Penentuan Interval Penggantian Komponen Mesin Pengayakan Batu Bara Menggunakan Metode Age Replacement
Ahmad Badriez Zamani 1 , Moch. Nuruddin 2 , Said Salim Dahda 3
1,2,3 Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Gresik Indonesia
* Koresponden email : ahmadbadriezzamani1@gmail.com 1 , said_salim@umg.ac.id 3 Diterima : 19 Oktober 2022 Disetujui : 10 November 2022

## Abstract
Pt. X is a manufacturing industry company, where one of the machines used is a Coal  Sieving Machine. Because this machine is used continuously, as a result of which regular maintenance is needed. This engine has two critical components, namely the gearbox & V-Belt Conveyor components. During this time, PT. X performs  suboptimal  repair  activities,  namely  the  technician  only  updates  the  time  component  of  the damage that can result in downtime. The purpose of this study is to determine alternative time intervals for mechanical  component  replacement  and  analyze  appropriate  preventive  maintenance  practices  to  reduce total  downtime  caused  by  the  age  replacement  method  approach.  The  results  of  the  study  obtained  the replacement time interval for gearbox components is 14 days while in the V-Belt Conveyor component, which is on the 16th day. The total cost of replacing gearbox components due to damage is Rp. 3,286,955 and the calculation of total maintenance costs (TC*) is Rp. 56,549,187. As for the replacement of V-Belt Conveyor components due to damage of Rp. 3,101,104 and the calculation of the total maintenance cost (TC*) of Rp. 58,260,118.
Keywords : age replacement, downtime, maintenance, reliability, optimal time

## Abstrak
PT.  X  merupakan  perusahaan  industri  manufaktur  dimana  salah  satu  mesin  yang  digunakan  merupakan Mesin Pengayakan Batu bara. Lantaran mesin ini dipakai terus menerus, sebagai akibatnya perawatan rutin diperlukan.  Mesin  ini  mempunyai  dua  komponen  kritis  yaitu  komponen gearbox & V-Belt  Conveyor . Selama  ini,  PT.  X  melakukan  aktivitas  perbaikan  yang  kurang  optimal  yakni  teknisi  hanya  membarui komponen waktu terjadi kerusakan yang bisa mengakibatkan terjadinya downtime . Tujuan dari penelitian ini  adalah  untuk  menentukan  interval  waktu  alternatif  untuk  penggantian  komponen  mekanis  dan menganalisis praktik preventive maintenance yang tepat untuk mengurangi total downtime yang disebabkan dengan pendekatan metode age replacement . Hasil penelitian diperoleh interval waktu penggantian untuk komponen gearbox adalah 14 hari sedangkan pada komponen V- Belt Conveyor yaitu pada hari ke 16. Total biaya penggantian komponen gearbox akibat kerusakan sebesar Rp. 3.286.955 dan perhitungan total biaya perawatan (TC*) sebesar Rp. 56.549.187. Sedangkan untuk penggantian komponen V- Belt Conveyor akibat kerusakan sebesar Rp. 3.101.104 dan perhitungan total biaya perawatan (TC*) sebesar Rp. 58.260.118. Kata Kunci : penggantian usia mesin, waktu henti, perawatan, keandalan, waktu optimal

