Rancangan Perbaikan Produktivitas Berbasis Teknologi dengan Menggunakan Metode Reliability Centered Maintenance (Studi Kasus: PT. Jakarana Tama)

LAMPIRAN 1

Hasil Pengujian Distribusi Menggunakan Software Easy Fit Profesional 5.5. 1. Termokopel LS

Goodness of Fit-Summary Kolmogorov Smirnov Test

Rank Distribution Statistic Parameter

1 Normal 0.24716 σ=5.8692 µ=19.278

2 Gamma 0.28540 α=10.788 β=1.7869

3 Weibull 0.31605 α=2.3524 β=21.799

4 Lognormal 0.32654 σ=0.39236 µ=2.8971

5 Exponential 0.47487 λ=0.05187

2. Thermocontrol LS

Goodness of Fit-Summary Kolmogorov Smirnov Test

Rank Distribution Statistic Parameter

1 Normal 0.18641 σ=47.353 µ=54.6

2 Gamma 0.28331 α=1.3295 β=41.068

3 Exponential 0.2903 λ=0.01832

4 Weibull 0.34719 α=1.9331 β=76.753

3. Termokopel ESU

Goodness of Fit-Summary Kolmogorov Smirnov Test

Rank Distribution Statistic Parameter

1 Weibull 0.16146 α=7.6531 β=20.029

2 Lognormal 0.16855 σ=0.15805 µ=2.9519

3 Gamma 0.18287 α=34.68 β=0.55908

4 Normal 0.20415 σ=3.2924 µ=19.389

5 Exponential 0.51425 λ=0.05158

4. Thermocontrol ESU

Goodness of Fit-Summary Kolmogorov Smirnov Test

Rank Distribution Statistic Parameter

2 Lognormal 0.24910 σ=0.67624 µ=3.7754

3 Normal 0.25240 σ=36.787 µ=53.6

4 Exponential 0.32587 λ=0.01866

5 Weibull 0.35748 α=1.2786 β=48.718

5. Termokopel ESL

Goodness of Fit-Summary Kolmogorov Smirnov Test

Rank Distribution Statistic Parameter

1 Gamma 0.26771 α=23.564 β=0.76612

2 Lognormal 0.26933 σ=0.21197 µ=2.8721

3 Weibull 0.26960 α=4.8084 β=19.195

4 Normal 0.29512 σ=3.7189 µ=18.053

6. Thermocontrol ESL

Goodness of Fit-Summary Kolmogorov Smirnov Test

Rank Distribution Statistic Parameter

1 Normal 0.20318 σ=28.29 µ=43.4

2 Gamma 0.20945 α=2.3536 β=18.44

3 Lognormal 0.21837 σ=0.6669 µ=3.5681

4 Weibull 0.22389 α=1.2321 β=41.53

LAMPIRAN 2

Total Minimum Downtime 1. Termokopel LS

t FT HT DT

0 0.00000000 0.00000000 1.00000000 1 0.00092215 0.00092215 0.04000000 2 0.00162082 0.00162232 0.02043639 3 0.00277317 0.00277767 0.01373197 4 0.00461951 0.00463234 0.01035223 5 0.00749337 0.00752808 0.00832189 6 0.01183886 0.01192799 0.00697443 7 0.01822205 0.01843940 0.00602303 8 0.02733079 0.02783475 0.00532466 9 0.03995783 0.04107005 0.00480070 10 0.05696250 0.05930195 0.00440500 11 0.07920878 0.08390602 0.00410926 12 0.10748165 0.11650000 0.00389571 13 0.14238805 0.15897626 0.00375319 14 0.18425423 0.21354627 0.00367497 15 0.23303454 0.28279820 0.00365739 16 0.28824849 0.36976464 0.00369921 17 0.34896071 0.47799404 0.00380109 18 0.41381317 0.61161339 0.00396534 19 0.48111080 0.77536461 0.00419567 20 0.54895241 0.97459069 0.00449698 21 0.61539027 1.21514390 0.00487502 22 0.67859624 1.50318832 0.00533595 23 0.73701114 1.84487767 0.00588568 24 0.78945711 2.24590890 0.00652914 25 0.83520001 2.71098314 0.00726932 26 0.87395773 3.24324240 0.00810636 27 0.90585958 3.84378177 0.00903677 28 0.93136875 4.51134697 0.01005301 29 0.95118401 5.24230513 0.01114350 30 0.96613694 6.03092158 0.01229328 31 0.97709858 6.86990350 0.01348508 32 0.98490493 7.75110674 0.01470072

2. Thermocontrol LS

t FT HT DT

0 0.00000000 0.00000000 1.00000000 1 0.12883318 0.12883318 0.02040816 2 0.13332592 0.15050272 0.01230154 3 0.13792528 0.15868341 0.00845348 4 0.14263171 0.16526500 0.00641464 5 0.14744555 0.17181314 0.00517800 6 0.15236706 0.17854572 0.00435197 7 0.15739639 0.18549884 0.00376207 8 0.16253363 0.19268343 0.00332013 9 0.16777874 0.20010692 0.00297696 10 0.17313160 0.20777643 0.00270304 11 0.17859200 0.21569921 0.00247952 12 0.18415960 0.22388268 0.00229385 13 0.18983399 0.23233453 0.00213732 14 0.19561463 0.24106266 0.00200372 15 0.20150088 0.25007522 0.00188848 16 0.20749201 0.25938061 0.00178818 17 0.21358716 0.26898752 0.00170021 18 0.21978537 0.27890489 0.00162252 19 0.22608558 0.28914195 0.00155351 20 0.23248661 0.29970824 0.00149190 21 0.23898717 0.31061360 0.00143663 22 0.24558587 0.32186818 0.00138687 23 0.25228121 0.33348250 0.00134190 24 0.25907156 0.34546739 0.00130115 25 0.26595521 0.35783406 0.00126411 26 0.27293033 0.37059410 0.00123039 27 0.27999498 0.38375947 0.00119961 28 0.28714712 0.39734255 0.00117148 29 0.29438461 0.41135614 0.00114574 30 0.30170520 0.42581349 0.00112216 31 0.30910654 0.44072827 0.00110055 32 0.31658619 0.45611467 0.00108074 33 0.32414160 0.47198733 0.00106257 34 0.33177014 0.48836144 0.00104592 35 0.33946908 0.50525270 0.00103066

t FT HT DT 36 0.34723562 0.52267735 0.00101670 37 0.35506684 0.54065224 0.00100395 38 0.36295977 0.55919478 0.00099232 39 0.37091135 0.57832304 0.00098174 40 0.37891844 0.59805570 0.00097214 41 0.38697783 0.61841212 0.00096348 42 0.39508625 0.63941237 0.00095569 43 0.40324036 0.66107723 0.00094873 44 0.41143676 0.68342823 0.00094255 45 0.41967199 0.70648768 0.00093713 46 0.42794256 0.73027871 0.00093243 47 0.43624491 0.75482529 0.00092841 48 0.44457545 0.78015224 0.00092505 49 0.45293054 0.80628531 0.00092232 50 0.46130652 0.83325119 0.00092021 51 0.46969970 0.86107754 0.00091869 52 0.47810637 0.88979303 0.00091775 53 0.48652279 0.91942738 0.00091736 54 0.49494522 0.95001141 0.00091752 55 0.50336990 0.98157705 0.00091822 56 0.51179308 1.01415743 0.00091944 57 0.52021100 1.04778686 0.00092117 58 0.52861992 1.08250093 0.00092340 59 0.53701610 1.11833653 0.00092614 60 0.54539582 1.15533188 0.00092937 61 0.55375538 1.19352663 0.00093308 62 0.56209112 1.23296184 0.00093728 63 0.57039939 1.27368008 0.00094196 64 0.57867661 1.31572547 0.00094713 65 0.58691919 1.35914372 0.00095277 66 0.59512364 1.40398219 0.00095889 67 0.60328648 1.45028995 0.00096549 68 0.61140430 1.49811782 0.00097257 69 0.61947377 1.54751846 0.00098013 70 0.62749157 1.59854636 0.00098818 71 0.63545451 1.65125800 0.00099672 72 0.64335941 1.70571179 0.00100575 73 0.65120322 1.76196823 0.00101528

3. Termokopel ESU

t FT HT DT

0 0.00000000 0.00000000 1.00000000 1 0.00000000 0.00000000 0.04000000 2 0.00000000 0.00000000 0.02040816 3 0.00000001 0.00000001 0.01369863 4 0.00000227 0.00000227 0.01030928 5 0.00019827 0.00019827 0.00826449 6 0.00761297 0.00761448 0.00689860 7 0.15424778 0.15542230 0.00598474 8 0.91196515 1.05370487 0.00638929 9 1.00000000 2.05370487 0.01189197 10 1.00000000 3.05370487 0.01693177 11 1.00000000 4.05370487 0.02105871 12 1.00000000 5.05370487 0.02450020 13 1.00000000 6.05370487 0.02741392 14 1.00000000 7.05370487 0.02991263 15 1.00000000 8.05370487 0.03207911 16 1.00000000 9.05370487 0.03397547 17 1.00000000 10.05370487 0.03564928 18 1.00000000 11.05370487 0.03713755 19 1.00000000 12.05370487 0.03846949 4. Thermocontrol ESU

t FT HT DT

0 0.00000000 0.00000000 1.00000000 1 0.00000000 0.00000000 0.02040816 2 0.00000000 0.00000000 0.01030928 3 0.00000000 0.00000000 0.00689655 4 0.00000000 0.00000000 0.00518135 5 0.00000000 0.00000000 0.00414938 6 0.00000000 0.00000000 0.00346021 7 0.00000000 0.00000000 0.00296736 8 0.00000000 0.00000000 0.00259740 9 0.00000000 0.00000000 0.00230947 10 0.00000000 0.00000000 0.00207900 11 0.00000000 0.00000000 0.00189036

t FT HT DT

12 0.00000000 0.00000000 0.00173310 13 0.00000001 0.00000001 0.00160000 14 0.00000003 0.00000003 0.00148588 15 0.00000009 0.00000009 0.00138696 16 0.00000030 0.00000030 0.00130039 17 0.00000089 0.00000089 0.00122399 18 0.00000241 0.00000241 0.00115607 19 0.00000605 0.00000605 0.00109529 20 0.00001416 0.00001416 0.00104059 21 0.00003113 0.00003113 0.00099110 22 0.00006465 0.00006465 0.00094612 23 0.00012752 0.00012753 0.00090507 24 0.00023995 0.00023998 0.00086747 25 0.00043245 0.00043255 0.00083294 26 0.00074904 0.00074936 0.00080116 27 0.00125074 0.00125168 0.00077188 28 0.00201894 0.00202147 0.00074489 29 0.00315825 0.00316463 0.00072005 30 0.00479840 0.00481359 0.00069726 31 0.00709493 0.00712908 0.00067644 32 0.01022802 0.01030094 0.00065758 33 0.01439951 0.01454784 0.00064066 34 0.01982785 0.02011630 0.00062573 35 0.02674107 0.02727900 0.00061283 36 0.03536818 0.03633299 0.00060203 37 0.04592934 0.04759809 0.00059342 38 0.05862535 0.06141581 0.00058707 39 0.07362729 0.07814917 0.00058309 40 0.09106679 0.09818359 0.00058158 41 0.11102771 0.12192881 0.00058267 42 0.13353976 0.14982210 0.00058646 43 0.15857448 0.18233244 0.00059309 44 0.18604368 0.21996548 0.00060270 45 0.21580076 0.26326948 0.00061543 46 0.24764427 0.31284145 0.00063146 47 0.28132410 0.36933394 0.00065098 48 0.31654913 0.43346147 0.00067419

