## PENJADWALAN PERAWATAN MESIN GLAZING LINE 5

## DI PT. ADYABUANA PERSADA
Rebecca Sugiono, Ign Joko Mulyono, Hadi Santosa Program Studi Teknik Industri Universitas Katolik Widya Mandala Surabaya e-mail : ecca.peace@yahoo.com

## ABSTRAK
PT.  Adyabuana  Persada  merupakan  perusahaan  yang  memproduksi  ubin  keramik  dengan  bermacam- macam  ukuran  yang  berlokasi  di  daerah  Gresik.  PT.  Adyabuana  persada  memiliki  masalah  yaitu terdapat  kendala  kerusakan  mesin  terutama  pada  mesin  glazing  line  5  yang  mengakibatkan berkurangnya  jumlah  waktu  saat  produksi.  Perusahaan  biasanya  hanya  melakukan  perbaikan  dan perawatan  komponen  mesin  saat  mesin tersebut  dalam kondisi  rusak.  Oleh karena  itu, perlu  dilakukan penjadwalan  perawatan  mesin.  Penentuan  jadwal  perawatan  mesin  ini  dimulai  dengan  penentuan komponen kritis pada mesin glazing line 5 dengan menggunakan metode FMEA. Setelah itu, data waktu kerusakan  diolah  menjadi  data  waktu  antar  kerusakan  dan  kemudian  diperoleh  distribusinya menggunakan  Minitab  14.  Hasil  tersebut  digunakan  untuk  menentukan  nilai  MTTF  (Mean  Time  to Failure)  yang  merupakan  interval  waktu  maksimal  untuk  pemakaian  komponen  sampai  komponen tersebut rusak. Interval waktu perawatan yang optimal ditentukan berdasarkan perhitungan C(tp) yang paling optimal. Interval perawatan  untuk mesin glazing line 5 pada sub mesin spacer yaitu : komponen van  belt  setiap  957 jam,  dan komponen  motor  setiap  4193 jam.  Dengan  interval  waktu yang ada,  juga dapat dilakukan penggabungan jadwal perawatan yang kemudian dibandingkan dengan biaya perbaikan yang menghasilkan penghematan sebesar 99,81%.
Kata kunci : C(tp) , Preventive Maintenance, MTTF(Mean Time to Failiure) .

## ABSTRACT
PT.  Adyabuana  Persada  is  a company that  produces  ceramic tiles  with  different  sizes  which located in Gresik. PT. Adyabuana Persada have a problem on machinery engine damage especially glazing line 5, which  caused    reduce  time  for  production.  The  companies  usually  only  do  repairs  and  maintenance engine  components  when  the  machine  is  in  damaged  conditions.  Therefore,  must  be  create  engine maintenance  schedule.  The  determination  of  the  engine  maintenance  schedule  begins  with  the determination of the critical components in the glazing machine line 5 by using FMEA method. After that, the data is processed into time between failures  and the data distribution is obtained using Minitab 14. The  results  used  to  determine  the  value  of  MTTF  (Mean  Time  to  Failure)  which  is  the  maximum  time interval  for  use  a  component  until  the  component  is  damaged.  The  optimal  treatment  time  intervals determined by the calculation of the most optimal C(tp). The maintenance intervals for the glazing line 5 engine on the spacer sub machine are:component van belt every 957 hours, and motor components every 4193 hours. With the time interval, the maintenance schedule can be merged which is compared with the cost of repairs that result in savings of 99,81%.
Keyword s : C(tp) , Preventive Maintenance, MTTF(Mean Time to Failiure) .

