## RELIABILITY CENTERED MAINTENANCE (RCM) DALAM MENGANALISIS PADA PRECISION AIR CONDITIONING (PAC) DI PT XYZ

## RELIABILITY CENTERED MAINTENANCE (RCM) IN ANALYZING PRECISION AIR CONDITIONING (PAC) AT PT XYZ
RIKZAN BACHRUL ULUM 1 , TARMAN 2 , HERRY FIRMANSYAH 3 , RIZKY FAJAR RAMDHANI 4 1,2,3,4 (PROGRAM STUDI TEKNIK INDUSTRI) SEKOLAH TINGGI TEKNOLOGI WASTUKANCANA PURWAKARTA 1 rikzan@ wastukancana.ac.id, 2 tarman@wastukancana.ac.id,
3 herry.firman94@gmail.com, 4 rizky@wastukancana.ac.id. Abstrak: Kelancaran  proses  bisnis  perusahaan  sangat  dipengaruhi  oleh  alat-alat  produksi  utama maupun alat-alat pendukung produksi yang handal, hal ini juga berlaku pada PT XYZ yang merupakan salah satu perusahaan yang bergerak pada jasa komunikasi. Salah satu bagian yang paling penting dari  proses  penyediaan  jasa  komunikasi  tersebut  adalah  Precission  Air  Conditioning  (PAC),  yang memiliki  fungsi  untuk  menjaga  suhu  server  rack  berada  pada  suhu  optimal  untuk  bekerja,  unit  PAC bekerja selama 24 jam setiap harinya. Kegagalan pada unit PAC dapat mengakibatkan terganggunya server  rack  sehingga  proses  penyediaan  jasa  komunikasi  dapat  terhenti.  Maka  untuk  menghindari terjadinya  kegagalan  tersebut,  diperlukan  usaha-usaha  perawatan  yang  dilakukan  oleh  perusahaan. Salah satunya adalah dengan menerapkan Reliability Centered Maintenance (RCM) untuk menerapkan sistem perawatan prediktif pada unit PAC dengan mencari komponen-komponen kritis dari PAC dan interval  perawatannya.  Dari  hasil  analisis  RCM  yang  telah  dilalukan,  dapat  diketahui  terdapat  4 komponen yang memiliki risk priority number paling besar, komponen tersebut adalah fan dengan nilai RPN  576,  compressor  dengan  nilai  RPN  471,  electric  heater  dengan  nilai  RPN  386  dan  thermal expansion valve dengan nilai RPN 248. Untuk komponen fan, interval perawatan suku cadang v-belt adalah  155  hari  dan  bearing  blade  unit  adalah  252  hari,  sedangkan  pada  komponen  compressor, interval perawatan untuk suku cadang sensor switch adalah 78 hari dan pelumas 42 hari, kemudian pada komponen electric heater, interval perawatan suku cadang komponen sensor temperatur adalah 182 hari dan sensor air flow 351 hari.
Kata  Kunci  : Precision  Air  Conditioning,  Reliability  Centered  Maintenance,  Failure  Mode  effect Analysis , sistem infrastruktur, Logic Tree Analysis .
Abstract. The smoothness of operation of the company's business process is strongly influenced by the reliability of main production tools and production support tools, this also applies to PT XYZ, which is one of the companies engaged in communication services. One  of the most important parts of the process  of  providing  communication  services  is  the  Precision  Air  Conditioning  (PAC),  which  has  a function to keep the rack server temperature at the optimal temperature for work, the PAC unit works 24 hours every day. Failure in the PAC unit can result in disruption of the rack server so that the process of  communication  services  can  stop.  To  avoid  this  failure,  maintenance  efforts  are  needed  by  the company. One of them  is by implementing Reliability Centered Maintenance  (RCM) to  implement  a predictive maintenance system on the PAC unit by looking for critical components of the PAC and their maintenance intervals. From the results of the RCM analysis that has been done, it can be seen that there are 4 components that have  the greatest risk priority number, these components are a fan with an RPN value of 576, a compressor with an RPN value of 471, an electric heater with an RPN value of 386 and a thermal expansion valve with a value of 248. For the fan component, the maintenance interval for the v-belt spare parts is 155 days and the bearing blade unit is 252 days, while for the compressor component, the maintenance interval for the switch sensor parts is 78 days and for lubricants 42 days, then for the electric component. heater, the temperature sensor component maintenance interval is 182 days and the air flow sensor is 351 days.
Keywords: Precision Air Conditioning, Reliability Centered Maintenance, Failure Mode effect Analysis, infrastructure system, Logic Tree Analysis

