## Integrasi Penjadwalan Produksi dan Preventive
Maintenance untuk Meminimasi Makespan dengan Menggunakan Metode Heijunka dan Batch –

## Backward Scheduling (Studi Kasus PT. BMC)
Sumiharni Batubara dan Enrico Azcauda Nainggolan Jurusan Teknik Industri, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Trisakti Jln. Kyai Tapa No. 1 Jakarta 11440
mimi_batubara@yahoo.com

## (Makalah: Diterima Juli 2018, dipublikasikan November 2018)
Intisari — PT  BMC  industri  yang  memproduksi  komponen  otomotif.    Permasalahan,  pada  Lini  Brake  Drum  Assembly,  tingginya downtime mesin disebabkan oleh kerusakan mesin, mengakibatkan penjadwalan produksi berjalan tidak sesuai rencana. Lini  Brake Drum  Assembly  terdiri  dari  lini  BD  III,  memproduksi  Brake  Drum  dan  lini  HUB  III,  memproduksi  Hub.  Penelitian  ini  bertujuan, menentukan nilai  makespan terkecil dan sama, untuk lini BD III dan HUB III  menggunakan integrasi  metode Heijunka  dan  Batch Backward Scheduling dengan Preventive Maintenance (PM)  Pengolahan data diawali dengan menentukan urutan job dan completion time  dengan  metode  Heijunka  dan  Batch-Backward  Scheduling.  Selanjutnya,  menentukan  parameter  MTTF  dan  MTTR  untuk menentukan  interval  pemeriksaan  optimal  dan  rata  rata  waktu  perbaikan.  Pada  langkah  terakhir,  dilakukan  integrasi  hasil penjadwalan  dengan  interval  pemeriksaan  dan  perbaikan  bila  diperlukan,  untuk  mendapatkan  nilai  makespan.  Hasil  perhitungan didapatkan interval pemeriksaan optimal dan MTTR untuk lini BD III adalah 94 jam dan 1,7 jam sedangkan  lini HUB III adalah 116 jam dengan 1,2 jam.  Setelah dilakukan integrasi metode Heijunka-PM diperoleh makespan sebesar 511,8 jam dan 510,3 jam untuk lini BD III dan HUB III. Integrasi metode Batch-Backward scheduling-PM menghasilkan makespan sebesar 538,8 jam dan 540 jam untuk lini BD III dan HUB III. Berdasarkan kriteria makespan terkecil dipilih integrasi penjadwalan, menggunakan metode Heijunka- PM . Kata kunci — Penjadwalan, Preventive Maintenance, Metoda Heijunka, Backward Scheduling
Abstract — PT BMC industry which produces automotive components. The problem, in the Brake Assembly Assembly Line, is that high engine downtime is caused by engine failure, resulting in production scheduling not going according to plan. The Drum Assembly Brake Line consists of BD III lines, producing Brake Drum and HUB III lines, producing Hubs. This study aims to determine the smallest and the  same  makespan  value,  for  the  BD  III  and  HUB  III  lines  using  the  integration  of  the  Heijunka  method  and  Batch  Backward Scheduling with Preventive Maintenance (PM) Data processing begins by determining the sequence of jobs and completion time with Heijunka  and  Batch-Backward  Scheduling  method.  Next,  determine  the  MTTF  and  MTTR  parameters  to  determine  the  optimal inspection interval and average repair time. In the last step, the scheduling results are integrated with the inspection and repair intervals if needed, to get the makespan value. The calculation results show that the optimal inspection interval and MTTR for the BD III line is 94 hours and 1.7 hours while the HUB III line is 116 hours with 1.2 hours. After integration of the Heijunka-PM method, the makespan is  511.8  hours  and  510.3  hours  for  the  BD  III  and  HUB  III  lines.  The  integration  of  the  Batch-Backward  scheduling-PM  method produces makespan of 538.8 hours and 540 hours for the BD III and HUB III lines. Based on the smallest makespan criteria, scheduling integration is chosen, using the Heijunka-PM method.
Keywords — Scheduling, Preventive Maintenance, Heijunka Method, Backward Scheduling

## I. PENDAHULUAN
Sistem  perawatan  mesin  dan  penjadwalan  produksi merupakan dua hal  yang berkaitan, dalam berbagai penelitian sering  dikerjakan  secara  terpisah.  Kegiatan  perawatan ( maintenance ) memerlukan  waktu dalam pengerjaannya  yang tentu berdampak pada ketersediaan waktu produksi. Sementara pengabaian  kegiatan maintenance dapat  mengakibatkan meningkatnya kegagalan mesin.
PT.BMC  industri  yang  memproduksi  komponen  otomotif. Perusahaan  ini  memiliki  48  lini flowshop yang  menghasilkan
produk  berupa  komponen  otomotif.  PT.BMC  menggunakan sistem make-to-order sebagai strategi penempatan produknya, dimana  perusahaan  ini  hanya  akan  memulai  produksi  apabila terdapat  pesanan  dari  pelanggan.  Sistem  perawatan  yang diterapkan  adalah corrective  maintenance ,  dimana  kegiatan perawatan mesin dilakukan ketika terjadi breakdown . Berdasarkan  pengamatan  dan  wawancara  yang  dilakukan, permasalahan  yang  terdapat  pada  lini Brake  Drum Assembly(terdiri  dari  Brake  Drum III dan  Hub III),  adalah kegiatan  produksi  yang  telah  dijadwalkan  tidak  dapat
dijalankan  sesuai  dengan  rencana  disebabkan,  sering  terjadi kerusakan  mesin  ( breakdown ).    Ketika  terjadi breakdown , maka  waktu  yang telah dialokasikan  untuk  kegiatan produksi dialihkan untuk kegiatan maintenance . Hal ini berdampak pada kemampuan lini tersebut untuk menyelesaikan target produksi sesuai dengan pesanan.
Berangkat  dari  masalah,tujuan  yang  ingin  dicapai  dari penelitian ini adalah memberikan usulan penjadwalan produksi menggunakan  2  metode,  yaitu  metode Heijunka dan Batch  – Backward  Scheduling yang  diintegrasikan  dengan Preventive Maintenance untuk  menentukan  waktu  terbaik  untuk melakukan perawatan mesin dan mendapatkan nilai makespan minimum dan sama untuk lini BD III dan HUB III.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Penjadwalan
Penjadwalan  merupakan  proses  pengalokasian  sumber- sumber  atau  mesin-mesin  yang  ada  untuk  menjalankan sekumpulan  tugas  dalam  jangka  waktu  tertentu.  Definisi  lain menurut  Conway,  penjadwalan  adalah  proses  pengurutan pembuatan  produk  secara  menyeluruh  pada  sejumlah  mesin tertentu  dan  pengurutan  didefinisikan  sebagai  proses pembuatan  produk  pada  satu  mesin  dalam  jangka  waktu tertentu. Input untuk  suatu  penjadwalan  mencakup  urutan
ketergantungan  antar  operasi,  waktu  proses  untuk  masing- masing  operasi,  serta  fasilitas  yang  dibutuhkan  oleh  setiap operasi [1].
Terdapat dua target yang ingin dicapai melalui penjadwalan, yaitu  jumlah output yang  dihasilkan  dan  batas  waktu penyelesaian yang telah ditetapkan ( due date ). Kedua target ini dinyatakan  melalui  kriteria  penjadwalan  seperti  minimum makespan (keseluruhan  waktu  yang  digunakan  dalam  proses produksi),  minimum mean  flow  time (rata-rata  waktu  proses produksi),  minimum mean  lateness (rata-rata  keterlambatan), minimum tardiness (keterlambatan), minimum mean tardiness (rata-rata  keterlambatan),  minimasi number  of  tardy (jumlah keterlambatan) [2].
Penjadwalan flowshop merupakan pola alir dari N buah job yang  melalui  proses  yang  sama  (satu  arah). Flowshop Scheduling merupakan  sebuah      pekerjaan  yang  dianggap sebagai  kumpulan dari operasi    dimana diterapkannya sebuah struktur  presenden  khusus.  Penjadwalan flowshop dicirikan oleh adanya aliran kerja yang satu arah dan tertentu (tidak balik arah) [1].  Sebuah operasi tidak akan bisa disela dengan operasi yang lain.
Sebuah mesin hanya akan melakukan sebuah pekerjaan dalam satu waktu.

