## JURNAL ILMIAH TEKNIK INDUSTRI
ISSN: 1412-6869  e-ISSN: 2480-4038 Journal homepage: http://journals.ums.ac.id/index.php/jiti/index doi:10.23917/jiti.v18i2.8551
Wirda Hamro Afiva 1a , Fransiskus Tatas Dwi Atmaji 1b , Judi Alhilman 1c
Abstract. ABC  is  a  company  engaged  in  the  production  of  automotive  spare  parts  and  accessories,  especially motorcycles. The problems faced by the company, there is frequent damage to the CNC Milling A. The company applies preventive  maintenance  and  corrective  maintenance  activities,  but  these  maintenance  activities  have  not  yet  run optimally. Therefore, a maintenance system is developed to improve machine reliability. The method used is Reliability Centered Maintenance (RCM), with the aim of determining the optimal maintenance interval and estimation of efficient maintenance costs. RCM is done by analyzing the Failure Modes Effect and Critical Analysis (FMECA). The results of the FMECA analysis are in the form of a Risk Priority Number (RPN) that shows the components of rail bearings, spindle bearings,  and  hoses  as  critical  components  of  the  system.  Through  the  RCM  method,  the  maintenance  policy  is generated in the form of 2 scheduled on-condition tasks, 2 scheduled restorations, and 3 scheduled discard tasks with maintenance time intervals in accordance with the task category and can save maintenance costs of IDR 175.602.300.
Keywords. maintenance, FMECA, RCM, maintenance task, maintenance cost
Abstrak. PT.  XYZ  merupakan  perusahaan  yang  bergerak  dibidang  produksi  spare  part  dan  aksesoris  otomotif khususnya sepeda motor. Permasalahan yang dihadapi perusahaan yaitu sering terjadinya kerusakan pada mesin CNC Milling  A.  Perusahaan  menerapkan  kegiatan  preventive  maintenance dan  corrective  maintenance  namun  kegiatan maintenance ini belum berjalan dengan optimal. Oleh karena itu, dilakukan pengembangan sistem pemeliharaan untuk meningkatkan keandalan mesin. Metode yang digunakan yaitu Reliability Centered Maintenance (RCM) dengan tujuan menentukan interval waktu pemeliharaan yang optimal dan estimasi biaya pemeliharaan yang efisien. RCM dilakukan dengan menganalisis kegagalan dengan analisis Failure Modes Effect and Criticality Analysis (FMECA). Hasil dari analisis FMECA ini berupa nilai Risk Priority Number (RPN) yang menunjukkan komponen bearing rel, bearing spindle dan selang  sebagai  komponen  kritis  pada  sistem.  Melalui  metode  RCM,  dihasilkan  kebijakan  maintenance  berupa  2 scheduled on-condition task, 2 scheduled restoration dan 3 scheduled discard task dengan interval waktu maintenance sesuai dengan kategori task serta dapat menghemat biaya pemeliharaan sebesar Rp175.602.300.
Kata Kunci. perawatan, FMECA, RCM, tugas perawatan, biaya perawatan

## I. P ENDAHULUAN
Dalam  melakukan  kegiatan  produksi,sistem pemeliharaan  memiliki  peran  yang  penting dimana  setiap  mesin  harus  dirawat  dengan  baik untuk  menjaga  proses  produksi  dapat  berjalan dengan lancar sesuai harapan semua perusahaan (Alhilman  dkk.,  2017).  Untuk  perusahaan  skala menengah dan kecil; perawatan peralatan, fasilitas atau  mesin-mesin  produksi  pada  umumnya
kurang  memperoleh  perhatian  dari  perusahaan. Oleh  karena  itu,  dibutuhkan  sistem  perawatan yang terorganisasi dengan baik untuk mendukung lancarnya  proses  produksi  pada  seluruh  mesin yang  digunakan  (Atmaji,  2015).  Perawatan  mesin dan  fasilitas  merupakan  kegiatan  untuk mengembalikan fungsi mesin, fasilitas atau sistem kedalam  fungsi  sesuai  standar  awal  agar mendapatkan  hasil  yang  optimal  (Atmaji  dkk., 2017). Sistem perawatan mesin umumnya terbagi menjadi  dua  bagian  besar,  yaitu preventive maintenance dan corrective maintenance (Atmaji &  Putra,  2018). Preventive  maintenance merupakan  kegiatan  perawatan  yang  dilakukan sebelum  komponen  mengalami  kerusakan. Sedangkan corrective  maintenance merupakan suatu kegiatan perawatan yang dilakukan setelah komponen mengalaman kerusakan atau

## Usulan Interval Preventive Maintenance dan Estimasi Biaya Pemeliharaan Menggunakan Metode Reliability Centered Maintenance dan FMECA
1 Universitas Telkom, Jl. Telekomunikasi No.01 Terusan Buah Batu, Bandung 40257
a email: wirdahamro@student.telkomuniversity.ac.id
b email: franstatas@telkomuniversity.ac.id
c email: alhilman@telkomuniversity.ac.id
Diajukan: 30-07-2019 Diperbaiki: 07-12-2019
Disetujui: 11-12-2019
breakdown  (Holgado  dkk.,  2016).  Tujuan preventive  maintenance adalah  mencegah  atau meminimasi terjadinya kegagalan ( prevent failure ), mendeteksi apabila terjadinya kegagalan,
menemukan  kegagalan  yang  tersembunyi,
meningkatkan keandalan ( reliability ) dan ketersediaan  ( availability )  komponen  tersebut (Smith,  2011).  Guna  mencegah  terjadinya kegagalan,  sehingga  dilakukan  penjadwalan interval perawatan.