## 1. Pendahuluan

## A    Latar Belakang
Perusahaan PT. XYZ merupakan perusahaan yang bergerak di bidang penyedia jasa komunikasi pelayanan data ( Data Center ), internet dan IT Services . Sejak didirikan pada bulan April 1988, PT. XYZ telah menjadi bagian dari dinamika bisnis di Indonesia dengan menghadirkan layanan komunikasi data, informasi  bisnis  serta  internet  yang  handal  hingga  ke  wilayah  –  wilayah  terpencil  di  Nusantara.
Perusahaan  PT  XYZ  memiliki  kantor  pusat  yang  berlokasi  di  “Central  Jakarta  Menara  Thamrin  12th Floor Jl. M.H. Thamrin Kav.3 Jakarta 10250” dan salah satu cabang perusahaannya beralamat di Desa Cilegong Jatiluhur Purwakarta.
Salah satu infrastruktur yang mendukung atas bisnis ini adalah sistem pendingin yang berada di ruang server yaitu Precision Air Conditioning (PAC) adalah salah satu sistem pendingin yang di buat untuk menjaga kestabilan suhu (Temperatur) 18 sampai dengan 20 derajat celcius dan kelembaban ( RH : relative humidity 50 % dengan toleransi +/- 5% ) pada ruangan tertutup yang di dalamnya terdapat perangkat – perangkat yang membutuhkan pendingin secara continue,
Permasalahan yang di hadapi adalah kerusakan yang terjadi sewaktu – waktu sebelum interval perawatan  menyebabkan  adanya  kegiatan overhaul  dan  replacement atau corrective  maintenance yang menimbulkan downtime dan breakdown unit PAC, oleh karena itu perlu di tunjang dengan aktivitas perawatan unit yang teratur dan terencana.

## B.  Rumusan Masalah
Berdasarkan  uraian  latar  belakang  di  atas  yang  mendasari  penelitian  ini  maka  dapat  diambil perumusan masalah yang akan jadi objek kajian sebagai berikut:
1. Apa komponen yang memiliki risiko untuk gagal paling besar pada unit precision air conditioning ?
2. Apa tindakan perbaikan bagi komponen yang memiliki risiko untuk gagal paling besar pada unit precision air conditioning ?
3. Bagaimana penjadwalan perawatan bagi komponen yang memiliki risiko untuk gagal paling besar pada unit precision air conditioning ?

## C. Tujuan Penelitian
Adapun tujuan dari penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Mengetahui  komponen  yang  memiliki  risiko  untuk  gagal  paling  besar  pada  unit precision  air conditioning .
2. Mengetahui tindakan perbaikan bagi komponen yang memiliki risiko untuk gagal paling besar pada unit precision air conditioning .
3. Mengetahui jadwal perawatan bagi komponen yang memiliki risiko untuk gagal paling besar pada unit precision air conditioning .

## 2.   Landasan Teori & Metode

## A.   Pengertian Pemeliharaan
Maintenance yang  dalam  bahasa  indonesia  biasa  disebut  pemeliharaan/perawatan  merupakan sebuah aktifitas yang bertujuan untuk memastikan suatu fasilitas secara fisik bisa secara terus menerus melakukan apa yang pengguna/pemakai inginkan. Untuk pengertian pemeliharaan lebih jelas adalah suatu  kombinasi  dari  berbagai  tindakan  yang  dilakukan  untuk  menjaga  suatu  barang  dalam,  atau memperbaikinya sampai suatu kondisi yang bisa diterima (Kurniawan, 2013).

