## JSTI

## Jurnal Sistem Teknik Industri
*Corresponding author at: Jl. Tamansari No.1 Bandung 40116, Indonesia E-mail address: endangpras@gmail.com
Copyright © 2020 Published by Talenta Publisher, ISSN: 1411-5247 e-ISSN: 2527-9408 Journal Homepage: http://talenta.usu.ac.id/jsti

## Penentuan  Interval  Waktu  Perawatan  Mesin  Blowing dan  Mesin  Filling  Menggunakan  Teori  Reliability  dan Model Age Replacement (Studi Kasus pada PT.  XYZ)
Ilyas Ruchiyat 1) , Endang Prasetyaningsih 2*) , Chaznin R. Muhammad 3)
1),2),3) Prodi Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Islam Bandung
Abstract. Machine  performance  will  decrease  when  it  is  operated  continuously  so  that maintenance is needed. Improper maintenance time intervals will reduce machine reliability and  the  machine  will  damage  suddenly.  Therefore,  maintenance  time  intervals  must  be determined precisely. This study aims to determine the maintenance time intervals using the Reliability Theory and Age Replacement Model, then calculate the total maintenance cost. In the case of PT XYZ, there are two machines that have the highest frequency of failure, i.e. Blowing machine with Sensitive Sensor as critical component, and Filling machine with Rell Capper as  critical  component.  Computations  show  that  the  proposed  maintenance  time interval is 31 hours for the Sensitive Sensor component and 131 hours for the Rell Capper component.  The  maintenance  of  the  two  machines  can  be  done  separately  or  combined. Based  on  calculations,  it  is  proposed  that  the  5th  cycle  of  maintenance  of  the  Blowing machine  is  carried  out  together  with  the Filling machine  because  it  provides  the  highest reliability,  even  though  it  is  not  the  cheapest.  This  combined  treatment  increases  the reliability of Blowing machines by 26.2% and Filling machines by 44.1%.
Keyword: Age replacement model, downtime, reliability
Abstrak. Performa  mesin  akan  berkurang  ketika  dioperasikan  terus  menerus  sehingga diperlukan perawatan. Interval waktu perawatan mesin yang tidak tepat dapat mengurangi keandalan  mesin  dan  menyebabkan  kerusakan  mesin  secara  tiba-tiba.  Oleh  karena  itu, interval  waktu  perawatan  mesin  harus  ditentukan  dengan  tepat.  Penelitian  ini  bertujuan untuk  menentukan  interval  waktu  perawatan  mesin  menggunakan  Teori  Reliability  dan Model Age Replacement. Pada kasus PT XYZ, terdapat dua mesin yang memiliki frekuensi kerusakan tertinggi yaitu mesin Blowing dengan komponen kritis Sensor Sensitif , dan mesin Filling  dengan  komponen  kritis  Rell  Capper.  Perhitungan  menunjukkan  bahwa  interval waktu perawatan usulan adalah 31 jam untuk komponen Sensor Sensitif  dan 131 jam untuk komponen  Rell  Capper.  Perawatan  kedua  mesin  dapat  dilakukan  secara  terpisah  atau digabung. Berdasarkan perhitungan, diusulkan bahwa perawatan mesin Filling pada siklus ke-5  dimajukan  dan  dilakukan  bersama-sama  dengan  mesin  Filling  karena  memberikan keandalan  paling  tinggi,  walaupun  biayanya  bukan  yang  paling  murah.  Gabungan perawatan  ini  dapat  meningkatkan  keandalan  mesin  Blowing  sebesar  26,2%  dan  mesin Filling sebesar 45,21%.
Kata Kunci: Age replacement, downtime , keandalan
Received 15 April 2020 | Revised 25 April 2020 | Accepted 20 Mei 2020

