Preventive maintenance and inventory of spare part for production equipment in palm oil mill kertajaya

PEMELIHARAAN PENCEGAHAN DAN PERSEDIAAN SUKU

CADANG UNTUK PERALATAN PRODUKSI DI PABRIK

PENGOLAHAN KELAPA SAWIT KERTAJAYA

INA SITI HASANAH

SEKOLAH PASCASARJANA

INSTITUT PERTANIAN BOGOR

BOGOR

2013

PERNYATAAN MENGENAI DISERTASI DAN

SUMBER INFORMASI SERTA PELIMPAHAN HAK CIPTA*

Dengan ini saya menyatakan bahwa disertasi berjudul Pemeliharaan Pencegahan dan Persediaan Suku Cadang untuk Peralatan Produksi di Pabrik Pengolahan Kelapa Sawit Kertajaya adalah benar karya saya dengan arahan dari komisi pembimbing dan belum diajukan dalam bentuk apa pun kepada perguruan tinggi mana pun. Sumber informasi yang berasal atau dikutip dari karya yang diterbitkan maupun tidak diterbitkan dari penulis lain telah disebutkan dalam teks dan dicantumkan dalam Daftar Pustaka di bagian akhir disertasi ini.

Dengan ini saya melimpahkan hak cipta dari karya tulis saya kepada Institut Pertanian Bogor.

Bogor, Agustus 2013

Ina Siti Hasanah

ABSTRACT

INA SITI HASANAH. Preventive Maintenance and Inventory of Spare Part for Production Equipment in Palm Oil Mill Kertajaya. Supervised by MACHFUD, SUKARDI, and ERLIZA HAMBALI.

Plant maintenance undertaken at PKS Kertajaya is a system breakdown maintenance and preventive maintenance. Preventive maintenance is not carried out when the fresh fruit bunches processed a lot, so there will be breakdown maintenance. PKS Kertajaya does not have its own inventory concept in determining the amount of spare parts inventory. Reservation made based on estimates only based on the demand that has happened. The purpose of this study is to formulate the scheduling preventive maintenance on production equipment maintenance scheduling in a palm oil mill with an optimal cost of maintenance, to determine spare parts inventory by the number of low demand. This study conducted to get performance of production equipment maintenance using Overall Equipment Effectiveness, identifying and prioritizing equipment factory production by using Failure Mode and Effect Analysis, schedule preventive maintenance of production equipment with a total cost of optimal maintenance and spares inventory planning using the model of Economic order Quantity where demand assumed poisson distribution. Results of performance of equipment maintenance using Overall Equipment Effectiveness indicates that maintenance scheduled at a palm oil mill. Results of the Failure Mode and Effect Analysis is the ranking value Risk Priority Number to 30 components scheduled. Results of factory production equipment maintenance scheduling of oil palm is scheduling maintenance for 30 components with optimal charge at 51% level of reliability and can save as much as 17,5% of the cost without doing preventive maintenance. Results of spare parts planning is optimal total inventory cost.

Keywords: breakdown maintenance, scheduling, maintenance, planning inventory, total cost

RINGKASAN

INA SITI HASANAH. Pemeliharaan Pencegahan dan Persediaan Suku Cadang untuk Peralatan Produksi di Pabrik Pengolahan Kelapa Sawit Kertajaya. Dibimbing oleh Machfud, Sukardi, dan Erliza Hambali

PT Perkebunan Nusantara VIII merupakan BUMN yang bergerak pada sektor perkebunan dengan kegiatan usaha meliputi pembudidayaan tanaman, pengelola penjualan komoditi perkebunan seperti teh, karet, dan sawit sebagai komoditi utamanya, serta kakao dan kina sebagai komoditi pendukungnya. PT Perkebunan Nusantara VIII memiliki satu pabrik yang mengolah Tandan Buah Segar, yaitu PKS PT Kertajaya yang berlokasi di Jalan Raya Saketi – Malimping, Desa Lewiipuh, Kecamatan Banjarsari, Kabupaten Lebak, Banten Selatan.

Pemeliharaan pabrik yang dilaksanakan selama ini di PKS Kertajaya adalah sistem breakdown maintenance dan preventive maintenance. Seringkali, mesin mendapatkan perawatan setelah mesin mengalami kerusakan (breakdown maintenance). Preventive maintenance tidak dilaksanakan apabila Tandan Buah Segar yang akan diolah banyak, sehingga akan terjadi breakdown maintenance.

PKS Kertajaya tidak memiliki konsep persediaan tersendiri dalam menentukan jumlah persediaan suku cadang. Pemesanan dilakukan berdasarkan perkiraan-perkiraan saja yaitu berdasarkan pada permintaan yang selama ini terjadi.

Tujuan dari penelitian ini adalah merumuskan pemeliharaan pencegahan pada penjadwalan pemeliharaan peralatan produksi di pabrik kelapa sawit dengan biaya pemeliharaan yang optimal, menentukan persediaan suku cadang dengan jumlah permintaan rendah.

Penelitian ini dilakukan untuk mendapatkan kinerja pemeliharaan peralatan produksi dengan menggunakan Overall Equipment Effectiveness, mengidentifikasi dan menentukan prioritas peralatan produksi pabrik dengan menggunakan Failure Mode and Effect Analysis, menjadwalkan pemeliharaan pencegahan peralatan produksi dengan total biaya pemeliharaan yang optimal dan merencanakan persediaan suku cadang dengan menggunakan model Economic Order Quantity dimana permintaan diasumsikan berdistribusi poisson.

Hasil dari kinerja pemeliharaan peralatan dengan menggunakan Overall Equipment Effectiveness menunjukkan bahwa perlu dilakukan penjadwalan pemeliharaan pada pabrik kelapa sawit. Hasil dari Failure Mode and Effect Analysis

adalah rangking nilai Risk Priority Number untuk 30 komponen yang akan dijadwalkan. Hasil penjadwalan pemeliharaan peralatan produksi pabrik kelapa sawit adalah penjadwalan pemeliharaan untuk 30 komponen dengan biaya optimal pada tingkat keandalan 51% dan dapat menghemat biaya sebesar 17,5% dari biaya tanpa

melakukan pemeliharaan pencegahan. Hasil dari perencanaan suku cadang adalah total ongkos persediaan yang optimal.

Kata Kunci : breakdown maintenance, penjadwalan, pemeliharaan, perencanaan persediaan, total biaya

©Hak Cipta milik IPB, tahun 2013

Hak Cipta dilindungi Undang-undang

Dilarang mengutip sebagian atau seluruh karya tulis ini tanpa mencantumkan atau menyebutkan sumbernya. Pengutipan hanya untuk kepentingan pendidikan, penelitian, penulisan karya ilmiah, penyusunan laporan, penulisan kritik, atau tinjauan suatu masalah; dan pengutipan tersebut tidak merugikan kepentingan yang wajar IPB.

Dilarang mengumumkan dan memperbanyak sebagaian atau seluruh Karya tulis dalam bentuk apa pun tanpa izin IPB

PEMELIHARAAN PENCEGAHAN DAN PERSEDIAAN SUKU

CADANG UNTUK PERALATAN PRODUKSI DI PABRIK

PENGOLAHAN KELAPA SAWIT KERTAJAYA

INA SITI HASANAH

Disertasi

sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Doktor

pada

Program Studi Teknologi Industri Pertanian

SEKOLAH PASCASARJANA

INSTITUT PERTANIAN BOGOR

BOGOR

2013

Penguji pada Ujian Tertutup: Prof. Dr. Ir. Endang Gumbira Sa’id, M.A. Dev

Staf pengajar Departemen Teknologi Industri Pertanian, FATETA IPB

Dr. Ir. Meika Syahbana Rusli, M.Sc.

Staf pengajar Departemen Teknologi Industri Pertanian, FATETA IPB

Penguji pada Ujian Terbuka: Dr. Ir. Bambang Hariyanto, MS

Peneliti Utama di Pusat Teknologi Agroindustri BPPT

Prof. Dr. Ir. Suprihatin

Staf pengajar Departemen Teknologi Industri Pertanian, FATETA IPB

Judul Disertasi : Pemeliharaan Pencegahan dan Persediaan Suku Cadang untuk Peralatan Produksi di Pabrik Pengolahan Kelapa Sawit Kertajaya Nama : Ina Siti Hasanah

NIM : F361080131

Disetujui, Komisi Pembimbing

Ketua

Dr. Ir. Machfud, M.S,

Dr. Ir. Sukardi, MM

Anggota Anggota

Prof. Dr. Erliza Hambali

Diketahui,

Ketua Program Studi Dekan Sekolah Pascasarjana Teknologi Industri Pertanian

Dr. Ir. Machfud, MS Dr. Ir. Dahrul Syah, M.Sc.Agr

PRAKATA

Puji syukur penulis panjatkan kehadirat Allah SWT, atas kekuatan, rahmat, dan anugerah-Nya sehingga penulis dapat menyelesaikan disertasi yang berjudul Pemeliharaan Pencegahan dan Persediaan Suku Cadang untuk Peralatan Produksi di Pabrik Pengolahan Kelapa Sawit Kertajaya.

Pada kesempatan ini dengan ketulusan hati penulis menyampaikan rasa terima kasih kepada yang terhormat Bapak Dr. Ir. Machfud. MS. selaku Ketua Komisi Pembimbing, Bapak Dr. Ir. Sukardi, MM., dan Ibu Prof. Dr. Erliza Hambali, selaku Anggota Komisi Pembimbing yang senantiasa memberikan bimbingan, arahan dan dorongan kepada penulis, sehingga penulis dapat menyelesaikan penyusunan proposal, pelaksanaan penelitian hingga penyusunan disertasi ini.

Ucapan terima kasih penulis sampaikan kepada Prof.Dr.Ir. Endang Gumbira Sa’id MADev dan Dr. Ir. Meika Syahbana Rusli, M.Sc. sebagai penguji luar serta Dr. Bambang Hariyanto, Prof.Dr. Ir. Suprihatin dan Dr Eng Taufik Djatna STP, Msi. yang telah memberikan masukan untuk penyempurnaan disertasi ini.

Ucapan terima kasih penulils sampaikan kepada bapak H.Uya Surhadi, kepala pabrik, Enin Suhandi, bagian teknik, Nony Nendy, bagian produksi, dan Juheri, bagian umum di PKS Kertajaya, yang telah membantu dalam pengambilan data selama di PKS Kertajaya.

Ucapan terima kasih penulis sampaikan kepada Ketua dan Sekretaris Program Studi Teknologi Industri Pertanian, Dekan Fakultas Teknologi Pertanian dan Sekolah Pascasarjana IPB yang telah banyak membantu dalam kelancaran studi S3 di IPB. Penulis juga menyampaikan terima kasih kepada Universitas Gunadarma yang telah memberi kesempatan dan ijin bagi penulis dalam menempuh pendidikan S-3 dengan beasiswa yang berasal dari Program Hibah Kompetisi Institusi 2008, Direktorat Jenderal Pendidikan Tinggi.

Penulis juga ingin menyampaikan terima kasih kepada teman-teman Mahasiswa S3 TIP IPB angkatan 2008 atas persaudaraan, kerjasama dan dorongan semangat yang diberikan. Teman-teman di jurusan Teknik Industri Universitas Gunadarma atas kerjasama dan dorongan semangat yang diberikan kepada penulis selama menempuh pendidikan S3. Suamiku Ernawan Budisusilo serta anak-anakku Thoriq Ramadhan dan Alya Septiana, bapak Karsah Kamsah, Ibu A.T, Huzaemah, Ibu Susilah Ahmad Brotowardoyo, terima kasih atas segala kesabaran, ketabahan dan dukungan yang diberikan kepada penulis selama menempuh pendidikan S3.

