Authors  retain  copyright  and  grant  the  journal  right  of  first  publication  with  the  work  simultaneously  licensed  under  a Creative Commons Attribution 4.0 International License Industrial Engineering Department University of Muhammadiyah Gresik, East Java, Indonesia

## INFO ARTIKEL

## Jejak Artikel :
Upload artikel 04 Juni 2021 dari
Revisi 15 September 2021 Publish 30 September 2021
Kata Kunci : Preventive Maintenance, Age Replacement, Downtime, Keandalan (Reliability), Biaya

## ABSTRAK
PT  Barata  Indonesia  salah  satu  perusahaan  yang  bergerak  di bidang  Engineering,  Procurement  &  Construction,  Manufacturing,  dan Foundry. Dalam bidang pengecoran tentunya memiliki berbagai  macam mesin  dan  peralatan  untuk  menunjang  proses  produksi  agar  berjalan lancar tapi terkadang mesin juga bisa mengalami kerusakan sehingga itu harus  bisa  segera diatasi.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  menentukan waktu  optimal  penjadwalan  perawatan  preventive  maintenance  dan menentukan  biaya  setelah  penerapan  preventive  maintenance  pada komponen kritis Mesin Hanger Shot Blast Kazo. Metode yang digunakan untuk menentukan waktu optimal penggantian dan juga biaya komponen mesin  adalah  metode  Age  Replacement.  Usulan penentuan  penjadwalan interval waktu penggantian komponen paling kritis  komponen Impeller dengan menggunakan metode Age Replacement di PT Barata Indonesia diperoleh interval waktu penggantian yang paling optimal adalah 7 hari dengan tingkat keandalan komponen sebesar 79% sehingga terjadi 41 kali penggantian komponen dalam 1 periode pada bulan April 2019 – Maret 2020 dengan penghematan biaya sebesar Rp 1.045.237.557 dibandingkan dengan  sebelum  menggunakan  penjadwalan  dengan  metode  Age Replacement.

## MATRIK
Jurnal Manajemen dan Teknik Industri-Produksi
Journal homepage: http://www.journal.umg.ac.id/index.php/matriks
Usulan Preventive Maintenance Pada Mesin Hanger Shot Blast Kazo Dengan Menggunakan Metode Age Replacement Di PT Barata Indonesia
Edo Ardo Agustiawan 1* , Muhammad Zainuddin Fathoni 2 , Dzakiyah Widyaningrum 3
Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Gresik Jl. Sumatera No. 101 GKB, Gresik (61121), Jawa Timur, Indonesia edwardagustiawan@gmail.com 1* , zainuddin@umg.ac.id 2 , dzakiyah@umg.ac.id 3
74
Authors  retain  copyright  and  grant  the  journal  right  of  first  publication  with  the  work  simultaneously  licensed  under  a Creative Commons Attribution 4.0 International License Industrial Engineering Department University of Muhammadiyah Gresik, East Java, Indonesia

## 1. Pendahuluan
Di era industri yang semuanya serba canggih tentunya  tidak  lepas  dengan  mesin  atau  alat yang  berfungsi  untuk  membantu  keandalan mesin-mesin dalam produksi yang mempunyai kinerja  yang  baik  guna  menunjang  proses produksi dan meningkatkan hasil dari produksi agar perusahaan memperoleh keuntungan yang maksimal[1][2].  Tapi  pada  kenyataannya, keandalan  pada  mesin  akan  mengalami penurunan kinerja mesin dikarenakan pemakaian  yang  terus  menerus  dan  termakan oleh  usia,  maka  dari  itu  perawatan  harus dilakukan  untuk  menjaga  produktifitas  sebuah mesin baik perawatan secara preventif ataupun korektif.  Kegiatan  perawatan  (maintenance) ditujukan untuk meraih tingkat biaya perawatan serendah mungkin, dengan melakukan kegiatan maintenance secara efektif dan efisien keseluruhannya[3][4].
Maintenance mempunyai  peranan  yang penting  dalam  keandalan  ( reliability )  dan pemeliharaan  peralatan  maupun  mesin  mesin produksi  agar  suatu  proses  produksi  bisa berjalan  dengan  lancar.  keandalan  merupakan peluang suatu unit atau sistem berfungsi normal jika digunakan menurut kondisi operasi tertentu untuk periode waktu tertentu[5][6][7].
PT. Barata Indonesia merupakan perusahaan yang  bergerak  di  berbagai  bidang  seperti Engineering,  Procurement  &  Construction, Manufacturing, dan Foundry .  PT  Barata Indonesia  mempunyai  4 Workshop ,  dan  salah satunya  adalah  WS  1  dan  2  yang  bergerak  di bidang  pengecoran.  WS  1  berupa  proses produksi  dan finishing ,  sedangkan  di  WS  2 berisi Machining .
Pada periode April 2019 – Maret 2020 telah terjadi  kerusakan  mesin  sebanyak  400  kali  di bagian proses yaitu WS 1, bisa dilihat di  tabel 1.1  dan  itu  mengakibatkan  proses  produksi terganggu.  Data downtime mesin  produksi periode  bulan  April  2019  –  Maret  2020  dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Downtime Mesin produksi WS I
No Nama Mesin / Alat Frekuensi Downtime (jam) Persentase Downtime 1 Cetak UG F 1-3 11 21 2% 2 Cetak UG F 2-4 13 35 3% 3 Sand Preparation 10 33 2% 4 Continues Mixer EF 1 2 0%
5 Shake Out HM EF 20 56 4% 6 Mixer Core CD 27 55 4% 7 Rollover Stripping 22 54 4% 8 Continues Mixer Core 12 25 2% 9 Sand Reclamation 77 237 18% 10 Sand Mixer Core 3 4 1% 11 Hanger SB Kazo 85 286,5 21% 12 Hanger SB By AB Sinto 50 174 13% 13 Table Shot Blast 18 62,5 5% 14 HT 6 Ton 16 44 3% 15 HT 16 Ton 17 47 3% 16 AF 5 Ton 6 177 13% 17 AF 10 Ton 0 0 0% 18 Ind 2 ton 1 4 0% 19 Hanger Putih / Bitek 12 32 2% Total 401 1349 100%
Berdasarkan  hasil  identifikasi  yang  telah diuraikan  di  atas,  perawatan  komponen  kritis pada mesin Hanger Shot Blast Kazo mempunyai tujuan untuk meminimalisir terjadinya  kerusakan  pada  mesin Hanger  Shot Blast  Kazo. Metode  yang  digunakan  pada penelitian  ini  adalah preventive  maintenance dengan pendekatan Age Replacement [8][9][10]. Dengan menggunakan metode Age Replacement diharapkan  mampu  membantu memperoleh interval waktu penggantian komponen mesin Hanger Shot  Blast  Kazo dan mengetahui penurunan downtime serta
penghematan
dari biaya yang
dikeluarkan[11][12][13][14].  Dalam  penelitian ini juga memberikan masukan kepada perusahaan  untuk  menentukan  kebijakan  lebih lanjut dalam penggantian komponen yang kritis pada mesin Hanger Shot Blast Kazo dan dapat dijadikan bahan pertimbangan dalam pengambilan  keputusan  serta  menimimalkan biaya penggantian yang dibebankan perusahaan[15].