## 1. Pendahuluan
Industri  sekarang  berada  di  era  5.0,  dan  situasi  ini  mempengaruhi  perkembangan  dan  persaingan industri semakin pesat. Dengan meningkatnya persaingan industri di pasar global, semua perusahaan perlu memperlancar arus produksi dan meningkatkan efektivitas dan efisiensi operasional bisnis. Salah satu hal yang membantu kelancaran perusahaan adalah  dengan memiliki mesin produksi yang siap berkontribusi untuk melaksanakan pekerjaan [1]. Perusahaan melakukan pekerjaan pemeliharaan untuk menjaga mesin produksinya  dalam  kondisi  baik.  Kegiatan maintenance mesin  dilakukan  secara  terus  menerus  untuk meningkatkan produktivitas dan mengurangi downtime akibat kerusakan mesin produksi [2]. Maintenance didefinisikan  sebagai  konsep  semua  kegiatan  yang diperlukan  untuk  menjaga  mesin dalam kondisi baik,  berfungsi dengan baik dan mengendalikan biaya untuk mencapai standar kualitas dan kinerja  yang  diharapkan  [3],  [4]. Maintenance dapat  dibagi  menjadi  dua  bidang  yaitu  pemeliharaan preventif  dan  pemeliharaan  reaktif [5] . Salah  satu  kegiatan  pemeliharaan  yang  paling  penting  adalah kegiatan penggantian ( replacement ). Hal ini dimaksudkan untuk mengganti komponen mesin yang sudah tua dan tidak berfungsi seperti komponen baru [6]. Kegiatan replacement dapat dilakukan secara berkala atau jika terjadi kerusakan perangkat [7]. Kegiatan maintenance yang baik memberikan efek positif bagi perusahaan terutama dalam meminimalkan biaya pemeliharaan sistem [8].
Saat  menjalankan  proses  manufaktur,  mesin  mempunyai  potensi  keberhasilan  sistem  sembari meminimalkan risiko terjadinya kegagalan sistem.  Dengan keadaan seperti ini, maintenance memegang peranan krusial pada keandalan ( reliability ) dan pemeliharaan mesin produksi supaya proses produksi tetap berjalan dengan lancar [9]. Keandalan merupakan probabilitas bahwa suatu unit atau sistem akan berfungsi secara normal dan tanpa kegagalan yang sinkron sesuai dengan fungsinya yang diperlukan pada waktu yang ditentukan  [2],  [10].  Keandalan  mesin  produksi  dengan  kinerja  yang  prima  selalu  dibutuhkan  untuk meningkatkan kinerja produksi di setiap perusahaan. Namun, kenyataannya adalah jika penggunaan tenaga mesin dilakukan secara terus menerus, keandalan mesin yang akan menurun dari waktu ke waktu. Selain itu mesin downtime, gangguan proses produksi dan inefisiensi dapat terjadi [11].
PT.  X  merupakan  perusahaan  manufaktur  yang  selalu  menjamin  kelancaran  mesin-mesin  yang terlibat dalam proses produksi. Salah satu mesin yang digunakan adalah mesin pengayakan batu bara. Mesin pengayakan batu bara adalah mesin yang berfungsi sebagai pemisah  batu bara dengan sistem kerja yang mengelompokkan  partikel-partikel  yang  melewati  lubang-lubang  pada  ayakan  sehingga  partikel-partikel tersebut terbagi menjadi kelompok-kelompok yang melewati lubang-lubang di ayakan dan kelompok yang tidak. Karena penggunaan mesin ini secara terus menerus, perawatan rutin diperlukan untuk menjaga agar mesin bekerja dengan baik. Mesin pengayakan batu bara memegang peranan yang sangat penting dalam proses  produksi  perusahaan,  sehingga  mesin  harus  dijaga  dalam  kondisi  prima  untuk  menghindari kerusakan yang berlebihan dan downtime.
Setelah  melakukan  observasi,  penulis  menemukan  masalah  pada  mesin  pengayakan  batu  bara. Masalah diidentifikasi pada komponen alas mesin, gigi gear motor, gearbox, v-belt conveyor dan alas karet conveyor . Selama ini perusahaan hanya menggunakan sistem breakdown maintenance. Artinya jika suatu mesin mengalami kerusakan maka akan dilakukan perbaikan yang dapat mengganggu proses produksi. Hal ini berdampak pada meningkatnya biaya downtime yang harus dikeluarkan dalam proses perbaikan. Dari fakta  tersebut,  dapat  disimpulkan  bahwa  kelancaran  proses  pengayakan  batu  bara  di  PT  X  seringkali terganggu oleh kerusakan mesin akibat perbaikan komponen yang sangat merugikan perusahaan. Tabel 1 menunjukkan data kerusakan dan downtime mesin pengayakan batu bara pada periode April 2021 hingga Juli 2022 yang mengganggu proses produksi.
Tabel 1. Ringkasan kerusakan dan downtime mesin pengayakan batu bara
untuk periode dari April 2021 hingga Juli 2022 Komponen Frekuensi Kerusakan Downtime (jam) Persentase Downtime Alas Mesin 3 4 3% Gigi Gear Motor 12 25 17% Gearbox 27 55 38% V-Belt Conveyor 22 52 36% Alas Karet Conveyor 6 10 7% Total 70 146 100% Sumber : Data histori di PT. X, 2022
Berdasarkan data pada Tabel 1, data kerusakan dan downtime mesin pengayakan batu bara di PT. X  pada  periode  April  2021  hingga  Juli  2022  ditampilkan,  dimana  memiliki  dua  komponen  kritis  yaitu komponen gearbox dan V-Belt Conveyor . Selama ini, PT. X telah melakukan kegiatan perbaikan berupa preventive  maintenance yang  kurang  optimal  karena  tidak  ada  jadwal  rutin  penggantian  komponen. Berdasar  pengamatan,  disimpulkan  bahwa  tidak  ada  jadwal  penggantian  komponen  secara  teratur  yang dapat menyebabkan downtime yang tidak terjadwal ( unplanned downtime) , karena teknisi hanya mengganti komponen  jika  rusak. Unplanned  downtime yang  terjadi  pada  proses  pengayakan  batu  bara  di  PT.  X menimbulkan  beberapa  kerugian,  seperti  peningkatan  biaya  selama  proses  penggantian,  waktu  operator yang  hilang  dan  tingkat  produktivitas  yang  berkurang.  Oleh  karena  itu,  dalam  kondisi  ini,  perlu  untuk menetapkan interval waktu untuk penggantian komponen mesin secara teratur. Berdasarkan permasalahan di  atas,  penelitian  ini  menerapkan  metode Age  Replacement sebagai  upaya  untuk  menentukan  interval waktu penggantian komponen mesin pengayakan batu bara.
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menentukan interval waktu alternatif penggantian komponen mesin pengayakan batu bara di PT. X dan menganalisis penerapan preventive maintenance yang tepat untuk mengurangi jumlah downtime . Hal ini dapat meningkatkan keandalan mesin pengayakan batu bara dalam pendekatan  metode Age  Replacement .  Metode Age  replacement merupakan  metode  perawatan  preventif yang  dapat  memprediksi  secara  akurat  penggantian  komponen  yang  telah  mencapai  umur  tertentu berdasarkan data historis kerusakan serta dapat menghilangkan kegagalan [12], [13] . Preventive  maintenance didefinisikan  sebagai  perawatan  rutin  komponen  mesin  sebelum  terjadi kerusakan  [14]. Kegiatan  ini  dimaksudkan  untuk  menjamin  keandalan  sebagian  atau  seluruh  mesin, menjamin  keselamatan  teknisi  saat  mengoperasikan  mesin,  dan  mengurangi    biaya downtime akibat kegagalan mesin [15]. Dengan metode ini, PT.X diharapkan mampu mendeteksi komponen kritis dari mesin pengayakan batu bara lebih dini, karena pada dasarnya semua jenis komponen mesin memiliki masa pakai yang berbeda-beda.

