Jurnal Penelitian Inovatif (JUPIN)
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.49 Vol. 1, No. 2, Desember 2021, Hal. 201-216 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366

## Perencanaan Jadwal Pergantian Komponen Metering Bar sebagai Upaya Preventive Maintenance untuk Meminimalisasi Jumlah Produk Cacat
Andri Rachmat Kumalasian Nasution *1 , Hermita Dyah Puspita 2 , Gianti Puspawardhani 3 , Sinta Rahmawati 4 , Arini Dwi Sulastri 5
1,2,3,4,5 Teknik Industri, Fakultas Teknologi Manufaktur, Universitas Jenderal Achmad Yani, Indonesia Email: 1 andri.rachmatk@lecture.unjani.ac.id, 2 hermitadp@yahoo.com.sg,
3 gianti.puspawardhani@lecture.unjani.ac.id, 4 shintarahma93@gmail.com,
5 arinidwisulastri@gmail.com

## Abstrak
PT. XYZ merupakan perusahaan penghasil kertas Duplex Board yang bahan baku berasal dari kertas dan karton. Duplex  Board biasa  digunakan  untuk  kemasan  industri  makanan  –  minuman,  farmasi,  tekstil,  bahkan elektronika. Saat ini perusahaan mengalami tingkat kecacatan yang cukup tinggi yaitu 9,74% dari total produksi 436 ton produk. Kecacatan yang dialami oleh perusahaan didapat dari jumlah kecacatan kualitas 2 dan kecacatan kualitas  3,  dimana  jenis  cacat  paling  tinggi  pada  kualitas  2  dan  kualitas  3  yaitu  cacat  coating  tidak  rata. Perusahaan  menetapkan  batas  maksimum  kecacatan  yaitu  5%.  Dari  hasil  analisis  sebab  akibat  dan  data kecacatan,  komponen  mesin  yang  menyebabkan  kecacatan  yaitu  karena  komponen  Metering  Bar  pada  mesin coater yang  rusak  dan  belum  adanya  jadwal  penggantian  komponen  sebagai  upaya preventive  maintenance . Model Age Replacement digunakan dalam penelitian ini untuk memecahkan permasalahan tersebut. Metode ini dipilih  karena  metode  ini  dapat  memberikan  informasi  umur  penggantian  komponen  yang  optimal  yang  dapat dilihat dari nilai downtime terkecil. Berdasarkan hasil pengolahan data diketahui bahwa komponen metering bar perlu  diganti  setiap  65  jam  sekali  atau  selama  2  hari  sekali.  Setelah  diketahui  kapan  komponen  harus  diganti, maka jadwal penggantian komponen untuk meminimalisasi produk cacat disusun berdasarkan satuan jam pakai mesin. Jadwal pergantian ini juga sudah mempertimbangkan biaya relevan yang berkaitan dengan total produksi.
Kata kunci : Jadwal, Pencegahan, Penggantian, Perawatan, Umur

## Abstract
PT.  XYZ  is  a  company  producing  Duplex  Board  paper  whose  raw  materials  come  from  paper  and  cardboard. Duplex  Board  is  commonly  used  for  packaging  in  the  food  –  beverage,  pharmaceutical,  textile,  and  even electronics industries. Currently, the company is experiencing a relatively high defect rate, which is 9.74% of the total production of 436 tons of products. The defects experienced by the company are obtained from the number of defects of quality two and defects of quality 3, where the type of defect is highest in quality two and quality 3, namely  uneven  coating  defects.  The  company  sets  the  maximum  limit  for  disability,  which  is  5%.  From  the results of fishbone analysis and defect data, machine components that because defects are due to damage to the Metering  Bar  component  on  the  coater  machine  and  the  absence  of  a  component  replacement  schedule  as  a preventive  maintenance  effort.  The  Age  Replacement  model  is  used  in  this  study  to  solve  these  problems.  This method was chosen because this method can provide information on the optimal replacement life of components that  can  be  seen  from  the  smallest  downtime  value.  Based  on  the  data  processing  results,  it  is  known  that  the Metering  Bar  component  needs  to  be  replaced  every  65  hours  or  every  two  days.  After  knowing  when  the components must be replaced, the component replacement schedule to minimize defective products is arranged based on the unit hours of machine use. This change schedule has also considered the relevant costs associated with total production.
Keywords : Age, Maintenance, Preventive, Replacement, Schedule