## 2. Metode Penelitian
Pada  bab  ini  diuraikan  secara  sistematis mengenai  Langkah-langkah    yang  dilakukan dalam penelitian yang ditampilkan pada gambar 1.
75
Authors  retain  copyright  and  grant  the  journal  right  of  first  publication  with  the  work  simultaneously  licensed  under  a Creative Commons Attribution 4.0 International License Industrial Engineering Department University of Muhammadiyah Gresik, East Java, Indonesia
Gambar 1. Flowchart Penelitian

## Identifikasi Masalah
Tahapan dimana mencari adanya permasalahan yang  ada  di  produksi  1  yang  berhubungan dengan  bagian maintenance di  PT  Barata Indonesia khususnya area WS 1 Produksi 1.

## Studi Lapangan Dan Literatur
Tahapan yang dilakukan dengan cara observasi langsung  di  area  lapangan  dengan  cara wawancara kepada karyawan bagian maintenance dan  juga  mencari  informasi– informasi yang berupa buku, referensi, katalog, jurnal penelitian, dan sumber literatur lain yang akan  menunjang  langkah–langkah  dalam penelitian  ini  adalah preventive maintenance
dengan menggunakan metode Age Replacement .

## Perumusan Masalah
Untuk  menentukan  permasalahan  yang  terjadi pada  PT  Barata  Indonesia  perlu  dilakukan identifikasi  masalah  yang  ada  di  area bersangkutan yaitu area WS 1.

## Tujuan Penelitian
Untuk menganalisa dan mengevaluasi
kerusakan  yang  terjadi  dan  membuat  interval perawatan yang optimal.

## Pengumpulan Data
Data  yang  dibutuhkan  dalam  penelitian  ini meliputi  data downtime mesin  di  area  WS  1, data downtime mesin Hanger  Shot  Blast  Kazo beserta komponennya dan data waktu kerusakan  dan  lama  perbaikan  komponen
Hanger Shot Blast Kazo Pengolahan Data
Tahapan yang dilakukan dalam pengolahan data setelah mengetahui data dari frekuensi kerusakan  mesin  dan downtime pada  mesin Hanger  Shot  Blast  Kazo adalah  menentukan komponen  kritis,  perhitungan  TTF  dan  TTR, menentukan pola distribusi dari TTF dan TTR, perhitungan  estimasi  parameter,  perhitungan MTTF  dan  MTTR,  perhitungan reliability , perhitungan interval waktu penggantian komponen, dan yang terakhir adalah perhitungan estimasi biaya. Lalu  tahapan  berikutnya  adalah  menganalisa hasil perhitungan  MTTF, MTTR, nilai reliability mesin,  interval  waktu  perawatan mesin  dan  estimasi  biaya  perawatan  mesin apabila menggunakan metode Age Replacement . Setelah  analisa  yang  dilakukan maka  dapat  memperoleh  kesimpulan  dari penelitian ini dan juga dapat diajukan beberapa usulan  yang  nantinya  mendapatkan  perawatan yang  efektif  dan  efisien  bagi  perusahaan  PT Barata Indonesia khususnya pada mesin Hanger Shot Blast Kazo .

## 3. Hasil dan Pembahasan
Berdasarkan  tabel  1,  data downtime mesin yang  dikumpulkan  pada  bulan  April  2019  – Maret  2020,  mesin Hanger  Shot  Blast  Kazo mengalami  frekuensi  kerusakan  paling  banyak di area WS 1.

## Penentuan Komponen Kritis
Untuk  menentukan  komponen  yang  paling kritis  pada  mesin Hanger  Shot  Blast dapat dilakukan  dengan  cara  pembuatan  grafik histogram  pada  gambar  2, untuk  memudahkan komponen  yang  memiliki  banyak  maupun sedikit frekuensi kerusakan.
76
Authors  retain  copyright  and  grant  the  journal  right  of  first  publication  with  the  work  simultaneously  licensed  under  a Creative Commons Attribution 4.0 International License Industrial Engineering Department University of Muhammadiyah Gresik, East Java, Indonesia

## Gambar 2. Grafik histogram komponen mesin

## Hanger Shot Blast Kazo
Dari  gambar  2  diatas  dapat  diketahui  bahwa komponen kritis pada mesin Hanger Shot Blast Kazo adalah  komponen Impeller dengan frekuensi  kerusakan  paling  banyak  yaitu  37 kerusakan.

