## ANALISIS DATA GANGGUAN KERUSAKAN MESIN PRODUKSI MENGGUNAKAN TEKNIK ASSOCIATION RULES
Iveline Anne Marie 1) , Lukmanul Hakim 1) , Dedy Sugiarto 2) , Winnie Septiani 1)
1) Jurusan Teknik Industri, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Trisakti
2) Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Trisakti e-mail: iveline.annemarie@trisakti.ac.id; lukmanul.hakim@trisakti.ac.id; dedy@trisakti.ac.id; winnie_septiani@trisakti.a.id

## ABSTRAK
Association rules merupakan salah satu teknik data mining yang digunakan untuk menentukan korelasi  dari  sebuah  dataset  terkait  keputusan  yang  akan  diambil.  PT  Z  adalah  perusahaan penghasil  komponen  otomotif  yaitu  battery  untuk kendaraan  bermotor.  Gangguan  kerusakan mesin  produksi  pada  perusahaan  mempengaruhi  tercapainya  Key  Performance  Indicator (KPI)  Divisi  Perawatan  pada  PT  Z.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mendapatkan  hasil pemetaan  dan  analisis  gangguan  kerusakan  mesin  yang  terjadi  dengan  menggunakan  teknik Association  Rules  sehingga  dapat  diberikan  rekomendasi  kegiatan  pengendalikan  gangguan kerusakan untuk divisi Maintenance. Tahapan penelitian dimulai dengan melakukan kegiatan pengumpulan  data  kerusakan  mesin.  Berdasarkan  data  yang  diperoleh  dilakukan pengkategorian  untuk  variabel  analisis  terpilih.  Berikutnya  data  yang  diperoleh  akan  diolah dengan menggunakan teknik Association Rule untuk melihat pola yang terjadi dengan bantuan packages  arules software R. Hasil analisis menunjukkan bahwa terdapat hubungan yang kuat antara  kerusakan  pada  shift  2  untuk  jenis  kerusakan  mekanik,  serta  kerusakan  pada  shift  3 dengan lama perbaikan  sedang dan tingkat resiko yang tinggi memiliki peluang kejadian yang lebih  tinggi  jika  dibandingkan  kejadian  lainnya.  Perusahaan  sebaiknya  menyediakan kebutuhan  staf  mekanik,  peralatan  dan  suku  cadang  yang  memadai  pada  shift  2  dan  shift  3 sehingga  dapat  meminimasi  durasi  perbaikan  mesin  dan  mencapai  target  KPI  divisi Maintenance.
Kata kunci: gangguan, kerusakan mesin, KPI, association rules.

## ABSTRACT
Association Rules is one of the data mining techniques used to determine the correlation of a dataset related to the decisions that will be taken. PT Z is an automotive component producing company,  namely  a  battery  for  motorized  vehicles.  The  disruption  of  production  machine damage  to  the  company  influences  the  achievement  of  the  Maintenance  Division's  Key Performance  Indicator  (KPI)  at  PT  Z.  This  study  aims  to  obtain  the  results  of  mapping  and analysis  of  engine  damage  that  occur  using  association  rules  techniques  so  that recommendations for damage control activities for Maintenance Division can be given. . The stage of the research begins with conducting machine damage data collection activities. Based on the data obtained, it is categorized for selected analysis variables. Next, the data obtained will be processed using the association rule technique to see the patterns that occur with the help  of  ARules  software  package  R.  The  results  of  the  analysis  show  that  there  is  a  strong relationship between damage to shift 2 for the type of mechanical damage, and damage to shift 3  with  the  duration  of  repair  and  a  high  level  of  risk  has  a  higher  chance  of  occurrence compared to other events. The company should provide adequate mechanical staff, equipment and spare parts needs in shift 2 and shift 3 so as to minimize the duration of engine repairs and reach the Maintenance Division KPI target.
Keywords: Disturbance, Machine breakdown, KPI, Association Rules.

## PENDAHULUAN
Industri  otomotif  merupakan  industri  yang  secara  global  memiliki  karakteristik: membutuhkan ketepatan dan pemanfaatan teknologi modern dengan tingkat integrasi yang tinggi,  produksi  dengan  ratusan  supplier  dari  berbagai  tipe  industri,  kompleksitas  tinggi serta kisaran teknologi yang luas. Masa depan industri ini ditentukan oleh kemampuannya untuk beradaptasi dan mengubah kegiatan operasional mereka dengan kerusakan minimum dalam waktu, biaya, sumber daya dan performansi.

