## Penentuan Interval Penggantian Komponen Pada Motor Listrik Untuk Meminimalkan Resiko Downtime di PT. Wilmar Nabati Indonesia
Guritno Catur Pamungkas PT. Wilmar Nabati Indonesia Gresik – Jawa Timur Email : Guritno.catur@yahoo.com
ABSTRACTION The  Failure  of  production  machines  in  PT.  Wilmar  Nabati  Indonesia  can  make  serious  problem, because  it  can  stop  process  production  and  increase  breakdown  time  while  waiting  machines repaired by technician. Company doesn’t want this problem, because it can effect on planning and controlling production and decrease the achievement of production target. So target of production can’t be full filled.
Based on the analitic and intrepetation on this paper, we can take a conclusion from this research, the conclusion are the higest failure frequency in component of electrical motoric machine is in a bearings component. Optimalized interval time is 17 days  and downtime value is 0,01946, based on calculation of age replacement  model with  minimation of downtime crirteria. In that  interval, we  can  know  that  failure  probability  of  component  is  0,02888  and  reliability  of  component  is 0,7054 ≈ 0,7: based on the calculation also we can know that failure rate is 0,040016
Key word: Reliability, Age replacement, Downtime
1. Pendahuluan
1.1 Latar Belakang Pada  Era  globalisasi  yang
demikian pesat, penuh dengan tantangan  dan  rintangan  dalam  dunia usaha  sering  dijumpai.Untuk  menjaga kesinambungan  produksi  perusahaan dalam  menghadapi  persaingan  yang ketat  tersebut  diperlukan  penanganan yang baik dan dilakukan oleh manajemen yang baik pula. Keberadaan mesin-mesin dalam suatu perusahaan, sangat penting  untuk  menghasilkan  produk industri  yang  memenuhi  standar kualitas  yang  diinginkan.  Jika  mesin- mesin  produksi  tersebut  berjalan dengan  kondisi  yang  baik,  maka perusahaan  tersebut  akan  mampu untuk  menghasilkan  produk-produk dengan  tingkat  cacat  (defect)  yang rendah.
Jika mesin-mesin produksi tersebut rusak, maka akan
mengakibatkan terhentinya proses produksi. Sehingga
membuat mundurnya deadline yang telah disepakati  antara  perusahaan  dan pelanggan.Disamping itu,
mengakibatkan  waktu  menganggur yang  lebih  lama  karena  menunggu perbaikan.  Hal  tersebut  tentu  saja tidak  diinginkan  oleh  perusahaan, karena  akan  berpengaruh  terhadap perencanaan dan pengendalian produksi  yang  telah  direncanakan sebelumnya
Di  PT.  Wilmar  Nabati  Indonesia team  electric  melakukan  perbaikan (maintenance) sesuai dengan
permintaan  tiap  unit  atau  department dengan  menerima  form  work  oder yang didalamnya menerangkan kerusakan dari alat-alat produksi yang tidak  berfungsi  dan  bekerja  kurang maksimal. Pada gambar.1.1
merupakan  laporan  dari  team  electric mulai  bulan  November  2012  hingga Oktober  2013  yang  sebagian  besar kerusakan  berada  pada  plant  refinery dan fractination.
Pada plant refinery dan fractination.memproduksi
minyak
goreng yang proses  produksinya sebagian  besar  menggunakan  mesin yang  bekerja  automatis.  Terdapat Motor  Listrik  yang  sering  mengalami kerusakan  karena  pada  sistem  proses produksi  tersebut  terdapat  alat  yang memiliki penundaan untukberoperasi.
Waktu kerusakan adalah waktu  yang  seharusnya  digunakan untuk  melakukan  proses  produksi akan tetapi dikarenakan adanya kerusakan atau gangguan pada mesin, mengakibatkan  mesin  tidak  dapat melaksanakan proses produksi sebagaimana mestinya
Pemakaian  motor  listrik  yang secara  terus  menerus,  tanpa  adanya kegiatan perawatan  pada  mesin mengakibatkan  terjadinya  kerusakan mesin motor listrik yang tiba-tiba.Jika mesin-mesin produksi tersebut rusak, maka akan mengakibatkan terhentinya proses produksi. Sehingga membuat  mundurnya deadline yang telah  disepakati antara perusahaan dan pelanggan.  Disamping  itu  juga  dapat mengakibatkan  waktu  menganggur yang  lebih  lama  karena  menunggu perbaikankurang lebih dua Jam.
