Jurnal PASTI (Penelitian dan Aplikasi Sistem dan Teknik Industri) Vol. XIII, No. 3, Desember 2019, 298-310 p-ISSN 2085-5869/ e-ISSN 2598-4853

## Penerapan Metode Reliability Centered Maintenance (RCM) pada Perencanaan Interval Preventive Maintenance dan Estimasi Biaya Pemeliharaan Menggunakan Analisis FMECA
( Studi Kasus : PT. XYZ )
Wirda Hamro Afiva 1 , Fransiskus Tatas Dwi Atmaji 2 , Drs. Judi Alhilman 3 1,2,3) Program Studi Teknik Industri, Fakultas Rekayasa Industri, Univeritas Telkom Jl. Telekomunikasi No.01 Terusan Buah Batu, Bandung 40257 Email: 1) wirdahamroa@gmail.com, 2) franstatas@telkomuniversity.ac.id 3) judi.alhilman@gmail.com

## Abstrak
PT.  XYZ  merupakan  perusahaan  yang  bergerak  dibidang  produksi spare  part dan aksesoris  otomotif  khususnya  sepeda  motor.  Permasalahan  yang  dihadapi  perusahaan yaitu sering terjadinya kerusakan pada mesin CNC Milling A dengan jumlah kerusakan 32  kali  selama  tahun  2017  hingga  2018.  Perusahaan  menerapkan  kegiatan preventive maintenance dan corrective maintenance namun kegiatan maintenance ini tidak berjalan dengan  optimal.  Oleh  karena  itu,  dilakukan  pengembangan  sistem  pemeliharaan  untuk meningkatkan  keandalan  mesin.  Metode  yang  digunakan  yaitu Reliability  Centered Maintenance (RCM)  dengan  tujuan  menentukan  interval  waktu  pemeliharaan  dan estimasi  biaya  pemeliharaan  yang  efisien.  RCM  dilakukan  dengan  menganalisis kegagalan dengan analisis FMECA. Hasil dari analisis ini berupa nilai RPN komponen bearing rel , bearing spindle dan selang sebagai komponen kritis pada sistem. Kemudian ditentukan  kebijakan  maintenance  dengan  hasil  2 scheduled  on-condition  task ,  2 scheduled restoration dan 2 scheduled discard task dengan interval waktu maintenance sesuai  dengan  kategori task .  Melalui  metode  RCM,  PT.XYZ  dapat  menghemat  biaya pemeliharaan sebesar Rp. 51.800.331
Kata  kunci:  Maintenance,  Failure  Mode  Effect  and  Critical  Analysis,  Reliability Centered Maintenance, Maintenance task, Maintenance cost

## Abstract
PT.  XYZ  is  a  company  engaged  in  the  production  of  automotive  spare  parts  and accessories especially motorcycles. The problems faced by the company are the frequent damage to CNC Milling A machines with 32 times the amount of damage during 2017 to 2018.  The  company  implements  preventive  maintenance  and  corrective  maintenance activities but these maintenance activities do not run optimally. Therefore, a maintenance system  is  developed  to  improve  machine  reliability.  The  method  used  is  Reliability Centered Maintenance (RCM) with the aim of determining the interval maintenance time and estimation  of  maintenance costs. RCM is  done by  analysing failure  with FMECA. The results of this analysis is RPN values that show rail bearings, spindle bearings and hoses as  critical components  of  the system. Then maintenance policies are determined with results; 2 scheduled on-condition, 2 scheduled restoration and 2 scheduled discard tasks with maintenance time intervals according to the task category. Through the RCM method, PT. XYZ can save Rp. 51.800.331

## Keywords: Maintenance, Failure Mode Effect and Critical Analysis, Reliability Centered
Maintenance, Maintenance task, Maintenance cost