## 2. Metode Penelitian
Penelitian  ini  mencakup  semua  kegiatan  yang  telah  peneliti  lakukan  untuk  memecahkan  masalah yang ada di PT. X. Sumber data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data primer dan data sekunder. Data  primer  diperoleh  dari  wawancara  dan  observasi  dengan  teknisi  mesin  pengayakan  batu  bara. Sedangkan  data  sekunder  yang  diterima  dari  departemen engineering meliputi  data  kerusakan  dan downtime mesin pengayakan batu bara untuk periode April 2021 hingga Juli 2022.
Penelitian  ini  menggunakan  pendekatan  kuantitatif  untuk  memperoleh  informasi  dan  data  untuk pemecahan masalah di PT. X menggunakan metode Age Replacement. Untuk memecahkan masalah di PT. X  mengacu  pada  penentuan  interval  penggantian  komponen  mesin  pengayakan  batu  bara  menggunakan metode Age Replacement, berikut langkah-langkah untuk mengatasinya [2], [16] : a. Uji distribusi
Tahap  awal  ini  merupakan  pengujian  distribusi  yang  bertujuan  untuk  memilih  pola  distribusi  yang menghasilkan nilai Anderson-Darling terendah.
b. Hasil Uji Kesesuaian  Data dan Estimasi Parameter Pada tahap ini dilakukan uji kesesuaian data untuk menentukan jenis distribusi dan estimasi parameter yang sesuai.
c. Perhitungan Mean Time to Failure (MTTF) dan Mean Time to Repair (MTTR)
Langkah ini menghitung MTTR dan MTTF diperoleh dari hasil distribusi yang sesuai. MTTF adalah waktu alat ketika mengalami kerusakan, dan MTTR adalah waktu tunggu rata-rata komponen pulih. d. Menghitung jadwal penggantian komponen mesin dengan Metode Age Replacement
Pada  langkah  ini,  menentukan  penjadwalan  penggantian  komponen  mesin  untuk  mengetahui  waktu terbaik melakukan preventive maintenance .
e. Perhitungan perkiraan biaya penggantian komponen mesin
Langkah terakhir, menghitung perkiraan biaya penggantian komponen mesin dengan penerapan metode age replacement untuk menentukan tingkat biaya pemeliharaan.
Rumus berikut yang digunakan saat menerapkan metode Age Replacement [2], [8] :
R(tp) = f(tp)dt = exp [− ( 𝑡 ∝ ) 𝛽 ] (1)
F(tp) = 1 – R(tp) (2) D(tp) = (𝑇𝑝 𝑥 𝑅(𝑡𝑝))+(𝑡𝐹 𝑥 [1−𝑅(𝑡𝑝)]) ((𝑡𝑝+𝑇𝑝)𝑥 𝑅(𝑡𝑝))+((𝑀(𝑡𝑝)+𝑇𝑓)𝑥 [1−𝑅(𝑡𝑝)]) (3) M(tp) = 𝑀𝑇𝑇𝐹 𝐹 (𝑡𝑝) (4)
Variabel yang digunakan dalam penerapan metode age replacement [2], [8] :
a. Mean Time to Failure (MTTF) dan Mean Time to Repair (MTTR)
b. Interval waktu penggantian karena pencegahan (tp)
c. Downtime akibat penggantian kerusakan mesin (Tf)
d. Downtime akibat penggantian pencegahan mesin (Tp)
e. Probabilitas komponen yang andal (R(tp))
f. Probabilitas kegagalan komponen mesin (F(tp))
g. Probabilitas total downtime per satuan waktu (D(tp))
h. Nilai Maintenability (M(tp))