## Gambar 1 Pola Aliran Flowshop
Backward  scheduling adalah  penjadwalan  yang  dilakukan dengan tolak ukur dan batas waktu yang telah ditentukan ( due date ).  Metode  ini  menjadwalkan  produksi  dimulai  dari  batas akhir  diselesaikannya  keseluruhan  produk,  kemudian  mundur terus  kebelakang  sampai  didapatkan  waktu  dimulainya produksi. Kelebihan metode backward scheduling adalah hasil penjadwalan produksi dengan metode ini tidak akan melebihi batas due date , sehingga tidak terjadi keterlambatan.
Forward  scheduling adalah  teknik  penjadwalan  produksi yang menentukan waktu mulai produksi ( start ) terlebih dahulu dan kemudian menghitung jadwal waktu ke depan (maju) untuk setiap kegiatan operasi/produksi agar dapat menentukan waktu penyelesaian keseluruhan proses produksi ( completion time ).
B. Pemerataan Beban Kerja (Heijunka)
Heijunka atau  pemerataan  beban  kerja  merupakan  metode yang  diperkenalkan Toyota  Motor  Company melalui Toyota Production System (TPS) sebagai antisipasi terhadap fluktuasi permintaan  yang  sangat  bervariasi  dan  sulit  diprediksi. Heijunka adalah  meratakan  produksi  baik  dari  segi  volume maupun bauran produk.  Ia tidak membuat produk berdasarkan urutan  aktual  dari  pesanan  pelanggan,  yang  dapat  naik  dan turun secara tajam, tapi mengambil jumlah total pesanan dalam satu  bulan  dan  meratakannya  sehingga  dibuat  dalam  jumlah dan bauran yang sama dalam periode waktu yang lebih singkat (minggu atau hari) [3].
Tahapan penggunaan heijunka dalam perencanaan produksi adalah sebagai berikut:
 Identifikasi  volume  dan  bauran  tipe  produk  yang  akan diproduksi dalam 1 bulan.
 Menentukan  jumlah  hari  dan  jam  kerja  yang  akan digunakan dalam 1 bulan.
 Menentukan processing time atau waktu yang diperlukan untuk menyelesaikan 1 unit produk.
 Menentukan kapasitas produksi per hari.
 Meratakan  beban  kerja  selama  1  bulan  dengan  membagi volume produksi setiap tipe produk dengan satuan waktu yang lebih kecil. (contoh : 1 bulan = 4 minggu.)
 Menyesuaikan  volume  dan  bauran  produksi  mingguan dengan  kapasitas  produksi  per  hari  untuk  mendapatkan penjadwalan produksi.
C. Batch Processing
Produksi  secara  kelompok  besar  atau batch  production adalah proses produksi yang dilakukan untuk suatu kelompok produk  yang  bervariasi  dengan  kelompok  produk  yang dihasilkan yang lain, terutama variasi terlihat dari bahan-bahan yang terbatas [4].
Jumlah batch produksi  untuk  setiap due  date ,  yang diwakilkan dengan N f , dapat diperoleh dengan membagi jumlah permintaan  nf pada due  date f dengan  kapasitas  container c , atau dapat dijabarkan dengan rumus;
N f = 𝑛𝑓 𝑐 (1)
dimana :
N f :    jumlah batch produksi  yang  diperlukan  untuk memenuhi permintaan pada due date f nf :   jumlah permintaan pada due date f c :   kapasitas container
D. Perawatan (Maintenance)
Perawatan  atau maintenance adalah  aktivitas  agar  suatu komponen  atau  sistem  yang  rusak  dapat  dikembalikan  atau diperbaiki  dalam  suatu  kondisi  tertentu  pada  periode  tertentu [5].
Tujuan utama dilakukannya maintenance adalah agar seluruh proses produksi tetap dapat berjalan dengan  maksimal,  selain itu  pemeliharaan  yang  baik  akan  meningkatkan  kinerja perusahaan,  dan  dapat  meningkatkan  kualitas  produk  yang dihasilkan  dan  mengurangi waste .  Tujuan  dari  perawatan ( maintenance ) antara lain [4]:
Kemampuan  produksi  dapat  memenuhi  kebutuhan  sesuai dengan rencana produksi.

## 2.2.1 Jenis – jenis perawatan
Kegiatan  pemeliharaan  yang  dilakukan  dalam  suatu perusahaan dapat dibedakan atas dua macam, yaitu preventive maintenance dan corrective/breakdown maintenance [4].
Kegiatan pemeliharaan dan perawatan yang dilakukan untuk mecegah timbulnya kerusakan – kerusakan yang tidak terduga dan  menemukan  kondisi  atau  keadaan  yang  dapat menyebabkan  fasilitas  produksi  mengalami  kerusakan  pada waktu digunakan dalam proses produksi.
Terdapa  perbedaan preventive  maintenance dengan routine maintenance dan periodic maintenance . Routine maintenance adalah  kegiatan  pemeliharaan  dan  perawatan  yang  dilakukan secara  rutin  misalnya  setiap  hari.  Sedangkan Periodic Maintenance adalah  kegiatan  pemeliharaan  dan  perawatan yang  dilakukan  secara  periodik  atau  dalam  jangka  waktu tertentu [4].
Kegiatan  pemeliharaan  dan  perawatan  yang  dilakukan setelah terjadinya suatu kerusakan atau kelainan pada fasilitas atau  perlatan  sehingga  tidak  dapat  berfungsi  dengan  baik. Kegiatan corrective  maintenance yang  dilakukan  sering disebut dengan kegiatan perbaikan atau reparasi.

## 2.2.2 Penentuan  Distribusi  Data  Time  To  Failure  (TTF) dan Time to Repair (TTR)
Perhitungan  selang  waktu  kegagalan  didapat  dengan menghitung  selang  waktu  antara  waktu  kegagalan  awal  yang telah  diperbaiki  sampai  dengan  terjadi  kerusakan  berikutnya. Perhitungan  yang  akan  dilakukan  untuk  mendapatkan  selang waktu  kegagalan  dan  selang  waktu  perbaikan.  Distribusi kegagalan  yang  digunakan  terdiri  dari  empat  distribusi  yaitu distribusi Eksponensial, distribusi Weibull , distribusi Normal, dan distribusi Lognormal [5].

