INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 4 Nomor 3 Tahun 2024 Page 16112-16130 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative
Penjadwalan Perawatan Komponen Kritis Mesin Tube Mill Pembuat Pipa Baja (Studi Kasus : CV. Perjuangan Steel Surabaya)
Satria Putra Samudera 1 ✉ , Muslimin Abdulrahim 2
Universitas 17 Agustus 1945
Email: satriaputrasamudera@gmail.com 1 ✉

## Abstrak
Mesin produksi merupakan faktor penting dalam perusahaan manufaktur, jika mesin produksi seringkali mngalami  kerusakan  maka  akan  berpengaruh  terhadap  proses  produksi.  Kerusakan  mesin menyebabkan downtime sehingga mesin tidak dapat berproduksi. Pada CV. Perjuangan Steel Surabaya terdapat mesin Tube Mill yang memproduksi Pipa Baja. Mesin ini sering mengalami kerusakan yang menyebabkan  downtime.  Mesin  ini  mempunyai  beberapa  sub  mesin  didalamnya,  sub  mesin  yang mempunyai  downtime  tertinggi  yaitu  mesin  Welding  table  dengan  downtime  selama  1847  menit. Dengan  pemasalahan  ini  penelitian  ini  bertujuan  mengetahui  komponen  kritis  penyebab  kerusakan welding table dan mengetahui interval pergantian komponen kritis. Dengan menggunakan analisis ABC dapat  menentukan  komponen  kritis  pada  mesin  welding  table  dan  selanjutnya  mencari  interval perawatan  komponen  kritis  dengan  metode  age  replacement.  Sehingga  bisa  membuat  jadwal perawatan  berdasaran  waktu  downtime.  Berdasarkan  pengolahan  data  yang  telah  dilakukan mendapatkan hasil bahwa komponen yang masuk kategori mesin kritis yaitu Modul RF Card dengan interval penggantian setiap 1070 jam atau 59 hari, komponen Oscillator Board yaitu setiap 1024 jam atau 56 hari, komponen Power Supply Board setiap 1090 jam atau 60 hari. Dari penjadwalan penggantian tersebut dapat diketahui biaya pesediaan selama 6 bulan kedepan yaitu Rp. 3.600.000.
Kata Kunci: Komponen Kritis, Interval Perawatan, Reliabilitas, Availability, Penjadwalan

## Abstract
Production machinery is an important factor in a manufacturing enterprise, if the production machine is often damaged then it will affect the production process. Engine damage caused downtime so the machine could not produce. On the CV. Surabaya Steel Struggle there is a Tube Mill machine that produces Steel Pipe. This machine is often damaged causing downtime. This machine has several submachines in it, the submachine that has the highest downtime is the Welding table machine with a downtime of 1847 minutes. With this application this study aims to identify the critical components that cause the damage of the welding table and to find the intervals of change of critical parts. Using ABC analysis can determine the critically important components of welding tables and then find the treatment intervals for critical elements with age replacement method. So you can make a care schedule based on downtime. Based on the data processing that has been done, the result is that the components that fall into the critical engine category are RF Card modules with replacement intervals every 1070 hours or 59 days, Oscillator Board components are every 1024 hours or 56 days, Power Supply Board component every 1090 hours or 60 days. From the timetable of the replacement can be known the cost of supplies for the next six months, which is Rp. 3.600.000.
Keywords: Critical Components, Maintenance Intervals, Reliability, Availability, Scheduling

