OPSI – Jurnal Optimasi Sistem Industri

## ANALISIS KEHANDDALAN DAN LAJU KERUSAKAN PADA MESIN CONTINUES FRYING
(STUDI KASUS : PT XYZ)
Ahmad Muhsin, Ichsan Syarafi
Jurusan Teknik Industri, Fakultas Teknik Industri, UPN “Veteran” Yogyakarta Jl. SWK 104, Condongcatur, Depok, Sleman, Yogyakarta Email : ichsansyarafi@gmail.com

## Abstrak
Mesin Continue Frying (CF) di stasiun kerja penggorengan PT XYZ dilakukan pembersihan total setiap 30  hari  sekali,  namun  hasilnya  mesin  masih  sering  mengalami  kerusakan  tiba-tiba  yang  menyebabkan terganggunya  stasiun  kerja  lain.  Kinerja  stasiun  kerja  lain  akan  terhambat  dan  target  produksi  dapat  tidak terpenuhi. Data yang diambil pada penelitian ini adalah data waktu kerusakan dan perbaikan mesin CF pada bulan April 2016 s/d Januari 2018.
Tujuan penelitian  ini  adalah  untuk  menentukan nilai  keandalan  (reliability)  dan  laju  kerusakan  dari mesin  CF  untuk  menentukan  waktu  perawatan  mesin.  Penelitian  ini  menggunakan  analisis  menentukan  nilai reliability, laju kerusakan, MTTF, dan MTTR.
Berdasarkan hasil penelitian bahwa komponen Heat Exchanger mesin CF 1, CF 3, dan CF 8 berturut- turut akan mengalami kerusakan tiap 23 hari, 11 hari, dan 29 hari berdasarkan nilai MTTF, dan perlu perbaikan berturut-turut selama 5 hari, 4 hari, dan 5 hari berdasarkan nilai MTTR.
Keyword: Keandalan, MTTF, MTTR.

## 1. Pendahuluan
Tic  Tac  merupakan  salah  satu  produk dari  PT  Dua  Kelinci  dimana  produksinya terdapat  tujuh  tahap  yang  harus  dilakukaan, yaitu formulasi, penakaran bumbu, pencampuran, extruding , penggorengan, pembumbuan, dan packaging . Divisi maintenance diperlukan untuk menjaga kehandalan    pada  seluruh  mesin.  Sistem perawatan mesin yang benar akan mempengaruhi  sisten  operasi  yang  akan dijalankan  oleh  perusahaan.  Sistem  perawatan berlangsung dengan benar akan membuat setiap mesin dalam kondisi yang baik sehingga proses operasi mesin akan berjalan dengan lancar.

## 2. Landasan Teori
Perusahaan sebenarnya mampu memprediksi  terhadap  rendahnya  kinerja perusahaan  yang  disebabkan  karena  produk cacat,  maupun  proses  pengerjaan  (muhsin, 2016).  Perawatan  adalah  aktivitas  untuk menjaga  kualitas  peralatan  agar  berfungsi dengan  baik.  Mesin  produksi  yang  sudah  tua adalah  salah  satu  penyebab  utama  tingginya downtime (bangun, 2014). Kebijakan perawatan  yang  optimal  dapat  mengurangi frekuensi  kerusakan  dan  menurunkan  biaya perawatan  mesin  (Iriani,  2011).  Dalam  upaya pemenuhan  kebutuhan  produksi  perlu  adanya
perbaikan  pada  proses  produksi  dengan meminimasi sumber-sumber waste pemborosan (Ristyowati, 2017).
