doi: 10.350587/Matrik v21.i2.2038

## 157
Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License Industrial Engineering Department University of Muhammadiyah Gresik, East Java, Indonesia

## INFO ARTIKEL
Jejak Artikel : Upload artikel 17 Oktober 2020 Revisi oleh reviewer 17 Maret 2021 Publish 30 Maret 2021
Kata Kunci :
PT IGLAS , RCM, LTA,

## MTTF, MTTR

## ABSTRAK
PT  IGLAS  adalah  salah  satu  Badan  Usaha  Milik  Negara (BUMN)  yang  bergerak  dibidang  pembuatan  gelas  kemas  khususnya botol.  Dalam  usaha  untuk  dapat  terus  menggunakan  fasilitas  produksi agar kontinuitas produksi dapat terjamin, maka direncanakanlah kegiatan perawatan  yang  dapat  menunjang  keandalan  suatu  mesin  atau  fasilitas produksi. Untuk mengatasi masalah tersebut, maka penelitian ini mencoba untuk mengusulkan sistem perawatan pada mesin pembuat botol dengan menggunakan metode Reliability Centered Maintenance (RCM). Dari hasil penelitian  yang  telah  dilakukan,  komponen  yang  mengalami  kegagalan berdasarkan nilai RPN adalah komponen cetakan dengan nilai 160. Nilai tersebut  digunakan  untuk  menentukan  pemilihan  tindakan  yang  akan dilakukan  pada  komponen  kritis  tersebut.  Pemilihan  tindakan  yang dilakukan adalah dengan cara conditional directed dikarenakan komponen tersebut  akan  berfungsi  jika  dilakukan  penggantian  komponen  atau perbaikan.  Biaya  perbaikan  dan  perawatan  yang  didapat  dalam perhitungan UEC dapat diketahui biaya pada komponen cetakan sebesar Rp 1.746.090,94 per hari yang dilakukan pada hari ke-23. Biaya tersebut merupakan  biaya  minimum  yang  dilakukan  berdasarkan  perhitungan biaya harapan.

## MATRIK
Jurnal Manajemen dan Teknik Industri-Produksi
Journal homepage: http://www.journal.umg.ac.id/index.php/matriks
Perancangan  RCM  ( Reliability  Centered  Maintenance )  Untuk Mengurangi Downtime Mesin Pembuat Botol
(Studi Kasus PT IGLAS (Persero), Gresik)
Hidayat 1* , Moh.Jufriyanto 2 , Akhmad Wasiur Rizqi 3
Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Gresik Jl.Sumatra No.101, Kebomas, 61121, Gresik, Jawa Timur, Indonesia. hidayat@umg.ac.id
158
Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License Industrial Engineering Department University of Muhammadiyah Gresik, East Java, Indonesia

## 1. Pendahuluan
Ketidakstabilan perekonomian dan semakin tajamnya persaingan di dunia industri merupakan suatu  keharusan  bagi suatu perusahaan untuk lebih meningkatkan efisiensi kegiatan  operasinya  [1][2].  Perkembangan teknologi akhir-akhir ini berjalan dengan pesat. Hal ini dapat dirasakan diberbagai kegiatan dan bidang  kehidupan,  khususnya  bidang  industri manufaktur [3][4].
Perubahan  teknologi  yang  dipergunakan dapat  menimbulkan  perubahan  dari  komponen input  yang  digunakan  serta output yang dihasilkan [5][6]. Dengan semakin meningkatkannya kebutuhan akan produktifitas dan  penggunaan  teknologi  tinggi  yang  berupa mesin  dan  fasilitas  produksi  maka  kebutuhan fungsi  perawatan  akan  semakin  bertambah besar [7][8].
Dalam usaha untuk dapat terus menggunakan fasilitas produksi agar kontinuitas  produksi  dapat  terjamin,  maka direncanakanlah kegiatan perawatan yang dapat menunjang keandalan suatu mesin atau fasilitas produksi [9][10]. Keandalan mesin dan fasilitas produksi  merupakan  salah  satu  aspek  yang dapat mempengaruhi kelancaran proses produksi serta produk yang dihasilkan [11][12]. Keandalan ini dapat membantu untuk memperkirakan peluang suatu komponen mesin untuk dapat bekerja sesuai dengan tujuan yang diinginkan dalam periode tertentu [13][14].
Untuk  mengatasi  masalah  tersebut,  maka penelitian  ini  mencoba  untuk  mengusulkan sistem  perawatan  pada  mesin  pembuat  botol yang  ada  di  PT  IGLAS  dengan  menggunakan metode Reliability  Centered  Maintenance (RCM).  Metode  RCM  diharapkan  dapat menetapkan schedule  maintenance dan  dapat mengetahui  secara  pasti  tindakan  kegiatan perawatan  ( maintenance  task )  yang  harus dilakukan pada mesin pembuat botol.

