## PENERAPAN RELIABILITY CENTERED MAINTENANCE (RCM) PADA MESIN RIPPLE MILL
(1) Indra Hasan, (2) Denur, (3) Legisnal Hakim,
(1,2) Prodi Mesin Otomotif – Fak. Teknik Universitas muhammadiyah Riau
( 3) Prodi Teknik Mesin Fak. Teknik – Universitas Muhammadiyah Riau E-mail : indrahasan@umri.ac.id

## Abstract
Reliability  Centered  Maintenance  (RCM)  is  a  process  to  be  able  to  determine  the  type  of maintenance that is appropriate in the context of operations and the consequences of failure for each  asset  on  the  production  machine.  Ripple  Mill  machine  is  a  production  machine  that functions  as  a  palm  kernel  crusher  to  separate  the  shells  from  the  palm  kernel.  Failure  in  the Ripple Mill machine impedes the production process which results in a decrease in production capacity. This research was conducted to identify the Failure Mode Effect Analysis (FMEA) and Logic Tree Analysis (LTA) and calculate the failure rate of  the Ripple Mill  machine.  Based on the  analysis  of  the  Failure  Mode  Effect  Analysis  (FMEA)  identified  17  failure  modes  with mechanical  failure  of  35.30%,  Electrical  29.40%  and  Instrumentation  35.30%.  Logic  Tree Analysis results from a total of 17 failure modes show that 0% category A, 11.76% of which are category B, 35.29% category C, 23.52% category D / B and 29.41% category D / C. The results of the damage time interval regression of each Ripple Mill, Ripple Mill 3 machine in 2014 bheta value is 0.32057658 and Ripple Mill 3 in 2015 the bheta value is 0.149883 <1 and the value of Ripple Mill 4 in 2014 is 0.0286688 whereas Ripple Mill 4 2015 is 0.065800367 <1, the failure rate  will  decrease  with  time,  so  the  maintenance  used  is  Predictive  maintenance  which  is  the level  of  maintenance  being  carried  out  to  restore  and  restore  the  system  in  a  ready  state  by providing repairs for damage which has led to a decline in reliability.
Keywords: Failure Rate, FMEA, LTA, Maintenance, Predictive, Reliability, Ripple Mill

## Abstrak
Reliability Centered Maintenance (RCM) merupakan suatu proses untuk bisa menentukan jenis pemeliharaan  yang  sesuai  dalam  konteks  operasi  dan  konsekuensi  kegagalan  untuk  masing- masing  asset  pada  mesin  produksi.  mesin  Ripple  Mill  adalah  salah  satu  mesin  produksi  yang berfungsi sebagai pemecah biji sawit untuk memisahkan cangkang dengan inti sawit. Kegagalan pada mesin Ripple Mill menghambat jalannya proses produksi yang berdampak pada penurunan kapasitas produksi. Penelitian ini dilakukan untuk mengidentifikasi Failure Mode Effect Analysis (FMEA)  dan  Logic  Tree  Analysis  (LTA)  dan  menghitung  failure  rate  dari  mesin  Ripple  Mill. Berdasarkan  analisis  Failure  Mode  Effect  Analysis  (FMEA)  mengidentifikasi  17  Failure  mode dengan kegagalan  mechanical sebesar  35,30 %, Electrical  29,40  % dan Instrumentation  35,30 %.  Hasil  Logic  Tree  Analysis  dari  total  17  failure  mode  menunjukkan  bahwa  0%  kategori  A, 11,76 % diantaranya adalah kategori B, 35,29 % kategori C, 23,52 % kategori D/B dan 29,41 %
kategori D/C. Hasil regression interval waktu kerusakan dari masing-masing mesin Ripple Mill, Ripple  Mill  3  tahun  2014  nilai  bheta  adalah  0,32057658  dan  Ripple  Mill  3  tahun  2015  nilai bheta  sebesar  0,149883  <  1  dan  nilai  betha  Ripple  Mill  4  tahun  2014  adalah  0,0286688 sedangkan  Ripple  Mill  4  tahun  2015  adalah  sebesar  0,065800367  <  1,  maka  laju  kegagalan akan  berkurang  seiring  bertambahnya  waktu,  Jadi  pemeliharaan  yang  di  gunakan  adalah Predictive  maintenance  yang  merupakan  perawatan  tingkat  sedang  dilaksanakan  untuk mengembalikan dan memulihkan sistem dalam keadaan siap dengan memberikan perbaikan atas kerusakan yang telah menyebabkan merosotnya tingkat keandalan.
Kata Kunci : Failure Rate, FMEA, LTA, Maintenance, Predictive, Reliability, Ripple Mill

