## ANALISIS PERENCANAAN PERAWATAN SPINDLE MOULDER DENGAN METODE RELIABILITY CENTERED MAINTENANCE (RCM)

## DI PT. ROMI VIOLETA
Muhammad Ardian Firmansyah 1 , Ahmad Syuhri 1*
1 Jurusan Teknik Mesin, Fakultas Teknik, Universitas Jember, Jl. Kalimantan 37 Jember 68121
* Email: ahmad.syuhri@unej.ac.id

## ABSTRACT
In  a  furniture  company,  there  are  several  production  machines  that  are  used  and  in  the  process  are interconnected.  The  production  machines  used  often  experience  downtime  or  machine  failure.  One  of which is the spindle moulder machine, it is a cutting machine used to cut wood with various profiles as needed.  Damage  to  this  machine  can  cause  the  production  process  to  stop,  so  that  downtime  will increase and the production target that has been set will be reduced. To maintain the working condition of  the  machine  so  that  it  can  last  a  long  time  and  run  optimally,  the  initial  step  is  in  the  form  of scheduling  maintenance.  RCM  is  a  strategy  to  optimize  the  company's  asset  maintenance  program  so that it can operate effectively. This research method uses quantitative analysis conducted on the spindle moulder machine and qualitative analysis includes FMEA and RCM II Decision Worksheet which will be used  as  references to  identify component  failures  and  determine  appropriate  maintenance  actions.  The research  results,  the  availability  value  for  the  spindle  bearing  component  is  99.72%,  the  motor component is 99.78%, and the v belt component is 99.77%, so the average availability value is 99.76%. The  value  of  downtime  after  preventive  maintenance  using  the  RCM  method  on  the  spindle  moulder machine is 43.54 hours with a decrease in machine downtime of 30.96 hours (41.55%).

## Keywords: RCM, FMEA, Availability

## PENDAHULUAN
Pertumbuhan  industri  di  Indonesia  dewasa  ini maju  sangat  pesat,  seiring  dengan  bertambahnya berbagai  macam  kebutuhan,  salah  satunya  yaitu industri  mebel.  Industri  mebel  atau furniture merupakan  industri  yang  mengolah  bahan  baku  dari rotan,  kayu,  dan  bahan  baku  lain  menjadi  produk furniture yangmemiliki  nilai  tambah  dan  menjadi lebih tinggi manfaatnya dari sebelumnya.
PT. Romi Violeta adalah salah satu perusahaan furniture di  Indonesia,  yang  memproduksi  mebel atau furniture dalam ruangan dari kayu dan anyaman. Pada  perusahaan  ini  terdapat  beberapa  mesin produksi yang digunakan dan dalam prosesnya saling berhubungan.  Terdapat  beberapa  kendala  yang mengakibatkan jalannya produksi menjadi terhambat, salah  satunya  adalah  kerusakan  atau  kegagalan mesin.
Spindle  moulder adalah  mesin  pemotong  yang digunakan  untuk  memotong  kayu  dengan  berbagai profil  sesuai  kebutuhan.  Mesin spindle  moulder ini adalah  salah  satu  mesin  utama  yang  digunakan  pada produksi furniture . Berdasarkan data downtime mesin unit  produksi  pada  Januari  2019  sampai  Desember 2020  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  1, spindle moulder tercatat  memiliki  persentase downtime paling  besar  dibanding  mesin-mesin  yang  lain  yaitu sebesar  51%  dan  juga  mengalami downtime paling lama yaitu sebesar 74,5 jam.
Gambar 1. Diagram pareto downtime mesin unit produksi tahun 2019 – 2020 (Sumber: PT. Romi Violeta)
Kerusakan  pada  mesin spindle  moulder dapat menyebabkan  terhentinya  proses  produksi,  sehingga waktu downtime akan meningkat dan target produksi yang  telah  ditentukan  akan  berkurang. Downtime adalah waktu  saat komponen tidak  berfungsi dengan baik  dengan  sehingga  menyebabkan  suatu  sistem tidak berjalan [1].
Perawatan  yang  kurang  tepat  menyebabkan tingkat downtime yang tinggi pada komponen mesin. Maka  dilakukan  langkah  awal  berupa  penjadwalan perawatan  untuk mengoptimalkan  mesin  dan memastikan  kemampuan  kerja  mesin  supaya  bisa bertahan  lama.  Untuk  menciptakan  produktivitas
perusahaan yang baik dibutuhkan suatu metode/strategi  untuk  menentukan maintenance  task yang tepat.
RCM  adalah  strategi  pemeliharaan  untuk menetapkan  tindakan  agar  suatu  sistem  dapat dipastikan  bisa  berfungsi  seperti  yang  diinginkan oleh  pengguna  [2].  Penerapan  metode  RCM menguntungkan  pengguna  antara  lain  keselamatan dapat diutamakan, manajemen operasional meningkat, biaya perawatan mesin lebih rendah, usia komponen yang lebih lama, meningkatkan keandalan peralatan,  menurunkan downtime mesin  dan  juga dapat meningkatkan availability mesin.
Syahrudin  (2013)  meneliti  tentang  analisis sistem  perawatan  mesin  menggunakan  metode reliability  centered  maintenance (RCM)  sebagai dasar  kebijakan  perawatan  yang  optimal  di  PLTD “X”,  berhasil  meningkatkan  nilai reliability pada komponen  kritis  [3].  Taufik  dan  Septyani  (2016) meneliti tentang penentuan interval waktu perawatan komponen  kritis  pada  mesin  turbin  di  PT.  PLN (persero)  sektor  pembangkit  Ombilin.  Hasil  dari penelitian  tersebut  yaitu  nilai availability tiap komponen  kritis  melebih  95%  [4].  Ahmadi  dan Hidayah (2017) meneliti tentang analisis pemeliharaan  mesin blowmould dengan  metode RCM  di  PT.  CCAI.  Penelitian  tersebut  berhasil menurunkan downtime dan meningkatkan availability komponen sebesar 1.56% [5].
Berdasarkan  pendekatan  dari  beberapa  peneliti di  atas,  RCM  adalah  salah  satu  metode  yang  tepat untuk  perencanaan  tindakan  perawatan  mesin.  Demi kebijakan  perawatan  yang  optimal,  tidak  semua mesin  dianalisis  pada  penelitian  ini.  Oleh  sebab  itu, dipilih mesin dengan nilai persentase downtime yang paling besar dan dapat menghambat proses produksi, sehingga  diprioritaskan  untuk  dilakukan  perawatan. Berdasarkan  alasan  ini,  mesin spindle  moulder ditetapkan  sebagai  mesin  kritis  dengan  persentase downtime sebesar  51%  dan  waktu downtime sebesar 74,5  jam.  Penerapan  RCM  diharapkan  mampu menurunkan  nilai downtime serta  meningkatkan avaiability dari mesin spindle moulder di departemen produksi PT. Romi Violeta.

