Jurnal Media Teknik & Sistem Industri
Vol. 5 (no. 2) (2021) hal. 110 – 117 http://jurnal.unsur.ac.id/JMTSI
e-issn: 2581-0561 p-issn: 2581-0529
Copyright  ©  ----  THE  AUTHOR(S).This  article  is  distributed  under  a Creative  Commons  Attribution-Share  Alike  4.0 International  license .  Jurnal  Media  Teknik  dan  Sistem  Industri    is  published  by  Industrial  Engineering  of    Universitas Suryakancana

## Interval Waktu Pemeliharaan Berdasarkan Reliability

## Centered Maintanance (RCM) Pada Kinerja Saluran Udara Tegangan Menengah (SUTM)

## Perusahaan Listrik Negara
Very Fernando 1* , Hernadewita 2 , Humiras Hardi Purba 2
1,2 Program Studi Magister Teknik Industri Universitas Mercu Buana Jl Meruya Selatan, Kembangan, Jakarta Barat,
1* veryfernando939201@gmail.com (korespondensi)
2 hadeita@yahoo.com
3 humiras.hardi@mercubuana.ac.id

## Interval of Maintenance Based on Reliabilty Centered Maintenance on the Over Head Line of State Electricity Company
Dikirimkan : 05, 2021. Diterima : 09, 2021.  Dipublikasikan : 09, 2021
Abstract — The State Electricity Company (PLN) serves all Indonesian people from Sabang to Merauke with overhead lines and cable lines. The frequency of blackouts in an area due to disturbances in the channel. PLN seeks  to  suppress  disturbances  by  carrying  out  maintenance,  namely  turning  it  off  or  without  being extinguished. Medium Voltage Air Lines (SUTM) are more frequent disturbances. The worst damage happened to the conductors, Jumpers, and insulators. Damage will often occur if it is not predictable . In order to find out when damage occurs, a method based on Predictive Maintenance is used, namely maintenance based on historical disturbance data statistics.  Predictive  Maintenance can be realized by using Reliability Centered Maintenance (RCM). From the results of RCM calculations and statistical data on one PLN unit, there is a new value for predictive maintenance time intervals, for conductors maintenance schedule must be carried out every 2 days, Jumpers every 12 days, and isolators every 16 days before serious damage occurs and widespread blackout Keywords — PLN; SUTM; Predictive Maintenance ; Reliability Centered Maintenance
Abstrak— Perusahaan  Listrik  Negara  (PLN)  melayani  seluruh  masyarakat  Indonesia  dari  Sabang  sampai Merauke  dengan  saluran  udara  dan  saluran  kabel.  Frekuensi  terjadi  pemadaman  pada  suatu  wilayah  karena adanya  gangguan  pada  saluran  tersebut.  PLN  berupaya  untuk  menekan  gangguan  dengan  melakukan pemeliharaan, yaitu dipadamkan atau tanpa dipadamkan. Saluran Udara Tegangan Menengah (SUTM) lebih sering terjadi gangguan. Kerusakan terparah ternyata terjadi pada konduktor, Jumper dan isolator. Kerusakan akan  sering  terjadi  apabila  tidak  mampu  diprediksi.  Untuk  dapat  mengetahui  kapan  akan  terjadi  kerusakan digunakan  metode  berbasis Predictive  Maintanance, yaitu  pemeliharaan  berdasarkan  statistik  data  historis gangguan. Predictive Maintenance dapat terwujud dengan menggunakan Relliability Centered Maintanance (RCM). Dari hasil perhitungan RCM dan data statsik pada salah satu unit PLN, maka terdapat nilai baru intuk interval  waktu  pemeliharaan  secara predictive ,  untuk  konduktor  harus  dilakukan  penjadwalan  pemeliharaan setiap  2  hari, Jumper setiap  12  hari,  dan  Isolator  setiap  16  hari  sebelum  terjadi  kerusakan  yang  parah  dan pemadaman meluas.
Kata kunci — PLN; SUTM; Predictive Maintenance ; Reliability Centered Maintenance

