p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Perbaikan Sistem Perawatan Mesin Forming dengan Metode FMECA dan RCM Berdasarkan Analisis OEE Pada PT XYZ
Andrian Akbar Waluyo 1 , Dzakiyah Widyaningrum 2
1,2 Program Studi Teknik Industri, Universitas Muhammadiyah Gresik, Gresik Indonesia
* Koresponden email : andrianakbar06@gmail.com 1 , dzakiyah@umg.ac.id 2 Diterima: 10 Oktober 2023 Disetujui: 17 Oktober 2023

## Abstract
PT XYZ is a manufacturing company operating in the automotive sector. One of this company's flagship products  is  train  brake  pads.  In  production  activities  there  are  several  machines,  including forming machines. Based on secondary data, it is known that this forming machine has the largest contribution to product defects. This research was conducted using the OEE, FMECA, and RCM methodology. The OEE methodology is used to identify the level of effectiveness of forming machines, the FMECA methodology is used to identify critical machines, and the RCM methodology is used to determine machine repair and maintenance intervals and determine the selection of tasks in maintenance activities. The research results show  that  the  OEE  value  of  the forming machine  is  83.79%,  which  is  below  standard.  Based  on  the FMECA  analysis,  it  is  known  that  there  are  2  components  that  are  classified  as  critical  components, namely  sheet  loading  and  molding.  So,  an  analysis  of  maintenance  scheduling  was  carried  out  on  these two  components,  it  was  found  that  the  sheet  loading  component  required  maintenance  every  352,016 minutes and component replacement every 11.58 days with task selection in the form of a directed time. On  molding  components,  maintenance  is  carried  out  every  328.60  minutes  and  component  replacement every 11.46 days with the task selection being failure discovery.
Keywords : overall effectiveness efficiency, fmeca, forming machine, rcm

## Abstrak
PT XYZ merupakan perusahaan manufaktur yang bergerak di bidang otomotif. Salah satu produk utama dari  perusahaan  ini  yaitu  kampas  rem  kereta  api.  Dalam  aktivitas  produksinya  terdapat  beberapa  mesin diantaranya yaitu mesin forming . Berdasarkan data sekunder diketahui bahwa mesin forming ini memiliki kontribusi  terbesar  penyumbang  kecacatan  produk,  sehingga  perlu  dilakukan  tindakan  khusus  guna mengurangi  bahkan  menghilangkan  terjadinya  kecacatan  yang  disebabkan  oleh  mesin forming tersebut. Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan metode OEE, FMECA, dan RCM. Metode OEE digunakan untuk  mengidentifikasi  tingkat  efektivitas  mesin forming ,  metodologi  FMECA  digunakan  untuk mengidentifikasi mesin kritis, dan metodologi RCM digunakan untuk menentukan interval perbaikan dan perawatan  mesin  dan  menentukan task  selection dalam  kegiatan  perawatan.  Hasil  penelitian  diketahui nilai  OEE  mesin forming sebesar  83,79%  yang  mana  hal  tersebut  merupakan  dibawah  standar, Berdasarkan  analisis  FMECA  diketahui  bahwa  terdapat  2  komponen  yang  tergolong  komponen  kritis yaitu sheet  loading dan moulding .  Maka  kedua  komponen  tersebut  dilakukan  analisis  penjadwalan maintenance yang  didapati  bahwa  pada  komponen sheet  loading perlu  dilakukan  perawatan  setiap 352,016 menit dan dilakukan penggantian komponen setiap 11,58 hari dengan task selection berupa time directed Pada komponen moulding dilakukan perawatan setiap 328.60 menit dan dilakukan penggantian komponen setiap 11,46 hari dengan task selection berupa finding failure.
Kata Kunci : efisiensi efektivitas keseluruhan, fmeca, mesin pembentuk, rcm

## 1. Pendahuluan
Dalam menjalankan proses produksi, sangat penting untuk membangun sistem pemeliharaan untuk memastikan kondisi mesin yang optimal, sehingga mencegah gangguan atau penundaan dalam alur kerja produksi  [1].  Kemacetan  berpotensi  berdampak  buruk  pada  produktivitas  perusahaan  dan  menghambat kelancaran proses produksi. Selain faktor-faktor tersebut, efisiensi proses produksi juga bergantung pada faktor-faktor  lain,  antara  lain  ketersediaan  dan  kemahiran  sumber  daya  manusia,  serta  kondisi  fasilitas produksi,  termasuk  mesin  dan  peralatan  pendukungnya  [2].  Untuk  menjaga  kondisi  optimal  peralatan produksi,  perlu  dilakukan  operasi  pemeliharaan  yang  berupaya  meningkatkan  keandalan  komponen  dan sistem  peralatan.  Melalui  pemeliharaan  rutin,  diharapkan  peralatan  tersebut  mampu  memberikan  kinerja tingkat tertinggi untuk memfasilitasi kelancaran pelaksanaan proses produksi. Oleh karena itu, penerapan
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
sistem  perawatan  mesin  yang  terstruktur  diperlukan  untuk  menjamin  efisiensi  berfungsinya  seluruh fasilitas mesin dalam proses produksi [3].
Perawatan  mesin  adalah  suatu  upaya  prosedural  yang  berupaya  mengembalikan  kapasitas operasional  suatu  sistem  mesin  sesuai  dengan  spesifikasi  yang  telah  ditentukan,  dengan  tujuan  akhir untuk mencapai hasil yang optimal [4]. Sistem pemeliharaan sering dikategorikan menjadi dua tipe dasar: pemeliharaan  preventif  dan  pemeliharaan  korektif  [5].  Pemeliharaan  preventif  mengacu  pada  praktik pemeliharaan  proaktif  yang  dilakukan  sebelum  terjadinya  masalah  atau  malfungsi  pada  mesin.  Di  sisi lain, pemeliharaan korektif melibatkan pelaksanaan tugas pemeliharaan sebagai respons terhadap masalah atau  malfungsi  tertentu  yang  telah  terjadi  pada  mesin [6].  Penerapan  pemeliharaan  preventif  sangat penting  dalam  meningkatkan  efisiensi  operasional  dalam  pengelolaan  unit-unit  utama,  seperti  peralatan atau  fasilitas,  dalam  proses  produksi [7].  Selain  itu,  aktivitas  khusus  ini  memiliki  kemampuan  untuk mengidentifikasi  kekurangan  yang  berkontribusi  terhadap  tidak  berfungsinya  mesin,  sehingga mengurangi kemungkinan kegagalan dan meningkatkan keandalan dan aksesibilitas komponen mesin [8].