## PENDAHULUAN
Sektor  industri  otomotif  semakin  mengalami  peningkatan  seiring  dengan perkembangan teknologi yang semakin pesat, terutama pada industri kendaraan bermotor. Di  Indonesia,  industri  kendaraan  bermotor  menjadi  salah  satu  industri  yang  berkembang sangat baik. Menurut riset yang dilakukan oleh Badan Pusat Statistik (BPS), 80% dari total kendaraan bermesin di Indonesia merupakan sepeda motor. Dengan meningkatnya pengguna sepeda motor, maka diiringi pula dengan permintaan terhadap suku cadang atau spare part sepeda  motor.  Salah  satu  perusahaan  yang  memproduksi  spare  part  kendaraan  bermotor yaitu PT. XYZ. PT. XYZ merupakan perusahaan yang bergerak dibidang produksi spare part dan aksesoris otomotif khususnya sepeda motor. Produk yang dihasilkan antara lain: manual cover crankcase, racing muffler, apparel, footsteps, clutch, block kopling, paddock stand, racing muffer dan knalpot.
Gambar 1. Data Produksi Knalpot PT. SND Tahun 2018
(Sumber; PT. SND,2019)
Dalam menunjang proses produksi, perusahaan memiliki 11 mesin CNC ( Computer Numerical  Number )  yang  terdiri  dari  4  CNC Lathe (2 axis )  dan  7  CNC Milling (3 axis ). Dimana seluruh mesin digunakan aktif selama 18 jam dalam sehari.
0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 F rek en si P ro d u k si Periode 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 Frekuensi Kerusakan 2017 Frekuensi Kerusakan 2018
Gambar 1 memperlihatkan jumlah produksi untuk produk knalpot pada tahun 2018. Sedangkan Gambar 2 memperlihatkan jumlah kerusakan masing-masing mesin pada tahun 2017  hingga  2018.  Dari  data  terlihat  bahwa  mesin  CNC  Milling  A  memiliki  jumlah kerusakan terbanyak yaitu 32 kali kerusakan dalam 2 tahun. Maka dari itu dibutuhkan upaya menjaga fungsi mesin melalui kegiatan pemeliharaan ( maintenance) (J.Alhilman, F.Atmaji, 2017) .
Tujuan utama dari pemeliharaan yaitu untuk menjaga keandalan mesin ( reliability ) agar  mesin  selalu  berfungsi  sebagaimana  mestinya.  Sistem  pemeliharaan  yang  dilakukan oleh  perusahaan  yaitu  menggunakan  metode preventive  maintenance dan corrective maintenance. Namun dalam pelaksanaannya masih belum terlaksana dengan baik sehingga hasil pemeliharaan masih belum optimal. Sistem pemeliharaan yang dilakukan juga kurang memperhatikan  faktor  keandalan  dari  mesin  produksi,  sehingga  ketika  terjadi  kerusakan pihak  perusahaan  hanya  mengganti  komponen  yang  rusak  tanpa  memperhatikan keandalannya.
(Levitt,  2008)  mengatakan  bahwa  buruknya  penjadwalan  pemeliharaan  menjadi faktor  yang  mengakibatkan  sering  terjadinya  pemborosan  biaya  pada  proses.  Salah  satu metode  untuk  mengidentifikasi  kerusakan  mesin  serta  memperhitungkan  interval  waktu pemeliharaan yaitu menggunakan metode Reliability Centered Maintenance (RCM) (Tatas, Atmaji,  Noviyanti,  &  Juliani,  2017).    Dalam  manajemen  pemeliharaan,  RCM  digunakan untuk  menentukan  strategi  biaya  pemeliharaan  yang  efektif  berdasarkan  keandalan komponen dalam sebuah sistem (Ebeling, 1997).
Reliability  Centered  Maintenance adalah  sebuah  proses  dimana  waktu  dan  upaya yang  dilakukan  jika  suatu  sistem  tidak  berjalan  normal  dan  otomasi  untuk  menentukan strategi  pemeliharaan  menggunakan  data  keandalan  (Gabbar,  Yamashita,  Suzuki,  & Shimada, 2003). Penelitian ini menggunakan analisis Failure Modes Effect and Criticality Analysis (FMECA) dalam menentukan mode kegagalan yang terjadi pada sistem. FMECA bertujuan  untuk  mengambil  tindakan  guna  menghilangkan  atau  mengurangi  kegagalan, berdasarkan prioritas tertinggi yang dilakukan sesuai dengan hasil perhitungan Risk Priority Number (RPN).  Output  yang  didapatkan  dari  perhitungan  RCM  adalah  mengetahui komponen  dalam  mesin  yang  termasuk  ke  dalam  komponen  kritis  dengan  interval  waktu pemeliharaan  peralatan  sesuai  dengan  fungsi  ( task )  masing-masing.  Adapun  rumusan masalah  pada  penelitian  ini  yaitu  berapa  interval  waktu  pemeliharaan  optimal  pada komponen kritis mesin CNC Milling A dan berapakah total biaya usulan pada komponen kritis. Sehingga, penelitian ini dilakukan dengan melakukan perhitungan interval preventive maintenance dengan metode RCM serta menghitung biaya pemeliharaan yang efisien guna mendapatkan keandalan sistem dan memperoleh strategi pemeliharaan yang optimal.

