## EVALUASI MANAJEMEN PERAWATAN DENGAN METODE RELIABILITY CENTERED MAINTENANCE (RCM) II PADA MESIN BLOWING I DI PLANT I PT. PISMA PUTRA TEXTILE
Diana Puspita Sari *) , Mukhammad Faizal Ridho
Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Diponegoro
(Received: March 23, 2016 /  Accepted: June24, 2016)

## Abstrak
PT.  Pisma  Putra  Textile  adalah  perusahaan  yang  bergerak  di  bidang  pemintalan  benang  yang  memiliki berbagai macam mesin produksi yang cukup sering mengalami kerusakan ketika digunakan pada proses produksi.  Oleh  karena  itu,  dibutuhkan  kebijakan  perawatan  optimal  yang  dapat  mengurangi  frekuensi kerusakan  dan  menurunkan  biaya  perawatan  mesin..  Metode  yang  diterapkan  pada  penelitian  ini  adalah Reliability  Centered  Maintenance (RCM)  II.  Penelitian  difokuskan  pada  mesin Blowing I,  karena memiliki downtime tertinggi. Berdasarkan frekuensi kerusakan mesin komponen yang paling sering rusak yaitu flat  belt dan apron  berpaku .  Perawatan  yang  diperlukan  dilakukan  pada  permukaan belt bergelombang, belt putus, kayu apron patah, dan paku-paku apron patah dengan scheduled discard task dengan interval perawatan dan Total Cost optimal berurutan yaitu 580 jam dengan TC Rp. 14661546,36, 465 jam dengan TC Rp 18350303,77, 490 jam dengan TC Rp 18966057,60, dan 450 jam dengan TC Rp 13419317,27.  Sedangkan  perawatan  untuk  kerusakan  karet  kendor  adalah scheduled  restoration  task dengan interval perawatan 340 jam dan TC Rp 16338431,41. Total penurunan biaya keseluruhan sebesar Rp 21.587.975,45 atau  20,89% dari biaya perawataan perusahaan.
Kata Kunci : downtime; corrective maintenance; RCM II; FMEA

## Abstract
PT.  Pisma  Putra  Textile  is  a  yarn  spinning  company  which  have  various    production  machines  which often breakdown on production process. So, the company should have optimum maintenance policy which could reduce breakdown frequency and maintenance cost. The methods which applied in this research is Reliability  Centered  Maintenance  (RCM).  Based  on  data  which  was  given,  it  shows  that  Blowing  I Machine have the highest downtime so the research focuses on Blowing I Machine. Based on data which was  given,  it  shows  that  Blowing  I  Machine  have  the  highest  downtime  so  the  research  focuses  on Blowing I Machine. Based on machine’s breakdown frequency and total downtime, the results shows that the  critical  components  on  Blowing  I  Machine  are  flat  belt  and  Apron  berpaku  component.  Based  on maintenance interval analysis and optimum total cost shows that maintenance for bumpy flat belt surface, flat belt cut-off, spike lattice wood cut-off, spike lattice cut-off with scheduled discard task is 580 hours and Rp 14.661.546,36 ; 465 hours and Rp. 18.350.303,77 ; 490 hours and Rp. 18.966.057,6 ; 450 hours and Rp. 13.419.317,27 respectively. Then, maintenance interval analysis and optimum total cost for flat belt  looses  with  scheduled  restoration  task  is  340  hours  and  Rp. 16.338.431,41.  So,  there's  a  reduction cost Rp. 21.587.975,45 or 20,89% lower than the company's maintenance cost.
Keywords: downtime; corrective maintenance; RCM II; FMEA