## 2.2.3 Identifikasi Distribusi Kerusakan dan Perbaikan
Identifikasi  distribusi  kerusakan  dan  perbaikan  berfungsi untuk  menunjukkan  tes  statistik  dalam  hal  menerima  atau menolak  suatu  hipotesis  bahwa  waktu  kerusakan  atau perbaikan yang diteliti berasal dari suatu distriusi tertentu [5]. Penentuan distribusi data dengan melakukan perhitungan Index of  Fit (IoF)  serta  perhitungan  pengujian  kesesuaian  distribusi atau Goodness of Fit (GoF) yang tertujuan untuk  mengetahui validitas  dari  suatu  asumsi  distribusi  yang  diperoleh sebelumnya.  Dalam  menguji  kesesuaian  distribusi  tersebut dilakukan  dengan  menggunakan  tiga  macam  perhitungan bergantung tergantung dengan distribusi masing-masing antara lain  Uji Mann’s untuk  distribusi Weibull ,  Uji Barlett untuk distribusi  Eksponensial  dan  Uji Kolmogorov-Smirnov untuk distribusi Normal dan Lognormal.

## 2.2.4 Mean  Time  to  Failure  (MTTF)  dan  Mean  Time  to Repair (MTTR)
Merupakan nilai rata-rata waktu kegagalan yang akan datang dari  sebuah  sistem  (komponen).  Untuk  sistem  yang  dapat direparasi, maka MTTF adalah masa kerja suatu komponen saat pertama  kali  digunakan  atau  dihidupkan  sampai  unit  tersebut akan rusak kembali atau perlu di periksa kembali. Mean Time To  Repair (MTTR)  adalah  waktu  rata-rata  untuk  waktu pengecekan  atau  perbaikan  saat  komponen  atau  unit  tersebut diperiksa sampai komponen atau unit tersebut digunakan atau dihidupkan  kembali. Mean  Time  To  Repair (MTTR)  adalah nilai rata – rata atau yang diharapkan dari waktu perbaikan. 2.2.5 Downtime Downtime adalah  waktu dimana  mesin atau peralatan tidak berjalan  sesuai  jadwal  yang  direncanakan,  biasanya  terjadi karena ada kerusakan pada mesin ataupun peralatan. Downtime merupakan  waktu breakdown dimana  mesin  mengalami kegagalan atau kerusakan sehingga tidak menghasilkan produk [5].

## 2.2.6 Breakdown
Breakdown dapat  didefinisikan  sebagai  berhentinya  mesin pada  saat  produksi  yang  melibatkan  teknisi  dalam  perbaikan. Jadi, Breakdown adalah  pemeliharaan  setelah  terjadi kerusakan,  lebih  tepatnya  perbaikan  yang  dilakukan  karena suatu  peralatan  mengalami  kerusakan  sehingga  berhenti berjalan [5].

## II. METODOLOGI PENELITIAN
Pengamatan  dilakukan  pada  lini  produksi  produk Brake Drum Assy, dimana kegiatan produksi yang telah dijadwalkan tidak dapat dijalankan disebabkan oleh sering terjadi kerusakan mesin. Tahap selanjutnya dilakukan pengumpulan data sesuai yang  dibutuhkan.  Pengolahan  data  dimulai  dengan  membuat penjadwalan  produksi  menggunakan  metode  Heijunka  dan metode Batch  Backward  Scheduling, perhitungan preventive maintenance untuk  mendapatkan  interval  waktu  pemeriksaan dan  rata  rata  waktu  perbaikan. Selanjutnya  integrasi penjadwalan  produksi  dan preventive  maintenance untuk mendapatkan nilai makespan terkecil dan sama, pada kedua lini
produksi BD III dan HB III yang terdapat pada lini Brake Drum Assy .
VI.  HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Kondisi Awal
Lini Brake Drum Assy III memiliki 5 proses, yaitu roughing dalam, roughing luar, drilling, finishing , dan oiling .  Sementara lini Hub III memiliki 4 proses, yaitu, roughing dalam, roughing luar, finishing dan drilling .    Waktu setup ( changeover )  yang diperlukan untuk setup mesin sesuai tipe yang akan dikerjakan adalah 2 jam atau 120 menit.
Brake Drum Assy Brake Drum Hub Gambar 1. Produk Brake Drum Assembly. # 2
Roughing
Luar # 1 Roughing Dalam # 3 Finishing # 4 Finishing
# 1 Roughing
Dalam
# 2
Roughing Luar # 3 Drilling # 4 Finishing # 5 Oiling HUB III BRAKE DRUM III ASSEMBLY  517 F  : 6 menit / unit  517 R  : 5 menit / unit  527 F  : 6 menit / unit  527 R  : 6 menit / unit 1 cont : 12 pcs
Gambar 2.  Lini Produksi Brake Drum Assembly .
Permasalahan yang terjadi adalah lini Brake Drum Assembly tidak  dapat  memenuhi  target  produksi  yang  telah  ditetapkan, disebabkan  oleh  sering  terjadi  kerusakan  mesin  ( Breakdown) pada lini BD III dan Hub III dan penjadwalan produksi  yang kurang tepat.  Data produksi dan downtime yang terjadi selama periode bulan Januari – Mei 2018 adalah pada Tabel I.
Dari  Tabel  I  dapat  dilihat  bahwa  Lini Brake  Drum  Assembly tidak  dapat  memenuhi  target  yang  sudah  ditetapkan  dan  data downtime akibat  kerusakan  mesin  melebihi  target  yang ditetapkan  perusahaan.  Usulan  penjadwalan  produksi, digunakan data permintaan tertinggi pada bulan Mei 2018.
TABEL I DATA PRODUKSI DAN DOWNTIME LINI BRAKE DRUM ASSEMBLY TABEL II
DUE DATE DAN PRODUKSI PADA LINI BD III DAN HUB III
Dari Tabel II dapat dilihat kondisi aktual produksi tidak dapat memenuhi  permintaan  sesuai due  date yang  telah  ditetapkan, sehingga  menyebabkan  pesanan  terlambat  dikirimkan  kepada pelanggan. Due date berwarna merah menunjukkan permintaan yang  tidak  terpenuhi  tepat  waktu  karena  kekurangan  stok barang jadi yang jumlahnya terdapat pada kolom Balance . B. Penjadwalan Menggunakan Production Leveling
(Heijunka) Prinsip dari heijunka adalah pemerataan volume dan variasi pekerjaan.  Untuk melakukan heijunka , perlu diketahui terlebih dahulu  waktu proses dan kapasitas produksi  untuk setiap tipe produk.
Plan Aktual Plan Aktual Plan Aktual Plan Aktual Plan Aktual Brake Drum 517 F 613 718 734 702 424 Hub 517 F 647 652 694 680 671 Brake Drum 517 R 534 602 594 665 712 Hub 517 R 526 582 570 711 574 Brake Drum 527 R 664 703 694 773 817 Hub 527 R 620 749 566 759 799 Brake Drum 527 R 1246 1269 1250 1078 1418 Hub 527 R 1228 1136 1247 1146 1269 624 528 1392 888 860 657 1092 721 1273 584 595 714 1120 613 Data Produksi Brake Drum Assy  bulan 2018 2 Brake Drum Assy 517 Rear 1 Brake Drum Assy 517 Front Mei April Maret Februari Januari 557 639 573 688 581 752 3 Brake Drum Assy 527 Front Nomor Tipe Part 4 Brake Drum Assy 527 Rear
Brake Drum III Januari Februari Maret April Mei HUB III Januari Februari Maret April Mei Workload (menit) 19175 20720 21330 28200 30145 Workload (menit) 18740 21960 25826 26870 28290 Target (menit) 384 410 427 564 603 Target (menit) 390 440 517 538 566 Aktual (menit) 222 1067 680 870 1454 Aktual (menit) 1742 1666 3235 1625 853 *Target downtime perusahaan = 2% dari total workload Data Breakdown Mesin DUE DATE Aktual Balance DUE DATE Aktual Balance DUE DATE Aktual Balance DUE DATE Aktual Balance DUE DATE aktual Balance DUE DATE aktual Balance DUE DATE aktual Balance DUE DATE aktual Balance 1 0 0
0 0
1 0 0 0 0 2 0 0 0 0
2 0 0 0 0
3
71 71 0 0 0
3 0 0 0 0
4
73 144 0 83 83 0 4 61 61 0 89 89 0 5 120 24 0 120 75 38
0
5 120 -59 0 120 80 49 0 6 24 0 38 0 6
-59 0 172 221 21 21
7 24 96
-96 38 131 131 7 -59 96
-96 221 206 227
8 24 -96
38 167 298 8 -59 12 -84 221 92 319
9 24 -96 96 202 144 184 482 9 -59 202 118 96 125 319
10 24 195 99 144 144 338 10 -59 90 208 125 144 175
11 24 168 267 144 338 11 -59
240 448 125 175
12
24 80 347 224 -80 338 12 30 -29 45 493 224 -99 175
13 197 221 130 217 -80 338 13 39 10 130
363 -99 78 253 14 90 311 81 298 -80 240 98 14 10 363 -99 240 161 174 15 311 50 348 108 28 98 15 10 123 486 30 -69 2 176
16 311 348 132 160 38 136 16 10 486 180 111 176
17 144 167 348 160 192 170 114 17 144 -134 486 35 146 192 115 99 18 167 206 142 160 0 172 286 18 -134 206 280 160 -14 185 284 19 123 290 142 0 4 290
19 111 -23
280 -14 20 304
20 61 351 142 0 144 146 20 50 27 280 -14 144
160
21 56 407 142 28 28 146 21 106 133 280 -14 160
22 407 142 100 128 146 22 27 160 280 40 26 160
23 407 142 71 199 144 2 23 160 280 100 126 144 16 24 264 143 142 48 151 168 170 24 264 -104 280 48 80 158 16 25 143 192 -50 151 90 260 25 -104 192 88
11 169 69 85
26
143 -50 151 145 405 26
-104
88 169 150 235 27 143 -50 151 405
27
-104
88 169 133 368
28 143 -50 240 -89 405 28 -104 88 240
-71 186 554
29 143 -50
-89 405
29 -104 88 -71 554
30 143 -50 -89 96 309 30 -104 88
-71 96 458
31 143 -50
-89 432 -123 31 -104 88 -71 432 26 total 528 671 624 574 888 799 1392 1269 total 528 424 624 712 888 817 1392 1418 demand demand 527 Front
527 Rear
-104 88 -71 26 143 -50 -89 -123 517 Front 528 624 888 1392 517 Front BD III DATE 527 Rear 517 Rear 528 624 888 1392 517 Rear HUB DATE 527 Front