## 1. Pendahuluan
PT. Perkebunan
Nusantara V
merupakan perusahaan yang bergerak dibidang  industri  kelapa  sawit,  salah  satu perusahaan  ini  berada  di  Sei  Galuh Kabupaten  Kampar  yang  mengelola  kelapa sawit  menjadi  minyak  mentah  kelapa  sawit atau Crude Palm Oil  (CPO) serta inti sawit. Pada  proses  pengolahan  kelapa  sawit  PKS Sei  Galuh  memiliki  beberapa  stasiun pengolah  yaitu  stasiun  Tandan  Buah  Segar, stasiun  Sterilizer,  stasiun  Thresser,  stasiun Press, stasiun Klarifikasi dan stasiun Kernel. Ripple  Mill terdapat  pada  stasiun Kernel. Fungsi  dari Ripple  Mill ini  adalah  sebagai pemecah  atau  pemisah  cangkang  dari  inti biji  sawit  dengan  memanfaat  kan  gaya sentrifugal  (menjauhi  pusat  putaran)  yang dihasilkan  dari  ripple  mill,  sehingga  biji keluar dari rotor dan terbanting dengan kuat yang menyebabkan cangkang pecah,.
Kerusakan yang terjadi  pada Ripple Mill ini disebabkan  oleh  beberapa  faktor  yaitu  jenis dari  buah  kelapa  sawit  yang  berkulit  tebal atau  jenis  sawit  Dura,  serta  pengisian nut yang  terlalu  banyak  yang mengakibatkan rotor  dan  plat  bergerigi  mengalami  keausan sehingga  ripple  plate  tumpul  dan rotor  rod bengkok  yang  menyebabkan  pemecahan tidak  efektif.  Faktor  selanjutnya  adalah pengoprasian Ripple  Mill yang  berlebihan
melewati masa pakai yang di rekomendasikan  dari  pabrikan  ripple  mill. Kerusakan yang terjadi  pada Ripple Mill ini mencapai  13  kali kegagalan  dalam  kurun waktu satu tahun. Kerusakan ini di dominan dengan  kerusakan Rotor  Ripple  Mill dan Ripple Plate