## 1. Pendahuluan
PT. XYZ merupakan industri air minum dalam kemasan (AMDK) yang memproduksi dua jenis produk, yaitu AMDK gallon dan AMDK 600 ml. Masing-masing produk diproses di lini produksi yang  berbeda,  yaitu  lini  produksi House  of  Distribution (HOD)  untuk  memproduksi  AMDK gallon dan lini produksi Small Packaging Size (SPS) untuk memproduksi AMDK 600 ml. Mesin- mesin yang berada di lini produksi SPS sering mengalami kerusakan dan menyebabkan terjadinya breakdown ,  walaupun  perusahaan  sudah  melakukan  perawatan  mesin  secara  berkala. Berdasarkan observasi, diperoleh informasi bahwa dalam 4 bulan (bulan Januari – April 2019) mesin Blowing , salah satu mesin pada lini produksi SPS, mengalami breakdown sebanyak 160 kali. Hal ini menunjukkan bahwa interval waktu perawatan yang ditentukan oleh perusahaan perlu diperbaiki untuk mengurangi terjadinya breakdown .
Breakdown berkaitan  dengan  keandalan  ( reliability ) . Semakin  sering  mesin  mengalami breakdown ,  semakin  rendah  keandalannya. Breakdown dapat  dicegah  dengan  melakukan preventive  maintenance ,  yaitu  dengan  mengatur  interval  waktu  perawatan.  Interval  waktu perawatan  yang  pendek  dapat  mencegah  terjadinya breakdown ,  tetapi  menimbulkan  biaya perawatan yang tinggi. Sementara itu, interval waktu perawatan yang panjang akan menurunkan keandalan  mesin,  sehingga  sering  terjadi breakdown .  Oleh  karena  itu perlu  ditentukan  interval waktu perawatan yang meminimumkan breakdown pada biaya perawatan yang rendah.
Pada kasus PT XYZ, perbaikan interval waktu perawatan dilakukan pada Lini produksi SPS yang lebih sering mengalami breakdown daripada lini produksi HOD. Lini produksi SPS, terdiri atas beberapa  mesin  untuk  proses Blowing,  Filling,  Labelling dan Packaging .  Apabila  salah  satu mesin  mengalami  kerusakan  dan  harus  diperbaiki  ( breakdown ),  maka  seluruh  mesin  pada  lini produksi SPS akan berhenti beroperasi. Ketika berhenti beroperasi, dikatakan mesin mengalami downtime ,  yaitu waktu  menganggur  atau  lama  waktu  mesin  tidak  dapat  dijalankan  untuk beroperasi  sesuai  yang  diharapkan [1].    Berdasarkan  wawancara  dan  observasi,  apabila  terjadi downtime selama  5  menit,  PT  XYZ  dapat  kehilangan  produksi  sebanyak  8,3%  dari  seluruh produksi.  Hal  ini  dapat  menyebabkan  target  produksi  tidak  tercapai,  bahkan  perusahaan  dapat kehilangan kesempatan untuk mendapatkan keuntungan yang ditargetkan.
Pada  penelitian  ini,  perbaikan  interval  waktu  perawatan  difokuskan  pada  mesin Blowing dan mesin Filling karena kedua mesin ini merupakan mesin utama  yang memiliki frekuensi kerusakan paling tinggi pada lini produksi SPS. Untuk kasus 2 mesin, penentuan interval waktu perawatan juga perlu mempertimbangkan apakah perawatan dilakukan secara terpisah atau digabung  agar biaya perawatan minimum atau keandalan maksimum [2].
Pada  studi  ini,  interval  waktu  perawatan  sebagai  upaya  pencegahan (preventive  maintenance) ditentukan dengan mengadopsi Model Age Replacement. Penentuan dilakukan dengan coba-coba pada berbagai interval waktu perawatan, kemudian dihitung expected downtime . Interval waktu perawatan  dipilih  untuk downtime paling  kecil.    Dengan  demikian,  selain  dapat  menentukan interval waktu, model Age Replacement juga dapat memprediksi lamanya downtime .
Penentuan interval waktu perawatan dengan Model Age Replacement telah dilakukan antara lain untuk menentukan interval waktu perawatan pada komponen Bis [3], mesin multi block [4], mesin Volpack [5],  komponen  mesin  pesawat  terbang  [6],  dan  komponen Cane  Cutter I  [7]. Pada penelitian ini, Model Age Replacement digunakan untuk menentukan interval waktu perawatan mesin Blowing dan Filling pada industri AMDK.

## 2. Metodologi
Perawatan ( maintenance ) merupakan suatu kombinasi dari setiap tindakan yang dilakukan untuk menjaga suatu mesin atau untuk memperbaikinya sampai suatu kondisi yang bisa diterima [8]. Proses  perawatan  mesin  yang  dilakukan  oleh  suatu  perusahaan  umumnya  terbagi  dalam  dua bagian,  yaitu  perawatan  terencana  dan  tidak  terencana  [9].  Perawatan  dapat  meningkatkan keandalan  ( reliability )  yang  didefinisikan  sebagai  probabilitas  pada  suatu  barang,  misalnya, produksi dan aset utilitas dan proses kerja, akan terus melakukan apa yang dibutuhkan pengguna tanpa kegagalan dalam kondisi yang telah ditentukan dalam periode waktu tertentu [10]
Langkah-langkah penentuan interval waktu perawatan diperlihatkan oleh Gambar 1.
Gambar 1 Langkah-langkah penentuan interval waktu perawatan

## 2.1. Penentuan Komponen Kritis
Komponen  kritis  ditentukan  dengan  kriteria  tingginya  frekuensi  kerusakan  komponen  dan pengaruhnya  terhadap  jalannya  kegiatan  produksi.  Untuk  menentukan  komponen  kritis diperlukan  data  tentang  frekuensi  terjadinya  kerusakan  mesin,  saat  terjadinya  kerusakan,  dan
downtime perbaikan  mesin.  Data  tersebut  merupakan  data  sekunder  yang  dicari  dengan  studi dokumentasi. Berikutnya, komponen kritis yang terpilih dihitung Time to Failure (TTF) dan Time to  Repair (TTR).  TTF  dihitung  dari  saat  mesin  dioperasikan  hingga  terjadinya  kerusakan berikutnya, sedangkan TTR adalah lamanya waktu perbaikan.