## Analisis Data Gangguan Kerusakan Mesin Produksi Menggunakan Teknik Association Rules
Iveline Anne Marie, Lukmanul Hakim, Dedy Sugiarto, Winnie Septiani
Keberlangsungan  industri  otomotif  dipengaruhi  oleh  kemampuan  untuk  bereaksi terhadap  ketidakpastian  dan  dinamika  yang  terjadi.  Terkait  dengan  sistem  produksi, ketidakpastian  dikategorikan  menjadi  dua  kelompok:  ketidakpastian  lingkungan  dan ketidakpastian yang terkait dengan proses produksi. Ketidakpastian sistem produksi muncul dalam  bentuk  gangguan  sistem  produksi.  Itu  Adanya  gangguan  pada  sistem  produksi menyebabkan inefisiensi dan menghambat pencapaian target KPI pada perusahaan [1].
PT Z adalah perusahaan penghasil komponen otomotif yaitu battery untuk kendaraan bermotor.  Terhentinya  proses  produksi  dikarenakan  terjadinya  gangguan  mesin  berupa kerusakan  komponen  mesin  produksi  pada  saat  proses  produksi  terkadang  sulit  untuk dihindari. Untuk meminimasi terjadinya kerusakan mesin tidaklah mudah, mempertimbangkan  bahwa  mesin  memiliki  komponen-komponen  yang  memiliki  umur pakai  yang  terbatas,  sehingga  apabila  komponen  mesin  sudah  mencapai  umur  pakainya, komponen  tersebut  tidak  dapat  menjalankan  fungsinya  yang  berdampak  pada  terhentinya proses  produksi  karena  berhentinya  mesin  produksi.  Gangguan  kerusakan  mesin  pada perusahaan  mempengaruhi  tercapainya Key  Performance  Indicator (KPI)  yang  telah ditetapkan perusahaan untuk Divisi Perawatan pada perusahaan tersebut. Divisi Perawatan pada  PT  Z  memiliki  KPI  untuk  Divisi  Perawatan  Mesin  berupa  pencapaian  target penurunan waktu kerusakan menjadi 108 jam.
Efektifitas  dan  efisiensi  perawatan  mesin  yang  baik  akan  mempengaruhi  waktu ketersediaan  produksi  dan  berujung  pada  tingkat  produksi  dan  kinerja  suatu  industri manufaktur.  Kerusakan  mesin  merupakan  gangguan  produksi  yang  mempengaruhi efektivitas pabrik. Manajemen bergantung pada ketersediaan kapasitas pabrik yang  menjadi dasar  perusahaan  untuk  memperkirakan  dalam  memenuhi  pesanan  pelanggan.  Perawatan mesin tepat dan strategi perawatan yang tepat diperlukan untuk mencapai target produksi.
Maintenance adalah  suatu  kegiatan  untuk  merawat  atau  menjaga  fasilitas  atau peralatan  pabrik  dan  mengadakan  perbaikan  atau  penyesuaian  atau  penggantian  yang diperlukan supaya terdapat suatu keadaan operasi produksi yang memuaskan sesuai dengan apa yang direncanakan, maka fasilitas dapat digunakan untuk proses produksi atau sebelum jangka waktu yang direncanakan tercapai [2].
Untuk  meminimasi  terjadinya  gangguan  kerusakan  mesin,  perusahaan  dapat mengendalikan  gangguan  kerusakan  mesin  dengan  cara  melakukan  perawatan  pencegahan atau hanya mampu menekan atau mengantisipasi terjadinya kerusakan dengan menggunakan berbagai strategi dengan memanfaatkan data atau pengetahuan yang dimiliki. Pada penelitian ini  dilakukan  pemetaan  dan  analisis  gangguan  kerusakan  mesin  yang  terjadi  dengan menggunakan  Metode Association  Rules sebagai  pendekatan  untuk  mengendalikan gangguan kerusakan yang terjadi dengan cara melihat pola kerusakan tersebut.
Menurut Margaret dalam Kuswardani et. al. Association Rules merupakan salah satu teknik  yang  ada  didalam  data  mining  yang  digunakan  untuk  menentukan  korelasi  dari sebuah dataset yang besar. Korelasi yang menarik tentunya akan menghasilkan suatu pola yang  unik  dan  pola  inilah  yang  akan  digunakan  dalam  menentukan  keputusan  [3]. Berikutnya,  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Hakim  dan  Fauzy,  memanfaatkan  Metode Association Rules dalam menentukan pola hubungan kecelakaan lalu lintas pada kendaraan bermotor [4].

## TINJAUAN PUSTAKA

## Association Rules
Association rules merupakan salah satu teknik yang ada di dalam data mining yang digunakan untuk menemukan kombinasi item yang sering terjadi dalam sebuah dataset [5]. Konsep dasar dari association rules mencari pola yang sering muncul atau terjadi di antara banyak  transaksi,  dimana  setiap  transaksi  terdiri  dari  beberapa  item  sehingga  teknik  ini
akan  mendukung  rekomendasi sistem  melalui penemuan pola  antar item dalam transaksi- transaksi yang terjadi [6].

