Andri Yulianto (2023) , Pemodelan Perawatan dan Perbaikan Berbasis Keandalan Pada Mesin Induk Tipe Bolnes/10 Dnl Di Kapal Latih Taruna, 8 (5), Http://Dx.Doi.Org/10.36418/Syntax- Literate. v8i5.11951 E-Issn: 2548-1398 Published By: Ridwan Institute
Syntax  Literate:  Jurnal  Ilmiah  Indonesia  p–ISSN:  2541-0849  e-ISSN: 2548-1398

## Vol. 8, No. 5, Mei 2023

## PEMODELAN  PERAWATAN  DAN  PERBAIKAN  BERBASIS  KEANDALAN  PADA MESIN INDUK TIPE BOLNES/10 DNL DI KAPAL LATIH TARUNA

## Andri Yulianto
Prodi Permesinan Kapal Poltektrans SDP Palembang Email: andribplp@gmail.com

## Abstrak
Abstrak Kapal Cadet Training yang dioperasikan oleh Politeknik Ilmu Pelayaran Semarang sudah cukup umur, dibangun pada tahun 1984. Pada usia tersebut, beberapa kerusakan pada mesin  terjadi  khususnya  mesin  penggerak  utama.  Kegiatan  perawatan  dilakukan  dengan harapan  dapat  mempertahankan  fungsi  mesin  dalam  kondisi  normal.  Penelitian  diawali dengan pengambilan data dari engine log book untuk mendapatkan TTF, dengan mengamati pola  kegagalan,  penulis  dapat  menentukan  critical  system  dan  komponen  untuk  membuat fungsi  blocks  diagram-nya.  Kemudian,  model  kegagalan  komponen  dianalisis  dengan FMECA  dan  bantuan  software  weibull++,  penulis  mencoba  mencari  parameter  distribusi peluang  yang  tepat.  Menganalisis  reliabilitas  secara  kuantitatif,  penulis  menemukan  nilai reliabilitas komponen. Pemecah premium Microsoft excel digunakan untuk mengoptimalkan penentuan jadwal pemeliharaan dan perbaikan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa interval perawatan dan perbaikan optimal dengan biaya minimum dirancang setiap dua tahun untuk docking. Besarnya anggaran yang diusulkan untuk 2 tahun adalah Rp 1.193.489.636,- dibagi menjadi  usulan  anggaran  2  tahun,  yaitu  Rp  477.395.855,-  pada  tahun  pertama  atau  Rp 39.782.988,- setiap bulan dan Rp. 716.093.782,- pada tahun kedua atau Rp 59.674.482,- setiap bulan.
Kata kunci : Keandalan Pada Mesin Induk, Bolnes/10 Dnl, Taruna

## Abstract
Cadet Training ship which was operated by Politeknik Ilmu Pelayaran Semarang have old enough, it was built in 1984 . In that age, some damages in the machinery occur specially the main propulsion engine.  Maintenance activity is done in the hope that it can maintain the machinery function under normal condition.The research is started by data taking from the engine log book  to get TTF,  by observing the failure pattern, the writer can determine the critical  system  and  component  to  make  its  blocks  diagram  function.  Then,  the  model  of component failure is analysed with FMECA and the help of weibull++ software, the writer try  to  find  the  exact  opportunity  distribution  parameter.  Analysing  the  reliability
quantitatively,  the  writer  finds  the  component  reliability  value.  Premium  solver  Microsoft excel is used for optimizing the maintenance and repair schedule determination. The result of the  research  shows  that  maintenance  interval  and  optimum  repair  with  minimum  cost  is designed every two years for the docking. The amount of the budget proposed for 2 years is Rp 1.193.489.636,- divided into 2-years budget proposal, that is Rp 477.395.855,- in the first year  or  Rp  39.782.988,-  each  month  and  Rp.  716.093.782,-  in  the  second  year  or  Rp 59.674.482,-each month.