## Pendahuluan
Dalam  era  persaingan  global  seperti  saat  ini, perusahaan dituntut untuk meningkatkan produktivitas dalam perusahaannya agar tetap bersaing dengan
perusahaan      lainnya.    Khusus    pada    perusahaan    di bidang manufaktur, peningkatan produktivitas pada sistem  produksi  merupakan  hal  mutlak  yang  harus dilakukan.  Salah  satu  indikator  dalam  peningkatan produktivitas  tersebut  adalah  tingkat  reliabilitas  dari mesin-mesin  produksi  pada  perusahaan.  Dalam mengukur  seberapa  baik  reliabilitas  suatu  mesin produksi  maka  diperlukan  proses  pemeliharaan
-------------------------------------------------------------
*) Penulis Korespondensi. email: diana_psptsr@yahoo.com
( maintenance ) yang efektif dan efisien bagi perusahaan.  Kegiatan  pemeliharaan  fasilitas  pabrik serta  pembetulan,  pengaturan  atau  penggantian  yang dibutuhkan agar aktivitas produksi sesuai dengan yang dijadwalkan  adalah  suatu  bentuk  perawatan ( Assauri, 1993).  Perawatan  adalah  suatu  kombinasi  dari berbagai  tindakan  yang  dilakukan  untuk  menjaga suatu  barang  dalam  atau  memperbaikinya  sampai suatu kondisi yang bisa diterima (Corder, 1992).
PT. Pisma Putra Textile adalah perusahaan yang memproduksi  berbagai  jenis  benang.  Permasalahan yang  sering  terjadi  di  Plant  1  Pisma  Putra  Textile adalah mesin-mesin yang sering rusak yang disebabkan  usia  mesin  sudah  cukup  tua.  Kondisi mesin  tua  menyebabkan  tingginya  downtime  masing- masing  mesin.  Perusahaan  pun  telah  melaksanakan perawatan mesin secara preventif secara rutin. Namun kerusakan  masih  saja  sering  terjadi  ketika  mesin sedang digunakan dalam proses produksi.
Di  Plant  1  Pisma  Putra  Textile  memiliki beberapa  mesin  produksi  pembuatan  benang,  seperti mesin Blowing,  Carding,  Drawing,  Roving,  Spinning, Mach  Coner,  Doubling,  dan  TFO .  Dari  data  yang didapatkan  tahun  Januari  2014–Juli  2015  downtime tertinggi  berada  pada  mesin  Blowing  1  dengan downtime sebesar 1506,4 jam. Oleh karena itu, proses penelitian difokuskan pada mesin Blowing 1.
Berdasarkan hasil observasi yang telah didapatkan  maka  diperlukan  perencanaan  kebijakan perawatan  yang  optimal  dengan  metode Reliability Centered  Maintenance (RCM)  II.  RCM  II  sendiri adalah  metode  terintegrasi  analisis  kuantitatif  dan kualitatif  pada  penentuan  perencanaan  perawatan mesin  dimana  RCM  II  memiliki  keuntungan  dalam penentuan  rencana  perawatan  yang  difokuskan  pada mesin-mesin  kritis  serta  menghindari  aktivitas perawatan yang tidak diperlukan (Moubray,1997)
Tujuan  diadakannya  penelitian  ini  adalah  untuk mengetahui faktor dan dampak kegagalan, menetapkan  aktivitas  dan  interval  perawatan  sesuai RCM  II Decision  Worksheet ,  dan  menghitung  biaya maintenance yang  optimal  dan  penurunan  biaya keseluruhannya.

## Metode Penelitian
Tahapan penelitian menunjukkan langkah- langkah  yang  dilakukan  dalam  penelitian.  Tahapan penelitian dapat dilihat pada gambar. 1.
Gambar  1  merupakan  alur  penelitian  yang dilakukan.  Penelitian  dimulai  dengan  merumuskan permasalahan  yang  ada,  melakukan  peninjauan penelitian  baik  studi  lapangan  maupun  literatur, mengidentifikasi variabel yang digunakan, melakukan pengumpulan  data,  menentukan  komponen  kritis, analisa Failure  Modes  and  Effect  Analysis (FMEA) dan  RCM  II,  menentukan  distribusi  waktu  kerusakan dan  perbaikan,  menentukan  interval  perawatan, menentukan  biaya  perawatan,  lalu  membuat  analisis dan kesimpulan.

## Identifikasi Variabel
Variabel  yang  diamati  dalam  penelitian  ini  adalah sebagai berikut :
1. Variabel terikat yaitu yaitu interval perawatan
2. Variabel bebas yaitu waktu antar kerusakan, waktu lama  perbaikan,  penyebab,  dampak  dan  biaya kegagalan

## Pengumpulan Data
Pengumpulan data didapatkan melalui:
1. Studi literatur.
2. Studi lapangan Data yang dibutuhkan dalam penelitian meliputi:
1. Data mesin dan komponennya.
2. Data downtime ,  waktu  antar  kerusakan  dan perbaikan.
3. Data  penyebab  kegagalan  beserta  efek  yang ditimbulkan akibat adanya kegagalan.
4. Biaya  kegagalan,  meliputi  harga  komponen, ongkos tenaga kerja, biaya kerugian mesin akibat kerusakan  dan  biaya  keuntungan  yang  hilang akibat perbaikan.
Mulai Perumusan
Masalah
Identifikasi Variabel Pengumpulan Data
- Data mesin dan komponennya - Data downtime, waktu antar kerusakan dan perbaikan - Penyebab dan efek kegagalan - Biaya kegagalan
Failure Modes and Effects Analysis
RCM II Decision Worksheet
- Functions
- Functional Failures - Failure Modes - Failure Effect
- Failure Consequences - Proactive Tasks - Default Actions Penentuan Komponen Kritis Penentuan distribusi waktu antar kerusakan dan distribusi waktu antar perbaikan Tujuan Penelitian Penentuan interval perawatan Penentuan biaya perawatan Analisis dan Pembahasan Kesimpulan Selesai Studi Lapangan Studi Literatur