## Pembentukan Aturan Assosiatif
Setelah semua pola frekuensi tinggi ditemukan, barulah dicari aturan assosiatif yang memenuhi syarat minimum untuk nilai confidence. Confidence adalah persentase kejadian dimana  jika  terdapat  kejadian  A  maka  terdapat  kejadian  B  juga  sebuah  kombinasi item diperoleh dengan rumus berikut [7]:
Confidence (A  B)  = P(B|A)
= (1)
Sehingga,
Confidence (A  B)  = (2)
Dengan:
P(B|A)   = Probabilitas bersyarat dari kejadian B bila kejadian A telah terjadi P(A 𝐵 ) = Probabilitas kejadian A dan B secara bersamaan P(A) = Probabilitas kejadian A
Selain kedua parameter di atas yaitu nilai support dan confidence terdapat satu parameter lagi  yang  dikenal  dengan lift  ratio . Lift  ratio menunjukkan  adanya  tingkat  kekuatan rule atas  kejadian  aturan  asosiasi  yang  terbentuk.  Menurut  Zhao,  l ift  ratio adalah confidence dari aturan asosiasi dibagi dengan probabilitas kejadian A dan probabilitas kejadian B yang saling independen atau dinyatakan dengan rumus di bawah ini:
Lift ratio (A  B)   = (3) Sehingga, Lift ratio = (4)
=
Dengan: P(A 𝐵 )  = Probabilitas kejadian A dan B secara bersamaan
P(A) = Probabilitas kejadian A P(B) = Probabilitas kejadian B

## Algoritma Apriori
Algoritma Apriori merupakan  algoritma  dasar  yang  diusulkan  oleh  Agrawal  & Srikant pada tahun 1994 untuk menentukan frequent itemsets untuk aturan asosiasi. Aturan yang  menyatakan  asosiasi  antara  beberapa  atribut  sering  disebut Market  Basket  Analysis . penting  tidaknya  suatu  asosisi  dapat  diketahui  dengan  dua  tolok  ukur,  yaitu: support dan confidence . Support (nilai  penunjang)  adalah  persentase  kombinasi  item  tersebut  dalam database,  sedangkan confidence (nilai  keyakinan)  adalah  kuatnya  hubungan  antara-item dalam aturan asosiasi [8].

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan data gangguan sistem produksi berupa kerusakan mesin yang  terjadi  pada  PT  Z  untuk  bulan  Januari  -  Agustus  tahun  2018.  Tahapan  penelitian dimulai dengan melakukan kegiatan pengumpulan data kerusakan mesin. Berdasarkan data yang diperoleh dilakukan pengkategorian untuk variabel analisis terpilih. Jumlah  variabel
Iveline Anne Marie, Lukmanul Hakim, Dedy Sugiarto, Winnie Septiani
yang digunakan adalah sebanyak lima variabel yaitu lama perbaikan, shift yang digunakan, jenis  kerusakan  dan  tingkat  resiko. Berikutnya  data  yang  diperoleh akan  diolah  dengan menggunakan  teknik association  rules untuk  melihat  pola  yang  terjadi.  Pada  kasus  ini software yang digunakan untuk memudahkan proses analisis data yaitu software R dengan bantuan packages rules untuk mendapatkan pola data.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
PT Z menjamin ketersediaan produk-produknya di pasaran untuk menjaga kepuasan pelanggannya.  Perusahaan  memproduksi  dua  jenis  varian  utama battery untuk  kendaraan bermotor, yaitu AMB dan MCB. Proses produksi dilakukan dengan menggunakan mesin- mesin  berikut  ini:  C utting  Plate,  Envloper,  Cutting  on  Strap,  Short  Tester,  Packing,  Leg Banding,  Polarity  Short  Tester,  Heat  Silling  Machine dan  Auto  Pule  Barning .  Setelah melalui proses-proses diatas terakhir dilakukan pengemasan ke dalam karton box.
Berdasarkan  tahapan  pengumpulan  data,  didapatkan  data  kerusakan  mesin  yang terjadi  antara  bulan  Januari  2018  sampai  dengan  tanggal  13  Agustus  2018  sebanyak  314 data  kejadian  kerusakan  yang  terjadi  dan  lama  kerusakan  10,570  menit  atau  176.17  jam. Tabel 2 berikut ini adalah data kejadian kerusakan mesin dengan lama perbaikan kerusakan yang lama (> 60 menit) yang perlu dieksplorasi lebih lanjut oleh divisi maintenance terkait akar penyebabnya serta solusi perbaikannya untuk mengurangi lamanya waktu perbaikan. Mengefektifkan  pelaksanaan  pendekatan Total  Productive  Maintenance (TPM)  menjadi salah satu solusi bagi Divisi Maintenance PT Z untuk dapat mencapai target KPI nya.