## Keywords: Reliability on master machines, bolnes/10 dnl, cadets

## Pendahuluan
PIP  Semarang  merupakan  lembaga  Pendidikan  dan  Pelatihan    dibawah  Kementerian Perhubungan. Pendidikan  di PIP Semarang untuk program D.IV dan yang lainnya menerapkan rasio untuk teori 40% - 50% ,sedangkan 50% - 60% adalah praktek laboratorium (Munzilin, 2016). Dimana pendidikan tersebut mencakup aspek pengetahuan , keahlian dan kepribadian . Untuk  melaksanakan  hal  tersebut  maka  akan  dilaksanakan  dengan  pelatihan  di  laboratorium ataupun  kapal  latih.  Mulai  tanggal  28  Desember  2007  PIP  Semarang  melalui  Badan  Diklat Perhubungan mendapat hibah Kapal Survey dari Dirjen Perhubungan Laut sebagai kapal latih taruna.
Kapal  Latih  taruna  tersebut  bernama  KN.  Bima  Sakti  bejenis  kapal  survey  tahun pembuatan 1984 dari galangan kapal MAKUM Belanda dengan panjang keseluruhan (LOA) 59,75 meter dan lebar 23 meter,  DWT 1373,15 ton, memiliki mesin induk 2 unit merk / type BOLNES / 10 DNL  dengan Daya masing-masing .1500 HP, memiliki 3 mesin bantu dengan merk/type mercedez benz / OM 424 dengan masing masing berdaya 303 HP (Yulianto, n.d.).
KN. Bima Sakti yang dioperasikan oleh PIP Semarang tersebut sudah cukup tua dan dalam pengoperasian akan banyak terjadi kendala – kendala secara teknis, terutama pada permesinan penggerak  utama.  Hal  tersebut  tentunya  akan  menghambat  dalam  pengoperasian  kapal  dan menambah  besar  biaya  pengoperasian  kapal  dan  memberatkan  keuangan  negara.  Dalam  hal pembiayaan KN. Bima Sakti ini dibiayai oleh negara melalui DIPA (Daftar Isian Pelaksanaan Anggaran) dari Pusat Pendidikan dan Pelatihan Perhubungan Laut (Yulianto, n.d.).
Lebih  jauh  lagi,  kebutuhan  akan  metode  praktis  dalam  menentukan  jadwal  perawatan optimum untuk permesinan dikapal menjadi amat mendesak dengan munculnya kecenderungan bahwa  banyak  perusahaan  pelayaran  di  Indonesia  dan  beberapa  negara  berkembang  lainnya membeli  kapal-kapal  bekas,  namun  memperlakukan  permesinan  kapal  tersebut  seolah-olah baru serta melakukan modifikasi yang minimum hanya untuk memenuhi ketentuan beberapa peraturan  Internasional  yang  ada  saat  ini.  Dengan  kondisi  ini  maka  peningkatan          biaya operasional  dan  perawatan  merupakan  konsekuensi  logis  sebagai  akibat  dari  hal  diatas (Masroeri et al., 2000).
Penentuan  jadwal  perawatan  optimum  untuk  permesinan  di  kapal  laut  ( ship  machinery ) memiliki  perbedaan  karakteristik  yang  mendasar  dengan  perawatan  untuk  mesin  industri  di darat ( land used machinery ) (Artana & Ishida, 2002). Dalam kasus permesinan industri di darat, perawatan dapat dilakukan dengan tingkat aksibilitas dan ketersediaan suku cadang yang tinggi. Hal ini berbeda dengan permesinan di kapal karena kegagalan permesinan di kapal mungkin
terjadi saat  kapal  berlayar, di  mana suku cadang yang dibutuhkan mungkin  tidak tersedia di kapal atau dalam kasus tertentu shore based maintenance mutlak diperlukan. Biro Klasifikas memang mensyaratkan beberapa suku cadang dan peralatan harus tersedia di kapal (NK,1983), Namun  peraturan  tersebut  tidak  mencakup  semua  jenis  kegagalan  komponen  yang  memang sulit diprediksi.
Proses  penentuan  jadwal  perawatan  permesinan  adalah  sebuah  proses  pengambilan keputusan ( decision-making prosess ). Proses ini bisa dipermudah dengan menggunakan metode optimasi. Proses optimasi dalam kaitannya dengan penggambilan keputusan terhadap system perawatan  permesinan  dapat  diartikan  sebagai  usaha  untuk  menyelesaikan  konflik  dari beberapa  variable  perawatan  secara  demikian  rupa,  sehingga  variabelyang  dapat  dikontrol ( control  variable )  oleh  pembuat  keputusan  ( decision-maker )  mendapat  nilai  yang  terbaik (Jardine  &  Tsang,  2021).  Salah  satu  control  variable    dalam  kaitannya  dengan  perawatan permesinan di kapal adalah interval perawatan ( interval between maintenance )
Dalam penelitian ini menggunakan metode sistematis dalam menentukan jadwal dan posisi perawatan  yang  optimum  dari  system  pelumasan  dan  udara  bilas  dari  mesin  induk  dikapal. Yang nantinya diharapkan dapat digunakan untuk menentukan pola perawatan dalam system yang lain di permesinan kapal. Metode yang digunakan dengan menggunakan pemrograman computer solver pada microsof excel dengan metode non linear progaming .
Kapal latih taruna KL. Bima Sakti yang dioperasikan oleh PIP Semarang digunakan untuk melatih  taruna  Pusat  Pendidikan  dan  Pelatihan  Perhubungan  Laut  (Pusdiklat  Laut)  dibawah Badan Diklat Perhubungan. Diklat perhubungan laut ini tersebar di 4 kota yaitu STIP Jakarta, BP2IP  Mauk  yang  terletak  di  Jakarta,  PIP  Semarang  yang  terletak  di  Semarang,  BP2IP Surabaya  yang  terletak  di  Surabaya,  PIP  Makassar  dan  BP2IP  Barombong  yang  terletak  di Makassar. (road map peningkatan keselamatan transportasi nasional Departemen Perhubungan tahun 2007). Untuk itu akan dibuat alur pelayaran yang tetap yang dapat melayari 4 pelabuhan yaitu Tanjung Priok Jakarta, Tanjung Emas Semarang, Tanjung Perak Surabaya dan Pelabuhan Sukarno Hatta Makassar.
Dengan  melihat  alur  pelayaran  itu  maka  dapat  dibuat  model  alur  pelayaran  seperti  pada Gambar 1 di bawah ini. Kapal akan melayari 4 pelabuhan yakni pelabuhan A, B, C dan D dan akan  kembali  ke  pelabuhan  A  melalui  rute  yang  berlawanan  dengan  rute  seperti  yang disebutkan diatas.
Dari empat pelabuhan ini jarak masing-masing pelabuhan yaitu jarak Jakarta ke Semarang 256 mil, jarak Semarang ke Surabaya 207 mil dan jarak dari Surabaya ke Makassar 476 mil. Dengan kecepatan rata-rata kapal 11 knots maka waktu tempuh dari masing-masing pelabuhan adalah dari Jakarta ke Semarang 23,27 jam, Semarang ke Surabaya 18,81 jam dan Surabaya ke Makassar 43,27 jam.
Dengan  melihat  alur  pelayaran  diatas,  maka  akan  diasumsikan  bahwa  perawatan permesinan hanya bisa dilakukan di pelabuhan atau galangan kapal, sehingga penalty cost akan dikenakan untuk setiap operasi yang melebihi rentang hasil optimasi. Minimum total cost yang menjadi  fungsi  opyektif  (objcective  function)  dari  permasalahan  ini  mencakup  maintenance costs,  operating  cost,  downtime  costs  dan  penalty  costs.  Proses  optimasi  rentang  perawatan komponen  dilakukan  sedemikian  rupa  sehingga  indek  keandalan  ( reliability  index-RI )  dari
komponen  tidak  kurang  dari  0.5,  dengan  pertimbangan  kemungkinan  kesuksesan  dan kegagalannya adalah sama.
Perawatan  terhadap  permesinan  di  kapal  tidak  akan  mengembalikan  kondisi  permesinan tersebut seperti halnya pada saat kondisi baru (konsep As Good As New Again tidak berlaku). Dengan  kata  lain,  detorasi  (keausan)  terhadap  waktu  akan  senantiasa  menjadi  salah  satu pertimbangan dan pada waktu tertentu permesinan pada sistem tersebut harus diganti.
Untuk mewakili hal ini, maka diasumsikan bahwa setiap perawatan memiliki konsekuensi turunnya  indek  kehandalan  dari  komponen  sistem  pelumasan  dan  sistem  udara  bilas  sebesar 0.5% dari nilai awalnya. Selain itu, karena faktor detorasi maka komponen pada sistem tersebut harus diganti jika prediksi bahwa setelah perawatan, komponen tersebut tidak mampu mencapai ketentuan minimum indek kehandalan sebesar 0.5 lihat Gambar  2.2a dan  Gambar  2b
Gambar 1
Alur Pelayaran KL Bima Sakti
Gambar 2