## METODOLOGI PENELITIAN Alat dan Bahan Penelitian
Alat  yang digunakan  pada  penelitian  ini  adalah mesin spindle  moulder ,  sedangkan  bahan  penelitian yang  digunakan  berupa  foto  dokumentasi  mesin  dan buku  berisi  catatan  hasil  wawancara  dengan  tim maintenance .  Mesin spindle  moulder ditunjukkan pada Gambar 2.

## Penentuan Komponen Kritis
Perhitungan penentuan komponen kritis berdasarkan  data downtime mesin  dengan  frekuensi terbesar menggunakan diagram Pareto .
Gambar 2. Mesin spindle moulder

## Functional Block Diagram (FBD)
Berdasarkan  data  dan  fungsi  komponen, kemudian  diuraikan  secara  rinci  dan  menyusun Functional Block Diagram (FBD) untuk menjelaskan alur dan fungsi tiap komponen.

## Fishbone Diagram (Diagram Sebab-Akibat)
Penyebab downtime mesin spindle  moulder diidentifikasi menggunakan fishbone diagram berdasarkan  hasil  wawancara  yang  sudah  dilakukan bersama operator mesin dan tim pemeliharaan.

## Failure Mode and Effect Analysis (FMEA)
FMEA  dimaksudkan  untuk  mengidentifikasi penyebab  terjadinya  kerusakan  serta  efek  yang timbul  jika  kerusakan  terjadi  [6].  Pada  FMEA  juga dihitung Risk  Priority  Number (RPN)  untuk mengidentifikasi  komponen  mana  yang  paling beresiko terhadap kegagalan [7]. Semakin tinggi nilai RPNnya  maka  komponen  tersebut  memerlukan penanganan yang kritis.

## Penentuan Distribusi
Dari hasil analisis pada mesin spindle moulder , kemudian  dilakukan  perhitungan  distribusi  terhadap waktu  antar  kegagalan,  waktu  perbaikan,  dan frekuensi kerusakan mesin menggunakan excel . Hasil dari  perhitungan  ini    berupa  nilai  r  atau index  of  fit , nilai  tertinggi  dari  masing-masing  distribusi  tersebut diteruskan ke tahap perhitungan uji kecocokan

## Uji Kecocokan Distribusi (Goodness of Fit)
Uji  kecocokan  distribusi  dimaksudkan  untuk mengetahui  nilai  r  atau index  of  fit distribusi  yang telah  ditentukan  apakah  sesuai  untuk  diaplikasikan pada komponen tersebut.