## Pengolahan Data
Tahapan yang dilakukan dalam pengolahan data, meliputi :
1. Penentuan komponen kritis pada mesin Blowing
Penentuan komponen kritis menggunakan diagram pareto  berdasarkan  pada  data downtime dengan frekuensi terbesar
2. Failure Modes and Effect Analysis (FMEA) FMEA  disusun  berdasarkan  fungsi  komponen  dan laporan maintenance yang  kemudian  dapat ditentukan  berbagai  penyebab  kegagalan  yang menimbulkan kegagalan fungsi serta dampak yang diakibatkan dari kegagalan fungsi tersebut (Pranoto dkk, 2013). Penilaian severity, occurance, dan detection .  Rumus  perhitungan risk  priority number (RPN) sebagai berikut (Stamatis, 2003) : RPN = S x O x D..............................................(1)
3. RCM II Decision Worksheet Reliability  Centered    Maintenance adalah  sebuah proses  yang  digunakan  untuk  menentukan  apa yang  harus  dilakukan  untuk  memastikan  bahwa semua  aset  fisik  terus  melakukan  apa  yang  user ingin  dilakukan  dalam  kondisi  operasinya  saat  ini (Moubray, 1997). RCM II Decision Worksheet berisi tentang:
a. Information  Refference :  F (functions) fungsi komponen yang dianalisa, FF (failure function) yaitu  kegagalan  fungsi  dan  FM (failure  mode) yaitu penyebab kegagalan fungsi.
b. Consequences evaluation : H (Hidden failure) , S (Safety) , E (Environmental ) dan O (Operational)
c. Proactive  Task :  H1/S1/O1/N1,  H2/S2/O2/N2, dan  H3/S3/O3/N3  menuliskan  apakah on condition  task bisa  mengurangi  kemungkinan failure  mode , scheduled  restoration  task bisa untuk  mencegah failure dan scheduled discard task bisa mencegah failure .
d. Default Action yang meliputi H4/H5/S4.
e. Proposed Task  :  langkah  penanganan  yang dianjurkan,  yaitu scheduled  restoration  task, scheduled  discard  task dan scheduled  on condition task .
f. Initial  Interval :  interval  perawatan  optimal komponen
g. Can  be  done  by : menerangkan  siapa  yang dapat menyelesaikannya
4. Penentuan  Distribusi  Data Time  to  Failure (TTF) dan Time to Repair (TTR)
Proses  penentuan  distribusi  untuk  data  TTF  dan TTR  masing-masing  komponen  kritis  adalah dengan  membuat  hipotesa  apakah  data  kerusakan mengikuti  distribusi  Weibull  dimana  distribusi tersebut berkaitan dengan laju kerusakan.
5. Uji Kesesuaian Distribusi Data Kerusakan Goodness  of  fit terhadap  data  TTF  dan  TTR  yang diperoleh  digunakan  untuk  meyakinkan  apakah pola  distribusi  data  yang  diduga  sudah  sesuai dengan  pola  distribusi  tertentu  untuk  diolah  lebih
lanjut  guna  memperoleh  parameter  dari  masing- masing komponen. (Iriani dan Rahmadi, 2011) : a. Menentukan hipotesis : H 0 :    Data  kerusakan  berdistribusi  weibull  2 parameter H 1 : Data kerusakan tidak berdistribusi  weibull
2 parameter
b. Hitung selang waktu antar kerusakan (ti)
c. Tentukan  nilai  α  (tingkat  kesalahan),  n (banyaknya data pengamatan), dan r
(banyaknya  data  pengamatan  yang  tidak tersensor)
.......................................(2)
x i = ln (t i )...........................................(3) ................................(4) d. Menghitung nilai k1 dan k2 dengan menggunakan rumus : .................................................(5) ..............................................(6)
e. Menghitung  nilai  Zi  masing-masing  dengan menggunakan rumus:
......................(7)
f. Menghitung  nilai  Mann  (Mi)  masing-masing dengan menggunakan rumus:
M i = Z i+1 - Z i ........................................(8) g. Menghitung nilai Mann (M) dengan menggunakan rumus :
..................(9)
h. Membandingkan  nilai  M  dengan  nilai  F  tabel disesuaikan  dengan  derajat  kebebasan.apabila nilai M < F α ,v 1 ,v 2 maka Ho diterima.
6. Penentuan Parameter Sesuai Distribusi Perhitungan  parameter  untuk Time  to  Failure (TTF)  dan Time  to  Repair (TTR)  yang berdistribusi Weibull ini  dilakukan  dengan menggunakan rumus (Rinne, 2009) :
...........................................(10)
.................(11) Perhitungan nilai parameter α dan β adalah sebagai berikut (Desvina dan Erdini, 2012) : ...............(12) .........(13) Keterangan : = intercept α = Parameter bentuk = slope β = Parameter skala
7. Perhitungan Mean  Time  to  Failure (MTTF)  dan
Mean Time to Repair (MTTR) Perhitungan MTTF dan MTTR dengan menggunakan  parameter  untuk  masing-masing komponen.  MTTF  merupakan  waktu  rata-rata terjadinya kerusakan dan MTTR merupakan waktu rata-rata  yang  diperlukan  untuk  melakukan perbaikan.  Jika time  to  failure dan time  to  repair dari suatu komponen adalah T mengikuti distribusi
Weibull  dengan  parameter Mean Time To Failure dari distribusi Weibull (Ebeling,1997) : .....................................(14)
Mean Time To Failure dari distribusi Weibull: .....................................(15)
8. Penentuan Biaya perawatan
Preventive  cost (CM)  merupakan  biaya  yang timbul  karena  adanya  perawatan  mesin  yang memang  sudah  dijadwalkan  (Soesetyo  dan Bendatu,  2014).  Sedangkan failure  cost (CF) meruapakan  biaya  yang  timbul  karena  terjadi kerusakan  diluar  perkiraan  yang  menyebabkan mesin produksi berhenti pada saat produksi sedang berjalan (Soesetyo, 2014).
o CM  =  (Biaya  komponen  +  (Biaya  tenaga teknisi+Biaya kerugian produksi) x Tp.....(16)
o CF = (Biaya komponen + (Biaya tenaga teknisi + Biaya kerugian produksi) x  Tf...(17)
Keterangan : Tf : Waktu standar perbaikan failure Tp :Waktu standar perbaikan preventive Kemudian  menghitung  total  biaya  perawatan optimum
a. Perhitungan probabilitas rusak ..................(18) b. Probabilitas Masih Baik ....................(19) c. Perhitungan TC ............(20)
Total  biaya  perawatan  optimal  juga  dapat menentukan  interval  perawatan  optimal  yang dilihat dari biaya perawatan terkecil.