## PENDAHULUAN
Perawatan  merupakan  semua  tindakan  yang  dibutuhkan  untuk  memelihara  suatu  unit  mesin atau  alat  di  dalamnya  atau  memperbaikinya  sampai  pada  kondisi  tertentu  yang  bisa  diterima. Perawatan  terhadap  mesin-mesin  produksi  ini  sangatlah  penting  dan  berkaitan  erat  dengan kelancaran  proses  produksi  karena  dengan  melakukan  perawatan  maka  dapat  menjaga  kelancaran proses produksi dan menghemat biaya produksi sehingga demand dapat terpenuhi tepat waktu. PT.  Adyabuana  Persada  merupakan  perusahaan  yang  memproduksi  ubin  keramik  yang berlokasi  di  daerah  Gresik.  Proses  produksi  dalam  pembuatan  keramik  ini  menggunakan  proses flow  shop  dengan  pengoperasian  mesinnya  selama  24  jam  yang  terbagi  dalam  tiga  shift.  Dalam pembuatan keramik melalui beberapa proses pembuatan yang dimulai dengan mesin Crusher Stone (mesin  penghancur  material  besar),  mesin Hammer  Mill (mesin  penghalus  material), Weight  box (mesin penimbang material), mesin Ball Mill (mesin penggiling material), mesin Spray Dryer /ATM
( Atominizer )  (mesin  pembuat powder (serbuk),  mesin Press  Hydraulic (mesin  pencetak  ubin), mesin Glazing Line , mesin Kiln (mesin pembakaran ubin), mesin Sorting Packaging (pengepakan). Perawatan  mesin  yang  biasanya  dilakukan  oleh  perusahaan  hanya  berupa corrective maintenance yaitu mengganti komponen jika terjadi kerusakan yang tidak terencana. Tanpa disadari tindakan tersebut justru mengakibatkan peningkatan biaya produksi karena penggantian komponen ini dapat berakibat kerusakan juga pada komponen yang lainnya yang sebelumnya mungkin dalam kondisi  baik  sehingga  diperlukan  waktu  berhenti  yang  lebih  panjang  pada  saat  proses  produksi sedang  berjalan  dan  peningkatan  biaya  akibat  penggantian  komponen  yang  rusak  juga  akibat  dari kerusakan komponen yang sebelumnya. Berbeda dengan preventive maintenance , yang melakukan tindakan  mencegah  sebelum  kerusakan  terjadi  dengan  menentukan  interval  perawatan  dengan kriteria  tertentu  dan  juga  dapat  memperkecil  kemungkinan  kerusakan  mesin  produksi  sehingga proses dapat berjalan dengan  lancar. Selain  itu umur teknis dari  mesin-mesin produksi akan  lebih lama.
Oleh  karena  itu,  perlu  dilakukan  penjadwalan  perawatan  mesin  menggunakan  metode preventive  maintenance yang  dapat  digunakan  untuk  merancang    jadwal  komponen  kritis  yang diperlukan sehingga dapat mengurangi terjadinya tingkat kerusakan pada mesin Glazing Line 5 dan meminimalkan  biaya perawatan dibandingkan dengan  metode corrective maintenance dan  metode FMEA  ( Failure  Mode  and  Effects  Analysis )  yang  digunakan  untuk  mencari  komponen  kritis  dari mesin Glazing Line 5.

## TINJAUAN PUSTAKA

## Definisi Perawatan
Perawatan adalah kegiatan untuk memelihara atau menjaga fasilitas atau peralatan pabrik dan mengadakan  perbaikan  atau  penyesuaian  atau  penggantian  yang  diperlukan  agar  supaya  terdapat suatu keadaan operasi produksi yang memuaskan sesuai dengan apa yang direncanakan [1].

## Tujuan Perawatan
Tujuan dari kegiatan perawatan adalah [1] :
1.  Kemampuan produksi dapat memenuhi kebutuhan sesuai dengan rencana produksi.
2.  Menjaga  kualitas  pada  tingkat  yang  tepat  untuk memenuhi  apa  yang  dibutuhkan  oleh  produk itu sendiri dan kegiatan produksi yang tidak terganggu.
3.  Untuk  membantu  mengurangi  pemakaian  dan  penyimpangan  yang  di  luar  batas  dan  menjaga modal yang di investasikan tersebut.
4.  Untuk mencapai tingkat biaya pemeliharaan serendah mungkin, dengan melaksanakan kegiatan pemeliharaan secara efektif dan efisien.
5.  Menghindari kegiatan pemeliharaan yang dapat membahayakan keselamatan para pekerja.
6.  Mengadakan  suatu  kerja  sama  yang  erat  dengan  fungsi-fungsi  utama  lainnya  dari  suatu perusahaan  dalam  rangka  untuk  mencapai  tujuan  utama  perusahaan  yaitu  tingkat  keuntungan ( return on investment ) yang sebaik mungkin dan total biaya yang terendah.