Tabel 1 . Penelitian terdahulu No Penulis Metode Objek Hasil 1 (Ruijters dkk., 2016) RCM melalui Fault Maintenance Trees (FMT) El-joint (kereta api berbasis elektrik) Kebijakan pemeliharaan yang dipilih yaitu fokus kepada optimasi biaya. Hal ini digunakan untuk menaikkan keandalan sistem dengan melakukan lebih banyak inspeksi guna menggurangi kegagalan. 2 (Zhou dkk., 2007) Mengintegrasikan imperfect maintenance kedalam Condition- Based Predictive Maintenance (CBPM) berdasarkan RCM Simulasi sistem yang terdegradasi Keandalan optimal didapat dengan meminimalisir biaya pemeliharaan kumulatif per unit dalam sisa umur ekonomis sistem, dan kebijakan pemeliharaan predictive yang berpusat pada keandalan dapat mengurangi interval waktu predictive maintenance dan lebih praktis dibanding kebijakan pemeliharaan berdasarkan umur. 3 (Anbuselvan dkk., 2014) RCM Agro Industri Membentuk dasar untuk pengembangan metode kuantitatif untuk pemilihan dan pengoptimalan strategi pemelihara, serta memaparkan RCM sebagai cara yang terstruktur serta mengurangi kesenjangan antar metode keandalan, untuk memanfaatkan hasil yang terbaik serta lebih praktis. 4 (Gupta and Mishra, 2018) RCM menggunakan Analytic Network Process (ANP) Mesin bubut CNC Menentukan keputusan dari permasalahan perencanaan pemeliharaan dengan memprioritaskan komponen kritis pada metode Reliability Centered Maintenance 5 (Adoghe dkk., 2012) RCM dan PDCA Turbin angin ( gearbox dan generator) Penggunaan siklus plan-do-check-act ke dalam kerangka yang lebih umum digunakan untuk aset industri, proposal penerapan pendekatan sistem untuk operasi dan pemeliharaan gearbox, dan mengoptimalkan kontribusi penambahan nilai aset melalui meminimasi biaya total. 6 (Awad & Afif As’ad, 2016) RCM menggunakan fuzzy inference systems (FIS) Sistem hidraulik pada peralatan kontruksi Bobot angka dari FIS sebagai penilaian kepentingan dari setiap kriteria, lalu akan dimasukkan kedalam angka biner sehingga menghasilkan tindakan pemeliharaan yang optimal dari tindakan yang mungkin dilakukan. 7 (Bae dkk., 2009) RCM menggunakan teknik komputasi Subsistem EMU standar Metodologi yang berguna untuk mendapatkan rencana pemeliharaan efektif dengan mempertimbangkan keselamatan dan efisiensi ekonomi. Kedua faktor ini adalah kondisi yang penting dalam membangun dan mempertahankan sistem yang handal 8 (Carretero dkk., 2003) RCM dan CMMS RAIL: Reliability centered maintenance approach for the infrastructure and logistics of railway operation
Preventive maintenance yang lebih baik yang dapat meningkatkan masa pakai peralatan dan membantu mengurangi biaya pemeliharaan, meningkatnya produksi karena nilai downtime yang tidak terjadwal menurun.
Levitt  (2008)  mengatakan  bahwa  buruknya penjadwalan  pemeliharaan  menjadi  faktor  yang mengakibatkan  sering  terjadinya  pemborosan biaya  pada  proses.  Salah  satu  metode  untuk mengidentifikasi
kerusakan
mesin serta memperhitungkan  interval  waktu  pemeliharaan yaitu  menggunakan  metode Reliability  Centered Maintenance (RCM).
Hingga saat ini, telah banyak penelitian yang dilakukan  menggunakan  metode  RCM.  (Atmaji dkk ., 2017)  melakukan  penelitian  di  salah  satu mesin  pesawat  CT7  di  perusahaan maintenance komponen  pesawat  menggunakan  metode  RCM untuk  mendapatkan  usulan  interval  perawatan yang  optimal  untuk  komponen  mesin  pesawat tersebut.
Yssaad  dan  Abene  (2015)  melakukan penelitian yang menyajikan aplikasi metode RCM untuk mengoptimalkan manajemen pemeliharaan dengan objek EFS ( Electric Feeder System ), dimana penelitian  ini  membahas  mengenai  dua  tujuan utama  dari  RCM,  yaitu  untuk  memastikan keselamatan  melalui  tindakan  pemeliharaan preventif,  dan  untuk  mempertahankan  fungsi sistem  dengan  cara  yang  paling  ekonomis. Penelitian  ini  melakukan  pendekatan  didasarkan pada  analisis  FMECA  ( Failure  Modes  Effect  and Critically  Analysis ).  Implementasi  dari  FMECA  ini akan  mengurangi  biaya  pemeliharan  dengan
melakukan  menentukan  persyaratan  keterkaitan, identifikasi  fungsi  penting  pada  sistem,  dan penentuan  kebijakan  pemeliharaan  untuk  sistem serta  komponennya.  Sehingga,  didapatkan  hasil bahwa  perlunya  dilakukan  integrasi  ulang  dari strategi  pemeliharaan  yang  telah  dilakukan termasuk menyajikan implementasi yang optimal. Adapun penelitian lain yang berhubungan dengan metode RCM dapat dilihat pada Tabel 1.
