## Penentuan  Interval  Waktu  Penggantian  dan  Perbaikan Komponen Kritis Mesin Bubut Type SS-850 di PT. Hamdan Jaya Makmur Dengan Metode Age Replacement
Taufiqur  Rachman* 1 ,  Darmiolla  Natasia Watunglawar 1 ,  M.  Derajat  Amperajaya 1 , Septian Rahmat Adnan 1 , Iphov Kumala Sriwana 2
1 Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Esa Unggul Jakarta, Jl. Arjuna Utara No.9, Kebon Jeruk, Jakarta Barat, Indonesia 11510
2 Program  Studi  Teknik  Industri,  Universitas  Telkom  Bandung,  Jl.  Telekomunikasi  Terusan  Buah  Batu, Bandung, Jawa Barat, Indonesia, 40257

## Article Info Abstract
Article history:
Received 23 Juli 2022 Accepted 15 Agustus 2022 The  purpose  of  this  research  is  to  determine  the  time  interval  and  cost  of preventive replacement on components of the lathe machine type SS-850 at PT. Hamdan  Jaya  Makmur.  The  method  used  in  this  research  is  the  Age Replacement method, namely by determining critical components, determining the  distribution  pattern  of  damage,  determining  distribution  parameters,  and calculating  MTTF  and  MTTR,  where  the  results  obtained  are  preventive replacement time intervals, and calculating preventive replacement costs. The results obtained from this research are that there are four critical components on the lathe machine type SS-850, namely electric components with a preventive replacement time interval of 15 days and a preventive replacement cost savings of 61.01%, bearing components have a preventive replacement time interval of 14  days  and  a  preventive  replacement  cost  savings  of  42.01%,  the  gearbox component  has  a  preventive  replacement  time  interval  of  33  days  and  a preventive replacement cost  savings of 57.33%, and bolt and nut  components have  a  preventive  replacement  time  interval  of  11  days  and  a  preventive replacement cost savings of 81,54%. Keywords: Age Replacement Method, Downtime, Corrective Maintenance, Preventive Maintenance,
Preventive Replacement Time Interval, Preventive Replacement Cost

