## PENERAPAN RELIABILITY CENTERED MAINTENANCE (RCM) PADA MESIN RIPPLE MILL
(1) Ir. Denur, MM, (2) Legisnal Hakim, MT, (3) Ir. Indra Hasan, MT, (4) Syahrul Rahmad
(1,3) Prodi mesin otomotif – Fak. Teknik Universitas muhammadiyah riau
( 2,4) Prodi teknik Mesin Fak. Teknik – Universitas Muhammadiyah Riau E-mail : denur@umri.ac.id , Arulthejunits@gmail.com

## ABSTRAK
Reliability Centered Maintenance (RCM) merupakan suatu proses untuk bisa menentukan jenis pemeliharaan yang sesuai  dalam  konteks  operasi  dan  konsekuensi  kegagalan  untuk  masing-masing  asset  pada  mesin  produksi.  mesin Ripple  Mill  adalah  salah  satu  mesin  produksi  yang  berfungsi  sebagai  pemecah  biji  sawit  untuk  memisahkan cangkang  dengan  inti  sawit.  Kegagalan  pada  mesin  Ripple  Mill  menghambat  jalannya  proses  produksi  yang berdampak pada penurunan kapasitas produksi. Penelitian ini dilakukan untuk mengidentifikasi Failure Mode Effect Analysis (FMEA) dan Logic Tree Analysis (LTA) dan menghitung failure rate dari mesin Ripple Mill. Berdasarkan analisis  Failure  Mode  Effect  Analysis  (FMEA)  mengidentifikasi  17  Failure  mode  dengan  kegagalan  mechanical sebesar  35,30  %,  Electrical  29,40  %  dan  Instrumentation  35,30  %.  Hasil Logic  Tree  Analysis dari  total  17  failure mode  menunjukkan  bahwa  0%  kategori  A,  11,76  %  diantaranya  adalah  kategori  B,  35,29  %  kategori  C,  23,52  % kategori  D/B  dan  29,41  %  kategori  D/C.  Hasil regression interval  waktu  kerusakan  dari  masing-masing  mesin Ripple  Mill , Ripple  Mill 3  tahun  2014  nilai  bheta  adalah  0,32057658  dan Ripple  Mill 3  tahun  2015  nilai  bheta sebesar  0,149883  <  1  dan  nilai  betha Ripple  Mill 4  tahun  2014  adalah  0,0286688  sedangkan Ripple  Mill 4  tahun 2015  adalah  sebesar  0,065800367  <  1,  maka  laju  kegagalan  akan  berkurang  seiring  bertambahnya  waktu,  Jadi pemeliharaan  yang  di  gunakan  adalah Predictive maintenance  yang  merupakan  perawatan  tingkat  sedang dilaksanakan untuk mengembalikan dan memulihkan sistem dalam keadaan siap dengan memberikan perbaikan atas kerusakan yang telah menyebabkan merosotnya tingkat keandalan.
Kata Kunci : Failure Rate, FMEA, LTA, Maintenance, predictive, Reliability, Ripple Mill