## Model Perawatan Komponen Permesinan

## Metodologi Penelitian
Pengolahan dan analisa data dilakukan dengan bantuan software weibull 4.0, perhitungan optimasi dengan bantuan solver microsof excel dengan langkah langkah sebagai berikut (Tijerina & Monarrez, n.d.) :
1.  Mengambil data kegagalan dan perawatan dari mesin induk kapal, data yang diperoleh berdasarkan  pengamatan  secara  langsung  operasional  komponen  dan  dari  jurnal perawatan yang ada di kamar mesin.
2.  Pemodelan  seluruh  sistem  yang  bekerja  di  kamar  mesin  menjadi  sebuang  diagram function  untuk  mendiskripsikan  dan  memisahkan  masing-masing  komponen  yang mendukung sistem yang akan dinilai.
JAKARTA PORT A SEMARANG PORT B SURABAYA PORT C MAKASSAR PORT D Gambar . Diagram rute pelayaran kapal untuk studi kasus Gen. survey Tr 1 Tr 2 Gen. survey Tr n-1 Tr n Td 1 Td n Decreasing performance due to deterioration Minimum performance before replacement 0 1 n-1 n T Tr = Equal interval between maintenance Td = Average downtime 0-T = Interval between 2 general survey Tr Td Td Tp Maintenance action at port / yard Interval between maintenance Penalty period Failure position Port in where maintenance action is possibly done Gambar . Model perawatan komponen permesinan
3.  Selanjutnya  dilakukan  analisa  kualitatif  system  dengan  mengidentifikasi  kegagalan yang timbul dari komponen atau system dengan FMECA, berdasarkan standard dari ABS maka dapat ditentukan komponen kritis.
4.  Data  downtime  dari  masing-masing  komponen  dikonversikan  menjadi  data  waktu antar kegagalan (TTF)
5.  Pendugaan  distribusi  data  kegagalan  komponen  atau  system    dengan  menggunakan software Weibull 4.0 untuk melakukan pendugaan distribusi data TTF  system.
6.  Berdasarkan parameter-parameter distribusi yang diperoleh, didapatkan fungsi padat peluang (PDF), nilai keandalan (R) dan laju kegagalan komponen (λ).
7.  Langkah selanjutnya menghitung total  biaya minimum yang menjadi fungsi opyektif (objcective  function)  dari  permasalahan  ini  mencakup  maintenance  costs,  operating cost, downtime costs dan penalty costs. Proses optimasi rentang perawatan komponen dilakukan  sedemikian  rupa  sehingga  indek  keandalan  (reliability  index-RI)  dari komponen tidak kurang dari 0.5, dengan pertimbangan kemungkinan kesuksesan dan kegagalannya adalah sama.
8.  Menentukan jadwal perawatan dan perbaikan yang tepat dengan mempertimbangkan biaya  perawatan  dan  perbaikan  total  yang  nantinya  digunakan  sebagai  acuan  untuk mengajukan  permintaan  anggaran  dari  DIPA  (Daftar  Isian  Pelaksanaan  Anggaran) Negara
a. Keandalan
Keandalan Adalah Probabilitas dari suatu item untk dapat melaksanakan fungsi yang  telah  ditetapkan  pada  kondisi  pengoperasian  dan  lingkungan  tertentu  untuk periode waktu yang telah ditentukan . Terminologi item yang dipakai didalam definisi keandalan diatas  dapat  mewakili  sembarang komponen, sub sistem, atau sistem yang diang sebagai satu kesatuan (Uslarahmayana, 2022).
b. Ketersediaan
Ketersediaan adalah probabilitas untuk dapat menemukan suatu sistem dengan berbagai  kombinasi  aspek-aspek  keandalannya,  kemampurawatan  dan  dukungan perawatan untuk melakukan fungsi yang diperlukan pada suatu periode waktu tertentu. Ketersediaan  dari  sebuah  sistem  dapat  diekspresikan  kedalam  sebuah  persamaan matematis yang menyatakan relasi antara periode dimana sistem dapat beroperasi (T OP ) dengan  penjumlahan  antara  periode  waktu  ini  dengan  waktu  dimana  sistem    dalam keadaan tidak dapat beroperasi (T DOWN ) (Sujalu et al., 2021). Persamaan dibawah ini menunjukan hubungan antara T OP , T DOWN , dan ketersediaan:
Down op op T T T A + =

## c. Failure Mode Effects and Critical Analysis (FMECA)
Failure Mode Effects and Critical Analysis (FMECA ) lebih menekankan pada bottom  up  approach,  yaitu  analisa  yang  dilakukan  dengn  memeriksa  komponen- komponen  dari  tingkat  rendah  dan  meneruskannya  ke  sistem  yang  merupkan  tingkat yang lebih tinggi serta mempeertimbangkan kegagalan system sebagai hasil dari semua mode kegagalan (Borgovini et al., 1993). FMECA merupakan salah satu bentuk analisa
kegagalan,serta dampak kegagalan yang ditimbulkan oleh tiap-tiap komponen terhadap sistem. Kegiatan FMECA tersebut dituliskan dalam worksheet tersebut.
Masing –masing kolom worksheet tersebut berisi item-item sebagai berikut :
1.  Kolom component : menunjukan nama komponen atau unit yang dimaksud 2.  Kolom function menjelaskan fungsi dari komponen di dalam sistem yang sedang dianalisa
3.  Kolom failure  mode mode-mode  kegagalan  pada  tiap-tiap  komponen diidentifikasi dan dicacat  pada kolom ini
4.  Kolom failure  mechanism  k emungkinan  mekanisme  kegagalan  yang  dapat menyebabkan terjadinya mode kegagalan.
5.  Kolom detection  of  failure berbagai  kemungkinan  pendektesian  dari  berbagai mode kegagalan di record pada kolom ini
6.  Kolom effect  of  the  failure  on  the  components dampak  yang  terjadi  pada komponen  akibat  dari  mode-mode  kegagalan  yang  ditimbulkan  oleh  suatu komponen
8.  Kolom severity  level penggolongan  rangking  dari  kegagalan  yang  terjadi  pada komponen yang di identifikasi yang menggambarkan seberapa besar dampak yang dapat di timbulkan terhadap sistem.
9.  Kolom failure rate laju kegagalan dari masing-masing mode kegagalan di record pada kolom ini.
Tabel 1 Saverity level Severity level Discription for severity level Definition of severity level Aplicable to function groups for 1 Minor, Nigligible Function is not affected, no significant operational delays nuisance Propilsion Directional control drilling Position mooring (station keeping) and processing import and export function 2 Major, marginal, moderate Function is not affected, however failure detection/corrective measures not functional, OR function is reduced resulting in operational delays 3 Critical Hazardous, Significant Function is reduced, or damage machinery, significant operational delay 4 Catastrophic, critical Complete loss of function
Sumber : (Priyanta et al., 2020)
Kolom risk  reducing  measure kemungkinan-kemungkinan  tindakan  koreksi  yang  dapat dilakukan berkenaan dengan mode-mode kegagalan yang terjadi  (Hollands et  al.,  2016). Untuk mengetahui  rangking  kekritisan  dari failure  mode yang  berbeda  yaitu  dengan  cara mengkombinasikan severy  level dan failure  rate yang  disebut Risk  profile  matrix (Smail  et  al., 2017) .
Tabel  2 Probability of failure Likelihood descriptor Discription Improbable Fewer than 0.01 events/year Remote 0.01 to 0.1 events/year Occasional 0.1 to 1 events/year Probable 1 to 10 events/year Frequent 10 or more events/year Sumber : (Priyanta et al., 2020)