## 3. Hasil dan Pembahasan
Data historis kerusakan dan downtime mesin pengayakan batu bara yang digunakan dalam penelitian ini diperoleh dari data historis periode April 2021 hingga Juli 2022. Data interval penggantian komponen mesin  digunakan  untuk  menganalisis  pola  kerusakan  komponen  mesin  kritis  dan  menentukan  interval penggantian komponen kritis. Gambar 1 menunjukkan data komponen mesin pengayakan batu bara yang digunakan sebagai objek penelitian.
Gambar 1. Diagram komponen mesin pengayakan batu bara Sumber : Data histori di PT. X, 2022
Mengacu pada Gambar 1 , komponen kritis dari mesin pengayakan batu bara di PT. X ditampilkan. Studi  ini berfokus  pada  dua  jenis  komponen kritis  yakni  komponen gearbox dan V-Belt  Conveyor yang memiliki jumlah downtime paling banyak. Komponen gearbox bertindak sebagai penggerak utama untuk sistem  transmisi  mesin  pengayak  batu  bara,  dan V-belt  conveyor bertindak  sebagai  penghubung  antara pulley  gearbox dengan pulley poros  tabung  ayakan  untuk  memungkinkan  rotasi  yang  tepat. Tabel  2 menunjukkan data kerusakan dan penggantian komponen kritis mesin pengayakan batu bara.
Tabel 2. Data kerusakan dan penggantian komponen mesin pengayakan batu bara periode April 2021 hingga Juli 2022 No.  Tanggal Mulai  Tanggal Selesai Downtime (Jam) Komponen 1. 09/04/2021 09/04/2021 5 V-Belt Conveyor 2. 15/04/2021 15/04/2021 3 V-Belt Conveyor 3. 15/04/2021 15/04/2021 5 Gearbox 4. 18/04/2021 18/04/2021 4 Gearbox 5. 08/05/2021 08/05/2021 4 Gearbox 6. 15/05/2021 15/05/2021 4 V-Belt Conveyor 7. 17/05/2021 17/05/2021 5 V-Belt Conveyor 8. 13/06/2021 13/06/2021 3 Gearbox 9. 17/06/2021 17/06/2021 3 V-Belt Conveyor 10. 10/07/2021 10/07/2021 3 V-Belt Conveyor
0 10 20 30 40 50 60 Gearbox V-Belt
Conveyor Gigi Gear Motor Alas Karet Conveyor Frekuensi Kerusakan Downtime (jam)
No.  Tanggal Mulai  Tanggal Selesai Downtime (Jam) Komponen 11. 16/07/2021 16/07/2021 2 Gearbox 12. 22/07/2021 22/07/2021 4 V-Belt Conveyor 13. 25/07/2021 25/07/2021 5 Gearbox 14. 02/08/2021 02/08/2021 5 V-Belt Conveyor 15. 29/08/2021 29/08/2021 3 Gearbox 16. 11/09/2021 11/09/2021 3 Gearbox 17. 11/09/2021 11/09/2021 4 V-Belt Conveyor 18. 08/10/2021 08/10/2021 3 V-Belt Conveyor 19. 30/10/2021 30/10/2021 2 Gearbox 20. 11/11/2021 11/11/2021 2 Gearbox 21. 27/11/2021 27/11/2021 5 Gearbox 22. 06/12/2021 06/12/2021 4 V-Belt Conveyor 23. 03/01/2022 03/01/2022 2 Gearbox 24. 06/01/2022 06/01/2022 5 Gearbox 25. 22/01/2022 22/01/2022 2 Gearbox 26. 03/02/2022 03/02/2022 4 V-Belt Conveyor 27. 04/02/2022 04/02/2022 4 Gearbox 28. 06/02/2022 06/02/2022 5 V-Belt Conveyor 29. 20/02/2022 20/02/2022 4 Gearbox Sumber : Data histori pada PT. X, 2022
Berdasarkan Tabel  2 ,  data  kerusakan  dan  waktu  penggantian  untuk  komponen  kritis  yang  sering terjadi kerusakan dan downtime dari mesin pengayakan batu bara di PT. X. Komponen kritis ditentukan berdasarkan  kriteria  frekuensi  kerusakan  komponen,  mode  kerusakan  fatal  dan  dampak  terhadap  proses produksi. Data biaya pembelian komponen kritis mesin pengayakan batu bara terlihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Biaya pembelian komponen kritis mesin pengayakan batu bara
No. Komponen Biaya Pembelian Untuk Komponen 1. Gearbox Rp 1.500.000 2. V-Belt Conveyor Rp 800.000
Sumber : Data histori di PT. X, 2022
Berdasarkan Tabel  3 ,  data  biaya  yang  ditanggung  PT.  X  untuk  membeli  komponen  dari  mesin pengayakan batu bara saat mengganti komponen baru. Data biaya standar di PT. X,  yang dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Standar biaya pada PT. X No. Nama Biaya Jumlah 1. Gaji Operator Rp 4.000.000/Bulan 2. Gaji Mekanik Rp 5.000.000/Bulan 3. Kapasitas Produksi 5800 kg/Hari 4. Biaya Produksi Rp 250.000/kg 5. Harga Jual Produk Rp 6.000/kg 6. Biaya Downtime Rp 10.000.000/Jam

## 7. Biaya Kehilangan Produksi   Rp 5.000.000/Jam
Sumber : Data histori di PT. X, 2022
Berdasarkan Tabel 4 , menunjukkan data biaya standar yang harus ditanggung oleh PT. X. Adapun biaya  tersebut  yakni  gaji  operator,  gaji  mekanik,  kapasitas  produksi,  biaya  produksi,  harga  jual  produk, biaya downtime dan biaya kehilangan produksi. Berikut ini data waktu penggantian karena kerusakan (Tf) dan penggantian karena pencegahan (Tp) ditunjukkan pada Tabel 5.
Tabel 5. Data waktu penggantian kerusakan dan pencegahan komponen kritis mesin pengayakan batu bara
Kegiatan Komponen Gearbox Komponen V-Belt Conveyor Waktu Penggantian Kerusakan (Menit) Waktu Penggantian Pencegahan (Menit) Waktu Penggantian Kerusakan (Menit) Waktu Penggantian Pencegahan (Menit) Mencari kerusakan 10 - 5 - Memeriksa komponen yang rusak 120 60 30 15 Menunggu komponen pengganti datang 10 - 10 - Memasang komponen pengganti 150 150 90 90 Memasang kembali mesin 30 30 20 20 Total 320 240 155 125 Sumber : Data histori di PT. X, 2022
Berdasarkan Tabel  5 ,  ditampilkan  data  waktu  penggantian  karena  kerusakan  dan  data  waktu penggantian  karena  pencegahan  terhadap  komponen  kritis  dari  mesin  pengayakan.  Adapun  beberapa kegiatannya  meliputi  mencari  kerusakan,  memeriksa  komponen  yang  rusak,  menunggu  komponen pengganti datang, memasang komponen pengganti dan memasang kembali mesin.

## Pengujian Distribusi
Langkah pertama adalah menguji distribusi. Pengujian ini dilakukan untuk memilih distribusi yang menghasilkan  nilai  Anderson-Darling  terendah  saat  mengevaluasi  distribusi  data  kerusakan  dan penggantian komponen mesin pengayakan batu bara di PT. X yang diproses dengan software Minitab 16. Data waktu antar kerusakan diperoleh dengan menghitung selisih waktu antara kerusakan pertama dengan kerusakan berikutnya. Hasil pengujian distribusi ditunjukkan pada Tabel 6 .
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Tabel 6. Pengujian distribusi komponen mesin pengayakan batu bara periode April 2021 - Juli 2022
Komponen Keterangan Anderson-Darling Distribusi Weibull Distribusi Lognormal Distribusi Normal Distribusi Eksponensial Gearbox Downtime (D1) 1,178 1,340 1,318 2,169 Jarak antar kerusakan (D2) 1,695 1,786 1,824 6,368 V-Belt Conveyor Downtime (D1) 1,193 1,373 1,418 1,399 Jarak antar kerusakan (D2) 1,835 2,051 1,893 7,726 Sumber : Data histori di PT. X, 2022
Data pada Tabel 6 menyajikan hasil uji distribusi komponen mesin pengayakan batu bara periode April 2021 – Juli 202. Adapun komponen gearbox diketahui nilai Anderson Darling terkecil sebesar 1,178 untuk nilai distribusi downtime dan 1,695 untuk nilai distribusi jarak antar kerusakan. Pada komponen V- Belt conveyor diketahui nilai anderson darling terkecil sebesar 1,193 untuk nilai distribusi downtime dan 1,835 untuk nilai distribusi jarak antar kerusakan.