## PENDAHULUAN
PT.  Perkebunan  Nusantara  V  merupakan perusahaan  yang  bergerak  dibidang  industri  kelapa sawit,  salah  satu  perusahaan  ini  berada  di  Sei  Galuh Kabupaten  Kampar  yang  mengelola  kelapa  sawit menjadi  minyak  mentah  kelapa  sawit  atau  Crude Palm  Oil  (CPO)  serta  inti  sawit.  Pada  proses pengolahan  kelapa  sawit  PKS  Sei  Galuh  memiliki beberapa stasiun pengolah yaitu stasiun Tandan Buah Segar,  stasiun  Sterilizer,  stasiun  Thresser,  stasiun Press,  stasiun  Klarifikasi  dan  stasiun  Kernel. Ripple Mill terdapat pada stasiun Kernel. Fungsi dari Ripple Mill ini  adalah  sebagai  pemecah  atau  pemisah cangkang  dari  inti  biji  sawit  dengan  memanfaat  kan gaya  sentrifugal  (menjauhi  pusat  putaran)  yang dihasilkan  dari  ripple  mill,  sehingga  biji  keluar  dari rotor  dan  terbanting  dengan  kuat  yang  menyebabkan cangkang pecah,. Kerusakan yang terjadi pada Ripple Mill ini  disebabkan  oleh  beberapa  faktor  yaitu  jenis dari  buah  kelapa  sawit  yang  berkulit  tebal  atau  jenis sawit  Dura,  serta  pengisian nut yang  terlalu  banyak yang mengakibatkan  rotor  dan  plat  bergerigi mengalami keausan sehingga ripple plate tumpul dan rotor  rod bengkok  yang  menyebabkan  pemecahan
tidak efektif. Faktor selanjutnya adalah pengoprasian Ripple  Mill yang  berlebihan  melewati  masa  pakai yang  di  rekomendasikan  dari  pabrikan  ripple  mill. Kerusakan yang terjadi pada Ripple Mill ini mencapai 13  kali kegagalan  dalam  kurun  waktu  satu  tahun. Kerusakan  ini  di  dominan  dengan  kerusakan Rotor Ripple Mill dan Ripple Plate

## TINJAUAN PUSTAKA
RCM  adalah  sebuah  metode  untuk  menentukan tugas-tugas  pemeliharaan  yang  akan  menjamin sebuah perancangan sistem keandalan. RCM berfungsi  untuk  mengatasi  penyebab  dominan  dari kegagalan  yang  nantinya  akan  membawa  pada keputusan maintanance yang berfokus pada pencegahan  terjadinya  jenis  kegagalan  yang  sering terjadi. Adapun langkah-langkah penerapan Reliability Centered  Maintenance adalah  sebagai berikut (Mourbray 1997):
a.  Menentukan  penyebab  terjadinya  kegagalan dengan  menggunakan fault  tree  analysis (FTA).
Bertujuan untuk memperoleh probabilitas kegagalan dan menentukan komponen kritis yang rawan terhadap kegagalan.
Website: http://jurnal.umj.ac.id/index.php/jisi
b. Mengembangkan kegiatan analisis dengan Failure  Mode  Effect Analysis (FMEA),  seperti menentukan  prioritas equipment yang  perlu  di maintain . c. Mengklasifikasikan tingkat konsekuensi kegagalan. d. Mengambil keputusan RCM dengan mengklasifikasikan kebutuhan tingkatan
maintenance.
e. Mengimplementasikan  keputusan  pemeliharaan berdasar RCM.
f. Melakukan evaluasi dari hasil usulan pemeliharaaan.
RCM mengklasifikasikan konsekuensi kegagalan menjadi empat kelompok, yaitu: a. Konsekuensi kegagalan tersembunyi
Kegagalan  yang  termasuk  dalam  konsekuensi  ini mempunyai  dampak  kegagalan  yang  berlipat  dan lebih  serius  seperti  pada  komponen  yang  tidak aman  karena  tersembunyi  atau  tidak  diketahui oleh operator.
b. Konsekuensi keselamatan
Kegagalan yang terjadi berdampak pada keselamatan operator.
c. Konsekuensi operasi
Kegagalan yang terjadi mengakibatkan
konsekuensi operasi yaitu produk, keluaran, biaya operasi  dan  biaya  perbaikan  serta  dapat mematikan  sistem  atau  berhentinya  proses produksi.
d. Konsekuensi non operasi Kegagalan  yang  terjadi  tidak  berdampak  pada keamanan  ataupun  produksi,  namun  berdampak pada  biaya  langsung  dan  dampaknya  tergolong kecil.

