## ANALISIS KERUSAKAN MESIN AHU MENGGUNAKAN PENDEKATAN METODE FAILURE MODE AND EFFECT ANALYSIS
Muhamad Ikhsan Ramadhan 1* , Jojo Sumarjo 1 , Farradina Choria Suci 1 , Deri Teguh Santoso 1
1 Universitas Singaperbangsa Karawang, Jl. HS.Ronggo Waluyo, Puseurjaya, kab. Karawang, Jwa Barat
* Email: 1710631150103@studentunsika.ac.id

## ABSTRACT
At this time the development of the industry is growing rapidly so that companies are required to always produce products of good quality and according to their functions. If the machine is experiencing trouble then what must be done is to identify the damage to the machine. One of the methods used to identify the trouble is the Failure Mode and Effect Analysis (FMEA) method. With this method, with this method the point of trouble that occurs can be known. In this study, the air handling unit (AHU) machine was used as  the  subject  of  the  FMEA  method.  The  results  of  the  analysis  of  the  FMEA  method  and  Pareto diagrams obtained from the field regarding the trouble to the AHU components, namely: high vibration on the motor & blower; air pressure drops on the pipeline; temperature rise in pipelines; humidity rises on the spray nozzle; high pressure difference on the air filter. Therefore, to maintain the reliability and efficiency  of  the  AHU  maintenance  on  component  motor  &  blower,  pipelines,  air  filters  must  be prioritized for maintenance so that the reliability and efficiency of the engine will be improved.

## Keywords: efficient, effective, FMEA, AHU, pareto

## PENDAHULUAN
Pada saat ini perkembangan industri semakin pesat hingga  perusahaan  dituntut  agar  selalu  menghasilkan produk yang berkualitas baik dan sesuai fungsinya. Hal yang  penting  dimata  konsumen  adalah  produk  harus berkualitas  dengan harga yang  tidak  terlalu  mahal  agar konsumen  dapat  terus  menggunakan  produk  tersebut [1].  Sama  halnya  di  dunia  kerja,  tuntutan  akan  kualitas terbaik bagi bahan dan produk selalu diharapkan untuk dapat  bersaing  di  dunia  bisnis.  Oleh  karena  itu, dibutuhkan  tenaga  kerja  yang  ahli  dan  profesional  di bidangnya untuk menghadapi persainagn global [2].
Banyak mesin dan peralatan yang dapat menunjang pekerjaan dan membuat industri manufaktur saat ini menjadi sangat efektif dan efisien, salah satunya mesin Air  Handling  Unit (AHU).  Mesin  ini  adalah mesin  penukar  kalor  antara  air  dingin  dan  udara. Prosesnya  udara  panas  yang  dihisap  dari  luar dihembuskan blower untuk  melewati coil pendingin mesin  AHU,  sehingga  udara  tersebut  akan  mengalami penurunan  temperatur  dan  menjadi  dingin  kemudian dihembuskan lagi ke dalam ruangan-ruangan [3].
Mesin  ini  bekerja  secara  kontinyu  atau  terus- menerus  sehingga  kerusakan  dapat  terjadi  pada  setiap bagian  komponennya.  Jika  mesin  AHU  terlanjur mengalami  masalah  sehingga  mesin  rusak  dan  tidak berfungsi  maka  untuk  menangani  hal  tersebut  jalan keluarnya  adalah  mengidentifikasi  kerusakan  tersebut. Metode  yang  digunakan  untuk  mengidentifikasi  atau menganalisis kerusakan tersebut adalah metode Failure Mode and Effect Analysis (FMEA) [4]. Mesin AHU ini dianalisis  menggunakan  metode  FMEA  karena  metode FMEA  cocok  digunakan  saat  mengolah  data  untuk mengidentifikasi  kerusakan  suatu  mesin  dan  dengan menggunakan metode tersebut kita dapat meningkatkan
kualitas  serta  mengurangi  kerusakan  pada  mesin pemeliharaan  sangat  berperan  penting  untuk menjaga  peforma  mesin  yang  digunakan  agar  tetap dalam  kondisi  yang  optimal  [5].  Menurut  peneliti sebelumnya  dari  artikel  Arif  Rahman  dan  Surya Perdana, hasil analisis menggunakan metode FMEA ini  juga  dapat  mengidentifikasi  kecacatan  suatu produk sebanyak 68.784 pcs dengan nilai presentase sebesar  50,1  %  [6].  Oleh karena  itu  dengan metode FMEA  ini  dapat  mengidentifikasi  titik  kerusakan dan merencanakan tindakan pemeliharaan selanjutnya  karena  mempertahankan  kualitas  mesin merupakan  syarat  dari  sistem  yang  dapat  diperbaiki [7].

