## PEMODELAN RASIONALISASI UNIT LOADER DAN HAULER TERHADAP PEMILIHAN UNIT DI PT. XYZ
Ari Nasanius 1) , Dikky Antonius H. 2) , Bantu Hotsan Simanullang 3)
Teknik Mesin, Fakultas Teknik Mesin Universitas Kristen Indonesia e-mail: 1) arinasanius@gmail.com, 2) dicky.antonius@uki.ac.id, 3) bantu.simanullang@uki.ac.id

## ABSTRAK
Pemilihan  unit  merupakan  hal  penting  untuk  memenuhi  target  produksi  suatu  perusahaan kontraktor  alat  berat.  Untuk  melakukan  pemilihan  yang  tepat  diperlukan  perhitungan berdasarkan beberapa parameter sehingga dapat menentukan investasi terbaik pada unit-unit tertentu,  seperti  pada  unit  loader  dan  hauler.  Rasionalisasi  unit  merupakan  salah  satu  cara untuk membuat suatu standar parameter pemilihan sehingga dapat mengurangi banyak model dan  merek  unit  .Penelitian  ini  dilakukan  dengan  menganalisis  rasionalisasi  unit  pada  unit loader dan hauler pada PT. XYZ dengan perhitungan data cost per hour, physical availability, mean time between repair, cost  per bank cubic meter, cost  per payload  dan biaya pembelian unit  baru  untuk  membuat  suatu  pemodelan  pemilihan  unit  sehingga  didapatkan  hasil pemodelan  untuk  menentukan  unit  dengan  merek  terbaik  pada  setiap  kelas  untuk diinvestasikan pada unit loader dan hauler. Penelitian ini berhasil membuat pemodelan yang digunakan untuk menganalisis rasionalisasi unit terbaik pada unit loader dan hauler sehingga didapatkan matriks untuk menentukan merek terbaik pada setiap kelas yang dianalisis.
Kata  kunci:  Alat  berat,  Cost  per  Hour,  Mean  Time  Between  Repair,  Pemodelan,  Physical Availability, Rasionalisasi.

## ABSTRACT
Unit  selection  is  important  to  fufill  the  production  target  of  a  heavy  equipment  contractor company. To make the right selection, it is necessary to calculate based on several parameters to  determine  the  best  investment  in  certain  units,  such  as  loader  and  hauler  units.  Unit rationalization  is  one  of  many  way  to  make  a  standard  parameter  selection  to  reduce  the number  of  models  and  brands  of  units.  This  research  was  conducted  by  analyzing  the rationalization of  units on loader and hauler units at PT. XYZ by calculating the data of cost per hour, physical availability, mean time between repair, cost per bank cubic meter, cost per payload and the cost of new unit to create a unit selection modeling so the modeling results are obtained  to  determine  the  unit  with  the  best  brand  in  each  class  for  invested  in  loader  and hauler  units.  This  study  succeeded  in  making  the  modeling  that  used  for  analyze  the rationalization  of  the  best  units  in  the  loader  and  hauler  units  to  get  the  matrix  of  the  best brand in each class that being analyzed.
Keywords:  Cost  per  Hour,  Heavy  equipment,  Mean  Time  Between  Repair,  Modeling, Rationalization, Physical Availability,.