PT XYZ merupakan perusahaan manufaktur yang bergerak di bidang  otomotif. Salah satu produk utama  dari  perusahaan  ini  yaitu  kampas  rem  kereta  api.  Dalam  setiap  proses  produksinya  perusahaan selalu  berusaha  mencapai  keberhasilan  dalam  meminimalisir  terjadinya  kecacatan  pada  saat  proses produksi  dengan  cara  menjaga  kualitas  produk  yang  diberikan  dengan  memberikan  produk  yang berkualitas  baik  dan  selalu  memberikan  arahan  terkait  prosedur  kerja,  namun  dalam  prosesnya  masih terdapat  beberapa  produk  cacat  yang  dihasilkan.  Kecacatan  dalam  suatu  produk yang  dihasilkan,  sangat mempengaruhi tingkat kualitas yang dihasilkan dan efisiensi dalam pekerjaan produk. Berdasarkan hasil dari wawancara dengan pihak produksi diketahui bahwa secara keseluruhan proses produksi kampas rem terdiri  dari  proses forming,  hot  press,  mixing ,  dan  oven.  Dalam  setiap  tahapan  tersebut  dimungkinkan dapat menyebabkan  terjadinya produk cacat. Tabel 1 merupakan permasalahan yang terjadi pada proses produksi selama periode Januari 2023 hingga Juli 2023.
Tabel 1. Data Permasalahan Proses Produksi Kampas Rem Januari 2023 – Juni 2023
No. Proses Produksi Permasalahan Frekuensi Kejadian / Bulan (Kali) Jan Feb Mar Apr Mei Jun 1. Forming Sheet feeding error 4 3 2 4 4 2 2. Oli Hidrolik Bocor 3 3 2 2 2 2 3. Kondisi Hidrolik naik turun / Tidak stabil 3 3 3 2 4 4 4. Hot Press Motor lift aus 0 0 0 0 1 1 5. Mixing Valve tidak bisa dibuka / tersumbat 0 1 1 1 0 0 6. Layar monitor error 1 1 0 1 0 0 7. Oven Tidak Ada 0 0 0 0 0 0
Sumber : PT. XYZ, 2023
Tabel  1 menampilkan  data  terkait  permasalahan  kinerja  yang  ditemui  dalam  proses  manufaktur dari  Januari  hingga  Juni  2023,  khususnya  dengan  fokus  pada  prevalensi  kesulitan  dalam  proses pembentukan. Telah diketahui dengan baik bahwa terjadinya suatu masalah selalu  menyebabkan periode waktu  henti  yang  tidak  terduga  yang  berlangsung  antara  4  sampai  8  jam,  sehingga  menghambat kelancaran proses produksi. Tabel 2 menyajikan ringkasan durasi kerugian akibat kejadian ini.
Tabel 2. Lama Waktu Terjadinya Trouble Januari – Juni 2023 Proses Permasalahan Durasi waktu kerusakan (menit) Total (menit) Jan Feb Mar Apr Mei Juni Forming Sheet feeding error 1348 1046 704 1491 1397 683 6669 Oli Hidrolik Bocor 1255 912 636 912 513 886 5114 Kondisi  Hidrolik  naik  turun  /  Tidak stabil 1072 1133 1225 798 1167 1255 6650 Hot Press Motor lift aus - - - - 476 326 802 Mixing Valve tidak bisa dibuka / tersumbat - 278 464 249 - - 991 Layar monitor error 124 130 - 311 - - 565 Oven Tidak Ada - - - - - - - Sumber : PT. XYZ, 2023
Pada Tabel  2 diketahui  bahwa  total  terjadinya trouble mesin  yang  menyebabkan  terjadinya unplanned downtime  didominasi  oleh  mesin forming ,  sehingga  menyebabkan  terhambat  nya  kelancaran
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
pada  proses  produksi  yang  disebabkan  karena  terjadinya breakdown mesin forming .  Oleh  karena  itu dalam  penelitian  ini  dilakukan  dengan  memfokuskan  objek  penelitian  kepada  pada  mesin forming . Permasalahan  pada  mesin forming tersebut  tetap  terjadi  walaupun  pihak  perusahaan  sudah  menerapkan kegiatan  preventive  maintenance  /  planned  downtime ,  yang  mana planned  downtime ini  dilakukan seminggu sekali dengan kurun waktu pengerjaan antara 8 jam hingga 16 jam. Tabel 3 merupakan rincian kegiatan downtime pada proses produksi kampas rem.
Tabel 3. Downtime Mesin Forming Bulan Jumlah Hari Running Time (Menit) Planned Downtime (Menit) Unplanned Downtime (Menit) Persentase Downtime (%) Sheet Feeding Error (menit) Oli Hidrolik Bocor (menit) Kondisi Hidrolik tidak stabil (menit) Total Unplanned Downtime (Menit) Januari 31 44640 2640 1348 1255 1072 3675 14.15% Februari 28 40320 2160 1046 912 1133 3091 13.02% Maret 31 44640 3120 704 636 1225 2565 12.74% April 30 43200 2880 1491 912 798 3201 14.08% Mei 31 44640 2160 1397 513 1167 3077 11.73% Juni 30 43200 2160 683 886 1255 2824 11.54% Sumber : PT. XYZ, 2023
Pada Tabel  3 diketahui  bahwa  persentase downtime yang  terjadi  pada  mesin forming selama Januari 2023 hingga Juni 2023 sebesar 7,12% hingga 11,84%. Hal tersebut tentunya menyebabkan defect yang  dapat  menurunnya  tingkat  produktivitas  mesin,  yang  mana  bahwa  kapasitas  mesin forming dapat membuat  produk  sebanyak  27000  pcs  kampas  rem  per  hari.  Pada  mesin forming terdapat  3  jenis  defect diantaranya yaitu surface defect, form defect, structural defect . Tabel 4 merupakan rekapitulasi terjadinya kecacatan produk yang terjadi pada mesin forming.