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  upaya  menjamin  keandalan  mesin perlu  dilakukan  sistem  kegiatan  perawatan  yang tepat  (Kurniawan  and  Rumita,  2014).  Sistem pemeliharaan  merupakan  suatu  kegiatan  yang dilakukan untuk menjamin agar sistem selalu dalam keadaan  siap  pakai  atau  memulihkan  kembali kondisi  sistem  ke  dalam  kondisi  siap  pakai (Anggraini and Maulana, 2016). PT. Hamdan Jaya Makmur adalah perusahaan yang berjalan dibidang Machining,  Engineering,  Fabrication,  Stamping, dan Trading  Company dengan  produk  yang dihasilkan  adalah  produk  untuk  industri  kecil, industri  menengah  dan  industri  modern,  seperti spare-part mesin, conveyor  system  product ,  dan lain-lain.
PT.  Hamdan  Jaya  Makmur  dalam  setiap proses  produksi  tidak  terlepas  dari  masalah keefektifan  mesin.  Perusahaan  menggunakan berbagai jenis mesin yang digunakan seperti mesin milling ,  mesin  tap,  mesin  bubut  dan  jenis  mesin lainnya.  PT.  Hamdan  Jaya  Makmur  sering
mengalami masalah kerusakan pada mesin produksi dikarenakan  belum  optimalnya  sistem  perawatan yang  ada.  Sistem  pemeliharaan  mesin  hanya dilakukan dengan corrective maintenance (memperbaiki  komponen  yang  rusak  ataupun mengganti komponen yang rusak dengan komponen yang  baru).  Hal  ini  menyebabkan  proses  produksi menjadi  terganggu  bahkan  terhenti  karena  mesin produksi tidak dapat berfungsi. Tingginya kegagalan  operasi  tersebut  juga  menyebabkan downtime yang  tinggi,  sehingga  menurunkan produktivitas perusahaan sendiri (Sodikin, 2008).
Salah satu cara untuk menyelesaikan permasalahan  fasilitas  produksi  dalam  menunjang peningkatan produktivitas yaitu dengan melakukan evaluasi  dan  pemeliharaan  secara  intensif  dari mesin-mesin  produksi,  sehingga  dapat  digunakan secara  optimal.  Aktualnya  masih  ditemukan tindakan  dan  pemeliharaan  yang  dilakukan  tidak tepat sasaran terhadap permasalahan yang sebenarnya.  Hal  tersebut  ditemukan  pada  suatu keadaan  ketika  memperbaiki  bagian  mesin  yang tidak  seharusnya  diperbaiki  atau  memperbaiki ketika bagian mesin tersebut sudah dalam keadaan
rusak atau bermasalah. Akibatnya, banyak ditemukan  permasalahan  pada  suatu  perusahaan yang mempunyai kontribusi terbesar dari total biaya produksi  adalah  biaya  pelaksanaan  pemeliharaan, baik  secara  langsung  maupun  tidak  langsung (Rachman and Nugraha, 2018).
Berdasarkan  data  yang  diperoleh,  dapat diketahui bahwa pada bulan November mesin bubut type SS-850  mengalami downtime yang  paling besar (46.94%) dari keseluruhan mesin-mesin yang digunakan  PT.  Hamdan  Jaya  Makmur,  dengan kerusakan  yang  sering  terjadi  antar  lain  kerusakan pada  eratan,  pasak,  sumbu  utama,  poros,  dan kerusakan lainnya. Tidak terprediksinya kegagalan atau  kerusakan  yang  terjadi  pada  mesin  maupun komponen mesin bubut type SS-850 menyebabkan perusahaan  harus  membuat  jadwal  pemeliharan yang tepat .
Untuk  mengatasi  masalah  tersebut  dapat digunakan  metode Age  Replacement ,  yang  hasil akhirnya  dapat  memberikan improvement pada teknik  pemeliharaan  mesin,  yang  diharapkan  bisa menjadi  tindakan  pencegahan  dan  perbaikan kerusakan mesin sesuai dengan jenis kegagalan dan dapat memberikan jadwal interval waktu perawatan untuk mesin. Metode Age Replacement merupakan suatu  model  penggantian  dimana  interval  waktu penggantian komponen dilakukan dengan memperhatikan  umur  pemakaian  dari  komponen tersebut,  sehingga  dapat  menghindari  terjadinya penggantian  peralatan  yang  masih  baru  dipasang akan  diganti  dalam  waktu  yang  relatif  singkat. Model  ini  akan  menyesuaikan  kembali  jadwalnya setelah  penggantian  komponen  dilakukan,  baik akibat  terjadi  kerusakan  maupun  hanya  bersifat sebagai  perawatan  pencegahan  (Jia et  al. ,  2015). Dengan  penerapan  metode Age  Replacement diharapkan dapat memperbaiki sistem maintenance untuk  masalah  pemeliharaan  mesin  produksi sehingga  memperoleh  jadwal  pemeliharaan  mesin yang preventive ,  meningkatkan  keandalan  mesin, dan  menjadi  solusi  tindakan  pecegahan  dari kerusakan  mesin  agar  proses  produksi  dapat memenuhi target untuk memproduksi.
Terdapat  beberapa  tujuan  dari  penelitian  ini, antara lain:
1. Mengidentifikasi komponen kritis pada mesin bubut type SS-850  pada Plant C  yang digunakan PT. Hamdan Jaya Makmur.
2. Mengidentifikasi pola data dari uji kesesuaian untuk  parameter  distribusi  data  kerusakan komponen  mesin  bubut type SS-850  di  PT. Hamdan Jaya Makmur.
3. Menentukan Mean  Time  to  Failure (MTTF) dan Mean  Time  to  Repair (MTTR)  yang digunakan  untuk  penjadwalan  penggantian atau  perbaikan  komponen  kritis  mesin  bubut type SS-850 di PT. Hamdan Jaya Makmur.
4. Menentukan  dan  menjadwalkan  interval waktu penggantian pencegahan pada komponen  mesin  bubut type SS-850  di  PT. Hamdan  Jaya  Makmur  dengan  metode Age Replacement .
5. Menentukan  total  biaya  perawatan  sebelum dan sesudah melakukan preventive maintenance pada mesin bubut type SS-850 di PT. Hamdan Jaya Makmur.
Adapun  ruang  lingkup  dalam  penelitian  ini adalah sebagai berikut:
1. Penelitian  dilakukan  pada  mesin  bubut type SS-850  pada Plant C  di  PT.  Hamdan  Jaya Makmur berdasarkan data-data histori  mesin, frekuensi  kerusakan  mesin  yang  selama  ini telah  terjadi,  interval  waktu  kerusakan komponen  mesin,  dan  data  biaya-biaya  yang berkaitan  dengan  kerusakan  mesin  pada periode November 2020 hingga April 2021.
2. Perhitungan  uji  kesesuaian  distribusi  data kerusakan  dan  perbaikan  menggunakan  Ms. Excel.
3. Perhitungan  interval  waktu  perawatan  dan total biaya perawatan berdasarkan metode Age Replacement .
Perawatan  merupakan  suatu  sekumpulan aktifitas yang diperlukan untuk menjaga agar suatu sistem atau peralatan selalu siap untuk dimanfaatkan  tiap  saat  diperlukan.  Dengan perawatan yang baik akan memperlambat terjadinya kerusakan  sehingga  perlu  untuk  dilakukan  sebuah manajemen  perawatan  (Alwi,  2016).  Penjadwalan sebagai proses pengalokasian sumber-sumber untuk memilih  sekumpulan  tugas  dalam  jangka  waktu tertentu (Baker and Trietsch, 2019).
Tujuan  dari  sistem  manajemen  perawatan menurut  Japan Institute  of  Plan  Maintenance  and Consultant TPM India adalah memperpanjang umur pakai  fasilitas  produksi,  menjamin  kesiapan operasional seluruh fasilitas yang diperlukan untuk pemakaian darurat, menjamin keselamatan operator dan  pemakaian  fasilitas,  mendukung  kemampuan mesin  dapat  memenuhi  kebutuhan  sesuai  dengan fungsinya,  dan  mencapai  tingkat  biaya  perawatan serendah  mungkin  ( lowest  maintenance  cost ) dengan melaksanakan kegiatan maintenance secara efektif dan efisien (Prihastono and Prakoso, 2017).
Downtime mesin merupakan waktu menganggur  atau  lama  waktu  dimana  unit  tidak dapat  lagi  menjalankan  fungsinya  sesuai  dengan yang diharapkan. Hal  ini terjadi apabila suatu  unit mengalami  masalah  seperti  kerusakan  mesin  yang dapat mengganggu kinerja mesin secara keseluruhan  termasuk  kualitas  produk  yang dihasilkan  atau  kecepatan  produksinya  sehingga membutuhkan waktu tertentu untuk
mengembalikan  fungsi  unit  tersebut  pada  kondisi semula (Putro, 2017).
Dalam  model Age  Replacement saat  untuk dilakukan pergantian pencegahan adalah tergantung pada  umur  pakai  dari  komponen.  Penggantian pencegahan dilakukan dengan menetapkan kembali interval  penggantian  berikutnya  sesuai  dengan interval yang telah ditentukan (Purnama, Putra and Kalamollah,  2015).  Metode Age  Replacement adalah  tindakan  penggantian  yang  dilakukan  pada saat  pengoperasian  mencapai  umur  tertentu  yang telah  ditetapkan,  misalkan  sebesar  interval  waktu. Jika  pada  selang  waktu  tersebut  tidak  terdapat kerusakan, maka penggantian akan tetap dilakukan sebagai tindakan pencegahan. Jika sistem mengalami  kerusakan  pada  selang  waktu  tersebut, maka dilakukan tindakan perbaikan dan penggantian  berikutnya  berdasarkan  perhitungan interval  waktu  terhitung  mulai  dari  waktu penggantian  perbaikan  tersebut  (Praharsi,  Sriwana and Sari, 2015).
Distribusi  kerusakan  merupakan  informasi dasar  mengenai  umur  pakai  suatu  fasilitas  baik peralatan atau mesin dalam suatu populasi tertentu. Distribusi  kerusakan  serta  karakteristik  kerusakan pada setiap alat dapat berbeda-beda. Ada beberapa distribusi yang dapat menggambarkan karakteristik kerusakan  suatu  alat,  baik  yang  memiliki  laju kerusakan  konstan  maupun  yang  memiliki  laju kerusakan tidak konstan. Untuk yang memiliki laju kerusakan  konstan  dan  tidak  berubah  terhadap waktu  menggunakan  distribusi  Eksponensial. Sementara  untuk  yang  memiliki  laju  kerusakan tidak  konstan  menggunakan  distribusi  Normal, distribusi  Weibull  dan  distribusi  Lognormal. Identifikasi  distribusi  suatu  probabilitas  kerusakan mesin  atau  peralatan  dapat  diketahui  dengan menggunakan distribusi statistik. Pendugaan distribusi statistik tergantung dari karakteristik data kerusakan  dan  perbaikan  yang  terjadi  (Mutiara, Rahman and Hamdala, 2014).
Model  penentuan  interval  waktu  penggantian pencegahan  berdasarkan  kriteria  minimasi  waktu downtime yang  digunakan  dengan  menentukan waktu  yang  paling  optimal  dalam  melakukan penggantian sehingga total downtime per unit waktu dapat diminimasi. Penggantian ini dilakukan untuk menghindari  terhentinya  mesin  akibat  kerusakan pada  komponen.  Model  ini  digunakan  untuk mengetahui interval waktu penggantian pencegahan yang  optimal  sehingga  dapat  meminimasi  total downtime (Vidiasari, Soemadi and Mustofa, 2015).
Metode penentuan interval waktu penggantian pencegahan berdasarkan kriteria minimasi downtime yang digunakan adalah Age Replacement (Jardine and Tsang, 2013).
Pada  metode Age  Replacement ,  tindakan penggantian  dilakukan  pada  saat  pengoperasian sudah mencapai umur yang ditetapkan yaitu sebesar tp.  Jika  pada  selang  waktu  tp  tidak  terdapat kerusakan,  maka  akan  tetap  tetap  dilakukan penggantian  sebagai  tindakan  pencegahan.  Jika sistem mengalami kerusakan pada selang waktu tp, maka  dilakukan  tindakan  penggantian  perbaikan dan  penggantian  berikutnya  akan  dilakukan berdasarkan  perhitungan  tp  terhitung  mulai  dari waktu penggantian perbaikan tersebut (Jardine and Tsang, 2013).