## Hasil dan Pembahasan Penentuan komponen kritis
Gambar 2 merupakan grafik pareto diagram dari waktu  downtime  komponen  mesin Blowing .  Hasil pengolahan  data  diketahui  bahwa  downtime  paling besar terdapat pada komponen a pron berpaku dan flat belt yang  mempengaruhi  kerusakan  total  78%. Sehingga  komponen  yang  akan  diamati  adalah apron berpaku  dan flat  belt dengan  downtime  rata-rata masing-masing komponen yaitu 601,6 dan 571,1.

## FMEA
Untuk  mengidentifikasi  penyebab  kegagalan tertinggi  pada  setiap  failure  atau  kegagalan  yang terjadi  pada  komponen flat  belt dan  a pron berpaku, maka dilakukan analisis dengan menggunakan metode FMEA.  Hasil  analisis  FMEA  komponen  kritis  mesin Blowing 1 dapat dijelaskan pada Lampiran 1
Gambar 2. Downtime komponen mesin
RCM II Decision Worksheet Dengan menggunakan RCM II decision worksheet didapatkan  bahwa  tindakan  yang  perlu dilakukan  untuk  penangan  kerusakan  tersebut  melalui scheduled  restoration  task dimana  perlu  melakukan perawatan  dan  menghilangkan  hambatan-hambatan mesin  untuk  beroperasi  serta  melalui scheduled discard task dimana perawatan memerlukan penggantian  komponen  yang  mengalami  kerusakan. Tabel  7  menunjukan  kegiatan  perawatan  yang disarankan dan interval perawatan yang optimal.
Goodness of Fit Data Test TTF dan TTR
Dilakukan uji goodness of fit dengan menggunakan uji Mann guna mengetahui apakah data berdistribusi weibull. Dengan menggunakan persamaan  (2)  hingga  (4)  dapat  dicari  nilai  untuk menghitung goodness  of  fit. Hasil  dari  perhitungan F(t i ), x i dan y i dapat dilihat di tabel 1 dan tabel 2. Dengan  menggunakan  persamaan  (5)  hingga  (9) didapatkan  nilai  F hitung yang  hasilnya  terdapat  pada tabel  1  dan  2.  Hasil  pengujian Uji  Mann untuk  data TTF  menunjukkan  F hitung ≤  F tabel m aka  dapat disimpulkan  bahwa  H 0 diterima,  yaitu  data  TTF kerusakan komponen berdistribusi Weibull .

