Journal of Industrial Engineering, Scientific Journal on Research and Application of Industrial System, Vol. 2, No.2, September 2017: 117-128

## Perencanaan Penjadwalan Perawatan Preventif Pada Mesin Duplex di Pabrik Kertas
Ganjar Setiaji 1 , Johan K. Runtuk 2 2,3) Faculty of Engineering, Industrial Engineering Department, President University Jl. Ki Hajar Dewantara
Kota Jababeka, Cikarang, Bekasi - Indonesia 17550
Email: 2 johan.runtuk@president.ac.id 1) PT Fajar Surya Wisesa Cikarang, Bekasi - Indonesia 17520 Email: 1 ganjarsetiaji@gmail.com

## ABSTRAK
Maintenance merupakan  aktivitas  penting  di  perusahaan  dalam  menjamin  operasional  mesin. Jika  aktivitas  perawatan  dilakukan  dengan  terencana,  maka  kegiatan  produksi  dapat  berjalan dengan  lancar.  Penelitian  ini  dilakukan  di  perusahaan  manufaktur  yang  bergerak  di  bidang pembuatan  kertas  kemasan.  Berdasarkan  data,  mesin  Duplex  memiliki  frekuensi  kerusakan  yang lebih  tinggi  dibanding  dengan  mesin  lain,  yaitu  125  kali  dalam  22  bulan.  Penelitian  ini  bertujuan untuk mengimplementasikan preventive  maintenance pada  mesin Duplex.  Analisis  dimulai  dengan menentukan komponen kritis pada mesin Duplex. Selanjutnya dilakukan perhitungan Mean Time to Failure (MTTF), Cost of Failure (Cf), dan tingkat keandalan. Akhirnya, dilakukan perhitungan biaya perawatan  preventif  (Cp)  untuk  mengetahui  selang  waktu  dalam  penggantian  komponen  dengan biaya yang rendah. Setelah dilakukan penerapan preventive maintenance, terdapat tiga komponen yang  mengalami  penurunan  biaya  perawatan.  Komponen bearing mengalami  penurunan  biaya sebesar 8,30% dengan tingkat keandalan 61%, komponen rantai mengalami penurunan biaya sebesar 15,60% dengan tingkat keandalan 62% dan komponen unwinder mengalami penurunan biaya sebesar 10,70% dengan tingkat keandalan 61% .
Kata kunci: mesin Duplex, preventive maintenance, MTTF , tingkat keandalan

## ABSTRACT
Maintenance  is  an  important  activity  in  ensuring  the  machine operation in  a  company.  If maintenance activities are carried out in a planned manner, production activities can run smoothly. This  research  was  conducted  in  a  manufacturing  company  engaged  in  the  manufacture  of  paper packaging. Based on the data, Duplex machines have a higher frequency of breakdown compared to other  machines,  which  is  125  times  in  22  months.  This  study  aims  to  implement  preventive maintenance of Duplex machines. The analysis starts with determining the critical components on a Duplex machine. Furthermore, the calculation of Mean Time to Failure (MTTF), Cost of Failure (Cf), and  reliability.  Finally,  a  preventive  maintenance  cost  calculation  (Cp)  was  carried  out  to determine the time interval for replacing components at a low cost. After the implementation of preventive  maintenance,  there  were  three  components  that  experienced  a  decrease  in maintenance costs. Bearing components experience a  cost reduction of 8.30% with a reliability of 61%,  chain  components  have  decreased  costs  by  15.60%  with  a  reliability  of  62%  and  unwinder components have decreased costs by 10.70% with a reliability of 61%.
Keywords: Duplex machine, preventive maintenance, MTTF, reliability