Tabel 4. Data Kecacatan Produk pada mesin Forming Bulan Jumlah Hari Kapasitas (pcs) Target (pcs) Defect (pcs) Total defect (pcs) Surface Form Structural Januari 31 27000 837000 4771 5904 3704 14379 Februari 28 27000 756000 5895 3366 4479 13740 Maret 31 27000 837000 5245 4066 5203 14514 April 30 27000 810000 4300 4340 4797 13437 Mei 31 27000 837000 5541 3847 4031 13419 Juni 30 27000 810000 3567 3565 4900 12032 Total 4887000 29319 25088 27114 81521 Sumber : PT. XYZ, 2023
Pada Tabel  4 diketahui  bahwa  jumlah  target  produksi  kampas  rem  selama  bulan  Januari  2023 hingga  Juni  2023  sebanyak  4.887.000  pcs,  namun  karena  terjadinya trouble mesin  pada  mesin forming sehingga  menyebabkan  terjadinya  produk  cacat  yang  terdiri  dari  cacat surface, cacat form, dan  cacat structural sebanyak  81.521  pcs  yang  mana  hal  tersebut  tentunya  merugikan  pihak  perusahaan dikarenakan  pihak  perusahaan  harus  melakukan  perlakuan  khusus  untuk  produk  tersebut  yaitu  dengan dilakukannya rework .
Penting  untuk  melakukan  evaluasi  ulang  terhadap  proses  yang  ada  untuk  mengurangi  frekuensi kegagalan  produk  dan  meningkatkan  efisiensi  bisnis  secara  keseluruhan.  Evaluasi  dilakukan  dengan penerapan Overall Equipment Effectiveness (OEE) untuk menilai dan membandingkan kemanjuran proses tertentu.  Penilaian  ini  berfungsi  sebagai  dasar  untuk  mengidentifikasi  bidang-bidang  perbaikan  dan kemudian  menerapkan  langkah-langkah  untuk  meningkatkan  efektivitas  proses  secara  keseluruhan  [9]. Overall Equipment Effectiveness (OEE) merupakan pendekatan kuantitatif yang digunakan untuk menilai efisiensi peralatan atau sistem dengan memasukkan banyak perspektif ke dalam prosedur perhitungannya [10]. Metode OEE ini terbukti dapat digunakan untuk mengetahui nilai efektivitas kondisi mesin, seperti halnya  penelitian  yang  dilakukan  oleh  [11]–[13]  Bahwa  metode  OEE  terbukti  dapat  digunakan  untuk mengetahui efektivitas mesin.
Analisis  OEE  digunakan  untuk  mengidentifikasi  potensi  mode  kegagalan  dalam  sistem  yang berbeda.  Mode  kegagalan  ini  kemudian  dianalisis  untuk  menentukan  penyebab  dan  dampaknya.  Selain
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
itu,  klasifikasi  dan  penilaian  komprehensif  terhadap  semua  mode  kegagalan  dilakukan  dengan menggunakan  metodologi  FMECA,  dengan  mempertimbangkan  tingkat  kegagalan  dan  kemungkinan terjadinya  atau  kekritisan.  Menurut  [14][15]  Metodologi  FMECA  memiliki  kemampuan  untuk  me- mitigasi  atau  menghilangkan  potensi  terjadinya  kegagalan  di  masa  mendatang  melalui  intervensi sistematis.  Mode  Kegagalan,  Efek,  dan  Analisis  Kekritisan  (FMECA)  adalah  instrumen  yang  sangat efisien  yang  digunakan  untuk  tujuan  mendeteksi  mode  kegagalan  prospektif  [1].  Setelah  mekanisme kegagalan  teridentifikasi,  maka  dilakukan  implementasi  rencana  perawatan  mesin  yang  paling  optimal untuk  me-mitigasi  kegagalan  secara  proaktif  dengan  menggunakan  pendekatan Reliability  Centered Maintenance (RCM).
Reliability  Centered  Maintenance (RCM)  adalah  pendekatan  yang  metodis dan  terorganisir  untuk pemeliharaan  mesin  dan  sistem.  Penggunaan  pendekatan Reliability  Centered  Maintenance (RCM) dimaksudkan untuk meningkatkan ketersediaan  dan  penyerapan  mesin,  meminimalkan biaya  perawatan, mendeteksi  kemungkinan  masalah,  menetapkan  rencana  perawatan  yang  efektif  dan  efisien,  serta memperpanjang  umur  mesin  [14].  Penggunaan  metodologi Reliability  Centered  Maintenance (RCM) telah  menunjukkan  kemanjurannya  dalam  meningkatkan  pengoperasian  dan  ketersediaan  alat  berat, sekaligus mengurangi biaya pemeliharaan dan periode tidak aktif yang tidak terduga bagi organisasi [16]– [18].  Oleh  sebab  itu,  penelitian  ini  dilakukan  dengan  tujuan  untuk  mengurangi  terjadinya produk defect yang diawali dengan analisis OEE pada mesin forming , kemudian dilakukan identifikasi masalah dengan metode FMECA, serta mengatur strategi perawatan mesin secara terstruktur dengan metode RCM.