Dari  data  pada  tabel  1.1  dan tabel  1.2  dalam  proses  produksi  PT. Wilmar  Nabati  Indonesia,  diketahui bahwa  masih  banyaknya  waktu kerusakan yang terjadi dalam setahun.  Untuk  mengatasi  hal  tersebut perlu adanya perubahan sistem perawatan  yang  sebaik  mungkin  untuk menghindari hal yang tidak diinginkan Keandalan (Reliability) mesin tersebut  dapat  ditingkatkan  dengan melakukan  perawatan  pencegahan (preventive maintenance) , yaitu dengan melakukan penjadwalan perawatan  mesin  secara  berkala  dan teratur,  sebelum  terjadi  kerusakan yang bersifat fatal (Breakdown Maintenance) .Dari sini downtime mesin  dapat  diminimalisir,  karena mesin  berjalan  dengan  baik.  Pada penelitian ini metode yang digunakan adalah  Model  Age  Replacement dengan  kriteria  minimasi downtime dengan  menentukan  interval  waktu penggantian  pencegahanyang  optimal bagi  komponen  kritis  Mesin  Motor Listrik
Adapun  penelitian  di  PT. Wilmar  Nabati  Indonesia  cabang gresik menerapkan tentang penentuan interval
waktu penggantian komponen  pada  motor  listrik  untuk meminimalkan resiko downtime.

## 1.2.Rumusan Masalah
Dengan  melihat  latar  belakang  di
Volume XIV No.2, Maret 2014, p 53-66
atas, maka didapatkan rumusan masalah sebagai berikut : 1. Berapa Interval waktu penggantian pencegahan yang optimal pada komponen Mesin Motor Listrik? 2. Resiko apa yang diterima perusahaan  jika  tidak  dilakukan pencegahan  kerusakan  yang  optimal pada Mesin Motor Listrik?
1.3.Tujuan Penelitian
Adapun tujuan penelitian ini adalah:
1. . Menentukan Interval waktu pencegahan yang optimal pada komponenkritis  mesin  motor  listrik, dengan tingkat keandalan yang diinginkan. 2. Menentukan resiko bagi perusahaan  jika  terjadi  kerusakan pada mesin motor listrik.
1.4.Manfaat Penelitian
Adapun  manfaat  yang  diperoleh  dari penelitian ini adalah :
1. Dapat  diketahui  berapa  interval penggantian  komponen  yang  optimal agar breakdown  maintenance tidak perlu dilakukan.
2. Memperoleh  sistem perawatan  yang lebih optimal
3. Dapat mengetahui resiko perusahaan jika terjadi kerusakan motor listrik. 1.5.Batasan Masalah
Berikut  batasan  masalah  dalam penelitian ini :
1. Penelitian  hanya  dilakukan  pada mesin  motor  listrik  di  PT.  Wilmar Nabati Indonesia(pada proses produksi minyak goreng) 2. Pemeliharaan  pencegahan  yang dilakukan adalah kegiatan penggantian komponen yang kritis 3. Data  yang  diambil  hanya  pada bulan November 2012 - Oktober 2013 4. Pemecahan  masalah  perawatan pencegahan yang dilakukan,
berdasarkan pada metode Age
Replacement

## 1.6.Asumsi asumsi
Untuk  membantu  memecahkan masalah, ada beberapa asumsi
yangdigunakan  yang  berkaitan  dengan pengumpulan data, yakni:
1.  Laju  kerusakan  bertambah  sesuai dengan  peningkatan  pemakaian  yang terjadi pada mesin tersebut.
2. Jika terjadi kerusakan pada komponen mesin dianggap persediaankomponen  sudah  tersedia dan jumlah teknisi mencukupi.
3. Tidak ada mesin cadangan sebagai  pengganti  apabila  terjadi kerusakan mesin.
4. Material bearing sudah tersedia di store
5. Teknisi  telah  berpengalaman  dalam melakukan penggantian komponen
BAB II Tinjauan Pustaka 2.1 Proses Cristalizer Proses cristalizer adalah pengolahan  minyak  goreng  atau  biasa disebut kristalisasi. Terdapat beberapa faktor yang mempengaruhi pembentukan kristal antara lain komposisi minyak, polimorphism, dan kondisi  cooling  (pendinginan).  Pada proses  ini  sangat  mempengaruhi  hasil minyak  yang  diproduksi.  Jika  motor listrik  mengalami  kerusakan,  maka akan mengakibatkan terhentinya proses  cristalizer  yang  membuat deadline  perusahaan  atau  capasitas yang diperoleh berkurang.
Nukleasi  adalah  pembentukan fasa  kristal  dari  keadaan  cair,  laju nukleasi  adalah  penentu  jumlah  dan ukuran  dari  kristal  yang  terbentuk, bentuk  polymorphis,  dan  distribusi kristal padatannya. Pada proses pengkristalan  terdapat  salah  satu proses  yang  disebut  proses  cooling  , kondisi  ini  dapat  dikontrol  pada  saat proses antara lain:
1. Subcooling/
Crystalization temperatur
Parameter  yang paling penting dalam proses kristalisasi adalah subcooling,  atau  temperatur  dimana minyak  didinginkan  di  bawah  titik kesetimbangannya. Pada saaat subcooling  meningkat,  laju  nukleasi juga  akan  meningkat,  dan  waktu induksi untuk kristalisasi akan menurun.
2. Cooling rate
Proses  kristalisasi  juga  sangat dupengaruhi  oleh  laju  pendinginan (cooling  rate).  Pendinginan  dengan cepat ke temperatur yang rendah akan meningkatkan  laju  nukleasi,  dimana ini akan menbuat terjadinya pembentukan  sejumlah  kristal  kecil. Tetapi, ketika laju pendinginan dibuat dengan  lambat,  maka  akan  terbentuk kristal dengan bentuk yang besar
3. Agitation
Kecepatan pada saat pencampuran umumnya  dilakukan  untuk  membantu nukleasi  dan  pertumbuhan  kristal.
