## Penerapan Planned Maintenance untuk Mereduksi Downtime Mesin MOJ-3 di Departemen Finishing PT. XYZ
Naufal Fadhillah Avrilio*, Nita P. A. Hidayat
Prodi Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Islam Bandung, Indonesia.
*naufalavrilio10@gmail.com, nita.ph@gmail.com
Abstract. PT.  XYZ  is  a  company  that  produces  plastic  sacks  and  warings  for  local  and foreign  consumers  (exports).  This  research  was  conducted  at  the  Finishing  Department, which carries out the process of cutting sack rolls into packaged products. There are three series of production processes, namely cutting, sewing, and packing. The process of cutting and sewing is done with the MOJ machine, namely MOJ-1, MOJ-2, and MOJ-3. The MOJ- 3 engine is the engine that has the highest downtime, which is 409,68 hours. The downtime of the MOJ-3 machine caused the production process to stop because the sacks produced on the  MOJ-3  machine  could  not  be  transferred  to  another  machine.  This  research  aims  to impelement  planned  maintenance  with  determine  the  maintenance  intervals  to  increase machine reliability. Maintenance intervals are specified for conveyor clip components, knife supports, and sewing loopers. The maintenance interval for clip conveyor components is 90 hours, knife support is 72 hours, and the sewing looper is 105 hours. The downtime of the clip  conveyor  component  can  be  reduced  to  19,41  hours,  the  knife  support  component  to 8,55 hours, and the sewing looper component to 6,17 hours. The calculation results show that joint maintenance with a time interval of 105 hours can reduce the total maintenance cost from Rp207.963.924 (currently) to Rp91.808.815 (proposed).
Keywords: Planned Maintenance, Maintenance Interval, Maintenance Cost.
Abstrak. PT. XYZ merupakan perusahaan yang memproduksi karung plastik dan waring kepada  distributor  lokal  dan  konsumen  luar  negeri  (ekspor).  Penelitian  ini  dilakukan  di Departemen  Finishing  yang  melakukan  proses  pemotongan  gulungan  karung  hingga menjadi  produk  yang  telah  dikemas.  Terdapat  tiga  rangkaian  proses  produksi,  yaitu pemotongan,  penjahitan,  dan  pengepakan.  Proses  pemotongan  dan  penjahitan  dilakukan dengan mesin MOJ, yaitu MOJ-1, MOJ-2 dan MOJ-3. Mesin MOJ-3 merupakan mesin yang memiliki  downtime  tertinggi,  yaitu  409,68  jam.  Downtime  mesin  MOJ-3  mengakibatkan proses  produksi  terhenti,  karena  karung  yang  diproduksi  pada  mesin  MOJ-3  tidak  dapat dipindahkan  ke  mesin  lainnya.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menerapkan  planned maintenance dengan menentukan interval pemeliharaan agar dapat meningkatkan keandalan mesin. Interval pemeliharaan ditentukan untuk tiga komponen kritis mesin MOJ-3, yaitu clip conveyor, penyangga pisau, dan looper jahit. Hasil perhitungan menunjukkan bahwa interval pemeliharaan komponen clip conveyor sebesar 90 jam, penyangga pisau sebesar 72 jam, dan looper  jahit  sebesar  105  jam.  Dengan  interval  pemeliharaan  yang  dihasilkan,  downtime komponen  clip  conveyor  dapat direduksi menjadi  19,41  jam,  komponen  penyangga  pisau menjadi  8,55  jam,  dan  komponen  looper  jahit  menjadi  6,17  jam.  Hasil  perhitungan menunjukkan  bahwa  pemeliharaan  bersama  dengan  interval  waktu  105  jam  mampu menurunkan total biaya pemeliharaan dari Rp207.963.924 (saat ini) menjadi Rp91.808.815
(usulan).
Kata Kunci: Planned Maintenance, Interval Pemeliharaan, Biaya Pemeliharaan.

