INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 4 Nomor 3 Tahun 2024 Page 5981-6000 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative

## Strategi Meningkatkan Keandalan Mesin Reader untuk Memperpendek Antrian Pada Gate 7 Gerbang Waru Ramp
Andika Jaya Wardana 1 ✉ , Muslimin Abdulrahim 2

## Universitas 17Agustus 1945 SURABAYA
Email: andikajayawardana17@gmail.com 1 ✉

## Abstrak
PT Jasa Marga Tol Road Operator, operator jalan tol di Indonesia, menghadapi masalah downtime pada mesin pembaca kartu e-tol di gerbang tol Waru Ramp, Surabaya. Perawatan mesin dilakukan secara reaktif,  menyebabkan  keterlambatan  perbaikan  karena  kurangnya  teknisi.  Penelitian  ini  bertujuan mengidentifikasi  faktor  kerusakan  mesin,  mengevaluasi  dampaknya,  dan  mengembangkan  strategi perawatan. Dengan keandalan komponen kabel dan konslet rata-rata 37.16% dan 39.34%, penjadwalan dipercepat dengan mempertimbangkan tingkat keandalan minimal 50%. Hasilnya, perawatan kabel dan konslet  dilakukan  setiap  3  hari  dengan  keandalan  masing-masing  55.21%  dan  57.14%.  Pencegahan kerusakan,  seperti  pemasangan  tutup  mesin, direkomendasikan  untuk meningkatkan  keandalan  dan mengurangi risiko kemacetan lalu lintas.
Kata Kunci: Jasa Marga, E-tol, Pencegahan Kerusakan

## Abstract
PT Jasa Marga Tol Road Operator, a toll road operator in Indonesia, faced a downtime problem on the e-toll card reader machine at the Waru Ramp toll gate, Surabaya. Maintenance of the machine is carried out reactively, causing delays in repairs due to the lack of technicians. This study aims to identify the factors of engine damage, evaluate their impact, and develop maintenance strategies. With an average reliability of cable and short circuit components of 37.16% and 39.34%, scheduling is accelerated by considering a reliability level of at least 50%. As a result, cable and short circuit maintenance was carried out every 3 days with reliability of 55.21% and 57.14%, respectively. Damage prevention, such as the installation of engine caps, is recommended to increase reliability and reduce the risk of traffic jams. Keywords: Jasa Marga, E-toll, Damage Prevention

## PENDAHULUAN
PT  Jasa  Marga  Toll  Road  Operator  adalah  perusahaan  yang  berfokus  pada pengoperasian jalan tol di beberapa ruas yang dikelola oleh Jasa Marga. Didirikan pada 21 Agustus 2015, perusahaan ini memiliki tiga shift operasional: shift 1 dari jam 06.00 sampai 14.00, shift 2 dari jam 14.00 sampai 22.00, dan shift 3 dari jam 22.00 sampai 06.00.
Dalam konteks perkembangan transportasi masa kini, jalan tol menjadi elemen kunci dalam perencanaan transportasi negara. Meminimalisir kemacetan dan waktu perjalanan, jalan  tol  meningkatkan  produktivitas  dan  kualitas  hidup  masyarakat.  Tarif  jalan  tol diberlakukan sebagai biaya akses, biasanya dikelola oleh perusahaan khusus yang bekerja sama dengan pemerintah.
Gerbang tol Waru di Surabaya mengalami masalah downtime pada mesin pembaca kartu e-toll di Gardu 7. Untuk mengatasi hal ini, perawatan mesin reader menjadi krusial. Melalui manajemen perawatan yang tepat, termasuk pembersihan rutin dan pemantauan kinerja,  diharapkan  dapat  meminimalkan  gangguan  operasional  dan  memaksimalkan efisiensi mesin.
Penelitian dilakukan untuk memahami penyebab downtime, dengan fokus pada mesin reader.  Tabel  berikut  menyajikan  hasil  pengamatan  tentang  mesin  reader  pada  periode januari 2024.
Dalam  dunia  industri  modern,  keandalan  mesin  menjadi  kunci  dalam  menjaga kelancaran proses produksi. Namun, kerusakan mesin bisa mengganggu aktivitas produksi dan  menyebabkan  kerugian  finansial  yang  signifikan.  Oleh  karena  itu,  penjadwalan perawatan  menjadi  krusial  untuk  meningkatkan  keandalan  mesin.  Dengan  penjadwalan perawatan  yang  efektif,  perusahaan  dapat  mengidentifikasi  waktu  yang  tepat  untuk melakukan  perawatan  preventif  atau  korektif,  mengurangi  risiko  kerusakan  mendadak, memperpanjang umur mesin, dan menjaga kelancaran proses produksi. Dengan demikian, penjadwalan perawatan menjadi strategi yang penting dalam meningkatkan efisiensi dan produktivitas perusahaan.
Masalah yang diangkat dalam penelitian ini mencakup bagaimana cara mengurangi kerusakan mesin reader pada Gardu 7 dan penyebab kemacetan di pintu masuk Gerbang Tol Waru Ramp Gate 7. Tujuan penelitian ini adalah memberikan informasi tentang langkah- langkah untuk mengurangi kerusakan mesin reader dan mengurangi antrian kendaraan di Gerbang Waru Ramp Gate 7 yang bermanfaat untuk meningkatkan kelancaran operasional jalan tol di Gerbang Waru Ramp serta meningkatkan keandalan mesin reader di Gerbang Tol Waru Ramp Gate 7.
Menurut (Ignatius Deradjad Pranowo, 2019) Proses pemeliharaan akan mempengaruhi tingkat  ketersediaan (availability)  fasilitas  produksi,  laju  produksi,  kualitas  produk  akhir (endproduct), ongkos produksi, dan keselamatan operasi. Faktor-faktor tersebut selanjutnya akan  berpengaruh  terhadap  tingkat  keuntungan  ( profitability)  perusahaan.  Proses pemeliharaan  selain  membantu  kelancaran  proses  produksi  karena  ketepatan  waktu pengiriman  produk,  juga  menjaga  fasilitas  dan  peralatan  tetap  efektif  dan  efisien  dan terhindar  dari  kerusakan  ( zerro  breakdown).  Proses  produksi  membutuhkan  kegiatan pemeliharaan  yang  meliputi  pembersihan,  inspeksi,  pelumasan,  serta  pengadaan  suku cadang  demi  keberlanjutannya.  Pemeliharaan  mempunyai  kaitan  erat  dengan  tindakan pencegahan (preventive) dan perbaikan (corrective).
Menurut (Levitt, 2010) ada beberapa pendekatan yang digunakan dalam menganalisis kinerja mesin dan mengidentifikasi area untuk perbaikan sebagai berikut:

## 1. Overall Equipment Effectiveness (OEE)
Menurut  (Levitt,  2010)  OEE  adalah  suatu  indikator  yang  sederhana  namun komprehensif  untuk  mengukur  efisiensi  internal  dan  sebagai  indikator  proses  perbaikan berkelanjutan. OEE juga dapat digunakan untuk menganalisis efisiensi mesin tunggal atau sistem permesinan terintegrasi. Dengan menggunakan OEE, perusahaan dapat mengukur performa peralatan produksi, mengidentifikasi kerugian yang mempengaruhi produktivitas, dan  mengambil  langkah-langkah  perbaikan  yang  diperlukan  untuk  meningkatkan efektivitas keseluruhan. OEE dihitung dengan rumus:

## 𝑂𝐸𝐸 =  𝐴𝑣𝑎𝑖𝑙𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑦 × 𝑃𝑒𝑟𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑛𝑐 × 𝑄𝑢𝑎𝑙𝑖𝑡𝑦 ()
Dimana:
a. Availability: Rasio waktu sebenarnya produksi terhadap waktu yang dijadwalkan.
b. Performance: Rasio waktu produksi sebenarnya terhadap waktu produksi ideal.
c. Quality: Rasio jumlah produk berkualitas baik terhadap jumlah total produk.
2. Availability Menurut  (Levitt,  2010) availability  adalah  istilah  yang  mengacu  pada  ketersediaan suatu sistem atau peralatan. Availability menunjukkan sejauh mana sistem atau peralatan tersebut  dapat  beroperasi  tanpa  gangguan  atau downtime.  Dalam  konteks  manajemen perawatan atau maintenance, availability menggambarkan seberapa sering peralatan dapat digunakan  secara  efektif  dan  siap  digunakan.  (Levitt,  2010)  menekankan  pentingnya availability  dalam  menjaga  kinerja  dan  produktivitas  perusahaan.  Dengan  memastikan ketersediaan yang tinggi, perusahaan dapat menghindari kerugian akibat downtime yang
tidak terencana. Levitt juga menyoroti pentingnya perencanaan perawatan yang tepat guna untuk memastikan ketersediaan peralatan yang optimal. Adapun rumus dari avaibility:

## 𝐴𝑣𝑎𝑖𝑙𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑦 = 𝑊𝑎𝑘𝑡𝑢 𝑇𝑒𝑟𝑠𝑒𝑑𝑖𝑎 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑃𝑟𝑜𝑠𝑒𝑠𝑖 𝑊𝑎𝑘𝑡𝑢 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙

## 3. Performance
Performance mengukur seberapa efisien peralatan digunakan dalam proses produksi. Rumusnya adalah:
𝑃𝑒𝑟𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑛𝑐𝑒 = 𝑃𝑟𝑜𝑑𝑢𝑘𝑠𝑖 𝑆𝑒𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟𝑛𝑦𝑎

## 𝑃𝑟𝑜𝑑𝑢𝑘𝑠𝑖 𝐼𝑑𝑒𝑎𝑙

## 4. Quality
Quality  mengukur  seberapa  baik  peralatan  menghasilkan  produk  berkualitas. Rumusnya adalah:
𝑃𝑒𝑟𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑛𝑐𝑒 = 𝑃𝑟𝑜𝑑𝑢𝑘𝑠𝑖 𝑆𝑒𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟𝑛𝑦𝑎

## 𝑃𝑟𝑜𝑑𝑢𝑘𝑠𝑖 𝐼𝑑𝑒𝑎𝑙

## 5. Mean Time Between Failures (MTBF):
Mean  Time  Between  Failure  (MTBF)  adalah  suatu  metrik  yang  digunakan  untuk mengukur rata-rata waktu antara kegagalan (failure) yang terjadi pada suatu sistem atau peralatan. Menurut (Levitt, 2010) MTBF merupakan parameter yang penting dalam menilai kualitas  maintenance.  MTBF  menggambarkan  seberapa  andalnya  suatu  sistem  atau peralatan dalam menjalankan fungsinya tanpa mengalami kegagalan.
MTBF dapat dihitung dengan membagi total waktu operasional oleh jumlah kegagalan yang terjadi. Semakin tinggi nilai MTBF, semakin andal sistem atau peralatan tersebut. MTBF juga  dapat  digunakan  untuk  memprediksi  waktu  antara  kegagalan  berikutnya  dan membantu  dalam  perencanaan  perawatan  preventif.  MTBF  mengukur  rata-rata  waktu antara kegagalan peralatan. Rumusnya adalah:

## 𝑀𝑇𝐵𝐹 = 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑊𝑎𝑘𝑡𝑢 𝐾𝑒𝑟𝑗𝑎 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐾𝑒𝑔𝑎𝑔𝑎𝑙𝑎𝑛

## 6. Mean Time to Repair (MTTR):
Mean Time to Repair (MTTR) adalah metrik yang digunakan untuk mengukur waktu rata-rata  yang  dibutuhkan  untuk  memperbaiki  suatu  sistem  atau  peralatan  setelah mengalami kegagalan.  Menurut (Levitt, 2010)  MTTR  merupakan indikator penting  dalam manajemen  perawatan  atau  maintenance.  mttr  mencakup  waktu  mulai  dari  kegagalan terjadi hingga sistem atau peralatan kembali berfungsi dengan baik, termasuk waktu yang diperlukan  untuk  mendeteksi  kegagalan,  mendiagnosis  masalah,  dan  memperbaiki permasalahan  tersebut.  MTTR  memiliki  peran  penting  dalam  mengevaluasi  ketersediaan
dan  keandalan  sistem  serta  peralatan,  tingkat  keparahan  insiden,  dan  efektivitas  upaya perbaikan. MTTR  yang tinggi dapat  menyebabkan  downtime  yang tidak terencana yang berdampak signifikan. Dengan memantau MTTR, organisasi dapat mengidentifikasi area di mana  perlu  meningkatkan  proses,  mengidentifikasi  tren  kegagalan,  dan  membuat keputusan tentang bagaimana mengoptimalkan strategi perawatan
MTTR  mengukur  rata-rata  waktu  yang  diperlukan  untuk  memperbaiki  peralatan setelah terjadi kegagalan. Rumusnya adalah:

## 𝑀𝑇𝑇𝑅 = 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑊𝑎𝑘𝑡𝑢 𝑃𝑒𝑟𝑏𝑎𝑖𝑘𝑎𝑛 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐾𝑒𝑔𝑎𝑔𝑎𝑙𝑎𝑛
7. Overall Maintenance Effectiveness (OME):
OME mengukur efektivitas pemeliharaan secara keseluruhan. Rumusnya adalah:

## 𝑂𝑀𝐸 = 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑊𝑎𝑘𝑡𝑢 𝑃𝑟𝑜𝑑𝑢𝑘𝑡𝑖𝑓 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑊𝑎𝑘𝑡𝑢 𝐾𝑒𝑟𝑗𝑎

## 8. Breakdown Maintenance Ratio:
Breakdown  Maintenance  Ratio  adalah  istilah  yang  tidak  ditemukan  dalam  sumber pencarian yang tersedia. Namun, berdasarkan informasi yang ditemukan, terdapat istilah yang  mirip  yaitu  Breakdown  Maintenance.  Breakdown  Maintenance  adalah  kegiatan perawatan yang dilakukan setelah suatu sistem atau peralatan mengalami kegagalan atau kerusakan sehingga tidak dapat berfungsi dengan baik. Dalam hal ini, perbaikan dilakukan setelah terjadi breakdown atau kegagalan. Menurut (Levitt, 2010) Breakdown Maintenance dapat dianggap sebagai tindakan perbaikan yang dilakukan setelah terjadinya kegagalan pada sistem atau peralatan. Hal ini berbeda dengan Preventive Maintenance yang dilakukan sebelum terjadinya kegagalan dengan tujuan mencegah kerusakan atau gangguan yang dapat mengganggu operasional. Breakdown Maintenance Ratio mengukur proporsi waktu yang  dihabiskan  untuk  perbaikan  darurat  dibandingkan  dengan  waktu  produksi  yang seharusnya. Rumusnya adalah:

## 𝐵𝑟𝑒𝑎𝑘𝑑𝑜𝑤𝑛 𝑀𝑎𝑖𝑛𝑡𝑒𝑛𝑎𝑛𝑐𝑒 𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜 = 𝑊𝑎𝑘𝑡𝑢 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐷𝑎𝑟𝑢𝑟𝑎𝑡 𝑊𝑎𝑘𝑡𝑢 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐾𝑒𝑟𝑗𝑎
Distribusi kerusakan merupakan ekspresi matematis usia dan pola kerusakan mesin atau  peralatan.  Pada  umumnya  terdapat  empat  jenis  distribusi  yang  digunakan  untuk mengidentifikasi  pola  data  yang  terbentuk,  antara  lain:  distribusi Weibull,  distribusi Eksponensial, distribusi Normal, dan distribusi Lognormal.

