ANALISIS INTERVAL PEMELIHARAAN KOMPONEN KRITIS UNIT FUEL CONVEYOR DENGAN PENDEKATAN RELIABILITY CENTERED MAINTENANCE (RCM)

## INTERVAL ANALYSIS OF CRITICAL COMPONENT OF FUEL CONVEYOR UNIT USING RELIABILITY CENTERED MAINTENANCE (RCM) APPROACH
Marimin *) dan Nabila Fatin Zulna
Departemen Teknologi Industri Pertanian, Fakultas Teknologi Pertanian, Institut Pertanian Bogor Jl. Raya Dramaga, Kampus IPB Dramaga Bogor 16680, Jawa Barat, Indonesia E-mail: marimin@ipb.ac.id , marimin_07@yahoo.co.id , nabilafatinzulna@gmail.com
Makalah: Diterima 10  Mei 2021; Diperbaiki 26 Desember 2021; Disetujui 20 Januari 2022

## ABSTRACT
The scheduling of the machine maintenance system is a system that can assist companies in preventing machine damage which results in disrupted production processes. Corrective treatment methods have not been able  to  guarantee  a  smooth  production  process.  This  research  will  plan  preventive  maintenance  activities  to increase the reliability of production machines using the Reliability Centered Maintenance (RCM) approach. The result shows the highest downtime was boiler station with a percentage of 22.25%. The machine that works at the boiler station which has the highest level of damage was the fuel conveyor 2 with a percentage of 35.10%. The critical components which are the root causes of the highest damage problems in the fuel conveyor 2  machine were electromotor, chain coupling, and gearbox. In the electromotor, chain coupling, and gearbox components, preventive maintenance scheduling based on the results of each simulation  were when t = 158, t = 190, and t = 67,  respectively.  The  results  of  critical  component  maintenance  scheduling  indicated  the  achievement  of  the reliability  value  from  before.  After  doing  preventive  maintenance,  the  reliability  value  of  each  component increased by 12%, 32%, and 8%, respectively. The frequency of periodic inspection every month on electromotor, chain coupling, and gearbox components were at least 4 times, 3 times, and 10 times, respectively.
Keywords: downtime, maintenance, preventive maintenance. reliability, scheduling

## ABSTRAK
Penjadwalan sistem pemeliharaan mesin merupakan suatu sistem yang dapat membantu perusahaan dalam melakukan  pencegahan  terhadap  kerusakan  mesin  yang  mengakibatkan  proses  produksi  terganggu.  Metode pemeliharaan  korektif  belum  mampu  menjamin  kelancaran  proses  produksi.  Penelitian  ini  akan  merencanakan kegiatan  pemeliharaan  preventif  guna  meningkatkan  keandalan  mesin  produksi  dengan  pendekatan Reliability Centered  Maintenance (RCM).  Hasil  analisis  berupa  stasiun  produksi  kelapa  sawit  yang  memiliki downtime tertinggi adalah stasiun boiler dengan persentase 22,25%. Mesin yang bekerja pada stasiun boiler yang memiliki tingkat kerusakan tertinggi adalah mesin fuel conveyor 2 dengan persentase 35,10%. Dan komponen kritis yang menjadi akar penyebab masalah kerusakan tertinggi pada mesin fuel conveyor 2 diantaranya adalah electromotor , chain coupling , dan gearbox . Pada komponen electromotor , chain coupling , dan gearbox , penjadwalan preventive maintenance berdasarkan  hasil  simulasi  masing-masing  adalah  pada  saat  t  =  158,  t  =  190,  dan  t  =  67.  Hasil penjadwalan pemeliharaan komponen kritis menunjukkan ketercapaian nilai reliability dari sebelumnya. Setelah dilakukan preventive maintenance nilai reliability dari komponen masing-masing meningkat sebesar 12%, 32%, dan 8% dan frekuensi pemeriksaan secara berkala setiap bulannya dilakukan pada komponen electromotor minimal 4 kali, chain coupling 3 kali, dan gearbox 10 kali.
Kata kunci: downtime , penjadwalan, pemeliharaan, preventive maintenance, reliability