## TINJAUAN PUSTAKA Pemeliharaan (Maintenance)
Kata pemeliharaan diambil dari Bahasa Yunani  yaitu terein yang artinya menjaga, memelihara, dan merawat. Maintenance berasal dari kata “ to maintain ” yang memiliki arti “merawat”, dan memiliki padanan kata “ to repair ” yang berarti memperbaiki. Menurut (Dwi Atmaji,  Noviyanti,  &  Juliani,  2017)  pemeliharaan  didefinisikan  sebagai  kegiatan  untuk mengembalikan  fungsi  sebuah  mesin  agar  dapat  bekerja  sesuai  standar.  Tujuan  dari pemeliharaan  yaitu  untuk  meningkatkan realibility,  maintainability ,  dan availability guna mendapatkan hasil operasi produksi yang optimum (Atmaji & Alhilman, 2018).
Sehingga  pemeliharaan  merupakan  sebuah  proses  untuk  merawat,  memperbaiki, serta  menjaga  sebuah  aset  (bangunan,  mesin,  peralatan)  melalui  proses  mendesain, mengatur,  dan  memeriksa  waktu  kerja (uptimes) suatu  item,  dan  untuk  meminimasi
pemberhentian  kerja (downtimes) yang  disebabkan  oleh  kerusakan  agar  dapat  mencapai kondisi sebagaimana fungsinya.

## Failure Modes and Criticality Analysis
FMECA didefinisikan sebagai suatu teknik untuk mengevaluasi ataupun mendesain keandalan  dari  komponen  pada  suatu  sistem  dengan  cara  meneliti  potensi  modus kegagalannya untuk menentukan dampak yang ditimbulkan, baik dari keberhasilan sistem tersebut  ataupun  keselamatan  pengguna  dan  peralatan,  sehingga  dapat  diketahui kemungkinan  kondisi  paling  kritis  pada  komponen-komponen  tersebut  (Manual,  2006). FMECA  dilakukan  untuk  mengambil  tindakan  guna  menghilangkan  atau  mengurangi kegagalan, berdasarkan prioritas tertinggi  yang dilakukan sesuai dengan hasil perhitungan Risk Priority Number (RPN).
RPN = 𝑆𝑒𝑣𝑒𝑟𝑖𝑡𝑦 𝑥 𝑂𝑐𝑐𝑢𝑟𝑟𝑒𝑛𝑐𝑒 𝑥 𝐷𝑒𝑡𝑒𝑐𝑡𝑖𝑜𝑛 ( 1 )
Penentuan nilai dari severity, occurance, dan detection sesuai dengan Tabel 1, Tabel 2,  dan  Tabel  3.  Tabel  4  merupakan  pengkategorian risk dengan  menggunakan criticality analysis (Yssaad & Abene, 2015).
Tabel  1. Tingkatan Severity Duration of service interruption Criterion of severity Value Severity (S) >8 h Very catastrophic 8 7 h Catastrophic 7 6 h Very serious 6 5 h Serious 5 4 h Medium 4 3 h Significant 3 2 h Minor 2 1 h Very Minor 1 30 min Small 0,6 <30 min Very small 0,2 Tabel  2. Tingkatan Occurrence Possible rate of occurrence Criterion of occurrence Value Occurrence (O) Once every 12 years Failure near zero or no 1 Once every 10 years Very low, failure isolation 2 Once every 8 years Low, often fail 3 Once every 6 years 4 Once every 4 years Average, occasional failure 5 Once every 2 years 6 Once every year 7 Once every 6 months High, frequent failure 8 Once every month 9 Once every week Very high, viry high failure 10

