Abstrak — Perbaikan  dan  penggantian  komponen  mesin pesawat  terbang  penting  dan  harus  dilakukan  karena  setiap komponen  memiliki  batas  usia  pakai  tertentu.  Perbaikan  pada komponen yang  mengalami  kerusakan tidak  selamanya efisien. Jika  komponen  yang  rusak  telah  mengalami  beberapa  kali perbaikan,  maka  keandalan  dari  komponen  ini  akan  semakin menurun  dan  laju  kerusakannya  akan  semakin  meningkat seiring  dengan  bertambahnya  waktu.  Penelitian  ini  bertujuan untuk menentukan waktu penggantian (replacement)
komponen Air  Cycle  Machine (ACM)  pesawat  terbang  CRJ- 1000 yang optimal  di PT. Garuda Maintenance Facility (GMF) AeroAsia  dengan  metode Geometric  Process yang  menyatakan bahwa  setelah  komponen  diperbaiki  maka  dianggap  memiliki kinerja  dan  keandalan  yang  menurun  secara  linier.  Jika komponen  ACM  telah  mengalami  beberapa  kali  kerusakan, maka  umur  komponen  ACM  pun  ( flight  hours )  akan  semakin menurun,  sehingga  semakin  sering  diperbaiki.  Semakin seringnya  komponen  ACM  diperbaiki,  maka  hal  ini  tidak efektif  lagi  karena  hari  perbaikannya  semakin  bertambah, sehingga mengganggu kenyamanan penumpang sebab udara di kabin  bertambah  panas.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa komponen Air  Cycle  Machine (ACM)  pesawat  CRJ-1000  akan diganti  setelah  terjadi  kerusakan  yang  ke-4  dengan  estimasi rata-rata  biaya  penggantian  jangka  panjang  komponen Air Cycle  Machine (ACM)  pada  pesawat  CRJ-1000  per-hari  pada kerusakan  ke-4,  yaitu  sebesar  US$  6961.  Pada  kerusakan  ke-4 ini  biaya  pernggantian  lebih  murah  dari  pada  6  kali  biaya perbaikan yang dilakukan, dan umur komponen ( life time ) dari komponen Air  Cycle  Machine (ACM)  pada  pesawat  CRJ-1000 ini lebih lama jika mengalami penggantian dari pada akumulasi estimasi  umur  komponen  ( life  time )  setelah  mengalami  6  kali biaya perbaikan.
Kata Kunci — Air  Cycle  Machine,  Optimasi,  Geometric Process, Penggantian

