## PENERAPAN METODE FMEA DALAM PERAWATAN MESIN PENDINGIN KAPAL PENANGKAP IKAN (STUDI KASUS: KM. SINAR BAYU UTAMA)

## APPLICATION OF THE FMEA METHOD IN MAINTENANCE OF FISHING SHIP REFRIGERATION
(CASE STUDY: KM. SINAR BAYU UTAMA)
Henry Iskandar Madyantoro 1* , Ahmad Adib 2 , Rizqi Ilmal Yaqin 2 , Juniawan Preston Siahaan 2 , Barokah 1
1 Program Studi Mekanisasi Perikanan, Politeknik Kelautan dan Perikanan Bitung, Bitung, Indonesia
2 Program Studi Permesinan Kapal, Politeknik Kelautan dan Perikanan Dumai, Dumai, Indonesia
*Korenspondensi : henry.iskandar.tegal@gmail.com (H. I Madyantoro) Diterima 8 April 2022 – Disetujui 27 April 2022
ABSTRAK. Mesin pendingin pada kapal penangkap ikan beroperasi selama 24 jam untuk menjamin mutu hasil tangkapan. Perawatan adalah aktivitas yang tidak dapat dihindari agar kegagalan mesin pendingin tidak mudah terjadi.Penggunaan FMEA dapat digunakan mengidentifikasi peluang  terjadinya  kegagalan pada mesin pendingin pada kapal penangkap ikan, sehingga dapat menurunkan risiko dan efek yang terjadi pada setiap kegagalan pada mesin  pendingin  serta  dapat  memilih  strategi  dalam  pemeliharaan.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menentukan strategi  perawatan  komponen  mesin  pendingin  dengan  menggunakan  metode  FMEA.  Mesin  pendingin  yang digunakan yaitu pada kapal penangkap ikan KM Sinar Bayu. FMEA dari wawancara berdsarkan parameter S, O dan D kemudian dianalisa sehingga didapatkan nilai RPN. Identifikasi komponen yang didapatkan yaitu kompresor, oil separator, kondensor, air drier, katup ekspansi dan evaporator. Berdasarkan nilai RPN nya komponen mesin pendingin yang harus di perhatikan perawatannya yaitu Evaporator dengan nilai RPN 224. Sedangkan strategi pemeliharaan komponen mesin pendingin menggunakan strategi pemeliharaan preventif dan korektif. Komponen yang  menggunakan  strategi  pemeliharaan  preventif  yaitu  Evaporator  dan  Filter  Drier.  Sedangkan  komponen kompresor, kondensor, katup ekspansi dan oil separator menggunakan strategi pemeliharaan korektif.
KATA KUNCI : FMEA, Mesin Pendingin, Pemeliharaan Preventif, Pemeliharaan Korektif
ABSTRACT. Cooling  machines  on  fishing  vessels  operate  for  24  hours  to  ensure  the  quality  of  the  catch. Maintenance is an activity that cannot be avoided so that the failure of the refrigeration machine does not easily occur. The use of FMEA can be used to identify the possibility of failure of the cooling machine on fishing vessels, so as to reduce the risks and effects that occur in each failure of the cooling machine and can choose strategies in maintenance.  This  study  aims  to  determine the maintenance strategy  of  cooling  engine components  using  the FMEA method. The cooling machine used is on the fishing vessel KM Sinar Bayu. FMEA from interviews based on parameters S, O and D were then analyzed to obtain the RPN value. The identification of the components obtained are compressor, oil separator, condenser, air drier, expansion valve and evaporator. Based on the RPN value, the refrigeration component that must be considered for maintenance is the Evaporator with an RPN value of 224. Meanwhile,  the  refrigeration  component  maintenance  strategy  uses  preventive  and  corrective  maintenance strategies. Components that use preventive maintenance strategies are the Evaporator and Filter Drier. While the components  of  the  compressor,  condenser,  expansion  valve  and  oil  separator  use  corrective  maintenance strategies.
KEYWORDS : Corrective Maintenance, FMEA, Preventive Maintenance, Refrigeration.

