Analisa Perawatan Mesin Pembentuk Papan Fiber Semen Dengan Menggunakan Metode RCM Di PT. XYZ
Wildan Khanif Baihaqi 1 , Deny Adesta 2
1,2,3 Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Gresik, Indonesia *Koresponden email : wildankhanifbaihaqi28@gmail.com 1 , deny_andesta@umg.ac.id 2 Diterima: 21 September 2023 Disetujui: 30 September 2023

## Abstract
PT. XYZ is a company focused on the field of fiber cement board industry, problems that arise in PT. XYZ is a frequent occurrence of machine downtime on fiber cement board forming machines. The problem is due to splashes from the production process made from cement so that it hardens quickly and causes scale, so  that  it  can  have  an  impact  on  the  production  process.  Therefore,  it  is  necessary  to  know  the  critical components that often occur interference or damage and know the right inspection time interval on the fiber cement board forming machine. Researchers use analysis with RCM (Reliability Centered Maintenance) approach to overcome these problems. RCM is a method that serves to design a reliable system design and this method can maximize machine usage time and can reduce machine downtime. After the application of the RCM method, critical components of the fiber cement board forming machine were found with FMEA analysis, namely VAT bearing parts with RPN 366 and flowmeters with RPN 343. After that, the MTTR value  of  VAT  bearing  parts  was  2.57876  and  flow  meter  1.96815  as  well  as  the  MTTF  value  of  VAT bearing parts 174.656, and flow meter 176.971. Then obtained the interval for checking VAT bearing parts for 129.03 hours and flow meters for 163.26 hours.
Keywords: RCM, maintenance, downtime, fiber cement board, machine

## Abstrak
PT. XYZ  adalah sebuah perusahaan yang terfokus pada bidang industri papan fiber semen, masalah yang terjadi pada PT. XYZ adalah sering terjadinya downtime mesin pada mesin pembentuk papan fiber semen. Masalah  tersebut  dikarenakan  cipratan  dari  proses  produksi  yang  berbahan  baku  semen  sehingga  cepat mengeras dan menyebabkan kerak, sehingga dapat memberikan dampak bagi proses produksi.  Maka dari itu perlu untuk mengetahui komponen kritis yang sering terjadi gangguan atau kerusakan serta mengetahui interval waktu pemeriksaan yang tepat pada mesin pembentuk papan fiber semen. peneliti menggunakan analisa  dengan  pendekatan  RCM  ( Reliability Centered  Maintenance )  untuk  mengatasi  masalah  tersebut. RCM merupakan metode yang berfungsi untuk merancang  sebuah desain sistem yang andal dan metode ini dapat memaksimalkan waktu penggunaan mesin serta bisa mengurangi angka downtime mesin. Setelah dilakukan penerapan metode RCM ditemukan komponen kritis dari mesin pembentuk papan fiber semen dengan analisa FMEA yaitu part bearing VAT dengan RPN 366 dan flowmeter dengan RPN 343. Setelah itu diperoleh nilai MTTR part bearing VAT 2,57876 dan flow meter 1,96815.serta nilai MTTF part bearing VAT 174,656,dan flow meter 176,971. Kemudian diperoleh interval untuk pemeriksaan part  Bearing VAT selama 129,03 jam sekali dan Flow meter selama 163,26 jam sekali.
Kata Kunci : RCM, perawatan, downtime, papan fiber semen, mesin

## 1. Pendahuluan
Dengan adanya persaingan yang  semakin ketat di dunia industri saat ini,  sangat penting untuk setiap perusahaan untuk beradaptasi dengan menambah tingkat efisiensi dari operasionalnya [1]. Selain dari  pada itu dari segi konsumen juga memiliki parameter kepuasan yang semakin meningkat, salah satunya yaitu mereka  ingin  produk  bisa  diterima  dengan  rentang  waktu  tunggu  yang  cepat  dengan  produk  yang berkualitas  [2].  Salah  satu    faktor  yang  penting  untuk  mendukung  efisiensi  operasional  serta  untuk memenuhi kepuasan konsumen  tersebut  yaitu  dari  segi  mesinnya  [3]. Oleh  karena  itu diperlukan  sistem perawatan mesin yang baik untuk menunjang hal tersebut.