Penulis menyadari bahwa karya ilmiah ini masih jauh dari sempurna. Oleh karena itu, kritik dan saran diharapkan untuk perbaikan. Penulis mengharapkan semoga hasil penelitian ini berguna bagi perkembangan ilmu pengetahuan dan bermanfaat bagi yang membutuhkan.

Bogor, Agustus 2013

RIWAYAT HIDUP

Penulis dilahirkan di Jakarta pada tanggal 17 Januari 1969 sebagai anak sulung dari empat bersaudara dari pasangan Karsah Kamsah dan Ade Tjutju Huzaemah. Penulis menyelesaikan pendidikan dasar sampai menengah di Pekalongan dan Bandung. Pendidikan Sarjana di tempuh di Jurusan Teknik Industri dan Manajemen Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional pada tahun 1987-1993. Tahun 1994, penulis diterima sebagai Assisten Planning Production Control di PT. LES ENPHANTS INDONESIA Bandung. Tahun 1996, penulis diterima sebagai staf pengajar di Universitas Gunadarma Jakarta dan menjadi sekretaris jurusan Teknik Industri dari tahun 1996 hingga sekarang. Kesempatan mendalami ilmu teknik industri diperoleh tahun 1998 di Program studi Magister Teknik Industri Univertas Pelita Harapan Jakarta dan memperoleh gelar Master Teknik pada awal tahun 2002. Tahun 2008, penulis berkesempatan melanjutkan pendidikan program Doktor di Program Studi Teknologi Industri Pertanian IPB hingga saat ini.

Karya ilmiah yang telah dan akan diterbitkan dalam jurnal nasional maupun internasional antara lain :

1. Manajemen Pemeliharaan Pencegahan Kerusakan Komponen Peralatan Sterilisasi di Pabrik Kelapa Sawit (terbit di Jurnal Ilmiah Ekonomi Bisnis, Universitas Gunadarma Vol 17, Nomor 3 Desember Tahun 2012).

2. Preventive Maintenance Scheduling for Production Facilities at Kertajaya Palm Oil Mill (terbit di European Journal of Scientific Research, Volume 106 No 3 July, 2013 pp.451-458).

DAFTAR ISI

Halaman

DAFTAR TABEL ……….. xxi

DAFTAR GAMBAR ………... xxiii DAFTAR LAMPIRAN ……….. xxvi I. PENDAHULUAN ………...

1.1. Latar Belakang ………... 1.2. Tujuan Penelitian………...

1.3. Ruang Lingkup Penelitian .………... 1.4. Manfaat Penelitian...

1 1 3 3 3 II. TINJAUAN PUSTAKA ………...

2.1. Pengertian Pemeliharaan... ... 2.2. Reliability dan Maintainability ... 2.2.1. Fungsi Keandalan ...………... 2.2.2. Mean Time to Failure (MTTF) dan Mean Time to Repair (MTTR) ………...…... 2.2.3. Model Distribusi …...……… 2.2.4. Index of Fit …....……….. 2.2.5. Pengujian Goodness of Fit ……….. 2.3. Pengertian Overall Equipment Effectiveness (OEE) ………... 2.4. Failure Mode and Effect Analysis (FMEA) ... 2.5. Pemeliharaan Pencegahan ………... 2.6. Model-model Persediaan ………... 2.6.1. Model P (Periodic Review Models) ……… 2.6.2. Model Q (Lot Size Reoder Point Models) ………... 2.7. Mesin/Peralatan Pengolahan Kelapa Sawit ... 2.8. Penelitian Terdahulu dan Posisi Penelitian ...

4 4 6 7 0 7 7 8 9 9 10 11 13 13 13 14 20 III. METODE PENELITIAN ………...

3.1. Kerangka Pemikiran ………...

27 27

xx

Halaman

3.2. Tahapan Penelitian ...……… 3.3. Jenis dan Pengumpulan Data ..……… 3.4. Tempat dan Waktu Penelitian ...………...

28 34 36 IV. ANALISIS SITUASIONAL ………... 4.1. Peralatan Produksi ………... 4.2. Kinerja Pemeliharaan di PKS Kertajaya ………... 4.3. Persediaan Suku Cadang di PKS Kertajaya ... 4.4. Sumber Daya Pemeliharaan di PKS Kertajaya ...……...

37 39 42 50 52 V. PEMELIHARAAN PENCEGAHAN DAN PERSEDIAAN ……… 5.1. Kinerja Pemeliharaan Peralatan Produksi …………... 5.2. Penentuan Peralatan Produksi yang Paling Kritis ... 5.3. Penjadwalan Pemeliharaan Peralatan Produksi ... 5.4. Persediaan Suku Cadang ...

54 54 55 59 63 VI. PEMBAHASAN ………... 6.1. Kinerja Overall Equipment Effectiveness (OEE) ... 6.2. Analisis Overall Equipment Effectiveness (OEE) ... 6.3. Failure Mode and Effect Analysis (FMEA) ... 6.4. Analisis Risk Priority Number (RPN) ……… 6.5. Biaya Pemeliharaan Pencegahan Peralatan Produksi ………. 6.6. Analisis Penjadwalan Pemeliharaan Pencegahan Peralatan Produksi 6.7. Persediaan Suku Cadang ... 6.8. Analisis Persediaan Suku Cadang ... 6.9. Analisis Sensitivitas ... 6.10. Validasi ………. 6.11. Verifikasi ………..

69 69 72 74 78 79 85 96 101 101 102 104 VII. SIMPULAN DAN SARAN ………. 7.1. Simpulan ………. 7.2. Saran………...

105 105 106

DAFTAR PUSTAKA ……… 107

xxi

DAFTAR TABEL

Halaman

2.1 Nilai ideal perhitungan OEE ... 9

2.2 Posisi penelitian yang diusulkan …..……….. 22

3.1 Jenis pengumpulan data ……….. 36

4.1 Data non scheduled maintenance time, scheduled maintenance time dan unscheduled maintenance time (dalam jam) ...…………... 42

4.2 Hasil nilai MTTF dan MTTR ………... 43

5.1 Skala yang digunakan untuk pengukuran occurrence .………. 57

5.2 Skala yang digunakan untuk pengukuran severity ..………. 58

5.3 Skala yang digunakan untuk pengukuran detection ...……….. 59

6.1 Data waktu non scheduled, schedule maintenance, unscheduled maintenance, actual available, availability losses, dan availability efficiency tahun 2010……... 69

6.2 WIP starvation, speed loss, performance losses, net production time, dan performance efficiency tahun 2010..…………... 70

6.3 Quality losses, valuable production time, dan quality efficiency tahun 2010 ………... 71

6.4 Availability efficiency, performance efficiency, quality efficiency, dan OEE tahun 2010 ... 72

6.5 Jumlah TBS yang diterima pada tahun 2010 ………... 74

6.6 Analisis sebab dan akibat ... 75

6.7 Nilai occurrence, severity, detection, dan RPN untuk tiap komponen ………. 77

6.8 Nilai RPN berdasarkan peringkat untuk tiap komponen ………….. 78

6.9 Biaya kerusakan (failure) tahun 2010………... 80

6.10 Tingkat keandalan komponen tanpa pemeliharaan pencegahan... 81 6.11 Nilai biaya kerusakan untuk ke-30 komponen dan total failure cost

xxii

Halaman 6.12 Nilai biaya pemeliharaan pencegahan untuk ke-30 komponen dan

total biaya pemeliharaan setelah dilakukan pemeliharaan

pencegahan selama satu tahun ………... 84 6.13 Ekspektasi kebutuhan komponen ………. 96 6.14 Parameter biaya persediaan komponen ……… 97 6.15 Jumlah pemesanan, reorder point, dan safety stock pada setiap

komponen ………. 99

xxiii

DAFTAR GAMBAR

Halaman 2.1 Proses pemeliharaan ...…... 5 2.2 Karakteristik dari proses pemeliharaan ....……….. 6 2.3 Perhitungan OEE dengan sepuluh big losses ………. 10 2.4 Proses pengolahan kelapa sawit ………... 15 3.1 Sistem pemeliharaan dan proses kontrol ….……….. 27 3.2 Kerangka pemikiran penelitian ..……… 28 3.3 Keterkaitan antara tahapan dalam pemeliharaan pencegahan di pabrik

pengolahan kelapa sawit ……… 29

3.4 Tahapan kinerja pemeliharaan peralatan produksi .………... 30 3.5 Tahapan dalam mencari nilai MTTF dan MTTR ... 32 3.6 Tahapan komponen peralatan produksi yang paling kritis ... 33 3.7 Diagram alir tahap penelitian ...……… 35 4.1 Persentase biaya produksi rata-rata di PKS Kertajaya ….……….. 38 4.2 Persentase biaya pemeliharaan pabrik terhadap biaya pengolahan

kelapa sawit di PKS Kertajaya tahun 2006-2010 .………. 39 4.3 Keandalan komponen seal pintu, l-boch, dan v-belt pada peralatan

sterilizer sebelum pemeliharaan pencegahan ……... 46 4.4 Keandalan komponen roda lori + as dan balok basing pada peralatan

lori sebelum pemeliharaan pencegahan …………... 47 4.5 Keandalan komponen bearing SKF, nozzle pn, v-belt, mika film,

friction pad, dan screw pn pada peralatan separator sebelum

pemeliharaan pencegahan ……….. 47

4.6 Keandalan komponen v-belt dan bearing pada peralatan thresher drum sebelum pemeliharaan pencegahan ……….. 48 4.7 Keandalan komponen extension shaft, baud coupling, worm

lengthening dan screw worm pada peralatan press sebelum

xxiv

Halaman 4.8 Keandalan komponen besi siku L, v-belt, rantai RS80, dan sprocket

gear RS80 pada peralatan boiler sebelum pemeliharaan pencegahan … 49

4.9 Keandalan komponen v-belt, bearing, adaptor, as sentral FC60, dan

plat mild steel pada peralatan stasiun biji sebelum pemeliharaan

pencegahan …... 50 4.10 Keandalan komponen kabel sling baja pada peralatan tracklier

sebelum pemeliharaan pencegahan ………. 50 5.1 Kinerja pemeliharaan peralatan produksi ………... 55 5.2 Penentuan komponen peralatan produksi yang paling kritis ... 56 6.1 Total biaya pemeliharaan pencegahan untuk 30 komponen selama satu

tahun ……… 83

6.2. Keandalan komponen sproket gear RS80 peralatan boiler sebelum dan setelah dilakukan pemeliharaan pencegahan ………... 85 6.3 Keandalan komponen screw worm peralatan screw press sebelum dan

setelah dilakukan pemeliharaan pencegahan ………... 86 6.4 Keandalan komponen nozzle pn peralatan separator sebelum dan

setelah dilakukan pemeliharaan pencegahan ………... 87 6.5 Keandalan komponen rantai RS80 peralatan boiler sebelum dan

setelah dilakukan pemeliharaan pencegahan ………... 88 6.6 Keandalan komponen baud coupling peralatan screw press sebelum

dan setelah dilakukan pemeliharaan pencegahan …………... 89 6.7 Keandalan komponen friction pad peralatan separator sebelum dan

setelah dilakukan pemeliharaan pencegahan ... 90 6.8 Keandalan komponen roda lori + as peralatan lori sebelum dan setelah

dilakukan pemeliharaan pencegahan ………... 91 6.9 Keandalan komponen balok basing pada peralatan lori sebelum dan

setelah dilakukan pemeliharaan pencegahan ……….. 92 6.10 Keandalan komponen v-belt pada peralatan sterilizer sebelum dan

setelah dilakukan pemeliharaan pencegahan ... 93 6.11 Keandalan komponen v-belt pada peralatan separator sebelum dan

xxv Halaman 6.12 Kenaikan parameter biaya terhadap keandalan ………. 102 6.13 Penurunan parameter biaya terhadap keandalan ………... 102

xxvi

DAFTAR LAMPIRAN

Halaman 1 Contoh perhitungan mean time to repair (MTTR) dan mean time to

failure (MTTF) ………... 110

2 Struktur organisasi bagian teknik ………... 121 3 Program MTTR dan MTTF dengan menggunakan macro MS excel .... 122 4 Program optimasi menggunakan software Matlab ... 142 5 Program persediaan suku cadang dengan menggunakan macro MS

I. PENDAHULUAN

1.1. Latar Belakang

Industri kelapa sawit masih merupakan andalan sektor perkebunan pada tahun-tahun mendatang. Selama lima tahun terakhir (2005-2010), komoditas kelapa sawit memberikan kontribusi terbesar bagi sektor perkebunan dibandingkan komoditas lainnya. Pada tahun 2011 produksi tandan buah segar (TBS) di PKS Kertajaya sebesar 252.273 ton atau 127,56% dari tahun 2010. Peningkatan produksi TBS berdampak pada peningkatan pendapatan usaha, yaitu peningkatan laba sebelum pajak kelapa sawit pada tahun 2011 mencapai Rp 75.930 juta, meningkat dari Rp 31.031 juta pada tahun 2010 (PKS Kertajaya 2011).