## 2. METODOLOGI
P enelitian  ini  dilakukan  di  PT.  Hamdan  Jaya Makmur  yang  berlokasi  di  Sunrise  Bizpark  Jl. Sunrise  Raya  Blok  D  09,  Gelam  Jaya,  Kec.  Ps. Kemis,  Tangerang,  Banten  dengan  tujuan  dasar untuk  menerapkan  penggunaan  metode Age Replacement yang merupakan kegiatan pemeliharaan  dengan  berbasis  keandalan.  Pada penelitian ini, metode Age Replacement diimplementasikan pada salah satu mesin produksi yang  sering  digunakan  namun  tidak  memiliki jadwal  pemeliharaan  yang  terstruktur  di  PT. Hamdan Jaya Makmur, yaitu mesin bubut type SS- 850 yang merupakan salah satu mesin yang berada di lantai produksi pada Plant C.
Urutan  penelitian  secara  umum  dilakukan terdiri  dari  beberapa  tahap,  yaitu  melakukan pengumpulan data-data permesinan, data komponen mesin  bubut type SS-850, data interval kerusakan, perhitungan TTF dan TTR, menentukan komponen  kritis,  menentukan index  of  fit dan goodness  of  fit ,  menentukan  uji  distribusi kerusakan,  perhitungan  MTTF  dan  MTTR, menentukan  interval  waktu  perawatan  dan  total biaya  perawatan  mesin.  Dengan  demikian, diharapkan  penerapan  dan  implementasi  metode Age  Replacement dapat  memperoleh  strategi pemeliharaan yang efektif dan efisien, serta mudah diimplementasikan  pada  mesin  bubut type SS-850 di PT. Hamdan Jaya Makmur.
Untuk pengumpulan data dalam penelitian ini dilakukan  dengan  menggunakan  data  historis kerusakan  mesin.  Data  yang  dikumpulkan  untuk mendukung  penelitian  terhadap  mesin  bubut type SS-850 ini meliputi data komponen, data kerusakan komponen,  data  frekuensi  kerusakan  komponen, data  interval  waktu  antar  kerusakan,  data downtime,  dan  data  kebutuhan  serta  biaya-biaya perbaikan mesin yang dikeluarkan perusahaan saat terjadinya kerusakan.
Sedangkan  tahapan  pengolahan  data  dalam penelitian  ini  dilakukan  dengan  menggunakan metode Age Replacement , dengan  tahapan pengolahan data yang dilakukan, antara lain:
1. Penentuan komponen kritis, melalui penentuan kerusakan komponen mesin bubut type SS-850  sehingga  dapat  diketahui komponen  yang  mempunyai  total  waktu kerusakan  yang  tertinggi.  Komponen  yang kritis  ditentukan  berdasarkan  data  kerusakan komponen  kritis  dengan  mengambil  data jumlah kerusakan tiap komponen yang paling sering terjadi kerusakan dengan menggunakan diagram  pareto.  Data  yang  digunakan  adalah frekuensi  kerusakan  dari  komponen  mesin bubut type SS-850.
2. Perhitungan  interval  waktu  kerusakan  dan perbaikan,  setelah  mendapatkan  data  yang dibutuhkan dilakukan perhitungan dan analisa data  interval  waktu  kerusakan  dan  perbaikan komponen,  dengan  menghitung Time  to Failure (TTF)  dan Time  to  Repair (TTR) kompenen  kritis  pada  mesin  bubut type SS- 850. Perhitungan TTF dilakukan dengan cara menghitung waktu dari keadaan mesin selesai diperbaiki  hingga  saat  terjadi  kerusakan selanjutnya.  Sedangkan  untuk  TTR  adalah kebalikan  dari  TTF  yaitu  dihitung  dari  saat mesin  rusak  hingga  mesin  selesai  diperbaiki. Data  yang  digunakan  adalah  interval  waktu kerusakan  dan  lama  waktu  kerusakan ( downtime ) dari komponen kritis mesin bubut type SS-850.
3. Identifikasi  distribusi  kerusakan,  penentuan pola  distribusi  kerusakan  dilakukan  dengan cara melakukan perhitungan Index of Fit pada data  waktu  antar  kerusakan  (TTF)  dan  data waktu kerusakan (TTR). Perhitungan Index of Fit ini dilakukan dengan menggunakan empat model  distribusi  yaitu  ditribusi  weibull, distribusi eksponensial, distribusi normal, dan distribusi  lognormal.  Setelah  perhitungan Index  of  Fit dilakukan,  selanjutnya  dipilih nilai  r  terbesar  dari  keempat  distribusi tersebut.  Data  yang  digunakan  adalah  nilai TTF  dan  TTR  dari  komponen  kritis  mesin bubut type SS-850.
4. Uji  kesesuaian  distribusi,  setelah  nilai  r  atau Index  of  Fit yang  terbesar  diperoleh  maka tahap  selanjutnya  adalah  uji  kesesuaian distribusi  ( Goodness  of  Fit ).  Pengujian  ini dilakukan untuk mengetahui apakah data yang diperoleh sesuai atau mendekati distribusi dari nilai  r  yang  terbesar.  Jika  hasil  perhitungan menyatakan bahwa data tersebut  tidak sesuai dengan  distribusi  yang  terpilih,  maka dilakukan pengujian ulang dengan
menggunakan  nilai  r  terbesar  kedua  dan seterusnya  hingga  diperoleh  kesesuaian dengan distribusi tertentu. Data yang digunakan  adalah  nilai  TTF  dan  TTR  dari komponen kritis mesin bubut type SS-850.
5. Perhitungan MTTF dan MTTR, pada tahap ini dilakukan perhitungan parameter yang sesuai
dengan  distribusi  yang  terpilih.  Perhitungan parameter  untuk  masing-masing  distribusi berbeda satu dengan yang lainnya. Parameter yang  telah  dihitung  akan  digunakan  untuk menghitung  nilai  MTTF  ( Mean  Time  to Failure )  dan  MTTR  ( Mean  Time  to  Repair ). MTTF  merupakan  rata-rata  waktu  terjadinya kerusakan  yang  satu  dengan  yang  lain, sedangkan MTTR merupakan rata-rata waktu untuk  melakukan  perbaikan.  Data  yang digunakan  adalah  nilai  TTF,  TTR  dan  jenis distribusi terpilih dari komponen kritis mesin bubut type SS-850.
6. Perhitungan  biaya  penggantian  komponen karena perbaikan (Cp) dan biaya penggantian komponen karena kerusakan (Cf), untuk biaya penggantian  komponen  karena  perawatan (Cp)  meliputi  biaya  tenaga  kerja  (operator), biaya tenaga kerja maintenance atau mekanik, dan harga komponen. Sedangkan untuk biaya penggantian komponen karena kerusakan (Cf) meliputi biaya operator, biaya mekanik, biaya kehilangan  produksi,  dan  harga  komponen dimana keseluruhan biaya tersebut merupakan kerugian  yang  diakibatkan  karena  kerusakan komponen. Data yang digunakan adalah biaya teknisi,  biaya  operator  menganggur,  biaya operator  lembur,  harga  komponen  dan  biaya pembelian dari  komponen kritis mesin  bubut type SS-850.
7. Penentuan interval penggantian perbaikan dan pencegahan  komponen,  dilakukan  setelah menghitung  MTTR  dan  MTTF,  maka selanjutnya membuat penjadwalan perawatan dengan menggunakan metode Age Replacement ,  dimana  metode  ini  bertujuan untuk  meminimasi downtime yang  terjadi. Data  yang  digunakan  adalah  nilai  MTTF, MTTR,  frekuensi  kerusakan  dan  waktu operasi dari komponen kritis mesin bubut type SS-850.
8. Perhitungan  total  biaya  perawatan  dengan metode Age Replacement , dengan pendekatan penggantian  pencegahan  yang  digunakan yaitu Age  Replacement ,  dimana  komponen diganti saat telah mencapai umur penggantian optimal  yang  telah  ditentukan  dengan  tujuan meminimalisasi downtime .  Perhitungan  total biaya perawatan dihitung berdasarkan frekuensi penggantian optimal yang didapatkan dengan cara membagi jumlah hari kerja  dalam  enam  bulan  dengan  waktu penggantian optimal (tp), preventive replacement  cost atau  ekspektasi  biaya penggantian  persatuan  waktu  {C(tp)},  dan nilai  tp.  Data  yang  digunakan  adalah  biaya penggantian awal (perkalian frekuensi kerusakan  komponen  dengan cost  of  failure komponen)  dan  biaya  penggantian  usulan (perkalian  frekuensi  penggantian  dengan
interval  waktu  penggantian  dan preventive replacement cost ) dari komponen kritis mesin bubut type SS-850.
Tahapan penelitian tersebut dapat dilihat pada Gambar  1  berikut  ini  yang  merupakan flowchart dari penelitian.
Gambar 1. Flowchart Penelitian (Sumber: Pengolahan Data, 2021)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1  Komponen Kritis
Penentuan komponen kritis pada mesin bubut type  SS-850  dilakukan  dengan  menggunakan diagram  pareto,  yang menggunakan  prinsip  80:20, yang  artinya  80%  dari  efeknya  disebabkan  oleh 20% dari penyebabnya (Yuri and Nurcahyo, 2013). Komponen kritis ditentukan berdasarkan frekuensi kerusakan komponen pada mesin bubut type SS-850 seperti tertera pada Tabel 1.
Tabel 1. Frekuensi  Kerusakan  Komponen  Kritis  Mesin Bubut Type SS-850 Nama Komponen Frekuensi % Kumulatif Kerusakan Kumulatif Electric 5 5 23 Bearing 4 9 41 Gearbox 4 13 59 Bolt and Nut 4 17 77 V-Belt 2 19 86 Pahat Bubut 2 21 95 Dinamo 1 22 100 Total 22 (Sumber: PT. Hamdan Jaya Makmur, Data Diolah, 2021)
Berdasarkan  Tabel  1  dapat  dibuat  diagram pareto untuk penentuan komponen kritis pada mesin bubut type SS-850 seperti yang tertera pada Gambar 2 berikut ini.