## 1. Pendahuluan
Aktivitas maintenance umumnya  dianggap  sebagai  aktivitas  pendukung  dalam  proses  produksi. Namun  demikian,  aktivitas  ini  sangat  penting  karena  berkontribusi  langsung  pada  lancarnya kegiatan proses produksi dan produktivitas. Oleh karena itu, jika maintenance direncanakan secara benar,  maka  kondisi  mesin  akan  selalu  bagus  dan  menjamin  lancarnya  proses  produksi  di perusahaan. Selain itu, kondisi mesin yang bagus juga akan berpengaruh terhadap kualitas keluaran produknya.
Penelitian ini dilakukan pada salah satu pabrik kertas di Bekasi . Berdasarkan data mesin Duplex pada  bulan  Agustus  2015  sampai  dengan  Mei  2017,  telah  terjadi breakdown selama  1.627  jam dengan jumlah jam operasi selama 14.421 jam atau sekitar 11,28 persen. Total frekuensi terjadinya kerusakan  sebanyak  125  kali  kerusakan  selama  22  bulan.  Beberapa  penyebab  adanya breakdown adalah  kurangnya  kontrol  terhadap  mesin  seperti  jadwal  pengecekan  maupun  penggantian komponen  yang  belum  terstruktur.  Beberapa  komponen  sering  mengalami  kerusakan  sehingga mengakibatkan  produktivitas  mesin  menurun  dan  mengeluarkan  biaya maintenance untuk perbaikan.
Untuk meminimalkan kerusakan yang sering terjadi maka perlu adanya preventive maintenance. Menurut Ebelling  (1997), preventive  maintenance merupakan    kegiatan  perawatan  yang  dilakukan secara terjadwal dan umumnya dilakukan secara periodik. Preventive maintenance bertujuan untuk meningkatkan reliability, mencegah  timbulnya  kerusakan  mesin  secara  mendadak, serta  dapat mengurangi downtime mesin (Assauri, 2004).

## 2. Kajian Pustaka

## 2.1 Perawatan
Merupakan  tindakan  yang  diperlukan  untuk  mempertahankan  atau  mengembalikan  peralatan, mesin,  atau  sistem  ke  kondisi  pengoperasian  yang  sesuai  untuk  mencapai  masa  keandalan  yang maksimal. Perawatan  tersebut  dapat  dilakukan  sesuai  jadwal  yang  sudah  diatur  oleh  perusahaan (Antony,1988).

## 2.1.1 Distribusi Kerusakan
Variabel  acak  digunakan  untuk  menentukan  reliabilitas  dalam  sistem.  Distribusi  yang  sering digunakan  dalam  menentukan  tingkat  keandalan  dalam  suatu  sistem  adalah  distribusi  normal, distribusi  weibull,  distribusi  lognormal  dan  distribusi  eksponensial.  Berikut  rumus  yang  sering dipakai dalam masing-masing distribusi:
a) Distribusi Lognormal
1. Probability Density Function (PDF)
(𝒕) = 𝟏 𝒔𝒕√𝟐𝝅 𝒆 [ 𝟏 𝟐𝒔𝟐 (𝐥𝐧 𝒕 𝒕𝒎𝒆𝒅 ) 𝟐 ] (1)
For t ≥ 0 Dimana : t : Interval Waktu tmed : Waktu Median dari data s : Scale Parameter π : Mean of the Data e : Natural Logarithm (e = 2.71828)
2. Cumulative Distribution Function (CDF)
𝑭(𝒕) = ɸ ( 𝟏 𝒔 𝐥𝐧 𝒕 𝒕𝒎𝒆𝒅 ) (2)
3. Reliability Function (keandalan) 𝑹(𝒕) = 𝟏 − 𝑭(𝒕) (3) 4. Failure Rate Function 𝝀(𝒕) = 𝑭(𝒕) 𝒔𝒕𝑹(𝒕) (4)