## I. PENDAHULUAN
ODA  transportasi  udara  di  Indonesia  saat  ini berkembang  pesat.  Seiring  dengan  meningkatnya jumlah  pengguna  jasa  transportasi  udara,  maka perusahaan penerbangan di Indonesia dituntut untuk semakin meningkatkan pelayanan serta keamanan. Hal tersebut sesuai dengan  Pasal  3  Undang-Undang  Nomor  1  Tahun  2009 mengenai  tujuan  terselenggaranya  penerbangan  [1].  Untuk meningkatkan  keamanan  penerbangan  di  Indonesia,  setiap pesawat  udara  selama  beroperasi  pasti  memiliki  kebijakan dalam  perbaikan  dan  penggantian  komponen  atau  mesin pesawat  yang  digunakan.  Perbaikan  dan  penggantian  ini harus  dilakukan  karena  setiap  komponen  dalam  mesin pesawat terbang mempunyai batas usia pakai tertentu.
PT.  Garuda  Maintenance  Facility  (GMF)  merupakan salah satu perusahaan terbesar dan terbaik di Indonesia yang bergerak  di  bidang maintenance,  repair,  and  overhaul (MRO) pesawat terbang. Salah satu hal  yang dilakukan oleh PT.  GMF  Aero  Asia  adalah  dengan  memberikan  perawatan
serta  penggantian  terhadap  komponen  pesawat  terbang  yang digunakan secara kontinyu.
Komponen Air  Cycle  Machine (ACM)  merupakan komponen  yang penting dalam pesawat terbang. Fungsi dari komponen  ACM  ini  adalah  menghasilkan  udara precooled menengah  untuk  memfasilitasi  ekstraksi  air  pada  tekanan tinggi,  serta  penukar  panas  udara.  Jika  terjadi  penurunan kemampuan  fungsi  komponen  ini,  maka  menyebabkan pengurangan  dalam  kecepatan  dan  akan  berpengaruh  pada hilangnya  efisiensi.  Suhu  akan  meningkat  dan  aliran  udara dalam  pesawat  terbang  akan  berkurang,  sehingga  jika komponen ini mengalami kerusakan maka akan mengganggu kenyamanan  penumpang.  Oleh  karena  itu  perlu  dilakukan perawatan dan perbaikan ringan terhadap komponen ACM.
Perbaikan  pada  komponen  yang  mengalami  kerusakan tidak  selamanya  efisien.  Jika  komponen  ACM  yang  rusak telah  mengalami  beberapa  kali  perbaikan,  maka  keandalan dari  komponen  ini  akan  semakin  menurun  dan  laju kerusakannya akan semakin meningkat seiring bertambahnya waktu.  Oleh  karena  itu,  perbaikan  yang  dilakukan  tidak  lagi ekonomis  dan  perusahaan  akan  mengeluarkan  biaya  lebih besar  dalam  memperbaiki  komponen  yang  mengalami kerusakan, sehingga komponen yang rusak akan dibuang dan diganti dengan yang baru / replacement [2].
Penelitian  sebelumnya  mengenai  kebijakan  penggantian ( replacement )  yang  dilakukan  oleh  Krisnadi,  Soemadi, Mustafa  tahun  2014  [3]  telah  memberikan  hasil  bahwa penggantian  komponen  roda  pada  lokomotif  kereta  api  DE CC 201 seri 99 yang optimal adalah 54 hari dan penggantian radiator  optimal  adalah  23  hari.  Penelitian  yang  telah dilakukan  tersebut  memiliki  asumsi  yang  sederhana  yaitu mesin  rusak  akan  beroperasi  seperti  baru  kembali  setelah dilakukan  perbaikan  atau  dianggap  sebagai as  good  as  new . Dalam praktiknya, jika komponen semakin sering digunakan, maka  laju  kerusakan  komponen  tersebut  semakin  meningkat seiring bertambahnya waktu serta komponen yang rusak dan telah  diperbaiki  akan  memiliki  kinerja  dan  keandalan  yang menurun  dari  pada  komponen  yang  baru.  Selain  itu, penelitian  sebelumnya  mengenai  kebijakan  penggantian ( replacement ) yang dilakukan oleh Leung & Fong pada tahun 2000  [4]  menggunakan  pendekatan geometric  processes untuk menyelesaikan masalah penggantain gearbox pada bus dan  mendapatkan  waktu  penggantian  optimal  dengan meminimalkan  biaya  rata-rata  jangka  panjang  per  hari  yang ditentukan untuk setiap jenis gearbox.
Penentuan  waktu  penggantian  komponen  di  GMF AeroAsia  saat  ini  menggunakan  bantuan software ReliaSoft dan  menggunakan  asumsi  jika  komponen  telah  diperbaiki maka  akan  beroperasi  seperti  komponen  baru  ( as  good  as new ). Pada penelitian ini akan dilakukan penentuan optimasi waktu  penggantian  komponen  ACM  pesawat  terbang  di  PT.

## Optimasi Waktu Penggantian Komponen Air Cycle Machine (ACM) Pesawat Terbang CRJ-1000 Menggunakan Metode Geometric Process
Puspita Permatasari, Haryono, dan Diaz Fitra Aksioma Jurusan Statistika, Fakultas MIPA, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 Indonesia e-mail : haryono@statistika.its.ac.id; puspitapermata3@gmail.com
M
Garuda  Maintenance  Facility  (GMF)  AeroAsia  dengan metode Geometric  Process dimana  jika  setelah  komponen diperbaiki  maka  dianggap  memiliki  kinerja  dan  keandalan yang menurun secara linier [4]. Kebijakan waktu penggantian ( replacement )  komponen  ACM  yang  optimal  ditentukan berdasarkan biaya minimum. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan  wawasan  baru  dalam  penentuan  waktu  optimal kebijakan  penggantian  komponen  ACM  di  PT.  Garuda Maintenance  Facility  (GMF)  AeroAsia  menggunakan pendekatan model yang lebih sesuai.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Geometric Process (GP)
Dalam  masalah  pemeliharaan,  banyak  mesin  yang mengalami  penurunan  kinerja  karena  pengaruh  penuaan  dan keausan. Dalam praktiknya, setelah dilakukan perbaikan pada mesin,  maka  mesin  akan  mengalami  kinerja  yang  tidak seperti  mesin  baru.  Berdasarkan  fenomena  ini,  Lam  (1998) dalam  [4]  pertama  kali  mengusulkan  sebuah  pendekatan Geometric  Process (GP)  untuk  memodelkan  fenomena tersebut.  Menurut  Lam  (1998),  terdapat  dua  definisi Geometric Process (GP) yang diberikan sebagai berikut.
Definisi 1. Diberikan  variabel random , , ….. untuk
, membentuk  suatu Renewal Process (RP)  maka
merupakan  suatu
Geometric  Process (GP), disebut  sebagai  rasio  atau parameter dari Geometric Process (GP). Definisi  2. Jika ,  maka Geometric  Process (GP) tersebut  merupakan  suatu Geometric  Process (GP)  yang menurun.  Jika
,  maka Geometric  Process (GP) tersebut  merupakan  suatu Geometric  Process (GP)  yang meningkat.  Jika ,  maka Geometric  Process (GP) merupakan suatu Renewal Process (RP). dengan:
:  umur komponen setelah ke ( ) perbaikan dengan
:  waktu perbaikan setelah   kerusakan untuk
: Geometric Process ( maupun ) untuk

