## CRITICAL COMPONENT DETERMINATION ANALYSIS ON DIESEL GENERATOR CATERPILLAR TYPE 3412C WITH RELIABILITY METHOD
Ponidi
Program Study Teknik Mesin, Universitas Muhammadiyah Surabaya Email : ponidi@ft.um-surabaya.co.id,ponidi_72@yahoo.com

## Abstract
Diesel generators are aircraft that are very important for the smooth operation of a ship. Diesel generator functions as a source of electrical voltage. So that if it is damaged, all aircraft on  the  ship  that  require  electricity  do  not  work  and  the  ship  is  not  likely  to  operate.  With  the passage of time, the diesel generator will certainly not escape damage, both minor damage and heavy  damage.  One  of  them  is  the  damage  that  occurs  in  the  Diesel Generator  IV  Caterpillar type 3412 C owned by KRI Ahmad Yani-351 in the Koarmada II area of Surabaya. With this research, an analysis of damaged diesel generator components will be carried out. The damage data is obtained from the company providing diesel generator repair services, namely PT. Tesco Indomaritim or damage journal from the ship to be analyzed by FMECA (Failure Modes Effect Critical    Analysis)  method  and  reliability  method  with  weibull  ++  6. After  analyzing,  the most critical component of the diesel generator is obtained, namely in the Piston Ring which is known as the reliability value equal to 0.578026, Probability of failure equals 5.7791E-05 and Failure rate is 9 , 9980E-05 with the weibull ++ 6 software.
Keywords : Time to failure(TTF),Weibull ++6, FMECA

## Pendahuluan
Pada  tahun  2007,  bersama  dengan
KRI  Abdul  Halim  Perdanakusuma-355, selesai menjalani pergantian mesin (repowering)  yang  dijalaninya  selama  2 tahun.  Saat  ini  KRI  Ahmad  Yani  kembali memperkuat Komando Armada RI Kawasan  Timur  (Armada  II  ).  Pada pelaksanaan repowering tersebut, penggantian  mesin  tidak  hanya  pada  mesin penggerak pokoknya saja yang menggunakan  2x  mesin  Cat  3616,  tetapi juga  dilaksanakan  pemasangan  baru  4 diesel  generator  Cat  3412  serta  satu  DG emergency  Cat  3406  yang  digunakan sebagai mesin bantu.
Tetapi seiring dengan waktu
pemakaian,  mesin-mesin tersebut  akan
mengalami  penurunan  performansi  atau kinerja. Penurunan kinerja tersebut dikarenakan  terjadi  kerusakan-kerusakan pada  komponen-komponennya. Sehingga perlu  di  analisa  komponen-komponen  yang mengalami kerusakan tersebut untuk mengetahui keandalan dari komponen yang sering  mengalami  kerusakan  tersebut,  guna kepentingan  pemeliharaan.  Pada  penelitian
ini  difokuskan  pada  mesin  bantu  yaitu diesel  generator  Caterpillar  Tipe  3412  C yang  mana  diesel  generator  tersebut merupakan jantung dari sebuah kapal.
Sebagai  representasi  dari    populasi diesel  generator  yang  akan  dilakukan penelitian adalah  Diesel Generator IV KRI Ahmad  Yani-351  Merk  Caterpillar  Type  : Cat 3412.
Adapun  data  kerusakan  komponen yang  mewakili  populasi  sampel  tersebut adalah  :  Inlet  Valve,  Exhaust  Valve, Injector nozzle, Piston, Piston Ring, Conrod Bearing dan Main Bearing. Data kerusakan komponen  diambil  dari  jurnal  perbaikan kapal sehingga dapat diketahui  MTBF dan kesiapan  operasi  dari  kapal.  Berkaitan dengan  permasalahan  tersebut,  maka  perlu adanya  pengkajian  yang  medalam  guna mengetahui  keandalan  dari  komponen kritis/vital,  sehingga  dapat  diprioritaskan dalam perawatanya.
Pengertian Keandalan (Reliability) Menurut  Eriyanto  (1998:5),  sistem adalah suatu gugus dari elemen yang saling berhubungan dan terorganisasi untuk mencapai  tujuan.  Dasar  pemikiran  konsep
analisa  keandalan  adalah  bertolak  dari pemikiran  layak  atau tidaknya  suatu  sistem melakukan  fungsinya.  Beberapa  definisi kendalaan sistem, dintaranya adalah sebagai berikut :
1. Lewis,  EE  (1991:1)  mendefinisikan keandalan sistem adalah : The probability  that  a  component,  device, equipment,  or  sistem  will  perform  its intended function for spefied period of time under a given set of conditions. 2. Sedangkan Govil A.K (1983:6) mendefinisikan, The rliability of
sistem  is  called  its  capacity  for  failure free  operation  for  definitive  period  of time  under  given  operation  condition, and  minimum  time  lost  for  repair  and preventife maintenance.
Dari  dua  pengertian  di  atas  maka dapat  disimpulkan  bahwa keandalan  sistem adalah  probabilitas  suatu  peralatan,  sistem, atau  subsistem  akan  berfungsi  dengan  baik saat dibutuhkan dalam suatu misi atau tugas operasi  pada  waktu tertentu.  Keaandalan suatu  sistem  akan  cenderung  menurun seiring bertambahnya umur atau masa pakai subsistem  dan  komponen  penyusunnya.
Namun kondisi ini dapat dikembalikan/ditingkatkan dengan
penggantian  subsistem  /komponen  dengan yang baru melalui kegiatan perawatan yang baik.