## 1. Pendahuluan
Kapal perikanan atau alat apung digunakan untuk melakukan kegiatan operasi penangkapan ikan di laut. Kapal  penangkap  ikan  adalah  kapal  yang  digunakan  nelayan  khusus  dalam  menangkap  ikan, menampung hasil tangkapan ikan, menyimpan hingga mendinginkan hasil tangkapan. Beberapa jenis kapal  penangkap  ikan  bergam  dari  penggunaannya.  Penggunaan  kapal  penangkap  ikan  biasanya tergantung dari alat tangkap yang digunakanya (Dalimunthe et al., 2018). Penggunaan kapal penangkap
AURELIA JOURNAL VOL. 4 (1) APRIL 2022 : 97-106

## (Authentic Research of Global Fisheries Application Journal)
E-ISSN 2715-7113
e-mail: aurelia.journal@gmail.com
ikan  dalam  beroperasi  biasanya  menampung  hasil  tangkapan  yang  disimpan  disuatu  tempat  dan didistribusikan ke darat setalah hasil tangkapan tersebut sudah sampai ke darat. Keberadaan mesin bantu di atas kapal yang membantu dalam mengawetkan maupun menjaga kualitas ikan sangat diperlukan. Apalagi hasil tangkapan yang tidak selalu langsung mencapai target atau kapasitas kapal menjadikan mesin bantu tersebut perlu ada (Al Hasbi et al., 2016). Beberapa nelayan tradisional masih menggunakan es  pada  palka  tradisional  yang  dapat  mendinginkan  ikan.  Namun  pendinginan  tersebut  sangat  tidak efisien dan efektif yang mengakibatkan keawetan dari hasil tangkapan sangat berbeda.
Dewasa ini penggunaan teknologi pendinginan sangat dibutuhkan dalam dunia perikanan, salah satunya yaitu teknologi refirgerasi. Refrigerasi merupakan proses melepaskan panas di udara sehingga dapat mencapai suhu dan kelembaban yang sesuai dengan kondisi dipersyaratkan atau yang diminta (Poernomo  et  al.,  2015).  Faktor  suhu  sangat  berperan  dalam  memelihara  dan  mempertahankan  nilai kondisi  yang  ada.  Sehingga  dapat  mendinginkan  sebuah  produk  atau  dalam  kapal  perikanan  dapat mendinginkan ikan. Pengunaan mesin pendingin di kapal ikan sangat penting  dan perlu diperhatikan. Oleh karena itu penggunaan mesin pendingin sangat diperhatikan oleh awak kapal agar tetap tidak rusak sehingga ikan hasil tangkapan dapat maksimal.
Mesin pendingin beroperasi 24 jam tanpa berhenti dari 3 minggu hingga 1 bulan selama proses pelayaran.  Penggunaan  mesin  pendingin  selama  24  jam  digunakan  untuk  pengawetan  dan  menjaga kualitas ikan hasil tangkapan. Penggunaan mesin pendingin terus menerus dan  non-stop  menjadikan kualitas  komponen  pada  mesin  pendingin  menjadi  menurun  kemampuannya.  Hal  tersebut  memicu adanya kegagalan-kegagalan pada komponen dikarenakan mesin beroperasi terus menerus (Susilo et al., 2019). Kegiatan yang perlu dilakukan dalam mengatasi hal ini yaitu kegiatan perawatan.Pemilihan strategi perawatan berdasarkan kejadian atau historis dari kerusakan per komponen pada mesin yang digunakan. Perencanaan perawatan menjadi kegiatan rutin sebelum kegiatan perawatan dilakukan. Perlu adanya  klasifikasi  komponen-komponen  pada  sistem  yang  akan  dirawat.  Hal  tersebut  dapat  menjadi acuan  dalam  mengatasi  kegagalan  yang  diakibatkan  komponen  penyusun  sistemnya  sehingga menurunkan risiko kegagalan saat pemilihan perawatan berlangsung (Priharanto et al., 2017).