## I. P ENDAHULUAN
Saluran  Udara  Tegangan  Menengah  (SUTM) merupakan  bagian  dari  sistem  penyaluran  tenaga listrik yang berfungsi untuk menghantarkan energi listrik  sampai  kepada  konsumen  seperti  pada gambar  1.  Tuntutan  konsumen  agar  listrik  tetap menyala  sepanjang  hari  tanpa  gangguan  membuat perusahaan  penyedia  listrik  harus  memastikan bahwa aset SUTM tetap pada kondisi yang optimal. Indikator  optimal  diukur  berdasarkan  pada pencapaian kali gangguan ( downtime ) setiap bulan pada SUTM.
Gambar 1. Aliran Penyaluran Tenaga Listrik Sampai Kepada Pelanggan
Penyaluran energi listrik mulai dari Pembangkit  Listrik  Tenaga  Diesel  (PLTD)/Gardu Induk,  dibagi  ke  dalam  4  Sub  Aset  yaitu  SUTM. Gardu,  Jaringan  Tegangan  Rendah  (JTR))  dan
Sambungan Rumah (SR APP). Di antara Sub Aset
tersebut,  apabila  terjadi  gangguan  pada  SUTM maka  akan  memberikan  kontribusi  pertama  dan menyebabkan Severity yang  luas  karena  SUTM berada  pada  Sub  Aset  pertama  dan  aliran  akan terputus.  Sehingga  perlu  dilakukan  upaya  yang lebih untuk memelihara Aset SUTM tersebut.
PLN Regional Sulawesi  merupakan  unit  yang melayani kelistrikan di seluruh Pulau Sulawesi, unit ini  baru  sudah  mengimplementasikan  manajemen pemeliharaan berbasis waktu ( time based maintenance ),  namun  metode  tersebut  kurang efektif  karena  belum  mampu  menekan  lonjakan gangguan  peralatan  yang  sering  terjadi.  Menurut Facilities  Maintanance  Survey, [1]  permasalahan dari  pemeliharaan  ( maintenance ).  terlihat  pada Gambar 2. bahwa  kekurangan pemahaman tentang metode  pemeliharaan  menjadi  isu  yang  terjadi dalam  divisi  pemeliharaan.  Sehingga  diharapkan dengan menggunakan metode Relliability Centered Maintanance (RCM)  mampu  memberikan  opsi metode pemeliharaan berdasarkan data dan fakta di lapangan.
Gambar 2. Permasalahan yang terjadi pada Divisi Pemeliharaan (data diolah, 2021)
RCM adalah proses yang sistematis digunakan untuk  menentukan  apa  yang  harus  diselesaikan untuk  memastikan  bahwa  fasilitas  fisik  dapat memenuhi  fungsi  yang  dirancang  secara  terus menerus  dalam  konteks  operasi  saat  ini.  RCM mengarah ke program pemeliharaan yang memfokuskan  pemeliharaan preventif (PM)  pada mode  kegagalan  tertentu  yang  mungkin  terjadi. Setiap  organisasi  bisa  mendapatkan  keuntungan dari  RCM  jika  kerusakannya  mencapai  lebih  dari 20-25% dari total beban kerja pemeliharaan [2].
Beberapa  penelitian  terdahulu  seperti  [3] melakukan  penelitian  pada  salah  satu  unit  PLN dengan  mengambil  hanya  pada  salah  satu  jenis kerusakan pada SUTM. Pada [4] mengimplementasikan  RCM  pada  peralatan  di  PT Kereta  API,  sedangkan  [5]  mengimplementasikan RCM pada Unit Pembangkitan PLN.
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  memberikan usulan perbaikan interval waktu pemeliharaan pada aset SUTM dengan menggunakan Reliability RCM dan  usulan  tersebut  diharapkan  menjadi  dasar dalam transformasi metode Prefentive Ke Predictive maintenance .