## B. Uji Trend Laplace
Uji trend Laplace digunakan untuk memeriksa keberadaan trend pada data. Perumusan hipotesis yang digunakan sebagai berikut:
: Data tidak memiliki trend.
: Data memiliki trend.
Statistik Uji Laplace diberikan sebagai berikut:
(2.1)
dengan:
   n i i n G T
1
merupakan  pendekatan  distribusi  normal  standart  untuk pada 5 persen level signifikan. Jika
, maka
ditolak  yang  berarti  bahwa  data  set menunjukkan adanya trend [4].

## C. Estimasi Parameter dan
Persamaan regresi linier sederhana yang digunakan untuk estimasi parameter adalah sebagai berikut [4].
untuk (2.2) Dimana adalah bentuk error yang  merupakan  variabel random  dengan  mean  0  dan  variansi untuk  semua .  Estimasi  titik  menggunakan  metode least square (kuadrat  terkecil) dan dihitung menggunakan formula [4]: (2.3)
r N
N N n n G ˆ ln 2 1 1 ln ˆ             (2.4)
                            2 1 1 ln 2 ln 2 1 2 N n N N n n G n G N e                          N n N n n G n n G N r
N 1 1 ln ) 1 ( ln 2 1 ˆ ln 2 1

## D. Uji Geometric Process (GP)
Untuk  menguji  apakah  data  berasal  dari Geometric Process (GP),  Lam  (1992)  dalam  [4]  menyusun  hipotesis sebagai berikut.
: (rasio  keandalan  sama  dengan  1  atau merupakan renewal process )
: (rasio  keandalan  tidak  sama  dengan  1  atau merupakan geometric process ) Statistik Uji-T diberikan sebagai berikut:
(2.6) berdistribusi dengan derajat bebas . Jika nilai  kritis ,  maka ditolak  pada  5
persen  level  signifikan  yang  berarti  data  set berasal dari Geometric Process (GP).

## E. Estimasi Mean dan Variansi dari
Pertama,  estimasi  mean  dan  variansi  dari dilakukan dengan  menggunakan  estimator  yang  relevan.  Persamaan yang digunakan adalah sebagai berikut.
a. Jika  rasio ,  estimasi  mean  dan  variansi  dari sebagai berikut.
N r N n n G r G        ˆ 1 1 ) 1 ˆ 1 ( 1 ˆ  (2.7) 1 1 2 1 1 ˆ 2 ) 1 ˆ ( 1 2 ˆ                N N n N n G N n n r n G n r G  (2.8)
(2.5) ) (N N T N T N N n n T L
1 12 1 2 1 1 1       
b. Jika , diestimasi menggunakan
persamaan berikut ini. (2.9) Dimana dan masing-masing  ditentukan  oleh persamaan (2.4) dan (2.8). c. Jika
,  estimasi dan masing-masing ditentukan sebagai berikut.
N N n n G G    1
1 ˆ  dan   1 ˆ ˆ 1 2 1 2 1      N G G N n n G   (2.10)
Kedua,  estimasi  mean  dan  varians  dari
untuk dengan menggunakan rumus sebagai berikut.
1 1 ˆ ˆ ˆ   n G r G n   dan ) 1 ( 2 1 2 2 ˆ ˆ ˆ   n G r G n   (2.11)

## F. Kebijakan Penggantian Optimal
Diberikan merupakan  waktu  antara  penggantian  ke
( )  dan  penggantian  ke- dengan
,  maka membentuk renewal  process .  Berikut  ini adalah  persamaan  yang  digunakan  untuk  menghitung  rata- rata biaya jangka panjang per hari [5].
                    N n N n n b Y n a X N n R c N n n a X n b Y f c N l 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1    
u ntuk (2.13 ) dengan: :  biaya rata-rata penggantian
:  biaya rata-rata perbaikan
:  parameter Geometric Process umur komponen :  parameter Geometric Process lama waktu perbaikan
:  rata-rata umur komponen setelah kerusakan pertama
:  rata-rata lama waktu perbaikan setelah kerusakan pertama
:  biaya rata-rata jangka panjang per hari
Kebijakan  penggantian  optimal  ditentukan  dengan meminimalkan terhadap N. Berikut ini adalah langkah- langkah  dalam  menentukan  kebijakan  waktu  penggantian yang optimal.
1. Menghitung  rata-rata  biaya  jangka  panjang  per  hari untuk  untuk dengan  persamaan
(2.16).
2. Plot  rata-rata  biaya  jangka  panjang  per  hari terhadap N, kemudian dapat diperoleh waktu penggantian  optimal  yang  ditunjukkan  oleh  titik minimum pada kurva.
G. Air Cycle Machine (ACM)
Air  Cycle  Machine (ACM)  merupakan  komponen  yang penting  bagi  pesawat  terbang.  ACM  dipasang  antara komponen plenum dan kondensor. ACM memiliki tiga fungsi sebagai berikut:
1. Mengkompresi  dan  mengekspansi  udara  yang  mengalir untuk  memfasilitasi  mesin  pendingin  udara  /  APU ( Auxillary Power Unit )
2. Menghasilkan  kompresi  udara precooled menengah untuk  memfasilitasi  ekstraksi  air  pada  tekanan  tinggi menggunakan tenaga mesin yang dihasilkan oleh turbin
3. Penukar  panas  udara  yang  mengalir  di  tanah  dan  ketika efek udara di ram tidak mencukupi.
Kerusakan  ACM  menyebabkan  pengurangan  dalam kecepatan  dan  karena  itu  akan  berpengaruh  pada  hilangnya efisiensi.  Suhu  akan  meningkat  dan  aliran  udara  dalam pesawat terbang akan berkurang.