## Gambar 2.
Diagram  Pareto  Komponen  Kritis  Mesin  Bubut Type SS-850 (Sumber: PT. Hamdan Jaya Makmur, Data Diolah,
2021)
Berdasarkan diagram pareto pada Gambar 2, dapat diketahui komponen kritis pada mesin bubut type SS-850 adalah komponen electric , bearing , gearbox , dan bolt and nut .
3.2  Interval  Waktu  antar  Kerusakan  dan Perbaikan
Perhitungan  interval  kerusakan  terdiri  dari perhitungan Time  to  Failure (TTF)  dan Time  to
Repair (TTR)  pada  komponen  kritis  mesin  bubut type  SS-850.  Dimana  TTF  merupakan  interval waktu kerusakan antara saat terjadi kerusakan awal yang  telah  diperbaiki  hingga  kerusakan  yang kembali  terjadi.  Sedangkan  TTR  merupakan downtime  atau  lama  waktu  perbaikan  agar  mesin dapat  beroperasi  kembali  (Mutiara,  Rahman  and Hamdala,  2014).  Untuk  interval  waktu  antar kerusakan  (TTF)  dapat  dilihat  pada  Tabel  2, sedangkan  untuk  interval  waktu  anatar  perbaikan (TTR) dapat dilihat pada Tabel 3.