## Data  Waktu  Antar  Kerusakan  (TTF)  Dan Lama Perbaikan (TTR)
TTF  adalah  waktu  antar  kerusakan  yang dihitung  berdasarkan  waktu  saat  komponen mesin  telah  diperbaiki  hingga  waktu  mesin diperbaiki selanjutnya. TTR adalah waktu yang diperlukan agar mesin tersebut dapat dioperasikan  dalam  keadaan  normal.  Hasil perhitungan  nilai  TTF  dan  TTR  dapat  dilihat pada tabel 2 dan 3.
Tabel 2. TTF komponen impeller No Tanggal Terjadinya Kerusakan Jarak Antar Kerusakan (Hari) 1 05/04/2019 0 2 11/04/2019 6 3 18/04/2019 7 4 26/04/2019 8 5 03/05/2019 7 6 13/05/2019 10 7 21/05/2019 8 8 01/06/2019 10 9 10/06/2019 9 10 14/06/2019 4 11 19/06/2019 5 12 04/07/2019 15 13 18/07/2019 14 14 30/07/2019 12 15 09/08/2019 9 16 16/08/2019 7 17 23/08/2019 7 18 03/09/2019 10 19 09/09/2019 6 20 19/09/2019 10
21 28/09/2019 9 22 08/10/2019 10 23 16/10/2019 8 24 24/10/2019 8 25 07/11/2019 13 26 20/11/2019 13 27 25/11/2019 5 28 07/12/2019 12 29 18/12/2019 11 30 30/12/2019 12 31 11/01/2020 11 32 23/01/2020 12 33 01/02/2020 8 34 10/02/2020 9 35 17/02/2020 7 36 25/02/2020 8 37 06/03/2020 11 Tabel 3. TTR komponen Impeller No Tanggal Mulai
Tanggal
Selesai Lama Perbaikan (Jam) 1 05/04/2019 05/04/2019 5 2 11/04/2019 11/04/2019 6 3 18/04/2019 18/04/2019 3 4 26/04/2019 26/04/2019 4 5 03/05/2019 03/05/2019 3 6 13/05/2019 13/05/2019 4 7 21/05/2019 21/05/2019 4 8 01/06/2019 01/06/2019 3 9 10/06/2019 10/06/2019 4 10 14/06/2019 14/06/2019 4 11 19/06/2019 19/06/2019 4 12 04/07/2019 04/07/2019 4 13 18/07/2019 18/07/2019 4 14 30/07/2019 30/07/2019 5 15 09/08/2019 09/08/2019 2,5 16 16/08/2019 16/08/2019 2 17 23/08/2019 23/08/2019 2 18 03/09/2019 03/09/2019 4 19 09/09/2019 09/09/2019 4 20 19/09/2019 19/09/2019 3 21 28/09/2019 28/09/2019 4 22 08/10/2019 08/10/2019 6 23 16/10/2019 16/10/2019 6 24 24/10/2019 24/10/2019 5 25 07/11/2019 07/11/2019 4 26 20/11/2019 20/11/2019 2
77
Authors  retain  copyright  and  grant  the  journal  right  of  first  publication  with  the  work  simultaneously  licensed  under  a Creative Commons Attribution 4.0 International License Industrial Engineering Department University of Muhammadiyah Gresik, East Java, Indonesia
27 25/11/2019 25/11/2019
2 28 07/12/2019 07/12/2019 2 29 18/12/2019 18/12/2019 1,5 30 30/12/2019 30/12/2019 3 31 11/01/2020 11/01/2020 4 32 23/01/2020 23/01/2020 3 33 01/02/2020 01/02/2020 4 34 10/02/2020 10/02/2020 3 35 17/02/2020 17/02/2020 1,5 36 25/02/2020 25/02/2020 2 37 06/03/2020 06/03/2020 4

## Penentuan  Pola  Distribusi  Waktu  Antar Kerusakan (TTF)
Penentuan  pola  distribusi  bisa  didapatkan dengan memasukkan data waktu antar kerusakan  pada  tabel  2.  Dari  tabel  tersebut kemudian akan dilakukan pengujian menentukan distribusi dengan bantuan software Minitab 18 dan kemudian hasil yang didapatkan adalah seperti gambar di bawah ini.
. Gambar 3. Penentuan distribusi TTF komponen

## impeller
Berdasarkan  gambar  3  diatas,  suatu  data dikatakan  mengikuti  distribusi  tertentu  apabila nilai statistik Anderson-Darling semakin kecil. Nilai  yang  dimaksud  adalah square  error .
Diantara 4 distribusi yang telah diuji, distribusi yang bernilai statistik Anderson-Darling paling kecil  adalah  distribusi  weibul  dengan  nilai 0,663.  Jadi,  data  waktu  antar  kerusakan komponen impeller pada  mesin Hanger  Shot Blast Kazo adalah distribusi weibull.

## Penentuan Pola Distribusi  Lama  Perbaikan (TTR)
Sedangkan  untuk  penentuan  pola  distribusi lama  perbaikan  (TTR)  bisa  didapatkan  seperti gambar dibawah ini.
Gambar 4. Penentuan distribusi TTR komponen

## impeller
Berdasarkan  gambar  4  diatas,  diantara  4 distribusi  yang  telah  diuji,  distribusi  yang bernilai statistik Anderson-Darling paling kecil adalah  distribusi  weibul  dengan  nilai  1,650. Jadi,  data  waktu  lama  perbaikan  ( downtime ) komponen impeller pada  mesin Hanger  Shot Blast Kazo adalah distribusi weibull.