## PENDAHULUAN
Indonesia  merupakan  produsen  kelapa  sawit terbesar di dunia dengan jumlah produksi dan ekspor minyak  kelapa  sawit  pada  tahun  2019  mencapai 51828 ribu ton dengan jumlah PKO sebesar 4648 ribu ton dan jumlah CPO sebesar 47180 ribu ton (GAPKI, 2020). Selain kegiatan impor, kegiatan ekspor minyak sawit  menurut  (GAPKI,  2020)  selama  5  tahun terakhir  selalu  mengalami  peningkatan  dikarenakan jumlah  produksi  minyak  sawit  setiap  tahunnya  pun meningkat. Pada tahun 2019, kegiatan ekspor minyak
sawit  Indonesia  mencapai  37.390  ribu  ton,  dengan negara-negara  tujuan  terbesar  diantaranya  China, India,  dan,  Uni  Eropa.  Dengan  peningkatan  jumlah produksi  dan  ekspor  minyak  sawit  tersebut, agroindustri perkebunan dan pengolahan kepala sawit menjadi kunci perekonomian Indonesia sebagai salah satu industri berkelanjutan.
Menurut  Djassesmi  dan  Seifoddini  (2019) munculnya persaingan global dan kemajuan teknologi, keandalan fasilitas produksi serta sumberdaya  menjadi  salah  satu  tolak  ukur  penting dalam industri kelapa sawit. Tingginya demand atas
Jurnal Teknologi Industri Pertanian 32 (1): 12-20, April 2022 DOI: https://doi.org/10.24961/j.tek.ind.pert.2022.32.1.12 ISSN: 0216-3160    EISSN: 2252-3901
*Penulis Korespondensi
CPO  menjadikan  salah  satu  faktor  bagi  perusahaan untuk  meningkatkan  produktivitas  dengan  cara memanfaatkan peralatan produksi seefektif mungkin. Pemeliharaan  mesin  produksi  merupakan  salah  satu kegiatan  yang  tidak  dapat  dihindari  karena  sangat mempengaruhi  kelancaran  dan  keberhasilan  proses produksi. Tujuan dilakukannya pemeliharaan adalah untuk  menjaga  nilai  reliabilitas  suatu  mesin  agar dapat  beroperasi  dengan  baik  (Syahrudin,  2013). Selain  itu  kegiatan  pemeliharaan  dilakukan  untuk dapat  meminimalkan  kerugian-kerugian  yang  bisa disebabkan  oleh  kerusakan  mesin  (Febianty et  al., 2016). Dengan melakukan perbaikan terhadap kinerja fasilitas produksi, perusahaan mampu bertahan dalam persaingan global (Jonson dan Lesshamar, 1999).
Mesin-mesin  di  PT  X  yang  bersifat  1 lane, beroperasi nonstop selama 24 jam. Hal tersebut akan menjadi sangat rawan terjadinya kerusakan sehingga akan mengakibatkan downtime . Downtime merupakan  tolak  ukur  lamanya  waktu  yang dibutuhkan  mesin-mesin  dapat  berfungsi  kembali (Sari et al., 2018).  Dampak dari penggunaan mesin- mesin  berkapasitas  besar  di  pabrik  adalah  sering terjadi  kebisingan  yang  ditimbulkan  oleh  mesin- mesin  pengolahan.  Kebisingan  merupakan  hal  yang tidak  dikehendaki  karena  dapat  mengganggu  dan membahayakan konsentrasi kerja. Penyebab terjadinya  kebisingan  adalah  kondisi  mesin  yang sudah  melewati  batas  standar  normal  serta  mesin yang  tidak  dirawat  dengan  baik  (Bary et  al., 2013). Oleh karena itu, membutuhkan manajemen pemeliharaan yang baik dan teratur untuk mengurangi jumlah  kerusakan.  Pendekatan  metode Reliability Centered  Maintenance (RCM)  digunakan  untuk merencanakan kegiatan pemeliharaan mesin. Menurut  Shoffiyati et  al. (2019), reliability menggambarkan  kemampuan  dalam  melaksanakan pekerjaan sesuai dengan yang diharapkan. Reliability berfokus pada proses yang hasilnya dapat diramalkan. Simulasi reliability dilakukan  untuk  mengetahui waktu interval pemeliharaan berdasarkan target yang sudah ditentukan oleh perusahaan. Pendekatan RCM diharapkan dapat memberikan solusi untuk membantu  perusahaan  dalam  memperbaiki  sistem manajemen  pemeliharaan  yang  telah  dilakukan sebelumnya.
Penelitian
ini bertujuan untuk mengidentifikasi dan menganalisis sistem pemeliharaan  mesin,  mengetahui  komponen  kritis yang menjadi akar penyebab permasalahan kerusakan mesin,  menentukan  interval  jadwal  pemeliharaan komponen  kritis  berdasarkan  target reliability dan membandingkan  biaya  pemeliharaan  mesin  yang dilakukan  saat  sebelum  dan  sesudah  dilakukan tindakan preventive maintenance .

## METODE PENELITIAN

## Kerangka Penelitian
Penelitian  ini  diawali  dengan  analisis  sistem pemeliharaan yang sedang diterapkan PT X saat ini. Analisis  sistem  pemeliharaan  mesin  pada  PT  X dilakukan  dengan  analisis  deskriptif  berdasarkan konsep  RCM  ( Reliability  Centered  Maintenance ) untuk  mengetahui  keadaan  sekarang  dan  apa penyebab-penyebab lain yang menyebabkan tingginya downtime .  Analisis  dan  penentuan komponen  kritis  dilakukan  dengan  menggunakan tools FMEA  ( Failure  Mode  Effect  Analysis )  dan diagram pareto berdasarkan peringkat dari nilai RPN ( Risk Priority Number ) dan data historis perusahaan. Penentuan  interval  jadwal  pemeliharaan  komponen kritis  dilakukan  berdasarkan  konsep reliability dengan menggunakan simulasi reliability berdasarkan  target  yang  ditentukan  pada  waktu  dan kondisi  tertentu.  Analisis  dan  perhitungan  biaya pemeliharaan saat sebelum dan sesudah penjadwalan dilakukan  berdasarkan  biaya production  loss akibat stagnasi,  biaya  pembelian sparepart ,  biaya  rata-rata kerusakan dan biaya teknisi. Perbandingan biaya ini didapatkan dengan selisih dari total biaya saat waktu kerusakan  dan  saat  interval  penjadwalan  dari  hasil simulasi. Hasil dari seluruh analisis akan dikumpulkan  menjadi  implikasi  manajerial.  Alur kerangka  pemikiran  penelitian  ini  tersedia  pada Gambar 1.

## Pengumpulan Data
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini terdapat  dua  jenis  data,  yaitu  data  primer  dan  data sekunder.  Data  primer didapatkan melalui  observasi lapangan,  wawancara,  serta  diskusi  dari  pihak perusahaan.  Observasi  lapangan  dilakukan  untuk analisis  situasional  sistem  pemeliharaan  mesin,  alur proses  produksi  CPO,  penyebab  dan  penilaian downtime dari  seluruh  stasiun  produksi  yang dilakukan PT X. Wawancara dan diskusi oleh pihak perusahaan  digunakan  untuk  mendapatkan  target reliability serta  kriteria  FMEA  berdasarkan  situasi. Data  sekunder  didapatkan  dari  data  historis perusahaan  untuk  mendukung  penilaian  stasiun produksi  dan  mesin  kritis.  Studi  pustaka  dan dokumentasi  perusahaan  juga  dilakukan  untuk menunjang  analisis  situasional  dan  penentuan penjadwalan pemeliharaan.