5. Termokopel ESL

t FT HT DT

0 0.00000000 0.00000000 1.00000000 1 0.09453919 0.09453919 0.04950495 2 0.15788687 0.17281337 0.02826008 3 0.21155881 0.24811900 0.02060369 4 0.25905740 0.32333446 0.01668050 5 0.30196460 0.39960017 0.01430929 6 0.34119445 0.47753582 0.01273253 7 0.37734865 0.55754615 0.01161775 8 0.41085714 0.63992896 0.01079596 9 0.44204496 0.72492234 0.01017212 10 0.47116810 0.81272838 0.00968864 11 0.49843451 0.90352638 0.00930855 12 0.52401720 0.99748056 0.00900705 13 0.54806294 1.09474507 0.00876687 14 0.57069810 1.19546703 0.00857559 15 0.59203293 1.29978878 0.00842408 16 0.61216461 1.40784930 0.00830547 17 0.63117956 1.51978526 0.00821448 18 0.64915523 1.63573178 0.00814698 19 0.66616127 1.75582244 0.00809972 20 0.68226132 1.88019104 0.00807010 21 0.69751294 2.00897053 0.00805599 22 0.71196882 2.14229320 0.00805566 23 0.72567746 2.28029135 0.00806767 24 0.73868356 2.42309730 0.00809084 25 0.75102827 2.57084284 0.00812415 26 0.76274988 2.72365994 0.00816676 27 0.77388380 2.88168012 0.00821793 28 0.78446301 3.04503447 0.00827704 29 0.79451831 3.21385395 0.00834357 30 0.80407837 3.38826884 0.00841703 31 0.81317001 3.56840863 0.00849702 32 0.82181841 3.75440232 0.00858318 33 0.83004709 3.94637779 0.00867520 34 0.83787812 4.14446175 0.00877279 35 0.84533234 4.34877991 0.00887571 6. Thermocontrol ESL

t FT HT DT 0 0.00000000 0.00000000 1.00000000 1 0.06696759 0.06696759 0.02040816 2 0.07167698 0.07647701 0.01134486 3 0.07663637 0.08249729 0.00768769 4 0.08185250 0.08860511 0.00582252 5 0.08733182 0.09506987 0.00470086 6 0.09308043 0.10192957 0.00395365 7 0.09910402 0.10920565 0.00342105 8 0.10540786 0.11691900 0.00302288 9 0.11199677 0.12509132 0.00271450 10 0.11887503 0.13374526 0.00246910 11 0.12604638 0.14290449 0.00226960 12 0.13351398 0.15259373 0.00210460 13 0.14128036 0.16283886 0.00196622 14 0.14934738 0.17366694 0.00184882 15 0.15771623 0.18510632 0.00174827 16 0.16638735 0.19718670 0.00166146 17 0.17536044 0.20993918 0.00158602 18 0.18463443 0.22339643 0.00152013 19 0.19420743 0.23759268 0.00146232 20 0.20407676 0.25256390 0.00141143 21 0.21423888 0.26834789 0.00136655 22 0.22468941 0.28498433 0.00132689 23 0.23542311 0.30251501 0.00129183 24 0.24643391 0.32098387 0.00126086 25 0.25771484 0.34043714 0.00123354 26 0.26925810 0.36092356 0.00120949 27 0.28105505 0.38249444 0.00118842 28 0.29309621 0.40520388 0.00117007 29 0.30537128 0.42910891 0.00115420 30 0.31786919 0.45426969 0.00114064 31 0.33057810 0.48074971 0.00112922 32 0.34348542 0.50861594 0.00111979 33 0.35657790 0.53793911 0.00111225 34 0.36984161 0.56879387 0.00110650 35 0.38326200 0.60125907 0.00110243

t FT HT DT

37 0.41051191 0.67135856 0.00109911 38 0.42430974 0.70917371 0.00109975 39 0.43820097 0.74896158 0.00110185 40 0.45216877 0.79082581 0.00110538 41 0.46619603 0.83487589 0.00111033 42 0.48026542 0.88122744 0.00111667

DAFTAR PUSTAKA

Chopra, Amit. 2014. Importance of Training and Data Management Issues in Implementing Reliability Centered Maintenance. International Journal of Engineering and Technical Research (IJIETR)

Corder, Antony. 1992. Teknik Manajemen Pemeliharaan. Jakarta: Erlangga Dhillon, B.S. 2006. Maintanability, Maintenance, and Realibility for Engineers.

Taylor and Francis Group. New York: LLC

Frederick Stapelberg, Rudolph, 2009. Handbook of Reliability, Availability, Maintainability and Safety in Engineering Design. Griffith University. Queensland. Australia

Gaspersz, Vincent. Analisis Sistem Terapan Berdasarkan Pendekatan Teknik Industri. Bandung: Tarsito

Govil, A.K. 1993. Reliability Engineering. New Delhi: Mc Graw Hill Publishing Hartono, Gunawarman. 2003. Analisis Penerapan Total Preventive Maintenance

Untuk Meningkatkan Availability dan Reliability pada Mesin Injeksi Melalui Minimisasi Downtime. Jakarta: Universitas Bina Nusantara

IAEA. 2008. Application of Reliability Centered Maintenance to Optimize Operation and Maintenance in Nuclear Power Plants.

Jardine, A.K.S. 2006. Maintenance, Replacement and Reliability. Taylor and Francis Group. New York: LLC

Kholid, Ahmad. 2006. Perencanaan Pemeliharaan Mesin Ballmill Dengan Basis RCM (Reliability Centered Maintenance). Surakarta: Jurusan Teknik Industri Universitas Muhammadiyah Surakarta.

M. Gross, John, 2002. Fundamentals of Preventive Maintenance. AMACOM. United State of America

Madya, S, (2006). Teori dan Praktik Penelitian Tindakan (Action Research), Bandung: Alfabeta

Moubray, John, 1997. Reliability Centered Maintenance. NewYork: Industrial Press Inc. 2nd edition.

Nakagawa, Toshio, 2005. Maintenance Theory of Reliability. Aichi Institute of Technology. Japan.

Rother, M dan Shook, J. 2003. Learning to See, Value Stream Mapping to Create Value and Eliminate Muda. The Lean Enterprise Institute, Inc.

Sinulingga, Sukaria. 2010. Manajemen dan Rekayasa Produktivitas. Medan: USU Press. Hal 2

Smith, Anthony M dan Glenn R. Hinchcliffe. 2004. RCM – Gateaway to World Class Maintenance. London: Elsevier Inc.

Tarar, Mariam Altaf. 2014. Study Reliability Centered Maintenance (RCM) of Rotating Equipment Through Predictive Maintenance. International Journal of Industrial Engineering Research and Development (IJIERD) Wahyu, Dorothea. 2004. Pengendalian Kualitas Statistik. Yogyakarta: Andi

3.1. Produktivitas3

1. Perusahaan dapat menilai kinerja setiap unit sumberdaya produksi pada tahun ini dengan membandingkan dengan kinerja tahun-tahun sebelumnya.

Istilah produktivitas ini pertama sekali muncul pada tahun 1776 oleh seorang ekonom berkebangsaan Perancis bernama Francois Quesnay dalam makalahnya dan beberapa usulannya telah berkontribusi dalam meningkatkan produktivitas dalam sektor pertanian. Produktivitas didefinisikan sebagai rasio output terhadap input dimana output dihitung sebagai keseluruhan hasil yang diperoleh perusahaan dalam satu satuan periode. Pada dasarnya hasil yang diperoleh dinyatakan dalam satuan fisik, misalnya jumlah potong, ton, dan lain-lain maka apabila output perusahaan lebih dari satu jenis menjadi tidak wajar apabila produk yang berbeda dijumlahkan dalam satuan fisik sehingga harus dikonversikan terlebih dahulu ke dalam satuan fisik yang sama.

Adapun manfaat dari pengukuran produktivitas bagi perusahaan antara lain:

2. Masing-masing unit kerja dapat mengetahui capaian produktivitas unitnya dibandingkan dengan capaian unit-unit kerja lainnya sehingga menumbuhkan semangat kompetisi yang sehat dalam perusahaan dan sangat efektif digunakan sebagai dasar pemberian insentif berdasarkan unit kerja.

3

3. Manajemen perusahaan dapat mengetahui informasi berharga dalam menilai sumberdaya apa saja yang dimiliki yang termasuk dalam sumberdaya kritis, semi kritis dan non-kritis sehingga penentuan target output dan perencanaan sumberdaya dan prioritas untuk periode berikutnya dapat disusun lebih akurat. 4. Hasil pengukuran dapat digunakan sebagai salah satu faktor utama dalam

menlai daya saing perusahaan dengan perusahaan kompetitor.

5. Hasil pengukuran sangat membantu dalam penentuan target-target perbaikan. 6. Data capaian produktivitas dari satu periode ke periode lainnya merupakan

salah satu faktor pendukung kuat bagi manajemen dalam melakukan aktivitas tawar-menawar bisnis secara kolektif.

3.2. Rekayasa Produktivitas

Rekayasa produktivitas merupakan bagian dari rekayasa industri dimana seorang perekayasa industri mendesain, mengembangkan dan menginstalasi dari sistem integrasi manusia, mesin dan material sedangkan seorang perekayasa produktivitas berfokus pada mendesain, menginstalasi dan melakukan perawatan terhadap sistem pengukuran produktivitas, evaluasi dan perencanaan produktivitas serta pengembangan produktivitas.

Secara umum, rekayasa produktivitas didefinisikan sebagai perancangan, pengembangan dan pemeliharaan sistem pengukuran, evaluasi, perencanaan baik dalam perusahaan manufaktur maupun jasa. Ada 5 tipe basis pendekatan dalam rekayasa produktivitas antara lain:

2. Rekayasa berbasis tenaga kerja 3. Rekayasa berbasis produk 4. Rekayasa berbasis tugas 5. Rekayasa berbasis bahan

3.3. Rekayasa Berbasis Teknologi

Rekayasa berbasis teknologi dalam perbaikan produktivitas mempunyai peranan yang signifikan dibandingkan dengan teknik-teknik perbaikan

produktivitas lainnya. Pengertian teknologi dalam konteks ini adalah penggunaan metode-metode ilmiah dalam menangani masalah-masalah produktivitas, seperti Computer Aided Design, Computer Aided Manufacturing, Integrated CAM, Robotics, Laser Beam Technology, Energy Technology, Group Technology, Computer Graphics, Emulation, Maintenance Management dan Rebuilding Old Machinery

3.4. Maintenance Management

Manajemen perawatan (maintenance management) adalah suatu

pendekatan formal pemeliharaan untuk menjamin maintenability dan kehandalan mesin dan peralatan yang digunakan saat ini dapat berjalan sesuai harapan. Adapun tujuan dari perawatan (maintenance) yang utama dapat didefinisikan sebagai berikut:4

4

1. Untuk memperpanjang usia kegunaan aset (yaitu setiap bagian dari suatu tempat kerja, bangunan, dan isinya). Hal ini paling penting di negara berkembang karena kurangnya sumber daya modal untuk pergantian.

2. Untuk menjamin ketersediaan optimum peralatan yang dipasang untuk produksi (atau jasa) dan mendapatkan laba investasi (return on investment) yang maksimum.

3. Untuk menjamin kesiapan operasional dari seluruh peralatan yang diperlukan dalam keadaan darurat setiap waktu.

4. Untuk menjamin keselamatan orang yang menggunakan sarana tersebut. 3.4.1. Pengklasifikasian Perawatan

Pendekatan perawatan pada dasarnya dapat dibagi menjadi 2 bagian yaitu Planned dan unplanned. Klasifikasi dari pendekatan sistem perawatan tersebut dapat dilihat pada Gambar 3.1.

