Abstrak—PT  X  merupakan  salah  satu  perusahaan  yang memproduksi  kosmetik  lokal.  Salah  satu  mesin  yang  digunakan dalam proses produksi kosmetik adalah mesin filling R-24 A yang digunakan  untuk  mengisi  cairan  ke  dalam  botol-botol  kosmetik pada unit produksi cairan kental berupa milk cleanser. Mesin ini sering  mengalami  kerusakan  pada  komponen  penyusunnya sehingga produktivitas perusahaan terganggu. Hal ini dibuktikan dari  target  tahunan  yang  sering  tidak  tercapai  akibat  tingginya downtime.  Penelitian  ini  membahas  mengenai  penjadwalan maintenance menggunakan metode Reliability Centered Maintenance  (RCM)  II.  Penggunaan  RCM  II  information worksheet  dilakukan  untuk  melakukan  failure  mode  and  effect analysis  (FMEA)  dari  setiap  kegagalan.  Selain  itu,  penggunaan RCM  II  Decision  worksheet  juga  digunakan  untuk  menentukan kegiatan  pemeliharaan  yang  tepat.  Kemudian  dilakukan perhitungan  interval  perawatan  sebagai  dasar  pembuatan kalender penjadwalan maintenance. Hasil dari analisis menggunakan  RCM  II  adalah  terdapat  5  komponen  dengan kegiatan perawatan  scheduled on condition, 2 komponen dengan kegiatan  perawatan  scheduled  restoration  task,  2  komponen menggunakan  perawatan  scheduled  on  discard  task  dan  1 komponen  dengan  kegiatan  no  scheduled  maintenance.  Estimasi peningkatan  nilai  Overall  Equipment  Effectiveness  pada  mesin filling  R-24  A  adalah  sebesar  7,44%  dan  efisiensi  biaya  sebesar 16,63% atau setara dengan Rp. 33.308.442.
Kata  kunci—Reliability  Centered  Maintenance  II,  Interval Perawatan, OEE, FMEA

## I. PENDAHULUAN
ENURUT Kemenperin (2019), pada tahun 2018 terjadi pertumbuhan  industri  kosmetik  sebesar  7,6  %. Sedangkan  pada  tahun  2019  Kementerian  Perindustrian memprediksi  terjadi  kenaikan  hingga  9%  dengan  jumlah perusahaan  sebesar  760  perusahaan  per  tahun  2017. Berdasarkan  hal  tersebut,  Kementrian  Perindustrian  telah menjadikan  industri  kosmetik  sebagai  sektor  andalan  dalam Rencana Induk Pembangunan Industri Nasional (RIPIN) 2015- 2035.
PT X merupakan salah satu perusahaan yang bergerak dalam industri  kosmetik  dan  merupakan  produsen  salah  satu  merek kosmetik lokal. Pada PT X terdapat mesin filling yang berfungsi untuk  pengisian  cairan  ke  dalam  botol-botol  kosmetik.  Salah satu permasalahan yang terjadi di PT X adalah komponen mesin filling R-24  A  yang  berada  pada  unit  produksi  cairan  dan
digunakan  untuk  produksi  cairan  kental  berupa milk  cleanser sering  mengalami  kerusakan  sehingga  menganggu  kegiatan produksi.  Hal  ini  dapat  dilihat  dari  jumlah  kerusakan  yang terjadi  pada  mesin filling  R-24  A di  PT  X.  Kerusakan  yang terjadi  pada  mesin filling R-24  A  sebanyak  112  kerusakan selama  periode  waktu  Januari  2017-Desember  2019.  Mesin yang mengalami breakdown akan menyebabkan produktivitas perusahaan  terganggu  karena  bisa  menyebabkan downtime. Downtime memberikan  pengaruh  penurunan  jumlah output , meningkatkan biaya operasional dan mempengaruhi pelayanan terhadap pelanggan [1]. Selama ini kegiatan maintenance yang dilakukan  pada  PT  X  hanyalah  dengan  melakukan  perawatan sebulan  sekali  seperti  melakukan  lubrikasi  dan  pengecekan secara umum pada semua mesin yang dimiliki, serta melakukan penggantian/perbaikan  komponen  apabila  terjadi  kerusakan (corrective maintenance) . Namun, penjadwalan tersebut masih bersifat  kondisional  berdasarkan  jenis  kerusakan  komponen dan  subjektifitas  bagian  produksi.  Untuk  itu  perlu  dilakukan analisis  kinerja maintenance lebih  lanjut  untuk  menentukan kebijakan maintenance yang efektif berdasarkan keandalan dan waktu  antar  kerusakan  komponen  untuk  meningkatkan efektifitas mesin tersebut.
Penelitian  ini  diharapkan  mampu  melakukan  perhitungan terhadap efektifitas mesin filling R-24 A menggunakan Overall Equipment  Effectiveness. Selain  itu  juga  dapat  memberikan rekomendasi kegiatan perawatan dan interval waktu perawatan yang  efektif  untuk  komponen  mesin filling R-24  A  dengan menggunakan  metode Reliability Centered  Maintenance II. Dengan demikian, nilai availibilitas dan efektifitas mesin filling R-24 A diharapkan akan mengalami peningkatan.