## Tabel  3. Tingkatan
Detection Level of detectability Criterion of detectability Value Detectability (D) Not detectable Impossible 10 Difficult to detect Very difficult 9 Very late 8 Detecting random (Unlikely) Not sure 7 Occasional 6 Possible detection Low 5 Late 4 Reliable detection Easy 3 Immediate 2 Detection at all times Immediate corrective action 1 Tabel  4. Kategori Criticality Analysis Criticality ( C ) Risk or Hasard Degree of criticality Value Minor 0-30 Acceptable Medium 31-60 Tolerable High 61-180 Very High 181-252 Unacceptable Critical 253-324 Very critical >324

## Reliability Centered Maintenance (RCM)
Pada tahun 1970 hingga sekarang, RCM menjadi tantangan utama di berbagai bidang industri, dikarenakan terdapat beberapa perubahan pola pada preventive maintenance dari mengembalikan  sistem  secara  “sempurna”  menjadi  melakukan  pemeliharaan  sehingga sistem dapat berfungsi dengan baik (Carretero et al., 2003). RCM merupakan technology- oriented  approach yang  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  persyaratan  pemeliharaan  dan menentukan  jenis  kebijakan  pemeliharaan  yang  cocok  bagi  sebuah  sistem  atau  peralatan berdasarkan tingkat keandalan dan konsekuensinya terhadap kegagalan pada sebuah operasi (Bae et al., 2009). Adapun tujuan dari RCM diantaranya adalah:
1.  Untuk  mengembangkan  prioritas  hubungan  desain  yang  dapat  mempersiapkan preventive maintenance untuk sub-assembly .
2.  Untuk  mendapatkan  informasi  yang  berguna  dalam  pengembangan  desain  dari  item terutama yang berhubungan dengan konsumen, berdasarkan reliability .
3.  Untuk  mengembangkan preventive  maintenance  related  task yang  dapat  menerima reliability lagi dan tingkat keamanan berdasarkan pada system deterioration .

## Preventive Maintenance
Kegiatan preventive task terbagi menjadi tiga kategori (Moubray, 1997) yaitu :
1. Scheduled On-Condition Task Scheduled on-condition task dilakukan untuk mendeteksi kegagalan potensial sebagai kondisi  fisik  yang  teridentifikasi  dan  dapat  mengindikasi  akan  munculnya  suatu kegagalan fungsional.
2. Scheduled Restoration Task
Scheduled restoration task merupakan upaya pemulihan secara periodik dengan tujuan mengembalikan sistem ke kondisi semula. Tindakan ini dilakukan jika on-condition task tidak memungkinkan untuk dilakukan.
3. Scheduled Discard Task
Scheduled  discard  task merupakan  kegiatan maintenance yang  paling  tidak cost- effective diantara  ketiga preventive  task .  Hal  ini  dikarenakan scheduled  discard  task mengharuskan  untuk  mengganti  komponen  sebelum  batas  usia  sistem  tanpa memperhatikan kondisinya.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  dilakukan  sesuai  dengan  alur  pada  Gambar  3.  Penelitian  berawal  dari  objek yaitu  mesin  CNC  Milling  A.  kemudian  melakukan system  breakdown  structure sebagai proses identifikasi bagian mesin.
Mesin CNC Milling A System Breakdown Structure Failure Mode Effect and Criticalily Analysis (FMECA) Failure Record Kegagalan Fungsi Komponen Kritis Mean Down Time Time To Failure Time To Repair Logic Tree Analysis Preventive Maintenance Task Selection Distribusi Data Mean Time To Failure Mean Time To Repair Interval Waktu Pemeliharaan Maintenance Cost
Gambar 3. Langkah-Langkah Penelitian
Selanjutnya  melakukan  identifikasi  kerusakan  pada  komponen  mesin,  penyebab, serta  efek  yang  ditimbulkan  dari  kerusakan  tersebut  melalui  analisis  FMECA.  Sehingga didapatkan  output  berupa  nilai  RPN  dan  kategori  kerusakan  untuk  tiap  komponen  dan dilakukan  pemilihan  komponen  kritis  sesuai  dengan  kategori  kerusakan  yang  telah ditentukan. Setelah terpilih komponen kritis pada mesin CNC Milling A, selanjutnya untuk mengetahui  kebijakan  pemeliharaan  yang  efektif  dilakukan  pengolahan  data.  Setelah mendapatkan hasil perhitungan untuk MTTF dan MTTR. Tahap pengolahan data selanjutnya yaitu melakukan pendefinisian sistem berupa Logic Tree Analysis (LTA) untuk memperoleh preventive  maintenance  task .  Pada  metode  RCM, preventive  maintenance  task  selection , MTTR, MTTF digunakan sebagai input dalam penentuan interval preventive task dimana
selanjutnya  akan  dilakukan  perhitungan maintenance  cost .  Sehingga  penelitian  ini  akan mendapatkan  dua  output  yaitu  berupa  interval  waktu  pemeliharaan  dan maintenance  cost usulan bagi perusahaan sesuai dengan preventive task yang dilakukan serta komponen kritis pada sistem mesin CNC Milling A.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## System Breakdown Structure Mesin CNC Milling A
System  breakdown  structure (SBS)  didefinisikan  sebagai  suatu  alat  untuk mendokumentasikan, menganalisis, dan mempermudah proses identifikasi bagian dari mesin pada  level  sistem,  subsistem,  hingga  komponen  secara  terstruktur  dan  rinci (Tatas  Dwi Atmaji & Agung Ngurah Nanda Utama Putra, 2018).
Gambar 4. System Breakdown Structure CNC Milling A