## Prosedur Analisis

## Analisis RCM

## Pemilihan Sistem dan Pengumpulan Informasi
Pemilihan  sistem dilakukan agar  sistem  yang dikaji tidak terlalu luas. Penentuan sistem dilakukan berdasarkan pengaruh sistem tersebut terhadap sistem yang lebih kompleks (Utama, 2012).
Gambar 1 . Kerangka Pemikiran
Dalam  hal  ini  pemilihan  sistem  berarti pemilihan  stasiun  produksi  yang  memiliki  pengaruh sangat  besar  terhadap  pabrik.  Pengaruh  ini  bisa menyebabkan  pabrik  mengalami  stagnasi  dalam beberapa waktu .

## Pendefinisian Batasan Sistem
Pendefinisian  sistem  dilakukan  agar  sistem ruang  lingkup  yang  diidentifikasi  dan  dikaji  lebih jelas  diketahui  secara  terstruktur  sehingga  tidak terjadi adanya penyimpangan ataupun tumpang tindih dengan sistem lainnya.

## Perhitungan Penentuan Mesin dan Komponen Kritis
Penentuan tingkat kekritisan dalam penelitian ini  mencakup  stasiun  produksi,  mesin  produksi  dan komponen-komponen pendukung kerusakan. Penentuan  pemilihan  komponen  suatu  mesin  dapat ditentukan  berdasarkan  dari  tingginya downtime (jam)  yang  menyebabkan  stagnasi  yang  dialami  dan digambarkan dalam diagram pareto.
Functional Block Diagram (FBD) Functional  Block  Diagram (FBD)  atau  blok diagram merupakan diagram alir yang menggambarkan  hubungan  dan  aliran  kerja  antar fungsi komponen yang membentuk suatu sistem serta untuk  memperjelas  ruang  lingkup  analisis  sehingga proses  analisis  fungsi  dan  kegagalan  fungsi  dapat dilakukan dengan mudah (Moubray, 2000).
Failure Mode Effect Analysis ( FMEA) Dari  analisis  ini  dapat  diprediksi  komponen yang mana yang paling kritis atau paling sering rusak dan  jika  terjadi  kerusakan  maka  sejauh  mana pengaruhnya terhadap fungsi sistem secara keseluruhan  berdasarkan  nilai  RPN  (Risk  Priority
Number)  dengan  3  kriteria  yaitu,  Severity, Occurrence,  dan  Detection.  Nilai  RPN  menunjukan keseriusan dari potential failure , semakin tinggi nilai RPN  maka  menunjukkan  semakin  bermasalah (Bangun et al., 2014).
RPN = Severity * Occurrence * Detection RPN = S * O * D
Logic Tree Analysis (LTA) Penyusunan
LTA digunakan untuk mengetahui  konsekuensi  yang  ditimbulkan  oleh masing-masing failure mode . Proses LTA menggunakan  struktur  keputusan  dalam  empat kategori,  setiap  pertanyaan  akan  dijawab  “ Ya atau Tidak ”  (Rikka  2017).    Setelah  itu  dapat  ditentukan tingkat  prioritas  dalam  penanganan  masing-masing failure mode berdasarkan kategorinya yaitu A ( Safety Problem ),  B  ( Outage  Problem ),  C  ( Economic Problem ) dan D ( Hidden Failure ).

## Pemilihan Tindakan
Pemilihan  tindakan  adalah  tahap  akhir  dari proses  RCM.  Proses  ini  akan  menentukan  tindakan yang tepat untuk mode kerusakan tertentu. Tindakan dapat dilakukan dengan empat cara yaitu, Condition Directed (CD), Time  Directed (TD)  dan Finding Failure (FF)  (Azis et  al., 2010).  Dari  tiap  jenis kerusakan  dibuat  tindakan  yang  mungkin  untuk dilakukan berdasarkan road map menurut Smith dan Hinchilifee (2004 ) .
Simulasi Reliability
Proses penentuan distribusi untuk data TTF dan  TTR  masing-masing  komponen  kritis  adalah dengan  membuat  hipotesa  apakah  data  kerusakan mengikuti  fungsi  distribusi  statistik  (normal,
lognormal,  weibull  dan  eksponensial).    Setelah  itu, dicari  nilai  parameter  sesuai  dengan  distribusi  yang digunakan  dengan  bantuan software  Minitab  18 . Hasil  pengujian  menggunakan Minitab dilihat  pada nilai  AD  ( Anderson  Darling )  terkecil  dan  nilai  P value terbesar.  Setelah  ditentukan  jenis  distribusi terpilih  selanjutnya  dilakukan  perhitungan  nilai MTTF  dan  MTTR  dari  setiap  komponen.  Berikut merupakan  rumus  menghitung  nilai  MTTF  dan MTTR berdasarkan tipe distribusi:
a. Normal MTTF = MTTR = μ
b. Lognormal
MTTF = MTTR = tmed . ⅇ 𝑠2 2 c. Weibull MTTF = MTTR = 𝜃 ⋅ 𝛤(1 + 1 𝛽 ) Nilai 𝛤(1 + 1 𝛽 )  didapat  dari 𝛤(𝑥) =  tabel fungsi Gamma
d. Eksponensial
MTTF = MTTR = 1 𝜆
Simulasi reliability dilakukan untuk mengetahui  waktu  interval  pemeliharaan  sebelum terjadinya  kerusakan  pada  waktu  MTTF  dengan menggunakan  prinsip reliability. Untuk  menghitung nilai reliability t  sebelum  dan  sesudah preventive maintenance adalah:
Rm(t) = R(t) untuk 0 ≤ t < T Rm(t) = R(T). R (t-T) untuk T ≤ t < 2 Rm(t) = R(T) n . R (t-nT) untuk nT ≤ t ≤ (n+1)
T, dimana = 0,1,2..
Keterangan:
T =  interval waktu penggantian pencegahan kerusakan n =  jumlah pemeliharaan Rm(t) = reliability dengan preventive maintenance R(t) = reliability tanpa preventive maintenance R(T) =  peluang dari reliability hingga preventive maintenance pertama R(T) n =  probabilitas reliability hingga  n selang waktu pemeliharaan
R(t-T) =  peluang  dari reliability antara  waktu
t-nT dari tindakan preventive maintenance yang terakhir
Frekuensi  kerusakan  komponen  per  bulan  dapat dihitung dengan cara sebagai berikut:
Sebelum preventive maintenance :
K f = 𝐽𝑎𝑚 𝐾𝑒𝑟𝑗𝑎 (𝑏𝑢𝑙𝑎𝑛) 𝑀𝑇𝑇𝐹
Sesudah preventive maintenance:
K p = 𝐽𝑎𝑚 𝐾𝑒𝑟𝑗𝑎 (𝑏𝑢𝑙𝑎𝑛)
𝑇