## 2. Tinjauan Pustaka
RCM  adalah  sebuah  metode  untuk menentukan  tugas-tugas  pemeliharaan  yang akan  menjamin  sebuah  perancangan  sistem keandalan. RCM berfungsi  untuk  mengatasi penyebab  dominan  dari  kegagalan  yang nantinya  akan  membawa  pada  keputusan maintanance yang berfokus pada pencegahan  terjadinya  jenis  kegagalan  yang sering  terjadi.  Adapun  langkah-langkah penerapan Reliability Centered Maintenance adalah sebagai berikut (Mourbray 1997):
a. Menentukan penyebab terjadinya kegagalan  dengan  menggunakan fault tree  analysis (FTA). Bertujuan  untuk memperoleh  probabilitas  kegagalan  dan menentukan komponen kritis yang rawan terhadap kegagalan.
b. Mengembangkan kegiatan analisis
dengan Failure  Mode  Effect Analysis (FMEA),  seperti menentukan  prioritas equipment yang perlu di maintain .
c. Mengklasifikasikan  tingkat  konsekuensi kegagalan.
d. Mengambil  keputusan  RCM  dengan mengklasifikasikan  kebutuhan  tingkatan maintenance.
e. Mengimplementasikan keputusan pemeliharaan berdasar RCM.
f. Melakukan evaluasi dari hasil usulan pemeliharaaan.
RCM mengklasifikasikan konsekuensi kegagalan menjadi empat kelompok, yaitu: a.   Konsekuensi kegagalan tersembunyi Kegagalan yang termasuk dalam
konsekuensi  ini  mempunyai  dampak kegagalan  yang  berlipat  dan  lebih  serius seperti  pada  komponen  yang  tidak  aman karena  tersembunyi  atau  tidak  diketahui oleh operator.
b.   Konsekuensi keselamatan Kegagalan  yang  terjadi  berdampak  pada keselamatan operator.
c.   Konsekuensi operasi Kegagalan  yang  terjadi  mengakibatkan konsekuensi operasi yaitu produk,
keluaran,  biaya  operasi  dan  biaya perbaikan  serta  dapat  mematikan  sistem atau berhentinya proses produksi.
d.  Konsekuensi non operasi
Kegagalan  yang  terjadi  tidak  berdampak pada keamanan ataupun produksi, namun berdampak  pada  biaya  langsung  dan dampaknya tergolong kecil.

## 3. METODE PENELITIAN 1. Metode Pengumpulan Data
Pengumpulan data yang diperlukan dilakukan dengan cara sebagai berikut:
1) Wawancara
2) Observasi
3) Studi Pustaka
4) Studi Dokumen

## 2.Variabel Penelitian
Data yang dibutuhkan dalam penelitian ini adalah:
1) Data  lamanya downtime mesin-mesin  di
stasiun Ripple Mill 2) Data  interval  waktu  antar  kerusakan komponen di stasiun Ripple Mill
3) Data waktu penggantian komponen mesin di stasiun Ripple Mill

## 3. Pengolahan Data
Penelitian  dilakukan  dengan  penerapan Reliability  Centered  Maintenance  (  RCM  ) pada  Ripple  Mill  ini  akan  dilakukan  secara bertahap  yang  tersususn  dalam  langkah berikut :
1. Mengumpulkan data-data kerusakan mesin Ripple Mill dan komponennya di PKS PT.PN V  Sei galuh yang terjadi selama tahun 2014 dan 2015.
2. Melakukan   uji   distribusi   data, menghitung parameter Weibull untuk tiap data.
3.  Menghitung reliability, availability,
MTBF, laju kegagalan,
4. Menganalisis karakterisitk kegagalan: reliability, availability, laju kegagalan dan MTBF.
5. Menentukan interval penggantian optimum masing-masing komponen.
Merancang strategi pemeliharaan. Perhitungan Total Minimum Downtime

## 4. Analisa Kualitatif
Penentuan Sistem dan pengumpulan Data Mesin  Ripple  Mill  memiliki  3  sistem,  yaitu sistem  elektrik  motor,  sistem  mekanik  dan sistem  kontrol.  Suatu  Mesin  Ripple  Mill dapat bekerja jika semua sistem yang ada itu berfungsi  dengan  baik.  (MachineWeb, 1999).  Pada  tahap  ini  dilakukan  penentuan level  (komponen,  sistem,  atau  plant)  yang akan dianalisis dengan menggunakan Metode  RCM  dan  melakukan  pemilihan sistem  jika  semua  plant/fasilitas  tidak  akan diteliti. Penentuan sistem ini harus berdasarkan  kriteria  RCM.  Pada  penelitian ini,  sistem  yang  terpilih  adalah  sistem mekanik.  Setelah  sistem  ditentukan,  maka langkah  selanjutnya  adalah  mengumpulkan
informasi mengenai sistem yang akan ditelti. Adapun  data  spesifikasi  komponen  Ripple Mill  yang  ada  di  Pabrik  kelapa  sawit  PT. Perkebunan  Nusantara  V  PKS  Sei  Galuh yaitu sebagai berikut :
Mesin : Ripple Mill Kapasitas : 6 Ton/jam Model : 1613 HJ Panjang mesin : 525 cm
Lebar mesin  : 240 cm
Tinggi mesin  : 546 cm Konsumsi daya
: 15 hp/TEFC motor