Dalam  proses  produksi  seringkali terjadi gangguan mesin atau peralatan sehingga mengganggu  proses  yang  mengakibatkan pengurangan  waktu  efektif  kerja  (Ningrum, 2016). Continues Frying merupakan salah satu mesin  utama  pada  produksi  yang  digunakan untuk melakukan penggorengan pada pembuatan snack Tic Tac. Terdapat tiga mesin Continue  Frying (CF)  di  stasiun  kerja penggorengan.  Mesin  tersebut  dilakukan pembersihan  total  setiap  30  hari  sekali,  tetapi mesin  masih  sering  mengalami  kerusakan sehingga diperlukan pengalihan beban kerja ke CF  lain  yang  tidak  dimainkan.  Terjadinya kerusakan pada mesin CF secara tiba-tiba akan memberikan  dampak  pada  stasiun  kerja  lain. Kinerja  stasiun  kerja  lain  akan  terhambat  dan target  produksi  dapat  tidak  terpenuhi.  Untuk mengatasi permasalahan ini diperlukan analisis untuk  menentukan  nilai reliability dan  laju kerusakan pada mesin Continues Frying secara optimal.  Dengan  begitu  dapat  dilakukan perencanaan  perawatan  mesin  yang  tepat ( preventive  maintenance )  sehingga  dapat mengurangi  jumlah  kerusakan  mesin  yang terjadi secara tiba-tiba.
Tahapan-tahapan pemecahan masalah dalam penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 1 diatan
Mulai Identifikasi masalah Tujuan penelitian Menentukan nilai reliability mesin Continues Frying untuk menentukan waktu perawatan. Pengumpulan data Pengolahan data 1. Menentukan distribusi kerusakan 2. Menentukan nilai rata-rata kerusakan atau MTTF 3. Menentukan Nilai reliability dan availability Analisis hasil Kesimpulan dan saran Selesai
Gambar 1. Kerangka Penelitian

## 3. Pengolahan Data
a. Data Komponen Kritis Berikut adalah frekuensi kerusakan breakdown ketiga mesin CF pada produksi Tic Tac seperti pada Tabel 1.
Tabel 1. Frekuensi kerusakan dan waktu breakdown mesin CF No Komponen rusak Jumlah kerusakan 1 Wearmest Takeout 27 2 Komponen Takeout 26 3 Triway 10 4 pompa sirkulasi minyak 15 5 HE rusak 29 6 Catchbox 9 7 wajan 4 8 Controller 19
Berdasarkan tabel tersebut dapat dilihat bahwa kerusakan  pada Heat  Exchanger mesin  CF merupakan  komponen  kristis  yang  akan menjadi  komponen  utama  dalam  melakukan perencanaan pemeliharaan mesin.

## b. Data Waktu Kerusakan
Data time  to  failure (TTF)  komponen Heat
Exchanger pada CF seperti pada Tabel 2.
Tabel 2. TTF mesin CF No TTF CF (Hari) TTF CF (Jam) CF 1 CF 3 CF 8 CF 1 CF 3 CF 8 1 27 5 15 648 120 360 2 9 3 5 216 72 120 3 4 17 9 96 408 216 4 33 9 28 792 216 672 5 5 8 21 120 192 504 6 41 8 24 984 192 576 7 26 25 66 624 600 1584 8 44 44 1056 1056 9 36 864 10 53 1272 11 25 600 Jumlah 189 75 326  4536  1800  7824

## c. Data Waktu Perbaikan
Data time to repair (TTR) komponen Heat Exchanger pada CF seperti pada Tabel 3.