## Perhitungan Nilai MTTF dan MTTR
Mean  Time  To  Failure (MTTF)  adalah  nilai rata–rata  interval  antar  kerusakan,  sedangkan Mean Time  To  Repair (MTTR)  merupakan  nilai  rata–rata waktu perbaikan kerusakan. Perhitungan nilai MTTF dan  MTTR  dihitung  dengan  perangkat  lunak excel . Pada  perhitungan  ini  didapat  nilai  parameter  tiap komponen  yang  kemudian  dimasukkan  pada  rumus perhitungan  pada  masing-masing  distribusi  yang telah dilakukan uji kecocokan.
Perhitungan  Interval  Waktu  Pengecekan,  Age  of

## Replacement, dan Availability
Sesudah  diperoleh  parameter  MTTF  dan MTTR, selanjutnya dihitung interval waktu pengecekan, age  of  replacement dan availability untuk  menentukan  waktu  optimal  penggantian  dan tingkat ketersediaan tiap komponen kritis.
Perhitungan Downtime Setelah Preventive Maintenance Perhitungan nilai downtime pada tiap komponen dilakukan  agar  dapat  membandingkan  penurunan downtime mesin spindle  moulder sebelum  dan setelah preventive maintenance .

## RCM II Decision Worksheet
Penyusunan  RCM  II Decision  Worksheet dilakukan  untuk  menetapkan maintenance  task yang tepat  berdasarkan  analisis  konsekuensi  kegagalan. Pada RCM II Decision  Worksheet juga ditambahkan interval waktu penggantian optimal serta rekomendasi cara pemeriksaan pada tiap komponen.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Penentuan Komponen Kritis
Pada  penentuan  komponen  kritis  mesin spindle moulder menggunakan  diagram Pareto untuk menetapkan  komponen  mesin spindle  moulder yang dijadikan fokus penelitian.
Diagram Pareto
ini bertujuan untuk mengidentifikasi masalah terpenting yang mempengaruhi  tindakan  perbaikan  kualitas  [8].  Data kerusakan  yang  dipakai  pada  penelitian  ini  yaitu lebih dari 80% dari data keseluruhan downtime yang disebabkan oleh kerusakan komponen [9]. Dari lebih dari  80%  data downtime tersebut  bisa  diidentifikasi komponen  yang  menjadi  masalah  utama  mesin spindle moulder.
Pada  Gambar  3  diketahui  bahwa  83%  sebab terjadinya downtime kerusakan  mesin spindle
moulder yaitu komponen bearing spindle , motor, dan v  belt yang  merupakan  komponen  kritis  dan  akan dijadikan fokus penelitian.
Gambar 3. Diagram pareto downtime komponen mesin spindle moulder

## Functional Block Diagram (FBD)
Functional  Block  Diagram (FBD)  digunakan untuk menjelaskan alur serta fungsi komponen utama dari  mesin spindle  moulder .  Gambar  FBD  mesin spindle moulder dapat dilihat pada Gambar 4.
Pada  Gambar  4  memberikan  gambaran  tentang alur  dan  fungsi  pada  setiap  bagian  komponen  utama mesin,  yaitu  yang  pertama power  supply yang berfungsi  untuk  menyuplai  arus  listrik  untuk menjalankan
mesin. Kemudian
motor mentransmisikan  daya  untuk  memutar  poros spindle yang  menjadi  media  untuk  menggerakkan cutter . Selanjutnya cutter akan  memotong  benda  kerja  atau produk  sesuai  desain  yang  telah  disiapkan  dan  hasil pemotongan  ini  akan  diteruskan  menuju  proses pemesinan.

## Fishbone Diagram (Diagram Sebab-Akibat)
Penggunaan Fishbone  diagram dimaksudkan untuk mengidentifikasi faktor utama dari permasalahan  yang  diteliti  serta  mengidentifikasi faktor  tersebut  secara  detail  atau  terperinci  yang digambarkan  dalam  bentuk  panah-panah  seperti tulang  ikan  [10]. Fishbone  diagram diidentifikasi berdasarkan  faktor  4M  yaitu material , man , method , dan machine . Fishbone  diagram mesin spindle moulder ditunjukkan pada Gambar 5.
Berdasarkan wawancara dengan operator  mesin dan  tim  pemeliharaan  ( maintenance ),  terdapat beberapa  penyebab  tingginya downtime pada  mesin spindle  moulder ada  4  faktor  yang  dapat  diketahui pada Gambar 5. Faktor-faktor tersebut yaitu,
a. Man (Manusia), merupakan faktor yang disebabkan  oleh  manusia,  dalam  hal  ini  adalah operator  mesin.  Penyebab  tersebut  diantaranya tidak  dilakukannya  cara  mengoperasikan  mesin sesuai  SOP  dikarenakan  kurangnya  pelatihan
( training )  terhadap  operator  tentang  bagaimana cara  menggunakan  mesin spindle  moulder dengan benar.
b. Machine (Mesin),  merupakan  faktor  yang disebabkan  oleh  mesin.  Komponen bearing spindle aus disebabkan oleh usia komponen dan juga kurangnya pelumasan. Komponen v belt aus disebabkan setelan v belt yang tidak sesuai SOP.
Komponen  motor  tidak  stabil  disebabkan  oleh beberapa  sub  komponen  di  dalamnya  yang bermasalah.  Sub  komponen  tersebut  yaitu  yang pertama, bearing motor  yang  aus  karena kurangnya pelumasan. Sub komponen kedua, as
pulley aus  karena  bearing  aus  sehingga  putaran rotor tidak  stabil.  Sub  komponen  ketiga, rotor bar rusak  karena  beban  motor  yang  berlebihan sehingga  putaran  tidak  stabil  dan  bergesekan dengan komponen lain.
c. Material (Bahan  Baku),  merupakan  faktor  yg disebabkan oleh bahan baku. Penggunaan bahan baku  komponen  yang  kurang  bagus  berdampak pada  masa  pakai  atau lifetime komponen tersebut.  Hal  ini  didukung  oleh  penelitian Winarno  dan  Negara  (2014)  pada  penelitiannya komponen bearing yang  menggunakan  material kurang  bagus  berdampak  pada lifetime yang pendek [11].
d. Method (Metode), merupakan faktor yg disebabkan oleh metode yang digunakan. Dalam hal  ini  tidak  adanya  penjadwalan  preventif  dan pembersihan  mesin  setelah  digunakan  tidak teratur.