## Hasil Uji Kecocokan Data dan Estimasi Parameter
Setelah menerima hasil pola distribusi untuk pengujian data kerusakan komponen kritis pada mesin pengayakan  batu  bara  di  PT.X,  langkah  selanjutnya  adalah  pengujian  kesesuaian  data.  Pada Tabel  6 menunjukkan bahwa  nilai  Anderson  terkecil  dari  kedua  distribusi  sesuai  dengan  distribusi  Weibull. Kemudian, pada langkah selanjutnya menentukan parameter dari dua tipe D1 dan D2 yang sesuai dengan distribusi  Weibull.  Distribusi  Weibull  memiliki  dua  parameter  yaitu  parameter  β  (Shape)  dan η (Scale). Rangkuman hasil perhitungan uji kecocokan data dan estimasi parameter distribusi weibull disajikan pada Tabel 7 .
Tabel 7. Hasil pengujian kesesuaian data dan estimasi parameter komponen kritis mesin pengayakan batu bara Komponen Keterangan  Jenis Distribusi Anderson-Darling β (Shape) η (Scale) Gearbox Distribusi 1 Weibull 1,412 23,199 Distribusi 2 Weibull 3,360 3,787 V-Belt Conveyor Distribusi 1 Weibull 1,027 27,489 Distribusi 2 Weibull 5,990 4,285
Sumber : Data histori di PT. X, 2022
Dapat  dilihat  dari    data  pada Tabel  7 bahwa  hasil  perhitungan  uji  kesesuaian  data  dan  estimasi parameter  menurut  distribusi  Weibull  dengan  menggunakan software Minitab  16.  Distribusi  1 menggambarkan uji distribusi waktu downtime komponen mesin sedangkan distribusi 2 menggambarkan jarak  waktu  terjadinya  kerusakan pada komponen  mesin. Adapun  nilai  parameter  untuk  setiap  distribusi diperoleh dengan mempertimbangkan nilai estimate pada saat pengujian distribusi tersebut.
Perhitungan Mean Time to Failure (MTTF) dan Mean Time to Repair (MTTR)
Pada langkah ini, perhitungan dilakukan untuk menentukan nilai Mean Time to Failure (MTTF) dan Mean Time to Repair (MTTR). MTTF adalah jumlah rata-rata waktu kerusakan yang akan dialami oleh sistem.  Sedangkan  MTTR  adalah  waktu  yang  dibutuhkan  untuk  memperbaiki mesin  yang  rusak.  Dalam penelitian ini, perhitungan MTTR dan MTTF dihitung menggunakan distribusi Weibull. Hasil perhitungan nilai MTTR dan MTTF untuk komponen kritis mesin pengayakan  batu bara di PT. X dapat dilihat pada Tabel 8 .
Tabel 8. Ringkasan hasil MTTF dan MTTR komponen kritis mesin pengayakan batu bara Komponen Keterangan  MTTR (Jam)  MTTF (Hari) Gearbox Distribusi 1 21,115 17,896 Distribusi 2 3,400 3,696 V-Belt Conveyor Distribusi 1 27,191 19,238 Distribusi 2 3,976 5,031 Sumber : Data histori di PT. X, 2022
Berdasarkan  data  pada Tabel  8 dapat  terlihat  rekapitulasi  hasil  perhitungan  MTTF  dan  MTTR untuk komponen kritis mesin pengayakan  batu bara di PT.X dengan bantuan software Minitab 16. Hasil perhitungan menunjukkan bahwa untuk distribusi downtime pada komponen gearbox menghasilkan nilai MTTR  adalah  21,115  =  21  jam  dan  MTTF  adalah  17,896  =  18  hari.  Sedangkan  untuk  distribusi  jarak kerusakan pada komponen gearbox menghasilkan nilai MTTF adalah 3,696= 4 hari. Pada Hasil perhitungan untuk distribusi downtime pada komponen V-Belt Conveyor menghasilkan nilai MTTR adalah 27,191 = 27 jam dan MTTF adalah 19,238 = 19 hari. Sedangkan untuk distribusi jarak kerusakan pada komponen V- Belt Conveyor menghasilkan nilai MTTF adalah 5,031= 5 hari.