## 5.Penentuan Fungsi Sistem Dan Kegagalan Fungsional
Fungsi  sistem  dan  kegagalan  fungsional dapat diketahui berdasarkan diskripsi sistem, informasi  kerusakan  yang  terjadi,  dan pengamatan secara langsung terhadap sistem yang  diteliti.  Pada  tahapan  ini,  dilakukan analisis  mengenai  kegagalan  fungsional yang  terjadi  pada  sistem  yang  diteliti, penjelasan  mengenai  kegagalan,  komponen yang terkait serta hubungan antar komponen pada sistem tersebut. Hasil yang didapatkannya  adalah  informasi  mengenai jenis  kegagalan  atau  kerusakan  yang  terjadi pada  sistem.  Berikut  ini  adalah  beberapa kemungkinan  penyebab  kegagalan  ( Failure
Mode ) yaitu:
1. Keausan Rotor Rood,
2. Keausan pada Ripple plat,
3. Kerusakan Bearing ,
4. Masalah pengoperasian,
5. Keausan Fan Bel
6. Kerusakan Motor listrik
Selanjutnya seluruh komponen failure mode tersebut dianalisa agar dapat diketahui lebih detail  bagaimana  suatu  komponen  dalam sistim Pemecahan dapat mengalami kegagalan  dengan  membuat  analisa failure mode nya melalui information worksheet

## 6.Failure  Mode  And  Effect Analysis (FMEA)
Mode  kegagalan  ( failure  mode )  merupakan suatu  keadaan  yang  dapat  menyebabkan kegagalan  fungsional.  Mode  kegagalan tersebut  dapat  mencakup  semua  kegagalan yang  mungkin  terjadi.  Sehingga  apabila mode  kegagalan  dapat  diketahui  maka dampak  kegagalan  dari  suatu  sistem  dapat tergambarkan.  Selanjutnya  dapat  digunakan untuk menentukan konsekuensi dan memutuskan apa yang akan dilakukan untuk mengantisipasi,  mencegah,  mendeteksi,  dan memperbaiki. (Samatis, 2003). FMEA dapat dilihat pada tabel 4.2
Tabel  4.2  Failure  Mode  AndEffect Analysis  (FMEA)
Dari  tabel  FMEA  mengidentifikasi  17 Failure mode yang berpotensi menyebabkan
terjadinya Failure Function pada komponen Mesin Ripple Mill. Dari failure Mode  tersebut  di identifikasi  kegagalan mechanical sebesar 35,30 %.
Analisa  dilakukan      pula      pada Failure  effect terhadap  komponen  mesin Ripple  Mill. Selanjutnya  dari  17  Failure Mode  akan  dianalysis  dengan Logic  Tree Analysis (LTA).  Dasar  yang  digunakan dalam  menentukan failure  mode yang  akan dimasukkan  dalam  LTA  adalah  efekyang ditimbulkan terhadap sistem.
7. Logic Tree Analysis (LTA) Penyusunan Logic Tree Analysis
(LTA)  merupakan  proses  yang  kualitatif yang digunakan untuk mengetahu konsekuensi  yang  ditimbulkan  oleh  masing –  masing failure  mode. Tujuan Logic  Tree Analysis (LTA)  adalah mengklasifikasikan failure  mode ke  dalam  beberapa  kategori sehingga  nantinya  dapat  ditentukan  tingkat prioritas  dalam  penangan  masing-masing failure mode berdasarkan kategorinya.
Tabel 4.3. Logic Tree Analysis (LTA) Criticality analysis No Failure No  Failure Mode Function Evident  Safety  Outage Category 1.A  Kehilangan 1 Motor listrik Y N Y B
terbakar kemampuan
mesin secara total
2 Putusnya Fan Belt
Y N Y B pada Ripple Mill 1 Daya motor listrik
Y N N C 2.A kurang Kapasitas hasil Pemecahan kurang 2 Rotor Bar aus N N N D/B 3  Ripple Plat aus N N N D/B 4 Kesalahan Y N N C pengoperasian
3.A
Electro Motor/ 1 Temperatur tinggi N N N D/C Penggerak Mesin Ripple Mill terbakar 2  Kelebihan Arus N N Y D/C
3
Gulungan tembaga N N Y D/B terputus Kerusakan pada 1 Over Load Y N N C