Dari  penelitian-penelitian  sebelumnya,  pada dasarnya  RCM  digunakan  untuk  menentukan strategi  biaya  pemeliharaan  yang  efektif berdasarkan keandalan komponen dalam sebuah sistem.  Metode  ini  berisikan  strategi  penentuan kebijakan  pemeliharaan  dari  mesin  serta melakukan  pemeliharaan  pada  waktu  yang  tepat agar  pencegahan  kerusakan  pada  mesin  dapat dilakukan. Output yang  didapatkan  dari perhitungan RCM adalah  mengetahui komponen dalam mesin yang termasuk ke dalam sistem kritis dengan  interval  waktu  pemeliharaan  peralatan sesuai dengan fungsi ( task ) masing-masing. Industri  manufaktur  terutama  sektor  industri otomotif semakin mengalami peningkatan seiring dengan  perkembangan  teknologi  yang  semakin pesat,  terutama  pada  industri  kendaraan bermotor.  Di  Indonesia,  industri  kendaraan bermotor  menjadi  salah  satu  industri  yang berkembang  sangat  baik.  Menurut  riset  yang
Tabel 1 . Penelitian terdahulu (lanjutan)
No Penulis Metode Objek Hasil 9 (Pamungkas dkk, 2014) RCM II dan OEE Mesin ammonia synthesis converter (pada perusahaan pupuk) Usulan berupa 66 kegiatan scheduled on condition dan 2 kegiatan scheduled restoration dengan waktu yang   bervariasi   tergantung   pada   karakteristik equipment tersebut. Kebijakan maintenance yang dilakukan oleh pihak perusahaan ialah lebih bersifat preventive maintenance. 10 (Dhamayanti dkk., 2016) RCM II dan RBM Mesin Komori LS400 (pada perusahaan cetak) System Breakdown Structure (SBS) untuk klasifikasi item secara sistematis hingga pada level maintainable item. Maintainable item pada mesin
Corazza FF100 terdiri dari motor, brake, valve, cylinder, sensor, gearbox, agitator, piston, nozzle, heater, dan ejector. Maintainable item pada mesin Corazza FF100 berjumlah 27. 11 (Riyanto dkk., 2018) RCM dan RCS Mesin ILA-0005 Kebijakan preventive maintenance sebagai berikut, sebanyak 8 Scheduled on Condition Task, 1
Scheduled Restoration Task, dan 2 Scheduled Discard Task.
dilakukan  oleh  Badan  Pusat  Statistik  (BPS),  80% dari  total  kendaraan  bermesin  di  Indonesia merupakan sepeda motor. Dengan meningkatnya pengguna  sepeda  motor,  maka  diiringi  pula dengan  permintaan  terhadap  suku  cadang  atau spare  part sepeda  motor.  Salah  satu  perusahaan yang  memproduksi spare  part kendaraan bermotor  yaitu  PT.  XYZ.  PT.  XYZ  merupakan perusahaan  yang  bergerak  dibidang  produksi spare  part dan  aksesoris  otomotif  khususnya sepeda motor. Produk yang dihasilkan antara lain: manual  cover  crankcase,  racing  muffler,  apparel, footsteps,  clutch,  block  kopling,  paddock  stand, racing muffer dan knalpot, baik nasional maupun internasional.

## II. M ETODE P ENELITIAN
Penelitian dilakukan sesuai dengan alur pada Gambar  1.  Penelitian  ini  menggunakan  metode Reliability  Centered  Maintenance (RCM)  dengan menggunakan  analisis  kegagalan Failure Modes Effect and  Criticality  Analysis (FMECA)  untuk menentukan  mode  kegagalan  yang  terjadi  pada sistem.  FMECA  bertujuan  untuk  mengambil tindakan  guna  menghilangkan  atau  mengurangi kegagalan,  berdasarkan  prioritas  tertinggi  yang dilakukan  sesuai  dengan  hasil  perhitungan Risk Priority  Number (RPN). Output yang  didapatkan dari  penelitian  menggunakan  perhitungan  RCM berbasis  FMECA  ini  adalah  interval  waktu pemeliharaan  peralatan  yang  optimal  sesuai dengan fungsi ( task ) masing-masing dengan total biaya perawatan mesin yang minimum.
Dari  Gambar  1  dapat  dilihat  alur  metode penelitian ini.  Penelitian ini dilakukan pada mesin CNC  Milling-A  karena  berdasarkan  data  dari department  Maintenance,  mesin  ini  merupakan mesin  yang  kritis  untuk  produksi  dan  paling banyak  mengalami  kerusakan.  Langkah  pertama adalah  melakukan  analisa System  Breakdown Structure untuk  mengidentifikasi  bagian-bagian mesin  agar  dapat  ditentukan critical  component untuk penelitian lebih lanjut. Selanjutnya dilakukan pengumpulan  data  yang  diperlukan  dalam melakukan  penelitian.  Data  dasar  darimesin  CNC Milling-A pada tahun 2017-2018 yang dikumpulkan  terdiri  dari  data-data  kerusakan
mesin,  data  waktu  perbaikan  mesin,  data pergantian komponen, biaya perawatan eksisting dan  data-data  lain  yang  menunjang  perhitungan RCM dan FMECA.