## PENDAHULUAN
Perusahaan  manufaktur  dalam  bidang  industri  baja  merupakan  salah  satu  tanda bagaimana suatu negara mempunyai pertumbuhan ekonomi yang meningkat atau tidak, karena  industri  baja  merupakan  indikator  penting  dalam  aktivitas  seperti  pembangunan infrastruktur,  kontruksi,  transportasi  hingga  manufaktur.  Produk  baja  merupakan  bahan penting dalam pembangunan di berbagai industri seperti konstruksi hingga teknologi. Oleh karena  itu,  industri  baja  sangat  penting  bagi  industri  lainnya.  Perkembangan  teknologi menjadi  hal  yang  penting  bagi  produsen  baja.  Penggunaan  mesin  produksi  dengan berteknologi tinggi serta lebih efisien dalam energi dapat mengurangi dampak produksi baja  pada  lingkungan.  Mesin  yang  berkualitas  pada  produksi  baja  mempunyai  peran penting dalam meningkatkan kualitas produk serta teknologi automatic yang bermanfaat dalam  pembuatan  produk  agar  lebih  efisien  dan  presisi  sesuai  dengan  keinginan perusahaan. Menurut (Deradjad Pranowo, 2019), Jika sistem produksi tidak bisa dijalankan maka  masuk  dalam  kategori  kerugian  karena  downtime.  Mesin  menjadi  alat  penentu bagaimana kelancaran dalam berproduksi. Maka untuk mencapai proses produksi dapat berjalan dengan baik, perusahaan harus melaksanakan pemeliharaan untuk mesin-mesin. Sistem pemeliharaan mesin merupakan cara yang diperlukan untuk menjaga kondisi suatu mesin agar selalu berjalan normal. Seperti pada CV. Perjuangan Steel Surabaya perusahaan
ini bergerak pada industri baja dengan memproduksi C-Channel, Pipa Baja, Pipa Hollow, Hollow  Galvaum,  Strip  Eyzer.  Bahan  baku  yang  digunakan  yaitu  berupa  coil  dengan berbagai  jenis  dan  kualitas.    Berdasarkan  hasil  observasi  awal  didalam  perusahaan. Permintaan pasar yang semakin banyak membuat CV. Perjungan steel terus meningkatkan hasil  produksi  agar  dapat  memenuhi  permintaan.  Perusahaan  ini  mempunyai  mesin produksi pipa yang bernama mesin Tube Mill dan memiliki ukuran 3 in Diameter 87-88,5 mm. Dalam setiap mesin produksi memunyai beberapa sub mesin didalamnya. Pada sub mesin selalu ada permasalahan yang timbul karena kerusakan mesin, baik dari kerusakan elektrikal  maupun  kerusakan  mekanikal.  Beberapa  masalah  kerusakan  ini  menyebabkan penundaan produksi yang cukup memakan waktu. Downtime yang diakibatkan kerusakan mesin sangat berpengaruh buruk terhadap kegiatan produksi perusahaan. Proses produksi akan tertunda dan mempengaruhi hasil produksi. Berikut data kerusakan pada sub mesin Tube Mill.
Tabel 1. Data kerusakan sub mesin Tube Mill
Bulan Sub Mesin Uncoiler Strip Joinner Akumulator Forming Table welding Table Sizing Table Flying Saw Conveyor Jumlah (Menit) Sep-23 124 - - 272 283 - 52 - 731 Okt-23 - - - - 366 192 - - 558 Nov-23 - - 152 - 264 - 36 - 452 Des-23 - 48 - - 164 - - 144 356 Jan-24 132 - - - 312 124 248 - 816 Feb-24 - 66 316 130 176 - - - 688 Mar-24 - - 124 - 282 - - 112 518 Jumlah (Menit) 256 114 592 272 1.847
316 336 256
Pada Tabel 1.1 menunjukan bahwa kerusakan terkecil pada bulan Desember dengan 356 menit atau 5,9 jam dan kerusakan tertinggi terjadi pada bulan Januari dengan 816 menit atau 13,6 jam. Pada tabel 1.1 juga menampilkan bahwa kerusakan sub mesin dengan jumlah terendah  yaitu  sub  mesin  Strip  Joiner  dengan  nilai  144  menit  atau  2,4  jam,  serta  untuk submesin dengan jumlah terbesar yaitu Welding Table dengan nilai 1847 menit atau sekitar 30,7 jam. Maka dari itu Peneliti akan berfokus pada mesin Welding Table untuk mengatasi permasalahan downtime. Downtime yang terjadi pada mesin Welding Table mengakibatkan menurunya output produksi serta peningkatan biaya perbaikan. Melihat waktu kerusakan yang  terjadi  pada  mesin  Welding  Table  maka  seharusnya  perlu  adanya  kegiatan pemeliharaan  yang  lebih  baik  agar  meminimalisir  terjadinya  downtime  yang  dapat menggangu proses produksi serta meminimalisir biaya perawatan.
Perawatan  mesin  menjadi  faktor  krusial  dalam  memastikan  kelancaran  operasional dan  produktivitas.  Kegagalan  dalam  menjaga  mesin  yang  optimal  dapat  menyebabkan penurunan kinerja, kerugian waktu produksi, dan biaya perbaikan yang tidak terduga. Oleh karena  itu,  penting  untuk  mengembangkan  strategi  perawatan  yang  efektif  dan  efisien untuk meminimalkan biaya perawatan. Meskipun perawatan mesin telah menjadi prioritas bagi banyak industri, masih ada tantangan dalam mengalokasikan sumber daya perawatan secara  efektif.  Penelitian  sebelumnya  menunjukkan  bahwa  pendekatan  konvensional seringkali  kurang  efisien  dan  tidak  mampu  mengidentifikasi  secara  akurat  komponen- komponen yang paling kritis yang memerlukan perhatian lebih dari yang lain. Oleh karena itu, diperlukan pendekatan baru yang lebih terperinci dan terfokus untuk mengatasi masalah ini.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  menerapkan  Analisis  ABC  dalam  konteks perawatan mesin untuk meningkatkan efisiensi alokasi sumber daya perawatan. Pendekatan ABC  yang  berbasis  aktivitas  diharapkan  dapat  membantu  dalam  mengidentifikasi komponen-komponen mesin yang paling kritis untuk diprioritaskan dalam perawatan dan membuat  penjadwalan  perbaikan  pada  komponen  kritis,  sehingga  meminimalkan downtime dan biaya perbaikan.
METODE PENELITIAN
Metodologi penelitian ini merupakan alur proses yang dilakukan dalam menentukan pengerjaan dari awal hingga akhir penyelesaian dari penelitian.
1. Studi Pendahuluan
Studi pendahuluan merupakan langkah pertama dalam penelitian guna mengetahui topik yang akan diangkat dalam penelitian.