PT.  XYZ  adalah  sebuah  perusahaan  yang  terfokus  pada  bidang  industri  papan  fiber  semen  [4], Produk yang diproduksi  meliputi cladding, gypsum ,  atap,  dan  lain  lain  [5].  Masalah  yang  terjadi  di  PT XYZ adalah sering  timbulnya hambatan atau kerusakan yang terjadi pada mesin pembentuk papan fiber semen, hal tersebut diakibatkan oleh cipratan produksi yang berbahan baku semen sehingga cepat mengeras dan menyebabkan kerak, sehingga dapat memberikan dampak yang cukup besar [6]. Apabila mesin tersebut
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
sering mengalami kerusakan, maka akan berpengaruh pada proses produksi sehingga dapat mengakibatkan downtime . Oleh sebab itu demi menjaga proses produksi terlaksana dengan baik, maka perusahaan harus mengupayakan setiap mesin produksi harus berfungsi dengan baik pula[7]. Maka perlu menerapkan metode perawatan yang tepat terutama terkait dengan jadwal perencanaan perawatan pada mesin pembentuk papan fiber semen [8].
Untuk menentukan waktu perawatan  pada mesin dengan tepat, maka diperlukan  analisis kualitatif dan kuantitatif berdasarkan keandalan, salah satunya dengan menerapkan metode RCM [8][9]. RCM sendiri merupakan  salah  satu  metode  yang  berfungsi  menentukan  tugas-tugas  perawatan  yang  bisa  memastikan desain  sistem  yang  andal[10].  Kelebihan  Metode  RCM  jika  dibandingkan  dengan    metode-metode  lain yaitu  metode  RCM  ini  dapat  memaksimalkan  waktu  penggunaan  mesin  serta  bisa  mengurangi  angka downtime mesin [11].

## 2. Metode Penelitian
Penelitian ini dilakukan di PT XYZ pada bulan Mei 2023 [12] dan obyek yang diteliti adalah mesin pembentuk papan fiber semen yang mengalami kerusakan dan sering terjadi downtime [13]. Langkah awal dalam penelitian ini adalah melakukan pendahuluan dengan studi lapangan untuk mengetahui permasalahan yang terjadi PT XYZ serta data-data pendukung dan studi pustaka untuk menelusuri teori-teori pendukung penelitian.  Kemudian  ditentukan  tujuan  penelitian,  dan  penyelesaian  dengan Reliability  Centered Maintenance . Lebih detailnya dapat dilihat pada Gambar 1 flowchart penelitian berikut [14].
Gambar 1 Flowchart Penelitian Sumber: Data penelitian (2023)

## 3. Hasil dan pembahasan
a. Pengumpulan Data
Untuk menganalisis masalah yang dihadapi dibutuhkan beberapa data untuk menunjang penelitian diantaranya data historis kerusakan dan data jam kerja. data yang digunakan berdasarkan pengumpulan data yang  telah  dilakukan,  yaitu  data  historis  kerusakan  pada  periode  Januari  2023  sampai  Mei  2023[3][5]. Berikut data kerusakan yang terjadi dapat dilihat pada Tabel 1. Sedangkan untuk jam kerja di  PT XYZ memiliki jam kerja selama 9 jam sehari dari pukul 07.00 – 16.00 dengan jam kerja aktif selama 8 jam sehari dan jam istirahat selama 1 jam mulai pukul 11.30 – 12.30.
