2025
Availabilty Performance Quality OEE % Standar Nilai Rate
Rate
Rate % Bulan OEE(>) M=J*K*L Mei
96,87%
95,00%
91,93%
99,90%
Juni
96,76%
95,00%
91,82%
99,89%
Juli
95,99%
95,00%
91,03%
99,83%
Agustus
96,36%
95,00%
91,41%
99,86%
September 95,61% 95,00% 90,64% 99,79% Oktober
94,76%
95,00%
89,75%
99,69%
Sumber: Pengolahan Data 2025 Hal yang sama juga ditunjukkan oleh mesin injeksi molding MI-2 yang memiliki nilai OEE di atas standar, dengan kisaran antara 90,53% hingga 91,35%.
Hal ini menunjukkan bahwa mesin MI-2 memiliki tingkat ketersediaan, kecepatan produksi, dan kualitas produk yang baik sehingga dapat dikategorikan sebagai mesin dengan performa tinggi.
Tabel 2.
Perhitungan OEE Mesin Injeksi Molding MI-2 Periode MeiAeOktober 2025
Availabilty Performance Quality OEE % Standar Nilai Rate % Rate % Rate % Bulan OEE(>) M=J*K*L Mei
95,87%
95,00%
90,91%
99,81%
Juni
95,76%
95,00%
90,79%
99,80%
Juli
95,75%
95,00%
90,79%
99,80%
Agustus
96,25%
95,00%
91,30%
99,85%
September 95,51% 95,00% 90,53% 99,78% Oktober
96,30%
95,00%
91,35%
99,85%
Sumber: Pengolahan Data 2025 Selain itu, mesin injeksi molding MI-9 juga menunjukkan kinerja yang optimal dengan nilai OEE berkisar antara 90,44% hingga 91,46%.
Nilai tersebut mengindikasikan bahwa mesin mampu beroperasi secara efisien dengan tingkat downtime yang rendah serta menghasilkan produk dengan kualitas yang baik.
Copyright .
2026 x, x This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.
0 International License Jurnal Industrikrisna 2026 Jurnal Industrikrisna Vol.
No.
Maret 2026 Hal 103 Ae 120.
ISSN 2301 - 9530.
dan ISSN 2829 - 7709.
Tabel 3.
Perhitungan OEE Mesin Injeksi Molding MI-9 Periode MeiAeOktober 2025
Availabilty Performance Quality OEE % Standar Nilai Rate
Rate
Rate % Bulan OEE(>) M=J*K*L Mei
95,42%
95,00%
90,44%
99,77%
Juni
95,76%
95,00%
90,79%
99,80%
Juli
96,10%
95,00%
91,14%
99,83%
Agustus
96,15%
95,00%
91,19%
99,84%
September 95,72% 95,00% 90,75% 99,80% Oktober
96,40%
95,00%
91,46%
99,86%
Sumber: Pengolahan Data 2025 Berbeda dengan mesin lainnya, mesin injeksi molding MI-4 menunjukkan nilai OEE yang berada di bawah standar JIPM, dengan kisaran antara 79,45% hingga 81,98%.
Nilai ini mengindikasikan bahwa efektivitas mesin masih rendah dan belum mampu mencapai performa Rendahnya nilai OEE pada mesin MI-4 menunjukkan adanya permasalahan pada aspek ketersediaan, kecepatan produksi, maupun kualitas yang memerlukan perhatian lebih lanjut.
Tabel 4.
Perhitungan OEE Mesin Injeksi Molding MI-4 Periode MeiAeOktober 2025
Availabilty Performance Quality OEE % Standar Nilai Rate % Rate % Rate % Bulan OEE(>) M=J*K*L Mei
91,07%
95,00%
80,83%
93,43%
Juni
89,99%
95,00%
79,45%
92,94%
Juli
92,40%
95,00%
81,98%
93,40%
Agustus
92,26%
95,00%
81,74%
93,26%
September 90,01% 95,00% 79,47% 92,94% Oktober
90,89%
95,00%
80,49%
93,22%
Sumber: Pengolahan Data 2025 Hal serupa juga terjadi pada mesin injeksi molding MI-5 yang memiliki nilai OEE berkisar antara 78,28% hingga 82,31%, sehingga masih berada di bawah standar yang ditetapkan.
Kondisi ini menunjukkan bahwa mesin MI-5 mengalami ketidakefisienan dalam proses produksinya yang berdampak pada rendahnya efektivitas secara keseluruhan.
Tabel 5.
Perhitungan OEE Mesin Injeksi Molding MI-5 Periode MeiAeOktober 2025 Copyright .