## METODOLOGI PENELITIAN
Data  yang  diperoleh  dan  diolah  dalam penelitian ini didapatkan dari PT Asia Pacific Fibers melalui program kerja praktek. Berikut metode yang digunakan:

## Tahap  perencanaan  dan  pelaksanaan  kerja maintenance
Persiapan pada tahap ini untuk jenis pekerjaan yang  diidentifikasi  khususnya  pada  komponen utama mesin AHU ini adalah:
1. Perawatan mesin AHU
2. Penggantian bearing S.A.F dan block
3. Penggantian V-belt
4. Cleanning impeller supply air fan
5. Cleanning lower fresh air
6. Penggantian bag filter
7. Viledon fillter
8. Penggantian filter 95%
9. Final filter
Tabel 1. Standard Operational Procedures maintenance
No Jenis Masalah Penyebab Upaya perbaikan 1 Vibration Tinggi 1. Bearing Aus 2. Impeller/pulley tidak balancing 3. Baut pengikat motor / blower kendor
4. Shaft impeller bengkok 5. Tension V-belt terlalu kencang/kendor 1. Ganti 2. Balancing
3. Kencangkan 4. Ganti 5. Setting lagi 2 Pressure supply air fan turun 1. V-belt kendor 2. Damper menutup 3. Ducting bocor 1. Setting 2. Repair 3. Setting atau Repair 3 suhu naik 1. Supply chilled Water turun pre ssure nya
2. Supply chilled Water temperature nya naik/turun
3. Strained chilled Water kotor/tersumbat 1. Setting 2. Setting 3. Cleaning 4 Humidity naik 1. Heating coils buntu, kotor, tersumbat 1. Cleaning & Repair 5 beda tekanan tinggi 1. Villedon filter kotor 2. Bag filter kotor 1. Ganti 2. Ganti
10. Penggantian filter washer pump 11. Cleanning washer unit 12. Cleanning cooling coils

## Tahap identifikasi
Proses maintenance ini  berpacu  pada Standard Operational  Procedures (SOP),  dapat  dilihat  pada Tabel 1.

## Failure Mode and Effect Analysis (FMEA)
FMEA  merupakan  suatu  metode  yang  digunakan untuk  mengetahui  dan  menangani  kerusakan  pada sebuah  sistem  [9].  FMEA  dilakukan  untuk  melihat risiko-risiko  kegagalan  yang  mungkin  terjadi  pada mesin  AHU.  Ada  3  faktor  yang  membantu  dalam menentukan  prioritas  dari  kerusakan  yaitu Severity, Occurance ,  dan Detection ,  Tujuannya  menentukan Nilai  Priority  Number (RPN).  Hubungan  diantaranya dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Hubungan dalam menentukan RPN

## Diagram Pareto
Diagram Pareto untuk membandingkan jenis-jenis masalah  yang  disusun  dari  yang  terbesar  hingga  yang terkecil.  Angka  yang  paling  besar  adalah  angka  yang diprioritaskan  diperbaiki  saat  terjadinya  kerusakan. Kemudian  setelah  pengkategorian  dari  metode  yang sudah dipelajari maka untuk mencari dan mengidentifikasi  masalah  tersebut,  perlu  direncanakan dan mengumpulkan data berupa:
1. Menentukan rumusan masalah.
2. Menyiapkan  data  yang  diperlukan  dan  bagaimana mengklarifikasikan data itu.
3. Menentukan periode dan metode pengumpulan data.
4. menghitung frekuensi dari data dan kejadian dari masalah yang diteliti.
5. Mengurutkan berdasarkan nilai frekuensinya.
6. Menghitung nilai presentase dari frekuensi. Membuat  diagram  berdasarkan  data  yang  diperoleh di atas.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Data Kerusakan/Masalah Pada Mesin AHU
Berdasarkan  data  yang  diperoleh  bahwa masalah  pada  mesin  AHU  yang  terjadi.  Tabel  2 merupakan data jenis masalah.
Tabel 2. Data jumlah masalah No. Jenis masalah Penyebab Jumlah masalah 1 . Vibration tinggi Bearing aus 1 Impeller/ pulley tidak balance 1 Baut pengikat motor / blower kendor 1 Shaft impeller bengkok 1 Tension pada V-belt terlalu kencang / kendor 1 2. Pressure suply air fan turun V-belt kendor 1 Damper menutup 1 Ducting bocor 1 3. suhu naik Supply air fan turun tekanannya 1 Supply chiller water turun temperaturnya 1 Strained Chiller water kotor 1 Coiling coils kotor 5 4. Humidity naik Bak washer spray nozzle kotor 7 5. beda tekanan tinggi Final filter kotor 246 Pre filter kotor 242 Bag filter kotor 13 Viledon filter kotor 89 Identifikasi menurut Standar Operasional
Procedures (SOP)  :  Tabel  2.  data masalah tanggal 22 Desember 2019 s/d 22 Desember 2020