Peningkatan produksi dapat dicapai bila rantai kegiatan dari kebun hingga konsumen terkelola dengan baik. Rantai kegiatan tersebut merupakan rantai pasokan TBS ke pabrik kelapa sawit (PKS), yaitu pengangkutan buah kelapa sawit dari kebun ke PKS untuk diolah menjadi crude palm oil (CPO). Pengangkutan buah ke pabrik kelapa sawit dari kebun harus diangkut secepatnya. Sesampai di pabrik, buah harus segera ditimbang kemudian dimasukkan ke dalam lori perebusan dan kemudian dilanjutkan ke proses berikutnya. Buah yang tidak segera diolah akan menghasilkan minyak dengan kadar asam lemak bebas (ALB) tinggi, yang mengakibatkan mutu produk turun. Untuk menghindari terbentuknya asam lemak bebas, pengolahan harus sudah dilaksanakan paling lambat 8 jam setelah pemanenan (Thomas 2009).

TBS yang sampai di pabrik kelapa sawit harus segera diolah untuk menghindari kadar ALB yang tinggi, tetapi adakalanya TBS tersebut tidak cepat diolah apabila di pabrik terjadi breakdown maintenance. Pada tahun 2010 di PKS Kertajaya terjadi 43 kali breakdown dengan waktu yang terlama adalah 49,25 jam pada bulan Agustus yang mengakibatkan kenaikan ALB sebesar 1,16%.

Pemeliharaan pabrik yang dilaksanakan selama ini di PKS Kertajaya adalah sistem breakdown maintanance dan pemeliharaan pencegahan. Menurut Oke (2004), kegiatan pemeliharaan pencegahan perlu dijadwalkan. Di PKS Kertajaya, penerapan sistem pemeliharaan belum menerapkan konsep keandalan. Seringkali,

2

mesin mendapatkan perawatan setelah mengalami kerusakan (breakdown maintenance). Pemeliharaan pencegahan tidak dilaksanakan apabila TBS yang akan diolah banyak, sehingga akan terjadi breakdown maintenance. Pada tahun 2010 waktu breakdown maintenance sebesar 18% dari waktu pemeliharaan pencegahan. PKS Kertajaya perlu menjadwalkan pemeliharaan pencegahan agar biaya pemeliharaan lebih rendah. Tingginya biaya breakdown maintenance sangat berat bagi suatu perusahaan, sehingga perlu dilakukan penjadwalan pemeliharaan pencegahan agar biaya pemeliharaan lebih rendah daripada mengganti peralatan yang rusak (Oke dan Charles-Owaba 2006).

Kelancaran proses produksi merupakan tuntutan utama yang harus dipenuhi agar target perusahaan dapat tercapai. Namun proses produksi ini sering terganggu yang disebabkan adanya breakdown maintenance atau menunggu datangnya suku cadang yang dipesan untuk menggantikan suku cadang yang mengalami kerusakan. PKS Kertajaya tidak memiliki konsep persediaan tersendiri dalam menentukan jumlah persediaan suku cadang. Pemesanan dilakukan berdasarkan perkiraan-perkiraan saja yaitu berdasarkan pada permintaan yang selama ini terjadi. Menurut Gharbi dan Kenne (2005), penjadwalan pemeliharaan pencegahan dapat menjadi dasar untuk menentukan persediaan suku cadang sehingga biaya persediaan lebih rendah. PKS Kertajaya perlu menentukan jumlah persediaan suku cadang berdasarkan jadwal kegiatan pemeliharaan pencegahan agar pada saat suku cadang tersebut dibutuhkan, suku cadang tersebut sudah tersedia.

PKS Kertajaya sering tidak melakukan penjadwalan pemeliharaan terencana, dan pengadaan suku cadang berdasarkan permintaan sebelumnya, maka diperlukan suatu rancangan sistem pemeliharaan peralatan produksi yang dapat menjadwalkan pemeliharaan peralatan produksi pabrik kelapa sawit dengan biaya yang optimal, biaya pemeliharaan yang lebih rendah dari biaya breakdown maintenance dan merencanakan persediaan suku cadang sehingga dapat mengurangi terjadinya downtime, mengurangi biaya perawatan mesin, dan menjaga ketersediaan suku cadang.

3

1.2. Tujuan Penelitian

Dengan mempertimbangkan latar belakang di atas, maka tujuan penelitian ini adalah sebagai berikut :

1. Merumuskan pemeliharaan pencegahan pada penjadwalan pemeliharaan peralatan produksi di pabrik pengolahan kelapa sawit dengan biaya pemeliharaan yang optimal.

2. Menentukan model persediaan suku cadang dengan biaya persediaan yang rendah.

1.3. Ruang Lingkup Penelitian

Ruang lingkup penelitian adalah pemeliharaan peralatan produksi di pabrik pengolahan kelapa sawit Kertajaya dan sterilizer yang digunakan adalah sistem horizontal. Pada penelitian ini hanya mencakup aspek biaya pemeliharaan bagian produksi untuk menjadwalkan pemeliharaan dan persediaan suku cadang peralatan produksi. Tahapan pemeliharaan mencakup kapasitas pemeliharaan, penjadwalan pemeliharaan peralatan produksi dan persediaan suku cadang, yang divalidasi pada PKS Kertajaya di PT Perkebunan Nusantara VIII Jawa Barat. Data yang digunakan adalah data selama setahun yaitu tahun 2010.

1.4. Manfaat Penelitian

Hasil dalam penelitian ini dapat bermanfaat bagi para pengambil keputusan pada pabrik pengolahan kelapa sawit Kertajaya, yaitu pihak manajemen, yang dapat digunakan oleh pengambil keputusan untuk menyusun rencana pemeliharaan peralatan produksi pabrik kelapa sawit dan persediaan suku cadang. Hasil dari penelitian ini dapat digunakan pada pabrik pengolahan kelapa sawit lain dengan kapasitas produksi yang sama dengan PKS Kertajaya yaitu 30 ton TBS/jam. Perangkat lunak yang dihasilkan dapat digunakan oleh pengambil keputusan untuk mengetahui interval waktu pemeliharaan pada keandalan tertentu dengan biaya yang minimum. Walaupun hasil disertasi ini kekuatannya sederhana, akan tetapi dapat menghemat biaya pemeliharaan dan biaya persediaan di lokasi studi kasus.

II. TINJAUAN PUSTAKA

2.1. Pengertian Pemeliharaan

Pemeliharaan adalah suatu kombinasi dari berbagai tindakan yang dilakukan untuk menjaga suatu barang, atau memperbaikinya sampai suatu kondisi yang bisa diterima (Corder 1998).

Semua kegiatan yang terlibat dalam memelihara peralatan sistem kerja merupakan bagian dari manajemen pemeliharaan. Pemeliharaan menurut Pradip (2008) adalah serangkaian kegiatan yang dilakukan untuk memelihara peralatan yang dalam kondisi tertentu atau merupakan tindakan perbaikan untuk mengembalikan peralatan pada kondisi yang berbeda. Pemeliharaan dapat ditingkatkan dengan memperbanyak pekerja pemeliharaan, dengan kemampuan meningkatkan pemeliharaan dan menyediakan persediaan lebih dari item pengganti.

Menurut Ben-Daya et al. (2009), sebuah sistem pemeliharaan dapat dipandang sebagai sistem input/output sederhana. Input ke sistem adalah tenaga kerja, kegagalan peralatan, material dan suku cadang, alat-alat, informasi, dan prosedur, dan suku cadang. Output adalah alat yang dapat diandalkan dan juga dikonfigurasi untuk mencapai operasi yang direncanakan pabrik.

Sebuah sistem manajemen pemeliharaan yang baik tidak harus rumit. Bahkan, sistem terbaik dan paling sukses adalah salah satu yang sederhana, bisa dilaksanakan dan memberikan hasil yang diinginkan. Sistem manajemen pemeliharaan lebih kompleks adalah, semakin besar kesempatan yang ada itu akan gagal atau tidak mencapai hasil yang diinginkan dan berpotensi penghematan biaya (Dale 2002).

1.

Tujuan dari sistem pemeliharaan yang baik menurut Pradip (2008) adalah sebagai berikut:

2.

Mempertahankan kemampuan sistem

3.

Meminimalkan total biaya

4.

Memastikan ketersediaan pabrik maksimum dengan mencegah kerusakan tak terduga dan dengan mengurangi periode shutdown (kerusakan)

5 5.

6.

Penghapusan kondisi tidak aman yang menyebabkan kecelakaan sehingga memastikan keselamatan pekerja

Minimisasi keausan dengan meningkatkan umur panjang peralatan

Menurut Duffaa et al. (1999), unsur yang paling penting dalam kegiatan sistem pemeliharaan adalah beban pemeliharaan, sumber daya pemeliharaan, perencanaan, penjadwalan dan pelaksanaan pemeliharaan, fungsi pendukung pemeliharaan, laporan dan ukuran kinerja pemeliharaan. Proses pemeliharaan dapat dilihat dalam Gambar 2.1.

Pabrik

Pemeliharaan yang direncanakan

Pemeliharaan yang tidak direncanakan Beban

pemeliharaan

Urutan kerja perencanaan

Penjadwalan

Dispatching

Pelaksanaan

Laporan pemeliharaan & pengukuran kinerja Fungsi

pendukung pemeliharaan Perencanaan pemeliharaan

Gambar 2.1 Proses pemeliharaan (Duffaa et al., 1999)

Menurut Ben-Daya et al. (2009), tidak ada metodologi yang diterima secara universal untuk merancang sistem pemeliharaan, yaitu tidak ada pendekatan terstruktur sepenuhnya menuju sistem pemeliharaan yang optimal. Dengan demikian, sistem pemeliharaan dirancang dengan menggunakan pengalaman dan penilaian yang didukung oleh sejumlah alat dan teknik keputusan.