2026 x, x This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.
0 International License Jurnal Industrikrisna 2026 Jurnal Industrikrisna Vol.
No.
Maret 2026 Hal 103 Ae 120.
ISSN 2301 - 9530.
dan ISSN 2829 - 7709.
Availabilty Rate % Bulan Mei
90,32%
Juni
91,51%
Juli
90,45%
Agustus
91,30%
September 89,08% Oktober
90,00%
Sumber: Pengolahan Data 2025 Performance Rate % 95,74% 94,68% 94,46% 93,87% 92,50% 94,92% Quality Rate % 95,00% 95,00% 95,00% 95,00% 95,00% 95,00% OEE % M=J*K*L 82,15% 82,31% 81,16% 81,41% 78,28% 81,16% Standar Nilai OEE(>) Secara keseluruhan, hasil pengukuran OEE menunjukkan bahwa tidak semua mesin injeksi molding di PT Advance Digital memiliki kinerja yang optimal.
Mesin MI-1.
MI-2, dan MI-9 telah memenuhi standar efektivitas, sedangkan mesin MI-4 dan MI-5 masih berada di bawah standar, sehingga diperlukan analisis lebih lanjut untuk mengidentifikasi faktor penyebab utama rendahnya nilai OEE pada kedua mesin tersebut.
2 Analisis Six Big Losses Berdasarkan hasil perhitungan Overall Equipment Effectiveness (OEE), diketahui bahwa mesin injeksi molding MI-4 dan MI-5 memiliki nilai OEE di bawah standar sebesar 85%.
Oleh karena itu, dilakukan analisis lanjutan menggunakan metode Six Big Losses untuk mengidentifikasi sumber utama kerugian yang mempengaruhi efektivitas mesin produksi.
Six Big Losses merupakan enam kategori kerugian utama dalam sistem produksi yang terdiri dari breakdown losses, setup and adjustment losses, idling and minor stoppages losses, reduce speed losses, reduced yield losses, dan process defect losses.
Secara umum, perhitungan persentase masing-masing losses dapat dirumuskan sebagai berikut:
yaAycyceycaycoyccycuycycu yaycuycycyceyc = ycNycuycycayco yaAycyceycaycoyccycuycycu ycNycnycoyce yaycuycayccycnycuyci ycNycnycoyce ycIyceycycycy ycaycuycc ycayccycycycycoyceycuyc ycoycuycycyceyc = ycIyceyccycycayce ycIycyyceyceycc yaycuycycyceyc = ycycuycycayco ycyceycycycy ycaycuycc ycayccycycycycoyceycuyc ycoycuycycyceyc ycoycuycayccycnycuyci ycycnycoyce ycoycuycayccycnycuyci ycycnycoyce ycuycuycu ycyycycuyccycycaycycnycyce ycycnycoyce ycoycuycayccycnycuyci ycycnycoyce ycnyccyceycayco ycaycycaycoyce ycycnycoyce ycu yccyceyceyceycaycayc ycycaycayc ycyceycycycnycuyci ycoycuycayccycnycuyci ycycnycoyce .
ycU 100% ycuycyyceycycaycycnycuycu ycycnycoyceOe.
ayccycoyce ycaycycayce ycycnycoyce ycu yaycycuycyc ycyycycuyccycycay.
yayccycoycnycuyci ycaycuycc ycoycnycuycuyc ycycycuycyycyycayciyceyc ycoycuycycyceyc = ycIyceyccycycayceycc ycycnyceycoycc ycoycuycycyceyc = .
ycU 100% .
ycU 100% ycU 100% .
ycU 100% .
Copyright .
2026 x, x This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.
0 International License Jurnal Industrikrisna 2026 Jurnal Industrikrisna Vol.
No.
Maret 2026 Hal 103 Ae 120.
ISSN 2301 - 9530.
dan ISSN 2829 - 7709.
ycEycycuycayceycyc yccyceyceyceyceycayc ycoycuycycyceyc = ycnyccyceycayco ycaycycaycoyce ycycnycoyce ycu ycycuycycayco ycyycycuyccycycayc ycaycaycaycayc ycoycuycayccycnycuyci ycycnycoyce .
ycU 100% 1 Analisis Six Big Losses Mesin Injeksi Molding MI-4 Tabel 6.