## Penyusunan  Failure  Modes  and  Effect  Analysis (FMEA)
Failure  Modes  and  Effect  Analysis (FMEA) dimaksudkan  untuk  mengidentifikasi  tiap  mode kerusakan  yang  berkemungkinan  menjadi  sebab kegagalan  fungsi  pada  komponen  sistem  mesin spindle moulder . Menurut Gupta dkk. (2016) FMEA merupakan  suatu  metode  yang  efektif  untuk pencegahan  masalah  dan  identifikasi  solusi  yang lebih  efisien  [12]. Risk  Priority  Number (RPN) dihitung dengan mengalikan nilai severity , occurence dan detection yang hasilnya merupakan skala 1-1000 [13]. FMEA ditunjukkan pada Tabel 1.

## Tabel 1. FMEA mesin spindle moulder
No. Komponen Fungsi Kegagalan Fungsi Mode Kegagalan Efek Kegagalan S  O  D  RPN 1. Bearing Spindle 1 Mengurangi gesekan antar komponen. A Bearing spindle aus tidak dapat mengurangi gesekan antar komponen sehingga putaran cutter tidak stabil. 1 Bearing spindle aus Putaran cutter tidak stabil, cacat hasil pemotongan harus dikerjakan ulang. 7  7  7 343 2. Motor 1 Mentransmisika n daya untuk memutar shaft spindle. A Tidak dapat mentransmisikan daya untuk memutar shaft spindle. 1 As pulley aus Getaran mesin tinggi, cacat hasil pemotongan harus dikerjakan ulang. 6  6  7 252 2 Rotor bar rusak Getaran mesin tinggi, cacat hasil pemotongan harus dikerjakan ulang. 3 Bearing motor rusak Putaran rotor tidak stabil, cacat hasil pemotongan harus dikerjakan ulang. 3. V Belt 1 Penyambung daya dari motor ke shaft spindle melalui pulley. A V belt aus yang mengakibatkan
putaran shaft spindle tidak stabil. 1 V belt aus Putaran shaft spindle tidak stabil, cacat hasil pemotongan harus dikerjakan ulang. 6  6  6 216 Setelah  dilakukan  identifikasi,  pada  Tabel  1
FMEA  mesin spindle  moulder dapat  dilihat  nilai RPN  dari  komponen  kritis  mulai  dari  yang  tertinggi yaitu  komponen bearing  spindle sebesar  343, komponen  motor  sebesar  252,  dan  komponen v  belt sebesar  216.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  komponen bearing  spindle perlu  diprioritaskan  dalam  hal perawatan mesin.