Data  yang  didapatkan  akan  diolah  dengan menggunakan  metode  RCM  berbasis  FMECA untuk  menentukan  interval  waktu  preventive maintenance dan biaya usulan pemeliharaan pada mesin.    Gambar  2  memperlihatkan  jumlah produksi untuk produk footstep pada tahun 2018. Dalam  menunjang  proses  produksi,  perusahaan memiliki  11  mesin  CNC  ( Computer  Numerical Control ) yang terdiri dari 4 CNC Lathe (2 axis ) dan
Gambar 1. Metode Penelitian
Gambar 2. Data Produksi footstep PT. XYZ Tahun 2018 (sumber; PT. XYZ 2019)
Mesin CNC Milling A System Breakdown Structure Failure Mode Effect and Criticalily Analysis (FMECA) Failure Record Kegagalan Fungsi Komponen Kritis Mean Down Time Time To Failure Time To Repair Logic Tree Analysis Preventive Maintenance Task Selection Distribusi Data Mean Time To Failure Mean Time To Repair Interval Waktu Pemeliharaan Maintenance Cost 0 500 1000 1500 Ja n F eb M ar A pr M ay Ju n Ju l A ug S ep O ct N ov D ec Ju nl ah P ro du ks i Periode
7  CNC  Milling  (3 axis ).    Dimana  seluruh  mesin digunakan aktif selama 18 jam dalam sehari.
Gambar 3 memperlihatkan jumlah kerusakan masing-masing  mesin  pada  tahun  2017  hingga 2018. Dari data terlihat bahwa mesin CNC Milling A  memiliki  jumlah  kerusakan  terbanyak  yaitu  32 kali  kerusakan  dalam  2  tahun.  Maka  dari  itu dibutuhkan  upaya  menjaga  fungsi  mesin  melalui kegiatan  pemeliharaan  ( maintenance )  (Praesita dkk., 2017)
Dengan  tingginya  jumlah  kerusakan  pada mesin CNC Milling-A, maka mesin ini akan menjadi objek pada penelitian. Pengolahan data dilakukan berdasarkan  penentuan  waktu  antar  kerusakan dari  mesin  dengan  menggunakan  uji  Anderson- Darling,  dan  menggunakan  software  AvSim+, sehingga  didapatkan Mean  Down  Time (MDT) untuk  setiap  komponen  mesin.  Dengan menggunakan
FMECA
akan didapatkan komponen  kritis  dari  mesin.    Kemudian menentukan Mean  Time  to  Repair (MTTR)  dan Mean  Time  to  Failure (MTTF)  dari  data Time  to Repair (TTR)  dan Time  to  Failure (TTF)  dengan menggunakan uji Anderson-Darling dan software Avsim+.  Hasil  parameter  dari  Avsim+  berupa parameter θ,  , dan parameter β Jika komponen kritis berdistribusi normal atau eksponensial, maka µ  merupakan  MTTF  atau  MTTR  komponen tersebut.  Namun  jika  komponen  berdistribusi Weibull maka perlu mengikuti persamaan sebagai berikut:
MTTR/MTTF =  θ.  1 + 1 β … (1)
Tahap  pengolahan  data  selanjutnya  yaitu melakukan pendefinisian sistem berupa Logic Tree Analysis (LTA)  untuk  memperoleh preventive maintenance task. Pada metode RCM, preventive maintenance task  selection ,  MTTR,  MTTF digunakan sebagai input dalam penentuan interval preventive task dimana selanjutnya akan dilakukan perhitungan maintenance  cost .  Perhitungan interval  waktu  pemeliharaan  dibagi  menjadi  tiga yaitu; scheduled  on-condition  task,  scheduled restoration dan scheduled  discard  task. Pada scheduled  on-condition  task dilakukan  dengan menghitung  1 2  dari  P-F  Interval  masing-masing komponen tersebut. P-F Interval yang digunakan
merupakan data MTTF dari tiap komponen kritis. Sedangkan  untuk scheduled  restoration dan scheduled  discard  task dihitung  dengan perhitungan  biaya  perbaikan  atau  pergantian kerusakan  komponen.  Rumus  yang  digunakan sebagai berikut:
Cf =  Cr + MTTR ( Co + Cw ) … (2)
Dimana  Cf  merupakan  biaya  pergantian karena  kerusakan  komponen  setiap  siklus pemeliharaan, Cr yaitu biaya pergantian kerusakan komponen, Co yaitu biaya kerugian produksi ( loss of  revenue )  dan  Cw  sebagai  biaya  tenaga  kerja. Selanjutnya  dilakukan  perhitungan  nilai  Cm dengan  menjumlahkan  biaya downtime +  biaya tenaga kerja + biaya perbaikan.
Jika  nilai  Cm  dan  Cf  telah  diketahui,  maka dapat melakukan perhitungan interval preventive maintenance (TM) dengan persamaan 4.
TM =  η x Cm Cr(β − 1) … (3)
Biaya  pemeliharaan  (Tc)  didapat  melalui rumus;
Tc = ( Cm + Cr ) 𝑥 𝐹𝑚
… (4)
Dimana  Cm  merupakan  biaya  yang dikeluarkan  untuk  pemeliharaan,  didapat  dari penjumlahan biaya downtime, biaya tenaga kerja
Gambar 3. Jumlah Kerusakan Mesin PT. XYZ Tahun 2017-2018 (Sumber; PT. XYZ,2019) 0 5 10 15 20 Frekuensi Kerusakan 2017
Frekuensi Kerusakan 2018
dan biaya preventive maintenance . Cr merupakan biaya  komponen  yang  terdapat  pada scheduled restoration task .  Dan  Fm  merupakan  frekuensi pelaksanaan preventive maintenance .