## 1.  Observasi
Pada  proses  ini  peneliti  melakukan  pengamatan  lingkungan  lapangan  kerja  secara langsung  dan  melakukan  wawancara  dengan  pekerja  perusahaan  seperti  HRD,  kepala bagian  produksi,  kepala  bagian  maintenance  guna  mencapai  interpretasi  lebih  dalam perihal permasalahan dalam penelitian .

## 2.  Studi Literatur
Studi  literatur  merupakan  suatu  pencarian  informasi  atau  teori  guna  mendukung kegiatan penelitian  dengan memepelajari teori dari buku dan jurnal agar bisa membantu menyelesaikan  masalah  yang  diangkat  di  CV.  Perjuangan  Steel.  Pada  penelitian  ini membutuhkan  teori  yang  berkaitan  tentang  manajemen  perawatan  mesin  atau maintenance.
2. Identifikasi Masalah
Pada mesin produksi CV. Perjuangan Steel yang berada pada line produksi P9 sering terjadi downtime yang mengakibatkan produksi berhenti.
3. Perumusan Masalah
Rumusan masalah yang dihasilkan yaitu:
-  Bagaimana cara mengidentifikasi akar penyebab kerusakan mesin?
-  Bagaimana penjadwalan perawatan mesin yang lebih optimal?
-  Bagaimana menghitung biaya perawatan mesin?
4. Tujuan Penelitian
Penelitian ini bertujuan untuk:
-  Untuk mengidentifikasi akar penyebab kerusakan mesin.
-  Untuk mendapatkan penjadwalan perawatan yang lebih optimal.
-  Untuk menghitung biaya perawatan.

## 5. Pengumpulan Data
-  Data Primer
Pengumpulan data primer dengan dihimpun secara langsung pada objek penelitian terkait.  Penghimpunan  data  dilakukan  oleh  peneliti  menggunakan  pendekatan  berupa observasi, wawancara dan dokumentasi.
-  Data Sekunder
1.  Proses yang terjadi pada mesin
2.  Data Kerusakan Komponen Mesin
Data kerusakan ini diperoreh dari perusahan yang diambil dari kerusakan komponen mesin yang telah terjadi sebelumnya, seperti data jenis kerusakan, waktu kerusakan, dampak yang terjadi akibat kegagalan.
6. Pengolahan Data
-  Analisis ABC
Analisis ABC berguna untuk menentukan kriteria kritis dengan cara mengelompokan berdasarkan data frekuensi kerusakan komponen mesin.
-  Fishbone Analisis
Fishbone  Analisis  digunakan  untuk  mengetahui  penyebab  kerusakan  pada komponen kritis dengan digambarkan seperti tulang ikan.
-  Penentuan distribusi data
Pada tahap selanjutnya adalah melakukan identifikasi pola distribusi dari data interval waktu antar kerusakan dan interval waktu antar perbaikan yang telah diperoleh.
-  Analisis perbandingan
Menganalisis  perbandingan  reliability  komponen  dari  sebelum  dan  sesudah penjadwalan, serta menganalisis biaya yang digunakan maintenance.
7. Kesimpulan dan Saran
Bagian  akhir  yang  berisikan  uraian  pembahasan  mengenai  penyimpulan  hal-hal penting  yang  terbentuk  dari  hasil  analisis  data  yang  dilakukan.  Berdasarkan  kesimpulan tersebut akan terbentuk saran bagi peneliti selanjutnya melalui keterbatasan dari penelitian ini dengan topik yang serupa.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Penentuan Mesin Kitis
Pada mesin Tube  Mill memiliki beberapa sub mesin  di  dalamnya dan menunjukan bahwa sub mesin yang memiliki downtime tertinggi yaitu mesin Welding Table sehingga menjadikannya mesin paling kritis.
No. Tanggal Komponen Kerusakan Lama Downtime (Menit) 1 04-Sep-23 Aquades Tank kebocoran cairan 58 2 07-Sep-23 Modul RF Card Konslet 136 3 11-Sep-23 Work Coil lilitan kawat rusak 30 4 11-Sep-23 Oscillator Board Oveheat 102 5 13-Sep-23 DC Reactor Kerusakan pada lilitan 28 6 04-Okt-23  Power Supply Board kebocoran cairan 116 7 09-Okt-23 Aquades Pump saluran buntu 42 8 22-Okt-23 Modul RF Card Konslet 144 9 25-Okt-23 Oscillator Board Oveheat 98 10  06-Nov-23 Heat Exchanger seal tersumbat 23 11  17-Nov-23 SCR Resistor SCR resistor terlalu panas 26 12  21-Nov-23  Power Supply Board kebocoran cairan 108 13  05-Des-23 Modul RF Card Konslet 135 14  07-Des-23 Oscillator Board Oveheat 88 15  22-Des-23 Work Coil lilitan kawat rusak 28 16  06-Jan-24  Power Supply Board kebocoran cairan 115 17 17-Jan-24 Oscillator Board Oveheat 90 18  22-Jan-24 Modul RF Card Konslet 141 19  20-Feb-24  Power Supply Board kebocoran cairan 104 20  28-Feb-24 Oscillator Board Overheat 105 21  03-Mar-24 DC Reactor Kerusakan pada lilitan 32 22  27-Mar-24 Work Coil Holder SCR resistor terlalu panas 48 23  29-Mar-24 SCR Resistor SCR resistor terlalu panas 24 24  30-Mar-24 Heat Exchanger seal tersumbat 26
Total
Untuk  menentuan  komponen  kritis  berdasarkan  frekuensi  downtime  tertinggi menggunakan konsep analisis ABC. Pada analasis ABC menggunakan prinsip pareto dengan perbandingan  80:20  dengan  menggunakan  data  kerusakan  komponen.  Selanjutnya mengidentfikasi komponen kritis pada sub mesin welding table. Berikut hasil perhitungan komponen kritis menggunakan analisis ABC.
Analisis ABC
No Komponen Lama Downtime (Menit) Presentase Presentase Kumulatif Kriteria 1 Modul RF card 556 30% 30% A 2 Oscillator Board 483 26% 56% A 3 Power Supply Board 443 24% 80% A 4 Heat Exchanger 49 3% 83% B 5 Work Coil 58 3% 86% B 6 DC Reactor 60 3% 89% B 7 Aquades Tank 58 3% 92% B 8 SCR Resistor 50 3% 95% C 9 Work Coil Holder 48 3% 98% C 10 Aquades Pump 42 2% 100% C TOTAL 1847 100% 100%
Berdasarkan data pengolahan yang telah dilakukan, maka dapat diketahui komponen yang  masuk  pada  golongan  80%    kompoen  kritis  adalah  komponen  Modul  RF  Card, Komponen  Oscillator Board dan Power Supply Board.  Data ini juga digambarkan dalam bentuk diagram pareto seperti pada gambar 4.1. Sehingga pada perhitungan selanjutnya hanya  akan  menganalisis  komponen  Modul  RF  Card,  Komponen  Oscillator  Board  dan Komponen Power Supply Board.