## Penentuan Distribusi Kegagalan
Distribusi kegagalan merupakan informasi dasar dalam  menetapkan lifetime suatu  komponen.  Pada penelitian  ini  distribusi  yang  digunakan  adalah distribusi  normal,  lognormal,  eksponensial  dan Weibull .
Masing-masing  distribusi  telah  teruji  pada perhitungan  waktu  ke  waktu  yang  tidak  konstan. Kemudian  digunakan  metode LeastSquare  Curve Fitting yaitu  penentuan  berdasarkan  nilai  r  ( index  of fit )  tertinggi.  Hasil  penentuan  distribusi  kegagalan mesin spindle moulder ditunjukkan pada Tabel 2. Time  To  Failure (TTF)  adalah  rentang  waktu antara  kegagalan  hingga  kegagalan  berikutnya, sedangkan Time  To  Repair (TTR)  yaitu  waktu perbaikan tiap kerusakan komponen.
Tabel 2. Hasil penentuan distribusi kegagalan
Komponen TTF TTR Bearing Spindle Lognormal = 96,61% Lognormal = 96,39% Motor Lognormal = 98,13% Lognormal = 96,33% V Belt Weibull = 98,66% Weibull = 95,68%
Penentuan distribusi ini dimaksudkan mengetahui pola distribusi yang tepat tiap komponen kritis mesin spindle moulder berdasarkan waktu antar kegagalan dan waktu perbaikan. Metode LeastSquare Curve  Fitting digunakan  untuk  pendugaan  distribusi awal  berdasarkan  nilai  r  paling  besar  yang  dihitung dari  waktu  antar  kegagalan  dan  waktu  perbaikan dengan  4  dugaan  distribusi  yaitu  distribusi  normal, lognormal, eksponensial, dan Weibull . Perhitungan  tersebut  menggunakan  perangkat lunak excel ,  didapatkan  hasil  distribusi Time  To Failure (TTF)  untuk  komponen bearing  spindle menggunakan  distribusi  lognormal  dengan  nilai  r sebesar  96,61%,  komponen  motor  menggunakan distribusi  lognormal  dengan  nilai  r  sebesar  98,13%, komponen v  belt menggunakan  distribusi Weibull dengan nilai r sebesar 98,66%.
Sedangkan  hasil  distribusi Time  To  Repair (TTR) untuk komponen bearing spindle menggunakan  distribusi  lognormal  dengan  nilai  r sebesar  96,39%,  komponen  motor  menggunakan distribusi  lognormal  dengan  nilai  r  sebesar  96,33%, komponen v  belt menggunakan  distribusi Weibull dengan nilai r sebesar 95,68%.

## Uji Kecocokan Distribusi Kegagalan
Uji  kecocokan  dimaksudkan  sebagai  pembuktian hipotesis pada pola distribusi yang telah terpilih [14]. Hipotesis untuk uji kecocokan adalah:
H 0 : Data berdistribusi spesifik H 1 : Data tidak berdistribusi spesifik α = 0,05 Penerimaan apabila D n < D tabel /F tabel
Pengujian  distribusi  ini  menggunakan  dugaan awal  (H 0 )  dan  distribusi  yang  ditentukan  (H 1 ),  dapat dilihat  pada  Tabel  3  Hasil  Uji  Kecocokan Time  To Failure (TTF)  untuk  komponen bearing  spindle berdistribusi lognormal menggunakan
uji Kolmogorov-Smirnov yaitu  D max <D Tabel =0,42<0,43 (H 0 diterima)  yang  berarti  berdistribusi  lognormal. Komponen motor berdistribusi lognormal
menggunakan uji Kolmogorov-Smirnov yaitu D max <D Tabel =0,40<0,43  (H 0 diterima)  yang  berarti berdistribusi lognormal. Komponen v belt berdistribusi Weibull menggunakan  uji Mann yaitu M<F Tabel =1,14<3,73  (H 0 diterima)  yang  berarti berdistribusi Weibull. Hasil  uji  kecocokan Time  To  Repair (TTR) untuk  komponen bearing  spindle berdistribusi lognormal  menggunakan  uji Kolmogorov-Smirnov yaitu  D max <D Tabel =0,36<0,41  (H 0 diterima)  yang berarti  berdistribusi  lognormal.  Komponen  motor berdistribusi lognormal menggunakan uji Kolmogorov-Smirnov yaitu  D max <D Tabel =0,34<0,41
(H 0 diterima)  yang  berarti  berdistribusi  lognormal. Komponen v belt berdistribusi Weibull menggunakan uji Mann yaitu  M<F Tabel =1,13<3,39  (H 0 diterima) yang berarti berdistribusi Weibull .
Tabel 3. Hasil uji kecocokan ( goodness of fit )
Komponen Goodness of Fit TTF F tabel TTF Goodness of Fit TTR F tabel TTR Bearing Spindle 0,42 0,43 0,36 0,41 Motor 0,40 0,43 0,34 0,41 V Belt 1,14 3,73 1,13 3,39

## Perhitungan Nilai MTTF dan MTTR
Nilai MTTF dan MTTR dapat diketahui dengan cara  menghitung  nilai  parameter  berdasarkan  nilai goodness  of  fit masing-masing  distribusi.  Hasil perhitungan nilai parameter MTTF dan MTTR dapat dilihat pada Tabel 4.

## Tabel 4. Hasil perhitungan nilai parameter MTTF dan MTTR
Komponen Parameter MTTF MTTF Parameter MTTR MTTR Bearing Spindle T med = 466,29 S = 0,18 474,21 T med = 2,14 S = 0,27 2,22 Motor T med = 479,33 S = 0,15 484,82 T med = 1,81 S = 0,17 1,84 V Belt θ= 872,39 β = 3,52 α= -22,25 501,19 θ= 2,25 β = 3,06 α= -2,49 1,99