## 1. PENDAHULUAN
PT.  XYZ  merupakan  perusahaan  produsen  kertas Duplex  Board. Strategi  respon  pasar  yang diterapkan  pada  proses  produksi  di  PT.  XYZ  adalah  bersifat  make  to  order,  yaitu  perusahaan  akan
Jurnal Penelitian Inovatif (JUPIN)
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.49 Vol. 1, No. 2, Desember 2021, Hal. 201-216 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366
melakukan produksi berdasarkan pesanan dari konsumen dengan waktu kedatangan dan jenis produk yang bervariasi. Alur proses yang terdapat pada proses produksi duplex board adalah flowshop . Proses produksi pembuatan produk dapat dilihat pada Gambar 1.
Pulper Screen Cleaner Thickener Refiner Coater Callender Dryer Press Cylinder former Gloss callender Cutter Gambar 1. Proses Pembuatan Produk
Perusahaan  mampu  memproduksi  hingga  89-ton duplex  board setiap  hari  dengan  jumlah  hari kerja  adalah  25  hari/bulan.  Dua  bulan  terakhir  perusahaan  berhasil  memproduksi  4486  ton  kertas Duplex Board , namun bagian produksi beberapa kali menerima keluhan dan klaim cacat kertas Duplex Board yang dikategorikan menjadi dua tingkatan cacat dari bagian kualitas. Produk yang baik disebut dengan  produk  kualitas  satu,  sedangkan  produk  yang  cacat  disebut  dengan  produk  kualitas  dua  dan produk  kualitas  tiga.  Produk  kualitas  dua  merupakan  produk  dengan  tingkat  kecacatan  yang  tidak terlalu  dominan,  sedangkan  produk  kualitas  tiga  merupakan  produk  dengan  tingkat  kecacatan  yang cukup  dominan.  Produk  yang  dianggap  cacat  masih  dapat  dijual  namun  dengan  harga  jauh  lebih rendah dibandingkan dengan produk yang spesifikasinya sesuai dengan keinginan konsumen. Kualitas merupakan  kemampuan  produk  untuk  melaksanakan  fungsinya,  termasuk  keawetan,  ketepatan, kemudahan  dipergunakan,  dan  diperbaiki,  serta  atribut  bernilai  yang  lain  (Losung  et  al.,  2022). Kualitas merupakan salah satu indikator penting bagi perusahaan untuk dapat eksis ditengah ketatnya persaingan  dalam  industri.  Sebelumnya  perusahaan  menetapkan  batas  maksimal  produk  cacat  yaitu sebesar  5%  dari  total  produksi  perusahaan  dalam  suatu  periode  produksi.  Rekapitulasi  produk  cacat berdasarkan hasil klaim bagian kualitas dalam dua bulan terakhir dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Jenis, Jumlah, dan Persentase Cacat Produk Cacat kualitas Jenis cacat Jumlah cacat Jumlah cacat produksi Kualitas 2 Coating Tidak Rata 63.33 327.96 Basah 49.35 Cacat Coating 41.98 Buburan Surut 31.09 Pva Surut (Tanpa Vpa) 23.81 Kembung 19.21 Kbh Slime 17.38 Garis Tapioka 15.47 Melengkung 13.08 Kumulatif cacat Lain-lain 53.26 Kualitas 3 Coating Tidak Rata 32.87 108.94 Buburan Surut 29.35 Basah 13.07 Kumulatif cacat lain-lain 21.86
Berdasarkan  Tabel  1  dapat  diketahui  bahwa  jumlah  cacat  produk  sebesar  9,74  %  melebihi toleransi yang diberikan perusahaan. Jenis cacat tertinggi adalah cacat coating tidak rata, yaitu 63,33 pada  kualitas  2  dan  32,87 pada  kualitas  3.  Cacat coating tidak  rata  merupakan  cacat tidak  rata  pada permukaan  kertas  berupa  bercak  buram,  dan  bentuk  garis,  yang  mengakibatkan  permukaan  kertas menjadi  kurang glossy /mengkilat,  sehingga  jika  di  beri  warna  maka  tidak  begitu  nampak.  Penyebab cacat coating tidak  rata  diakibatkan  dari  mesin coater dengan  komponen Metering  Bar yang  sering mengalami  kerusakan,  diakibatkan  karena  komponen  yang  digunakan  melebihi  usia  pakai,  sehingga
Jurnal Penelitian Inovatif (JUPIN)
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.49 Vol. 1, No. 2, Desember 2021, Hal. 201-216 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366
komponen  pada  mesin coater mengalami  kerusakan  yang  menyebabkan  cacatnya  produk.  Ilustrasi mesin coater dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Mesin Coater
Mesin coater merupakan mesin yang  sangat  penting  dalam  proses  produksi  di PT.  XYZ  karena mesin coater merupakan  salah  satu  mesin  pembuatan  kertas duplex  board yang  berfungsi  untuk memberikan  lapisan glossy pada  kertas.  Data  kerusakan  komponen  pada  mesin coating dapat  dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Data Kerusakan Komponen Pada Mesin Coating No Nama Komponen Frekuensi Kerusakan (Kali) Lama Downtime (Jam) 1 Metering Bar 12 11 2 Bar Holder 1 2 3 Air Tube 1 1 4 Aplicator Roll 1 2 Jumlah 15 16
Dapat  dilihat  pada  Tabel  2  bahwa  jumlah  frekuensi  kerusakan  terbanyak  dan  menghasilkan downtime mesin paling lama ada  pada komponen Metering Bar . Kerusakan pada komponen tersebut dikarenakan  gesekan  antar  kertas  yang  mengakibatkan Metering  Bar  roll aus  sehingga  diameternya mengecil  atau  ada  cacat scretch ,  dimana  komponen Metering  Bar ini  berfungsi  untuk  memberikan lapisan glossy pada kertas. Hasil kerusakan tersebut mengakibatkan warna pada kertas menjadi kontras dan hasil yang tidak sesuai dengan keinginan konsumen.
Kebijakan  perawatan  yang  diterapkan  perusahaan  saat  ini  terhadap  mesin  tersebut  adalah tindakan  perawatan  secara corrective, yaitu  mesin  akan  diperbaiki  ketika  mesin  tersebut  mengalami kerusakan  (Hidayat  &  Sutoto,  2011),  dengan  perawatan  yang  dilakukan  rata-rata  yaitu  dua  minggu sekali  atau  288  jam  sekali.  Jika  hal  ini  tidak  diperbaiki,  maka  perusahaan  akan  terus  memproduksi produk kualitas dua dan kualitas tiga yang tetap bisa dijual namun harganya turun hingga 30-60% dari harga  produk  kualitas  satu.  Hal  ini  tentu  mengurangi  produktivitas  perusahaan  karena  perusahaan menjual produk yang harganya tidak maksimal namun dengan proses yang sama.

## 2. TUJUAN PENELITIAN
Berdasarkan  pendahuluan  tersebut,  maka  tujuan  dari penelitian  ini  adalah  merencanakan  jadwal preventive maintenance dengan cara menentukan usulan waktu penggantian komponen matering bar pada  proses  produksi duplex  board di  mesin coater sehingga  perusahaan  mampu  meminimalisasi kecacatan  produk.  Preventive  Maintenance  adalah  upaya  perbaikan  yang  dilakukan  ketika  produksi sedang  tidak  berlangsung,  biasanya  dilakukan  pada  hari  Sabtu  (Hidayat  &  Sutoto,  2011)  .  Integrasi antara penjadwalan produksi dengan jadwal perawatan pernah dibahas oleh (Yusriski et al., 2019).
Metode  penelitian  yang  diterapkan  untuk  menentukan  usulan  waktu  penggantian  komponen Metering  Bar pada  proses  produksi duplex  board di  mesin coater sebagai  upaya preventive maintenance untuk meminimalisasi produk cacat adalah model age replacement. Model ini merupakan model  yang  dapat  digunakan  untuk  menentukan  interval  waktu  penggantian  komponen  dengan
Jurnal Penelitian Inovatif (JUPIN)
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.49 Vol. 1, No. 2, Desember 2021, Hal. 201-216 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366
mempertimbangkan umur pakai komponen (Devani & Maidila, 2021). Beberapa penelitian mengenai preventive maintenance pernah dibahas oleh (Anggraini et al., 2020; Atmaji & Dwi, 2015; Rahmadi & Zetli,  2022;  Zamri  &  Sirai,  2020).  Penelitian  ini  juga  mempertimbangkan  aspek  biaya  dalam pengambilan keputusan. Penelitian mengenai aspek biaya kualitas pada perawatan penah dibahas oleh (Norina & Puspita, 2017, 2018). Langkah-langkah yang dilakukan pada penelitian ini adalah sebagai berikut:

## 2.1. Mengidentifikasi Komponen Kritis
Langkah  ini  dilakukan  untuk  mengentahui  komponen  yang  paling  berpengaruh  pada  proses produksi sehingga perlu dilakukan perwatan secara teratur. Langkah ini telah dibahas sebelumnya dan hasilnya dapat dilihat pada Tabel 1.

## 2.2. Menghitung Waktu Antar Penggantian Komponen
Perhitungan  waktu  antar  penggantian  yaitu  data  yang  diperoleh  merupakan  data  awal  yang menunjukan tanggal dan waktu penggantian komponen sehingga data tersebut perlu diolah lebih lanjut untuk  mengetahui  waktu  antar  penggantian.  Jarak  waktu  antar  penggantian  diperoleh  dari  jadwal penggantian komponen mesin coater awal hingga penggantian komponen mesin.

## 2.3. Identifikasi Penentuan Distribusi Waktu Antar Kerusakan
Pengujian  distribusi  dilakukan  terhadap  hasil  penentuan  pola  distribusi  (r  terbesar)  untuk menyatakan  bahwa  distribusi  tersebut  benar-benar  mewakili  data  interval  kerusakan  masing-masing komponen. Metode yang dilakukan dengan pengujian mann test . Langkah perhitungan yang dilakukan adalah sebagai berikut:
1. Menentukan waktu antar kerusakan ke-i ( 𝑡 𝑖 )
2. Menghitung nilai ( 𝑥 𝑖 ), melalui persamaan distribusi sebagai berikut:
- Distribusi Eksponensial dengan formula 𝑥 𝑖 = 𝑡 𝑖 (1a)
- Distribusi Weibull dengan formula 𝑥 𝑖 = ln 𝑡 𝑖 (1b)
- Distribusi Normal dengan formula 𝑥 𝑖 = 𝑡 𝑖 (1c)
- Distribusi Lognormal dengan formula 𝑥 𝑖 = ln 𝑡 𝑖 (1d)
Keterangan: 𝑥 𝑖 : Data waktu kerusakan
3. Menghitung nilai F ( 𝑡 𝑖 ) melalui persamaan sebagai berikut:
F ( 𝑡 𝑖 ) = 𝑖−0,3 𝑛+0,4
(2)
Keterangan:
- n = jumlah sampel
- F ( 𝑡 𝑖 ) = Fungsi distribusi kumulatif 4. Menghitung nilai 𝑦 𝑖 melalui persamaan berikut :
- Distribusi Eksponensial dengan formula 𝑦 𝑖 =ln ( 1 1−𝐹(𝑡 𝑖 ) ) (2a)
- Distribusi Weibull dengan formula 𝑦 𝑖 = ln(ln( 1 1−𝐹(𝑡 𝑖 ) ) ) (3)
- Distribusi Normal dengan formula
𝑦 𝑖 = 𝑍 𝑖 = ø −1 [𝐹(𝑡 𝑖 )] (4)
-
Distribusi Lognormal dengan formula 𝑦 𝑖 = 𝑍 𝑖 = ø −1 [𝐹(𝑡 𝑖 )] (5)
Keterangan: 𝑦 𝑖 adalah taksiran terhadap fungsi distribusi kumulatif 5. Menghitung nilai 𝑥 𝑖. 𝑦 𝑖 : diperoleh dari perkalian 𝑥 𝑖 terhadapa 𝑦 𝑖 6. Menghitung nilai 𝑥 𝑖 2 : diperoleh dari ( 𝑥 𝑖 dikuadratkan) 7. Menghitung nilai 𝑦 𝑖 2 : diperoleh dari ( 𝑦 𝑖 dikuadratkan)
8. Menghitung nilai 𝑟 = 𝑛 ∑ 𝑥 𝑖 𝑦 𝑖 −(∑ 𝑥 𝑖 ) (∑ 𝑦 𝑖 𝑛 𝑖=1 ) 𝑛 𝑖=1 𝑛 𝑖=1 √[𝑛 ∑ 𝑥 𝑖 2 −(∑ 𝑥 𝑖 ) 2 ] 𝑛 𝑖=1 𝑛 𝑖=1 [𝑛 ∑ 𝑦 𝑖 2 −(∑ 𝑦 𝑖 ) 2 ] 𝑛 𝑖=1 𝑛 𝑖=1 (6)
Jurnal Penelitian Inovatif (JUPIN)
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.49 Vol. 1, No. 2, Desember 2021, Hal. 201-216 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366
Keterangan: r = indeks of fit
9. Pemilihan indeks of fit terbesar
Setelah  dilakukan  perhitungan indeks  of  fit kemudian  mencari  nilai indeks  of  fit terbesar  untuk diuji kesesuainnya dengan distribusi tertentu.

## 2.4. Menguji Distribusi Waktu Antar Kerusakan Komponen Kritis
Agar dapat diketahui distribusi tersebut benar-benar mewakili penyebaran data waktu kerusakan masing-masing  komponen  maka  dilakukan  pengujian  distribusi  terhadap  data  yang  memiliki  nilai indeks of fit terbesar. Adapun distribusi pada penelitian ini yaitu Distribusi Weibull menggunakan uji mann’s Test. Langkah-langkah pengujian distribusi waktu adalah sebagai berikut:
1. Membuat Hipotesis
𝐻 0 = Data waktu kerusakan mengikuti distribusi weibull 𝐻 1 = Data waktu kerusakan tidak mengikuti distribusi Weibull 2. Menentukan  ranking  ( 𝑡 𝑖 )  yaitu  dengan  menggunakan  data  kerusakan  komponen  kritis  dari  data terkecil hingga terbesar, dimana 𝑡 𝑖 adalah waktu antar kerusakan
3. Menghitung taksiran terhadap data waktu antar kerusakan, dimana 𝑥 𝑖 = ln 𝑡 𝑖 (7)
4. Menentukan nilai 𝑥 𝑖+1 − 𝑥 𝑖 , (8)
Dimana: i = urutan terjadinya kerusakan ke-i
x = hasil dari pengurangan antara 𝑥 𝑖(𝑛+1) − 𝑥 𝑖(𝑛) 5. Menentukan nilai M i , dengan n sampel dan tingkat kepercayaan n% Dimana: M i = nilai yang diperoleh dari tabel statistik S untuk goodness of fit distribusi weibull.
6. Menghitung nilai gradien b dengan persamaan sebagai berikut:
a. Distribusi weibull, normal, dan lognormal
𝑏 = ∑ 𝑥 𝑖 𝑦 𝑖 −( 𝑛 i=1 ∑ 𝑥 𝑖 ).(∑ 𝑦 𝑖 ). 𝑛 i=1 𝑛 i=1 [𝑛 ∑ 𝑥 𝑖 2 −(∑ 𝑥 𝑖 ) 2 𝑛 i=1 𝑛 i=1 ] (9)
b. Distribusi eksponensial
𝑏 = ∑ 𝑥 𝑖 𝑦 𝑖 𝑛 i=1 ∑ 𝑥 𝑖 2 𝑛 i=1 (10)
7. Menghitung nilai intecept a untuk semua distribusi yang digunakan dengan persamaan a = y – bx
(10a)
8. Menentukan parameter berdasarkan distribusi yang digunakan dengan persamaan sebagai berikut:
a. Parameter distribusi weibull menggunakan formula β = 1/b dan ϴ = e a b (11)
b. Parameter distribusi eksponensial dengan formula 𝜆 = b (12)
c. Parameter distribusi normal menggunakan formula 𝜎 1 b dan 𝜇 =- ( 𝑎 b ) (13)
d. Parameter distribusi lognormal menggunakan formula 𝑠 = 1 b dan 𝑥 𝑚𝑒𝑑 = e −sa (14)
9. Perhitungan Time to Failure (TTF)
Penentuan rata-rata waktu antar kerusakan (MTTF) didasarkan pada distribusi yang terbentuk dari data  yang  terkumpul  berkenaan  waktu  kerusakan.  Untuk  menghitung  nilai  MTTF  distribusi weibull adalah sebagai berikut:
𝑀𝑇𝑇𝐹 =  𝜃. 𝑟 (1 + 1 𝛽 ) (15)