## II. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Tahap Pengumpulan dan Pengolahan Data
Pada tahap ini dilakukan proses pengumpulan data-data yang dibutuhkan dalam penelitian. Data-data yang dibutuhkan terdiri dari  data  primer  dan  sekunder.  Data  primer  didapatkan  dari hasil  wawancara  dengan  pihak  perusahaan,  sedangkan  data primer sendiri didapatkan dari data historis yang dimiliki oleh perusahaan.
Data-data  yang  dibutuhkan  untuk  melakukan  penelitian antara lain data perbaikan kerusakan komponen, data penyebab
Perancangan Kebijakan Perawatan Menggunakan Metode RCM II untuk Meningkatkan Nilai Overall Equipment Effectiveness Mesin Filling R-24 A (Studi Kasus PT X)
M
Indriyani Rachmayanti, dan Yudha Prasetyawan Departemen Teknik Sistem dan Industri, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : yudhaprase@gmail.com
downtime ,  data  produksi  berupa  kapasitas  produksi,  jumlah produk  yang  mengalami defect, waktu setup  and  adjusment serta data running time mesin.
Pengolahan  data  akan  dilakukan  dengan  melakukan perhitungan nilai Overall Equipment Efectiveness (OEE) pada kondisi eksisting, Pengolahan data dengan Reliability Centered Maintenance II , serta perhitungan biaya maintenance .

## B. Tahap Analisis dan Interpretasi Data
Pada  tahap  ini  akan  dilakukan  proses  interpretasi  data  dari tahap  sebelumnya,  baik  berupa  hasil  perhitungan  maupun pengisian worksheet . Selanjutnya akan dilakukan Analisis hasil perhitungan  dan  pengisian  worksheet,  serta  dilakukan perhitungan  estimasi  peningkatan  nilai  OEE  dari  kondisi eksisting  setelah  adanya  rekomendasi  perbaikan  yang diberikan.

## C. Tahap Kesimpulan dan Saran
Pada  tahap  ini  akan  dilakukan  penarikan  kesimpulan  dari kegiatan penelitian dengan menjawab tujuan yang telah dibuat diawal.  Selain  itu  juga  akan  diberikan  saran  yang  nantinya diharapkan  dapat  bermanfaat  bagi  pengembangan  objek penelitian.

## III. PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA

## A. Perhitungan Nilai OEE Awal Mesin Filling R-24 A
Perhitungan  OEE  dilakukan  untuk  mengetahui  nilai efektifitas mesin filling R-24 A pada kondisi eksisting seperti dalam tabel 1, tabel 2, tabel 3, dan tabel 4.
B. Functional Block Diagram (FBD)Mesin Filling R-24 A Pembuatan functional  block  diagram dilakukan  untuk mengetahui keterkaitan antar komponen penyusun mesin filling -24 A seperti dalam gambar 1. Penyusunan dilakukan dengan melakukan diskusi dengan pihak perusahaan.

## C. Penentuan Komponen Kritis Mesin Filling R-24 A
Penentuan komponen kritis mesin filling R-24 A dilakukan dengan memperhatikan 3 kriteria yaitu:
1. Apakah  kerusakan  komponen  mempengaruhi  keseluruhan produksi?
2. Ketersediaan spare part komponen sulit didapatkan?
3. Apakah komponen mudah untuk di maintenance ?
Berdasarkan  kriteria  tersebut,  maka  didapatkan  10 komponen kritis pada mesin filling R-24 A yang tertera dalam tabel 5.

## D. Pembuatan RCM II Information worksheet
Pembuatan RCM II Information Worksheet dilakukan untuk mengetahui  fungsi,  kegagalan  fungsi,  modus  kegagalan  dan efek  kegagalan  pada  masing-masing  komponen  kritis  seperti dalam  tabel  6.  Pembuatan  RCM  II Information  worksheet dilakukan  dengan  melakukan  brainstorming  dengan  pihak perusaan terutama departemen teknik .
E. Pembuatan RCM II Decision Worksheet
Pembuatan  RCM  II Decision  Worksheet dilakukan  untuk memilih  jenis  kegiatan maintenance yang  sesuai  dengan masing-masing failure mode seperti yang tertera dalam  tabel 7 .