## d. Kurva Laju Kegagalan
Laju  kegagalan  dari  suatu  komponen  atau  sistem  dapat  di  plot  pada  suatu  kurva dengan variabel random waktu sebagai absis dan laju kegagalan dari komponen atau sistem sebagai ordinat.

## Gambar 3
Bath-up Kurve
Kurva laju kegagalan klasik yang sering dipakai untuk menjelaskan perilaku dari komponen atau sistem adalah kurva bak mandi ( bath-up curve ). Kurva ini terdiri dari tiga buah  bagian  utama,  yaitu  masa  awal  ( burnin  period ),  masa  yang  berguna  ( useful  life period ),  dan  masa  aus  ( wear  out  period ).  Gambar  3  menunjukkan  kurva  bak  mandi dengan ketiga bagian utamanya (Roesch, 2012).
Bagian pertama dari kurva ini, yaitu masa awal dari suatu sistem atau komponen, ditandai dengan tingginya kegagalan pada fase awal dan berangsur-angsur turun seiring bertambahnya waktu. Bagian kedua dari kurva ini ditandai dengan laju kegagalan yang konstan dari komponen  atau sistem. Sedang bagian ketiga dari kurva ini ditandai dengan naiknya laju kegagalan dari komponen atau sistem seiring dengan bertambahnya waktu.
e. Distribusi Weibull
Distribusi weibull banyak dipakai karena distribusi ini memiliki shape parameter sehingga  distribusi  tersebut  mampu  memodelkan  berbagai  data  (Manuhutu,  2012).  Jika time to failure suatu komponen adalah t mengikuti distribusi weibull dengan tiga parameter β, η dan γ maka persamaan fungsi densitas probabilitas dapat dinyatakan sebagai berikut :
Jika nilai γ = 0, maka akan diperoleh distribusi weibull dengan dua parameter.
•   Parameter keandalan :
•   Persamaan failure rate :
•   Persamaan MTTF :
Dimana [ Γ ] menyatakan fungsi gama.

## f. Pembuatan Model Optimasi
Model  pemograman  untuk  mendapatkan  interval  waktu  penggantian  komponen kritis yang optimal dari  masing-masing komponen sistem pelumasan dan  sistem udara bilas dapat diuraikan sebagai berikut (Rikardo, 2022) :
1.   Inputs
Jarak antar pelabuhan, kecepatan dinas kapal, unit down time cost, unit penalty costs, reliability reduction facktor, mean time to repair, interval perawatan menurut manual book.
2.  Equitations
- Totalcost :
- Biaya perawatan (maintenance cost) :
- Biaya operasional (operating cost) :
- Biaya downtime :

           − − −       − = ) ( 1 ) ( ) ( t e t t f          − − = ) ( ) ( t e t R
1 ) ( −       − =       t t             +  + = 1 1    MTTF Cp Cd Co Cm Tr C + + + = ) ( dt t Cum n Cm m i Tr i i ) ( . 1 0   = = dt t Cuo n Co Tr i m i i ) ( ). 1 ( 0 1   + = =
- Biaya penalty  (penalty cost) :
i m i i Cup Tp Cp . 1  = = - Decision variable (n 1 ) :
i i Td Tr Tr T n + − = 1 3.  Constrains
-  Minimum X2 i X2 i Maksimum X2 i ( X2 i interval diantara dua perawatan)
-  Minimum X3 i X3 i Maksimum X3 i ( X3 i Indek keandalan)
4.  Output (Decison variable)
-  Minimum X1 i X1 i Maksimum X1 i ( X1 i jumlah perawatan diantara dua docking untuk komponen i )
5.    Fungsi obyektif (objctive function)
-   Total cost :
   + + + + = = Tr i i i i i i m i Tr i i Cup tTp Cud n dt t Cuo n dt t Cum n Tr C 0 1 1 0 . . ) ( ). 1 ( ) ( . ) ( Gambar 4 Konstruksi Model Optimasi Perawatan Mesin Induk Kapal i m i i Cud n Cd . 1  = =      
Input Data : - Parameter Keandalan - Biaya operasional, perawatan, downtime dan penalty - Jarak antar pelabuhan - Kecepatan service kapal Equation: -   Analisa Keandalan -  Analisa jadwal perawatan -  Analisa pola pembiayaan kapal Constraint : - Nilai Keandalan - Interval perawatan Nilai minimum Nilai maksimum Minimum total cost Tidak Ya Output : ▪ Interval perawatan yang optimum
▪ Minimum biaya perawatan
▪ Minimum Operasional
▪ Minimum downtime
▪ Minimum penalty
▪ Jadwal perawatan

## Hasil dan Pembahasan
a.   Pemodelan dengan diagram Blok function.
Pemodelan  diagram  blok  ini  dengan  menjabarkan  komponen-komponen  yang bekerja  dalam  masing-masing  sistem.  Komponen  dalam  sistem  dikelompokkan berdasarkan  fungsinya  masing-masing.  Pemodelan  dalam  diagram  MPU  tipe  Bolnes 10/DNL terlihat dalam gambar 5. Dalam pemodelan ini terlihat bahwa sistem penggerak di atas kapal terbagi menjadi beberapa fungsi yaitu  fungsi primer ( primary function ) dan fungsi sekunder (secondary function).