## Analisis Biaya Pemeliharaan
Biaya  kerugian  produksi  diperoleh  dari keuntungan biaya yang hilang akibat kerusakan atau pemeliharaan  mesin  yang  mengakibatkan  mesin berhenti beroperasi. Menurut Ahilman (2017), dalam bisnis produksi banyak sekali faktor yang mempengaruhi  untung  dan  rugi  perusahaan,  salah satunya  disebabkan  oleh  mesin  yang  tidak  dapat diandalkan  di  lini  produksi.  Jika  keandalan  mesin menurun,  maka  produksi  akan  terhenti  dan  akan mengganggu  target  produksi  yang  telah  ditentukan sehingga berdampak pada kerugian pendapatan yang seharusnya  diperoleh  oleh  perusahaan.  Perhitungan total  biaya  sebelum  dan  sesudah  dapat  dihitung dengan rumus:
Cf =  Harga  komponen  +  (MTTR  x  Gaji  TK)  + (kapasitas  produksi  x  MTTR  x production  loss
Cp = Harga komponen + (T x Gaji TK) + (kapasitas produksi x T x production loss )
Penghematan biaya = to𝑡𝑎𝑙 𝑓𝑎𝑖𝑙𝑢𝑟𝑒 𝑐𝑜𝑠𝑡 − 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑝𝑟𝑒𝑣𝑒𝑛𝑡𝑖𝑣𝑒 𝑐𝑜𝑠𝑡
𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑓𝑎𝑖𝑙𝑢𝑟𝑒 𝑐𝑜𝑠𝑡 𝑥 100% (12) Keterangan: Cf (Biaya kerusakan) =  biaya pemeliharaan sebelum penjadwalan Cp (Biaya pemeliharaan) =  biaya pemeliharaan setelah penjadwalan Gaji TK =  gaji tenaga kerja (jam) Production loss =  kerugian saat stop production (ton/jam) Kapasitas produksi = actual output (ton/jam)

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Analisis Situasional
Sistem  pemeliharaan  pemeliharaan  mesin berlangsung  pada  PT  X  yaitu  bersifat corrective maintenance , dimana mesin baru dilakukan pemeliharaan  atau  pergantian  komponen-komponen mesin  setelah  adanya  laporan  kerusakan  oleh operator,  sehingga  mesin  harus  berhenti  beroperasi dan  dilakukan  perbaikan,  yang  mengakibatkan produksi menjadi berhenti. Meskipun perusahaan saat ini sedang mencoba menerapkan sistem pemeliharaan preventive  maintenance dengan  mulai  membuat perencanaan  terhadap  pengadaan  komponen  untuk mengurangi tingginya downtime ,  tapi secara keseluruhan  sistem  masih  berjalan  dengan  prinsip corrective maintenance.