Metode  pemilihan  risiko  dalam  perawatan  komponen  pada  suatu  sistem  atau  mesin  dapat mengunakan  FMEA  ( Failure  Mode  Effect  Analysis) (Yaqin  et  al.,  2020)),  FTA  ( Fault  Tree  Analysis ) (Syarifudin & Putra, 2021), Preliminary Hazard Analysis (Dwisetiono & Asmara, 2022) dan RCM ( Reability Centered  Maintenance )  (Cahyono  et  al.,  2021).  Penggunaan  FMEA  lebih  diperhatikan  karenda  dapat mengidentifiasi kegaglaan komponen dan menentukan komponen kritis serta dapat melihat resiko-resiko dalam kegiatan operasional perawatan (Andiyanto et al., 2017). Penggunaan FMEA pada perawatan lebih aktual dikarenakan melihat historis kerusakan dan kegagalan dari suatu komponen mesin. Penggunaan FMEA dalam perawatan mesin banyak digunakan  salah satunya digunakan dalam mendeteksi resiko komponen sistem pelumasan motor diesel. Hasilnya yaitu tiga komponen kritis yang harus di perhatikan perawatannya yaitu stick cylinder , penyaring  bahan  bakar  dan oil pan. Penggunaan FMEA juga dapat menentukan strategi perawatan nya salah satu contohnya yaitu pada pemilihan strategi perawatan pada komponen paper  machine. Berasarkan  hasil  RPN  yang  didapatkan  maka  dapat  ditentukan  strategi pemeliharaan  antara  lain  pemeliharan  preventif,  pemeliharaan  korektif  dan  pemeliharaan  prediktif (Situngkir et al., 2019).  Berdasarkan hasil pemaparan diatas menunjukkan bahwa perlunya penentuan strategi  pemeliharaan  komponen  mesin  pendingin  sehingga  komponen  mesin  pendingin  tidak  mudah rusak  dan  penggunaan  dapat  jangka  panjang.  Tujuan  dari  penelitian  ini  yaitu  menentukan  strategi perawatan komponen mesin pendingin dengan menggunakan metode FMEA. Komponen yang sudah ditentukan  strategi  perawatan  harapannya  dapat  digunakan  menjadi  acuan  dalam  memelihara  dan menjaga umur pakai  penggunaan mesin pendingin di atas kapal penangkap ikan.

## 2. Metode
Pengamambilan  data  penelitia  dilaksanakan  di  KM.  Sinar  Bayu  Utama.  Kapal  penangkap  ikan  ini beroperasi di perairan Batam yang memiliki mesin pendingin untuk mendinginkan hasil tangkapannya. Pengambilan data komponen yang berada pada mesin pendingin di KM Sinar Bayu Utama yang berada
di Batam, Kepulauan Riau. Penentuan komponen mesin pedingin disusun berdasarkan PID dan observasi dilapangan dengan menyesuaikan manual book . Hasil penentuan tersebut disusun dalam diagram blok berdsarkan hasil yang didapatkan. Penentuan definisi, konsep kegagaalan dan penyebab didapatkan dari wawancara dan studi literatur dari sumber-sumber yang kredibelitas. Hasil yang didapatkan di sajikan dalam tabel yang disusun menjadi dasar penilian RPN  ( Risk  Priority  Number ). Penilaian data kuantitatif dari metode FMEA menggunakan skala kualitatif dengna menggunakan beberapa  kriteria  yang  di  kuantitafkan  untuk  menilai  dan  memberika  evaluasi  setiap  kejadian  pada komponen.  Pengumpulan  data  nilai  tersebut  di  definisikan  dengan  menggunakan  tingkat  keparahan (S= Severty ),  tingkat  terjadi  (O= Occurance )  dan  tingkat  kesulitan  pendeteksian(D= Detection ).  Hasil wawancara dengan anggota kapal yang sering menangani kerusakan berdasarkan historisnya. Hasil S, O  dan  D  berupa  kuantitatif  berdasarkan  hasil  wawancara  dengan  memperhatikan  parameter  FMEA. Parameter FMEA antara lain yaitu:
a. Tingkat keparahan bahaya atau Severity (S) merupakan paramter yang mengukur tingkat bahaya ketika  sistem  bekerja  dan  dampak  bagi  mesin  ataupun  lingkungan  sekitar.  Parameter  S  dapat ditunjukkan pada Tabel.1 dengan memperhatikan kriteria dan tingkat hasilnya.