## A. Pendahuluan
PT. XYZ merupakan salah satu perusahaan yang memproduksi karung plastik dan waring kepada  distributor  lokal  dengan  strategi  respon  permintaan Make  To  Stock (MTS)  dan konsumen luar negeri (ekspor) dengan strategi respon permintaan Make To Order (MTO). Perusahaan  ini  memiliki  dua plant ,  yaitu plant satu  (Departemen  Produksi)  yang melakukan proses produksi dari biji plastik hingga menjadi  gulungan karung dan plant dua  (Departemen Finishing )  yang  melakukan  proses  pemotongan  dan  penjahitan gulungan karung hingga menjadi karung yang telah dikemas. Penelitian ini dilakukan di Departemen Finishing .
Rangkaian proses produksi di Departemen Finishing terbagi menjadi tiga bagian, yaitu  pemotongan,  penjahitan,  dan  pengepakan.  Proses  pemotongan  dan  penjahitan dilakukan  menggunakan  MOJ,  sedangkan  proses  pengepakan  dilakukan  dengan  mesin MOT.  Terdapat  enam  buah  mesin  MOJ  yang  digunakan,  yaitu  mesin  MOJ-1,  MOJ-2, MOJ-3 yang digunakan  untuk memproduksi  pesanan ekspor dan mesin MOJ-4, MOJ-5 dan MOJ-6 yang digunakan untuk memproduksi pesanan konsumen lokal.
Kondisi aktual di PT. XYZ memperlihatkan bahwa mesin yang digunakan sering mengalami  kerusakan.  Berdasarkan  data  tahun  2017  –  2019,  terdapat  kerusakan  pada mesin MOJ bagian ekspor sehingga mengakibatkan downtime. Saat ini, PT. XYZ tidak memiliki  jadwal  pemeliharaan  dan  hanya  akan  melakukan  perbaikan  ketika  mesin mengalami kerusakan. Data downtime mesin MOJ bagian ekspor Departemen Finishing PT. XYZ ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Downtime Departemen Finishing Periode Agustus 2017 - Desember 2019
No Jenis Mesin Downtime (jam) Jam Kerja (jam) % Downtime 1 MOJ-1 105,12 15.120 0,695 2 MOJ-2 133,92 15.120 0,886 3 MOJ-3 409,68 15.120 2,710 Sumber: Departemen Finishing PT. XYZ, 2020.
Tingginya downtime pada mesin MOJ-3 mengakibatkan proses produksi terhenti, karena  karung  yang  diproduksi  pada  mesin  MOJ-3  tidak  dapat  dipindahkan  ke  mesin lainnya.  Jika  mesin  tersebut  berhenti,  maka  jumlah  produk  yang  harus  dipenuhi  pada waktu  yang  ditargetkan  oleh  perusahaan  tidak  dapat  terpenuhi.  Kerusakan  pada  mesin MOJ-3  juga  mengakibatkan  kecacatan.  Data  kecacatan  karung  yang  disebabkan  oleh kerusakan mesin MOJ bagian ekspor ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Jumlah Kecacatan Produk Periode Agustus 2017 - Desember 2019 Tahun Mesin MOJ-1 MOJ-2 MOJ-3 Jumlah Produksi (lembar) Jumlah Cacat (lembar) % Cacat Jumlah Produksi (lembar) Jumlah Cacat (lembar) % Cacat Jumlah Produksi (lembar) Jumlah Cacat (lembar) % Cacat 2017 244880 5180 2,12 242960 4900 2,02 267810 14430 5,39 2018 583704 11544 1,98 581904 9888 1,70 603168 58368 9,68 2019 582456 10416 1,79 576096 10296 1,79 595056 88248 14,83 Sumber: Departemen Finishing PT. XYZ, 2020 Berdasarkan latar belakang yang telah diuraikan, maka perumusan masalah dalam penelitian  ini  yaitu  penentuan  interval  pemeliharaan  yang  dapat  mereduksi  downtime pada  mesin  MOJ-3  di  Departemen  Finishing  PT.  XYZ  dan  menentukan  rencana pemeliharaan berdasarkan total biaya pemeliharaan yang terkecil. Adapun tujuan dalam penelitian ini adalah:
1. Menentukan  interval  pemeliharaan  yang  dapat  mereduksi downtime pada  mesin MOJ-3 di Departemen Finishing PT. XYZ.
2. Menentukan  rencana  pemeliharaan  mesin  MOJ-3  berdasarkan  total  biaya pemeliharaan yang terkecil.
3. Membandingkan  performansi  ( downtime dan  biaya  pemeliharaan)  sebelum  dan setelah penerapan planned maintenance .