## Perhitungan Penjadwalan Penggantian Komponen Mesin Dengan Metode Age Replacement
Pada  langkah  ini  dilakukan  perhitungan  untuk  menentukan  interval  waktu  penggantian  mesin pengayakan  batu  bara,  yang  ditentukan  secara trial  and  error menggunakan  model Age  Replacement . Model Age Replacement dihitung dengan menghitung nilai reliabilitas (R(tp)), nilai probabilitas kegagalan (F(tp)),  nilai maintainability (M(tp))  dan  juga  nilai downtime (D(tp)).  Adapun  penentuan interval  waktu penggantian  komponen  yang  paling  optimal  berdasarkan  kriteria  nilai downtime yang  paling  rendah. Dibawah ini adalah ringkasan perhitungan penggantian komponen mesin gearbox menggunakan metode age replacement yang ditunjukkan pada Tabel 9.
Tabel 9. Ringkasan perhitungan penjadwalan penggantian
komponen gearbox tp R(tp) F(tp) M(tp) D(tp) 13  0,643127  0,356873  50,14667  0,11003 14  0,612561  0,387439  46,19054  0,10987 15  0,582600  0,417400  42,87495  0,10988 16  0,553331  0,446669  40,06542  0,11006 17  0,524825  0,475175  37,66191  0,11039 18  0,497142  0,502858  35,58859  0,11086 19  0,470329  0,529671  33,78700  0,11145
20 0,44421 0,555579  32,21144  0,11215 21  0,419445  0,580555  30,82568  0,11296
22  0,395419  0,604581  29,60069  0,11386
23  0,372354  0,627646  28,51290  0,11484
Sumber : Data histori di PT. X, 2022
Dari  data  pada Tabel  9 terlihat  bahwa  ringkasan  perhitungan  penggantian  komponen  mesin gearbox menggunakan metode age replacement, mengakibatkan nilai Dt menurun pada tp 14 hari dan pada tp 15 nilai Dt naik. Oleh karena itu Tp 14 itu termasuk nilai optimal untuk waktu penggantian komponen
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
gearbox . Nilai R(tp) sebesar 0,612561 merupakan nilai reliabilitas mesin pada saat tp, sedangkan nilai F(tp) sebesar 0,387439 merupakan probabilitas terjadinya kerusakan pada saat tp. Kemudian nilai M(tp) sebesar 46,19054 adalah waktu rata-rata kegagalan ketika penggantian pencegahan dilakukan pada saat tp. Di sisi lain  nilai  D(tp)  sebesar  0,10987  adalah  probabilitas downtime terendah  pada  saat  tp.  Berikut  adalah ringkasan perhitungan penjadwalan penggantian komponen mesin V-Belt Conveyor menggunakan metode Age Replacement yang ditunjukkan pada Tabel 10 di bawah ini.
Tabel 10. Rekapitulasi perhitungan penjadwalan penggantian komponen V-Belt Conveyor tp R(tp) F(tp) M(tp) D(tp) 14  0,504430  0,4955704  38,8199  0,10390 15  0,486099  0,5139008  37,4352  0,10381 16  0,468411  0,5315885  36,1896  0,10378 17  0,451346  0,5486542  35,0640  0,10381 18  0,434882  0,5651179  34,0425  0,10389 19  0,606470  0,3935303  48,8857  0,10553 20  0,584604  0,4153962  46,3124  0,10503
21  0,563489  0,4365111  44,0722  0,10462
22  0,543103  0,4568972  42,1058  0,10430
23  0,523424  0,4765764  40,3671  0,10406
24  0,419001  0,5809993  33,1119  0,10402
Sumber : Data histori di PT. X, 2022
Dari data pada Tabel 10 terlihat bahwa ringkasan perhitungan penjadwalan penggantian komponen mesin V-Belt Conveyor yang menghasilkan penurunan nilai Dt pada nilai tp 16 hari dan pada tp 17 nilai Dt naik.  Oleh  karena  itu,  Tp  16  itu  termasuk  nilai  optimal  untuk  waktu  penggantian  komponen V-Belt Conveyor . Nilai R(tp) sebesar 0,46841 merupakan nilai reliabilitas mesin pada saat waktu tp dan nilai F(tp) sebesar  0,5315885  merupakan  probabilitas  kerusakan  yang  terjadi  pada  saat  waktu  tp.  Kemudian  untuk nilai  M(tp)  sebesar  36,1896  adalah  waktu  rata-rata  terjadinya  kerusakan  jika  penggantian  pencegahan dilakukan  saat  tp.  Sementara  nilai  D(tp)  sebesar  0,10378  merupakan  nilai  probabilitas downtime yang paling rendah pada rentang waktu tp.

## Perhitungan Perkiraan biaya penggantian pada komponen mesin
Beberapa perhitungan dilakukan pada langkah ini, dimulai dengan menghitung biaya downtime dan tenaga  kerja,  biaya  penggantian  komponen  karena  perawatan,  biaya  penggantian  komponen  karena kerusakan, dan perhitungan total biaya perawatan dengan menggunakan metode Age Replacement . Adapun perhitungan biaya penggantian pada komponen mesin adalah sebagai berikut :

## 1. Biaya downtime dan tenaga kerja
Biaya downtime adalah  biaya  yang  terjadi  karena  perusahaan  tidak  dapat  menjalankan  proses produksinya dengan baik. Perhitungan biaya downtime dan biaya tenaga kerja sebagai berikut :
a. Laba yang hilang
Laba yang hilang  = (Harga jual produk – Biaya produksi) x Output per hari = (Rp 6.000 – Rp 250.000) x 5.800/hari = Rp 970.000.000/Hari
b. Perhitungan biaya kerugian mesin downtime
Komponen gearbox = Waktu 𝑑𝑜𝑤𝑛𝑡𝑖𝑚𝑒 komponen Konversi waktu x Laba yang hilang
= 21,115 jam 60 menit x Rp 970.000000 =  Rp  341.359.167/Jam
Komponen V-Belt Conveyor = Waktu 𝑑𝑜𝑤𝑛𝑡𝑖𝑚𝑒 komponen
Konversi waktu
x Laba yang hilang
= 27,191 jam 60 menit x Rp 970.000000 = Rp  439.587.833/Jam
c. Biaya mekanik per jam
Biaya mekanik  = (Gaji/Bulan) (Jam kerja/Bulan) = Rp 5.000.000
180
=  Rp 27.778 /Jam
Biaya  mekanik 2 orang = Biaya mekanik 1 orang per jam x Jumlah mekanik = Rp 27.778 x 2 = Rp 55.556
d. Biaya operator
Biaya operator  = (Gaji/Bulan) (Jam kerja/Bulan) = Rp 4.000.000 180 =  Rp 22.222 /Jam