Rekapitulasi Six Big Losses Mesin Injeksi Molding MI-4
Downtime Loss
Bulan Mei
Juni
Juli
Agustus
September Oktober
TOTAL
Breakdown
Setup and Adjusment
Menit Menit 680 5,06% 520 3,87% 760 5,66% 620 4,62% 755 5,17% 460 3,15% 690 4,92% 465 3,32% 780 5,57% 650 4,64% 750 5,14% 580 3,97% 4415 31,52% 3295 23,57% Speed Loss
Defect Loss
Idling & Minor
Reduce Speed
Reduce Yield Proces Defect
Stopages Losses Losses Losses Losses Menit Menit Menit % Menit 5,98% 368 2,74% 134 0,20% 314
4,25%
6,33%
368 2,74% 126 0,18% 285
4,17%
6,05%
400 2,74% 148 0,20% 325
4,28%
6,19%
384 2,74% 153 0,22% 294
4,28%
6,34%
384 2,74% 170 0,24% 288
4,17%
6,16%
400 2,74% 161 0,22% 299
4,24%
37,06% 2304 16,44% 892 1,26% 1805 25,39%
Sumber: Pengolahan Data 2025 Berdasarkan hasil rekapitulasi, diketahui bahwa kontribusi kerugian terbesar pada mesin MI4 berasal dari breakdown losses sebesar 33%, diikuti oleh setup and adjustment losses sebesar 24%, serta idling and minor stoppages losses sebesar 17%.
Sementara itu, kontribusi kerugian lainnya yaitu process defect losses sebesar 13%, reduced yield losses sebesar 7%, dan reduce speed losses sebesar 6%.
Dominasi breakdown losses menunjukkan bahwa frekuensi dan durasi kerusakan mesin masih cukup tinggi, sehingga berdampak langsung terhadap penurunan waktu operasi efektif.
Hal ini mengindikasikan bahwa sistem pemeliharaan mesin belum berjalan secara optimal, terutama dalam aspek preventive maintenance.
Selain itu, tingginya setup and adjustment losses mengindikasikan bahwa waktu yang dibutuhkan untuk penyesuaian mesin sebelum produksi masih belum efisien, yang dapat disebabkan oleh prosedur setup yang belum standar atau keterampilan operator yang belum optimal.
Untuk melihat kontribusi waktu kerugian secara keseluruhan, dilakukan analisis time losses:
Tabel 7.
Rekapitulasi Time Losses Six Big Losses Mesin Injeksi Molding MI-4 Time Losses Presentase Presentase Kumulatif Loss Component Breakdown losses Setup and Adjusment Idling & Minor Stopages Losses Proces Defect Losses Reduce Yield Losses Copyright .
2026 x, x This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.
0 International License Jurnal Industrikrisna 2026 Jurnal Industrikrisna Vol.
No.
Maret 2026 Hal 103 Ae 120.
ISSN 2301 - 9530.
dan ISSN 2829 - 7709.
Reduce Speed Losses Sumber: Pengolahan Data 2025 Hasil analisis menunjukkan bahwa urutan kerugian terbesar hingga terkecil adalah breakdown losses, setup and adjustment losses, idling and minor stoppages losses, process defect losses, reduced yield losses, dan reduce speed losses.
Dengan demikian, fokus utama perbaikan perlu diarahkan pada pengurangan downtime mesin melalui peningkatan sistem perawatan serta optimalisasi proses setup.
2 Analisis Six Big Losses Mesin Injeksi Molding MI-5 Analisis six big losses pada mesin MI-5 juga menunjukkan pola yang serupa dengan MI-4, dimana terdapat beberapa komponen losses yang cukup dominan.
Tabel 8.
Rekapitulasi Six Big Losses Mesin Injeksi Molding MI-5
Downtime Loss
Bulan Mei
Juni
Juli
Agustus
September Oktober
TOTAL
Breakdown
Setup and Adjusment
Menit Menit 750 5,58% 550 4,09% 690 5,14% 450 3,35% 770 5,27% 625 4,28% 680 4,85% 540 3,85% 780 5,57% 750 5,35% 720 4,93% 740 5,07% 4390 31,34% 3655 26,00% Speed Loss
Defect Loss
Idling & Minor
Reduce Speed
Reduce Yield Proces Defect
Stopages Losses Losses Losses Losses Menit Menit Menit % Menit 3,84% 368 2,74% 152 0,25% 263
4,32%
4,87%
368 2,74% 167 0,29% 252
4,33%
5,01%
400 2,74% 184 0,26% 296
4,27%
5,60%
384 2,74% 173 0,26% 285
4,28%
6,69%
384 2,74% 191 0,29% 274
4,12%
4,57%
400 2,74% 188 0,27% 296
4,27%
30,58% 2304 16,44% 1055 1,62% 1666 25,60%
Sumber: Pengolahan Data 2025 Berdasarkan hasil rekapitulasi Six Big Losses pada mesin MI-5, diketahui bahwa kerugian terbesar berasal dari breakdown losses sebesar 32%, diikuti oleh setup and adjustment losses sebesar 26%, serta idling and minor stoppages losses sebesar 17%.