## Tabel 2.
Data Interval Waktu Antar Kerusakan (TTF)
No. Tanggal Kerusakan TTF (Hari) Tanggal Kerusakan TTF (Hari) Electric Bearing 1. 04/11/2020 - 21/12/2020 - 2. 11/01/2021 67 19/01/2021 28 3. 23/02/2021 42 15/02/2021 26 4. 18/03/2021 25 02/03/2021 17 5. 27/04/2021 39 - - Gearbox Bolt and Nut 1. 14/12/2020 02/12/2020 2. 02/02/2021 48 26/01/2021 54 3. 09/03/2021 37 22/03/2021 56 4. 19/04/2021 40 17/04/2021 25 5. - - - -
(Sumber: PT. Hamdan Jaya Makmur, Data Diolah, 2021 )
Tabel 3.

## Data Interval Waktu Antar Perbaikan (TTR)
No. Tanggal Kerusakan TTF (Hari) Tanggal Kerusakan TTF (Hari) Electric Bearing 1. 04/11/2020 0,968 21/12/2020 0,616 2. 11/01/2021 0,682 19/01/2021 0,572 3. 23/02/2021 0,745 15/02/2021 0,577 4. 18/03/2021 0,826 02/03/2021 0,593 5. 27/04/2021 0,691 Gearbox Bolt and Nut 1. 14/12/2020 0,535 02/12/2020 0,534 2. 02/02/2021 0,529 26/01/2021 0,522 3. 09/03/2021 0,554 22/03/2021 0,530 4. 19/04/2021 0,544 17/04/2021 0,542 5. - - - -
(Sumber: PT. Hamdan Jaya Makmur, Data Diolah, 2021 )

## 3.3  Index Of Fit
Perhitungan  nilai index  of  fit pada  komponen kritis  mesin  bubut type SS-850  digunakan  untuk menentukan  pola  distribusi  kerusakan  dengan berdasarkan nilai index of  fit (r) terbesar (Ebeling, 1997). Perhitungan Index of Fit (r) pada komponen kritis  menggunakan  data  TTF  dan  TTR  dengan distribusi weibull, distribusi eksponensial, distribusi normal,  dan  distribusi  lognormal.  Untuk  hasil perhitungan index  of  fit dengan  data  TTF  dapat dilihat  pada  Tabel  4,  sedangkan  untuk  hasil
perhitungan index  of  fit dengan  data  TTR  dapat dilihat pada Tabel 5.
Berdasarkan  hasil  perhitungan index  of  Fit pada  komponen  kritis  mesin  bubut type SS-850 diperoleh  pada  komponen electric data  TTF  dan TTR berdistribusi eksponensial, komponen bearing data  TTF  berdistribusi  weibull  dan  data  TTR berdistribusi eksponensial, komponen gearbox data TTF  berdistribusi  eksponensial  dan  data  TTR berdistribusi  lognormal,  dan  pada  komponen bolt and  nut data  TTF  berdistribusi  weibull  dan  data TTR berdistribusi lognormal.

## Tabel 4.

## Hasil Perhitungan Index of Fit dengan Data TTF
Komponen Distribusi Index of Fit Nilai (r) Terbesar dan Distribusi Terpilih Electric Weibull 0,9725 0,9798 Eksponensial Eksponensial 0,9798 Normal 0,9617 Lognormal 0,9786 Bearing Weibull 0,9545 0,9545 Weibull Eksponensial 0,8619 Normal 0,9387 Lognormal 0,9266 Gearbox Weibull 0,9523 0,9970 Eksponensial Eksponensial 0,9970 Normal 0,9672 Lognormal 0,9742 Bolt and Nut Weibull 0,9207 0,9207 Weibull Eksponensial 0,7987 Normal 0,8934 Lognormal 0,8853 (Sumber: Pengolahan Data, 2021 )

## Tabel 5.

## Hasil Perhitungan Index of Fit dengan Data TTR
Komponen Distribusi Index of Fit Nilai (r) Terbesar dan Distribusi Terpilih Electric Weibull 0,9092 0,9957 Eksponensial Eksponensial 0,9957 Normal 0,9428 Lognormal 0,9536 Bearing Weibull 0,9358 0,9971 Eksponensial Eksponensial 0,9971 Normal 0,9662 Lognormal 0,9681 Gearbox Weibull 0,9781 0,9939 Lognormal Eksponensial 0,9883 Normal 0,9934 Lognormal 0,9939 Bolt and Nut Weibull 0,9893 0,9965 Lognormal Eksponensial 0,9764 Normal 0,9964 Lognormal 0,9965 (Sumber: Pengolahan Data, 2021 )
3.4   Uji Kesesuaian Distribusi (Goodness of Fit)
Uji  kesesuaian  distribusi  ( Goodness  of  Fit ) dilakukan  berdasarkan  distribusi  terpilih  dari  hasil perhitungan Index of Fit (Ebeling, 1997). Hasil uji kesesuaian  distribusi  ( Goodness  of  Fit )  data  TTF
komponen  kritis  mesin  bubut type SS-850  dapat dilihat pada Tabel 6, sedangkan hasil uji kesesuaian distribusi  ( Goodness  of  Fit )  data  TTR  komponen
kritis  mesin  bubut type SS-850  dapat  dilihat  pada Tabel 7.