## Gambar 5 Pemodelan Dengan Diagram Blok
b.  Analisa Kualitatif
3.2.1  FMECA (Failure Mode Effect and Critical Analysis)
Ukuran kualitatif untuk menentukan kekritisan mode kegagalan suatu komponen dapat  dilakukan  dengan  mengkombinasikan  severity  rangking  dengan  laju kegagalan  yang  dibuat  kedalam  bentuk  table  yang  disebut  risk  profile  matrix. Pembacaan matrix dilakukan dari sudut kiri bawah ke sudut kanan atas (dimulai dari warna hijau pada kiri bawah dan berakhir pada warna merah kanan atas) yang menunjukkan bahwa kekritisan komponen semakin  besar. Berikut ini hasil  dari table  risk  profile  matrix  sesuai  dengan  standad  ABS  ( American  Bureau  of Shipping).
Dengan melihat Tabel 3 risk profile matrix sistem pelumasan pada mesin induk maka akan terlihat kekritisan dari komponen sistem pelumasan. Komponen sistem pelumasan  yang  masuk  ke  daerah  merah  adalah  komponen  pelumasan  yang kekritisannya  tinggi  yaitu LO  Standby  pump,  LO Atache  pump,  LO  cooler,  LO hand pump, LO filter (pressure), Lo magnetik filter . Sedangkan LO Storage tank masuk daerah medium. Sedangkan yang komponen sistem pelumasan yang masuk daerah hijau adalah komponen sistem pelumasan yang kekritisannya rendah yaitu check valve, overflow relief valve, LO carter dan thermostatik valve.
Pemodelan dengan diagram blok Main engine type Bolnes/ 10 DNL Fuel System Main Lube Oil system Gear box Lube Oil system Cylinder Lubrication oil system Scavenge air & Exhaust gas system, Including Turbocharger Central Cooling Water System Cleaning System, Stuffing box drain oil C oo l S W S W & H ea t S W & H ea t S W S W & heat FW & H ea t C oo l F W C oo l S W S W & H ea t Lub oi l LO & h ea t LO & h ea t Lub oi l S ea W at er Fresh Water Cool System S W & H ea t C oo l S W Exh. Gass & noise Scavenge air Instrumentation & alarm C yl Lub . o il C yl Lub . o il R P M , P re ss , T em p, le ve l A la rm R ea d ou ts Diesel oil Press fuel Governor Control system Air starting system Crankcase Vapor system B rid e S ig na l E ng R P M Bridge signal Speed control system Start/stop signals Barring interlock signal Clean vapor Oil slude to slude tk Starting air Control air V ap or Lub oi l T or qu e Lub oil Contaminted LO To propulsion shafting Lub oi l Slude (towaste) LO Sump tk Cool LO LO & heat E xh . G as & n oi se C on de nsa te A tm osp he ric a ir
Pada Tabel 4 risk profile matrix sistem udara bilas pada mesin induk maka akan terlihat kekritisan dari komponen sistem udara bilas. Komponen sistem udara bilas yang  masuk  ke  daerah  merah  adalah  komponen  sistem  udara  bilas  yang kekritisannya  tinggi  yaitu  supercharge  (1),  flexible  joint  (2),  air  cooler  (5)  dan scavenge  air  (6).  Sedangkan  yang  komponen  sistem  udara  bilas  yang  masuk daerah hijau adalah komponen sistem udara bilas yang kekritisannya rendah yaitu exaust gas manifold (3)dan pipa gas buang (4). Dengan melihat kekritisan tersebut maka dapat dipisahkan untuk komponen sistem pelumasan dan udara bilas yang harus dilakukan analisa selanjutnya
Tabel 3
Risk Profile Matrix Sistem Pelumasan Mesin Induk
severi ty Likelihood of failure level Improba ble Remot e Occasio nal Probab le Frequ ent 4 3 2,3,8 2 4,5,7,9
6 1,10,11
1
Tabel 4 Risk profile matrix sistem udara bilas severity Likelihood of failure level Improbable  Remote  Occasional  Probable  Frequent 4 3 3,4 1,2,5,6 2 1

## c.    Analisa kuantitatif
Data waktu antar kegagalan dari setiap komponen diolah dengan software weibull 4.0, sehingga diperoleh parameter-parameter sebagai berikut :
Tabel 5

## Rangking distribusi data komponen sistem pelumasan mesin induk
Komponen Distribusi  Beta, β Eta, η (hrs) Gamma, γ LO hand pump Weibull 3 0.925 747.016 835.76 LO Stand by pump Weibull 3 2.4585 691.8554 431.02 LO Atache pump Weibull 3 2.1116 768.3586 417.98 LO Filter (pressure) Weibull 3 1.5022 162.4183 27.79 LO magnetik filter Weibull 3 3.0615 246.5714 -4.7999 LO Cooler Weibull 3 1.4564 603.3562 183.78 LO Storage Weibull 2 3.0823  1780.3761 - Tabel 6

## Rangking distribusi data komponen sistem udara bilas mesin induk
Komponen Distribusi  Beta, β Eta, η (hrs)  Gamma, γ Supercharger Weibull 3 1.1968 226.078 172.42 Air Cooler Weibull 3 6.5679  3053.6928 - 1242.3099 Scavenging air Weibull 3 1.3711 156.0831 83.38 Flexible Joint Weibull 3 1.9177 664.7777 496.6725
Gambar 6

## Grafik Keandalan Komponen Sistem Pelumasan
Keandalan Sistem pelumasan mesin induk 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 waktu Storage tk Hand pump Cooler Magnetic filter Filter (pressure) Standby pump
Atache pump
Gambar 7
Grafik Keandalan Komponen System Udara Bilas Mesin Induk
d. Perhitungan Jumlah waktu Perbaikan dengan Total Biaya Operasi
Tabel  7