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN

## A. Metode Reliability Centered Mainetance
(RCM)
Metodologi  penelitian  dilakukan  dengan identifikasi masalah berdasarkan teori Mourbray [6] di mana terdapat Seven Basic Question pada RCM, yaitu menanyakan beberapa hal sebagai berikut :
 Apa fungsi dan standar kinerja terkait dari aset yang beroperasi saat ini?
 Dengan jalan apa saja aset ini bisa gagal dalam memenuhi fungsinya ?
 Apa  yang  menyebabkan  setiap  kegagalan fungsional ?
 Apa  yang  terjadi  pada  setiap  kegagalan  yang timbul ?
 Apa saja pengaruh dari kegagalan ini ?
 Apa  yang  dapat  dilakukan  untuk  mencegah setiap kegagalan ?
 Apa  yang  sebaiknya  dilakukan  bila  tugas pencegahan yang sesuai tidak dapat ditemukan?. Dari Seven  Basic  Question RCM  akan dilakukan  penelitian  terhadap  kondisi  aset  (sub fasilitas) dan komponen ( equipment ) serta menerapkan beberapa langkah yang dijelaskan pada kajian  pustaka,  mulai  dari  penyusunan Failure Mode  &  Effect Analysis  (FMEA),  Perhitungan RPN,  Pembuatan Decision  Worksheet dan  sampai pada penentuan interval waktu pemeliharaan.
Dikutip  dari  Jurnal  [4]  membuat  tahap  demi tahap dalam penyelesaian RCM :
1. Penentuan  Alat  atau Equipment kritis,  yaitu menentukan  alat  dalam  sistem  Saluran  Udara Tegangan  Menengah  (SUTM)  yang  kritis berdasarkan  jumlah  atau  frekuensi  kerusakan setiap Equipment .
2. Menghitung  nilai Risk  Priority  Number (RPN) pada masing-masing equipmen t dengan terlebih dahulu  membuat  tabel Failure  Mode  Effect Analysis (FMEA) untuk  mengetahui  penyebab kerusakan  atau  kegagalan  fungsi  serta  dampak yang  ditimbulkan.  Untuk  menghitung  RPN didasarkan  kepada Severity,  Occurance ,  dan Detection .
3. Membuat  RCM Decision  Worksheet yang digunakan  untuk  mencari  jenis  pemeliharaan yang  tepat  dan  dapat  mengatasi  setiap gangguan,  seperti Scheduled  Restoration,
Schedule  Discard  Task dan Scheduled  on Condition Task .
4. Menentukan  distribusi  data,  dengan  sudah terpilihnya Equipment kritis  berdasarkan  nilai RPN,  maka  selanjutnya  adalah  menentukan distribusi data Time to Repair (TTR) dan Time to Failure . (TTF) Proses penentuannya dengan membuat  analisa  statistik  dengan  membuat hipotesa  apakah  data  kerusakan  mengikuti distribusi Weilbull , Lognormal , atau Eksponensial  dengan  metode Least  Square Curve Fitting [2].
𝑟 = 𝑛 ∑ 𝑥𝑖𝑦𝑖−(∑ 𝑥𝑖)(∑ 𝑦𝑖) 𝑛 𝑖=1 𝑛 𝑖=1 𝑛 𝑖=1 √[𝑛 ∑ 𝑥𝑖2−(∑ 𝑥𝑖)2][𝑛 ∑ 𝑦𝑖2−(∑ 𝑦𝑖)2] 𝑛 𝑖=1 𝑛 𝑖=1 𝑛 𝑖=1 𝑛 𝑖=1
(1)
r : merupakan index of fit , dimana untuk masing- masing variable memiliki formula yang berbeda sesuai  jenis  distribusi  datanya.  Penjelasannya