## Perhitungan parameter TTF dan TTR
Perhitungan  parameter  untuk Time  to  Failure (TTF)  dan Time  to  Repair (TTR)    kerusakan komponen yang  berdistribusi Weibull ini  dilakukan dengan  menggunakan  rumus  pada  persamaan  (10) sampai (13) dan hasilnya dapat dilihat di tabel 3.

## Perhitungan MTTF dan MTTR
Karena  data Time  to  Failure (TTF)  dan Time  to Repair (TTR)  kerusakan berdistribusi Weibull ,  maka untuk  perhitungan MTTF dan MTTR kerusakan komponen  dilakukan  dengan  menggunakan  rumus pada  persamaan  (14)  dan  (15)  dan  hasilnya  dapat dilihat di tabel 4.

## Perhitungan Total Biaya Perawatan
Berikut  langkah-langkah  perhitungan  biaya perawatan yang optimum : 1. Ongkos tenaga kerja perawatan
Upah  tenaga  kerja  dalam  sebulan  (20x8jam) sebesar  Rp  1.500.000,00  sehingga  jumlah gaji/jam sebesar Rp 9.375,00.
2. Biaya loss production
Biaya  kerugian  ini  merupakan  biaya  kehilangan keuntungan  akibat  mesin  tidak  menjalankan produksi. Deketahui produksi benang/jam sebesar  641,088  kg/jam  dan  harga  pokok produksi benang/kg Rp 32.880,00
C o =  Pendapatan  benang/jam  x  HPP  benang  = 641,088 x Rp 32.880,00 = Rp 21.078.973,44
3. Biaya pergantian komponen Biaya  berikut  untuk  komponen  yang  rusak.
Harga komponen flat belt sebesar Rp 225.000,00 dan apron berpaku sebesar Rp 129.500,00
4. Biaya perbaikan Biaya  ini  merupakan  biaya  yang  dikeluarkan untuk memperbaiki kerusakan komponen. Dengan  persamaan  (16)  didapat  nilai  CF  dan dengan  persamaan  (17)  didapat  nilai  CM.  Hasil biaya perbaikan ini dapat dilihat di tabel 5.
5. Total biaya perawatan optimum langkah-langkah  perhitungan  TC  komponen dengan jenis kerusakannya sebagai berikut: a. Perhitungan probabilitas rusak Perhitungan probabalitas rusak pada
komponen dengan jenis kerusakannya menggunakan  persamaan  (18)  didapatkan nilai
b. Probabilitas masih baik Perhitungan  probabalitas  masih  baik  pada komponen dengan jenis kerusakannya menggunakan  persamaan  (19)  didapatkan nilai
c. Perhitungan TC Perhitungan  TC  untuk  komponen  dengan jenis  kerusakannya  menggunakan  persamaan (20) didapatkan nilai
Hasil  rekap  TC  komponen  dengan  jenis kerusakannya  pada  mesin Blowing di  Pisma Putra Textile dapat dilihat pada Lampiran 2

## Analisis
Tabel  6  merupakan  total  biaya  perawatan komponen kritis mesin Blowing. Perhitungan biaya ini sudah  termasuk  biaya  Komponen  (perbaikan)  dan biaya kerugian yang disebabkan downtime . Berikut ini adalah  perhitungan  penurunan  biaya  dalam  mesin Blowing PT Pisma Putra Textile, sebagai berikut:
Berdasarkan  perhitungan  penurunan  biaya  maka  TC optimal dibandingkan dengan TC perusahaan mengalami penurunan biaya sebesar 20,89 %.