## METODE PENELITIAN
1. Metode Pengumpulan Data Pengumpulan data yang diperlukan dilakukan dengan cara sebagai berikut:
1) Wawancara
2) Observasi
3) Studi Pustaka
4) Studi Dokumen

## 2.Variabel Penelitian
Data yang dibutuhkan dalam penelitian ini adalah:
1) Data  lamanya downtime mesin-mesin  di  stasiun
Ripple Mill
2) Data interval waktu antar kerusakan komponen di stasiun Ripple Mill 3) Data  waktu  penggantian  komponen  mesin  di stasiun Ripple Mill
4. Analisa Kualitatif Penentuan Sistem dan pengumpulan Data.
Mesin  Ripple  Mill  memiliki  3  sistem,  yaitu  sistem elektrik  motor,  sistem  mekanik  dan  sistem  kontrol. Suatu  Mesin  Ripple  Mill  dapat  bekerja  jika  semua sistem  yang  ada  itu  berfungsi  dengan  baik. (MachineWeb,  1999).  Pada  tahap  ini  dilakukan penentuan level (komponen, sistem, atau plant)  yang akan  dianalisis  dengan  menggunakan  Metode  RCM dan  melakukan  pemilihan  sistem  jika  semua plant/fasilitas tidak akan diteliti. Penentuan sistem ini harus  berdasarkan  kriteria  RCM.  Pada  penelitian  ini, sistem  yang  terpilih  adalah  sistem  mekanik.  Setelah sistem  ditentukan,  maka  langkah  selanjutnya  adalah mengumpulkan informasi mengenai sistem yang akan ditelti.  Adapun  data  spesifikasi  komponen  Ripple Mill yang ada di Pabrik kelapa sawit PT. Perkebunan Nusantara V PKS Sei Galuh yaitu sebagai berikut : Mesin  : Ripple Mill
Kapasitas : 6 Ton/jam Model  : 1613 HJ Panjang mesin : 525 cm Lebar mesin : 240 cm Tinggi mesin : 546 cm
Konsumsi daya : 15 hp/TEFC motor