## B.   Bentuk-Bentuk Pemeliharaan
Menurut (Sudrajat, 2011) bentuk kebijakan perawatan adalah sebagai berikut: 1. Preventive Maintenance
2. Breakdown Maintenance
3. Secheduled Maintenance
4. Predictive Maintanance
5. Corrective Maintenance

## C.  Tujuan Perawatan
Perawatan  adalah  pendukung  bagi  kegiatan  komersil  dengan  cara  efektif,  efisien  dan  berbiaya rendah. Adanya biaya perawatan ini, maka mesin produksi dapat digunakan sesuai dengan rencana dan  tidak  mengalami  kerusakan  selama  jangka  waktu  tertentu  yang  telah  direncanakan  tercapai (Sudrajat, 2011).

## D.   Reliable Centered Maintenance
Reliability Centered Maintenance
(RCM) merupakan sebuah proses teknik logika untuk menentukan tugas-tugas pemeliharaan yang akan menjamin sebuah perancangan sistem keandalan dengan kondisi pengoperasian yang spesifik pada sebuah lingkungan pengoperasian yang khusus. Penekanan terbesar pada
Reliability
Centered Maintenance (RCM) adalah menyadari bahwa konsekuensi atau  resiko  dari  kegagalan  adalah  jauh  lebih  penting  dari  pada  karakteristik  teknik itu sendiri.

## E.   Tujuan Reliability Centered Maintenance
Menurut  (Sudrajat,  2011),  berikut  adalah  beberapa  tujuan  penting  dari  penerapan  RCM: Membentuk desain yang berhubungan supaya dapat memfasilitasi preventive maintenance (PM).

## F.    Langkah-Langkah Penerapan Reliability Centered Maintenance
Sebelum menerapkan RCM, kita harus memperhatikan langkah-langkah yang dibutuhkan dalam pelaksanaan  RCM.  Adapun  langkah-langkah  yang  diperlukan  dalam  RCM  dijelaskan  dalam  bagian berikut:
1. Pemilihan sistem dan pengumpulan informasi
2. Pendefinisian Batasan Sistem
3. Deskripsi Sistem dan Diagram Blok Fungsi
4. Fungsi Sistem dan Kegagalan Fungsi
5. Failure Mode Effect Analysis
6. Logic Tree Analysis

## G.       Pola Distribusi dalam Kehandalan
Distribusi  merupakan  ekspresi  matematis  usia  dan  pola  kerusakan  mesin  atau  peralatan penentuan pola distribusi kerusakan mesin atau komponennya biasanya merupakan distribusi Weibull, Lognormal, Eksponensial, Gamma dan Normal (Simanjuntak, 2018). Pola-pola berikut ini merupakan pola yang umum menggambarkan distribusi kerusakan komponen mesin sebagai berikut :
Pola Distribusi Weibull
Fungsi-fungsi dari distribusi Weibull . Fungsi-fungsi pada distribusi weibull adalah:
a.
Fungsi kepadatan probabilitas
= (1) b. Fungsi Distribusi Kumulatif = 1 − (2) 1. Pola Distribusi Normal
Fungsi-fungsi pada distribusi normal adalah:
a. Fungsi kepadatan probabilitas
= √ ! " #
(3)
untuk -∞ -≤ t ≤ ∞ b. Fungsi Distribusi Kumulatif
= √ $
! " # % & (4)
atau = ' ( (5)

## 2. Pola Distribusi Lognormal
Berikut adalah fungsi-fungsi distribusi lognormal :
a. Fungsi kepadatan probabilitas
= ) √
* +, -./ 0 (6)
b. Fungsi Distribusi Kumulatif
= ' ) +, -./ (7) 3. Distribusi Eksponensial
Fungsi- fungsi dari distribusi Eksponensial:
a. Fungsi kepadatan probabilitas
=  1 2
(8)
untuk t ≥ 0, λ > 0
b. Fungsi Distribusi Kumulatif = 1 − 2 (9)