## 2.2. Penentuan Distribusi Kerusakan
Teori  Reliability digunakan  untuk  mencari  nilai  keandalan  mesin  dalam  bentuk  probabilitas. Tahap  yang  pertama  adalah  proses  identifikasi  pola  distribusi.  Tahap  ini  menggunakan Least Square  Fitting dengan  pendekatan  empat  distribusi  yaitu Weibull,  Lognormal , Normal dan Eskponensial untuk mencari nilai Index of Fit terbesar [11].
Distribusi  kerusakan  ditentukan  oleh  nilai Index  of  Fit terbesar,  yang  kemudian  diuji  dengan Goodness of Fit . Apabila hasil uji Goodness of Fit untuk Index of Fit terbesar tidak sesuai, maka uji Goodness of Fit dilakukan untuk Index of Fit terbesar kedua.
Selanjutnya  dihitung Mean  Time  to  Failure (MTTF)  dan Mean  Time  to  Repair (MTTR)  yang dipengaruhi  oleh  distribusi  yang  sesuai  dengan  pola  kerusakan  mesin.  MTTF  menyatakan ekpektasi  masa  pakai  sebuah  alat  yang  dinyatakan  sebagai  rata-rata  interval  waktu  terjadinya kerusakan,  sedangkan  MTTR  merupakan  rata-rata  waktu  perbaikan  atau  perawatan  sebuah komponen [12] .
2.3. Penentuan Interval Waktu Perawatan dengan Model Age Replacement.
Model Age  Replacement bertujuan  untuk  menentukan  usia  optimal, 𝑡 𝑝 ,  di  mana  pencegahan penggantian  harus  terjadi  sedemikian  sehingga  total downtime per  satuan  waktu  dapat diminimumkan [2]. Adapun formulasi perhitungan untuk memperoleh downtime per satuan waktu adalah sebagai berikut:
𝐷 (𝑡 𝑝 ) = 𝑇 𝑝 (𝑅 (𝑡𝑝) )+ 𝑇 𝑓 [1−𝑅(𝑡 𝑝 )] (𝑡 𝑝 +𝑇 𝑝 )+[𝑀(𝑡 𝑝 )+𝑇 𝑓 ][1−𝑅 (𝑡𝑝) ] …………………………………… (1)
dengan:
𝐷 (𝑡 𝑝 ) = downtime per satuan waktu
𝑡 𝑝 = interval waktu penggantian pencegahan per satuan waktu
𝑇 𝑝
= waktu yang diperlukan untuk penggantian karena kerusakan. 𝑇 𝑓 = downtime yang terjadi karena kegiatan penggantian.
𝑓 (𝑡) = fungsi distribusi interval waktu antar kerusakan.
𝑅 (𝑡 𝑝 ) = keandalan terjadinya siklus i pada saat 𝑡 𝑝
𝑅 (𝑡 𝑝) = 𝑒 [−( 𝑡 𝜃 ) 𝛽 ] ............................................................................... (2)
𝑀 (𝑡 𝑝 ) = MTTF, jika penggantian dilakukan saat 𝑡 𝑝 .
𝑀 (𝑡 𝑝 ) = 𝑀𝑇𝑇𝐹 1−𝑅(𝑇 𝑝 ) ……………………………………………………………. (3)

## 2.4. Perhitungan Biaya
Biaya perawatan meliputi preventive cost dan failure cost . Preventive cost ( 𝐶 𝑝 ) merupakan biaya untuk perawatan  mesin  yang  sudah dijadwalkan,  sedangkan failure  cost ( 𝐶 𝑓 )  merupakan  biaya yang  timbul  karena  terjadi  kerusakan  di  luar  perkiraan  yang  menyebabkan  mesin  produksi berhenti pada saat produksi sedang berjalan [13].
Adapun rumus untuk menghitung biaya perawatan adalah sebagai berikut:
𝐶 𝑓 = [ Biaya komponen + (Biaya teknisi + biaya produksi) 𝑇 𝑓 ] ………………. (4) 𝐶 𝑝 = [ Biaya komponen + (Biaya teknisi + biaya produksi ) 𝑇 𝑝 ] ……………… (5)