## F. Perhitungan Mean Time To Failure (MTTF)
Perhitungan  MTTF  dilakukan  untuk  mengetahui  rata-rata waktu kerusakan dari masing-masing komponen seperti dalam tabel 8.  Perhitungan  MTTF diawali dengan  melakukan fitting distribusi menggunakan software weibull ++6.
Tabel 1. Perhitungan Availability Rate Mesin Filling R-24 A Bulan Loading Time (Hour) Operating Time (Hour) Availability (%) January 136 107,80 79,26 February 143 120,02 83,93 March 128 106,65 83,32 Tabel  2. Perhitungan Nilai Quality Rate Mesin Filling R-24 A Bulan Production Amount (Unit) Defect/Rework Amount (Unit) Produk Baik (Unit) Quality Rate (%) January 189.468 2.961 186.507 98,44 February 199.463 4.387 195.076 97,80 March 189.167 3.891 185.276 97,94 Tabel  3. Perhitungan Nilai Performance Rate Mesin Filling R-24 A Bulan Operating Time (Hour) Production Amount Ideal Cycle Time (Hour) Performance Rate (%) January 107,80 189.468 0,0005 87,88 February 120,02 199.463 0,0005 83,10 March 106,65 189.167 0,0005 88,69
Gambar 1. FBD Mesin Filling R-24 A.
Selanjutnya  data time  to  failure masing-masing  komponen dimasukkan  ke  dalam  software weibull seperti  contoh  pada gambar 2 yang gunanya untuk mengetahui jenis distribusi data dan nilai parameter distribusi.
Selanjutnya  akan  didapatkan  nilai  parameter  distribusi  dari data time to failure komponen yang terdapat dalam gambar 3. Kemudian nilai tersebut dimasukkan kedalam tabel seperti pada tabel 9.
Setelah  mendapatkan  nilai  parameter  dari  masing-masing komponen  maka  dilakukan  perhitungan  nilai  MTTF  dengan rumus berikut:
1) Distribusi Weibull

## Distribusi Weibull
𝑀𝑇𝑇𝐹 = 𝜃𝛤 (1 + 1 𝛽 ) (1)
2) Distribusi Normal Distribusi Normal 𝑀𝑇𝑇𝐹 = 𝜇 (2) 3) Distribusi Lognormal

## Distribusi Lognormal
𝑀𝑇𝑇𝐹 = 𝑡𝑚𝑒𝑑 𝑒𝑥𝑝 ( 𝑠 2 𝑠 ) (3)
Kemudian  hasil  dari  perhitungan  nilai  MTTF  dimasukkan kedalam tabel 10 dan tabel 12.

## G. Perhitungan Nilai MTTR
Perhitungan  MTTR  dilakukan  untuk  mengetahui  rata-rata waktu  yang  dibuutuhkan  untuk  melakukan  perbaikan  pada masing-masing komponen. Perhitungan nilai MTTR dilakukan seperti melakukan perhitungan nilai MTTF dalam tabel 11.