Pada kondisi cooling rate yang lambat dan agitasi yang lambat, akan meningkatkan  jumlah  kristal  yang terbentuk.  laju  agitasi  yang  tinggi akan  menyebabkan  laju  kristalisasi yang  tinggi  juga,  sehinggga  akan terbentuk kristal-kristal yang kecil. Quality yang perlu diperhatikan  pada  tahap  ini  adalah cloud point (CP). Dimana untuk cloud point  dapat  dilihat  apakah  proses pendinginan berlangsung dengan baik.
\
Gambar 2.1Tank Proses Cristalizer
(Sumber dari PT. Wilmar Nabati Indonesia) a. Perawatan Pencegahan (Preventive Maintenance) Perawatanpencegahan (preventive maintenance) adalah kegiatan pemeliharaan  dan  perawatan  yang dilakukan  untuk  mencegah  timbulnya kerusakan-kerusakan yang tidak terduga dan menemukan kondisi atau keadaan  yang  dapat  menyebabkan fasilitas produksi mengalami
kerusakan  pada  waktu  digunakan dalam  proses  produksi.  Perawatan pencegahan ini sangat penting karena kegunaannya  yang  sangat  efektif didalam  menghadapi  fasilitas-fasilitas produksi yang termasuk dalam
golongan "critical unit". Sebuah fasilitas atau peralatan produksi akantermasuk  dalam  golongan "critical unit", apabila:
 Kerusakan  fasilitas  atau  peralatan tersebut akan membahayakan kesehatan  atau  keselamatan  para pekerja.
 Kerusakan fasilitas ini akan mempengaruhi kualitas dari produk yang dihasilkan.
 Kerusakan  fasilitas  tersebut  akan menyebabkan  kemacetan  seluruh proses produksi.
 Modal  yang  ditanamkan  dalam fasilitas  tersebut  atau  harga  dari fasilitas  iniadalah  cukup  besar  atau mahal. Dalam  pelaksanakannya,kegiatan perawatan pencegahandapatdibedakan atas dua macam, yaitu: a. Perawatan Rutin (Routine Maintenance), yaitu kegiatan perawatan  yang  dilakukan  secara rutin,  misalnya  setiap  hari.  Sebagai contoh  dari  kegiatan  yang  dilakukan berupa  pembersihan  fasilitas  atau peralatan,  pelumasan (lubrication) atau pengecekan olienya, serta
pengecekan  isi  bahan  bakar  dan termasuk  pemanasan (warmingup)
mesin-mesin  selama  bebcrapa  menit sebelum dipakai berproduksi sepanjang hari.
b. Perawatan Berkala (Periodic Maintenance), yaitu kegiatan pemeliharaan  dan  perawatan  yang dilakukan  secara  periodik  atau  dalam jangka waktu tertentu, rnisalnya setiap satu  minggu  sekali,  lalu  meningkat setiap  satu  bulan  sekali,  dan  akhirnya setiap  satu  tahun  sekali.  Perawatan periodik  ini  dapat  dilakukan  pula dengan  memakai  lamanya  jam  kerja mesin  atau  fasilitas  produksi  tersebut sebagai  jadwal  kegiatan.  Kegiatan perawatan  periodik  ini  adalah  jauh lebih berat daripada kegiatan perawatan rutin. b.    Perawatan  Perbaikan (Corrective Maintenance) Perawatan perbaikan (corrective atau breakdown maintenance) adalah kegiatan pemeliharaan  dan  perawatan  yang dilakukan  setelah  terjadinya  suatu kerusakan atau kelainan pada fasilitas atau  peralatan  sehingga  tidak  dapat berfimgsi dengan baik.
Kegiatan  perawatan  perbaikan
yang dilakukan disebut dengan kegiatan  perbaikan  atau  reparasi,
karena  adanya  kerusakan  yang  dapat terjadi akibat tidak atau telah dilakukannya  perawatan  pencegahan tetapi  sampai  pada  suatu  waktu tertentu fasilitas atau peralatan tersebut tetap rusak.
Tetapi sekali kerusakan terjadi pada  fasilitas  atau  peralatan  selama proses  produksi  berlangsung,  maka akibat  dari  kebijaksanaan  perawatan perbaikan  saja  akan  jauh  lebih  parah atau hebat daripada perawatan pencegahan.  Dalam  hal  ini  kegiatan perawatan  perbaikan  sifatnya  hanya
menunggu  sampai  kerusakan  terjadi, dulu,  baru  kemudian  diperbaiki  atau dibetulkan, agar fasilitas atau peralatan  tersebut  dapat  dipergunakan kembali dalam proses produksi, sehingga operasi atau proses produksi dapat berjalan lancar kembali. Kebijaksanaan untuk melakukan  perawatan  perbaikan  saja tanpa  perawatan  pencegahan,  akan menimbulkan  akibat  yang  dapat menghambat kegiatan produksi apabila  terjadi  suatu  kerusakan  yang tiba-tiba  pada  fasilitas  produksi  yang digunakan. 2.7 Fungsi Distribusi Untuk Menganalisis  Kerusakan  Suatu  Mesin Atau Peralatan Dalam  membahas  masalah perawatan,  terdapat  beberapa  fungsi distribusi  yang  digunakan  untuk menganalisis  kerusakan  suatu  mesin atau peralatan. (Jardine, 1973) 1. Distribusi Normal Distribusi normal adalah distribusi yang memiliki bentuk kurva seperti  genta,  dengan  dua  parameter pembentuk  yaitu  u  dan  o.  Kurva distribusi  normal  berbentuk  simetris terhadap nilai rataan
(Mean Value). Fungsi  distribusi  ini  paling banyak  digunakan,  terutama  untuk menggambarkan  laju  kerusakan  alat yang terus menaik.