## 5. Mean Time To Failure (MTTF)
𝑴𝑻𝑻𝑭 = 𝒕𝒎𝒆𝒅 . 𝒆 ( 𝒔𝟐 𝟐 )
(5)
b) Distribusi Normal
1. Probability Density Function (PDF)
𝒇 ( 𝒕 ) = 𝟏 𝝈 √ 𝟐𝝅 𝒆 [ ( 𝒕−µ ) 𝟐𝝈𝟐 𝟐 ] (6)
Dimana, t : Waktu µ : Mean of Data σ : Standar Deviasi e : Natural Logarithm (e = 2,71828)
2. Cumulative Distribution Function (CDF)
𝑭 ( 𝒕 ) = ɸ ( 𝒕−µ 𝝈 ) (7)
3. Reliability Function (keandalan)
𝑹 ( 𝒕 ) = 𝟏 − 𝑭(𝒕)
(8)
4. Failure Rate Function
𝝀 ( 𝒕 ) = 𝑭(𝒕) 𝝈𝑹(𝒕) (9)
5. Mean Time To Failure (MTTF) 𝑴𝑻𝑻𝑭 = µ (10)
c) Distribusi Weibull
Probability Density Function (PDF)
𝑓(𝑡) = 𝛽 𝜃 ( 𝑡 𝜃 ) 𝛽−1 𝑒 ( 𝑡 𝜃 ) 𝛽 (11)
Dimana, t : Waktu θ : Scale Parameter β : Shape Parameter e : Natural Logarithm (e = 2,71828)
Cumulative Distribution Function (CDF)
𝐹(𝑡) = 1 − 𝑒 −( 𝑡 𝜃 ) 𝛽 (12)
Reliability Function (keandalan)
𝑅(𝑡) = 𝑒 −( 𝑡 𝜃 )𝛽 (13)
Failure Rate Function
λ(t) = 𝛽 𝜃 ( 𝑡 𝜃 ) 𝛽−1 (14)
Mean Time To Failure in Weibull Distribution
𝑀𝑇𝑇𝐹  = (𝜃)(Γ) (1 + 1 𝛽 ) (15)
Γ(x) = (x − 1)Γ(x − 1) (16)
Dimana: Γ(x) = Gamma Function
d) Distribusi Exponensial
Probability Density Function (PDF)
𝑓(𝑡) = λ𝑒 (−𝜆.𝑡) (17) Dimana,
t  : Waktu e  : Natural Logarithm (e = 2,71828) λ  : Rate Parameter
Cumulative Distribution Function (CDF)
𝐹(𝑡) = 1 − 𝑒 (−𝜆.𝑡) (18) Reliability Function (keandalan)
𝑅(𝑡) = 𝑒 (−𝜆.𝑡) (19)

## Failure Rate Function
λ(t) = f(t) 𝑅(𝑡) = 𝜆 (20)

## Mean Time To Failure in Exponential Distribution
𝑀𝑇𝑇𝐹  = 1 𝜆 (21) 2.1.2 Mean Time to Repair (MTTR) dan Mean Time to Failure (MTTF)
Waktu  yang  dibutuhkan  untuk  perbaikan  mulai  dari  komponen  tersebut  mengalami  kerusakan sampai dengan perbaikan dan mesin tersebut jalan kembali itulah yang disebut dengan Mean Time to  Repair (MTTR). Mean  Time  to  Failure (MTTF) mempunyai  arti  rata-rata  waktu  kerusakan  dari sejak mesin berjalan sampai terjadinya mesin rusak kembali. Berbanding terbalik dengan MTTR, di sini  nilai  penting  yang  harus  dilihat  adalah  semakin  besar  nilai  MTTF  yang  didapat  maka  kualitas pekerjaan  terlihat  bagus,  dibuktikan  dengan  tingkat  kerusakan  dan  jarak  waktu  sejak  mesin berjalan sampai mesin tersebut rusak kembali memiliki jarak waktu yang lama.

## 2.1.3 Keandalan ( Realibility)
Keandalan  didefinisikan  sebagai  probabilitas  bahwa  perangkat,  mesin  atau  sistem  akan melakukan fungsi tertentu dalam batas yang diberikan, di bawah lingkungan yang diberikan kondisi, untuk  waktu  tertentu  (Stapelberg,  2009).  Keandalan  adalah  salah  satu  karakteristik  yang menentukan kualitas.

## 2.1.4 Maintenance Interval Time
Dalam  menentukan  interval  waktu  perawatan,  data  kegagalan  berikut  harus  sesuai  distribusi tertentu.  Kemudian,  semua  fungsi  yang  berhubungan  dengan  distribusi  digunakan  untuk menentukan interval waktu perawatan. Probability density function, cumulative density function, reliability  function  and  hazard  or  failure  rate harus  dihitung.  Biaya  per  unit  waktu  juga  harus dihitung. Persamaan (1) itu digunakan dalam menghitung biaya pemeliharaan:
𝐶(𝑡) = 𝐶𝑝+𝐶𝑓.𝐻(𝑡) 𝑡 (22)
Dimana,
C(t) = Cost per unit of time
Cp   = Harga komponen + (waktu penggantian (jam) x gaji operator per jam) + (kapasitas produksi x waktu penggantian x production loss )
Cf    = harga komponen + (downtime (hours) x salary of mechanic per hours) + (production capacity x downtime x loss of production) H(t) = Cumulative hazard function in the interval of t

## 3. Metodologi Penelitian
Data kerusakan yang digunakan dalam penelitian ini diambil dari Agustus 2015 sampai Mei 2017. Setelah mendapatkan semua data yang dibutuhkan, langkah selanjutnya adalah menentukan waktu untuk gagal (TTF) dan waktu perbaikan (TTR). Kemudian, mencari pola distribusi yang sesuai dengan data ditentukan. Setelah mengetahui distribusi yang digunakan, maka parameter distribusi diperlukan untuk menghitung, Mean Time to Failure (MTTF) dan Mean Time to Repair (MTTR). Interval perawatan digunakan untuk mengatur interval jadwal perawatan. Pada interval kegagalan jenis distribusi harus diketahui sebelumnya untuk menentukan interval  waktu  perawatan.  Jadwal  perawatan  yang  diusulkan  adalah  berdasarkan  target  realibilitas  untuk mesin yang ditetapkan oleh perusahaan. Di akhir  penelitian, akan ada perbandingan yang berkaitan dengan realibilitas dan biaya untuk mengetahui dampak dari perbaikan. Setelah itu buat jadwal untuk perawatan sesuai dengan tingkat realibilitas yang ditentukan. Metodologi penelitian pada penelitian ditunjukkan pada Gambar 1.
Gambar 1. Research Framework penelitian