## III. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Sumber Data dan Variabel Penelitian
Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data umur komponen ( life time ) dengan satuan jam terbang ( flight hours )  dan  lama  waktu  perbaikan  kompomen  ( repair  time ) dalam satuan hari dari komponen Air Cycle Machine (ACM) pesawat  terbang  CRJ-1000  dalam  periode  waktu  Mei  2014 sampai  dengan  Agustus  2015  yang  diperoleh  dari  bagian Engineering  Reliability (TER-1)  PT.  Garuda  Maintenance Facility (GMF) Aero Asia. Terdapat 13 tipe pesawat terbang CRJ-1000  yaitu  GRA,  GRC,  GRE,  GRF,  GRG,  GRH,  GRI, GRJ, GRK, GRL, GRM, GRN, GRO.
Di  PT.  Garuda  Maintenance  Facility  (GMF)  Aero  Asia Cengkareng  tidak  terdapat  pencatatan  data  lama  waktu perbaikan  setiap  komponen  ACM  ( repair  time )  yang mengalami  kerusakan,  tetapi  hanya  terdapat  informasi mengenai  estimasi  lama  waktu  perbaikan,  yaitu  30  hari termasuk shipping (pengiriman)  komponen  ACM  ke Toulouse, Perancis dan proses administrasi. Pihak PT. GMF AeroAsia  memperkirakan  waktu shipping (pengiriman)  dan proses administrasi  yaitu selama 20 hari,  sehingga perkiraan rata-rata lama  waktu perbaikan komponen  ACM-nya selama 10  hari.  Selama  ini,  dalam  analisis  di  PT.  GMF  AeroAsia menggunakan  Distribusi  Weibull.  Karena  informasi  data lama waktu perbaikan dari PT.GMF AeroAsia terbatas, maka lama  waktu  perbaikan  komponen  ACM  pada  penelitian  ini menggunakan random  data Distribusi  Weibull  dengan parameter Shape dan parameter Scale .

## B. Langkah Analisis
Langkah  –  langkah  yang  dilakukan  untuk  menganalisis masalah dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Data  umur  komponen  yang  digunakan  merupakan  data umur  komponen Air  Cycle  Machine (ACM)  dari  13  tipe pesawat  terbang  CRJ-1000.  Ketiga  belas  tipe  pesawat terbang  tersebut  memiliki  spesifikasi  kinerja  komponen ACM  yang  sama,  sehingga  dalam  analisis  yang dilakukan,  umur  komponen  ACM  dari  ketigabelas  tipe pesawat  CRJ-1000  tersebut  dapat  digabungkan  menjadi satu dataset berdasarkan tanggal kerusakan.
2. Menguji apakah terdapat trend pada data umur komponen dan  lama  waktu  perbaikan  ACM  dengan  menggunakan statistik uji Laplace pada persamaan (2.1).
3. Berdasarkan  poin  2,  jika  terdapat  trend  dalam  data  maka diduga  data  berasal  dari  suatu Geometric  Process sehingga  perlu  dilakukan  estimasi  parameter
dan dengan  menggunakan  persamaan  (2.3),  (2.4),  dan
(2.5).
dapat  berupa
atau
dengan
merupakan  estimasi  parameter  untuk  data  umur
komponen, sedangkan merupakan estimasi parameter untuk data lama waktu perbaikan.
4. Estimasi parameter pada poin 3 digunakan untuk menguji dugaan  apakah  data  umur  komponen  dan  lama  waktu perbaikan  berasal  dari Geometric  Process (GP)  dengan menggunakan statistik uji pada persamaan (2.6).
5. Berdasarkan  poin  4,  jika  data  berasal  dari Geometric Process, maka perlu dilakukan estimasi mean dan varians dari dengan  menggunaakan  persamaan  (2.7)  sampai dengan (2.11)
6. Mendapatkan  optimasi  penggantian  komponen  ACM pesawat terbang di PT. GMF AeroAsia.
a. Menghitung  rata-rata  biaya  jangka  panjang  per  hari dengan  persamaan  (2.13)  dengan  mencobakan  jumlah kerusakan  (N).  Jika  jumlah  kerusakannya  adalah  1,
maka  nilai 1 1 1 1     N n n b ,  sehingga  persamaan  (2.13)
menjadi:
           N n n a X R c N n n a X Y f c N l 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1   
b. Membuat  kurva  antara  rata-rata  biaya  jangka  panjang per hari terhadap N.
c. Mendapatkan  nilai  optimum  biaya  penggantian ( replacement )  komponen  ACM  pesawat  terbang dengan cara trial and error .