## TABEL IV WAKTU PROSES DAN KAPASITAS PRODUKSI
Setelah didapatkan waktu proses untuk setiap tipe produk pada tabel 4.4, yaitu 6 menit / unit untuk tipe 517 F, 527 F, 527 R, dan 5 menit / unit untuk tipe 517 R serta kapasitas
produksi  per  hari  (1  hari  =  18  jam  kerja),  selanjutnya dilakukan  pemerataan  terhadap  permintaan  dalam  satuan unit / bulan menjadi satuan unit / minggu.
Tabel 4.5 Production Leveling Tabel 4.6 Urutan Job
Tabel V menunjukkan pemerataan volume pekerjaan untuk setiap  tipe  produk  dari  unit  /  bulan  kedalam  satuan  unit  / minggu dengan cara membagi volume produksi / bulan dengan jumlah  minggu  dalam  1  bulan  yaitu  4  minggu.    Langkah selanjutnya  adalah  mengkonversikan  volume  produksi mingguan kedalam satuan jam dengan cara mengalikan volume produksi mingguan dengan waktu proses yang telah diperoleh sebelumnya.  Setelah  itu  hasil  tersebut  dijumlahkan  dengan waktu setup yang  telah  ditentukan  perusahaan  selama  120 menit sebelum memulai job .
Tabel VI  menunjukkan urutan job yang didapatkan dengan cara pengurutan berdasarkan completion time tiap job dari yang terkecil  hingga  yang  terbesar  untuk  mendapatkan minimum flowtime .  Urutan job yang diperoleh adalah J2  - J1 - J3 - J4. Setelah mendapatkan urutan pengerjaan Job , selanjutnya waktu produksi untuk setiap job disesuaikan dengan waktu kerja per hari  yaitu  18  jam.    Jika  sebuah job memerlukan  waktu penyelesaian lebih dari 18 jam, maka sisanya akan dikerjakan pada tanggal berikutnya.