## 2.5. Menentukan Jadwal Perawatan Komponen Kritis Pada Mesin Coating Dengan Metode Age Replacement
Tahap terakhir merupakan tahap menentukan jadwal perawatan atau pergantian komponen mesin coating dengan metode age replacement yang akan disajikan pada Tabel 3. Metode pengisian Tabel 3 akan lebih rinci dibahas pada bab selanjutnya.
Jurnal Penelitian Inovatif (JUPIN)
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.49 Vol. 1, No. 2, Desember 2021, Hal. 201-216 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366
Tabel 3. Penentuan Interval Waktu Penggantian Pencegahan
t p T p T f α  β  F (tp) =1- R(tp) R(tp) = exp(-M(tp) M (tp) = (tp/α)^β 1 - R (tp) D (tp)
Terdapat  model  sistem  perawatan  dengan  cara  pergantian,  yaitu  model Age  replacement. Jenis kebijakan  pergantian  pencegahan Age  replacement dimana  unit  diganti  pada  waktu  yang  sudah dijadwalkan.  Berdasarkan  hasil  observasi  data  perbaikan  yang  digunakan  ialah  variabel,  karena  data tersebut merupakan data kuantitatif. Dengan asumsi bahwa masa pakai unit adalah variable yang tidak pasti. Berikut langkah age replacement:
1. Menghitung nilai M dengan rumus:
M((i)=) (tp/α) ^(β ) (16) 2. Menghitung nilai R dengan rumus sebagai berikut: R((i)=exp (-tp/α) )  ^(β ) (17) 3. Menghitung nilai F(tp) dengan rumus sebagai berikut: F(tp )=1- R((i)) (18) 4. Menghitung nilai D(tp) dengan rumus sebagai berikut: D(tp) = Total ekspektasi downtime per siklus Ekspektasi panjang waktu siklus (19)
Rumus total ekspektasi downtime per siklus dan ekspektasi panjang waktu siklus adalah: 1. Total ekspektasi downtime per siklus: 𝑇𝑝 . 𝑅(𝑡𝑝) +  𝑇𝑓 . (1 − 𝑅(𝑡𝑝)) (20) 2. Ekspektasi panjang waktu siklus: (𝑡𝑝  +  𝑇𝑝). 𝑅(𝑡𝑝)   +   (𝑀(𝑡𝑝)   +  𝑇𝑓). (1 − 𝑅(𝑡𝑝)) (21)
Sehingga menghitung downtime dapat menggunakan formula:
𝑫 ( 𝒕𝒑 ) = 𝑇𝑝 .𝑅(𝑡𝑝)+ 𝑇𝑓 [1−𝑅(𝑡𝑝)] (𝑡𝑝+𝑇𝑝).𝑅(𝑡𝑝)+(𝑀(𝑡𝑝)+𝑇𝑓).(1−𝑅(𝑡𝑝)) (22) Keterangan: tp = Interval penggantian pencegahan Tf = Waktu untuk melakukan perbaikan kerusakan Tp = Waktu untuk melakukan penggantian pencegahan F(tp) = Fungsi kepadatan peluang dari waktu kerusakan R (tp) = Probabilitas terjadinya siklus pencegahan M (tp) = Nilai ekspektasi panjang siklus kerusakan jika penggantian perbaikan dilakukan D (tp) = Probabilitas total downtime per unit waktu untuk penggantian pencegahan

## 2.6. Menghitung Estimasi Biaya Total Setelah Dilakukan Upaya Perbaikan
Perhitungan  total  biaya  sebelum  dan  sesudah  tindakan  perawatan  pencegahan (preventive maintenance) dapat digunakan untuk mengetahui efektif atau tidaknya tindakan perawatan pencegahan ini untuk mengurangi biaya perawatan. Pada tahap ini setelah diperoleh data yang lengkap, selanjutnya yaitu  menentukan  distribusi  kerusakan  dengan  uji chi Square  Godness  Of  Fit ,  menentukan  fungsi padat  probabilitas,menentukan  tingkat  keandalan  komponen,  menentukan  interval  perawatan pencegahan berdasarkan ekspetasi biaya terendah dengan model age replacement dan keandalan serta melakukan  perhitungan  total  biaya preventive usulan.  Kemudian  setelah  didapatkan  interval  waktu perawatan paling optimal kemudian dilakukan perbandingan total biaya preventive usulan dengan total biaya preventif perusahaan Alkaf Khamdi, (1992).

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Data Kecacatan Produk
Data kecacatan produk didapatkan dari bagian pengendalian kualitas PT. XYZ. Jenis cacat pada produksi duplex board antara lain coating kertas tidak rata, basah, cacat coating , buburan surut, PVA
Jurnal Penelitian Inovatif (JUPIN)
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.49 Vol. 1, No. 2, Desember 2021, Hal. 201-216 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366
surut, kembung, kbh slime , garis tapioka, melengkung, formasi top, blowing , press crush , ukuran tidak standar, back kotor, garis gloss , mothling , garis coating , dusting , gloss tidak standar, dusting OC, kotor jatuh,  garis van  belt ,  cacat callender ,  potongan  tidak  rata,  dan  cacat  silinder.    Rekapitulasi  data kecacatan produk dapat dilihat pada Tabel 1.

## 3.2. Data Kerusakan Komponen
Data  kerusakan  komponen  didapatkan  dari  bagian  perawatan  PT.  XYZ.  Rekapitulasi  data kerusakan komponen dapat dilihat pada Tabel 2.