Tabel 3. TTR mesin CF
No TTR CF (Hari) TTR CF (Jam) CF 1 CF 3 CF 8 CF 1 CF 3 CF 8 1 6 4 5 144 96 120 2 7 5 5 168 120 120 3 5 2 6 120 48 144 4 5 6 3 120 144 72
5
6 3 4 144 72 96
6
7 2 5 168 48 120 7 3 4 6 72 96 144 8 4 4 96 96 9 5 120 10 3 72 11 5 120 Jumlah 43 26 51 1032  624  1224

## d. Pengolahan Data
Menentuan  distribusi  yang  paling  sesuai dengan karakteristik data Penentuan distribusi  paling  sesuai  dengan  karakterisitik data  waktu  antar  kerusakan  menggunakan software MINITAB  17  sehingga  diketahui bahwa distribusi data TTF dan TTR tiap mesin seperti berikut:
1. TTF CF 1 : Distribusi eksponensial
2. TTF CF 3 : Distribusi lognormal
3. TTF CF 8 : Distribusi normal
4. TTR CF 1 : Distribusi normal
5. TTR CF 3 : Distribusi normal
6. TTR CF 8 : Distribusi weibull
Selanjutnya  menghitung  MTTF,  MTTR, F(t),  R(t),  dan  h(t).  Perhitungan  MTTF, MTTR, F(t), R(t), dan h(t) pada CF 1, maka b erdasarkan  distribusi  yang  sesuai  dengan karakteristik data waktu antar kerusakan dapat dihitung nilai MTTF, MTTR, F(t), R(t) dan h(t) seperti berikut:
MTTF  = 𝜇 = 567 Jam = 23,625 Hari ≈ 23 Hari
MTTR = 𝑡 𝑚𝑒𝑑 . 𝑒 𝑠2 2
Parameter  MTTR  distribusi  normal dapat dihitung menggunakanan tabel perhitungan seperti Tabel 4 berikut.
Tabel 4 Perhitungan parameter MTTR CF 1 i ti ln(ti) ln(ti)-α (ln(ti)- α)^2 1 144 4.9698133  0.144369  0.020842 2 168 5.123964 0.29852  0.089114 3 120 4.7874917 -0.03795 0.00144 4 120 4.7874917 -0.03795 0.00144 5 144 4.9698133  0.144369  0.020842 6 168 5.123964 0.29852  0.089114 7 72 4.2766661 -0.54878  0.301157 8 96 4.5643482 -0.2611  0.068171 Jumlah  1032  38.603552 -8.9E-16  0.592122
Sehingga  dapat  diperoleh  parameter  dan penyelesaian dari MTTR komponen CF 1 yaitu sebagai berikut:
𝑡 𝑚𝑒𝑑 = 𝑒 α = 𝑒 4,8254 = 124,6418 s = √ ∑(lnti−α) 2 (n−1)) = √ 0.592122 7 = 0,2908
MTTR    = 𝑡 𝑚𝑒𝑑 . 𝑒 𝑠2 2 = 130,0265 Jam = 5,416 Hari ≈ 5 Hari
Jadi  dapat  diketahui  bahwa  MTTF  dari Heat Exchanger mesin  CF1  sebesar  23  hari, sedangkan MTTR diperoleh sebesar 5 hari.
Fungsi  distribusi  (F(t))  kerusakan berdasarkan  distribusi  eksponensial,  dimana sistem akan hidup sampai waktu t (t = 1 hari = 24 jam) perhitungan sebagai berikut:
λ = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑒𝑟𝑢𝑠𝑎𝑘𝑎𝑛 ∑ 𝑤𝑎𝑘𝑡𝑢 𝑎𝑛𝑡𝑎𝑟 𝑘𝑒𝑟𝑢𝑠𝑎𝑘𝑎𝑛 = 8 4536 = 0,00176 F(t) = 1 - e -(λ t)
= 1 - e -(0,00176. 24) = 0,041
Fungsi  keandalan  (R(t))  berdasarkan distribusi  eksponensial  (t  =  1  hari  =  24  jam) dapat dihitung seperti berikut:
R(t) = 1- F(t) = 1- 0,041
= 0,959
Laju  kerusakan  (h(t))  berdasarkan distribusi  eksponensial  (t  =  1  hari  =  24  jam) dapat dihitung seperti berikut: f(t) =   t . e .    =   24 . 00176 . 0 e .