## 2. Biaya penggantian komponen karena perawatan (Cost Preventive/Cp)
Perhitungan  biaya  ini  meliputi  biaya  tenaga kerja  operator,  biaya  tenaga kerja  mekanik dan  harga komponen yang dihasilkan  dari  pemeliharaan  terjadwal.  Perhitungan  biaya penggantian  pada  komponen mesin gearbox dan V-Belt Conveyor karena perawatan sebagai berikut : Cp = [(Biaya operator + Biaya mekanik) x MTTR] + Harga komponen
CP Gearbox = [(Rp 22.222 + Rp 55.556) x (21,115/60)] + Rp 1.500.000 = Rp 1.527.371
CP V-Belt Conveyor = [(Rp 22.222 + Rp 55.556) x (27,191/60)] + Rp 800.000 = Rp 835.248

## 3. Biaya penggantian komponen karena kerusakan (Cost Failure/Cf)
Perhitungan  biaya  penggantian  ini  meliputi  biaya  operator,  biaya  mekanik,  biaya  kehilangan produksi  dan harga  komponen  dimana  biaya total  tersebut  adalah  kerugian karena  kerusakan  komponen secara  tiba-tiba.  Perhitungan  biaya  penggantian  pada  komponen  mesin gearbox dan V-Belt  Conveyor karena kerusakan yakni :
Cf = [(Biaya operator + Biaya mekanik + Biaya kehilangan produksi per hari) x MTTR] + Harga komponen
Cf gearbox = [(Rp 22.222+ Rp 55.556 + Rp 5.000.000) x (21,115/60)] + Rp 1.500.000 = Rp 3.286.955
Cf V-Belt Conveyor = [(Rp 22.222 + Rp 55.556 + Rp 5.000.000) x (27,191/60)] + Rp 800.000 = Rp 3.101.164

## 4. Total biaya perawatan dengan menggunakan metode Age Replacement
Perhitungan  total  biaya  perawatan  didasarkan  pada  frekuensi  penggantian  yang  optimal.  Untuk menghitung TC persatuan waktu atau TC (tp) di mesin pengayakan batu bara sebagai berikut :
𝑇𝐶 ( 𝑡𝑝 ) = (CP x R(tp))+(Cf x |1−R(tp)|) (tpxR(tp))+(M(tp)x|1−R(tp)|)
𝑇𝐶 ( 𝑡𝑝 ) Gearbox = (Rp 1.527.371 x 0,6125)+(Rp 3.286.955 x 0,3874)
(14 x 0,6125)+(46,19 x 0,3874) = Rp 83.452
𝑇𝐶 ( 𝑡𝑝 ) V Belt Conveyor = (Rp 836.248 x 0,4684)+(Rp 3.101.164 x 0,5315) (16 x 0,4684)+(36,189 x 0,5315)
= Rp 76.303
Selanjutnya dapat dihitung biaya perawatan total pada mesin pengayakan batu bara sebagai berikut : TC* = ((312 hari x 24 jam x 60 menit) / tp) x MTTR x TC) + Harga komponen
TC* Gearbox = ((449.280) / 14) x 21,115 x Rp 83.452) + Rp 1.500.000 = Rp 56.549.187
TC* V-Belt Conveyor = ((449.280) / 16) x 27,191 x Rp 76.303) + Rp 800.000 = Rp 58.260.118

## 4. Kesimpulan dan Saran
Berdasarkan hasil penelitian, data historis kerusakan dan downtime pada mesin pengayakan batu bara yang digunakan dalam penelitian ini selama periode April 2021 hingga Juli 2022 menunjukkan tingginya frekuensi  terjadinya  kerusakan  pada  beberapa  komponen mesin  yang  disebabkan  oleh  jadwal  perawatan yang tidak terencana. Hasil penelitian ini dapat ditarik 4 poin kesimpulan yakni yang pertama adalah pada penelitian  difokuskan  pada  analisis  2  jenis  komponen  yang  kritis  yakni  komponen gearbox dan V-Belt Conveyor karena memiliki jumlah downtime terbesar. Poin kedua yakni hasil uji distribusi pada komponen kritis di mesin pengayakan batu bara terlihat bahwa nilai Anderson terkecil untuk 2 jenis distribusi sesuai dengan distribusi Weibull.
Poin ketiga adalah interval waktu penggantian yang optimal untuk komponen gearbox pada interval ke 14 hari sedangkan pada komponen V-Belt Conveyor yang paling optimal untuk melakukan penggantian pada interval ke 16 hari. Pada poin keempat adalah untuk penggantian komponen gearbox membutuhkan total biaya penggantian karena kerusakan sebesar Rp. 3.286.955, untuk Perhitungan total biaya perawatan (TC*) sebesar Rp. 56.549.187. Sedangkan untuk penggantian komponen V-Belt Conveyor membutuhkan total biaya penggantian karena kerusakan sebesar Rp. 3.101.104, untuk perhitungan total biaya perawatan (TC*) sebesar Rp. 58.260.118.
Adapun saran untuk penggantian komponen mesin pengayakan batu bara di PT.X agar melaksanakan perbaikan prioritas untuk penentuan interval waktu penggantian komponen mesin agar tidak menimbulkan kerugian  dalam  jumlah  besar  terhadap  operasional  perusahaan.  Sedangkan  untuk  penelitian  lanjutan diharapkan dapat mengaplikasikan metode lainnya sehingga analisis penentuan interval waktu penggantian komponen mesin pengayakan batu bara di PT.X semakin lebih baik dan berkembang.