## Bentuk-bentuk Perawatan
Ada beberapa jenis perawatan antara lain [2] : 1. Perawatan Preventif ( Preventive Maintenance )
Perawatan  yang  dilakukan  sebelum  peralatan  rusak  dengan  tujuan  mencegah  kerusakan peralatan yang sifatnya mendadak.
2. Perawatan Korektif ( Corrective Maintenance )
Perawatan  yang  bertujuan  untuk  mengembalikan  kondisi  mesin,  baik  melalui  pengaturan maupun perbaikan sehingga memenuhi kondisi minimum yang dapat diterima.
3. Breakdown Maintenance
Perawatan  yang  dilakukan  apabila  mesin  mengalami  penyimpangan  fungsional  sehingga seringkali kurang informasi mengenai sebab-sebab kerusakan, bagaimana melakukan perbaikan, bagaimana  memperoleh  komponen  dan  siapa  yang  bertanggung  jawab  terhadap  perawatan fasilitas.
4. Planned Maintenance
Perawatan yang dilakukan secara terorganisir dan dengan pemikiran jangka panjang.
5. Predictive Maintenance
Metode  pengawasan  yang  digunakan  untuk  menunjukkan  seberapa  baik  suatu  fasilitas  dapat melakukan fungsinya.
6. Routine  Maintenance ( procedure  followed regularly atau cyclic  operation  recurring periodically )
Perawatan  suatu  peralatan  yang  dilakukan  secara  teratur  /  periodik  (dalam  interval  waktu tertentu).
Failure Mode and Effects Analysis ( FMEA ) FMEA( Failure  Mode  and  Effects  Analysis )  merupakan  sebuah  metodologi  yang  membantu untuk  mengidentifikasikan  kegagalan  potensial  dan  merekomendasikan  tindakan  korektif  untuk memperbaiki kegagalan tersebut sebelum sampai kepada pelanggan [3].
Langkah kerja menerapkan FMEA diantaranya :
1. Mengidentifikasi proses dan produk.
2. Mendaftar masalah potensial yang muncul.
3. Memberi  skala  pada  masalah  (dengan  cara brainstorming )  berdasarkan  tingkat  keparahan kegagalan  ( severity ),  tingkat  kemungkinan  terjadinya  kegagalan  ( occurrence )  dan  tingkat kemampuan mendeteksi kegagalan ( detection ).
4. Menghitung Risk Priority Number (RPN) dan memprioritaskan tindakan dimulai dari masalah yang nilai RPN-nya terbesar. Nilai RPN dapat dihitung dengan menggunakan rumus:
Risk Priority Number (RPN) = Severity (S) x Occurrence (O) x Detection (D)                       (1)
5. Melakukan tindakan untuk mengurangi resiko.
Angka Risk  Priority  Number (RPN)  terbesar  menunjukkan  bahwa  tindakan  perbaikan  tersebut harus didahulukan dan diprioritaskan. Terdapat beberapa definisi dari ketiga standar kategori yang digunakan dalam memberikan penilaian yaitu:
 Severity adalah  keadaan  riil  di  lantai  produksi  yang  terjadi  sebagai  akibat  adanya  cacat  yang dihasilkan dari proses produksi. Makin kecil rankingnya akan mengindikasikan bahwa pengaruh adanya cacat yang dihasilkan dari masing-masing proses produksi masih cukup baik.
 Occurrence adalah perkiraan  subyektif tentang probabilitas  bahwa penyebab kegagalan terjadi dan akan menghasilkan akibat tertentu. Makin kecil nilainya semakin baik.
 Detection adalah  gambaran  ketersediaan  alat  kontrol  yang  digunakan  untuk  mendeteksi penyebab ketidaksesuaian atau defect . Makin kecil rankingnya,  maka ketersediaan alat kontrol semakin mampu mendeteksi terjadinya cacat.
Pengujian Hipotesa Distribusi Data ( Goodness of Fit Test ) Goodness  of  fit merupakan  metode  yang  digunakan  untuk  menguji  suatu  kumpulan  data yang  telah  didapat,  merupakan  sampel dari  distribusi  tertentu.  Ada  3  macam goodness  of  fit  test antara lain :
1. Uji Chi - square, biasa digunakan untuk jumlah data yang banyak dan untuk data yang bersifat diskrit.
   
  n i i i i E E O
1 2 2 
(2)
2. Uji Kolmogorov Smirnov ( KS test ), dapat digunakan untuk data yang sedikit maupun banyak dan untuk data bersifat kontinu.
Langkah – langkah dalam menguji Kolmogorov Smirnov : a. Urutkan R i dari terkecil sampai dengan terbesar Hitung :
D + =        ) ( max i R N i ;1  i  N
D - =         N i R i 1 max ) ( ;1  i  N (3)
b. Tentukan D = max[D + , D - ] c. Tentukan D  dari tabel Kolmogorov Smirnov
d. Uji hipotesa:
H 0 : data mengikuti model distribusi tertentu H 1 : data tidak mengikuti model distribusi tertentu
3. Uji Anderson Darling, uji ini meliputi distribusi kumulatif yang akan terjadi di bawah distribusi teoritis  serta  membandingkannya  dengan  distribusi  kumulatif  hasil  pengamatan.  Distribusi teoritis adalah representasi dari hipotesis awal (H 0 ). [4]
Hipotesis  untuk  pengujian  kesesuaian  frekuensi  pengamatan  dengan  frekuensi  teoritis  (yang diharapkan) adalah sebagai berikut :
H 0 :  Distribusi  frekuensi  pengamatan sample dari  populasi  sesuai  dengan  distribusi  teoritis tertentu.
H 1 : Distribusi frekuensi pengamatan tidak sesuai dengan distribusi   teoritis tertentu. Uji statistik Anderson Darling adalah sebagai berikut :
            n i i n i Z z n n n AD 1 1 ) 1 (ln( ) ln( ) 1 2 ( 1 (4)
Pemilihan distribusi berdasarkan pada nilai Anderson Darling (AD) terkecil dan P value > alpha (α = 5%).