## 4. Hasil dan Pembahasan
Penelitian  dimulai  dengan  mengumpulkan  data  kerusakan  komponen  mesin  duplex.  Data  dan  jenis kerusakan komponen dapat dilihat pada Tabel 1. Dari Tabel 1 dapat dilihat bahwa komponen yang paling sering  rusak  adalah  komponen Bearing, Rantai,  dan Unwinder. Setela  didapatkan  komponen  kritis  maka langkah  selanjutnya  adalah  mencari  nilai Time  to  Repair (TTR)  dan Time  to  Failure (TTF).  Setelah didapatkan  angka  TTR  dan  TTF  maka  mencari  pola  distribusi  yang  cocok  untuk  melakukan  penelitian. Distribusi  yang  digunakan  adalah  distribusi  normal,  eksponensial,  lognormal  dan  weibull  dengan  dibantu dengan software  Minitab .  Hasil  penentuan  distribusi  dapat  dilihat  pada  Tabel  2.  Untuk  penentuan distribusi yang  digunakan  dalam  penelitian akan  dicek  nilai Anderson Darling (AD) terkecil  dan  P- value dengan hipotesis sebagai berikut:
H 0 : Data fit untuk distribusi tertentu
H 1 : Data tidak fit untuk distribusi tertentu α : 0,05 Teori sebagai acuan pengambilan keputusan: Terima H 0 : jika P-Value > α Tolak H 1 : jika P-Value < α
Tabel 1. Frekuensi Jenis Kerusakan Mesin Duplex
No Jenis Kerusakan Jumlah Kerusakan Persentase (%)  (%) komulatif 1 Bearing 30 24 24 2 Rantai 26 20,8 44,8 3 Unwinder 20 16 60,8 4 V-Belt 12 9,6 70,4 5 Cutter 10 8 78,4 6 Conveyor 12 9,6 88 7 Pipa Sealing 5 4 92 8 Kopling 10 8 100 Total 125 100
Tabel 2 merupakan hasil dari perhitungan pola distribusi TTR menggunakan software statistika.
Tabel 2. Pola Distribusi dan Nilai Anderson Darling (AD) TTR No Komponen Distribusi Nilai AD P-Value Result 1 Bearing Normal 0,52 0,172 OK Eksponential 9,705 <0,003 NOT OK Weibull 0,766 0,042 NOT OK Lognormal 0,351 0,446 OK 2 Rantai Normal 0,272 0,641 OK Eksponential 7,915 <0,003 NOT OK Weibull 0,405 >0,250 NOT OK Lognormal 0,238 0,759 OK 3 Unwinder Normal 0,314 0,518 OK Eksponential 6,032 <0,003 NOT OK Weibull 0,213 >0,250 OK Lognormal 0,691 0,06 OK
Dari tabel di atas maka untuk komponen Bearing menggunakan distribusi Lognormal, komponen Rantai menggunakan  distribusi  Lognormal  dan  komponen Unwinder menggunakan  distribusi  Weibull.  Sedangkan Tabel 3 merupakan pola distribusi dari Time to Failure (TTF).
Tabel 3. Pola Distribusi dan Nilai Anderson Darling (AD) TTF No Komponen Distribusi Nilai AD P-Value Result 1 Bearing Normal 1,928 <0,005 NOT OK Eksponential 0,419 0,594 OK Weibull 0,39 >0,250 OK Lognormal 0,88 0,021 NOT OK 2 Rantai Normal 0,933 0,015 NOT OK Eksponential 0,385 0,655 OK Weibull 0,345 >0,250 OK Lognormal 0,81 0,031 NOT OK 3 Unwinder Normal 1,321 <0,005 NOT OK Eksponential 0,247 0,888 OK Weibull 0,17 >0,250 OK Lognormal 0,32 0,508 OK
Dari  Tabel  3  maka  untuk  komponen Bearing menggunakan  distribusi  Weibull,  komponen  Rantai menggunakan  distribusi  Weibull  dan  komponen Unwinder menggunakan  distribusi  Weibull.  Dengan mengetahui  distribusi  yang  terpilih,  dapat  dihitung  parameter-parameter  pada  komponen  kritis sesuai  dengan  distribusi  yang  terpilih.  Setelah  menghitung  parameter  dapat  dicari mean  time  to failure (MTTF) dan mean time to repair (MTTR) pada tiap komponen kritis dapat dilihat pada Tabel 4 dan 5.
Tabel 4. Hasil Perhitungan MTTR pada Komponen Kritis
Komponen Distribusi Scale ( 𝜃) Shape (β) Tmed Gamma ( Ѓ) MTTR Bearing Lognormal 0,17175 6,15267 4,4 - 4,465 Rantai Lognormal 0,19612 5,48878 1,75 - 1,784 Unwinder Weibull 3,65451 6,07537 3,44167 0,92980 3,398 Rumus yang digunakan: Distribusi Lognormal : 𝑴𝑻𝑻𝑹 = 𝒕𝒎𝒆𝒅 . 𝒆^((𝒔^𝟐/𝟐) ) (23) Distribusi Weibull : 𝑴𝑻𝑻𝑹  = (𝜽)(𝚪)(𝟏 + 𝟏/𝜷) (24)
Untuk tabel di bawah ini merupakan perhitungan Mean Time to Failure (MTTF).
Tabel 5. Hasil Perhitungan MTTF pada Komponen Kritis Komponen Distribusi Scale ( 𝜃) Shape (β) Gamma ( Ѓ) MTTF Bearing Weibull 564,0592 1,06112 0,97610 550,578 Rantai Weibull 396,1011 0,96247 1,01758 403,064 Unwinder Weibull 718,0463 0,92534 1,03650 744,255 Rumus yang digunakan : Distribusi Weibull : 𝑴𝑻𝑻𝑭  = (𝜽)(𝚪)(𝟏 + 𝟏/𝜷) (25)
Setelah mendapatkan nilai MTTR dan MTTR maka selanjutnya adalah mengitung biaya antara perbaikan secara corrective dan Preventive. Tabel 6 merupakan data dan asumsi dalam melakukan perhitungan biaya perawatan.
Tabel 6. Repair Time Data (Tf) dan Preventive Maintenance Time Data (Tp) Komponen Mean Time To Repair (hours) Mean time To Preventive Maintenance (hours) Bearing 4,465 4 Rantai 1,784 1,5 Unwinder 3,398 3
Untuk menghitung biaya perbaikan komponen diperlukan beberapa data yang dapat mendukung untuk digunakan dalam perhitungan. Berikut data pendukung yang digunakan.
1. Aktual output produksi mesin duplex yaitu 16,43 ton/jam
2. Production loss jika terjadi kerusakan pada komponen Rp 10.000/ton
3. Harga untuk komponen Bearing Rp 201.700/pcs
4. Harga untuk komponen Rantai ( connecting link) adalah Rp 5.000/pcs
5. Harga untuk komponen Unwinder adalah Rp 54.700/pcs
6. Gaji  untuk  mekanik  Rp  3.950.000/bulan  (UMK  Kab.  Bekasi).  Diasumsikan  bahwa  mekanik kerja  26  hari  dalam  sebulan  yang  mana  8  jam/hari.  Jadi  gaji maintenance untuk  1  jam kerja adalah Rp 18.990/jam.
Rumus menghitung Corrective Maintenance sebagai berikut: Cf  =  Harga  Komponen  +  (waktu  downtime  X  gaji  per  jam)  +  (kapasitas  produksi  X downtime X production loss ) (26) Sedangkan untuk menghitung biaya Preventive Maintenance adalah:
Cp  =  Harga  Komponen  +  (waktu  penggantian  X  gaji  per  jam)  +  (kapasitas  produksi  X  waktu penggantian X production loss ) (27)
Berikut hasil perhitungan biaya korektif dan preventif dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Perhitungan Biaya Perawatan Korektif dan Preventif Komponen (Cf) Corrective Maintenance (Cp) Preventive Maintenance Costdown Bearing Rp. 1.020.089,82 Rp. 934.860 Rp. 85.229,82 8,3% Rantai Rp. 331.989,36 Rp. 279.935 Rp. 52.054,36 15,6% Unwinder Rp. 677.519,42 Rp. 604.570 Rp. 72.949,42 10,7%
Dari tabel di atas dapat disimpulkan bahwa biaya perawatan lebih sedikit menggunakan preventif sebagai strategi perawatan.

