ANALISIS EFEKTIVITAS MESIN EXPELLER DENGAN IMPLEMENTASI TPM (TOTAL PRODUCTIVE MAINTENANCE) DI PT.WILMAR NABATI INDONESIA GRESIK - Anik Rufaidah; Junaidi Abdillah (KAIZEN : Management Systems & Industrial Engineering Journal, 2019)
PT.Wilmar Nabati Indonesia merupakan salah satu  perusahaan inti kelapa sawit(palm kernel) di kabupaten gresik. Corporation yang bergerak dibidang pengolahan inti sawit dan menjadi minyak nabati cpko (Crude Palm Kernel Oil)selama ini perusahaan tidak melakukan pengukuran tingkat efektivitas pada mesin sehingga jika terjadi suatu masalah pada produktivitas dan kapasitas produksi yang rendah maka perlu dilakukan analisis terhadap masalah dan penyebabnya secara spesifik salah satunya pada mesin / peralatan yang diakibatkan oleh six big losses. Pengukuran tingkat efektivitas pada mesin dilakukan untuk memenuhi target proses produksi secara maksimal melalui implementasi TPM yang di terapkan pada metode kinerja perusahaan.masalah umum yang sering terjadi peralatan dan mesin produksi tidak berfungsi dengan baik sehingga mempengaruhi proses produksi. OEE sebagai alat ukur untuk mengetahui kinerja mesin dan peralatan agar bekerja dengan normal atau tidak setelah diketahui hasil analisis maka dilakukan upaya perbaikan dengan TPM. Salah satu objek dari penelitian ini yaitu pada mesin Expellerdengan adanya upaya perbaikan pada tingkat efektivitas pada mesin dan peralatan melalui metode OEE dan dilanjutkan six big losses setelah itu dilakukan uji korelasi dan regresi untuk mengetahui tingkat hubungan antar variabel X (six big losses) dan variabel Y (OEE). Hasil pengukuran tingkat efektivitas mesin expeller dengan menggunakan metode OEE dan six big losses perhitungan dilakukan pada bulan Januari - Desember 2017 (selama 1 tahun) untuk hasil pengukuran pada tahun 2016 tingkat persentase paling tinggi berada pada bulan oktober dengan nilai OEE sebesar 85,71 % dan nilai terendah berada pada bulan Agustus 2016 dengan nilai 77,41 %. Sedangkan pada tahun 2017 tingkat efektivitas untuk nilai OEE paling tinggi yaitu pada bulan April sebesar 85,24 % dan nilai yang paling rendah pada bulan Desember 2017 dengan nilai 65,96 %.dengan menggunakan spss 16 dapat diketahui bahwa nilai signifikansi six big losses terhadap nilai OEE tahun sebelumnya 0,68 (X2) dan tahun 2017 sebesar 0,81(X3) atau lebih besar dari  > 0,05. Maka model korelasi tidak dapat dipakai untuk memprediksi variabel partisipasi atau tidak ada pengaruh variabel x (six big losses) terhadap variabel y (OEE).