## 2. Metode Penelitian
Pengumpulan  data  dilakukan  melalui  studi literatur  serta  studi  lapangan  dengan  cara pengamatan  langsung  ke  objek  penelitian,  dan data  yang  didapat  melalui  wawancara  dengan orang  yang  memang  fokus  pada  bidang perawatan  mesin  pembuat  botol.  Data  yang digunakan dalam penelitian kali ini adalah data
sekunder  atau  data history perusahaan  yaitu data yang didapatkan dari database perusahaan yang  sudah  ada.  Setelah  memperoleh  data selanjutnya  dilakukan  pengolahan  data  dengan menggunakan  metode  RCM  mengenai  mesin yang diteliliti dengan mengambil data kerusakan  dalam  1  tahun    terakhir.  Kedua batasan    sistem    mulai    dari    input,    proses hingga  output  sehingga    fungsi  kerja  dari masing-masing  komponen    dapat  diketahui. Ketiga  adalah  deskripsi    sistem    dan    diagram blok    fungsional  yang    dikelompokkan berdasarkan fungsi  masing-masing  subsistem. Keempat,  fungsi  sistem  dan  kegagalan  sistem berupa subsistem yang tidak dapat menjalankan    fungsinya  sebagaimana  yang telah    ditetapkan    dari  awal.    Kelima,    FMEA yang digunakan  untuk  menentukan nilai kegag alan  yang  paling  tinggi  untuk  menentukan langkah  penyelesaian  yang  dilakukan  terlebih dahulu.  Keenam, logic  tree  analysis (LTA) digunakan untuk mengelopmpokkan kegagalan  dalam  kategori tertentu  agar  dapat diketahui    penanganan    dari    tiap-tiap kerusakan.  Ketujuh,  pemilihan  tindakan  yang berupa time directed atau pencegahan, condition    directed    atau    perbaikan,    failure directed    atau    menemukan  kerusakan    yang tersembunyi    dan run    to    failure yang membiarkan  komponen  hingga  mengalami kerusakan[15].

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1 Pemilihan Sistem dan Pengumpulan Informasi
Data    kerusakan    mesin  pembuat  botol didapatkan  dari  hasil  rekapan perusahaan pada tahun  2018-2019.  Pada  seleksi  sistem  dan pengumpulan informasi ini data yang digunakan  adalah  data    yang  berasal  dari  hasil catatan    perusahaan  yang  dilengkapi  dengan wawancara kepada operator dan pemimpin area perusahaan  tersebut.    Berdasarkan    hasil pengumpulan    data,  maka  sistem  yang  dipilih adalah  sistem  yang  memiliki  kriteria  total frekuensi  kerusakan  dan  yang  memerlukan perwatan  terbesar  yang  ditunjukkan  pada Gambar 1. berikut adalah data yang didapatkan.
doi: 10.350587/Matrik v21.i2.2038