## TABEL VII
JADWAL PRODUKSI MENGGUNAKAN HEIJUNKA Job Tipe 1 517 Front 10 unit / jam 6 menit / unit 0.1 jam/ unit 180 unit / hari 2 517 Rear 12 unit / jam 5 menit / unit 0.08 jam/ unit 216 unit / hari 3 527 Front 10 unit / jam 6 menit / unit 0.1 jam/ unit 180 unit / hari 4 527 Rear 10 unit / jam 6 menit / unit 0.1 jam/ unit 180 unit / hari
Waktu Proses Job Tipe Bulanan
(unit) Mingguan (Unit) Mingguan (Jam) Setup Completion Time Job Tipe Bulanan (unit) Mingguan (Unit) Mingguan (Jam) Setup Completion Time 1 517 Front 528 132 13.2 2 15.2 2 517 Rear 624 156 12.48 2 14.48 2 517 Rear 624 156 12.48 2 14.48 1 517 Front 528 132 13.2 2 15.2 3 527 Front 888 222 22.2 2 24.2 3 527 Front 888 222 22.2 2 24.2 4 527 Rear 1392 348 34.8 2 36.8 4 527 Rear 1392 348 34.8 2 36.8 3432 858 82.68 8 90.68 90 avr time / week (hour)
TOTAL
URUTAN JOB J2 - J1 - J3 - J4 DUE DATE AKTUAL BALANCE DUE DATE AKTUAL BALANCE DUE DATEAKTUAL BALANCE DUE
DATE AKTUAL BALANCE 1 15 15 156 156 0 0
18 13.98 4 17.98 J2 ; J2 -J1 2 117 132 156 43 43 0
18 16 2 18 J1-J3 3 132 156
179 222 0
18 17.9 17.9 4 132 156 222
160 160 18
16 2 18 J3-J4 5 120 12
156 120 102 160
18 0 0 6 12 156 102
160
18 0 0 7 12 96 60
102 180 340
18 18 18
8 7 19 156 216 102 8 348
18 13.98 4 17.98 J4 - J2 ; J2 -J1 9 125 144 216 96 34 40 348 18 15.9
2 17.9 J1-J3 10 144 216 180 220 144 204
18 18 18 11 144 216 8 228 152 356 18
16 2 18 J3 - J4 12 144 216 224 4
356 18 0 0 13 144 130 86
4 356
18 0 0 14 144 86
4 240 180 296
18 18 18
15 144
156 242 4 16 312
18 14.08 4 18.08 J4 - J2 ; J2 -J1 16 132 276
242 28 32 312 18 16 2
18 J1-J3 17 144 132
242 180 212 192 120
18 18 18 18 132 206 36 160 14 66 145 265 18
15.9 2 17.9 J3 - J4 19 132 36 66
265
18 0 0 20 132 36
66 144 121
18 0 0 21 132 36
66 180 301
18 18 18
22 132
156 192 66 23 324
18 14.78 2 16.78 J4 - J2 23 132 264 192 8 74 144 180 18 14 4 18
J2 -J1; J1-J3 24 264 0 192 48 180 206 180 18
18 18 25 0 192 0 34 240 126 306 18 16 2 18
J3 - J4 26 0 0 240
306
18 0 0 27 0 0 240
306
18 0 0 28 0 0 240 0 180 486 18 18
18 29 0 0 0 42
528 18 4.2 4.2
30
0 0
0 96 432
18 0 0 31 0 0 0
432 0 18 0 0 TOTAL 528 528 624 624 888 888 1392 1392 DEMAND 517 Front
TOTAL TIME USED / DAY KET. CHANGEOVER DATE 0 0 0 0 558 330.72
32 517 Rear 527 Front 527 Rear AVAILABLE
TIME / DAY PRODUCTION TIME CHANGE OVER 362.72 528 624 888 1392
Tabel  VII  menunjukkan  hasil  penjadwalan  produksi menggunakan heijunka .    Volume  produksi  mingguan  yang telah diperoleh disesuaikan  waktu produksinya dengan  waktu yang  tersedia  tiap  hari. Available  time  /  day menunjukkan waktu yang tersedia tiap harinya. Production time mengalikan volume  produksi  pada  tanggal  tertentu  dengan  waktu  proses, kemudian dijumlahkan. Changeover dihitung setiap ada setup mesin sebelum pengerjaan job . Total time adalah waktu yang digunakan  tiap  harinya, production  time ditambah  dengan changeover ,  yang  tidak  boleh  melebihi  batas  waktu  18  jam  / hari. Kondisi balance positif  menunjukkan  permintaan  pada due date dapat terpenuhi karena tidak kekurangan stok produk. Contoh  pengerjaannya  adalah  pada  tanggal  1,  kegiatan produksi dimulai setup mesin untuk spesifikasi 517 R selama
120 menit, dilanjutkan dengan mengerjakan volume mingguan tipe  517  R  sebanyak  156  unit  selama  12,48  jam,  dilanjutkan dengan changeover (setup) mesin dengan spesifikasi tipe 517 F selama  120  menit,  sehingga  total  waktu  produksi  16,48  jam. Setelah  itu  produksi  tipe  517  F  sebanyak  132  unit,  namun karena  waktu  tersedia  pada  tanggal  1  hanya  1,5  jam,  maka hanya  dapat  di  produksi  15  unit  pada  tanggal  1  dan  sisanya dilanjutkan  pada  tanggal  2.    Setelah  produksi  517  F  selesai, dilanjutkan  dengan  setup  untuk job selanjutnya  dan  kegiatan produksi, dan seterusnya hingga job terakhir. Total completion time yang  diperoleh  untuk  menyelesaikan  seluruh  job  adalah 362,72 jam.
Gambar 3. Gantt Chart Jadwal produksi menggunakan Heijunka
Gambar  3  menunjukkan  hasil  urutan  jadwal  produksi menggunakan metode Heijunka , yaitu J2 – J1 – J3 – J4 – J2 – J1 – J3 – J4 – J2 – J1 – J3 – J4 – J2 – J1 – J3 – J4 dengan total waktu penyelesaian seluruh job 362,72 jam.
C. Penjadwalan Menggunakan Batch-Backward Scheduling
Pendekatan Backward Scheduling digunakan pada penelitian ini untuk menghindari job diselesaikan melebihi due date yang telah ditetapkan seperti kondisi yang terjadi saat ini. Backward scheduling menjadwalkan  produksi  dimulai  dari  batas  akhir
diselesaikannya job terakhir,  kemudian  mundur  kebelakang sampai  didapatkan  waktu  dimulainya  produksi.    Proses produksi Batch digunakan untuk menyesuaikan dengan kondisi akhir produk Brake Drum Assembly yang dikirim dalam bentuk batch dimana 1 container berisi 12 unit.
Untuk  melakukan  penjadwalan  dengan Batch  –  Backward scheduling , pertama  – tama perlu diketahui  waktu proses dan kapasitas  produksi  untuk  setiap  tipe  produk,  yang  dikonversi dalam satuan batch. 1 batch terdiri dari 12 unit produk.

## TABEL VIII KAPASITAS PRODUKSI DALAM BENTUK BATCH
Setelah  didapatkan  kapasitas  produksi  untuk  setiap  tipe produk dalam bentuk batch , langkah selanjutnya  menentukan production  batch pada  setiap due  date ,  yaitu  jumlah batch harus  diproduksi  untuk  memenuhi  permintaan  pada due  date tertentu dengan cara membagi permintaan pada setiap due date dengan  kapasitas container .    Setelah  didapatkan production batch untuk  tiap due  date ,  dilakukan  penjadwalan  produksi dimulai  dari due  date yang  paling  akhir  dengan mempertimbangkan kapasitas dan waktu produksi per harinya.
Dari tabel IX di bawah ini, dapat dilihat  hasil penjadwalan produksi  menggunakan Batch  –  Backward  Scheduling. Pada kolom due  date permintaan  pada  setiap due  date telah dikonversi  dalam  bentuk production  batch . Production  time untuk  setiap  tanggal  dihitung  dengan  menjumlahkan  waktu produksi, yang didapat dengan mengalikan jumlah batch yang diproduksi dengan waktu proses. Changeover ( setup ) selama 120  menit  dilakukan  sebelum  dimulainya  sebuah job . Total
time used / day didapatkan dengan menjumlahkan production time dengan changeover , yang digunakan sebagai batas waktu produksi  yang  tidak  boleh  melebihi  18  jam/hari.    Apabila sebuah job memerlukan  waktu  produksi  lebih  dari  18  jam, maka  waktu  mulai  produksi  dimajukan  sesuai  keperluan job tersebut. Kondisi balance positif menandakan permintaan pada due date dapat terpenuhi karena tidak kekurangan stok produk. Contoh pengerjaannya adalah due date terakhir terdapat pada tanggal  31  mei  yaitu  tipe  527  R  sebanyak  36 batch .    Jika dikalikan  dengan  waktu  proses  yaitu  1,2  jam/ batch ,  maka dibutuhkan  43,2  jam  atau  2  hari  kerja  dan  7,2  jam  pada  hari ketiga.    Jadi  waktu  produksi  untuk  memenuhi job tersebut dimulai  tanggal  28  –  30  mei.  Tahapan  yang  sama  dilakukan untuk job berikutnya sampai seluruh due date terpenuhi.  Total waktu  yang  dibutuhkan  untuk  menyelesaikan  seluruh  job adalah 360,72 jam.
517 Front 0.1 jam/ unit 1.2 JAM / BATCH 15 517 Rear 0.08 jam/ unit 0.96 JAM / BATCH 19 527 Front 0.1 jam/ unit 1.2 JAM / BATCH 15 527 Rear 0.1 jam/ unit 1.2 JAM / BATCH 15 BATCH / DAY BATCH / DAY BATCH / DAY BATCH / DAY

## TABEL IX JADWAL PRODUKSI DENGAN BATCH – BACKWARD SCHEDULING
Penjadwalan dengan metode Batch – Backward Scheduling digambarkan dalam gantt chart sebagai berikut :
Gambar 4. Gantt Chart Jadwal produksi menggunakan Batch – Backward Scheduling
Gambar  4  menunjukkan  hasil  urutan  jadwal  produksi menggunakan metode Batch Backward Scheduling, yaitu J1 – J2 – J3 – J4 – J3 – J2 – J4 – J1 – J2 – J3 – J4 – J1 – J3 – J2 – J3 – J4 dengan total waktu penyelesaian seluruh job 360,72 jam.