Tabel 2. Data Kerusakan Mesin
No. Tanggal Shift What? Durasi Jenis Kerusakan 1 12-Jan-2018 3 As auto conveyor , patah 600 Mekanik 2 8-Feb-2018 2 Mc 11; motor mcsm strip 150 Listrik 3 19-Feb-2018 1 Mc 24 motor utama suara kasar 60 Mekanik 4 26-Feb-2018 1 Ampere mould, turun 60 Listrik 5 28-Feb-2018 1 Pasang heater pot no 9 60 Listrik 6 6-Mar-2018 1 Motor utama mc 8, terbakar 60 Listrik 7 21-Mar-2018 2 Belt panjang putus mc. No 22 60 Mekanik 8 22-Mar-2018 3 mc 22 motor, error 90 motor 9 4-Apr-2018 1 Cylinder stopper grid , abnormal 90 Listrik 10 5-Apr-2018 3 Mc.24 trip terus/ start 60 Listrik 11 6-Apr-2018 1 Motor pompa mc.47, rusak 90 Mekanik 12 9-Apr-2018 3 Mesin nomer 3 tidak bisa di start 60 Listrik 13 12-Apr-2018 3 Motor pompa mati 60 Listrik 14 13-Apr-2018 1 Motor pompa tidak berputar 60 Listrik 15 16-Apr-2018 2 PLC mati ( error ) 360 Pneumatik 16 20-Apr-2018 3 Motor mesin mati 60 Mekanik 17 20-Apr-2018 2 Motor pompa mc.29 korsleting 210 Listrik 18 21-Apr-2018 3 Stacker grid error 60 Pneumatik 19 23-Apr-2018 2 Temperatur POT turun 60 Mekanik 20 24-Apr-2018 1 Mc.14 pendorong mold, turun 60 Mekanik 21 5-May-2018 2 Kontaktor pompa timah meledak 45 Listrik 22 15-May-2018 2 Temperatur POT rendah 60 Listrik 23 15-May-2018 2 Temperatur POT rendah 60 Listrik 24 24-May-2018 1 conveyor timah, error 90 Listrik 25 22-Jun-2018 2 Motor pompa mati 60 Listrik 26 28-Jun-2018 2 As roll belt pendek patah 60 Mekanik 27 29-Jun-2018 1 Temp. POT mati (dikarenakan heater korslet) 60 Listrik 28 13-Jul-2018 3 Temperatur POT turun 60 Pneumatik 29 16-Jul-2018 1 Motor casting abnormal 60 Listrik 30 5-Jun-2018 2 Motor tidak mau jalan 60 Listrik 31 30-Jul-2018 1 Mold tidak tertutup rapat 90 Mekanik 32 18-Aug-2018 2 As trim des , goyang 90 Mekanik 33 13-Jul-2018 3 Temperatur POT turun 60 Mekanik 34 16-Jul-2018 1 Motor casting abnormal 60 Listrik
Hasil  pengolahan  data  dengan  menggunakan software R  dapat  diketahui  data deskriptif untuk kerusakan yang terjadi adalah sebagai berikut:
1. Jenis kerusakan tertinggi adalah kerusakan mekanik sebanyak 171, listrik sebanyak 104, selanjutnya  pneumatik  sebanyak  31  kemudian hydraulic dan  motor  masing  masing sebanyak 6 dan 2.
2. Lamanya  waktu  yang  dibutuhkan  untuk  perbaikan  kerusakan  kebanyakan  adalah singkat,  diikuti  dengan  lama  perbaikan  sedang  dan  yang  paling  sedikit  adalah  waktu perbaikan yang lama.
3. Jumlah  shift  yang  diterapkan  sebanyak  3 shift . Shift yang  tertinggi  yaitu shift satu dengan jumlah 138, kemudian shift tiga dengan jumlah 92 dan yang terakhir yaitu shift dua dengan jumlah 84.
4. Tingkat resiko kerusakan yang rendah sebesar 88, tingkat resiko sedang sebesar 183 dan yang terakhir yaitu tinggi adalah sebesar 43.
Untuk  menemukan  pola  kerusakan  yang  terjadi  pada  data  kerusakan  mesin ( breakdown ) dilakukan analisis dengan menggunakan Metode Association Rules Algoritma Apriori.  Berikut  ini  adalah  contoh  perhitungan  algoritma association  rules dengan menggunakan 5 sampel data.