## 4.1 Menghitung Interval Perawatan
Dalam  perhitungan  interval  penggantian  komponen  sangat  penting  untuk  mengetahui  distribusi yang digunakan. Pada kasus ini distribusi yang didapat melalui software statistika yaitu dari ketiga komponen bearing , rantai, dan unwinder menggunakan distribusi weibull .
Penggantian  komponen  dilakukan  untuk  menghindari  kerusakan  secara  mendadak  yang  tidak diharapkan  yang  berpengaruh  terhadap  proses  produksi  yang  sedang  berjalan.  Interval  komponen pengganti  akan  menunjukkan  waktu  yang  tepat  untuk  mengurangi  risiko  dimana  kegagalan  dapat terjadi  dengan  mempertimbangkan  biaya  dan  keandalan  yang  dipakai  60%  dan  75%  yang  akan dikeluarkan. Rumus-rumus yang dipakai sebagai perhitungan menggunakan distribusi weibull antara lain:
 Probability Density Function (PDF)
𝑓(𝑡) = 𝛽 𝜃 ( 𝑡 𝜃 ) 𝛽−1 𝑒 ( 𝑡 𝜃 ) 𝛽 (28)
 Cumulative Distribution Function (CDF)
𝐹(𝑡) = 1 − 𝑒 −( 𝑡 𝜃 ) 𝛽 (29)
 Reliability Function (keandalan)
𝑅(𝑡) = 𝑒 −( 𝑡 𝜃 )𝛽 (30)
 Commulative Hazard Function
𝐻(𝑡) = ( 𝑡 𝜃 ) 𝛽 (31)
 Cost per unit of time Ct 𝐶(𝑡) = 𝐶𝑝+(𝐶𝑓 x 𝐻(𝑡)) 𝑡 (32) Tabel 8. Perbandingan Interval Perawatan Secara MTTF, Keandalan 60%, dan Keandalan 75% Komponen Interval Perawatan (MTTF) Keandalan Interval Perawatan 60% Keandalan Interval Perawatan 75% Keandalan Bearing 550 jam 37% 290 jam 61 % 170 jam 75 % Rantai 400 jam 36% 180 jam 62 % 100 jam 76% Unwinder 745 jam 35% 330 jam 61 % 210 jam 73 %
Hasil  peritungan  MTTF  dengan  distribusi  weibull  dapat  dilihat  pada  Tabel  8.  Tabel  8  juga menampilkan  perbandingan antara interval perawatan MTTF, keandalan 60% dan keandalan 75%. Semakin besar nilai keandalan maka semakin kecil jarak/interval untuk melakukan perawatan akan tetapi biaya yang dikeluarkan  lebih besar. Gambar 2, 3, 4 merupakan  komparasi R(t), C(t), dan t masing-masing  komponen yaitu Bearing, Rantai, dan Unwinder.
Gambar 2. Komparasi antara R(t), C(t), dan t pada Komponen Bearing 78%76%73%70%68%66%63%61%59%57%55%53%51%49%47%46%44%42%41%39%38% 0 100 200 300 400 500 600 0 2000 4000 6000 8000 10000 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 C(t) R(t)
t
Gambar 3. Komparasi antara R(t), C(t), dan t pada Komponen Rantai
Gambar 4. Komparasi antara R(t), C(t), dan t pada Komponen Unwinder

## 4.2 Penjadwalan dengan Keandalan 60%
Setelah  mendapatkan  nilai  perhitungan  interval  penggantian  komponen  dengan  biaya  yang terendah  maka  untuk  menekan cost yang  dikeluarkan  akibat  kerusakan  yang  terjadi  secara mendadak  akan  dibuatkan  usulan  jadwwal  penggantian  komponen  sesuai  dengan  waktu  optimal yang  sudah  didapat.  Untuk  komponen Bearing penggantian  perawatan  secara  berkala  dilakukan sesuai interval 290 jam, untuk komponen rantai 180 jam dan untuk komponen unwinder 330 jam. Interval dari masing-masing komponen tersebut sebagai acuan untuk pengecekan secara visual dan penggantian  komponen  akan  dilakukan  saat  overhaul  bulanan  yang  akan  disediakan  waktu  1  hari dalam 1 bulan. Berikut gambar 5 merupakan rencana usulan jadwal dalam kurun waktu percobaan selama 6 bulan dari Januari 2018 sampai Juni 2018.
77%73% 69% 66%63%60%57% 54% 51% 49%47%44% 42%40% 38% 36% 0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
R(t) C(t) Mission (t)
73%71%69%67% 65%63% 61% 60% 58%57% 55% 54% 52% 51% 50% 48% 47% 46%45% 43% 42% 41% 40% 39% 38%37% 36% 35%0 100 200 300 400 500 600 700 800 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 R(t) C(t)
t
Gambar 5. Perencanaan Jadwal Perawatan dengan Keandalan 60% untuk Tahun 2018
Dari  Gambar  5  dapat  dilihat  bahwa  jadwal  perawatan  sesuai  jadwal  yaitu  dengan  tingkat  keandalan minimal sebesar 60%. Untuk komponen Bearing interval perawatan 12 hari, untuk komponen Rantai interval perawatan 7 hari dan untuk komponen Unwinder interval perawatan 13 hari. Dan untuk penggantian setiap komponen setiap di tanggal akhir bulan (overhaul).

## 4.3 Penjadwalan dengan Keandalan 75%
Setelah  mendapatkan  nilai  perhitungan  interval  penggantian  komponen  dengan  biaya  yang terendah  maka  untuk  menekan cost yang  dikeluarkan  akibat  kerusakan  yang  terjadi  secara mendadak  akan  dibuatkan  usulan  jadwwal  penggantian  komponen  sesuai  dengan  waktu  optimal yang  sudah  didapat.  Untuk  komponen Bearing penggantian  perawatan  secara  berkala  dilakukan sesuai interval 170 jam, untuk komponen rantai 100 jam dan untuk komponen unwinder 210 jam. Interval dari masing-masing komponen tersebut sebagai acuan untuk pengecekan secara visual dan penggantin  komponen  akan  dilakukan  saat overhaul bulanan  yang  akan  disediakan  waktu  1  hari
dalam 1 bulan. Berikut Gambar 6 merupakan rencana usulan jadwal dalam kurun waktu percobaan selama 6 bulan dari Januari 2018 sampai Juni 2018.
Gambar 6. Perencanaan Jadwal Perawatan dengan Keandalan 75% untuk Tahun 2018
Dari  Gambar  6  dapat  dilihat  bahwa  jadwal  perawatan  sesuai  jadwal  yaitu  dengan  tingkat  keandalan minimal sebesar 75%. Untuk komponen Bearing interval perawatan 7 hari, untuk komponen rantai interval perawatan 4 hari dan untuk komponen Unwinder interval perawatan 9 hari. Dan untuk penggantian setiap komponen setiap di tanggal akhir bulan ( overhaul ).

## 4.4 Analisis Predictive Maintenance
Setelah dilakukan perhitungan interval secara predictive , maka hasil yang didapat dapat dilihat dalam Tabel 9 berikut.
Tabel 9. Predictive Maintenance Interval
Komponen Interval Perawatan (MTTF) Interval Perawatan 60% Interval Perawatan 75% Bearing 184 hari 84 hari 28 hari Rantai 187 hari 84 hari 28 hari Unwinder 186 hari 84 hari 27 hari
Jika dilihat dari tabel di atas maka dapat disumpulkan bahwa perawatan secara prediktif tidak dapat dilakukan untuk mesin Duplex karena umur mesin tersebut sudah tidak lagi muda yaitu lebih dari 25 tahun. Penjadwalan perawatan secara prediktif akan efektif jika kondisi mesin masih baru di  bawah  5  tahun,  maka  dari  itu  penelitian  ini  akan  menentukan  bahwa  perawatan  secara Preventive menjadi  alternatif  untuk  diaplikasikan  sebagai  strategi  untuk  menjaga  kondisi  mesin agar tetap berjalan dengan baik.

## 5. Simpulan
Perbaikan  secara corrective pada  mesin  Duplex  ternyata  menimbulkan  biaya  yang  lebih  besar dibandingkan  dengan  perawatan  secara preventive dikarenakan  oleh  penambahan  biaya  waktu tunggu baik waktu tunggu kedatangan komponen maupun waktu administrasi perbaikan. Maka dari itu perlu adanya penjadwalan penggantian dan perawatan yang baik agar menekan cost untuk biaya perawatan.  Berdasarkan  penelitian  di  atas  didapatkan  penurunan  biaya  yang  cukup  signifikan setelah  adanya  perubahan  dari  metode  perawatan corrective menjadi preventive .  Terjadi penurunan biaya sebesar 8,30% untuk komponen bearing dari Rp 1.020.089,82 menjadi Rp 934.860. Untuk komponen rantai terjadi penurunan sebesar 15,60 % dari Rp 331.989,36 menjadi Rp 279.635. Sedangkan untuk komponen unwinder terjadi penurunan biaya sebesar 10,70 % dari Rp 677.519,42 menjadi  Rp  604.570.  Tingkat  keandalan  dari  tiap  komponen  akan  menentukan  interval penggantian/perawatan sebagai berikut.

## 6. Daftar Pustaka
1. Assauri,  S.  (2004). Manajemen  Produksi  dan  Operasi, Lembaga  Penerbit  Fakultas  Ekonomi Universitas Indonesia, Jakarta.
2. Corder, Antony S. (1988). Maintenance Management Techniques , McGraw Hill Ltd, England.
3. Ebelling,  Charles  E.  (1997). An  Introduction  to  Reliability  and  Maintainability  Engineering , McGraw-Hill, New York.
4. Stapelberg,  R.F.  (2009). Handbook  of  Reliability,  Availability,  Maintainability  and  Safety in Engineering Design , 1st ed, Springer-Verlag London.