## Tabel 6.
Hasil Uji Kesesuaian Distribusi ( Goodness of Fit ) Data TTF
Komponen Distribusi Terpilih Uji Kesesuaian Distribusi Nilai Kriteria Nilai Perhitungan Hasil Uji Kesesuaian Electric Eksponensial Bartlett's Test 0,2158 – 9,3484 0,4025 Terima H 0 Bearing Weibull Mann's Test 19,2 0,3974 Terima H 0 Gearbox Eksponensial Bartlett's Test 0,0506 – 7,378 0,0296 Tolak H 0 Lognormal Kolmogorov- Smirnov Test 0,404 0,2694 Terima H 0 Bolt and Nut Weibull Mann's Test 19,2 0,1076 Terima H 0
(Sumber: Pengolahan Data, 2021)
Tabel 7. Hasil Uji Kesesuaian Distribusi ( Goodness of Fit ) Data TTR
Komponen Distribusi Terpilih Uji Kesesuaian Distribusi Nilai Kriteria Nilai Perhitungan Hasil Uji Kesesuaian Electric Eksponensial Bartlett’s Test 0,4884 – 11,1433 0,0724 Tolak H 0 Lognormal Kolmogorov- Smirnov Test 0,343 0,2086 Terima H 0 Bearing Eksponensial Bartlett’s Test 0,2158 – 9,3484 0,0028 Tolak H 0 Lognormal Kolmogorov- Smirnov Test 0,371 0,2313 Terima H 0 Gearbox Lognormal Kolmogorov- Smirnov Test 0,371 0,1884 Terima H 0 Bolt and Nut Lognormal Kolmogorov- Smirnov Test 0,371 0,1597 Terima H 0
(Sumber: Pengolahan Data, 2021)
Berdasarkan  Tabel  6  dapat  diketahui  bahwa goodness of  fit untuk  data TTF komponen electric berdistribusi eksponensial (sama dengan hasil index of  fit ),  komponen bearing berdistribusi  weibull (sama dengan hasil index of fit ), komponen gearbox berdistribusi lognormal (berbeda dengan hasil index of  fit yaitu  eksponensial),  dan  komponen bolt  and nut berdistribusi  weibull  (sama dengan hasil index of fit ).
Berdasarkan  Tabel  7  dapat  diketahui  bahwa goodness of fit untuk data TTR komponen electric berdistribusi lognormal (berbeda dengan hasil index of  fit yaitu  eksponensial),  komponen bearing berdistribusi lognormal (berbeda dengan hasil index of  fit yaitu  eksponensial),  komponen gearbox berdistribusi lognormal (sama dengan hasil index of fit ),  dan  komponen bolt  and  nut berdistribusi lognormal (sama dengan hasil index of fit ).

## 3.5 Parameter Distribusi
Parameter  distribusi  kerusakan  dihitung berdasarkan  pola  distribusi  terpilih,  adapun perhitungan  paramater  distribusi  terpilih  bertujuan untuk  mengetahu  laju  kerusakan  komponen  dan
pendukung  untuk  perhitungan  fungsi  distribusi (Ekawati,  Kusmaningrum  and  Mustofa,  2016). Perhitungan  parameter  ini  berdasarkan  distribusi yang  digunakan.  Parameter-parameter  ini  akan digunakan  pada  perhitungan  dalam  pengujian goodness  of  fit ,  perhitungan  MTTF  dan  MTTR
(Mutiara, Rahman and Hamdala, 2014). Parameter distribusi ditentukan berdasarkan hasil uji kesesuaian  distribusi  ( Goodness  of  Fit ).  Hasil penentuan  parameter  distribusi  data  TTF  dan  data TTR  komponen  kritis  mesin  bubut type SS-850 dapat dilihat pada Tabel 8 dan Tabel 9.

## Tabel 8.
Hasil  Penentuan  Parameter  Distribusi  Data  TTF Komponen Kritis Mesin Bubut Type SS-850 Komponen Distribusi Parameter Electric Eksponensial λ = 0,0231 Bearing Weibull θ = 26,1341 ; β = 3,7580 Gearbox Lognormal t med = 41,4160 ; s = 0,1091
Bolt and Nut
Weibull θ = 51,6023 ; β = 2,3031 (Sumber: Pengolahan Data, 2021)

## Tabel 9.
Hasil  Penentuan  Parameter  Distribusi  Data  TTR
Komponen Kritis Mesin Bubut Type SS-850 Komponen Distribusi Parameter Electric Lognormal t med = 0,7756 ;
s = 0,1301
Bearing Lognormal
t med = 0,5892 ;
s = 0,0291
Gearbox Lognormal
t med = 0,5407 ;
s = 0,0174
Bolt and Nut Lognormal
t med = 0,5321 ; s = 0,0137
(Sumber: Pengolahan Data, 2021)
3.6  Mean  Time  To  Failure  (MTTF)  dan  Mean Time To Repair (MTTR)
Perhitungan Mean  Time  to  Failure (MTTF) dan Mean Time to Repair (MTTR) pada komponen electric , bearing , gearbox ,  dan bolt  and  nut dilakukan  berdasarkan  distribusi  terpilih  dari  hasil goodness of fit dan parameter distribusi pada setiap masing-masing  komponen  (Mutiara,  Rahman  and Hamdala,  2014).  Hasil  perhitungan  MTTF  dan MTTR  komponen  kritis  mesin  bubut  type  SS-850 dapat dilihat pada Tabel 10.