Maintenance

Planned Maintenance

Unplanned Maintenance

Predictibe Maintenance

Preventive maintenance

Corrective Maintenance

Breakdown Maintenance

Gambar 3.1. Klasifikasi Perawatan

Adapun klasifikasi dari perawatan mesin adalah:

1. Planned Maintenance, suatu tindakan atau kegiatan perawatan yangpelaksanaannya telah direncanakan terlebih dahulu. Planned maintenance terbagi atas 2, yaitu:

a. Preventive Maintenance, suatu sistem perawatan yang terjadwal dari suatu peralatan/komponen yang didesain untuk meningkatkan keandalan suatu mesin serta untuk mengantisipasi segala kegiatan perawatan yang tidak direncanakan sebelumnya. Preventive Maintenance terbagi atas:

1. Time based Maintenance

Kegiatan perawatan ini berdasarkan periode waktu, meliputi inspeksi harian, service, pembersihan harian dan lain sebagainya.

2. Condition based Maintenance

Kegiatan perawatan ini menggunakan peralatan untuk mendiagnosa perubahan kondisi dari peralatan/asset, dengan tujuan untuk

memprediksi awal penetapan interval waktu perawatan.

b. Predictive maintenance didefinisikan sebagai pengukuran yang dapat mendeteksi degradasi sistem, sehingga penyebabnya dapat dieliminasi atau dikendalikan tergantung pada kondisi fisik komponen. Hasilnya menjadi indikasi kapabilitas fungsi sekarang dan masa depan.

2. Unplanned Maintenance, suatu tindakan atau kegiatan perawatan yangpelaksanaannya tidak direncanakan. Unplanned maintenance terbagi atas 2, yaitu:

untukmemperbaiki dan meningkatkan kondisi mesin sehingga mencapai standar yang telah ditetapkan pada mesin tersebut.

b. Breakdown Maintenace, yaitu suatu kegiatan perawatan yang pelaksanaannya menunggu sampai dengan peralatan tersebut rusak lalu dilakukan perbaikan. Cara ini dilakukan apabila efek failure tidak bersifat signifikan terhadap operasi ataupun produksi.

3.4.1.1. Preventive Maintenance

Preventive maintenance adalah suatu sistem perawatan yang terjadwal dari suatu peralatan/komponen yang didesain untuk meningkatkan keandalan mesin serta untuk mengantisipasi segala kegiatan perawatan yang tidak direncanakan sebelumnya.

Kegiatan preventive maintenance dilakukan erat kaitannya dalam hal menghindari suatu sistem atau peralatan mengalami kerusakan.Pada kenyatannya, kerusakan masih mungkin saja terjadi meskipun telah dilakukan

preventivemaintenance. Ada tiga alasan mengapa dilakukan tindakan preventive maintenance yaitu :

1. Menghindari terjadinya kerusakan 2. Mendeteksi awal terjadinya kerusakan 3. Menemukan kerusakan yang tersembunyi

Sedangkan keuntungan dari penerapan preventive maintenance antara lain adalah sebagai berikut :

2. Meningkatkan umur penggunaan dari peralatan 3. Meningkatkan kualitas dari produk

4. Meningkatkan availibilitas dari peralatan

5. Meningkatan kemampuan dari operator, bagian mekanik dan keselamatan 6. Mengurangi waktu untuk merespon terjadinya kerusakan yang parah 7. Menjamin peralatan dapat digunakan sesuai dengan fungsinya

8. Meningkatkan kontrol dari peralatan dan mengurangi inventory level. 9. Memperbaiki sistem informasi terhadap peralatan/komponen

10.Meningkatkan identifikasi dari masalah yang dihadapi

3.4.1.2. Corrective Maintenance

Corrective Maintenance merupakan kegiatan perawatan yang

dilakukanuntuk mengatasi kegagalan atau kerusakan yang ditemukan selama masa waktu preventive maintenance.Pada umumnya, corrective maintenance

bukanlahaktivitas perawatan yang terjadwal, karena dilakukan setelah sebuah komponen mengalami kerusakan dan bertujuan untuk mengembalikan kehandalan sebuah komponen atau sistem ke kondisi semula.

Corrective Maintenance di dalam buku “Maintanability, Maintenance and Realibility for Engineers”, diasumsikan bahwa corrective maintenance dapat dilaksanakan dengan lima langkah berikut:

1. Mengetahui penyebab kegagalan (failure recognition). 2. Lokasi kegagalan (failure location).

equipment or item).

4. Mengganti atau memperbaiki bagian yang gagal (failed part replacement orrepair).

5. Mengembalikan sistem ke kondisi menjalankan tugasnya kembali (system to service).

3.4.2. Teknik-teknik dalam Analisis Sistem Perawatan 3.4.2.1. Pareto Diagram

Pareto Diagram dikembangkan oleh seorang ahli ekonomi Italia yang bernama Vilredo Pareto pada abad ke 19. Pareto Diagram digunakan untuk memperbandingkan berbagai kategori kejadian yang disusun menurut ukurannya, dari yang paling besar disebelah kiri ke yang paling kecil disebelah kanan.

Susunan tersebut akan membantu kita untuk menentukan pentingnya atau prioritas kategori kejadian-kejadian atau sebab-sebab kejadian yang dikaji. Dengan bantuan Pareto Diagram tersebut kegiatan akan lebih efektif dengan memusatkan

perhatian pada sebab-sebab yang mempunyai dampak yang paling besar terhadap kejadian daripada meninjau berbagai sebab suatu waktu.

3.4.2.2. Diagram Sebab Akibat

Diagram ini dipergunakan untuk menunjukkan faktor-faktor penyebab (sebab) dan karakteristik kualitas (akibat) yang disebabkan oleh faktor-faktor penyebab itu. Diagram ini sering juga disebut diagram tulang ikan (fishbone diagram) karena bentuknya seperti tulang ikan atau diagram Ishikawa karena

pertama kali diperkenalkan oleh Prof. Kaoru Ishikawa dari Universitas Tokyo pada tahun 1943. Langkah-langkah dalam pembuatan diagram ini dapat dikemukakan sebagai berikut:

1. Dimulai dengan pernyataan masalah-masalah utama yang penting dan mendesak untuk diselesaikan.

2. Tuliskan pernyataan masalah itu pada kepala ikan, yang merupakan akibat (effect). Tuliskan pada sisi sebelah kanan dari kertas (kepala ikan), kemudian gambarkan tulang belakang dari kiri ke kanan dan tempatkan pernyataan masalah tersebut dalam kotak.

3. Tuliskan faktorfaktor penyebab utama yang mempengaruhi masalah kualitas sebagai tulang besar. Faktor ini dapat dikembangkan melalui: stratifikasi ke dalam pengelompokan dari faktor-faktor manusia, mesin/peralatan, metode kerja, lingkungan kerja dan lain-lain.

4. Tuliskkan penyebab sekunder yang mempengaruhi penyebab-penyebab utama dan dinyatakan sebagai tulang-tulang berukuran sedang.

5. Tuliskan penyebab-penyebab tersier yang mempengaruhi penyebab sekunder dan dinyatakan sebagai ulang-tulang kerukuran kecil.

6. Tentukan item-item yang penting dari setiap faktor. 7. Catatah informasi yang perlu di dalam diagram tersebut.

3.5. Reliability Centered Maintenance (RCM)

Reliability Centered Maintenance (RCM) adalah sebuah pendekatan sistematis untuk mengevaluasi sebuah fasillitas dan sumber daya untuk

menghasilkan reliability yang tinggi dan biaya yang efektif. Pendekatan RCM dalam melaksanakan program maintenance dominan bersifat predictive dengan pembagian sebagai berikut:

1. < 10% Reactive 2. 25% - 35% Preventive 3. 45% - 55% Predictive.

Tujuan dari RCM adalah:

1. Untuk membangun suatu prioritas disain untuk memfasilitasi kegiatan perawatan yang efektif.

2. Untuk merencanakan preventive maintenance yang aman dan handal pada level-level tertentu dari sistem.

3. Untuk mengumpulkan data-data yang berkaitan dengan perbaikan item dengan berdasarkan bukti kehandalan yang tidak memuaskan.

4. Untuk mencapai ketiga tujuan di atas dengan biaya yang minimum. Karena RCM sangat menitikberatkan pada penggunaan predictive maintenance maka keuntungan dan kerugiannya juga hampir sama. Adapun keuntungan RCM adalah sebagai berikut:

1. Dapat menjadi program perawatan yang paling efisien.

2. Biaya yang lebih rendah dengan mengeliminasi kegiatan perawatan yang tidak diperlukan.

3. Minimisasi frekuensi overhaul.

4. Minimisasi peluang kegagalan peralatan secara mendadak.

6. Meningkatkan reliability komponen. 7. Menggabungkan root cause analysis.

Adapun kerugian RCM adalah dapat menimbulkan biaya awal yang tinggin untuk training, peralatan dan sebagainya.

3.5.1. Langkah-Langkah Penerapan RCM

Sebelum menerapkan RCM, harus ditentukan terlebih dahulu langkah-langkah yang diperlukan dalam RCM. Adapun langkah-langkah-langkah-langkah yang diperlukan dalam RCM dijelaskan dalam bagian berikut:

1. Pemilihan Sistem dan Pengumpulan Informasi

Berikut ini akan dibahas secara terpisah antara pemilihan sistem dan pengumpulan informasi.

a. Pemilihan Sistem

Untuk melaksanakan pemilihan system muncul pertanyaan tentang prosedur apa yang harus dilakukan untuk mengetahui potensial terbesar untuk

dilakukan proses analisis. Cara yang langsung dan terpercaya yang dapat menyelesaikan pertanyaan ini adalah aturan 80-20. Untuk menerapkan aturan 80-20 sebagai dasar dalam pemilihan sistem, kita harus

mengumpulkan data yang berhubungan dengan downtime dan menggambarkannya dalam diagram pareto

b. Pengumpulan Informasi

Pengumpulan informasi berfungsi untuk mendapatkan gambaran dan pengertian yang lebih mendalam mengenai sistem dan bagaimana sistem

bekerja. Pengumpulan informasi juga akan dapat digunakan dalam analisis RCM pada tahapan selanjutnya. Informasi-informasi yang dikumpulkan dapat melalui pengamatan langsung di lapangan, wawancara, dan sejumlah buku referensi. Informasi yang dikumpulkan antara lain cara kerja mesin, komponen utama mesin, spesifikasi mesin dan rangkaian sistem

permesinan.

2. Pendefinisian Batasan Sistem

Jumlah sistem dalam suatu fasilitas atau pabrik sangat luas tergantung dari kekompleksitasan fasilitas, karena itu perlu dilakukan definisi batas sistem. Lebih jauh lagi pendefinisian batas sistem ini bertujuan untuk menghindari tumpang tindih antara satu sistem dengan sistem lainnya.

3. Deskripsi Sistem dan Diagram Blok Fungsi

Dalam tahap ini ada tiga informasi yang harus dikembangkan yaitu deskripsi sistem, blok diagram fungsi, dan system work breakdown structure (SWBS). a. Deskripsi Sistem

Langkah pendeskripsian sistem diperlukan untuk mengetahui komponen-komponen yang terdapat di dalam sistem tersebut dan bagaimana

komponen-komponen yang terdapat dalam sistem tersebut beroperasi. Sedangkan informasi fungsi peralatan dan cara sistem beroperasinya dapat dipakai sebagai informasi untuk membuat dasar untuk menentukan kegiatan pemeliharaan pencegahan. Keuntungan yang didapat dari pendeskripsian sistem adalah:

1. Sebagai dasar informasi tentang desain dan cara sistem beroperasinya yang dipakai sebagai acuan untuk kegiatan pemeliharaan pencegahan di kemudian hari.