Distribusi  normal  cocok  untuk digunakan dalam memodelkan fenomena keausan.Parameter yang
digunakan  dalam  distribusi  normal  ini adalah µ yang menunjukan nilai tengah dan  σ  yang  menunjukkan  standar deviasi  dari  data  yang  ada.Karena hubungannya dengan distribusi lognormal,  distribusi  ini  dapat  juga digunakan untuk menganalisis
probabilitas lognormal.
2. Distribusi Weibull Distribusi  Weibull  merupakan distribusi yang paling banyak digunakan  untuk  waktu  kerusakan, karena  distribusi  ini  baik  digunakan untuk  laju  kerusakan  yang  meningkat maupun laju kerusakan yang menurun. Dua parameter yang digunakan dalam distribusi weibull ini yaitu  parameter θ yang  disebut dengan parameter skala (scale parameter)  dan  parameter β yang
disebut  dengan  parameter  bentuk (shape parameter).Parameter β digunakan  untuk  menentukan  laju
kerusakan  dari  pola  data  yang terbentuk,  sedangkan  parameter  θ digunakan  untuk  mentukan  nilai tengah dari pola data yang ada.Fungsi reability yang terdapat dalam distribusi  Weibull  yaitu  (Ebeling, 1997). Dimana θ > 0, β> 0, dan t > 0 Dalam distribusi Weibull yang menentukan  tingkat  kerusakan  dari pola  data  yang  terbentuk  adalah parameter  β.  Nilai-nilai  β  yang menunjukkan  laju  kerusakan  terdapat dalam table berikut:
3. Distribusi eksponensial Distribusi  eksponensial  digunakan untiuk  menghitung  keandalan  dari distribusi kerusakan yang memiliki laju kerusakan  konstan.  Distribusi  ini mempunyai  laju  kerusakan  yang  tetap terhadap  waktu,  dengan  kata  lain probabilitas  terjadinya  kerusakan  tidak tergantung  pada  umur  alat.  Distribusi ini  merupakan  distribusi  yang  paling mudah  untuk  dianalisis,  jika  terdapat peralatan  atau  mesin yang  laju kerusakannya terjadi secara tetap, maka dapat dipastikan data kerusakan peralatan  tersebut  termasuk  dalam distribusi eksponensial.
Parameter yang digunakan dalam distribusi  eksponensial  adalah  λ,  yang menunjukkan rata-rata kedatangan kerusakan yang terjadi. Fungsi reability yang terdapat dalam distribusi eksponensial yaitu:(Ebeling, 1997)
Reability function: R (t) = 𝑒 −𝜆𝑡
Dimana λ > 0 dan t > 0
4. Distribusi Lognormal Distribusi lognormal menggunakan dua parameter yaitu s yang menunjukkan parameter bentuk ( shape parameter)  dan  t med sebagai  parameter lokasi  (  location  parameter  )  yang merupakan  nilai  tengah  dari  suatu distribusi  kerusakan.  Distribusi  ini dapat    memiliki  berbagai  macam bentuk,  sehingga  sering  dijumpai bahwa  data  yang  sesuai  dengan distribusi Weibull juga  sesuai  dengan distribusi  lognormal.  Fungsi realibility yang terdapat pada distribusi lognormal yaitu (Ebeling, 1997):
Reliability function :
R(t) =1-Φ ( 1 𝑠 ln t tmed )
Dimana s > 0, t med > 0, dan t > 0
Penelitian Sebelumnya A. Sofian Hadi “Penentuan interval waktu  penggantian  komponen  pada mesin  motor  listrik  (Study  kasus  :
PT. Jaya Readymix) Kesimpulan yang dapat diambil dari penelitian tersebut adalah: Komponen mesin motor listrik yang  sering  mengalami  kerusakan adalah komponen bearing.Oleh karena itu komponen tersebut sebagai komponen  kritis.Dengan  perhitungan model age replacement dengan criteria minimasi  downtime,  diperoleh  bahwa interval  waktu  penggantian  yang optimal adalah melakukan penggantian 17 hari sekali. Saran perusahaan harus bisa memperhatikan akibat kerusakan motor  listrik,  dan  perusahaan  dari hasil  penelitian  harus  mengganti komponen bearings setelah 17 hari. Dari  analisis  data  diketahui bahwa  data  waktu  antar  kerusakan komponen Bearings berdistribusi normal dengan nilai
:  2 hitung  (2,76)  <  2 tabel  (  5,99  ). Dengan  demikian  kerusakan  komponen bearings  pada  mesin  motor  listrik,  Akan semakin  membesar    jika  tidak  dilakukan perawatan pencegahan.