Menurut Manzini et al. (2010), kegiatan pemeliharaan begitu banyak dan kompleks yang membutuhkan suatu manajemen yang efektif dan organisasi yang

6

terstruktur dengan baik. Diawali dengan kontrol dari sistem produksi yang tidak hanya melibatkan peralatan monitoring tetapi juga pengendalian pemeliharaan, perencanaan, dan organisasi, dengan banyak sub aktivitas. Hal ini digambarkan dalam Gambar 2.2.

Input Fasilitas Tenaga kerja Peralatan Suku cadang Manajemen

Perencanaan Filsafat pemeliharaan

Peramalan beban pemeliharaan Kapasitas pemeliharaan Organisasi pemeliharaan

Proses pemeliharaan

Organisasi Job design Waktu standar Pengukuran kerja Manajemen proyek

Output

Operasional mesin Peralatan

Umpan balik Monitoring

Kontrol perencanaan Kontrol pekerjaan Kontrol persediaan Kontrol biaya Kontrol kualitas

Gambar 2.2 Karakteristik dari proses pemeliharaan (Manzini et al. 2010)

2.2. Reliability dan Maintainability

Keandalan (reliability) adalah merupakan kemampuan dimana sebuah fasilitas (baik mesin, peralatan, maupun sistem) dapat menjalankan fungsinya dengan baik. Jadi keandalan dapat pula berarti sebagai probabilitas/kemungkinan suatu fasilitas untuk dapat berfungsi dengan baik selama periode waktu. Keandalan adalah kemampuan dari sebuah peralatan untuk tidak mengalami kerusakan selama proses berlangsung (Ebeling 1997).

Maintainability adalah kemampuan suatu sistem untuk dipelihara dimana perawatan merupakan serangkaian tindakan yang harus diambil untuk memperbaiki atau mempertahankan suatu sistem dalam keadaan siap operasi (Ebeling 1997). Dalam keandalan suatu sistem ada beberapa konsep yang digunakan yaitu :

7 2.2.1. Fungsi Keandalan

Keandalan merupakan kemungkinan bahwa sistem atau komponen akan berjalan dengan baik untuk melakukan tugas tertentu. Nilai keandalan berkisar antara 0 dan 1, karena merupakan fungsi probabilitas (Ebeling 1997).

R(t) = Pr{T > t} (2.1)

dimana R(t) > 0, R(0) = 1 dan lim_t→∞R(t) = 0

F(t) = 1 – R(t) = Pr{T < t} (2.2)

dimana F(0) = 0 dan lim_t→∞F(t) = 1

2.2.2. Mean Time to Failure (MTTF) dan Mean Time to Repair (MTTR)

Mean time to failure (MTTF) adalah rata-rata atau nilai/waktu yang diharapkan terjadinya kegagalan dari unit identik yang beroperasi pada kondisi normal. Perhitungan nilai MTTF berbeda-beda sesuai dengan jenis distribusi yang terpilih untuk penyebaran data time to failure (TTF). Mean time to repair (MTTR) adalah rata-rata atau penentuan nilai tengah dari fungsi probabilitas untuk waktu perbaikan. Perhitungan nilai MTTR berbeda-beda sesuai dengan jenis distribusi yang terpilih untuk penyebaran data time to repair (TTR).

2.2.3. Model Distribusi

Dalam analisis keandalan terdapat beberapa distribusi statistik yang umumnya digunakan dan biasanya berbeda satu sama lainnya tergantung pada karakter kerusakan yang terjadi (Ebeling 1997; Manzini et al. 2010).

a. Distribusi Normal f(t) =         ₋ − 2 2 ) ( 2 1 exp 2 1 σ µ π σ t

-∞ < t < ∞ (2.3)

R(t) = ( ' ) '

2 1 exp 2 1 0 ₂ 2 dt t

∫

∞         ₋ − σ µ π σ (2.4)

MTTF = µF

MTTR = µ

(2.5)

8

b. Distribusi Lognormal f(t) =               − − 2 2 ln 2 1 exp 2 1 med t t s

st π t ≥ 0 (2.7)

R(t) = _

     Φ − med t t sln 1

1 (2.8)

MTTF = t_medes2/2 (2.9)

MTTR = t_medRes2/2 (2.10)

c. Distribusi Weibull f(t) =

dt t dR( )

− = θ β

β

θ θ

β 1 _{( / )}

t

e

t − ₋

      (2.11) R(t) =               −

_∫

' − ' exp 0 1 dt t t β θ θ β

= e−(t/θ)β (2.12)

MTTF = _

     ₊ Γ β

θ 1 1 (2.13)

MTTR = _

     + Γ β

θ_R 1 1 (2.14)

d. Distribusi Eksponensial R(t) = _−

∫

t dt_

0 '

exp λ = e−λt , t ≥ 0 (2.15)

F(t) = 1 - e−λt (2.16)

MTTF = λ 1 (2.17) MTTR = R λ 1 (2.18)

2.2.4. Index of Fit

Penentuan jenis distribusi yang mewakili penyebaran suatu data kerusakan dapat dilakukan dengan menggunakan metode least squares curve fitting. Proses yang harus dilakukan adalah mencari nilai index of fit untuk masing-masing

9 distribusi sehingga didapatkan nilai index of fit terbesar yang kemudian akan diuji lagi menurut hipotesa distribusinya. Index of fit dihitung dengan mencari nilai r (koefisien korelasi) yang menunjukkan kekuatan hubungan linear antara variabel waktu kegagalan dan probabilitas fungsi kepadatan.

2.2.5. Pengujian Goodness of Fit

Setelah perhitungan index of fit dilakukan, maka tahap selanjutnya adalah pengujian goodness of fit untuk nilai index of fit terbesar. Pengujian goodness of fit dilakukan dengan membandingkan hipotesa nol (H0) yang menyatakan bahwa

data kerusakan mengikuti distribusi pilihan dan hipotesa alternatif (H1) yang

menyatakan bahwa data kerusakan tidak mengikuti distribusi pilihan. Pengujian yang dilakukan dalam goodness of fit ada tiga macam yaitu Mann’s test untuk distribusi Weibull, Bartlett’s test untuk distribusi Eksponensial dan Kolmogorov-Smirnov untuk distribusi Normal dan Lognormal (Ebeling 1997).

2.3. Pengertian Overall Equipment Effectiveness (OEE)

Overall equipment effectiveness (OEE) adalah sebuah metrik yang berfokus pada seberapa efektif suatu operasi produksi dijalankan. OEE digunakan untuk mengukur total performance dari suatu peralatan dan bagaimana tingkat dukungan dalam suatu proses produksi. Pengukuran OEE juga bisa digunakan sebagai indikator kinerja utama key performance indicator (KPI) untuk memberikan indikator keberhasilan. Batas penentuan nilai-nilai OEE yang ideal menurut Nakajima (1989) adalah sebagai berikut :

Tabel 2.1 Nilai ideal perhitungan OEE

Deskripsi Nilai

Availability > 90%

Performance > 95%

Quality > 99%

OEE > 85%

Sumber: Nakajima 1989

Nilai OEE dihitung dengan menggunakan rumus (Nakajima 1989) :

10

Untuk lebih jelasnya perhitungan nilai OEE ini maka dapat dilihat pada gambar berikut :

Equipment Big losses Computation of OEE

Total time

Non scheduled time Scheduled maintenance time

Unscheduled maintenance time

R & D Usage

Engineering time Setup & adjustment time Actual available time

Availability

losses

WIP starvation time

Availability efficiency = actual available time/ total time

Idle without operator Other time

Speed loss Net production

time

Performance

losses

Quality loss Valuable

production time Quality losses

Performance efficiency = net production time/actual available time

Quality efficiency =

valuable production time/net production time

Gambar 2.3 Perhitungan OEE dengan sepuluh big losses (Jeong and Phillips 2001)

2.4. Failure Mode and Effect Analysis (FMEA)

Menurut Manzini et al. (2010), failure mode and effect analyis adalah teknik induktif sistematis yang dirancang untuk mengidentifikasi mode kegagalan potensial untuk produk atau proses, menilai risiko yang terkait dengan mode kegagalannya, merangking dan mengidentifikasi suatu masalah. FMEA memprioritaskan mode kegagalan produk atau proses dengan indeks yang disebut

risk priority number (RPN) dengan mengalikan tiga faktor input yaitu tingkat

severity, occurrence, dan detection.

Tingkat severity merupakan penilaian dari pengaruh modus kegagalan potensial untuk komponen berikutnya, sub sistem atau pelanggan. Occurrence

didefinisikan sebagai kemungkinan bahwa penyebab spesifik /mekanisme akan terjadi. Detection adalah penilaian terhadap kemampuan kontrol desain saat ini untuk mendeteksi penyebab potensial/mekanisme.

11 Ben Daya et al. (2009) menggunakan skala numerik mulai dari 1 sampai 10 untuk menentukan peringkat tingkat severity dari kegagalan, kemungkinan terjadinya modus kegagalan dan kemungkinan kegagalan terdeteksi. Skala yang digunakan mulai dari rentang 1 sampai 10, dimana skala 1 menyatakan sangat rendah dan skala 10 menyatakan sangat tinggi. Nilai RPN yang lebih tinggi diberikan prioritas yang lebih tinggi dibandingkan dengan nilai RPN yang lebih rendah. RPN dihitung dengan mengalikan tingkat severity kegagalan (S), kemungkinan terjadinya kegagalan (O = Occurrence) dan probabilitas kegagalan terdeteksi (D = Detection) untuk menentukan tingkat risiko dari suatu proses, sebagai berikut :

RPN = S x O x D (2.20)

Menurut Sharma dan Sharma (2010), severity adalah efek kerusakan komponen yang terkait rata-rata waktu antar perbaikan (MTTR) dari masing-masing komponen. Occurrence adalah tingkat terjadinya kegagalan yang diperoleh dari rata-rata waktu antar kerusakan (MTTF) masing-masing komponen.

Detection adalah kuantifikasi dari kontrol yang membuat suatu kegagalan dapat dideteksi dan didapatkan dari hasil wawancara terhadap kepala teknik bagian pemeliharaan.

2.5. Pemeliharaan Pencegahan

Peningkatan keandalan dapat ditempuh dengan cara pemeliharaan pencegahan. Dengan menerapkan pemeliharaan pencegahan maka dapat mengurangi pengaruh umur atau wearout mesin atau komponen dan memberikan hasil yang signifikan terhadap umur sistem. Model keandalan berikut mengasumsikan bahwa sistem kembali ke kondisi baru setelah dilakukannya tindakan pemeliharaan pencegahan (Ebeling 1997) :

Rm(t) = R(T)n

dimana :

x R(t-nT) (2.21)

Rm

n : jumlah pemeliharaan yang telah dilakukan sampai kurun waktu t

(t) : probabilitas keandalan setelah diterapkannya usulan pemeliharaan pencegahan

12 R(T)n

R(t-nT) : probabilitas keandalan untuk waktu (t-nT) dari tindakan pemeliharaan pencegahan yang terakhir.

: probabilitas keandalan dengan n kali pemeliharaan pencegahan

Penentuan waktu terbaik untuk mengetahui kapan penggantian harus dilakukan untuk meminimasi total downtime. Ada dua jenis model bagi permasalahan penggantian yaitu :

a. Block Replacement

Pada model block replacement, tindakan penggantian dilakukan pada suatu interval yang tetap. Model ini digunakan jika diinginkan adanya konsistensi interval penggantian pencegahan yang telah ditentukan, walau sebelumnya telah terjadi penggantian yang disebabkan adanya kerusakan.

b. Age Replacement

Pada model ini penggantian pencegahan dilakukan tergantung pada umur pakai dari komponen. Tujuan model ini menentukan umur optimal di mana penggantian pencegahan harus dilakukan sehingga dapat meminimasi total

downtime. Dalam metode ini tindakan penggantian dilakukan pada saat pengoperasiannya sudah mencapai umur yang ditetapkan yaitu sebesar tp.