Adapun kerugian lainnya yaitu process defect losses sebesar 12%, reduced yield losses sebesar 8%, dan reduce speed losses sebesar 5%.
Tingginya nilai breakdown losses menunjukkan bahwa mesin MI-5 juga mengalami permasalahan yang serupa dengan MI-4, yaitu tingginya tingkat kerusakan mesin yang menyebabkan terganggunya proses produksi.
Selain itu, nilai setup and adjustment losses yang cukup besar menunjukkan bahwa proses penyesuaian mesin masih belum efisien, sehingga mengurangi waktu produksi yang seharusnya dapat dimanfaatkan secara optimal.
Untuk memperjelas kontribusi masing-masing kerugian, dilakukan analisis time losses:
Copyright .
2026 x, x This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.
0 International License Jurnal Industrikrisna 2026 Jurnal Industrikrisna Vol.
No.
Maret 2026 Hal 103 Ae 120.
ISSN 2301 - 9530.
dan ISSN 2829 - 7709.
Tabel 9.
Rekapitulasi Time Losses Six Big Losses Mesin Injeksi Molding MI-5 Time Losses Presentase Presentase Kumulatif Loss Component Breakdown Losses Setup and Adjusment Idling & Minor Stopages Losses Proces Defect Losses Reduce Yield Losses Reduce Speed Losses Total Sumber: Pengolahan Data 2025 Berdasarkan hasil tersebut, dapat diketahui bahwa kerugian terbesar masih didominasi oleh breakdown losses, diikuti oleh setup and adjustment losses.
Hal ini menunjukkan bahwa perbaikan yang dilakukan sebaiknya difokuskan pada peningkatan kegiatan preventive maintenance, penjadwalan perawatan mesin secara berkala, serta peningkatan keterampilan operator dalam melakukan setup dan pengoperasian mesin.
3 Analisis Penyebab (Fishbone Diagra.
Analisis fishbone diagram digunakan untuk mengidentifikasi akar penyebab utama dari rendahnya efektivitas mesin berdasarkan hasil perhitungan six big losses.
Berdasarkan hasil sebelumnya, diketahui bahwa faktor yang paling dominan mempengaruhi penurunan nilai OEE adalah breakdown losses.
Oleh karena itu, dilakukan analisis lebih lanjut untuk mengetahui penyebab utama tingginya breakdown losses pada mesin injeksi molding.
1 Analisis Fishbone Diagram Mesin Injeksi Molding MI-4 Gambar 2.
Fishbone Diagram Breakdown Losses Mesin Injeksi Molding MI-4 Copyright .
2026 x, x This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.
0 International License Jurnal Industrikrisna 2026 Jurnal Industrikrisna Vol.
No.
Maret 2026 Hal 103 Ae 120.
ISSN 2301 - 9530.
dan ISSN 2829 - 7709.
Berdasarkan hasil analisis fishbone diagram, penyebab utama tingginya breakdown losses pada mesin MI-4 dapat diklasifikasikan ke dalam tiga faktor utama, yaitu manusia .
, mesin, dan metode.
Dari sisi manusia, kurangnya ketelitian operator dalam menjalankan proses produksi menjadi salah satu penyebab terjadinya kerusakan mesin.
Ketidaktelitian ini dapat menyebabkan kesalahan dalam pemasangan komponen maupun pengoperasian mesin, sehingga meningkatkan potensi terjadinya gangguan.
Dari sisi mesin, beberapa jenis kerusakan yang sering terjadi antara lain suhu air yang terlalu panas, injektor yang mengalami penyumbatan, serta kerusakan pada molding.
Kondisi ini menunjukkan bahwa performa mesin belum berada pada kondisi optimal dan memerlukan perhatian khusus dalam aspek perawatan.
Sementara itu, dari sisi metode, belum diterapkannya sistem preventive maintenance yang terjadwal secara rutin menjadi faktor utama penyebab tingginya kerusakan mesin.
Selain itu, penggantian komponen yang tidak didasarkan pada umur pakai maupun kondisi aktual komponen turut memperbesar risiko terjadinya kerusakan.
Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa faktor metode memiliki peran penting dalam mempengaruhi tingkat breakdown losses pada mesin MI-4.