2. Diperoleh pengetahuan sistem secara menyeluruh.

3. Dapat diidentifikasi parameter-parameter yang menyebabkan kegagalan sistem.

b. Blok Diagram Fungsi

Melalui pembuatan blok diagram fungsi suatu sistem maka masukan, keluaran dan interaksi antara susb-sub sistem tersebut dapat tergambar dengan jelas.

c. System Work Breakdown Structure (SWBS)

System Work Breakdown Structure dikembangkan bersamaan dengan Program Evaluation and Review Technique (PERT) oleh Departemen Pertahanan Amerika Serikat (DoD). Pada tahap ini akan digambarkan himpunan daftar peralatan untuk setiap bagian-bagian fungsi sub sistem. Sistem ini terdiri dari dua komponen utama yaitu diagram dan kode dari subsistem/komponen.

4. Fungsi Sistem dan Kegagalan Fungsi

Pada bagian ini, proses analisis lebih difokuskan pada kegagalan fungsi, bukan kepada kegagalan peralatan karena kegagalan komponen akan dibahas lebih lanjut di tahapan berikutnya (FMEA). Biasanya kegagalan fungsi memiliki dua atau lebih kondisi yang menyebabkan kegagalan parsial, minor maupun mayor pada sistem.

5. Failure Mode and Effect Analysis (FMEA)

Failure Mode and Effect Analysis (FMEA) merupakan suatu metode yang bertujuan untuk mengevaluasi desain sistem dengan mempertimbangkan bermacam-macam mode kegagalan dari sistem yang terdiri dari komponen komponen dan menganalisis pengaruh-pengaruhnya terhadap keandalan sistem tersebut. Dengan penelusuran pengaruh-pengaruh kegagalan komponen sesuai dengan level sistem, item-item khusus yang kritis dapat dinilai dan tindakan-tindakan perbaikan diperlukan untuk memperbaiki desain dan mengeliminasi atau mereduksi probabilitas dari mode-mode kegagalan yang kritis.

Dalam FMEA, dapat dilakukan perhitungan Risk Priority Number (RPN) untuk menentukan tingkat kegagalan tertinggi. RPN merupakan hubungan antara tiga buah variabel yaitu Severity (Keparahan), Occurrence (Frekuensi Kejadian), Detection (Deteksi Kegagalan) yang menunjukkan tingkat resiko yang

mengarah pada tindakan perbaikan. RPN dapat dirunjukkan dengan persamaan sebagai berikut: RPN = Severity * Occurrence * Detection

Hasil dari RPN menunjukkan tingkatan prioritas peralatan yang dianggap beresiko tinggi, sebagai penunjuk ke arah tindakan perbaikan. Ada tiga komponen yang membentuk nilai RPN tersebut. Ketiga komponen tersebut adalah:

a. Severity

Membuat tingkatan severity yakni mengidentifikasi dampak potensial yang terburuk yang diakibatkan oleh suatu kegagalan. Severity adalah tingkat keparahan atau efek yang ditimbulkan oleh mode kegagalan

terhadap keseluruhan mesin. Nilai rating Severity antara 1 sampai 10. Nilai 10 diberikan jika kegagalanyang terjadi memiliki dampak yang sangat besar terhadap sistem. Tingkatan efek ini dikelompokkan menjadi beberapa tingkatan seperti pada Tabel 3.1.berikut ini.

Tabel 3.1. Tingkatan Severity Rating Criteria of Severity Effect

10 Tidak berfungsi sama sekali

9 Kehilangan fungsi utama dan menimbulkan peringatan 8 Kehilangan fungsi utama

7 Pengurangan fungsi utama

6 Kehilangan kenyamanan fungsi penggunaan 5 Mengurangi kenyamanan fungsi penggunaan

4 Perubahan fungsi dan banyak pekerja menyadari adanya masalah 3 Tidak terdapat efek dan pekerja menyadari adanya masalah 2 Tidak terdapat efek dan pekerja tidak menyadari adanya masalah 1 Tidak ada efek

(Sumber: Harpco Systems)

b. Occurrence

Occurence adalah tingkat keseringan terjadinya kerusakan atau kegagalan. Occurence berhubungan dengan estimasi jumlah kegagalan kumulatif yang muncul akibat suatu penyebab tertentu pada mesin. Nilai rating Occurrence antara 1 sampai 10. Nilai 10 diberikan jika kegagalan yang terjadi memiliki nilai kumulatif yang tinggi atau sangat sering terjadi. Tingkatan frekuensi terjadinya kegagalan (occurrence) dapat dilihat pada Tabel 3.2. berikut.

Tabel 3.2. Tingkatan Occurence

(Sumber: Harpco Systems)

c. Detection

Detection adalah pengukuran terhadap kemampuan mengendalikan ataumengontrol kegagalan yang dapat terjadi. Nilai detection dapat dilihat pada Tabel 3.3. berikut ini.

Tabel 3.3. Tingkatan Detection

Rating Detection Design Control

10 Tidak mampu terdeteksi

9 Kesempatan yang sangat rendah dan sangat sulit untuk terdeteksi 8 Kesempatan yang sangat rendah dan sulit untuk terdeteksi 7 Kesempatan yang sangat rendah untuk terdeteksi

6 Kesempatan yang rendah untuk terdeteksi 5 Kesempatan yang sedang untuk terdeteksi 4 Kesempatan yang cukup tinggi untuk terdeteksi 3 Kesempatan yang tinggi untuk terdeteksi

2 Kesempatan yang sangat tinggi untuk terdeteksi 1 Pasti terdeteksi

(Sumber: Harpco Systems)

Rating Probability of Occurrence

10 Lebih besar dari 50 per 7200 jam penggunaan 9 35-50 per 7200 jam penggunaan

8 31-35 per 7200 jam penggunaan 7 26-30 per 7200 jam penggunaan 6 21-25 per 7200 jam penggunaan 5 15-20 per 7200 jam penggunaan 4 11-14 per 7200 jam penggunaan 3 5-10 per 7200 jam penggunaan

2 Lebih kecil dari 5 per 7200 jam penggunaan 1 Tidak pernah sama sekali

6. Logic (Decision) Tree Analysis (LTA)

Penyusunan Logic Tree Analysis (LTA) memiliki tujuan untuk memberikan prioritas pada tiap mode kerusakan dan melakukan tinjauan fungsi, kegagalan fungsi sehingga status mode kerusakan tidak sama. Prioritas suatu mode

kerusakan dapat diketahui dengan menjawab pertanyaan-pertanyaan yang telah disediakan dalam LTA ini. Analisis kekritisan menempatkan setiap mode kerusakan ke dalam satu dari empat kategori. Empat hal yang penting dalam analisis kekritisan yaitu sebagai berikut:

a. Evident, yaitu apakah operator mengetahui dalam kondisi normal, telah terjadi ganguan dalam sistem?

b. Safety, yaitu apakah mode kerusakan ini menyebabkan masalah keselamatan?

c. Outage, yaitu apakah mode kerusakan ini mengakibatkan seluruh atau sebagian mesin terhenti?

d. Category, yaitu pengkategorian yang diperoleh setelah menjawab pertanyaan-pertanyaan yang diajukan.

8. Pemilihan Tindakan

Pemilihan tindakan merupakan tahap terakhir dalam proses RCM. Proses ini akan menentukan tindakan yang tepat untuk mode kerusakan tertentu. Tugas yang dipilih dalam kegiatan preventive maintenance harus memenuhi syarat berikut:

a. Aplikatif, tugas tersebut akan dapat mencegah kegagalan, mendeteksi kegagalan atau menemukan kegagalan tersembunyi.

b. Efektif, tugas tersebut harus merupakan pilihan dengan biaya yang paling efektif diantara kandidat lainnya.

3.6. Keandalan (Reliability)

3.6.1. Definisi Keandalan (Reliability)

Pemeliharaan komponen atau peralatan tidak bisa lepas dari pembahasan mengenai keandalan (reliability).Selain keandalan merupakan salah satu ukuran keberhasilan sistem pemeliharaan juga keandalan digunakan untuk menentukan penjadwalan pemeliharaan sendiri.Akhir-akhir ini konsep keandalan digunakan juga pada berbagai industri, misalnya dalam penetuan interval penggantian komponen mesin/spare part.

Ukuran keberhasilan suatu tindakan pemeliharaan (maintenance) dapat dinyatakan dengan tingkat reliability.Secara umum reliability dapat didefinisikan sebagai probabilitas suatu sistem atau produk dapat beroperasi dengan baik tanpa mengalami kerusakan pada suatu kondisi tertentu dan waktu yang telah

ditentukan5

1. Probabilitas

. Berdasarkan definisi reliability dibagi atas empat komponen pokok, yaitu:

Merupakan komponen pokok pertama, merupakan input numerik bagi pengkajian reliability sutau sistem yang juga merupakan indeks kuantitatif untuk menilai kelayakan suatu sistem. Menandakan bahwa reliability menyatakan kemungkinan yang bernilai 0-1

5

2. Kemampuan yang diharapkan (Satisfactory Performance)

Komponen ini memberikan indikasi yang spesifik bahwa kriteria dalam menentukan tingkat kepuasan harus digambarkan dengan jelas. Untuk setiapunit terdapat suatu standar untuk menentukan apa yang dimaksud dengankemampuan yang diharapkan.

3. Tujuan yang Diinginkan

Tujuan yang diinginkan, dimana kegunaan peralatan harus spesifik.Hal ini dikarenakan terdapat beberapa tingkatan dalam memproduksi suatu barang konsumen.

4.Waktu (Time)

Waktu merupakan bagian yang dihubungkan dengan tingkat penampilan sistem, sehingga dapat menentukan suatu jadwal dalam dalam fungsi reliability.Waktu yang dipakai adalah MTTF (Mean Time to Failure) untukmenentukan waktu kritis dalam pengukuran reliability.

5. Kondisi Pengoperasian (Specified Operating Condition)

Faktor-faktor lingkungan seperti: getaran (vibration), kelembaban (humidity), lokasi geografis yang merupakan kondisi tempat berlangsungnya

pengoperasiaan, merupakan hal yang termasuk kedalam komponen ini. Faktor-faktornya tidak hanya dialamatkan untuk kondisi selama periode waktu tertentu ketika sistem atau produk sedang beroperasi, tetapi juga ketika sistem atau produk berada di dalam gudang (storage) atau sedang bergerak (trasformed) dari satu lokasi ke lokasi yang lain.

Ukuran pemenuhan performa dinyatakan dalam sebuah notasi peluang. Pemenuhan performa tersebut bukan bersifat deterministik, sehingga tidak dapat diketahui dengan pasti terjadi atau tidak. Oleh sebab itu, kita harus

menggunakanpeluang dimana sebuah komponen akan sukses atau gagal dalam batasan tertentu karena tidak mungkin untuk menyatakannya secara pasti.

3.6.2. Konsep Reliability

Dalam teori reliability terdapat empat konsep yang dipakai dalam pengukuran tingkat keandalan suatu sistem atau produk, yaitu:

1. Fungsi Kepadatan Probabilitas6

Pada fungsi ini menunjukkan bahwa kerusakan terjadi secara terus-menerus (continiuous) dan bersifat probabilistik dalam selang waktu∞).(0, Pengukuran kerusakan dilakukan dengan menggunakan data variabel seperti tinggi, jarak, jangka waktu. Untuk suatu variabel acak x kontinu didefinisikan berikut:

a. f

(

x

)≥

0 b.

c.

Dimana fungsi f(x) dinyatakan fungsi kepadatan probabilitas. 2. Fungsi Distribusi Kumulatif

Fungsi ini menyatakan probabilitas kerusakan dalam percobaan acak, dimana variabel acak tidak lebih dari x:

6

AKS Jardine-AHC Tsang, Maintenance, Replacement and Reliability (New York; CRC Press; 2005), h. 19

3. Fungsi Keandalan

Bila variabel acak dinyatakan sebagai suatu waktu kegagalan atau umur komponen maka fungsi keandalan R(t) didefinisikan:

R(X) = P(T>t)

T : Waktu operasi dari awal sampai terjadi kerusakan (waktu kerusakan) dan f(x) menyatakan fungsi kepadatan probabilitas, maka f(x) dx adalah probabilitas dari suatu komponen akan mengalami kerusakan pada interval (ti + ∆t ). F(t) dinyatakan sebagai probabilitas kegagalan komponen sampai

waktu ke t, maka:

Maka fungsi keandalan adalah: R(t) =1-P(T<t)

= = 1-F(t)

Fungsi keandalan/ R(t) untuk preventive maintenance dirumuskan sebagai berikut7

dimana n adalah jumlah pergantian pencegahan yang telah dilakukan sampai kurun waktu t, T adalah interval pergantian komponen, dan F(t) adalah Frekuensi Distribusi Kumulatif Komponen.