## 4.A
Rotor Bar 2 Cangkang tebal N
N N D/C (Dura)
Hasil Logic  Tree  Analysis yang ditunjukkan  pada  Tabe  4.3,  dari  total  17 failure  mode  menunjukkan  bahwa  0% kategori A hal ini dikarenakan Failure Mode tidak mempunyai konsekuensi safety terhadap  personel  maupun  lingkungan, 11,76  %  diantaranya  adalah  kategori  B karena Failure Mode mempunyai konsekuensi terhadap operasional plant yang dapat  menyebabkan  kerugian  ekonomi secara signifikan, 35,29 % kategori C failure mode  tidak  berdampak  pada  safety  maupun operational  plant  dan  hanya  menyebabkan kerugian  ekonomi  yang  relatif  kecil  untuk
perbaikan,  23,52  %  kategori  D/B  karena Failure  Mode tergolong  sebagai hidden Failure yang  berdampak  pada  kerugian ekonomi  secara  signifikan  dan  29,41  % kategori D/C karena Failure Mode tergolong sebagai hidden  Failure yang  berdampak pada kerugian  ekonomi  yang  relatif  kecil untuk  perbaikan.  Setiap  terjadi  gangguan pada sistem langsung ditangani oleh petugas perawatan  dari  hasil  laporan  operator  pada hari itu juga.

## 4. Analisa Kuantitaif
Analisa    kuantitaf    bertujuan    untuk  menentukan komponen kritis, Probabilitas
kegagalan,
5.A 1 Over Load Y N N C
Kerusakan pada Ripple Plate 2 Cangkang tebal N
N N D/C (Dura)
6.A
Kesalahan 1 N N Y D/B pelumasan 2 unbalance Y N N C Terjadi Vibrasi pada bearing 3 Over Load Y N N C
4
Pergeseran N N N D/C Bearing
Keandalan,    ketersediaan    dari  mesin Ripple    Mill menggunakan  analisa Weibull . 1 Analisa Frekuensi Laju Kegagalan Mesin Ripple Mill
Tabel 4.4. Frekuensi Kegagalan Ripple Mill Tahun 2014 dan Tahun
2015 Frekuensi Kegagalan No Nama Mesin 2014 2015 Total 1 Ripple Mill no.3 16 9 25 2 Ripple Mill no.4 4 16 20
Dari  setiap Ripple  Mill ini  diperoleh  data- data  kegagalan  (kerusakan)  komponen- komponen  kritis  seperti  terlihat    dari frekuensi kegagalan setiap komponen Ripple Mill dapat dilihat pada tabel 4.5.
Tabel 4.5 . Frekuensi Kegagalan
Komponen Ripple mill
Frekuen si No . Nama Kompon en RM3 * RM4 Jumla h 1 Rotor Ripple Mill 8 5 13 2 Ripple Plate 5 7 12 3 Bearing 6 2 8 4 Van Belt 6 6 12