## Tabel 1. Tingkat keparahan kegagalan atau Severity (S) dengan parameter ukurnya
Tingkat bahaya Kriteria Tingkat Sangat Berbahaya Sekali Kegagalan menyebabkan kerusakan kecelakaan besar secara tiba-tiba dan membahayakan keselamatan kerja 10 Sangat Berbahaya Kegagalan menyebabkan kerusakan kecelakaan besar secara tiba-tiba dan membahayakan namun ada peringatan/pendeteksian dini 9 Sangat Tinggi Kegagalan komponen mengakibatkan mesin mati dan kehilangan fungsi utamanya 8 Tinggi Kegagalan komponen mengakibatkan sistem mesin masih beroperasi 7 Menengah Kegagalan komponen mengakibatkan kinerja sistem menurun drastis namun masih dapat beroperasi 6 Rendah Kegagalan komponen mengakibatkan kinerja sistem menurun secara bertahap dengan mesin masih dapat beroperasi 5 Sangat Rendah Kegagalan komponen mengakibatkan pengaruh kecil pada kinerja sistem dengan mesih masih berjalan sempurn 4 Kecil Komponen mengalami kinerja menurun namun sistem dan mesin masih berjalan 3 Sangat Kecil Komponen dipandang buruk namun kinerja komponen masih baik dan sistem serta mesin masih berjalan sempurna 2 Tidak Ada Tidak ada pengaruh 1
b. Tingkat  terjadinya  kegaglaan  atau  Occurance  (O)  merupakan  paramter  yang  mengukur  tingkat seberapa banyak kejadian kegagalan pada komponen tersebut. Parameter O dapat ditunjukkan pada Tabel 2. dengan memperhatikan kriteria dan tingkat hasilnya.

## Tabel 2. Tingkat terjadi kegagalan atau Occurance (O) dengan parameter ukurnya
Tingkat terjadi Jumlah kejadian Tingkat Sangat sering terjadi hingga kerusakan tidak bias dihindari Hampir setiap saat terjadi dalam waktu kurang dari 1-2 kali operasi 10 Sangat sering terjadi Sangat tinggi terjadi dalam waktu kurang dari 3-4 kali operasi 9
Tingkat terjadi Jumlah kejadian Tingkat Sering terjadi (1) Tinggi terjadi dalam waktu kurang dari 5-8 kali operasi 8 Sering terjadi (2) Cukup tinggi dalam waktu kurang dari 9-20 kali operasi 7 Jarang terjadi (1) Menengah terjadi dalam waktu kurang dari 21-80 kali operasi 6 Jarang terjadi (2) Rendah terjadi dalam waktu kurang dari 81-400 kali operasi 5 Jarang terjadi (3) Jarang terjadi dalam waktu kurang dari 401-2000 kali operasi 4 Sangat jarang terjadi (1) Sangat jarang dalam waktu kurang dari 2001-15000 kali operasi 3 Sangat jarang terjadi (2) Hampir tidak pernah dalam waktu lebih dari 15001 kali operasi 2 Tidak pernah terjadi Tidak pernah terjadi 1
c. Tingkat kesulitan deteksi atau Detection (D) merupakan paramter yang mengukur tingkat kesulitan dalam mendeteksi kejadian kegagalan dalam kejadian terjadi. Parameter D dapat ditunjukkan pada Tabel 3. dengan memperhatikan kriteria dan tingkat hasilnya.

## Tabel 3. Tingkat deteksi kegagalan atau Detection (D) dengan parameter ukurnya
Deteksi Kriteria Tingkat Mustahil untuk terdeteksi Tidak akan terkontrol dan /atau terdeteksi adanya penyebab potensi kegagalan selanjutnya 10 Sangat sulit untuk terdeteksi Sangat sulit untuk mengontrol perubahan untuk mendeteksi penyebab potensi dan jenis kegagalan selanjutnya 9 Sulit untuk terdeteksi Sulit untuk mengontrol perubahan untuk mendeteksi penyebab potensi  dan jenis kegagalan selanjutnya 8 Untuk terdeteksi sangat rendah Sangat rendah untuk mendeteksi penyebab potensi dan jenis kegagalan selanjutnya 7 Untuk terdeteksi rendah Rendah untuk mendeteksi penyebab potensi dan jenis kegagalan selanjutnya 6 Untuk terdeteksi sedang Hampir tidak mudah untuk mendeteksi penyebab potensi dan jenis kegagalan selanjutnya 5 Untuk terdeteksi menegah ke atas Hampir mudah untuk mendeteksi penyebab potensi dan jenis  kegagalan selanjutnya 4 Mudah untuk mendeteksi Mudah terkontrol untuk mendeteksi penyebab potensi dan jenis kegagalan selanjutnya 3 Sangat mudah untuk terdeteksi Sangat mudah terkontrol untuk mendeteksi penyebab potensi dan jenis kegagalan selanjutnya 2 Deteksi dapat dilakukan dengan mudah/kasat  mata Dapat diduga akan seringnuya terjadi mengakibatkan deteksi pada potensi penyebab dan kejadian 1
Penentuan nilai RPN sangat berkaitan erat dengan parameter Severity (S), Occurance (O) dan Detection (D) dengan persamaan 1.