## H. Total Minimum Downtime
Pada dasarnya downtime didefinisikan sebagai waktu suatu komponen sistem tidak dapat digunakan (tidak berada dalam kondisi yang baik), sehingga membuat fungsi sistem tidak berjalan. Berdasarkan kenyataan bahwa pada dasarnya prinsip utama dalam manajemen perawatan adalah untuk menekan periode kerusakan ( breakdown period ) sampai batas minimum, maka keputusan penggantian komponen sistem berdasarkan downtime minimum menjadi sangat penting (Razak, 2017).
Dapat  dilihat  bahwa  total downtime per  unit  waktu  untuk  tindakan  penggantian  preventif  pada waktu tp, dinotasikan sebagai D(tp) adalah:
D(t) = 3  456 47 647 , (10)
di mana:
H(tp)
= Banyaknya kerusakan (kegagalan) dalam interval waktu (0,tp), merupakan nilai harapan ( expected value )
Tf = Waktu yang diperlukan untuk penggantian komponen karena kerusakan. Tp = Waktu yang diperlukan untuk penggantian komponen karena tindakan preventif (komponen belum rusak). tp + Tp = Panjang satu siklus.
I. Failure Mode Effect Analysis
Menurut Gasperz, dalam (Gunawan, 2017), FMEA dapat digunakan untuk megidentifikasi cara – cara kegagalan yang potensial untuk sebuah produk atau proses. Metode risk priority number (RPN) kemudian memerlukan analisa dari tim untuk menggunakan pengalaman masa lalu dan keputusan engineering untuk  memberikan  peringkat  setiap  potensial  masalah,  untuk  mendapatkan  penilaian dilakukan  dengan cara  mengumpulkan  data hasil kegagalan dan menyebarkan  kuesioner kepada pihak – pihak ahli (Operator, Teknisi) yang mengerti.Berikut di bawah ini adalah rating skala tersebut :
RPN = Severity x Occurrence x Detection (11)

## J. Logic Tree Analysis
Logic tree analysis (LTA) memiliki tujuan untuk memberikan prioritas pada tiap mode kerusakan dan melakukan tinjauan dan fungsi, kegagalan fungsi sehingga status mode kerusakan tidak sama (Razak, 2017).

## K. Software Easyfit
Easyfit memungkinkan untuk dengan mudah dan cepat memilih distribusi probabilitas yang paling sesuai  dengan  data,  dan  melakukan  perhitungan  khusus  dengan  menggunakan  model  terbaik. (Arwindy, Buulolo, & Rosmaini, 2014).

## 4. Hasil dan Pembahasan

## A. Analisa Function Block Diagram
Pembuatan function  block diagram didasari dari  gambar teknis PAC yang didapatkan  dar buku manual.
Tabel 4.1. Analisis LTA Penentuan Kategori Kegagalan Komponen Compressor,Electric
Heater dan Thermal Expansion Valve . Komponen Failure Mode Failure Cause Suku Cadang Critical Analysis Evident  Safety  Outage  Category Compressor Sensor  Switch Error Compressor Mati Sensor Switch Ya Tidak Ya B Oli Habis Pelumas  Pada Motor Habis Pelumas Ya Tidak Tidak C Electric Heater Temperature Switch Error Sensor Temperatur Error Sensor Temperatur Ya Tidak Ya B Refrigeran bocor Karat Pada Fitting Pipa Fitting Pipa Ya Tidak Tidak C Air Flow Switch Error Sensor Air Flow Error Sensor Air Flow Ya Tidak Ya B Electric  Heater Terbakar Resistansi Pada Heater Melebihi Standar Electric Heater Unit Tidak Tidak Ya D/B Thermal Expansion Valve Setting Superheat Salah Salah Setting - Ya Tidak Ya B Valve Macet Kotoran  Pada Refigeran Thermal Expansion Valve Unit Ya Tidak Ya B