## Penyebab Komponen Rusak
Pada setiap komponen yang masuk dalam kategori kritis seperti komponen Modul RF Card, komponen Oscillator Board dan komponen Power Supply Board pasti memiliki banyak penyebab yang membuat komponen mesin tersebut mengalami kerusakan. Banyak faktor yang  menyebabkan  komponen  mesin  rusak,  faktor-faktor  penyebab  kerusakan  bisa
digambarkan dalam fishbone  diagram sehingga  dapat mengetahui penyebab terjadinya kerusakan seperti gambar berikut:
1. Komponen Modul RF Card
2. Komponen Oscillator Board

## 3. Komponen Power Supply Board
Fishbone diagram merupakan alat yang bisa digunakan untuk menganalisis penyebab kegagalan  pada  komponen    dengan  mencari  faktor-faktor  penyebab  kegegalan  pada Modul RF Card, Oscillator Board dan Power Supply Board. Pada Modul RF Card potensi kegagalan yang timbul seperti kegagalan kelistrikan. Pada oscillator Board, kegagalan dapat disebabkan  oleh  kerusakan  akibat  lingkungan  kerja  atau  beban  kerja  berlebih  sehingga menyebabkan  panas  pada  komponen  yang  dapat  mempengaruhi  kinerja  Oscillator. Sementara pada komponen Power Supply Board, gangguan pada sistem kelistrikan seperti tegangan yang tidak stabil  dapat menyebabkan kegagalan, serta  kelebihan  beban kerja. Dengan  menganalisis  fishbone  diagram  dapat  mengetahui  faktor-faktor  penyebab kegagalan  sehingga  dapat  mengambil  tindakan  perbaikan  atau  pencegahan  untuk meningkatkan keandalan kinerja mesin secara menyeluruh.
Perhitungan Time to Repair (TTR) dan Time to Failure (TTF)
Perhitungan Time to Repair (TTR) dan Time to Failure (TTF) menggunakan data history kerusakan mesin yang telah dikumpulkan dari periode September 2023 hingga Maret 2024. Berdasarkan data kerusakan tersebut selanjutnya dapat mengitung TTR dan TTF.  Time to Repair  (TTR)  adalah  berapa  lama  waktu  yang  digunakan  oleh  teknisi  untuk  melakukan perbaikan saat mesin terjadi kerusakan. Sedangkan Time to Failure (TTF) merupakan berapa lama waktu sejak mesin dapat berjalan kembali setelah perbaikan hingga mesin mengalami
kerusakan lagi. Pada dibawah menunjukan data TTR dan TTF pada masing-masing mesin kritis.