sebagai  berikut, Weibull adalah  distribusi probabilitas kontiniu, Lognormali adalah distribusi  variabel  acak  yang  tersebar  secara normal,  dan eksponential adalah  distribusi kontinyu. Ketiganya digunakan menguji reliabilitas. a). Weilbull : 𝑥𝑖 = ln 𝑡𝑖 (2) ; 𝐹(𝑡𝑖) = 𝑖−3 𝑛+0,4 (3)
𝑦𝑖 = ln [−𝑙𝑛 [ 1 1=𝐹(𝑡𝑖)
]] (4)
b). Lognormal :
𝑥𝑖 = ln 𝑡𝑖 (5); 𝐹(𝑡𝑖) = 𝑖−3 𝑛+0,4 (6) 𝑦𝑖 = 𝑍𝑖 =   𝜑 −1 [𝐹(𝑡𝑖)] (7)
c). Exponential :
𝑥𝑖 = 𝑡𝑖 (8) 𝐹(𝑡𝑖) = 𝑖−3 𝑛+0,4 (9)
𝑦𝑖 = ln [−𝑙𝑛 [ 1 1=𝐹(𝑡𝑖) ]] (10)
𝑥𝑖 ∶ nilai 𝑡𝑖𝑚𝑒 𝑡𝑜 𝑟𝑒𝑝𝑎𝑖𝑟 𝐹(𝑡𝑖) : estimasi nilai median i : baris n : jumlah event gangguan
5. Melakukan  Uji  kesesuaian  distribusi  data dengan Goodness of fit terhadap TTF dan TTR yang diperoleh, tujuannya  untuk  meyakinkan apakah pola distribusi data sesuai dengan pola distribusi  tertentu  agar  dapat  diolah  lebih lanjut.  Untuk  poin  nomor  4  dan  5  akan  diuji menggunakan  dengan  menggunakan Minitab 19 .
6. Selanjutnya  adalah  perhitungan  parameter untuk  TTF  pada  masing-masing  e quipment yang  terpilih  dan  lulus  uji  kesesuaian  sesuai dengan kurva distribusinya :
𝑏 = 𝑛 ∑ 𝑥𝑖𝑦𝑖−(∑ 𝑥𝑖)(∑ 𝑦𝑖) 𝑛 𝑖=1 𝑛 𝑖=1 𝑛 𝑖=1 𝑛 ∑ 𝑥𝑖2−(∑ 𝑥𝑖)2 𝑛 𝑖=1 𝑛 𝑖=1 (11)
𝛼 = 𝑦̅ − 𝑏𝑥̅ (12) 𝛽 = 𝑏 (13) 𝜃 = 𝑒 − 𝑎 𝑏 (14) b : nilai gradien
𝛽 : Parameter Time To Failure
7. Selanjutnya  adalah  perhitungan  parameter untuk  TTR  pada  masing-masing equipment yang  terpilih  dan  lulus  uji  kesesuaian  sesuai dengan kurva distribusinya
𝑏 = 𝑛 ∑ 𝑥𝑖𝑦𝑖−(∑ 𝑥𝑖)(∑ 𝑦𝑖) 𝑛 𝑖=1 𝑛 𝑖=1 𝑛 𝑖=1 𝑛 ∑ 𝑥𝑖2−(∑ 𝑥𝑖)2 𝑛 𝑖=1 𝑛 𝑖=1 (15)
𝛼 = 𝑦̅ − 𝑏𝑥̅ (16) 𝑠 = 1 𝑏 (17) 𝑡 𝑚𝑒𝑑 = 𝑒 −𝑠𝑎 (18) 𝑡 𝑚𝑒𝑑 : Parameter Time To Repair
8. Melakukan  Perhitungan Mean  Time  To Failure (MTTF)  dan Mean  Time  To  Repair (MTTR)  pada Equipment-Equipment kritis dengan rumus :
𝑀𝑇𝑇𝐹 = 𝛽Г (1 + 1 𝛼 ) (19) 𝑀𝑇𝑇𝐹 = 𝛽Г (1 + 1 𝛼 ) (20)
Penentuan  MTTF  dan  MTBF  tergantung
Distribusi kerusakan apakah Weilbull , Lognormal atau Exponensial .
9. Perhitungan Reliability  Equipment 𝑅(𝑡) agar mengetahui probalitas kinerja dari sistem/alat untuk memenuhi fungsi yang diharapkan
𝑅(𝑡) = 𝑒 − 𝑡 𝜃 𝛽 (21)
10. Penentuan Interval pemeliharaan, yang berfungsi  sebagai  penentuan  interval  waktu pemeriksaan Equipment berdasarkan  waktu operasi, dengan rumusan sebagai berikut :
a).  Rata-rata  operasi  dalam  1  bulan,  sudah ditentukan sebesar 240 Jam karena beroperasi menyalurkan listrik selama 24 Jam b). Waktu rata-rata perbaikan
1 𝜇 = 𝑀𝑇𝑇𝑅 𝑟𝑎𝑡𝑎−𝑟𝑎𝑡𝑎 𝑗𝑎𝑚 𝑘𝑒𝑟𝑗𝑎 𝑑𝑎𝑙𝑎𝑚 1  𝑏𝑢𝑙𝑎𝑛 (22)
c). Waktu rata-rata pemeriksaan
𝑡̅ 𝑖 = 𝑟𝑎𝑡𝑎−𝑟𝑎𝑡𝑎 𝑠𝑒𝑘𝑎𝑙𝑖 𝑝𝑒𝑟𝑖𝑘𝑠𝑎 𝑟𝑎𝑡𝑎−𝑟𝑎𝑡𝑎𝑗𝑎𝑚 𝑘𝑒𝑟𝑗𝑎 𝑝𝑒𝑟 𝑏𝑢𝑙𝑎𝑛 (23)
d). Rata-rata kerusakan
𝑘 = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑒𝑟𝑢𝑠𝑎𝑘𝑎𝑛 𝑝𝑒𝑟 2 𝑡𝑎ℎ𝑢𝑛 𝑟𝑎𝑡𝑎−𝑟𝑎𝑡𝑎𝑗𝑎𝑚 𝑘𝑒𝑟𝑗𝑎 𝑝𝑒𝑟 𝑏𝑢𝑙𝑎𝑛24 (24)
e). Frekuensi pemeriksaan optimal
𝑛 = √ 𝑘𝑥𝑖 𝜇𝑅 (25)
f). Interval waktu pemeriksaan
𝑡𝑖 = 𝑟𝑎𝑡𝑎−𝑟𝑎𝑡𝑎 𝑗𝑎𝑚 𝑘𝑒𝑟𝑗𝑎 𝑝𝑒𝑟𝑏𝑢𝑙𝑎𝑛 𝑛 (26)