1. Penentuan Sampel Data Association Rules

## Tabel 1. Sampel Data
No Lama Perbaikan Jenis Kerusakan Tingkat Resiko 1 Lama Hydraulic Rendah 2 Singkat Listrik Tinggi 3 Lama Listrik Tinggi 4 Lama Hydraulic Rendah 5 Singkat Hydraulic Tinggi
2. Membuat  data  pada  tabel  di  atas  menjadi  matriks  bilangan  biner  yaitu  jika  1  maka menandakan bahwa proses tersebut terjadi dan jika 0 maka proses tersebut tidak terjadi.
Tabel 2 berikut ini menunjukkan matriks biner untuk data sampel pada Tabel 1.
Tabel 2. Penentuan Matriks Biner Data Sampel
No Lama Singkat Hydraulic Listrik Tinggi Rendah 1 1 0 1 0 0 1 2 0 1 0 1 1 0 3 1 0 0 1 1 0 4 1 0 1 0 0 1 5 0 1 1 0 1 0 Total 3 2 3 2 3 2
3. Menentukan  total  frekuensi item  set serta  jumlah item  set yang  digunakan.  Total frekuensi item set sebanyak 2 dengan item set sebanyak 3.
Tabel 3. berikut ini menunjukkan beberapa  kombinasi data sampel yang terbentuk.
Tabel 3. Kombinasi Data Sampel Kombinasi 1 Kombinasi 2 Lama Hydraulic Rendah x Lama Listrik Rendah x 1 1 1 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 1 0 0 1 1 1 1 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 Σ 2 Σ 0

## Analisis Data Gangguan Kerusakan Mesin Produksi Menggunakan Teknik Association Rules
Iveline Anne Marie, Lukmanul Hakim, Dedy Sugiarto, Winnie Septiani
Lanjutan Tabel 3. Kombinasi Data Sampel Kombinasi 3 Kombinasi 4 Lama Hydraulic Tinggi x Lama Listrik Tinggi x 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 1 0 1 0 1 1 1 1 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 Σ 0 Σ 1 Kombinasi 5 Kombinasi 6 Singkat Hydraulic Rendah x Singkat Listrik Rendah x 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 1 1 0 0 1 0 1 1 0 0 1 0 0 0 Σ 1 Σ 0 Kombinasi 7 Kombinasi 8 Singkat Hydraulic Tinggi x Singkat Listrik Tinggi x 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 1 1 1 0 0 1 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 0 1 Σ 1 Σ 1
Pada kolom X angka 1 artinya item-item yang terjadi adalah bersamaan, sedangkan 0 berarti tidak ada item yang terjadi bersamaan atau tidak terjadi kejadian. Σ melambangkan total  frekuensi item set . Total  frekuensi item  set harus  lebih  besar atau sama dengan total frekuensi item  set yang telah ditentukan. Frekuensi item  set yang ditentukan di  atas  yaitu sebanyak 2 item set , dan jika kurang dari 2 maka aturan tersebut tidak dipakai. Pada tabel- tabel  di  atas  didapatkan  1  kombinasi  yang  nilai  frekuensi item  set sama  dengan  total frekuensi item set yang ditentukan yaitu terdapat pada kombinasi 1.
4. Langkah  selanjutnya  mengambil  kombinasi  yang  memenuhi  syarat  yang  telah ditentukan  yaitu  dengan  total  frekuensi item  set 2  dan item  set yang  digunakan sebanyak 3. Kombinasi yang memenuhi syarat terdapat pada kombinasi 1 dengan total frekuensi item  set sebanyak  2  sesuai  dengan  data  pada  Tabel  3  untuk  kombinasi  1. Aturan yang terbentuk adalah {Lama, Hydraulic , Rendah} atau kerusakan dengan lama perbaikan lama untuk jenis kerusakan hydraulic dan tingkat risiko rendah.
5. Rule yang  digunakan  adalah  if x then  y,  dimana x adalah antecendent dan  y  adalah consequent .  Berdasarkan rule tersebut,  maka  dibutuhkan  2  buah item  set yang  mana salah satunya sebagai antecedent dan sisanya sebagai consequent .
Data  pada  Tabel  4  menunjukkan  data if  then serta  nilai support,  confidence dan lift berdasarkan data sampel.