## 5.Penentuan Fungsi Sistem Dan Kegagalan Fungsional
Fungsi  sistem  dan  kegagalan  fungsional  dapat diketahui  berdasarkan  diskripsi  sistem,  informasi kerusakan  yang  terjadi,  dan  pengamatan  secara langsung  terhadap  sistem  yang  diteliti.  Pada  tahapan ini, dilakukan analisis mengenai kegagalan fungsional  yang  terjadi  pada  sistem  yang  diteliti, penjelasan  mengenai  kegagalan,  komponen  yang terkait  serta  hubungan  antar  komponen  pada  sistem tersebut.  Hasil  yang  didapatkannya  adalah  informasi mengenai jenis kegagalan atau kerusakan yang terjadi pada sistem. Berikut ini adalah beberapa kemungkinan  penyebab  kegagalan  ( Failure  Mode )
yaitu:
1. Keausan Rotor Rood,
2. Keausan pada Ripple plat,
3. Kerusakan Bearing ,
4. Masalah pengoperasian, 5. Keausan Fan Bel
6. Kerusakan Motor listrik
Selanjutnya  seluruh  komponen  failure  mode  tersebut dianalisa agar dapat diketahui lebih detail bagaimana suatu  komponen  dalam  sistim  Pemecahan  dapat mengalami  kegagalan  dengan  membuat  analisa failure mode nya melalui information worksheet
6.Failure  Mode  And  Effect Analysis (FMEA) Mode  kegagalan  ( failure  mode )  merupakan  suatu
keadaan yang dapat menyebabkan kegagalan fungsional. Mode kegagalan tersebut dapat mencakup semua  kegagalan  yang  mungkin  terjadi.  Sehingga apabila  mode  kegagalan  dapat  diketahui  maka dampak kegagalan dari suatu sistem dapat tergambarkan.  Selanjutnya  dapat  digunakan  untuk menentukan  konsekuensi  dan  memutuskan  apa  yang akan  dilakukan  untuk  mengantisipasi,  mencegah, mendeteksi,  dan  memperbaiki.  (Samatis,  2003). FMEA dapat dilihat pada tabel 4.2
Tabel  4.2  Failure  Mode  AndEffect Analysis
Dari  tabel  FMEA  mengidentifikasi  17  Failure  mode yang  berpotensi  menyebabkan terjadinya  Failure Function pada komponen Mesin  Ripple Mill. Dari failure  Mode tersebut  di identifikasi  kegagalan mechanical sebesar 35,30 %.
Analisa dilakukan      pula      pada Failure effect terhadap  komponen  mesin Ripple  Mill. Selanjutnya  dari  17  Failure Mode  akan  dianalysis dengan Logic  Tree Analysis (LTA).  Dasar  yang digunakan dalam  menentukan failure  mode yang akan  dimasukkan  dalam  LTA  adalah  efekyang ditimbulkan terhadap sistem.
7. Logic Tree Analysis (LTA) Penyusunan Logic Tree Analysis (LTA)  merupakan  proses  yang  kualitatif  yang digunakan  untuk  mengetahu  konsekuensi  yang ditimbulkan  oleh  masing  –  masing failure  mode. Tujuan Logic Tree Analysis (LTA) adalah mengklasifikasikan failure  mode ke  dalam  beberapa
kategori  sehingga  nantinya  dapat  ditentukan  tingkat prioritas  dalam  penangan  masing-masing  failure mode berdasarkan kategorinya.
Tabel 4.3. Logic Tree Analysis (LTA)
Criticality analysis No Failure No Failure Mode Function Eviden t Safety Outage Category 1.A Kehilangan 1 Motor listrik Y N Y B terbakar kemampuan mesin secara
total 2 Putusnya Fan Belt Y N Y B pada Ripple Mill 1 Daya motor listrik Y N N C 2.A kurang Kapasitas hasil Pemecahan kurang 2 Rotor Bar aus N N N D/B 3 Ripple Plat aus N N N D/B 4 Kesalahan Y N N C pengoperasian 3.A Electro Motor/ 1 Temperatur tinggi N N N D/C Penggerak Mesin Ripple Mill terbakar 2 Kelebihan Arus N N Y D/C 3 Gulungan tembaga N N Y D/B terputus Kerusakan pada 1 Over Load Y N N C 4.A Rotor Bar 2 Cangkang tebal N N N D/C (Dura)
Website: http://jurnal.umj.ac.id/index.php/jisi
Hasil Logic Tree Analysis yang ditunjukkan pada  Tabe  4.3,  dari  total  17  failure  mode menunjukkan  bahwa  0%  kategori  A  hal  ini dikarenakan Failure Mode tidak mempunyai konsekuensi safety  terhadap  personel  maupun lingkungan,  11,76  %  diantaranya  adalah  kategori  B karena Failure  Mode mempunyai  konsekuensi terhadap  operasional  plant  yang  dapat  menyebabkan kerugian  ekonomi  secara  signifikan,  35,29  % kategori C failure mode tidak berdampak pada safety maupun  operational  plant  dan  hanya  menyebabkan kerugian ekonomi yang relatif kecil untuk perbaikan, 23,52 % kategori D/B karena Failure Mode tergolong
sebagai hidden  Failure yang  berdampak  pada kerugian  ekonomi  secara  signifikan  dan  29,41  % kategori D/C karena  Failure Mode tergolong sebagai hidden  Failure yang  berdampak  pada kerugian ekonomi  yang  relatif  kecil  untuk  perbaikan.  Setiap terjadi gangguan pada sistem langsung ditangani oleh
petugas  perawatan  dari  hasil  laporan  operator  pada hari itu juga.

## Analisa Kuantitaif
Analisa  kuantitaf  bertujuan  untuk menentukan komponen   kritis,  Probabilitas  kegagalan, Keandalan,   ketersediaan   dari  mesin Ripple  Mill menggunakan  analisa Weibull .