𝑅𝑃𝑁 = 𝑆 𝑥 𝑂𝑥 𝐷 ...................................................................................................................... (1)
Parameter umum indeks resiko dan matriks RPN digunakan untuk pengumpulan data dari hasil penilaian dan wawancara. Matriks penilaian dari parameter risiko dapat ditunjukkan pda Tabel 4. (Balaraju et al., 2019). Penilaian yang RPN ditetapkan dengan menggunakan skala kualitatif menjadi kuantitaif. Setelah itu  penggunaan  RPN  yang  telah  di  hitung  dijadikan  dasar  menggunakan  untuk  menjadi  dasar  dalam pemilihan komponen kritis dalam melakukan perawatan komponen mesin pendingin. Selain pemilihan komponen  kritis,  pemilihan  strategi  perawatan  dalam  pemeliharaan  dibagi  menjadi  tiga  kategori pemiliharaan  preventif,  pemeliharaan  korektif  dan  pemeliharaan  prediktif.  Penentuan  strategi pemeliharaan  dapat  diperoleh  dari  nilai  RPN.  Penentuan  pemeliharaan  dengan  RPN  dapat diklasifikasikan dengan menggunakan Tabel 5 (Sahoo et al., 2014).
Tabel 4. Matriks pengisian parameter indeks rasio dan RPN
Komponen S O D RPN Komponen 1 X 11 X 12 X 11 RPN 1 Komponen 2 X 21 X 22 X 21 RPN 2 Komponen 3 X 31 X 32 X 31 RPN 3 Komponen 4 X 41 X 42 X 41 RPN 4 Komponen 5 X 51 X 52 X 51 RPN 5 Komponen 6 X 61 X 62 X 61 RPN 6 Tabel 5. Pemilihan kriteria untuk strategi pemeliharaan Rank Teknik Pemeliharaan Kriteria 1 Pemeliharaan Prediktif RPN > 300 2 Pemeliharaan Preventif 200< RPN <300 3 Pemeliharaan Korektif RPN < 200

## 3. Analisa dan Pembahasan
Berdasarkan studi kasus dan hasil survei berupa wawancara dan observasi di KM Sinar Bayu Utama terdapat PID pada mesin pendingin yang ada pada dokumen. Setelah itu, validasi dengan observasi dari ke  kamar  mesin  untuk  memastikan  keberadaan  komponen  mesin  pendingin.  Hasil  dari  validasi didapatkan  komponen  utama  dalam  mesin  pendingin  di  KM  Sinar  Bayu  Utama  yaitu  Kompresor,  oil separator, kondesor, katup ekspansi, evaporator  (Priharanto et al., 2017) dan filter drier. Penyusunan proses  pengoperasian  mesin  pendingin  dalam  KM.  Sinar  Bayu  Utama  dapat  ditunjukkan  Gambar  1. Gambar diagram blok tersebut menjadi acuan sebagai batasan sistem dalam menganalisis resiko pada perawatan komponen mesin pendingin.
Berdasarkan validasi dan studi literatur dan survei serta observasi lapangan didapatkan tabel FMEA yang menjelaskan mode kegagalan dan penyebab kegagalan sehingga mendapatkan dampak dari kegagalannya (Setiawan, 2014). Hasil dari tabel FMEA dapat ditunukkan Tabel 7. Hasil dari sistematika tabel FMEA dapat di tarik akar permasalahan dimana penyebab kegagalan pada komponen mesin induk dapat di deteksi dengan menggunakan Tabel FMEA ini. Penentuan deteksi ini untuk mencegah kegagalan sejak  awal.  Sehingga  kegagalan  akan  dapat  diminimalisir.  Penentuan  deteksi  juga  sebagai  bahan pertimbangan pada penilaian Deteksi (D) pada perhitungan RPN. Hasil dari penerapan FMEA meberikan kemungkian kegagalan pada setiap komponen mesin pendingin untuk menjadi acuan di perhitungan RPN yang identik dengan hasil tabel FMEA.