## IV. ANALISIS DAN PEMBAHASAN
A. Pengujian Trend Data Umur Komponen ACM dan Lama Waktu Perbaikan
Data  umur  komponen  yang  digunakan  merupakan  data umur  komponen Air  Cycle  Machine (ACM)  dari  13  tipe pesawat terbang CRJ-1000. Ketiga belas tipe pesawat terbang tersebut  memiliki  spesifikasi  kinerja  komponen  ACM  yang sama.  Dengan  demikian  umur  komponen  ACM  dari ketigabelas tipe pesawat CRJ-1000 tersebut dapat digabungkan  menjadi  satu  dataset  dengan  mengurutkannya berdasarkan  tanggal  terjadinya  kerusakan  komponen  ACM dari  awal  sampai  dengan  terakhir  seperti  yang  terdapat  pada Lampiran B, sehingga terdapat total kerusakan komponen Air Cycle  Machine (ACM)  pesawat  terbang  CRJ-1000  sejumlah 23 kerusakan.
Langkah  selanjutnya  yang  harus  dilakukan  sebelum analisis  lebih  lanjut  adalah  menguji  apakah  terdapat  trend pada  data  umur  komponen  dan  lama  waktu  perbaikan komponen Air Cycle Machine (ACM) pesawat terbang CRJ- 1000. Hal ini dilakukan sebagai pendugaan awal data berasal dari Geometric  Process .  Berikut  ini  adalah  hasil  dari pengujian  trend  dengan  menggunakan  statistik  uji  Laplace untuk umur komponen dan lama waktu perbaikan komponen ACM pesawat terbang CRJ-1000.
Tabel 1. Statistik Uji Laplace Umur Komponen dan Lama Waktu
Perbaikan ACM Data Statistik Umur Komponen 11,1948 1,96 Lama Waktu Perbaikan 3,87738
\ Tabel  1.  menunjukkan  bahwa  dengan  menggunakan toleransi kesalahan , nilai statistik uji Laplace untuk data
umur  komponen  dan  lama  waktu  perbaikan  lebih  besar  dari pada  nilai  titk  kritis  ( ),  sehingga ditolak. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa terdapat adanya trend  pada  dataset  umur  komponen  dan  lama  waktu perbaikan  komponen Air  Cycle  Machine (ACM)  pesawat CRJ-1000.
Terdapatnya  trend  pada  kedua  dataset  ini  berarti  diduga bahwa  umur  komponen  dan  lama  waktu  perbaikan  ACM mengikuti Geometric Process , yaitu jika komponen Air Cycle Machine (ACM) pesawat CRJ-1000 ini semakin sering rusak dan  kemudian  akan  semakin  sering  pula  diperbaiki,  maka keandalan  atau  kinerja  berfungsi  baik  dari  komponen  ACM ini  akan  semakin  menurun  seiring  dengan  bertambahnya waktu,  sedangkan  tingkat  laju  kerusakannya  akan  semakin meningkat.  Untuk  membuktikan  dugaan  tersebut,  perlu dilakukan pengujian lebih lanjut.
B. Estimasi Parameter dan untuk Umur