4. Penerapan planned maintenance untuk menentukan interval waktu pemeliharaan dapat  dilakukan  dengan  metode Reliability  Centered  Maintenance (Rachman, Garside,  dan  Kholik,  2017)  dan  (Asisco,  Amar,  dan  Perdana,  2012)  atau  teori Reliability dan  Model Age  Replacement (Ruchiyat,  Prasetyaningsih,  dan Muhammad, 2020).

## B. Metodologi
Planned  Maintenance meupakan  jenis  pemeliharaan  yang  terorganisir  dan  dilakukan sesuai pencatatan dan pemikiran ke masa depan (Agustiady dan Cudney, 2016). Menurut Dhillon  (2002),  pemeliharaan  merupakan  kombinasi  tindakan  yang  sesuai  untuk mempertahankan suatu barang atau peralatan untuk mengembalikan ke kondisi tertentu.
Langkah  awal  yang  dilakukan  untuk  melakukan  pemeliharaan  mesin  adalah mengidentifikasi  komponen  kritis  yang  menjadi  penyebab  kerusakan  menggunakan diagram Pareto. Diagram Pareto adalah diagram yang mempresentasikan urutan prioritas masalah yang terdapat pada sebuah perusahaan atau organisasi, sehingga dapat diketahui masalah  mana  yang  menjadi  prioritas  utama  untuk  segera  diselesaikan  (Heizer  dan Render,  2011).  Komponen  kritis  ditentukan  berdasarkan  frekuensi  kerusakan  yang tertinggi.
Berdasarkan  hasil  identifikasi  komponen  kritis,  dilakukan  perhitungan Time  to Failure (TTF)  dan Time  to  Repair (TTR).  TTF  adalah  selang  waktu  kerusakan  setelah diperbaiki  hingga  terjadi  kerusakan  berikutnya,  sedangkan  TTR  adalah  lamanya  waktu perbaikan hingga mesin dapat berfungsi kembali (Picknell dan Sifonte, 2017). Nilai TTF dan  TTR  selanjutnya  akan  digunakan  untuk  menghitung index  of  fit ( r )  menggunakan empat jenis distribusi kerusakan, yaitu normal, lognormal, eksponensial, dan Weibull.
Distribusi  kerusakan merupakan  sebuah  informasi  yang berkaitan dengan  umur pakai suatu mesin atau peralatan. Data kerusakan setiap mesin perlu diidentifikasi jenis distribusinya.  Hal  ini  bertujuan  untuk  memudahkan  dalam  melakukan  perhitungan  dan penjadwalan interval pemeliharaan mesin (Ebeling, 2019). Tahapan identifikasi distribusi
kerusakan menghasilkan praduga terhadap data yang diperoleh dengan karakteristik suatu distribusi.
Praduga  data  terhadap  suatu  karakteristik  distribusi  tertentu  perlu  dibuktikan kecocokannya.  Maka,  dilakukan  uji  keocokan  distribusi  ( goodness  of  fit  test ) untuk meyakinkan  hasil  identifikasi  distribusi  kerusakan  terpilih  dengan  memenuhi  hipotesa yang  ada.  Uji  kecocokan  distribusi  normal  dan  lognormal  dilakukan  menggunakan Kolmogorov-Smirnov Test ,  distribusi  eksponensial  menggunakan  Bartlett’s Test ,  serta distribusi Weibull menggunakan Mann’s Test (Ebeling, 2019). Uji goodness  of  fit akan  menghasilkan  distribusi  terpilih  sesuai  dengan  syarat hipotesa  yang  ada.  Masing-masing  distribusi  kerusakan  memiliki  parameter,  sehingga parameter  tersebut  akan  digunakan  untuk  menentukan  nilai Mean  Time  to  Failure (MTTF) dan Mean Time to Repair (MTTR). MTTF adalah rata-rata selang waktu hingga terjadi  kerusakan.  Sedangkan  MTTR  menunjukkan  rata-rata  waktu  untuk  melakukan perbaikan mesin agar dapat digunakan kembali.