: (t-nT)=1-F(t-nT)

7

Gunawarman Hartono, Analisis Penerapan Total Preventive Maintenance untuk Meningkatkan Availability dan Reliability pada Mesin Injeksi Melalui Minimisasi Downtime (2003), h. 7

4. Fungsi Laju Kerusakan

Fungsi laju kerusakan didefinisikan sebagai limit dari laju kerusakan dengan panjang interval waktu mendekati nol, maka fungsi laju kerusakan adalah laju kerusakan sesaat. Rata-rata kerusakan yang terjadi dalam interval waktu t1-t2

dinyatakan. Kerusakan rata-rata dinyatakan sebagai berikut:

Jika disubstitusi t1= t, dan t2= t + h maka akan diperoleh laju kerusakan

rata-rata ( λ ) adalah: =

Berdasarkan persamaan diatas maka fungsi laju kerusakan.

3.6.3. Pola Distribusi Data dalam Keandalan/Reliability

Pola distribusi data dalam Keandalan/Reliability antara lain: 1. Pola Distribusi Weibull

dan keandalan pada komponen. Fungsi-fungsi dari distribusi Weibull: a. Fungsi Kepadatan Probabilitas

b. Fungsi Distribusi Kumulatif

c. Fungsi Keandalan

d. Fungsi Laju Kerusakan

Parameter β disebut dengan parameter bentuk atau kemiringan weibull(weibull slope), sedangkan parameter α disebut dengan parameter skala atau karakteristik

hidup. Bentuk fungsi distribusi weibull bergantung pada parameter bentuknya (β),

yaitu:

β < 1: Distribusi weibull akan menyerupai distribusi hyper-exponential dengan laju kerusakan cenderung menurun.

β = 1: Distribusi weibull akan menyerupai distribusi eksponensial dengan laju kerusakan cenderung konstan.

β > 1: Distribusi weibull akan menyerupai distribusi normal dengan laju kerusakan cenderung meningkat.

2. Pola Distribusi Normal

Distribusi normal (Gausian) mungkin merupakan distribusi probabilitas yang paling penting baik dalam teori maupun aplikasi statistik. Fungsi-fungsi dari distribusi Normal:

a. Fungsi Kepadatan Probabilitas

b. Fungsi Distribusi Kumulatif

c. Fungsi Keandalan

d. Fungsi Laju Kerusakan

Kosep reliabilitydistribusi normal tergantung pada nilai μ (rata-rata) dan σ (standar deviasi).

3. Pola Distribusi Lognormal

Distribusi lognormal merupakan distribusi yang berguna untuk

menggambarkan distribusi kerusakan untuk situasi yang bervariasi.Distribusi lognormal banyak digunakan di bidang teknik, khusunya sebagai model untuk berbagai jenis sifat material dan kelelahan material. Fungsi-fungsi dari

distribusi Lognormal:

a. Fungsi Kepadatan Probabilitas

b. Fungsi Distribusi Kumulatif

c. Fungsi Keandalan

R(t)=1− F (t)

d. Fungsi Laju Kerusakan

h(t)=

Konsep reliabilitydistribusi Lognormal tergantung pada nilai μ (rata-rata) dan

σ (standar deviasi).

4. Pola Distribusi Eksponensial

Distribusi eksponensial sering digunakan dalam berbagai bidang, terutama dalam teori keandalan. Hal ini disebabkan karena pada umumnya

datakerusakan mempunyai perilaku yang dapat dicerminkan oleh distribusi

eksponensial. Distribusi eksponensial akan tergantung pada nilai λ, yaitu laju

kegagalan (konstan). Fungsi-fungsi dari distribusi Eksponensial: a. Fungsi Kepadatan Probabilitas

b. Fungsi Distribusi Kumulatif

F(t)=1−e c. Fungsi Keandalan

−λt

R(t)= e d. Fungsi Laju Kerusakan

−λt

h(t)=λ

5. Pola Distribusi Gamma

Distribusi Gamma memiliki karakter yang hampir mirip dengan distribusi Weibull dengan shape parameterβ dan scale parameterα. Dengan

memvariasikan nilai kedua parameter tersebut maka ada banyak jenis sebaran data yang dapat diwakili oleh distribusi Gamma.

Fungsi-fungsi dari distribusi Gamma: 1. Fungsi Kepadatan Probabilitas

2. Fungsi Distribusi Kumulatif

3. Fungsi Keandalan

R(t)=1− F (t)

Ada dua kasus khusus berkaitan dengan distribusi gamma. Kasus yang

pertama saat β = 1 dan yang kedua β = integer, maka saat:

3.7. Uji Kolmogorov-Smirnov

Dalam menganalisis kesesuaian data dapat dimanfaatkan Uji Goodness of fit (kesesuaian) antara frekuensi hasil pengamatan dengan frekuensi

yangdiharapkan. Alternatif dari uji goodness of fit yang dikemukakan oleh A. Kolmogorov dan N.V.Smirnov dua matematikawan yang berasal dari Rusia,adalah Kolmogorov–Smirnov, yang beranggapan bahwa distribusi variabel yang sedang diuji bersifat kontinu dan sampel diambil dari populasi sederhana.Dengan demikian uji ini hanya dapat digunakan bila variabel yang diukur paling sedikit dalam skala ordinal.

Ada beberapa keuntungan dan kerugian relatif dari uji kesesuaian Kolmogorov–Smirnov dibandingkan dengan uji kesesuaian Chi-Kuadrat, yaitu : 1. Data dalam uji Kolmogorov–Smirnov tidak perlu dilakukan kategorisasi.

Dengan demikian semua informasi hasil pengamatan terpakai.

2. Uji Kolmogorov–Smirnov bisa dipakai untuk semua ukuran sampel, sedang uji Chi-Kuadrat membutuhkan ukuran sampel minimum tertentu.

populasi. Sebaliknya uji Chi-Kuadrat bisa digunakan untuk memperkirakan parameter populasi dengan cara mengurangi derajat bebas sebanyak parameter yang diperkirakan.

4. Uji Kolmogorov–Smirnov memakai asumsi bahwa distribusi populasi teoritis bersifat kontinu.

Langkah–langkah uji Kolmogorov–Smirnov sebagai berikut:

1. Susun frekuensi-frekuensi berurutan dari nilai terkecil sampai nilai terbesar. 2. Susun frekuensi kumulatif dari nilai–nilai teramati itu.

3. Konversikan frekuensi kumulatif itu ke dalam probabilitas, yaitu ke dalam fungsi distribusi frekuensi kumulatif (fs(x)).

4. Carilah probabilitas (luas area) kumulatif untuk setiap nilai teramati. Hasilnya ialah apa yang kita sebut Ft(xi).

5. Susun Fs(x) berdampingan dengan Ft(x). Hitung selisih absolut antara Fs(xi)

dan Ft(xi) pada masing – masing nilai teramati.

6. Statistik uji Kolmogorov – Smirnov ialah selisih absolut terbesar Fs(xi) dan

Ft(xi) yang juga disebut deviasi maksimum D, ditulis sebagai berikut:

D = │Fs (xi) – Ft (xi

Prinsip dari uji Kolmogorov–Smirnov ialah menghitung selisih absolut antara fungsi distribusi frekuensi kumulatif sampel (Fs(x)) dan fungsi distribusi

frekuensi kumulatif teoritis (Ft(x)) pada masing – masing interval kelas.

)│maks, I = 1,2,…..N

Hipotesis yang diuji dinyatakan sebagai berikut, yaitu: Ho : F(x) = Ft(x) untuk semua x dari −∼sampai + ∼

Dengan F(x) adalah fungsi distribusi frekuensi kumulatif populasi pengamatan. Statistik uji Kolmogorov – Smirnov ialah selisih absolut terbesar Fs(xi) dan

Ft(x) yang kita sebut deviasi maksimum D. Statistik D ditulis sebagai berikut :

D = F (x)s – F (x)t

3.8. Interval Penggantian Komponen dengan Total Minimum Downtime maks, i = 1,2,…n

Nilai D kemudian dibandingkan dengan nilai kritis pada tabel distribusi pengambilan sebagian data, pada ukuran sampel n dan tingkat kemaknaan α. Ho ditolak bila nilai teramati maksimum D lebih besar atau sama dengan nilai kritis D maksimum. Dengan penolakan Ho berarti distribusi teoritis berbeda secara bermakna.Sebaliknya dengan menolak Ho berarti terdapat perbedaan bermakna antara distribusi teramati dan distribusi teoritis.

8

Pada dasarnya downtime didefinisikan sebagai waktu suatu komponen sistem tidak dapat digunakan (tidak berada dalam kondisi yang baik), sehingga membuat fungsi sistem tidak berjalan.Berdasarkan kenyataan bahwa pada dasarnya prinsip utama dalam manajemen perawatan adalah untuk menekan periode kerusakan (breakdown period) sampai batas minimum, maka keputusan penggantian komponen sistem berdasarkan downtime minimum menjadi sangat penting. Pembahasan berikut akan difokuskan pada proses pembuatan keputusan penggantian komponen sistem yang meminimumkan downtime, sehingga tujuan utama dari manajamen sistem perawatan untuk memperpendek periode kerusakan

8

sampai batas minimum dapat dicapai. Penentuan tindakan preventif yang optimum dengan meminimumkan downtimeakan dikemukakan berdasarkan interval waktu penggantian (replacement interval).

Tujuan untuk menentukan penggantian komponen yang optimum berdasarkan interval waktu, tp, diantara penggantian preventif dengan

menggunakan kriteria meminimumkan total downtime per unit waktu, dapat dijelaskan melalui Gambar 3.2 berikut.

Penggantian Penggantian

karena rusak Preventif

Tf Tf Tp

Tp

Gambar 3.2. Penggantian Komponen Berdasarkan Interval Waktu

satu siklus

Dari Gambar 3.2 dapat dilihat bahwa total downtime per unit waktu untuk tindakan penggantian preventif pada waktu tp, dinotasikan sebagai D(tp) adalah:

Dimana: H(tp)

T

= Banyaknya kerusakan (kagagalan) dalam interval waktu (0,tp), merupakan

nilai harapan (expected value)

f

T

= Waktu yang diperlukan untuk penggantian komponen karena kerusakan.

preventif (komponen belum rusak). tp + Tp = Panjang satu siklus.

Meminimumkan total minimum downtimeakan diperoleh tindakan penggatian komponen berdasarkan interval waktu tp yang optimum. Untuk

komponen yang memiliki distribusi kegagalan mengikuti distribusi peluang tertentu dengan fungsi peluang f(t), maka nilai harapan (expected

value)banyaknya kegagalan yang terjadi dalam interval waktu (0,tp) dapat

dihitung sebagai berikut:

BAB IV

METODOLOGI PENELITIAN

4.1. Tempat dan Waktu Penelitian

Penelitian dilakukan di departemen produksi pada mesin produksi di PT. Jakarana Tama Medan yang beralamat di Jalan Raya Medan-Tanjung Morawa Km 9,5 Kelurahan Timbang Deli Amplas, Sumatera Utara. Pengumpulan data dilakukan selama 1 bulan.