Gambar 1. Diagram blok mesin pendingin Tabel 6. Nilai dari parameter S, O, D dan perhitungan RPN Komponen Severty Occurance Detection RPN Kompresor 7 4 4 112 Kondensor 7 3 7 147 Katup Ekspansi 5 2 8 80 Evaporator 7 8 4 224 Oil Separator 7 5 5 175 Filter Drier 6 9 4 216

## Gambar  2. Kriteria program pemeliharaan
Berdasarkan Tabel 6 bahwa hasil perhitungan dari parameter S, O dan D terhadap hasil RPN sesuai dengan komponen mesin pendingin. Hasil RPN dari setiap komponen dipengaruhi erat dari setiap parameter perhitungan RPN. Hasil yang didapatkan bawha nilai RPN komponen kompresor yaitu 112. Nilai  parameter  terbesar  berada  pada  tingkat  keparahan  jika  terjadi  kegagalan  karena  dapat menyebabkan mesin mati total. Komponen kondensor memiliki nilai RPN 147. Parameter terbesar yang mempengaruhi yaitu tingkat keparahan dan deteksi kegagalan. Hal ini dikarenakan dapat menyebabkan mesin  berhenti  beroperasi  dan  sulit  dalam  menjaga  kegagalan  itu  terjadi.  Komponen  katup  ekspansi
memiliki  nilai  RPN  80  dengan  parameter  terbesar  yang  mempengaruhinya  yaitu  deteksi.  Hal  ini dikarenakan katup ekspansi memiliki letak yang sulit terjangkau dalam proses kegagalannya. Komponen evaporator memiliki nilai RPN 224 dengan parameter terbesar pada tingkat kejadian. Hal ini dikarenakan sering terjadi bunga es pada evaporator sehingga kinerja komponen ini tidak maksimal. Komponen oil separator memiliki nilai RPN 173 dengan parameter terbesar pada tingkat keparahan. Hal ini dikarenakan komponen oil separator dapat menghambat kinerja bahan pendingin. Komponen filter drier memiliki nilai RPN  216  dengan  parameter  yang  mempengaruhi  terbesar  yaitu  tingkat  terjadinya.  Hal  tersebut dikarenakan  bahan  pendingin  sering  membawa  gumpalan/  kotoran  yang  dapat  menghambat  kinerja bahan pendingin dalam proses perpindahan panas. Komponen yang perlu di perhatikan dalam perawatan
Aurelia Journal, Vol. 4 (1): 97 – 106
Tabel 7. Analisis FMEA dalam mesin pendingin di KM Sinar Bayu Utama Komponen Fungsi Kegagalan Fungsi Deskripsi Kegagalan Akibat Kegagalan Deteksi Kegagalan Jenis Kegagalan Mekanisme Kegagalan Penyebab Kegagalan Kompresor Pemompa  bahan  pendingin ke seluruh sistem Filter Pelumas Tersumbat Pelumas tidak dapat bersikulasi dengan lancar Pelumas menjadi gumpalan dan kotor Kualitas Pelumas Jelek Komponen bergerak panas dan aus Tekanan pada pressure gauge tidak standar Kondensor Membuang panas dan merubah wujud bahan pendingin Pipa tertutup lapisan fouling Bahan pendingin tidak maksimal membuang panas Perpindahan panas tidak bekerja maksimal Lingkungan sekitar kotor Berhenti beroperasi High pressure gauge Katup Ekspansi Menurunkan tekanan bahan pendingin Ekspansi tersumbat Evaporator kurang bahan pendingin Laju aliran bahan pendingin pada evaporator berkurang Bahan pendingin kotor Pendinginan terhambat Breakdown Evaporator Menyerap panas dari udara sekitar Sirip terhambat bunga es padat Pendinginan tidak maksimal Perpindahan dingin tidak bekerja optimal Bahan pendingin tidak menguap Pendinginan tidak maksimal Visual Oil Separator Memisahkan antara pelumas yang dibawa bahan pendingin Saluran terumbat Jumlah pelumas pada kompresor berkurang Kotoran yang dibawa pelumas dan bahan pendingin Kompresor berhenti beroperasi Berhenti beroperasi Pengecekan gelas duga Filter Drier Menyaring kotoran pada bahan pendingin Tersumbat Aliran bahan pendingin berkurang Bahan pendingin tidak mengalir Kotor dan ada gumpanan Pendinginan terhambat  Tekanan pada pressure gauge tidak standar
Madyantoro et al ., (2022)
dalam  keadaan  kritis  berada  pada  komponen  evaporator  (Haryadi,  2020).  Hal  ini  sangat  terjadi  pada mesin pendingin karena sering terjadi bunga es ditambah kotoran yang biasanya menghambat kinerja evaporator.