## Kesimpulan
Komponen menyebabkan kegagalan flat belt dan apron berpaku  dengan  jenis  kerusakan  permukaan kar et flat belt tidak rata, karet kendor, belt putus, kayu a pron berpaku patah dan paku-paku a pron patah. Berdasarkan  hasil  analisis Reliability  Centered Maintenance (RCM)  II  kegiatan  perawatan  yang dilakukan  adalah  jenis  kerusakan  permukaan belt bergelombang, belt putus,  kayu apron patah,  dan paku-paku apron patah adalah scheduled discard task dengan  interval  perawatan  dan  Total  Cost  optimal berurutan  sebagai  berikut  :  580  jam  dengan  TC  Rp. 14661546,36,  465  jam  dengan  TC  Rp  18350303,77, 490  jam  dengan  TC  Rp  18966057,60,  dan  450  jam dengan  TC  Rp  13419317,27.  Sedangkan  perawatan untuk  kerusakan  karet  kendor  adalah scheduled restoration  task dengan  interval  perawatan  340  jam dan  TC  Rp  16338431,41.  Total  penurunan  biaya keseluruhan  sebesar  Rp  21.587.975,45  atau    20,89% dari biaya perawataan perusahaan.
Tabel 1. Pengolahan Data Parameter TTF lempeng kayu apron berpaku patah
I t i x i F(t i ) y i x i y i x i 2 y i 2 1 590,53 6,3810 0,0246 -3,6906 -23,5499 40,7174 13,6206 2 605,32 6,4058 0,0599 -2,7851 -17,8404 41,0337 7,7565 ... ... ... ... ... ... ... ... 28 869,16 6,7675 0,9808 1,3740 9,2988 45,7994 1,8880 Jumlah 23444,26 187,7360 14 -15,4501 -96,7489 1260,1475 46,9491 Rata-rata 837,295 6,7049 0,5 -0,5518 -3,4553 45,0053 1,6768
Tabel 2. Pengolahan Data Parameter TTR lempeng kayu apron berpaku patah i t i x i F(t i ) y i x i y i x i 2 y i 2 1 1,05 0,0488 0,0169 -3,7256 -0,1818 0,0024 13,8804 2 1,11 0,1044 0,0411 -2,8207 -0,2944 0,0109 7,9565 ... ... ... ... ... ... ... ... 29 2,51 0,9203 0,6932 0,1669 0,1536 0,8469 0,0279 Jumlah 51,42 15,5255 10,2971 -17,1729 -0,6307 10,5156 47,1208 Rata-rata 1,7731 0,5354 0,5 -0,5525 -0,0217 0,3626 1,6838
Tabel 3. Rekapitulasi Uji Distribusi Data TTF dan TTR Komponen Kritis Mesin Blowing Komponen Kritis Jenis Kerusakan Uji Distribusi (Mann) TTF Uji Distribusi (Mann) TTR F tabel F hitung H 0 F tabel F hitung H 0 Apron berpaku Lempeng kayu patah F 0,01,28,27 = 2,495 0,617 Diterima F 0,01,29,28 = 2,415 0,537 Diterima Paku patah F 0,01,40,39 = 2,676 0,563 Diterima F 0,01,25,24 = 2,620 0,587 Diterima Flat belt pulley Belt putus F 0,01,18,17 = 3,157 0,500 Diterima F 0,01,19,18 = 3,054 0,598 Diterima Permukaan bergelombang F 0,01,40,39 = 2,128 0,604 Diterima F 0,01,41,40 = 2,107 0,581 Diterima Karet kendor F 0,01,50,49 = 1,960 0,585 Diterima F 0,01,51,50 = 1,946 0,566 Diterima
Tabel 4. Rekapitulasi Parameter, Nilai MTTF dan MTTR Komponen Kritis Mesin Blowing Komponen Jenis Kerusakan Parameter TTF Parameter TTR MTTF (Jam) MTTR (Jam) α β α β Apron berpaku Lempeng kayu patah 4,871 914,281 4,087 1,955 829,875 1,775 Paku patah 3,015 770,500 5,251 1,820 688,041 1,677 Flat belt pulley Belt putus 5,529 730,512 3,590 2,386 674,408 2,150 Permukaan bergelombang 5,113 718,053 6,625 1,793 660,049 1,672 Karet kendor 4,541 500,341 3,799 1,544 456,596 1,395
Tabel 5. Hasil Biaya Perbaikan (CF) Komponen Mesin Blowing Komponen   Jenis Kerusakan Cr (Rp) Co (Rp) Cw (Rp) Tf (Jam) Tp (Jam) CF (Rp) CM (RP) Apron berpaku Lempeng kayu patah 129500 21078973,44 9375 1,775 0,9 37561844,62 19109013,60 Paku patah 129500 21078973,44 9375 1,677 0,85 35491021,14 18054596,17 Flat belt pulley Belt putus 225000 21078973,44 9375 2,150 1 45558534,41 21313348,44 Permukaan bergelombang 225000 21078973,44 9375 1,672 0,65 35478530,09 13932426,49 Karet kendor 225000 21078973,44 9375 1,395 0,6 29646282,17 12878009,06
Tabel 6. Total Biaya Perawatan Komponen Kritis Mesin Blowing Komponen Jenis Kerusakan TC Perusahaan TC Optimal Penurunan biaya Apron berpaku Lempeng kayu patah 16520655,88 14661546,36 1859109,52 Paku patah 18827694,81 18350303,77 477391,04 Flat belt pulley Belt putus 24656967,10 18966057,60 5690909,50 Permukaan bergelombang 19619252,96 13419317,27 6199935,69 Karet kendor 23699061,10 16338431,41 7360629,69 Jumlah 103323631,85 81735656,40 21587975,45 Tabel 7. RCM II Decision Worksheet
RCM DECISION WORKSHEET Sistem : Sistem Operasi Blowing Subsistem : Blowing Kompon en Information reference Consequence evaluation H1 H2 H3 Default Action Proposed task Initial interval can be done by S1 S2 S3 O1 O2 O3 F FF FM H S E O N1 N2 N3 H4 H5 S4 Apron berpaku 1 A 1 N Y N N N N Y - - - Scheduled  discard task 580 Mekanik B 1 N Y N N N N Y - - - Scheduled  discard task 465 Mekanik Flat belt pulley 2 A 1 N Y N N N N Y - - - Scheduled  discard task 490 Mekanik B 1 N Y N N N N Y - - - Scheduled  discard task 450 Mekanik C 1 Y N N Y N Y N - - - Scheduled  restoration task 340 Mekanik