## PENDAHULUAN
Dalam  suatu  perusahaan  kontraktor  alat berat,  pemilihan  unit  yang  akan  digunakan merupakan  hal  yang  penting  untuk  dapat  memenuhi  target  produksi  yang  ditetapkan pemilik  tambang.  Unit  dalam  industri  batu  bara  sendiri  terbagi  menjadi  beberapa  jenis menurut  fungsinya, drilling , loader , hauler , dozer , grader , auxiliary dan support [1]. Masing-masing  jenis  memiliki  fungsi  yang  berbeda  dalam  sebuah  pertambangan,  seperti untuk keperluan produksi dibagi menjadi drilling , loader , hauler dan untuk keperluan non produksi dibagi menjadi dozer dan grader dan keperluan auxiliary dan support .
Unit  yang  digunakan  dalam  aktivitas  pertambangan  sendiri  memiliki  umur penggunaan alat yang ditetapkan dari kontraktor yang memakai unit tersebut. Dikarenakan masa  alat  yang  memiliki  batas,  maka  sebuah  kontraktor  pertambangan  harus  membeli kembali unit yang sudah melewati umur penggunaannya agar dapat beroperasi dengan baik untuk memenuhi target produksi. Dalam Pemilihan investasi unit pada alat berat memiliki beberapa  metode,  seperti  IRR,  NPV,  Payback  Period  dan  sebagainya.  Melalui  metode
pemilihan  tersebut,  pengelola  dapat  menentukan  akan  membeli  atau  menyewa  alat  berat yang akan digunakan.
Dalam  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Hastia  Ulfa et  all. [2],  sebelum  melakukan investasi, perlu menghitung nilai IRR dan NPV dengan mempertimbangkan Owning Cost dan  Operating  Cost  sehingga  dapat  mendapatkan  hasil  yang  terbaik  dalam  pemilihan investasi.  Hasil  yang  didapatkan  dengan  perhitungan  IRR  dan  NPV  dengan mempertimbangkan Owning Cost dan Operating Cost menunjukan bahwa sewa alat masih merupakan pilihan terbaik.
Dari penelitian di atas dapat dilihat bahwa penentuan investasi pengadaan alat berat selalu didasarkan pada pemilihan sewa alat atau pembelian alat, namun bisa dilihat bahwa belum  ada  yang  membahas  terlebih  dahulu  pemilihan  merek  yang  terbaik  yang  dapat digunakan  di  perusahaan  tersebut.  Maka  dari  itu  dalam  penelitian  ini  akan  dilakukan analisis  rasionalisasi  unit  pada  unit loader dan hauler untuk  membuat  suatu  pemodelan pemilihan  sehingga  dapat  mengurangi  banyak  model  dan merek  unit.  Analisis  yang  akan dilakukan untuk menentukan rasionalisasi unit adalah berdasarkan cost per hour , physical availability,  mean  time  between  repair , cost  per  BCM,  cost  per  payload dan  biaya pembelian unit baru sehingga didapatkan hasil pemodelan menentukan  unit terbaik untuk diinvestasikan untuk unit loader dan hauler .