## Menentukan Severity Occurance, dan Detection
Tingkat keparahan dari kerusakan pada komponen mesin yang disebut severity (S) merupakan bahaya yang terjadi  pada  kerusakan  saat  sistem  bekerja  [8].  Skala keparahan  ( Severity )  ditunjukkan  pada  Tabel  3. Penilaian  ini  dihitung  berdasarkan  jumlah  kejadian ( Occurance) [8].
Tabel 3. Skala Tingkat Severity No Tingkat Bahaya Kriteria Masalah Tingkat 1 Sangat Tinggi Mesin mati total dan tidak berfungsi 5 2 Tinggi Sistem eror namun mesin masih bisa berjalan 4 3 Moderat Kinerja pada sistem menurun drastis 3 4 Kecil Kinerja komponen pada mesin menurun 2 5 Sangat Kecil Mesin hanya perlu disetting ulang 1
Tabel  4.  Tingkat  frekuensi  terjadinya  kerusakan ( Occurance ) No Kemungkinan terjadi masalah (%) Jumlah Kejadian Tingkat 1. 100% ada Masalah Pasti terjadi dari 1-2 bekerja 5 2. 75% kemungkinan masalah terjadi Terjadi dalam kurun waktu 3- 30 kali operasi 4 3. 50% masalah dapat terjadi Jarang terjadi setidaknya 31- 100 kali operasi 3 4. 25% masalah masih dapat dikontrol dari 101-300 kali operasi 2 5 Tidak pernah terjadi Tidak pernah terjadi kejadian 1
Hasil  perhitungan  dengan  menggunakan  data  dari lapangan ditunjukkan pada Tabel 4.
Menganalisis  tingkat  kontrol  kerusakan  atau detection merupakan  analisis  untuk    tingkat kesulitan  perbaikan  yang  terjadi  didasarkan  pada yang dialami oleh pihak teknisi dalam memperbaiki modus kerusakan  komponen  AHU.  Adapun  tingkat skala 1-5. hasil penilaian failure mode pada metode pengendalian  kerusakan  komponen  AHU  dapat ditunjukkan pada Tabel 5.
Tabel  5.  Penilaian  pada  metode  pengendalian kerusakan komponen AHU No Detection Kriteria Tingkat 1 Mustahil Perbaikan selesai selama 24 jam 5 2 Sangat Sulit Perbaikan selesai 6-8 jam 4 3 Sulit Perbaikan selesai 3-5 jam 3 4 Mudah Perbaikan selesai 1-2 jam 2 5 Sangat Mudah Perbaikan selesai kurang dari 1 jam 1
Hasil  dari  pendekatan  metode  ini  dapat mengidentifikasi  adanya  masalah  sekaligus  dapat mengetahui  RPN  yang  dihasilkan  dari  masalah tersebut. Maka dari itu, diinformasikan bahwasannya  seluruh  jenis indeks yang  beresiko mempunyai  tujuan  untuk  menentukan  mana  yang diprioritaskan. Kemudian nilai dari RPN yang telah dianalisis  tadi  mempunyai  kemungkinan  kegagalan yang  sama  untuk  tiap  komponen  itu  sendiri.  Hal tersebut  bisa  diketahui  dengan  menggunakan persamaan  (1)  berikut  ini,  dan  juga  hasil  dari perhitungan nilai RPN akan ditunjukkan pada Tabel 6.
RPN = Severity x Occurance x Detection (1) Tabel 6. Nilai dari indeks risiko dan RPN No Jenis masalah Penyebab Severity Occurance Detection RPN 1. Vibration tinggi Bearing aus 5 2 3 30 Impeller/pulley tidak balance 5 1 4 20 Baut pengikat motor / blower kendor 1 1 1 1 Shaft impeller bengkok 5 1 4 20 Tension pada V-belt terlalu kencang / kendor 3 1 1 3 2 . Pressure suply air fan turun V-belt kendor 1 1 2 1 Damper menutup 3 1 2 6 Ducting bocor 3 1 4 6 3 . suhu naik Supply air fan turun tekanannya 2 1 4 8 Supply chiller water turun temperaturnya 2 1 3 8 Strained Chiller water kotor 2 1 3 6 Coiling coils kotor 2 2 2 8 4. Humidity naik Bak washer spray nozzle kotor 2 2 2 8 5. beda tekanan tinggi Final filter kotor 3 5 1 15 Pre filter kotor 3 5 1 15 Bag filter kotor 3 3 1 9 Viledon filter kotor 3 4 1 12