Start Studi Pustaka Studi Lapangan Perumusan Masalah Tujuan Penelitian Pengolahan Data: -FMEA -perhitungan TTR dan TTF -perhitungan index of  fit -perhitungan MTTR dan MTTF -perhitungan interval waktu pemeriksaan Pengumpulan Data: Data jam kerja PT XYZ Data historis kerusakan part mesin pembuat papan fiber semen Analisa Hasil Kesimpulan Dan Saran Finish Pendahuluan
Tabel 1. Data historis kerukan mesin Part mesin Jenis kerusakan Tindakan yang dilakukan  Frekuensi  Downtime(jam) Bearing Vat Bearing macet Ganti 12 30 Cutting machine pisau aus Ganti 12 6 Flow Meter sensor rusak Cleaning 10 20 Forming drum surface drum kasar Cleaning 5 8 motor pump pompa macet Ganti 7 14 sensor FD sensor rusak Ganti 8 8 TOTAL 54 86 Sumber: PT. XYZ (2023)

## b. Analisa komponen kritis FMEA
FMEA ( Failure Mode and Effect Analysis ) merupakan metode yang berfungsi untuk meminimalkan risiko atau pengaruh dari kegagalan suatu sistem dengan cara mengevaluasi serta menganalisa komponen- komponen pada  sistem  tersebut  [15].  Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan pada  PT.  XYZ    komponen kritis FMEA diperoleh nilai pada Tabel 2.

## Tabel 2. Nilai FMEA
Machine FMEA (Failure Mode And Effect Analysis) Part mesin Potensial failure mode Potensial failure effect S Potential cause O Current control D RPN Bearing Vat Roll bearing perputaran bearing kurang maksimal 8 beban tanki vat 6 pemberian greese, penggantian bearing 7 336 Flow Meter sensor material yang lewat tidak terbaca volumenya 7 menempelnya kerak bahan proses produksi 7 pembersihan pipa sensor flow meter 7 343 motor pump Pompa fungsi penyedot tidak berfungsi 6 menempelnya kerak bahan proses produksi 5 Penggantian pump 5 150 Cutting machine pisau pemotong produk tidak terpotong 4 pemakaian terus menerus 7 penggantian pisau 4 112 sensor FD sensor produk tidak terdeteksi ketebalannya 6 gesekan dengan material proses dan forming drum 5 penggantian sensor 4 120 Forming drum surface drum produk cacat 8 tempelan bekas sheet produk 5 pembersihan permukaan forming drum 5 200

## Sumber: Data penelitian (2023)
Berdasarkan hasil dari perhitungan FMEA pada Tabel 2 diatas didapat nilai RPN dengan perkalian antara  nilai  S  ( Severity ),  nilai  O  ( Occurrence ),  dan  nilai  D  ( Detection ).  Setelah  diketahui  nilai  RPN kemudian dilakukan perhitungan nilai komponen kritis FMEA dengan cara sebagai berikut:
∑𝐑𝐏𝐍 𝑵 . = 𝟏𝟐𝟔𝟏 𝟔 = 210,2
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Nilai  RPN  komponen  kritis  FMEA  yaitu  210,2  Maka  komponen  kritis sheet  machine adalah komponen Bearing Vat, dan komponen flow meter karena memiliki nilai RPN melebihi nilai komponen kritis FMEA. dengan nilai RPN Bearing Vat sebesar  336, dan nilai RPN flow meter sebesar  343 [16].
c. Penyusunan Logic Tree Analysis(LTA)
Logic  Tree  Analysis (LTA)  adalah  prosedur  kualitatif  yang  membantu  menentukan  dampak  dari setiap  mode  kegagalan/failure  mode.  Pada  LTA  mode  kegagalan/ failure mode  digolongkan  menjadi  4 kategori antaralain A ( safety problem ), B ( outage problem ), C (kemungkinan kecil ergonomic problem ), dan D ( Hidden failure )[1]. Berikut Logic Tree Analysis untuk komponen-komponen penyebab malfungsi pada mesin pembentuk papan fiber semen pada Gambar 2 .
Gambar 2 Logic Tree analysis mesin Sumber: [1]
Kemudian  dilakukan  rekapitulasi    LTA  dari  tiap  part  mesin  untuk  mengetahui  termasuk  dalam kategori apa kegagalan mesin tersebut.