## Fungsi Keandalan
Menurut  Hoyland  (1994:4),  fungsi keandalan merupakan fungsi yang mewakili probabilitas bahwa sebuah komponen  tidak akan rusak dalam interval waktu (0,t).
Misal N component diuji
kehandalannya.  Setelah  waktu  t,  terdapat Ns  buah  komponen  yang  bertahan  hidup (survive),  dan  Nf  buah  yang  gagal  (failed), maka  peluang  survive  hingga  waktu  t adalah :
) ( 1 ) ( 1 ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ˆ
t F N t N N t N N t N t N t N N t N t R P f f f s s s s
   
     

## F(t) = unreliability  function =  fungsi
distribusi
Model Kerusakan Sebuah failure mode dari suatu komponen atau sistem secara umum, secara matematis  dapat  diekspresikan  di dalam persamaan  (1).  Gambar  2.1 menunjukkan hubungan antara state variable X(t) dengan waktu kerusakan TTF.
1 ;Jika komponen berfungsi pada waktu t 0 ; jika komponen gagal/rusak pada waktu t

## dimana:
X(t) = state variable yang mewakili kondisi failure mode pada waktu t.
Gambar 1.1. Hubungan antara state variable X (t) dengan waktu kerusakan TTF.
Waktu kerusakan, TTF, dari sebuah failure  mode dapat  mengikuti  salah satu dari  distribusi-distribusi  seperti:  normal, eksponensial,  Weibull,  ataupun  distribusi- distribusi  lainnya.  Model  kerusakan  dapat ditentukan  dengan  mengumpulkan  data- data  kerusakan  dari failure  mode yang dianalisis.
Fungsi  Distribusi  Kumulatif  (CDF)  dan Fungsi Kepadatan (PDF)
           t s dt t f t T P t T P t F t R P ) ( ) ( ) ( 1 ) ( 1 ) ( ˆ X (t) = { …. (2)
…. (1)
Dengan  mengasumsikan  bahwa TTF  terdistribusi  secara  kontinu  dengan fungsi  kepadatan  f(t),  maka  probabilitas kegagalan failure  mode dalam  interval waktu  (0,t)  dan  dapat  dinyatakan  dengan persamaan berikut: F(t)= t F(t) = P(T ≤ t) =∫ ɵ f (t) dt …… (2)
dimana :
F  (t)  =  fungsi  distribusi  kumulatif  (CDF) dari variabel acak TTF.
Fungsi pdf dari  variabel  acak  T dapat ditentukan dari persamaan (2) dengan mengambil  turunan  dari  F  (t)  terhadap  t seperti ditunjukkan pada persamaan (3)