## Perhitungan TTR dan TTF Komponen Modul RF Card
Komponen  No. Tanggal Kerusakan Waktu Kerusakan Mesin Berjalan TTR (jam) TTF (jam) Modul RF Card 1 07-Sep-23 09.16 11.32 2,27 0 2 22-Okt-23 10.28 12.52 2,40 1094 3 05-Des-23 13.11 15.26 2,25 1080 4 22-Jan-24 09.14 11.35 2,35 1169

## Perhitungan TTR dan TTF Komponen Oscillator Board
Komponen  No. Tanggal Kerusakan Waktu Kerusakan Mesin Berjalan TTR (jam) TTF (jam) Oscillator Board 1 11-Sep-23 09.53 11.35 1,70 0 2 25-Okt-23 09.36 11.14 1,63 1078 3 07-Des-23 11.38 13.06 1,47 1045 4 17-Jan-24 14.03 15.33 1,50 1009 5 28-Feb-24 10:20 12.05 1,75 1019

## Perhitungan TTR dan TTF Komponen Power Supply
Komponen  No. Tanggal Kerusakan Waktu Kerusakan Mesin Berjalan TTR (jam) TTF (jam) Power Supply Board 1 04-Okt-23 11.37 13.33 1,93 0 2 21-Nov-23 09.54 11.42 1,80 1163 3 06-Jan-24 10.26 12.21 1,92 1126 4 20-Feb-24 13.23 15.07 1,73 1092
Pemilihan distribusi pada komponen kritis dengan menggunakan software Minitab 18. Denga menghasilkan data sebagai berikut.

## Hasil rekapitulasi MTTR dan MTTF Komponen
Komponen Distribusi Parameter MTTF (Jam) Modul RF Card Lognormal s = 0,0346944 1114,33 t med = 1113,66
Oscillator Board Lognormal s = 0,0255823 1037,75 t med = 1037,41 Power Supply Board Normal σ =28,9943 1127 µ = 1127 Komponen Distribusi Parameter MTTR (Jam) Modul RF Card Normal σ = 0,605702 2,3175 µ =2,3175 Oscillator Board Normal σ = 0,0939415 1,575 µ = 1037,75 Power Supply Board Weibull θ = 1,88412 1,84699 β = 27,5262

## Perhitungan Interva pergantian Komponen
Setelah mendapat hasil perhitungan MTTF dan MTTR pada setiap Distribusi masing- masing  komponen,  selanjutnya  melakukan  perhitungan  intervalpergantian  komponen untuk  meminimasi  downtime  pada  setiap  komponen  dengan  menggunakan  model perhitungan  Age  replacement  dengan  menetapkan  pergantian  berdasarkan  umur komponen. Berikut perhitungan Age Replacement pada masing-masing komponen:

## 1. Komponen Modul RF Card
Dalam  perhitungan  distribusi  Modul  RF  card  merupakan  komponen  berdistribusi Lognormal, maka perhitungan menggunakan data berdasarkan hasil penentuan distribusi MTTF, berikut data yang akan digunakan.
𝐹(𝑡) =  ф( 1 𝑠 𝐼𝑛 𝑡 𝑡 𝑚𝑒𝑑 )
𝐹(𝑡) =  ф( 1 0,0346944 𝐼𝑛 1070 1113,66 ) 𝐹(𝑡) =  ф(−1,17315) 𝐹(𝑡) = 0,1191 𝑅(𝑡) = 1 − ф( 1 𝑠 𝐼𝑛 𝑡 𝑡 𝑚𝑒𝑑 ) 𝑅(𝑡) = 1 − 0,1191 𝑅(𝑡) = 0,88809
𝑀(𝑡) = 𝑀𝑇𝑇𝐹 𝐹(𝑡𝑝) 𝑀(𝑡) =  1264,99 𝐷(𝑡 𝑝 ) = Tp .R(tp) + Tf .(1−R(tp)) (tp + Tp).R(tp) + (M(tp) + Tf).(1−R(tp))
𝐷(𝑡 𝑝 ) =  0,42709588 𝐴(𝑡 𝑝 ) =  1 − 𝐷(𝑡𝑝)
𝐴(𝑡 𝑝 ) =  0,57290412
Tabel 4.14 Penentuan Interval pergantian komponen Modul RF Card
T (Jam) F(t) R(tp) M(tp) D(tp) A(tp) Presentase R(tp) 1020 0,0051 0,9949 1120,042  0,47535629  0,52464371 99% 1030 0,0129 0,9871 1128,893  0,47387209  0,52612791 99% 1040 0,0346 0,9654 1154,268  0,46522874  0,53477126 97% 1050 0,0409 0,9591 1161,85 0,46435839  0,53564161 96% 1060 0,0764 0,9236 1206,507  0,44803539  0,55196461 92% 1070 0,1191 0,8809 1264,99 0,42709588  0,57290412 88% 1080 0,1814 0,8186 1361,263  0,39392735  0,60607265 82% 1090 0,2391 0,7609 1464,489  0,36180375  0,63819625 76% 1100 0,3348 0,6652 1675,18 0,30432919  0,69567081 67% 1110 0,4635 0,5365 2077,036  0,22322529  0,77677471 54% 1114 0,50002 0,49998  2228,749  0,20035265  0,79964735 50%
Berdasarkan perhitungan pada tabel 4.14 bahwa komponen Modul RF Card terjadi kenaikan tingkat reliability dari awalnya memiliki waktu pergantian selama 1114 jam dengan tingkat reliability 50% menjadi 1070 jam dengan tingkat reliability sebesar 88%.