## Pengumpulan Data
Dalam  menunjang  penelitian,  maka  dibutuhkan  beberapa  data  untuk  menganalisis masalah yang dihadapi. Data diperoleh melalui studi literatur dan studi lapangan.  Tabel 5 menunjukkan  rekapitulasi  frekuensi  kerusakan  komponen  pada  mesin  CNC  Milling  A selama tahun 2017-2018.
Tabel  5. Frekuensi Kerusakan Komponen CNC Milling A Tahun 2017-2018
Komponen Frekuensi kerusakan Persentase kerusakan Bearing Rel 9 28% Bearing spindle 7 22% Electric panel 1 3% Filter udara 2 3% Selang 7 6% Drawbar Spindle 1 22% Servo Hydraulic 1 3% Spindle nose 3 9% Z-axis feed adaptor 1 3% Total 32 100%

## Penentuan Distribusi dan Nilai Mean Down Time
Pada tahap ini, dilakukan penentuan parameter yang sesuai dengan distribusi untuk setiap komponen  yang  mengalami  kegagalan.  Penentuan  distribusi  menggunakan  uji  Anderson- Darling, berikut merupakan output dari distribusi MDT pada Tabel 6.
Tabel  6. Mean Down Time Komponen Distribusi Parameter MDT Bearing Rel Normal µ 167,7 167,7 σ 40,85 Bearing Spindle Normal µ 142,7 142,7 σ 42,02 Drawbar Spindle Eksponensial 𝜆 2 0,5 Electric Panel Eksponensial 1,75 0,57 Filter Udara Normal µ 2 2 σ 0,6016 Selang Normal µ 87,3 87,3 σ 16,63 Servo Hydraulic Eksponensial 50 0,02 Spindle Nose Normal µ 1,637 1,637 σ 0,4711 Z-axis adaptor Eksponensial 2,47 0,4