## Fungsi Waktu Kerusakan
Fungsi waktu kerusakan ( failure function ) adalah probabilitas suatu kegagalan yang terjadi antara waktu tx dan ty adalah [5] :
 ty tx t f dt t f ) ( ; ) ( (5)
Dalam prakteknya, terdapat beberapa fungsi probabilitas yang menggambarkan karakteristik kegagalan peralatan yaitu :

## 1. Distribusi Exponential
Distribusi exponential adalah distribusi yang paling sederhana, dengan satu nilai parameter yaitu λ ( failure rate ) f (t)= λ e -λt (6)

## 2. Distribusi Weibull
Distribusi  ini  biasanya  dipakai  untuk  barang-barang  mekanika  yang  keandalannya  berkurang karena umur pakai.
                     
   t t t f exp 1 (7)

## 3. Distribusi Normal
Distribusi Normal mempunyai fungsi probabilitas  kerusakan sebagai berikut :
                 2 2 1 2 1 ) (     t e t f
(8)
4. Distribusi Lognormal
Distribusi lognormal mempunyai fungsi probabilitas kerusakan sebagai berikut:
                 2 ln 2 1 2 1 ) (     t e t t f (9)
5. Distribusi Gamma
Distribusi Gamma mempunyai fungsi probabilitas   kerusakan sebagai berikut:
                 t t t t f exp 1 (10)
Keandalan ( Reliability )
Keandalan  ( reliability )  adalah  ukuran  kemampuan  suatu  komponen  atau  peralatan  untuk beroperasi terus-menerus tanpa adanya gangguan atau kerusakan.
      t F dt f t R t      1  (11)
Untuk distribusi probabilitas tertentu, fungsi keandalan pada distribusi :
1. Exponential
  t e t R    (12)
2. Weibull
 
                  t t
R exp
(13) 3. Normal               t t R 1 (14)
4. Lognormal
           
  t t R ln 1 (15)
5. Gamma
    dz e Z t R z t          / 0 1 1 1 (16)
Mean Time to Failure ( MTTF )
Mean  time  to  failure menyatakan  rata-rata  lama  (waktu)  pemakaian  komponen  sampai komponen  tersebut  rusak  atau  nilai  harapan  (ekspektasi)  lama  sebuah  komponen  dapat dipergunakan sampai rusak. MTTF dapat dirumuskan sebagai:
  dt t tf MTTF n T    (17)
Untuk menghitung Mean time to failure dapat dinyatakan sebagai berikut :
1. Exponential :
 1  MTTF (18) 2. Weibull       :   
        1 1 MTTF (19) 3. Normal       :   MTTF (20) 4. Lognormal  :   
     2 exp 2   MTTF (21)
5. Gamma       :   x MTTF  (22)

## Mean Time to Repair ( MTTR )
Secara umum, waktu perbaikan dapat diberlakukan sebagai variabel random karena kejadian yang berulang-ulang dapat mengakibatkan waktu perbaikan yang berbeda-beda [6].
      dt t H dt t th MTTF        0 0 1 (23)
Untuk perhitungan mean time to  repair pada  masing-masing distribusi  memiliki kesamaan rumus dengan perhitungan mean time to failure .

## Effisiensi Perawatan
Perawatan  yang  baik  akan  dilakukan  dalam  jangka  waktu  tertentu  dan  pada  waktu  proses produksi  sedang  tidak  berjalan.  Semakin  sering  perawatan  suatu  mesin  dilakukan  akan meningkatkan  biaya  perawatan.  Disisi  lain  bila  perawatan  tidak  dilakukan  akan  mengurangi performa kerja dari mesin tersebut. Pola maintenance yang optimal perlu dicari supaya antara biaya perawatan dan biaya kerusakan bisa seimbang pada total cost yang paling minimal.
Preventive  Cost merupakan  biaya  yang  timbul  karena  adanya  perawatan  mesin  yang memang sudah dijadwalkan. Sedangkan Failure Cost merupakan  biaya  yang timbul karena terjadi kerusakan  di  luar  perkiraan  yang  menyebabkan  mesin  produksi  terhenti  saat  produksi  sedang berjalan.
Secara  matematis total  cost untuk  untuk  menentukan  interval  waktu  perawatan  ini  dapat dinotasikan sebagai berikut:
    tp tp H Cf Cp tp C .   (24)
    dt t h tp H tp   0 (25)
Keterangan : C p       : biaya satu siklus preventive
:  (biaya  tenaga  kerja/jam  x  waktu  perbaikan  preventive)  +  harga  komponen  +  biaya kehilangan produksi/jam.
Cf     : biaya satu siklus failure
:  (biaya  tenaga  kerja/jam  x  waktu  perbaikan corrective )  +  harga  komponen  +  biaya kehilangan produksi/jam.
H(tp) : ekspektasi laju kerusakan selama   interval tp ( cummulative hazard function selama tp) h(tp)  : laju kerusakan saat tp tp       : interval preventive replacement

## METODE PENELITIAN
Tahapan-tahapan  dalam  penelitian  ini  dapat  disajikan  dalam  bentuk  diagram  alir  atau flowchart .  Sub  bab  berikut  akan  menjelaskan  lebih  detail  tahapan-tahapan  penelitian  yang  akan dilakukan. Gambar 1 menunjukkan flowchart dari tahap awal hingga akhir penelitian ini.
Gambar 1. Flowchart Metode Penelitian