## 1. Distribusi Weibull
Distribusi Weibull merupakan distribusi yang paling banyak digunakan untuk waktu kerusakan,  karena  distribusi  ini  baik  digunakan  untuk  laju  kerusakan  yang  meningkat maupun laju kerusakan yang menurun.
Dua parameter yang digunakan dalam distribusi Weibull ini yaitu parameter θ yang disebut dengan parameter skala (scale parameter) dan parameter β yang disebut dengan parameter  bentuk  (shape  parameter).  Parameter  β  digunakan  untuk  menentukan  laju kerusakan  dari  pola  data  yang  terbentuk,  sedangkan  parameter  θ digunakan  untuk menentukan nilai tengah dari pola data yang ada. Fungsi reliability yang terdapat dalam distribusi Weibull yaitu (Palmer, 2006):
𝑅𝑒𝑙𝑖𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑦 𝑓𝑢𝑛𝑐𝑡𝑖𝑜𝑛 = 𝑅(𝑡) = 𝑒 −( 1 0 )
Dimana θ > 0, β > 0, dan t > 0

## 2. Distribusi Eksponensial
Distribusi  eksponensial  digunakan  untuk  menghitung  keandalan  dari  distribusi kerusakan yang memiliki laju kerusakan konstan. Distribusi ini mempunyai laju kerusakan yang  tetap  terhadap  waktu,  dengan  kata  lain  probabilitas  terjadinya  kerusakan  tidak tergantung pada umur alat. Distribusi ini merupakan distribusi yang paling mudah untuk dianalisa, jika terdapat  peralatan atau mesin yang laju kerusakannya  terjadi secara tetap maka  dapat  dipastikan  data  kerusakan  peralatan  tersebut  termasuk  dalam  distribusi eksp onensial.  Parameter  yang  digunakan  dalam  distribusi  eksponensial  adalah  λ,  yang menunjukkan rata-rata kedatangan kerusakan yang terjadi. Fungsi reliability yang terdapat dalam distribusi eksponensial yaitu (Palmer, 2006):
𝑅𝑒𝑙𝑖𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑦 𝑓𝑢𝑛𝑐𝑡𝑖𝑜𝑛 = 𝑅(𝑡) = 𝑒 −λt

## Dimana λ > 0 dan t > 0

## 3. Distribusi Normal
Distribusi  normal  cocok  untuk  digunakan  dalam  memodelkan  fenomena  keausan. Parameter yang digunakan dalam distribusi normal ini adalah μ yang menunjukkan nilai tengah dan σ yang menunjukkan standar deviasi dari data yang ada. Karena hubungannya dengan  distribusi  lognormal,  distribusi  ini  dapat  juga  digunakan  untuk  menganalisa probabiltas  lognormal.  Fungsi  reliability  yang  terdapat  dalam  distribusi  normal  yaitu (Palmer, 2006) :
𝑅𝑒𝑙𝑖𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑦 𝑓𝑢𝑛𝑐𝑡𝑖𝑜𝑛 = 𝑅(𝑡) = 1 − Φ ( 1 − 𝜇 𝜎 )
Dimana μ > 0, σ > 0, dan t > 0

## 4. Distribusi Lognormal
Distribusi  lognormal  menggunakan  dua  parameter  yaitu  s  yang  menunjukkan parameter  bentuk  (shape  parameter)  dan  tmed  sebagai  parameter  lokasi  (location parameter) yang merupakan nilai tengah dari suatu distribusi kerusakan. Distribusi ini dapat memiliki berbagai macam bentuk, sehingga sering dijumpai bahwa data yang sesuai dengan distribusi Weibull juga sesuai dengan distribusi lognormal. Fungsi reliability yang terdapat pada distribusi lognormal yaitu (Palmer, 2006) :
𝑅𝑒𝑙𝑖𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑦 𝑓𝑢𝑛𝑐𝑡𝑖𝑜𝑛 = 𝑅(𝑡) = 1 − Φ ( 1 𝑠 𝑖𝑛 𝑡 𝑡 𝑚𝑒𝑑 )
Dimana s > 0, tmed > 0, dan t > 0
Keandalan dapat dihitung dengan rumus Ansori & Mustajib dalam Ignatius Deradjad Pranowo, 2019):
𝑅(𝑡) = ∫ 𝑓(𝑡)𝑑𝑡 ∞ 𝑡
untuk t   0, R(t)   1, berarti sistem dalam keadaan baik untuk t     , R(t)   0, berarti sistem dalam keadaan rusak Dimana:
R(t)  = Fungsi keandalan F(t)   = Probabilitas kerusakan
T = Lamanya suatu peralatan beroperasi sampai rusak yang merupakan variabel acak
R(t)   = P { alat dapat berfungsi } pada saat t
= P { T } ( mesin dapat berfungsi )
= 1 – P { T > t } = 1 – F(t)
Selanjutnya, untuk menjaga keandalan yang tinggi perlu program pemeliharaan yang baik.  Dengan  demikian  program  pemeliharaan  yang  baik  perlu  informasi  mekanisme kerusakan ( failure mechanism) dan pola penggunaan (usage patern). Pengertian failure di sini  dalam  arti  yang  luas  dipengaruhi  oleh  keandalan  item  ( reliabilty  of  item).  Program pemeliharaan  sendiri  juga  mempengaruhi failure  mechanism.  Sehingga  kesemuanya memiliki hubungan yang bersifat bolak-balik
Keandalan  merupakan  probabilitas  kinerja  dari  sistem  atau  alat  untuk  memenuhi fungsi-fungsi yang diharapkan dalam selang waktu tertentu. Sedangkan fungsi keandalan adalah  suatu  fungsi  matematis  yang  menggambarkan  fungsi  kerusakan.  Variabel  utama
dalam fungsi keandalan adalah waktu terjadinya kerusakan ( time failure). Fungsi tersebut dirumuskan sebagai berikut Ignatius Deradjad Pranowo, 2019):
𝑅(𝑡) = ∫ 𝑓(𝑡)𝑑𝑡 ∞
𝑡 = 𝑃(𝑥 > 𝑡)
Dimana: R(t) merupakan probabilitas peralatan dapat beroperasi hingga waktu t.
Probabilitas suatu peralatan mengalami  kerusakan sebelum jangka  waktu t  disebut sebagai CDF (Cumulative Distribution Failure) dengan rumusan: F(t)=P(x< t)
Sehingga  dari  kedua  persamaan  diatas  dapat  dirumuskan  bahwa  probabilitas keandalan suatu peralatan hingga waktu t dirumuskan sebagai: R(t)=1-F(t)
(𝑡) = exp  ⌊− ∫ 𝜆(𝑡)𝑑𝑡 ∞
0 ⌋
Karakteristik kerusakan pada peralatan umumnya tidak sama meskipun dioperasikan pada  waktu  yang  bersamaan,  karakteristik  yang  sama  akan  memberikan  selang  waktu terjadinya kerusakan yang berbeda.

## Laju Kerusakan
Laju kerusakan adalah probabilitas banyaknya komponen yang mengalami kerusakan setiap  waktu,  bila  komponen  sejenis  dioperasikan  secara  bersama.  Laju  kerusakan  λ(t) dirumuskan sebagai berikut:
 (t)   =  P{x  <  t  +  t / x  >  t}  (t)   = 𝑃(𝑥<1<  t x >t) 𝑃(𝑥>1) .

## METODE PENELITIAN
Metode  harus  membuat  pembaca  dapat  memahami  metode  penelitian  yang digunakan.  Berikan  detail  yang  memadai  agar  karya  dapat  dipahami.  Metode  yang dituliskan harus ditunjukkan dengan referensi: hanya modifikasi yang relevan yang harus dijelaskan.  Jangan  ulangi  detail  metode  yang  telah  ditetapkan.  Bagian  ini  memuat rancangan atau desain penelitian yang dilakukan. Pada bagian ini memuat tentang jenis penelitian, subjek/objek penelitian, teknik/instrumen pengumpulan data dan analisis data. Dilengkapi dengan ilustrasi berupa gambar / bagan desain dan langkah penelitiannya.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengumpulan dan Pengolahan Data Kerusakan Komponen
Tabel Durasi Antar Kerusakan Komponen Mesin Reader No Komponen Selisih (Hari) Kabel Sumpin Konslet Perangkat Lunak Kabel  Sumpin Konslet Perangkat Lunak 1 15 November 2023 09 Mei 2023 14 November 2023 2 22 November 2023 20 Juni 2023 22 November 2023 7 42 8 3 28 November 2023 26 Juli 2023 27 November 2023 6 36 5 4 02 Desember 2023 30 Agustus 2023 01 Desember 2023 4 35 4 5 08 Desember 2023 08 Oktober 2023 07 Desember 2023 6 39 6
6 12 Desember 2023 10 November 2023 11 Desember 2023 4 33 4 7 19 Desember 2023 12 Desember 2023 18 Desember 2023 7 32 7 8 23 Desember 2023 29 Januari 2024 24 Desember 2023 4 48 6 9 28 Desember 2023 03 Maret 2024 29 Desember 2023 5 34 5 10 03 Januari 2024 10 April 2024 04 Januari 2024 6 38 6 11 07 Januari 2024 08 Januari 2024 4 4 12 13 Januari 2024 13 Januari 2024 6 5 13 17 Januari 2024 19 Januari 2024 4 6 14 23 Januari 2024 23 Januari 2024 6 4 15 28 Januari 2024 26 Januari 2024 5 3 16 02 Februari 2024 01 Februari 2024 5 6 17 07 Februari 2024 08 Februari 2024 5 7 18 11 Februari 2024 13 Februari 2024 4 5 19 18 Februari 2024 17 Februari 2024 7 4 20 22 Februari 2024 22 Februari 2024 4 5 21 27 Februari 2024 26 Februari 2024 5 4 22  02 Maret 2024 04 Maret 2024 4 7 23  08 Maret 2024 09 Maret 2024 6 5 24  12 Maret 2024 14 Maret 2024 4 5 25  19 Maret 2024 20 Maret 2024 7 6
26  23 Maret 2024 25 Maret 2024 4 5 27  28 Maret 2024 29 Maret 2024 5 4 28  02 April 2024 04 April 2024 5 6 29  08 April 2024 07 April 2024 6 3 30  12 April 2024 14 April 2024 4 7 31 19 April 2024 20 April 2024 7 9
Pengumpulan dan Pengolahan Data Antar Perbaikan