Sehingga  penelitian  ini  akan  mendapatkan dua output yaitu  berupa  interval  waktu pemeliharaan  dan maintenance  cost usulan  bagi perusahaan  sesuai  dengan preventive  task yang dilakukan serta komponen kritis pada sistem mesin CNC Milling A.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
System Breakdown Structure Mesin CNC Milling
System breakdown structure (SBS) didefinisikan sebagai suatu alat untuk mendokumentasikan,
menganalisis, dan mempermudah  proses  identifikasi  bagian  dari mesin  pada  level  sistem,  subsistem,  hingga komponen  secara  terstruktur  dan  rinci  (Atmaji  & Alhilman, 2018).
Gambar
diatas menunjukan system breakdown  structure pada  mesin  CNC  Milling-A, dimana  mesin  CNC  Milling  ini  memiliki  3  sistem utama,  yaitu:  Mekanik,  yang  merupakan komponen mesin yang bergerak; Elektrik, dimana bagian ini berfungsi untuk memberikan tenaga ke komponen  mekanik  sehingga  dapat  bergerak
sesuai  dengan  perintah;  dan Controller yang merupakan pengatur seluruh kegiatan mesin.

## Pengumpulan Data
Berdasarkan  data  kerusakan  CNC  Milling  A. Didapatkan mean down time atau rata rata waktu kerusakan  dari  sistem.  Tabel  2  menunjukkan rekapitulasi  frekuensi  kerusakan  komponen  pada mesin CNC Milling A selama tahun 2017-2018
Berdasarkan  frekuensi  kerusakan  diatas, bahwa komponen bearing rel memiliki kerusakan tertinggi  sebanyak  9  kali  kerusakan  dalam  tahun
Gambar 4. System Breakdown Structure
Tabel 2. Frekuensi Kerusakan Mesin CNC Milling A
Komponen Frekuensi kerusakan Persentase kerusakan Bearing Rel 9 28% Bearing spindle 7 22% Electric panel 1 3% Filter udara 2 3% Selang 7 6% Drawbar Spindle 1 22% Servo Hydraulic 1 3% Spindle nose 3 9% Z-axis feed adaptor 1 3% Total 32 100%
2017-2018 dengan presentase kerusakan sebanyak 28%.
Penentuan  Distribusi  dan  Nilai Mean  Down Time
Pada  tahap  ini,  dilakukan  penentuan parameter  yang  sesuai  dengan  distribusi  untuk
setiap  komponen  yang  mengalami  kegagalan. Penentuan distribusi menggunakan uji Anderson- Darling, dan penentuan parameter menggunakan software Avsim+.  Berikut  merupakan output dari distribusi MDT pada Tabel 3.
Melalui  hasil  dari  uji  distribusi  didapatkan  4 komponen  berdistribusi  eksponensial  dan  5
Tabel 4. FMECA Worksheet No Equipment Function Functional Failure RPN Criticality Risk Category Maintenance plan 1 Bearing rel Sebagai tenaga untuk menggerakan rel kearah sumbu -x dan +x dengan kecepatan tertentu Bearing macet
256 Critical Unacceptable CM: pembersihan area sekitar bearing Bearing pecah CM: penggantian bearing Bearing aus PM: Terminal lubrikasi oli diganti, 2 Z-axis feed adaptor menggerakkan sumbu axis searah sumbu Z dengan kecapatan RPM yg ditentukan Z axis feed adaptor off 90 High Tolarable Skematik preventive maintenance 3 Servo Hydraulic sumber tenaga penggerak hydraulic hydraulic tidak berfungsi 144 High Tolarable Pemberian pelumas dan pengecekan secara terjadwal dan rutin 4 Drawbar Spindle Pengikat arbor agar arbor pada spindle dapat bergerak dengan baik Drawbar macet 60 Medium Tolarable Pemberian pelumas, pengencangan pada drawbar 5 Bearing spindle Tenaga penggerak poros spindle untuk proses milling dengan kecepatan RPM tertentu bearing spindle aus bearing pecah 192 Critical Unacceptable CM pemberian pelumas Perlunya pemeliharaan berkala dengan skema preventive maintenance 6 Spindle nose tempat peletakkan tool/cutter pada pengoperasian mesin Spindle nose macet atau off 64 High Tolarable
CM dengan pemberian pelumas pada spindle nose Tabel 3. Nilai MDT
Komponen Distribusi Parameter MDT Bearing Rel Normal µ 173 173 σ 61,36 Bearing Spindle Normal µ 144,4 144,4 σ 43,08 Drawbar Spindle Eksponensial  2 2 Electric Panel Eksponensial  1,75 1,75 Filter Udara Normal µ 2 2 σ 0,6016 Selang Normal µ 79,15 79,15 σ 34,65 Servo Hydraulic Eksponensial  50 50 Spindle Nose Normal µ 1,637 1,637 σ 0,471 Z-axis adaptor Eksponensial  2,47 2,47
komponen  berdistribusi  normal.  Dengan  hasil penentuan  parameter  dengan software Avsim+ berupa parameter λ pada distribusi eksponensial, dan parameter µ dan σ pada distribusi normal.