## METODE PENELITIAN

## Studi Kasus Investasi Unit Alat Berat Jenis Loader dan Hauler
Pembuatan dan penyusunan tugas akhir ini diangkat berdasarkan kasus investasi unit alat  berat,  khususnya  jenis  loader  dan  hauler.  Dalam  penelitian  ini,  studi  kasus  investasi unit alat berat didasarkan pada penentuan unit yang akan diinvestasikan berdasarkan data CPH (Cost Per Hour), CPBCM (Cost Per Bank Cubic Meter), CPP (Cost Per Payload), PA (Physical  Availability)  MTBF  (Mean  Time  Between  Failure)  dan  biaya  pembelian  unit dengan kapasitas berikut:
Tabel 1. Kapasitas Unit Loader Merek Kelas Model CATERPILLAR 125 Ton CAT390F HITACHI 400 Ton EX3600-6 KOMATSU 125 Ton PC1250SP-8R KOMATSU 200 Ton PC2000-8 LIEBHERR 125 Ton R9100 LIEBHERR 200 Ton R9200 LIEBHERR 400 Ton R9400 Tabel 2. Kapasitas Unit Hauler Merek Kelas Model CATERPILLAR 100 Ton CAT777E CATERPILLAR 150 Ton CAT785C CATERPILLAR 200 Ton CAT789C KOMATSU 100 Ton HD785-7 KOMATSU 150 Ton HD1500-7 HITACHI 200 Ton EH3500
Pengumpulan data yang dilakukan adalah dengan mencari data lapangan terkait unit- unit yang akan dikaji. Data yang didapatkan dari hasil perhitungan akan dibandingkan pada setiap  merek  pada  setiap  kapasitas  yang  berbeda.  Hasil  pada  masing-masing  parameter yang dihasilkan tentunya akan berbeda karena model, biaya perawatan, kapasitas, aktivitas unit,  produktivitas  tambang  pada  setiap  unit  dan  standart  parameter  operasional  yang berbeda.  Dari  hasil  pengolahan  tersebut,  akan  dipaparkan  merek  yang  paling  baik  untuk setiap kelas yang akan dibeli dalam investasi unit yang akan dilakukan.
Dari data yang didapatkan, akan dilakukan pengolahan dengan cara sebagai berikut:
1. Menghitung Cost per Hour Cost  per  Hour adalah  biaya  yang  dikeluarkan  dalam  proses  kerja  per  jam.  Nilai Cost per Hour dapat didapatkan dengan menggunakan persamaan berikut:
𝐶𝑜𝑠𝑡 𝑝𝑒𝑟 𝐻𝑜𝑢𝑟 = Total Biaya Total Waktu Operasi (1) 2. Menghitung Physical Availability Physical Availability adalah angka yang menunjukan persentase ketersediaan suatu alat beroperasi dengan memperhitungkan kehilangan waktu yang hilang karena hujan, jalan rusak,  istirahat,  dan  sebagainya.  Nilai Physical  Availability dapat  didapatkan  dengan menggunakan persamaan berikut [3]:
𝑃ℎ𝑦𝑠𝑖𝑐𝑎𝑙 𝐴𝑣𝑎𝑖𝑙𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑦 = 𝑀𝑎𝑐ℎ𝑖𝑛𝑒 𝑂𝑛 𝐻𝑎𝑛𝑑 𝐻𝑜𝑢𝑟 − 𝐵𝑟𝑒𝑎𝑘𝑑𝑜𝑤𝑛 𝑀𝑎𝑐ℎ𝑖𝑛𝑒 𝑂𝑛 𝐻𝑎𝑛𝑑 𝐻𝑜𝑢𝑟 𝑥 100% (2) 3. Menghitung Mean Time Between Failure Mean Time Between Failure adalah angka yang menunjukan waktu rata-rata antara satu kerusakan  dan  kerusakan  lainnya  [4].  Nilai Mean  Time  Between  Failure dapat didapatkan dengan menggunakan persamaan berikut [5]:
𝑀𝑒𝑎𝑛 𝑇𝑖𝑚𝑒 𝐵𝑒𝑡𝑤𝑒𝑒𝑛 𝐹𝑎𝑖𝑙𝑢𝑟𝑒 = Total Waktu Operasi Total Kerusakan (3)
4. Menghitung Cost per BCM Cost per BCM adalah biaya yang diperlukan untuk memproduksi 1 Bank Cubic Meter batu  bara  per  jam.  Nilai Cost  per  BCM dapat  didapatkan  dengan  menggunakan persamaan berikut [6]:
𝐶𝑜𝑠𝑡 𝑝𝑒𝑟 𝐵𝐶𝑀 = 𝐶𝑜𝑠𝑡 𝑝𝑒𝑟 𝐻𝑜𝑢𝑟 Total Produksi/jam (4)
5. Menghitung Cost per Payload Cost per Payload adalah biaya yang diperlukan untuk mengangkut 1 ton batu bara per jam. Nilai Cost per Payload dapat didapatkan dengan menggunakan persamaan berikut [7]:
𝐶𝑜𝑠𝑡 𝑝𝑒𝑟 𝑃𝑎𝑦𝑙𝑜𝑎𝑑 = 𝐶𝑜𝑠𝑡 𝑝𝑒𝑟 𝐻𝑜𝑢𝑟 Total Produksi/jam (5)
Setelah  didapatkan  data-data  yang  diperlukan,  dilakukan  perbandingan  dengan membandingkan  masing-masing  data  sehingga  dapat  ditemukan  merek  terbaik  dalam setiap  kapasitas.  Untuk  membandingkan  data-data  yang  didapatkan,  dibuat  suatu pemodelan  untuk  menentukan  rasionalisasi  unit  yang  digunakan  yang  ditentukan  dari keterkaitan masing-masing parameter, di mana parameter yang memiliki keterkaitan yang paling  besar  dengan  parameter  lainnya  memiliki  bobot  yang  lebih  besar  dibanding parameter lainnya. Persentase pemodelan diambil dari beberapa penelitian sebelumnya [8, 9, 10] yang kemudian menjadi pedoman penentian persentase pemodelan.
Tabel 3. Bobot perbandingan parameter penentuan investasi
Bobot Total CPH CPBCM PA MTBF Biaya Pembelian Unit 25% 25% 20% 15% 15% 100%

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Physical Availability (PA) Perhitungan physical availability didapatkan  berdasarkan  data Machine  on  Hand Hour dan total breakdown (unschedule breakdown & schedule breakdown) . Nilai physical availability menunjukan  persentase  ketersediaan  unit.  Semakin  tinggi  nilai physical availability menunjukan bahwa unit tersebut dapat digunakan lebih maksimal.

