Perhitungan Lifetime Prediction pada Komponen Kritis Centrifugal Pump Menggunakan Metode Weibull
Gunawan  Dwi  Haryadi 1 , Agus Suprihanto 1 ,  Martin  Butarbutar 2,* 1 Dosen Jurusan Teknik Mesin, Fakultas Teknik, Universitas Diponegoro
2 Mahasiswa Jurusan Teknik Mesin, Fakultas Teknik, Universitas Diponegoro Jl. Prof. H. Soedarto, SH, Tembalang-Semarang 50275, Telp. +62247460059
* Email:butarbutar.m@gmail.com

## Abstract
The main natural disaster facing the city of Semarang is flooding with prolonged inundation. One of the efforts to prevent and reduce the impact of flood disasters is by using pumps in flood-prone areas in Semarang City. The pump converts the mechanical energy from an actuator into potential energy in the form of a head, so that the liquid fluid moves and has a pressure according to the head it has. The pump used  is  a  centrifugal  pump.  Also  required  proper  maintenance  to  maximize  the  performance  of  the Centrifugal Pump. With the aim of maximizing performance, a proper maintenance system is needed to minimize downtime. Weibull  is an appropriate method  to determine which includes critical and non- critical parts and is often used in determining the failure or damage rate of the formed data patterns. The results obtained from testing using this method there are 3 critical components that are the same, namely the mechanical seal, bearing, shaft. The MTTF value of mechanical seal, bearing, and shaft is 194.18 hours, 194.37 hours, 194.24 hours. The reliability values of mechanical seal 1, bearing 1, and shaft 1 are 50%, 47%, and 47%. Periodic Maintenance which is obtained based on the hour meter (HM) of each pump.
Keyword: centrifugal pump, critical component, weibull, lifetime prediction, reliability.

## Abstrak
Bencana alam utama yang dihadapi Kota Semarang adalah banjir dengan genangan yang cukup lama. Salah satu upaya mencegah dan mengurangi dampak dari bencana banjir yaitu dengan menggunakan pompa di daerah titik - titik rawan banjir di Kota Semarang. Pompa mengubah energi mekanik dari suatu penggerak menjadi energi potensial berupa head , sehingga fluida cair tersebut berpindah dan memiliki tekanan  sesuai  dengan head yang  dimilikinya.  Diperlukan  juga maintenance yang  tepat  untuk memaksimalkan performa dari Centrifugal Pump . Dengan tujuan memaksimalkan performa, diperlukan sistem  perawatan  yang  tepat  untuk  meminimalisirkan downtime . Weibull adalah  metode  yang  tepat untuk  menentukan  yang  termasuk  bagian  kritis  dan  bagian  tidak  kritis  dan  sering  digunakan  dalam menentukan tingkat kegagalan atau kerusakan dari pola data yang terbentuk. Hasil yang diperoleh dari pengujian  dengan  menggunakan  metode  ini  terdapat  3  komponen  kritis  yang  sama  yaitu  pada mechanical seal, bearing, shaft . Nilai MTTF dari mechanical seal, bearing, shaft adalah 194.18 jam, 194.37 jam, 194.24 jam. Nilai keandalan mechanical seal 1 , bearing 1 , shaft 1 adalah 50%, 47%, dan 47%. Periodic Maintenance yang diperoleh berdasarkan hour meter (HM) dari tiap pompa.
Kata kunci: centrifugal pump , komponen kritis, weibull, lifetime prediction, reliability.

## 1. Pendahuluan
Bencana alam merupakan salah satu fenomena yang dapat terjadi setiap saat kapan pun dan dimana pun. Bencana alam dapat menimbulkan risiko terhadap kehidupan manusia baik korban jiwa maupun kerugian harta benda [1]. Salah satu bencana alam yang sering terjadi di Indonesia adalah banjir. Bencana banjir merupakan salah satu bencana alam yang dapat  menimbulkan korban jiwa dan kerugian material yang sangat  besar, seperti terjadi pendangkalan, terganggunya jalur lalu lintas, rusaknya lahan pertanian, pemukiman, jembatan, saluran irigasi dan prasarana fisik lainnya [2]. Pompa sentrifugal merupakan pompa yang bekerja dengan memanfaatkan gaya sentrifugal yang dihasilkan oleh sudu impeller . Fluida dialirkan oleh pompa sentrifugal dengan menggunakan energi hidrodinamik yang dikonversi dari energi kinetik rotasi dari aliran fluida. Fluida mengalir dari tekanan tinggi melalui impeller . Pompa sentrifugal banyak digunakan untuk berbagai aplikasi seperti irigasi air, sistem desalinasi, pembangkit listrik, kapal, dan penyedot banjir [3]. Dengan tujuan memaksimalkan performa, diperlukan sistem perawatan yang tepat untuk meminimalisir downtime [4]. Penggunaan analisis Weibull adalah metode yang tepat untuk menentukan bagian kritis dan bagian tidak kritis [5]. Selama ini perusahaan belum memiliki peranan sistem perawatan yang baik, sehingga Centrifugal  Pump mendapatkan penanganan  setelah  mengalami  kerusakan (corrective  maintenance) tanpa  memperhatikan  faktor  keandalan  dari komponen pompa tersebut. Selama ini penentuan jumlah spare part hanya dengan menggunakan perkiraan berdasarkan
permintaan masa lalu. Perlu dilakukan persiapan untuk memonitor komponen – komponen kritis agar segera dilakukan preventive maintenance dan untuk  mempersiapkan spare part komponen sebelum komponen itu rusak untuk  mengurangi downtime unit.

## 2. Objek Penelitian dan Metodologi
2.1 Pompa Sentrifugal
Pompa  sentrifugal  sebagai  salah  satu  jenis  pompa  yang  banyak  dijumpai  dalam  industri,  bekerja dengan  prinsip putaran impeller sebagai elemen pemindah fluida yang digerakkan oleh suatu penggerak mula. Zat cair yang berada di dalam akan berputar akibat dorongan sudu-sudu dan menimbulkan gaya sentrifugal yang menyebabkan cairan mengalir dari tengah impeller dan keluar melalui saluran diantara sudu-sudu dan meninggalkan impeller dengan kecepatan tinggi [6].
Gambar 1. Pompa Sentrifugal

## 2.2 Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  melakukan  wawancara  langsung  kepada  pekerja  dan  buku  petunjuk pengoperasian mengenai cara kerja unit pada pompa sentrifugal dengan kapasitas 250 liter per detik, serta rincian bentuk komponen dan jumlah pemakaian komponen pompa sentrifugal dalam suatu kurun waktu. Data lain juga berupa daftar kerusakan komponen mesin, waktu pemakaian/kerusakan komponen pompa sentrifugal dengan kapasitas 250 liter per detik.