Model penentuan interval waktu penggantian pencegahan berdasarkan kriteria minimasi downtime yang digunakan adalah age replacement. Formulasi total biaya pemeliharaan pencegahan untuk model age replacement adalah sebagai berikut (Jardine 2001; Manzini et al. 2010) :

Total biaya =

{

{

} {

} {

}

}

)) ( 1 ( ) ( )) ( 1 ( ) ( p f p p p f p p t R t t R t t R C t R C − × + × − × + × dimana : (2.22) Cp R(t

: biaya preventive

p) : nilai keandalan pada saat t

C

p f

t

: biaya failure

p

t

: interval waktu preventive

13 Jika komponen berdistribusi lognormal maka interval waktu preventive

pada tingkat keandalan R :

tR = t_med exp(s(−Φ−1(R))) (2.23)

Jika komponen berdistribusi weibull maka interval waktu preventive pada tingkat keandalan R :

tR = θ

(

−ln(R)(1/β)

)

(2.24)

2.6. Model-model Persediaan

Model dasar persediaan yang telah banyak dikembangkan adalah dikenal dengan nama Model P (periodic review) dan Model Q (lot size reorder point).

2.6.1. Model P (Periodic Review Models)

Pada ‘Model P’ ini disarankan untuk diadakan pemeriksaan terhadap kondisi sistem persediaan secara berkala atau periodik. Jadi dalam metode ini tidak dilakukan pemeriksaan secara terus-menerus dan pengambilan keputusan hanya untuk mengetahui keadaan sistem persediaan tersebut pada saat dilakukan pemeriksaan.

Menurut Nur Bahagia (2006), karakteristik utama dari model P adalah periode antar pemesanan yang tetap dan jumlah barang yang dipesan bervariasi tergantung pada kebutuhan pada periode sebelumnya. Variabel keputusan dari model ini adalah tingkat persediaan maksimum (R) dan periode antar pemesanan (T).

2.6.2 Model Q (Lot Size Reorder Point Models)

Berbeda dengan model P maka ‘Model Q’, disarankan untuk melakukan pemeriksaan secara terus-menerus terhadap posisi sistem persediaan, karena pemesanan dilakukan apabila tingkat persediaan telah mencapai jumlah tertentu.

Menurut Tersine (1988), variabel keputusan dalam metode Q adalah jumlah barang yang dipesan (Q) dan titik pesan kembali (r).

Tujuan dari metode ini adalah mencari harga Q dan r optimal yang memberikan ongkos total persediaan minimum, di mana:

14

a. Permintaan bersifat probabilistik dan rata-rata permintaan yang datang konstan sepanjang waktu.

b. Pemesanan barang sejumlah Q dilakukan pada saat persediaan mencapai titik pesan kembali (reorder point).

c. Jika dilakukan pemesanan untuk banyak jenis (item) diasumsikan item-item tersebut tidak saling ketergantungan.

d. Ongkos satuan suatu jenis (item) merupakan konstanta yang tidak tergantung pada jumlah pemesanan (Q).

e. Titik pesan kembali selalu positif.

2.7. Mesin/Peralatan Pengolahan Kelapa Sawit

Bahan baku utama pada proses pengolahan kelapa sawit adalah buah sawit yang masih segar atau TBS, sebelum menjadi CPO dan inti sawit melalui beberapa proses, seperti dapat dilihat pada Gambar 2.4. TBS harus diolah dalam waktu 24 – 48 jam sejak dipanen agar tidak mengalami penurunan kualitas. Jika pengolahan tidak berjalan secara tepat waktu maka produknya tidak lagi memenuhi persyaratan kelas pangan yaitu kandungan asam lemak bebas (ALB) sekitar 5 – 6% (Thomas 2009).

TBS yang baru dipanen dari kebun diangkut dengan menggunakan truk ke stasiun penerimaan buah di pabrik. Stasiun ini berfungsi untuk menerima TBS yang berasal dari kebun. Setelah tiba di lokasi pabrik terlebih dahulu ditimbang pada jembatan timbang (weighting bridge). Bagian-bagian dari jembatan timbang adalah sebagai berikut :

a. Load cell, yaitu pengubah gaya tekan menjadi sinyal listrik (transreducer) b. Platform (alas) yang berfungsi sebagai penerima beban langsung dari

kendaraan yang ditimbang

c. Indikator yang berfungsi mengubah sinyal listrik menjadi data display secara digital

d. Seperangkat PC yang dilengkapi dengan software measy weight sebagai database dalam transaksi penimbangan.

Setelah melalui jembatan timbang kemudian truk membongkar muatannya di loading ramp. Loading ramp yang digunakan model sisir dengan 12 pintu dan

15 model vertikal dengan delapan pintu. Loading ramp ini berfungsi tempat penampungan, penumpukan dan tempat melakukan sortasi TBS. TBS yang ada dalam penampungan buah dimasukkan dalam lori rebusan, lori dibawa oleh

transfer carriage ke rail track dan didorong masuk ke rebusan oleh hydrolic Winch.

Lori memasuki tempat perebusan pada stasiun perebusan atau sterilisasi. Dalam proses perebusan, TBS dipanaskan dengan uap pada suhu 135-150°C dan tekanan 2,5-3,0 atm selama 90 menit. Proses perebusan ditujukan agar memudahkan pelepasan brondolan, karena suhu yang tinggi selama perebusan mengakibatkan pektin terhidrolisa menjadi asam-asam pektin sehingga brondolan mudah lepas.

Proses sterilisasi/ perebusan Proses penebahan dengan

menggunakan Mesin bantingan/thresher

Tandan kosong Buah sawit

Proses pengepresan

CPO kotor Biji sawit Serat

Proses penjernihan Pemecahan biji Limbah padat Limbah cair

Pengolahan limbah

Pengolahan limbah

CPO jernih Hidrosiklon

Cangkang Palm kernel

Digunakan untuk bahan bakar boiler Digunakan untuk

pupuk tanaman di lapangan

Tandan buah segar (TBS) Penimbangan dan

penampungan di loading ramp

Proses pengadukan (digesting)

16

Hal-hal yang mempengaruhi perebusan adalah pertama, tekanan dan waktu perebusan yang terlalu tinggi atau lama akan menimbulkan warna minyak terlalu tua (coklat) dan tingkat losses minyak pada empty bunch akan naik. Kedua, tekanan dan waktu perebusan yang kurang atau cepat akan menimbulkan buah kurang masak sehingga sebagian berondolan tidak lepas dari tandan, pelumatan didalam digester tidak sempurna, oil losses pada saat pengepresan tinggi dan serabut basah akan menyebabkan pembakaran pada boiler tidak sempurna. Oleh karena itu perlu memperhatikan komponen termometer dan monometer.

Pada stasiun penebah, buah dituang dari lori rebusan ke automatic feeder

dengan menggunakan housting crane. Automatic feeder ini berfungsi untuk menampung serta mengatur pemasakan buah ke dalam alat penebah thresher drum. TBS masuk ke dalam thresher dengan bantuan top distributing bunch conveyor. Buah yang masih melekat pada tandan akan lepas dan dipisahkan dengan menggunakan prinsip bantingan. Alat penebah ini berupa drum yang terpasang secara horizontal dan berputar dengan kecepatan + 23 rpm. Akibat perputaran drum, tandan bergerak ke atas searah dengan perputarannya. Kemudian tandan akan jatuh terbanting sehingga buah atau brondolan terlepas dari tandannya. Brondolan yang keluar dari bagian bawah mesin akan ditampung oleh hard bunch recycling conveyor membawa empty bunch yang keluar dari

thresher 1 menuju ke empty bunch crusher untuk dihancurkan sebelum masuk ke

thresher 2 sehingga memudahkan pemisahan lebih lanjut loose fruit yang masih melekat pada bunches. Loose fruit yang berasal dari thresher 1 dan 2 kemudian diangkut oleh fruit conveyor menuju fruit elevator. Fruit conveyor terdiri dari

thresher 1 bottom fruit conveyor, thresher 2 bottom fruit conveyor, bottom cross fruit conveyor, dan main bottom fruit conveyor.

Empty bunch dari thresher 2 dibawa oleh empty bunch scraper conveyor ke-1 ke mesin empty bunch press. Choping (hasil dari empty bunch press) dibawa oleh empty bunch scraper conveyor ke-2, ke empty bunch hopper. Empty bunch hopper berfungsi untuk penampungan sementara empty bunch yang dibawa oleh

empty bunch conveyor sebelum dibawa ke enriched mulch location/composting area.

17 Stasiun pengempaan adalah stasiun pertama dimulainya pengambilan minyak dari buah dengan jalan melumat dan mengempal. Pada stasiun ini dilakukan 2 tahap pengolahan yaitu: pengadukan (digesting) dan pengempaan (pressing).

Loose fruit yang berasal dari fruit conveyor pada threshing station

kemudian diangkut dengan loose fruit elevator ke bagian atas untuk didistribusikan ke setiap digester dengan top distributing fruit conveyor. Peralatan ini digunakan untuk melumatkan brondolan sehingga daging buah (pericrape) terpisah dari biji (noten) dan menghancurkan sel-sel yang mengandung minyak. Dalam waktu cepat agar minyak dapat diperas sebanyak-banyaknya pada saat pengempaan. Proses pelumatan (digestion) tidak sempurna apabila didapati banyak serabut mesocarp kekuningan melekat pada nut. Ini terjadi karena stirring arm telah aus, ujungnya telah membulat.

Massa adukan yang berasal dari alat pengaduk (degester) dialirkan ke dalam alat pengempa yang berfungsi untuk mengempa massa adukan sehingga terjadi pemisahan antara massa padat (biji, serat dan kotoran) dengan cairan minyak kasar. Tekanan kempa yang dibutuhkan 50-60 kg/cm2

Alat pengempa yang digunakan adalah jenis kempa ulir ganda (double screw press). Alat ini terdiri dari sebuah silinder (press cylinder) yang berlubang-lubang yang didalamnya terdapat dua buah ulir (feet screw dan main screw) yang berputar yang berlawanan arah dengan kecepatan yang sama.

. Hal-hal yang mempengaruhi proses press adalah persentase nut pecah dalam press cage tinggi dan oil losses dalam fiber tinggi. Ini disebabkan screw worm/cages telah aus.

Minyak dari pengadukan dan pengempaan dialirkan ke crude oil tank

melalui sand trap tank yang berfungsi menangkap pasir yang berikut dengan minyak dan ada vibrating screen yang berfungsi memisahkan kotoran berupa sabut dan kotoran lainnya yang tidak dapat lolos dari saringan/ayakan.