## B. Perhitungan Time to Repair
V-Belt Fan Berikut  adalah  data downtime dan  lama  perbaikan V-Belt  fan dari  tahun  2015  yang  penulis dapatkan dari log sistem PAC dan catatan maintenance :
Tabel 4.2. Historis Lama Waktu Pergantian Suku Cadang V-Belt Fan .
Tanggal Downtime TTR Mulai  Selesai  Waktu (Menit) 12/12/2015 09:18 10:29 71 25/05/2016 20:38 21:56 78 3/11/2016 08:56 10:16 80 1/05/2017 23:51 01:03 72 19/11/2017 03:22 04:42 80 Tanggal Downtime TTR Mulai Selesai Waktu(Menit) 27/05/2018 10:21 11:31 70 18/11/2018 10:55 12:10 75 6/05/2019 19:02 20:07 65 29/10/2019 21:33 22:53 80 12/05/2020 05:52 07:02 70
Berikut adalah hasil analisis descriptive statistic pada aplikasi Easyfit Professional 5.5 :
Gambar 4.1. Hasil Analisis Descriptive Statistic Pada Data Perbaikan V-Belt Fan .
Berdasarkan  hasil  analisis descriptive  statistic pada  aplikasi Easyfit  Professional  5.5 tersebut, dapat diketahui bahwa nilai mean dari waktu perbaikan v-belt fan adalah 74.1 menit.

## C. Penentuan Total Minimum Downtime
Tabel 4.3. Data Suku Cadang Komponen V-Belt Fan. Nama Suku Cadang V-Belt Fan Distribusi Lognormal Parameter =0.07186, =5.186. Tf 0.051 Tp 0.042
a. Perhitungan Fungsi Distribusi Kumulatif
Perhitungan  distribusi  kumulatif  dilakukan  dengan  menggunakan add-ins Easyfitxl pada Microsoft Excel , dengan rumus = Lognormal Cdf(t,0.07186,5.186) dengan hasil: F(1) = 0 F(2) = 0 F(3) = 0 F(…) = … F(155)  = 0.023624319 Dengan  cara  yang  sama  untuk  F(1),  F(2)….F(t)  pada Microsoft  excel ,  hasil  perhitungan  lengkap dapat dilihat pada lampiran.
b.
Perhitungan Interval Kerusakan Tiap Waktu
H(0) selalu ditetapkan =0 H(1) = {1 + H(0)} F(1) = {1+0} 0 = 0 H(2) = {1 + H(1)} F(2) = {1+0} 0 = 0 H(3) = {1 + H(2)} F(3) = {1+0} 0 = 0 H(…)   = … H(155) = {1 + H(154)} F(155) = {1+ 0.019326206} 0.023624319 = 0.024080887
Dengan  cara  yang  sama  untuk  H(1),  H(2)….H(t)  pada Microsoft  excel ,  hasil  perhitungan lengkap dapat dilihat pada lampiran.
c. Perhitungan Total Minimum Downtime
D(1) = 0 x 0.051 + 0.042
1+0.042
= 0.0403
D(2) = 8 x 0.051 + 0.042
2+0.042
= 0.0206
D(3) = 0 x 0.051 + 0.042
3+0.042
= 0.0138
D(…) = …
D(155)  = 0.024080887 x 0.051 + 0.042 155+0.042 = 0.0002788 Dengan  cara  yang  sama  untuk  D(1),  D(2)….H(t)  pada Microsoft  excel ,  hasil  perhitungan lengkap dapat dilihat pada lampiran. Dari seluruh hasil perhitungan TMD didapatkan bahwa t ke 155 memiliki nilai TMD paling kecil, sebesar 0.0002788.