Tabel 3. Critical Analysis Mesin

## Sumber: Data penelitian (2023)
Pada  pengolahan  menggunakan  LTA  diperoleh  pengkategorian  kerusakan  komponen  mesin berdasarkan criticaly analysis yang masuk pada 3 kategori yaitu Evident (E), Safety (S), dan Outage (O). Hasil pengkategorian komponen kritis mesin berdasarkan Tabel 3 adalah Bearing VAT dan Flow meter termasuk kategori B outage problem karena kegagalan pada komponen-komponen tersebut menyebabkan sistem produksi terganggu.
d. Perhitungan TTR dan TTF
TTR ( Time To Repair )  adalah lama waktu perbaikan. sedangkan TTF ( Time To Failure ) merupakan jarak antar kerusakan. Dalam mengolah data historis reparasi kerusakan mesin untuk mendapat nilai TTR dan TTF masing-masing komponen, digunakan data jam kerja perusahaan  mulai dari pukul 7:00 hingga pukul 16:00. Berikut hasil perhitungan TTR dan TTF masing-masing komponen.
Part Mesin Kegagalan potensi penyebab Critically analysis E S  O  C Bearing Vat Roll bearing beban tanki vat dan putaran terus menerus Y  T  Y  B Flow Meter Sensor menempelnya kerak bahan proses produksi Y  T  Y  B
1) TTR dan TTF Bearing VAT
Tabel 4. Perhitungan TTR dan TTF Bearing VAT
No. Tanggal Mulai Jam (Jam) Selesai (Jam) TTR (Jam) Waktu Akhir Kerusakan -Jam Kerja Selesai Jam Kerja Mulai - Waktu Awal Kerusakan Hari Kerja (Jam) TTF (Jam) 1. 05/01/2023 08.00 10.55 2,92 5,08 1 184 190,08 2. 18/01/2023 09.10 11.30 2,33 4,50 2,17 184 190,67 3. 28/01/2023 08.10 11.00 2,83 5,00 1,17 184 190,17 4. 07/02/2023 12.45 15.20 2,58 0,67 5,75 160 166,42 5. 17/02/2023 08.20 11.00 2,67 5,00 1,33 160 166,33 6. 01/03/2023 07.55 10.25 2,50 5,58 0,92 176 182,50 7. 09/03/2023 09.05 11.20 2,25 4,67 2,08 176 182,75 8. 23/03/2023 13.00 15.30 2,50 0,50 6,00 176 182,50 9. 04/04/2023 07.30 10.45 3,25 5,25 0,50 144 149,75 10. 11/04/2023 09.05 11.30 2,42 4,50 2,08 144 150,58 11. 09/05/2023 13.35 15.50 2,25 0,17 6,58 168 174,75 12. 23/05/2023 13.00 15.25 2,42 0,58 6,00 168 174,58 Sumber: Data penelitian (2023)
Pada Tabel 4 adalah hasil dari perhitungan TTR ( Time to repair ) dan TTF ( Time to failure ) komponen mesin Bearing VAT.
2) TTR dan TTF Flow meter
Tabel 5. Perhitungan TTR dan TTF Flow meter No. Tanggal Mulai Jam (Jam) Selesai (Jam) TTR (jam) Waktu Akhir Kerusakan -Jam Kerja Selesai Jam Kerja Mulai - Waktu Awal Kerusakan Hari Kerja (Jam) TTF (jam) 1. 02/01/2023 09.25 11.25 2 4,58 2,42 184 191,00 2. 17/01/2023 08.05 09.55 1,83 6,08 1,08 184 191,17 3. 30/01/2023 12.45 14.45 2 1,25 5,75 184 191,00 4. 14/02/2023 12.55 15.00 2,08 1 5,92 160 166,92 5. 28/02/2023 13.30 15.25 1,92 0,58 6,5 160 167,08 6. 06/03/2023 14.00 15.45 1,8 0,25 7 176 183,25 7. 28/03/2023 07.55 09.55 2 6,08 0,92 176 183,00 8. 17/04/2023 09.00 10.45 1,75 5,25 2 144 151,25 9. 08/05/2023 13.00 15.05 2,1 0,92 6 168 174,92 10. 22/05/2023 08.30 10.45 2,25 5,25 1,5 168 174,75 Sumber: Data penelitian (2023)
Pada Tabel 5 diatas adalah hasil dari perhitungan TTR (Time to repair) dan TTF (Time to failure) komponen mesin Flow meter.

## e. Penentuan  index of fit
Index  of  Fit (r)  ditentukan  dengan  metode  Least-Square  Curve-Fitting  yaitu  dengan  memilih koefisien korelasi terbesar antara 4 distribusi yaitu distribusi normal, lognormal, eksponensial, dan weibull. [4][16].  Untuk  pencarian  index  to  fit  TTR  dan  TTF  masing-masing  komponen  dilakukan  dengan menggunakan software minitab 16, berikut hasil yang didapat:
1) index of fit TTR & TTF Bearing VAT
Tabel 6. Hasil perhitungan index of fit TTR & TTF Bearing VAT
Distribusi TTR TTF Anderson-Darling Correlation Coefficient Anderson- Darling Correlation Coefficient Weilbull 2,32 0,911 1,293 0,969 Longnormal 1,291 0,966 1,507 0,943 Exponential 8,499 * 9,324 * Normal 1,389 0,952 1,445 0,951 Sumber: Data penelitian (2023)
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
Berdasarkan pada pengujian yang telah dilakukan pada Tabel 6 maka index of fit TTR part bearing  VAT  dipilih distribusi  yang  memiliki  koefisien  korelasi  yang  terbesar  yaitu  longnormal dengan  nilai  0,966  sedangkan  untuk  index  of  fit  TTF  part  Bearing  VAT  dipilih  distribusi  yang memiliki koefisien korelasi yang terbesar yaitu Weilbull dengan nilai 0,969.
2) index of fit TTR & TTF Flow Meter
Tabel 7. Hasil perhitungan index of fit TTR & TTF Flow meter
Distribution TTR TTF Anderson- Darling Correlation Coefficient Anderson- Darling Correlation Coefficient Weilbull 1,584 0,96 1,454 0,978 Longnormal 1,434 0,973 1,551 0,949 Exponential 7,748 * 7,962 * Normal 1,425 0,973 1,522 0,956

## Sumber: Data penelitian (2023)
Berdasarkan pada pengujian yang telah dilakukan pada Tabel 7 maka index of fit TTR part Flow  meter  dipilih  distribusi  yang  memiliki  koefisien  korelasi  yang  terbesar  yaitu  longnormal dengan  nilai  0,973    sedangkan  untuk  index  of  fit  TTF  part  Flow  meter  dipilih  distribusi  yang memiliki koefisien korelasi yang terbesar yaitu Weilbull dengan nilai 0,978.
f. Penentuan nilai MTTR dan MTTF
Setelah diperoleh distribusi dari setiap komponen mesin maka dilakukan perhitungan MTTR (mean time  to  repair)  dan  MTTF  (mean  time  to  failure)  [13].  Untuk  pencarian  MTTR  dan  MTTF  setiap komponen mesin dilakukan dengan menggunakan software minitab 16, berikut hasil yang didapat:
1) MTTR & MTTF Bearing VAT
• MTTR Bearing VAT
Tabel 8. Hasil perhitungan MTTR Bearing VAT Distribution Mean Standard Error 95% Normal CI Lower Upper Longnormal  2,57876  0,0867258  2,41426  2,75447
Sumber: Data penelitian (2023)
Berdasarkan pada Tabel 8 pengujian MTTR Bearing VAT dengan distribusi yang terpilih yaitu longnormal diperoleh nilai MTTR Bearing VAT sebesar 2,58 jam dan waktu perbaikan antara 2,41 hingga 2,75 jam pada CI 95%.
• MTTF Bearing VAT
Tabel 9. Hasil perhitungan MTTF Bearing VAT Distribution Mean Standard Error 95% Normal CI Lower Upper Weilbull 174,656 4,48116 166,09  183,663 Sumber: Data penelitian (2023)
Berdasarkan pada Tabel 9 pengujian MTTF Bearing VAT dengan distribusi yang terpilih yaitu Weilbull diperoleh  nilai MTTF Bearing VAT sebesar 174,66 jam dan umur pemakaian antara 166,09 hingga 183,66 jam pada CI 95%.
2) MTTR & MTTF Flow Meter
• MTTR Flow Meter
Tabel 10. Hasil perhitungan MTTR Flow Meter Distribution Mean Standard Error 95% Normal CI Lower Upper Longnormal  1,96815  0,0534391  1,86615  2,07572
Sumber: Data penelitian (2023)
Berdasarkan pada Tabel 10 pengujian MTTR Flow meter dengan distribusi yang terpilih yaitu longnormal diperoleh nilai MTTR Flow meter sebesar 1,98 jam dan waktu perbaikan antara 1,87 hingga 2,07 jam pada CI 95%.
• MTTF Flow Meter
T abel 11. Hasil perhitungan MTTF Flow Meter Distribution Mean Standard Error 95% Normal CI Lower Upper Weilbull 176,971 4,57329 168,231  186,166 Sumber: Data penelitian (2023)
Berdasarkan  pada Tabel  11 pengujian  MTTF  terhadap  Flow  meter  dengan  distribusi  yang terpilih yaitu Weilbull maka diperoleh  nilai Flow meter VAT sebesar 176,97 jam dan umur pemakaian antara 168,23 hingga 186,166 jam pada CI 95%.
g. Penentuan interval waktu pemeriksaan
Selanjutnya  dilakukan  perhitungan  interval  waktu  pemeriksaan  untuk  mengetahui  kapan seharusnya  dilakukan  pemeriksaan  ataupun  perbaikan,  yang  dimana  dijabarkan  sebagai berikut[16]:
1) Bearing VAT
➢ Jam kerja per bulan Rata-rata hari kerja per bulan = 20 hari
Jam kerja per hari = 8 jam
Rata-rata jam kerja per bulan = 20 x 8 = 160 jam
➢ Total banyaknya kerusakan selama 5 bulan = 12 kali
➢ Waktu rata-rata perbaikan
1  + 𝑀𝑇𝑇𝑅 𝑅𝑎𝑡𝑎−𝑅𝑎𝑡𝑎 𝑗𝑎𝑚 𝑘𝑒𝑟𝑗𝑎 𝑝𝑒𝑟𝑏𝑢𝑙𝑎𝑛 + 2,578 160 1  = 0,016
 = 1 1  =
1 0,016 = 62,5 jam
➢ Waktu rata-rata pemeriksaan
1 𝑖 = 𝑟𝑎𝑡𝑎" 1 𝑘𝑎𝑙𝑖 𝑝𝑒𝑚𝑒𝑟𝑖𝑘𝑠𝑎𝑎𝑛 rata" kerja perbulan = 0,5 20 =  0,025
𝑖 = 1 1/𝑖 = 1 0,025 = 40
➢ Rata-rata kerusakan
𝑘 = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑒𝑟𝑢𝑠𝑎𝑘𝑎𝑛 𝑝𝑒𝑟 𝑝𝑒𝑟𝑖𝑜𝑑𝑒 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑝𝑒𝑟𝑖𝑜𝑑𝑒
= 12 5 = 2,4 𝑘𝑎𝑙𝑖
➢ Frekuensi pemeriksaan optimal
𝑛 = √ 𝑘𝑥𝑖  = √ 2,4𝑥40 62,5 = 1,24 𝑗𝑎𝑚
➢ Interval waktu pemeriksaan
𝑡
𝑛 = 𝑟𝑎𝑡𝑎 𝑟𝑎𝑡𝑎 𝑗𝑎𝑚 𝑘𝑒𝑟𝑗𝑎 𝑛 = 169 1,24 = 129,03 𝑗𝑎𝑚
2) Flow Meter
➢ Jam kerja per bulan Rata-rata hari kerja per bulan = 20 hari
Jam kerja per hari = 8 jam
Rata-rata jam kerja per bulan = 20 x 8 = 160 jam
➢ Total banyaknya kerusakan selama 5 bulan = 10 kali
➢ Waktu rata–rata perbaikan
1
 =
𝑀𝑇𝑇𝑅 𝑅𝑎𝑡𝑎−𝑅𝑎𝑡𝑎 𝑗𝑎𝑚 𝑘𝑒𝑟𝑗𝑎 𝑝𝑒𝑟𝑏𝑢𝑙𝑎𝑛 = 1,968 160 1
 = 0,0123
 = 𝟏 𝟏  = 𝟏 𝟎,𝟎𝟏𝟐𝟑 = 81,3 Jam
➢ Waktu rata–rata pemeriksaan
1 𝑖 = 𝑟𝑎𝑡𝑎" 1 𝑘𝑎𝑙𝑖 𝑝𝑒𝑚𝑒𝑟𝑖𝑘𝑠𝑎𝑎𝑛 rata" kerja perbulan = 0,5 20 =  0,025
𝒊 = 𝟏 𝟏/𝒊 =
𝟏 𝟎,𝟎𝟐𝟓 = 40
➢ Rata-rata kerusakan
𝑘 = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑒𝑟𝑢𝑠𝑎𝑘𝑎𝑛 𝑝𝑒𝑟 𝑝𝑒𝑟𝑖𝑜𝑑𝑒 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑝𝑒𝑟𝑖𝑜𝑑𝑒 = 10 5 = 2 Kali
➢ Frekuensi pemeriksaan optimal
𝑛 = √ 𝑘𝑥𝑖  = √ 2𝑥40 81,3 = 0,98 𝐽𝑎𝑚
➢ Interval waktu pemeriksaan
𝑡 𝑛 = 𝑟𝑎𝑡𝑎 𝑟𝑎𝑡𝑎 𝑗𝑎𝑚 𝑘𝑒𝑟𝑗𝑎 𝑛 = 160 0,98 = 163,26 𝑗𝑎𝑚

## 4. Kesimpulan
Berdasar  pada  penelitian  yang    dilaksanakan  di  PT.  XYZ  pada  periode  Januari  2023  -  Mei  2023 dengan menggunakan metode RCM maka  kesimpulan yang bisa diambil adalah bahwa komponen kritis yang sering mengalami malfungsi terhadap mesin pembentuk papan fiber semen adalah komponen Bearing VAT dengan RPN sebesar 366 dan  flow meter dengan RPN sebesar 343. Kemudian didapat interval waktu pemeriksaan untuk masing-masing komponen kritis tersebut antara lain komponen Bearing VAT kegiatan pemeriksaan  dilakukan  selama  129,03  jam  sekali  sedangkan  untuk  komponen  Flow  meter  kegiatan pemeriksaan dilakukan selama 163,26 jam sekali.

## 5. Referensi
[1] H. Hidayat, M. Jufriyanto, and A. W. Rizqi, “Perancangan RCM (Reliability Centered Maintenance) Untuk Mengurangi Downtime Mesin Pembuat Botol (Studi Kasus PT IGLAS (Persero), Gresik),” Matrik , vol. 21, no. 2, p. 157, 2021, doi: 10.30587/matrik.v21i2.2038.
[2] T. J. Wibowo, T. S. Hidayatullah, and A. Nalhadi, “Analisa Perawatan pada Mesin Bubut dengan Pendekatan Reliability Centered Maintenance (RCM),” J. Rekayasa Ind. , vol. 3, no. 2, pp. 110–120, 2021, doi: 10.37631/jri.v3i2.485.
[3] I. Zein, D. Mulyati, and I. Saputra, “Perencanaan Perawatan Mesin Kompresor Pada PT. Es Muda Perkasa Dengan Metode Reliability Centered Maintenance (RCM),” J. Serambi Eng. , vol. 4, no. 1, p. 383, 2019, doi: 10.32672/jse.v4i1.848.
[4] S.  Sunaryo,  L.  Hakim,  A.  A.  Puji,  and  D.  Denur,  “Penerapan  Metode  Reliability  Centered Maintenance ( RCM ) Pada Mesin Cake Breaker Conveyor Di Pabrik Kelapa Sawit (PKS ),” J. Tek. Ind. Terintegrasi , vol. 4, no. 2, pp. 21–28, 2021, doi: 10.31004/jutin.v4i2.3220.
[5] W.  H.  Afiva,  F.  T.  D.  Atmaji,  and  J.  Alhilman,  “Penerapan  Metode  Reliability  Centered Maintenance  (RCM)  Pada  Perencanaan  Interval  Preventive  Maintenance  Dan  Estimasi  Biaya Pemeliharaan Menggunakan Analisis FMECA (Studi Kasus : PT. XYZ ),” J. PASTI , vol. 13, no. 3, p. 298, 2020, doi: 10.22441/pasti.2019.v13i3.007.
[6] R.  Rohmat,  “Analisis  Perawatan  Mesin  Conveyor  Dengan  Metode  Reliability  Centered Maintenance  (RCM),” JUSTI  (Jurnal  Sist.  dan  Tek.  Ind. ,  vol.  3,  no.  1,  p.  145,  2022,  doi: 10.30587/justicb.v3i1.4761.
[7] A.  B.  Sulistyo  and  S.  Muhlis,  “Analisis  Sistem  Perawatan  Pada  Mesin  Gulung  Primer  Dengan Metode  Reliability  Centered  Maintenance  (RCM)  Dan  Failure  Mode  And  Effect  Analysis (FMEA),” J. InTent , vol. 5, no. 2, pp. 27–35, 2022, [Online]. Available: http://eprints.unpam.ac.id/8104/
[8] H. H. Azwir, A. I. Wicaksono, and H. Oemar, “Manajemen Perawatan Menggunakan Metode RCM Pada  Mesin  Produksi  Kertas,” J.  Optimasi  Sist.  Ind. ,  vol.  19,  no.  1,  pp.  12–21,  2020,  doi: 10.25077/josi.v19.n1.p12-21.2020.
[9] N. Cahyono Dwi M, Achmadi F, Sari, “Analisis Kegiatan Perawatan Dengan Menggunakan Metode RCM Dan OMMP Pada Perusahaan PT. XYZ,” J. Ind. Enggineering Manaj. , vol. 16, no. 01, pp. 48–58, 2021.
[10] A.  RASYID,  A.  Mokodompit,  and  N.  I.  Aprilia,  “Perencanaan  Pemeliharaan  Mesin  First  Press Expeller  P03  Dengan  Menggunakan  Metode RCM  di  PT.  Multi  Nabati  Sulawesi,” J.  Ekon.  Sos. Hum. , vol. 2, no. 05, pp. 104–110, 2020.
[11] R.  Eliesa,  Usi;  Rahmadewi,  “Analisis  Maintenance  Mesin  Jet  Bor  MBasic  2000  Motor  Dengan Metode RCM (Relability Centrad Maintenance),” J. Ilm. Wahana Pendidik. , vol. 9, no. 13, pp. 625– 634, 2023.
[12] R. Antema, S. Samsuddin, and I. Zein, “Analisa Perawatan Mesin Genset pada Perusahaan Penyedia Layanan Telekomunikasi dengan Menggunakan Metode RCM,” Karya Ilm. Fak. Tek. , vol. 2, no. 2, pp. 1–7, 2022.
[13] D. Prasetya and I. W. Ardhyani, “Menggunakan Metode Reliability Centered Maintenance ( RCM ) ( Studi Kasus : PT . S ),” JISO J. Ind. Syst. Optim. , vol. 1, no. 1, pp. 7–14, 2018.
[14] M. R. Abidin, S. S. Dahda, and D. Andesta, “Perencanaan Penjadwalan Perawatan Mesin Wheel Loader  Dengan  Pendekatan  Reliability  Centered  Maintenance  Di  Pt.  Swadaya  Graha,” JUSTI (Jurnal Sist. dan Tek. Ind. , vol. 2, no. 1, p. 119, 2021, doi: 10.30587/justicb.v2i1.3221.
[15] R. I. Yaqin, Z. Z. Zamri, J. P. Siahaan, Y. E. Priharanto, M. S. Alirejo, and M. L. Umar, “Pendekatan FMEA  dalam  Analisa  Risiko  Perawatan  Sistem  Bahan  Bakar  Mesin  Induk:  Studi  Kasus  di  KM. Sidomulyo,” J.  Rekayasa  Sist.  Ind. ,  vol.  9,  no.  3,  pp.  189–200,  2020,  doi: 10.26593/jrsi.v9i3.4075.189-200.
[16] F. Febrian, “Perancangan Penjadwalan Perawatan Mesin Mixer Transparant Soap Dengan Metode Reliability  Centered  Maintenance  (RCM)  II  dan  Age  Replacement  di  PT.  XYZ,”  UPN  Veteran Jakarta, 2021. [Online]. Available: https://repository.upnvj.ac.id/16154/