## Komponen ACM dan Lama Waktu Perbaikan
Data  umur  komponen  dan  lama  waktu  perbaikan komponen Air  Cycle  Machine (ACM)  pesawat  CRJ-1000 menunjukkan  adanya  trend,  sehingga  diduga  data  mengikuti Geometric Process . Sebelum menguji apakah data mengikuti Geometric  Process ,  perlu  dilakukan  perhitungan  estimasi parameter dan untuk  umur  komponen  dan  lama waktu  perbaikan  komponen  ACM  terlebih  dahulu. menunjukkan  estimasi  parameter  untuk  umur  komponen maupun  lama  waktu  perbaikan,  dengan menunjukkan parameter untuk umur komponen, sedangkan menunjukkan  parameter  untuk  lama  waktu  perbaikan. Berikut  ini  adalah  hasil  estimasi  parameter dan umur komponen dan lama waktu perbaikan komponen ACM.
Tabel 2. Estimasi Parameter Umur Komponen ACM dan Lama
Waktu Perbaikan Umur Komponen Lama Waktu Perbaikan Parameter Nilai Parameter Nilai 0,34808 0,92521 1,41635 2,52239 2,64592 6,43860 1,31132 0,78115
Berdasarkan Tabel 2. dapat diketahui bahwa nilai estimasi parameter lebih  besar  dari  1.  Hal  ini  mengindikasikan bahwa  seiring  dengan  pemakain  komponen Air  Cycle Machine (ACM),  maka  umur  komponen Air  Cycle  Machine (ACM)  pesawat  CRJ-1000  akan  semakin  pendek  dan  terus memendek  hingga  akhirnya  komponen  ACM  ini  akan mengalami kerusakan. Estimasi parameter variansi untuk umur  komponen  tergolong  kecil,  yaitu  sebesar  1,31132 sedangkan untuk lama waktu perbaikan komponen Air Cycle Machine (ACM)  juga  cukup  kecil,  yaitu  0,78115.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  estimasi  parameter  yang  dihasilkan untuk  umur  komponen  dan  lama  waktu  perbaikan  sudah cukup baik untuk menangkap fenomena keberadaan trend.

## C. Pengujian Geometric Process (GP) Umur Komponen ACM dan Lama Waktu Perbaikan
Setelah  estimasi  parameter dan
untuk  umur komponen  dan  lama  waktu  perbaikan  komponen Air  Cycle
Machine (ACM) telah diketahui,  maka pengujian Geometric
Process dapat  dilakukan.  Uji Geometric  Process ini dilakukan  untuk  mengetahui  apakah  data  umur  komponen maupun lama waktu perbaikan komponen ACM berasal dari Geometric  Process atau  tidak.  Berikut  ini  adalah  hasil  dari pengujian Geometric  Process umur  komponen  dan  lama waktu perbaikan Air Cycle Machine (ACM) pesawat terbang CRJ-1000.
Tabel 3. Statistik Uji   Umur Komponen dan Lama Waktu

## Perbaikan Komponen ACM
Data Nilai Statistik Uji Titik Kritis Umur Komponen Lama Waktu Perbaikan
Tabel  3.  memberikan  informasi  bahwa  baik  data  umur komponen  maupun  lama  waktu  perbaikan  komponen  ACM pesawat  terbang  CRJ-1000  menghasilkan  nilai nilai kritis ,  sehingga ditolak  pada  5  persen  level signifikan  yang berarti bahwa data umur komponen  maupun lama  waktu  perbaikan  berasal  dari Geometric  Process .  Hal ini menunjukkan jika komponen ACM pesawat CRJ-1000 ini semakin  sering  rusak  dan  kemudian  selalu  diperbaiki,  maka kinerja komponen akan berfungsi baik atau  kenadalan  ACM pesawat  CRJ-1000  ini  akan  semakin  menurun  seiring bertambahnya  waktu.  Tingkat  laju  kerusakan  komponen ACM pun akan semakin meningkat.

## D. Estimasi Mean dan Variansi Umur Komponen ACM dan Lama Waktu Perbaikan
Berikut ini adalah hasil estimasi mean dan variansi untuk data umur komponen ACM pesawat CRJ-1000.