## Perhitungan Estimasi Parameter
Perhitungan parameter digunakan untuk mengetahui  nilai  β  ( shape  parameter )  dan  θ ( scale  parameter )  setelah  distribusi  telah ditentukan.Untuk menentukan distribusi adalah dengan cara menghitung jarak antar kerusakan pada  komponen,  kemudian  memasukkan  data jarak antar kerusakan ke dalam aplikasi Minitab 18 .  Perhitungan  parameter  yang  digunakan pada  komponen  kritis impeller ini  adalah distribusi weibull . Perhitungan Estimasi Parameter TTF

## Komponen Impeller
Berikut merupakan perhitungan mencari nilai β ( shape parameter ) dan θ ( scale parameter ) TTF yang dapat dilihat pada tabel 5 dibawah ini.
Tabel 4. TTF komponen impeller
No ti Yi = ln ti Yi^2 F(ti) Xi = lnln Xi^2 XiYi
1 4 1,38629
4 1,921812 0,01923 1 - 3,94155 0 15,5358 19 - 5,46414 9 2 5 1,60943 8 2,590290 0,04670 3 - 3,04012 1 9,24233 7 - 4,89288 6 36 15 2,70805
0 7,333536 0,98076
9 1,37403 0 1,88796 0 3,72094 3
Juml ah 33 1 78,3070
32 173,6260 04 18,0000 00 - 20,0250 17 62,0751 69 - 30,7358 44
Rumus  dari  tabel  perhitungan  diatas  adalah sebagai berikut :
78
Authors  retain  copyright  and  grant  the  journal  right  of  first  publication  with  the  work  simultaneously  licensed  under  a Creative Commons Attribution 4.0 International License Industrial Engineering Department University of Muhammadiyah Gresik, East Java, Indonesia
a. Yi = ln ti
= 𝑙𝑛(4) = 1,386294
b. 𝑌𝑖 2 = (1,386294) 2 = 1,921812 c. F(ti) = (𝑖−0,3) (𝑛+0,4) = (1−0,3) (36+0,4) = 0,019231
d. Xi = 𝑙𝑛 𝑙𝑛  [ 1 (1−𝐹(𝑡𝑖)) ] = 𝑙𝑛  𝑙𝑛 [ 1
(1 − 0,019231) ] = -3,94155 e. 𝑋𝑖 2 = (−3,94155) 2 = 15,535819
f. 𝑋𝑖𝑌𝑖 = 1,386294 ∗ (−3,94155)
= -5,464149 g. β (shape parameter)
b = 𝑛 ∑ 𝑋𝑖𝑌𝑖 𝑛 𝑖=1 −(∑ 𝑋𝑖 𝑛 𝑖=1 )(∑ 𝑌𝑖 𝑛 𝑖=1 ) 𝑛 ∑ 𝑋𝑖 2 𝑛 𝑖=1 −(∑ 𝑋𝑖) 2 𝑛 𝑖=1 = (36 ∗ (−30,735844))−(−20,025) ∗ (78,307032) (36 ∗ 62,075)−(−20,025) 2 = 0,25173
β = 1 𝑏
= 1 0,25173 = 3,97241
a = ∑ 𝑌𝑖 − 𝑏∗∑ 𝑋𝑖 𝑛 a = (78,307032)−(0,25173 )∗(−20,025)
36
= 2,31522
h. θ (scale parameter)
θ = 𝑒 −𝑎 = exp (a)
θ = 2,718 (2,31522)

## = 10,12718

## Perhitungan  Estimasi  Parameter  TTR Komponen Impeller
Berikut merupakan perhitungan mencari nilai β ( shape parameter ) dan θ ( scale parameter ) TTR yang dapat dilihat pada tabel 4.6 dibawah ini.
Tabel 5. TTR komponen impeller
tp ti yi yi2 f(ti) xi xi2 xiyi 1 1,5 0,40547 0,16440 0,0187
2 - 3,96891 15,7522 7 - 1,6092 6
2 1,5 0,40547 0,16440 0,0454 5 - 3,06787 9,41184 - 1,2439 2
37 6 1,79176 3,21040 0,9812 8 1,38087 1,90679 2,4741 8
jumla h 131,
5 44,5744 0 58,7290 1
18,5 - 20,5975 5 63,9755 - 9,1882
Rumus  dari  tabel  perhitungan  diatas  adalah sebagai berikut :
a. Yi = ln ti = 𝑙𝑛(1,5) = 0,40547 b. 𝑌𝑖 2 = (0,40547) 2 = 0,16440 c. F(ti) = (𝑖−0,3) (𝑛+0,4) = (1−0,3) (37+0,4) = 0,01872 d. Xi = 𝑙𝑛 𝑙𝑛  [ 1 (1−𝐹(𝑡𝑖)) ]
= 𝑙𝑛  𝑙𝑛 [ 1 (1 − 0,01872) ] = -3,96891 e. 𝑋𝑖 2 = (−3,94155) 2 = 15,75227
f. 𝑋𝑖𝑌𝑖 = 1,386294 ∗ (−3,94155)
= -1,60926
g. β (shape parameter)
b = 𝑛 ∑ 𝑋𝑖𝑌𝑖 𝑛 𝑖=1 −(∑ 𝑋𝑖 𝑛 𝑖=1 )(∑ 𝑌𝑖 𝑛 𝑖=1 ) 𝑛 ∑ 𝑋𝑖 2 𝑛 𝑖=1 −(∑ 𝑋𝑖) 2 𝑛 𝑖=1
b = (37 ∗ (−9,18827))−(−20,59755) ∗ (44,57440) (37 ∗ 63,9755)−(−20,59755) 2 = 0,29758 β = 1 𝑏 = 1 0,29758
= 3,36038 a = ∑ 𝑌𝑖 − 𝑏∗∑ 𝑋𝑖 𝑛 a = (44,57440)−(0,29758 )∗(−20,59755)
37 = 1,37037 h. θ (scale parameter) θ = 𝑒 −𝑎 = exp (a) θ = 2,718 (1,37037)
= 3,72466