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1. Hasil Perhitungan
1) Penentuan Komponen Kritis
Komponen kritis didasarkan pada frekuensi kerusakan tertinggi, bentuk kerusakan yang fatal dan pengaruh  seringnya  perbaikan  komponen  terhadap downtime .  Frekuensi  kerusakan  mesin ditunjukkan pada Tabel 1 untuk mesin Blowing , dan Tabel 2 untuk mesin Filling . Berdasarkan Tabel 1 dapat diketahui bahwa komponen kritis mesin Blowing adalah Sensor Sensitif, sedangkan komponen kritis mesin Filling adalah Rell Capper (lihat Tabel 2)
Tabel 1, Frekuensi kerusakan mesin

## Blowing
No Komponen Frekuensi 1 Sensor Sensitif 69 2 Spindle Unit 5 3 Mold SBO 19 4 Preform conveying Table 29 5 Selang chiller 1 6 Ejector 6 7 Rel Preform 8 8 Griper Unit 2 9 Blowing Sistem 8 10 Opening Closing System 2 11 Oven Unit 5 12 Elevator 4 Jumlah 158 Tabel 2. Frekuensi kerusakan mesin Filling No Komponen Frekuensi 1 Rell Capper 21 2 Filling Unit 4 3 Valve Braket 4 4 Capper Unit 8 5 Star Wheel 3 6 Conveyor In/Out 6 Total 46 .
2) Identifikasi Pola Distribusi dan Kecocokan data.
Hasil identifikasi pola distribusi dapat dilihat pada Tabel 3.

## Tavel 3 Rekapitulasi identifikasi pola distribusi
Mesin Komponen  Data Nilai Index of fit Distribusi Weibull Distribusi Lognormal Distribusi Normal Distribusi Eksponensial Blowing Sensor Sensitif TTR 0,888 0,959 0,731 0,027 TTF 0,831 0,918 0,845 0,029 Filling Rell Capper TTR 0,985 0,979 0,958 0,958 TTF 0,935 0,963 0,85 0,954

## 3) Hasil Uji kecocokan data dan Estimasi parameter
Setelah  didapat  hasil  identifikasi  pola  distribusi,  maka  selanjutnya  adalah  melakukan  uji kecocokan  data.  Pada  Tabel  3  dapat  dilihat  bahwa index  of  fit terbesar  untuk  TTF  dan  TTR komponen Sensor Sensitif keduanya sesuai dengan Distribusi Lognormal, sedangkan index of fit terbesar  untuk  TTF  dan  TTR  komponen Rell  Capper secara  berturut-turut  sesuai  dengan Distribusi Weibull dan Distribusi Lognormal . Namun, uji Goodness of Fit menunjukkan bahwa pola TTR dan TTF untuk komponen Sensor Sensitif  dan Rell Cepper semuanya sesuai dengan Distribusi Weibull .
Selanjutnya,  ditentukan  parameter  TTF  dan  TTR  yang  sesuai  dengan  distribusi Weibull . Rekapitulasi estimasi parameter distribusi Weibull dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4 Hasil Uji kecocokan data dan estimasi parameter No  Mesin Komponen Hasil Uji kecocokan data Parameter TTF Parameter TTR α β 𝜃 α β 𝜃 1 Blowing Sensor sensitif Weibull -5,91 1,44  61,42 0,26  0,45 0,55 2 Filling Rell Capper Weibull -5,34 1,08  143,74  3,23  1,50 0,12