## Pengumpulan Data
Proses  pengumpulan  data  di  perusahaan  dilakukan  dengan  cara  menanyakan  langsung kepada sumber yang dapat memberikan informasi secara tepat, yaitu pada bagian departemen teknik dan  juga  melakukan  pencatatan  data  secara  manual  dengan  melihat  dokumen  yang  sudah  tersedia pada perusahaan.
Data yang dibutuhkan dalam penelitian ini antara lain:
1. Data mesin beserta komponennya
2. Data waktu kerusakan komponen mesin
3. Data waktu perbaikan (penggantian komponen)
4. Data harga komponen mesin
Perhitungan biaya perawatan komponen mesin Menghitung perbandingan biaya preventive maintemance dengn biaya kerusakan Pembuatan jadwal perawatan mesin Perhitungan parameter MTTR masing- masing komponen Perhitungan parameter MTTF masing-masing komponen Penentuan distribusi waktu antar kerusakan komponen mesin Mengolah data waktu kerusakan menjadi data waktu antar kerusakan Mencari komponen kritis pada mesin Glazing Line 5 menggunakan metode FMEA Pengumpulan data Mulai
Selesai Penentuan distribusi waktu perbaikan komponen mesin
Mencari Komponen Kritis pada Mesin Glazing Line 5 Menggunakan Metode FMEA
Data  yang  telah  dikumpulkan  dari  perusahaan  dapat  di  olah  untuk  membuat  suatu penjadwalan  perawatan  mesin  yang  lebih  optimal  dengan  langkah  awal  yaitu  mencari  komponen- komponen  mesin  yang  memiliki  tingkat breakdown (kerusakan)  dengan  frekuensi  terbesar  pada mesin Glazing Line 5 dengan menggunakan metode FMEA . Langkah kerja menerapkan FMEA yaitu:
1. Mengidentifikasi proses dan produk
2. Mendaftar masalah potensial yang muncul
3. Memberi  skala  dimulai  dari  angka  1  hingga  10  pada  masalah  berdasarkan  tingkat  keparahan kegagalan ( severity ), tingkat kemungkinan terjadinya kegagalan ( occurrence ), dan kemampuan mendeteksi kegagalan ( detection ). Penentuan dari  skala  ini dihasilkan dari wawancara dengan bagian departemen teknik yang mengerti akan komponen mesin.
4. Menghitung Risk Priority Number ( RPN ) dan memprioritaskan tindakan dimulai dari masalah yang memiliki nilai RPN terbesar. Nilai RPN ini dapat dihitung menggunakan rumus:
Risk Priority Number ( RPN ) = Severity (S) x Occurrence (O) x Detection (D)
5. Melakukan tindakan untuk mengurangi resiko

## Mengolah Data Waktu Kerusakan Menjadi Data Waktu Antar Kerusakan
Perhitungan  data  waktu  kerusakan  dilakukan  dengan  cara  menghitung  waktu  dari  mesin rusak hingga mesin selesai diperbaiki. Sedangkan untuk  data waktu antar kerusakan dihitung dari saat keadaan mesin selesai diperbaiki hingga saat terjadi kerusakan selanjutnya.

## Penentuan Distribusi Waktu Antar Kerusakan Komponen Mesin
Penentuan distribusi waktu antar kerusakan pada masing-masing komponen mesin ini akan dilihat  berdasarkan  hasil  dari  uji  distribusi  yang  terdapat  pada software Minitab  14  dan  dari  hasil tersebut dapat  diketahui parameter-parameter beserta distribusi  yang paling cocok untuk mewakili waktu antar kerusakan untuk tiap komponen pada tiap mesin yang berbeda.

## Perhitungan Parameter MTTF Masing-Masing Komponen
Pada tahap ini dilakukan perhitungan parameter yang sesuai dengan distribusi yang terpilih. Perhitungan  parameter  untuk  masing-masing  distribusi  berbeda  satu  dengan  yang  lainnya. Parameter  yang  telah  dihitung  akan  digunakan  untuk  menghitung  nilai MTTF ( Mean  Time  to Failure ). MTTF merupakan rata-rata waktu pemakaian komponen sampai komponen tersebut rusak.

## Penentuan Distribusi Waktu Perbaikan Komponen Mesin
Penentuan  distribusi  dari  data  waktu  perbaikan  pada  masing-masing  komponen  mesin  ini akan  dilihat  berdasarkan  hasil  dari  uji  distribusi  yang  terdapat  pada software Minitab  14  dan  dari hasil  tersebut  dapat  diketahui  parameter-parameter  beserta  distribusi  yang  paling  cocok  untuk mewakili waktu perbaikan untuk tiap komponen pada tiap mesin yang berbeda.