00176 , 0 
= 0,00169 h(t) = 𝑓(𝑡) R(t)
= 0,00169
0,378
= 0,00176
Hasil  perhitungan  F(t),  R(t),  dan  h(t) pada setiap waktu kerusakan CF 1 dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil perhitungan waktu kerusakan CF 1
No t (Jam) F(t) R(t) f(t) h(t) 1 24 0.041 0.959 0.001691 0.001764 2 48 0.081 0.919 0.001621 0.001764 3 72 0.119 0.881 0.001553 0.001764 4 96 0.156 0.844 0.001489 0.001764 5 120 0.191 0.809 0.001427 0.001764 6 144 0.224 0.776 0.001368 0.001764 7 168 0.256 0.744 0.001311 0.001764 8 192 0.287 0.713 0.001257 0.001764 9 216 0.317 0.683 0.001205 0.001764 10 240 0.345 0.655 0.001155 0.001764
11 264 0.372 0.628 0.001107 0.001764 12 288 0.398 0.602 0.001061 0.001764 13 312 0.423 0.577 0.001017 0.001764 14 336 0.447 0.553 0.000975 0.001764 15 360 0.470 0.530 0.000935 0.001764 16 384 0.492 0.508 0.000896 0.001764 17 408 0.513 0.487 0.000859 0.001764 18 432 0.533 0.467 0.000823 0.001764 19 456 0.553 0.447 0.000789 0.001764 20 480 0.571 0.429 0.000756 0.001764 21 504 0.589 0.411 0.000725 0.001764 22 528 0.606 0.394 0.000695 0.001764 23 552 0.622 0.378 0.000666 0.001764 24 576 0.638 0.362 0.000639 0.001764 25 600 0.653 0.347 0.000612 0.001764 26 624 0.667 0.333 0.000587 0.001764 27 648 0.681 0.319 0.000562 0.001764 28 672 0.694 0.306 0.000539 0.001764 29 696 0.707 0.293 0.000517 0.001764 30 720 0.719 0.281 0.000495 0.001764 31 744 0.731 0.269 0.000475 0.001764 32 768 0.742 0.258 0.000455 0.001764 33 792 0.753 0.247 0.000436 0.001764 34 816 0.763 0.237 0.000418 0.001764 35 840 0.773 0.227 0.000401 0.001764 36 864 0.782 0.218 0.000384 0.001764 37 888 0.791 0.209 0.000368 0.001764 38 912 0.800 0.200 0.000353 0.001764 39 936 0.808 0.192 0.000338 0.001764 40 960 0.816 0.184 0.000324 0.001764 41 984 0.824 0.176 0.000311 0.001764 42 1008 0.831 0.169 0.000298 0.001764 43 1032 0.838 0.162 0.000286 0.001764 44 1056 0.845 0.155 0.000274 0.001764
Selanjutnya  perhitungan  MTTF,  MTTR, F(t), R(t), dan h(t) pada  CF 3, Berdasarkan distribusi yang sesuai dengan karakteristik data waktu  antar  kerusakan  dapat  dihitung  nilai MTTF,  MTTR,  F(t),  R(t)  dan  h(t)  seperti berikut:
MTTF  = 𝑡 𝑚𝑒𝑑 . 𝑒 𝑠2 2
Parameter  MTTF  distribusi  lognormal dapat dihitung menggunakanan tabel perhitungan seperti pada Tabel 6 berikut.
Tabel 1 Perhitungan parameter MTTF CF 3 i ti ln(ti) ln(ti)- α (ln(ti)- α)^2 1 120 4.787 -0.550 0.303 2 72 4.7277 -1.061 1.125 3 408 6.011 0.674 0.454 4 216 5.375 0.038 0.001 5 192 5.257 -0.080 0.006 6 192 5.257 -0.080 0.006 7 600 6.397 1.059 1.122 Jumlah  1800 37.362 0 3.018
Sehingga  dapat  diperoleh  parameter  dan penyelesaian dari MTTF komponen CF 3 yaitu sebagai berikut:
𝑡 𝑚𝑒𝑑 = 𝑒 α = 𝑒 5,338 = 208
s = √ ∑(lnti−α) 2
(n−1))
= √ 3.018 7 = 0,709
MTTF    = 𝑡 𝑚𝑒𝑑 . 𝑒 𝑠2 2
= 267,48 Jam = 11,145 Hari ≈ 11 Hari
MTTR    = 𝑡 𝑚𝑒𝑑 . 𝑒 𝑠2 2
Parameter  MTTR  distribusi  normal  dapat dihitung  menggunakanan  tabel  perhitungan seperti pada tabel 7 berikut.