## 1 Analisa Frekuensi Laju Kegagalan Mesin
Ripple Mill
Tabel 4.4. Frekuensi Kegagalan Ripple Mill Tahun 2014 dan Tahun 2015
Frekuensi Kegagalan No Nama Mesin 2014 2015 Tota l 1 Ripple Mill no.3 16 9 25 2 Ripple Mill no.4 4 16 20
Dari  setiap Ripple  Mill ini  diperoleh  data-data kegagalan  (kerusakan)  komponen-komponen  kritis seperti  terlihat    dari  frekuensi  kegagalan  setiap komponen Ripple Mill dapat dilihat pada tabel 4.5.
Tabel 4.5 . Frekuensi Kegagalan Komponen Ripple mill Frek uensi No. Nama Komponen RM3*  RM4 Jumlah 1 Rotor Ripple Mill 8 5 13 2 Ripple Plate 5 7 12 3 Bearing 6 2 8 4 Van Belt 6 6 12

## 4.3 Analisa Laju Kegagalan
Dari  data  yang  dihasilkan  dari  penelitian Ripple Mill didapatkan  interval  waktu  kerusakan  mesin data  yang diambil adalah data terakhir pada tahun 2014  dan  2015  dihitung  berdasarkan  jumlah  jam kerusakan  yang  terjadi Ripple  Mill seperti tabel 4.6 dibawah,
5.
A 1 Over Load Y N N C Kerusaka n pada Ripple Plate
2 Cangkang tebal N N N D/C
(Dura)
6.
A Kesalahan
1 N N Y D/B pelumasan 2 unbalance Y N N C Terjadi Vibrasi pada bearing 3 Over Load Y N N C 4 Pergeseran N N N D/C Bearing
Tabel 4.7. Hasil Regresion Failure Time mesin Ripple Mill 3 tahun 2014
Dari  tabel  tersebut  dianalisis  dengan  menggunakan
Weibull didapatkan  nilai  Betha  =  (0,32057658)  dan nilai Etha =48,32819525.
Berdasarkan hasil dari regresi weibull pada tabel 4.8. didapat  nilai  betha  =  (0,149883)  dan  nilai  etha  =
(332,0321) sehingga berdasarkan dari fungsi kegagalan  maka  didapatkan  laju  kegagalan  tertinggi pada  0,062787088  dan  nilai  terendah  adalah 0,008866523.  Sehinga  dapat  disimpulkan  bahwa kerusakan yang terjadi pada Ripple Mill 3 tahun 2015 dengan waktu 117 jam dalam satu tahun. 2. Failure Time Ripple Mill 3 tahun 2015 Tabel 4.8 . Hasil Regresion Failure Time mesin Ripple Mill 3 tahun 2015 t F(t) R(t) f(t) Failure Rate CDF PDF 1  0,4297656  0,5702344 0,0091827 5 0,0161034 63 2  0,4361582  0,5638418 0,0046310 2 0,0082133 33 3 0,43992 29 0,5600 771 0,00310 259 0,0055 39576 4 0,44260 52 0,5573 948 0,00233 498 0,0041 89089 5 0,44469 21 0,5553 079 0,00187 293 0,0033 72779 6 0,44640 13 0,5535 987 0,00156 413 0,0028 25379 4. Failure Time Ripple Mill 4 tahun 2015 Tabel 4.10. Hasil Regresion Failure Time mesin
Ripple Mill 4 tahun 2015
Website: http://jurnal.umj.ac.id/index.php/jisi
Berdasarkan  hasil  dari regresi  weibull pada  tabel 4.10.  didapat  nilai  betha  =  (0,065800367)    dan  nilai etha = (40164,28)   sehingga berdasarkan dari fungsi kegagalan  maka  didapatkan  laju  kegagalan  tertinggi pada  0,032756233  dan  nilai  terendah  adalah 0,002609696.  Sehinga  dapat  disimpulkan  bahwa kerusakan yang terjadi pada Ripple Mill 4 tahun 2015 dengan waktu 220 jam dalam satu tahun, bahwa :
1. Ripple Mill 3
Berdasarkan  nilai  betha Ripple  Mill no  3  tahun 2014  yaitu  0,32057658  dan  tahun  2015  adalah
0,149883  <  1.  Menurut  Smith  (2011)  jika  nilai Betha  <  1  maka  laju  kegagalan  akan  berkurang seiring  bertambahnya  waktu.  Jadi  pemeliharaan yang  di  gunakan  adalah Predictive maintenance menurut  M.  Agus  Mustofa  (1997), Predictive maintenance merupakan perawatan tingkat sedang  dilaksanakan  untuk  mengembalikan  dan memulihkan  sistem  dalam  keadaan  siap  dengan memberikan perbaikan atas  kerusakan  yang telah menyebabkan merosotnya tingkat keandalan.