## H. Perhitungan Nilai Keandalan Sistem
Perhitungan nilai keandalan komponen dan sistem dilakukan berdasarkan data kondisi esksisting yang sudah diolah dengan rekomendasi waktu 1920 jam (20 hari kerja, 8 jam/hari, selama 1  tahun).  Untuk  mengetahui  susunan  antar  komponen  kritis,
Tabel  4.
Perhitungan OEE mesin filling R-24 A Bulan Availability (%) Performance (%) Quality (%) OEE (%) January 79.26 88.65 98.44 69.17% February 83.93 94.01 97.80 77.17% March 83.32 92.22 97.94 75.25%
Tabel  5.
Komponen Kritis Mesin Filling R-24 A No Komponen Kriteria 1 Kriteria 2 Kriteria 3 1 Pompa Transfer V V V 2 Cap Presser
V V V 3 Screw Blower
V V
V
4 Starwheel
V V V 5 Motor
V V V 6 Conveyor V V V 7 PLC V V V 8 Valve Actuator Sensor V V V 9 Pneumatic Hose V V V 10
Regulator
V V V
Tabel  6. RCM II Information Worksheet
RCM II
Information Worksheet Sistem: Mesin Filling R-
24 A Departemen: Teknik PT X
Nama Kegiatan: Proses
Filling
No  Komponen Function Functional Failure Failure mode Failure Effect 1 Pompa Transfer
memompa larutan kosmetik dari tangki
hopper menuju filling
nozzle A Tidak dapat
memompa larutan kosmetik menuju filling nozzle 1 Mechanical
Seal Bocor
Cairan merembes keluar dan
tidak dapat dialirkan ke filling nozzle
Tabel  7. RCM II Decision Worksheet RCM II Worksheet Sistem: Mesin Filling R-24 A Date Fungsi sistem: Melakukan pengisian cairan Information Reference Consequence Evaluation H1 S1 E1 O1 H2 S2 E2 O2 H3 S3 E3 O3 Default Action No Equipment F  FF  FM  H  S  E  O H4  H5  S4 Proposed Task 1 Pompa Transfer 1  A 1 Y  N  N  Y  Y Scheduled On-
Condition Task ) Tabel  8.
Data Time To Failure Komponen Komponen Time to Failure Ke- 1 2 3 4 5 6 Pompa transfer 0 2016 2640 … … … Cap presser 0 1720 2432 1328 2304 ... Screw blower 0 2112 2032 2000 1712 ... Tabel  9. Rekapitulasi Nilai Parameter Distribusi No Komponen Distribusi η β µ σ 1 Pompa Transfer Weibull 2 2526.9303 4.6910 2 Screw Blower Weibull 2 2024.7928 6.5736 Tabel  10. Rekapitulasi Nilai MTTF Komponen No Komponen MTTF (Hour) 1 Pompa Transfer 2334.13 2 Screw Blower 1889.13 3 Motor 1901.90 Tabel  11. Rekapitulasi Nilai MTTR Komponen No Komponen MTTR 1 Pompa Transfer 3,9606 2 Screw Blower 2,2793 3 motor 4,1085
maka dibuat Reliability Block Diagram seperti dalam gambar 4 .
Perhitungan  Keandalan  Masing-  Masing  komponen dilakukan dengan menggunakan rumus berikut: a. Distribusi Weibull
𝑅(𝑡) = 𝑒 −( 𝑡 𝜃 ) 𝛽 (4)
b. Distribusi Normal
𝑅(𝑡) = 1 − 𝜑 ( 𝑡 − 𝜇 𝜎 ) (5)
c. Distribusi Lognormal
𝑅(𝑡) = 1 − 𝜑 ( 1 𝑠 𝑙𝑛 𝑡 𝑡𝑚𝑒𝑑 ) (6)
Maka didapatkan nilai R(t) untuk masing-masing komponen. Perhitungan  nilai  keandalan  sistem  dilakukan  dengan
memperhatikan nilai keandalan komponen yang tersusun secara seri dan parallel.
a. Keandalan Susunan Seri 𝑅𝑠 = 𝑅𝑎 × 𝑅𝑏 × 𝑅𝑐 (7) b. Keandalan Susunan Paralel 𝑅𝑝 = 1 − [(1 − 𝑅𝑎) × (1 − 𝑅𝑏) × (1 − 𝑅𝑐)] (8)
Maka didapatkan nilai keandalan mesin filling R-24 A adalah sebesar 0,506 atau 50,6%.

## I. Perhitungan Interval Waktu Perawatan
Perhitungan interval waktu perawatan komponen dilakukan berdasarkan  masing-masing  jenis  kegiatan  yang  didapatkan dari RCM II Decision Worksheet.
1) Interval Pemeliharaan Scheduled On-Condition Task
Interval Pemeliharaan Scheduled On-Condition Task 𝐼𝑛𝑡𝑒𝑟𝑣𝑎𝑙 𝑤𝑎𝑘𝑡𝑢 = 1 2 𝑝 − 𝑓 (9)
Nilai  P-F  Interval  didapatkan  dari  pengalaman  pekerja departemen Teknik seperti dalam tabel 13.
2) Interval Perawatan Scheduled Restoration Task Interval Perawataan Scheduled Restoration Task
memperhatikan  keandalan  dibawah  70%  mengikuti  standar industri nasional yang ada dalam tabel 14 dan tabel 15.
3) Interval Perawatan Scheduled On-Discard Task Perhitungan  interval  waktu  perawatan  untuk  komponen dengan scheduled on discard task adalah sebagai berikut yang kemudian dimasukkan kedalam tabel 16.
𝑇𝑀 = 𝜂𝑥 𝐶𝑀 𝐶𝐹(𝛽 − 1) 1 𝛽 (10)

## J. Perhitungan Biaya
Perhitungan  biaya  dilakukan  untuk  mengetahui  biaya  yang dikeluarkan  pada  kondisi  eksisting  dan  setelah  rekomendasi. Perhitungan  biaya  mempertimbangkan  interval  perawatan setiap komponen mesin. Hal-hal yang dipertimbangkan antara lain:
𝐶𝑀 = 𝐶𝑅 + 𝐶𝑊 + 𝐶𝑜 (11)
CM    : Biaya Maintenance
Gambar 4. Fitting Distribusi Data Time To Failure.
Gambar 4. Nilai Parameter Distribusi.
Gambar 2. RBD Mesin Filling R-24 A.
CR    : Biaya Perbaikan Atau Penggantian CO    : Biaya Kehilangan Produksi
Biaya Perawatan kondisi Eksisting adalah
CM    : Rp. 156.600.000 + Rp. 36.426.805 + Rp. 7.285.361 : Rp. 200.312.166 Biaya Perawatan Setelah Rekomendasi adalah CM    : Rp. 156.600.000 + Rp. 1.150.000 + Rp. 9.147.774 : Rp. 166.897.744