## 2.3 Pemilihan Komponen Kritis Dengan Tabel Weighting Factor
Penentuan komponen kritis yang terdapat pada sistem turbin adalah dengan menggunakan metode pendekatan Critical Analysis yang merupakan metode untuk mengetahui nilai kekritisan dari suatu komponen sehingga hasil penilaiannya dapat dijadikan input dalam perawatan mesin. Langkah-langkah yang harus dilakukan adalah:
a. Estimasi komponen kritis pada sistem.
b. Penyusunan tabel kekritisan komponen.
2.4 Pengujian Distribusi Waktu Antar Kerusakan
Dalam persoalan pengendalian persediaan komponen yang berhubungan dengan karakteristik umur komponen, maka pola waktu antar kerusakan komponen diestimasikan akan berbentuk distribusi Weibull . Terdapat dua parameter yang digunakan dalam distribusi ini yaitu θ yang disebut dengan parameter skala ( scale parameter ) dan β yang disebut sebagai parameter bentuk ( shape parameter ). Distribusi Weibull ini sering digunakan dalam menentukan tingkat kegagalan atau kerusakan, yang menentukan tingkat kerusakan tersebut dari pola data yang terbentuk adalah nilai parameter β. Nilai - nilai β yang menunjukkan laju kerusakan terdapat dalam tabel berikut [7].
Tabel 1. Nilai-Nilai Parameter β Dalam Distribusi Weibull
Nilai Laju Kerusakan 0 < β <1 Pengurangan laju kerusakan (DFR) β = 1 Distribusi Eksponensial 1 < β < 2 Peningkatan laju kerusakan (IFR), Konkaf β = 2 Distribusi Rayleigh β > 2 Peningkatan laju kerusakan (IFR), Konveks 3 ≤ β
Peningkatan laju kerusakan (IFR), mendekati kurva normal
Haryadi, dkk./ ROTASI, Vol. 23  No. 3  (Juli 2021) Hal. 1-8
Untuk menguji distribusi waktu antar kerusakan suatu komponen ini dilakukan dengan uji distribusi Weibull dua parameter yang dikembangkan oleh kelompok Mann . Uji distribusi dilakukan bertujuan untuk mengetahui apakah data interval  waktu  kerusakan  (TTF)  yang  dipergunakan  telah  sesuai  dengan  distribusi  kerusakan  yang  telah  dipilih  yaitu distribusi Weibull . Uji Mann digunakan karena dapat digunakan untuk sampel data yang kecil dan proses perhitungannya lebih sederhana. Tahapan uji ini adalah [7].
Ho = Distibusi Weibull dua parameter H1 = Hipotesa awal (Ho) salah
𝑆 = ∑ [ 𝑋𝑖+1−𝑀𝑖 𝑀𝑖 ] 𝑟−1 𝑖=( 𝑟 2)+1 ∑ [ 𝑋𝑖+1−𝑀𝑖
𝑀𝑖 ] 𝑟−1 𝑖+1
(1)
dimana :
X i = ln ti r = Jumlah sparepart yang rusak
r/2 = bilangan bulat yang ≤ r / 2 Mi
Sα
= Tabel distribusi Weibull dua parameter
Ho akan diterima bila nilai Sα tes < Sα tabel dan sebaliknya bila Sα test > Sα tabel maka Ho ditolak.
2.5 Penentuan Parameter Distribusi Waktu Antar Kerusakan dan Fungsi-Fungsi Keandalan
Apabila  telah  terbukti  bahwa  pola  antar  kerusakan  berdistribusi  weibull  dua  parameter, maka  untuk  selanjutnya ditentukan parameter distribusi antar kerusakannya, yaitu ß danα dengan cara regresi linier Y = a + bt. Setelah parameter ß dan α diperoleh maka dapat ditentukan fungsi -fungsi keandalan weibull dua parameter. Secara sistematis, perhitungan dari setiap fungsi distribusi meliputi:
a. Perhitungan fungsi kepadatan kegagalan.
b. Fungsi keandalan.
c. Fungsi laju kerusakan.
d. Fungsi distribusi kumulatif.
2.6 Penentuan Keandalan/ Reliability Setiap Komponen Kritis
Untuk  menentukan  keandalan  dalam  kaitan  operasional,  diperlukan  definisi  yang  lebih  spesifik,  yaitu  deskripsi tentang kegagalan yang tidak membingungkan dan dapat diamati, identifikasi unit waktu, serta [7].
Ada terdapat empat elemen yang signifikan daam konsep reliability diantaranya adalah:
a. Probability (peluang). Setiap item memiliki umur pakai yang berbeda dengan item lainnya. Sekelompok item dapat memiliki umur rata-rata yang pasti. Hal ini memungkinkan untuk mengidentifikasi distribusi dari kerusakan item, sehingga dapat diperkirakan umur dari item tersebut.
b. Peformance (kinerja).  Mendefinisikan  keandalan  sebagai  suatu  karakteristik  kinerja  sistem  dimana  suatu  sistem yang baik harus dapat menunjukkan performansi yang memuaskan jika dioperasikan.
c. Waktu. Reliability dinyatakan dalam suatu periode waktu. Peluang seseorang untuk hidup pada tahun depan akan berbeda  dengan  peluang  seseorang  untuk  hidup  pada  sepuluh  tahun  yang  akan  datang.  Demikian  juga  dengan reliability sebuah item, karenanya pengidentifikasian waktu yang jelas sangat diperlukan.
d. Kondisi.  Menjelaskan  bahwa  perlakuan  yang  diterima  oleh  suatu system akan  memberikan  pengaruh  terhadap tingkat reliability .
2.7 Menentukan Mean Time to Failure (MTTF) Part Kritis
Mean time to failure ( MTTF) merupakan rata-rata selang waktu kerusakan dari suatu distribusi kerusakan dimana rata-rata waktu ini merupakan nilai yang diharapkan ( expected value ) dari unit-unit identik yang beroperasi pada kondisi normal. MTTF yang sering digunakan untuk menyatakan angka ekspektasi E(t) didefinisikan oleh probability distribution function f(t) [5], yaitu sebagai berikut:
(2)
sehingga persamaan tersebut menjadi:
(3)
∞ 𝑀𝑇𝑇𝐹 = 𝐸 ( 𝑡 ) = ∫ 𝑡 . 𝑓 ( 𝑡 ) 𝑑𝑡 ; dimana 𝑓(𝑡) = 𝑑𝐹(𝑡) 𝑑𝑡 = − 𝑖𝑅(𝑡) 𝑑𝑡 0 ∞ 𝑀𝑇𝑇𝐹 = ∫ 𝑅 ( 𝑡 ) 𝑑𝑡 0

## i. MTTF Distribusi Weibull
𝑀𝑇𝑇𝐹 = 𝜃𝑇(1 + 1 𝛽 ) (4)
dimana Γ(1+1/β) → Γ(x)=tabel fungsi gamma
ii. MTTF Distribusi Lognormal
𝑀𝑇𝑇𝐹 = 𝑡 𝑚𝑒𝑑 𝑒 𝑠2 2 (5)

## 2.8 Penyusunan Periodic Maintenance
Setelah nilai lifetime prediction dianalisa maka dapat disusun periodic maintenance komponen kritis agar megurangi downtime  unit .  Dengan  menyusun periodic  maintenance tersebut  diharapkan  mampu  memaksimalkan  pengoperasian pompa karena unit Centrifugal Pump dapat dikurangi waktu downtime nya.
3. Hasil dan Pembahasan
3.1 Data Kerusakan Komponen Centrifugal Pump
Komponen  pada Centrifugal  Pump yang  tidak  mengalami  kerusakan  tidak  akan  dimasukkan  ke  dalam pengolahan data. Data pada tabel 2. Digunakan untuk melakukan pemilihan komposisi kritis.
Tabel 2. Data Kerusakan Komponen Centrifugal Pump 250 liter per detik Part Failure Frequency Seal 26 Bearing 14 Shaft 11 Impeller 5 Casing 9 Drive Coupling 2

## 3.2 Penentuan Komponen Kritis dengan Metode Pendekatan Critical Analisys
Dari data part dapat di pilih lagi critical part berdasarkan frekuensi kerusakan. Sehingga dapat dihasilkan data critical part sebagai berikut:
Tabel 3. Komponen Kritis Part Failure Frequency Seal 26 Bearing 14 Shaft 11 Impeller 5 Casing 9
Dari tabel 3 dapat dilihat komponen yang mempunyai frekuensi kerusakan tinggi, sehingga dapat disimpulkan bahwa komponen kritis dari Centrifugal Pump adalah Seal, Bearing, dan Shaft .
3.3 Uji Distribusi Kerusakan dan Penentuan Parameter Distribusi
3.3.1 Index of Fit dari TTF ( Time to Failure ) Komponen Kritis
Perhitungan index of fit dilakukan pada setiap komponen kritis dengan distribusi Weibull dan lognormal. Perhitungan index  of  fit menggunakan  rumus correlation  coeficient dengan  metode Least  Square .  Distribusi  yang terpilih adalah distribusi dengan nilai index of fit terbesar.
Selain dengan menggunakan perhitungan secara manual, untuk menghitung nilai index of fit (r) dari data waktu kerusakan, bisa juga dilakukan dengan menggunakan software Minitab 19. Tujuan dari Pengujian ini dilakukan untuk memudahkan dalam menentukan distribusi terpilih, yang akan menghasilkan nilai koefisien korelasi  ( correlation  coefficient )  dan  nilai Anderson-Darling dari  data  waktu  berdasarkan  masing-masing distribusi. Distribusi terpilih  adalah  distribusi yang menghasilkan nilai Anderson-Darling terkecil. Dari tabel 4  merupakan disribusi terpilih setelah di proses dengan software MiniTab 19.
Tabel 4. Nilai Anderson-Darling tiap komponen kritis
Name of Part Nilai AD ( Anderson Darling ) Distribusi Terpilih Weibull Lognormal MECH SEAL 1.494 1.612 weibull BEARING 1.738 1.856 weibull SHAFT 1.365 1.402 weibull IMPELLER 2.503 2.659 weibull CASING 1.573 1.632 weibull
Dari Tabel 4 dapat disimpulkan bahwa semua komponen kritis menggunakan distribusi Weibull .

## 3.3.2 Penentuan Parameter Distribusi Weibull
Penentuan waktu kerusakan dan parameter distribusi Weibull untuk menentukan nilai keandalan komponen kritis pompa,  penentuan  parameter  menggunakan  bantuan software MiniTab19.  Tabel  5  merupakan  parameter  distribusi Weibull yang di proses menggunakan bantuan software MiniTab19.
Tabel 5. Parameter Distribusi Weibull
No Nama Spare Part Scale Shape 1 Seal 215.996 3.39876 2 Bearing 219.294 2.33765 3 Shaft 220.461 2.17744 4 Impeller 216.805 1.85962 5 Casing 228.591 2.31645
3.4 Analisa MMTF ( Mean Time to Failure ) Komponen Kritis MTTF  yang  sering  digunakan  untuk  menyatakan  angka  ekspektasi  E(t)  didefinisikan  oleh probability distribution function f(t) [5] sesuai dengan persamaan (4).
Tabel 6. Hasil Perhitungan MTTF Tiap Komponen Komponen 𝛳 β MTTF (jam) Seal 215.996 3.39876 194.18 Bearing 219.294 2.33765 194.37 Shaft 220.461 2.17744 194.24 Impeller 216.805 1.85962 192.42 Casing 228.591 2.31645 202.54