## Durasi Perbaikan antar komponen mesin reader
No Komponen Kabel Waktu (Menit) Sumpin Waktu (Menit) Konslet Perangkat Lunak Waktu (Menit) 1 15 November 2023 15 09 Mei 2023 14 16 November 2023 45 2 22 November 2023 18 20 Juni 2023 16 22 November 2023 36 3 28 November 2023 13 26 Juli 2023 13 27 November 2023 52 4 02 Desember 2023 17 30 Agustus 2023 17 01 Desember 2023 31 5 08 Desember 2023 14 08 Oktober 2023 15 07 Desember 2023 55 6 12 Desember 2023 19 10 November 2023 13 11 Desember 2023 40 7 19 Desember 2023 12 12 Desember 2023 16 18 Desember 2023 57 8 23 Desember 2023 16 29 Januari 2024 14 24 Desember 2023 30 9 28 Desember 2023 20 03 Maret 2024 17 29 Desember 2023 49 10 03 Januari 2024 15 10 April 2024 15 04 Januari 2024 33 11 07 Januari 2024 18 08 Januari 2024 42 12 13 Januari 2024 13 13 Januari 2024 58 13 17 Januari 2024 17 19 Januari 2024 35 14 23 Januari 2024 14 23 Januari 2024 51 15 28 Januari 2024 19 26 Januari 2024 46 16  02 Februari 2024 12 01 Februari 2024 39
17 07 Februari 2024 16 08 Februari 2024 60 18 11 Februari 2024 20 13 Februari 2024 34 19 18 Februari 2024 15 17 Februari 2024 47 20  22 Februari 2024 18 22 Februari 2024 54 21  27 Februari 2024 13 26 Februari 2024 32 22 02 Maret 2024 17 04 Maret 2024 41 23 08 Maret 2024 14 09 Maret 2024 56 24 12 Maret 2024 19 14 Maret 2024 38 25 19 Maret 2024 12 20 Maret 2024 59 26 23 Maret 2024 16 25 Maret 2024 43 27 28 Maret 2024 20 29 Maret 2024 37 28 02 April 2024 15 04 April 2024 50 29 08 April 2024 18 07 April 2024 44 30 12 April 2024 13 14 April 2024 53 31 19 April 2024 11 20 April 2024 46 Perhitungan distribusi dan MTTF dan MTBF
Hasil perhitungan dengan menggunakan software minitab 19
Perhitungan Data Antar kerusakan
1) Hasil Parameter kabel
Maka  distribusi  yang  sesuai  pada  parameter  kabel  adalah  logistic  dengan  nilai Aderson-Darling yang terkecil yaitu 2.046 dengan rata rata antar kerusakan (MTBF) sebesar 156/30=5.2 Hari atau 124.8 jam dibulatkan 125 jam

## 2) Hasil parameter Sumpin
Maka distribusi yang sesuai pada parameter Sumpin adalah 3-parameter loglogistic dengan nilai Aderson-Darling yang terkecil yaitu 1.401 dengan rata rata anatar kerusakan (MTBF) sebesar 337/9=37.4 Hari atau 897.6 jam dibulatkan 898 jam.

## 3) Hasil Parameter Konslet Perangkat Lunak
Maka  distribusi  yang  sesuai  pada  parameter  Konslet  perangkat  lunak  adalah  3- parameter waibull dengan nilai Aderson-Darling yang terkecil yaitu 1.112 dengan rata rata antar kerusakan (MTBF) sebesar 161/30=5.36 Hari atau 128.6 jam dibulatkan 129 jam Hasil perhitungan data waktu perbaikan
Maka  distribusi  yang  sesuai  pada  parameter  perbaikan  kabel  adalah  loglogistic dengan  nilai  Aderson-Darling  yang  terkecil  yaitu  0.893  dengan  rata  rata  perbaikan komponen (MTTR) sebesar (459 menit)/31=15.7 menit dibulatkan 16 menit.

## 4) Hasil parameter komponen Sumpin
Maka  distribusi  yang  sesuai  pada  parameter  perbaikan  Sumpin  adalah  loglogistic dengan  nilai  Aderson-Darling  yang  terkecil  yaitu  1.487  dengan  rata  rata  perbaikan komponen (MTTR) sebesar 150/10=15 menit

## 5) Hasil Parameter Konslet Perangkat Lunak
Maka distribusi yang sesuai pada parameter perbaikan Konslet perangkat lunak adalah waibull dengan nilai Aderson-Darling yang terkecil yaitu 0.751 dengan rata rata perbaikan komponen (MTBF) sebesar 1393/31=44.9 menit dibulatkan 45 menit

## Perhitungan keandalan mesin
1. Keandalan Komponen Kabel
a. Rata Rata Antar Kerusakan sebesar 5.2 hari
b. Laju kegagalan sebesar λ=1/MTTF=1/(5.2 hari)=0.192
c. e adalah basis logaritma natural sebesar 2.71828
Sebagai contoh keandalan pada hari ke 1 atau R(1) sebesar
R(t)=e^(- λt)
𝑅(1) = 2.71828 −0.192(1) = 82.04%
Tabel 4. 6 Hasil perhitungan tingkat keandalan komponen kabel dengan Excel
R(t)  Keandalan (%)  R(t) Keandalan (%) R(t) Keandalan (%) 1 82.04% 16 4.21% 31 0.22% 2 67.30% 17 3.45% 32 0.18% 3 55.21% 18 2.83% 33 0.15% 4 45.29% 19 2.32% 34 0.12% 5 37.16% 20 1.91% 35 0.10% 6 30.48% 21 1.56% 36 0.08% 7 25.01% 22 1.28% 37 0.07% 8 20.52% 23 1.05% 38 0.05% 9 16.83% 24 0.86% 39 0.04% 10 13.81% 25 0.71% 40 0.04%
11 11.33% 26 0.58% 41 0.03% 12 9.29% 27 0.48% 42 0.02% 13 7.62% 28 0.39% 43 0.02% 14 6.25% 29 0.32% 44 0.02% 15 5.13% 30 0.26% 45 0.01%
Maka  rata  rata  kerusakan  pada  komponen  kabel  selama  5.2  hari  dengan  tingkat keandalan sebesar sekitar 37.16%
2. Keandalan Komponen Sumpin
a. Rata Rata Antar Kerusakan sebesar 37.4 hari
b. Laju kegagalan sebesar λ=1/MTTF=1/(37.4 hari)=0.0267
c. e adalah basis logaritma natural sebesar 2.71828
Sebagai contoh keandalan pada hari ke 1 atau R (1) sebesar
R(t)=e^(- λt)
𝑅(1) = 2.71828 −0.0267(1) = 97.36%