## 3.3. Data Biaya Pemeliharaan
Biaya perawatan terbagi atas beberapa elemen mengikuti komponen pengganti, teknisi operator, teknisi mesin. Adapun biaya-biaya tersebut adalah sebagai berikut: A. Biaya Teknisi
• Upah per bulan teknisi   = Rp. 2.522.809/bulan
• Jam kerja teknisi = 8 Jam/Hari
• Waktu kerja/bulan = 20 hari dengan 8 Jam/shift
Maka upah untuk tenaga kerja teknisi (Rp/jam) adalah sebagai berikut:
Teknisi pemeliharaan = Rp.2.522.809 (20𝑥8) = Rp. 15.767,55
B. Biaya Akibat Mesin Menganggur ( Downtime )
Biaya  akibat  mesin  menganggur  adalah  biaya  yang  keluar  akibat  proses  produksi  karena  mesin mengalami  kerusakan  atau  mesin  dalam  masa  perbaikan  pada  mesin  rusak.  Berdasarkan  proses produksinya, mesin mampu menghasilkan sebanyak 2 ton/jam.
• Harga jual = Rp. 8.000.000/ton
• Biaya produksi
= Rp. 6.000.000/ton • Keuntungan
= harga jual – biaya produksi = Rp. 8.000.000/ton – Rp. 6.000.000/ton = Rp. 2.000.000/ton Keuntungan yang hilang akibat mesin menganggur adalah: = Rp. 2.000.000/ton x 24 unit/jam = Rp. 48.000.000/ton
• Biaya operator
Upah per bulan operator  = Rp 4.978.657 Jam kerja = 8 jam/hari Waktu kerja/bulan = 20 hari dengan 8 Jam/shift Maka untuk tenaga kerja (Rp./jam) adalah sebagai berikut: Operator menganggur   = Rp 4.978.657
(20𝑥8) = Rp. 31.116
C. Biaya Pembelian Komponen Pengganti
Biaya pembelian komponen pengganti untuk metering bar sebesar Rp. 1.250.000/unit D. Waktu Perawatan
Tabel  4  merupakan  data  waktu  total preventive  maintenance dan  waktu total corrective maintenance komponen Metering  Bar. Berdasarkan  Tabel  4  dapat  diketahui  bahwa  total  waktu perbaikan  untuk  metode preventive  maintenance lebih  cepat  dari  pada  harus  melakukan  perbaikan ketika mesin rusak dengan selisih 32 menit. Angkat waktu dari setiap kegiatan perawatan didapatkan dari hasil survei ke lokasi langsung.
Tabel 4. Waktu Perawatan Komponen Metering Bar Nama Metode Kegiatan Perawatan Waktu (Menit) Waktu (Jam) Waktu (Hari) Preventive Membongkar mesin 15 0,2500 0,01042 Mengganti komponen Metering Bar 15 0,2500 0,01042
Jurnal Penelitian Inovatif (JUPIN)
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.49 Vol. 1, No. 2, Desember 2021, Hal. 201-216 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366
Mengecek mesin 10 0,1667 0,00694 Memasang kembali mesin 15 0,2500 0,01042 Total 55 0,9167 0,03819 Corrective Melaporkan kerusakan mesin 30 0,5000 0,020833 Mematikan mesin 15 0,2500 0,010417 Mempersiapkan peralatan 7 0,1167 0,004861 Membongkar mesin 10 0,1667 0,006944 Mengecek mesin 15 0,2500 0,010417 Memasang kembali mesin 10 0,1667 0,006944 Total 87 1,4500 0,060417

## 3.4. Pengolahan Data
A. Interval Waktu Pergantian Komponen Mesin Coater
Data  kerusakan  dan  interval  kerusakan  pergantian  komponen  pada  mesin coater komponen Metering  Bar dari  dua  bulan  terakhir  dapat  dilihat  pada  Tabel  5.  Data  ini  bersumber  dari  bagian perawatan perusahaan. Perhitungan untuk mendapatkan selisih waktu antar kerusakan pada komponen Metering Bar sebagai berikut:
- Selisih waktu dari rentang waktu dua bulan   = 6 hari
- Jam kerja di perusahaan
= 8 jam/hari - 3 shift dalam sehari = 8 x 3 = 24 jam/hari - 6 hari x 24 jam = 144 jam Tabel 5. Interval Kerusakan Komponen Mesin Metering Bar No Tanggal Kerusakan Banyak Kerusakan Interval Kerusakan (Hari) Interval Kerusakan (Jam) 1 01/09/19 1 2 03/09/19 1 2 48 3 06/09/19 1 3 72 4 11/09/19 2 5 120 5 18/09/19 2 7 168 6 25/09/19 1 5 120 7 30/09/19 2 5 48 8 04/10/19 1 4 96 9 07/10/19 1 3 72 10 13/10/19 2 6 144 11 15/10/19 1 2 48 12 16/10/19 1 1 24

## B. Penentuan distribusi pergantian komponen kritis mesin Metering Bar
Uji distribusi dilakukan untuk mengidentifikasi data kerusakan mengikuti pola distribusi tertentu. Uji  distribusi  dilakukan  dengan  membandingan index  of  fit (r)  nilai  r.  Nilai index  of  fit (r)  yang terbesar akan dipilih sebagai distribusi yang sesuai. Formula menghitung index of fit (r) dapat dilihat pada bab dua. Berdasarkan distribusi yang diuji meliputi normal, lognormal, weibull , dan eksponensial didapatkan hasil seperti disajikan pada Tabel 6.
Tabel 6. Hasil Rekapitulasi Perhitungan Index of Fit Perhitungan Normal Lognormal Weibull Eksponensial a 4346,58639 58,22403 71,37710 4346,58639 b 525888,00000 38,24887 38,24887 525888,00000 c 138,97212 93,4834 138,97212 138,97212 d 73083771,30063 3575,634 5315,52655  73083771,30063 e 8548,90468 59,79661 72,90766 8548,90468 r 0,50844 0,973701 0,97901 0,50844
Jurnal Penelitian Inovatif (JUPIN)
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.49 Vol. 1, No. 2, Desember 2021, Hal. 201-216 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366
Berdasarkan Tabel 6 diketahui bahwa disitribusi yang terpilih yaitu distribusi weibull karena nilai index of fit (r) yang paling besar yaitu senilai 0.97. Hasil perhitungan didapatkan dengan menerapkan formula (1a) hingga formula (6)
C. Pengujian Distribusi Waktu Antar Kerusakan Komponen Kritis Mesin Coater Setelah  melakukan  perhitungan index  of  fit (r),  selanjutnya  dilakukan  pengujian  waktu  antar kerusakan  untuk  menguji  kebenaran  data  yang  ada  mengikuti  pola  distribusi  tersebut.  Pengujian melakukan Mann’s  test karena  pola  distribusi  yang  terpilih  yaitu  distribusi Weibull .  Pada  tahap pengujian ini terdapat dua hipotesis sebagai berikut:
H 0 : Metering Bar berdistribusi Weibull H 1 : Metering Bar tidak berdistribusi weibull , Uji yang dilakukan yaitu uji Mann’s test dengan tingkat kepercayaan (α) : 95% dan r =11 maka (r/2)+1 = (11/2)+1 = 6,5. Jika S hitung < S tabel maka H 0 diterima. Hasil pengujian dapat dilihat pada Tabel 7.  Kolom  1  merupakan  jumlah  data  yang  didapatkan,  kolom  dua  merupakan  waktu  antar  perbaikan yang sumbernya merupakan pengurutan dari Tabel 1, kolom tiga dihitung menggunakan formula (7), kolom  empat  didapatkan  dari  tabel  statistik  S  untuk goodness  of  fit distribusi Weibull, kolom  5 dihitung menggunakan formula (8), dan kolom enam merupakan pembagian antara kolom lima dengan kolom  4.  Berdasarkan  hasil  perhitungan  diketahui  bahwa  nilai  S hitung <  S tabel sehingga  dapat disimpulkan cukup bukti untuk menyatakan H 0 diterima.
Tabel 7. Perhitungan Uji Distribusi Untuk Komponen Metering Bar i Ti Xi=ln(ti) Mi Xi+1-Xi (Xi+1-Xi)/Mi (1) (2) (3) (4) (5) (6) 1 24 3,17805383 1,04841 0,693147 0,661141 2 48 3,871201011 0,55277 0,000000 0,000000 3 48 3,871201011 0,39141 0,405465 1,035909 4 72 4,276666119 0,31471 0,000000 0,000000 5 72 4,276666119 0,27325 0,287682 1,052836 6 96 4,564348191 0,25139 0,223144 0,887653 7 120 4,787491743 0,24393 0,000000 0,000000 8 120 4,787491743 0,25155 0,000000 0,000000 9 120 4,787491743 0,28388 0,182321557 0,642251 10 144 4,9698133 0,38907 0,15415068 0,396202 11 168 5,123963979 - - - Σ 4,675991 S Hitung 0,412 S Tabel 0,74
Penjabaran perhitungan Tabel 7 adalah sebagai berikut:
• Nilai Mi diperoleh berdasarkan tabel Gamma Function dengan nilai n = 11
• Xi = ln(24)  = 3,17805383
• X i+1 – X i = X 2 – X 1 = 3,87120 – 3,178053 = 0,693147
• (X i+1 – X i ) / M i = 0,693147 1,04841 = 0,66114 • S hitung = ∑ [ 𝑋(𝑖+1)−𝑋𝑖 𝑀𝑖 𝑟−1 𝑖=( 𝑟 2 )+1 ] = ∑ [ 𝑋(𝑖+1)−𝑋𝑖 𝑀𝑖 𝑟=11 𝑖=6,5
= 0,887653 + 0,000000 + 0,000000 + 0,642251 + 0,396202 = 1,926106 S hitung = 1,926106 4,675991 = 0,412
Jurnal Penelitian Inovatif (JUPIN)
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.49 Vol. 1, No. 2, Desember 2021, Hal. 201-216 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366