## 2. Komponen Oscillator Board
Dalam  perhitungan  distribusi  Oscillator  Board  merupakan  komponen  berdistribusi Lognormal, maka perhitungan menggunakan data berdasarkan hasil penentuan distribusi MTTF, berikut data yang akan digunakan:
𝐹(𝑡) =  ф( 1 𝑠 𝐼𝑛 𝑡 𝑡 𝑚𝑒𝑑 )
𝐹(𝑡) =  ф( 1 0,0255823 𝐼𝑛 1024 1037,41 ) 𝐹(𝑡) =  ф(−1,17315) 𝐹(𝑡) = 0,3045 𝑅(𝑡) = 1 − ф( 1 𝑠 𝐼𝑛 𝑡 𝑡 𝑚𝑒𝑑 ) 𝑅(𝑡) = 1 − 0,3045 𝑅(𝑡) = 0,696 𝑀(𝑡) = 𝑀𝑇𝑇𝐹 𝐹(𝑡𝑝) 𝑀(𝑡) = 1601,049
𝐷(𝑡 𝑝 ) = Tp .R(tp) + Tf .(1−R(tp)) (tp + Tp).R(tp) + (M(tp) + Tf).(1−R(tp))
𝐷(𝑡 𝑝 ) =  0,31877734 𝐴(𝑡 𝑝 ) =  1 − 𝐷(𝑡𝑝) 𝐴(𝑡 𝑝 ) =  0,68122266

## Tabel 4.15 Penentuan Interval pergantian komponen Oscillator Board
t F(t) R(tp) M(tp) D(tp) A(tp) Presentase R(tp) 1021 0,0021 0,9979  1116,675  0,49484378  0,50515622 100% 1022 0,0092 0,9908  1124,677  0,49139324  0,50860676 99% 1023 0,294 0,706 1578,371  0,32494134  0,67505866 71% 1024 0,3045 0,696 1601,049  0,31877734  0,68122266 70% 1025 0,321 0,679 1641,134  0,30809447  0,69190553 68% 1026 0,3289 0,6711  1660,453  0,30321924  0,69678076 67% 1027 0,345 0,655 1701,267  0,29303154  0,70696846 66% 1028 0,35 0,65 1714,354  0,28999678  0,71000322 65% 1029 0,3705 0,6295  1770,183  0,27689537  0,72310463 63% 1030 0,466 0,534 2086,760  0,21510778  0,78489222 53% 1037 0,5 0,5 2075,500  0,20017348  0,79982652 50%
Berdasarkan perhitungan pada tabel 4.15 bahwa komponen Oscillator Board terjadi kenaikan tingkat reliability dari awalnya memiliki waktu pergantian selama 1037 jam dengan tingkat reliability 50% menjadi 1024 jam dengan tingkat reliability sebesar 70%.

## 3. Komponen Power Supply Board
Dalam  perhitungan  distribusi  Oscillator  Board  merupakan  komponen  berdistribusi Normal,  maka  perhitungan  menggunakan  data  berdasarkan  hasil  penentuan  distribusi MTTF, berikut data yang akan digunakan:
Tabel 4.16 Penentuan Interval pergantian komponen Oscillator Board
t F(t) R(tp) M(tp) D(tp) A(tp) Presentase R(tp) 1060 0,0102 0,9898  1138,614  0,47957125  0,52042875 99% 1070  0,0242 0,9758  1154,950  0,47481777  0,52518223 98% 1080 0,0525 0,9475  1189,446  0,46250097  0,53749903 95% 1090 0,1003 0,8997  1252,640  0,43919444  0,56080556 90% 1100 0,1761 0,8239  1367,884 0,3986571 0,6013429 82% 1110 0,2786 0,7214  1562,240  0,33909074  0,66090926 72% 1120 0,4052 0,5948  1894,755  0,26042316  0,73957684 59% 1127 0,5 0,5 2254,000  0,20032831  0,79967169 50%
𝐹(𝑡) =  ф( 𝑡−𝜇 𝜎 ) 𝐹(𝑡) =  0,1003 𝑅(𝑡) = 1 − 𝐹(𝑡) 𝑅(𝑡) = 1 − 0,1003 𝑅(𝑡) = 0,8997
𝑀(𝑡) = 𝑀𝑇𝑇𝐹 𝐹(𝑡𝑝) 𝑀(𝑡) =  1252,640 𝐷(𝑡 𝑝 ) = Tp .R(tp) + Tf .(1−R(tp)) (tp + Tp).R(tp) + (M(tp) + Tf).(1−R(tp))
𝐷(𝑡 𝑝 ) =  0,4391944 𝐴(𝑡 𝑝 ) =  1 − 𝐷(𝑡𝑝) 𝐴(𝑡 𝑝 ) =  0,56080556
Berdasarkan perhitungan pada tabel 4.16 bahwa komponen Oscillator Board terjadi kenaikan tingkat reliability dari awalnya memiliki waktu pergantian selama 1127 jam dengan tingkat reliability 50% menjadi 1090 jam dengan tingkat reliability sebesar 90%.