## Analisis Hasil FMEA
Gambar 2 di bawah ini merupakan diagram untuk memprioritaskan
penanganan kerusakan pada komponen  yang  diurutkan  berdasarkan  nilai  dari analisis RPN sehingga dapat diprediksi penyebab, efek, dan pencegahan dari kerusakan mesin AHU. Hasil dari diagram pada Gambar 2 ini diperoleh dengan mengolah data  nilai  RPN  kerusakan/masalah  yang  didapat  dari Tabel 6. Kemudian mengelompokkan masalah-masalah
tersebut menjadi beberapa komponen yaitu: masalah vibration  tinggi  terdapat  pada  komponen  motor  & blower,  masalah  beda  tekanan  tinggi  terdapat  pada filter  udara,  masalah  suhu  naik  terdapat  pada komponen  saluran  pipa,  dan  masalah humidity naik terdapat pada komponen coilling coils .
Gambar 2. Diagram prioritas dan batas kritis kerusakan komponen
Nilai  RPN  ini  sangat  mempengaruhi  pada perencanaan  pemeliharaan  selanjutnya  yang  tepat sehingga  strategi  pemeliharaan  tergantung  pada  nilai RPN  tinggi.  Pada  persamaan  1,  RPN  yang  dihasilkan berjumlah  1s/d  1000,  pada  tingkat  ini  juga  akan semakin  besar  terhadap  nilai  dari  RPN  yang  diperoleh. Berdasarkan Tabel 6 setiap mode kerusakan pada mesin AHU  memiliki  rentang  RPN  8  s/d  74.  Kemudian  pada Tabel  7  akan  dijelaskan  mengenai  strategi  pemilihan perawatan sesuai komponen.
Tabel 7. Pemilihan kriteria  strategi pemeliharaan
level Jenis Maintenance Besar RPN 1 maintenance prediktif >100 2 maintenance preventif 50 s/d 100 3 maintenance korektif RPN<50
Dilihat dari garis batas pada nilai RPN yang sudah dihitung  pada  Gambar  2.  Nilai  yang  ada  pada  batas sebesar  44  diperoleh  dari  hasil  rata-rata  berdasarkan nilai RPN dan komponen mesin yang bermasalah. Batas tersebut  sekaligus  merupakan  tolak  ukur  yang  perlu diketahui  untuk  memprioritaskan  komponen  yang bermasalah  dengan  melihat  nilai  yang  melebihi  batas tersebut.  Nilai  rata-rata  itu  adalah  batas  agar  dapat melakukan  pencegahan  dan  perawatan  terhadap komponen  mesin  AHU.  Sedangkan  berdasarkan  pada
hasil  analisis  di  Gambar  2  juga  memperlihatkan komponen  yang  mempunyai  nilai  prioritas  dalam perawatan,  komponen  tersebut  adalah motor dan blower (RPN 74) dan filter udara (RPN 51).

## Diagram Pareto
Dengan  menggunakan  diagram Pareto dapat diketahui  jenis  kerusakan  yang  domain  pada  mesin AHU dengan melihat kumulatifnya. Diagram Pareto ini  juga  memiliki  prinsip  yaitu  80/20,  dimana  20% jenis  kerusakan  merupakan  80%  dari  penyebab kerusakan dari keseluruhan kerja mesin [10], dengan itu  dapat  diasumsikan  bahwa  80%  masalah  utama kerusakan  pada  mesin  AHU  disebabkan  oleh  20% kerusakan  komponen  lainnya.  Komponen  yang masuk  dalam  80%  tersebut  yaitu motor dan blower (45%), filter udara  (28%)  dan  saluran  pipa  (24%). Kerusakan pada ketiga komponen tersebut direkomendasikan untuk diprioritaskan dalam perawatan  secara  korektif  dan  berkala  jika mengalami kegagalan mesin AHU. Dengan kata lain jika  komponen  yang  termasuk  dalam  80%  tersebut diprioritaskan  perawatannya  maka  akan  semakin naik juga kualitas mesin AHU. Diagram Pareto akan ditampilkan pada Gambar 3.
Gambar 3. Diagram Pareto Mesin AHU
Setelah  melihat  Gambar  3  di  atas  diperlukan penanganan  pada  komponen motor  blower serta filter udara, lantaran memiliki nilai RPN diambang batas dan posisi  kritis  yang  harus  diprioritaskan  perawatannya  di diagram Pareto .  Setelah  mengetahui  komponen  mana yang perlu diprioritaskan maka upaya perawatan/perbaikan  pada  masing-masing  komponen yaitu:  pada  komponen  motor  & blower merupakan komponen yang paling diprioritaskan maka upaya yang diperlukan  untuk  mengurangi  masalah  tersebut  adalah memastikan  komponen  ini  dapat  berfungsi  dan  bekerja dengan  baik,  sedangkan  pada  komponen filter udara membutuhkan  pergantian  komponen  yang  sangat banyak  sehingga  komponen  ini  harus  memiliki  stok material  yang  paling  banyak  daripada  komponen lainnya.