Kemudian minyak dari crude oil tank dipompakan ke continuous settling tank yaitu bejana pengendap. Minyak dalam tangki ini masih bercampur dengan

sludge (lumpur, air dan kotoran lainnya). Pemisahan minyak dari sludge melalui proses pengendapan. Agar pemisahan minyak dan sludge dapat berlangsung terus menerus dan sempurna, maka temperatur di dalam tangki perlu dijaga 95°C

18

dengan mengalirkan uap melalui pipa pemanas (coil). Minyak dialirkan ke pure oil tank sludge yaitu bejana penampang minyak sebelum diolah dengan menggunakan oil purifier. Temperatur minyak tetap 90°-95°C agar minyak tetap cair sehingga mudah diproses. Oil Purifier adalah suatu mesin yang berfungsi memisahkan minyak dari kotoran dan air. Pemisahan minyak dari kotoran/sludge

adalah berdasarkan dengan berat jenis dengan memberikan gaya centrifugal. Putaran alat ini 7500 per menit, kemudian minyak yang dihasilkan dipompakan ke

vacum drier yang berfungsi mengeringkan minyak, sedangkan sludge dialirkan ke

fat-fit. Proses pengeringan dengan cara mengabutkan minyak di dalam vacum. Air akan menguap meninggalkan minyak kemudian minyak dialirkan ke sludge tank

yaitu bejana penampung sludge sebelum diolah menggunakan sludge separator. Temperatur sludge tetap dijaga 90°-95°C agar tetap mencair, sehingga mudah diproses.

Sludge separator adalah suatu mesin yang berfungsi memisahkan minyak dari kotoran kasar dan air. Pemisahan minyak dari kotoran/sludge adalah berdasarkan perbedaan berat jenis dengan cara memberikan gaya centrifugal. Seluruh sludge dari pabrik dialirkan ke fat-fit untuk mengutip minyak yang masih ada, sisanya berupa limbah yang dialirkan ke sistem penanganan limbah.

Menurut Nababan (2009), kerusakan pada mesin sludge separator

mengakibatkan terjadinya gangguan dalam aliran proses produksi. Dalam aliran proses produksi mesin sludge separator memiliki peranan yang tinggi yaitu memisahkan minyak dari cairan dan ampas dari sludge separator yang berasal dari mesin desanding cyclone. kerusakan mesin ini mengakibatkan sludge tidak dapat dikutip minyaknya dan terjadinya bottleneck pada desanding cyclone.

Nut (inti) dan fibre (sabut) dari screw press yang masih menyatu masuk ke

cake breaker conveyor (CBC). CBC adalah suatu conveyor yang terdiri dari screw

yang berputar pada poros. Pada alat ini cake dipecahkan serta dibawa menuju

depericarper untuk memudahkan proses pemisahan nut dan fibre pada separating column.

Pada depericarper dilakukan pemisahan fibre dari nut. Fibre yang merupakan partikel ringan akan terhisap menuju fibre cyclone. Setelah dari fibre cyclone, fibre dibawa ke boiler dengan menggunakan fuel conveyor untuk

19 dijadikan bahan bakar boiler. Nut yang merupakan partikel berat akan dikirim ke

nut polishing drum.

Nut polishing drum berfungsi untuk memoles dan membersihkan nut yang berasal dari depericarter agar nut terbebas dari fibre. Biji-biji dari nut polishing drum melalui nut auger conveyor diteruskan ke destoner nut separating column

yang berfungsi untuk memisahkan kotoran-kotoran seperti batu dan besi yang terdapat pada biji-biji. Batu dan besi harus dipisahkan dari biji untuk mencegah kerusakan mesin pemecah biji (ripple mill).

Nut separating column berfungsi memisahkan fibre halus dan dihisap oleh

nut cyclone fan, sedangkan biji-biji masuk ke nut grading drum. Nut grading drum berfungsi sebagai alat pembagi berdasarkan besar kecilnya diameter biji. Biji-biji dari nut grading drum ditampung secara sementara di nut hopper

sebelum diproses di ripple mill.

Nut akan masuk ke dalam ripple mill di antara rotor tube yang berputar dan

ripple plate yang bergerigi. Nut akan bergesekan dan terbentur berkali-kali oleh rotor dan gerigi ripple plate yang akhirnya memecahkan shell sehingga kernel

dapat keluar. Nut yang diproses oleh ripple mill disebut cracked mixture

selanjutnya melalui cracked mixture conveyor diangkut ke winnowing system. Selanjutnya nut tersebut diangkut ke winnowing system I dengan menggunakan cracked mixture elevator diteruskan ke pneumatic system

menggunakan conveyor dan elevator. Pneumatic system berfungsi untuk memisahkan inti (Kernel) dari Cracker Mixer. Alat pemisah inti ini ada juga yang menggunakan hydrocyclone.

Inti sawit yang sudah terpisah, oleh conveyor dan elevator dibawa dan dimasulkkan ke dalam kernel silo, cangkang dan kotoran lainnya diisap oleh fan

dan masuk ke conveyor bahan bakar ketel uap melalui shell cyclone dan shell transport fan yang dapat dimanfaatkan sebagai bahan bakar boiler, sedangkan janjangan yang dibuang dengan truk dapat dimanfaatkan sebagai pupuk tanaman kelapa sawit.

20

2.8. Penelitian Terdahulu dan Posisi Penelitian

Metode failure modes effects and criticality analysis (FMECA) diterapkan pada suatu pabrik kertas untuk mengambil tindakan korektif dengan menggunakan

fuzzy logic (Sharma et al. 2005). Kombinasi petri net dan teknik FMECA adalah merupakan solusi baru untuk pemodelan keandalan sistem industri yang kompleks yang diuji pada kilang minyak API di Falconara Marittima, AN, Italy. (Bertolini

et al. 2006). Pemodelan fuzzy FMECA dapat menghitung indeks modus kegagalan

fuzzy, dengan menggunakan modus inferensi fuzzy tipe Mamdani dan implikasi min max agregasi. Model ini diterapkan pada perangkat elektronik. (Zafiropoulos dan Dialynas 2005). Erlinda et al. (2009) melakukan pengukuran kinerja menggunakan overall equipment effectiveness (OEE), dan metode failure mode and effect analysis (FMEA) untuk sistem manufaktur pipa baja. Anvari et al.

(2010) melakukan pengukuran kinerja menggunakan overall equipment effectiveness market based (OEE-MB) untuk merespon pasar baja. Zandieh et al. (2012) mengevaluasi kinerja overall equipment effectiveness pada pabrik penyulingan di Assaluyeh.

Produksi dan rencana pemeliharaan seringkali tidak optimal sehubungan dengan tujuan meminimalkan biaya pemeliharaan dan biaya produksi. Biaya pemeliharaan dan biaya produksi dapat mengurangi biaya total yang diharapkan. Dalam makalah Machani dan Nourelafath (2010), dikembangkan perencanaan produksi dan pemeliharaan pencegahan yang terintegrasi untuk model optimasi jumlah biaya pemeliharaan dan produksi dengan menggunakan algoritma genetika pada multi state system. Perencanaan pemeliharaan saling bergantung dengan penjadwalan produksi dengan menggunakan metode total weight expected tardiness (TWEP) dan algoritma genetika untuk single machine (Sortrakul dan Cassady 2007). Sachdeva et al. (2008) membuat jadwal pemeliharaan pencegahan dengan mempertimbangkan ketersediaan, biaya pemeliharaan dan biaya life cycle

sebagai kriteria untuk optimasi dengan menggunakan algoritma genetika dan

stochastic petri net. Penerapan jadwal pemeliharaan yang diusulkan telah dibahas pada kasus pabrik kertas. Cassady dan Kutanoglu (2005) mengusulkan suatu model yang terintegrasi yang mengkoordinasikan keputusan perencanaan pemeliharaan pencegahan dengan keputusan penjadwalan mesin tunggal dengan

21 menggunakan weight shortest processing time (WSPT). Sumber daya yang terbatas dan langka membuat Khanlari et al. (2008) memprioritaskan peralatan dengan menggunakan aturan-aturan fuzzy pada suatu pabrik manufaktur.

Gharbi et al. (2007) mengimplementasikan pemeliharaan pencegahan dan

safety stock dalam lingkungan manufaktur dengan menggunakan model stokastik. Tujuan penelitiannya adalah untuk menentukan kapan akan dilakukan pemeliharaan pencegahan dan pada tingkat safety stock sehingga meningkatkan kinerja sistem. Chakraborty et al. (2008) mempelajari efek gabungan proses kerusakan, kerusakan mesin dan perbaikan (korektif dan preventif) dalam keputusan optimal lot sizing dengan menggunakan model EMQ (economic manufacturing quantity) stokastik. Sami (2008) menentukan EMQ dan jadwal pemeliharaan pencegahan dengan menggunakan EMQ stokastik. Kenne et al.

(2007) merumuskan model analitis untuk menentukan buffer inventory yang optimal yang memiliki kerusakan mesin acak dengan menggunakan model stokastik. Purnomo (2010) menggunakan pengendalian persediaan model probabilistik Q kasus lost sales, dimana distribusi permintaan diasumsikan berdistribusi normal

Kebaruan pada penelitian ini adalah diperolehnya fungsi sebaran peluang kerusakan untuk suku cadang peralatan produksi yang selama ini diasumsikan berdistribusi Weibull, dihasilkannya pemeliharaan pencegahan di pabrik pengolahan kelapa sawit pada tingkat keandalan 51% dengan penghematan biaya sebesar 17,5%, diperolehnya model persediaan suku cadang menggunakan model persediaan probabilistik dengan back order dimana persediaan dengan permintaan yang rendah yang diasumsikan berdistribusi poisson. Posisi penelitian yang diusulkan dapat dilihat pada Tabel 2.2.

22

Tabel 2.2 Posisi penelitian yang diusulkan

Metode Analisis/ Solusi FMECA FMECA model optimasi total weighted expected tardiness (TWEP) Model petri net

logika fuzzy

algoritma genetika heuristik berdasarkan algoritma genetika Data MTBF, MTTR, ketersediaan keandalan, laju kegagalan, indeks kekritisan modus kegagalan jadwal produksi, jadwal pemeliharaan, biaya pemeliharaan ketersediaan, jumlah kegagalan, waktu penyelesaian pekerjaan, waktu pemrosesan, pembobotan Tujuan

menganalisis FMECA dan mensimulasikan perilaku sistem keandalan yang kompeks.

memprediksi keandalan dan

failure mode effects and

criticality (FMECA) dari

perangkat elektronik menggunakan logika fuzzy.

perencanaan pemeliharaan pencegahan dan

penjadwalan produksi perencanaan produksi terintegrasi dan perencanaan pemeliharaan pemcegahan. Judul

Reliability design of industrial plants using petri nets

Reliability prediction and failure mode effects and criticality analysis (FMECA) of electronic devices using fuzzy logic

A genetic algorithm for integrated production and preventive maintenance planning in multi state systems

Genetic algorithms for total weighted expected tardiness integrated preventive maintenance planning and production scheduling for a single machine

Penelitian

Bertolini et al.

(2006) Zafiropoulos & Dialynas (2005) Machani & Nourelafath (2010) Sortrakul & Cassady (2007) No 1. 2. 3. 4.

23

Tabel 2.2 Posisi penelitian yang diusulkan (lanjutan)

Metode Analisis/Solusi weighted shortest processing time (WSPT) model stokastik OEE, FMEA Model - logika fuzzy petri net, algoritma genetika - Data ketersediaan, jumlah kegagalan, waktu penyelesaian pekerjaan, pembobotan MTBF, MTTR, ketersediaan, jadwal pemeliharaan, beban kerja ketersediaan, jadwal pemeliharaan, biaya pemeliharaan, biaya siklus hidup ketersediaan, waktu pemrosesan, jumlah kegagalan Tujuan mengintegrasikan perencanaan pemeliharaan pencegahan dengan penjadwalan mesin tunggal. memprioritaskan peralatan untuk menugaskan sumber daya terbatas mengalisis OEE dan FMEA meminimalkan total biaya inspeksi dan perbaikan, dan downtime peralatan Judul Integrating preventive maintenance planning and

production scheduling for a single machine

Prioritizing equipment for preventive maintenance (PM) activities using fuzzy rules

Planning and optimizing the maintenance of paper production systems in a paper plant

Pengukuran dan analisis nilai overall equipment effectiveness (OEE) sebagai dasar perbaikan sistem manufaktur pipa baja Penelitian Cassady & Kutanoglu (2005) Khanlari et al. (2008) Sachdeva et al. (2008)

Erlinda et al. (2009) No

5.