Tabel 7. Perhitungan parameter MTTR CF 3
i ti ln(ti) ln(ti)-α (ln(ti)-α)^2 1 96 4.564 0.149 0.022 2 120 4.787 0.372 0.139 3 48 3.871 -0.544 0.296 4 144 4.970 0.555 0.308 5 72 4.277 -0.138 0.019 6 48 3.871 -0.544 0.296 7 96 4.564 0.149 0.022 Jumlah  624 30.905 0 1.102
Sehingga  dapat  diperoleh  parameter  dan penyelesaian dari MTTR komponen CF 3 yaitu sebagai berikut:
𝑡 𝑚𝑒𝑑 = 𝑒 α = 𝑒 4,415 = 82,683
s = √ ∑(lnti−α) 2
(n−1)) = √ 1,102 7 = 0,429 MTTR    = 𝑡 𝑚𝑒𝑑 . 𝑒 𝑠2 2 = 90,633 Hari = 3,776 Hari ≈ 4 Hari
Jadi  dapat  diketahui  bahwa  MTTF  dari Heat Exchanger mesin  CF  3  sebesar  11  hari, sedangkan MTTR diperoleh sebesar 4 hari.
Fungsi  distribusi  (F(t))  kerusakan berdasarkan  distribusi  lognormal,  dimana sistem akan hidup sampai waktu t (t = 1 hari = 24 jam) perhitungan sebagai berikut:
𝜎 = 184,199 F(t) = ф [ 𝑡− t  t  ] = ф [ −233,143 184,199 ] = 0,103
Fungsi keandalan sesuai dengan persamaan  pada  distribusi  lognormal  dapat dihitung seperti berikut:
R(t) = 1- F(t)
= 1- 0,103 = 0,897
Laju  kerusakan  (h(t))  berdasarkan distribusi lognormal (t = 1 hari = 24 jam) dapat dihitung seperti berikut :
f(t) =             2 2 2 e . 2 . 1 t t t t     =            2 2 199 , 184 . 2 233,143 - e . 2 . 199 , 184 1  = 0,00483
h(t) = 𝑓(𝑡) R(t) = 0,00483 0,897 = 0,00538
Hasil  perhitungan  F(t),  R(t),  dan  h(t) pada setiap waktu kerusakan CF 3 dapat dilihat pada Tabel 8.
Tabel 8 Hasil perhitungan waktu kerusakan CF 3 No t (Jam) F(t) R(t) f(t) h(t) 1 24 0.103 0.897 0.004826  0.0054 2 48 0.128 0.872 0.004127  0.0047 3 72 0.157 0.843 0.00359 0.0043 4 96 0.191 0.809 0.003176  0.0039 5 120 0.228 0.772 0.002858  0.0037 6 144 0.270 0.730 0.002616  0.0036 7 168 0.314 0.686 0.002436  0.0036 8 192 0.362 0.638 0.002306  0.0036 9 216 0.412 0.588 0.002221  0.0038 10 240 0.463 0.537 0.002176  0.0041 11 264 0.515 0.485 0.002168  0.0045 12 288 0.567 0.433 0.002197  0.0051 13 312 0.617 0.383 0.002265  0.0059 14 336 0.666 0.334 0.002374  0.0071 15 360 0.712 0.288 0.002532  0.0088 16 384 0.754 0.246 0.002746  0.0112 17 408 0.794 0.206 0.00303 0.0147 18 432 0.829 0.171 0.003399  0.0199 19 456 0.860 0.140 0.00388 0.0277 20 480 0.887 0.113 0.004504  0.0398 21 504 0.910 0.090 0.005318  0.0590 22 528 0.929 0.071 0.006386  0.0903 23 552 0.945 0.055 0.007801  0.1426 24 576 0.958 0.042 0.009692  0.2323 25 600 0.969 0.031 0.012248  0.3907
Selanjutnya  merhitungan  MTTF,  MTTR, F(t),  R(t),  dan  h(t)  pada  CF  8,  maka b erdasarkan  distribusi  yang  sesuai  dengan karakteristik data waktu antar kerusakan dapat dihitung nilai MTTF, MTTR, F(t), R(t) dan h(t) seperti berikut:
MTTF  = 𝜇
= 711,273 Jam = 29,636 Hari ≈ 29 Hari