## Rekapitulasi Biaya Untuk Tiap Model
MASUKAN Faktor penurunan nilai keandalan 0.005 Minimal nilai keandalan yang diinginkan 0.5 Jarak pelabuhan A ke pelabuhan B (Jakarta - Semarang) 256 mil Jarak pelabuhan B ke pelabuhan C (Semarang - Surabaya) 207 mil Jarak pelabuhan C ke pelabuhan D (Surabaya - Makassar) 476 mil Kecepatan dinas rata-rata kapal 11 Knots Biaya down time 1,000,000 Rp Biaya tambahan bila terjadi keterlambatan perawatan 50,000 Rp/jam Mode l Interval Diantara dua docking Total Biaya perawatan Total Biaya operasi Total Biaya Downtime Total Biaya pinalti Total Biaya Rata-rata Tahun ( jam ) ( Rp ) ( Rp ) ( Rp ) ( Rp ) ( Rp/bln ) 1 1 8640 219,683,00 0 57,205,875  226,000,00 0 142,127,27 3 53,751,34 6 2 1.5 1296 0 325,221,00 0 83,515,750  335,000,00 0 171,068,18 2 50,822,49 6 3 2 1728 0 424,509,00 0 110,067,00 0 445,000,00 0 213,913,63 6 49,728,73 5 4 2.5 2160 0 533,007,00 0 136,859,62 5 556,000,00 0 273,754,54 5 49,987,37 2 5 3 2592 0 638,545,00 0 163,169,50 0 665,000,00 0 330,677,27 3 49,927,54
Keandalan komponen sistem udara bilas mesin induk 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 waktu Air Cooler Flexible joint Supercharge Scavenge air
Tabel 8 Hasil Optimasi Untuk Model 3 Komponen Jumlah perawata n Keandalan Rentang waktu perawatan Tempat perawata n jumlah perawatan sebelum pergantian jadwal waktu pergantia n LO hand pump 13 0.50588081 2 1329.23 Semarang 1 1329.23 LO Stand by pump 17 0.51515870 7 1016.47 Jakarta 3 3049.41 LO Atache pump 17 0.55430816 8 1016.47 Jakarta 11 11181.18 LO Filter (pressure) 112 0.50311034 5 154.29 Jakarta 1 154.29 LO magnetik filter 82 0.51561951 6 210.73 Semarang 3 632.20 LO Cooler 27 0.51398040 6 640.00 Surabaya 3 1920.00 LO Storage 11 0.50666847 8 1570.91 Semarang 1 1570.91 Supercharge r 52 0.51653273 1 332.31 Jakarta 3 996.92 Air Cooler 11 0.55794313 1570.91 Semarang 12 18850.91 Scavenging air 86 0.50767602 5 200.93 Semarang 2 401.86 Flexible Joint 17 0.53585472 6 1016.47 Jakarta 7 7115.29
Dengan melihat Tabel 7 Rekapitulasi biaya tiap model, nilai biaya rata-rata tiap bulan yang paling tinggi terjadi pada model 1 yaitu dengan rentang docking tiap satu tahun sekali. Nilai rata- rata pembiayaan perbulan diperoleh Rp 53,751,346,- .
Rentang waktu yang memberikan biaya paling minimal yaitu pada model 3 yang sesuai dengan interval perawatan yang didesain tiap 2 tahun untuk docking. Nilai rata-rata pembiayaan perbulan diperoleh Rp 49,728,735,-. Hal ini tentunya nanti akan berpengaruh terhadap pengajuan anggaran perawatan mesin  pada pengajuan DIPA  yang diperuntukkan setiap tahun yang harus dibagi dalam dua tahun pengajuan DIPA.
Pada  Tabel  8  terlihat  jumlah  interval  perawatan  yang  paling  banyak  terdapat  pada komponen LO Filter (pressure) , hal ini berkaitan dengan nilai keandalan yang harus dicapai oleh kompenen  tersebut  dalam  nilai  keandalan  lebih  dari  0.5  yang  disyaratkan  dalam  pemodelan
optimasi. Hal ini juga berkaitan dengan interval perawatan yang paling kecil diantara komponen yang  lain.  Interval  perawatan  juga  mempengaruhi  dari  komponen  yang  memiliki  interval  yang sama yaitu LO Standby pump, LO Atache pump dan flexible joint yang mempunyai interval yang sama dan perawatan yang dilakukan pada pelabuhan yang sama juga.
Pada  kolom  ke-7  (tujuh)  pada  Tabel  8    menunjukkan  prediksi  usia  komponen  setelan periode docking untuk dilakukan pergantian. Pergantian ini dilakukan dengan pertimbangan nilai keandalan  komponen  kurang  dari  yang  diijinkan  yaitu  nilai  keandalan  0.5.  Hal  ini  juga  harus mempertimbangkan model dari kegagalan komponen. Hanya komponen LO filter (pressure), LO Magnetik  filter  dan  flexible joint  yang  bisa  diganti  dengan  yang  baru.  Ini  dilakukan  dengan pertimbangan bahwa pada pola kegagalannya. Untuk komponen yang lain tidak dapat dilakukan pergantian  karena  komponen  tersebut  pola  kegagalannya  memang  tidak  mengharuskan  dapat diganti. Dan ini juga berhubungan dengan komponen yang lainnya yang mempengaruhi kegagalan komponen  tadi.  Sebagai  contoh  kegagalan  pada  komponen  scavenge  air  yang  dipengaruhi  dari pembakaran mesin induk yang tidak sempurna. Dengan pembakaran yang tidak sempurna ini maka bahan  bakar  yang  tidak  terbakar  akan  mengumpul  pada  ruang  scavenge  air  yang  akan menyebabkan kotor dan bisa terbakar karena suhu dari ruang bakar yang tinggi. Tentu saja ini akan mengakibatkan komponen ini gagal dan harus dirawat lebih cepat dari biasanya.
Untuk mengetahui seberapa signifikan kecepatan kapal terhadap model 3 maka, kecepatan kapal  dijadikan salah satu  decision variable. Pada Gambar  9 akan divariasikan kecepatan kapal mulai dari 9 knots sampai dengan 12 knots. Kecepatan kapal 10.5 knots akan memberikan total biaya  yang paling minimum. Sedangkan kecepatan 12 knots akan memberikan total biaya yang paling  tinggi.  Hal  menunjukkan  bahwa  kecepatan  kapal  akan  berpengaruh  secara  signifikan terhadap  total biaya.