## Perhitungan MTTF dan MTTR
Berikut ini adalah perhitungan nilai ( Mean Time to Failure) MTTF dan ( Mean Time  to Repair ) MTTR  untuk distribusi weibull :
a. 𝑀𝑇𝑇𝐹 = 𝜃. Γ (1 + 1 𝛽 )
𝑀𝑇𝑇𝐹 =  10,12718. Γ (1 + 1 3,97241 )
𝑀𝑇𝑇𝐹 =  10,12718. Γ(1,25)
𝑀𝑇𝑇𝐹 =  10,12718 (0,90640)
𝑀𝑇𝑇𝐹 =  9,18 hari atau 220,32 jam
Volume XXII, No.1, September 2021, Halaman 73 - 84
79
Authors  retain  copyright  and  grant  the  journal  right  of  first  publication  with  the  work  simultaneously  licensed  under  a Creative Commons Attribution 4.0 International License Industrial Engineering Department University of Muhammadiyah Gresik, East Java, Indonesia
Nilai 𝜃. Γ (1 + 1 𝛽 ) dapat  dilihat  pada
tabel dari fungsi Gamma di (Lampiran
A),  dimana  nilai Γ(1,25) adalah 0,90640.
MTTF  adalah  waktu  rata  –  rata  jarak kerusakan  komponen  atau  mesin  yang pertama  sampai  kerusakan  berikutnya. Berdasarkan  perhitungan  diatas  pada periode bulan April 2019 – Maret 2020, rata  rata  waktu  kerusakan  komponen impeller pada mesin Hanger Shot Blast Kazo adalah  sebesar  9,18  hari  atau 220,32 jam.
b. 𝑀𝑇𝑇𝑅 = 𝜃. Γ (1 + 1 𝛽 ) 𝑀𝑇𝑇𝑅 =  3,72466. Γ (1 + 1 3,36038 ) 𝑀𝑇𝑇𝑅 = 3,72466. Γ(1,29) 𝑀𝑇𝑇𝑅 =  3,72466 (0,89904)
𝑀𝑇𝑇𝑅 =  3,34 jam
Nilai θ. Γ (1 + 1 β ) dapat  dilihat  pada tabel dari fungsi Gamma di (Lampiran A),  dimana  nilai Γ(1,25) adalah 0,89904. MTTR  adalah  waktu  rata  –  rata  yang diperlukan pada saat perbaikan komponen ataupun mesin. Berdasarkan perhitungan  diatas  pada  periode  bulan
April  2019  –  Maret  2020,  rata  rata waktu  perbaikan  komponen  impeller pada  mesin  Hanger  Shot  Blast  Kazo adalah sebesar 3,34 jam.

## Perhitungan  Reliability  Pada  Komponen Impeller
Nilai keandalan dapat dihitung dengan rumus :
𝑅(𝑡) = exp [(− 𝑡 𝜃 ) 𝛽 ] 𝑅(1) = 2,718 [(− 1 10,12718 ) 3,97241 ]
𝑅(1) = 2,718 [(−0,0987) 3,97241 ]
𝑅(1) = 0,9998987
Untuk  perhitungan  interval  (t)  keandalan  dari komponen impeller yang  selanjutnya  bisa dilihat pada tabel dibawah ini.
Tabel 6. Nilai keandalan ( reliability ) komponen
impeller Interval (t) Nilai Keandalan ( reliability ) 1 0,9998987 2 0,9984105 3 0,9920678 4 0,9753385 5 0,9412097 6 0,8824901 7 0,7940496 8 0,6757294 9 0,5348273 10 0,3863287 11 0,2493744 12 0,1405438 13 0,0674243 14 0,0267865 15 0,0085552 16 0,0021279 17 0,0003984 18 0,0000542 19 0,0000051 20 0,0000003 Menentukan  Interval  Waktu  Penggantian Komponen Impeller Lama waktu penggantian pencegahan komponen Impeller pada mesin Hanger  Shot Blast  Kazo adalah  kurang  lebih  3  jam.
Sedangkan untuk perhitungan waktu downtime perbaikan  kerusakan  komponen  bisa  dilihat pada tabel 4.4, yaitu total jam kerusakan dibagi dengan jumlah kerusakan.
Tp
: 3 jam
Tf : 3,55 jam

## Perawatan Penggantian Pencegahan Metode
Age Replacement Pada Komponen Impeller Setelah menentukan waktu downtime penggantian  pencegahan  (Tp)  dan  waktu downtime perbaikan  kerusakan  (Tf)  maka langkah  selanjutnya  adalah  menghitung  nilai minimasi downtime d  (tp)  interval  (t)  ke  1 dengan rumus sebagai berikut :
𝐷(𝑡𝑝) = 𝑇𝑝. 𝑅(𝑡𝑝) + 𝑇𝑓. (1 − 𝑅(𝑡𝑝)) (𝑡𝑝 + 𝑇𝑃). 𝑅(𝑡𝑝) + (𝑀(𝑡𝑝) + 𝑇𝑓). (1 − 𝑅 (𝑡𝑝))
80
Authors  retain  copyright  and  grant  the  journal  right  of  first  publication  with  the  work  simultaneously  licensed  under  a Creative Commons Attribution 4.0 International License Industrial Engineering Department University of Muhammadiyah Gresik, East Java, Indonesia
Dengan nilai yang diketahui sebagai berikut :
Tp : 3 jam
Tf : 3,55 jam R (1) : 0,9998987
𝑀(𝑡𝑝) ∶ 𝑀𝑇𝑇𝐹 1−𝑅(𝑡𝑝)
: 𝑀𝑇𝑇𝐹 1−𝑅(𝑡𝑝)
: 9,179
1−0,9998987
: 90576,6880
𝐷(𝑡𝑝) = 𝑇𝑝.𝑅(𝑡𝑝)+𝑇𝑓.(1−𝑅(𝑡𝑝)) (𝑡𝑝+𝑇𝑃).𝑅(𝑡𝑝)+(𝑀(𝑡𝑝)+𝑇𝑓).(1−𝑅 (𝑡𝑝))
𝐷(1) = 3 ∗ 0,9998987 + 3,55 ∗ (0,0001013)
(1+3) ∗ 0,9998987 + (90576,6880 + 3,55) ∗ (0,0001013)

## 𝐷(1) =  0,2276399
Setelah nilai hasil dari d(1) diketahui maka nilai seluruh  perhitungan  interval  (t)  waktu  dapat dilihat pada tabel 7 dan bisa dilihat pada gambar 5 dibawah ini.
Tabel 7. Nilai minimasi downtime komponen
impeller Interval (t) D (tp) 1 0,2276399 2 0,2116766 3 0,1981826 4 0,1872486 5 0,1792437 6 0,1747366 7 0,1744070 8 0,1789290 9 0,1887633 10 0,2037582 11 0,2225531 12 0,2421988 13 0,2589036 14 0,2700888 15 0,2758421
16 0,2780806 17 0,2787300 18 0,2788677 19 0,2788884 20 0,2788906
Gambar 5. Grafik nilai minimasi downtime komponen Impeller
Berdasarkan  tabel  dan  gambar  diatas,  dapat diketahui  nilai  D(tp)  yang  paling  kecil  adalah pada  interval  hari  ke  7  dengan  nilai downtime 0,1744070. Sehingga interval waktu penggantian  pencegahan  komponen impeller pada mesin Hanger Shot Blast Kazo dilakukan pada hari ke 7.
Nilai  Reliability  Sebelum  dan  Sesudah Menggunakan Metode Age Replacement Analisis reliability dilakukan  dengan  cara mencari nilai MTTF lalu menghitung reliability dari  komponen  dengan  formula  yang  sesuai yaitu distribusi weibull . Dari hasil perhitungan didapatkan  nilai  MTTF  yaitu  9  hari  sehingga akan dilakukan simulasi preventive maintenance pada  interval  7  hari.  Sehingga didapatkan  nilai reliability komponen  tiap waktu penggunaan dengan menggunakan waktu kelipatan  7  hari.  Hasil  yang  didapatkan  dari nilai reliability sebelum dan sesudah preventive maintenance tiap  7  hari  bisa  dilihat  pada  tabel di bawah ini.
Tabel 8. Nilai minimasi downtime komponen impeller
t R(t) n T t-nT R(t-nT)
1 0,9998987 0 0 1 0,9998987 2 0,9984105 0 0 2 0,9984105 3 0,9920678 0 0 3 0,9920678 4 0,9753385 0 0 4 0,9753385
Volume XXII, No.1, September 2021, Halaman 73 - 84
81
5 0,9412097 0 0 5 0,9412097 6 0,8824901 0 0 6 0,8824901 7 0,7940496 1 7 0 1,000000 8 0,6757294 1 7 1 0,9998987
9 0,5348273 1 7 2 0,9984105 10 0,3863287 1 7 3 0,9920678
11 0,2493744 1 7 4 0,9753385
12 0,1405438 1 7 5 0,9412097
13 0,0674243 1 7 6 0,8824901
14 0,0267865 2 7 0 1,000000
Gambar 6. Grafik nilai minimasi downtime komponen impeller
Berdasarkan  gambar  6  diatas  pada  hari  ke  1 sampai  dengan  hari  ke  7  baik  R(t)  maupun R(nT)  dengan  keterangan  R(t)  garis  merah adalah  (sebelum  menggunakan  metode Age Replacement )  dan  R(nT)  garis  biru  adalah (sesudah menggunakan
metode
Age
Replacement ), keduanya mengalami penurunan dikarenakan  proses  produksi  yang  terus menerus.  Namun  pada  hari  ke  7  grafik  merah (sesudah  melakukan  penerapan  metode Age Replacement ) mengalami kenaikan karena telah dilakukan  penggantian  pencegahan  komponen sehingga  komponen  mengalami  kenaikan reliability karena kondisi masih baru.
Perhitungan Biaya Kerusakan Dan

## Penggantian Komponen
Biaya penggantian kerusakan (Cf) dalam 1 kali kerusakan bisa dilihat pada tabel dibawah ini.
Tabel 9. Perhitungan biaya penggantian kerusakan
No Keterangan
1 Biaya tenaga kerja operator Rp 20.141/jam 2 Biaya tenaga kerja maintenance (3 orang) Rp 60.422 /jam
3 Biaya suku cadang komponen impeller Rp 4.945.500 4 Mesin  keadaan  berhenti ( trip ) Rp 127.170.000/jam 5 Rata-rata waktu perbaikan kerusakan (Tf) 3,55 jam Untuk menghitung biaya penggantian kerusakan  (Cf)  adalah  dengan  menggunakan rumus sebagai berikut.
𝐶𝑓  = ((biaya  tenaga  kerja  +  kerugian  mesin dalam  keadaan  berhenti)  x  Tf  ))  +  biaya  suku cadang
𝐶𝑓  = ((20.141  +  60.422)  +  127.170.000))  x 3,55 )+ 4.945.500
𝐶𝑓  = ((80.563  +  127.170.000)  x  3,55  ))+
4.945.500
𝐶𝑓  = (127.250.563 x 3,55 )+ 4.945.500
𝐶𝑓  = (451.739.499 ) + 4.945.500
𝐶𝑓  = Rp 456.684.999 / kerusakan
Biaya  Penggantian  Pencegahan  (Cp)  dalam  1 kali  kerusakan  bisa  dilihat  pada  tabel  dibawah ini.
Tabel 10. Perhitungan biaya penggantian pencegahan No Keterangan 1 Biaya tenaga kerja maintenance (3 orang) Rp 60.422 /jam 2 Biaya suku cadang komponen impeller Rp 4.945.500 3 Mesin  keadaan  berhenti ( trip ) Rp 127.170.000/jam 4 Lama waktu penggantian pencegahan (Tp) 3 jam Untuk menghitung biaya penggantian pencegahan  (Cp)  adalah  dengan  menggunakan rumus sebagai berikut.
𝐶𝑝  = ((biaya  tenaga  kerja maintenance + mesin  keadaan  berhenti)  x  Tp  ))  +  biaya  suku cadang
𝐶𝑝  = ((60.422  +  127.170.000)  x  3))  + 4.945.500
𝐶𝑝  = (127.230.422 x 3) + 4.945.500
𝐶𝑝  = 381.691.266 + 4.945.500
82
Authors  retain  copyright  and  grant  the  journal  right  of  first  publication  with  the  work  simultaneously  licensed  under  a Creative Commons Attribution 4.0 International License Industrial Engineering Department University of Muhammadiyah Gresik, East Java, Indonesia
𝐶𝑝  = Rp 386.636.766 / penggantian
Perhitungan Total Biaya Penggantian Kerusakan Komponen Impeller
Biaya perawatan yang dilakukan saat penggantian  kerusakan  (Cf)  dalam  satu  kali kerusakan adalah sebesar Rp 456.684.999. Jika pada  periode  bulan  April  2019  –  bulan  Maret 2020  frekuensi  kerusakan  yang  terjadi  adalah sebanyak  37  kali  maka  total  biaya  yang dikeluarkan  adalah  sebesar  Rp  456.684.999  x 37 = Rp 16.897.344.963.
Perhitungan Biaya Perawatan Usulan

## Komponen Impeller
Biaya  perawatan  jika  menggunakan  usulan dengan  metode Age  Replacement pada komponen  impeller  mesin Hanger  Shot  Blast Kazo adalah  untuk  1  kali  penggantian  sebesar Rp  386.636.766.  Jumlah  waktu  operasi  mesin dalam bulan April 2019 – Maret 2020 (24 hari kerja/bulan x 12) adalah sebanyak 288 hari. Jika penggantian  komponen  menggunakan  metode age replacement menggunakan rumus 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑊𝑎𝑘𝑡𝑢 𝑂𝑝𝑒𝑟𝑎𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑠𝑖𝑛 𝐾𝑒𝑟𝑗𝑎 𝑢𝑠𝑢𝑙𝑎𝑛 𝑖𝑛𝑡𝑒𝑟𝑣𝑎𝑙 𝑤𝑎𝑘𝑡𝑢 𝑚𝑒𝑡𝑜𝑑𝑒 𝑎𝑔𝑒 𝑟𝑒𝑝𝑙𝑎𝑐𝑒𝑚𝑒𝑛𝑡 maka perhitungannya adalah 288 ℎ𝑎𝑟𝑖 7 adalah 41 (41,14).  Untuk  hasil  total  keseluruhan  usulan biaya perawatan adalah sebesar Rp 386.636.766 x 41 = Rp 15.852.107.406.

## Perbandingan  Biaya  Perawatan  Dengan Usulan Penerapan Metode Age Replacement
Rekapitulasi total biaya perawatan sebelum dan sesudah menggunakan metode Age
Replacement dapat  dilihat  pada  tabel  4.17 dibawah ini.
Tabel 11. Rekapitulasi total biaya perawatan sebelum dan sesudah menggunakan metode Age
Replacement Komponen Total Biaya Penghematan Saat Ini Usulan Metode Age Replacement Impeller Rp 16.897.344.963 Rp 15.852.107.406 Rp 1.045.237.557
Berdasarkan  hasi  perhitungan  dapat  diketahui bahwa  dengan  menggunakan  metode Age Replacement akan menghemat biaya perawatan pencegahan  sebesar  Rp  Rp  16.897.344.963  – Rp 15.852.107.406 = Rp 1.045.237.557 .