## Pemodelan Rasionalisasi Unit Loader dan Hauler Terhadap Pemilihan Unit di PT. XYZ
Ari Nasanius, Dikky Antonius H., Bantu Hotsan Simanullang
Tabel 4. Data Physical Availability Unit Loader
Merek Kelas Model Jumlah MoHH Actual (Hour) Total Breakdown PA CATERPILLAR 125 ton CAT390F 6 64176 4104 94% HITACHI 400 ton EX3600-6 5 130572 15976 88% KOMATSU 125 ton PC1250SP-8 6 142136 21077 85% KOMATSU 200 ton PC2000-8 20 457664 43124 91% LIEBHERR 125 ton R9100 8 76753 6839 91% LIEBHERR 200 ton R9200 5 69871 5102 93% LIEBHERR 400 ton R9400 6 104459 12360 88% Tabel 5. Data Physical Availability Unit Hauler Merek Kelas Model Jumlah MoHH Actual (Hour) Total Breakdown PA CATERPILLAR 100 ton CAT777E 21 292679 15262 95% CATERPILLAR 150 ton CAT785C 50 1279529 161364 87% CATERPILLAR 200 ton CAT789C 25 626685 103015 84% HITACHI 200 ton EH3500 16 294000 40189 85% KOMATSU 100 ton HD785-7 184 3545194 234534 94% KOMATSU 150 ton HD1500-7 54 1365818 163901 88%
Dapat  dilihat  pada  Tabel  4  dan  Tabel  5,  dalam  unit loader maupun  unit hauler masing-masing  kelas  memiliki  nilai physical  availability yang  berbeda  berdasarkan  data Machine  on  Hand  Hour  dan  total  breakdown  (unschedule  breakdown  &  schedule breakdown) ,  namun  parameter total  breakdown merupakan  parameter  penentu  dalam menentukan  nilai physical  availability sehingga  untuk  mendapatkan  nilai physical availability yang  tinggi  diperlukan  perawatan  yang  baik  untuk  mengurangi  total breakdown .

## Mean Time Between Failure (MTBF)
Perhitungan  mean  time  between  failure  berdasarkan  parameter  total  hm  dan  total breakdown unschedule. Nilai mean time between failure menunjukan jarak rata-rata antara satu kerusakan dengan kerusakan lainnya. Semakin tinggi nilai mean time between failure menunjukan bahwa unit tersebut memiliki ketahanan yang baik dari kerusakan.
Tabel 6. Data Mean Time Between Failure (MTBF) Unit Loader Merek Kelas Model Qty Total HM (Hour) Total Breakdown Unschedule MTBF CATERPILLAR 125 ton CAT390F 6 42214 183 231 HITACHI 400 ton EX3600-6 5 55559 755 74 KOMATSU 125 ton PC1250SP-8 6 75247 1162 65 KOMATSU 200 ton PC2000-8 20 268934 2123 127 LIEBHERR 125 ton R9100 8 49395 444 111 LIEBHERR 200 ton R9200 5 43914 317 139 LIEBHERR 400 ton R9400 6 59915 874 69 Tabel 7. Data Mean Time Between Failure (MTBF) Unit Hauler Merek Kelas Model Qty Total HM (Hour) Total Breakdown Unschedule MTBF CATERPILLAR 100 ton CAT777E 21 164495 966 170 CATERPILLAR 150 ton CAT785C 50 676701 7304 93 CATERPILLAR 200 ton CAT789C 25 317463 3378 94 HITACHI 200 ton EH3500 16 120152 2319 52 KOMATSU 100 ton HD785-7 184 1889035 14935 126 KOMATSU 150 ton HD1500-7 54 679229 9097 75
Pada Tabel 6 dan Tabel 7, unit loader maupun unit hauler pada setiap kelas memiliki nilai mean  time  between  failure yang  berbeda  berdasarkan  data total  hm dan total breakdown  unschedule ,  namun  parameter total  breakdown  unschedule merupakan parameter  penentu  dalam  menentukan  nilai mean  time  between  failure sehingga  untuk
mendapatkan nilai mean time between failure yang tinggi diperlukan perawatan yang baik untuk mengurangi total breakdown unschedule . Parameter pada nilai physical availability dan mean time between failure sama-sama menggunakan nilai total breakdown namun terdapat perbedaan pada jenis breakdown yang dihitung,  pada physical  availability nilai total  breakdown didapatkan  dari  nilai total breakdown schedule dan  nilai total  breakdown  unschedule sementara  pada mean  time between failure menggunakan nilai total breakdown unschedule .