## Analisis Failure Modes Effect and Criticality Analysis (FMECA)
Tahap  selanjutnya  yaitu  melakukan  analisis  kegagalan  sistem  dengan  menggunakan FMECA.  Adapun  hasil  FMECA Worksheet terlihat  pada  tabel  7.  Melalui  FMECA Worksheet didapatkan bearing rel, bearing spindle, dan selang sebagai komponen kritis pada sistem CNC Milling A.
Tabel  7. FMECA Worksheet Failure Modes Efects Analysis Criticality Analysis No  Equipment Function Functional Failure RPN Criticality Risk Category Maintenance plan 1 Bearing rel Sebagai tenaga untuk menggerakan rel kearah sumbu -x dan +x dengan kecepatan tertentu Bearing macet 256 Critical Unacceptable
CM: pembersihan area sekitar bearing Bearing pecah CM: penggantian bearing Bearing aus PM: pemberian pelumas 2 Z-axis feed adaptor Menggerakkan sumbu axis searah sumbu Z dengan kecapatan RPM yg ditentukan Z axis feed adaptor off 90 High Tolarable Skematik preventive maintenance 𝜆 𝜆
𝜆
3 Servo Hydraulic Sumber tenaga penggerak hydraulic Hydraulic tidak berfungsi 144 High Tolarable Pemberian pelumas dan pengecekan secara terjadwal dan rutin 4 Drawbar Spindle Pengikat arbor agar arbor pada spindle dapat bergerak dengan baik Drawbar macet 60 Medium Tolarable Pemberian pelumas, pengencangan pada drawbar 5 Bearing spindle Tenaga penggerak poros spindle untuk proses milling dengan kecepatan RPM tertentu Bearing spindle aus 192 Critical Unacceptable CM pemberian pelumas Perlunya pemeliharaan berkala dengan skema preventive maintenance 6 Spindle nose Tempat peletakkan tool/cutter pada pengoperasian mesin Spindle nose macet atau off 64 High Tolarable CM; dengan pemberian pelumas pada spindle nose 7 Electric panel Mendistribusikan sumber daya ke sub panel distribusinya Sumber daya tidak terdistribu- si ke panel lainnya 84 High Tolarable Correective action 8 Filter udara Menyaring udara dari luar yang masuk ke mesin Filter kotor sehingga tidak berfungsi 56 Medium Tolarable Pembersihan berkala 9 Selang Penyalur coolant pada benda kerja Gagal untuk mengalirkan coolan t ke meja kerja 192 Critical Unacceptable Pergantian komponen selang Memompa coolant dan memberikan besaran tekanan yang dibutuhkan Laju aliran coolant melambat Pengecekkan berkala, serta pembersihan pada coolant tank agar tidak ada chip yang menyumbat

## Perhitungan Mean Time To Failure (MTTF) dan Mean Time To Repair (MTTR)
Sebelum menghitung MTTF dan MTTR, maka terlebih dahulu melakukan pengujian distribusi terhadap waktu failure (TTF) dan waktu repair (TTR) masing-masing komponen kritis.  Pengujian  ini  dilakukan  dengan  menggunakan  software  MiniTab  17.  Kemudian ditentukan parameter masing-masing distribusi dengan menggunakan software Avsim+ 9.0. Hasil dari MTTF dan MTTR dapat dilihat pada Tabel 8. Jika komponen kritis berdistribusi normal  atau  eksponensial,  maka  µ  merupakan  MTTF  atau  MTTR  komponen  tersebut. Namun  jika  komponen  berdistribusi  weibull  maka  perlu  mengikuti  persamaan  sebagai berikut (Ebeling, 1997):
MTTR =  θ.  (1 + 1 β ) (2)
Tabel  8. Nilai MTTF dan MTTR Komponen MTTF(Jam)  MTTR(Jam) Bearing Rel 175,7 167,4 Bearing Spindle 337,0 142,2 Selang 406,6 87,1

## RCM Decision Worksheet
RCM decision  worksheet digunakan  untuk  mencari  jenis  kegiatan  pemeliharaan (maintenance  task) yang  tepat  dan  memiliki  kemungkinan  untuk  dapat  mengatasi  setiap failure  modes pada  komponen  kritis  mesin  CNC  Milling  A.  Hasil  dari  RCM decision worksheet berupa 2 kegiatan scheduled on condition, 2 kegiatan scheduled restoration dan 2 kegiatan scheduled discard task pada ketiga komponen mesin.