## D. Penentuan Parameter Distribusi Selang Waktu Antar Pergantian Komponen Kritis Pada Mesin Coater
Parameter  distribusi  dapat  dihitung  setelah  diketahui  pola  distribusi  kerusakan.  Parameter distribusi weibull terdiri atas parameter skala (α) dan parameter bentuk (β). Berikut merupakan tabel perhitungan  parameter  distribusi weibull terhadap  data  kerusakan.  Perhitungan  parameter  komponen Metering  Bar dapat  dilihat  pada  Tabel  8.  Pada  Tabel  8  dapat  diketahui  bahwa  nilai  parameter  α  = 105,8  dan  β  =  1,96.  Parameter  tersebut  akan  digunakan  untuk  menghitung Mean  Time  To  Failure (MTTF). MTTF (Mean Time to Failure) adalah rata-rata dari selang waktu antar kerusakan komponen yang pertama dengan kerusakan selanjutnya. Formula yang digunakan pada tahap ini yaitu formula (9) dan formula (11).
Tabel 8. perhitungan penentuan nilai parameter pada komponen Metering Bar i Ti i- 0,3 n+0,4 F(ti)= (i- 0,3)/(n+0,4) R(ti) = 1-F(ti) xi= ln ln(1/R(ti)) yi = ln(ti) xi2 xiyi 1 24 0,7 11,4 0,061404 0,938596 -2,758771 3,178054 7,610816 -8,767522 2 48 1,7 11,4 0,149123 0,850877 -1,823328 3,871201 3,324524 -7,058468 3 48 2,7 11,4 0,236842 0,763158 -1,308259 3,871201 1,711541 -5,064532 4 72 3,7 11,4 0,324561 0,675439 -0,935491 4,276666 0,875144 -4,000784 5 72 4,7 11,4 0,412281 0,587719 -0,632041 4,276666 0,399476 -2,703029 6 96 5,7 11,4 0,500000 0,500000 -0,366513 4,564348 0,134332 -1,672893 7 120 6,7 11,4 0,587719 0,412281 -0,120981 4,787492 0,014636 -0,579195 8 120 7,7 11,4 0,675439 0,324561 0,118032 4,787492 0,013932 0,565079 9 120 8,7 11,4 0,763158 0,236842 0,364894 4,787492 0,133148 1,746928 10 144 9,7 11,4 0,850877 0,149123 0,643424 4,969813 0,413994 3,197696 11 168 10,7 11,4 0,938596 0,061404 1,026145 5,123964 1,052973 5,257930 Σ 1032 62,7  125,4 5,500000 5,500000 -5,792888 48,49439  15,684516  -19,078791 a 4,678 b 0,51 α  105,82 β 1,96
Penjabaran Perhitungan: β = 1 𝑏 α = 𝑡̅ 𝑟 ( 1 𝛽 +1 )
Dimana: a = ӯ - b 𝑥̅
b = 𝑛 ∑ 𝑥𝑖𝑦𝑖−(∑ 𝑥𝑖 𝑛 𝑖=1 )(∑ 𝑦𝑖) 𝑛 𝑖=1 𝑛 𝑖=1 [𝑛 ∑ 𝑥𝑖 2 𝑛 𝑖=1 −(∑ 𝑥𝑖) 2 ] 𝑛 𝑖=1 Maka:
b = 11(−8,767522)−(−2,758771)(3,178054) [11(7,610816)−(−2,758771) 2
= 0,5113
a = 48,49439
11 – 0,5113 ( −5,792888
11 ) = 4,677842
Perhitungan untuk parameter β dan α adalah sebagai berikut: β = 1 0,5113 = 1,9558
α = 𝑡̅ Г ( 1 𝛽 +1 ) = 93,81811 Г ( 1 1,9558 +1 ) = 93,81811 Г ( 1,51129) = 93,81811 (0,88659 ) = 105,8191293
(perhitungan diatas menggunakan tabel gamma function) E. Perhitungan MTTF
Nilai  parameter  skala  dan  parameter  bentuk  dari  distribusi  kerusakan  digunakan  untuk menentukan  Mean  Time  To  Failure  (MTTF).  MTTF  akan  digunakan  sebagai  pembanding  antara
Jurnal Penelitian Inovatif (JUPIN)
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.49 Vol. 1, No. 2, Desember 2021, Hal. 201-216 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366
jadwal yang dibuat menggunakan metode Age Replacement. MTTF pada penelitian ini yaitu setiap 93, 81 jam. Formula yang digunakan pada tahan ini yaitu formula (15). Adapun perhitungan MTTF pada penelitian ini yaitu:
MTTF    = α Г (1 + 1/β) = 105,8191293 . Г (1 + 1/ (1,9558)) = 93,81818 jam F. Fungsi Keandalan Dan Laju Kerusakan Komponen
Fungsi  keandalan  menunjukkan  kemampuan  suatu  komponen  peralatan  untuk  beroperasi  secara terus  menerus  tanpa  adanya  kerusakan.  Sedangkan  fungsi  laju  kerusakan  merupakan  laju  kerusakan yang terjadi dalam suatu selang waktu tertentu.
Fungsi keandalan dan laju kerusakan komponen Metering Bar dapat ijelaskan sebagai berikut.
• Fungsi Keandalan Komponen
R(t) = еxp −( t α ) β dimana θ > 0, β > 0, dan t ≥ 0
Penjabaran Perhitungan laju keandalan
R(tp) = еxp −( t α ) β
R(tp) = еxp −( 1 105,8191 ) 1,955815
= 1
• Fungsi Laju Kerusakan
r(t) = β α ( t α ) β−1 dimana θ > 0, β > 0, dan t ≥ 0
Penjabaran Perhitungan laju kerusakan:
r(t) = β α ( t α ) β−1
r(t) = 1,955815
105,8191 ( 1
105,8191 ) 1,955815−1
= 0,000214613
Tabel  9  menunjukkan  rekapitulasi  laju  keandalan  komponen  R(tp)  dan  laju  kerusakan  r(t) komponen  metering  bar.  Berdasarkan  data  yang  ada  pada  Tabel  9  dapat  diketahui  bahwa  seiring berjalannya  waktu,  keandalan  dari  komponen  tersebut  terbukti  semakin  menurun  dan  sebaliknya, semakin lama komponen digunakan maka semakin tinggi tingkat laju kerusakan komponen.
Tabel 9. Fungsi Laju Keandalan dan Laju Kerusakan Komponen Metering Bar Data ke - Laju Keandalan Laju Kerusakan Α β R (tp) Α β r(t) 1 1,058,191 1,955,815 1 1,058,191 1,955,815 0,000214613 2 1,058,191 1,955,815 0,99957 1,058,191 1,955,815 0,000416279 3 1,058,191 1,955,815 0,99906 1,058,191 1,955,815 0,000613331 … 15 1,058,191 1,955,815 0,97833 1,058,191 1,955,815 0,002856148 16 1,058,191 1,955,815 0,97545 1,058,191 1,955,815 0,003037882 17 1,058,191 1,955,815 0,97241 1,058,191 1,955,815 0,003219115 18 1,058,191 1,955,815 0,96919 1,058,191 1,955,815 0,003399878
G.  Penentuan  Jadwal  Perawatan  Komponen  Kritis  pada  Mesin  Coater  dengan  Metode Age replacement
Perhitungan  pergantian  komponen  dengan  metode age  replacement mengikuti  formula D(tp) yang  tertera  pada  bab  2.  Hasil  dari  penentuan  jadwal  dapat  dilihat  pada  Tabel  10.  Formula  yang digunakan pada tahap ini yaitu formula (16) hingga (22).
Jurnal Penelitian Inovatif (JUPIN)
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.49 Vol. 1, No. 2, Desember 2021, Hal. 201-216 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366
Tabel 10. Perhitungan Penggantian Komponen Dengan Model Age Replacement
t p T p T f Α β F (tp) =1- R(tp) R(tp) = exp(-M(tp) M (tp) = (tp/α)^β 1 - R (tp) D (tp) 1 0,9167 14,833 1,058,191, 293 1,955,8 15 0 0,999890 0,000109731 0 0,4783 05172 2 0,9167 14,833 1,058,191, 293 1,955,8 15 0 0,999574 0,000425683 0 0,3144 34145 3 0,9167 14,833 1,058,191, 293 1,955,8 15 0 0,999060 0,000940781 0 0,2343 15439 .... 63 0,9167 14,833 1,058,191, 293 1,955,8 15 0 0,695820 0,362663898 0 0,0241 81422 64 0,9167 14,833 1,058,191, 293 1,955,8 15 0 0,687971 0,374008068 0 0,0241 70522 65 0,9167 14,833 1,058,191, 293 1,955,8 15 0 0,680095 0,385522935 0 0,0241 69227 66 0,9167 14,833 1,058,191, 293 1,955,8 15 0 0,672194 0,39720838 0 0,0241 77315 67 0,9167 14,833 1,058,191, 293 1,955,8 15 0 0,664272 0,409064289 0 0,0241 94583 .... 288 0,9167 14,833 1,058,191, 293 1,955,8 15 1 0 70,866,919 1 0,1684 21794 289 0,9167 14,833 1,058,191, 293 1,955,8 15 1 0 7,134,897,643 1 0,1677 01819 290 0,9167 14,833 1,058,191, 293 1,955,8 15 1 0 7,183,263,082 1 0,1669 77107
Pada  Tabel  10  dapat  dilihat  bahwa downtime untuk  penggantian  komponen Metering  Bar dilakukan pada jam (tp) ke 65. Hal ini dapat dilihat pada nilai D(tp) yang mulai naik pada jam ke 66. Grafik Downtime D(tp) untuk Metering  Bar dari  hasil  perhitungan  pada  Tabel  10  disajikan  pada Gambar 3.
Gambar 3. Grafik Downtime D(tp) untuk Komponen Metering Bar
Penerapan  sistem maintenance yang  ada  di  perusahaan  saat  ini  yaitu  penggantian  komponen Metering Bar baru akan diganti pada jam (tp) ke 288. Hal ini lah yang menyebabkan terjadinya cacat coating tidak rata pada produk kertas duplex board , karena komponen tidak di ganti jauh dari waktu pertama terjadinya kerusakan. Penjabaran perhitungan untuk tp = 1 adalah sebagai berikut:
• 𝑀(𝑡𝑝) =   ( 𝑡𝑝  ) 
= ( 1 105,8191293 ) 1,955815
Jurnal Penelitian Inovatif (JUPIN)
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.49 Vol. 1, No. 2, Desember 2021, Hal. 201-216 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366
• 𝑅(𝑡𝑝) = exp (− 𝑡𝑝  ) 
= 0,999890
• 𝐹(𝑡𝑝) = 1 − 𝑅(60)
= 1 – 0,999890 = 0, 0001 𝐷(𝑡𝑝) =
)] R(t - ][1 T ) [M(t ) )R(t T (t )] R(t - [1 D D p f p p p p p f p + + + + xRtp
= 0,478305172