## 159
Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License Industrial Engineering Department University of Muhammadiyah Gresik, East Java, Indonesia
Gambar 1. Jumlah kerusakan mesin
Setelah  diketahui  jumlah  kerusakan  mesin ( core )  tiap  bulan,  maka  data  ini  selanjutnya akan  dijadikan  acuan  untuk  mengetahui komponen    dalam    mesin  pembuat  botol  yang memiliki  nilai    kritis    tertinggi  sehingga  dapat mempengaruhi    fungsi    dari    mesin    pembuat botol  dan    dapat  memberikan  rekomendasi jadwal perawatan
3.2 Logic Tree Analysis (LTA)
Penyusunan Logic Tree Analysis (LTA) merupakan  proses  yang  kualitatif  yang digunakan untuk mengetahui konsekuensi yang ditimbulkan oleh masing-masing failure mode . Failure  mode dapat  digolongkan  dalam  empat kategori yaitu:
1. Kategori  A,  jika failure  mode mempunyai konsekuensi safety terhadap personel maupun lingkungan.
2. Kategori  B,  jika failure  mode mempunyai konsekuensi  terhadap  operasional  pabrik yang dapat menyebabkan kerugian ekonomi secara signifikan.
3. Kategori  C,  jika failure  mode tidak berdampak pada safety maupun operasional pabrik  dan  hanya  menyebabkan  kerugian ekonomi yang relatif kecil untuk perbaikan.
Kategori D, jika failure mode tergolong sebagai hidden failure yang kemudian digolongkan lagi kedalam  kategori,D/A,  kategori  D/B  dan kategori D/C.
Opakah operator mengetahui dalam kondisi normal telah terjadi gangguan dalam sistem Apakah mode kerusakan ini menyebabkan masalah keselamatan Kerusakan tersembunyi Apakah mode kerusakan ini mengakibatkan mesin berhenti Mesin berhenti Masalah keselamatan Cetakan (1) Evident (2) Safety Ya Tidak D (3) Outgage Ya Tidak Kecil kemungkinan economic problem Ya Tidak C B A Gambar 2. Logic Tree Analysis (LTA) pada cetakan
P ada gambar 2, alur dari logic tree analysis pada cetakan menjelaskan tentang :
1. Apakah operator mengetahui dalam kondisi normal telah terjadi gangguan dalam sistem? Maka  dipilih  Ya,  karena  apabila  cetakan tidak berfungsi maka akan terjadi gangguan.
2. Apakah  mode  kerusakan  menyebabkan masalah  keselamatan?  Maka  dipilih  Tidak, karena  pada  cetakan  tidak  terdapat  kendala yang akan membahayakan operator.
3. Apakah  mode  kerusakan  mengakibatkan mesin  berhenti?  Maka  dipilih  Ya,  karena apabila cetakan terganggu akan terjadi salah teknis.
Kesimpulannya adalah cetakan masuk pada kategori B dimana terdapat pada nilai kekritisan Outage karena hal tersebut menimbulkan mesin terhenti.

## 3.3 Data Waktu Antar Kerusakan
Data  komponen  yang  mengalami  tingkat kritis yang tinggi didasarkan pada nilai FMEA yang  telah  didapat.  Berikut  adalah  waktu kerusakan dan juga data waktu antar kerusakan yang  terjadi  pada  komponen  cetakan . waktu antar kerusakan pada komponen cetakan.
0 1 2 3 o k to b er no ve m… d es emb er ja n u ari
feb ru ari maret ap ri l mei ju n i ju li ag u st u s se pt em… Kerusakan mesin
160
Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License Industrial Engineering Department University of Muhammadiyah Gresik, East Java, Indonesia
Tabel 1. Data waktu antar kerusakan
Cetakan (Hari) 35 9
23 12 63 60 34
61
Waktu  antar  kerusakan  tersebut  digunakan untuk  mengetahui  distribusi  pola  pada  tiap komponen  yang  tujuannya  mengetahui  nilai MTTF  ( Mean  Time  To  Failure ).  Distribusi statistik data sendiri memiliki tujuan agar jenis data  dan  nilai  yang  ada  pada  data  tersebut diketahui. Perhitungan distribusi data mengguakan  software  Easy  Fit  5.6  agar diketahui nilai statistiknya.
Berikut  adalah  pengolahan  distribusi  data MTTF  pada  komponen  cetakan  dengan software Easy Fit 5.6 pada komponen cetakan.
Tabel 2. Nilai Distribusi Pola Data MTTF
Distribusi Kolmogorov Smirnov Statistic Rank Uniform 0,17468 1 Weibull 0,18637 2 Lognormal 0,21188 3 Erlang (3P) 0,21388 4 Exponential (2P) 0,21389 5 Exponential 0,22481 6 Lognormal (3P) 0,23823 7 Weibull (3P) 0,25983 8 Erlang 0,35754 9
Distribusi data yang dipilih adalah ranking 1 distribusi  pola Uniform pada  komponen cetakan,  distribusi Uniform  statistic dan rank yang  digunakan  adalah  Kolmogorov  Smirnov. Dikarenakan  distribusi weibull berada ranking 2  dan  lebih  rasional  untuk  digunakan  maka menggunakan distribusi weibull.

