BAB VI ANALISIS DAN PEMBAHASAN
6.1. Pemilihan Komponen Kritis
Pada PT. PDM Indonesia terdapat beberapa mesin yang mendukung jalannya proses produksi. Salah satu diantaranya adalah Paper Machine Suction
Dryer yang berfungsi untuk mengepress sekaligus mengeringkan gulungan atau lembaran kertas. Mesin ini adalah salah satu mesin yang memiliki peran yang
sangat besar dalam hal pembuatan kertas rokok karena kadar air yang masih terkandung dalam lembaran kertas rokok akan mempengaruhi kualitas kertas
rokok yang dapat menyebabkan produk reject. Berdasarkan pengamatan di lapangan, mesin ini memiliki frekuensi kerusakan yang sangat besar diantara
mesin lainnya. Oleh karena itu penelitian ini dilakukan terhadap Paper Machine Suction Dryer. Mesin ini terdiri dari beberapa komponen. Pemilihan terhadap
objek penelitian juga dilakukan dengan menggunakan analisis metode ABC. Berdasarkan Tabel 5.3 pada pengumpulan data terlihat bahwa komponen bearing
dan gear coupling adalah komponen yang memiliki biaya dan frekuensi kerusakan yang cukup besar. Sehingga dalam hal ini, komponen kritis yang terpilih adalah
komponen bearing dan gear coupling. Kerusakan pada bearing dapat disebabkan oleh kadar grase pelumas yang digunakan dan toleransi penguncian bearing.
Apabila grase yang digunakan terlalu banyak atau terlalu sedikit maka akan menyebabkan bearing cepat panas sehingga mudah pecah rusak. Selain itu,
penguncian bearing yang terlalu ketat atau terlalu longgar akan menyebabkan
Universitas Sumatera Utara
bearing cepat panas sehingga mudah pecah rusak. Biasanya toleransi yang digunakan untuk penguncian bearing adalah 0.08mm. Sedangkan kerusakan pada
gear coupling biasanya terjadi karena kurangnya pelumasan sehingga menyebabkan gear coupling cepat panas aus.
6.2. Pemilihan Pola Distribusi
Setelah dilakukan pemilihan komponen kritis, maka langkah selanjutnya adalah perhitungan untuk melakukan pemilihan pola distibusi yang sesuai dengan
waktu antar kerusakan dari komponen. Distribusi statitstik yang dipakai dalam perhitungan ini adalah distribusi
normal, lognormal, eksponensial dan weibull. Pemilihan dilakukan secara manual dan bantuan software Minitab 14 dengan melihat nilai correlation coefisient yang
terbesar. Dimana nilai correlation coefisient ini didapat dari perhitungan nilai index of fit yang merupakan bagian dari metode Least Square.
Dari hasil perhitungan diperoleh bahwa nilai correlation coefisient yang terbesar untuk komponen bearing dan gear coupling yang dilakukan secara
manual dan Minitab 14 adalah distribusi lognormal. Untuk komponen bearing diperoleh bahwa nilai correlation coefficient
adalah 0.9827. Hal ini menunjukkan bahwa data waktu kerusakan komponen bearing memiliki hubungan korelasi dengan distribusi lognormal. Sedangkan
komponen gear coupling juga dilakukan secara manual dan bantuan software minitab 14 dengan nilai correlation coefficient adalah 0.9701, yang berarti bahwa
Universitas Sumatera Utara
data waktu kerusakan komponen gear coupling memiliki hubungan korelasi dengan distribusi lognormal sebesar 0.9701.
6.3. Perhitungan Maximum Likelihood Estimator MLE
Kategori