## 2 Analisa Laju Kegagalan
Dari data yang dihasilkan dari penelitian Ripple Mill didapatkan interval waktu kerusakan mesin data yang diambil adalah data terakhir pada tahun 2014 dan 2015 dihitung berdasarkan jumlah jam kerusakan yang terjadi Ripple Mill seperti tabel 4.6 dibawah,
Tabel 4.7. Hasil Regresion Failure Time mesin Ripple Mill 3 tahun 2014
Dari  tabel  tersebut  dianalisis  dengan menggunakan Weibull didapatkan  nilai
Betha  =  (0,32057658)  dan  nilai  Etha =48,32819525.
Berdasarkan hasil dari regresi weibull pada tabel 4.8. didapat nilai betha = (0,149883) dan nilai etha = (332,0321) sehingga
berdasarkan dari fungsi kegagalan maka didapatkan laju kegagalan tertinggi pada 0,062787088 dan nilai terendah adalah 0,008866523. Sehinga dapat disimpulkan bahwa kerusakan yang terjadi pada Ripple Mill 3 tahun 2015 dengan waktu 117 jam dalam satu tahun.
3 Failure Time Ripple Mill 3 tahun 2015
Tabel 4.8 . Hasil Regresion Failure Time mesin Ripple Mill 3 tahun 2015 t F(t) R(t) f(t) Failure Rate CDF PDF 1 0,342234857 0,657765143 0,041299158 0,0627870 88 2 0,371719841 0,628280159 0,021883308 0,0348304 93 3 0,389752162 0,610247838 0,015058014 0,0246752 44 4 0,40288872 0,59711128 0,011537 3 0,0193218 59 5 0,413269467 0,586730533 0,009377839 0,0159832 12 6 0,421872561 0,578127439 0,007913604 0,0136883 39 7 0,429229879 0,570770121 0,006853294 0,0120071 8 0,435663785 0,564336215 0,006048896 0,0107186 03
9 0,441384854 0,558615146 0,0054170 8 0,0096973 39 10 0,446538425
0,553461575 0,00490728 0,0088665 23