## Analisis Perbandingan Nilai Keandalan
Perbandingan  nilai  keandalan  untuk  mengetahui  apakah  penjadawalan  komponen kritis berpengaruh terhadap nilai keandalan mesin. Jika nilai keandalan mesin meningkat maka proses operasi mesin dapat bekerja lebih baik dari sebelumnya karena kerusakan yang berakibat downtime menjadi berkurang. Berikut merupakan perbandingan nilai keandalan sebelum dan sesudah penjadwalan pada komponen mesin kritis.
Tabel 4.16 Perbandingan realibility sebelum dan sesudah penjadwalan
komponen Sebelum Penjadwalan Sesudah Penadwalan Peningkatan t Reliability t Reability Modul RF Card 1114 50% 1070 88% 38% Oscillator Board 1037 50% 1024 70% 20% Power Supply Board 1127 50% 1090 90% 40% Rata-rata 50% 82% 32%
Dari  hasil  perbandingan  pada  tabel  4.16  diketahui  bahwa  perbandingan  reliability penjadwalan  sebelum  dan  sesudah  mengalami  peningkatan  sebesar  32%.  Peningkatan terbesar  terletak  pada  komponen  Power  Supply  dengan  nilai  40%.  Dari  hasil  tersebut, selanjutnya  membuat  penjadwalan  sesuai  dengan  interval  yang  telah  ditentukan  untuk meningkatkan nilai keandalan mesin dan mengurangi downtime.
Usulan Penjadwalan
Berdasarkan perhitungan pada tabel 4.14 hingga tabel 4.16 dengan hasil D(tp) terkecil terletak pada tp 450 sehingga dapat dikatakan  pergantian komponen Modul RF Card dalam interval waktu 1070 jam, komponen Oscillator Board 1024 jam dan komponen Power Supply Board  1090  jam.  Dari  hasil  perhitungan  penggantian  komponen  jika  waktu  interval diaplikasikan dalam jumlah hari, dengan jam kerja 18 jam/hari maka mendapat hasil sebagai berikut:
1070 jam /18 jam = 59,4 hari = 59 hari 1024 jam /18 jam = 56,8 hari = 56 hari
1090 jam /18 jam = 60,5 hari = 60 hari
Maka dapat dikatakan bahwa pergantian komponen kritis yang lebih optimal guna menurunkan downtime dengan melihat hasil perhitungan data penjadwalan dengan hasil pergantian komponen Modul RF Card setiap 59 hari dari hari terkahir mengalami kerusakan, Komponen Oscillator  Board  setiap  57  hari  dari  hari  terakhir  mengalami  kerusakan  dan Komponen Power Supply Board setiap 60 hari  dari hari terakhir mengalami kerusakan. Berikut merupakan usulan interval pergantian pada komponen kritis:
Tabel 4.18 Usulan Pergantian Komponen Kritis

## 4.2.1 Biaya Penjadwalan
Dari  perhitungan interval pergantian komponen  yang telah ditentukan, selanjutnya menghitung  berapa  biaya  yang  dibutuhkan  untuk  melakukan  persediaan  komponen. Berikut harga satuan komponen:

## Bulan
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31
Modul RF Card Oscillator Board Power Supply Board
Modul RF Card Oscillator Board
Power Supply Board Modul RF Card Oscillator Board Power Supply Board Mei Juni Juli Bulan 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31
Modul RF Card Oscillator Board Power Supply Board
Modul RF Card Oscillator Board
Power Supply Board Modul RF Card Oscillator Board Power Supply Board Agustus September Oktober
1. Modul RF Card
= Rp. 350.000
2. Oscillator Board
= Rp. 400.000
3. Power Supply Board = Rp. 450.000
Bila  diasumsikan  bahwa  jam  kerja  mesin  dalam  setahun  dengan  tidak  adanya kerusakan mesin tiba-tiba yaitu:
1. Jam kerja 1 bulan   = 26 hari
2. 1 hari = 18 jam
3. 6 bulan = 18 jam x 26 hari x 6 bulan
= 2808 jam
Jika  dalam  6  bulan  mesin  beroperasi  selama  5616  jam,  maka  jumlah  persediaan komponen dalam satu tahun kedepan yaitu:
1. Modul RF Card = 2808 / 1070 = 2,6 = 3
2. Oscillator Board
= 2808 / 1024 = 2,7 = 3
3. Power Supply Board = 2808 / 1090 = 2,5 = 3
Biaya yang dikeluarkan untuk membeli persediaan komponen kritis selama 6 bulany yaitu:
1. Modul RF Card = 3 x Rp. 350.000 = 1.050.000
2. Oscillator Board
= 3 x Rp. 400.000 = 1.200.000 3. Power Supply Board = 3 x Rp. 450.000 = 1.350.000 +
= Rp. 3.600.000
Jadi  dari  penjadwalan  interval  peggantian  komponen  kritis  selama  6  bulan membutuhkan biaya komponen sebesar   Rp. 3.600.000.