## B. Objek Penelitian
Objek  penelitian  diambil  dari  seluruh  data laporan  gangguan  yang  bersumber  dari  Aplikasi Pengaduan  dan  Keluhan  Terpadu  (APKT)  dan datawarehouse  (data  base PLN)  mulai  dari  bulan Januari sampai dengan Agustus 2020 di mana total unit  yang  diambil  penelitian  berjumlah  109  Unit Layanan  Pelaksana  Pelanggan  di  bawah  satu organisasi  yaitu  PLN  Regional  Sulawesi  dengan total pelanggan sekitar 3 Juta Pelanggan

## III. HA

## SIL P ENELITIAN
Pada Gambar 3. terlihat identifikasi permasalahan berdasarkan treemaps chart. Selanjutnya  akan  dilakukan  penilaian  apakah metode  pemeliharaan  yang  saat  ini  berjalan  telah optimal atau perlu perbaikan, karena untuk menjaga agar  listrik  tetap  andal    perlu  adanya  pencegahan atau  tindakan prefentive atau predictive terhadap perlatan  tersebut.  Penyebab  gangguan  yang  ada gambar 2 menyebabkan kerusakan pada peralatan..
Gambar 3. Treemaps Chart Penyebab Gangguan  SUTM (Data diolah, 2021)
Dari  hasil  pengumpulan  data  kerusakan equipment SUTM yang rusak ( Event Damage ) dari bulan Januari sampai dengan Agustus 2019 dengan
objek  penelitian  di  seluruh  unit  PLN  Regional Sulawesi  maka  didapatkan  data  jumlah  kerusakan seperti pada Gambar 4.:
Gambar 3. Diagram Pareto Equipment Januari-Agustus 2020 (Data diolah, 2021)