B. Riza Apriawan ”Penentuan Jadwal
Penggantian  Optimal  Komponen Scraper Plate Pada Mesin Gilingan”    (Studi  kasus  :  PG. Kebon Agung Malang) Kesimpulan yang diambil adalah: Solusi optimal dari penjadwalan  penggantian  komponen scraper  Plate  diperoleh  pada  interval penggantian  99  hari.  Besarnya  biaya total penggantian adalah Rp 493.010.076,00 permusim giling, dengan  biaya  penggantian  sebesar  Rp 253.525.885,00  dan  biaya  operational sebesar  Rp  239.484.191,00.  Pada musim  giling  tahun  2007  usulan penjadwalan mesin dibanding corrective  maintenance,  sebenarnya dapat  menghemat  biaya  total  sebesar 148.745.874,00 atau terjadi
penghematan sebesar 23%.

## BAB  III Metode Penelitian
3.1 Prosedur Penelitian
Prosedur pada penelitian ini
dilakukan  melalui  beberapa  tahapan, yaitu:
1.Survey pendahuluan, yaitu datang ke  perusahaan  dan  melihat  kondisi perusahaan  untuk  mengetahui  dan
mendapatkan permasalahan di perusahaan. 2.Identifikasi masalah, yaitu menentukan  masalah  yang  ada  secara sitematik  dimana  ditemukan  masalah pada  hasil  produksi  kalsiboard  yang kurang memuaskan.
3.Penetapan batasan masalah, variable  yang  di  analisis,  parameter yang  di  tetapkan,  dan  asumsi  yang  di berikan.
4.Formulasi  model,  yaitu  proses perumusan  perilaku  model  dalam bentuk  fungsi-fungsi  hubungan  antar variable. 5.Pengumpulan data, yaitu mengumpulkan data-data yang dibutuhkan dalam melaksanakan penelitian  melalui  wawancara  dan dokumentasi.
6.Pengolahan  dan  analisis  data, yaitu  proses  pengolahan  data  yang diperoleh  mengunakan  model  yang telah ditetapkan serta analisis hasil.
7.Kesimpulan  dan  saran,  yaitu meringkas hasil penelitian dan memberikan  masukan  terkait  hasil penelitian. Diagram  alir  prosedur  penelitian dapat dilihat pada gambar 3.1 BAB IV  Pengumpulan dan Pengolan Data 4.1 Pengumpulan Data Mesin atau peralatan yang menjadi  objek  penelitian  adalah  pada Mesin  Motor  Listrik  yang  terdapat pada  PT.  Wilmar  Nabati  Indonesia Gresik-Jawa Timur.Mesin ini memiliki  frekuensi  kerusakan  yang cukup  tinggi  sehingga  mengurangi hasil produksi. Adapun data-data yang dikumpulkan  dan  diperlukan  untuk pemecahan masalah tersebut adalah:
1. Data  waktu  kerusakan  Mesin
Motor Listrik.
2.Data waktu downtime perbaikan kerusakan (Tf) komponen kritis Mesin Motor Listrik. Nilai Tf atau nilai downtime yang dibutuhkan untuk melakukan perbaikan atau penggantian kerusakan.  Nilai  ini  didapat  dari  data downtime perbaikan kerusakan bearings, tertera dalam tabel berikut: Contoh perhitungan: Penentuan downtime perbaikan kerusakan  dalam  satuan hari: Downtime (Hari) = downtime perbaikan kerusakan (jam) Jam  Shift kerja per hari Dalam 1 hari ada 3 shift kerja: Shift I : 08.00 – 16.00 WIB Shift II : 16.00 – 24.00 WIB Shift III  : 00.00 – 08.00 WIB 4.2.8 Perhitungan Biaya 1.Jumlah  biaya  yang  didapatkan
berdasarkan informasi dari PT.