## 4) Perhitungan MTTF dan MTTR
Setelah dilakukan uji kecocokan data dan estimasi parameter disribusi terpilih, maka selanjutnya adalah menghitung nilai MTTF dan MTTR. Rekapitulasi perhitungan MTTF dan MTTR dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Rekapitulasi Perhitungan MTTF & MTTR Mesin Komponen MTTR (jam) MTTF (jam) Blowing Sensor sensitif 1,40 55,77 Filling Rell Capper 0,10 139,76 5) Penentuan interval waktu perawatan dengan Model Age Replacement
• Komponen Sensor Sensitif pada mesin Blowing
Interval  waktu  perawatan  ditentukan  dengan  cara trial  &  error menggunakan  Model Age Replacement sampai didapatkan nilai downtime terkecil.
Untuk  β  =  1,44; 𝜃 =  61,42  =  3.685,17  menit  (lihat  Tabel  4);  MTTF  =  55,77  jam  = 3.346,10 menit; 𝑇 𝑓 = MTTR = 1,40 jam = 84 menit (lihat Tabel 5); 𝑇 𝑝 = 60 menit, maka dengan  menggunakan  Persamaan  (2)  diperoleh  keandalan (𝑅 (𝑡 𝑝) ) komponen  Sensor Sensitif  pada mesin Blowing adalah
𝑅 (𝑡 𝑝) =   𝑒 − ( 𝑡 𝜃 ) 𝛽 𝑒 { − ( 3.346 3.685,17 ) 1,44 ] = 0,419
Nilai 𝑀 (𝑡 𝑝 ) ditentukan dari Persamaan (3) dan hasilnya adalah
𝑀 (𝑡 𝑝) = 𝑀𝑇𝑇𝐹 1 −  𝑅 (𝑡𝑝) = 3.346,10 0,581 = 5.756,4
Dengan demikian, downtime per satuan waktu (𝐷 (𝑡 𝑝) ) komponen Sensor Sensitif pada mesin Blowing dihitung dengan menggunakan Persamaan (1) dan diperoleh
𝐷 (𝑡 𝑝 ) = 𝑇 𝑝 (𝑅 (𝑡 𝑝 ) ) +  𝑇 𝑓 [1 − 𝑅(𝑡 𝑝 )] (𝑡 𝑝 + 𝑇 𝑝 ) + [𝑀(𝑡 𝑝 ) + 𝑇 𝑓 ] [1 − 𝑅 (𝑡 𝑝 ) ] = 60(0,419) +  84[0,581)] (3.346 + 60) + [0,581 + 84][0,581] = 0,0153
Rekapitulasi  perhitungan  untuk menentukan  interval  waktu  perawatan  dengan  Model Age Replacement dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Interval waktu perawatan ( 𝑡 𝑝 ) dan downtime (𝐷 (𝑡 𝑝 ) ) komponen Sensor
Sensitif 𝑡 𝑝 (menit) 𝑅 (𝑡 𝑝) 1 −   𝑅 (𝑡 𝑝) 𝑀 (𝑡 𝑝) 𝐷 (𝑡 𝑝 ) 60 0,9972 0,0027 1.237.253,4 0,0173 120 0,9927 0,0072 458.453,4 0,0170 180 0,9869 0,0130 256.891,0 0,0168 1.800 0,6994 0,3005 11.132,7 0,0143 *1.860 0,6874 0,3125 10.707,0 0,0143 2.040 0,6519 0,3480 9.612,7 0,0144 3.300 0,4259 0,5740 5.828,9 0,0152 **3.346 0,4187 0,5812 5.756,4 0,0153
Keterangan:  *interval waktu perbaikan kondisi usulan
**MTTF kondisi eksisting
• Komponen Rell Capper pada mesin Filling
Untuk β = 1,08; 𝜃 = 143,74 = 8.624,27 menit (lihat Tabel 4);
MTTF= 139,76 jam = 8.385,7 menit; 𝑇 𝑓 = MTTR = 0,10 jam = 6 menit (lihat Tabel 5);
𝑇 𝑝 = 6,19 menit, maka keandalan ( 𝑅 (𝑡 𝑝) ) dan 𝑀 (𝑡 𝑝) komponen Rell Capper pada mesin Filling adalah
𝑅 (𝑡 𝑝) =   𝑒 −( 𝑡 𝜃 ) 𝛽 𝑒 {− ( 8.385 8624,27 ) 1,08
] = 0,3790
𝑀 (𝑡 𝑝) = 𝑀𝑇𝑇𝐹 1 −  𝑅 (𝑡 𝑝) = 8385 0,6210 = 13.502,4
Dengan  demikian, downtime per  satuan  waktu (𝐷 (𝑡 𝑝) ) komponen Rell  Capper pada mesin Filling yang dihitung dengan menggunakan Persamaan (1) adalah
𝐷 (𝑡 𝑝 ) = 6,19 ( 0,3790 ) +  6 [ 0,6210) ] ( 8624,27 + 6 ) + [ 0,6210 + 6,19 ][ 0,6210 ] = 0,0007030
Rekapitulasi  penentuan  interval  waktu  perawatan  menggunakan  Model Age Replacement untuk mesin Filling dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Interval waktu perawatan ( 𝑡 𝑝 ) dan downtime (𝐷 (𝑡 𝑝 ) ) komponen Rell Capper 𝑡 𝑝 (menit) 𝑅 (𝑡 𝑝) 1 −   𝑅 (𝑡 𝑝) 𝑀 (𝑡 𝑝) 𝐷 (𝑡 𝑝 ) 60 0,9952 0,0047  1.757.718,9 0,000732 120 0,9899 0,0100 836.283,5 0,000727 180 0,9845 0,0154 542.211,6 0,000722 1.860 0,8252 0,1747 47.980,4 0,000625 2.460 0,7714 0,2285 36.691,2 0,000603 2.520 0,7662 0,2337 35.869,2 0,000601 *7.980 0,3985 0,6014 13.942,8 0,000539 8.040 0,3956 0,6043 13.874,6 0,000540 8.100 0,3926 0,6073 13.807,6 0,000540 **8.385 0,3790 0,6210 13.502,4 0,000703