6.

7.

24

Tabel 2.2 Posisi penelitian yang diusulkan (lanjutan)

Metode Analisis/ Solusi model stokastik model EMQ stokastik model EMQ stokastik model stokastik Model - - - - Data

safety stock, jadwal

pemeliharaan pencegahan, tingkat permintaan, tingkat produksi maksimal, tingkat kegagalan mesin

tingkat permintaan, tingkat produksi, distribusi waktu

breakdown, distribusi waktu

perbaikan preventif

tingkat permintaan, tingkat produksi, fungsi keandalan, probabilitas fungsi kepadatan, jumlah produksi per siklus

safety stock, tingkat produksi,

tingkat kegagalan mesin, tingkat permintaan, probabilitas fungsi kepadatan, jadwal pemeliharaan pencegahan Tujuan

implementasi pemeliharaan pencegahan dan

safety stock dalam

lingkungan manufaktur mempelajari efek gabungan proses kerusakan, kerusakan mesin, dan perbaikan. penentuan EMQ dan jadwal pemeliharaan pencegahan

penentuan buffer

inventory yang

optimal tergantung usia dan kebijakan pemeliharaan pencegahan. Judul

Optimal safety stock and preventive maintenance periods in unreliable manufacturing systems

Production lot sizing with process

deterioration and machine breakdown

Economic production lot sizing for unreliable machine under imperfect agebased maintenance policy

Age dependent

production planning and maintenance strategies in unreliable manufacturing systems with lost sale Penelitian

Gharbi et al.

(2007)

Chakraborty

et al. (2008)

Sami El-Ferik (2008)

Kenne et al.

(2007) No 9. 10. 11. 12.

25

Tabel 2.2 Posisi penelitian yang diusulkan (lanjutan)

Metode Analisis/ Solusi model EOQ probabilistik

lost sales

OEE-MB

OEE Model

-

-

- Data

biaya pemesanan, biaya penyimpanan, biaya kekurangan

non scheduled maintenance time, planned maintenance time, improvement time, engineering time.

loading time, excluded time, operating time

Tujuan

menentukan ukuran pemesanan, safety

stock, reorder

point, total biaya

persediaan menentukan

overall equipment effectiveness market based

(OEE-MB) untuk merespon pasar baja.

mengevaluasi indeks overall equipment

effectiveness pada

pabrik penyulingan. Judul

Perencanaan inventory model probabilistik Q kasus lost sales di supermarket “H” Bandung

Evaluation of overall equipment effectiveness based on market

Evaluation of overall equipment effectiveness in a continuous process production system of condesate stabilization plant in Assalooyeh Penelitian

Purnomo A. (2010)

Anvari et al.

(2010)

Zandieh et al.

(2012) No

13.

14.

26

Tabel 2.2 Posisi penelitian yang diusulkan (lanjutan)

Metode Analisis/ Solusi OEE, FMEA, optimasi biaya pemeliharaa n, model EOQ

probabilistik

back order

asumsi berdistribusi poisson Model

- Data

MTTF, MTTR, jumlah

kegagalan, ketersediaan, biaya pemeliharaan, waktu proses, proses kontinu MTTF, MTTR, jumlah kegagalan, ketersediaan, biaya pemeliharaan, waktu proses, proses kontinu, biaya pemesanan, biaya

penyimpanan, biaya kekurangan

Tujuan

penjadwalan pemeliharaan peralatan produksi pabrik kelapa sawit dengan biaya yang optimal dan menentukakn model persediaan suku cadang dengan biaya persediaan yang rendah.

Judul

Pemeliharaan pencegahan dan

persediaan suku cadang untuk peralatan produksi di Pabrik Pengolahan Kelapa Sawit Kertajaya Penelitian

Penelitian yang diusulkan No

III. METODE PENELITIAN

3.1. Kerangka Pemikiran

Pemeliharaan adalah suatu aktivitas pemeliharaan fasilitas atau peralatan pabrik dan mengadakan perbaikan yang diperlukan agar tercapai proses produksi sesuai dengan yang direncanakan oleh perusahaan. Pemeliharaan menurut Crespo (2007) sebagai kombinasi dari semua teknis, tindakan administratif dan manajerial selama siklus hidup item dimaksudkan untuk mempertahankan itu, atau mengembalikannya ke suatu keadaan di mana ia dapat melakukan fungsi yang dibutuhkan (fungsi atau kombinasi fungsi dari item yang dianggap perlu untuk memberikan pelayanan yang diberikan).

Sebuah sistem pemeliharaan dapat dipandang sebagai sistem input/output sederhana. Input sistem adalah peralatan produksi, tenaga kerja, dan suku cadang. Output adalah operasional mesin dan peralatan yang bertujuan untuk mencapai ketersediaan dan biaya yang optimal. Sistem ini memiliki seperangkat kegiatan yang membuatnya fungsional, yaitu perencanaan, penjadwalan, dan pelaksanaan, yang digambarkan pada Gambar 3.1.

Variasi permintaan pemeliharaan

- Fasilitas - Tenaga kerja - Peralatan - Suku cadang

- Manajemen Perencanaan Penjadwalan Pelaksanaan

Operasional mesin dan

peralatan

- Availability - Biaya - Kualitas

- Kontrol pekerjaan - Kontrol material - Kontrol persediaan - Kontrol biaya

Input Output Tujuan

Umpan balik & kontrol

28

Sistem pemeliharaan bertanggungjawab untuk menjaga peralatan, aman untuk beroperasi dan juga dapat melakukan tugasnya. Oleh karena itu pemeliharaan memiliki dampak yang besar pada pengiriman, kualitas dan biaya. Hal ini memainkan peran kunci dalam keuntungan jangka panjang dari sebuah organisasi di sektor swasta atau publik (Ben-Daya et al. 2009). Ketersediaan dan biaya yang optimal dapat dicapai dengan suatu kerangka pemikiran penelitian untuk pemeliharaan peralatan produksi yang digambarkan dalam Gambar 3.2.

Kondisi pemeliharaan peralatan produksi pabrik kelapa sawit

Penjadwalan pemeliharaan peralatan produksi

Perencanaan persediaan suku

cadang Kapasitas

pemeliharaan peralatan produksi

Pemeliharaan peralatan produksi pabrik kelapa sawit

Gambar 3.2 Kerangka pemikiran penelitian 3.2. Tahapan Penelitian

Tahap pertama adalah melakukan studi pustaka untuk meningkatkan pemahaman terhadap sistem yang akan dipelajari. Pustaka yang dipelajari antara lain proses pengolahan minyak sawit kasar, sistem pemeliharaan peralatan produksi, penjadwalan produksi, dan persediaan suku cadang.

Tahap kedua adalah wawancara dengan melakukan survei pendahuluan di pabrik kelapa sawit (PKS). Survei pendahuluan ini ditujukan untuk mengetahui permasalahan yang terjadi di PKS dalam melakukan pemeliharaan peralatan produksi. Beberapa orang diwawancarai seperti, manajer pabrik, kepala bagian teknik, bagian SDM, dan staff bagian teknik. Melalui wawancara ini akan diperoleh gambaran situasi dari permasalahan pemeliharaan peralatan produksi pabrik kelapa sawit.

Tahap ketiga adalah membuat kerangka analisis pemeliharaan pencegahan dan analisis persediaan suku cadang yang terdiri dari kinerja pemeliharaan

29 peralatan produksi, menentukan komponen peralatan yang paling kritis, membuat penjadwalan pemeliharaan pencegahan peralatan produksi dan merencanakan persediaan suku cadang. Keterkaitan antara tahapan dalam pemeliharaan pencegahan di pabrik pengolahan kelapa sawit secara rinci digambarkan dalam gambar 3.3.

Pemeliharaan peralatan produksi pabrik kelapa

sawit

Komponen peralatan yang paling kritis FMEA

Penjadwalan pemeliharaan pencegahan peralatan

produksi

Perencanaan persediaan suku

cadang Kinerja pemeliharaan

peralatan produksi

EOQ Probabilistik OEE

Kapasitas pemeliharaan peralatan produksi

Optimasi biaya pemeliharaan

Gambar 3.3 Keterkaitan antara tahapan dalam pemeliharaan pencegahan di pabrik pengolahan kelapa sawit.

Proses pengolahan TBS pada pabrik kelapa sawit melalui beberapa stasiun yaitu stasiun penerimaan, stasiun perebusan, stasiun penebahan, stasiun pengempaan, stasiun pemurnian minyak, stasiun pemisahan biji, stasiun boiler, stasiun water treatment, stasiun penimbunan minyak, dan beberapa peralatan yaitu Auto Feader, Fruit Conveyor, Screw Press, Vibrating Screen/Vibro Separator, Crude Oil Tank, Depericapter, Pneumatic Fibre Transport System,

Fibre Cyclone, Pneumatic Nut Transport System, Nut Grading Screen, Riplle Mill, Hydrocyclone, Kernel Silo, Fibre/Shall Conveyor, Boiler Fuel Distributing Conveyor, Raw Water, Acid Regeneral Tank. Dalam satu mesin ada lebih dari satu komponen yang mengalami kerusakan. Demikian banyaknya peralatan dan komponen dalam proses pengolahan TBS, maka perlu diidentifikasi kinerja pemeliharaan dari peralatan tersebut melalui tahapan kinerja pemeliharaan peralatan dengan menghitung overall equipment effectiveness (OEE).

Pengukuran kinerja menggunakan metode OEE bertujuan untuk mengetahui kinerja dari peralatan (mesin) utama yang ada di PKS Kertajaya. Tahap selanjutnya, dilakukan analisis terhadap kinerja perusahaan dari nilai OEE yang

30

didapat. Analisis ini dilakukan dengan mengamati tiga faktor utama dalam OEE, yaitu availability ratio, performance ratio dan quality ratio. Hasil dari analisa OEE ini adalah sebagai dasar untuk tahap selanjutnya. Tahapan kinerja pemeliharaan peralatan produksi diperlihatkan pada Gambar 3.4.