4.2. Jenis Penelitian

Jenis penelitian ini merupakan penelitian grounded research karena bertujuan untuk mengeneralisasi empiris, menetapkan konsep dan membuktikan atau mengembangkan teori. Grounded research juga dilakukan untuk menemukan sifat-sifat penting dari setiap gejala serta mengelompokkkan atas dasar kesamaan karakteristik yang menjadi konsep.

4.3. Objek Penelitian

Objek penelitian yang diamati adalah mesin-mesin lini produksi II dengan tingkat kerusakan tertinggi. Mesin yang difokuskan dalam penelitian ini adalah mesin packaging.

4.4. Variabel Penelitian

Adapun variabel-variabel yang terdapat dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:

1. Variabel Independen

Variabel independen ataupun variabel bebas merupakan variabel penelitian yang mempengaruhi dan menjadi penyebab perubahan atau timbulnya variabel terikat. Yang menjadi variabel bebas dalam penelitian ini adalah:

a. Frekuensi kerusakan mesin b. Waktu perbaikan mesin 2. Variabel Dependen

Variabel dependen atau variabel terikat (variabel yang dipengaruhi) dalam penelitian ini adalah downtime mesin. Downtime mesin merupakan jumlah waktu dimana suatu mesin tidak dapat beroperasi disebabkan adanya kerusakan (failure).

4.5. Kerangka Konseptual Penelitian

Permasalahan yang diangkat pada penelitian ini adalah tingginya tingkat breakdown yang terjadi pada lantai produksi yang menyebabkan tingginya downtime produksi. Oleh karena itu, dilakukan proses identifikasi sistem perawatan aktual dengan menggunakan Cause and Effect Diagram dan dilanjutkan dengan penerapan metode Reliability Centered Maintenance untuk merancang tindakan preventif kerusakan komponen mesin. Selanjutnya akan dilakukan pengujian pola distribusi kerusakan komponen mesin kritis dan

perhitungan Total Minimum Downtime untuk menentukan interval penggantian komponen. Hasil yang diharapkan dari penelitian ini adalah rancangan tindakan perawatan dan jadwal perawatan komponen mesin sehingga perusahaan dapat mempertahankan kehandalan mesin produksinya yang akan berpengaruh terhadap peningkatan produktivitas perusahaan tersebut. Kerangka konseptual dari penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 4.1.

Input - Data Waktu Downtime

- Data Historis Kerusakan

Process

- Analisis Cause and Effect Diagram

- Analisis RCM - Perhitungan Kehandalan - Perhitungan Total Minimum Downtime

Output - Komponen-komponen Kritis - Mean Time To Failure

- Jadwal Pergantian Optimum

Kehandalan mesin tetap terjaga

Downtime Menurun Waktu produksi menjadi optimal dan

target produksi tercapai

Peningkatan Profit Visi Perusahaan

Gambar 4.1. Kerangka Konseptual Penelitian

4.6. Instrumen Penelitian

Instrumen penelitian yang digunakan dalam penelitian ini antara lain: 1. Lembar checklist yang digunakan untuk mengarahkan observasi (pengamatan)

agar terfokus pada objek penelitian.

2. Pedoman wawancara yang digunakan untuk mengarahkan wawancara agar data yang diperoleh relevan terhadap objek penelitian.

4.7. Pengumpulan Data 4.7.1. Sumber Data

Berdasarkan cara memperolehnya maka sumber data yang diperoleh dari penelitian ini adalah:

1. Data primer

Data-data primer dikumpulkan dengan cara pengamatan atau pengukuran langsung, antara lain uraian proses produksi pembuatan mie instan serta data jenis dan cara kerja penggunaan mesin.

2. Data sekunder

Data sekunder diperoleh berdasarkan data dokumentasi yang telah dikumpulkan dan diolah oleh perusahaan,, antara lain sejarah perusahaan, data waktu downtime produksi, data historis kerusakan mesin periode Januari 2013 - Desember 2013, cara perawatan dan perbaikan mesin aktual dan komponen-komponen mesin produksi mie instan.

4.7.2. Metode Pengumpulan Data

Pada penelitian ini, teknik pengumpulan data dilakukan adalah:

1. Observasi, yaitu melakukan pengamatan secara langsung terhadap uraian proses produksi, mesin-mesin produksi dan cara kerja mesin produksi tersebut.

2. Wawancara, yaitu dengan melakukan Tanya jawab dengan teknisi mesin/peralatan yang menangani kerusakan mesin dan peralatan tersebut.

3. Pedoman dokumentasi data perusahaan, yaitu dengan melihat arsip-arsip perusahaan yang berhubungan dengan data waktu kerusakan mesin dan jenis kerusakan mesin.

4. Studi Literatur, yaitu dengan membaca buku-buku dan jurnal-jurnal yang berkaitan dengan penerapan metode Reliability Centered Maintenance dalam perancangan preventive maintenance.

4.8. Metode Pengolahan Data

Berikut ini merupakan langkah-langkah dalam melakukan pengolahan data:

1. Metode yang digunakan dalam pengolahan data adalah metode Reability Centered Maintenance (RCM). Adapun langkah-langkahnya adalah sebagai berikut:

a. Melakukan seleksi sistem dan pengumpulan informasi b. Definisi batasan sistem

c. Deskripsi sistem dan blok diagram fungsi d. Fungsi sistem dan kegagalan fungsi e. FMEA

f. Logic (Decision) Tree Analysis g. Pemilihan Tindakan

2. Pengujian reliabilitas dengan menggunakan software EasyFit

3. Penentuan Total Minimum Downtime (TMD) dan penentuan interval perawatan mesin yang paling optimum.

4. Perhitungan produktivitas setelah dilakukan perbaikan sistem perawatan mesin.

4.9. Analisis Pemecahan Masalah

Pada tahap ini dilakukan analisis dari pengolahan data, yaitu:

1. Analisis FMEA untuk menentukan perawatan terhadap komponen mesin kritis.

2. Analisis Logic (Decision) Tree Analysis untuk menentukan kategori komponen mesin kritis.

3. Prosedur perawatan berdasarkan kegiatan pemilihan tindakan untuk menentukan tindakan yang akan diambil.

4. Ringkasan penurunan downtime yang membandingkan sistem perawatan sekarang (sebelum dilakukan perbaikan) dan usulan (sesudah dilakukan perbaikan) serta mengetahui besarnya nilai penurunan downtime.

5. Analisis perhitungan produktivitas dengan cara membandingkan produktivitas sekarang (sebelum dilakukan perbaikan) dan usulan (sesudah dilakukan perbaikan)

BAB V

PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA

5.1. Pengumpulan Data

Penelitian dilakukan di departemen produksi pada mesin produksi lini II di PT. Jakarana Tama Medan. Adapun dalam proses produksinya, perusahaan didukung oleh beberapa mesin, yaitu : mesin mixer, feeder, press, slitter, steam box, cutter, fryer, dryer dan mesin packaging.

5.1.1. Data Waktu Downtime

Data waktu downtime pada mesin produksi lini II di PT. Jakarana Tama Medan dapat dilihat pada Tabel 5.1 berikut ini.

Tabel 5.1. Downtime Mesin Produksi Lini II Tahun 2013

Tahun Bulan Downtime (jam) Jam Operasi % Downtime

2013

Januari 28.08 45 44.58%

Februari 16.76 156 17.09%

Maret 15.28 137 26.62%

April 11.00 109 9.86%

Mei 16.19 170 13.40%

Juni 8.84 147 8.39%

Juli 15.59 132 14.23%

Agustus 19.33 131 19.32%

September 20.20 102 18.67%

Oktober 20.19 149 13.55%

November 9.01 154 6.85%

Desember 7.68 148 5.19%

5.1.2. Data Historis Kerusakan Mesin Produksi

Data frekuensi breakdown dan persentase kumulatif dari kerusakan mesin produksi lini II di PT. Jakarana Tama Medan dapat dilihat pada Tabel 5.2 dan Tabel 5.3 berikut ini.

Tabel 5.2. Frekuensi Breakdown Mesin Produksi Lini II Tahun 2013

Mesin Bulan Total

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

Mixer 0 0 0 2 0 0 1 5 6 0 1 0 15

Press 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Steam Box 1 1 2 0 2 1 1 3 1 1 0 4 17

Cutter 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 36

Fryer 4 5 6 0 0 0 4 1 0 5 3 2 30

Dryer 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 0 0 3

Packaging 12 13 11 10 6 6 9 8 18 10 4 8 115 (Sumber: Departemen Teknik PT Jakarana Tama Medan)

Tabel 5.3. Persentase Kumulatif Mesin Frekuensi

Kerusakan Persentase Frekuensi Kerusakan (%) Persentase Kumulatif (%) Downtime (jam) Persentase Downtime (%) Persentase Kumulatif (%)

Mixer 15 6.85% 6.85% 5.59 5.30% 5.30% Press 17 7.76% 14.61% 8.28 7.85% 13.14% Steam Box 3 1.37% 15.98% 0.75 0.71% 13.85% Cutter 36 16.44% 32.42% 14.03 13.29% 27.15% Fryer 30 13.70% 46.12% 20.09 19.04% 46.18% Dryer 3 1.37% 47.49% 7.67 7.27% 53.45% Packaging 115 52.51% 100,00% 49.13 46.55% 100,00%

Gambar 5.1. Pareto Diagram Breakdown Mesin Produksi Lini II PT Jakarana Tama Medan

Berdasarkan hasil rekapitulasi jumlah breakdown yang dapat dilihat pada Gambar 5.1, mesin packaging merupakan mesin yang paling sering mengalami kerusakan. Adapun data kerusakan dan interval kerusakan komponen kritis mesin packaging tersebut dapat dilihat pada Tabel 5.4 dan Tabel 5.5 berikut ini.

Adapun sistem perawatan mesin dan peralatan PT Jakarana Tama Medan saat ini antara lain :

1. Perawatan mesin sebelum proses pengolahan dimulai

Perawatan dilakukan dengan membersihkan mesin-mesin dan memeriksa pelumas motor penggerak jika diperlukan.

2. Pembersihan mesin setelah proses pengolahan selesai

Membersihkan tepung-tepung yang terdapat pada mesin setelah proses produksi selesai.

3. Pembongkaran mesin untuk mengganti komponen mesin yang rusak

Perawatan dilakukan dengan mengganti/memperbaiki komponen yang rusak bila diketahui terdapat kegagalan fungsi akibat kerusakan komponen-komponen pada mesin tertentu.

4. Pembongkaran mesin secara keseluruhan jika diperlukan

Pembongkaran mesin secara keseluruhan dilakukan apabila mesin tidak dapat berfungsi sama sekali. Lamanya waktu perbaikan bervariasi tergantung pada kerusakan yang ditemukan pada waktu pembongkaran.

Berikut ini akan diuraikan aktivitas perawatan aktual dalam bentuk flowchart ketika terjadi kerusakan komponen mesin. Melalui flowchart tersebut, dapat terlihat bahwa sistem perawatan aktual memiliki beberapa kelemahan yaitu tidak adanya jadwal pergantian komponen yang mengakibatkan kurangnya persiapan sumber daya dalam menghadapi kerusakan.

Kerusakan Komponen

Apakah mekanik tersedia

Mekanik mengidentifikasi kebutuhan sumber daya (peralatan dan sparepart)

Mekanik melaporkan hasil analisis ke supervisor

ACC dari supervisor?

Mekanik mengisi daftar pengambilan sumber daya

Sumber daya tersedia

Mempersiapkan rencana perbaikan

Mesin berfungsi kembali?