## 2. Metode Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  di  PT.  XYZ  dengan  objek  penelitian  berupa mesin  forming yang merupakan  salah  satu  bagian  dari  proses  produksi  kampas  rem.  Jenis  data  yang  digunakan  yaitu  data primer dan data sekunder. Data primer berupa data observasi lapangan yang dilakukan  dengan observasi atau  pengamatan  secara  langsung  terkait  proses  produksi  kampas  rem,  hasil  observasi  diketahui  bahwa frekuensi  terbesar  terjadinya  kecacatan  produk  terjadi  pada  mesin forming .  Sedangkan  data    sekunder digunakan  untuk  mendapatkan history permasalahan  yang  terjadi  pada  mesin forming tersebut selama periode  Januari  2023  hingga  Juni  2023  mengenai  data trouble mesin,  lamanya  waktu  perbaikan  mesin, downtime mesin forming , dan jumlah produk cacat yang disebabkan pada mesin forming .
Penelitian ini diawali dengan melakukan analisis efektivitas mesin guna mengetahui apakah mesin tersebut  layak  untuk  dilakukan improvement ataukah  tidak,  analisis  efektivitas  ini  dilakukan  dengan menggunakan  metodologi  OEE.  Pendekatan  ini  digunakan  karena  kemampuannya  untuk  secara  efektif mengkarakterisasikan  kinerja  peralatan  dan  memberikan  perhitungan  yang  tepat  untuk  mengevaluasi kemanjuran mesin atau peralatan yang digunakan.
Selain  itu,  ini  berfungsi  sebagai  metrik  lengkap  yang  menilai  tingkat produksi  dan kinerja  teoritis mesin  dan  peralatan.  Tingkat  keakuratan  OEE  dalam  pengukuran  efektivitas  memberikan  kesempatan kepada  semua  usaha  bidang  manufaktur  untuk  mengaplikasikan  sehingga  dapat  melakukan  usaha perbaikan  terhadap  proses  itu  sendiri  [19].  Hubungan  dari  ketiga  komponen  dapat  dilihat  pada  formula berikut ini [20] :
Available Rate
= 𝑃𝑟𝑜𝑑𝑢𝑐𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑇𝑖𝑚𝑒 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑖𝑚𝑒 x 100% (1) Performance Rate = 𝑂𝑢𝑡𝑝𝑢𝑡 𝑥 𝑖𝑑𝑒𝑎𝑙 𝑐𝑦𝑐𝑙𝑒 𝑡𝑖𝑚𝑒 𝑃𝑟𝑜𝑑𝑢𝑐𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑇𝑖𝑚𝑒 x 100% (2) Quality Rate = Output −Defect Amount Output x 100% (3) OEE = Available Rate x Performance x Rate Quality Rate
(4)
Evaluasi  terhadap Overall  Equipment  Effectiveness (OEE)  mesin  menurut  standar  internasional menunjukkan  tingkat  ketersediaan  90%,  tingkat  kinerja  95%,  dan  tingkat  kualitas  99%.  Alternatifnya, sebuah peralatan mungkin menunjukkan peringkat OEE  sebesar 85% [21]. Setelah dilakukan investigasi efektivitas  mesin forming ,  selanjutnya  dilakukan  investigasi Failure  Mode,  Effects,  and  Criticality (FMECA) dengan  observasi  langsung ke  lapangan. Pendekatan  ini bertujuan untuk  mengumpulkan data yang  berkaitan  dengan  terjadinya  kegagalan  sistem  pada  mesin forming .  Penilaian  hasil  FMECA  yang disampaikan  berasal  dari  pakar  /  ahli  yang  memiliki  pengetahuan  dan  keahlian  khusus  terhadap  mesin forming .
Penilaian  ahli  ini  bergantung  pada  wawasan  karyawan  yang  telah  terlibat  aktif  dalam  proses produksi untuk jangka waktu yang lama [22]. Dalam skenario khusus ini, pakar ahli terdiri dari manajer,
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
supervisor,  kepala  bagian,  dan  peneliti  yang  bersama-sama  menentukan  nomor  Nomor  Prioritas  Risiko (RPN). Selain itu, setelah identifikasi titik kritis yang diperoleh melalui musyawarah kolaboratif dengan tim ahli, tujuan memastikan titik kritis tersebut adalah untuk menetapkan hierarki mode kegagalan dengan mempertimbangkan tingkat keparahan dan tingkat kejadiannya [23]. Dilanjutkan dengan analisis masalah untuk  mengusulkan  tindakan  pemeliharaan  komponen  mesin,  berdasarkan  hasil  analisis  RCM. Digunakannya metodologi RCM ini dengan tujuan untuk mengetahui jenis tindakan perawatan yang tepat serta  untuk  menentukan  operasi  perawatan  yang  terjadwal,  kemudian  dilakukan  pengolahan  data  yang diawali dengan menentukan jenis pola distribusi data hingga menentukan jadwal perawatan mesin  untuk menganalisis  pemecahan  masalah  yang  terjadi  sehingga  dapat  merekomendasikan  tindakan  perawatan komponen pada mesin forming.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Penelitian ini diawali dengan melakukan penilaian efektivitas mesin forming dengan menggunakan data history pada periode Januari hingga Juni 2023. Penilaian efektivitas mesin didasari pada pengukuran availability,  performance, dan quality  rata yang  dialami  oleh  mesin  tersebut.  Berikut  perhitungan  awal penelitian yaitu perhitungan OEE.

## Overall Equipment Effectiveness (OEE)
Perhitungan OEE digunakan untuk mengetahui efisiensi mesin, untuk menghitung nilai OEE pada mesin forming diperlukan  beberapa  data  sekunder  yaitu  jam  kerja  mesin  (waktu  produksi),  waktu  henti mesin, jam pengoperasian mesin (waktu operasi), jumlah produksi (output), waktu siklus per unit, jumlah produk cacat. Tabel 5 merupakan hasil perhitungan OEE mesin forming tiap bulan.