## IV. ANALISIS DAN INTERPRETASI DATA

## A. Analisi Nilai OEE Kondisi Eksisting
Rata-rata nilai OEE yang dicapai PT X pada kondisi eksisting dibandingkan  dengan world  class  standar terdapat  dalam gambar 5. Pada tahun 2017 hingga 2019 nilai OEE mesin filling R-24 A masih berada dibawah world class standard. Pada tahun 2017 nilai OEE kondisi eksisting sebesar 73,15%, pada tahun 2018  sebesar  73,25%,  dan  pada  tahun  2019  sebesar  68,18%. Hal ini tentunya dipengaruhi oleh nilai parameter availaibility, performance dan quality dari mesin.
1) Analisis Parameter Availability Rate
Dalam gambar  6 ditunjukkan  bahwa nilai availability pada tahun  2017  adalah  82,44%,  pada  tahun  2018  sebesar  83,49% dan pada tahun 2019 sebesar 80,8%. Terdapat beberapa faktor
yang  mempengaruhi  nilai availability antara  lain  waktu equipment failure dan waktu setup dan adjusment . Waktu yang dibutuhkan  untuk setup dan adjusment mesin filling R-24  A sebelum digunakan membutuhkan waktu 20-30 menit. Waktu setup ini  tergolong  lebih  lama  dibandingkan  dengan  waktu setup dan adjusment mesin filling pada lini produksi lainnya. 2) Analisis Parameter Performance Rate Dalam gambar 7 ditunjukkan bahwa nilai performance pada tahun 2017 sebesar 89,88%. Pada tahun 2018 sebesar 88,57%, dan pada tahun 2019 sebesar 85,16%. Nilai ini masih dibawah world  class  standar sebesar  90%.  Grafik  nilai performance mesin filling R-24 A menunjukkan penurunan setiap tahunnya. Perusahaan menurunkan pengaturan kecepatan mesin sehingga waktu  aktual  produksi  eksisting  dan  yang  seharusnya mengalami  penurunan.  Pada  kondisi  eksisting  waktu  yang diperlukan untuk memproduksi satu produk adalah 3 detik dari yang  seharusnya  1,8  detik.  Tentunya  hal  ini  berdampak  pada penurunan jumlah produksi harian.
3) Analisis Parameter Quality Rate
Dalam  gambar  8  ditunjukkan  bahwa  nilai quality  rate perusahaan  pada  tahun  2017  adalah  sebesar  98,69  %,  pada tahun 2018 sebesar 99,17%, dan pada tahun 2019 juga sebesar 99,17%.  Umumnya  pada  proses  pengisian  mesin filling , dilakukan rework pada produk dengan volume yang tidak sesuai standard. Hal ini biasanya disebabkan oleh transfer pump mesin filling yang  mengalami  kerusakan,  ataupun  kerusakan  pada PLC yang  menyebabkan  setelan  program  berubah  dengan sendirinya.  Kecacatan  pada  produk  juga  dapat  terjadi  akibat
Gambar 6. Grafik Performance Rate Mesin Filling R-24 A. .
Gambar 6. Grafik Quality Rate Mesin Filling R-24 A. Gambar 8. Grafik Nilai OEE Mesin Filling R-24 A. Gambar 8. Grafik Availability Rate Mesin Filling R-24 A.
human  error yaitu  kesalahan  pengaturan control  panel yang dilakukan oleh operator mesin.

## B. Analisis Keterkaitan Antar Komponen
Masing-masing  komponen  tersusun  secara  seri  maupun paralel  terhadap  komponen  lainnya.    Komponen  motor, pneumatic hose dan regulator tersusun secara seri.  Komponen motor  merupakan  komponen  yang  berada  pada  posisi  utama yang  menerima  arus  listrik.  Motor  yang  menyala  kemudian akan membantu kompresor dalam melakukan kompresi udara. Udara yang terkompresi akan melalui pnemuatic hose sebagai jalan  udara  menuju  mesin,  kemudian  mesin regulator akan mengatur  tekanan  udara  yang  masuk.  Setelah  tekanan  udara yang  masuk  sudah  sesuai,  maka  komponen  akan  beroperasi. Sedangkan valve actuator sensor dan PLC akan tersusun secara seri. Sensor akan mendapat tenaga dari listrik kemudian akan mendeteksi input. Input akan diteruskan menuju PLC, dan PLC akan  menerjemahkan input yang  diberikan,  baik  dari  sensor sendiri  maupun  input  yang  diberikan  operator  melalu control panel .    Apabila  motor  tidak  berfungsi  maka  akan  terjadi kegagalan  pada  keseluruhan  komponen  dan  menyebabkan mesin tidak dapat menyala.