## Perhitungan  Interval  Waktu  Pengecekan  ,  Age  of Replacement, dan Availability
Perhitungan  ini  dilakukan  untuk  mengetahui pengecekan  dan  umur  masa  pakai  yang  optimal untuk tiap komponen serta nilai ketersediannya.
Penentuan  interval  waktu  pengecekan, age  of replacement , dan availability komponen dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel  5.  Penentuan  interval  waktu  pengecekan, Age of replacement , dan availability komponen Komponen Interval Pengecekan Komponen Age of Replacement Availability Bearing Spindle 129,41 Jam Kerja 365 Jam Kerja 99,72% Motor 143,09 Jam Kerja 385 Jam Kerja 99,78% V Belt 144,26 Jam Kerja 390 Jam Kerja 99,77%
Interval  waktu  pengecekan  komponen  dihitung berdasarkan  data  waktu  jam  kerja  produktif,  nilai MTTF  dan  MTTR,  dan downtime masing-masing komponen. Hasil perhitungan interval waktu pengecekan  komponen  mesin  untuk  komponen bearing  spindle sebesar  129,41  jam  atau  sama dengan  16  hari  sekali,  komponen  motor  sebesar 143,09  jam  atau  sama  dengan  17  hari  sekali,
komponen v  belt sebesar  144,26  jam  atau  sama dengan 18 hari sekali.
Perhitungan age  of  replacement ini  dihitung dengan  menggunakan  parameter  dan  distribusi  yang telah  diuji  kecocokannya  dengan  kriteria  minimasi downtime untuk  mendapatkan  interval  waktu penggantian preventive , estimasi downtime , dan nilai availability komponen.  Kriteria  minimasi downtime ini  didukung  oleh  penelitian  Taufik  dan  Septiyani (2014)  karena  dapat  menyeimbangkan  waktu  paling optimal antara penggantian preventif dengan downtime serta  berhasil  meningkatkan availability komponen sampai 95% [4].
Hasil perhitungan age of replacement komponen  pada  mesin spindle  moulder yaitu  untuk komponen bearing  spindle sebesar  365  jam,  artinya komponen  akan  diganti  pada  365  jam  kerja  dengan dengan estimasi downtime 0,0027472 dan availability 0,9972528  atau  99,72%.  Komponen motor  sebesar  385  jam,  artinya  komponen  akan diganti pada 385 jam kerja dengan estimasi downtime 0,0021762 dan availability 0,9978238 atau 99,78%. Komponen v  belt sebesar  390  jam,  artinya komponen  akan  diganti  pada  390  jam  kerja  dengan estimasi downtime 0,0023063  dan availability 0,9976937  atau  99,77%.  Kemudian  diperoleh  nilai rata-rata availability sesudah  diterapkan preventive maintenance menggunakan  metode  RCM  yaitu 0,9975901 atau 99.76%.

## Perhitungan Downtime
Perhitungan downtime tiap  komponen  yang diteliti  setelah  dilakukan preventive  maintenance didapatkan  hasil  yang  ditunjukkan  pada  Tabel  6,
sedangkan  perhitungan downtime mesin  terhadap seluruh  komponen  setelah  dilakukan preventive maintenance didapatkan hasil yang ditunjukkan pada Tabel 7.
Tabel 6. Hasil perhitungan downtime tiap komponen yang diteliti setelah preventive maintenance
Komponen Downtime Awal Downtime Setelah Preventive Maintenance Penurunan Downtime Bearing Spindle 24 Jam 11,60 Jam 12,40 Jam Motor 19,50 Jam 9,19 Jam 10,31 Jam V Belt 18 Jam 9,74 Jam 8,26 Jam
Tabel 7. Hasil perhitungan downtime mesin spindle moulder terhadap keseluruhan mesin  unit produksi setelah preventive maintenance
Downtime Awal Downtime Setelah Preventive Maintenance Penurunan Downtime Persentase Penurunan Downtime Mesin Persentase Downtime Mesin Terhadap Keseluruhan Mesin Unit Produksi 74,50 Jam 43,54 Jam 30,96 Jam 41,55% 38%
Perhitungan downtime mesin spindle  moulder setelah preventive maintenance dihitung dari estimasi downtime tiap  komponen  yang  telah  didapat  dari perhitungan age of replacement , kemudian dikalikan dengan  total  jam  kerja  produktif.  Hasil  perhitungan downtime tiap  komponen  kemudian  dijumlahkan untuk  mengetahui downtime keseluruhan  mesin setelah preventive maintenance . Setelah hasil didapat kemudian  dibandingkan  dengan downtime mesin sebelum preventive maintenance . Berdasarkan pengolahan data didapatkan estimasi  nilai downtime mesin  spindle  moulder setelah  diterapkan  usulan preventive  maintenance yaitu  43,54  jam  dengan  penurunan downtime mesin sebesar  30,96  jam  atau  setara  dengan  41,55%. Persentase downtime mesin spindle moulder terhadap keseluruhan  mesin  unit  produksi  setelah preventive maintenance yaitu  38%.  Perhitungan downtime berdasarkan  nilai  estimasi downtime yang  didapat pada age  of  replacement didukung  oleh  penelitian
Mutiara  dkk.  (2014)  yang  dapat  menurunkan downtime hingga 2,40 jam untuk sekali musim giling [15].
Analisis  Reliability  Centered  Maintenance  (RCM) II Decision Worksheet
Reliability  Centered  Maintenance (RCM)  II Decision  Worksheet digunakan  untuk  menentukan jenis maintenance  task yang  paling  tepat  dan berkemungkinan  untuk  menangani  tiap  mode kegagalan yang muncul [16]. Pengambilan keputusan perawatan  dilakukan  setelah  dilakukannya  analisis menggunakan  metode  kualitatif  maupun  kuantitatif, selain  interval  pengecekan  RCM  juga  memasukkan pertimbangan lain untuk keputusan terkait perawatan mesin.
Berikut merupakan RCM II Decision Worksheet mesin spindle moulder yang dapat dilihat pada Tabel 8 dan tindakan perawatan yang diusulkan ditunjukkan pada Tabel 9.
Tabel 8. RCM II decision worksheet Komponen Referensi Informasi Evaluasi Konsekuensi H1 H2 H3 Tindakan Default Tindakan Perawatan Yang Diusulkan Waktu Penggantian Komponen ( Age of Replacement) Dikerjakan Oleh
S1 S2 S3 O1 O2 O3 F FF FM H S E O N1 N2
N3 H4 H5 Bearing Spindle 1 A 1 Y Y - Y N
N Y - - Kegiatan Penggantian Komponen 365 jam kerja Mekanik Motor 1 A 1
Y - - Y Y - - - - Kegiatan Pemeriksaan Berkala 385 jam kerja Mekanik 2 3 V Belt 1 A 1 Y - - Y N N Y - - Kegiatan Penggantian Komponen 390 jam kerja Mekanik
Berdasarkan RCM II Decision Worksheet , pada Tabel  8  dan  Tabel  9  tindakan  perawatan  yang diusulkan  untuk  tiap  komponen  yaitu  komponen bearing  spindle membutuhkan  tindakan scheduled
discard task  (kegiatan  penggantian  komponen) dengan  cara  mengganti  komponen bearing  spindle sebelum age of replacement yaitu 365 jam kerja.