## TABEL X
HASIL PRODUKSI MENGGUNAKAN HEIJUNKA DAN BATCH - BACKWARD
Berdasarkan  hasil  perhitungan  yang  telah  dilakukan,  kedua metode penjadwalan menunjukkan perbaikan dari kondisi yang
ada di perusahaan saat ini.  Hal ini dapat dilihat dari hasil semua job dapat diselesaikan dalam kurun waktu yang
DUE DATE AKTUALBALANCE DUE DATE AKTUAL BALANCE DUE DATE AKTUAL BALANCE DUE DATE AKTUALBALANCE 1 0
0 0
0 18 0 0 2 0 0 0
0 18 0 0 3 10 10 4 4 0 0 18 15.84 2 17.84 J1 - J2 4 10 4 8 10 10 0 18 15.84 2 17.84 J2 - J3 5 10 0 8 10
0 0 18 0 0 6 0 8 0
0 18 0 0 7 0 8 0 0 0
18 0 0 8 0 0 8 8 0 18 9.6 2 11.6 J3 - J4 9 0 0 8 0 12 12 18 14.4 2 16.4 J4 - J3 10 0 0 15 15
12 0 18 18 18 11 0 11 11 4 19 0 18 15.36 2 17.36 J3 - J2 12 0 11 19 0 10 10
18 12 2 14 J2 - J4 13 0 11 0 0
10 20 18 12 12 14 0 0 0 20 15 15 18 18 18 15 12 12 0 0 1 16 18 15.6 2 17.6 J4 - J1 16 12 15 15 0
16 18 14.4 2 16.4 J1 - J2 17 12 0 2 17 12 12 16
0 18 16.32 2 18.32 J2 - J3 18 0 17 0 13 1 0 12 12 18 15.6 2 17.6 J3 - J4 19 0 0 0 12 18 0 0 20 0 0 0 12 0 18 0 0 21 0 0 0 12 12 18 14.4 2 16.4 J4 - J1 22 15 15 0 0
12 18 18 18
23 7 22
0 4 4 12 0 18 13.2 4 17.2 J1 - J3 ; J3 -J2 24 22 0 16 16 4 0 0 18 15.36 2 17.36 J2 - J3 25 0 16 0 15 15 0 18 18 18 26 0 0 5 20 0
18 6 2 8 J3 - J4 27 0 0 20 0 18 0 0 28 0 0 20 0 15 15 18 18 18 29 0 0 0 15 30 18 18 18 30 0 0 0 8 14 36 18 16.8 16.8 31 0 0 0 36 0 18 0 0 total 44 44 52 52 74 74
116 116
demand DATE AVAILABLE TIME / DAY PRODUCTION TIME CHANG E OVER
517 Front
517 Rear 527 Front 527 Rear TOTAL TIME USED / DAY KET. CHANGEOVER 558
528 624 888
1392 330.72 30 360.72 0 0 0
0
Plan Aktual
Plan Aktual Plan Aktual Brake Drum 517 F 424 528 528 Hub 517 F 671 528 528 Brake Drum 517 R 712 624 624 Hub 517 R 574 624 624 Brake Drum 527 R 817 888 888 Hub 527 R 799 888 888 Brake Drum 527 R 1418 1392 1392 Hub 527 R 1269 1392 1392 BATCH - BACKWARD
528 624 888
1392 HEIJUNKA
528 624 888
1392
Mei 528 624 888 1392 2 Brake Drum Assy 517 Rear 3 Brake Drum Assy 527 Front 4 Brake Drum Assy 527 Rear Nomor Tipe Part 1
Brake Drum Assy 517 Front
tersedia,  dan  semua job selesai  sebelum due  date yang  telah ditetapkan.
D. Preventive Maintenance 1. Penentuan Mesin Kritis
Penentuan  mesin  kritis  dilakukan  berdasarkan  mesin  yang paling sering mengalami kegagalan pada saat proses produksi selama  periode  Januari  –  Mei  2018.  Berikut  adalah  data kerusakan mesin untuk lini BD III dan Hub III:

## TABEL XI PENENTUAN MESIN KRITIS LINI BD III DAN HUB III
Dari Tabel XI dapat disimpulkan bahwa  mesin kritis untuk lini Hub III adalah mesin Finishing lathe jenis TAMAKI NV 400  dengan  presentase downtime 39,37%.    Sementara  untuk lini  BD  III  mesin  kritis  adalah  mesin Rough  Lathe jenis TAMAKI TS 600 dengan presentase 53,94%.
1. Perhitungan Index of Fit Selang Waktu Kerusakan (TTF) dan Selang Waktu Perbaikan (TTR) Mesin Kritis
Tahap  ini  diawali  dengan  melakukan  perhitungan  selang waktu  antar  kerusakan  (TTF)  dan  lamanya  waktu  perbaikan (TTR) dengan menggunakan data kerusakan mesin, kemudian menentukan  jenis  distribusi  kerusakan  dan  perbaikan berdasarkan  nilai index  of  fit yang  dihitung  untuk  distribusi normal,  eksponensial,  lognormal  dan  Weibull.  Berikut merupakan  perbandingan  hasil  perhitungan index  of  fit kerusakan  dan  perbaikan  untuk  masing-masing  distribusi terpilih pada lini HUB III dan BD III.