## C. Analisis RCM II Information Worksheet
RCM  II Information  worksheet merupakan tools yang digunakan  untuk  mengetahui failure  mode setiap  komponen dan  dampak  yang  ditimbulkan  pada  sistem. Information worksheet dibuat dalam bentuk failure mode and effect analysis (FMEA)  untuk  mengetahui  fungsi  komponen  dalam  sistem, kegagaln sistem, dan akibat dari kegagalan.  Berdasarkan hasil analisis  menggunakan  FMEA,  penyebab  kegagalan  dapat digolongkan  menjadi  2,  yaitu  kegagalan  yang  bersifat fungsional,  dan  kegagalan  yang  disebabkan  oleh  umur  pakai komponen.  Setiap  modus  kegagalan  memiliki Risk  Priority Number masing-masing,  dimana  nilai risk  priority  number terbesar adalah pada modus kegagalan robeknya selang angin utama  pada  komponen pneumatic  hose .  Resiko  dari  masing- masing  kegagalan  dijadikan  acuan  perusahaan  dalam melakukan kegiatan pemeliharaan.

## D. Analisis Perhitungan MTTF
Perhitungan  MTTF  dilakukan  untuk  mengetahui  rata-rata waktu  kerusakan  pada  setiap  komponen  yang  ada  di  PT  X. Terdapat  10  komponen  kritis  pada  mesin filling R-24  A. Komponen-komponen  tersebut  memiliki  data time  to  failure yang  berbeda.  Masing-masing  data  memiliki  jenis  distribusi yang berbeda pula berdasarkan hasil fitting distribusi yang telah dilakukan  sebelumnya.  Terdapat  7  komponen  dengan  jenis distribusi weibull 2 parameter yaitu screw blower, cap presser, starwheel,  PLC,  Valve  Actuator  Sensor,  pneumatic  hose dan regulator .  Distribusi lognormal terdiri dari 2  komponen yaitu pompa  transfer  dan motor, dan  satu  komponen  berdistribusi normal yaitu komponen conveyor. Perhitungan MTTF masing- masing  komponen  dilakukan  dengan  menggunakan  rumus perhitungan  MTTF  yang  sesuai  dengan  jenis  distribusi  setiap komponen.  Dari  hasil  perhitungan,  didapatkan  nilai  MTTF terkecil adalah komponen pompa transfer sebesar 1460,14 jam dan  nilai  MTTF  terbesar  pada  komponen regulator sebesar 2701.37 jam. Nilai MTTF ini digunakan sebagai pertimbangan dalam menentukan kalender perawatan

## E. Analisis Perhitungan MTTR
Perhitungan  MTTR  dilakukan  untuk  mengetahui  rata-rata waktu untuk melakukan perbaikan pada setiap komponen yang ada di PT X. Terdapat 10 komponen kritis pada mesin filling R- 24  A.  Komponen-komponen  tersebut  memiliki  data time  to failure yang  berbeda.  Masing-masing  data  memiliki  jenis distribusi yang berbeda pula berdasarkan hasil fitting distribusi yang  telah  dilakukan  sebelumnya.  Terdapat  7  komponen dengan  jenis  distribusi  weibull  2  parameter,  yaitu  pompa transfer, conveyor,  cap  presser,  PLC,  Valve  Actuator  Sensor, pneumatic hose dan regulator. Distribusi lognormal terdiri dari 2 komponen yaitu screw blower dan motor, dan satu komponen berdistribusi  normal  yaitu  komponen starwheel. Perhitungan MTTR masing-masing komponen dilakukan dengan menggunakan  rumus  perhitungan  MTTR  yang  sesuai  dengan jenis  distribusi  setiap  komponen.  Dari  hasil  perhitungan, didapatkan nilai MTTR terkecil adalah komponen conveyor
Tabel 12. Nilai Keandalan Komponen No Komponen R(t) 1 Pompa Transfer 0.7591 2 Screw Blower 0.4940 3 motor 0.4020 Tabel  13. Rekapitulasi Interval Perawatan Scheduled On-Condition Task No Komponen Komponen Interval P-F (Tahun) Proposed Interval (Tahun) 1 Scheduled on condition task Motor 1 0,5 Regulator 2 1 Conveyor 1 0,5 Pompa transfer 2 1 PLC 1 0,5 Tabel 14. Simulasi Scheduled Restoration Task Komponen Cap Presser Mesin Komponen
Filling R-24A Cap Pressure n t t- (nT) R(t) R(t)^n R(t- nT) Rm(t) 0 0 0 1 1 1 1 0 200 200 0.9998 1 0.9998 0.9998 0 400 400 0.9979 1 0.9979 0.9979 0 600 600 0.9908 1 0.9908 0.9908 0 800 800 0.9739 1 0.9739 0.9739 0 1000 1000 0.9418 1 0.9418 0.9418 0 1200 1200 0.8896 1 0.8896 0.8896 0 1300 1300 0.8548 1 0.8548 0.8548 0 1400 1400 0.8140 1 0.8140 0.8140 0 1500 1500 0.7672 1 0.7672 0.7672 0 1600 1600 0.7148 1 0.7148 0.7148 1 1700 0 0.6575 0.6575 1.0000 0.6575
yaitu  sebesar  2,0542  jam  dan  nilai  MTTR  terbesar  pada komponen  motor  sebesar  4,1085  jam.  Nilai  MTTR  ini digunakan  sebagai  pertimbangan  dalam  menentukan  kalender perawatan.