Nilai RPN dari setiap komponen mesin pendingin sangat mempengaruhi dari pemilihan strategi perawatan dan pemeliharaan. Tingkat resiko dari suatu komponen mesin pendingin tergantung nilai RPN yang berhubungan dengan pemilihan strategi pemeliharaan (Situngkir et al., 2019). Berdasarkan tabel 5. didapatkan beberapa komponen dari mesin pendingin masuk dalam kategori pemeliharaan preventif  dan korektif. Penentuan pemilihan strategi pemeliharaan tergantung dari nilai RPN yang sudah ditentukan. Gambar 2 menunjukkan bahwa komponen evaporator (224) dan filter drier (216) masuk dalam kegiatan pemeliharaan preventif. Hal ini dikarenakan nilai RPN kedua komponen tersebut berada pada rentang 200 hingga 300. Sedangkan untuk komponen kompresor (112), Kondensor (147), Katup Ekspansi (80) dan Oil Separator (175) termasuk  dalam kegiatan pemeliharaan korektif.  Hal ini dikarenkan nilai RPN keempat komponen tersebut berada pada kurang dari 200 (Puthillath & Sasikumar, 2012).
Jika  ditinjau  dari  strategi  pemilihan  perawatan  dapat  menunjukkan  bahwa  langkah  mitigasi  dari kegagalan  komponen  ketika  berlayar  yaitu  pada  pemilihan  preventif    diharapkan  selalu  di  cek  dan dibersihkan jika ada kotoran atau partikel yang mengganggu kinerja dari komponen evaporator dan filter drier.  Namun  disisi  lain  untuk  menjaga  agar  tetap  berlayar  beberapa sparepart komponen  mesin pendingin  di  bawa  oleh  anggota  kapal  sehingga  jika  terjadi  kegagalan  sering  digunakannya.  Pada dasarnya  kegiatan  perawatan  pada  evaporator  cukup  perawatan  pembersihan  secara  berkala  dan terjadwal  untuk  memaksimalkan  kinerja  dari  evaporator.  Sedangkan  untuk  filter  drier  biasanya  hanya pembersihan berkala ketika mesin pendingin dihentikan pengoperasiannya.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  pembahasan  yang  telah  dipaparkan  didapatkan  komponen  evaporator  yang  harus dilakukan  perawatan  secara  khusus  karena  komponen  tersebut  memiliki  nilai  RPN  sebesar  224. Komponen  yang  harus  dilakukan  perawatan  preventif  yaitu  evaporator  (224)  dan  filter  drier  (216). Sedangkan komponen yang harus dilakukan perawatan korektif yaitu kompresor (112), kondensor (147), katup ekspansi (80) dan oil separator (175). Tindakan mitigasi dari kegagalan komponen yaitu dengan selalu mengecek beberapa komponen sehingga tidak terjadi kegagalan. Langkah perawatan preventif pada komponen evaporator dengan pembersihan berkala pada bagian-bagian evaporator. Sedangkan untuk komponen filter drier yaitu dengan membersihkan berkala pada kondisi mesin pendingin dihentikan pengoperasiannya

## Daftar Pustaka
Al  Hasbi,  G.,  Budiarto,  U.,  &  Amiruddin,  W.  (2016).  Analisa  Unjuk  Kerja  Desain  Sistem  Refrigerasi Kompresi Uap Pada Kapal Ikan Ukuran 5 GT Di Wilayah Rembang. Jurnal Teknik Perkapalan , 4 (4). Andiyanto, S., Sutrisno, A., & Punuhsingon, C. (2017). Penerapan Metode Fmea (Failure Mode and Effect Analysis) Untuk Kuantifikasi Dan Pencegahan Resiko Akibat Terjadinya Lean Waste. Jurnal Online Poros Teknik Mesin , 6 (1), 45 – 57.
Balaraju, J., Raj, M. G., & Murthy, C. S. (2019). Fuzzy-FMEA risk evaluation approach for LHD machine-
A case study. Journal of Sustainable
Mining , 18 (4), 257 – 268. https://doi.org/10.1016/j.jsm.2019.08.002.