## 3.5. Menghitung Biaya
A. Perhitungan Biaya Perawatan Pencegahan (Cp)
Biaya  perawatan  adalah  biaya  yang  harus  dikeluarkan  oleh  PT.XYZ  untuk  memelihara, memperbaiki, dan mengganti komponen metering bar pada mesin coater untuk meningkatkan kualitas produk dan meminimalisasi biaya yang harus dikeluarkan akibat cacat produk. Data yang digunakan yaitu data hasil survei dan wawancara yaitu biaya Pembelian Komponen Penggantian (BPKP), biaya Tenaga  Kerja  Teknisi (BTKT),  biaya  operator menganggur  (BOM), biaya  Downtime  Mesin (BDM). Berdasarkan beberapa kriteria diatas, maka perhitungan biaya perawatan pencegahan yaitu:
Cp = BPKP + BTKT + BOM + BDM (23)
Adapun perhitungan biaya perawatan untuk metering bar adalah sebagai berikut:
1. Biaya Pembelian Komponen Pengganti (BPKP) BPKP = Harga Metering Bar / Unit
= Rp. 1.250.000
2. Biaya Tenaga Kerja Teknisi (BTKT) BTKT = Ongkos Tenaga Kerja/Jam x Jumlah Tenaga Kerja x Waktu Perawatan = Rp. 15.767,55 x 3 orang x 0,9167 jam
= Rp. 43.362
3. Biaya Operator Menganggur (BOM) BOM = Ongkos Tenaga Kerja/Jam x Jumlah Tenaga Kerja x Waktu perawatan = Rp. 15.767,55 x 3 orang x 0,9167 jam
= Rp. 43.362
4. Biaya Downtime Mesin (BDM) BOM = Keuntungan Yang Hilang/Jam x Waktu Perawatan
= Rp. 59.530.055 x 0,9167 jam
= Rp. 3.248.626
Cp     = BPKP + BTKT + BOM + BDM
= Rp. 1.250.000 + Rp. 43.362 + Rp. 43.362 + Rp. 3.248.626 = Rp. 4.585.350 B. Perhitungan biaya Perawatan perbaikan (Cf)
Berdasarkan beberapa kriteria diatas, maka perhitungan biaya perawatan pencegahan yaitu:
Cf = BPKP + BTKT + BOM + BDM
(24)
Adapun perhitungan biaya perawatan untuk metering bar sebagai berikut:
1. Biaya Pembelian Komponen Pengganti (BPKP)
BPKP = harga metering bar / unit = Rp. 1.250.000 2. Biaya tenaga kerja teknisi (BTKT)
BTKT = Ongkos Tenaga Kerja/Jam x Jumlah Tenaga Kerja x Waktu Perawatan = Rp. 15.767 x 3 orang x 1,4833 jam = Rp. 70.161
3. Biaya Operator Menganggur (BOM) BOM = Ongkos Tenaga Kerja/Jam x Jumlah Tenaga Kerja x Waktu Perawatan
= Rp. 15.767 x 3 orang x 1,4833 jam
= Rp. 70.161
Jurnal Penelitian Inovatif (JUPIN)
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.49 Vol. 1, No. 2, Desember 2021, Hal. 201-216 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366
4. Biaya Downtime Mesin (BDM) BOM = Keuntungan Yang Hilang/Jam x Waktu Perawatan = Rp. 59.530.055 x 1,4833 jam = Rp. 88.283.071,56
Cf  = BPKP + BTKT + BOM + BDM = Rp. 1.250.000 + Rp. 70,161 + Rp. 70,161 + Rp. 88.283.071 = Rp. 89.673.393 C. Menghitung Total Biaya Sesudah Tindakan Perawatan Pencegahan Perhitungan total biaya sesudah dan sebelum dilakukan preventive maintenance dilakukan untuk mengukur  tingkat  manfaat  yang  diberikan  dari  penerapan  sistem  perawatan  baru.  Hasil  penerapan preventive maintenance memberikan selisih yang lebih baik senilai Rp. 85.088.043,-. Perhitungan nilai tersebut dapat dilihat dari Tabel 11.
Tabel 11.Total Biaya Sesudah Tindakan Perawatan Pencegahan
Biaya Sebelum Sesudah Biaya pergantian komponen Rp            89.673.393 Rp              4.585.350 Biaya pembelian komponen Rp              1.250.000 Rp              1.250.000 Biaya kerugian produksi Rp            48.000.000 Rp           48.000.000 Total Biaya Rp          138.923.393 Rp           53.835.350 Selisih Rp                                                      85.088.043 • Biaya pergantian komponen = Rp. 89.673.393
• Biaya pembelian komponen = Rp. 1.250.000
• Biaya kerugian produksi
= Rp. 2.000.000/ton x 24 unit/jam = Rp. 48.000.000/ton