## 4 Failure Time Ripple Mill 4 tahun 2014
Tabel 4.9. Hasil Regresion Failure Time mesin Ripple Mill 4 tahun 2014 t F(t) R(t) f(t) Failure Rate CDF PDF 1 0,4297656 0,5702344  0,00918275  0,016103463 2 0,4361582 0,5638418  0,00463102  0,008213333 3 0,4399229 0,5600771 0,0031025 9  0,005539576 4 0,4426052 0,5573948 0,0023349 8  0,004189089 5 0,4446921 0,5553079 0,0018729 3  0,003372779 6 0,4464013 0,5535987 0,0015641 3  0,002825379
Berdasarkan  hasil  dari regresi  weibull pada tabel  4.9.  didapat  nilai  betha  =  (0,0286688) dan  nilai  etha  =  (546224660)  sehingga berdasarkan  dari  fungsi  kegagalan  maka didapatkan  laju  kegagalan  tertinggi  pada 0,016103463  dan  nilai  terendah  adalah 0,00825379.  Sehinga  dapat  disimpulkan bahwa  kerusakan  yang  terjadi  pada Ripple Mill 4  tahun  2014  dengan  waktu  101  jam dalam satu tahun
5 Failure Time Ripple Mill 4 tahun 2015
Tabel 4.10. Hasil Regresion Failure Time mesin Ripple Mill 4 tahun 2015
Berdasarkan  hasil  dari regresi  weibull pada tabel 4.10. didapat nilai betha = (0,065800367)    dan  nilai  etha  =  (40164,28) sehingga  berdasarkan  dari  fungsi  kegagalan maka  didapatkan  laju  kegagalan  tertinggi pada 0,032756233 dan nilai terendah adalah 0,002609696.  Sehinga  dapat  disimpulkan bahwa  kerusakan  yang  terjadi  pada Ripple Mill 4  tahun  2015  dengan  waktu  220  jam dalam satu tahun, bahwa :
1. Ripple Mill 3 Berdasarkan nilai  betha Ripple Mill no 3 tahun  2014  yaitu  0,32057658  dan  tahun 2015  adalah  0,149883  <  1.  Menurut Smith  (2011)  jika  nilai  Betha  <  1  maka laju  kegagalan  akan  berkurang  seiring bertambahnya  waktu.  Jadi  pemeliharaan yang  di  gunakan  adalah Predictive maintenance  menurut  M.  Agus  Mustofa (1997), Predictive maintenance
merupakan  perawatan  tingkat  sedang dilaksanakan  untuk  mengembalikan  dan memulihkan  sistem  dalam  keadaan  siap dengan  memberikan  perbaikan  atas kerusakan  yang  telah  menyebabkan merosotnya tingkat keandalan.
2. Ripple Mill 4 Berdasarkan  nilai  betha Ripple  Mill no  4 tahun  2014  yaitu  0,0286688  dan  tahun 2015  adalah  0,065800367  <  1.  Menurut Smith  (2011)  jika  nilai  Betha  <  1  maka laju  kegagalan  akan  berkurang  seiring bertambahnya  waktu.  Jadi  pemeliharaan yang  di  gunakan  adalah Predictive maintenance  menurut  M.  Agus  Mustofa (1997), Predictive maintenance merupakan  perawatan  tingkat  sedang dilaksanakan  untuk  mengembalikan  dan memulihkan  sistem  dalam  keadaan  siap dengan memberikan perbaikan atas kerusakan  yang  telah  menyebabkan
merosotnya tingkat  keandalan. Predictive maintenance dapat  dilakukan  sebagai berikut :
1. Vibration Monitoring and analysis 2. Infrared Thermograpy inspection
3. Oil analysis
Analisa ini bertujuan untuk melihat kondisi bearing pada Ripple Mill melalui lubrikasi diharapkan deteksi dini terhadap kerusakan bering dapat di lakukan.

## 5. Kesimpulan
Fasilitas    selalu    dalam    kondisi    siap untuk  dipakai  sesuai  dengan  kebutuhan, konsepsinya semua aktivitas
pemeliharaan  perlu  dilakukan  untuk menjaga/mempertahankan kualitas  asset agar      selalu    berfungsi  dengan  baik seperti kondisi  sebelumnya. Adapun Kesimpulan yang  dapat  diambil  adalah sebagai berikut :
1.  Dari  analisa Failure  Mode Effect
Analysis (FMEA) mengidentifikasi  17 Failure mode yang berpotensi menyebabkan terjadinya Failure Function pada komponen  Mesin Ripple Mill .  Dari failure  Mode tersebut  di identifikasi kegagalan mechanical sebesar 35,30 %, Electrical    9,40 % dan Instrumentation 35,30 %.
2.  Hasil Logic  Tree  Analysis yang ditunjukkan pada Tabe 4.3, dari total 17 failure  mode  menunjukkan  bahwa  0% kategori  A  hal  ini  dikarenakan Failure Mode tidak mempunyai  konsekuensi safety terhadap personel maupun lingkungan,  11,76  %  diantaranya  adalah kategori B  karena Failure  Mode mempunyai konsekuensi terhadap operasional plant yang dapat
menyebabkan  kerugian  ekonomi  secara signifikan,  35,29  %  kategori  C failure mode tidak  berdampak pada  safety maupun  operational  plant  dan  hanya menyebabkan  kerugian  ekonomi  yang relatif  kecil  untuk  perbaikan,  23,52  % kategori  D/B  karena Failure Mode
tergolong  sebagai hidden  Failure yang berdampak  pada kerugian  ekonomi secara  signifikan  dan  29,41  %  kategori D/C  karena Failure Mode tergolong sebagai  hidden  Failure  yang  berdampak pada kerugian ekonomi yang relatif kecil untuk perbaikan.
3.  Hasil regression interval  waktu kerusakan  dari  masing-masing  mesin
Ripple Mill , didapatkan jenis
pemeliharaan yang bisa diterapkan yaitu untuk Ripple  Mill 3  tahun  2014  nilai bheta adalah 0,32057658 dan Ripple Mill 4  tahun  2015  nilai  bheta  sebesar 0,149883 < 1 dan nilai betha Ripple Mill
4 tahun 2014 adalah 0,0286688 sedangkan Ripple  Mill 4  tahun  2015 adalah  sebesar  0,065800367  <  1,  maka laju  kegagalan  akan  berkurang  seiring bertambahnya  waktu.  berdasarkan  pola atau bentuk distribusi weibull maka jenis pemeliharaan  yang  tepat    digunakan pada Ripple Mill 3 dan 4 adalah reactive dan inspection  maintenance , Artinya pemeliharaan  yang  dilakukan  berbasis kondisi  yang  dilakukan  dengan  cara memantau  kondisi  kunci  peralatan  yang akan  mempengaruhi  kondisi  peralatan atau  lebih  dikenal dengan  istilah Predictive Maintenance. Predictive maintenance dapat    dilakukan  sebagai berikut :
1. Vibration Monitoring and analysis
2. Infrared Thermograpy inspection
3. Oil analysis
Dari jenis pemeliharaan yang
didapatkan    untuk Ripple    Mill ,
diharapkan umur pemakaian dan kemampuan  mesin-mesin Ripple  Mill bisa  bertahan  lebih  lama  dari  kondisi yang diharapkan.