Interval  pemeliharaan  mesin  ditentukan  berdasarkan  tingkat  keandalan  yang diharapkan. Keandalan ( reliability ) merupakan suatu kemungkinan mesin melaksanakan fungsinya untuk periode waktu tertentu (Dhillon, 2002). Semakin tinggi keandalan suatu sistem,  maka  akan  mengurangi  kemungkinan  terjadinya  kerusakan.  Jika  kerusakan berkurang, maka downtime akan tereduksi.
Kegiatan pemeliharaan tentunya membutuhkan biaya, seperti biaya teknisi, biaya kehilangan  produksi  ( production  loss ),  dan  biaya  komponen.  Pada  penelitian  ini, perhitungan biaya dilakukan berdasarkan dua kondisi,  yaitu failure cost dan preventive cost . Failure cost merupakan biaya yang dikeluarkan karena mesin rusak diluar dugaan ( breakdown ).  Sedangkan preventive  cost merupakan  biaya  untuk  melakukan pemeliharaan mesin yang telah terjadwal (Soesetyo dan Bendatu, 2014).

## C. Hasil dan Pembahasan
Penentuan Komponen Kritis Mesin MOJ-3
Terdapat  beberapa  jenis  kerusakan  yang  mengakibatkan downtime. Kerusakan  tersebut berasal  dari  komponen  mesin,  sehingga  perlu  dilakukan  perbaikan  atau  penggantian. Tabel  3  menunjukkan  jenis  kerusakan,  komponen  yang  mengalami  kerusakan,  dan frekuensi kerusakannya.
Tabel 3. Jenis Kerusakan Serta Komponen yang Mengalami Kerusakan
No. Jenis Kerusakan Komponen yang mengalami kerusakan Frekuensi Kerusakan 1 Penyangga pisau lepas Penyangga pisau 80 2 Roller cutter macet Roller cutter 65 3 Rolling pin macet Rolling pin 51 4 Looper jahit error Looper jahit 70 5 Clip conveyor error Clip conveyor 82 6 Conveyor macet Conveyor 65 7 Sensor ukuran error Sensor ukuran 44 8 Sensor gulungan error Sensor gulungan 55
Gambar 1. Diagram Pareto Frekuensi Kerusakan Komponen Mesin MOJ-3

## Identifikasi Distribusi TTF dan TTR
Tahap  identifikasi  distribusi  untuk  data  TTF  dan  TTR  dilakukan  dengan  menghitung index of fit menggunakan metode least square curve fitting . Nilai index of fit berada pada rentang  antara  0  sampai  1  yang  menunjukkan  hubungan  antara  variabel x terhadap variabel y .  Identifikasi  dilakukan  menggunakan  empat  jenis  distribusi  kerusakan,  yaitu distribusi normal, lognormal, eksponensial, dan Weibull. Identifikasi distribusi bertujuan untuk mencari tahu karakteristik data dengan suatu distribusi. Hasil identifikasi distribusi TTF dan TTR ditunjukkan pada Tabel 4.
Tabel 4. Rekapitulasi Index of Fit TTF dan TTR Index of Fit Distribusi Komponen Normal Lognormal Eksponensial Weibull Clip Conveyor TTF 0,976 0,982 0,971 0,992 TTR 0,994 0,994 0,924 0,979 Penyangga Pisau TTF 0,954 0,949 0,985 0,976 TTR 0,893 0,956 0,972 0,906 Looper Jahit TTF 0,947 0,990 0,985 0,983 TTR 0,863 0,930 0,979 0,839
Uji Kecocokan Distribusi (Goodness of Fit Test) TTF dan TTR Perhitungan goodness of fit test bertujuan untuk mengetahui distribusi data TTF dan TTR yang akan  berpengaruh  terhadap  perhitungan  parameter  MTTF  dan  MTTR. Goodness  of  fit  test dilakukan untuk keempat distribusi kerusakan. Distribusi normal dan lognormal menggunakan uji  Kolmogorov-Smirnov,  distribusi  eksponensial  menggunakan  uji  Barlett,  dan  distribusi Weibull menggunakan uji Mann. Adapun rekapitulasi perhitungan goodness of fit TTF dan TTR komponen clip conveyor , penyangga pisau dan looper jahit ditunjukkan pada Tabel 5.