## Analisis RCM
Pengolahan pada PT X bersifat hanya 1 lane , yang artinya jika terjadi kerusakan di satu titik maka
pabrik  akan  berhenti  beroperasi.  Dari  keseluruhan stasiun,  stasiun  yang  memiliki  waktu downtime tertinggi  atau  yang  menyebabkan  pabrik  sering mengalami stop  production adalah  stasiun boiler , stasiun kernel recovery plant (KRP) dan stasiun water treatment  plant (WTP).  Tingginya  waktu downtime pada setiap stasiun di PT X dapat dilihat pada Gambar 2.
Subsistem boiler menjalankan proses sebagai stasiun  pembangkit  tenaga  untuk  menggerakkan mesin-mesin  dan  peralatan  lain  yang  memerlukan tenaga  dalam  jumlah  besar.  Subsistem  WTP merupakan subsistem pengolahan air untuk kebutuhan  PKS,  subsistem  KRP  merupakan  stasiun pemisahan inti kernel sawit  (IKS) dari buah sebagai hasil  produksi  pabrik.    Selain  itu  juga  merupakan stasiun  penghasil  bahan  bakar  untuk boiler yaitu
berupa fiber dan shell (cangkang). Subsistem tersebut yang  tersusun  secara  kontinyu,  maka apabila  terjadi kerusakan  terhadap  satu  subsisten  maka  subsistem yang lain akan terganggu.
Dengan  meminimasi  kerusakan  pada  mesin dapat  menurunkan breakdown keseluruhan  sistem dan  meningkatkan  jumlah  produksi.  Penelitian  ini hanya berfokus pada 1 subsistem yang memiliki nilai downtime tertinggi  dan  memiliki  pengaruh  yang cukup  signifikan  terhadap  kinerja  mesin  lain  untuk mengolah  CPO  dan  kernel.  Selain  itu  pemilihan  ini didasarkan  pada  tingginya  biaya  pemeliharaan  pada subsistem tersebut. Oleh karena itu subsistem boiler dipilih  karena  menjadi  subsistem  yang  memiliki persentase downtime tertinggi diantara ketiga lainnya.
Gambar 2 . Downtime seluruh stasiun kelapa sawit
Gambar 3. Downtime mesin pada unit boiler
Pemilihan  mesin  kritis  pada  stasiun boiler juga  difokuskan  hanya  pada  satu  mesin  yang memiliki nilai downtime yang tertinggi. Berdasarkan penilaian dari seluruh mesin-mesin yang berada pada stasiun boiler pada Gambar 3 didapatkan hasil bahwa mesin fuel conveyor 2 merupakan mesin yang berada dalam  tingkat  kekritisan  berdasarkan  jam downtime paling tinggi sebesar 146.00 jam selama enam bulan terakhir pada tahun 2019.
Apabila  mesin fuel  conveyor pada  sistem boiler ini mengalami suatu gangguan atau kerusakan, maka penyuplaian dilakukan secara manual oleh para pekerja, dimana hal ini dapat membahayakan pekerja itu  sendiri  dan  penyuplaian  tidak  akan  berjalan maksimal  dengan  ketentuan  dan  standar  produksi yang  telah  ditetapkan.  Mesin  konveyor  merupakan salah  satu material  handling yang  penting  untuk memenuhi  kebutuhan  produksi,  karena  konveyor dapat memobilisasi barang dalam jumlah banyak dan kontinyu dari satu tempat ke tempat lain. Perbedaan dari  ketiga  jenis  konveyor  tersebut  berada  pada ukuran  dari  setiap  konveyor. Fuel  conveyor 2
memiliki  posisi  yang  paling  menanjak  atau  paling tinggi diantara yang lain. Sehingga beban kerja pada titik bawah menjadi lebih berat dibanding yang lain, oleh  karena  itu  sering  sekali  terjadi  kerusakan  pada jenis konveyor ini, misalnya seperti pen as yang patah Penggunaan  konveyor  akan  semakin  mempengaruhi kelancaran suatu proses produksi. Aliran sistem kerja fuel conveyor 2 yang diawali dari sumber bahan bakar berasal  dapat  digambarkan  dengan  blok  diagram fungsi yang dapat dilihat pada gambar 4. Bahan bakar yang  dibawa  oleh fuel  conveyor berasal  dari  hasil samping pengepresan.
Dari  seluruh  penilaian  komponen  kritis berdasarkan nilai RPN pada Tabel 1, didapatkan hasil bahwa  tiga  komponen  kritis  terpilih  adalah electromotor, chain coupling, dan gearbox. Menurut Hidayat et  al. (2010)  nilai  RPN  yang  diperoleh menunjukkan tingkat kepentingan terhadap perhatian atau prioritas risiko yang diberikan untuk komponen- komponen yang ada dalam subsistem fuel conveyor 2. Sehingga  pemeliharaan  yang  lebih  pada  komponen- komponen tersebut dapat dilakukan.
Gambar 4. Blok diagram fungsi unit fuel conveyor
Tabel 1 . Nilai tingkat risiko komponen kritis
Mesin Jenis Komponen RPN Rangking Fuel Conveyor 2 Electromotors (El) 336 1 Chain Coupling (Cc) 288 2 Gearbox (Gb) 140 3 Bearing (Be) 120 4 Contactor (Co) 100 5 Bearing Gearbox (BG) 36 6 Tabel 2. Hasil tindakan pemeliharaan Kategori Tindakan Persentase (%) CD ( Condition Directed) 9 53 TD ( Time Directed ) 8 47 FF ( Finding Failure ) - - Total 17 100
S t. P e n g e p re s a n Crude Oil Nut Fiber Oil Gutter
Sand Trap Tank Cake Breaker Conveyor (CBC) Fiber Ripple Mill Blower LTDS
Nut (kernel dan s hell) Kernel
Kernel Dryer Shell Shell Bin
Blower Depericaper Fiber Fiber Cyclone Fuel Conveyor 1 Fuel Conveyor 2 Fuel Conveyor 3 Unit Boiler S h e ll d a n F ib e r St. Boiler