## Tabel 4. Estimasi Mean dan Variansi Umur Komponen ACM
Estimasi Parameter Nilai (jam) 21498,4 (tahun) 2,45415 (tahun) 2,45415/
Berdasarkan  Tabel  4 diperoleh  informasi  bahwa  rata-rata umur  komponen  ACM  pesawat  CRJ-1000  dapat  berfungsi dengan baik saat pertama kali digunakan atau saat komponen belum pernah mengalami kerusakan adalah 21499 jam. Tabel 5. Estimasi Rata-rata Umur Komponen ACM Berfungsi Baik
(jam) (jam) 1 21498 17 82 2 15179 18 58 3 10717 19 41 4 7566 20 29 5 5342 21 20 6 3772 22 14 7 2663 23 10 8 1880 24 7 9 1328 25 5 10 937 26 4 11 662 27 3 12 467 28 2 13 330 29 1 14 233 30 1 15 164 31 1 16 116 32 0
Tabel  5  menunjukkan  bahwa  komponen Air  Cycle Machine (ACM)  pesawat  terbang  CRJ-1000  tidak  dapat beroperasi  kembali  setelah  mengalami  31  kali  kerusakan. Oleh  karena  itu,  setelah  terjadi  31  kerusakan,  maka komponen  harus  mengalami  penggantian  dengan  komponen Air  Cycle  Machine (ACM)  yang  baru.  Penggantian
komponen  ACM  dengan  yang  baru  setelah  mengalami kerusakan  ini  akan  membutuhkan  biaya  yang  besar,  sebab komponen  diganti  dalam  keadaan  rusak,  sehingga  tidak menutup kemungkinan bahwa dengan adanya kerusakan pada komponen  ini  mengakibatkan  beberapa  komponen  lain  yang memiliki  mendukung  kerja  komponen  ini  juga  mengalami kerusakan.  Prediksi  rata-rata  umur  komponen Air  Cycle Machine (ACM)  pesawat  terbang  CRJ-1000  dapat  berfungsi baik secara menyeluruh adalah sebagai berikut.
Rata-rata  umur  komponen Air  Cycle  Machine (ACM) pesawat terbang CRJ-1000 akan dapat berfungsi baik selama 73132 jam terbang.
Berikut ini adalah hasil estimasi mean dan variansi untuk data  lama  waktu  perbaikan  komponen Air  Cycle  Machine (ACM) pesawat CRJ-1000.
Tabel 6. Estimasi Mean dan Variansi Lama Waktu Perbaikan
Komponen ACM Estimasi Parameter Nilai (hari) 125 (tahun) 0,342288 (tahun) 0,342288/
Tabel  6  memberikan  informasi  bahwa  rata-rata  lama waktu perbaikan komponen ACM pesawat CRJ-1000 setelah terjadi kerusakan pertama kali adalah 125 hari.
Tabel 7. Estimasi Rata-rata Waktu Perbaikan Komponen ACM
(hari) 1 125 2 50 3
20
4 8 5 3 6 1 7 0
Berdasarkan  Tabel  7.,  dapat  diketahui  bahwa  rata-rata lama waktu perbaikan komponen Air Cycle Machine (ACM) pesawat  terbang  CRJ-1000  adalah  0  setelah  6  kali  terjadi kerusakan.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  perusahaan  tidak akan melakukan perbaikan pada komponen ACM ini setelah terjadi  kerusakan  yang  ke-6  kali.  Prediksi  rata-rata  lama waktu  perbaikan  komponen Air  Cycle  Machine (ACM) pesawat  terbang  CRJ-1000  secara  menyeluruh  sampai perbaikan ke-6 adalah sebagai berikut.
Rata-rata  lama  waktu  perbaikan  ( repair  time )  komponen Air Cycle Machine (ACM) pesawat terbang CRJ-1000 secara menyeleruh sampai perbaikan ke-6, yaitu selama 207 hari.
E. Penentuan Kebijakan Waktu Penggantian Komponen Air Cycle Machine (ACM)
Perencanaan  kegiatan maintenance suatu  komponen memerlukan  perhitungan  waktu  yang  tepat,  oleh  karena  itu dalam  pembahasan  ini  akan  dibahas  mengenai  penentuan kebijakan penggantian komponen Air Cycle Machine (ACM) pesawat CRJ-1000. Standar biaya perbaikan ( Cost of Repair ) komponen  ACM  pesawat  CRJ-1000  yang  diberlakukan  di PT.  GMF  AeroAsia  adalah
dalam  satu  kali perbaikan.  Biaya  komponen  ACM  jika  terjadi  kerusakan ( Cost of Replacement ) sebesar . Selanjutnya nilai
Cost  of  Repair dan Cost  of  Replacement disubstitusikan kedalam  persamaan yang  merupakan  fungsi  rata-rata biaya penggantian jangka panjang, sebagai berikut.
                   