## 4. Kesimpulan dan Saran
Berdasarkan hasil pembahasan serta analisis yang telah dilakukan, maka diperoleh kesimpulan sebagai berikut :
1. Komponen impeller merupakan komponen yang paling kritis dikarenakan  terdapat  37  kali  frekuensi kerusakan  pada  bulan  April  2019  – Maret 2020 berdasarkan tabel 5.1 2. Keandalan ( reliability ) komponen impeller pada mesin Hanger Shot Blast Kazo adalah sebesar 53%. Berdasarkan perhitungan nilai reliability perbandingan  sebelum  dan  sesudah menggunakan metode Age Replacement akan  meningkat  sebesar 26%, dari 53% Menjadi 79%.
3. Berdasarkan perhitungan interval waktu  penggantian  komponen  kritis dengan  menggunakan  metode  Age Replacement  dengan  kriteria  minimasi downtime menghasilkan interval penggantian  komponen  kritis  impeller pada interval hari ke 7.
4. Dari  perhitungan  total  penggantian pencegahan  komponen  impeller  pada mesin  Hanger  Shot  Blast  diketahui biaya  usulan  perawatannya  yaitu sebesar  Rp  15.852.107.406  dengan melakukan  penggantian  komponen selama 41 kali pada periode bulan April 2019  –  Maret  2020  dan  mengalami penghematan sebesar Rp 1.045.237.557.
Adapun saran yang dapat diberikan sebagai masukan  bagi  perusahaan  dan  penelitian selanjutnya adalah :
1. Perusahaan perlu menggunakan metode Age  Replacement untuk  mempermudah menentukan interval penggantian komponen  yang  optimal.  Dari  hasil penelitian,  perusahaan  harus  mengganti interval waktu komponen Impeller pada hari ke 7.
2. Pencatatan  mengenai  data  kerusakan mesin  dan  waktu  lama  perbaikan  perlu dilakukan  lebih  teliti  lagi,  karena  suatu jadwal perawatan akan membuat kinerja mesin meningkat.
3. Untuk  penelitian  selanjutnya  dapat digunakan mesin, objek atau komponen yang berbeda.
Volume XXII, No.1, September 2021, Halaman 73 - 84
83
Authors  retain  copyright  and  grant  the  journal  right  of  first  publication  with  the  work  simultaneously  licensed  under  a Creative Commons Attribution 4.0 International License Industrial Engineering Department University of Muhammadiyah Gresik, East Java, Indonesia
5. Daftar Pustaka
[1] T. Taufik and S. Septyani, “Penentuan
Interval Waktu Perawatan Komponen Kritis pada Mesin Turbin Di PT Pln (Persero) Sektor Pembangkit Ombilin,”
J. Optimasi Sist. Ind. , vol. 14, no. 2, p.
238, 2016, doi:
10.25077/josi.v14.n2.p238-258.2015.
[2] M. K. Jaka Purnama, Yosua Anggara
Putra, “Metode Age Replacement
Digunakan Untuk Menentukan Interval Waktu Perawatan Mesin Pada Armada Bus,” Semin. Nas. Sains dan Teknol. Terap. III 2015 Inst. Teknol. Adhi Tama Surabaya ISBN , pp. 115–126, 2015.
[3] D. S. Dhamayanti, J. Alhilman, and N. Athari, “Usulan Preventive
Maintenance Pada Mesin Komori Ls440 Dengan Menggunakan Metode Reliability Centered Maintenance (Rcm Ii) Dan Risk Based Maintenance (Rbm) Di Pt Abc,” J. Rekayasa Sist. Ind. , vol.
3, no. 02, p. 31, 2016, doi:
10.25124/jrsi.v3i02.29.
[4] M. Djunaidi and Mila Faila Sufa, “Usulan Interval Perawatan Komponen
Kritis Pada Mesin Pencetak Botol ( Mould Gear ) berdasarkan Kriteria Minimasi Downtime,” J. Tek. Gelagar , vol. 18, no. 1, pp. 33–41, 2007.
[5] C. Ekawati and F. H. Mustofa, “Jadwal Perawatan Preventive Pada Mesin
Dyeing Menggunakan Metode Age Replacement di PT . Nobel Industries,”
J. Online Inst. Teknol. Nas. , vol. 4, no.
2, pp. 137–148, 2016.
[6] N. A. Fikri and E. P. Widjajati, “Penentuan Interval Perawatan Mesin
Air Separation Plant Secara Preventive Downtime Maintenance Dengan Menggunakan Metode Age Replacement Pada Pt. Xyz,” Juminten , vol. 1, no. 3, pp. 153–164, 2020, doi: 10.33005/juminten.v1i3.114.
[7] E. Santoso and E. J. Chairul, “Minimasi
Downtime Tool Punch Mesin Heading
Pada Preventive Maintenance Dengan
Metode Age Replacement,” Ind. Syst.
Eng. Assess. J. - Discontin. , vol. 8, no.
2, pp. 134–143, 2007.
[8] R. Sari, “Perancangan Sistem Pemeliharaan Menggunakan Metode
Reliability Centered Maintenance
(RCM) Pada Pulverizer (Studi Kasus: PLTU Paiton Unit 3),” J. Tek. ITS , vol. vol 6, no. 1, pp. 23–124, 2017, [Online]. Available: https://www.neliti.com/publications/21 4368/perancangan-sistem- pemeliharaan-menggunakan-metode- reliability-centered-maintena.
[9] U. T. Kirana, J. Alhilman, and S.
Sutrisno, “Perencanaan Kebijakan Perawatan Mesin Corazza Ff100 Pada Line 3 Pt Xyz Dengan Metode
Reliability Centered Maintenance (Rcm) Ii,” J. Rekayasa Sist. Ind. , vol. 3, no. 01, p. 47, 2016, doi:
10.25124/jrsi.v3i01.41.
[10] S. D. Mutiara, A. Rahman, and I. Hamdala, “PERENCANAAN
PREVENTIVE MAINTENANCE KOMPONEN CANE CUTTER I DENGAN PENDEKATAN AGE REPLACEMENT ( Studi Kasus di PG Kebon Agung Malang ) PREVENTIVE MAINTENANCE
IMPLEMENTATION OF CANE
CUTTER I ( Case Study at PG Kebon Agung Malang ) Abstrak,” pp. 396– 405, 2014.
[11] R. S. Prabowo, P. A. Setiawan, A. I. Juniani, Wiediartini, and I. Erawati, “Reliability analysis of hanger shot blast KAZO machine in foundry plant,” MATEC Web Conf. , vol. 204, pp. 1–6, 2018, doi: 10.1051/matecconf/201820403007.
[12] Y. Y. Prawiro, “Penentuan Interval Waktu Penggantian Komponen Kritis Pada Mesin Volpack Menggunakan Metode Age Replacement,” J. Tek. Ind. , vol. 16, no. 2, p. 92, 2017, doi: 10.22219/jtiumm.vol16.no2.92-100.
[13] A. P. Ramadhan and Iskandar, “PENENTUAN JADWAL
PREVENTIVE MAINTENANCE
84
Authors  retain  copyright  and  grant  the  journal  right  of  first  publication  with  the  work  simultaneously  licensed  under  a Creative Commons Attribution 4.0 International License Industrial Engineering Department University of Muhammadiyah Gresik, East Java, Indonesia

## MENGGUNAKAN METODE AGE
REPLACEMENT PADA FORKLIFT 5 TON DI PT SWADAYA GRAHA Tujuan Penelitian Manfaat Penelitian,” vol. 01, pp. 54–61, 2015.
[14] A. D. Susanto and H. H. Azwir, “Perencanaan Perawatan Pada Unit Kompresor Tipe Screw Dengan Metode
RCM di Industri Otomotif,” J. Ilm. Tek. Ind. , vol. 17, no. 1, p. 21, 2018, doi:
10.23917/jiti.v17i1.5380.
[15] S. G. Tama and Iskandar, “PENENTUAN INTERVAL WAKTU OPTIMAL PENGGANTIAN KOMPONEN WIRE SCREEN PADA MESIN WIRE PART DENGAN METODE AGE REPLACEMENT DI PT . MOUNT DREAM INDONESIA Sega Gavin Tama Iskandar Abstrak,” J. Tek. Mesin , vol. 5, no. 2, pp. 175–182, 2017.