Kinerja pemeliharaan peralatan produksi Non scheduled time Scheduled maintenance Unscheduled maintenance WIP starvation Idle without operator Speed loss Jumlah quality losses Jumlah produksi (output) Perhitungan availability efficiency Perhitungan performance efficiency Perhitungan quality efficiency Perhitungan OEE Hasil kinerja pemeliharaan peralatan produksi

Gambar 3.4 Tahapan kinerja pemeliharaan peralatan produksi (Jeong and Philips 2001)

Formula yang digunakan untuk availability efficiency, performance efficiency, dan quality efficiency (Jeong and Philips 2001) adalah :

Availability efficiency =

time total time available Actual = time total losses ty Availabili time Total

Availability losses = Non scheduled time + Scheduled maintenance time + Uncheduled maintenance time

Performance efficiency =

time available Actual time production Net = time available Actual losses e Performanc time available Actual

Performance losses = WIP starvation + Speed loss

Quality efficiency =

time production Net time production Valuable = time production Net losses Quality time production Net

Biayatertinggi=max(biayatotal) rendah=Biayatertinggi;

for p=1:50

if biayatotal(p) <= rendah rendah=biayatotal(p); petunjuk=p;

else end end

Biayaterendah=rendah nilaiR=R(petunjuk)

% --- ---

figure(1) mesh(Tpi) ylabel('Nilai R')

xlabel('tmed, s berubah, R tetap') zlabel('Nilai Tpi')

title('Nilai Tpi')

%view(10,50) %figure(2) %mesh(RTpi) %ylabel('Nilai R') figure(3)

plot(R,biayatotal); grid

xlabel('Nilai R')

ylabel('Nilai biaya total') title('Biaya total')

figure(4); subplot(2,1,1) plot(R,biayatotal); grid

xlabel(' Nilai R') ylabel('Nilai biaya total') title('Biaya total')

subplot(2,1,2) mesh(RTpi)

ylabel('Nilai R: 50% s.d. 95%') xlabel('tmed, s berubah, R tetap') zlabel('Nilai RTpi')

Lampiran 5 Program persediaan suku cadang dengan menggunakan macro MS excel

Sub PERSEDIAAN() '

' PERSEDIAAN Macro ' persediaan

'

' Keyboard Shortcut: Ctrl+Shift+K '

ActiveCell.FormulaR1C1 = "Pabrik :" ActiveCell.Offset(1, 0).Range("A1").Select ActiveCell.FormulaR1C1 = "Tempat :" ActiveCell.Offset(1, 0).Range("A1").Select ActiveCell.FormulaR1C1 = "Jam kerja/th :" ActiveCell.Offset(2, 0).Range("A1").Select ActiveCell.FormulaR1C1 = "Data"

ActiveCell.Offset(1, 0).Range("A1").Select ActiveCell.FormulaR1C1 = "No"

ActiveCell.Offset(0, 1).Range("A1").Select ActiveCell.FormulaR1C1 = "Komponen" ActiveCell.Offset(0, 1).Range("A1").Select ActiveCell.FormulaR1C1 = "A"

ActiveCell.Offset(0, 1).Range("A1").Select ActiveCell.FormulaR1C1 = "IC"

ActiveCell.Offset(0, 1).Range("A1").Select ActiveCell.FormulaR1C1 = "phi"

ActiveCell.Offset(0, 1).Range("A1").Select ActiveCell.FormulaR1C1 = "T"

ActiveCell.Offset(0, 1).Range("A1").Select ActiveCell.FormulaR1C1 = "DT (unit)" ActiveCell.Offset(0, 1).Range("A1").Select ActiveCell.FormulaR1C1 = "DL (unit)" ActiveCell.Offset(1, -7).Range("A1").Select ActiveCell.FormulaR1C1 = "1"

ActiveCell.Offset(1, 0).Range("A1").Select ActiveCell.FormulaR1C1 = "2"

ActiveCell.Offset(1, 0).Range("A1").Select ActiveCell.FormulaR1C1 = "3"

ActiveCell.Offset(-2, 0).Range("A1:A30").Select

Selection.DataSeries Rowcol:=xlColumns, Type:=xlLinear, Date:=xlDay, _ Step:=1, Trend:=False

ActiveWindow.SmallScroll Down:=20 ActiveCell.Offset(33, 0).Range("A1").Select ActiveCell.FormulaR1C1 = "Iterasi 1" ActiveCell.Offset(1, 0).Range("A1").Select ActiveCell.FormulaR1C1 = "No"

ActiveCell.Offset(0, 1).Range("A1").Select ActiveCell.FormulaR1C1 = "Komponen"

ActiveCell.Offset(0, 1).Range("A1").Select ActiveCell.FormulaR1C1 = "Q"

ActiveCell.Offset(0, 1).Range("A1").Select ActiveCell.FormulaR1C1 = "P(r)"

ActiveCell.Offset(0, 1).Range("A1").Select ActiveCell.FormulaR1C1 = "Tabel"

ActiveCell.Offset(0, 1).Range("A1").Select ActiveCell.FormulaR1C1 = "r*"

ActiveCell.Offset(-1, 1).Range("A1").Select ActiveCell.FormulaR1C1 = "Iterasi 2" ActiveCell.Offset(1, 0).Range("A1").Select ActiveCell.FormulaR1C1 = "Q"

ActiveCell.Offset(0, 1).Range("A1").Select ActiveCell.FormulaR1C1 = "P(r)"

ActiveCell.Offset(0, 1).Range("A1").Select ActiveCell.FormulaR1C1 = "Tabel"

ActiveCell.Offset(0, 1).Range("A1").Select ActiveCell.FormulaR1C1 = "r*"

ActiveCell.Offset(-1, 1).Range("A1").Select ActiveCell.FormulaR1C1 = "Iterasi 3" ActiveCell.Offset(1, 0).Range("A1").Select ActiveCell.FormulaR1C1 = "Q"

ActiveCell.Offset(0, 1).Range("A1").Select ActiveCell.FormulaR1C1 = "P(r)"

ActiveCell.Offset(0, 1).Range("A1").Select ActiveCell.FormulaR1C1 = "Tabel"

ActiveCell.Offset(0, 1).Range("A1").Select ActiveCell.FormulaR1C1 = "r*"

ActiveCell.Offset(1, -13).Range("A1").Select ActiveCell.FormulaR1C1 = "1"

ActiveCell.Offset(1, 0).Range("A1").Select ActiveCell.FormulaR1C1 = "2"

ActiveCell.Offset(1, 0).Range("A1").Select ActiveCell.FormulaR1C1 = "3"

ActiveCell.Offset(-2, 0).Range("A1:A30").Select

Selection.DataSeries Rowcol:=xlColumns, Type:=xlLinear, Date:=xlDay, _ Step:=1, Trend:=False

ActiveWindow.SmallScroll Down:=29 ActiveCell.Offset(33, 0).Range("A1").Select ActiveCell.FormulaR1C1 = "Kesimpulan" ActiveCell.Offset(1, 0).Range("A1").Select ActiveCell.FormulaR1C1 = "No"

ActiveCell.Offset(0, 1).Range("A1").Select ActiveCell.FormulaR1C1 = "Komponen" ActiveCell.Offset(0, 1).Range("A1").Select ActiveCell.FormulaR1C1 = "Q"

ActiveCell.Offset(0, 1).Range("A1").Select ActiveCell.FormulaR1C1 = "r*"

ActiveCell.Offset(0, 1).Range("A1").Select ActiveCell.FormulaR1C1 = "S"

ActiveCell.Offset(0, 1).Range("A1").Select ActiveCell.FormulaR1C1 = "OT"

ActiveCell.Offset(0, 1).Range("A1").Select ActiveCell.FormulaR1C1 = "TK"

ActiveCell.Offset(1, -6).Range("A1").Select ActiveCell.FormulaR1C1 = "1"

ActiveCell.Offset(1, 0).Range("A1").Select ActiveCell.FormulaR1C1 = "2"

ActiveCell.Offset(1, 0).Range("A1").Select ActiveCell.FormulaR1C1 = "3"

ActiveCell.Offset(-2, 0).Range("A1:A30").Select

Selection.DataSeries Rowcol:=xlColumns, Type:=xlLinear, Date:=xlDay, _ Step:=1, Trend:=False

ActiveWindow.LargeScroll Down:=1

ActiveCell.Offset(27, 0).Range("A1").Select ActiveWindow.LargeScroll Down:=-1

ActiveCell.Offset(-27, 0).Range("A1").Select ActiveWindow.LargeScroll Down:=1

ActiveCell.Offset(27, 0).Range("A1").Select ActiveWindow.SmallScroll Down:=-3 ActiveCell.Offset(3, 4).Range("A1").Select ActiveCell.FormulaR1C1 = "Total"

ActiveCell.Offset(0, 1).Range("A1").Select ActiveWindow.LargeScroll Down:=-1

ActiveCell.Offset(-27, 0).Range("A1").Select ActiveWindow.LargeScroll Down:=-1

ActiveCell.Offset(-27, 0).Range("A1").Select ActiveWindow.LargeScroll Down:=-1

ActiveCell.Offset(-27, 0).Range("A1").Select ActiveWindow.LargeScroll Down:=-1

ActiveCell.Offset(-25, -5).Range("A1").Select End Sub

Sub perhitunganpersediaan() '

' perhitunganpersediaan Macro ' perhitungan biaya persediaan '

' Keyboard Shortcut: Ctrl+Shift+L '

ActiveCell.FormulaR1C1 = "=ROUNDUP(R3C2/RC[-1],0)" Range("G7").Select

Selection.Copy

Range("G8:G36").Select ActiveSheet.Paste

Range("C42").Select

Application.CutCopyMode = False

ActiveCell.FormulaR1C1 = "=SQRT(2*R[-35]C*R[-35]C[4]/R[-35]C[1])" Range("D42").Select

ActiveCell.FormulaR1C1 = "=RC[-1]*R[-35]C/(R[-35]C[1]*R[-35]C[3])" Range("E42").Select

ActiveCell.FormulaR1C1 = "=POISSON(1,1,TRUE)" Range("F42").Select

ActiveCell.FormulaR1C1 = "=ROUNDUP(RC[-1],0)" Range("G42").Select

ActiveCell.FormulaR1C1 = _

"=SQRT((2*R[-35]C[-4]*R[-35]C/R[-35]C[-3])+(2*R[-35]C[-2]*R[-35]C*RC[1]/R[-35]C[-3]))"

Range("H42").Select

ActiveCell.FormulaR1C1 = "=RC[-1]*R[-35]C[-4]/(R[-35]C[-3]*R[-35]C[-1])" Range("I42").Select

ActiveCell.FormulaR1C1 = "=POISSON(1,1,TRUE)" Range("J42").Select

ActiveCell.FormulaR1C1 = "=ROUNDUP(RC[-1],0)" Range("K42").Select

ActiveCell.FormulaR1C1 = _

"=SQRT((2*R[-35]C[-8]*R[-35]C[-4]/R[-35]C[-7])+(2*R[-35]C[-6]*R[-35]C[-4]*RC[1]/R[-35]C[-7]))"

Range("L42").Select

ActiveCell.FormulaR1C1 = "=RC[-1]*R[-35]C[-8]/(R[-35]C[-7]*R[-35]C[-5])" Range("M42").Select

ActiveCell.FormulaR1C1 = "=POISSON(1,1,TRUE)" Range("N42").Select

ActiveCell.FormulaR1C1 = "=ROUNDUP(RC[-1],0)" Range("C42:N42").Select

Selection.Copy

Range("C42:C71").Select ActiveSheet.Paste

ActiveWindow.SmallScroll Down:=41 Range("C77").Select

Application.CutCopyMode = False

ActiveCell.FormulaR1C1 = "=R[-35]C[8]" Range("C77").Select

ActiveCell.FormulaR1C1 = "=ROUNDUP(R[-35]C[8],0)" Range("D77").Select

ActiveCell.FormulaR1C1 = "=R[-35]C[10]" Range("E77").Select

ActiveCell.FormulaR1C1 = "=ROUNDUP(RC[-1]-R[-35]C[7],0)" Range("F77").Select

ActiveCell.FormulaR1C1 = _

"=(R[-70]C[-3]*R[-70]C[1]/RC[-3])+(R[-70]C[-2]*((RC[-3]/2)+RC[-2]-R[-35]C[6]))+(R[-70]C[-1]*R[-70]C[1]*R[-35]C[6]/RC[-3])"

ActiveCell.FormulaR1C1 = "=1-R[-35]C[5]" Range("C77:G77").Select

Selection.Copy

Range("C77:C106").Select ActiveSheet.Paste

ActiveWindow.SmallScroll Down:=25 Range("F107").Select

Application.CutCopyMode = False

ActiveCell.FormulaR1C1 = "=SUM(R[-30]C:R[-1]C)" Range("F108").Select