## Laju Kerusakan ( Failure Rate)
Laju kerusakan (conditional probability failure rate) adalah probabilitas bahwa  sebuah  kerusakan  terjadi  selama waktu  tertentu  namun  kerusakan  belum terjadi sebelum waktu tersebut. Oleh karena itu  laju  kerusakan  memberikan  informasi tambahan  tentang  usia  pakai  (survival  life) dan digunakan untuk mengilustrasikan pola kerusakan.
Probabilitas  sebuah failure  mode akan menyebabkan  kegagalan  dalam  interval waktu  (t  +  Δt),  telah  diketahui  bahwa failure mode beroperasi pada waktu t, dapat
ditentukan dengan persamaan berikut :
Laju  kerusakan,  z  (t),  dari  sebuah failure  mode dapat  diperoleh  dengan membagi persamaan  (4) dengan  panjang interval w aktu Δt dan Δt→0.
Dalam masa kerjanya, suatu
komponen  atau  sistem  mengalami  berbagai
kerusakan.  Kerusakan – kerusakan  tersebut akan  berdampak  pada  performa  kerja  dan efisiensinya. Kerusakan-kerusakan tersebut
apabila  dilihat  secara  temporer,  maka  ia memiliki  suatu  laju  tertentu  yang  berubah- ubah.  Laju  kerusakan  (failure  rate)  dari suatu  komponen  atau  sistem  merupakan dinamic  object dan  mempunyai  performa yang  berubah  terhadap  waktu  t  ( sec,  min, hour,  day,  week,  month  and  year).
Keandalan komponen / mesin erat kaitannya dengan laju kerusakan tiap satuan waktu. Hubungan antara kedua hal tersebut ditunjukan  apabila  pada  saat  t  =  0 dioperasikan  sebuah  komponen  kemudian diamati banyaknya kerusakan pada komponen  tersebut  maka  akan  didapat bentuk kurva seperti pada gambar berikut:

## Gambar  1.2.  Grafik  laju  kerusakan  (failure
rate) terhadap waktu
Bathtub Curve, terbagi menjadi tiga daerah kerusakan, ketiga daerah tersebut adalah:
1. Burn – in Zone (Early Life) Daerah  ini  adalah  periode  permulaan beroperasinya  suatu  komponen  atau sistem  yang  masih  baru  (sehingga reliability -nya  masih  100%  ),  dengan periode  waktu  yang  pendek.  Pada kurva ditunjukan bahwa laju kerusakan yang awalnya tinggi kemudian menurun dengan bertambahnya waktu, atau  diistilahkan  sebagai Decreasing Failure  Rate (DFR).  Kerusakan  yang terjadi  umumnya  disebabkan  karena
…. (5)
…. (3)
Critical Component Determination Analysis On Diesel Generator Caterpillar Type 3412c  With Reliability Method
proses  manufacturing  atau  fabrikasi yang kurang sempurna 2. Usefull Life Time Zone
Periode  ini  mempunyai  laju  kerusakan yang  paling  rendah  dan  hampir konstan, yang disebut Constant Failure  Rate (CFR).  Kerusakan  yang terjadi bersifat random dan
dipengaruhi  oleh  kondisi  lingkungan. Ini  adalah  periode  dimana  sebagian besar  umur  pakai  komponen  atau sistem  berada.  Dalam  analisa,  tingkat kehandalan sistem diasumsikan berada pada  periode Useful  life  time,  dimana failure  rate - nya  konstan  terhadap waktu.  Asumsi  ini  digunakan  karena pada  periode early  life  time,  tidak dapat ditentukan apakah sistem tersebut  sudah  bekerja  sesuai  dengan standar  yang  ditentukan  atau  belum. Sedangkan pada periode wear out time, tidak  dapat  diprediksi  kapan  akan terjadi failure.Pada  periode useful  life time,  dimana  failure  rate - nya  adalah konstan,  persamaan reliability yang digunakan:
Jika  persamaan  diatas  diterapkan pada  sistem  atau  komponen  yang  masih baru, maka tingkat kehandalannya diasumsikan pada keadaan 100% atau R o = 100%.  Sedangkan  untuk  komponen  atau sistem  yang  sudah  tidak  baru  lagi,  atau sudah  pernah  mengalami maintenance, persamaannya dapat ditulis dalam bentuk :
Dimana : R  = nilai kehandalan (%) M  =  nilai kehandalan  setelah  dilakukan aktifitas maintenance(maintainability)(%) λ = laju kerusakan (failure rate)
3. Wear Out Zone
Periode ini adalah periode akhir masa pakai komponen  atau  sistem.  Pada  periode  ini, laju  kerusakan  naik  dengan  cepat  dengan bertambahnya  waktu,  yang  disebut  dengan
istilah Increasing  Failure  Rate (IFR).
Periode ini berakhir saat reliability komponen  atau  sistem  ini  mendekati  nol, dimana kerusakan yang terjadi sudah sangat parah dan tidak dapat diperbaiki kembali.
Fungsi  rata – Rata  Sisa  Umur  (Mean Residual Life Time (MRL Function)
Dalam penggunaan selama kurun waktu tertentu  secara  terus  menerus  dan  belum mengalami kegagalan, maka ekspektasi sisa waktu  rata-rata  masa  pakainya  atau Mean residual  life  time  (MRL)  function dapat dicari dengan persamaan sebagai berikut :