## Keterangan:  *interval waktu perbaikan kondisi usulan
**MTTF kondisi eksisting
Berdasarkan Tabel 6 dan Tabel 7, didapat interval waktu perawatan untuk mesin Blowing adalah setiap 1.860 menit setara dengan 31 jam. Interval waktu perawatan untuk mesin Filling adalah setiap 7.980 menit setara dengan 131 jam. Dari perbedaan waktu perawatan tersebut maka ada tiga alternatif yang dapat dipilih untuk diimplementasikan, yaitu:
a. Perawatan mesin Filling dimajukan dan dilakukan bersamaan dengan perawatan mesin Blowing .
b. Perawatan dilakukan secara masing-masing sesuai dengan jadwal yang telah dibuat.
c. Perawatan mesin Blowing dimundurkan dan dilakukan bersamaan dengan mesin Filling.

## 6) Perhitungan Biaya
Apabila  diasumsikan  pada  kegiatan  preventif  tidak  terjadi  pergantian  komponen,  hasil perhitungan biaya perawatan dapat dilihat pada Tabel 8.
Tabel 8. Perhitungan Biaya Komponen Biaya Teknisi/ jam (Rp) Biaya Produksi/ jam (Rp) 𝑇 𝑝 (jam) 𝑇 𝑓 (jam) 𝐶 𝑝 (Rp) 𝐶 𝑓 (Rp) Sensor sensitif 255.208 19.600.000 1 1,4 19.855.208 27.797.291 Rell Capper 255.208 19.600.000 0,1 0,103 1.985.521 92.045.086