Pada  tahap  LTA  berdasarkan  metode  RCM adalah  memberikan  kategori  kerusakan  yang mungkin dihasilkan dari kerusakan tersebut. Kategori yang  diperoleh  untuk  hampir  seluruh  komponen mesin Fuel  Conveyor 2 masuk  ke dalam  kategori  B ( Outage  Problem ).  Artinya  apabila  mode  kerusakan ini terjadi pada setiap komponen akan mengakibatkan seluruh mesin terhenti untuk berproduksi. Selanjutnya  setelah  mengetahui  hal  tersebut, komponen  kerusakan  terpilih  harus  dilakukan tindakan pemeliharaan. Berdasarkan analisis tindakan pemeliharaan  pada  komponen  kritis  tersebut  dapat dilihat pada Tabel 2.
Hasil  tindakan  pemeliharaan  merupakan analisa  yang  dilakukan  pada  sistem Boiler untuk mengetahui  tindakan  pencegahan  yang  dilakukan berdasarkan  kondisi  sebenarnya. Condition  directed (CD) adalah kegiatan pemeliharaan pencegahan yang dilakukan  sesuai  dengan  kondisi  yang  berlangsung dimana  variabel  waktu  tidak  diketahui  kapan  secara tepat, sehingga tidak diketahui kerusakan akan terjadi pada  peralatan,  sedangkan time  directed (TD)  yaitu kegiatan  pemeliharaan  pencegahan  yang  dilakukan secara  berkala  pada  suatu  peralatan  sehingga  alat tersebut  kembali  pada  kondisi  semula,  sebelum  alat tersebut  diganti  oleh  alat  yang  baru.  Pada  tabel  2 diketahui  bahwa  tindakan condition  directed (CD) memiliki  jumlah  yang  tidak  beda  jauh  dengan tindakan time  directed (TD).  Pada  tindakan berdasarkan CD, maka tindakan  yang dapat  diambil adalah  tindakan  yang  berupa  pergantian  dan perbaikan  komponen  yang  terdeteksi  mengalami kerusakan berdasarkan keadaan saat itu  dengan cara memonitor  keadaan  mesin  secara  langsung.  Dalam analisa  ini  tidak  ditemukan  tindakan  pemeliharaan yang  bersifat Finding  Failure (FF)  karena  tidak ada pemeliharaan  pencegahan  yang  dilakukan  dengan cara memeriksa fungsi tersembunyi (hidden function) secara periodic atau terjadwal.
Simulasi Reliability Simulasi reliability adalah  simulasi  yang dilakukan untuk mengetahui tingkat nilai keterandalan  dari  suatu  sistem  yang  diawali  dari perhitungan  TTF  dan  TTR.  Interval  waktu  selesai perbaikan  kerusakan  sebelumnya  sampai  kerusakan berikutnya.  Sedangkan downtime didapat  dengan menghitung selisih jam antara waktu mulai terjadinya
kerusakan  sampai  selesai  perbaikan.  Selanjutnya dilakukan  perhitungan  pola  distribusi  atau best distribution  fit yang  dibantu  dengan  menggunakan Software  Minitab 18.  Setelah  didapatkan  jenis distribusi  terpilih  selanjutnya  menentukan  nilai MTTF dan MTTR berdasarkan jenis distribusi. Nilai MTTF mengartikan rata-rata interval kerusakan dari komponen  tersebut  akan  mengalami  kerusakan, sedangkan  MTTR  mengartikan  rata-rata  waktu perbaikan  tiap  komponen  selesai  di  perbaiki  pada periode  tertentu.  Hasil  rekapitulasi  perhitungan simulasi reliability yang  dilakukan  pada  tiga  jenis komponen dapat dilihat pada Tabel 3.
Berdasarkan  Tabel  3  hasil  rekapitulasi perhitungan menggunakan Software Minitab didapatkan  hasil  bahwa  distribusi  terpilih  untuk komponen electromotor, chain coupling dan gearbox dapat  dilihat  pada  tabel  dibawah  ini.  Nilai  MTTF yang tinggi, tentunya membuat perusahaan mengalami kerugian mulai dari target produksi harian yang  tidak  tercapai  hingga  biaya  maintenance  yang dikeluarkan.  Perhitungan  simulasi reliability juga dilakukan  mengikuti  dari  jenis  distribusi  terpilih. Waktu  percobaan  dilakukan  dengan  mengambil waktu  selama 720  jam,  karena  sistem  berjalan  terus selama  24  jam  30  hari.  Berdasarkan  hasil  simulasi dengan  target  720  jam  pada  ketiga  jenis  komponen kritis, didapatkan hasil bahwa setiap percobaan yang dilakukan memiliki peningkatan nilai reliability yang dapat dilihat pada Tabel 3.
Menurut Lewis (1978), pemeliharaan preventif dilakukan apabila memberikan efek positif terhadap
reliability komponen.
Dengan meningkatnya  nilai reliability ,  menyebabkan  waktu pemeliharaan  setelah  dilakukan  simulasi  (PM1) semakin  menurun  dari  waktu  sebelumnya  (PM0). Selain itu juga dapat dilihat dari hasil simulasi bahwa sebelum dilakukan tindakan preventive (RM0), nilai reliability yang  mampu  dicapai  saat  pemeliharaan korektif  adalah  sebesar  50%  dan  setelah  dilakukan percobaan tindakan preventive (RM1) ternyata terjadi peningkatan sebesar 12% menjadi 62%. Artinya, jika tindakan preventive dilakukan secara terjadwal, maka seterusnya produktifitas mesin akan tetap stabil. Dari hasil simulasi yang dilakukan maka dapat dilakukan pemeliharaan  secara  rutin  pada  ketiga  jenis komponen kritis tersebut.
Tabel 3. Hasil rekapitulasi simulasi reliability
Jenis Komponen Distribusi Terpilih Waktu Pemeliharaan Simulasi Reliability D, (MTTF) D, (MTTR) PM0 PM1 RM0 RM1 El Normal, (441,75 jam) Normal, (4,85 Jam)  441,75 jam 158 jam 50% 62% Cc Normal, (756,83 jam) Normal, (3,02 Jam)  756,83 jam 190 jam 50% 82% Gb Weibull, (230,94 jam) Normal, (5,02 Jam)  230,94 jam 67 jam 39% 47%