2. Ripple Mill 4 Berdasarkan  nilai  betha Ripple  Mill no  4  tahun 2014  yaitu  0,0286688  dan  tahun    2015  adalah 0,065800367 < 1. Menurut Smith (2011) jika nilai Betha  <  1  maka  laju  kegagalan  akan  berkurang seiring  bertambahnya  waktu.  Jadi  pemeliharaan yang  di  gunakan  adalah Predictive maintenance menurut  M.  Agus  Mustofa  (1997), Predictive maintenance merupakan perawatan tingkat sedang dilaksanakan untuk mengembalikan dan
memulihkan  sistem  dalam  keadaan  siap  dengan memberikan  perbaikan  atas  kerusakan  yang  telah menyebabkan  merosotnya  tingkat  keandalan. Predictive maintenance dapat  dilakukan  sebagai berikut :
1. Vibration Monitoring and analysis
2. Infrared Thermograpy inspection
3. Oil analysis
Analisa ini bertujuan untuk melihat kondisi bearing pada Ripple Mill melalui lubrikasi diharapkan deteksi dini terhadap kerusakan bering dapat di lakukan.
5. Kesimpulan
Fasilitas  selalu  dalam  kondisi  siap untuk dipakai sesuai dengan kebutuhan, konsepsinya semua aktivitas pemeliharaan perlu dilakukan untuk menjaga/mempertahankan kualitas  asset agar   selalu  berfungsi dengan  baik seperti kondisi  sebelumnya.
Adapun
Kesimpulan yang  dapat  diambil  adalah sebagai berikut :
1.  Dari  analisa Failure  Mode Effect  Analysis (FMEA) mengidentifikasi 17 Failure mode yang berpotensi  menyebabkan  terjadinya Failure Function pada komponen  Mesin Ripple  Mill . Dari failure  Mode tersebut  di  identifikasi kegagalan mechanical sebesar 35,30 %, Electrical    9,40 % dan Instrumentation 35,30 %. 2.  Hasil Logic  Tree  Analysis yang  ditunjukkan pada  Tabe  4.3,  dari  total  17  failure  mode menunjukkan  bahwa  0%  kategori  A  hal  ini dikarenakan Failure  Mode tidak mempunyai konsekuensi  safety  terhadap  personel  maupun
lingkungan, 11,76 % diantaranya adalah kategori B karena Failure Mode mempunyai konsekuensi terhadap operasional plant yang dapat menyebabkan kerugian ekonomi secara signifikan,  35,29  %  kategori  C failure  mode tidak berdampak pada safety maupun operational plant dan hanya menyebabkan kerugian ekonomi yang  relatif  kecil  untuk  perbaikan,  23,52  % kategori  D/B  karena Failure Mode tergolong sebagai hidden  Failure yang  berdampak  pada kerugian ekonomi secara signifikan dan 29,41 % kategori  D/C  karena Failure Mode tergolong sebagai  hidden  Failure  yang  berdampak  pada kerugian  ekonomi  yang  relatif  kecil  untuk perbaikan.
3. Hasil regression interval waktu kerusakan dari masing-masing  mesin Ripple  Mill ,  didapatkan jenis  pemeliharaan  yang  bisa  diterapkan  yaitu untuk Ripple  Mill 3  tahun  2014  nilai  bheta adalah 0,32057658 dan Ripple Mill 4 tahun 2015 nilai bheta  sebesar 0,149883 < 1 dan nilai betha Ripple  Mill 4  tahun  2014  adalah  0,0286688 sedangkan Ripple  Mill 4  tahun  2015  adalah sebesar  0,065800367  <  1,  maka  laju  kegagalan akan  berkurang  seiring  bertambahnya  waktu. berdasarkan  pola  atau  bentuk distribusi  weibull maka  jenis pemeliharaan  yang  tepat    digunakan pada Ripple  Mill 3  dan  4  adalah reactive dan inspection  maintenance , Artinya  pemeliharaan yang  dilakukan  berbasis  kondisi  yang  dilakukan dengan  cara  memantau  kondisi  kunci  peralatan yang akan  mempengaruhi  kondisi peralatan atau lebih dikenal dengan istilah Predictive Maintenance. Predictive  maintenance dapat dilakukan sebagai berikut :
1. Vibration Monitoring and analysis
2. Infrared Thermograpy inspection
3. Oil analysis