Dengan menggunakan rumus MTTR distribusi weibull ,  perhitungan  dapat  dilakukan  seperti berikut:
MTTR = ɳ Γ (1 + 1  ) = 120,613 . Γ (1 + 1 5,701 )
= 120,613 . Γ(1,175) = 120,613 . 0,92816 = 111,948 Jam = 4,66 Hari ≈ 5 Hari
Jadi  dapat  diketahui  bahwa  MTTF  dari Heat Exchanger mesin  CF  8  sebesar  29  hari, sedangkan MTTR diperoleh sebesar 5 hari.
Fungsi  distribusi  (F(t))  kerusakan berdasarkan  distribusi  eksponensial,  dimana sistem akan hidup sampai waktu t (t = 1 hari = 24 jam) perhitungan sebagai berikut :
F(t) = ф [ 𝑡− t  t  ]
= ф [ −687,273 448,52 ]
= 0,063
Fungsi  keandalan  (R(t))  berdasarkan distribusi  eksponensial  (t  =  1  hari  =  24  jam) dapat dihitung seperti berikut :
R(t) = 1- F(t) = 1- 0,063
= 0,937
Laju  kerusakan  (h(t))  berdasarkan distribusi  eksponensial  (t  =  1  hari  =  24  jam) dapat dihitung seperti berikut :
f(t) =             2 2 2 e . 2 . 1 t t t t    
=       
    2 2 52 , 448 . 2 687,273 - e . 2 . 199 , 184 1  = 0,00288 h(t) = 𝑓(𝑡) R(t) = 0,00288 0.937
= 0,00307
Hasil  perhitungan  F(t),  R(t),  dan  h(t)  pada setiap waktu kerusakan CF 1 dapat dilihat pada Tabel 9.
Tabel 9. Hasil perhitungan waktu kerusakan CF 8 No t (Jam) F(t) R(t) f(t) h(t) 1 24 0.063 0.937  0.0031  0.0033 3 72 0.077 0.923  0.0031  0.0034 5 120 0.094 0.906  0.0031  0.0034 7 168 0.113 0.887  0.0031  0.0034 9 216 0.135 0.865  0.0030  0.0035 11 264 0.159 0.841  0.0030  0.0036 13 312 0.187 0.813  0.0030  0.0037 15 360 0.217 0.783  0.0030  0.0038 17 408 0.249 0.751  0.0029  0.0039 21 504 0.322 0.678  0.0029  0.0043 23 552 0.361 0.639  0.0029  0.0045 25 600 0.402 0.598  0.0029  0.0048 27 648 0.444 0.556  0.0028  0.0051 29 696 0.486 0.514  0.0028  0.0055 31 744 0.529 0.471  0.0028  0.0060 33 792 0.571 0.429  0.0028  0.0065 35 840 0.613 0.387  0.0028  0.0072 37 888 0.653 0.347  0.0028  0.0079 39 936 0.692 0.308  0.0027  0.0089 43 1032 0.763 0.237  0.0027  0.0114 45 1080 0.794 0.206  0.0027  0.0130 47 1128 0.824 0.176  0.0027  0.0151 49 1176 0.850 0.150  0.0026  0.0176 51 1224 0.874 0.126  0.0026  0.0208 53 1272 0.894 0.106  0.0026  0.0247 54 1296 0.904 0.096  0.0026  0.0271 55 1320 0.913 0.087  0.0026  0.0297 57 1368 0.928 0.072  0.0026  0.0360 63 1512 0.963 0.037  0.0025  0.0681 65 1560 0.971 0.029  0.0025  0.0860

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan diperoleh  kesimpulan.  Perbaikan  dilakukan sebelum terjadinya kerusakan yang akan datang yang  diperoleh  dari  nilai  MTTF  tiap  mesin, sedangkan  lama  perbaikan  dilihat  dari  nilai MTTR  tiap  mesin.  Waktu  kemungkinan kerusakan  yang  terjadi  pada  tiap  mesin  dan lama perbaikannya seperti berikut.