## 3.4 Data Waktu Perbaikan
Data  waktu  perbaikan  adalah  data  yang tercatat  dalam  data  perusahaan  sehingga  dapat diketahui  rata-rata  perbaikan  komponen  yang mengalami  kegagalan.  Berikut  adalah  data perbaikan yang telah diperoleh :
Tabel 3. Data waktu perbaikan N O Komponen Masalah Waktu perbaikan 1 Cetakan cetakan mengalami aus dan tidak presisi 3,5 2 3,2 3 3,1 4 3,8 5 3,6 6 4,1 7 3,2 8 3,4 9 3,9
Waktu  perbaikan  tersebut  digunakan  untuk mengetahui  distribusi  pola  pada  komponen cetakan  sehingga  nantinya  nilai  MTTR  ( mean time  to repaire)  dapat  diketahui.  Distribusi statistik  data  sendiri  memiliki  tujuan  agar  jenis data  dan  nilai  yang  ada  pada  data  tersebut diketahui.  Berikut  adalah  pengolahan  distribusi data  MTTR  pada  komponen  cetakan  dengan software Easy Fit 5.6 pada komponen cetakan:
Tabel 4. Rekap nilai distribusi pola data MTTR
Distribusi Kolmogorov Smirnov Statistic Rank Uniform 0,13889 1 Erlang 0,16421 2 Exponential (2P) 0,16625 3 Erlang (3P) 0,16931 4 Weibull 0,17062 5 Lognormal 0,18288 6 Lognormal (3P) 0,18297 7 Weibull (3P) 0,25235 8 Exponential 0,58412 9
Distribusi data yang dipilih adalah ranking 1 distribusi pola uniform pada komponen cetakan, distribusi uniform  statistic dan rank yang digunakan  adalah  Kolmogorov  Smirnov. Berdasarkan nilai rank (peringkat) terbesar dan nilai statistic terkecil  diantara  distribusi  data yang lainnya
doi: 10.350587/Matrik v21.i2.2038
Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License Industrial Engineering Department University of Muhammadiyah Gresik, East Java, Indonesia
3.5 Nilai MTTF (Mean Time To Failure) dan MTTR (Mean Time To Repaire)
Nilai  MTTF  dan  MTTR  yang  telah  didapat dengan  menggunakan software  Easy  Fit  5.6 yang  nanti  digunakan  untuk  menghitung  nilai interval  perawatan  pada  komponen  kritis. Berikut  adalah  rekap  data  MTTF  dan  MTTR yang telah diketahui:
Tabel 5. Rekap data MTTF dan MTTR
Komponen MTTF MTTR Cetakan 37,125 3,533
Pada  perhitungan  MTTF  yang  didapatkan adalah  nilai  antar  kerusakan  pada  komponen, sedangkan  nilai  MTTR  adalah  nilai  yang memiliki arti panjang atau lama perbaikan dari komponen-komponen  tersebut.  Distribusi  pola data  pada  MTTR  memiliki  distribusi  yang berbeda dengan MTTF.