## Dari jenis pemeliharaan  yang  didapatkan  untuk
Ripple  Mill , diharapkan umur  pemakaian dan      kemampuan  mesin-mesin Ripple  Mill bisa  bertahan  lebih  lama  dari  kondisi  yang diharapkan.

## 6. Ucapan Terima kasih.
Kepada  Kawan  kawan  sesama  dosen  seperjuangan dan  juga  tak  lupa  kepada    Kaprodi  dan  Dekan Fakultas  Teknik  Universitas  Muhammadiyah  Riau, yang  mana  atas  saran  dan  motivasinya  kepada  saya hingga bisa  menyelesaikan hasil dari penelitian  yang dilakukan di lingkungan Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah  Riau.,  untuk  itu  saya  mengucapkan ribuan terima  kasih dan juga  kepada intitusi penerbit Jurnal  JISI  UMJ  serta  pengurus/penerbit  saya
haturkan terima kasih atas terbitnya naskah saya ini.

## 7. Saran
Diharapkan dalam pemeliharaan yang dilakukan pada mesin  agar  mengikuti  cara-cara  atau  prosedur  yang sesuai  dengan  jenis  pemelihraan  yang  ditetapkan, sehingga  umur  dari  mesin Ripple  Mill dan  peralatan lainnya  bisa  beroperasi  lebih  lama  dari  jadwal  yang di harapkan.

## DAFTAR PUSTAKA
- Ansori,N  dan  Imron.M.  2013. Sistim  erawatan terpadu (Intregeted  Maintenance  Systim) Edisi Pertama. Graha Ilmu, Yogyakarta
- Ariyanto.  2015.  Analisis  Penggantian  Komponen Mesin  Tube  Splicing  dan  Mesin  Tube  Curing dengan  Distribusi  Weibull  dan  Perhitungan EfisiensiBiaya  di  PT.  Gajah  Tunggal  Tbk.  Jurnal MIX, Volume V, No. 1 Februari 2015.
- Asyari, 2007. Diktat Manajemen  Pemeliharaan Mesin, Universitas Darma Persada – Jakarta.
- Azis.  2009.  Penerapan  Metode  Reliability Centered  Maintenance  (RCM)  Berbasis  WEB pada  Sistem  Pendingin  Primer  di  Reaktor  Serba Guna  GA  Siswa  Bessy.  Seminar  Nasional  IV, SDM Teknologi Nuklir, 5 November 2015.
- Dhillon, B.S, 2006. Maintainability, Maintenance, and Reliability for Engineers, Taylor & Francis, Boca Raton.
- Govil  A.K., Realibility Engineering , Mc  Graw Hill Publishing, 1993
- Hasibuan,  A  rahman.  2011,  Proses  Pemecahan Biji  Kelapa  Sawit  Pada    Mesin  Ripple  Mill  Type RM-4000.
- Lubis,  K.   2008.   Mesin   Penghancur Cangkang Kelapa Sawit. Sumatra Utara.
- MachineWeb. 1999. Cincinnati 5 Axis 3 Spindle. Diambil dari: www.machinetools.com (15 Juni 2016).
- Mashar,  A.  2008.  Teknik  Pemanfaatan  Tenaga Listrik  Jilid  I.  Direktorat Pembinaan Sekolah Menengah  Kejuruan, Jakarta
Website: http://jurnal.umj.ac.id/index.php/jisi