Wilmar Nabati Indonesia, yaitu antara lain. 2. Biaya Operator Produksi Gaji Operator perbulan = Rp 2.500.000,-
1  Shift  =  8  Jam  kerja:  1  Bulan=  22 Hari kerja = 176 jam kerja Untuk  satu  jam  kerja  adalah  Rp 2.500.000/176 jam = Rp 14.200 per jam Maka,  biaya  untuk  3  orang  operator adalah  = Rp 42.600 perjam 2. Biaya maintenance Gaji Maintenance per bulan = Rp 2.500.000,- 1  Shift  =  8  Jam  kerja:  1  Bulan=  22 Hari kerja = 176 jam kerja Untuk  satu  jam  kerja  adalah  Rp 2.500.000/176 jam = Rp 14.200 per jam Maka,  biaya  untuk  2  orang  operator adalah = Rp 28.400 perjam Dari  point  1  dan  2  dapat  disimpulkan dalam tabel berikut:
3. Kesempatan  produksi  yang  hilang akibat perawatan Dalam  satu  shift  (8  jam)  pada proses minyak goreng dapat menghasilkan  minyak  jadi  sekitar  8 MT (Metrix Ton) per-shift, pengolahan  tersebut  membutuhkan pendinginan  air  yang  dipompa  oleh mesin motor listrik Penghitungan  peluang  memperoleh pendapatan yang hilang sebagai berikut:
o Harga  jual  minyak  goreng  (per liter) = Rp 11.000,-
o Harga Hasil Produksi selama 8 jam adalah
8 * 1.000.000 lt = 8.000.000 liter,
o Total  peluang  pendapatan  yang hilang dalam sehari :
11.000 x 8.000.000 = Rp
o Misal terjadi kerusakan yang membutuhkan  waktu  perbaikan sekitar 1 jam makapeluang pendapatan  yang  hilang    sekitar  1
x 1.000.000 lt = 1.000.000 lliter = Rp 11.000.000.000,-
Sehingga peluang memperoleh pendapatan,  jika  mesin  motor  listrik menganggur  selama  dua  jam  adalah sebesar 1 Metrix Ton =  11.000.000 lt (Bahan  proses  yang  gagal  dihasilkan, masih dapat diolah kembali.
Perusahaan  juga  mengalami  kerugian dari  sisi  tenaga  listrik,  air  dan  steam yang diolah oleh perusahaan sendiri.
A. Pengolahan Data Biaya Biaya  kerusakan  mesin  (Cf)  /  1 kali rusak komponen :
 Biiaya tenaga kerja Untuk  3  orang  operator  =  Rp. 42.600,-
Untuk  2  orang  mekanik  =  Rp.
28.400,-
 Biaya suku cadang bearings = Rp. 390.000,-
 Peluang  memperoleh  pendapatan yang  hilang  akibat  perawatan  = 11.000.000.000,-
Cf    =  (Biaya  tenga  kerja+  biaya  suku cadang  +  Peluang  keuntungan yang hilang) x MTTR =(42.600+28.400)+390.000+ 11.000.000.000] x 2,656 =Rp 12.657.224.400,- (tiap melakukan perawatan) Biaya  perawatan  terencana  (CM)/
1kali rusak:
 Untuk  2  Orang  Mekanik  =  Rp. 28.400,-
 Biaya  suku  cadang  Bearing  =  Rp. 390.000,-
 Biaya Pelumas = Rp. 150.000,-
 Peluang keuntungan yang hilang =
Rp. 11.000.000.000,-
CM  =  (Biaya  tenaga  kerja  +  Biaya
suku  cadang  +  Biaya  Pelumas  + Peluang keuntungan yang hilang)
=  (28.400  +  390.000  +  150.000  + 1.000.000.000)
=  Rp.  11.000.568.400,-  (tiap melakukan perawatan)

## BAB V Analisis dan Interpretasi 5.1 Analisis Data
5.1.1  Analisis  Data  Uji  Chi  Kuadrat
(x 2 ) Untuk Distribusi Normal Dari  hasil  pengujian  terhadap data waktu antar kerusakan komponen kritis  Mesin  Motor  Listrik  (Bearing) dengan  Metode  Chi  Kuadrat  (χ 2 ) untuk  distribusi  normal,  diketahui dengan tingkat kepercayaan 95% tidak cukup  kuat  untuk  menolak  hipotesa yang menyertakan bahwa data mengikuti  distribusi  normal  dengan nilai: x 2 hitung (2,72) < x 2 tabel (5,99) Untuk  melakukan  kegiatan penggantian  membutuhkan  dua  syarat kondisi,  yang  salah  satunya  adalah laju kerusakan peralatan atau komponen  harus  meningkat,  hanya dimiliki  oleh  dua tipe  distribusi,  yaitu distribusi normal dan distribusi weibull.
Dengan  diketahuinya  bahwa data berdistribusi normal maka perhitungan  penentuan  interval  waktu penggantian komponen dengan kriteria  minimasi  downtime  dapat dilakukan. 5.1.2 Analisis  Data  Dengan Menggunakan Model Penentuan
Penggantian Pencegahan yang optimal dengan kriteria Minimasi Downtime Berdasarkan perhitungan penentuan  interval  waktu  penggantian komponen  yang  optimal  dengan kriteria minimasi downtime menggunakan Model Age Replacement  menghasilkan  bahwa interval penggantian untuk penggantian komponen adalah 17 hari sekali,  nilai  ini  didapat  dengan menganalisis  titik-titik  yang  terdapat pada grafik, bahwa untuk memudahkan  penentuan  interval  yang optimal  dilihat  dari  titik  minimal  dan grafik yang berbentuk kurva
membuka  keatas.  Nilai  D  (t p )  mulai interval  1  sampai  16  hari,  menurun tapi belum mencapai minimum.
 Hubungan  nilai  downtime  D(t p ) dengan  nilai  fungsi  kepadatan probabilitas (f t ).
Berdasarkan  hasil  perhitungan nilai  fungsi  kepadatan  probabilitas kita  dapat  mengetahui  probabilitas atau  kemungkinan  kerusakan  yang
muncul dalam interval waktu
tertentu.Dan  ternyata  nilia  tertinggi (titik  balik  maksimum  untuk  grafik dengan  kurva  membuka  kebawah) fungsi  tersebut  pada  interval  22  hari. Nilai  fungsi  tersebut  yang  jatuh  pada interval  22  hari  adalah  sesuai  dengan rata-rata waktu antar kerusakan komponen kritis, yaitu 22,23 hari ≈22
hari.
Bila  nilai  f  (t)  =  22  hari  yang mewakili probabilitas kerusakan tertinggi  bila  dibandingkan  dengan nilai  downtime  D(t p )  =  17  hari,  maka selisihnya  adalah  5hari.  Meskipun selisih waktu antara rata-rata
komponen  untuk  rusak  dengan  waktu untuk  penggantian  komponen  sangat dekat,  dalam  masalah  perawatan  hal itu sangatlah penting, karena mungkin saja  dalam  selisih  rentang  waktu  itu kerusakan dapat dihindari.
Dari perhitunngan interval penggantian pencegahan yang optimal diperoleh interval penggantian 17 hari dengan  nilai  fungsi  padat  probabilitas sebasar  0.0288874.  Bila  kegiatan penggantian  pencegahan  dilakukan pada interval 17 hari maka nilai fungsi padat  probabilitasnya  akan  turun sebesar  0,001695,  jika  dibandingkan dengan  fungsi  padat  probabilitas waktu  antar  kerusakan  yang  jatuh pada interval hari ke 22, yaitu sebesar 0.0331992
 Hubungan  nilai  downtime  D  (t p ) dengan nilai fungsi distribusi kumulatif F(t)
Untuk  distribusi  normal,  nilai fungsi  distribusi  kumulatif  besarnya sama  dengan  nilai  fungsi  kepadatatan probabilitas,  karena  rumus yang digunakan  adalah  sama.  Dengan demikian  nilai  distribusi  kumulatif F(t)  bila  dibandingkan  dengan  nilai downtime  D(t p ).  Kesimpulannya  pada interval  waktu  tertentu  yaitu  17  hari sekali  akan  diperoleh  nilai  downtime yang  bernilai  minimum  yaitu  sebesar 0.01946.
Pada interval inilah seharusnya  tepat  untuk  dilakukan kegiatan  pemeliharaan  pencegahan,
agar  tidak  sampai  timbul  kerusakan pada komponen sehingga dapat mengganggu jalannya proses
produksi.
 Hubungan  nilai  downtime  D(t p ) dengan  nilai  fungsi  keandalan
R(tp)
Karakteristik  nilai  keandalan untuk  semua  distribusi  adalah  sama, yaitu  semakin  meningkatnya  interval waktu maka nilai keandalannya semakin menurun. Dengan mempertimbangkan waktu antar kerusakan  komponen  yang  telah didapatkan  pada  perhitungan  fungsi kepadatan  probabilitas  yaitu  17  hari, maka  kita  dapat  melihat  tingkat keandalan pada saat itu.
Pada  interval  penggantian  22 hari,  diperoleh  tingkat  keandalan mesin  hanya  0.5478  atau  54,78%  . Dengan  tingkat  keandalan  komponen
yang rendah tersebut dapat mengganggu jalalnnya proses produksi karena komponen akan cepat rusak. Dari model perhitungan penentuan waktu penggantian pencegahan  yang  optimal  diperoleh nilai  17  hari.Dengan  nilai  17  hari.
Dengan  nilai  17  hari  maka  tingkat keandalan  komponen  akan  mencapai 0.7054 atau  sebesar  70,54  %.  Dengan demikian  akan  terjadi  peningkatan tingkat keandalan 15,76 %.
 Hubungan  nilai  downtime  D(t p ) dengan nilai laju kerusakan r(t)
Seperti  yang  telah  dijelaskan sebelumnya,  bahwa  untuk  distribusi normal, karakteristik untuk laju kerusakannya meningkat.Setelah dilakukan perhitungan laju kerusakannya  sesuai,  yaitu  meningkat seiring bertambahnya waktu.
Berdarakan  data  waktu  rata-
rata kerusakan yaitu 22 hari, diperoleh tingkat  laju  kerusakan  komponen
sebesar 0,053798 .Sedangkan
berdasarkan  perhitungan  penentuan waktu  penggantian  pencegahan  yang optimal  memberikan  nilai  17  hari dengan  laju  kerusakan  komponen sebesar  0,040016.Dengan  demikian ada  penurunan  laju  kerusakan  sebesar 0,013782.
 Analisis biaya
Seperti  dilihat  pada  pengolahan data,  maka  interval  perawatan  yang optimal  adalah  0.71  hari  dan  biaya perawatan  yang  minimal  sebesar  Rp 561.351.700,-

## BAB VI Kesimpulan dan Saran 6.1 Kesimpulan
Berdasarkan  pembahasan  dan analisis  yang  telah  dilakukan,  maka dapat ditarik kesimpulan dari penelitian ini sebagai berikut :
1. Berdasarkan  Hasil  Penelitian, diketahui  bahwa  komponen  Mesin Motor  Listrik  yang  sering  mengalami kerusakan adalah Komponen Bearings. Oleh  karena  itu  komponen  Bearings disebut sebagai Komponen Kritis.