## A. Penyusuan FMEA dan perhitungan RPN
Untuk  menentukan  nilai  RPN  yang  akurat maka dilakukan pengukuran secara kuantitatif dan kualitatif.  Untuk Severity (S)  dihitung  secara kualitatif menggunakan seberapa banyak pelanggan yang  terdampak  dan  bagaimana  dampak  terhadap equipment itu sendiri. Untuk Occurance menggunakan seberapa sering equipment terganggu. Severity akan bernilai 10  jika Pelanggan yang terdampak sebanyak 3077 Pelanggan dengan asumsi kapasitas 1 penyulang SUTM 5 MW dan 1 Pelanggan  1300  VA.  Dengan  menggunakan Software  Tableau maka  dapat  ditampilkan  Nilai Severity dan Occurance berdasarkan  laporan Gangguan. Gambar 5. Menjelaskan alur pengambilan data dan perhitungannya. Dengan dibuatnya FMEA dari Equipment yang menjadi Event  Damage maka  didapat  nilai  RPN tertinggi  yaitu  Konduktor  Putus, Jumper Putus, Tiang Patah dan Isolator Pecah. Karena Tiang patah tidak  termasuk  dampak  dari  akibat  suplai  listrik maka tiang tidak dimasukan, Selanjutnya dilakukan
pembuatan Decision  Worksheet dengan  hasil bahwa untuk tindakan preventif untuk mengurangi kerusakan  tersebut  hanya  dengan  melakukan inspeksi dan belum melakukan kegiatan predictive maintenance atau pemasangan sensor deteksi.

## B. Perhitungan Nilai TTR dan TTF
Untuk  kasus  Konduktor  Putus  terdapat  di penyulang  Wundulako  Kendari.  Dengan  bantuan Software Tableau sangat mudah untuk melihat TTR dan TTF pada setiap penyulang. Perhitungan TTR yaitu  selisih  antara  jam  padam  dan  jam  nyala. Sementara  TTF  selisih  kejadian  hari  berikutnya dengan kejadian hari sebelumnya dikurangi durasi hari  sebelumnya.  Karena  datanya  berjumlah  besar maka dilakukan pengambilan data dari datawarehouse ( data base PLN)  dan didapat hasil TTF yang berubah setiap waktu sesuai dengan data laporan APKT. Hal ini sangat memudahkan analisa penentuan  parameter  berikutnya  karena  data  yang diambil  bersumber  langsung  dari data  base yang bersifat realtime .  Model  pengambilan  datanya tersaji pada Gambar 5.

## C. Penentuan Distribusi data dan Uji Godness Of Fit
Penentuan  Distribusi  data  dan  Uji Godness Of Fit menggunakan software Minitab 19 didapat hasil pada Tabel I :
TABEL I PENENTUAN DISTRIBUSI DATA
DAN UJI GODNESS OF FIT Equipment Distrbbusi TTR P- Value>0,05 Ho Diterima Nilai Index of fit Konduktor Putus Weibull 0,970 0,970 Jumper Putus Lognormal 0,067 0,940 Isolator Pecah Lognormal 0,150 0,949 Equipment Distrubusi TTF P- Value>0,05 Ho Diterima Nilai Index Konduktor Putus Weibull 0,970 0,966 Jumper Putus Lognormal 0,150 0,977 Isolator Pecah Lognormal 0,127 0,922

## D. Perhitungan MTTR dan MTTF
Setelah  didapat  nilai Index  Of  Fit maka dilakukan  perhitungan  parameter  TTR  dan  TTR menggunakan  formula  berdasarkan  dengan  jenis distribusi data dan didapat hasil pada Tabel II :

## TABEL II NILAI MTTR DAN MTTF
Equipment Parameter TTR Parameter TTF MTTR MTTF Konduktor Putus 4 Jam 6877 Jam 9 Jam 13754 Jam Jumper Putus 0,29 Jam 6 Jam 0,79 Jam 6 Jam Isolator Pecah 0,25 Jam 1,12 Jam 0,28 Jam 2 Jam

## IV. P EMBAHASAN
Hasil Akhir dari perhitungan parameter pada Tabel  II.  Menunjukkan  nilai  MTTR  dan  MTTF yang dilanjutkan dengan penentuan interval waktu pemeliharaan.  Pertimbangan  parameter  tambahan
seperti  rata-rata  jam  kerja  sebulan  dan  kinerja respon time PLN menjadi tolak ukur pengukuran. Hasil perhitungan interval dapat dilihat pada Tabel III.  Dari  hasil  tersebut  akan  digabungkan  dengan tabel Decision  Worksheet yang  telah  dibuat sebelumnya. Hasil penggabungannya dapat dilihat pada Tabel III.
TABEL III

## PARAMETER PENENTUAN INTERVAL
WAKTU PEMELIHARAAN Parameter Konduktor Putus Jumper Putus Isolator Rusak Rata-rata Jam Kerja 208 208 208 Jumlah Kerusakan 10 4 6 Waktu Rata-rata Perbaikan (u) 23,03 262,63 730,59 Kinerja Respon Time 0,75 0,75 0,75 Waktu Rata-rata Pemeriksaan (i) 277,33 277,33 277,33 Jumlah bulan 8,00 8,00 8,00 Rata-rata Kerusakan (K) 1,25 0,50 0,75 Frekuensi Pemeriksaan Optimal 3,88 0,73 0,53 Interval Waktu Pemeriksaan (Jam) 53,61 286,25 389,82 Interval Waktu Pemeriksaan (Hari) 2 12 16
Durasi    rata-rata  jam  kerja  pada equipment konduktor paling tinggi di antara equipment lain. Hal ini senada dengan nilai pada TTR dan TTFnya. Tinggi nilai tersebut diakibatkan karena konduktor aset  yang  linier  atau  terbentang  dari  pusat pembangkit  (gardu  induk/PLTD)  sampai  ke pelanggan (pusat beban). Apabila terjadi gangguan di  konduktor  maka  harus  dilakukan  inspeksi  dari pangkal  konduktor  sampai  ditemukan  titik penyebab, hal inilah yang menyebabkan tingginya
Gambar 5. Pengambilan data TTR dan TTF (Data diolah, 2021)
waktu  TTR.    Usulan  perbaikan  dari  hasil perhitungan ini dapat dilakukan dengan :
1. Usahakan  panjang  konduktor  dapat  di optimalkan  dengan  membuat  kluster  yang lebih  pendek, hal  ini karena untuk mempersingkat durasi padam yang dirasakan oleh pelanggan berdasarkan nilai TTR .
2. Untuk membuat kluster penyulang dipasang teknologi pembatas jaringan seperti sectionalizer , recloser, dan load  break switch.
3. Optimalisasi  Jumlah  Pegawai  atau  tenaga yang  melakukan  inspeksi  pada  ketiga equipment tersebut.
Usulan  rentang  waktu  untuk  dilakukan pemeliharaan pada setiap equipment dapat dilihat pada  Table  IV.  Dan  menjadi  dasar  jadwal pemeliharaan  berdasarkan Reliability  Centered Maintenance sehingga  lebih  efisien  dibanding metode pemeliharaan sebelumnya.