## Tabel 10.
Hasil  Perhitungan  MTTF  dan  MTTR  Komponen Kritis Mesin Bubut Type SS-850
Komponen MTTF (Hari) MTTR (Hari) Electric 43,2500 0,7822 Bearing 23,6051 0,5894 Gearbox 41,6630 0,5408 Bolt and Nut 45,7167 0,5321 (Sumber: Pengolahan Data, 2021) Waktu penggantian pencegahan (Tp) merupakan  waktu  yang  dimulai  dari  awal penggantian komponen kritis tanpa terjadi kerusakan  hingga  alat  dapat  digunakan  kembali, sedangkan untuk waktu penggantian kerusakan (Tf) merupakan waktu yang dimulai dari awal kerusakan hingga  alat  dapat  berfungsi  kembali.  Perhitungan Tp  dan  Tf  merupakan  data  waktu  yang  nantinya digunakan  untuk  menghitung  biaya  penggantian perbaikan  (Cp)  dan  biaya  penggantian  kerusakan (Cf),  serta  menghitung  interval  penggantian pencegahan  dan  biaya  perawatan  penggantian pencegahan  dengan  metode Age  Replacement (Jardine  and  Tsang,  2013).  Pada  Tabel  11 merupakan  hasil  perhitungan  Tp  dan  Tf  dari komponen kritis mesin bubut type SS-850.

## Tabel 11.
Hasil  Perhitungan  Tp  dan  Tf  Komponen  Kritis Mesin Bubut Type SS-850
Komponen T p (jam) T f (jam) Electric 3,754 11,059 Bearing 3,537 10,012 Gearbox 3,245 19,260 Bolt and Nut 3,193 21,478
(Sumber: Pengolahan Data, 2021)
3.8  Biaya  Penggantian  Perbaikan  (Cost  of Preventive) dan Biaya Penggantian
Kerusakan (Cost of Failure)
Perhitungan Cost of Preventive (Cp) dan Cost of  Failure (Cf)  berkaitan  dengan  biaya  perbaikan dan  biaya  kerusakan  yang  dikeluarkan  perusahaan (Jardine  and  Tsang,  2013).  Biaya  penggantian perbaikan  dan  kerusakan  terdiri  dari  biaya  teknisi, biaya  pembelian  komponen,  biaya  operator menganggur,  biaya  operator  lembur,  dan  biaya pembelian komponen yang ikut diganti. Pada Tabel 12  merupakan  hasil  perhitungan  Cp  dan  Cf  pada komponen kritis mesin bubut type SS-850.
Tabel 12.
Hasil  Perhitungan  Cp  dan  Cf  Komponen  Kritis Mesin Bubut Type SS-850
Komponen C p C f Electric Rp.922.900 Rp.1.580.299 Bearing Rp.1.093.289 Rp.2.126.073 Gearbox Rp.5.367.032 Rp.6.808.392 Bolt and Nut Rp.542.347 Rp.2.188.055
(Sumber: Pengolahan Data, 2021)
3.9  Interval  Waktu  Penggantian  Pencegahan dan Total Biaya Perawatan dengan Metode Age Replacement
Metode Age  Replacement yang  digunakan bertujuan untuk meminimasi downtime yang terjadi.
Interval penggantian pencegahan ditentukan dengan melakukan  perhitungan  yang  bersifat trial  and error ,  hingga  diperoleh  biaya  perawatan  yang paling  minimum  (Jardine  and  Tsang,  2013).  Pada Tabel  13  merupakan  hasil  perhitungan  interval penggantian  pencegahan  komponen  kritis  mesin bubut type SS-850.

## Tabel 13.
Hasil  Perhitungan  Interval  Waktu  dan  Biaya Penggantian  Pencegahan  Komponen  Kritis  Mesin Bubut Type SS-850
Komponen Kritis Interval Waktu Penggantian Pencegahan (hari) Total Biaya Perawatan ( C ( t p )) (Rp) Electric 15 18.670.783 Bearing 14 29.357.079 Gearbox 33 70.433.532 Bolt and Nut 11 9.789.675
(Sumber: Pengolahan Data, 2021)
Total  biaya  perawatan  yang  terdapat  pada Tabel  13  merupakan  biaya  perwatan  yang dikeluarkan  perusahaan  sesuai  dengan  frekuensi kerusakan  yang  terjadi  jika  menggunakan  metode Age Replacement .

## Tabel 14.
Perbandingan Biaya Perawatan Awal dengan Biaya
Perawatan Metode Age Replacement
Komponen Biaya Perawatan Penurunan
Biaya (%)
Kondisi Awal
(Rp/sekali perawatan) Metode Age Replacement (Rp/sekali perawatan) Electric 7.901.495 3.080.679 61,01 Bearing 8.504.291 4.931.989 42,01 Gearbox 27.233.568 11.621.532 57,33 Bolt and Nut 8.752.219 1.615.296 81,54
(Sumber: Pengolahan Data, 2021)
Tujuan akhir dari perhitungan biaya perawatan adalah  membandingkan  biaya  perawatan  sebelum dan  sesudah  dilakukan preventive  maintenance dengan  penerapan  metode Age  Replacement , dengan  membandingkan  hasil  akhir  berupa penghematan  yang  dilakukan  dan  presentase penurunannya. Pada Tabel 14 merupakan perbandingan  biaya  perawatan  kondisi  awal  dan biaya  perawatan  dengan  metode Age  Replacement pada komponen kritis mesin bubut type SS-850.

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan  yang  diperoleh  dari  hasil penelitian yang dilakukan pada salah satu mesin di PT. Hamdan Jaya Makmur, yaitu dengan penerapan metode Age  Replacement pada  komponen  kritis mesin  bubut type SS-850  dapat  diketahui  bahwa komponen electric memiliki  interval  waktu pengganti pencegahan dan perbaikan dalam 15 hari dengan penghematan biaya sebesar 61,01%, untuk komponen bearing memiliki  interval  waktu pengganti pencegahan dan perbaikan dalam 14 hari dengan penghematan biaya sebesar 42,01%, untuk komponen gearbox memiliki  interval  waktu pengganti pencegahan dan perbaikan dalam 33 hari dengan  penghematan  biaya  sebesar  57,33%,  dan untuk  komponen bolt  and  nut memiliki  interval waktu  pengganti pencegahan dan perbaikan dalam 11 hari dengan penghematan biaya sebesar 81,54%.
Untuk  jadwal  penggantian  pencegahan  dapat dilihat pada Gambar 3 berikut ini.