Tabel 5. Nilai OEE Mesin Forming Periode Januari 2023 – Juni 2023 No.  Bulan Availability (%) Performance (%) Quality (%) OEE (%) 1. Januari 91.25% 91.53% 98.28% 82.09% 2. Februari 91.90% 92.52% 98.18% 83.48% 3. Maret 93.82% 91.03% 98.27% 83.93% 4. April 92.06% 90.83% 98.34% 82.23% 5. Mei 92.76% 93.48% 98.40% 85.32% 6. Juni 93.12% 93.38% 98.51% 85.67% Rata-rata 92.49% 92.13% 98.33% 83.79% Sumber : Olah Data Primer, 2023
Pengolahan  data  yang  dilakukan  terhadap Overall  Equipment  Effectiveness (OEE)  menghasilkan hasil sebagai berikut Availability = 92,49%, Performance = 92,13%, dan Quality = 98,33%. Skor Overall Equipment Effectiveness (OEE) sebesar 83,79% termasuk dalam kategori buruk karena berada di bawah ambang  batas  85%.  Oleh  karena  itu,  perlu  dilakukan  perbaikan-perbaikan  yang  perlu  dilakukan.  Dalam melakukan perbaikan  diawali dengan menentukan komponen kritis yang sering menyebabkan terjadinya kecacatan produk, penentuan komponen kritis tersebut dapat dilakukan dengan analisis FMECA.

## FMECA (Failure Mode Effect Criticality Analysis)
Pada  fase  ini,  Analisis  Mode  Kegagalan,  Efek,  dan  Kekritisan  (FMECA)  dilakukan  untuk memastikan klasifikasi potensi risiko yang terkait dengan bahaya, dengan menggunakan Nomor Prioritas Risiko  (RPN)  sebagai  dasarnya.  Hasil  dari Failure  Mode,  Effects,  and  Criticality  Analysis (FMECA) digunakan  sebagai  metrik  kuantitatif  untuk  menentukan  tindakan  yang  sesuai  untuk  mendeteksi kegagalan,  kemungkinan  penyebab,  dampak,  dan  bahaya. Tabel  6 menunjukkan  kriteria  nilai  utama FMECA.
Tabel 6. Kategorisasi Nilai Kritis FMECA Tingkat Deteksi RPN Risiko Minor 0 – 30 Acceptable Medium 31 – 60 Tolerable High 61 – 180 Tolerable Very High 181 – 252 Unacceptable Critical 253 – 324 Unacceptable Very Critical > 324 Unacceptable Sumber : [14]
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Tabel 6 merupakan kategorisasi tingkat kekritisan berdasarkan nilai RPN, kemudian dilakukannya analisis  FMECA  yang  diperoleh  dari  hasil  diskusi  dengan  pihak  perusahaan  terkait  permasalahan  yang sering terjadi pada mesin forming . Tabel 7 menunjukkan worksheet kategorisasi risiko FMECA.
Tabel 7. Worksheet FMECA Komponen Fungsi Efek Kegagalan Fungsi RPN Criticality Kategori Risiko Sheet loading Tempat roll sheet yang akan diproduksi sebelum masuk ke sheet feeding thermo Perbandingan komposisi yang tidak tepat atau sesuai. 315 Critical Unacceptable Sheet feeding Menjalankan material sheet untuk proses pemanasan di heater dan proses pembentukan di moulding Mengubah kemaksimalan bentuk dan berpotensi mengurangi berat bahan. 175 High Tolerable Moulding Tempat proses pembentukan atau pencetakan bentuk Bentuk tidak sesuai standar seperti desain mouldingnya. 270 Critical Unacceptable Motor utama Untuk menghasilkan putaran sehingga dapat menggerakkan gearbox Mengurangi kecepatan pergerakan mesin pada saat sedang berproses. 175 High Tolerable Gear box Memindahkan tenaga putaran 15motor untuk menggerakkan camp Tidak bisa mengatur arah gerak dan kecepatan torsi karena gear box panas 180 High Tolerable Pneumatic shape press Penggerak plug assist Angka tekanan harus sesuai standar jika melebihi standar 150 psi maka biasanya mesin tidak bisa berjalan. 210 High Tolerable Camp Mengatur proses produksi mulai dari proses pembentukan hingga proses setengah jadi Bentuk pada hasil produksi tidak maksimal. 168 High Tolerable Panel utama Untuk menjalankan pengoperasian Mesin tidak bisa dioperasikan jika ada trouble shoot. 150 High Tolerable Layar monitor Untuk proses pengaturan mesin forming dan untuk melihat hasil proses bumping Pengaturan dan penambahan bumping tidak bisa dilakukan karena layar monitor eror. 100 Medium Tolerable Sumber : PT. XYZ, 2023
Berdasarkan Tabel  7 diketahui  bahwa  terdapat  9  komponen  atau part yang  terdapat  pada  mesin forming, diantaranya  yaitu sheet  loading,  sheet  feeding,  moulding,  motor  utama,  gear  box,  pneumatic shapes  press,  camp,  panel  utama,  dan layar  monitor.  Pada  ke-sembilan  komponen  tersebut  diketahui bahwa  komponen sheet  loading dan moulding memiliki  tingkat  deteksi unacceptable dengan  tingkat kekritisan tergolong criticality, oleh sebab itu perlu langkah khusus pada komponen kritis tersebut untuk mencegah  terjadinya breakdown mesin  yang  dapat  menyebabkan  terjadinya unplanned  downtime sehingga  dapat  meningkatkan  produktivitas  perusahaan,  upaya  yang  dapat  dilakukan  yaitu  menentukan pemilihan  tugas  yang  objektif  dalam  melakukan  tindak  perawatan  komponen  kritis  tersebut  serta menentukan  interval  waktu  perawatan  maupun  penggantian  komponen  yang  dapat  dilakukan  dengan penerapan metodologi RCM.