## Gambar 1.3 Mean Residual Life Time

## Distribusi Probabilitas
Distribusi-distribusi probabilitas dapat bervariasi untuk menyatakan distribusi yang paling sesuai terhadap data- data kerusakan. Distribusi-distribusi probabilitas yang digunakan untuk
memodelkan failure  mode dari  setiap kerusakan  fungsional  sistem  penggerak motor  diesel  adalah  distribusi  normal, eksponensial, dan weibull.
Distribusi
normal dipilih berdasarkan  asumsi  teorema central  limit. Distribusi  eksponensial  dipilih  berdasarkan karakteristik-karakteristiknya yang mewakili  periode useful  life.  Sedangkan distribusi  Weibull  dipilih  berdasarkan fleksibelitas  dari  parameter-parameternya dalam  menentukan  pola  kerusakan  dari data-data  yang ada  yang  mungkin  terletak pada  periode useful  life ataupun  periode wear out.

## Distribusi Eksponensial
Distribusi eksponensial banyak digunakan dalam rekayasa keandalan karena distribusi ini dapat
mempresentasikan fenomena distribusi waktu yang mengalami kegagalan dri suatu
um ur Sisa umur T 0
komponen/sistem.Menurut Abdullah Alkaff (1992:13),  fungsi  kepadatan  distribusi eksponensial dinyatakan dalam persamaan :
f (t) = λe - λt ; t  0,λ  0 ……..(7)
Dan  fungsi  didtribusi  kumulatifnya adalah :
F(t) = 1 - e - λt ………………(8)
dimana : t = Waktu λ = Rasio kegagalan konstan
(constan failure rate)
Fungsi keandalan dari distribusi
eksponensial menjadi :
R (t) = 1 – F(t) = e - λt
(9 )
Sedangkan fungsi laju kerusakan distribusi eksponensial (Failure Rate)adalah:

## Distribusi Weibull
Distribusi Weibull merupakan salah satu  dari  distribusi  yang  paling  banyak digunakan  dibidang  rekayasa  keandalan. Hal  ini  dikarenakan  distribusi  tersebut memiliki  kemampuan  untuk  memodelkan data-data  yang  berbeda  dan  banyak  dengan pengaturan nilai parameter bentuk β. Menurut  Hoyland  (1994  :  4),  Distribusi Weibull  dapat  disajikan  dalam  bentuk dua/tiga parameter. Fungsi PDF dari ketiga parameter  distribusi  weibull  dinyatakan dengan : dimana :
β = parameter bentuk, β  0 η = parameter skala, η  0
γ = parameter lokasi, γ  waktu kerusakan pertama kali.
Fungsi  keandalan  distribusi  Weibull  dapat dinyatakan dengan:
Dan  laju  kerusakan  dapat  dinyatakan dengan:
(13)
Jika  γ  =  0  maka  diperoleh  distribusi Weibull dengan dua parameter.
Jika β    1  maka  pdf  pada  t= γ  besar  pdf sama  dengan  nol,  begitu  juga  laju kerusakan sama dengan nol konsekuensinya nilai  keandalannya  R(t)  =  1.  Lihat persamaan  (11)  untuk  pdf  dan  persamaan (12)  R(t)  serta  persamaan  (13)  untuk  λ  (t) semakin  besar,  nilai  η  suatu  komponen, maka probabilitas komponen tersebut rusak akan semakin kecil (pers. 12).
Jika  nilai  η  komponen  A  lebih  besar  dari pada  komponen  B,  maka  nilai  keandalan komponen  B  lebih  cepat  menurun  daripada komponen A.

## Distribusi Normal
Menurut  Jardine  (1973),  Distribusi
Normal (Gaussian) berguna untuk menggambarkan  pengaruh  pertambahan waktu  ketika  dapat  menspesifikasikan waktu antar kerusakan berhubungan dengan …. (11)
…. (12)
ketidakpastian,
distribusi normal
mempunyai rumusan  sebagai berikut :
untuk - ∞ ≤ t ≤ ∞
(14)
dimana :
σ = deviasi standar dari variabel acak T
μ = rata -rata dari variabel acak T Fungsi  keandalan  dari  distribusi  normal adalah:
(15)

## dimana :

## Φ = fungsi CDF dari distribusi normal
Laju kerusakan dari distribusi normal dapat diperoleh  dengan  menggunakan  persamaan (5).

## FMECA (Failure Modes Effects Criticallity Analysis)
FMECA  adalah  suatu  metode  yang digunakan untuk mengukur dan menganalisa  keamanan  dari  suatu  produk atau  proses.  Input  dari  FMECA adalah rencana,diagram, probabilitas,
dan frekuensi  data  berdasarkan  data  historis.
Sedangkan outputnya adalah daftar Most critical  risk dan  beberapa  target  dari mitigasi resiko.
Dalam  situasi  tertentu  data  untuk menganalisa  keandalan  secara  kuantitatif tidaklah cukup, sehingga dibutuhkan
alternative  untuk  melakukan  analisa  data keandalan secara kualitatif dan berdasarkan pengalaman. Analisa kualitatif yang digunakan  untuk  evaluasi  keandalan  dari suatu  sistem  adalah  Analisa  kegagalan Sistem.  Salah  satu  metode  analisa  yang dapat  digunakan  adalah  dengan Failure
Modes  Effect  and  Criticallity  Analysis (FMECA)  dimana  analisaini  merupakan suatu analisa kegagalan kualitatif.
Metode  ini  mengidentifikasikan kekritisan  atau  prioritas  yang  dikaitkan dengan  dampak  dari  mode  kegagalan  yang ditimbulkan oleh sebuah komponen, dengan suatu analisa evaluasi Failure Mode ( Mode kegagalan  ).  Secara sistematis  dampak  dari setiap kerusakan, fungsi, personel keselamatan, performa sistem Maintainability dan  kegiatan  perawatan. Sebagai  standart  dalam  kegiatan  inspeksi pada  prosedur  pelaksanaan FMECA yaitu Millitary  Standart  1629A  (MIL-STD-1629 A),  Departement  of  Deffence,  USA  (1998), dimana setiap kegagalan potensial dirangking  dari  tingkat  kepentingan  dan dampaknya  agar  dapat  dilakukan  tindakan preventif  untuk  mengurangi/mengemilinasi resiko kerusakan/ kegagalan.
Procedure  Failure  Modes  Effects and  Criticallity  Analysis  (FMECA) secara garis besar dapat melipiti beberapa langkah secara  sistematis  dapat  diuraikan  sebagai berikut :
a. Mengidentifikasi  semua Failure  Mode potensial dan penyebabnya b. Evaluasi  dampak  pada  setiap  failure Modes dalam mendeteksi kegagalan/kerusakan. c. Mengidentifikasi  pengukuran  korektif untuk Failure Modes d. Akses Frekwensi dan tingkat
kepentingan  dari  kerusakan-kerusakan penting  untuk  analisa  kritis,  dimana dapat diaplikasikan.