Tabel 5. Rekapitulasi Goodness Of Fit Test TTF dan TTR Komponen TTF TTR Distribusi r Distribusi r Clip Conveyor Weibull 0,992 Weibull 0,979 Penyangga Pisau Weibull 0,976 Weibull 0,906 Looper Jahit Weibull 0,983 Weibull 0,839

## Perhitungan MTTF dan MTTR
Berdasarkan  Tabel 5, distribusi Weibull merupakan distribusi  yang  terpilih. Maka, parameter yang  digunakan  untuk  menghitung  MTTF  dan  MTTR  adalah  parameter  bentuk  ( 𝛽 )  dan parameter  skala  ( 𝜃 ).  Tabel  6.  menunjukkan  rekapitulasi  perhitungan  MTTF  dan  MTTR komponen clip conveyor , penyangga pisau, dan looper jahit.
Tabel 6. Rekapitulasi Perhitungan MTTF dan MTTR Komponen Parameter MTTF MTTF (jam) Parameter MTTR MTTR (jam) Clip Conveyor 𝛽 = 2,176 𝜃 = 254,927 225,763 𝛽 = 2,879 𝜃 = 1,265 1,127 Penyangga Pisau 𝛽 = 1,773 𝜃 = 262,989 233,966 𝛽 = 4,562 𝜃 = 0,332 0,303 Looper Jahit 𝛽 = 2,175 𝜃 = 297,250 263,244 𝛽 = 3,641 𝜃 = 0,245 0,221

## Prediksi Downtime Setelah Penerapan Planned Maintenance
Melalui  keandalan  masing-masing  komponen  pada  Tabel  7,  maka  dapat  diketahui ketidakandalannya.  Downtime  dipengaruhi  oleh  persentase  ketidakandalan.  Semakin  tinggi persentase ketidakandalan maka downtime akan semakin meningkat. Hal ini dapat disimpulkan bahwa  ketidakandalan  berbanding  lurus  dengan  downtime.  Prediksi  dilakukan  berdasarkan ketidakandalan  komponen  dengan  asumsi  penggunaan  mesin  sebelum  dan  setelah  perbaikan sama.  Tabel 8 menunjukkan perbandingan downtime  sebelum dan setelah penerapan planned maintenance.
Tabel 8. Perbandingan Downtime Sebelum dan Setelah Planned Maintenance Nama Komponen Downtime (jam) Saat Ini Perbaikan Selisih Clip Conveyor 104,02 19,41 84,61 Penyangga Pisau 47,55 8,55 39,00 Looper Jahit 33,05 6,17 26,88

## Perhitungan Biaya Pemeliharaan
Biaya pemeliharaan dihitung berdasarkan pemeliharaan kondisi saat ini dan setelah penerapan planned  maintenance .  Kegiatan  pemeliharaan  tentu  akan  menimbulkan production  loss yang disebabkan  karena  mesin  berhenti  ketika  sedang  diperbaiki.  Pada  perhitungan  biaya  ini diasumsikan  bahwa  setiap  terjadi  kerusakan  akan  dilakukan  penggantian  komponen.  Biaya pemeliharaan  dipengaruhi  oleh  biaya  teknisi,  biaya production  loss ,  harga  komponen,  waktu MTTR,  waktu  perbaikan  setelah planned  maintenance ,  dan  frekuensi  pemeliharaan.  Biaya pemeliharaan dihitung untuk tiga bulan, yaitu Januari sampai Maret. Total biaya pemeliharaan untuk kondisi saat ini ( existing ) ditunjukkan pada Tabel 9.
Tabel 9. Total Biaya Pemeliharaan Kondisi Saat Ini Bulan Biaya Pemeliharaan Biaya Production Loss Total Biaya Pemeliharaan Januari Rp25.799.220 Rp125.842.500 Rp207.963.924 Februari Rp20.876.496 Maret Rp35.445.708
Perhitungan biaya pemeliharaan setelah planned maintenance dilakukan dengan empat skenario, yaitu pemeliharaan secara terpisah berdasarkan interval pemeliharaan masing-masing komponen  (skenario  1),  pemeliharaan  bersama  dengan  interval  waktu  72  jam  (skenario  2), pemeliharaan bersama dengan interval  waktu 90 jam (skenario 3), dan pemeliharaan bersama dengan interval waktu 105 jam (skenario 4). Pada saat pemeliharaan dilakukan, terdapat waktu pemeliharaan  yang  bertepatan  dengan  jam  istirahat,  sehingga  biaya production  loss akibat downtime pemeliharaan  tidak  dilibatkan.  Adapun  perbandingan  total  biaya  pemeliharaan berdasarkan empat skenario yang telah dibuat ditunjukkan pada Tabel 10.