## Tabel 9. Tindakan Perawatan Yang Diusulkan
Komponen  motor  membutuhkan  tindakan scheduled  on  condition  task (kegiatan  pemeriksaan berkala)  dengan  cara  pengecekan  getaran  dengan menggunakan  alat vibration  meter ,  pengecekan getaran  dengan  menggunakan  alat vibration  meter dilakukan  untuk  menilai  getaran  yang  dihasilkan telah  diambangbatas standard yang  ditetapkan (standard  perusahaan).  Apabila  telah  mencapai ambang  batas  maka  perlu  dilakukan  penggantian komponen  dan  jika  belum  maka  mengikuti age  of replacement yaitu 385 jam kerja.
Komponen v  belt membutuhkan  tindakan scheduled  discard  task (kegiatan  penggantian komponen) dengan cara mengganti komponen v belt sebelum age of replacement yaitu 390 jam kerja.

## KESIMPULAN
Dari penelitian yang sudah dilakukan, didapatkan beberapa kesimpulan sebagai berikut:
Perancangan  penjadwalan  perawatan  interval pengecekan  sesudah  dilakukan  analisis,  didapatkan waktu  interval  pengecekan  pada  komponen bearing spindle sebesar  129,41  jam  atau  16  hari  sekali dengan  umur  penggantian  365  jam  kerja,  komponen motor sebesar 143,09 jam atau 17 hari sekali dengan umur  penggantian  385  jam  kerja,  komponen v  belt sebesar  144,26  jam  atau 18  hari  sekali  dengan umur penggantian 390 jam kerja.
Nilai availability pada  mesin spindle  moulder untuk  komponen bearing  spindle sebesar  99,72%, komponen  motor  sebesar  99,78%,  dan  komponen v belt sebesar  99,77%,  kemudian  diperoleh  nilai  rata- rata availability sesudah  penerapan preventive maintenance yaitu 99,76%.
Nilai downtime setelah  dilakukan preventive maintenance menggunakan metode RCM pada mesin spindle  moulder yaitu  43,54  jam  dengan  penurunan downtime mesin  sebesar  30,96  jam  atau  setara dengan  41,55%.  Persentase downtime mesin spindle moulder terhadap  keseluruhan  mesin  unit  produksi setelah preventive maintenance yaitu 38%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Gaspersz,  V.  1992. Analisis  Sistem  Terapan Berdasarkan  Pendekatan  Teknik  Industri . Bandung: Tarsito.
[2]  Moubray, J. 1997. Reliability Centered Maintenance  II .  2nd  ed.  Woburn:  Butterworth- Heinimann, Ltd.
[3]  Syahrudin,  S.  2013.  Analisis  Sistem  Perawatan Mesin Menggunakan Metode Reliability Centered  Maintenance (RCM)  Sebagai  Dasar Kebijakan  Perawatan  yang  Optimal  di  PLTD “X”. JTT (Jurnal Teknologi Terpadu) . 1(1).
[4]  Taufik,  T.,  &  Septyani,  S.  2016.  Penentuan interval waktu perawatan komponen kritis pada mesin  turbin  di  PT  PLN  (Persero)  Sektor Pembangkit  Ombilin. Jurnal  Optimasi  Sistem Industri . 14(2): 238-258.
[5]  Ahmadi,  N.,  &  Hidayah,  N.  Y.  2017.  Analisis pemeliharaan mesin blowmould dengan metode RCM  di  PT.  CCAI. Jurnal  Optimasi  Sistem Industri . 16(2): 167-176.
[6]  Kirana,  U.  T.,  Alhilman,  J.,  &  Sutrisno,  S. (2016).  Perencanaan  Kebijakan  Perawatan Mesin  Corazza  FF100  Pada  Line  3  PT  XYZ