Tabel 4. Aturan Berdasarkan Data Sampel No If Antecedent then Consequent Support Confidence Lift 1 Jika waktu perbaikan lama dan kerusakan Hydraulic maka Tingkat resikonya rendah. {Total kejadian terjadi secara bersamaan/Total data}= {2/5=0.4} {Total kejadian terjadi bersamaan/ Antecen dent (X)}= {2/2=1) {Total data / Consequent
(Y)}={12/2=6}
Aturan  yang  terbentuk  berdasarkan  perhitungan  dengan  menggunakan  sampel  data adalah sebagai berikut: Jika waktu perbaikan lama dan kerusakan terdapat pada hydraulic maka tingkat resikonya rendah dengan nilai support (dominasi) 40% dan nilai confidence
(tingkat  kepercayaan)  1  atau  100%. Nilai support menggambarkan  nilai  dominasi terjadinya  aturan  tersebut,  sedangkan  nilai confidence menyatakan  seberapa  besar persentase kejadian tersebut akan terjadi atau biasa dikatakan dengan tingkat kepercayaan dan  nilai lift menggambarkan  kekuatan  aturan  yang  terjadi.  Jika lift  ratio kurang  dari  1 maka aturan  yang terjadi  lemah, sedangkan  jika  lebih dari 1  maka aturan terjadinya kuat, namun jika nilainya = 1, maka tidak berkorelasi.
Berikutnya dilakukan pengolahan data dengan menggunakan seluruh data kerusakan menggunakan software R  untuk  menemukan  pola  kerusakan  yang  terjadi  pada  data breakdown berdasarkan metode association rules algoritma apriori. Berikut ini adalah pola data yang terbentuk.
1. Kerusakan  dengan  perbaikan  yang  singkat  dan  tingkat  risiko  tinggi  memiliki  nilai support = 0,013, confidence = 1 dan lift = 7,30
2. Kerusakan jenis hydraulic dengan tingkat risiko sedang memiliki nilai support = 0,019, confidence = 1 dan lift = 1.71
3. Kerusakan  pada  shift  1  dengan  jenis  kerusakan hydraulic dan  tingkat  risiko  sedang memiliki nilai support = 0,016, confidence = 1 dan lift = 1.71
4. Kerusakan  dengan  lama  perbaikan  singkat  dan  jenis  kerusakan hydraulic dan  tingkat risiko sedang, memiliki nilai support = 0,019, confidence = 1 dan lift = 1,71
5. Kerusakan  yang terjadi pada shift 3 dengan  lama perbaikan  sedang dan tingkat risiko tinggi, memiliki nilai support = 0,032, confidence = 0,91 dan lift = 6,64
6. Kerusakan  yang  terjadi  pada shift 1  dengan  lama  perbaikan  singkat  dengan  jenis kerusakan hydraulic dan  tingkat  risiko  sedang,  memiliki  nilai support =  0,015, confidence = 1 dan lift = 1,71
7. Kerusakan yang terjadi pada shift 2 dengan lama perbaikan sedang dan jenis kerusakan mekanik dan tingkat risiko tinggi, memiliki nilai support = 0,012, confidence = 1 dan lift = 7,30
Untuk  memperjelas ketujuh pola diatas, berikut  ini adalah gambar hasil association  rules yang terbentuk berdasarkan pengolahan data kerusakan mesin di PT Z.
Gambar 1. Pola Data Kerusakan Berdasarkan Association Rules
Iveline Anne Marie, Lukmanul Hakim, Dedy Sugiarto, Winnie Septiani
Hasil  pengolahan  data  memperoleh  11  aturan  asosiasi  yang  terbentuk,  diantaranya adalah:
Aturan 1  : Waktu perbaikan kerusakan relatif singkat untuk resiko kerusakan yang Tinggi. Aturan 2  : Untuk  jenis  kerusakan hydraulic maka  biasanya  tingkat  resiko  yang ditimbulkan adalah sedang.
Aturan 3  : Untuk  kerusakan  yang  terjadi  pada  shift  satu  serta  jenis  kerusakan hydraulic maka tingkat resikonya adalah sedang.
Aturan 4  : Untuk kerusakan yang lama perbaikannya singkat, jenis kerusakan yang terjadi adalah hydraulic dengan tingkat resiko adalah sedang. Aturan 5  : Untuk kerusakan yang terjadi kerusakan pada shift tiga, lama perbaikan sedang dan biasanya tingkat resikonya adalah tinggi.
Aturan 6  : Untuk  kerusakan  yang  terjadi  pada shift satu,  serta  membutuhkan  perbaikan kerusakan  yang  relatif  singkat,  dengan  jenis  kerusakannya  adalah hydraulic, maka biasanya tingkat resiko yang ditimbulkan adalah sedang.
Aturan 7  : Untuk  kerusakan  yang  terjadi  pada shift dua,  waktu  yang  dibutuhkan  untuk perbaikan  kerusakan  adalah  sedang,  dan  biasanya  jenis  kerusakannya  adalah mekanik dengan tingkat resiko yang ditimbulkan adalah tinggi.