Failure  Modes  Effect  and  Criticality  Analysis (FMECA)
Tahap  selanjutnya  yaitu  melakukan  analisis kegagalan  sistem  dengan  menggunakan  FMECA. Adapun  hasil  FMECA Worksheet terlihat  pada Tabel 4.
Melalui  hasil  dari  FMECA Worksheet didapatkan 3 komponen yang termasuk  kategori kritis  yaitu bearing  rel dengan  nilai  RPN  sebesar 256, bearing spindle dan selang dengan nilai RPN sebesar 192. Kemudian 3 komponen tersebut yang akan menjadi fokus penelitian ini.
Perhitungan Mean Time To Failure (MTTF) dan Mean Time To Repair (MTTR)
Sebelum menghitung MTTF dan MTTR, maka terlebih  dahulu  melakukan  pengujian  distribusi terhadap waktu failure (TTF) dan waktu repair (TTR) masing-masing  komponen  kritis.  Pengujian  ini dilakukan dengan menggunakan software MiniTab 17.  Kemudian  ditentukan  parameter  masing- masing distribusi dengan menggunakan software Avsim+  9.0  dengan  hasil  parameter  berupa parameter θ,  , dan parameter β  . Hasil dari MTTF dan MTTR dapat dilihat pada Tabel 5.
RCM Decision Worksheet RCM decision  worksheet digunakan  untuk mencari jenis kegiatan pemeliharaan ( maintenance task ) yang tepat dan memiliki kemungkinan untuk dapat  mengatasi  setiap failure  modes pada komponen  kritis  mesin  CNC  Milling  A.  Hasil  dari RCM decision worksheet berupa  2  kegiatan scheduled on condition ,  2  kegiatan scheduled restoration dan 2 kegiatan scheduled discard task
Penentuan Maintenance Task dan Perhitungan Interval Preventive Maintenance
Setelah
melakukan analisis dengan menggunakan  RCM decision  worksheet ,  langkah selanjutnya  adalah  menentukan  kebijakan pemeliharaan berdasarkan karakteristik dan mode kegagalan pada komponen tersebut.
Tabel
6 mencantumkan
kebijakan pemeliharaan  yang  diusulkan  untuk  setiap komponen kritis beserta dengan intervalnya.
Tabel  6  menunjukkan  hasil  perhitungan interval preventive  maintenance untuk  setiap kerusakan pada  komponen kritis.  Dengan hasil 2 scheduled on-condition task, 3 scheduled discard task dan  2 scheduled  restoration  task. Interval waktu pemeliharaan untuk komponen bearing rel yaitu 2 bulan sekali untuk scheduled on-condition task dan  0,74  bulan  sekali  untuk scheduled restoration dan schedule discard task . Sedangkan
Tabel 4. FMECA Worksheet (lanjutan)
No Equipment Function Functional Failure RPN Criticality Risk Category Maintenance plan 7 Electric panel Mendistribusikan sumber daya ke sub panel distribusinya Sumber daya tidak terdistribu-si ke panel lainnya 84 High Tolarable Corrective action 8 Filter udara Menyaring udara dari luar yang masuk ke mesin Filter kotor sehingga tidak berfungsi 56 Medium Tolarable Pembersihan berkala 9 Selang penyalur coolant pada benda kerja Gagal untuk mengalirkan coolant ke meja kerja 192 Critical Unacceptable Pergantian komponen selang Memompa coolant dan memberikan besaran tekanan yang dibutuhkan Laju aliran coolant melambat Pengecekkan berkala, serta pembersihan pada coolant tank
untuk  komponen  bearing spindle selama  2,06 bulan sekali untuk schedule on-condition task dan 1,44 bulan sekali untuk schedule discard task . Dan untuk komponen selang selama 1,84 bulan sekali untuk schedule  restoration dan schedule  discard task .

## Perhitungan  Biaya  Pemeliharaan  Komponen Kritis
Perhitungan  biaya  pemeliharaan  bergantung pada  waktu  perbaikan  pemeliharaan,  harga peralatan,  biaya  engineer,  biaya  penggunaan material  untuk  kegiatan  pemeliharaan,  dan loss revenue .
Melalui  hasil  perhitungan,  biaya  yang dikeluarkan untuk melakukan kegiatan preventive maintenance actual dari perusahaan yaitu sebesar Rp513.957.950,  sedangkan  untuk  kegiatan
preventive  maintenance usulan  yang  dilakukan sesuai  dengan task yang  telah  ditentukan didapatkan nilai sebesar Rp342.638.633. Sehingga, dengan  menggunakan  metode  RCM  berbasis FMECA  analisis,  perusahaan  dapat  menghemat biaya pemeliharaan senilai Rp175.602.300.