## Cost per Hour (CPH)
Perhitungan cost per hour berdasarkan parameter data standar parameter operasional masing-masing unit, data biaya pembelian unit dan data biaya perawatan alat pada masing- masing  kelas.  Nilai cost  per  hour menunjukan  biaya  yang  dikeluarkan  per  jam  unit digunakan  berdasarkan  parameter-parameter  yang  digunakan.  Semakin  rendah  nilai cost per  hour menunjukan  biaya  yang  dikeluarkan  untuk  unit tersebut  semakin  kecil  sehingga unit dapat digunakan lebih efektif dengan biaya yang rendah.
Tabel 8. Data Cost per Hour (CPH) Unit Loader Merek Kelas Model SPO Biaya Perawatan Alat Biaya Pembelian Unit CPH CATERPILLAR 125 ton CAT390F 36000 $    1.782.892 $      875.000 $    74 HITACHI 400 ton EX3600-6 50000 $  10.074.519 $   4.573.918 $  293 KOMATSU 125 ton PC1250SP-8 36000 $    1.916.038 $      922.000 $    79 KOMATSU 200 ton PC2000-8 56000 $    4.831.021 $   2.005.000 $  122 LIEBHERR 125 ton R9100 43000 $    4.192.971 $   1.201.551 $  125 LIEBHERR 200 ton R9200 57000 $    4.734.933 $   2.400.116 $  125 LIEBHERR 400 ton R9400 53000 $  12.212.262 $   4.225.441 $  310 Tabel 9. Data Cost per Hour (CPH) unit hauler Merek Kelas Model SPO Biaya Perawatan Alat Biaya Pembelian Unit CPH CATERPILLAR 100 ton CAT777E 43000 $ 1.537.251 $    895.000 $   57 CATERPILLAR 150 ton CAT785C 65000 $ 3.391.590 $  2.395.421 $   89 CATERPILLAR 200 ton CAT789C 65000 $ 4.044.458 $  2.181.180 $   96 HITACHI 200 ton EH3500 56000 $ 2.884.017 $  4.491.000 $ 132 KOMATSU 100 ton HD785-7 50000 $ 1.608.758 $    938.000 $   51 KOMATSU 150 ton HD1500-7 50000 $ 3.502.877 $  1.884.818 $ 108
Pada Tabel 8 dan 9, unit loader maupun unit hauler masing-masing kelas memiliki nilai cost  per  hour yang  berbeda  berdasarkan  data  standar  parameter  operasional,  data biaya  pembelian  unit  dan  data  biaya  perawatan  alat.  Ketiga  parameter  tersebut  saling mempengaruhi  untuk  mendapatkan  nilai cost  per  hour yang  rendah,  dimana  diperlukan biaya  perawatan  alat  dan  biaya  pembelian  unit  yang  rendah  dengan  standar  parameter operasional  yang  tinggi.  Nilai  standar  parameter  operasional  didapatkan  berdasarkan perhitungan  dari  riwayat  masing-masing  model  sehingga  didapatkan  nilai  yang  dijadikan standar pada perusahaan PT. XYZ.

## Cost per Bank Cubic Meter (CPBCM)
Perhitungan cost per bank cubic meter berdasarkan parameter hasil perhitungan nilai cost  per  hour pada  masing-masing  kelas dan  nilai bank  cubic  meter yang  diproduksi  per jam.  Nilai cost  per  bank  cubic  meter menunjukan  biaya  yang  dikeluarkan  per  jam  unit menghasilkan  1 bank  cubic  meter batu  bara.  Semakin  rendah  nilai cost  per  bank  cubic meter menunjukan  biaya  yang  dikeluarkan  untuk  unit  menghasilkan  1 bank  cubic  meter batu bara semakin kecil sehingga biaya yang dikeluarkan lebih efektif.

## Pemodelan Rasionalisasi Unit Loader dan Hauler Terhadap Pemilihan Unit di PT. XYZ
Ari Nasanius, Dikky Antonius H., Bantu Hotsan Simanullang
Tabel 10. Data Cost per Bank Cubic Meter (CPBCM) Unit Loader Merek Kelas Model Productivity (BCM/Hour) CPH CPBCM CATERPILLAR 125 ton CAT390F 456 $    74 $ 0,16 HITACHI 400 ton EX3600-6 1281 $  293 $ 0,23 KOMATSU 125 ton PC1250SP-8R 368 $    79 $ 0,21 KOMATSU 200 ton PC2000-8 560 $  122 $ 0,22 LIEBHERR 125 ton R9100 411 $  125 $ 0,31 LIEBHERR 200 ton R9200 980 $  125 $ 0,13 LIEBHERR 400 ton R9400 1305 $  310 $ 0,24
Pada  data  Tabel  10  unit loader masing-masing  kelas  memiliki  nilai cost  per  bank cubic meter yang berbeda berdasarkan data cost per hour dan total bank cubic meter yang diproduksi  per  jam.  Kedua  parameter  tersebut  saling  mempengaruhi  untuk  mendapatkan nilai cost per bank cubic meter yang rendah, semakin tinggi total bank cubic meter yang diproduksi dan semakin kecil cost per hour maka semakin rendah nilai cost per bank cubic meter yang didapatkan.