## E. Interval Perawatan
Tabel 4.4. Data Interval Perawatan Masing-Masing Suku Cadang Komponen
Komponen Suku Cadang Nilai TMD  Interval (Hari) Fan V-Belt 0.000279 155 Blade Bearing Unit 0.000580 252 Compressor Sensor Switch 0.000434 78 Pelumas 0.001566 42 Electric Heater Sensor Temperatur   0.000291 182 Sensor Air Flow 0.000102 351

## 5. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  analisis  dan  pembahasan  data  yang  telah  dilakukan  pada  bab  IV,  penulis memperoleh kesimpulan yang dapat diambil dari penelitian yang sudah dilakukan sebagai berikut:
1. Dari  hasil  analisis  FMEA  dan  interpretasi  dengan  diagram  Pareto,  dapat  diketahui  bahwa terdapat beberapa komponen dari PAC yang memiliki risk priority number yang cukup besar, komponen tersebut adalah fan dengan nilai RPN 576, compressor dengan nilai RPN 471, electric heater dengan nilai RPN 386 dan thermal expansion valve dengan nilai RPN 248, empat  komponen  tersebut  mewakili  hampir  80%  dari  total  nilai  RPN  komponen  dari  PAC secara keseluruhan.
2. Dari hasil analisis yang telah dilakukan pada tahapan pemilihan kegiatan dengan bantuan diagram task  selection ,  terdapat  6 failure  mode pada  3  komponen  yang  termasuk  dalam kategori time  directed, 8 failure  mode pada  4  komponen  yang  termasuk  pada  kategori condition directed , 2 failure mode pada 2 komponen yang termasuk kategori failure finding,
dan 1 failure mode pada 1 komponen yang termasuk kategori run to failure.
3. Dari  hasil  analisis  yang  telah  dilakukan  pada  tahapan  penentuan  interval  perawatan berdasarkan nilai TMD terkecil untuk mode kegagalan yang masuk ke kategori time directed , dapat diketahui bahwa untuk komponen fan , interval perawatan suku cadang v-belt adalah 155 hari dan bearing blade unit adalah 252 hari, sedangkan pada komponen compressor , interval perawatan untuk suku cadang sensor switch adalah 78 hari dan pelumas 42 hari, kemudian  pada  komponen electric  heater ,  interval  perawatan  suku  cadang  komponen sensor temperatur adalah 182 hari dan sensor air flow 351 hari.

## Referensi
Ansori, N., & Mustajib, M. (2013). Sistem Perawatan Terpadu. Yogyakarta: Graha Ilmu.
Arianto, G. (2016). Penjadwalan Perawatan Mesin Giling Menggunakan Metode Reliability Centered Maintenance.
Arwindy, F., Buulolo, F.,  &  Rosmaini, E. (2014).  Analisis Dan Simulasi Sistem  Antrian  Pada  Bank Abc. Saintia Matematika Vol. 2 No. 2 , 147-162.
Asisco,  H.  (2012).  Usulan  Perencanaan  Perawatan  Mesin  Dengan  Metode  Reliability  Centered Maintenance (Rcm) Di Pt. Perkebunan Nusantara Vii (Persero)
Faizal, M. (2016). Implementasi Reliability Centered Maintenance Pada Proses Peleburan Polimer
Keramik Di Pp. Ferro Indonesia.
Gunawan, I. (2017). Analisa Kegagalan  Proses Regenerasi  Water Treatment  Plant #  2 Pltgu Unit Pembangkitan Gresik Dengan Metode Fmea Dan Fta (Studi Kasus Di Pt Pjb Up. Gresik).
Kirana,  U.  T.,  Alhilman,  J.,  &  Sutrisno.  (2016).  Perancangan  Kebijakan  Perawatan  Mesin  Coraza Ff100 Pada Line 3 Pt Xyz Dengan Menggunakan Metode Rcm.
Kurniawan, F. (2013). Teknik Dan Aplikasi Manajemen Perawatan Industri. Yogyakarta: Graha Ilmu. Manzini  ,  R.,  Regattieri,  A.,  Pham,  H.,  &  Ferrari,  E.  (2010). Maintenance  For  Industrial  Systems. London: Springer.
Pranoto, H. (2015). Reliability Centered Maintenance. Jakarta: Mitra Wacana.