## RCM (Reliability Centered Maintenance)
Perlakuan yang menekankan reliability mesin juga dikenal sebagai RCM yang merupakan metode utama  digunakan  dalam  bidang  manajemen  aset  fisik  khususnya  instrumen  peralatan  produksi. Penggunaan  pendekatan  ini  bertindak  sebagai  teknik penting  untuk pembentukan  kegiatan pemeliharaan
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
preventif  secara  berkala.  Metodologi  RCM  diawali  dengan  melakukan  uji  distribusi  terhadap  interval kerusakan  mesin  dan  perbaikan  mesin,  Tujuan  dari  RCM  ini  adalah  melakukan  uji  distribusi  untuk mengetahui  distribusi  yang  menghasilkan  nilai  Anderson-Darling  minimum.  Analisis  ini  secara  khusus difokuskan untuk mengkaji sebaran data kerusakan dan penataan ruang komponen mesin yang berada di dalam  mesin forming .  Pengujian  ini  dilakukan  dengan  software  Minitab  18. Tabel  8 merupakan rekapitulasi frekuensi kerusakan komponen kritis.
Tabel 8. Rekapitulasi Frekuensi Kerusakan Komponen sheet loading dan Moulding No. Tanggal kerusakan Jarak waktu antar kerusakan (Hari) Lama perbaikan (menit) Sheet Loading Moulding Sheet Loading Moulding Sheet Loading Moulding 1. 4-Jan-23 27-Jan-23 - - 339 422 2. 19-Jan-23 3-Feb-23 15 7 345 372 3. 27-Jan-23 10-Feb-23 8 7 283 275 4. 31-Jan-23 12-Feb-23 4 2 381 257 5. 2-Feb-23 16-Feb-23 2 4 323 380 6. 5-Mar-23 9-Mar-23 31 21 439 258 7. 9-Mar-23 10-Apr-23 4 32 265 340 8. 20-Mar-23 26-Apr-23 11 16 378 394 9. 7-Apr-23 11-May-23 18 15 425 381 10. 27-Apr-23 20-May-23 20 9 332 271 11. 2-May-23 5-Jun-23 5 16 263 352 12. 15-May-23 11-Jun-23 13 6 315 316 13. 22-May-23 13-Jun-23 7 2 438 246 14. 2-Jun-23 11 409 422 15. 10-Jun-23 8 274 372 16. 26-Jun-23 16 416 275 Sumber : PT. XYZ, 2023
Pada Tabel  8 diketahui  rekapitulasi  terjadinya trouble mesin forming yang  disebabkan  karena komponen sheet  Loading dan Moulding selama  periode  Januari  2023  –  Juni 2023.  Kemudian  dilakukan uji distribusi anderson-darling terendah , seperti dalam Tabel 9.
Tabel 9. Uji Distribusi Anderson-Darling Komponen Keterangan Index Of Fit Anderson Darling Distribusi Weibull Distribusi Lognormal Distribusi Normal Distribusi Eksponensial Sheet Loading Downtime (TTR) 1.172 1.178 1.173 5.465 Jarak Antar Kerusakan (TTF) 0.992 1.041 1.229 1.838 Moulding Downtime (TTR) 1.382 1.503 1.449 4.654 Jarak Antar Kerusakan (TTF) 1.256 1.313 1.519 1.498 Sumber : Olah Data Primer, 2023
Berdasarkan Tabel  9 diketahui  bahwa  nilai  distribusi anderson-darling terkecil  pada  komponen sheet loading dan moulding baik downtime maupun jarak antar kerusakan terdapat pada distribusi weibull, sehingga  untuk  menentukan  perhitungan  jadwal  interval  perawatan  maupun  penggantian  komponen optimal  selanjutnya  dilakukan  dengan  menggunakan distribusi  weibull . Tabel  10 merupakan  hasil perhitungan MTTR dan MTTF.
Tabel 10. Hasil Perhitungan MTTR dan MTTF Komponen MTTR (menit) MTTF (Hari) Sheet Loading 352.016 11.58 Moulding 328.60 11.46 Sumber : Olah Data Primer, 2023
Pada Tabel 10 berdasarkan perhitungan software minitab 18 diketahui kerusakan pada komponen Sheet Loading terjadi pada waktu 11.58 hari sehingga perlu dilakukan waktu perbaikan setiap  352 menit setelah komponen tersebut beroperasi. Pada komponen moulding terjadi kerusakan pada waktu 11,46 hari dan interval perbaikan dilakukan pada setiap 328,60 menit setelah alat tersebut beroperasi.
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Tahap  selanjutnya  yaitu  dilakukan  pemilihan  tindakan  dalam  proses  analisis  RCM.  Kompilasi komprehensif  mengenai  tindakan  potensial  dihasilkan  untuk  setiap  mode  kerusakan,  diikuti  dengan identifikasi dan pemilihan tindakan yang paling optimal. Selama fase pemilihan tindakan, tindakan yang paling  sesuai  untuk  jenis  kerusakan  tertentu  akan  diperuntukkan.  Tindakan  yang  tepat  jika  pekerjaan pencegahan  dianggap  tidak  layak  secara  ekonomi  bergantung  pada  potensi  konsekuensi  dari  kegagalan yang  terjadi.  Ada  banyak  jenis  intervensi  pencegahan  yang  dapat  diidentifikasi,  diantaranya Directed Condition (C.D), Time Directed (T.D), dan Finding Failure (F.F) [1]. Tabel 11 merupakan task selection untuk menanggulangi terjadinya permasalahan pada mesin forming .
Tabel 11. Rekapitulasi Task Selection Komponen Task Selection Sheet Loading Time Directed (TD) Moulding Finding Failure (FF) Sumber : PT.XYZ, 2023
Berdasarkan tabel  11 diketahui  bahwa  pada  komponen sheet  loading dilakukan task  selection berupa Time  Directed yang  mana  pada task  selection ini  perlu  dilakukan  perawatan  dengan  pendekatan proaktif  yang  bertujuan  untuk  memitigasi  terjadinya  kegagalan  atau  kerusakan.  Sedangkan  pada komponen moulding digunakan task  selection berupa finding  failure ,  yang  mana  pada task  selection tersebut  merupakan  tindakan  untuk  penanganan  yang  terjadi  pada  komponen bearing dan bevel  gear , penanganan yang perlu  dilakukan yaitu dengan perawatan dengan membiarkan komponen yang berjalan terus  beroperasi  hingga  mencapai  kegagalan,  karena  pilihan  lain  tidak  layak  atau  tidak  menguntungkan secara finansial.