1. Pada  mesin  CF  1  diketahui  bahwa kemungkinan  kerusakan  yang  terjadi adalah saat mesin beroperasi selama 23 hari, sedangkan waktu yang dianjurkan dalam perawatan mesin adalah 5 hari.
2. Pada  mesin  CF  3  diketahui  bahwa kemungkinan  kerusakan  yang  terjadi adalah saat mesin beroperasi selama 11 hari, sedangkan waktu yang dianjurkan dalam perawatan mesin adalah 4 hari.
3. Pada  mesin  CF  8  diketahui  bahwa kemungkinan  kerusakan  yang  terjadi adalah saat mesin beroperasi selama 29 hari, sedangkan waktu yang dianjurkan dalam perawatan mesin adalah 5 hari.
Berikut  adalah  hasil  perhitungan tingkat kehandalan dan laju kerusakan mesin:
1. Pada  mesin  CF  1,  memiliki  tingkat kehandalan  selama  satu  hari  sebesar 95,9%  serta  laju  kerusakan  sebesar
0,18%.
2. Pada  mesin  CF  3,  memiliki  tingkat kehandalan  selama  satu  hari  sebesar 89,7%  serta  laju  kerusakan  sebesar
0,54%.
3. Pada  mesin  CF  8,  memiliki  tingkat kehandalan  selama  satu  hari  sebesar 93,7%  serta  laju  kerusakan  sebesar
0,31%.

## Daftar Pustaka
Bangun, I. H., Rahman, A., dan Darmawan, Z.
(2014).  Perencanaan  Pemeliharaan Mesin Produksi dengan Menggunakan Metode Reliability Centered Maintenance (RCM)  II  pada  Mesin Blowing  OM  (Jurnal).  Halaman  997-
1008. Malang: Universitas Brawijaya
Iriani,  Y.,  &  Rahmadi,  E.  S.  (2011).  Usulan
Waktu Perawatan
Berdasarkan
Keandalan Suku Cadang Kritis. Jurnal.
Bandung: Universitas Gunadarma:
Muhsin, Ahmad. 2016. Analisis Performanci Departemen Machinning menggunakan Metode Overall Equipment Effectiveness (OEE) , Jurnal OPSI, Vol.9, No.1, Tahun 2016, Hal. 16-23, available : http://jurnal.upnyk.ac.id/index.php/ops
i/article/view/2170
Ristyowati,  Trismi  dan  Ahmad  M.,  2017,
Minimasi waster pada aktivitas proses produksi dengan konsep lean manufacturing ,  Jurnal  OPSI,  Vol  10, No 1, Tahun 2017, hal 85-96, available at http://jurnal.upnyk.ac.id/index.php/ops
i/article/view/2191
Ningrum,  Setya  N,  dan  Ahmad  M,  2016,
Analisis efisiensi dan efektivitas performansi line machinning propeller shaft untuk produksi flange menggunakan metode Overall Equipment Effectiveness (OEE), Jurnal OPSI, Vol 9, No.2, Desember 2016, hal 109-118, available at http://jurnal.upnyk.ac.id/index.php/ops i/article/view/2167