Mekanik mencatat penyebab kerusakan, waktu dan tindakan

perbaikan yang dilakukan

Selesai

Mekanik membeli sparepart/tools

yang diperlukan Daftar pengambilan peralatan dan

sparepart Menunggu Daftar kerusakan Ya Ya Ya Ya Tidak Tidak Tidak Tidak

Mekanik sedang mengerjakan perbaikan di mesin lain Operator mesin melaporkan

kerusakan ke bagian maintenance

Mekanik mengidentifikasi masalah kerusakan

Mekanik menjalankan mesin Mekanik melakukan kegiatan

perbaikan

Sumber: Departemen Teknik PT Jakarana Tama Medan

Dengan sistem perawatan yang diterapkan oleh perusahaan saat ini, tingkat kerusakan yang terjadi pada mesin-mesin produksi masih cukup tinggi dan memiliki kelemahan yaitu tidak adanya jadwal pergantian komponen yang mengakibatkan kurangnya persiapan sumber daya dalam menghadapi kerusakan komponen. Faktor yang mungkin menjadi penyebab masalah adalah manusia, mesin, material/peralatan dan lingkungan. Untuk dapat mengidentifikasi lebih detail penyebab masalah tersebut, maka digunakan pertanyaan “Mengapa Terjadi?” sehingga dapat diperoleh akar atau sumber penyebab masalah dalam bentuk level yang diyakini merupakan akar masalah yang ingin dipecahkan9. Berdasarkan hasil identifikasi penyebab tingginya downtime pada Tabel 5.6, maka digambarkan diagram sebab akibat (cause and effect diagram) yang dapat dilihat pada Gambar 5.3.

Tabel 5.6. Identifikasi Penyebab Tingginya Downtime Mesin Faktor Umum

Operator Metode Mesin Lingkungan

Mengapa Terjadi? Tingkat 1 Rendahnya ketelitian dan kepedulian operator Masih bersifat Corrective maintenanace Kerusakan Mesin Suhu tinggi Tingkat 2 Kurangnya pemahaman operator terhadap mesin operasi Kurangnya tindakan pemeliharaan Umur mesin Kurangnya identifikasi kerusakan dini Kesalahan operasi kerja Ventilasi yang kurang Tingkat 3 Komunikasi antar operator belum baik Tidak ada jadwal pergantian komponen SOP dan jadwal perwatan tidak efektif Pertukaran panas tidak seimbang Sumber : Hasil Observasi dan Wawancara di PT. Jakarana Tama Medan

9

Mesin/Peralatan Operator

Metode Lingkungan

Kerusakan mesin/ peralatan

Identifikasi kerusakan dini belum memadai

Kesalahan

operasi kerja Umur mesin dan

peralatan yang sudah tua

Kurang teliti

Corrective Maintenance

Tingginya downtime

mesin

SOP dan jadwal perawatan belum efektif

Tidak ada jadwal pergantian komponen

Prosedur tidak baik

Operator tidak paham

Komunikasi tidak baik

Suhu tinggi

Ventilasi kurang

Pertukaran panas tidak seimbang

BAB VI

ANALISIS PEMECAHAN MASALAH

6.1. Analisis Tindakan Perawatan Berdasarkan Pendekatan RCM 6.1.1. Analisis FMEA

Berdasarkan hasil penyusunan FMEA pada setiap subsistem mesin packaging dapat diperoleh nilai RPN (Risk Priority Number) untuk setiap komponen sehingga dapat diberikan perhatian yang lebih terhadap komponen utama yang memiliki nilai prioritas terbesar dalam kegagalan sistem produksi yaitu dengan cara menerapkan tindakan pemeliharaan yang tepat. Nilai RPN untuk setiap komponen yang telah diurutkan berdasarkan prioritasnya dapat dilihat pada Tabel 6.1.

Tabel 6.1. RPN Kegagalan Komponen Mesin Packaging

Berdasarkan tabel tersebut, dapat dilihat bahwa terdapat 6 (enam) komponen utama yang memiliki nilai prioritas terbesar dalam kegagalan sistem

No Komponen RPN

1. Termokopel LS 300 2. Termokopel ESU 300 3. Termokopel ESL 300 4. Thermocontrol LS 150 5. Thermocontrol ESU 150 6. Thermocontrol ESL 150 7. Date Printer 84

8. Rantai DC 64

9. Mark Sensor 60

10. Rantai TC 48

produksi mie instan, yaitu Termokopel LS, Termokopel ESU, Termokopel ESL, Thermocontrol LS, Thermocontrol ESU dan Thermocontrol ESL.

6.1.2. Analisis Kategori Komponen Berdasarkan LTA

Berdasarkan analisis LTA, maka dapat diperoleh masing-masing kategori kegagalan masing-masing komponen mesin. Pengkategorian komponen dilakukan berdasarkan beberapa pertimbangan, antara lain:

1. Kategori A (Safety problem) yaitu komponen yang dapat mengakibatkan gangguan keselamatan pada operator dan lingkungan.

2. Kategori B (Outage problem) yaitu komponen yang dapat mengakibatkan kegagalan pada seluruh atau sebagian sistem.

3. Kategori C (Economic problem) yaitu komponen yang dapat tidak menyebabkan kegagalan pada seluruh atau sebagian sistem tetapi menyebabkan kerugian pada perusahaan karena fungsi komponen berkurang. 4. Kategori D (Hidden failure) yaitu komponen yang kegagalan fungsinya tidak

disadari dan sulit dideteksi oleh operator karena tersembunyi dari penglihatan operator

Rekapitulasi kategori kegagalan komponen yang diperoleh pada tahap LTA dapat dilihat pada Tabel 6.2. Berdasarkan tabel tersebut dapat disimpulkan bahwa kegagalan komponen pada mesin packaging mie instan sebagian besar (sebesar 66.67%) komponen kritis berada dalam kategori outage problem yang menyebabkan kegagalan total pada sistem mesin tersebut.

Tabel 6.2. Rekapitulasi Kategori Komponen Mesin

No Kategori Jenis Kegagalan Jumlah

Kegagalan Persentase

1 A - - -

2 B

Aus pada Rantai DC

16 66.67%

Korosi pada Rantai DC Overload pada Rantai DC Aus pada Rantai TC Korosi pada Rantai TC Overload pada Rantai TC Overload pada Mark Sensor Heater Termokopel LS rusak

Kuningan karbon Termokopel LS putus/kendur Valve pada Thermocontrol LS bocor

Heater Termokopel ESU rusak

Kuningan karbon Termokopel ESU putus/kendur Valve pada Thermocontrol ESUbocor

Heater Termokopel ESL rusak

Kuningan karbon Termokopel ESL putus/kendur Valve pada Thermocontrol ESL bocor

3 C

Grease pada Rantai DC kurang

8 33.33%

Grease pada Rantai TC kurang

Pemasangan Date Printer yang tidak tepat Pemasangan Bad Length yang tidak tepat Pemasangan Mark Sensor yang tidak tepat Pemasangan Thermocontrol LS yang tidak tepat Pemasangan Thermocontrol ESU yang tidak tepat Pemasangan Thermocontrol ESL yang tidak tepat

4 D - - -

Total 24 100%

6.1.3. Analisis Prosedur Perawatan Berdasarkan Pemilihan Tindakan

Berdasarkan hasil pemilihan tindakan terhadap komponen-komponen yang mengalami kegagalan pada sistem mesin packaging dapat diperoleh beberapa pemilihan tindakan, yaitu:

1. Tindakan perawatan Condition Directed (CD)

Tindakan perawatan ini bertujuan untuk mendeteksi kegagalan berdasarkan kondisi aktual komponen dengan cara visual inspection dan pemeriksaan mesin. Apabila pada proses pendeteksian ditemukan gejala-gejala kerusakan, maka dilanjutkan dengan proses perbaikan atau penggantian komponen. Rencana tindakan perawatan CD untuk masing-masing komponen dapat dilihat pada Tabel 6.3.

2. Tindakan perawatan Time Directed (TD)

Tindakan perawatan ini bertujuan untuk menghindari kegagalan komponen dengan berfokus pada kegiatan penggantian komponen kritis secara berkala. Rencana tindakan perawatan TD untuk masing-masing komponen dapat dilihat pada Tabel 6.4.

3. Tindakan perawatan Find Failure (FF)

Tindakan perawatan ini bertujuan untuk menemukan kerusakan yang tersembunyi pada mesin dengan melakukan pemeriksaan berkala. Rencana tindakan perawatan FF untuk masing-masing komponen dapat dilihat pada Tabel 6.5.

Tabel 6.3. Rencana Tindakan Perawatan CD

No Komponen Tindakan CD

1. Rantai DC

1. Pemeriksaan rantai (harus dalam keadaan terpasang dengan baik)

2. Pemeriksaan sambungan rantai (sambungan rantai harus terpasang dengan baik)

3. Pemeriksaan putaran rantai (gerakan rantai dan gear harus sejalan)

Tabel 6.3. Rencana Tindakan Perawatan CD (Lanjutan)

Tabel 6.4. Rencana Tindakan Perawatan TD

No Komponen Tindakan TD

1. Termokopel LS Mempersiapkan pergantian komponen setiap 15 hari 2. Thermocontrol LS Mempersiapkan pergantian komponen setiap 53 hari 3. Termokopel ESU Mempersiapkan pergantian komponen setiap 7 hari 4. Thermocontrol ESU Mempersiapkan pergantian komponen setiap 40 hari 5. Termokopel ESL Mempersiapkan pergantian komponen setiap 22 hari 6. Thermocontrol ESL Mempersiapkan pergantian komponen setiap 37 hari

Tabel 6.5. Rencana Tindakan Perawatan FF

No Komponen Tindakan FF

1. Date Printer Pemeriksaan apakah setelan tanggal produksi dan tanggal kadaluarsa produk telah tepat dan date printer telah terpasang dengan baik. Jika tanggal pada kemasan belum tepat, perbaiki setelan dan jika tinta printer telah pudar, maka lakukan pergantian.

2. Bad Length Jika ukuran kemasan belum sesuai, periksa bad length. Apabila setelan ukuran kemasan belum sesuai dengan jenis produk yang sedang diproduksi, perbaiki setelan bad length.

3. Mark Sensor Jika terjadi kesalahan pada langkah-langkah pemotongan kemasan, periksa setelan mark sensor.

6.2. Rekomendasi Jadwal Pergantian Komponen

No Komponen Tindakan CD

2. Rantai TC

1. Pemeriksaan rantai (harus dalam keadaan terpasang dengan baik)

2. Pemeriksaan sambungan rantai (sambungan rantai harus terpasang dengan baik)

3. Pemeriksaan putaran rantai (gerakan rantai dan gear harus sejalan)

Berdasarkan hasil pendekatan RCM, perhitungan reliability dilakukan pada komponen yang membutuhkan tindakan perawatan berdasarkan waktu (time directed) yaitu komponen Termokopel LS, Thermocontrol LS, Termokopel ESU, Thermocontrol ESU, Termokopel ESL dan Thermocontrol ESL. Perhitungan interval pergantian komponen-komponen tersebut diperoleh dengan pendekatan Total Minimum Downtime yang paling kecil. Untuk menentukan nilai TMD komponen, interval kerusakan dari masing-masing komponen diuji distribusi kerusakannya dan ditentukan parameter yang mempengaruhi distribusi kerusakan komponen.

Hasil rekapitulasi perhitungan Total Minimum Downtime komponen tersebut dapat dilihat pada Tabel 6.6.

Tabel 6.6. Rekapitulasi Perhitungan Total Minimum Downtime No Komponen Interval Pergantian Optimum

(hari)

1 Termokopel ESL 22

2 Thermocontrol ESL 37

3 Termokopel LS 15

4 Thermocontrol LS 53

5 Termokopel ESU 7

6 Thermocontrol ESU 40

Berdasarkan interval pergantian komponen yang diperoleh pada Tabel 6.6, maka dapat disusun jadwal perawatan komponen selama 1 tahun yang dapat dilihat pada Gambar 6.1.