## Penentuan Maintenance Task dan Perhitungan Interval Preventive Maintenance
Setelah melakukan analisis dengan menggunakan RCM decision worksheet , langkah selanjutnya adalah menentukan kebijakan pemeliharaan berdasarkan karakteristik dan mode kegagalan pada komponen tersebut. Tabel 9 mencantumkan kebijakan pemeliharaan  yang diusulkan  untuk  setiap  komponen  kritis  beserta  dengan  intervalnya.  Perhitungan  interval waktu  pemeliharaan  pada scheduled on-condition task ddilakukan dengan menghitung 1 2 ⁄ dari  P-F  Interval  masing-masing  komponen  tersebut  (Moubray,  1997).  P-F  Interval  yang digunakan merupakan data MTTF dari tiap komponen kritis.
Sedangkan untuk scheduled restoration dan scheduled discard task dihitung dengan perhitungan biaya perbaikan atau pergantian kerusakan komponen. Rumus yang digunakan sebagai berikut;
Cf =  Cr + MTTR ( Co + Cw )
(3)
Dimana  Cf  merupakan  biaya  pergantian  karena  kerusakan  komponen  setiap  siklus pemeliharaan,  Cr  yaitu  biaya  pergantian  kerusakan  komponen,  Co  yaitu  biaya  kerugian produksi  ( loss  of  revenue )  dan  Cw  sebagai  biaya  tenaga  kerja.  Selanjutnya  dilakukan perhitungan nilai Cm dengan menjumlahkan biaya downtime + biaya tenaga kerja + biaya perbaikan.
Jika  nilai  Cm  dan  Cf  telah  diketahui,  maka  dapat  melakukan  perhitungan  interval preventive maintenance dengan rumus pada persamaan 4.
TM =  η x ( Cm Cr(β − 1) ) 1 β (4)
Tabel  9  menunjukkan  hasil  perhitungan interval  preventive  maintenance untuk  setiap kerusakan pada komponen kritis.
Tabel  9. Maintenance Task dan Interval Preventive Maintenance
Information Reference Proposed Maintenance Interval Maintenance Time (Jam) Komponen FM Bearing Rel 1 Masuknya cairan coolant pada bearing Do the scheduled restoration task . Lakukan pembersihan pada sekitar table dan rel 135,89 2  Bearing overheat Do the scheduled discard task . Lakukan pergantian komponen bearing 135,89 3 Keausan pada bearing Do the scheduled on-condition task. Lakukan greasing pada bearing 87,85 Bearing Spindle 1 Keausan pada bearing spindle Do the scheduled on-condition task. Lakukan greasing pada bearing 168,5 Selang 1  Selang bocor Do the scheduled discard task. Lakukan pergantian komponen selang 257,93 1  Selang macet Do the scheduled restoration task. Lakukan pembersihan pada selang dan coolant tank 257,93

## Perhitungan Biaya Pemeliharaan Komponen Kritis
Perhitungan  biaya  pemeliharaan  bergantung  pada  waktu  perbaikan  pemeliharaan, harga peralatan, biaya engineer , biaya penggunaan material untuk kegiatan pemeliharaan, dan loss revenue . Biaya pemeliharaan didapat melalui rumus;
Tc = ( Cm + Cr ) 𝑥 𝐹𝑚 ( 5 )
Dimana  Cm  merupakan  biaya  yang  dikeluarkan  untuk  pemeliharaan,  didapat  dari penjumlahan  biaya downtime ,  biaya  tenaga  kerja  dan  biaya preventive  maintenance .  Cr merupakan  biaya  komponen  yang  terdapat  pada scheduled  restoration  task. Dan  Fm merupakan frekuensi pelaksanaan preventive maintenance.
Melalui  hasil  perhitungan,  biaya  yang  dikeluarkan  untuk  melakukan  kegiatan preventive maintenance actual dari perusahaan  yaitu sebesar Rp. 145.040.928  sedangkan untuk kegiatan preventive maintenance usulan yang dilakukan sesuai dengan task yang telah ditentukan didapatkan nilai sebesar Rp. 93.240.596.

## PENUTUP
Metode RCM digunakan untuk menentukan interval beserta task maintenance yang sesuai untuk menjaga performansi sistem berdasarkan keandalan. Berdasarkan pengukuran dengan  menggunakan  metode  RCM,  didapatkan  kebijakan preventive  maintenance yaitu sebanyak 2 scheduled on-condition , 2 scheduled restoration, dan 2 scheduled discard task. Dengan  interval  pemeliharaan  yang  berbeda  sesuai  dengan  jenis  kegagalan  yang  terjadi. Interval  waktu  pemeliharaan  untuk  komponen bearing  rel yaitu  0,24  bulan  sekali  untuk scheduled on-condition task dan 0,38 bulan sekali untuk scheduled restoration dan schedule discard task . Sedangkan untuk komponen bearing spindle selama 0,47 bulan sekali untuk schedule  on-condition  task .  Dan  untuk  komponen  selang  selama  0,72  bulan  sekali  untuk schedule  restoration dan schedule  discard  task .  Selain  itu,  didapatkan  pula  hasil  biaya pemeliharaan aktual pada mesin CNC Milling A yaitu sebesar Rp. 145.040.928   sedangkan biaya  perawatan  usulan  sebesar  Rp.  93.240.596.  Sehingga,  dengan  menggunakan  metode RCM perusahaan dapat menghemat biaya pemeliharaan senilai Rp. 51.800.331.