## 3.2. Pembahasan
Berdasarkan frekuensi kerusakan mesin, lini SPS lebih sering mengalami kerusakan daripada lini produksi HOD. Pada lini SPS, terdapat 2 mesin utama yang memiliki frekuensi kerusakan paling tinggi  yaitu  mesin  Blowing  dan  mesin Filling .  Komponen  kritis  pada  mesin  Blowing  –  yang ditunjukkan dari frekuensi kerusakan paling tinggi – adalah Sensor Sensitif (Tabel 1), sedangkan komponen kritis pada mesin Filling adalah Rell Capper (Tabel 2). Berdasarkan uji dengan metode Least Square , dan uji kesesuaian dengan metode Goodness of Fit diperoleh bahwa pola kerusakan dan  rata-rata  waktu  perbaikan  baik komponen  Sensor  Sensitif  maupun komponen Rell  Capper sesuai dengan distribusi Weibull (Tabel 4).
Tabel 5 menunjukkan nilai MTTF dan MTTR komponen Sensor Sensitif dan Rell Capper pada kondisi eksisting, sedangkan Tabel 6 dan 7 secara berturut-turut menunjukkan hasil perhitungan reliability, maintanability dan downtime kondisi eksisting. Pada Tabel 6 ditunjukkan bahwa pada MTTF  sebesar  55,77  jam  atau  3.345  menit,  Sensor  Sensitif  pada  kondisi  eksisting  memiliki keandalan sebesar 41 % dan membutuhkan rata-rata waktu untuk perbaikan sebesar 84 menit atau 1,4 jam. Tabel 7 menunjukkan bahwa  MTTF komponen Rell Capper kondisi esksisting adalah sebesar 8.385 menit atau 139,76 jam dengan nilai keandalan 37,9% dan membutuhkan rata-rata waktu untuk perbaikan mesin sebesar 6,19 menit atau 0,10 jam. Berdasarkan hasil pengamatan secara langsung, rendahnya nilai keandalan disebabkan oleh beberapa faktor yang mempengaruhi diantaranya adalah, beban kerja mesin, komponen, bahan baku, metode, pekerja dan lingkungan. Faktor komponen memberi kontribusi paling banyak atas rendahnya keandalan, karena komponen yang  digunakan merupakan  hasil  modifikasi  perusahaan  dan  bukan Original  Equipment Manufacturing (OEM).
Pada  Tabel  6  ditunjukkan  bahwa  dengan  Model Age  Replacement diperoleh  interval  waktu perawatan usulan untuk komponen Sensor Sensitif pada downtime minimum adalah setiap 1.860 menit atau setiap 31 jam dengan nilai keandalan sebesar 74%, sedangkan untuk komponen Rell Capper adalah setiap 7.980 menit atau setiap 131 jam dengan nilai keandalan sebesar  39,85%, sebagaimana ditunjukkan pada Tabel 7.
Perawatan  mesin  Blowing  dan Filling dapat  dilakukan  secara  terpisah  maupun  digabung, sehingga terdapat tiga alternatif yang dapat diterapkan untuk kegiatan perawatan, yaitu: Alternatif  1:  Perawatan  mesin Filling dimajukan  dan  dilakukan  bersamaan  dengan  perawatan mesin Blowing.
Alternatif 2: Perawatan dilakukan secara masing-masing sesuai dengan jadwal yang telah dibuat. Penerapan alternatif ini akan membuat frekuensi perawatan akan bertambah karena adanya perbedaan waktu perawatan.
Alternatif  3:  Perawatan  mesin  Blowing  dimundurkan  dan  dilakukan  bersamaan  dengan  mesin Filling .  Penerapan  alternatif  ini  tidak  mungkin  dilakukan  karena  pada  dasarnya mesin  Blowing  memiliki  rata-rata  waktu  antar  kerusakan  yang  lebih  pendek.  Jika tetap  diterapkan,  maka  akan  menambah  kemungkinan  akan  terjadinya  kerusakan mesin yang tinggi walaupun estimasi lama perawatan akan lebih rendah
Ketiga  alternatif  tersebut  memiliki  konsekuensi  masing-masing.  Konsekuensi  dari  penerapan ketiga alternatif adalah sebagai berikut:
a. Konsekuensi dari alternatif pertama adalah interval waktu perawatan mesin Filling akan menjadi pendek dan menyebabkan frekuensi perawatan akan tinggi. Namun  disisi lain, alternatif  ini  dapat  meningkatkan  nilai  keandalan  mesin.  Bila  alternatif  ini  diterapkan, maka akan ada 5 kali kegiatan perawatan untuk satu minggu mengikuti interval waktu perawatan mesin Blowing .
b. Penerapan  alternatif  kedua  adalah  lama  waktu  untuk  kegiatan  perawatan  yang  akan bertambah  yang  menimbulkan kerugian  produksi  yang  lebih banyak. Bila  alternatif  ini diterapkan, maka akan ada 6 kali kegiatan perawatan untuk satu minggu.
c. Penerapan  alternatif  ketiga  adalah  interval  waktu  perawatan  mesin Blowing akan  lebih panjang.  Penerapan  alternatif  ini  dapat  menurunkan  nilai  keandalan  mesin  sehingga kemungkinan kerusakan mesin akan tinggi. Bila alternatif ini diterapkan, maka akan ada 1 kali kegiatan perawatan dalam satu minggu mengikuti interval waktu perawatan mesin Filling .
Perbandingan biaya untuk masing-masing alternatif dapat dilihat pada Tabel 9.
Tabel 9. Perbandingan biaya masing-masing alternatif
Alternatif Biaya teknisi /jam (Rp) Biaya produksi/jam (Rp) Frekuensi perawatan /minggu (jam) Total Biaya (Rp) Nilai keandalan Mesin Blowing Mesin Filling 1 255.208 19.600.000 5 99.276.041 68% 82% 2 255.208 19.600.000 6 119.131.250  68% 39% 3 255.208 19.600.000 1 19.855.208 5% 39%
Dalam  segi  biaya  yang  harus  dikeluarkan,  maka  alternatif  ke  tiga  merupakan  yang  terbaik berdasarkan biaya yang paling rendah. Namun alternatif ke tiga tidak dapat diterapkan mengingat bahwa faktor yang dipertimbangkan dalam pemilihan alternatif bukan hanya dari segi biaya tetapi juga dari nilai keandalan mesin. Alternatif ke dua tidak dipilih karena biaya lebih mahal dan waktu perwatan  lebih  lama.  Dengan  demikian  alternatif  yang  dipilih  adalah  yang  ke  satu,  walaupun dalam segi biaya bukan merupakan yang paling rendah, namun alternatif ini efektif dalam segi waktu dan dapat mempertahankan nilai keandalan pada mesin, sehingga kemungkinan terjadinya kerusakan mesin dapat diminimalkan.
Jika  dibandingkan  antara  kondisi  eksisting  dan  kondisi  usulan,  dapat  dilihat  bahwa  interval perawatan usulan akan meningkatkan keandalan sebesar 26,2% (dari 41,8% menjadi 68%) untuk komponen Sensor Sensitif, dan 44,1 % (dari 37,9 menjadi 82%) untuk komponen Rell Capper.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  perhitungan  dan  pembahasan  dapat  disimpulkan  bahwa  tingginya  frekuensi kerusakan mesin dapat disebabkan oleh rencana perawatan yang tidak tepat. Kegiatan perawatan yang  dilakukan  secara  bersamaan  dapat  menghindarkan  banyaknya  waktu  terbuang  karena kegiatan perawatan. Penentuan interval waktu perawatan dengan Model Age Replacement dapat menurunkan lama waktu downtime , sehingga menaikkan keandalan.
Pada kasus PT XYZ, terdapat dua mesin yang memiliki frekuensi kerusakan tertinggi yaitu mesin Blowing dengan komponen kritis Sensor Sensitif, dan mesin Filling dengan komponen kritis Rell Capper . Perhitungan menunjukkan bahwa interval waktu perawatan usulan adalah 31 jam untuk komponen Sensor Sensitif dan 131 jam untuk komponen Rell Capper . Perawatan kedua mesin dapat  dilakukan  secara  terpisah  atau  digabung.  Berdasarkan  perhitungan,  diusulkan  bahwa perawatan mesin Filling pada siklus ke-5 dimajukan dan dilakukan bersama-sama dengan mesin Filling karena  memberikan  keandalan  paling  tinggi,  walaupun  biayanya  bukan  yang  paling murah.  Gabungan  perawatan  ini  dapat  meningkatkan  keandalan  mesin Blowing sebesar  26,2% dan mesin Filling sebesar 44,1%.
Selain  menggunakan  Teori  Reliability,  penentuan  interval  waktu  perawatan  dapat  dilakukan dengan metode lainnya, misalnya Total Productive Maintenance (TPM) dan Reliability Centered Maintenance (RCM). Hal ini dapat dilakukan sebagai penelitian lanjutan ( futher research )