Dengan Metode Reliability Centered Maintenance (RCM) II. JRSI (Jurnal Rekayasa Sistem dan Industri) . 3(01): 47-53.
[7]  Kurniawan,  K.,  &  Rumita,  R.  (2014). Perencanaan Sistem Perawatan Mesin Urbannyte  Dengan  Menggunakan  Metode Reliability  Centered  Maintenance II  (RCM II)(Studi  Kasus  di  departmen  produksi  PT. Masscom Graphy, Semarang). Industrial Engineering Online Journal . 3(4).
[8]  Ariani,  D.  W.  2005. Pengendalian  Kualitas
Statistik (Pendekatan Kuantitatif Dalam Manajemen Kualitas) .Yogyakarta: Andi.
[9]  O Soesetyo,  I.,  &  Bendatu,  L.  Y.  (2014). Penjadwalan Predictive Maintenance dan Biaya Perawatan  Mesin Pellet di  PT  Charoen Pokphand  Indonesia-Sepanjang. Jurnal  Titra . 2(2): 147-154.
[10]  Heizer,  J.  dan  Render  B.  2010. Manajemen Operasi . Edisi 7. Jakarta: Salemba Empat.
[11]  Winarno,  H.,  dan  S.  Y.  Negara.  2014.  Analisis Productive Maintenance di PT Sankyu Indonesia  Internasional. Jurnal  Intech  Teknik Industri . 4(2): 24-32.
[12]  Gupta,  G.,  Mishra,  R.  P.,  &  Singhvi,  P.  2016. An Application Of Reliability Centered Maintenance  Using  RPN  Mean  And  Range  On Conventional  Lathe  Machine . International Journal  of  Reliability,  Quality  and  Safety Engineering . 23(06): 1640010.
[13]  Ridhawati,  A.  2015.  Analisis  Keandalan  Mesin High  Frequency  Welding di Plant Kt  24  PT.
Komponen Tindakan Perawatan Yang Diusulkan ( Proposed Task ) Bearing spindle
Kegiatan Penggantian Komponen ( Scheduled Discard Task ) Melakukan penggantian komponen bearing spindle sebelum age of replacement.
Motor Kegiatan Pemeriksaan Berkala ( Scheduled On Condition Task ) Pemeriksaan getaran menggunakan alat vibration meter untuk menilai getaran yang dihasilkan telah diambangbatas standard yang ditetapkan (standard perusahaan). Apabila telah mencapai ambang batas maka perlu dilakukan pengantian pada komponennya.
V Belt Kegiatan Penggantian Komponen ( Scheduled Discard Task ) Melakukan penggantian komponen v belt sebelum age of replacement.
Bakrie Pipe Industries. Skripsi . Jakarta: Fakultas Teknik Industri Universitas Bakrie.
[14]  Bangun,  I.  H.,  Rahman,  A.,  &  Darmawan,  Z. (2014). Perencanaan Pemeliharaan Mesin
Produksi Dengan Menggunakan Metode Reliability  Centered  Maintenance (RCM)  II Pada  Mesin Blowing  OM (Studi  Kasus:  PT. Industri Sandang Nusantara Unit Patal Lawang). Jurnal  Rekayasa  dan  Manajemen Sistem Industri . 2(5): 997-1008
[15]  Mutiara,  S.  D.,  Rahman,  A.,  &  Hamdala,  I. (2014).  Perencanaan Preventive  Maintenance Komponen Cane  Cutter  I dengan  Pendekatan
Age  Replacement (Studi  Kasus  di  PG.  Kebon Agung Malang). Jurnal Rekayasa dan Manajemen Sistem Industri . 2(2): 396-405
[16]  Suryana, M. T. A., Novareza, O., & Darmawan, Z.  (2015).  Perencanaan  Perawatan Pulverizer dengan Menggunakan Metode Reliability Centered  Maintenance (RCM)  II  (Studi  Kasus di  PT.  YTL  PAITON). Jurnal  Rekayasa  dan Manajemen Sistem Industri . 3(8): 1760-1771.