## KESIMPULAN
Hasil  analisis  metode  FMEA  dan  diagram  Pareto yang didapat dari lapangan terkait tentang kerusakan/trouble  pada  komponen  mesin  AHU,  yaitu: vibration  tinggi  pada  motor  &  blower;  tekanan  udara turun pada  saluran  pipa;  temperature  naik  pada  saluran pipa;  humidity  naik  pada  spray  nozzle;  perbedaan tekanan  tinggi  pada  filter  udara.  Sesuai  prinsip  Pareto bahwa  80%  kerusakan  pada  mesin  disebabkan  20% penyebab  kerusakan,  maka  kerusakan  pada  motor  & blower,  saluran  pipa,  filter  udara  harus  diprioritaskan perawatannya agar semakin andal dan efisien.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Stampa,  E.  Schipmann,  C.  dan  Hamm,  U.  2020. Consumer  perceptions  preferences  and  behavior regarding  pasture-raised  livestock  products:  a review, Food Quality and Preferences , Vol. 82, p. 103872
[2] Sallati,  C.  Bertazzi,  J.  dan  Schutzer,  K.  2019. Professional  skills  in  the  product  development process: the contribution of learning environments to  professional  skills  in  the  industry  4.0  scenario, Procedia CIRP , Vol. 84, pp. 203-208.
[3] Kayana, M. Nugraha, N. dan Dantes, K. 2019. Analisa  pengaruh  laju  aliran fluida air  pada saluran  pipa  AHU  terhadap  capaian  suhu optimum  mesin  pendingin  mini  water  chiller, Jurnal  Terapan  Teknik  Mesin [ JTTM ],  Vol.  7 (3), pp. 129-134.
[4] Subriadi,  A.  and  Najwa,  N.  2020.  The consistency analysis of failure mode and effect analysis  (FMEA)  in  information  technology risk assessment, Heliyon , Vol. 6 (1), p.e03161.
[5] Zhang, X. Liao, H. Zeng, J. Shi, G. dan Zhao, B. 2021. Optimal Condition-based opportunistic  maintenance  and  spare  parts provisioning for a two-unit system using a state partitioning, Realibility  Engineering  &  System Safety , Vol. 209, p.107451
[6] Rahman,  A.  Perdana,  S.  2021.  Analisis perbaikan  kualitas  produk  carton  box  di  PT XYZ  dengan  metode  DMAIC  dan  FMEA, Jurnal  Optimasi  Teknik  Industri ,  Vol.  3  (1), 33-37
[7] Yen,  T.  Wang,  K.  and  Wu,  C.  2020. Reliability-based  measure  of  a  retrial  machine repair  problem  with  working  breakdowns under  the  F-policy, Computers  &  Industrial Engineering , 106885
[8] Saputra,  R.  Santoso,  D.  2021.  Analisa kegagalan  proses  produksi  plastik  pada  mesin cutting  di  PT.PKF  dengan  pendekatan  Failure Mode  and  Effect  Analysis ,  Journal  Unsika ,
Vol. 6 (1) pp. 322-327
[9] Suherman, A. Cahyana, B. 2019. Pengendalian kualitas dengan metode failure mode effect and analysis (FMEA) dan pendekatan kaizen untuk mengurangi
jumlah
kecacatan dan penyebabnya. Semnastek. pp 1-9
[10] Krisnaningsih,  E.  Gautama,  P.  Syams,  M. 2021.  Usulan  perbaikan  kualitas  dengan menggunakan metode FTA dan FMEA . Jurnal InTent . Vol. 4 (1) pp. 41-54