## 3.5 Analisa Fungsi Keandalan/ Reliability Komponen Kritis
Berdasarkan  uji  distribusi  data  TTF  komponen  kritis  distribusi  terpilih  adalah  distribusi Weibull .  Maka  rumus yang digunakan untuk menentukan Reliability yaitu:
𝑅(𝑡) = 𝐸𝑥𝑝(− 𝑡 𝜃 ) 𝛽 (6)
dimana t = waktu komponen saat failure .
Berdasarkan  perhitungan  menggunakan  persamaan (6) dilakukan  perhitungan  untuk beberapa  HM ( Hour Meter). Berikut grafik fungsi keandalan/ reliability tiap komponen.
(a)
(b)
(c)
(d)
(e)
Gambar 2. Grafik Fungsi Keandalan/Reliability Komponen (a) Seal , (b) Bearing , (c) Shaft , (d) Impeller , (e) Casing

## 3.1 Penyusunan Periodeic Maintenance Komponen Kritis
Kegiatan  perawatan  yang  dilakukan  secara  berkala  atau  dalam  jangka  waktu  tertentu.  Penentuan  jangka  waktu periodic maintenance dapat dilakukan berdasarkan interval waktu (seperti, melakukan perawatan setiap satu bulan, setiap empat bulan atau setiap satu tahun), dan berdasarkan lamanya jam kerja mesin produk tersebut  sebagai jadwal kegiatan misalnya setiap seratus jam sekali. Penyusunan Periodic Maintenance Komponen Kritis berdasarkan nilai MTTF ( Mean Time to Failure ) tiap komponen kritis seperti pada tabel 6.

## 4. Kesimpulan
Dari penelitian ini didapat beberapa kesimpulan mengenai Analisa keandalan dan prediction lifetime critical part Centrifugal Pump dengan kapasitas 250 liter per detik menggunakan  metode Weibull yaitu: (1) Pemilihan komponen dengan metode Critical Analysis menggunakan tabel critical part untuk mengetahui tingkat kekritisan tiap komponen. Maka  dihasilkan  beberapa  komponen  kritis  yang  sama  pada  tiap  pompa  yaitu: Mechanical  Seal, Bearing,  Shaft ;  (2) Dengan menggunakan metode Weibull maka diperoleh lifetime prediction setiap komponen dengan menghitung MTTF ( Mean Time to Failure ) yaitu komponen kritis Seal adalah 194.18 jam, Bearing adalah 194.37 jam, Shaft adalah 194.24 jam; (3) Berdasarkan nilai MTTF ( Mean Time to Failure ) maka dapat disusun jadwal periodic maintenance untuk setiap komponen kritis yaitu seal pump pada HM 150, 300, 450, 600, 750, 900, 1050, 1200, 1350, 1500, 1650, 1800, 1950, 2100, dan 2300. Berdasarkan nilai MTTF ( Mean Time to Failure ) maka dapat disusun jadwal periodic maintenance untuk setiap komponen kritis yaitu bearing pada HM 300, 600, 900, 1200, 1500, 1800, 1950, dan 2300. Berdasarkan nilai MTTF
( Mean Time to Failure ) maka dapat disusun jadwal periodic maintenance untuk setiap komponen kritis yaitu shaft pada HM 750, 1500, dan 2300; (4) Dengan menggunakan metode Weibull maka diperoleh lifetime prediction setiap komponen dengan menghitung Keandalan/ Reliability yaitu komponen kritis Seal adalah adalah 0,50 atau 50%, Bearing adalah 0,47 atau 47%, Shaft adalah 0,47 atau 47%.