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengolahan  data  dapat  disimpulkan  bahwa  sebaiknya  perusahaan  dapat mengganti  komponen  yang  awalnya  setiap  288  jam  sekali  menjadi  65  jam  sekali.  Hal  ini  membuat tingkat  cacat  produk  kualitas  dua  dan  kualitas  tiga  berkurang  sehingga  produk  dengan  kualitas  satu jadi  lebih  banyak  dan  memberikan  penghematan  biaya  sebesar  Rp.  85.088.043.  Meskipun  metode preventive maintenance menyebabkan komponen jadi lebih sering diganti, tetapi produk kualitas satu akan  lebih  banyak,  hal  tersebut  akan  memberikan  peningkatan  jumlah  pendapatan.  Pendapatan  yang dihasilkan  dari  perbaikan metode  perawatan  yaitu  sebesar  Rp.  218.336.000  dimana  Rp.  131.184.000 didapat dari minimalisasi produk cacat kualitas 2 dan Rp. 87.152.000 dari  minimalisasi produk cacat kualitas 3.

## DAFTAR PUSTAKA
Anggraini,  W.,  Fachri,  M.,  Yola,  M.,  &  Harpito.  (2020). Reliability  Centered  Maintenance  pada Komponen Kritis Mesin Press . 6 (2), 86–92.
Atmaji, & Dwi, F. T. (2015). OPTIMASI JADWAL PERAWATAN PENCEGAHAN PADA MESIN TENUN UNIT SATU DI PT KSM, YOGYAKARTA. Jurnal Rekayasa Sistem & Industri , 711.
Devani, V., & Maidila, C. N. (2021). Optimasi Penjadwalan dan Usulan Preventive Maintenance pada Mesin  Turbin  menggunakan  Model  Age  Replacement. Seminar  Nasional  Teknologi  INformasi, Komunikasi Dan INdustri (SNTKI) 13 , November , 216–223.
Hidayat,  T.  P.,  &  Sutoto,  F.  E.  (2011).  Usulan  Penjadwalan  Produksi  yang  Terintegrasi  dengan Penjadwalan Maintenance (Studi Kasus PT. XYZ). INASEA , 12 (1), 11–21.
Losung,  Y.  H.,  Wenas,  R.  S.,  &  Arie,  F.  V.  (2022).  PENGARUH  KUALITAS  PRODUK,  IKLAN, DAN  PERSEPSI  HARGA  TERHADAP  KEPUASAN  KONSUMEN  PENGGUNA  KARTU PRABAYAR TELKOMSEL DI KECAMATAN PASAN. Jurnal EMBA , 10 (1), 401–411.
Jurnal Penelitian Inovatif (JUPIN)
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.49 Vol. 1, No. 2, Desember 2021, Hal. 201-216 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366
Norina,  R.,  &  Puspita,  H.  D.  (2017).  Model  Biaya  Kualitas  yang  Terintegrasi  dengan  Prevention Costs. Jurnal Sistem Industri , 11 (2), 99–116.
Norina, R., & Puspita, H. D. (2018). No Title. Sistemik , 6 (2), 71–78.
Rahmadi, M., & Zetli, S. (2022). Analisis Total Preventive Maintenance Pada Mesin Drilling Koch di PT. XYZ. Comasie , 6 (4), 69–78.
Yusriski,  R.,  Astuti,  B.,  Ilham,  M.,  &  Zahedi.  (2019).  Integrated  Batch  Production  and  Multiple Preventive Maintenance Scheduling on A Single Machine to Minimize Total Actual Flow Time. IOP Conference Series: Materials
Science and Engineering , 598 (1), 1–8. https://doi.org/10.1088/1757-899X/598/1/012083
Zamri,  &  Sirai,  G.  (2020).  Analisis  Penerapan  Preventive  Maintenance  Mesin  Printing  di  PT.  ABC.
Comasie , 6 (4), 118–126.
Jurnal Penelitian Inovatif (JUPIN)
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.49 Vol. 1, No. 2, Desember 2021, Hal. 201-216 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366

## Halaman Ini Dikosongkan