## V. K ESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian dan pembahasan dengan menggunakan metode RCM maka didapat interval  waktu  pemeliharaan  jenis Predictive Maintanance dengan mengukur pada 3 komponen kritis  berdasarkan  nilai  RPN.  Yaitu Equipment Konduktor  Putus  dengan  distribusi  data Weibull dilakukan  Inspeksi  setiap  2  hari, Jumper dengan distribusi  data Lognormal dilakukan  inspeksi setiap 12 Hari dan Isolator dengan distribusi data Lognormal dilakukan  inspeksi  setiap  16  hari. Diharapkan dengan penentuan interval pemeliharaan Predictive tersebut
dapat mengurangi  laju  kerugian  akibat  gangguan peralatan  yang  menyebabkan  pemadaman  disisi pelanggan.
Untuk Penelitian selanjutnya dapat menggunakan  kerusakan  selama  1  tahun  diambil dari data  base Aplikasi  Pengaduan  dan  Keluhan Pelanggan Terpadu (APKT). Untuk  mendapatkan nilai  RPN  yang  akurat,  maka  laporan  gangguan
dari  Petugas  Pelayanan  Teknik  harus  memakai Keyword standar.  Untuk  lebih  memudahkan Manajemen dalam pengambilan keputusan Predictive Maintanance , maka dapat dilakukan Pembuatan Dashboard menggunakan aplikasi Bussines Intelegent seperti Tableu atau Power B.I dengan  menggunakan raw data  yang  lebih  besar dan dinamis.

## R EFERENSI
[1] B.  Vavra,  “Help  wanted:  More  training, equipment upgrades,” www.plantengineering.com , 2017. https://www.plantengineering.com/articles/hel p-wanted-more-training-equipment-upgrades/.
[2] B.  Yssaad,  M.  Khiat,  and  A.  Chaker, “Reliability centered maintenance optimization for power distribution systems,” Int. J. Electr. Power  Energy  Syst. ,  vol.  55,  pp.  108–115, 2014, doi: 10.1016/j.ijepes.2013.08.025.
[3] S.  A.  Candra  and  A.  W.  Nuruddin,  “Analisa Penentuan Tindakan Perawatan Saluran Udara Tegangan  Menengah  (Sutm)  Dengan  Metode

## TABEL IV
USULAN METODE PREDICTIVE MAINTANANCE SUTM
No Equipment Jenis Kerusakan Jenis Pemeliharaan Saat Ini Usulan Interval Pemeliharaan 1 Konduktor Putus Inspeksi 3 Bulan-6 Bulan Sekali dalam satu segment ( Preventive Maintanance ) Inspeksi 2 Hari Sekali dalam satu segment ( Predictive Maintance ) Rantas Inspeksi 3 Bulan-6 Bulan Sekali dalam satu segment ( Preventive Maintanance ) 2 Jumper Putus Thermovisi , ADD, Ultrasound ( Corrective Maintanance ) Inspeksi 12 Hari Sekali Menggunakan Thermovisi , ADD, Ultrasound ( Predictive Maintanance ) Loss Contact Thermovisi , ADD, Ultrasound ( Corrective Maintanance ) 3 Isolator Tumpu/tarik Pecah Thermovisi , ADD, Ultrasound ( Corrective Maintanance ) Inspeksi 16 Hari Sekali Menggunakan Thermovisi , ADD, Ultrasound ( Predictive Maintanance )
Reliability Centered …,” Pros. SNasPPM , no. September, 2018, [Online]. Available: http://prosiding.unirow.ac.id/index.php/SNasP PM/article/view/160.
[4] S.  T.  Suwanda  and  M.  S.  T.  Supriyadi, “Implementasi  Metode  Reliability  Centered Maintenance Ii  (Rcm  Ii)  Pada  Perancangan Penjadwalan  Perawatan  Preventif  Alat  …,” Pros.  … ,  no.  Rcm  Ii,  pp.  288–294,  2019, [Online].
Available: https://jurnal.teknikunkris.ac.id/index.php/sem nastek2019/article/view/286.
[5] T. Taufik and S. Septyani, “Penentuan Interval Waktu Perawatan Komponen Kritis pada Mesin Turbin Di PT Pln (Persero) Sektor Pembangkit Ombilin,” J. Optimasi Sist. Ind. , vol. 14, no. 2, p.  238,  2016,  doi:  10.25077/josi.v14.n2.p238- 258.2015.
[6] J. Moubray,
“Reliability-Centred-
Maintenance -2 Ebook.Pdf.” p. 418, 1997.