Pada Gambar 1 juga terlihat bahwa untuk pola shift tiga, lama perbaikan yang sedang dan  tingkat  resiko  yang  tinggi,  memiliki  peluang  kejadian  yang  lebih  tinggi  jika dibandingkan  dengan  yang  lainnya,  karena  lingkaran  yang  terbentuk  lebih  besar. Berikutnya,  jenis  kerusakan  mekanik, shift dua,  waktu  perbaikan  yang  lama  dan  sedang, serta tingkat resiko yang tinggi  memiliki aturan  yang kuat, yang dimaksud dengan  aturan yang kuat adalah pola tersebut pasti terjadi.
Berdasarkan  data  kerusakan  mesin  yang  diperoleh,  diketahui  bahwa  antara  bulan Januari 2018 sampai dengan tanggal 13 Agustus 2018 terjadi kerusakan sebanyak 314 data dengan lama kerusakan 10570 menit atau 176.17 jam yang telah melebihi KPI untuk Divisi Maintenance yaitu pencapaian target penurunan waktu kerusakan sebesar 108 jam. Sesuai dengan konsep perawatan mesin yang berlaku, sampai dengan umur pakai mesin tertentu, terjadinya kerusakan umumnya akan terus meningkat.
Data kerusakan pada tabel 5 berikut ini adalah data kerusakan terkait. Terlihat bahwa kejadian  kerusakan  durasi  yang  tinggi  serta  memiliki  peluang  kejadian  yang  lebih  tinggi jika  dibandingkan  kejadian  kerusakan  yang  lain  memiliki  potensi  yang  besar  bagi  Divisi Maintenance untuk mencapai target KPI nya.
Tabel 5. Data Kerusakan Shift 3 dengan Durasi Sedang dan Tinggi dan Tingkat Risiko Tinggi Tanggal Kerusakan Durasi Jenis Kerusakan 12-Jan-2018 As auto conveyor , patah 600 Mekanik 20-Feb-2018 Kontaktor mould bawah, putus 60 Listrik 27-Feb-2018 Cylinder dispenser tidak bisa main 38 90 Listrik 22-Mar-2018 mc 22 motor nya error 90 motor 5-Apr-2018 Mc.24 t rip terus/ start 60 Listrik 9-Apr-2018 Mesin nomer 3 tidak bisa di start 60 Listrik 12-Apr-2018 Motor pompa mati 60 Listrik 20-Apr-2018 Motor mesin mati 60 Mekanik 21-Apr-2018 Stacker grid error 60 Pneumatik 13-Jul-2018 Temperatur POT turun 60 Pneumatik
Dengan  mempertimbangkan  hasil  analisis  pola  data  diketahui  bahwa  untuk kerusakan yang terjadi pada shift tiga dengan lama perbaikan yang sedang serta memiliki tingkat resiko  yang tinggi  memiliki peluang kejadian  yang  lebih tinggi  jika dibandingkan
dengan  yang  lainnya,  sebaiknya  perusahaan  memastikan  ketersediaan  staf  serta  suku cadang  terkait  untuk  kebutuhan  perbaikan  mesin  pada shift 3  supaya  dapat  meminimasi durasi perbaikan mesin.
Hasil  analisis  berdasarkan association  rules berikutnya  terkait  pola  data  adalah bahwa  kerusakan  dengan  jenis  kerusakan  mekanik  yang  terjadi  pada shift dua  dengan kategori waktu perbaikan yang lama dan sedang, serta tingkat resiko yang tinggi memiliki aturan  yang  kuat.  Data  kerusakan  pada  tabel  6  menunjukkan  bahwa  kejadian  kerusakan menyebabkan  durasi    perbaikan  kerusakan  yang  relatif  lama  (30  –  90  menit).  Dengan mengetahui  adanya  hubungan  yang  kuat  antara shift terjadinya  kerusakan  pada shift 2 dengan  jenis  kerusakan  mekanik,  pihak  perusahaan  sebaiknya  menyediakan  kebutuhan sumber daya untuk perbaikan mekanik yang cukup (staf dan peralatan) pada shift 2 supaya aksi perbaikan kerusakan dapat segera dilakukan oleh Staf Mekanik.