## 5. Referensi
[1] A. Andriani and I. Romli, “Preventive maintenance pada mesin die casting dengan age replacement model untuk peningkatan reliabilitas mesin,” Oper. Excell. J. Appl. Ind. Eng. , vol. 12, no. 1, pp. 1– 12, 2020, doi: 10.22441/oe.2020.v12.i1.001.
[2] E. F. Leksono and M. T. Safirin, “Usulan Penentuan Interval Waktu Penggantian Komponen Dan Kebijakan  Persediaan  Komponen  Dengan  Menggunakan  Metode  Age  Replacement  Dan  Metode Economic  Order  Quantity  (EOQ)  Di  Pt.  Xyz,” Juminten ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  72–83,  2021,  doi: 10.33005/juminten.v2i2.230.
[3] N.  N.  Hidayanti  and  S.  S.  Dahda,  “Perencanaan  Perawatan  Mesin  Pulverizer  Pada  Pembangkit Listrik Tenaga Uap Mengunakan Metode Reliability Centered Maintenance (RCM),” J. Teknovasi , vol. 08, no. 03, pp. 38–50, 2021.
[4] M.  I.  Haq  and  D.  Riandadar,  “Penentuan  Penjadwalan  Preventive  Maintenance  Pada  Komponen Mesin Callender Di PT. Karet Ngagel Surabaya Wira Jatim,” JPTM , vol. 09, no. 01, pp. 8–16, 2019, [Online]. Available: https://jurnalmahasiswa.unesa.ac.id/index.php/jurnal-pendidikan-teknik- mesin/article/view/29914.
[5] Y. N. Rohmat, Rachmatullah, D. Canra, and Suliono, “Analisis Perancangan Jadwal Preventive Dan Predictive Maintenance Pada Mesin Kapal Di Daerah Limbangan Indramayu,” in Prosiding Seminar Nasional Teknologi dan Rekayasa (SENTRA) , 2017, pp. 1–7.
[6] Y. Setiawannie, N. Marikena, and S. Sania Putri, “Penentuan Umur Dump Truck Dengan Metode Optimal  Replacement  Interval  Di  Cv.  X,” JiTEKH ,  vol.  9,  no.  2,  pp.  65–73,  2021,  doi: 10.35447/jitekh.v9i2.422.
[7] S. G. Tama and Iskandar, “Penentuan Interval Waktu Optimal Penggantian Komponen Wire Screen Pada Mesin Wire Part Dengan Metode Age Replacement Di Pt. Mount Dream Indonesia,” J. Mhs. Univ. Negeri Surabaya , vol. 5, no. 2, pp. 175–182, 2017.
[8] F. Ma’ruf and S. S. Dahda, “Penentuan Interval Pergantian Komponen Mesin Bubut Menggunakan Metode Age Replacment,” J. Teknovasi , vol. 08, no. 1, pp. 70–82, 2021.
[9] F. ajar A. Syah and M. Zakinura, “Analisa Perencanaan Waktu Preventif Maintenance pada Mesin Stamping G1-110 di PT. X,” in Seminar Nasional Teknik Mesin 2021 , 2019, pp. 837–841, [Online]. Available: http://prosiding.pnj.ac.id/index.php/sntm/article/view/2118.
[10]  E. Prasetyaningsih, I. Ruchiyat, and C. R. Muhammad, “Penentuan Interval Waktu Perawatan Mesin Blowing  dan  Mesin  Filling  Menggunakan  Teori  Reliability  dan  Model  Age  Replacement  (Studi Kasus  pada  PT.  XYZ),” J.  Sist.  Tek.  Ind. ,  vol.  22,  no.  2,  pp.  1–12,  2020,  doi: 10.32734/jsti.v22i2.3762.
[11] I.  Z.  Permatasari  and  D.  Wulandari,  “Perencanaan  Perawatan  Sebagai  Optimalisasi  Jadwal Penggantian Doctor Blade Pada Mesin Printing Rotogravure PT Z,” Jurnal Teknik Mesin , vol. 8,
no. 2, pp. 67–72, 2020.
[12] A. B. Sulistyo and S. H. Mutiawati, “Usulan Jadwal Preventive Maintenance Komponen Ban pada Truk Tronton  20.000  KL  Menggunakan  Metode  Age  Replacement,” J.  INTECH  Tek.  Ind.  Univ. Serang Raya , vol. 7, no. 2, pp. 137–146, 2021, doi: 10.30656/intech.v7i2.3891.
[13] A. A. Muzakki, “Analisis Preventive Maintenance Mesin Am Korin Dengan Age Replacement Di Pt Nugraha Indah Citarasa Indonesia,” J. Muara Sains, Teknol. Kedokt. dan Ilmu Kesehat. , vol. 5, no. 2, pp. 325–330, 2021, doi: 10.24912/jmstkik.v5i2.9078.
[14] I. Zein, D. Mulyati, and I. Saputra, “Perencanaan Perawatan Mesin Kompresor Pada PT. Es Muda Perkasa Dengan Metode Reliability Centered Maintenance (RCM),” J. Serambi Eng. , vol. 4, no. 1, pp. 383–391, 2019, doi: 10.32672/jse.v4i1.848.
[15] M.  Firdaus  and  D.  Wulandari,  “Preventive  Maintenance  Mesin  Printing  Rotogravure  Pada Komponen Press Roll Dengan Metode Age Replacement Sebagai Pengoptimalan Biaya Downtime Di PT. X,” JTM - Jutnal Tek. Mesin , vol. 09, no. 02, pp. 63–68, 2021.
[16] I. Sukendar, A. Syakhroni, and M. R. Prawira, “Analysis of the Age Replacement Method to Reduce Tool  Downtime,” Int.  J.  Educ.  Sci.  Technol.  Eng. ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  1–12,  2020,  doi: 10.36079/lamintang.ijeste-0301.41.