Dengan  perhitungan  penentuan interval  waktu  penggantian  komponen menggunakan model Age Replacement dengan  kriteria  minimasi  downtime, diperoleh  bahwa  interval  waktu  yang optimal  untuk  melakukan  penggantian komponen  bearings  adalah  17  hari sekali. Kerusakan akan semakin
bertambah ( Sumber: Ebeling, 1997)
3. Distribusi Eksponensial
2. parah  dan  membutuhkan  waktu yang lebih lama apabila tidak dilakukan perawatan.
3. Dengan  memperhitungkan  resiko yang  terjadi,  jika  perusahaan  tidak melakukan  kegiatan  perawatan  maka akan  mengalami  kehilangan  peluang memperoleh  pendapatan  sebesar  1  MT atau  sebesar  1.000.000  lt  setiap  1Jam sama dengan Rp 11.000.000.000 ,-
6.2 Saran
Berdasarkan  kesimpulan  diatas,
maka penulis menyarankan :
1. Perusahaan harus memperhatikan  penyebab  kerusakan Mesin Motor Listrik, yaitu penyebabnya adalah komponen bearing yang  sering  rusak.  Oleh  karena  itu,
perusahaan  harus  take  action  dengan menyediakan  Bearings  tersebut  lebih banyak di gudang sparepart.
2. Perusahaan mungkin perlu mempertimbangkan kebijakan pemeliharaan  terutama  dalam  hal  ini berkaitan dengan kegiatan penggantian  komponen,  perusahaan
selama  ini  melaksanakan  tindakan penggantian  pencegahan,  tindakan penggantian  komponen  baru  akan dilakukan  bila  komponen  mengalami kerusakan.  Dari  hasil  penelitian,
perusahaan
harus mengganti komponen bearings setelah 17 hari. 3. Pencatatan mengenai data kerusakanmesin  dan  waktu  lama perbaikan  perlu  dilakukan  lebih  teliti lagi,  karena  suatu  jadwal  perawatan akan membuat kinerja mesin
meningkat Daftar Pustaka Apriawan,  R.  (2008).  Penentuan Jadwal Penggantian Optimal Komponen  Scraper  Plate  Pada Mesin  Gilingan  (Studi  kasus  di
Pabrik Gula Kebon Agung Malang), http://elibrary.ub.ac.id/bitstream/123 456789/24284/1/Penentuan-jadwal- penggantian-optimal-komponen- scraper-plate-pada-mesin-gilingan- %3A-studi-kasus-di-PG.-Kebon- Agung-Malang.pdf.  Tanggal  akses
03 Maret 2014. Assauri,  Sofyan.  (1980).  Manajemen Produksi  dan  Operasi,  Edisi  ke-3, Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia, Jakarta. Corder, A.S. (1976).Teknik Manajemen  Pemeliharaan,  Penerbit Erlangga, Jakarta. C.R. Nave, Department of Physics and Astronomy, Georgia State University. How  does  an  electric motor  work? In:  Hyperphysics, Electricity and Magnetism. 2005 Dhillon,  S.  Balbir.  (1987).  Reability and  Maintainability  Manajemen,
Van Nostrand-Reinhold,Co. Newyork. DirectIndustry. Virtual Industry Exhibition. 2005. www.directindustry.com. Tanggal akses 03 Maret 2014.
Ebeling,  Charles  E.  (1997).  An
Introduction to Reability and
Maintainability  Engineering,  Mc
Graw Hill, Singapure, Ltd.
Hadi,  S.  (2010).  Penentuan  interval waktu  penggantian  komponen  pada mesin  motor  listrik  (Study  kasus  :
PT. Jaya Readymix).http://digilib.umg.ac.id/g dl.php?mod=browse&op=read&id=j
ipptumg--sofyanhadi-
732&q=motor%20listrik. Tanggal
akses 01 Januari 2014.
Hartono,  G.  dan  S.  Dewi.(2003).
Analisis Penerapan Total Preventive
Main-tenance  untuk  Meningkatkan
Availa-bility  dan  Reliability  pada Mesin  Injeksi  Melalui  Minimasi Downtime. J. INESIA 04(01):1-11. http://www.vista-bearing.com/.
Tanggal akses 5 Februari 2014. http://wikipedia.org. Tanggal akses 24 Mei 2014 Jardine,  A.S.S.  (1973).  Maintenance,
Replacement  and  Reability,  Pittman
Publishing, London.
Kamdi,  Abdullah  Alkaf.  (1992).
Teknik  Keandalan  Sistem,  Teknik
Elektro ITS, Surabaya.
Montgomery,  Douglas  C.  (1938).
Pengendalian Kualitas Statistik,
Gajah Mada University Press, Yogyakarta. Sudjana, M.A. (1996). Metode
Statistika,  Edisi  Ke-6,  Penerbit Tarsito, Bandung.