Gambar 6.1. Kalender Jadwal Interval Pengantian untuk Agustus 2014-Juli 2015

BAB VII

KESIMPULAN DAN SARAN

7.1. Kesimpulan

Kesimpulan yang didapatkan berdasarkan analisis pemecahan masalah adalah penerapan metode Reliability Centered Maintenance di PT Jakarana Tama merupakan konsep maintenance yang efektif untuk menurunkan downtime mesin. Hasil perhitungan dengan metode RCM tersebut dapat diuraikan sebagai berikut:

1. Berdasarkan hasil penyusunan FMEA (Failure Mode and Effect Analysis) didapatkan bahwa komponen Termokopel LS, Termo kopel ESU, Termokopel ESL, Thermocontrol LS, Thermocontrol ESU dan Thermocontrol ESL memiliki nilai prioritas terbesar dalam kegagalan sistem (RPN) sehingga membutuhkan perhatian yang lebih dan tindakan pemeliharaan yang tepat. 2. Hasil penyusunan Logic Tree Analysis (LTA) menunjukkan 66.67% dari

komponen yang tergolong kategori B (outage problem) atau dikategorikan sebagai komponen yang dapat mengakibatkan kegagalan pada sebagian atau keseluruhan sistem dan sebesar 33.33% tergolong kategori C (economic problem) atau dikategorikan sebagai komponen yang dapat menyebabkan kerugian pada perusahaan karena fungsi komponen berkurang sedangkan tidak ada komponen yang termasuk dalam kategori A dan D.

3. Hasil pemilihan tindakan perawatan RCM menunjukkan terdapat 2 komponen mesin yang direncanakan dengan perawatan CD (Condition Directed), 6

komponen kritis yang direncanakan dengan perawatan TD (Time Directed) dan 3 komponen yang direncanakan dengan perawatan FF (Find Failure). 4. Interval pergantian optimum komponen Termokopel LS, Termokopel ESU,

Termokopel ESL, Thermocontrol LS, Thermocontrol ESU dan Thermocontrol ESL masing-masing adalah sebesar 15 hari, 7 hari, 22 hari, 53 hari, 40 hari dan 37 hari.

5. Dengan diterapkannya metode RCM sebagai metode perawatan yang baru, maka dapat dilihat adanya potensi penurunan downtime sebesar 27.57% atau sekitar 51.87 jam downtime, peningkatan reliability komponen dan peningkatan profit sebesar Rp. 88700129.28/tahun.

7.2. Saran

Adapun saran-saran yang dapat diberikan sebagai masukan bagi perusahaan antara lain:

1. Perusahaan menerapkan metode Reliability Centered Maintenance (RCM) sebagai metode perawatan yang baru untuk mengurangi kerugian biaya perawatan sebagaimana yang disebabkan oleh metode perawatan sekarang. 2. Perusahaan tidak ragu dalam mempersiapkan sejumlah anggaran yang

ditujukan untuk pengadaan komponen-komponen kritis di Departemen Teknik PT Jakarana Tama Medan agar perusahaan dapat menerapkan metode RCM. 3. Penerapan RCM ini memerlukan sosialisasi dan pelatihan kepada operator

(khususnya bagi Departemen Teknik Jakarana Tama Medan), sehingga operator memperhatikan jadwal pergantian komponen dan kondisi mesin yang

dioperasikan sehingga kegiatan condition monitoring dapat berjalan dengan baik dan apa yang menjadi harapan dalam penerapan RCM ini dapat tercapai.

BAB II

GAMBARAN UMUM PERUSAHAAN

2.1. Sejarah Perusahaan

PT. Jakarana Tama merupakan salah satu anak perusahaan PT. Wicaksana Group yang didirikan pada tahun 1984 yang memulai kiprahnya dalam bidang distributor. Tahun 1988 dilakukan penyederhanaan di PT. Wicaksana Group dimana semua anak perusahaan yang bergerak dalam bidang usaha distributor digabungkan menjadi PT. Wicaksana, sedangkan PT. Jakarana Tama beralih bidang usaha menjadi usaha produksi bidang makanan. Pemilihan usaha dalam bidang industri makanan ini juga dapat dikaitkan dengan himbauan dan usaha pemerintah pada saat itu, yakni pengadaan makanan yang bergizi dan non beras.

Pendirian pabrik pertama PT. Jakarana Tama dilakukan di Ciawi, Bogor dan produk pertama yang dihasilkan adalah mie instan dengan merek dagang ”Michiyo”. Perusahaan ini kemudian melihat perkembangan yang pesat terhadap produknya, dimana banyak permintaan terhadap produk tersebut yang datangnya dari luar pulau Jawa yang seringkali tidak dapat dipenuhi, baik dalam segi jumlah maupun dari waktu pengiriman. Untuk memenuhi permintaan yang datangnya dari luar Pulau Jawa tersebut, khususnya dari Pulau Sumatera maka didirikan pabrik yang berlokasi di Medan dan mulai dibangun pada bulan November tahun 1992. Produksi perdana dilakukan pada tanggal 7 Juni 1993 dan sekaligus menjadi peresmian berdirinya PT. Jakarana Tama, sedangkan produksi komersialnya dimulai pada bulan Juli 1993.

Dalam perjalanan perusahaan ini, dapat dilihat bahwa disamping mencapai tujuan-tujuan bagi pihak perusahaan sendiri, terdapat pula tugas dan tanggung jawab yang senantiasa dilaksanakan, yakni:

1. Membantu pemerintah dalam meningkatkan gizi masyarakat. 2. Membantu mengembangkan produksi makanan yang bergizi.

3. Memperluas lapangan pekerjaan bagi masyarakat, khususnya masyarakat di sekitar pabrik.

2.2. Ruang Lingkup Bidang Usaha

Perusahaan PT. Jakarana Tama Medan merupakan perusahaan yang bergerak di dalam bidang industri makanan instan dengan produk akhir berupa mie instan. Adapun produk mie instan yang telah diluncurkan oleh PT. Jakarana Tama Medan di pasar domestik pada saat ini adalah mie instan dengan merek Gaga Mie 100 dan Gaga Mie 1000.

Bahan-bahan yang digunakan dalam memproduksi mie instan adalah tepung terigu, tepung tapioka, minyak goreng, bumbu, kemasan dan karton. PT. Jakarana Tama Medan pada saat ini hanya memproduksi mie saja sedangkan bumbu sebagai salah satu bahan baku didatangkan dari PT Jakarana Tama Bogor di Ciawi mengingat besarnya biaya peralatan yang dikeluarkan apabila memproduksi bumbu sendiri dibandingkan dengan mendatangkan dari Ciawi yang mampu memproduksi sebanyak yang dibutuhkan.

Adapun berbagai jenis mie instan yang dihasilkan PT. Jakarana Tama Medan antara lain:

DAFTAR ISI (Lanjutan)

BAB HALAMAN

6.1.1. Analisis FMEA ... VI-1 6.1.2. Analisis Kategori Komponen Berdasarkan LTA ... VI-2 6.1.3. Analisis Prosedur Perawatan Berdasarkan Pemilihan

Tindakan ... VI-3 6.2. Rekomendasi Jadwal Pergantian Komponen ... VI-6 6.3. Evaluasi Sistem Perawatan Sekarang dan Usulan ... VI-8 6.3.1. Perhitungan Penurunan Downtime ... VI-8 6.3.2. Perhitungan Peningkatan Reliability ... VI-9 6.3.3. Peningkatan Profit ... VI-12

VII KESIMPULAN DAN SARAN ... VII-1 7.1. Kesimpulan ... VII-1 7.2. Saran ... VII-2

DAFTAR PUSTAKA LAMPIRAN

DAFTAR TABEL

TABEL HALAMAN

1.1. Tingkat Downtime Mesin Periode Januari 2013 – Desember

2013 ... I-2 3.1 Tingkatan Severity ... III-15 3.2. Tingkatan Occurrence ... III-15 3.3 Tingkatan Detection ... III-16 5.1. Downtime Mesin Produksi Lini II Tahun 2013 ... V-1 5.2. Frekuensi Breakdown Mesin Produksi Lini II Tahun 2013 ... V-2 5.3. Persentase Kumulatif ... V-2 5.4. Data Kerusakan Komponen Kritis Mesin Packaging PT

Jakarana Tama Medan Tahun 2013 ... V-4 5.5. Interval Waktu Kerusakan Komponen Kritis Mesin Packaging

PT Jakarana Tama Medan ... V-5 5.6. Identifikasi Penyebab Tingginya Downtime Mesin ... V-8 5.7. Defenisi Batasan Sistem ... V-13 5.8. Komponen dan Part Subsistem Mesin Packaging ... V-16 5.9. Fungsi dan Kegagalan Fungsi Sistem ... V-19 5.10. Matrix Kegagalan Fungsi ... V-20 5.11. Failure Mode and Effect Analysis (FMEA) ... V-23 5.12. Logic Tree Analysis (LTA) ... V-26 5.13. Rekapitulasi Uji Distribusi dan Parameter ... V-30

DAFTAR TABEL (Lanjutan)

TABEL HALAMAN

5.14. Parameter Distribusi dan Lama Pergantian Komponen ... V-36 5.15. Perhitungan Total Minimum Downtime Komponen Termokopel

ESL ... V-37 5.16. Interval Pergantian Optimum Komponen Kritis ... V-38 6.1. RPN Kegagalan Komponen Mesin Packaging ... VI-1 6.2. Rekapitulasi Kategori Komponen Mesin ... VI-3 6.3. Rencana Tindakan Perawatan CD ... VI-4 6.4. Rencana Tindakan Perawatan TD ... VI-5 6.5. Rencana Tindakan Perawatan FF ... VI-5 6.6. Rekapitulasi Perhitungan Total Minimum Downtime ... VI-6 6.7. Penurunan Nilai Downtime ... VI-8

DAFTAR GAMBAR

GAMBAR HALAMAN

2.1. Aliran Pendistribusian Mie Instan PT Jakarana Tama – Regional

Sumatera ... II-5 2.2. Struktur Organisasi PT Jakarana Tama Medan ... II-6 3.1. Klasifikasi Perawatan ... III-4 3.2 Penggantian Komponen Berdasarkan Interval Waktu ... III-29 4.1. Kerangka Konseptual Penelitian ... IV-3 5.1. Pareto Diagram Breakdown Mesin Produksi Lini II PT Jakarana

Tama Medan ... V-3 5.2. Flowchart Perawatan Mesin Aktual ... V-7 5.3. Cause and Effect Diagram ... V-9 5.4. Struktur Hierarki Mesin Produksi Lini II ... V-10 5.5. Frekuensi Breakdown Mesin Produksi ... V-11 5.6. Block Diagram Fungsi Mesin Packaging ... V-15 5.7. System Work Breakdown Structure (SWSB) ... V-18 6.1. Kalender Jadwal Interval Pergantian untuk Agustus 2014 – Juli

2015 ... VI-7 6.2. Peningkatan Reliability KomponenTermokopel LS ... VI-9 6.3. Peningkatan Reliability Komponen Thermocontrol LS ... VI-10 6.4. Peningkatan Reliability KomponenTermokopel ESU ... VI-10 6.5. Peningkatan Reliability Komponen Thermocontrol ESU ... VI-11

DAFTAR GAMBAR (Lanjutan)

GAMBAR HALAMAN

6.6. Peningkatan Reliability KomponenTermokopel ESL ... VI-11 6.7. Peningkatan Reliability Komponen Thermocontrol ESL ... VI-12

DAFTAR LAMPIRAN

LAMPIRAN HALAMAN

1. Hasil Pengujian Distribusi Menggunakan Software Easy Fit

Profesional 5.5... L-1 2. Total Minimum Downtime ... L-2 3. Surat Permohonan Tugas Sarjana ... L-3 4. Surat Penjajakan Pabrik ... L-4 5. Surat Balasan Pabrik ... L-5 6. Surat Keputusan ... L-6 7. Form Asistensi ... L-7