## 3.6 Perhitungan Biaya
Perhitungan  biaya  didasarkan  pada  biaya pergantian sparepart ,  biaya  kerugian  produksi dan  juga  biaya  teknisi  (operator).  Perhitungan biaya  sendiri  terbagi  menjadi  dua,  yakni perhitungan biaya preventive (C p ) dan perhitungan  biaya failure (C f ).  Biaya-biaya tersebut  digunakan  untuk  memperoleh  nilai biaya  harapan  yang  diinginkan  nantinya. Berdasarkan  pendapat  dari  Facio,  dkk  (2014), biaya  C p dan  C f meliputi  biaya  penggantian komponen,  kerugian  produksi,  tenaga  kerja, nilai MTTR tiap komponen dan koefisien k ubm- lp (nilai  berkisar  0  dan  1)  serta  koefisien  k fbm adalah 1,2. Berikut adalah biaya yang dihitung : 1. Perhitungan Biaya Preventive (Cp) Biaya  yang  digunakan  pada  perhitungan preventive  cost adalah  biaya  tenaga  kerja dan  penggantian sparepart pada  komponen yang  difokuskan  untuk  mengetahui  nilai biaya harapan. Biaya-biayatersebut dijumlahkan  untuk  mengetahui  biaya  total dari  aktivitas  perawatan  yang  dilakukan. Perhitungannya adalah sebagai berikut Perhitungan  biaya  perawatan  pada komponen  cetakan  dapat  diketahui  sebagai berikut
Cp   =  biaya  penggantian  komponen  + MTTR  x  (k ubm-lp x  biaya  kerugian produksi + biaya tenaga kerja)
Cp    =  Rp  2.000.000,-  +  3,5333  x  (0  x 3.150.000 +
Rp 459.375,-) = Rp 3.623.109,69,- Biaya tenaga kerja sebesar Rp 7.000.000,-/bulan dengan 20 hari kerja aktif dan  8  jam  kerja  perhari.  Sehingga  biaya tenaga  kerja  perawatan  per  jam  adalah  Rp 37.500,-/jam.  Biaya  ini  merupakan  biaya tenaga  teknisi  perawatan  mesin.  Jumlah teknisi  yang  dibutuhkan  adalah  3  orang, sehingga  biaya  tenaga  kerja  adalah  Rp 112.500,-/jam. Sedangkan pengerjaan penggantian  komponen  dalam  waktu  3,5 jam, maka biaya tenaga kerja Rp 393.750,-.
Biaya penggantian sparepart merupakan  biaya  yang  harus  dikeluarkan untuk membeli komponen baru dikarenakan komponen  lama  tidak  berfungsi  dengan baik. Dikarenakan biaya penggantian komponen  dapat  diganti  dengan  biaya perawatan maka biaya yang didapat sebesar Rp 2.000.000,-..
Nilai MTTR pada komponen cetakan adalah distribusi  uniform  dengan  nilai  3,5333.  Dan nilai k ubm -lp sudah ditentukan dengan nilai 0.
2. Perhitungan Biaya Kegagalan (C f ) Biaya yang digunakan pada perhitungan failure cost adalah biaya tenaga kerja, penggantian sparepart pada komponen  yang  difokuskan  dan  biaya kerugian  produksi  yang  ditimbulkan  akibat kerusakan  komponen  tersebut.  Biaya-biaya tersebut  dijumlahkan  untuk  mengetahui biaya  total  dari  aktivitas  perawatan  yang dilakukan.
Berikut  merupakan  Biaya  Perbaikan  (Cf) pada cetakan:
Cf  = biaya penggantian komponen + MTTR x  k fbm x  (biaya  tenaga  kerja  +  biaya kerugian produksi)
Cf    = Rp 20.000.000,- + 3,5333 x 1,2 x (Rp 3.150.000,- + Rp 459.375).
Cf   = Rp 35.303.605,-
Biaya  tenaga  kerja  sebesar  Rp 7.000.000,-/bulan dengan 20 hari kerja aktif dan  8  jam  kerja  perhari.  Sehingga  biaya tenaga  kerja  perawatan  per  jam  adalah  Rp 43.750,-/jam.  Biaya  ini  merupakan  biaya tenaga  teknisi  perawatan  mesin.  Jumlah teknisi  yang  dibutuhkan  adalah  7  orang,
162
Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License Industrial Engineering Department University of Muhammadiyah Gresik, East Java, Indonesia
sehingga  biaya  tenaga  kerja  adalah  Rp 131.250,-/jam. Sedangkan pengerjaan penggantian  komponen  dalam  waktu  3,5 jam, maka biaya tenaga kerja Rp 459.375,-.
Biaya penggantian sparepart merupakan biaya yang  harus  dikeluarkan  untuk  membeli komponen  baru  dikarenakan  komponen  lama tidak berfungsi dengan baik. Biaya penggantian dengan  mengganti  komponen  cetakan  secara keseluruhan  dengan  harga  Rp  20.000.000,-. Nilai  MTTR  pada  komponen  cetakan  adalah distribusi  uniform  dengan  nilai  3,5333.  Dan nilai k fbm sudah ditentukan dengan nilai 1,2.