N n N n n b Y n a X N n N n n a X n b Y N l 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 12418 1 1 1 1 1 1 1 65740 1    
Nilai
ini didapatkan dengan cara trial-error nilai  , yaitu pada saat kerusakan ke berapa sampai dengan diperoleh nilai yang  paling  minimum.  Rata-rata  biaya penggantian  jangka  panjang  per  hari  diperoleh  dengan mencobakan nilai   1 sampai 25 adalah sebagai berikut.
Tabel 8. Rata-rata Biaya Penggantian Komponen ACM Jangka
Panjang per Hari Kerusakan ke- Kerusakan ke- 1 12487 14 5615 2 7710 15 5603 3 7446 16 5595 4 6961 17 5589 5 6559 18 5585 6 6264 19 5582 7 6056 20 5580 8 5910 21 5578 9 5809 22 5577 10 5739 23 5576 11 5690 24 5576 12 5656 25 5575 13 5632 Plot antara dengan   ditunjukkan oleh Gambar
1 sebagai berikut. 25 20 15 10 5 0 13000 12000 11000 10000 9000 8000 7000 6000 5000 N l1 (N ) 4 25 24 23 22 21 20 19 18 17 16 15 14 13 12 11 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1
Gambar 1. Plot Jumlah Kerusakan (N) dengan Rata-rata Biaya Penggantian Komponen ACM Jangka Panjang per Hari.
Gambar 1  memberikan  informasi estimasi rata-rata biaya penggantian  komponen Air  Cycle  Machine (ACM)  pesawat CRJ-1000  jangka  panjang  per  hari  akan  semakin  menurun seiring  dengan  bertambahnya  jumlah  kerusakan  yang  telah dialami.  Tetapi,  jika  komponen  ACM  telah  mengalami beberapa  kali  kerusakan,  maka  umur  komponen  ACM  pun akan  semakin  menurun,  sehingga  semakin  sering  diperbaiki. Semakin seringnya komponen ACM diperbaiki, maka hal ini tidak  efektif  lagi  karena  hari  perbaikannya  semakin bertambah,  sehingga  mengganggu  kenyamanan  penumpang sebab udara di kabin bertambah panas.
Penurunun  umur  komponen  setelah  beberapa  kali diperbaiki  ini  dapat  diketahui  pada  Tabel  5  mengenai estimasi rata-rata umur komponen ACM berfungsi baik. Oleh karena  itu,  untuk  mengantisipasi  seringnya  melakukan perbaikan  terhadap  komponen  ACM  dan  menyebabkan
pengeluaran  biaya  yang  semakin  besar  akibat  biaya perbaikan  dan  biaya  pengiriman  ( shipping ),  maka  sebagai tindakan preventive ,  komponen Air  Cycle  Machine (ACM) pada  pesawat  CRJ-1000  akan  diganti  setelah  terjadi kerusakan  yang  ke-4.  Estimasi  rata-rata  biaya  penggantian jangka  panjang  komponen Air  Cycle  Machine (ACM)  pada pesawat  CRJ-1000  per-hari  pada  kerusakan  ke-4,  yaitu sebesar  US$  6961.  Pada  kerusakan  ke-4  ini  biaya pernggantian  lebih  murah  dari  pada  6  kali  biaya  perbaikan yang  dilakukan,  dan  umur  komponen  ( life  time )  dari komponen Air  Cycle  Machine (ACM)  pada  pesawat  CRJ- 1000  ini  lebih  lama  jika  mengalami  penggantian  dari  pada akumulasi  estimasi  umur  komponen  ( life  time )  setelah mengalami 6 kali biaya perbaikan.

## V. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  analisis  dan  pembahasan,  kesimpulan bahwa  komponen Air  Cycle  Machine (ACM)  pesawat  CRJ- 1000 akan diganti setelah terjadi kerusakan yang ke-4 dengan estimasi  rata-rata  biaya  penggantian  jangka  panjang komponen Air  Cycle  Machine (ACM)  pada  pesawat  CRJ- 1000 per-hari pada kerusakan ke-4, yaitu sebesar US$ 6961. Pada kerusakan ke-4 ini biaya pernggantian lebih murah dari pada  6  kali  biaya  perbaikan  yang  dilakukan,  dan  umur komponen  ( life  time )  dari  komponen Air  Cycle  Machine (ACM)  pada  pesawat  CRJ-1000  ini  lebih  lama  jika mengalami  penggantian  dari  pada  akumulasi  estimasi  umur komponen  ( life  time )  setelah  mengalami  6  kali  biaya perbaikan.
Saran  yang  perlu  diberikan  untuk  penelitian  selanjutnya adalah  perlu  dilakukan  penelitian  dengan  menggunakan metode  yang  mempertimbangkan  bahwa  kinerja  komponen yang telah diperbaiki akan memiliki keandalan yang semakin menurun  dengan  tingkat  penurunan  keandalan  yang  tidak sama  dari  perbaikan  yang  pertama  dan  selanjutnya. Sebaiknya pencatatan data  terkait  umur  komponen dan lama waktu perbaikan komponen  ACM pesawat CRJ-1000 di PT. Garuda  Maintenance  Facility  (GMF)  AeroAsia  dapat dilakukan  secara  kontinyu  agar  perhitungan  penggantian komponen yang dilakukan lebih tepat dan sesuai.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Direktorat  Jenderal  Perhubungan  Udara  Kementerian  Republik Indonesia. 2007. Undang-Undang Republik Indonesia Nomor 1 Tahun 2009  Tentang  penerbangan .  Diakses  pada  19  September  2015,  dari <URL:http:// hubud.dephub.go.id/?id/uu/download/5 >.
[2] Ebeling, C. E. 1997. An Introduction to Reliability and Maintainability Engineering . Singapore: McGraw-Hill Book.
[3] Krisnadi,  J.W,  Soemadi,  K.,  Mustofa,  F.H.  2014.  Optimasi  Waktu Penggantian  Komponen  pada  Lokomotif  DE  CC  201  Seri  99 Menggunakan Metoda Age Replacement di PT. Kereta  Api  Indonesia. Teknik Industri Itenas No. 04 Vol. 01.
[4] Leung, F.K.N, dan Fong, C.Y. 2000. A Repair-Replacement Study for Gearboxes  Using  Geometric  Processes. International  Journal  of Quality & Reliability Management , Vol 17 Iss 3 pp 285-304.
[5] Ross,  SM.  1970. Applied  Probability  Models  with  Optimization Applications . San Francisco: Holden-Day.