## Perhitungan Parameter MTTR Masing-Masing Komponen
Pada  tahap  ini  dilakukan  perhitungan  parameter  yang  sesuai  dengan  distribusi  yang  telah terpilih. Perhitungan parameter untuk masing-masing distribusi berbeda satu dengan yang lainnya. Parameter  yang  telah  dihitung  akan  digunakan  untuk  menghitung  nilai MTTR ( Mean  Time  to Repair ). MTTR merupakan rata-rata waktu untuk melakukan perbaikan komponen mesin.

## Perhitungan Biaya Perawatan Komponen Mesin
Perhitungan  biaya  perawatan  komponen  mesin  ini  dibagi  dalam  dua  bagian,  yaitu  biaya perawatan untuk pencegahan kerusakan dan biaya perbaikan untuk kerusakan. Biaya perawatan ini akan digunakan untuk perhitungan interval waktu perawatan yang optimal.

## Pembuatan Jadwal Perawatan Mesin
Pada pembuatan jadwal perawatan mesin ini, perhitungan  yang digunakan dalam penentuan penjadwalan  perawatannya  berdasarkan  pada  biaya  perawatan  pencegahan,  biaya  perbaikan,  dan interval  waktu  perawatan.  Berdasarkan  perhitungan  tersebut,  dapat  ditentukan  jadwal  perawatan yang optimal dengan mencari keseimbangan antara biaya perawatan dan biaya kerusakan pada total cost yang  terkecil  (optimal).  Dalam  pembuatan  jadwal  perawatan  mesin  ini,  akan  dilakukan  juga penggabungan  penjadwalan  waktu  perawatan  antar  komponen  mesin  yang  memiliki  jarak  waktu perawatan yang berdekatan.
Menghitung Perbandingan Biaya Preventive Maintenance dengan Biaya Kerusakan Setelah  dilakukan  penggabungan  jadwal  waktu  perawatan  yang  diperoleh  dari  total cost yang  terkecil  (optimal),  maka  dilakukan  perbandingan  total  biaya  antara  penggabungan  jadwal perawatan dengan biaya perbaikan saat terjadi kerusakan.

## Kesimpulan dan Saran
Hasil  dari  penelitian  yang  telah  dilakukan  ini  digunakan  untuk  memberikan  jawaban  pada tujuan penelitian sekaligus menarik kesimpulan mengenai permasalahan yang dihadapi perusahaan serta  memberikan  saran  yang  dapat  digunakan  sebagai  masukan  bagi  perusahaan  untuk dimanfaatkan lebih lanjut.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## FMEA Mesin Glazing Line 5
Berdasarkan  data  jenis  kerusakan  yang  terdapat  pada  masing-masing  komponen  mesin, maka hasil yang diperoleh dalam tabel FMEA pada tiap-tiap komponen mesin glazing line 5 dapat dilihat sebagai berikut :
Tabel 1. Ranking Tiap Komponen Mesin Mesin Sub Mesin Komponen Total RPN Ranking Pengikis kering Grinding wheel 280 1 Deviostep output Timing belt 250 2 Pembalik Van belt 240 4 Rotocolor (master) Blade Blade 240 4 Rotocolor (slave) Blade Blade 240 4 Spacer Van blade 200 8 Campana enggobe Pompa SQDM 200 8 Rotocolor (slave) Pompa pasta Motor 200 8 Enggobe body Rantai 200 8 Bearing 200 8 Deviostep output Gearbox 180 11,5 Enggobe body Motor 180 11,5 Pembalik Motor gearbox 160 14 Bearing 160 14 Rotocolor (master) Pipa perist 160 14 Spacer Motor 150 20 Campana enggobe Motor van belt 150 20 Campana glaze Motor van belt 150 20 Pengikis kering Motor 150 20 Rotocolor (master) Pompa pasta Motor 150 20 Rotocolor (slave) Pompa pasta Pipa perist 150 20 Pompa pasta Bearing 150 20 Mixer pasta Motor 150 20 Deviostep input Conveyor belt 150 20
Corner Oriental belt 120 33,5 Rel ½ lingkaran 120 33,5 Sikat body Sikat body 120 33,5 Van belt 120 33,5 Spacer Bearing 120 33,5 Spray air Pompa sparay air (jet 30.000) Motor pompa jet 30.000 120 120 33,5 33,5 Campana enggobe Van belt 120 33,5 Campana glaze Pompa SQDM Van belt 120 120 33,5 33,5 Pengikis kering Van belt 120 33,5 Rotocolor (master) Pompa pasta Mixer pasta 120 120 33,5 33,5 Deviostep input Oriental belt Gearbox steping 120 120 33,5 33,5 Deviostep output Motor 120 33,5 Enggobe body Sproket Roll karet enggobe body 120 120 33,5 33,5
Komponen  yang  berada  di  ranking  satu  merupakan  komponen  yang  paling  sering mengalami kerusakan dan menjadi prioritas utama untuk perawatannya.
Perhitungan Parameter MTTF dan MTTR masing-masing komponen
Setelah  diketahui  ranking  tingkat  kerusakan  tiap  komponen,  maka  dilakukan  penentuan distribusi  waktu  antar  kerusakan  berdasarkan  hasil  dari  penentuan  masing-masing  komponen menggunakan software Minitab  14.  Setelah  itu,  dari  parameter  yang  terpilih  pada  tiap  komponen dilakukan  penghitungan MTTF menggunakan software Minitab  14.  Langkah  yang  sama  juga dilakukan dalam menghitung MTTR tetapi data yang dipakai adalah data waktu perbaikannya. Hasil perhitungan MTTF dan MTTR dapat dilihat pada tabel 2.