## SIMPULAN
1. Berdasarkan penentuan sub mesin pada mesin Tube Mill dengan downtime terbanyak yaitu sub mesin welding Table dengan downtime selama 1847 menit. Selanjutnya dari perhitungan komponen kritis dengan menggunakan analisis ABC dapat disimpulkan bahwa komponen yang masuk kedalam kriteria kritis yaitu komponen Modul RF Card 556 menit dengan presentase 30%, Oscillator Board 483 menit dengan presentase 26% dan Power Suply Board 443 menit dengan presentase 24%.
2. Perbandingan reliability  sebelum  penjadwalan  dan  sesudah  penjadwalan  mendapat kenaikan keandalan sebesar 32%, dari 50% menjadi 82%. Dari hasil perhitungan MTTF didapatkan waktu yang tepat untuk penggantian pada komponen Modul RF Card yaitu
setiap 1070 jam atau 59 hari, komponen Oscillator Board yaitu setiap 1024 jam atau 56 hari, komponen Power Supply Board setiap 1090 jam atau 60 hari.
3. Dari  hasil  perhitungan  interval  pergantian  komponen,  maka  dapat  diketahui  biaya persediaan komponen selama 6 bulan dari yaitu Rp. 3.600.000.

## Saran
Dalam  penelitian  ini  penulis  menyarankan  bahwa  perusahaan  khususnya  pada departemen  maintenance  untuk  lebih  memperhatikan  penjadwalan  perawatan  setiap mesin, utamanya untuk mesin-mesin  kritis agar  dapat mencegah terjadinya  kerusakan, serta memberikan pemahaman kepada karyawan mengenai risiko kerusakan yang dimana manusia  juga  berpengaruh  terhadap  kerusakan  mesin  industri,  salah  satu  contohnya seperti menetapkan dan menjalankan jadwal perawatan mesin.
Selanjutnya, untuk pengembangan skripsi ini, penulis menyarankan untuk penggunaan metode penelitian ini berada pada ruang lingkup yang lebih luas seperti semua mesin yang ada pada perusahaan, sehingga dapat mengetahui perediaan komponen pengganti yang optimal.

## DAFTAR PUSTAKA
Bloom, & Neil. (2005a). Reliability Centered Maintenance (RCM) : Implementation Made Simple.
Bloom, & Neil. (2005b). Reliability Centered Maintenance (RCM) : Implementation Made Simple.
Denur,  Legisnal  Hakim,  Indra  Hasan,  &  Syahrul  Rahmad.  (2017).  Penerapan Reliability Centered Maintenance (RCM) Pada Mesin Ripple Mill. JURNAL INTEGRASI SISTEM INDUSTRI, VOLUME 4(No 1).
Fathurohman, F., & Triyono, S. (2020). RCM ( RELIABILITY CENTERED MAINTENANCE): THE IMPLEMENTATION  IN  PREVENTIVE  MAINTENANCE  (CASE  STUDY  IN  AN EXPEDITION COMPANY). EKOMABIS: Jurnal Ekonomi Manajemen Bisnis, 1(02), 197 – 212. https://doi.org/10.37366/ekomabis.v1i02.29
Ignatius Deradjad Pranowo. (2019). Sistem dan Manajemen Pemeliharaan.
Jesus R, Sifonte,  James, V., & Reyes Picknell. (2017). Reliability Centered Maintenance- Reengineered Practical Optimization of the RCM Process with RCM- R ® . Taylor & Francis Group.
Jonathan O’Brien. (2014). Supplier relationship management : unlocking the hidden value in your supply base.
Okes. (2019). Root Cause Analysis The Core of Problem Solving and Corrective Action. http://www.asq.org/quality-press.
Rambuna, O. (2018). Penerapan Metode Reliability Centered Maintenance (RCM) Pada Mesin Produksi Obat-Obatan [XYZ].
Arsyad, M., & Sultan, A. Z. (2018). manajemen-perawatan.
Corder, A. (1988). Maintenance management. In Foundry Management and Technology (Vol. 132, Issue 1).
Mukmin,  M.  A.  (2017).  Analisis  Keandalan  Dan  Penentuan  Persediaan  Optimal  Suku Cadang Compresor Two Stage for Vessel Iqf Dengan Metode Abc Dan Reliability Di Pt.Kelola  Mina  Laut. MATRIK  (Jurnal  Manajemen  Dan  Teknik),  17(1),  38. https://doi.org/10.30587/matrik.v17i1.161
Taufik, T., & Septyani, S. (2016). Penentuan Interval Waktu Perawatan Komponen Kritis pada Mesin Turbin Di PT Pln (Persero) Sektor Pembangkit Ombilin. Jurnal Optimasi Sistem Industri, 14(2), 238. https://doi.org/10.25077/josi.v14.n2.p238-258.2015
Tupan, J. M., Camerling, B.  J., & Amin, M. (2019). PENENTUAN JADWAL PERAWATAN KOMPONEN  KRITIS  PADA  MESIN  MTU  12V2000G65  DI  PLTD  TERSEBAR  PT  PLN (PERSERO)  AREA  TUAL  (Studi  Kasus :  PLTD  Wonreli). Arika,  13(1),  33 – 48. https://doi.org/10.30598/arika.2019.13.1.33