## Daftar Pustaka
Assauri, S. (1993). Manajemen Produksi dan Operasi . Jakarta:  Lembaga  Penerbit  Fakultas  Ekonomi UI.
Corder,  A.  (1992). Teknik  Manajemen  Pemeliharaan . Jakarta.: Erlangga
Desvina,  A.P.  dan  Erdini,  M.  (2012).  Distribusi Weibull  Dan  Pareto  Untuk  Data  Tinggi Gelombang Tsunami Aceh 2004. Jurnal Sains, Teknologi dan Industri . Vol. 9. No. 2. Ebeling,  C.E.  (1997). AnIntroduction  To  Reliability and Maintainability Engineering. McGraw-Hill Companies, Inc.
Iriani,  Y.  Rahmadi,  E.S.  (2011). Usulan  Waktu Perawatan  Berdasarkan  Keandalan  Suku Cadang  Kritis  Bus  di  Perum  Damri  Bandung . 6th National lndustrial Engineering
Conference , Universitas Widyatama, Surabaya,
hal 171-178
Moubray, J. (1997). Reliability Centered Maintenance 2nd  Edition .  New  York  :  Industrial  Press  Inc. Madison Avenue
Pranoto,  J.,  Matondang,  N.,  dan  Siregar,  Ikhsan (2013). Implementasi Studi Preventive Maintenance Fasilitas Produksi Dengan
Metode Reliability Centered Maintenance Pada PT.  XYZ  . e-Jurnal  Teknik  Industri  FT  USU, Vol 1, No.3. pp. 18-24 Rinne,  H.  (2009). The  Weibull  Distribution  A Handbook . Chapman & Hall/CRC. Soesetyo,  I.,  dan  Bendatu,  L.Y.  (2014).  Penjadwalan Predictive  Maintenance  dan  Biaya  Perawatan Mesin  Pellet  di  PT  Charoen  Pokphand Indonesia-Sepanjang. Jurnal  Titra ,  Vol.  2, No.2. 147–154.
Stamatis,  D.  H.  (2003). Failure  Mode  and  Effect
Analysis : FMEA from Theory to ExecutionSecond  Edition .  Wisconsin  :  ASQ Quality Press.
Lampiran 1. Hasil Analisis FMEA Komponen Kritis
FMEA WORKSHEET Sistem : Sistem Operasi Blowing S  O  D  RPN Subsistem : Blowing No.  Komponen Function Function Failure Failure Mode Failure Effect
1
Apron berpaku 1  Memukul- pukul gumpalan kapas sehingga terbentuk mejadi terbuka terus- menerus hingga menjadi rata A  Lempeng kayu patah 1  kapas atau bahan baku lainnya masih basah material akan lama untuk diproses 5 7 9 315 B  Paku patah 1  kapas atau bahan lainnya tercampur dengan benda- benda yang mengganggu, seperti besi dan lain-lain pencampuran & pembukaan bahan baku kurang bagus 8 6 6 288 2
Flat belt
2  Memindahkan tenaga high power dari mesin penggerak yang terpisah ke mesin yang digerakan melalui pulley A Belt putus 1  sering mengalami gesekan, sudah aus produksi berhenti 5 5 9 225 B  Permukaan bergelombang 1  terjadi gesekan terus menerus, ada yang mengganggu perputaran pulley dengan belt pergerakan mesin tidak teratur, belt bergoyang 5 7 6 210 C  Karet kendor 1  sudah lama dipakai, kecepatan pulley terlalu tinggi belt menjadi melebar dan menipis, pinggir belt cepat rusak dan sobek 7 5 8 280