2 Analisis Fishbone Diagram Mesin Injeksi Molding MI-5 Gambar 3.
Fishbone Diagram Setup and Adjustment Mesin Injeksi Molding MI-5 Hasil analisis fishbone diagram pada mesin MI-5 menunjukkan bahwa penyebab utama tingginya setup and adjustment losses juga berasal dari faktor manusia, mesin, dan metode.
Dari aspek manusia, kurangnya konsentrasi operator dalam melakukan proses setup dan pengoperasian mesin menjadi salah satu faktor yang menyebabkan ketidaksesuaian dalam proses kerja, sehingga berdampak pada meningkatnya waktu setup dan potensi kerusakan.
Dari aspek mesin, beberapa kerusakan yang ditemukan meliputi sensor yang tidak berfungsi dengan baik, pin molding yang patah, serta injektor yang mengalami penyumbatan.
Kondisi ini Copyright .
2026 x, x This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.
0 International License Jurnal Industrikrisna 2026 Jurnal Industrikrisna Vol.
No.
Maret 2026 Hal 103 Ae 120.
ISSN 2301 - 9530.
dan ISSN 2829 - 7709.
menyebabkan proses setup menjadi lebih lama dan tidak efisien, sehingga meningkatkan nilai setup and adjustment losses.
Selanjutnya, dari aspek metode, permasalahan yang ditemukan serupa dengan mesin MI-4, yaitu belum adanya sistem preventive maintenance yang terjadwal secara sistematis serta penggantian komponen yang tidak berdasarkan standar umur pakai.
Hal ini menunjukkan bahwa sistem perawatan mesin yang belum optimal menjadi penyebab utama meningkatnya losses pada mesin MI-5.
Secara keseluruhan, hasil analisis fishbone diagram menunjukkan bahwa faktor metode dan perawatan mesin merupakan akar penyebab dominan yang mempengaruhi tingginya losses pada kedua mesin.
Oleh karena itu, diperlukan perbaikan sistem perawatan yang lebih terstruktur dan konsisten untuk meningkatkan efektivitas mesin produksi.
4 Usulan Perbaikan Menggunakan Metode 5W1H Berdasarkan hasil analisis Six Big Losses, diketahui bahwa faktor dominan penyebab rendahnya efektivitas mesin adalah breakdown losses yang dipengaruhi oleh faktor manusia, mesin, dan metode.
Oleh karena itu, disusun usulan perbaikan menggunakan pendekatan 5W1H (What.
Where.
When.
Who.
Why.
Ho.
untuk mengidentifikasi tindakan perbaikan secara 1 Faktor Manusia Usulan perbaikan berdasarkan faktor manusia dianalisis menggunakan pendekatan 5W1H yang disajikan pada tabel berikut.
Tabel 10.
5W1H Faktor Manusia Aspek Pertanyaan Uraian What Kesalahan apa yang sering Kurangnya ketelitian dan konsentrasi operator dalam terjadi pada operator? men-setting mesin Where Dimana letak kesalahan yang Mesin injeksi molding MI-4 & MI-5 When Kapan operator tersebut Sebelum dimulainya proses produksi melakukan kesalahan? Who Siapa yang bertanggung jawab Operator produksi yang bertanggung jawab atas kesalahan tersebut? Why Mengapa operator mengalami Dikarenakan kurangnya konsentrasi dan ketelitian kesalahan tersebut? How Bagaimana cara mengatasi Melakukan pengecekan setelah men setting mesin kesalahan pada operator? dan memastikan mesin siap digunakan untuk Sumber : Pengolahan Data 2025 Berdasarkan hasil analisis 5W1H pada faktor manusia, diketahui bahwa penyebab utama tingginya breakdown losses adalah kurangnya ketelitian dan konsentrasi operator dalam Copyright .
2026 x, x This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.
0 International License Jurnal Industrikrisna 2026 Jurnal Industrikrisna Vol.
No.
Maret 2026 Hal 103 Ae 120.
ISSN 2301 - 9530.
dan ISSN 2829 - 7709.
melakukan proses setting mesin sebelum produksi dimulai.
Kesalahan ini umumnya terjadi pada mesin injeksi molding MI-4 dan MI-5, khususnya pada tahap awal sebelum mesin dioperasikan.
Kondisi tersebut menunjukkan bahwa operator memiliki peran penting dalam menjaga kestabilan operasional mesin.
Kurangnya konsentrasi dapat menyebabkan kesalahan dalam pemasangan atau pengaturan parameter mesin, yang pada akhirnya berdampak pada terjadinya kerusakan mesin saat proses produksi berlangsung.
Sebagai upaya perbaikan, perlu dilakukan peningkatan disiplin kerja operator melalui penerapan prosedur pengecekan .
setelah proses setting mesin.
Selain itu, diperlukan pelatihan dan pengawasan yang lebih intensif untuk memastikan operator memahami standar operasional prosedur (SOP) yang berlaku.
2 Faktor Mesin Usulan perbaikan berdasarkan faktor mesin dianalisis menggunakan pendekatan 5W1H yang disajikan pada tabel berikut.
Tabel 11.
5W1H Faktor Mesin Aspek Pertanyaan Uraian What Kerusakan apa yang sering Pin molding patah dan injektor tersumbat terjadi pada mesin injeksi? Where Dimana letak posisi yang Bagian molding dan injector sering terjadi kerusakan? When Kapan terjadinya hal Pada saat sedang berlangsungnya proses produksi Who Siapa yang bertanggung Operator produksi yang bertanggung jawab jawab atas kejadian tersebut? Why Mengapa hal tersebut dapat Bagian molding ada material padat yang tidak dapat mencair seperti skrup, staples, ijektor cooling terlalu How Bagaimana usukan perbaikan Ejektor dicopot, dikuras dan di bersihkan untuk mengenai kejadian tersebut? bagian pin molding patah di ganti pin cooling time di atur sesuai standar Sumber : Pengolahan Data 2025 Berdasarkan hasil analisis pada faktor mesin, diketahui bahwa kerusakan yang sering terjadi meliputi pin molding patah dan injektor tersumbat.
Kerusakan ini umumnya terjadi pada bagian molding dan injector saat proses produksi berlangsung.
Penyebab utama dari kerusakan tersebut adalah adanya material asing atau material yang tidak dapat mencair secara sempurna, serta pengaturan parameter mesin yang kurang sesuai dengan Kondisi ini menyebabkan beban kerja mesin meningkat dan mempercepat kerusakan Copyright .
2026 x, x This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.
0 International License Jurnal Industrikrisna 2026 Jurnal Industrikrisna Vol.
No.
Maret 2026 Hal 103 Ae 120.
ISSN 2301 - 9530.
dan ISSN 2829 - 7709.
Upaya perbaikan yang dapat dilakukan adalah dengan melakukan pembersihan dan perawatan komponen mesin secara berkala, serta penggantian komponen yang rusak sesuai dengan kondisi aktual mesin.
Selain itu, pengaturan parameter mesin seperti cooling time perlu disesuaikan agar proses produksi berjalan lebih stabil.
3 Faktor Metode Usulan perbaikan berdasarkan faktor metode dianalisis menggunakan pendekatan 5W1H yang disajikan pada tabel berikut.
Tabel 12.
5W1H Faktor Metode Aspek Pertanyaan What Apa yang terjadi terhadap ketidaksesuaian prosedur Where Dimana letak ketidaksesuaian When Kapan ketidaksesuaian prosedur tersebut terjadi? Who Siapa yang bertanggung jawab atas kesalahan tersebut? Why Mengapa terjadi ketidaksesuaian terhadap prosedur kerja? How Bagaimana cara menangani ketidaksesuaian terhadap Sumber : Pengolahan Data 2025 Uraian Terkendala mesin produksi Mesin injeksi molding MI-4 & MI-5 Sebelum dimulainya proses produksi Operator produksi yang bertanggung jawab Kurangnya pengawasan dan perawatan terhadap mesin injeksi Dijadwalkan maintenance secara rutin serta dilakukan pengecekan secara berkala, pengawasan sebelum dan sesudah mesin beroperasi.
Berdasarkan hasil analisis pada faktor metode, diketahui bahwa ketidaksesuaian prosedur kerja menjadi salah satu penyebab utama terjadinya gangguan pada mesin produksi.
Hal ini disebabkan oleh belum adanya sistem preventive maintenance yang terjadwal secara rutin serta kurangnya pengawasan terhadap kondisi mesin.
Ketidaksesuaian metode kerja tersebut menyebabkan mesin tidak berada dalam kondisi optimal saat digunakan, sehingga meningkatkan risiko terjadinya kerusakan dan downtime selama proses produksi berlangsung.
Sebagai upaya perbaikan, diperlukan penerapan sistem preventive maintenance yang terjadwal secara berkala serta peningkatan pengawasan terhadap pelaksanaan prosedur kerja.
Standarisasi prosedur juga perlu diperjelas agar setiap operator memiliki acuan yang sama dalam menjalankan tugasnya.
5 Pembahasan Copyright .
2026 x, x This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.
0 International License Jurnal Industrikrisna 2026 Jurnal Industrikrisna Vol.
No.
Maret 2026 Hal 103 Ae 120.
ISSN 2301 - 9530.
dan ISSN 2829 - 7709.
Berdasarkan hasil pengukuran menggunakan metode Overall Equipment Effectiveness (OEE), diketahui bahwa tidak seluruh mesin injeksi molding di PT Advance Digital memiliki tingkat efektivitas yang optimal.
Mesin MI-1.
MI-2, dan MI-9 menunjukkan nilai OEE yang telah memenuhi standar Japan Institute of Plant Maintenance (JIPM) sebesar 85%, sedangkan mesin MI-4 dan MI-5 masih berada di bawah standar tersebut.
Kondisi ini menunjukkan adanya ketidakefisienan proses produksi yang perlu dianalisis lebih lanjut untuk mengetahui faktor penyebab utamanya.
Secara konseptual.
OEE merupakan indikator utama dalam mengevaluasi efektivitas peralatan produksi yang mencakup tiga komponen utama, yaitu availability, performance, dan quality.
Nilai OEE yang rendah mencerminkan adanya kerugian .
dalam sistem produksi yang dapat berasal dari downtime, penurunan kecepatan mesin, maupun cacat produk (Manik, 2018.
Rifaldi.
Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa rendahnya nilai OEE pada mesin MI-4 dan MI-5 disebabkan oleh tingginya tingkat losses yang terjadi selama proses produksi.
Analisis menggunakan metode Six Big Losses menunjukkan bahwa kerugian terbesar pada kedua mesin didominasi oleh breakdown losses dan setup and adjustment losses.
Pada mesin MI4, breakdown losses menjadi faktor paling dominan, diikuti oleh setup and adjustment losses dan idling and minor stoppages losses.
Pola serupa juga terjadi pada mesin MI-5, yang menunjukkan bahwa permasalahan utama terletak pada aspek downtime dan proses persiapan produksi.
Dominasi breakdown losses menunjukkan bahwa frekuensi dan durasi kerusakan mesin masih cukup tinggi, sehingga menyebabkan meningkatnya downtime dan menurunkan waktu operasi Kondisi ini mengindikasikan bahwa sistem pemeliharaan mesin belum berjalan secara optimal, khususnya dalam penerapan preventive maintenance.
Hal ini sejalan dengan penelitian (Ismuaji.
Hasibuan, & Suliawati, 2.
yang menyatakan bahwa tingginya breakdown losses berhubungan langsung dengan kurang optimalnya sistem perawatan mesin, sehingga berdampak pada rendahnya efektivitas produksi.
Selain itu, tingginya nilai setup and adjustment losses menunjukkan bahwa proses penyesuaian mesin sebelum produksi masih belum efisien.
Hal ini dapat disebabkan oleh belum adanya standar prosedur kerja yang baku serta keterampilan operator yang belum optimal dalam melakukan setting mesin.
Temuan ini sejalan dengan penelitian (Wibisono, 2.
yang menyatakan bahwa waktu setup yang tinggi dapat mengurangi waktu produksi efektif dan menjadi salah satu penyebab utama rendahnya nilai OEE.
Jika dibandingkan dengan penelitian sebelumnya, hasil penelitian ini menunjukkan konsistensi dimana breakdown losses menjadi faktor dominan dalam menurunkan efektivitas Penelitian oleh (Ambara.
Marlyana, & Syakhroni, 2.
juga menunjukkan bahwa kerusakan mesin dan downtime merupakan penyebab utama rendahnya nilai OEE pada mesin Hal ini memperkuat bahwa aspek pemeliharaan mesin merupakan faktor kritis dalam meningkatkan efektivitas peralatan produksi.
Hasil analisis fishbone diagram menunjukkan bahwa penyebab utama tingginya losses dapat diklasifikasikan ke dalam tiga faktor utama, yaitu manusia, mesin, dan metode.
Dari sisi manusia, kurangnya ketelitian dan konsentrasi operator dalam melakukan setting dan pengoperasian mesin menjadi salah satu penyebab terjadinya kerusakan.
Hal ini sejalan dengan penelitian (Kadir, 2.
Copyright .
2026 x, x This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.
0 International License Jurnal Industrikrisna 2026 Jurnal Industrikrisna Vol.
No.
Maret 2026 Hal 103 Ae 120.
ISSN 2301 - 9530.
dan ISSN 2829 - 7709.
yang menyatakan bahwa peran manusia .
sangat menentukan keberhasilan sistem operasional, termasuk dalam sistem produksi.
Dari sisi mesin, kerusakan yang terjadi seperti injektor tersumbat dan pin molding patah menunjukkan bahwa kondisi mesin belum optimal dan memerlukan perawatan yang lebih intensif.
Sementara itu, dari sisi metode, belum adanya sistem preventive maintenance yang terjadwal secara sistematis menjadi faktor utama yang menyebabkan tingginya kerusakan mesin.
Penelitian oleh (Rasyid.
Mokodompit, & Aprilia, 2.
juga menegaskan bahwa perencanaan perawatan yang tidak optimal akan meningkatkan risiko kerusakan mesin dan downtime produksi.
Berdasarkan hasil analisis tersebut, dilakukan usulan perbaikan menggunakan metode 5W1H yang difokuskan pada faktor manusia, mesin, dan metode.
Pada faktor manusia, perbaikan diarahkan pada peningkatan ketelitian dan konsentrasi operator melalui penerapan checklist serta pelatihan kerja.
Pada faktor mesin, perbaikan dilakukan melalui pembersihan komponen secara berkala, penggantian komponen yang rusak, serta pengaturan parameter mesin sesuai standar.
Sedangkan pada faktor metode, perbaikan difokuskan pada penerapan preventive maintenance yang terjadwal serta peningkatan pengawasan terhadap proses produksi.
Secara keseluruhan, hasil penelitian ini menunjukkan bahwa rendahnya nilai OEE pada mesin injeksi molding disebabkan oleh tingginya losses yang didominasi oleh breakdown losses dan setup and adjustment losses.
Oleh karena itu, upaya peningkatan efektivitas mesin perlu difokuskan pada optimalisasi sistem perawatan, peningkatan kompetensi operator, serta standarisasi prosedur kerja.
Dengan penerapan perbaikan yang terstruktur dan berkelanjutan, diharapkan nilai OEE dapat meningkat dan kinerja produksi menjadi lebih efisien.
KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan terhadap mesin injeksi molding di PT Advance Digital, dapat disimpulkan bahwa tingkat efektivitas mesin yang diukur menggunakan metode Overall Equipment Effectiveness (OEE) menunjukkan adanya kesenjangan kinerja antar mesin, dimana mesin MI-1.
MI-2, dan MI-9 telah memenuhi standar efektivitas >85%, sedangkan mesin MI-4 dan MI-5 masih berada di bawah standar tersebut.
Hasil analisis Six Big Losses menunjukkan bahwa penyebab utama rendahnya efektivitas pada kedua mesin tersebut didominasi oleh faktor breakdown losses, diikuti oleh setup and adjustment losses serta idling and minor stoppages losses.
Temuan ini mengindikasikan bahwa permasalahan utama terletak pada tingginya downtime akibat kerusakan mesin serta belum optimalnya proses pengaturan awal mesin.
Analisis lebih lanjut menggunakan fishbone diagram menunjukkan bahwa akar permasalahan berasal dari faktor metode yang belum menerapkan sistem preventive maintenance secara terjadwal, faktor manusia berupa kurangnya ketelitian dan konsentrasi operator, serta faktor mesin yang mengalami kerusakan pada komponen penting seperti molding dan injector.
Oleh karena itu, penelitian ini menghasilkan konsep bahwa peningkatan efektivitas mesin produksi tidak hanya bergantung pada performa teknis mesin, tetapi juga sangat dipengaruhi oleh integrasi antara sistem perawatan yang terstruktur, kompetensi operator, dan standar operasional yang konsisten.
Adapun keterbatasan penelitian ini terletak pada ruang lingkup yang hanya mencakup dua mesin dengan periode pengamatan enam bulan, sehingga hasil penelitian belum sepenuhnya Copyright .
2026 x, x This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.
0 International License Jurnal Industrikrisna 2026 Jurnal Industrikrisna Vol.
No.
Maret 2026 Hal 103 Ae 120.
ISSN 2301 - 9530.
dan ISSN 2829 - 7709.
merepresentasikan keseluruhan kondisi produksi secara jangka panjang.
Oleh karena itu, disarankan bagi penelitian selanjutnya untuk memperluas objek penelitian serta mengintegrasikan metode analisis lain seperti Reliability Centered Maintenance (RCM) atau Failure Mode and Effect Analysis (FMEA) guna memperoleh hasil yang lebih komprehensif.
Selain itu, perusahaan disarankan untuk mengimplementasikan preventive maintenance secara terjadwal, meningkatkan pelatihan operator, serta melakukan standarisasi prosedur kerja guna meminimalkan losses dan meningkatkan efektivitas mesin secara berkelanjutan.
DAFTAR PUSTAKA