## IV. S IMPULAN
Penelitian pada mesin CNC Milling A di PT.XYZ ini  pada  dasarnya  menggunakan  metode Reliability  Centered  Maintenance (RCM)  dengan menggunakan  analisis  kegagalan Failure Modes Effect and  Criticality  Analysis (FMECA).  Metode RCM
berbasis
FMECA ini merupakan pengembangan  dari  metode  FMEA  dengan menambahkan faktor Critical (C) bila dibandingkan dengan  FMEA  biasa.  Metode  RCM  digunakan
Tabel 5. Nilai MTTF dan MTTR
Komponen TTF TTR Distribusi MTTF(Jam) Distribusi MTTR(Jam) Bearing Rel 3-parameter Weibull 1725,7 Normal 171,8 Bearing Spindle 3-parameter Weibull 1780,6 3-parameter Weibull 148,3 Selang 3-parameter Weibull 1881,9 Normal 78,97 Tabel 6. Interval Maintenance Time Information Reference Proposed Maintenance Interval Maintenance Time (Jam) Komponen
Failure Modes
Bearing Rel 1 Masuknya cairan coolant pada bearing
Do the scheduled restoration task . Lakukan pembersihan pada sekitar table dan rel 321,24 2 Bearing overheat Do the scheduled discard task . Lakukan pergantian komponen bearing 320,47 3 Keausan pada bearing Do the scheduled on-condition task. Lakukan greasing pada bearing 862,85 Bearing Spindle 1 Keausan pada bearing spindle Do the scheduled on-condition task. Lakukan greasing pada bearing 890,32 2 Bearing spindle overheat Do the scheduled discard task. Lakukan pergantian komponen bearing spindle 622,68 Selang 1  Selang bocor Do the scheduled discard task. Lakukan pergantian komponen selang 791,17 1  Selang macet Do the scheduled restoration task. Lakukan pembersihan pada selang dan coolant tank 793,40
untuk  menentukan  interval  beserta maintenance task yang  sesuai  untuk  menjaga  performansi sistem berdasarkan keandalan. Sedangkan FMECA berfokus pada analisis kegagalan khususnya pada komponen kritis mesin.  Implementasi dari FMECA ini  akan  mengurangi  biaya  pemeliharan  dengan melakukan identifikasi fungsi penting pada sistem, dan  penentuan  kebijakan  pemeliharaan  untuk sistem serta komponennya. Berdasarkan perhitungan  dan  analisis  dengan  menggunakan metode  RCM  berbasis  FMECA,  didapatkan kebijakan preventive maintenance yang  baru untuk komponen kritis mesin CNC Milling A; yaitu dua scheduled  on-condition ,  dua scheduled restoration , dan tiga scheduled discard task . Untuk scheduled  on-condition, prinsipnya  tindakan perawatan dilakukan dengan melihat tanda-tanda kerusakan  pada  komponen  dan  dilakukan  pada interval  setengah  P  (Probability)  –F  (Failure) interval.  Sedangkan  untuk scheduled  restoration , kegiatan  perawatan  dilakukan  sesuai  jadwal tertentu  sebelum  batas  usia  komponen  habis. Untuk scheduled discard task , kegiatan perawatan mesin  dilakukan  dengan  cara  mengganti  suku cadang atau komponen terterntu dari suatu sistem sebelum  batas  usianya  tanpa  memperhatikan kondisi  komponen  tersebut,  jadi  tetap  diganti sesuai  estimasi  umur  pakai,  walau  komponen tersebut  belum  rusak  parah.  Dengan  usulan interval  pemeliharaan  yang  berbeda  sesuai dengan  jenis  kegagalan  yang  terjadi  diharapkan kehandalan  dari  mesin  dapat  terjaga  dan meminimasi breakdown mesin  secara mendadak. Selain  itu,  dari  sisi  perhitungan  total  biaya perawatan  mesin,  dengan  adanya  interval perawatan  mesin  yang  sesuai  kebutuhan; didapatkan bahwa perusahaan dapat menghemat biaya  pemeliharaan  sekitar  34%.  Untuk  ke depannya, penelitian ini masih perlu ditingkatkan agar  hasil  yang  didapat  bisa  lebih  optimal, misalnya dengan menambahkan variabel ketersediaan spare  part untuk  komponen- komponen kritis yang terpilih dalam penelitian ini. Disamping  itu  jumlah  tingkat  ketersediaan  data kerusakan  mesin  juga  perlu  menjadi  bahan pertimbangan,  karena  semakin  banyak  data kerusakan yang bisa kita analisis, maka hasil yang akan didapat juga akan lebih optimal.

## R EFERENCES
Adoghe,  A.U.,  Awosope,  C.O.A.,  Daramola,  S.A.  (2012) ‘Critical  Review  of  Reliability  Centred  Maintenance (RCM)  for  Asset  Management  in  Electric  Power Distribution  (RCM)’, International  Journal  of Engineering , 2 (6), 1020–1026. Anbuselvan,
S., Arunkumar, S., Guhan, G., Muruganantham, K., Rajesh, T . (2014) ‘Optimization of Productivity in Agro Industries Using Reliability Centered  Maintenance’, International  Journal  of Technology  and  Engineering  System,  6 (2),  203– 208.
Atmaji,  F.T.D.  (2015)  ‘Optimasi  Jadwal  Perawatan Pencegahan  Pada  Mesin  Tenun  Unit  Satu  Di  PT KSM,  Yogyakarta’, Jurnal  Rekayasa  Sistem  & Industri (JRSI) , 2 (2), 7–11.
Atmaji,  F.T.D.,  Noviyanti,  A.  A.  and  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 . doi: 10.25124/ijies.v1i01.85.
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’, in 2018 6th International Conference on Information  and  Communication  Technology, ICoICT 2018 . doi: 10.1109/ICoICT.2018.8528722.
Awad,  M.,  Afif  As’ad,  R.  (2016)  ‘Reliability  centered maintenance  actions  prioritization  using  fuzzy inference  systems’, Journal  of  Quality  in Maintenance Engineering , 22(4), pp. 433–452. doi: 10.1108/JQME-07-2015-0029. Bae,  C. et  al. (2009)  ‘A  study  on  reliability  centered maintenance planning of a standard electric motor unit  subsystem  using  computational  techniques’, Journal  of  Mechanical  Science  and  Technology , 23(4),  pp.  1157–1168.  doi:  10.1007/s12206-009- 0305-8.
Carretero, J. et al. (2003) ‘Applying RCM in large scale systems:  a  case  study  with  railway  networks’, Reliability Engineering & System Safety , 82(3), pp. 257–273. doi: 10.1016/S0951-8320(03)00167-4. Dhamayanti,  D.  S.,  Alhilman,  J.  and  Athari,  N.  (2016)
‘Usulan  Preventive  Maintenance  Pada  Mesin Komori  Ls440  (  Rcm  Ii  )  Dan  Risk  Based Maintenance ( Rbm ) Di Pt Abc’, Jurnal Rekayasa Sistem & Industri (JRSI) , 3(April), pp. 31–37.
Gupta,  G.,  Mishra,  R.P.  (2018)  ‘Identification  of  Critical Components  Using  ANP  for  Implementation  of Reliability  Centered  Maintenance’, Procedia  CIRP , 69 (May), 905–909. doi:
10.1016/j.procir.2017.11.122.
Holgado, M., Macchi, M., Fumagalli, L. (2016) ‘Value-in- use of e-maintenance in service provision: survey analysis and future research agenda’, IFAC-Papers On Line . doi: 10.1016/j.ifacol.2016.11.024.
Alhilman, J., Atmaji,  F.T.D. (2017) ‘Software Application for Maintenance System’, 2017 Fifth International Conference  on  Information  and  Communication Technology (ICoICT) , 0(RCM II). Levitt,  J.  (2008)  ‘Lean  Maintenance’,  in Maintenance
Management . Available at:
https://www.amazon.com/Joel-Levitt- Maintenance-2008-08-15- Hardcover/dp/B00IH6YXES.
Pamungkas,  I.B.,  Rachmat,  H.,  Kurniawati,  A.  (2014)
‘Pengembangan Program Preventive Maintenance Dengan  Menggunakan  Metode  Reliability Centered  Maintenance  (RCM  II)  dan  Perhitungan Overall  Equipment  Effectiveness  (OEE)  Di  Plant Ammonia  Pt  Pupuk  Kujang  1a’, Jurnal  Rekayasa dan  Sistem  Industri  (JRSI) ,  1(1),  pp.  99–105.
Available
at:
http://jrsi.sie.telkomuniversity.ac.id/index.php/JRSI /article/view/115.
Praesita,  I.,  Alhilman,  J.,  Nopendri  (2017)  ‘Penilaian Kinerja  Berbasis  Reliability  pada  Continuous Casting  Machine  3  (CCM  3)  PT  Krakatau  Steel (Persero)  Tbk  Menggunakan  Metode  Reliability Availability MAintainability dan Cost of Unreliability’, Jurnal  Rekayasa  Sistem  &  Industri , 4(2), 2884–2891.
Riyanto,  A., Atmaji,  F.T.D.,  Budiasih,  E. (2018) ‘Perancangan  Usulan  Pengelolaan  Sparepart  Dan Kebijakan  Maintenance  Pada  Mesin  ILA-0005
Menggunakan Metode Reliability Centered Spares (RCS) dan Reliability Centered Maintenance (RCM) Di  PT.  XYZ. eProceedings  of  Engineering,  5 (2),
2809–2815.
Ruijters, E., Guck, D., van Noort, M., Stoelinga, M. (2016)
‘Reliability-centered maintenance of the electrically insulated  railway  joint  via  fault  tree  analysis:  A practical  experience  report’, Proceedings  -  46th Annual  IEEE/IFIP  International  Conference  on Dependable Systems and Networks, DSN 2016 , pp. 662–669. doi: 10.1109/DSN.2016.67.
Smith,  D.J.  (2011). Reliability,  Maintainability and Risk
8e , Reliability,  Maintainability  and  Risk  8e .  doi: 10.1016/C2010-0-66333-4.
Atmaji,  F.T.D.,  Putra,  A.A.N.N.U.  (2018).  ‘Kebijakan Persediaan Suku Cadang Di PT ABC Menggunakan Metode  RCS  (Reliability  Centered  Spares)  Spare Part Inventory Policy at ABC Company Using RCS (Reliability  Centered  Spare)  method’, Jurnal
Manajemen  Industri  dan  Logistik ,  2(1),  84–94. Available at:
http://jurnal.poltekapp.ac.id/index.php/JMIL/articl e/view/106.
Yssaad, B., Abene, A. (2015) ‘Rational Reliability Centered Maintenance  Optimization  for  power  distribution systems’, International  Journal  of  Electrical  Power and  Energy  Systems , 73 ,  350–360.  doi: 10.1016/j.ijepes.2015.05.015.
Zhou,  X.,  Xi,  L.,  Lee,  J.  (2007)  ‘Reliability-centered predictive  maintenance  scheduling  for  a continuously  monitored  system  subject  to degradation’, Reliability  Engineering  and  System Safety , 92 (4), 530–534. doi: 10.1016/j.ress.2006.01.006.
.