## 4. Kesimpulan dan Saran Kesimpulan
Dari  hasil  penelitian  yang  dilakukan  diketahui  bahwa  pada  proses  produksi  kampas  rem  terdapat beberapa  mesin  penunjang  untuk  menghasilkan  suatu  produk  kampas  rem,  selama  proses  produksi didapati  terjadinya  kecacatan  produk  yang  didominasi  pada  mesin forming ,  Setelah  dilakukan  analisis efektivitas  mesin forming diketahui  nilai  OEE  sebesar  83.79%  sehingga  perlu  dilakukan  tindakan  lebih lanjut  dikarenakan  lebih  rendah  dari  standar  OEE  yaitu  sebesar  85%.  Kemudian  dilakukan  analisis FMECA  untuk  mengetahui  komponen  kritis  yang  sering  menyebabkan  terjadinya  cacat  produk. Berdasarkan  analisis  FMECA  diketahui  bahwa  terdapat  2  komponen  yang  tergolong  komponen  kritis yaitu sheet  loading dan moulding .  Maka  kedua  komponen  tersebut  dilakukan  analisis  penjadwalan maintenance yang  didapati  bahwa  pada  komponen sheet  loading perlu  dilakukan  perawatan  setiap 352,016 menit dan dilakukan penggantian komponen setiap 11,58 hari dengan task selection berupa time directed. Pada komponen moulding dilakukan perawatan setiap 328,60 menit dan dilakukan penggantian komponen setiap 11.46 hari dengan task selection berupa finding failure.

## Saran
Adapun  saran-saran  yang  dapat  diambil  dari  penelitian  ini  yaitu  penerapan  metodologi  OEE, FMECA,  dan  RCM  perlu  diimplementasikan  terhadap  tiap  mesin  dengan  komponen  kritisnya  masing- masing. Sehingga dapat meminimalisir terjadinya breakdown yang tentunya dapat menyebabkan kerugian perusahaan baik dari segi material maupun produktivitas. Selain itu, untuk menunjang lebih detail dalam penelitian  ini  perlu  dilakukan  analisis six  big  losses untuk  mengetahui  faktor-faktor  yang  paling berpengaruh  terhadap  efektivitas  mesin.  Serta  perlu  dilakukan  perhitungan age  replacement guna mengetahui  kerugian  yang  terjadi  akibat breakdown mesin  yang  menyebabkan  terhentinya  proses produksi.

## 5. Referensi
[1] F.  Samharil,  E.  Ismiyah,  and  E.  Dhartikasari  Priyana,  “Perancangan  Pemeliharaan  Mesin  Filter Press  dengan  metode  FMECA  dan  Reliability  Centered  Maintenance  (RCM)  (Studi  Kasus  PT. XYZ),” J.  Tek.  Ind.  J.  Has.  Penelit.  dan  Karya  Ilm.  dalam  Bid.  Tek.  Ind. ,  vol.  8,  no.  2,  p.  335, 2022, doi: 10.24014/jti.v8i2.20094.
[2] M.  Y.  Suudi  and  E.  S.  S,  “Pengaruh  Bahan  Baku  Dan  Manajeamen  Rantai  Pasokan  Terhadap Proses Produksi Pt. Niro Ceramic Nasional Indonesia,” J. Ekon. dan Ind. , vol. 22, no. 1, 2021, doi: 10.35137/jei.v22i1.528.
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
[3] K. Kusnanto and W. Sugianto, “Analisis Kehandalan Pneumatic System Pada Pesawat Penumpang Di  Pt  Abc,” Comput.    Sci.  Ind.  Eng. ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  38–47,  2021,  [Online].  Available: https://ejournal.upbatam.ac.id/index.php/comasiejournal/article/view/3078
[4] F. T. D. Atmaji, A. A. Noviyanti, and W. Juliani, “Implementation Of Maintenance Scenario For Critical Subsystem In Aircraft Engine Case study: NTP CT7 engine,” Int. J. Innov. Enterp. Syst. , vol. 2, no. 01, pp. 50–59, 2018, doi: 10.25124/ijies.v2i01.17.
[5] C. T. N. Siregar, P. Kindangen, and I. D. Palandeng, “Evaluasi Pemeliharaan Mesin dan Peralatan Produksi  PT. Multi  Nabati  Sulawesi  (MNS)  Kota  Bitung,” J.  EMBA    J.  Ris.  Ekon.  Manajemen, Bisnis dan Akunt. , vol. 10, no. 3, p. 428, 2022, doi: 10.35794/emba.v10i3.42362.
[6] M. Holgado, M. Macchi, and L. Fumagalli, “Value-in-use of e-maintenance in service provision: survey analysis and future research agenda,” IFAC-PapersOnLine , vol. 49,  no.  28, pp.  138–143, 2016, doi: 10.1016/j.ifacol.2016.11.024.
[7] Lie  Darwin,  “Analisis  Pelaksanaan  Kegiatan  Pemeliharaan  (Maintenance)  Terhadapkualitas Produk Pada Cv Green Perkasa Pematangsiantar,” J. Mak. , vol. 3, no. 1, pp. 40–48, 2017.
[8] N.  Samka,  S.  Chan,  H.  Heriyana,  and  R.  Rasyimah,  “The  Influence  of  Ethical  Leadership  on Ethical  Behavior  Mediated  by  Ethical  Climate  at  Government  Institutions  in  Aceh  Indonesia,” Manag. Res. Behav. J. , vol. 1, no. 1, p. 31, 2021, doi: 10.29103/mrbj.v1i1.3868.
[9] N. E. Triana and U. Amrina, “Menghitung Efektifitas Mesin Laser Cutting Menggunakan Metode Overall  Equipment  Effectiveness,” J.  PASTI ,  vol.  13,  no.  2,  p.  212,  2019,  doi: 10.22441/pasti.2019.v13i2.010.