Tabel 6. Data Kerusakan Mekanik pada Shift 2 dengan Durasi Sedang dan Tinggi
dan Tingkat Risiko Tinggi Tanggal What? Durasi 23-Jan-2018 M/c 35 kabel motor pump korsleting 40 13-Feb-2018 Mc 25 belt panjang, putus 30 23-Mar-2018 Mc 27 belt pendek, putus 20 5-Apr-2018 Mesin tidak mau jalan 40 10-Apr-2018 Mc. 44 gear belt panjang abnormal 45 10-Apr-2018 Mc. 20 dudukan baut pendorong mold lepas 15 16-Apr-2018 Belt panjang mc.47, putus 30 17-Apr-2018 As belt pendek mc. 31, patah 30 23-Apr-2018 Temperatur POT, turun 60 5-May-2018 Belt panjang, putus 25 9-May-2018 Baut peluncur mold, lepas 30 11-May-2018 Belt pendek sobek 20 30-May-2018 Rantai Trim dies, putus 30 28-Jun-2018 As roll belt pendek, patah 60 4-Jun-2018 Belt pendek robek 30 25-Jun-2018 Air limbah tidak terbuang 30 5-Jul-2018 Belt panjang, putus 20 9-Jul-2018 Belt panjang, putus 30 17-Jul-2018 Belt panjang, putus 30 30-Jul-2018 As belt pendek, patah 30 6-Aug-2018 Belt panjang, putus 30 6-Aug-2018 Baut sliding mold, lepas 30 18-Aug-2018 As trim dies goyang 90 20-Aug-2018 V Belt panjang putus 30

## KESIMPULAN
Terjadi  kejadian breakdown sebanyak  314  data  dengan  lama  kerusakan  10,570 menit  atau  176.17  jam  yang  telah  melebihi  KPI  untuk  Divisi Maintenance PT  Z.  Hasil pemetaan  data  gangguan  kerusakan  mesin  produksi  menunjukkan  bahwa  jenis  kerusakan yang  paling  sering  terjadi  adalah  kerusakan  mekanik  dan  didominasi  dengan  kerusakan dengan tingkat resiko sedang, serta kebanyakan terjadi pada shift 1 dan shift 3. Berdasarkan  pola  data  yang  terbentuk  hasil  pengolahan  data association  rules diketahui adanya  hubungan  yang  kuat  antara  kerusakan  yang  terjadi  pada shift 2  dengan  jenis kerusakan  mekanik,  juga  bahwa  kerusakan  yang  terjadi  pada shift tiga  dengan  lama perbaikan yang sedang serta memiliki tingkat resiko yang tinggi memiliki peluang kejadian yang  lebih  tinggi  jika  dibandingkan  dengan  yang  lainnya,  pihak  perusahaan  sebaiknya Hasil  analisis  menunjukkan  bahwa  terdapat  hubungan  yang  kuat  antara  kerusakan  pada shift  2  untuk  jenis  kerusakan  mekanik,  serta  kerusakan  pada shift tiga  dengan  lama
perbaikan  sedang  dan  tingkat  resiko  yang  tinggi  memiliki  peluang  kejadian  yang  lebih tinggi jika dibandingkan kejadian lainnya.
Perusahaan  sebaiknya  menyediakan  kebutuhan  staf  mekanik,  peralatan  dan  suku cadang yang memadai pada shift 2 dan shift 3 sehingga dapat meminimasi durasi perbaikan mesin serta mengefektifkan pelaksanaan pendekatan Total Productive Maintenance (TPM) dapat mencapai target KPI nya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]. Marie IA, D K Sari, P Astuti and M Teorema. 2017. Design of Disturbances Control Model  at Automotive Company IOP Conf. Series: Materials Science and Engineering 277 (2017) 012020.
[2]. Putra, Muhammad Aditya dan Iveline Anne Marie.  2015. Rancangan Perawatan Bus Transjakarta  Menggunakan  Pendekatan  Reliability  Centered  Maintenance  Di  Perum Damri SBU Busway Koridor I & VIII . Jurnal Ilmiah Teknik Industri Vol. 3 No. 3, 208- 219.
[3]. Kuswardani  D,  Widyanto  MR,  Trihandini  I.  2011. Metode  Association  Rules  untuk Analisis Citra CT Organ Pasien Kanker Ovarium. Kursor 6 2 111-20.
[4]. Hakim  L,  Fauzy  A.  2015. Penentuan  Pola  Hubungan  Kecelakaan  Lalu  Lintas Menggunakan  Metode  Association  Rules  dengan  Algoritma  Apriori. The  1st University Research Colloquium (URECOL).
[5]. J. Santoni. 2012. Implementasi Data Mining Dengan Metode Market Basket Analysis . Teknologi Informasi dan Pendidikan Vol.5 p.2.
[6]. Fadlina.  2014. Data  Mining  untuk  Analisa  Tingkat  Kejahatan  Jalanan  dengan Algoritma Association  Rules Metode Apriori. Informasi dan Teknologi Ilmiah (INTI) 3 1 144-54.
[7]. Zhao Y, Cen Y.  2013. Data Mining Applications with R . Waltham:  Elsevier.
[8]. Siregar  SR.  2014. Implementasi  Data  Mining  Pada  Penjualan  Tiket  Pesawat Menggunakan Algoritma Apriori. Pelita Informatika Budi Dharma 7 1 152-6.