## 3.7 Optimasi Biaya Harapan
Perhitungan biaya harapan digunakan untuk mengetahui  waktu  optimal  dan  biaya  terkecil sesuai harapan untuk memelihara atau mengganti  suatu  komponen  yang  mengalami kegagalan.
Komponen cetakan memiliki distribusi pola uniform sebagaimana  telah  dijelaskan  pada perhitungan distribusi pola dengan menggunakan software Easy  Fit  5.6.  Langkah awal  penentuan  biaya  harapan  adalah  dengan mencari  fungsi  kepadatan  probabilitas  [f(tp] pada  distribusi uniform dengan  menggunakan software  Mathcad 14.  Berikut  adalah  rumus dari f(t) :
f(t) = 1 b−a . . . . . . .. . . . . . . . . . . . . . . . . . .  (1) ⟶ = 1 4,1333333333333−2,93333333333 .
Fungsi kegagalan pada komponen cetakan adalah sebagai berikut: F(tp) = ∫ f (tp) dt tp 0 . . . . .  . . . .  . . . . .  . .  (2) ⟶ = 0,971253269. 𝑒 2,96356775030757.(ln(𝑡𝑝)−3,6836) 2
Fungsi kehandalannya adalah:
R(tp) = 1 – F(tp) . . . .  . . .  . . . .  . . . . . . . .  .  (3)
⟶ =
0,971253269. 𝑒 2,96356775030757.(ln(𝑡𝑝)−3,6836) 2
+1 Fungsi distribusi rata-rata yang terpotong
M(𝑡𝑝) = ∫ t−f (tp) dt tp 0 1−R(tp) ⟶
0,499999999999. tp . . . . . . . . . . . .  . . . . . (4) Maka nilai biaya harapan yang diperoleh adalah :
Dengan diketahui nilai Cp = Rp 3.623.109,69,- dan nilai Cf = Rp Rp 35.303.605,-
UEC(𝑡𝑝) = Cp.R(tp)+Cf.(1−R(tp)) tp.R(tp)+M(tp).(1−R(tp)) . . . . .(5)
Langkah  terakhir  adalah  dengan  mencari nilai  tp  dengan  bantuan software  Microsoft excel .  Maka,  dapat  diketahui  perawatan komponen cetakan pada  hari  ke-23  dengan biaya sebesar Rp 1.746.090,94 per hari.

## 4. Kesimpulan dan Saran
Berikut  merupakan  kjesimpulan  yang bisa diambil dari penelitian ini:
1. Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan,  maka  didapatkan  dapat  ditarik kesimpulan bahwa Komponen yang mengalami  kegagalan  berdasarkan  nilai RPN adalah komponen cetakan dengan nilai 160.  Nilai  tersebut  digunakan  untuk menentukan  pemilihan  tindakan  yang  akan dilakukan  pada  komponen  kritis  tersebut. Pemilihan  tindakan  yang  dilakukan  adalah dengan cara conditional directed dikarenakan komponen tersebut akan berfungsi jika dilakukan penggantian komponen atau perbaikan.
2. Biaya perbaikan dan perawatan yang didapat dalam  perhitungan  UEC  dapat  diketahui biaya  pada  komponen  cetakan  sebesar  Rp 1.746.090,94  per  hari  yang  dilakukan  pada hari ke-23 . Biaya tersebut merupakan biaya minimum  yang  dilakukan  berdasarkan perhitungan biaya harapan.
Sebaiknya  dilakukan  penelitian  lanjutan pada  departemen  produksi  khususnya  pada departemen perawatan cetakan botol.