## 5. Daftar Pustaka
[1] J.V.R.  Picknell,  dan  J.R.  Sifonte,  2017.  Reliability  Centered  Maintenance-Reengineered: Practical Optimization of the RCM Process with RCM-R. New York: CRC Press
[2] A. K. S. Jardine dan A. H. C. Tsang, “ Maintenance, replacement and reliability ,”. 2nd . ed . Boca Raton: Taylor & Francis Group, 2013, e-book.
[3] J. Purnama, Y. A. Putra, dan M. Kalamollah, “Metode Age Replacement Digunakan untuk Menentukan Interval Waktu Perawatan Mesin pada Armada Bus”, Seminar Nasional Sains dan Teknologi Terapan III, 13 Oktober 2015, editor: S. Syamsuri, Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya (ITATS), Surabaya, Indonesia, 2015, pp. 115 – 126 .
[4] M.  Hariadi,  “Penentuan  Interval  Waktu  Penggantian  Komponen  Kritis  pada  Mesin Multi Block Menggunakan  Metode Age  Replacement (Studi  Kasus  Di  CV.  Walet  Sumber Barokah)”,  Tugas  Akhir,  Universitas  Muhammadiyah  Malang,  Malang,  Jawa  Timur, Indonesia, 2017.
[5] Y.  Y.  Prawiro,  “Penentuan  Interval  Waktu  Penggantian  Komponen  Kritis  pada  Mesin Volpack Menggunakan Metode Age Replacement” , Jurnal Teknik  Industri ,  vol.  16,  no. 2, pp. 92-100, 2015.
[6] R.  Wahyuniardi,  Arumsari  H.,  R.  Triana,  “Penentuan  Interval  Perawatan  dengan Menggunakan Model Age Replacement di PT. “X” , Prosiding Seminar Nasional Mesin dan Industri (SNMI X), Jakarta, 21-22 April 2016 , editor: A.P. Irawan, Prodi Teknik Mesin dan Teknik Industri, Universitas Tarumanagara, Jakarta, 2016, pp. TI-174 – TI-181.
[7] S.  D.  Mutiara,  A.  Rahman,  dan  I.  Hamdala,  “Perencanaan Preventive  Maintenance Komponen Cane Cutter I dengan Pendekatan Age Replacement (Studi Kasus di PG Kebon Agung Malang)”, Jurnal Rekayasan dan Manajemen Sistem Industri , vol 2, no 2, pp. 396- 405, 2014.
[8] A. S. Corder, “ Maintenance Management Techniques,” diterjemahkan dari bahasa Inggris Oleh Hadi, K., 1988. Jakarta:  Penerbit Erlangga.
[9] S.O., Duffua dan A. Raouf, 2015, “ Planning and control of maintenance Systems ,” 2nd. ed. Switzterland: Springer, e-boook.
[10] K.R. Mobley, L.R. Higgins, dan D.J. Wikkof, “ Maintenance Engineering Handbook” , 7th. ed. New York : Mcgraw Hill <http://gen.lib.rus.ac>. 2008 e-book.
[11] C.E.  Ebeling,  “ An  Introduction  To  Reliability  And  Maintainability  Engineering” .  3ed. Edition. Long Grove: Waveland Press Inc, 2019..
[12] N. Ansori dan M.I. Mustajib, “ Sistem Perawatan Terpadu ,” Yogyakarta: Graha Ilmu, 2013.
[13] I., Soesetyo dan L. Y. Bendatu, “Penjadwalan predictive maintenance dan biaya perawatan mesin pallet di PT. Chaeron Pokphand Indonesia– Sepanjang,” Jurnal Teknik Industri, vol 2, no. 2, pp.147-154, 2014.