Tabel 10. Perbandingan Total Biaya Pemeliharaan Setelah Planned Maintenance Total Biaya Pemeliharaan Skenario 1 Total Biaya Pemeliharaan Skenario 2 Total Biaya Pemeliharaan Skenario 3 Total Biaya Pemeliharaan Skenario 4 Rp181.782.000 Rp207.036.000 Rp169.423.505 Rp91.808.815
Merujuk  pada  Tabel  10,  diketahui  bahwa  skenario  4  menghasilkan  total  biaya pemeliharaan  terkecil,  yaitu  sebesar  Rp91.808.815.  Maka,  skenario  4  dipilih  sebagai  usulan rencana pemeliharaan mesin untuk diterapkan di perusahaan. Kesimpulan
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  dengan  memberikan  usulan  interval pemeliharaan menggunakan pendekatan planned maintenance , maka dapat diambil kesimpulan, diantaranya:
1. Pada  mesin  MOJ-3  terdapat  delapan  komponen  yang  mengalami  kerusakan  sehingga mengakibatkan  downtime,  yaitu  clip  conveyor,  penyangga  pisau,  looper  jahit,  roller cutter, rolling pin, conveyor, sensor ukuran dan sensor gulungan. Berdasarkan delapan komponen tersebut, dipilih tiga komponen yang memiliki frekuensi kerusakan tertinggi untuk dibuat interval pemeliharaan, yaitu komponen clip conveyor, penyangga pisau dan looper jahit.
2. Interval pemeliharaan  yang ditentukan untuk  mereduksi downtime pada mesin MOJ-3 yaitu untuk komponen clip conveyor sebesar 90 jam, komponen penyangga pisau sebesar 72 jam dan komponen looper jahit sebesar 105 jam.
3. Kondisi  saat  ini  (existing)  menunjukkan  bahwa  komponen  clip  conveyor  memiliki downtime  sebesar  104,02  jam,  komponen  penyangga  pisau  sebesar  47,55  jam  dan komponen  looper  jahit  sebesar  33,05  jam.  Prediksi  downtime  yang  dihasilkan  setelah melakukan pemeliharaan sesuai jadwal yang diusulkan yaitu 19,41 jam untuk komponen clip conveyor, 8,55 jam untuk komponen penyangga pisau dan 6,17 jam untuk komponen looper jahit.
4. Terdapat empat skenario pemeliharaan yang diusulkan, yaitu:
 Skenario 1 (pemeliharaan terpisah) dengan melakukan pemeliharaan sesuai dengan interval yang diusulkan. Total biaya yang dihasilkan sebesar Rp181.782.000.
 Skenario  2  (pemeliharaan  bersama  dengan  interval  waktu  72  jam)  sesuai  dengan jadwal  pemeliharaan  komponen  penyangga  pisau.  Total  biaya  yang  dihasilkan sebesar Rp207.036.000.
 Skenario  3  (pemeliharaan  bersama  dengan  interval  waktu  90  jam)  sesuai  dengan jadwal pemeliharaan komponen clip conveyor. Total biaya yang dihasilkan sebesar Rp169.423.505.
 Skenario  4  (pemeliharaan  bersama  dengan  interval  waktu  105  jam)  sesuai  dengan jadwal  pemeliharaan  komponen  looper  jahit.  Total  biaya  yang  dihasilkan  sebesar Rp91.808.815.
5. Sebelum  menerapkan  planned  maintenance,  total  biaya  pemeliharaan  yang  dihasilkan sebesar  Rp207.963.924.  Dengan  penerapan  planned  maintenance,  diketahui  bahwa seluruh  alternatif  skenario  yang  dibuat  menghasilkan  biaya  pemeliharaan  yang  lebih rendah dibandingkan sebelum planned maintenance. Rencana pemeliharaan mesin yang diusulkan  untuk  diterapkan  di  perusahaan  yaitu  skenario  4  (pemeliharaan  bersama dengan interval waktu 105 jam) dengan total biaya sebesar Rp91.808.815.