## F. Analisis Interval Waktu Perawatan
Terdapat 6 komponen dengan interval perawatan scheduled on  condition ,  2  komponen  dengan  perawatan scheduled  on discard dan  1  komponen  dengan  perawatan scheduled  on restoration  task. Dan  1  komponen  dengan No  Scheduled Maintenance .  Pemeliharaan screw  blower dilakukan  dengan melakukan  penggantian  komponen  pada  interval  waktu  1553 jam,  untuk  komponen pneumatic  hose dan  2274  jam  pada komponen screw  blower .  Untuk  komponen motor , PLC ,  dan conveyor kegiatan scheduled on condition pada interval waktu 960  jam.  Untuk  komponen  pompa  transfer  dan  regulator, dilakukan  scheduled  on  condition  task  pada  interval  waktu 1920  jam.  Rekomendasi  waktu  ini  berdasarkan  pengalaman karyawan  departemen  teknik  dalam  memperhatikan  P-F interval untuk komponen-komponen tersebut. Perawatan untuk komponen cap  presser dan valve  actuator  sensor adalah scheduled  on  restoration pada  interval  waktu  1700  jam, sedangkan  untuk komponen starwheel dilakukan no  schduled maintenance karen  dirasa  tidak  ada  jenis  pemeliharaan  untuk komponen starwheel yang dinilai lebih ekonomis dibandingkan dengan no scheduled maintenance.
G. Analisis Biaya Perawatan
Berdasarkan  hasil  perhitungan  biaya  perawatan  kondisi eksisting  dan  rekomendasi,  didapatkan  nilai  efisiensi  biaya sebesar  16,68  %  dengan  total  penghematan  sebesar  Rp. 33.308.442. Hal ini terjadi karena pada kondisi eksisting
umumnya  dilakukan  kegiatan corrective  maintenance yaitu kegiatan  pemeliharaan  setelah  terjadi  kerusakan,  sehingga komponen biasanya sudah dalam keadaan yang tidak baik dan tak  jarang  harus  dilakukan  penggantian.  Sedangkan  pada kegiatan rekomendasi, dilakukan kegiatan preventive maintenance untuk  mencegah  terjadinya  kerusakan  sebelum sampai  pada  rentang  waktu  MTTF  komponen  tersebut. Menurut  pihak  perusahaan  biaya  yang  dikeluarkan  untuk melakukan preventive maintenance sekitar  20%  dari  harga komponen, sehingga terjadi penghematan.