[10] D. H. Triwardani, A. Rahman, and C. F. M. Tantrika, “Analisis Overall Equipment Effectiveness (OEE)  Dalam  Meminimalisi  Six  Big  Losses  Pada  Mesin  Produksi  Dual  Filters  DD07,” J. Rekayasa dan Manaj. Sist. Ind. , vol. 1, no. 2, pp. 379–391, 2013.
[11] H.  Ariyah,  “Penerapan  Metode  Overall  Equipment  Effectiveness  (  OEE  )  Dalam  Peningkatan Efisiensi  Mesin  Batching  Plant  (Studi  Kasus :  PT  .  Lutvindo  Wijaya  Perkasa  ),” J.  Teknol.  Dan Manaj. Ind. Terap. , vol. 1, no. 2, pp. 70–77, 2022.
[12] F.  F.  Nurdin,  “Peningkatan  Productivitas  Peralatan  dan  Perawatan  Mesin  Total  Productive Maintenance  (TPM)  Menggunakan  Metode  Overall  Equipment  Effectiveness  (OEE),” Pros. SAINTEK  Sains dan Teknol.  Vol.2  No.1  Tahun  2023 ,  vol. 2,  no.  1,  pp.  388–399, 2023,  [Online]. Available: https://jurnal.pelitabangsa.ac.id/index.php/SAINTEK/article/view/2190
[13] O.  Rabiatussyifa,  F.  N.  Azizah,  and  A.  D.  Ardhani,  “Analisis  Produktivitas  Mesin  Buffing Menggunakan  Metode  Overall  Equipment  Effectiveness  (OEE)  Di  PT.  XYZ  Cikarang,  Jawa Barat,” J. Ilm. Wahana Pendidik. , vol. 8, no. 3, pp. 95–102, 2022, doi: 10.5281/zenodo.6301691.
[14] R.  L.  Hendryanto,  R.  Y.  Hendryanto,  and  H.  Basri,  “Penerapan  Metoda  RCM  Dan  Analisis FMECA Untuk Menentukan Interval Preventif Maintenance Dan Estimasi Biaya Perawatan Mesin Potong Plat YSD HGS 31/30,” J. Tek. Ind. J. Has. Penelit. dan Karya Ilm. dalam Bid. Tek. Ind. , vol. 9, no. 2, pp. 481–488, 2023.
[15] A.  R.  Sultan,  M.  I.  Bachtiar,  and  H.  Y.  Wafa,  “Metode  FMECA  (Failure  Modes,  Effect  ,  and Criticallity  Analysis  )  untuk  Penentuan  Prioritas  Pemeliharaan  dan  Pencegahan  Gangguan  pada Penyulang 20 kV di Wilayah Kerja PT . PLN (Persero) ULP Karebosi,” J. Teknol. Elekterika, vol. 20, no. 1, pp. 37–43, 2023.
[16] M. Fitri and M. Farid, “Perawatan Mesin Crusher Menggunakan Metode RCM dan MVSM di PT. Galatta  Lestarindo  Sijunjung,” J.  Teknol. ,  vol.  13,  no.  1,  pp.  52–57,  2023,  doi: 10.35134/jitekin.v13i1.92.
[17] A.  S.  Dwijaputra,  E.  Nursanti,  T.  Priyasmanu,  and  P.  Studi  Teknik  Industri  S-,  “Perencanaan Jadwal  Pemeliharaan  Mesin  Cane  Carrier  Dan  IMC  Dengan  Menggunakan  Metode  Reliability Centered Maintenance II (RCM II) Pada PG Kebon Agung,” J. Mhs. Tek. Ind. , vol. 5, no. 1, pp. 1– 10, 2022, [Online]. Available: https://ejournal.itn.ac.id/index.php/valtech/article/view/4514
[18] A.  Nurroif  and  D.  Retnowati,  “Perencanaan  Preventive  Maintenance  Mesin  Crane  Dengan Pendekatan Metode Reliability Centered Maintenance (RCM),” J. Tek. Ind. , vol. 1, no. 2, p. 111, 2022, doi: 10.30659/jurti.1.2.111-119.
[19] A.  Kurniawan,  “Analisis  Efektivitas  Mesin  Pengolahan  Minyak  Dengan  Metode  Overall Equipment  Effectiveness  Dan  Failure  Mode  Effect  Analyst  Pada  Pt.  Wilmar  Nabati  Indonesia,” JUSTI (Jurnal Sist. dan Tek. Ind. , vol. 3, no. 1, p. 62, 2022, doi: 10.30587/justicb.v3i1.4414.
[20] D.  Kurniawan,  Trismawati,  and  T.  Prihatiningsih,  “Perbaikan  Perawatan  Mesin  Rotary  Lathe dengan  Metode  Reliability  Centered  Maintenance  (RCM)  Menggunakan  Pendekatan  Overall Equipment Effectiveness (Oee),” J. SENOPATI , vol. 3, pp. 1–10, 2021.
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
[21] Herwindo,  A.  Rahman,  and  R.  Yuniarti,  “Pengukuran  Overall  Equipment  Effectiveness  (  OEE  ) Sebagai  Upaya  Meningkatkan  Nilai  Efektivitas  Mesin  Carding,” J.  Rekayasa  dan  Manajement Sist. Ind. , vol. 2, no. 5, pp. 919–928, 2014.
[22] Y.  Priyandari,  R.  Zakaria,  and  A.  Syakura,  “Sistem  Pakar  Pemupukan  Kelapa  Sawit Menggunakan Metode Forward Chaining,” Performa  Media Ilm. Tek. Ind. , vol. 16, no. 2, pp. 98– 106, 2017, doi: 10.20961/performa.16.2.16978.
[23] A.  Rahman,  “Penggunaan  Metode  Fmeca  (Failure  Modes  Effects  Criticality  Analysis)  Dalam Identifikasi Titik Kritis Di Industri Kemasan,” J. Teknol. Ind. Pertan. , vol. 31, no. 1, pp. 110–119, 2021, doi: https://doi.org/10.24961/j.tek.ind.pert.2021.31.1.110.