## Tabel 4. 7 Persentase Keandalan Komponen Sumpin Dengan Excel
R(t)  Keandalan (%)  R(t) Keandalan (%) R(t) Keandalan (%) 1 97.36% 16 65.19% 31 43.65% 2 94.79% 17 63.47% 32 42.50% 3 92.29% 18 61.80% 33 41.38% 4 89.86% 19 60.17% 34 40.29% 5 87.49% 20 58.58% 35 39.23% 6 85.18% 21 57.04% 36 38.19% 7 82.93% 22 55.53% 37 37.18% 8 80.74% 23 54.07% 38 36.20% 9 78.61% 24 52.64% 39 35.25% 10 76.54% 25 51.25% 40 34.32% 11 74.52% 26 49.90% 41 33.41% 12 72.55% 27 48.58% 42 32.53% 13 70.64% 28 47.30% 43 31.67% 14 68.77% 29 46.05% 44 30.84% 15 66.96% 30 44.84% 45 30.02%
Maka rata rata kerusakan pada komponen sumpin selama 37.4 hari dengan tingkat keandalan sebesar sekitar 37.18%
3. Keandalan Komponen Konslet Perangkat Lunak
a. Rata Rata Antar Kerusakan sebesar 5.36 hari
b. Laju kegagalan sebesar λ=1/MTTF=1/(5.36 hari)=0.186
c. e adalah basis logaritma natural sebesar 2.71828
Sebagai contoh keandalan pada hari ke 1 atau R(1) sebesar
R(t)=e^(- λt)
𝑅(1) = 2.71828 −0.186(1) = 82.98%
Tabel 4. 8 Hasil perhitungan tingkat keandalan komponen konslet perangkat lunak dengan Excel
R(t)  Keandalan (%)  R(t)  Keandalan (%)  R(t) Keandalan (%) 1 82.98% 16 5.05% 31 0.31% 2 68.86% 17 4.19% 32 0.26% 3 57.14% 18 3.48% 33 0.21% 4 47.41% 19 2.89% 34 0.18% 5 39.34% 20 2.40% 35 0.15% 6 32.65% 21 1.99% 36 0.12% 7 27.09% 22 1.65% 37 0.10% 8 22.48% 23 1.37% 38 0.08% 9 18.65% 24 1.14% 39 0.07% 10 15.48% 25 0.94% 40 0.06% 11 12.84% 26 0.78% 41 0.05% 12 10.66% 27 0.65% 42 0.04% 13 8.84% 28 0.54% 43 0.03% 14 7.34% 29 0.45% 44 0.03% 15 6.09% 30 0.37% 45 0.02%
Maka rata rata kerusakan pada komponen sumpin selama 5.36 hari dengan tingkat keandalan sebesar sekitar 39.34%.

## Penentuan Jadwal Perawatan
Dari  tingkat  keadalan  pada  komponen  kabel  sebesar  rata  rata  37.16%  dan  dan komponen konslet dengan keandalan rata rata 39.34% maka penjadwalan akan dipercepat guna  menghindari  breakdown  mesin  yang  mengakibatkan  kemacetan  pada  kendaraan. Maka  acuan  yang  digunakan  dalam  melakukan  penjadwalan  yang  akan  mendatang digunakan  dengan  keandalan  komponen  mesin  minimal  50%  sehingga  acuan  yang digunakan dalam melakukan penjadwalan mesin pada komponen kabel digunakan selama 3  hari  (72  jam)  dengan  tingkat  keandalan  55.21%  dan  keandalan  yang  digunakan  pada
komponen  konslet  digunakan  selama  3  hari  (72  jam)  dengan  tingkat  keandalan  57.14%. Selain  itu  komponen  sumpin  dengan  keandalan  rata  rata  37.18%  juga  harus dipertimbangkan,  pergantian  komponen  sumpin  dilakukan  selama  1  bulan  (720  jam) dengan tingkat keandalan 44.84%, meskipun keandalan mesin masih dibawah 50% akan tetapi disarankan pergantian dari teknisi pemesanan dilakukan pergantian selama 1 bulan atau 30 hari.
Jadwal ke Jam ke-  Lamanya  Selesai Tanggal Kabel Konslet  Sumpin 1 0 0 0 14 April 2024 - - - 2 72 1 73 17 April 2024 v v - 3 145 1 146 20 April 2024 v v - 4 218 1 219 23 April 2024 v v - 5 291 1 292 26 April 2024 v v - 6 364 1 365 29 April 2024 v v - 7 437 1 438 02 Mei 2024 v v - 8 510 1 511 05 Mei 2024 v v - 9 583 1 584 08 Mei 2024 v v - 10 656 1 657 11 Mei 2024 v v - 11 729 1 730 14 Mei 2024 v v v 12 802 1 803 17 Mei 2024 v v - 13 875 1 876 20 Mei 2024 v v - 14 948 1 949 23 Mei 2024 v v - 15 1021 1 1022 26 Mei 2024 v v - 16 1094 1 1095 29 Mei 2024 v v - 17 1167 1 1168 01 Juni 2024 v v - 18 1240 1 1241 04 Juni 2024 v v - 19 1313 1 1314 07 Juni 2024 v v - 20 1386 1 1387 10 Juni 2024 v v -
Biaya perawatan dan penggantian komponen kabel pada mesin reader berkisar antara Rp.  30.000  hingga  Rp.  50.000.  Jumlah  biaya  ini  mencakup  biaya  perawatan  rutin  serta penggantian  kabel  yang  rusak  akibat  digigit  tikus  atau  terkena  debu.  Perawatan  dan penggantian komponen untuk mengatasi konsleting pada mesin reader memerlukan biaya sekitar  Rp.  150.000  hingga  Rp.  200.000.  Biaya  ini  meliputi  perbaikan  dan  penggantian komponen yang terkena konsleting. Sementara itu, biaya penggantian komponen sumpin pada mesin reader mencapai Rp. 1.500.000 untuk setiap pergantian. Biaya ini terdiri dari pembelian  komponen  sumpin  yang  baru  dan  pemasangan  oleh  teknisi  yang
berpengalaman.  Penting  untuk  memperhitungkan  biaya-biaya  ini  dalam  merencanakan anggaran perawatan dan penggantian komponen mesin reader. Selain itu, langkah-langkah pencegahan yang tepat  juga harus  dilakukan  untuk meminimalkan risiko kerusakan  dan menghindari biaya yang tidak terduga.

## Strategi Mitigasi Risiko Keruskan Mesin Reader
Kerusakan pada mesin reader disebabkan oleh beberapa faktor, termasuk gigitan tikus yang  merusak  kabel  dan  debu  yang  masuk  ke  dalamnya.  Air  juga  dapat  menyebabkan konsleting  pada  mesin,  terutama  jika  terjadi  kebocoran  lingkungan  atau  penggunaan  di tempat  lembab.  Selain  itu,  kerusakan  pada  komponen  sumpin  sering  terjadi  karena penumpukan  data  transaksi  yang  berlebihan.  Untuk  mencegah  kerusakan,  pemasangan tutup pada mesin reader bisa mengurangi risiko masuknya tikus, debu, dan air. Langkah pencegahan ini penting untuk menjaga kinerja mesin reader dan menghindari gangguan yang dapat mempengaruhi operasionalnya.

## Gambar 4. Pemasangan tutup pada mesin reader

## SIMPULAN
Kesimpulan  analisis  data  menekankan  pentingnya  penjadwalan  perawatan  yang efektif untuk menjaga kinerja mesin reader. Faktor-faktor seperti keandalan komponen, strategi mitigasi risiko, biaya perawatan, dan langkah-langkah pencegahan disoroti dalam penelitian ini. Rata-rata antar kerusakan serta tingkat keandalan komponen seperti kabel, sumpin,  dan  konslet  perangkat  lunak  dibahas.  Penjadwalan  perawatan  yang dipertimbangkan berdasarkan tingkat keandalan komponen, dengan rencana perawatan setiap 3 hari untuk kabel dan konslet perangkat lunak, serta setiap 1 bulan untuk sumpin. Strategi mitigasi risiko mencakup pemasangan tutup pada mesin untuk melindungi dari tikus, debu, dan air.

## DAFTAR PUSTAKA
Bloom, & Neil. (2005). Reliability Centered Maintenance (RCM) :  Implementation Made Simple.
Fathurohman, F., & Triyono, S. (2020). RCM (RELIABILITY CENTERED MAINTENANCE): THE IMPLEMENTATION  IN  PREVENTIVE  MAINTENANCE  (CASE  STUDY  IN  AN EXPEDITION COMPANY). EKOMABIS: Jurnal Ekonomi Manajemen Bisnis, 1(02), 197 – 212. https://doi.org/10.37366/ekomabis.v1i02.29
Ignatius Deradjad Pranowo. (2019). Sistem dan Manajemen Pemeliharaan.
John, Gross. (2010). Fundamentals of Preventive Maintenance (Third Edition). AMACOM. Levitt, J. (2010). TPM reloaded : total productive maintenance (Robert Weinstein, Ed.; Two Edition). Industrial Press.
Palmer,  R.  (2006).  Maintenance  Planning  and  Scheduling  Handbook  (2nd  Edition). McGraw-Hill.
Ramadhani, A. G., Zahra Azizah, D., Nugraha, F., & Fauzi, M. (2022). ANALISA PENERAPAN TPM  (TOTAL  PRODUCTIVE  MAINTENANCE)  DAN  OEE  (OVERALL  EQUIPMENT EFFECTIVENESS) PADA MESIN AUTO CUTTING DI PT XYZ. Jurnal Ilmiah Teknik Dan Manajemen Industri, 2(1), 59 – 69. https://doi.org/10.46306/tgc.v2i1
Rommy.  (2020).  Total  Productive  Maintenance  (TPM)  pada  Perawatan  Mesin  Grinding Menggunakan  Metode  Overall  Equipment  Effectiveness  (OEE).  Journal  Industrial Servicess , 5(2), 207 – 212.
Rosyidin Akbar, M., & Widiasih, W. (2022). ANALISIS PERAWATAN MESIN BUBUT DENGAN METODE PREVENTIVE MAINTENANCE GUNA MENGHINDARI KERUSAKAN SECARA MENDADAK DAN UNTUK MENGHITUNG BIAYA PERAWATAN. SENOPATI, Vol. 1(2),
32 – 45.
Suryatman  Margana,  A.,  &  Fahmi  Suhendar,  M.  (2021).  Analisis  Manajemen  Perawatan Menggunakan  Perhitungan    Distribusi  Weibull  Pada  Air  Cooled  Chiller  FMC  20. IRWNS, 12, 418 – 422.
Tamba,  I.  A.,  Suryatman  Margana,  A.,  &  Prasetyo,  B.  Y.  (2023).  Analisis  Manajemen Perawatan Menggunakan Perhitungan Distribusi Weibull Dan Metode Fmea Pada Ac Package Di Gerbong PT. KCI Juanda. IRWNS, 14, 235 – 241.