## Cost per Payload (CPP)
Perhitungan cost per payload berdasarkan parameter hasil perhitungan nilai cost per hou r pada masing-masing kelas dan nilai payload unit. Nilai cost per payload menunjukan biaya yang dikeluarkan per jam unit menghasilkan 1 ton batu bara. Semakin rendah nilai cost per payload menunjukan biaya yang dikeluarkan untuk unit menghasilkan 1 ton batu bara semakin kecil sehingga biaya yang dikeluarkan lebih efektif.
Tabel 11. Data Cost per Payload (CPP) Unit Hauler Merek Kelas Model Payload Capacity (Ton/Hour) CPH CPP CATERPILLAR 100 ton CAT777E 81 $   56,56 $   0,70 CATERPILLAR 150 ton CAT785C 134 $   89,03 $   0,66 CATERPILLAR 200 ton CAT789C 188 $   95,78 $   0,51 HITACHI 200 ton EH3500 177 $ 131,70 $   0,74 KOMATSU 100 ton HD785-7 93 $   50,94 $   0,55 KOMATSU 150 ton HD1500-7 140 $ 107,75 $   0,77
Pada data Tabel 11 unit hauler masing-masing kelas memiliki nilai cost per payload yang  berbeda  berdasarkan  data cost  per  hour dan  nilai payload unit.  Kedua  parameter tersebut  saling  mempengaruhi  untuk  mendapatkan  nilai cost  per  payload yang  rendah, semakin  tinggi  total payload unit  dan  semakin  kecil cost  per  hour maka  semakin  rendah nilai cost per payload yang didapatkan.

## Pemodelan Rasionalisasi Unit
Berdasarkan data hasil perhitungan physical availability, mean time between failure, cost  per  hour,  cost  per  bank  cubic  meter, dan cost  per  payload pada  unit loader dan hauler , diperoleh hasil keseluruhan sebagai berikut:
Tabel 12. Data Unit Loader Merek Kelas Model PA MTBF CPH CPBCM Biaya Pembelian Unit CATERPILLAR 125 Ton CAT390F 94% 231 $  73,83 $ 0,16 $    875.000 HITACHI 400 Ton EX3600-6 88% 74 $292,97 $ 0,23 $ 4.573.918 KOMATSU 125 Ton PC1250SP-8R 85% 65 $  78,83 $ 0,21 $    922.000 KOMATSU 200 Ton PC2000-8 91% 127 $122,07 $ 0,22 $ 2.005.000 LIEBHERR 125 Ton R9100 91% 111 $125,45 $ 0,31 $ 1.201.551 LIEBHERR 200 Ton R9200 93% 139 $125,18 $ 0,13 $ 2.400.116 LIEBHERR 400 Ton R9400 88% 69 $310,15 $ 0,24 $ 4.225.441