## 6. Saran
Diharapkan dalam pemeliharaan yang dilakukan  pada  mesin  agar  mengikuti  cara-
cara atau prosedur yang sesuai dengan jenis pemelihraan yang ditetapkan, sehingga umur dari mesin Ripple Mill dan peralatan lainnya bisa  beroperasi  lebih  lama  dari  jadwal  yang di harapkan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Ansori,N  dan  Imron.M.  2013.
Sistim  Perawatan
terpadu
(Intregeted Maintenance Systim) Edisi Pertama. Graha Ilmu, Yogyakarta [2] Ariyanto.
2015. Analisis Penggantian  Komponen  Mesin  Tube Splicing  dan  Mesin  Tube  Curing dengan Distribusi Weibull dan Perhitungan  EfisiensiBiaya  di  PT.
Gajah  Tunggal  Tbk.  Jurnal  MIX, Volume V, No. 1 Februari 2015.
[3] Asyari, 2007. Diktat Manajemen Pemeliharaan Mesin, Universitas Darma Persada – Jakarta.
[4] Azis. 2009.  Penerapan  Metode
Reliability  Centered  Maintenance
(RCM)  Berbasis  WEB  pada  Sistem Pendingin  Primer  di  Reaktor  Serba Guna  GA  Siswa  Bessy.  Seminar
Nasional IV, SDM Teknologi Nuklir, 5 November 2015.
[5] Dhillon, B.S, 2006. Maintainability, Maintenance, and Reliability for Engineers, Taylor & Francis, Boca Raton.
[6] Govil  A.K., Realibility Engineering ,
Mc  Graw Hill Publishing, 1993
[7] Hasibuan,  A  rahman.  2011,  Proses Pemecahan  Biji  Kelapa  Sawit  Pada Mesin Ripple Mill Type RM-4000.
[8] Lubis,  K.   2008.   Mesin Penghancur  Cangkang Kelapa Sawit. Sumatra Utara.
[9] MachineWeb. 1999. Cincinnati 5 Axis 3 Spindle. Diambil dari: www.machinetools.com (15 Juni 2016).
[10] Mashar,  A.  2008.  Teknik
Pemanfaatan  Tenaga  Listrik  Jilid I.  Direktorat Pembinaan
Sekolah Menengah  Kejuruan,
Jakarta