## Daftar Pustaka
[1] Nugroho, J.A., Sukojo, B.M., dan Sari, I., 2009, “ Pemetaan Daerah Rawan Longsor dengan Penginderaan Jauh dan Sistem Informasi Geografis ,” ITS Library.
[2] Ardian, A, 2010, “ Perawatan dan Perbaikan Mesin ,” Kementrian Pendidikan Nasional Universitas Yogyakarta Teknik Mesin, December, 1 – 77.
[3] Selamat, F.E., Izhan, W.H.I., and Baharudin, B.S., 2018, “ Design and analysis of centrifugal pump impeller for performance enhancement , ” Journal of Mechanical Engineering (JMechE), 1: 36 − 53.
[4] Chu,  Y  K.,  and  Ke,  J.C, 2011, “ Mathematical  and  Computational  Applications , ” 16(3): 702 – 711.
[5] Nugroho, A., Haryadi, G.D., Ismail, R., dan Kim, S.J., 2016, “ Risk based inspection for atmospheric storage tank. AIP Conference Proceedings , ” 1725.
[6] Hariady,  S.,  2014, “ Analisa  Kerusakan  Pompa  Sentrifugal  53-101C  Wtu  Sungai  Gerong Pt.  Pertamina  Ru Iii Plaju ,” Jurnal Desiminasi Teknologi, 2(1): 29 – 42.
[7] Ebeling, C.E., 1997, “ Intro to Reliability & Maintainability Engineering, ” 486.
[8] Aryoseto, J, 2010, “ Pembuatan alat peraga sistem hidolik ” .
[9] Kim, J.J.,  and Lee, J.D., Kor. J. Met. Mater, 2008, 46, 809.
[10] Gio,  P.U.,    Rosmaini,  Elly.,  2018, “ Belajar  Olah  Data  dengan  SPSS,  MINITAB,  R,  MICROSOFT  EXCEL, EVIEWS, LISREL, AMOS, dan SMARTPLS .”
[11] Hidayat, R., Ansori, N.,  dan Imron, A., 2010, “ Perencanaan  Kegiatan  Maintenance Dengan Metode Reability Centered Maintenance (Rcm) Ii ,” MAKARA of Technology Series, 14(1): 7 – 14.
[12] Karrasik, I.J., Krutzsch., W., Fraser, W.H., dan Messina, J.P., 1976, “ Pump Handbook .”
[13] Kurniawan, H., 2016, “ ______, ” http://library1.nida.ac.th/termpaper6/sd/2554/19755.pdf.
[14] Liao, M., dan Shimokawa, T., 1999, “ A new goodness-of-fit test for Type-I extreme-value and 2-parameter Weibull distributions with estimated parameters ,” Journal of Statistical Computation and Simulation, 64(1): 23 – 48.
[15] Mekonnen, Y., Aburbu, H., dan Sarwat, A., 2018, “ Life cycle prediction of Sealed Lead Acid batteries based on a Weibull model , ” Journal of Energy Storage, 18(March): 467 – 475.
[16] Musyafa, A.A., & Siregar, I.H., 2015, “ Pengaruh  Jumlah  Sudu Sentrifugal  Impeller  Terhadap Kapasitas  Dan Efisiensi Pompa Sentrifugal , ” Jurnal Teknik Mesin, 03(03): 136 – 144.
[17] Peng, C.Y., 2014, “ Part II Reliability Analysis , ” 2010.
[18] Rizal, M.S., 2015, “ Perancangan Mesin Hidraulik Press Bearing Dengan Kapasitas 20 Ton , ” 3: 5 – 28.
[19] Pandi, H.S. Santosa,  J.M., 2014, “ Perancangan Preventive Maintenance Pada Mesin  Corrugating dan  Messin FLEXO di PT. Surindo Teguh Gemilang , ” Jurnal IlmiahWidya Teknik, 13(1): 54 – 57.
[20] Subbarao, B., Ramjee, D.E., Devaiah, D.M. and Prasad, D.T.S., 2017, “ Investigation into Flow Field of Centrifugal Pump Impeller , ” International Journal of Engineering and Manufacturing Science, 7(2): 309 − 318.
[21] Tupan, J.M., Camerling, B.J., dan Amin, M., 2019, “ Penentuan Jadwal Perawatan Komponen Kritis Pada Mesin Mtu 12v2000g65 Di Pltd Tersebar Pt Pln (Persero) Area Tual (Studi Kasus : Pltd Wonreli) , ” Arika, 13(1): 33 – 48.
[22] Wahyuningtyas, N., dan Suryanto, H., 2017, “ Analysis of Biodegradation of Bioplastics Made of Cassava Starch , ” Journal of Mechanical Engineering Science and Technology, 1(1): 24 – 31.
[23] Zhang, D.Z., dan Prosperetti, A., 1994, “ Ensemble phase-averaged equations for bubbly flows. Physics of Fluids .”