## Tabel 13. Data Unit
Hauler Merek Kelas Model PA MTBF CPH CPBCM Biaya Pembelian Unit CATERPILLAR 100 Ton CAT777E 95% 170 $  56,56 $ 0,70 $    895.000 CATERPILLAR 150 Ton CAT785C 87% 93 $  89,03 $ 0,66 $ 2.395.421 CATERPILLAR 200 Ton CAT789C 84% 94 $  95,78 $ 0,51 $ 2.181.180 HITACHI 200 Ton EH3500 85% 52 $131,70 $ 0,74 $ 4.491.000 KOMATSU 100 Ton HD785-7 94% 126 $  50,94 $ 0,55 $    938.000 KOMATSU 150 Ton HD1500-7 88% 75 $107,75 $ 0,77 $ 1.884.818
Data physical  availability,  mean  time  between  failure,  cost  per  hour,  cost  per  bank cubic  meter,  dan  cost  per  payload pada  unit loader dan hauler telah  didapatkan  dan berdasarkan data diatas dapat dilakukan perhitungan untuk menentukan model dan merek terbaik  pada  setiap  kelas  untuk  unit loader dan hauler .  Perhitungan  untuk  menentukan merek dan model terbaik didapatkan dari pemodelan yang dibuat dengan membandingakan tingkat keterkaitan parameter-parameter yang diteliti, dengan pembobotan sebagai berikut:
1. Penelitian  Paggi et  al. [8]  menyebutkan bahwa physical  availability dan maintenance cost merupakan kedua hal yang saling berkaitan untuk menentukan keandalan unit, dan pada penelitian Wibowo et al. [9] dijelaskan bahwa nilai cost per hour dapat berkurang seiring  dengan  kenaikan  nilai physical  availability unit.  Kemudian  dengan  melihat rumus dari cost per hour terhadap cost per bcm dan cost per payload maka didapatkan bahwa seiring dengan kenaikan cost per hour maka diiringi dengan kenaikan cost per bcm dan cost  per  payload ,  sehingga  dari data  dan  penelitian  diatas didapatkan bahwa physical availability mempengaruhi nilai cost per hour yang secara tidak langsung juga mempengaruhi  nilai cost  per  bcm dan cost  per  payload sehingga  diambil  nilai pembobotan untuk physical availability sebesar 25% dari kelima parameter yang ada.
2. Penelitian  Vorarat  [10]  menunjukan  bahwa maintenance  cost dipengaruhi  dari  nilai mean  time  between  failure ,  semakin  besar mean  time  between  failure maka  semakin besar  pula  nilai maintenance  cost sehingga  mempengaruhi  nilai cost  per  hour . Berdasarkan  penjelasan  pada  penelitian  tersebut  dan  penjelasan  terkait cost  per  hour terhadap cost  per  bcm dan cost  per  payload pada  poin  1,  didapatkan  nilai mean  time between  failure juga  mempengaruhi  nilai cost  per  hour,  cost  per  bcm ,  dan cost  per payload sehingga  diambil  nilai  pembobotan  untuk mean  time  between  failure sebesar 25% dari kelima parameter yang ada.
3. Berdasarkan  penjelasan  pada  penjelasan  terkait cost  per  hour terhadap cost  per  bcm dan cost per payload pada poin 1, didapatkan nilai cost per hour mempengaruhi nilai cost per bcm dan cost per payload sehingga diambil nilai pembobotan untuk cost per hour sebesar 20% dari kelima parameter yang ada.
4. Cost  per  bcm,  cost  per  payload ,  dan  biaya  pembelian  unit  masing  masing  tidak mempengaruhi  parameter  lainnya  sehingga  diambil  nilai  pembobotan  masing-masing 15% dari kelima parameter yang ada.
Sehingga  didapatkan  hasil  pemodelan  untuk  pemilihan  unit  loader  dan  hauler  sebagai berikut:
Tabel 14. Data Unit Loader Merek Kelas Model Bobot Total PA (25%) MTBF (25%) CPH (20%) CPBCM (15%) Biaya Pembelian Unit (15%) CATERPILLAR 125 ton CAT390F 25,0 25,0 20,0 15,0 15,0 100,0 HITACHI 400 ton EX3600-6 24,9 25,0 20,0 15,0 13,9 98,7 KOMATSU 125 ton  PC1250SP-8R 22,4 7,0 18,7 11,3 14,2 73,8 KOMATSU 200 ton PC2000-8 24,4 22,9 20,0 8,8 15,0 91,1 LIEBHERR 125 ton R9100 24,2 12,1 11,8 8,0 10,9 66,9 LIEBHERR 200 ton R9200 25,0 25,0 19,5 15,0 12,5 97,0 LIEBHERR 400 ton R9400 25,0 23,3 18,9 14,4 15,0 96,6

## Pemodelan Rasionalisasi Unit Loader dan Hauler Terhadap Pemilihan Unit di PT. XYZ
Ari Nasanius, Dikky Antonius H., Bantu Hotsan Simanullang
Berdasarkan  Tabel  14,  didapatkan  pada  unit loader merek  dan  model  terbaik  untuk diinvestasikan  pada  masing-masing  kelas,  dimana  pada  kelas  125  ton  model  CAT390F dengan  merek  Caterpillar  memiliki  nilai  terbaik  dengan  nilai  100.  Pada  kelas  200  ton model  R9200  dengan  merek  Liebherr  memiliki  nilai  terbaik  dengan  nilai  97,0  dan  pada kelas 400 ton model EX3600-6 dengan merek Hitachi dengan nilai 98,7.
Tabel 15. Data Unit Hauler Merek Kelas Model Bobot Total PA (25%) MTBF (25%) CPH (20%) CPBCM (15%) Biaya Pembelian Unit (15%) CATERPILLAR  100 ton CAT777E 25,0 25,0 18,0 11,8 15,0 94,8 CATERPILLAR  150 ton CAT785C 24,8 25,0 20,0 15,0 11,8 96,6 CATERPILLAR  200 ton CAT789C 24,5 25,0 20,0 15,0 15,0 99,5 HITACHI 200 ton EH3500 25,0 13,8 14,5 10,3 7,3 70,9 KOMATSU 100 ton HD785-7 24,8 18,6 20,0 15,0 14,3 92,6 KOMATSU 150 ton HD1500-7 25,0 20,1 16,5 13,0 15,0 89,7
Berdasarkan  Tabel  15,  didapatkan  pada  unit hauler merek  dan  model  terbaik  untuk diinvestasikan  pada  masing-masing  kelas,  dimana  pada  kelas  100  ton  model  CAT777E dengan  merek  Caterpillar  memiliki  nilai  terbaik  dengan  nilai  94,8.  Pada  kelas  150  ton model CAT785C merek Caterpillar memiliki nilai terbaik dengan nilai 96,6 dan pada kelas 200 ton model CAT789C dengan merek Caterpillar dengan nilai 99,5.