## Pembuatan Jadwal Perawatan Mesin
Dalam  pembuatan  jadwal  perawatan  untuk  masing-masing  komponen  pada  mesin glazing line 5  ini  di  lakukan  dengan  cara  mencari  keseimbangan  antara  biaya  perawatan  dan  biaya kerusakan  pada  total cost yang  terkecil  (optimal).  Berdasarkan  dari  hasil  total  cost  yang  terkecil, maka akan diperoleh interval waktu perawatan yang optimal pada masing-masing komponen mesin. Hasil tp (waktu interval perawatan yang optimal) dapat dilihat pada tabel 3.

## Penggabungan Jadwal Perawatan
Penggabungan jadwal perawatan ini dengan cara menyatukan waktu tp yang memiliki jarak yang  berdekatan.  Dalam  hal  ini,  selisih  optimal  yang  diambil  untuk  penggabungan  jadwal perawatan masing-masing komponen mesin adalah 144 jam (6 hari) dan juga memperhatikan nilai MTTR terbesar dalam penggabungan jadwalnya. Hal ini dikarenakan sub mesin dan komponen yang ada  merupakan  satu  aliran  arah  dalam  rangkaian  mesin.  Hasil  dari  penggabungan  jadwal    waktu perawatan (tp) dapat dilihat pada tabel 3.
Menghitung Perbandingan Biaya Preventive Maintenance dengan Biaya Kerusakan Setelah dilakukan penggabungan jadwal interva waktu perawatan (tp), maka dapat dihitung perbandingan    total  biaya  antara  penggabungan  jadwal  perawatan  dengan  biaya  perbaikan kerusakan.  Hasil  perbandingan  total  biaya  penggabungan  jadwal  perawatan  dan  biaya  perbaikan masing-masing komponen dapat dilihat pada tabel 4.
Tabel 2. Hasil Perhitungan MTTF Dan MTTR Masing-Masing Komponen Mesin Sub Mesin Komponen MTTF Distribusi MTTR Distribusi Spacer Van belt 1250,05 Lognormal 0,379 Lognormal Motor 5164,93 Lognormal 0,594 Lognormal Campana enggobe Pompa SQDM 1753,39  Exponential 0,464 Lognormal Motor van belt 3688,27 Lognormal 0,75 Normal Campana glaze Motor van belt 4189,86 Normal 0,813 Normal Pengikis kering Grinding wheel 230,432 Lognormal 0,199 Weibull Motor 5273,19 Normal 0,527 Lognormal Pembalik Van belt 917,418 Weibull 0,320 Weibull Motor gearbox 10907,4 Lognormal 0,494 Lognormal Bearing 3345,8 Lognormal 0,472 Weibull Rotocolor (master) Blade Blade 504,798 Lognormal 0,226 Weibull Pompa pasta Pipa perist 3078,63 Lognormal 0,377 Lognormal Motor 5643,42 Normal 0,565 Lognormal Mixer pasta Motor 3463,46 Normal 0,45 Normal Rotocolor (slave) Blade Blade 706,436 Weibull 0,418 Normal Pompa pasta Pipa perist 3664,52 Normal 0,764 Lognormal Bearing 4290,83 Lognormal 0,611 Lognormal Motor 41074,7 Lognormal 0,625 Normal Mixer pasta Motor 4934,5 Normal 0,498 Normal Deviostep output Conveyor belt 3642,19 Normal 0,783 Lognormal Timing belt 1900,34 Lognormal 0,525 Lognormal Gearbox 4215,25 Normal 1,418 Normal Enggobe Body Rantai 1416,26 Lognormal 0,369 Normal Bearing 1838,91 Normal 0,403 Lognormal Motor 5568,58 Lognormal 1,689 Lognormal Tabel 3. Penggabungan Jadwal Waktu Perawatan (Tp) Mesin Sub Mesin Komponen tp (jam) MTTR Penggabungan tp (jam) Spacer Van belt 957 0,379 955 Motor 4193 0,594 4193 Campana enggobe Pompa SQDM 1753 0,464 1753 Motor van belt 3688 0,75 3688 Campana glaze Motor van belt 3992 0,813 3992 Pengikis kering Grinding wheel 211 0,199 211 Motor 5273 0,527 5273 Pembalik Van belt 664 0,32 706 Motor gearbox 10907 0,494 10907 Bearing 3345 0,472 3345 Rotocolor (master) Blade Blade 504 0,226 504 Pompa pasta Pipa perist 2221 0,377 2221 Motor 4307 0,565 4193 Rotocolor (slave) Blade Blade 706 0,418 706 Pompa pasta Pipa perist 2559 0,764 2619 Bearing 3032 0,611 3032 Motor 41074 0,625 41074 Mixer pasta Motor 3904 0,498 3992 Deviostep output Conveyor belt 2844 0,783 2844 Timing belt 955 0,525 955 Gearbox 2619 1,418 2619 Enggobe body Rantai 1416 0,369 1416 Bearing 1762 0,403 1753 Motor 4438 1,689 4438