## TABEL XII dan XIII
Index of Fit TTF dan TTR lini HUB III dan BD III
Tabel  XII  dan  XIII  menunjukkan  untuk  lini  Hub  III,  nilai Index of Fit (IoF) terbesar untuk TTF dan TTR adalah distribusi Lognormal.    Sementara  untuk  lini  BD  III,  nilai Index  of  Fit (IoF)  terbesar  untuk  TTF  adalah  distribusi  eksponensial  dan IoF terbesar untuk TTR adalah distribusi lognormal.  Terhadap distribusi  terpilih  selanjutnya  akan  dilakukan  pengujian kecocokan  distribusi  untuk  mengetahui  kesesuaian  hasil perhitungan  yang  didapatkan  dengan  sebaran  distribusi tersebut.
2. Uji Kesesuaian Distribusi (Goodness Of Fit)
Tahapan berikutnya dari perencanaan preventive maintenance adalah  melakukan  uji  kesesuaian  distribusi  atau Goodness of Fit, yang bertujuan untuk mengetahui apakah data distribusi telah sesuai. Jika  data distribusi tersebut tidak sesuai maka  pemilihan Index  of  fit tertinggi  pertama  diganti  dengan nilai  tertinggi  kedua,  dan  seterusnya  hingga  data  distribusi sesuai. Digunakan empat jenis uji kesesuaian yaitu, uji Barlett untuk  distribusi  eksponensial,  uji Mann untuk  distribusi
Weibull serta uji Kolmogorov-smirnov untuk distribusi normal dan lognormal.
Setelah  dilakukan  uji  kesesuaian  distribusi  yang  hasilnya, dapat  disimpulkan  untuk  lini  BD  III,  data  TTF  berdistribusi eksponensial,  sementara  data  TTR  berdistribusi Weibull. Sementara untuk lini HUB III, data TTF dan TTR berdistribusi Weibull . 3. Perhitungan Mean Time to Failure (MTTF) dan Mean Time to Repair (MTTR) pada Distribusi Terpilih
Untuk  mendapatkan  nilai Mean  Time  To  Failure (MTTF) dan Mean  Time  To  Repair (MTTR),  digunakan  metode Maximum  Likelihood  Estimator (MLE)  untuk  distribusi terpilih.  Berikut  merupakan  hasil  perhitungan  MTTF  dan MTTR.
Tabel XIV merupakan hasil perhitungan Maximum Likehood Estimator (MLE) dari distribusi terpilih yang merupakan hasil dari uji goodness of fit (GoF) untuk selang waktu kegagalan dan selang waktu perbaikan pada lini BD III dan HUB III.
OP Proses Nama Mesin Downtime (Minutes) Downtime (Hours) % Downtime OP Proses Nama Mesin Downtime (Minutes) Downtime (Hours) % Downtime 1 Rough Lathe MC TAMAKI NV 600 2365 39.42 30.09 1 Rough Lathe MC TAMAKI TS 600 2992 49.87 53.94 2 Lathe MC TAMAKI NV 400 345 5.75 4.39 2 Lathe MC VICTOR VT 760 830 13.83 14.96 3 Finishing Lathe MC TAMAKI NV 400 3094 51.57 39.37 3 Drilling MC ASHINA AD 550 230 3.83 4.15 4 Drilling & Tapping MC TAMAKI NV 400 2055 34.25 26.15 4 Finishing Lathe MC TAMAKI TS 600 650 10.83 11.72 7859 130.98 100.00 5 Honing MC TAMAKI TS 600 845 14.08 15.23 5547 92.45 100.00
TOTAL BRAKE DRUM III TOTAL HUB III JENIS DISTRIBUSI IOF JENIS DISTRIBUSI IOF
JENIS DISTRIBUSI IOF JENIS DISTRIBUSI IOF NORMAL 0.7873 NORMAL 0.6892 NORMAL 0.9003 NORMAL 0.7754 EKSPONENSIAL 0.9481 EKSPONENSIAL 0.8848 EKSPONENSIAL 0.9899 EKSPONENSIAL 0.9129 LOGNORMAL 0.9768 LOGNORMAL 0.8889 LOGNORMAL 0.9888 LOGNORMAL 0.9618 WEIBULL 0.9592 WEIBULL 0.7916 WEIBULL 0.9791 WEIBULL 0.9033 BD III / I (MC TAMAKI MS 600) HUB III / I (MC TAMAKI NV 400) TTR TTF TABEL RANGKUMAN TTR TABEL RANGKUMAN TTF TABEL RANGKUMAN TABEL RANGKUMAN

## TABEL XIV HASIL PERHITUNGAN MLE MTTF DAN MTTR LINI BD III DAN HUB III

## 4. Interval Pemeriksaan Optimal
Setelah  mendapatkan  nilai  parameter  MTTF  dan  MTTR masing-masing  untuk lini BD III dan HUB III, tahapan akhir dari perencanaan Preventive Maintenance adalah menentukan
waktu  terbaik  untuk  melakukan  kegiatan  perawatan. Perhitungan  interval  pemeriksaan  optimal  dapat  dilihat  pada tabel 4.17 dan 4.18 dibawah ini.

## TABEL XV INTERVAL PEMERIKSAAN OPTIMAL LINI BD III DAN HUB III
Tabel  XV  menunjukkan  hasil  rangkuman  perhitungan preventive  maintenance yang  dilakukan  pada  lini  BD  III  dan lini  HUB  III.    Perhitungan  Interval  pemeriksaan  optimal menggunakan asumsi berupa 18 jam kerja per hari, 5 hari kerja
Parameter Nilai ß 1.108 θ 1.242 MTTR 1.195 ß 0.750 θ 62.642 MTTF 74.624 ß 0.525 θ 1.242 MTTR 1.699 r 46
λ 0.013 MTTF 75.758 TTF Weibull HUB III BD III TTR TTF Weibull Eksponensial TTR Weibull MLE Lini Jenis Data Distribusi Jam Kerja Mesin
= = 18 Jam/ Hari Hari Kerja Mesin = = 5 Hari / Minggu Periode Penelitian = = 20 Minggu = 5 Bulan Total Kerja Mesin = 1 x 18 x 5 x 20 = 1800 Jam / Bulan Rata-rata Jam Kerja Perbulan = 1800 / 5 = 360 Jam/Bulan Frekuensi Kerusakan = = 47 Kali Mean Time To Repair = = 1.1954 Jam Waktu Pemeriksaan Rata - Rata = = 1.1738 Jam Rata-rata Kerusakan Perbulan (k) = = 9.4 Kali/Bulan Rata-rata Waktu Perbaikan Perbulan (μ) = 360 / 1.1954 = 301.1544 Jam/Bulan Rata-rata Waktu Pemeriksaan Perbulan (i) = 360 / 1.1738 = 306.6962 Jam/Bulan Frekuensi Pemeriksaan Optimal = (K * I ) /  μ = 3.094 Kali/Bulan Pembulatan (≈) = 3 Kali/Bulan Interval Waktu Pemeriksaan Optimal = 360 / 3.094 = 116
Jam Pembulatan (≈) 6 Hari HUB III / I Perhitungan Interval Pemeriksaan Jam Kerja Mesin = =
18 Jam/ Hari Hari Kerja Mesin = = 5 Hari / Minggu Periode Penelitian = = 20 Minggu = 5 Bulan Total Kerja Mesin = 1 x 18 x 5 x 20 = 1800 Jam / Bulan Rata-rata Jam Kerja Perbulan = 1800 / 5 = 360 Jam/Bulan Frekuensi Kerusakan = = 47 Kali Mean Time To Repair = = 1.6985 Jam Waktu Pemeriksaan Rata - Rata = = 1.0801 Jam Rata-rata Kerusakan Perbulan (k) = 47 / 5 = 9.4 Kali/Bulan Rata-rata Waktu Perbaikan Perbulan (μ) = 360/ 1.6985 = 211.9517 Jam/Bulan Rata-rata Waktu Pemeriksaan Perbulan (i) = 360 / 1.0801 = 333.3025 Jam/Bulan Frekuensi Pemeriksaan Optimal = (K * I ) /  μ = 3.8447 Kali/Bulan Pembulatan (≈) = 4 Kali/Bulan Interval Waktu Pemeriksaan Optimal = 360 / 3.8447 = 94
Jam Pembulatan (≈) 5 Hari BRAKE DRUM III / I Perhitungan Interval Pemeriksaan
setiap minggu, dan periode penelitian selama 5 bulan atau sama dengan 20 minggu.
Lini  Hub  III  interval  pemeriksaan  optimal  adalah  116  jam dengan  waktu  perbaikan  (MTTR)  1,2  jam.    Sementara  untuk lini BD III interval pemeriksaan optimal adalah 94 jam dengan waktu perbaikan 1,7 jam.
B. Analisa Integrasi Penjadwalan dan Preventive Maintenance
1. Integrasi Penjadwalan dan Preventive Maintenance Setelah mendapatkan hasil penjadwalan dengan menggunakan Heijunka dan Batch – Backward Scheduling , dan mendapatkan  interval  pemeriksaan  optimal  untuk  lini  BD  III dan  HUB  III,  maka  selanjutnya  dilakukan  integrasi Penjadwalan dan Preventive Maintenance untuk mendapatkan makespan yang kemudian akan dibandingkan.
Gambar 5.  Perbandingan Gantt Chart Hasil Integrasi Heijunka – PM dan Batch Backward – PM Lini BD III.
Gambar 5 menunjukkan Gantt Chart yang terdiri dari urutan proses untuk setiap mesin, dan jadwal produksi dibandingkan dengan due  date. Setelah  dilakukan  Integrasi  Penjadwalan  – PM untuk lini BD III,  penjadwalan dengan metode Heijunka makespan sebesar 511,8 jam. Sementara penjadwalan dengan
metode Batch – Backward Scheduling makespan sebesar 538,8 jam.    Kotak  merah  pada Gantt  Chart menandakan  kegiatan Preventive  Maintenance untuk  lini  BD  III,  sementara  kotak hitam  pada Gantt  Chart menunjukkan  aktivitas setup mesin yang dilakukan sebelum sebuah job dimulai.
Gambar 6 Perbandingan Gantt Chart Hasil Integrasi Heijunka – PM dan Batch Backward – PM Lini HUB III
Gambar 6 menunjukkan Gantt Chart yang terdiri dari urutan proses untuk setiap mesin, dan jadwal produksi dibandingkan dengan  jadwal due  date. Setelah  dilakukan  Integrasi Penjadwalan  –  PM  untuk  lini  HUB  III,  hasil  yang  didapat adalah    penjadwalan  dengan  metode Heijunka menghasilkan makespan sebesar 510,3 jam. Sementara penjadwalan dengan metode Batch – Backward Scheduling menghasilkan makespan sebesar 540 jam.  Kotak merah pada Gantt Chart menandakan kegiatan Preventive  Maintenance untuk  lini  HUB  III, sementara  kotak  hitam  pada Gantt  Chart menunjukkan aktivitas setup mesin  yang  dilakukan  sebelum  sebuah job dimulai.
2. Analisa Hasil Kedua  metode  menghasilkan Completion  Time yang hampir  sama, Heijunka menghasilkan  waktu  sebesar  362,72 jam,  dan Batch-Backward menghasilkan  waktu  360,72  jam.
Namun  kedua  metode  ini  berbeda  dalam  proses  produksinya, sehingga menghasilkan makespan yang berbeda pula. Batch – Backward scheduling fokus pada pemenuhan untuk setiap due date untuk  menghindari  keterlambatan.    Sementara Heijunka tidak  fokus  pada due  date tertentu,  melainkan  pada  jumlah produk yang harus diproduksi mingguan.
Penjadwalan  dengan  metode heijunka menghasilkan penjadwalan  yang  lebih  efisien  jika  dibandingkan  dengan metode Batch – Backward. Hal ini dapat dilihat dari makespan yang dihasilkan. Dari 558 jam waktu yang tersedia, Heijunka membutuhkan  waktu 511,8 jam dan 510,3 jam untuk lini BD III dan HUB III untuk menyelesaikan seluruh job .  sementara Batch  –  Backward membutuhkan  waktu  538,8  jam  dan  540 jam.
Metode Batch – Backward menunjukkan volume pekerjaan yang tidak merata akibat permintaan pada setiap due date juga tidak sama.   Akibatnya, dibutuhkan overtime untuk  mengejar
target produksi ketika permintaan pada suatu due date tinggi. Sebaliknya,  waktu  produksi  per  hari    tidak  digunakan  secara maksimal  apabila  permintaan  pada  suatu due  date rendah. Volume  produksi  mingguan  tetap  yang  ditunjukkan heijunka berdasarkan  hasil  perhitungan  dapat  meminimasi  kebutuhan overtime .
Penjadwalan  menggunakan  metode Batch  –  Backward menunjukkan pengelolaan inventory yang lebih baik.  Produk yang telah selesai diproduksi tidak terlalu lama berada dalam gudang  sehingga  tidak  membutuhkan  biaya  perawatan  yang besar.  Sementara  penjadwalan  dengan  menggunakan  metode heijunka menunjukkan adanya earliness , yaitu kondisi dimana waktu  penyelesaian  lebih  kecil  dari due  date ,  sehingga  akan menyebabkan  penumpukan  barang  jadi  di  gudang.  Biaya penyimpanan  dan  perawatan  untuk  menghindari  resiko kerusakan akan menyebabkan tambahan biaya bagi perusahaan.
Metode Heijunka menghasilkan makespan lebih  kecil dibandingkan  metode Batch-Backward, namun  menghasilkan selisih antara lini BD III dan HUB III yang lebih besar. Selisih waktu antar lini yang dihasilkan metode Heijunka sebesar 1,5 jam,  sementara Batch  -  Backward 1,2  jam.    Hal  ini menyebabkan waktu menunggu yang lebih lama.  Berdasarkan kriteria  penjadwalan  untuk  meminimasi makespan, maka dipilih  metode  penjadwalan Heijunka terintegrasi  dengan Preventive Maintenance.