## Tabel 4. Hasil perhitungan perbandingan biaya pemeliharaan
Jenis Komponen Cf Cp Costdown Electromotor Rp 215.899.433 Rp 180.163.865 Rp 35.735.568 Chain Coupling Rp 128.978.312 Rp 127.789.823 Rp 1.179.489 Gearbox Rp 301.465.530 Rp 300.623.038 Rp 842.292 Total Rp 646.343.276 Rp 608.585.727 Rp 377.57.549

## Analisis Biaya Pemeliharaan
Untuk  menghitung  biaya  baik  sebelum maupun  sesudah  penjadwalan  diperlukan  data-data pendukung.  Faktor-faktor  yang  mempengaruhi  nilai biaya  pemeliharaan  pada  setiap  kerusakan  diambil berdasarkan  kondisi  aktual  di  lapangan  diantaranya adalah  biaya  komponen  masing-masing  kerusakan, biaya  tenaga  kerja pemeliharaan  dan  biaya  kerugian produksi atau kehilangan produksi. Perhitungan biaya dilakukan  untuk  melihat costdown dari  sistem penjadwalan  yang  telah  di  terapkan. Costdown didapatkan dari selisih biaya saat sistem pemeliharaan bersifat corrective  maintenance dengan  sistem pemeliharaan  yang  bersifat preventive  maintenance . Hasil costdown yang positif menujukan bahwa sistem penjadwalan  yang  bersifat preventive layak  untuk diterapkan  pada  beberapa  komponen  kerusakan. Tabel  4 menunjukkan hasil rekapitulasi  perhitungan Cf  atau  biaya  saat  sebelum  penjadwalan,  Cp  biaya saat  sesudah  penjadwalan  dan  nilai costdown yang diperoleh.
Terjadi  penurunan  atau  penghematan  biaya setelah  dilakukan  penjadwalan  yaitu  sebesar  Rp 37.757.549.  Penurunan  ini  tentu  disebabkan  karena adanya  penjadwalan  yang  diberikan  pada  setiap komponen, sehingga waktu MTTF menjadi meningkat  seiring  pemeliharaan  teratur  yang dilakukan.  Meningkatnya  nilai  MTTF  menunjukkan bahwa  semakin  lamanya  kerusakan  akan  terjadi. Kerusakan  yang  terjadi  pun  pada  masa  yang  akan datang akan dapat diprediksi (Afiva et al., 2019).

## Implikasi Manajerial
Kerusakan  mesin  yang  tejadi  di  PT  X dikarenakan  belum  adanya  sistem  pemeliharaan mesin  yang  optimal  karena  sistem  pemeliharaan mesin  yang  berjalan  selama  ini  masih  bersifat corrective maintenance. Permasalahan  ini  dapat diselesaikan  dengan  proses  penentuan  interval penjadwalan  pemeliharaan  mesin  pada  PT  X  dapat dilakukan  dengan  menggunakan  simulasi reliability berdasarkan waktu kerusakan dan berdasarkan target reliability perusahaan.
Peluang  perbaikan  yang  dapat  dilakukan dari hasil penilaian kekritisan komponen pada mesin dan stasiun produksi adalah dengan melakukan pemeliharaan  sesuai  dengan  jadwal  yang  telah dilakukan. Dengan adanya perencanaan pemeliharaan mesin yang dilakukan setiap bulannya, perusahaan  secara  perlahan  dapat  memperbaiki sistem  pemeliharaan  mesin  dari corrective menjadi
preventive .  Sistem  pemeliharaan  mesin  yang dilakukan secara berkala akan berimplikasi terhadap kegiatan operasional yaitu produksi CPO yang lebih baik dan sesuai dengan  target  perusahaan. Penyusunan  strategi  pemeliharaan  dan  pengawasan pada  setiap  stasiun  produksi  dengan  membuat  SOP serta  training  bagi  karyawan  akan  berimplikasi terhadap berkurangnya stagnasi dan downtime mesin. Sehingga akan menekan biaya kerugian yang dialami akibat  stagnasi  serta  meningkatkan  penghematan biaya yang dapat dikelola untuk kepentingan lain.

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Sistem pemeliharaan mesin yang berjalan saat ini  di  PT  X  berdasarkan  analisa  situasional menunjukan  sistem  pemeliharaan  bersifat corrective maintenance .  Setelah  diidentifikasi  sistem  (stasiun) yang  sering  mengalami  kerusakan  tertinggi  dari stasiun  lainnya  adalah  stasiun boiler dengan persentase  22,25%.  Subsistem  pendukung  sistem kerja  pada  stasiun boiler yang  memiliki downtime tertinggi  adalah fuel  conveyor  2 dengan  persentase 35,10%.  Berdasarkan  hasil  simulasi  dari  komponen electromotor, chain coupling dan gearbox penjadwalan dilakukan pada saat t = 158, t = 190, dan t  =  67.  Hasil  penjadwalan  pemeliharaan  komponen kritis  menunjukan  ketercapaian  nilai reliability dari sebelumnya,  sebesar  12%,  32%,  dan  8%.  Dengan frekuensi pemeriksaan secara berkala setiap bulannya pada  komponen  electromotor  minimal  4x, chain coupling ,  3x, gearbox 10x.  Setelah  dilakukan penjadwalan  terjadi  penghematan  biaya  sebesar  6% yaitu  sebesar  Rp  37757549.  Artinya  simulasi  yang diberikan  pada  ketiga  komponen  kritis  berhasil dilakukan  karena  dapat  menghemat  pengeluaran perusahaan.

## Saran
Penelitian lebih lanjut dapat dilakukan dengan pengembangan  dari ruang  lingkup penelitian hingga mengamati  faktor-faktor  lain  seperti  analisis persediaan (stock), loss production, life time machine untuk lebih mengetahui akar penyebab masalah dari kerusakan. Selain itu jumlah tingkat ketersediaan data kerusakan  mesin  juga  perlu  menjadi  bahan pertimbangan, karena semakin banyak data kerusakan yang  bisa  dianalisis,  maka  hasil  yang  akan  didapat juga  akan  lebih  optimal.  Pengembangan  metode
analisis  yaitu  RCM  juga  dapat  di improve dengan metode  lain  agar  dapat  menganalisa  lebih  dari  satu jenis sistem.