## H. Estimasi Peningkatan Nilai OEE
Dengan  mengasumsikan  adanya zero  breakdown setelah menerapkan  kegiatan  RCM  yang  telah  diusulkan,  sebagai contoh menggunakan data pada tahun 2018, maka akan terjadi peningkatan nilai availability seperti dalam tabel 17. Peningkatakan availabilitas mesin tentunya akan berpengaruh  pada  performansi  perusahaan.  Tidak  adanya unplanned breakdown berpengaruh pada peningkatan operating  time. Peningkatan operating  time tentunya  akan menambah  jumlah output produksi.  Berikut  dalam  tabel  18 merupakan  perbandingan  nilai performance  rate kondisi eksisting dan setelah rekomendasi.
Terjadi  peningkatan performance  rate dari  yang  semula 88,57% menjadi 89,16%. Peningkatan production amount juga akan  mempengaruhi quality  rate perusahaan.  Dengan mengasumsikan bahwa jumlah produk rework atau cacat tetap dan production amount bertambah, maka akan didapatkan nilai parameter quality rate rekomendasi seperti dalam tabel 19. Estimasi peningkatan quality rate adalah sebesar 0,7% dari yang  semula  99,17%  menjadi  99,24%.    Perubahan  pada  nilai availabilty rate, performance rate dan quality rate tentunya akan mempengaruhi nilai OEE. Perhitungan estimasi nilai OEE
Tabel  15.
Rekapitulasi Interval Perawatan Scheduled Restoration Task
No Komponen Proposed Task Interval Perawatan 1 Cap Presser Scheduled Restoration Task 1700 jam 2 Valve Actuator Sensor Scheduled Restoration Task 1700 jam
Tabel  16.
Rekapitulasi Interval Perawatan Scheduled-On Discard Task No Komponen Proposed Task Interval Perawatan 1 Pneumatic Hose Scheduled on Discard Task 2274,314 jam 2 Screw Blower Scheduled on Discard Task 1553,3969 jam
Tabel  17.
Estimasi Peningkatan Availability Rate Mesin Filling R-24 A
Komponen Availability Sebelum Perbaikan Setelah Perbaikan Total waktu breakdown 123,92 jam 0 Total waktu setup and adjusment 138,72 jam 138l,72 jam Equipment operating time 1330,36 jam 1452,2 jam Availability Rate 83,49% 91,20%
Tabel  18. Estimasi Peningkatan Performance Rate Mesin Filling R-24 A Komponen Performance Rate Sebelum Perbaikan Setelah Perbaikan Total operating time 1330,36 jam 1452,2 jam Total production amount 2.352.306 unit 2.593.214 unit Performance Rate 88,57% 89,16% Tabel  19. Estimasi Peningkatan Quality Rate Mesin Filling R-24 A Komponen Quality Rate Sebelum Perbaikan Setelah Perbaikan Total production amount 2.352.306 unit 2.593.214 unit Total Product Defect 19.576 unit 19.576 unit Jumlah Produk Baik 2.332.730 unit 2.573.638 Performance Rate 99,17% 99,24% Tabel  20. Estimasi Peningkatan OEE Mesin Filling R-24 A Parameter Sebelum Perbaikan (%) Sesudah Perbaikan (%) Availability Rate 83.49 91.2 Performance Rate 88.57 89.16 Quality Rate 99.17 99.24 OEE 73,25% 80.69%
setelah  adanya  rekomendasi  adalah  seperti  dalam  tabel  20. Estimasi peningkatan nilai OEE adalah sebesar 7,44% dari nilai kondisi eksisting sebesar 73,35% menjadi 80,69%.

## V. KESIMPULAN DAN SARAN

## A. Kesimpulan
Adapun Kesimpulan dari penelitian ini antara lain: (1) Nilai Efektifitas mesin filling R-24 A pada tahun2017 adalah sebesar 73,15%, pada tahun 2018 sebesar 73,25% dan pada tahun 2019 sebesar  68,16%.  (2)  Perancangan  aktivitas  perawatan  untuk masing-masing  komponen  mesin filling R-24  A  didapatkan berdasar jenis proposed task pada RCM II decision wokrsheet. Terdapat 5 komponen dengan aktivitas pemeliharaan scheduled on  condition  task antara  lain  komponen motor,  regulator , pompa  transfer, conveyor ,  dan PLC .  Komponen  dengan aktivitas pemeliharaan schduled on restoration task dilakukan pada  2  komponen  yaitu  komponen cap  presser dan valve actuator  sensor ,  dan  2  komponen  dengan  aktivitas pemeliharaan scheduled  on  discard  task yaitu  komponen pneumatic hose dan screw blower. (3) Interval perawatan untuk masing-masing  komponen  didapat  dari  hasil  perhitungan berdasarkan proposed task pada RCM II decision worksheet
dan  diskusi  dengan  pihak  departemen  teknik.  Didapatkan interval perawatan untuk komponen motor , conveyor dan PLC adalah  960  jam,  interval  perawatan  pompa  transfer  dan regulator  adalah  1920  jam, cap  presser dan valve  actuator sensor pada interval waktu 1700 jam, screw blower pada 1553 jam  dan pneumatic  hose pada  2274  jam.  (4)  Estimasi peningkatan OEE dengan menggunakan contoh data pada tahun 2018 adalah sebesar 7,44%.

## B. Saran
Berikut ini merupakan saran yang diberikan bagi perusahaan: (1)  Melakukan  pencatatan  waktu  kerusakan  setiap  mesin  dan dampaknya  secara  rapi  dan  teratur  sehingga  mempermudah perusahaan dalam menganalisis keandalan mesin;(2) Melakukan kegiatan perawatan di luar shift kerja sehingga tidak terjadi kehilangan biaya akibat kegiatan operasional yang tidak berjalan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  W.  H.  Afiva,  F.  T.  D.  Atmaji,  and  J.  Alhilman,  “Usulan  interval preventive  maintenance  dan  estimasi  biaya  pemeliharaan  menggunakan metode reliability centered maintenance dan fmeca,” J. Ilm. Tek. Ind. , vol. 18, no. 2, pp. 213–223, 2019.