## Acknowledge
Terima  kasih  kepada  kedua  orang  tua,  dosen  pembimbing,  dan  seluruh  pihak  yang  telah memberikan ilmu, dukungan, dan doa kepada penulis hingga penelitian ini dapat terlaksana dan diselesaikan  dengan  baik.  Semoga  penelitian  ini  dapat  bermanfaat  bagi  penulis  maupun  para pembaca.

## Daftar Pustaka
[1] Agustiady, T. K., dan Cudney, E. A., 2016. Total Productive Maintenance: Strategies and Implementation Guide [e-book] CRC Press. Tersedia pada:
<http://library.lol/main/CFE96891E04A428406C67B2FFF5D2D12>  [Diakses  15  Juni 2021].
[2] Asisco, H., Amar, K., Perdana, Y. R., 2012. Usulan Perencanaan Perawatan Mesin Dengan Metode Reliability  Centered  Maintenance (RCM)  Di  PT.  Perkebunan  Nuasntara  VII (Persero) Unit Usaha Sungai Niru Kab. Muara Enim. Jurnal Sains dan Teknologi, [online] Vol.  8  No.  2.,  78-98.  Tersedia  pada:  <https://digilib.uin-suka.ac.id/id/eprint/18716/> [Diakses 8 April 2020].
[3] Dhillon, B. S., 2002. Engineering Maintenance: A Modern Approach . Florida: CRC Press.
[4] Ebeling, C. E., 2019. An Introduction to Reliability and Maintainability Engineering. New York: McGraw-Hill.
[5] Heizer, J. dan Render, B. 2011. Operation Management . [e-book] Prentice Hall: New Jersey. Tersedia pada: <http://library.lol/main/43B97088A91E0734021B2A93
7951132C>  [Diakses 3 Maret 2021].
[6] Picknell, J. V. R., dan Sifonte, J. R., 2017. Reliability Centered Maintenance-Reengineered: Practical Optimization of the RCM Process with RCM-R. New York: CRC Press.
[7] Rachman, H., Garside, A. K., Kholik, H. M., 2017. Usulan Perawatan Sistem Boiler dengan Metode Reliability Centered Maintenance (RCM). Jurnal Teknik Industri , [online] Vol. 18 No. 01. Tersedia pada: <https://ejournal.umm.ac.id/index.
php/industri/article/view/4614> [Diakses 7 April 2020].
[8] Rahmawati,  I.,  2007.  Penentuan  Interval  Penggantian  Komponen  Secara  Preventif  Untuk Meminimumkan  Total  Biaya  Penggantian  Penggantian  Akibat  Kerusakan  Mesin  (Studi Kasus: PT. GE Lighting Indonesia). S1. Surakarta: Universitas Sebelas Maret. Tersedia pada: <https://digilib.uns.ac.id/dokumen/detail/5492/
Penentuan-interval-penggantian-komponen-secara-preventif-untuk-meminimum kan-total-biaya-penggantian-akibat-kerusakan-mesin> [Diakses 3 Desember 2020].
[9] Ruchiyat, I., Prasetyaningsih, E., dan Muhammad, C. R., 2020. Penentuan  Interval Waktu Perawatan Mesin Blowing dan Mesin Filling Menggunakan Teori Reliability dan Model Age Replacement (Studi Kasus: PT. XYZ). Jurnal Sistem Teknik Industri , [online] Vol. 22 No. 02. Tersedia pada: <https://talenta.usu.ac.id/jsti/article/view/3762> [Diakses 19 September 2020].
[10] Soesetyo,  I.,  dan  Bendatu,  L.  Y.,  2014.  Penjadwalan Predictive  Maintenance dan  Biaya Perawatan  Mesin Pallet Di  PT.  Charoen  Pokphand  Indonesia  –  Sepanjang, Jurnal  Titra , [online] Vol 2, No. 2. Tersedia pada: <http://publication.petra.ac.
id/index.php/teknikindustri/article/view/2352> [Diakses 19 Mei 2021].