## DAFTAR PUSTAKA
Afiva WH, Atmaji FT, dan Alhilman J. 2019. Usulan Interval Preventive Maintenance dan Estimasi Biaya  Pemeliharaan  Menggunakan  Metode
Reliability Centered Maintenance dan FMECA. Jurnal Ilmiah Teknik Industri. 18(2): 213-223.
Ahilman  J.  2017.  Cost  of  unreliability  method  to estimate loss of revenue based on unreliability data:  case  study  of  printing  company. IOP Conf. Series: Materials Science and Engineering. 277 012072. doi: 10.1088/1757- 899x/277/2/012072
Azis  MT,  Wardhana  MSP,  dan  Purwanto  TP. 2010. Penerapan  Metode Reliability  Centered Maintenance (RCM)  Berbasis  WEB  Pada Sistem  Pendingin  Primer  di  Reaktor  Serba Guna  GA.  Siwabessy. Jurnal  Forum  Nuklir . 4(1): 81-98.
Bary  MA,  Syuaib  MF,  dan  Rachmat  M.  2013. Analisis  beban  kerja  pada  proses  produksi CPO ( crude palm oil ) di pabrik minyak sawit dengan  kapasitas  50ton  tbs/jam. Jurnal Teknologi Industri Pertanian. 23(3): 220-231. Djassemi  M  dan  Seifoddini  H.  2019.  Analysis  of critical  machine  reliability  in  manufacturing cells. Journal  of  Industrial  Engineering  and
Management . 12(1):
70-82. https://doi.org/10.3926/jiem.2757.
Febianty  E,  Ferdinant  PF,  dan  Mushofik.  2016.
Usulan  Perencanaan  Pemeliharaan  Mesin Roughing Stand dengan pendekatan Reliability  Centered  Maintenance  ( RCM). Seminar  Nasional  IENACO.  Banten  (ID): Universitas Sultang Ageng Tirtayasa.
Gabungan  Pengusaha  Kelapa  Sawit  Indonesia (GAPKI).  2020.  Kinerja  Industri  Sawit Indonesia  2019.  [internet].  Jakarta  [ID]. [diunduh  21  Juli  2019].  Tersedia  pada https://gapki.id/
Hakim  L  dan  Fahrizal.  2012.  Penerapan  RCM  pada sistem  distribusi  air  di  PDAM  pasir  putih pematangan barangan Kabupaten Rokan Hulu. Jurnal Aplikasi Teknologi. 4(2): 129-140.
Hidayat  R,  Ansori  N,  dan  Imron  A.  2010. Perencanaan  kegiatan maintenance dengan metode reliability  centered  maintenance II. Makara Journal of Technology. 14(1): 7-14.
Jonson  P  dan  Lesshamar  M.  1999.  Evaluation  and improvement  of  manufacturing  performance measurement  systems  -  The  Role  of  OEE. International  Journal  of  Operation  and production Management. 19. Kurniawan  F.  2013. Manajemen  Pemeliharaan Industri:  Teknik  dan  Aplikasi  Implementasi Total Productive Maintenance (TPM), Preventive  Maintenance  dan  Reliability Centered  Maintenance  (RCM). Yogyakarta: Graha Ilmu.
Mufarikhah N, Pribadi TW, dan Soejitno. 2016. Studi implementasi RCM untuk peningkatan produktivitas Dok Apung studi kasus: PT. Dok dan  Perkapalan  Surabaya .  Jurnal  Teknik  ITS . 5(2): 136-141. Moubray  J. 2000. Reliability  Centered  Maintenance II Second Edition. New York (US): Industrial Press Inc.
Rikka  R.  2017.  Usulan  Pemeliharaan  Komponen Pada  Unit  Off-Highway  Truck  793C  dengan Metode  RCM  (Studi  Kasus:  PT.  Trakindo Utama,  Batu  Hijau).  [tesis].  Malang  (ID): Universitas Muhammadiyah Malang.
Sari  NK,  Puryani,  dan  Soepardi  A.  2018.
Penjadwalan  kegiatan  pemeliharaan  untuk memaksimalkan  availabilitas  mesin. Jurnal Optimasi Sistem Industri . 11(2): 105-111.
Shoffiyati  P,  Noer  M,  Syahni  R,  Asrinaldi.  2019.
Analisis  kinerja  rantai  pasok  agroindustri kakao  di  Kabupaten  Lima  Puluh  Kota, Provinsi  Sumatra  Barat. Jurnal  Teknologi Industri  Pertanian. 29(1):  27-33.  doi:
10.24961/j.tek.ind.pert.2019.29.1.27
Smith A dan Hinchiliffe GR. 2004. RCM-Gateway to World  Class Maintenance. Butterworth- Heinemann (US): Elsevier Inc.
Syahrudin.  2013.  Analisis  system  pemeliharaan mesin  menggunakan  metode Reliability Centered  Maintenance (RCM)  sebagai  dasar kebijakan  pemeliharaan  yang  optimal  di PLTD  “X”. Jurnal  Teknologi  Terpadu. 1(1): 42-49.
Utama DN. 2012. Perancangan model aplikasi sistem pemeliharaan  dengan  metode  pemeliharaan pencegahan  dengan  metode  pemeliharaan pencegahan  untuk  memaksimumkan  kinerja mesin  screw  press  pada  PT.  Padasa  Enam Utama.  [tesis].  Medan  (ID):  Universitas Sumatra Utara.