## 5. Daftar Pustaka
[1] Ansori,  N  dan  Mustajib,  M.I.  2013. Sistem Perawatan Terpadu (Integrated Maintenance System) . Edisi Pertama, Graha Ilmu. Yogyakarta.
[2] Asisco,  H,.  Kifayah,  A.,  dan  Yandra,  R.P. 2012. Usulan  Perencanaan  Perawatan Mesin Dengan Metode Reliability  Centered maintenance  (RCM)  Di  PT.  Perkebunan Nusantara Vii (Persero) Unit Usaha Sungai Niru  Kab.Muara  Enim . Jurnal  Teknik Industri. Vol  VIII  ,  No  2 . Oktober  2012:1- 21.
[3] Widyaningsih,  S.R.  2011. Perancangan Penjadwalan  Pemeliharaan  Pada  Mesin
doi: 10.350587/Matrik v21.i2.2038
Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License Industrial Engineering Department University of Muhammadiyah Gresik, East Java, Indonesia
Produksi Bahan Bangunan Untuk Meningkatkan  Kehandalan  Mesin  Dengan
Metode  Reliability  Centerd  Maintenance (RCM) . Skripsi .  Fakultas  Teknik.  Program Studi Teknik Industri. Universitas Indonesia. [4] Yssaad,  B.,  Khiat,  M.,  Chaker,  A.  2014. Reliability Centered Maintenance Optimization For Power Distribution Systems .  Electrical  Power  and  Energy Systems 55.
[5] Palit  &  Cristian,  H.,  2012.  Perancangan RCM  untuk  Mengurangi  Downtime  Mesin pada  PerusahaanManufaktur  Aluminium. Surabaya, Petra Cristian University.
[6] Sudrajat,  A.,  2011.  Pedoman  Praktis: Manajemen  Perawatan  Mesin  Industri. Bandung: Refika Aditama.
[7] Kurniawan  &  Fajar,  2013.  Manajemen Perawatan  Industri;  Teknik  dan  Aplikasi. Jakarta: Graha Ilmu.
[8] Melchor-Hernández,  C.  L., Rivas-Dávalos, F., Maximov, S., Coria, V. H., & Guardado, J.  L.  (2015). A  model  for  optimizing maintenance  policy  for  power  equipment.
International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 68, 304–
312. doi:10.1016/j.ijepes.2014.12.066
[9] Palit  &  Cristian,  H.,  2012.  Perancangan RCM  untuk  Mengurangi  Downtime  Mesin pada  PerusahaanManufaktur  Aluminium. Surabaya, Petra Cristian University
[10] Peters, R. W. (2015). Defining Maintenance  Strategies  for  Critical Equipment  With  Reliability-Centered Maintenance (RCM). Reliable Maintenance Planning, Estimating, and
Scheduling, 145–155. doi:10.1016/b978-
0-12-397042-8.00009-7
[11] Sudrajat,  A.,  2011.  Pedoman  Praktis: Manajemen  Perawatan  Mesin  Industri. Bandung: Refika Aditama
[12] Widyaningsih,  S.R.  2011. Perancangan Penjadwalan  Pemeliharaan  Pada  Mesin Produksi Bahan Bangunan Untuk Meningkatkan  Kehandalan  Mesin  Dengan Metode  Reliability  Centerd  Maintenance
(RCM) . Skripsi .  Fakultas  Teknik.  Program
Studi Teknik Industri. Universitas
Indonesia.
[13] Yavuz, O., Doğan, E., Carus, E., & Görgülü, A. (2019). Reliability Centered Maintenance Practices  in  Food  Industry.  Procedia Computer Science, 158, 227– 234. doi:10.1016/j.procs.2019.09.046 [14] Yssaad,  B.,  &  Abene,  A.  (2015). Rational Reliability Centered Maintenance Optimization for power distribution systems. International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 73, 350– 360. doi:10.1016/j.ijepes.2015.05.015
[15] Zakikhani, K., Nasiri, F., & Zayed, T. (2020). Availability-based reliability- centered  maintenance  planning  for  gas transmission  pipelines.  International Journal of Pressure Vessels and Piping, 104105. doi:10.1016/j.ijpvp.2020.10410 5
164
Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License Industrial Engineering Department University of Muhammadiyah Gresik, East Java, Indonesia

## (Halaman ini sengaja dikosongkan)