## KESIMPULAN
Dari  penelitian  yang  telah  dilakukan  untuk  menentukan  optimasi  pemodelan rasionalisasi  unit loader dan hauler terhadap  investasi  unit  di  PT.  XYZ,  didapatkan kesimpulan  bahwa  hasil  perhitungan  parameter  optimasi  pemodelan  rasionalisasi  unit loader dan hauler berupa physical availability , mean time between failure, cost per hour, cost  per  bank  cubic  meter, dan cost  per  payload, setelah  dimasukan  kedalam  pemodelan yang  telah  dibuat,  didapatkan  merek  terbaik  pada  setiap  kelas  untuk  diinvestasikan. Diperlukan  penelitian  lebih  lanjut  untuk  mengkaji  dari  sisi  purnajual  dari  vendor,  data geografis  tambang  dan  sisi  geologis,  agar  didapatkan  hasil  yang  lebih  akurat  untuk menentukan pemodelan investasi unit yang akan digunakan pada unit loader dan hauler .

## DAFTAR PUSTAKA
[1] UT School, Product Knowledge , Jakarta, Komatsu Product, 2011
[2] H.  Ulfa,  D.  Yulhendra,  Ansosry.,  “Analisis  Investasi  Pengadaan  Alat  Berat  Di  PT. Anugrah  Halaban  Sepakat  Dengan  Metode  NPV  dan  IRR,” Jurnal  Bina  Tambang , Vol. 3, No. 3, halaman 1004-1013, 2018
[3] M.A. Alfarizi, Nurhakim, R. Noorhakim, “Hubungan Physical Availability dan Used Of  Availability  Terhadap  Overburden  Removal  di  PT  Semesta  Centramas,” Jurnal Himasapta , Vol. 5, No. 2, halaman 29-39, Aug. 2020
[4] W. Torell and V. Avelar, “Mean Time Between Failure: Explanation and Standards,” Schneider Electric , White Paper-78, 2014
[5] I.N.  Daulay  dan  S.S.  Nurutami,  D.D.  Daniel,  “Analisis  Maintenance  Reliability Terhadap  MTBF  (Mean  Time  Between  Failures)  Facilities  pada  Industri  Pulp  & Paper,” Jurnal Ekonomi , Vol. 21, No. 4, halaman 1-18, Des. 2013
[6] B.O.  Afum  and  V.A.  Temeng,  “Reducing  Drill  and  Blast  Cost  through  Blast Optimisation,” Ghana Mining Journal , Vol. 15, No. 2, pp. 50-57, Jul. 2014
[7] R.  Tom,  Boone  IV  and  David  P.M.,  “  Effects  of  Multiple  Payload  Launches  on Launch Cost,” New Space, Vol. 5, No. 2, pp. 1-10, Jun. 2017
[8] R.  Paggi,  G.L.  Mariotti,  A.  Paggi,  “Optimization  of  Availability  Operation  via simulated Prognostics,” IEEE Metrology for Aerospace , pp. 44-48, 2015
[9] D.S.  Wibowo,  ”Maintenance  Cost  Optimization  on  Heavy  Equipment  Tires  by  Goal Programming  Method  at  Nickel  Mine  Operation,”  M.S.  thesis,  Institut  Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya, Indonesia, 2020.
[10] S.  Vorarat,  “Life  Cycle  Cost  Model  for  Estimating  and  Forecasting  Future  Budget Needs  for  Machinery,”  in  Asian  Conference  on  Engineering  and  Natural  Sciences, Hokaido, Japan, Jan. 2017.