## Gambar 9 Hubungan Total Biaya Dengan Kecepatan Kapal
Untuk  mengetahui  sensitifitas  dari  unit  biaya  penalti  terhadap  model  maka  dilakukan variasi terhadap biaya penalti dari nilai Rp 10.000,- sampai Rp 70.000,- , dari Tabel 9 maka terlihat bahwa unit biaya penalti tidak berpengaryh secara signifikan terhadap jumlah perawatan dari dua docking  untuk  model  ke-3.  Unit  biaya  penalti  hanya  berpengaruh  terhadap  total  biaya  yang disebabkan dari variasi biaya penalti yang berpengaruh langsung terhadap total biaya penalti yang ada.
Total cost (Rp) 1,080,000,000 1,120,000,000 1,160,000,000 1,200,000,000 1,240,000,000 1,280,000,000 8 8.5 9 9.5 10 10.5 11 11.5 12 12.5 13 Ship Speed (knots) T o ta l c o s t (R p )
Tabel  9

## Hasil Optimasi Model 3 Dengan Penalty Cost Yang Bervariasi
Unit penalty cost Rp/hrs) 10,000 20,000 30,000 40,000 50,000 60,000 Jumlah perawatan yang dievaluasi LO hand pump 13 13 13 13 13 13 LO Stand by pump 17 17 17 17 17 17 LO Atache pump 17 17 17 17 17 17 LO Filter (pressure) 112 112 112 112 112 112 LO magnetik filter 82 82 82 82 82 82 LO Cooler 27 27 27 27 27 27 LO Storage 11 11 11 11 11 11 Supercharg er 52 52 52 52 52 52 Air Cooler 11 11 11 11 11 11 Scavenging air 86 86 86 86 86 86 Flexible Joint 17 17 17 17 17 17 Komponen biaya Maintenanc e cost 424,509,00 0 424,509,00 0 424,509,00 0 424,509,00 0 424,509,00 0 424,509,00 0 Operation cost 110,067,00 0 110,067,00 0 110,067,00 0 110,067,00 0 110,067,00 0 110,067,00 0 Downtime cost 445,000,00 0 445,000,00 0 445,000,00 0 445,000,00 0 445,000,00 0 445,000,00 0 Penalty Cost 42,782,727  85,565,455 128,348,18 2 171,130,90 9 213,913,63 6 256,696,36 4 Total cost 1,022,358, 727 1,065,141, 455 1,107,924, 182 1,150,706, 909 1,193,489, 636 1,236,272, 364 Average cost 42,598,280  44,380,894  46,163,508  47,946,121  49,728,735  51,511,348

## e.  Perencanaan Biaya Perawatan dalam Pengajuan Anggaran DIPA
Perencanaan  penganggaran  DIPA  pada  kapal  latih  dilakukan  tiap  tahun  kedepan yang berjalan. Dengan melihat pola pembiayaan hasil optimasi yang paling optimal dari  sistem  yang  dinilai  dengan  rentang  perawatan  dua  docking  selama  dua  tahun, maka  pola  pembiayaan  ini  harus  dibagi  menjadi  dua  periode.  Periode  yang direncanakan adalah satu tahun kedepan dan tahun kedua kedepan yang diasumsikan pada  tahun  2014  dan  tahun  2015  yang  akan  datang.  Pembagian  dalam  pengajuan adalah 40% biaya pada tahun pertama dan 60% biaya pada tahun kedua.Ini dilakukan mengingat  keandaan negara  Indonesia yang selalu mengalami  inflasi  sehingga pada tahun kedua diperkirakan ada kenaikan dalam biaya perawatan tersebut.
Pertimbangan  pengajuan  anggaran  ini  adalah  tingkat  inflasi  ( y-o-y )  tahun  2007 mencapai sebesar 6,59 persen, relatif sama dengan laju inflasi tahun 2006 ( y-o-y ) yang mencapai  sebesar  6,60  persen.  Berdasarkan  komponennya,  inflasi  di  2007  terutama didorong oleh inflasi inti (dengan sumbangan 3,75 persen), volatile food (2,09 persen) dan administered  price (0,75  persen).  Inflasi  inti  di  2007  mencapai  6,29  persen, meningkat dibanding dengan 6,03 persen pada tahun 2006. Inflasi administered price mencapai  3,30  persen  meningkat  dibanding  dengan  1,84  persen  pada  tahun  2006. Sementara itu, inflasi volatile menurun dari 15,27 persen di 2006 menjadi 11,41 persen pada tahun 2007.
Dengan  melihat  tingkat  inflasi  diatas  maka  pengajuan  anggaran  perawatan  yang dalam  dua  tahun  sebesar  Rp.1.193.489.636,-  dibagi  menjadi  dua  bagian  yaitu  pada tahun  pertama  sebesar  Rp  477.395.855,-  atau  Rp  39.782.988,-  tiap  bulannya. Sedangkan pada tahun kedua diajukan sebesar Rp. 716.093.782,- atau Rp 59.674.482,- tiap bulannya.

## 3.5.1 Penggunaan Aplikasi  RKAKL 2009 dalam Pengajuan DIPA
Aplikasi ini digunakan oleh Satuan Kerja (Sat-Ker) di bawah Kementrian dan Lembaga negara dalam memudahkan dalam penyusunan anggaran. Aplikasi ini  merupakan  sistem  informasi  yang  dapat  digunakan  oleh  Politeknik  Ilmu Pelayaran Semarang yang memiliki Rumah Tangga sendiri yang dapat menyusun anggaran penggelolaan yang natinya akan diajukan bersama dengan seluruh satker di  bawah  Eselon  I  yaitu  Badan  Pengembangan  SDM  Perhubungan.  Untuk penusunan ini dimulai dari penyusunan kertas kerja RKAKL.

## Gambar 10

## Tampilan Kertas Kerja RKA-KL

## Kesimpulan
Dari pembahasan dan analisa pada penelitian ini bisa disimpulkan bahwa, rentang waktu yang memberikan biaya paling minimal yaitu pada model ke-3 yang sesuai dengan interval perawatan yang  didesain  tiap  2  tahun  untuk  docking.  Lalu  diketahui  bahwa  pengajuan  pagu  anggaran perawatan kapal latih dalam DIPA dengan menggunakan metode optimasi diperoleh nilai dalam dua tahun sebesar Rp.1.193.489.636,- yang terbagi dalam dalam dua tahun pengajuan anggaran yaitu  pada  tahun  pertama  sebesar  Rp  477.395.855,-  atau  Rp  39.782.988,-  tiap  bulannya. Sedangkan  pada  tahun  kedua  diajukan  sebesar  Rp.  716.093.782,-  atau  Rp  59.674.482,-  tiap bulannya.