## Tabel 4. Perbandingan Total Biaya Penggabungan Jadwal C(Tp) Dan Biaya Perbaikan Cf
Mesin Sub Mesin Komponen Total biaya Penggabungan C(tp) (Rp Total biaya Cf (Rp) Penghematan (Rp) Spacer Van belt 20.501.266 13.114.830.527 13.094.329.260 Motor 1.286.626 5.134.802.804 5.133.516.177 Campana enggobe Pompa SQDM 7.941.427 10.114.640.676 10.106.699.248 Motor van belt 3.452.667 6.487.603.542 6.484.150.874 Campana glaze Motor van belt 1.272.605 7.027.603.837 7.026.331.231 Pengikis kering Grinding wheel 271.232.572 31.797.802.576 31.526.570.003 Motor 641.279 2.279.089.245 2.278.447.965 Pembalik Van belt 20.119.517 15.190.063.181 15.169.943.664 Motor gearbox 627.285 8.544.976.186 8.544.348.901 Bearing 2.985.191 6.119.136.464 6.116.151.272 Rotocolor (master) Blade Blade 57.144.836 17.555.831.515 17.498.686.678 Pompa pasta Pipa perist 2.593.475 4.886.931.870 4.884.338.395 Motor 988.849 4.885.626.028 4.884.637.179 Rotocolor (slave) Blade Blade 38.977.812 27.112.484.818 27.073.507.005 Pompa pasta Pipa perist 2.000.607 6.604.029.689 6.602.029.081 Bearing 1.052.765 5.280.406.086 5.279.353.320 Motor 259.012 5.403.602.951 5.403.343.938 Mixer pasta Motor 1.039.407 4.302.002.349 4.300.962.942 Deviostep output Conveyor belt 3.642.336 10.153.808.424 10.150.166.088 Timing belt 8.793.967 11.345.135.000 11.336.341.032 Gearbox 3.376.626 12.247.856.693 12.244.480.067 Enggobe body Rantai 13.770.601 7.962.037.951 7.948.267.350 Bearing 5.748.072 6.962.154.845 6.956.406.772 Motor 420.520 14.597.454.376 14.597.033.855 Total 4.698.69.332  245.109.911.632  244.640.042.300

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengolahan  data  dan  analisa  data  yang  telah  dilakukan,  maka  dapat diperoleh  kesimpulan  yaitu  berdasarkan  hasil  dari  penggunaan  metode  FMEA,  maka  diperoleh komponen kritis yang diperoleh pada mesin glazing line 5 antara lain: Mesin Spacer :  komponen van belt dan motor, Mesin Campana Enggobe : pompa SQDM dan motor van belt , Mesin Campana Glaze : motor van belt , Mesin Pengikis Kering : grinding wheel , dan motor, Mesin Pembalik : van belt , motor gearbox , dan bearing , Mesin Rotocolor ( master ) : blade , pipa perist pompa pasta, motor pompa  pasta,  dan  motor mixer pasta,  Mesin  Rotocolor  ( slave )  : blade ,  pipa  perist  pompa  pasta, bearing pompa  pasta,  motor  pompa  pasta,  dan  motor mixer pasta,  Mesin Deviostep  Output : conveyor belt , timing belt , dan gearbox, Mesin Enggobe Body : rantai, bearing , dan motor. Berdasarkan  hasil perbandingan total biaya penggabungan jadwal perawatan dan total biaya perbaikan  saat  terjadi  kerusakan,  maka  terdapat  penghematan  sebesar  Rp.244.640.042.300,-  atau 99,81%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Assauri,  Sofyan  .,  2004,  Management  Produksi,  edisi  keempat,  Fakultas  Ekonomi  Universitas Indonesia, Jakarta.
[2] Corder, A.S ., 1996, Teknik Manajemen Pemeliharaan, edisi kedua, Erlangga, Jakarta.
[3] Stamatis, D.H ., 2003, Six Sigma and Beyond: Design for Six Sigma , second edition, St. Lucie Press, Boca Raton.
[4] Stephens, M.A., 1974, EDF statistics for goodness of fit and some comparisons, Journal of the American Statistical Association, Vol. 69, No. 347, pp. 730-737.
[5] Jardine,  A.K.S  ; Albert H.C.T  ., 2006, Maintenance, Replacement  and Reliability: Theory and Applications ,  second edition, Taylor and Francis Group, Boca Raton.
[6] Ebeling, Charles E ., 1997, An introduction to Reliability and Maintainability for Engineering , first edition, McGraw Hill, New York.