## V.  KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengamatan  dan  penelitian  yang  telah dilakukan  pada  lini Brake  Drum  Assembly PT.  Braja  Mukti Cakra, maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut: Mesin kritis untuk lini BD III adalah mesin TAMAKI MS 600 ( Rough Lathe )  dengan  presentase  53,94%  dan  untuk  lini  HUB  III adalah  mesin  TAMAKI  NV  400  ( Lathe) dengan  presentase
39,37%. Interval pemeriksaan optimal untuk lini BD III 94 jam dengan waktu perbaikan (MTTR) 1,7 jam, sementara interval pemeriksaan  optimal  untuk  Lini  HUB  III  adalah  116  jam dengan waktu perbaikan (MTTR) 1,17 jam.
Penjadwalan  dengan  menggunakan  metode  integrasi Heijunka  –  Preventive  Maintenance menghasilkan makespan sebesar  511,8  dan  510,3  untuk  lini  BD  III  dan  HUB  III. Sementara penjadwalan menggunakan metode integrasi Batch- Backward – Preventive Maintenance menghasilkan makespan sebesar  538,8  dan  540  jam  untuk  lini  BD  III  dan  HUB  III. Berdasarkan  kriteria makespan terkecil,  dipilih  hasil penjadwalan dengan menggunakan metode Heijunka .

## REFERENSI
[1] Baker.,  Kenneth  R.  1974, Introduction  to  Sequencing  and Scheduling , New York: John Wiley and Sons, 1974.
[2] Bedworth,  David  D.;  Bailey,  James  E, Integrated  Production Control Systems : Management, Analysis, Design , Second Edition , Canada: John Wiley & Sons, Inc., 1987.
[3] Liker, Jeffrey K, The Toyota Way , Jakarta: Penerbit Erlangga, 2006.
[4] Assauri,  S, Manajemen  Produksi  dan  Operasi .  Edisi  Revisi. Jakarta: Penerbit Fakultas Ekonomi UI, 2004.
[5] Ebeling,  Charles  E, An  Introduction  to  Reliability  and Maintainability Engineering , Singapore : McGraw-Hill, 1997.
[6] P.  Moengin.  Polynomial  Penalty  Method  for  Solving  Linear Programming Problems on IAENG International Journal of Applied Mathematics , 40(3), pp. 167-171, 2010.
[7] P. Moengin. Model of integrated production-inventory-distribution system: The case of billet steel manufacturing. Proceedings of the World Congress on Engineering 2015 WCE 2015 , London, July 1 - 3, 2015.
[8] P.  Moengin,  W.  Septiani  and  S.  Herviana.  A  Discrete-event Simulation  Methodology  to  Optimize  the  Number  of  Beds  in Hospital. Proceedings of the World Congress on Engineering and Computer Science 2014 , San Francisco, 22-24 October, 2014.
[9] R. Fitriana, P. Moengin dan M. Riana.  Information system design of inventory control spare parts maintenance (valuation class 5000) (case study: plant kW). Proceeding of iMEC-APCOMS, 2015 .