## BLIBLIOGRAFI
Artana, K. B., & Ishida, K. (2002). Spreadsheet Modeling Of Optimal Maintenance Schedule For Components In Wear-Out Phase. Reliability Engineering & System Safety , 77 (1), 81–91.
Borgovini, R., Pemberton, S., & Rossi, M. (1993). Failure Mode, Effects, And Criticality Analysis (Fmeca) . Reliability Analysis Center Griffiss Afb Ny.
Hollands, G. J., French, D. P., Griffin, S. J., Prevost, A. T., Sutton, S., King, S., & Marteau, T. M. (2016). The Impact Of Communicating Genetic Risks Of Disease On Risk-Reducing Health Behaviour: Systematic Review With Meta-Analysis. Bmj , 352 .
Jardine, A. K. S., & Tsang, A. H. C. (2021). Maintenance, Replacement, And Reliability: Theory And Applications . Crc Press.
Manuhutu, A. (2012). Optimalisasi Pola Perawatan Dan Perbaikan Terencana Sistem Pendingin (Cold Storage) 70 Ton Berdasarkan Analisa Keandalan. Arika , 6 (1), 47–56.
Masroeri, A. A., Priyanta, D., & Artana, K. B. (2000). Failure Rate Analysis Of 1000 Hp Main Engines Installed On Small General Cargo Ships: A Proof Of Wear-Out Period Of Installed Main Engines. Proceedings Of Sixth International Syposium On Marine Engineering (Isme) , 2 .
Munzilin,  Y.  K.  (2016). Perancangan  Sekolah  Tinggi  Pelayaran  Maritim  Di  Pantai  Utara Lamongan: Tema Oceanic Ecology . Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim.
Priyanta, D., Siswantoro, N., &  Pratiwi, M. N. (2020). Implementation Of Reliability Centered Maintenance Method For The Main Engine Of Tugboat X To Select The Maintenance Task And Schedule. International Journal Of Marine Engineering Innovation And Research , 5 (2), 102–110.
Rikardo, E. C. (2022). Analisis Kinerja Sistem Pendingin Air Laut Guna Mendukung Operasional Motor Induk Di Atas Kapal Mt Immanuel X . Sekolah Tinggi Ilmu Pelayaran Jakarta.
Roesch,  W.  J.  (2012).  Using  A  New  Bathtub  Curve  To  Correlate  Quality  And  Reliability. Microelectronics Reliability , 52 (12), 2864–2869.
Smail, I., Hassan, R., Othman, M. R., Ahmad, A. S., & Tawfiq, N. E. (2017). Insider Risk Profile Matrix  To  Quantify  Risk  Value  Of  Insider  Threat  Prediction  Framework. Journal  Of Theoretical & Applied Information Technology , 95 (20).
Sujalu, A. P., Soegiarto, E., & Ruliana, T. (2021). Matematika Ekonomi . Zahir Publishing. Tijerina,  M.  B.,  &  Monarrez,  M.  R.  P.  (N.D.). Stress-Strength  Weibull  Analysis  Applied  To Estimate Reliability Index In Industry 4.0 .
Uslarahmayana, U. (2022). Sistem Perawatan Mesin Penggerak Kapal Ikan Berbasis Keandalan= Reliability-Based Fishing Boat Engine Maintenance System . Universitas Hasanuddin.
Yulianto, A. (N.D.). Optimasi Pola Perawatan Dan Perbaikan Berbasis Keandalan Pada Mesin
Induk Tipe Bolnes/10 Dnl Dalam Perencanaan Pengajuan Anggaran Dipa Di Kapal Latih Taruna Pip Semarang .
American Berau of Shipping (Desember 2003),”Guide for Survey Based on Reliability-Centered Maintenance”, Incorporated by Act of Legislature of the State of New York 1862.
Artana, Ketut B, Ishida K(2002), “Spreadsheet of optimal maintenance schedule for components in  wear-out  phase”  Departement  of  energy-mechanical  engineering,  Kobe  University  of Mercantile Marine , Higashi Nada-ku, Fukuda Minamina hi 658-0022, 5-1-1 Japan.
Artana, Ketut B (1998),” Analisa kehandalan (reliability) sistem pendingin motor induk di kapal”, Jurnal Teknologi Kelautan, Vol.2, No. 2 September 1998 :35 – 41.
Departemen  Keuangan  Republik  Indonesia  (2007),”  Peraturan  Menteri  Keuangan  No 81/PMK.02/2007 tentang standar biaya tahun anggaran 2008,”.
Jardine A.K.S. (1973),” Maintenance, Replacement, and Reliability”, Departement of Engineering Production University of Birmingham.
Kececiogly,  dimitri  (1991),  “Reliability  engineering  handbook  volume  II  PTR  prentice  hall”,
Englewood claffs, New Jersey.
Moubray  John  (1997),”  Reliability-centered-maintenance  second  edition”,  Industrial  press  inc. New York

## Manual Book mesin induk type Bolnes/ 10 DNL
Masroeri,  AA,  Priyanta,  D  and  Artana,  KB.  (2000),”  Failure  Rate  Analysis  of  1000  hp  Main Engine  Installed  on  Small  General  Cargo  Ships:  a  Proof  of  Wear  Out  Period  of  Installed Main  Engines”, Proceedings  of  Sixth  International  Symposium  on  Marine  Engineering (ISME), Vol.2
Mettas,  Adamantios,  2000,  “Reliability  Allocation  and  Optimazation  for  Complex  System”, Reliasoft Corporations, Tucson.
NK (1983), “Rule and Regulations of the Construction and Classification of Ships,” Nippon Kaiji Kyokai, Japan
Nota  keuangan  dan  Rancangan  Undang-Undang  Republik  Indonesia  tentang  Perubahan  atas Undang-Undang Nomor 45 tahun 2007 tentang Anggaran Pendapatan dan Belanja Negara tahun Anggaran 2008
Priyanta  Dwi  (2000),”  Keandalan  dan  Perawatan”,  Jurusan  Teknik  Sistem  Perkapal,  Fakultas
Teknologi Kelautan, Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya
Rasmussen, M. (1990), “Lower Maintenance Cost Through Maintenance Optimization in Design and Operation,” Proceedings, ICMES .
Copyright holder: Andri Yulianto (2023)

## First publication right:
Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia
This article is licensed under: