Proposed Maintenance Policy Design on Paving Molding Machine Using  Reliability  and  Risk  Centered  Maintenance  (RRCM) Method at PT XYZ
Usulan  Perancangan  Kebijakan  Pemeliharaan  Pada  Mesin Pencetak  Paving  Menggunakan  Metode  Reliability  and  Risk Centered Maintenance (RRCM) di PT XYZ
I Gede Oka Mahendra 1 , Fransiskus Tatas Dwi Atmaji 1* , Judi Alhilman 1* 1 Jurusan Teknik Industri, Fakultas Rekayasa Industri, Telkom University Jl. Telekomunikasi No. 1, Terusan Buahbatu - Bojongsoang, Bandung, Indonesia, 40257 email : Igedeokamahendra@student.telkomuniversity.ac.id , franstatas@telkomuniversity.ac.id , alhilman@telkomuniversity.ac.id doi: https://doi.org/10.31315/opsi.v14i2.5477
Received: 17 th September 2021; Revised: 18 nd October 2021; Accepted: 23 rd Oktober 2021; Available online: 21 st December 2021; Published regularly: December 2021

## ABSTRACT
PT. XYZ is a company engaged in construction and manufacturing. The company focuses on paving production. Where there is a problem with paving printing machines in carrying out production, there are many productions that do not reach the target or the production process does not run optimally.   The purpose of this study is to find out the performance of paving molding machines, especially in the components that most often experience damage to  paving  molding  machines.  Based  on  historical  data  on  machine  damage,  a  paving  molding  machine  is  a machine that has had the highest frequency of damage for 5 years, because this machine operates continuously to  meet  production  targets  and  paving  demand  from  customers.  Reliability  and  Risk  Centered  Maintenance (RRCM) methods to be used to analyze a historical engine malfunction. The results obtained in the form of 7 proposed maintenance tasks are 2 scheduled on-condition tasks, 3 scheduled restoration tasks, 2 scheduled waste tasks. In addition, the average maintenance time interval for pillow blocks is 7 months, iron molding is 11 months, and chain is 4 months. The total cost of proposed maintenance is lower than IDR 52,938,750 or 41.7% compared to the existing maintenance cost of PT. XYZ. The development of this research is to increase the application of RCM as a basis for maintaining the balance between preventive maintenance and corrective maintenance while optimizing maintenance costs to improve engine reliability by considering risk factors as an analysis.
Keywords: Reliability and Risk Centered Maintenance; Risk Matrix; Uncertainty Assessment

## ABSTRAK
PT. XYZ adalah perusahaan yang bergerak di bidang konstruksi dan manufaktur. Perusahaan ini berfokus pada produksi  paving.  Dimana  terjadi  permasalahan  terhadap  mesin  pencetak  paving  dalam  melakukan  produksi, adapun  terdapat  jumlah  produksi  yang  tidak  mencapai  target  atau  proses  produksi  tidak  berjalan  secara maksimal.    Tujuan  dari  penelitian  ini  yaitu  untuk  mengetahui  kinerja  mesin  pencetak  paving,  terutama  pada komponen  yang  paling  sering  mengalami  kerusakan  pada  mesin  pencetak  paving.  Berdasarkan  data  historis kerusakan  mesin,  mesin  pencetak  paving  adalah  mesin  yang  memiliki  frekuensi  kerusakan  tertinggi  selama 5 tahun, dikarenakan mesin ini beroperasi secara terus-menerus untuk memenuhi target produksi dan permintaan paving dari customer. Metode Reliability and Risk Centered Maintenance (RRCM) yang akan digunakan untuk menganalisis data historis kerusakan mesin. Hasil yang didapat berupa 7  proposed maintenance task  yaitu 2 scheduled on-condition task, 3 scheduled restoration task, 2 scheduled discard task. Selain itu didapatkan interval waktu rata-rata pemeliharaan untuk pillow block selama 7 bulan, besi molding 11 bulan dan rantai 4 bulan. Total biaya  maintenance  usulan  lebih  rendah  Rp  52.938.750  atau  sebesar  41,7  %  dibandingkan  dengan  biaya
maintenance eksisting PT.XYZ. Pengembangan dari penelitian ini yaitu menggabungkan penerapan RCM sebagai dasar untuk menjaga keseimbangan antara preventive maintenance dan corrective maintenance sekaligus dapat mengoptimalkan  biaya  pemeliharaan guna  meningkatkan keandalan  mesin  dengan  mempertimbangkan  faktor risiko sebagai analisisnya.
Kata Kunci: Keandalan dan Pemeliharaan Berpusat pada Risiko; Matriks Risiko; Penilaian Ketidakpastian

## 1.  PENDAHULUAN
Sektor  industri  menjadi  sektor  penting dalam  pembangunan  perekonomian  Indonesia. Salah  satu  industri  yang  memberikan  banyak manfaat dan perubahan yaitu industri konstruksi dan  manufaktur.  Dalam  industri  manufaktur, mesin-mesin  perlu  dijaga  atau  dilakukan pemeliharaan  supaya  bisa  digunakan  dalam jangka  waktu  yang  panjang.  Selama  proses produksi  berlangsung  mesin  harus  dipantau dengan  baik  untuk  memastikan  mesin  berjalan sesuai  jadwal,  dan  tidak  ada  kerusakan mendadak  yang  dapat  mengganggu  proses produksi (Atmaji & Alhilman, 2018).
Pemeliharaan  adalah  suatu  kegiatan  yang dilakukan  untuk  mengembalikan  fungsi  suatu mesin atau sistem ke fungsi semula (Dhamayanti et  al.,  2016). Maintenance adalah  kombinasi berbagai tindakan guna menjaga sebuah alat atau aset  dengan  cara  memperbaiki  hingga  kondisi dapat  diterima  (Basanta  et  al.,  2017). Pemeliharaan mesin adalah suatu kegiatan untuk mengembalikan  fungsi  suatu  mesin,  peralatan, atau sistem ke tingkat operasi semula untuk hasil yang lebih optimal (Afiva et al., 2019).
Saat mesin beroperasi selama 24 jam dalam sehari,  sistem  pemeliharaan  mesin  harus dipertimbangkan  untuk  menjamin  kelanjutan proses produksi tersebut (Alhilman et al., 2017). Sistem  pemeliharaan  dibagi  menjadi  2  jenis, yaitu preventive  maintenance dan corrective maintenance (Márquez,  2007). Corrective maintenance adalah kegiatan pemeliharaan yang dilakukan  setelah  komponen  mengalami kerusakan, biasanya dilakukan saat mesin sudah berhenti untuk mengembalikan sistem ke fungsi semula.  Sedangkan preventive  maintenance adalah  kegiatan  pemeliharaan  yang  dilakukan sebelum  komponen  mengalami  kerusakan  dan bertujuan untuk mencegah terjadinya kegagalan dari mesin atau komponen tersebut (Holgado et al., 2016).
PT. XYZ adalah perusahaan yang bergerak dalam industri paving. Dalam proses produksinya,  perusahaan  memiliki  satu  mesin
pencetak  paving  yang  digunakan  untuk memproduksi paving. Mesin tersebut beroperasi secara terus-menerus karena disesuaikan dengan target  dan  permintaan  konsumen.  Mesin  yang beroperasi  terus-menerus  dapat  menyebabkan keandalan mesin akan menurun dan menyebabkan mesin mengalami rusak.
PT. XYZ sering mengalami masalah pada kerusakan  mesin,  salah  satunya  kinerja  mesin tidak  maksimal  yang  menyebabkan  target produksi  dan  permintaan  paving  tidak  bisa tercapai.  Mesin  pencetak  paving  memiliki frekuensi kerusakan yang paling tinggi selama 5 tahun.  Dapat  dilihat  pada  gambar  1,  mesin pencetak  paving  memberikan  pengaruh  sangat besar  terhadap  proses  produksi.  Jika  terjadi kerusakan maka kegiatan produksi akan berhenti dan tidak akan menghasilkan output.
Kegiatan  pemeliharaan  yang  dilakukan oleh  perusahaan  saat  ini  berupa corrective maintenance , yaitu melakukan kegiatan pemeliharaan  jika  mesin  tidak  bisa  beroperasi saat  itu  juga.  Hal  ini  yang  menyebabkan downtime mesin  meningkat  sehingga  kinerja atau  keandalan  mesin akan  menurun.  Kegiatan corrective maintenance akan menjadi penyebab borosnya biaya pada saat melakukan pemeliharaan pada mesin (Joel Levitt, 2008).
Untuk  mengoptimalkan  kinerja  mesin pencetak  paving,  perusahaan  diharuskan menyusun  jadwal  kegiatan  pemeliharaan  yang
45 37 78 28 0 50 100 Hopper Mixer Pencetak Input
Pallet
F re qu en cy Machine Type Jumlah Kerusakan Mesin Paving 2015 - 2019
Gambar  1. Grafik Frekuensi Kerusakan Mesin
dapat  meningkatkan  performansi  mesin  dalam melakukan  produksi.  Salah  satu  metode  untuk menyusun  penjadwalan  pemeliharaan  mesin yaitu metode Reliability Centered Maintenance (RCM).  Beberapa  hasil  penelitian  terdahulu tentang  kebijakan maintenance yaitu  jadwal pemeliharaan, interval waktu perbaikan komponen, dan meminimalkan biaya pemeliharaan  yang  dapat  dijadikan  peneliti sebagai  acuan  dalam  penelitian  ini.  Menurut (Igba et al., 2013) menjelaskan bahwa “Metode RCM  merupakan  cara  mengetahui  penyebab dari  waktu  henti  pada  komponen  yang mengalami  kegagalan  dan  kinerja  yang  buruk melalui pencegahan kegagalan serta melakukan pendekatan  terkait  kegiatan  pemeliharaan  pada komponen yang mengala mi kegagalan”.
Menurut (Okwuobi et al., 2018) menjelaskan bahwa “RCM membahas mengenai rekomendasi  terkait  penerapan  pemeliharaan yang  terpusat  pada  sistem  guna  meningkatkan keandalan  mesin  saat  produksi  berlangsung dengan maksud memberi program pemeliharaan preventif  baru”.  Penelitian  yang  dilakukan (Alrifaey  et  al.,  2020)  hasil  penelitian  ini menunjukkan  "Untuk  mendapatkan  jadwal kebijakan pemeliharaan maksimal untuk seluruh sistem,  maka  diperlukan  langkah-langkah penerapan  metode  RCM  yaitu  pembuatan prioritas failure  mode untuk  setiap  sistem penyusun  mesin  hingga  tahap  keputusan dilakukan pemeliharaan pada setiap sistem”.
Penelitian  yang  dilakukan  (Kullawong  & Butdee, 2015) hasil penelitian ini menunjukkan “RCM  dapat  memberikan  hasil  berupa pengembangan  jadwal  pemeliharaan  dan manajemen  biaya  pemeliharaan  di Plant  Hard Chrome  Plating ”.  Penelitian  yang  dilakukan (Fang  et  al.,  2019)  hasil  penelitian  ini menunjukkan  “Penerapan  metode  RCM  dapat memberikan pengembangan strategi pemeliharaan yang sesuai dengan masalah pada komponen kritis, sehingga pengoperasian kereta api  berjalan  lancar”.  Menurut (Gupta  et  al., 2016) menjelaskan  bahwa  “Metode  R CM dipakai  dalam  memilih  strategi  pemeliharaan yang  sesuai  pada  tiap failure  mode .  Untuk menentukan komponen yang sering mengalami kegagalan dilakukan dengan perhitungan RPN. RPN  merupakan  salah  satu  cara  untuk menentukan komponen kritis dari failure mode pada sistem”.
Penelitian  yang  dilakukan  (Sinha  & Mukhopadhyay,  2015)  hasil  penelitian  ini menunjukkan  “Metode  RCM  memfokuskan penerapan  pemeliharaan  yang  berpusat  pada keandalan  sistem  guna  meningkatkan  kinerja mesin cone  crusher dalam  melakukan produksi”.  Menurut (Niu  et  al.,  2010) menjelaskan  bahwa  “Penerapan  strategi  RCM mampu  meningkatkan  kegiatan  pemeliharaan dan  mendapat  keuntungan  biaya  pemeliharaan lebih optimal”. Menurut (Khorshidi et al., 2015) menjelaskan  bahwa  “RCM  adalah  proses mengambil keputusan sistematis guna menjaga keseimbangan  antara  tindakan  pemeliharaan preventif  dan  korektif  sekaligus  memilih rencana  pemeliharaan  hemat  biaya  guna meningkatkan keandalan mesin ”.
Penelitian  yang  dilakukan  (Atmaji  et  al., 2017)  pada  sub-sistem  kritis  mesin  pesawat menjelaskan bahwa “Tujuan utama RCM adalah membangun  prioritas  mengenai  desain  yang mampu  mendukung  kegiatan  pemeliharaan preventif  dan  mendapat  informasi  yang bermanfaat untuk meningkatkan desain komponen dengan keandalan, ketersediaan, dan pemeliharaan”.  Penelitian  yang  dilakukan (Atmaji, 2015) hasil penelitian ini menunjukkan “Penerapan metode RCM menghasilkan jadwal pemeliharaan, interval waktu  penggantian  yang optimum    dan  total    biaya  pemeliharaan  yang minimum untuk tiap komponen kritis”.
Belum  adanya  jadwal  pemeliharaan, interval  waktu  pemeliharaan,  dan  biaya pemeliharaan yang masih tinggi, maka peneliti mengusulkan  menerapkan  metode  RRCM dalam menentukan usulan kebijakan pemeliharaan  yang  lebih  optimal.  Menurut (Selvik  &  Aven,  2011)  menjelaskan  bahwa “RRCM  memiliki  tujuan  untuk  menciptakan metode  pemeliharaan  yang  akurat,  fokus  serta optimal  agar  mendapat  keandalan  ( reliability ) fasilitas  yang  maksimal  dengan  mengacu  pada faktor risiko sebagai salah satu analisisnya ”.

## 2.  METODE
Penelitian  ini  berfokus  pada  komponen kritis  mesin  pencetak  paving.  Pada  gambar  2, langkah  pertama  dilakukan system  breakdown structure .  Tujuan  dilakukan system  breakdown structure yaitu  untuk  mengetahui  komponen penyusun  pada  mesin  pencetak  paving. Selanjutnya  dilakukan  penentuan  komponen
Vol 14 No 2 December 2021
kritis menggunakan risk matrix. Penentuan risk matrix yang  digunakan  menurut  standar (AS/NZS  4360,  1999).  Tujuan  dilakukannya risk  matrix yaitu  untuk  mengetahui  sub-sistem kritis  pada  mesin  dengan  mengklasifikasikan dampak  dan  kemungkinan  risiko  yang  terjadi pada  saat  mesin  rusak.  Setelah  itu  dilakukan perhitungan  TTR,  TTF,  dan  TBF  untuk mengetahui distribusi yang terpilih untuk setiap komponen kritis. Selanjutnya dilakukan dengan menghitung  MTTR,  MTTF,  dan  MTBF.  Data MTTR,  MTTF,  dan  MTBF  dibutuhkan  untuk mengetahui  interval  waktu maintenance dari setiap komponen kritisnya. Proposed
maintenance task dan interval waktu maintenance yang akan dijadikan usulan kepada perusahaan dalam penentuan untuk menerapkan kebijakan maintenance -nya. MTBF merupakan parameter dari keandalan  sistem  atau  dapat  digunakan  untuk membandingkan  sistem  atau  desain  yang
berbeda  (Lienig  &  Bruemmer,  2017).  MTTF adalah  rata-rata  dari  selang  waktu  antara kerusakan  komponen  yang  pertama  dengan kerusakan  selanjutnya.  Sedangkan  MTTR adalah waktu yang diperlukan untuk memperbaiki  komponen  yang  rusak  hingga komponen  berfungsi  kembali  (Atmaji,  2015). Berikut  rumus  untuk  menentukan  setiap distribusi yaitu:
1. Distribusi Normal
MTTF  =  µ (1) 2. Distribusi Weibull MTFF  =  η x Γ (1 + 1 β ) (2)
3. Distribusi Eksponensial MTFF  = 1 λ (3)
Gambar  2 . Model Konseptual Penelitian
Setelah mendapatkan hasil MTTR, MTTF, dan MTBF, langkah selanjutnya membuat RCM Information Worksheet untuk setiap komponen kritis  mesin  pencetak  paving.  Selanjutnya, dilakukan pembuatan RCM Decision Worksheet yang  akan  digunakan  untuk  menetapkan proposed  maintenance  task yang  sesuai  untuk setiap komponen kritis mesin pencetak paving. Kemudian  dilanjutkan  melakukan  perhitungan untuk  setiap proposed  maintenance  task yang terpilih  sehingga  mendapatkan  interval  waktu pemeliharaan untuk setiap komponen kritis pada mesin pencetak paving. Garis putus-putus pada kerangka  RRCM  yaitu uncertainty  assessment merupakan  penambahan  variabel  baru  berupa risiko.
Menurut  (Márquez,  2007)  menjelaskan bahwa  “ RCM  diklasifikasikan  menjadi  3 kategori proposed  maintenance  task yaitu, pertama scheduled on-condition task merupakan pemeliharaan yang dilakukan dengan mengamati  atau  mengukur  kinerja  komponen pada  saat  mesin  sedang  beroperasi  apabila terdapat tanda-tanda kerusakan pada komponen atau  sistem  tersebut.  Kedua scheduled restoration  task merupakan  pemeliharaan melalui  perbaikan  sistem  pada  jadwal  tertentu sebelum batasan usianya tanpa melihat kondisi
sistem  saat  itu,  yang  membuat  sistem  perlu diberhentikan untuk sementara. Ketiga scheduled discard task merupakan pemeliharaan dengan  cara  penggantian  suku  cadang  ataupun komponen tertentu dari sebuah sistem sebelum batasan  usianya  tanpa  memperhatikan  kondisi suku cadang ataupun komponen sistem terkait”. Berikut  persamaan  yang  digunakan  dalam menentukan interval waktu scheduled restoration task dan scheduled discard task :
TM  =  η  ×   [ Cm Cf(β−1) ] 1 β (4)
Cm  =  PM 𝑐𝑜𝑠𝑡 + Downtime 𝑐𝑜𝑠𝑡 +  Cw (5) Cf =  Cr + MTTR (Co  +  Cw) (6)
Keterangan :
TM  :  Interval  waktu  maintenance  dalam satuan jam
Cm  : Total biaya maintenance Cf  :  Biaya  perbaikan  sistem  atau penggantian komponen dari sistem Cw  : Upah engineer Cr  :  Biaya  penggantian  atau  perbaikan kerusakan suku cadang Co  : Biaya kerugian produksi.
Gambar  3. Kerangka Metode RRCM
(Sumber : Selvik & Aven, 2011)
Gambar  3,  merupakan  langkah-langkah dalam menerapkan metode RRCM. Empat kotak pertama  adalah  bagian  dari  RCM.  Lalu  kotak kelima adalah langkah pengintegrasian penilaian  dari  faktor  risiko  (Selvik  &  Aven, 2011).  Dalam  pengintegrasian  faktor  risiko,
dilakukan dengan identifikasi faktor ketidakpastian  yang  berkaitan  dengan  tingkat ketidakpastian,  tingkat  sensitivitas,  dan  tingkat kepentingan,  Setelah  semua  hasil  didapat, selanjutnya  dilakukan  perluasan Extended RRCM worksheet untuk  mengikutsertakan
seluruh  hasil  dari  penilaian  pada  langkah- langkah yang dipaparkan sebelumnya.

## 3.   HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. System Breakdown Structure (SBS)
Langkah  pertama  yang  dilakukan  dalam penerapan  RRCM  adalah System  Breakdown
Structure (SBS).  Berikut  merupakan  SBS  dari mesin pencetak paving:
Gambar  4. SBS Mesin Pencetak Paving
Pada  gambar  4,  mesin  pencetak  paving memiliki sub-sistem elektrik dan mekanik. Pada sub-sistem  elektrik  terdapat  komponen  seperti monitor  kontrol,  motor  listrik,  dan  sensor. Sedangkan  untuk  sub-sistem  mekanik  terdapat komponen  seperti  tuas press , pillow  block , flange , gear ,  rantai,  selang  hidrolik,  besi molding , dan batang besi hollow.

## 3.2. Penentuan Komponen Kritis
Selanjutnya dilakukan penentuan komponen kritis menggunakan risk matrix . Risk matrix diklasifikasikan  menjadi  empat  bagian
berdasarkan  warna,  yang  terdiri  dari  warna hijau,  kuning,  jingga (orange) ,  dan  merah. Komponen  yang  berada  pada  warna  hijau memiliki  kondisi  yang  aman,  komponen tersebut tidak menimbulkan dampak yang besar bagi  perusahaan.  Komponen  yang  berada  pada warna kuning akan menimbulkan dampak bagi perusahaan  tetapi  tidak  terlalu  signifikan.
Komponen yang berada pada warna orange dan merah  memiliki  kondisi  tidak  aman  atau mengalami  kegagalan  fungsi  yang  dapat berpengaruh secara signifikan terhadap kerugian yang  diterima  perusahaan  (AS/NZS  4360, 1999).
Tabel 1. Risk Matrix Sub-sistem Mesin Pencetak Paving
Likelihood Severity Insignificant Minor Moderate Major Catastrophic Almost Certain Rantai Likely Besi Molding Possible Sensor, Selang Hidrolik,
Besi Batang
Hollow Pillow Block Unlikely Flange, Gear Rare Motor Listrik Monitor Kontrol, Tuas Press
Berdasarkan tabel 1, didapatkan hasil dari perhitungan menggunakan risk matrix , terdapat 3  komponen  kritis  dari mesin  pencetak  paving yaitu pillow  block ,  besi molding, dan  rantai. Selanjutnya  ke-3  komponen  tersebut  perlu dilakukan tindakan permeliharaan yang lebih.
3.3.  Perhitungan  Nilai  MTTR,  MTTF,  dan MTBF
Penentuan distribusi dilakukan menggunakan software Minitab  19.  Dalam menentukan distribusi yang terpilih bisa melihat
nilai Anderson-Darling (AD) dan nilai P- Value. Nilai  AD  terkecil  akan  mewakili  penyebaran data  yang  diuji  dan  nilai  P- Value merupakan parameter  untuk  menerima  ataupun  menolak hipotesis.  P- Value >  α,  maka  H0  diterima.
Tingkat  kepercayaan  yang  digunakan  yakni 95%.
Tabel  2,  3,  dan  4  menunjukkan  distribusi yang dipilih untuk data waktu kerusakan, waktu perbaikan, dan waktu henti.
Tabel 3. Hasil Uji Distribusi TTF
Komponen Distribusi AD Value P- Value Distribusi Terpilih Pillow Block Normal Exponential Weibull 0,364 1,604 0,349 0,382 0,020 >0,25 0 Weibull Besi Molding Normal Exponential Weibull 0,315 2,274 0,298 0,493 0,004 >0,25 0 Weibull Rantai Normal Exponential Weibull 0,610 3,831 0,591 0,097 <0,00 3 0,118 Weibull
Tabel 2. Hasil Uji Distribusi TTR Komponen Distribusi AD Value P- Value Distribusi Terpilih Pillow Block Normal Exponential Weibull 0,373 5,706 0,393 0,368 <0,003 >0,250 Normal Besi Molding Normal Exponential Weibull 0,233 4,013 0,214 0,739 <0,003 >0,250 Weibull Rantai Normal Exponential Weibull 0,166 6,898 0,232 0,927 <0,003 >0,250 Normal
Tabel 4. Hasil Uji Distribusi TBF
Komponen Distribusi AD Value P- Value Distribusi Terpilih Pillow Block Normal Exponential Weibull 0,364 1,606 0,349 0,382 0,020 >0,250 Weibull Besi Molding Normal Exponential Weibull 0,315 2,276 0,298 0,493 0,004 >0,250 Weibull Rantai Normal Exponential Weibull 0,609 3,833 0,591 0,097 <0,003 0,118 Weibull Tabel 5. Hasil Perhitungan MTTR Komponen Distribusi Terpilih Γ( 1 β + 1) MTTR (Hour) Pillow Block Normal - 3,2 Besi Molding Weibull 1.1345 2,4 Rantai Normal - 1,1 Tabel 6. Hasil Perhitungan MTTF Komponen Distribusi Terpilih Γ( 1 β + 1) MTTF (Hour) Pillow Block Weibull 1.51 3320,8 Besi Molding Weibull 1.33 3691,9 Rantai Weibull 135 2147,6 Tabel 7. Hasil Perhitungan MTBF Komponen Distribusi Terpilih Γ( 1 β + 1) MTTF (Hour) Pillow Block Weibull 1.51 3324,1 Besi Molding Weibull 1.33 3694,6 Rantai Weibull 1,35 2148,9
Selanjutnya  dilakukan  perhitungan  MTTR, MTTF, dan MTBF untuk setiap komponen kritis menggunakan  software  AvSim+  9.0  untuk mencari  parameter  untuk  setiap  distribusi komponen kritis.
Tabel  5,  nilai  MTTR  untuk  komponen pillow  block adalah  3,2  jam,  komponen  besi molding adalah  2,4  jam,  dan  komponen  rantai adalah 1,1 jam. Pada Tabel 6 nilai MTTF untuk komponen pillow  block adalah  3320,8  jam, komponen besi molding adalah 3691,9 jam, dan komponen rantai adalah 2147,6 jam. Pada Tabel 7  nilai  MTBF  untuk  komponen pillow  block adalah  3324,1  jam,  komponen  besi molding
adalah 3694,6 jam, dan komponen rantai adalah 2148,9 jam.

## 3.4. Perhitungan RRCM
RCM Information  Worksheet berisikan function,  functional  failure,  failure  mode ,  dan failure  effect tiap  komponen  kritis  mesin pencetak paving. Langkah selanjutnya, dilakukan pembuatan RCM Decision Worksheet guna  mendapatkan  kebijakan  pemeliharaan berupa proposed maintenance task yang sesuai untuk  setiap  komponen  kritis  mesin  pencetak paving.  Penentuan  RCM Decision  Worksheet dilakukan dengan consequence evaluation pada setiap failure  mode yang  sudah  diidentifikasi dan  diisi  langsung  oleh engineer PT.  XYZ, untuk  pengisiannya  mengikuti  langkah  dari (Rahmadhanty  et  al.,  2019).  Selanjutnya dilakukan perhitungan interval waktu pemeliharaan berdasarkan proposed maintenance  task yang  dipilih.  Setelah  selesai menentukan proposed  maintenance  task dan interval  waktu  pemeliharaan  untuk  setiap komponen kritis, selanjutnya dilakukan analisis uncertainty  assessment .  Pada uncertainty assessment, faktor ketidakpastian menjadi salah satu  bentuk  risiko.  Faktor  risiko  ini  akan mempengaruhi  hasil  pengambilan  keputusan akhir dalam tugas pemeliharaan yang diusulkan. Untuk  mengintegrasikan hasil penilaian ketidakpastian  ini  ke  dalam  keputusan pemeliharaan yang diusulkan, peneliti memperluas  lembar  kerja  RCM  dengan memasukkan  semua  hasil  penilaian  dari uncertainty assessment .
Terdapat  2  faktor  ketidakpastian  yang memiliki  peran  penting  dalam  mengambil keputusan  akhir  untuk  usulan proposed maintenance  task .  Adapun  kedua  faktor  itu adalah degree  of  uncertainty dan degree  of sensitivity (Selvik  &  Aven,  2011).  Jika  pada failure  mode untuk  setiap  komponen  kritis memiliki  penilaian degree  of  uncertainty  high dan pada degree of sensitivity memiliki penilaian high, maka  dapat  disimpulkan degree  of importance menghasilkan  nilai high .  Jika didapatkan  hasil  dari degree  of  importance memiliki  penilaian “ high ” maka  dapat mengubah proposed  maintenance  task dan interval  waktu  pemeliharaan  yang  sudah direkomendasikan sebelumnya.
Tabel  8,  memberikan  informasi  yaitu menggabungkan  lembar  kerja  keputusan  RCM
Vol 14 No 2 December 2021
dengan penilaian ketidakpastian yang
menghasilkan  kerangka Extended RRCM Worksheet .  Dengan  menggunakan  alat  bantu RCM Decision Worksheet dan penilaian faktor ketidakpastian,  peneliti  memperoleh  hasil berupa Scheduled  On-condition  Task untuk komponen pillow  block dilakukan  kegiatan pemeliharaan sebagian besar dengan mengamati atau  mengukur  kinerja  komponen.  sedangkan Schedule Discard Task untuk komponen pillow block dilakukan  kegiatan  pemeliharaan dengan cara penggantian suku cadang komponen.
Pada  tabel  9,  didapatkan  hasil  berupa Scheduled  Restoration  Task untuk  komponen besi molding ,  maka  kegiatan  pemeliharaan melalui  perbaikan  sistem  pada  jadwal  tertentu perlu diberhentikan untuk sementara
Pada  Tabel  10,  didapatkan  hasil  berupa Scheduled On-condition Task untuk komponen rantai dilakukan kegiatan pemeliharaan sebagian  besar  dengan  mengamati  atau mengukur  kinerja  komponen.  sedangkan Schedule Discard Task untuk komponen rantai dilakukan  kegiatan  pemeliharaan  dengan  cara penggantian suku cadang komponen
Tabel 8. Hasil Lembar Kerja Keputusan Extended RRCM untuk Pillow Block RCM Information Worksheet Unit or Equipment Mesin Pencetak Paving Unit or Item Pillow Block Information Reference Consequence Evaluation H1  H2 H3
Uncertainty Assessment Proposed Maintenance S1 S2 S3 O1  O2 O3
F  FF FM H  S  E  O  N1  N2 N3 Degree of Uncertainty Degree of Sensitivity Degree of Importance
1 1 1 Mengalami aus Y  N  N  Y Y L L/M L/M Scheduled On- condition Task 2 Bagian dalam pecah Y  N  N  Y N N Y
L/M L/M L/M Schedule Discard Task Tabel 9. Hasil Lembar Kerja Keputusan Extended RRCM untuk Rantai RCM Information Worksheet Unit or Equipment Mesin Pencetak Paving Unit or Item Besi Molding Information Reference Consequence Evaluation H1  H2 H3 Uncertainty Assessment
Proposed Maintenance
S1 S2 S3 O1  O2 O3 F  FF FM H  S  E  O  N1  N2 N3 Degree of Uncertainty Degree of Sensitivity Degree of Importance
1 1 1 Mengalami aus Y  N  N  Y N Y L/M L/M L/M Scheduled Restoration Task 2 Mengalami bengkok Y  N  N  Y N Y L/M M/H M/H Scheduled Restoration Task 3 Mengalami patah Y  N  N  Y N Y L/M M/H M/H Scheduled Restoration Task
Tabel 10. Hasil Lembar Kerja Keputusan Extended RRCM untuk Besi Molding RCM Information Worksheet Unit or Equipment Mesin Pencetak Paving Unit or Item Rantai Information Reference Consequence Evaluation H1  H2 H3 Uncertainty Assessment
Proposed Maintenance
S1 S2 S3 O1  O2 O3
F  FF FM H  S  E  O  N1  N2 N3 Degree of Uncertainty Degree of Sensitivity Degree of Importance
1 1 1 Mengalami aus Y  N  N  Y Y L L/M L Scheduled On- condition Task 2 Mengalami Putus Y  N  N  Y N N Y L/M L/M L/M Schedule Discard Task
Tabel  8,  9,  dan  10  merupakan  hasil  dari Extended RRCM Worksheet .  Pada uncertainty assessment tidak  terdapat failure  mode yang memiliki  penilaian “ high ” pada degree  of importance . Sehingga usulan proposed maintenance  task yang  diusulkan  tidak  lagi dilakukan perubahan.
Tabel  11,  12,  dan  13  merupakan  hasil interval waktu pemeliharaan yang diusulkan dan tugas  yang  diusulkan  untuk  setiap  komponen kritis.  Untuk  komponen pillow  block interval waktu  pemeliharaan  dilakukan  setiap  7  bulan sekali  dengan  melakukan  pengecekan  pada pillow  block yang  bertujuan  mencegah terjadinya aus dan melakukan pergantian setiap 9 bulan sekali pada komponen pillow block yang mengalami  pecah  bagian  dalam.  Untuk komponen  besi molding dilakukan restorasi selama 11 bulan sekali yang bertujuan mencegah terjadinya  aus,  mengalami  bengkok,  dan mengalami  patah  pada  sekat  besi molding . Untuk  komponen  rantai  interval  waktu pemeliharaan  dilakukan  setiap  4  bulan  sekali dengan melakukan pengecekan pada rantai yang bertujuan  mencegah  terjadinya  aus  dan melakukan pergantian setiap 8 bulan sekali pada komponen rantai yang mengalami putus.
Pada  tabel  14  menunjukkan  biaya maintenance  eksisting untuk  setiap  fungsi kegagalan  dari  setiap  komponen  kritis. Frekuensi Maintenance eksisting diperoleh dari engineer atau data umur komponen. Sedangkan pada  tabel  15  menunjukan  biaya maintenance usulan yang didapat pada kebijakan pemeliharaan yang
telah ditentukan sebelumnya,  yaitu  dengan  interval  waktu
pemeliharaan  setiap  komponen  kritis.  Untuk frekuensi  maintenance usulan  diperoleh  dari lamanya  sistem  beroperasi  selama  setahun dalam satuan jam dibagi dengan interval waktu maintenance yang telah diperoleh.
Tabel 11. Interval Waktu Scheduled On-condition
Task Komponen Usulan Tugas Pemeliharaan Interval (Jam) Interval (Bulan) Pillow Block Do the scheduled on- condition task Melakukan pengecekan berkala pada pillow block 1662,0 7 Rantai Do the scheduled on- condition task Melakukan pengecekan berkala pada rantai dalam 1074,5 4 Tabel 12 . Interval Waktu Scheduled Restoration Task Komponen Usulan Tugas Pemeliharaan Interval (Jam) Interval (Bulan) Besi Molding Do the scheduled restoration task Melakukan perbaikan pada komponen Besi Molding 2568,9 11
Vol 14 No 2 December 2021
Tabel 13. Interval Waktu Scheduled Discard Task Komponen Usulan Tugas Pemeliharaan Interval (Jam) Interval (Bulan) Pillow Block Do the scheduled discard task Melakukan pergantian pada komponen pillow block 2151,6 9
Rantai Do the scheduled discard task Melakukan pergantian pada komponen rantai 1850,8 8

## 3.5. Perhitungan Biaya Maintenance
Pada  perhitungan  biaya maintenance , didapatkan  melalui  perkalian  antara cost maintenance dengan frekuensi maintenance .
Tabel 14 . Biaya Maintenance Eksisting
Komponen Fm Cm Biaya Maintenance Pillow Block 2 Rp 5.285.817 Rp 10.571.633 2 Rp 5.285.817 Rp 10.571.633 Besi Molding 4 Rp 6.195.567 Rp 24.782.267 4 Rp 6.195.567 Rp 24.782.267 4 Rp 6.195.567 Rp 24.782.267 Rantai 3 Rp 5.239.767 Rp 15.719.300 3 Rp 5.239.767 Rp 15.719.300 Total Rp 126.928.667
Tabel 15. Biaya Maintenance Usulan Komponen Fm Cm Biaya Maintenance Pillow Block 2 Rp 5.285.817 Rp 10.571.633 1 Rp 5.285.817 Rp 5.285.817 Besi Molding 2 Rp 6.195.567 Rp 12.391.133 2 Rp 6.195.567 Rp 12.391.133 2 Rp 6.195.567 Rp 12.391.133 Rantai 3 Rp 5.239.767 Rp 15.719.300 1 Rp 5.239.767 Rp 5.239.767 Total Rp 73.989.917 Tabel 16. Perbandingan Biaya Maintenance Maintenance Cost Maintenance Eksisting Rp 126.928.667 Usulan Rp   73.989.917
Pada  tabel  16  adalah  perbandingan  biaya maintenance, didapatkan  biaya maintenance usulan yang lebih rendah sebesar Rp 52.938.750 dibandingkan  dengan  biaya maintenance eksisting perusahaan. Hal ini disebabkan karena perusahaan  belum  menerapkan  metode  RRCM dalam  melaksanakan  kegiatan  pemeliharaan. Kegiatan  pemeliharaan  yang  dilakukan  di  PT. XYZ  masih  berdasarkan  perkiraan engineer seperti  menentukan  frekuensi  pemeliharaan, data umur komponen, dan kerusakan komponen. Oleh  karena  itu,  perusahaan  harus menerapkan  metode  RRCM  dalam  melakukan kegiatan  pemeliharaan,  khususnya  membuat jadwal pemeliharaan yang tetap dan menerapkan interval  waktu  untuk  melakukan  pemeliharaan komponen  mesin  yang  sudah  ditetapkan sehingga dapat menghemat biaya pemeliharaan dalam memperbaiki mesin.

## 4.   KESIMPULAN
Penelitian  ini  pada  dasarnya  membahas tentang kebijakan pemeliharaan mesin, khususnya  penentuan  jadwal  pemeliharaan, interval waktu pemeliharaan, dan mengoptimalkan  biaya  pemeliharaan  di  PT. XYZ menggunakan metode RRCM.
Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa terdapat  3  komponen  yang  sering  rusak  yaitu pillow  block ,  besi molding ,  dan  rantai.  Jadwal pemeliharaan  untuk  setiap  komponen  kritis didapat  7 proposed  maintenance  task diantaranya  2 schedule  on-condition  task ,  3 schedule  restoration  task ,  dan  2 schedule discard  task .  Untuk  komponen pillow  block interval waktu pemeliharaan dilakukan setiap 7 bulan sekali dengan melakukan pengecekan dan setiap  9  bulan  sekali  melakukan  penggantian komponen.  Untuk  komponen  besi molding dilakukan restorasi selama 11 bulan sekali. Dan untuk komponen rantai dilakukan pemeliharaan setiap  4  bulan  sekali  dengan  melakukan pengecekan dan setiap 8 bulan sekali melakukan penggantian  komponen.  Selain  itu,  perusahaan PT. XYZ dapat melakukan penghematan biaya pemeliharaan  sebesar  41,7  %  dari  biaya eksisting saat ini.
Untuk penelitian selanjutnya bisa memperhitungkan dari sisi reliability sparepart dengan metode RCS.

## DAFTAR PUSTAKA
Afiva, W. H., Atmaji, F. T. D., & Alhilman, J.
(2019).  Usulan  Interval  Preventive
Maintenance dan Estimasi Biaya Pemeliharaan  Menggunakan  Metode Reliability  Centered  Maintenance  dan FMECA. Jurnal  Ilmiah  Teknik  Industri ,
18 (2), 213 – 223. https://doi.org/10.23917/jiti.v18i2.8551
Alhilman,  J.,  Atmaji,  F.,  &  Athari,  N.  (2017).
Software  Application  for  Maintenance System. 2017 Fifth International Conference on Information and Communication  Technology  (ICoICT) , 0 (RCM II), 470 – 475.
Alrifaey, M., Hong, T. S., As’arr y, A., Supeni,
E. E., & Ang, C. K. (2020). Optimization and  selection  of  maintenance  policies  in an  electrical gas  turbine  generator  based on the hybrid reliability-centered maintenance  (RCM)  model. Processes ,
8 (6). https://doi.org/10.3390/PR8060670
AS/NZS  4360.  (1999).  Risk  Management.  In Standards Australia, Sydne . http://www.epsonet.eu/mediapool/72/723
588/data/2017/AS_NZS_4360- 1999_Risk_management.pdf Atmaji,  F.  T.  D.  (2015).  Optimasi  Jadwal Perawatan  Pencegahan  Pada  Mesin Tenun Unit Satu Di Pt Ksm, Yogyakarta. Jurnal  Rekayasa  Sistem  &  Industri
(JRSI) , 2 (02), 7 – 11.
//jrsi.sie.telkomuniversity.ac.id/JRSI/arti cle/view/83
Atmaji,  F.  T.  D.,  &  Alhilman,  J.  (2018).  A framework  of  wireless  maintenance system  monitoring:  A  case  study  of  an automatic filling machine at SB company. 2018  6th  International  Conference  on Information and Communication Technology, ICoICT 2018 , 0 (c), 227 – 232. https://doi.org/10.1109/ICoICT.2018.852 8722 Atmaji, F. T. D., Noviyanti, A. A., & Juliani, W. (2017).  Implementation  Of  Maintenance Scenario  For  Critical  Subsystem  In Aircraft  Engine  Case  study:  NTP  CT7 engine. International Journal of Innovation  in  Enterprise  System , 2 (01), 50 – 59.
https://doi.org/10.25124/ijies.v2i01.17
Basanta, F. A., Alhilman, J., & Musnansyah, A. (2017).  Perancangan  Aplikasi  Analisis RCM ( Reliability Centered Maintenance ) Dan RCS ( Reliability Centered Spares )
Dalam
Menentukan
Kebijakan
Maintenance Dan Persediaan Spare Part.
E-Proceeding  of  Engineering , 4 (2),
2867 – 2874.
Dhamayanti,  D.  S.,  Alhilman,  J., &  Athari,  N. (2016).  Usulan  Preventive  Maintenance Pada  Mesin  Komori  Ls440  Dengan Menggunakan Metode
Reliability
Centered Maintenance (Rcm Ii) Dan Risk Based  Maintenance  (Rbm)  Di  Pt  Abc. Jurnal  Rekayasa  Sistem  &  Industri (JRSI) , 3 (02), 31. https://doi.org/10.25124/jrsi.v3i02.29
Fang, F., Zhao, Z. J., Huang, C., Zhang, X. Y., Wang,  H.  T.,  &  Yang,  Y.  J.  (2019). Application of reliability-centered maintenance in metro door system. IEEE Access , 7 , 186167 – 186174. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2019.2
Gupta, G., Mishra, R. P., & Singhvi, P. (2016). An  Application  of  Reliability  Centered Maintenance  Using  RPN  Mean  and Range  on  Conventional  Lathe  Machine. International  Journal  of  Reliability, Quality  and  Safety  Engineering , 23 (6). https://doi.org/10.1142/S0218539316400 106
Holgado,  M.,  Macchi,  M.,  &  Fumagalli,  L.
(2016). Value-in-use of e-maintenance in service  provision:  survey  analysis  and future research agenda. IFAC- PapersOnLine , 49 (28), 138 – 143. https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2016.11.0
24
Igba,  J.,  Alemzadeh,  K.,  Anyanwu-Ebo,  I., Gibbons, P., & Friis, J. (2013). A systems a Reliability-Centred Maintenance (RCM)  of  wind  turbines. Procedia Computer Science , 16 , 814 – 823.
https://doi.org/10.1016/j.procs.2013.01.0
85 Joel  Levitt.  (2008). Lean  Maintenance . https://www.amazon.com/Joel-Levitt- Maintenance-2008-08-15-
Hardcover/dp/B00IH6YXES
Khorshidi, H. A., Gunawan, I., & Ibrahim, M. Y. (2015). Reliability centered maintenance using  system  dynamics  approach. Proceedings  of  the  IEEE  International Conference  on  Industrial  Technology , 2015 - June (June), 1932 – 1936. https://doi.org/10.1109/ICIT.2015.71253
79
Kullawong, T., & Butdee, S. (2015). Integrating reliability-centered maintenance with cost optimization  &  application  in  plant  of hard  chrome  plating. International Journal  of  Industrial  Engineering  and Management , 6 (2), 85 – 92.
Lienig,  J.,  &  Bruemmer,  H.  (2017). Fundamentals  of  electronic  systems design.  In Fundamentals  of  Electronic
Systems Design .
https://doi.org/10.1007/978-3-319- 55840-0 Márquez,  A.  C.  (2007). The  maintenance management  framework:  models  and methods for complex systems maintenance . Springer series in reliability engineering.
Niu,  G.,  Yang,  B.  S.,  &  Pecht,  M.  (2010). Development of an optimized condition- based maintenance system by data fusion and  reliability-centered  maintenance. Reliability  Engineering  and  System Safety , 95 (7), 786 – 796. https://doi.org/10.1016/j.ress.2010.02.01
6 Okwuobi, S., Ishola, F., Ajayi, O., Salawu, E., Aworinde,  A.,  Olatunji,  O.,  &  Akinlabi, S.  A.  (2018).  A  reliability-centered maintenance  study  for  an  individual section-forming machine. Machines , 6 (4). https://doi.org/10.3390/machines604005 0
Rahmadhanty, S. F., Pitana, T., & Siswantoro, N.  (2019).  Reviewing  the  Reliability- Centered Maintenance on Cooling Water Pump  of  LNG  Production  Company. International Journal of Marine Engineering  Innovation  and  Research , 3 (3). https://doi.org/10.12962/j25481479.v3i3. 4826
Selvik, J. T., & Aven, T. (2011). A framework for  reliability  and  risk  centered maintenance. Reliability Engineering and System Safety , 96 (2), 324 – 331.
https://doi.org/10.1016/j.ress.2010.08.00
1
Sinha,  R.  S., & Mukhopadhyay,  A.  K.  (2015). Reliability centered maintenance of cone crusher:  a  case  study. International Journal of Systems Assurance
Engineering and Management , 6 (1), 32 – 35.  https://doi.org/10.1007/s13198-014- 0240-7