Cahyono, M. D., Achmadi, F., & Sari, N. Y. (2021). Analisis Kegiatan Perawatan Dengan Menggunakan Metode RCM Dan OMMP Pada Perusahaan PT. XYZ. Tekmapro , 16 (1), 48 – 58.
Dalimunthe,  M.  S.,  Amiruddin,  W.,  &  Budi,  A.  W.  (2018).  Analisa  Teknis  Kekuatan  Kontruksi  Akibat Penggantian  Alat  Tangkap  Dan  Nilai  Ekonomisnya. Jurnal  Teknik  Perkapalan , 6 (1),  242. http://ejournal3.undip.ac.id/index.php/naval.
Dwisetiono,  &  Asmara,  R.  G.  E.  (2022).  Analisa  Kegagalan  Sistem  Bahan  Bakar  Kapal  Dengan Menggunakan Metode Preliminary Hazard Analysis (PHA) Dan Fault Tree Analysis (FTA). Hexagon ,
3 (1), 34 – 39.
Haryadi,  S.  (2020).  Analisa  Pengaruh  Pemeliharaan  Terhadap  Kinerja  Sistem  Pendingin  Refrigerasi Kapal. Jurnal Sains Teknologi Transportasi Maritim , 2 (1), 30 – 35.
Poernomo,  H.,  Teknik  Permesinan  Kapal,  J.,  &  Perkapalan  Negeri  Surabaya,  P.  (2015).  Analisis Karakteristik  Unjuk  Kerja  Sistem  Pendingin  (Air  Conditioning)  Yang  Menggunakan  Freon  R-22 Berdasarkan Pada Variasi Putaran Kipas Pendingin Kondensor. KAPAL , 12 (1), 1 – 8.
Priharanto, Y. E., Latif, M. Z., & Saputra, R. S. H. (2017). Penilaian Risiko pada Mesin Pendingin di Kapal
Penangkap Ikan Dengan Pendekatan FMEA. Jurnal Airaha , 6 (1), 24 – 32. https://doi.org/10.15578/ja.v6i1.86.
Puthillath, B., & Sasikumar, R. (2012). Selection of Maintenance Strategy Using Failure Mode Effect and Criticality Analysis. International Journal of Engineering and Innovative Technology (IJEIT) , 1 (6),
73 – 79.
Sahoo, T., Sarkar, P. K., & Sarkar, A. K. (2014). Maintenance Optimization for Critical Equipments in process industries based on FMECA Method. International Journal of Engineering and Innovative Technology (IJEIT) , 3 (10), 107 – 112.
Setiawan, I. (2014). FMEA Sebagai Alat Analisa Risiko Moda Kegagalan Pada Magnetic Force Welding Machine ME-27. PIN Pengelolaan Instalasi Nuklir , 7 (13), 31 – 41.
Situngkir,  D.  I.,  Gultom,  G.,  &  Tambunan,  D.  R.  S.  (2019).  Pengaplikasian  FMEA  untuk  Mendukung Pemilihan Strategi Pemeliharaan pada Paper Machine. Flywheel : Jurnal Teknik Mesin , 5 (2), 1 – 5. Susilo, A., Rohimat, R. I., & Husniah, H. (2019). Analisis Kegagalan Operasional Mesin Chiller dengan Metoda  FTA  dan  FMEA  Chiller  Machine  Operational  Failure  Analysis  with  The  FTA  and  FMEA Methods.
Integrasi Jurnal Ilmiah Teknik Industri , 2 (3). http://jurnal.um- palembang.ac.id/index.php/integrasi.
Syarifudin, A., & Putra, J. T. (2021). Analisa Risiko Kegagalan Komponen Pada Excavator Komatsu 150lc Dengan Metode FTA Dan FMEA Di PT. XY. Jurnal InTent , 4 (2), 99 – 109.
Yaqin, R. I., Zamri, Z. Z., Siahaan, J. P., Priharanto, Y. E., Alirejo, M. S., & Umar, M. L. (2020). Pendekatan FMEA  dalam  Analisa  Risiko  Perawatan  Sistem  Bahan  Bakar  Mesin  Induk:  Studi  Kasus  di  KM. Sidomulyo.
Jurnal
Rekayasa
Sistem Industri , 9 (3), 189 – 200. https://doi.org/10.26593/jrsi.v9i3.4075.189-200.