## Gambar 3.
Jadwal Penggantian Pencegahan Komponen Kritis Mesin Bubut Type SS-850 (Sumber: Pengolahan Data, 2021)
Beberapa  saran  yang  dapat  diberikan  untuk mengatasi  keterbatasan  yang  ada  dalam  penelitian ini  yaitu  untuk  penelitian  selanjutnya  pada  bidang yang sama dapat  menghitung biaya perawatan dan interval  waktu  penggantian  pencegahan  dan perbaikan  pada  mesin  dan  komponen-komponen lainnya,  penggunaan  data  yang  lebih  banyak  dan dengan  jangka  waktu  yang  lebih  panjang,  serta dapat  menggunakan  alternatif  metode  lainnya seperti  metode Reliability  Centered  Maintenance (RCM), Critical  Importance  Analysis , Overall Equipment Effectiveness (OEE), dan lainnya.

## 5. REFERENSI
1. Alwi,  M.  R.  (2016)  ‘Reliability  Centered Maintenance  Dalam  Perawatan  F.O.  Service Pump Sistem Bahan Bakar Kapal Ikan’, Jurnal Riset  dan  Teknologi  Kelautan  (JRTK) ,  14(1), pp. 77–86.
2. Anggraini,  M.  and  Maulana,  R.  (2016) ‘Pengaruh  Pemeliharaan  Mesin  Terhadap Kualitas Sepatu Pada PT. Nikomas Gemilang’, Sains: Jurnal Manajemen dan Bisnis , 9(1), pp.
59–74.doi:
http://dx.doi.org/10.35448/jmb.v9i1.5356.
3. Baker,  K.  R.  and  Trietsch,  D.  (2019) Principles    of  Sequencing  and  Scheduling . Second. New Jersey: John Wiley & Sons, Inc.
4. Ebeling,  C.  E.  (1997) An  Introduction  to Reliability  and  Maintainability  Engineering . Singapore: McGraw Hill Companies.
5. Ekawati,  C.,  Kusmaningrum  and  Mustofa,  F. H. (2016) ‘Jadwal Perawatan Preventive Pada Mesin  Dyeing  Menggunakan  Metode  Age Replacement di PT . Nobel Industries’, Jurnal Online  Institut  Teknologi  Nasional ,  4(2),  pp. 137–148.
6. Jardine, A. K. S. and Tsang, A. H. C. (2013) Maintenance,  Replacement,  and  Reliability Theory  and  Applications .  Second  Edi.  Boca Raton: CRC Press, Taylor & Francis Group. doi:(https://doi.org/10.1201/9780429021565).
7. Jia,  X. et  al. (2015)  ‘Group  Maintenance Policy for Mechanical Products Based on Age Replacement’, Proceedings  of  the  5th International Conference on Civil Engineering and Transportation 2015 . Guangzhou: Atlantis Press, pp. 1869–1877.
doi:(https://doi.org/10.2991/iccet-
15.2015.349).
8. Kurniawan and Rumita, R. (2014) ‘Perencanaan  Sistem  Perawatan  Mesin Urbannyte  dengan  menggunakan  Metode Reliability Centered Maintenance II (RCM II) (Studi  Kasus  di  departmen  produksi  PT. Masscom  Graphy,  Semarang)’, Industrial Engineering Online Journal , 3(4), pp. 1–8.
9. Mutiara,  S.  D.,  Rahman,  A.  and  Hamdala,  I. (2014) ‘Perencanaan Preventive Maintenance Komponen Cane Cutter I dengan Pendekatan
Age Replacement (Studi Kasus  di  PG Kebon Agung  Malang)’, Jurnal  Rekayasa  dan Manajemen Sistem Industri (JRMSI) , 2(2), pp.
396–405.
10. Praharsi,  Y.,  Sriwana,  I.  K.  and  Sari,  D.  M. (2015) ‘Perancangan Penjadwalan Preventive Maintenance  Pada  PT.  Artha  Prima  Sukses Makmur’, Jurnal  Ilmiah  Teknik  Industri (JITI) , 14(1), pp. 59–65. doi: https://doi.org/10.23917/jiti.v14i1.624.
11. Prihastono,  E.  and  Prakoso,  B.  (2017) ‘Perawatan Preventif Untuk Mempertahankan Utilitas  Performance  Pada  Mesin  Cooling Tower  di  CV.  Arhu  Tapselindo  Bandung’,
Dinamika Teknik , 10(2), pp. 17–27.
12. Purnama, J., Putra, Y. A. and Kalamollah, M. (2015) ‘Metode Age Replacement Digunakan Untuk Menentukan Interval Waktu Perawatan Mesin  Pada  Armada  Bus’,  in Seminar Nasional  Sains  dan  Teknologi  Terapan  III 2015 Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya ISBN .  Surabaya:  Institut  Teknologi  Adhi Tama Surabaya, pp. 115–126.
13. Putro, N. H. (2017) ‘Pelaksanaan Maintenance Dalam Menunjang Kelancaran Proses Produksi  Pada  Perusahaan  PT.  Petrokimia Gresik’, Jurnal  Ilmiah  Mahasiswa  Fakultas Ekonomi dan Bisnis , 5(2).
14. Rachman,  T.  and  Nugraha,  A.  W.  (2018) ‘Pengukuran Overall Equipment Effectiveness (OEE)  Untuk  Perbaikan  Proses  Manufaktur Mesin Bead Grommet’, Jurnal Inovisi , 14(1), pp. 1–11.
15. Sodikin,  I.  (2008)  ‘Penentuan  Interval Perawatan Preventif Komponen Elektrik Dan Komponen  Mekanik  Yang  Optimal  Pada Mesin  Excavator  Seri  PC  200-6  Dengan Pendekatan Model Jardine’, Jurnal Teknologi , 1(2), pp. 150–63.
16. Vidiasari, D., Soemadi, K. and Mustofa, F. H. (2015) ‘Interval Waktu Penggantian
Pencegahan  Optimal  Komponen  Sistem Printing Unit U41 Menggunakan Metode Age Replacement  Di  PT.  Pikiran  Rakyat’, Reka Integra:  Jurnal  Online  Institut  Teknologi Nasional , 03(01), pp. 152–163.
17. Yuri, T. M. Z. and Nurcahyo, R. (2013) TQM Manajemen  Kualitas  Total  Dalam  Perspektif Teknik Industri . Jakarta: PT. Indeks.