## Lampiran 2. Hasil Rekapitulasi Total Cost
Jenis Kerusakan TM Prob. Rusak Prob. Baik TC (Rp) Jenis Kerusakan TM Prob. Rusak Prob. Baik TC (Rp) 430 0,070 0,930 13484511,28 240 0,035 0,965 19936930,40 450 0,088 0,912 13419317,27 265 0,054 0,946 18383839,65 470 0,108 0,892 13488443,52 290 0,081 0,919 17291384,17 490 0,132 0,868 13695210,64 315 0,115 0,885 16617197,28 510 0,160 0,840 14042763,48 340 0,159 0,841 16338431,41 530 0,191 0,809 14533358,82 365 0,212 0,788 16439749,36 550 0,226 0,774 15167636,03 390 0,276 0,724 16903588,09 570 0,264 0,736 15943890,93 415 0,348 0,652 17702127,39 590 0,307 0,693 16857388,09 440 0,428 0,572 18791324,96 610 0,352 0,648 17899760,68 465 0,512 0,488 20107919,86 630 0,401 0,599 19058558,68 490 0,597 0,403 21570420,61 650 0,452 0,548 20317013,29 515 0,680 0,320 23084682,30 670 0,504 0,496 21654084,55 540 0,757 0,243 24553721,21 690 0,558 0,442 23044849,07 565 0,824 0,176 25890110,08 710 0,611 0,389 24461261,74 590 0,879 0,121 27028097,56 730 0,663 0,337 25873290,74 615 0,922 0,078 27932113,25 750 0,713 0,287 27250379,12 490 0,104 0,896 18966057,60 770 0,760 0,240 28563135,51 515 0,135 0,865 19209054,88 790 0,804 0,196 29785106,70 540 0,171 0,829 19747965,53 810 0,843 0,157 30894448,35 565 0,215 0,785 20591449,31 830 0,877 0,123 31875294,88 590 0,264 0,736 21741492,17 850 0,906 0,094 32718646,20 615 0,320 0,680 23189874,96 870 0,931 0,069 33422639,36 640 0,382 0,618 24914921,86 890 0,950 0,050 33992153,52 665 0,448 0,552 26879049,31 910 0,965 0,035 34437794,65 690 0,518 0,482 29027747,55 930 0,977 0,023 34774403,11 715 0,589 0,411 31290629,20 950 0,985 0,015 35019300,77 740 0,658 0,342 33585011,19 970 0,990 0,010 35190527,56 765 0,725 0,275 35822118,63 580 0,103 0,897 14661546,36 790 0,786 0,214 37915429,03 610 0,130 0,870 14831342,50 815 0,840 0,160 39790016,84 640 0,161 0,839 15200889,93 840 0,885 0,115 41391204,89 670 0,197 0,803 15771736,32 865 0,922 0,078 42690625,97 700 0,238 0,762 16542677,21 890 0,949 0,051 43688140,00 730 0,284 0,716 17508314,70 290 0,051 0,949 23377387,13 760 0,334 0,666 18657770,76 325 0,071 0,929 21363062,46 790 0,388 0,612 19973678,49 360 0,096 0,904 19953844,28 820 0,445 0,555 21431598,74 395 0,125 0,875 19031981,21 850 0,504 0,496 23000013,91 430 0,158 0,842 18517112,96 880 0,564 0,436 24641027,14 465 0,196 0,804 18350303,77 910 0,624 0,376 26311837,79 500 0,238 0,762 18484724,06 940 0,682 0,318 27966972,51 535 0,283 0,717 18880043,73 970 0,737 0,263 29561132,78 570 0,332 0,668 19499056,62 1000 0,787 0,213 31052392,37 605 0,383 0,617 20305745,18 1030 0,833 0,167 32405367,63 640 0,435 0,565 21264333,50 1060 0,872 0,128 33593922,37 675 0,489 0,511 22339046,85 1090 0,905 0,095 34602984,71 710 0,542 0,458 23494379,99 1120 0,932 0,068 35429160,01 745 0,595 0,405 24695716,94 1150 0,953 0,047 36080014,06 780 0,646 0,354 25910164,38 1180 0,969 0,031 36572137,80 815 0,694 0,306 27107471,69 1210 0,980 0,020 36928334,45 850 0,739 0,261 28260921,76 885 0,781 0,219 29348091,28 920 0,819 0,181 30351399,93 Permukaan flat belt bergelombang Karet flat belt kendor Lempeng kayu Apron berpaku patah
Paku Apron
patah Flat belt
putus