## . DAFTAR PUSTAKA
Atmaji,  F.  T.  D.,  &  Alhilman,  J.  (2018).  A  framework  of  wireless  maintenance  system monitoring:  A  case  study  of  an  automatic  filling  machine  at  SB  company. 2018  6th International  Conference  on  Information  and  Communication  Technology,  ICoICT  2018 . https://doi.org/10.1109/ICoICT.2018.8528722
Bae, C., Koo, T., Son, Y., Park, K., Jung, J., Han, S., & Suh, M. (2009). A study on reliability centered  maintenance  planning  of  a  standard  electric  motor  unit  subsystem  using computational  techniques. Journal  of  Mechanical  Science  and  Technology , 23 (4),  1157– 1168. https://doi.org/10.1007/s12206-009-0305-8
Carretero, J., Pérez, J. M., Garcı́a-Carballeira, F., Calderón, A., Fernández, J., Garcı́a, J. D., …  Prete,  P.  (2003).  Applying  RCM  in  large  scale  systems:  a  case  study  with  railway networks. Reliability Engineering & System Safety , 82 (3), 257–273. https://doi.org/10.1016/S0951-8320(03)00167-4
Dwi Atmaji, F. T., Noviyanti, A. A., & Juliani, W. (2017). Implementation of Maintenance Scenario  for  Critical  Subsystem  In  Aircraft  Engine:  Case  Study  NTP  CT7  Engine.
International
Journal of Innovation in Enterprise System . https://doi.org/10.25124/ijies.v1i01.85
Ebeling,  C.  E.  (1997). An  Introduction  to  Reliability  and  Maintainability  Engineering . Retrieved
from https://books.google.co.id/books/about/An_Introduction_to_Reliability_and_Maint.html?id =23BRAAAAMAAJ&redir_esc=y
Gabbar, H. A., Yamashita, H., Suzuki, K., & Shimada, Y. (2003). Computer-aided RCM- based  plant  maintenance  management  system. Robotics  and  Computer-Integrated Manufacturing . https://doi.org/10.1016/S0736-5845(03)00031-0
J.Alhilman, F.Atmaji,  N. A.  (2017). Software Application for Maintenance System. 2017 Fifth International Conference on Information and Communication Technology (ICoICT) , 0 (RCM II).
Levitt,  J.  (2008).  Lean  Maintenance.  In Maintenance  Management .  Retrieved  from https://www.amazon.com/Joel-Levitt-Maintenance-2008-08-15- Hardcover/dp/B00IH6YXES
Manual, T. (2006). Failure Modes , Effects and Criticality Analysis ( Fmeca ) for Command , Control , Communications , Computer , Intelligence , Surveillance , Facilities. Technical Manual . https://doi.org/TM 5-698-4
Moubray,  J.  (1997).  Reliability-centred  maintenance.  In Fuel  and  Energy  Abstracts . https://doi.org/10.1109/TR.1987.5222285
Tatas  Dwi  Atmaji,  F.,  &  Agung  Ngurah  Nanda  Utama  Putra,  A.  (2018).  Kebijakan Persediaan  Suku  Cadang  Di  PT  ABC  Menggunakan  Metode  RCS  (  Reliability  Centered Spares  )  Spare  Part  Inventory  Policy  at  ABC  Company  Using  RCS  (Reliability  Centered Spare)  method. Jurnal  Manajemen  Industri  Dan  Logistik , 2 (1),  84–94.  Retrieved  from
http://jurnal.poltekapp.ac.id/index.php/JMIL/article/view/106
Tatas,  F.,  Atmaji,  D.,  Noviyanti,  A.  A.,  &  Juliani,  W.  (2017). IMPLEMENTATION  OF MAINTENANCE SCENARIO FOR Case study : NTP CT7 engine . 1 (02), 52–60. Retrieved from https://ijies.sie.telkomuniversity.ac.id/index.php/IJIES/article/view/85/18
Yssaad, B., & Abene, A. (2015). Rational Reliability Centered Maintenance Optimization for  power  distribution  systems. International  Journal  of  Electrical  Power  and  Energy Systems , 73 , 350–360. https://doi.org/10.1016/j.ijepes.2015.05.015