## Metode Penelitian
Pelaksanaan penelitian  ini  dilakukan melalui beberapa tahapan untuk mendapatkan tujuan yang diinginkan sesuai dengan tujuan  yang  telah  ditulis  pada pembahasan diawal. Gambar 3.1
menunjukkan diagram alir dalam penelitian ini.

## Gambar 3.1 Diagram Alir Metodologi

## Penelitian

## Hasil Penelitian Dan Pembahasan
Tujuan utama dari penelitian ini yaitu untuk  mendapatkan  komponen  kritis  dari diesel  generator  Caterpillar Type 3412  C dengan mengetahui keandalan dari komponen  tersebut.  Sehingga  nantinya dapat diprioritaskan dalam perawatanya.
Analisa Kegagalan dengan metode
FMECA dan Penentuan komponen Kritis
Untuk menganalisa kegagalan fungsional komponen dibuat sebuah Worksheet  Failure  Mode  Effects  and Criticallity Analysis (FMECA).
Kerusakan  yang  terjadi  dibagi  sesuai kategori failure effect seperti tabel berikut : Tabel 4.1  Kategori Failure  Effects Dari Komponen-Komponen
Engine Diesel Generator
PART NUMBER NAMA KOMPONEN FAILURE EFFECTS KATEGORI DEFINISI 122-0322 Inlet Valve Marginal Sistem mengalami penurunan fungsi kerja 122-0321 Exhaust Valve Marginal Sistem mengalami penurunan fungsi kerja 4W-7018 Nozzle Marginal Sistem mengalami penurunan fungsi kerja 9Y-7212 Piston Critical Sistem tidak dapat berfungsi sesuai ketentuan 1W-9460 Piston Ring Critical Sistem tidak dapat berfungsi sesuai ketentuan 9Y-9497 Conrod Bearing Catasthropic Menyebabkan sistem shutdown 4W-5492 Main Bearing Catasthropic Menyebabkan sistem shutdown
Dari  tabel  4.1  diketahui  bahwa  2 komponen masuk dalam kategori critical , 2 komponen masuk kategori catasthropic dan
3 komponen masuk kategori marginal.
Untuk kategori critical dan
catasthropic    dapat  dikategorikan    sebagai komponen Kritis, sedangkan untuk kategori Marginal  dapat  dikatakan  berpotensi  untuk menjadi  komponen  kritis  karena  telah terjadi penurunan fungsi.
Analisa Probabiltas of Failure f(t),

## Keandalan (Reliability), dan Failure Rate
Komponen
Data pada  lampiran  1 merupakan data  yang  akan  dimasukan  sebagai  input data weibull analisys.  Data  input weibull analisys ini adalah  data  yang  diambil berdasarkan waktu  kerusakan-kerusakan yang  terjadi  pada  komponen  utama  diesel generator.
Dengan  menggunakan software weibull ++ data  kerusakan  yang  diolah
menunjukkan bahwa komponen
berdistribusi  weibull  dengan  2  parameter, artinya  bahwa  komponen  yang  diteliti menunjukkan laju kerusakan seiring dengan lamanya  jam  operasi.  Dengan  melihat  hal tersebut dapat dikatakan bahwa komponen- komponen  di  atas  layak  untuk diperbaiki atau  diganti  guna  meningkatkan  nilai keandalannya.  Dari  pengujian  distribusi kerusakan  dengan  menggunakan Software Weibull  ++,  kita  dapat  mengetahui  nilai beta dan eta dari masing-masing
komponen.Sehingga dapat
ditabulasi sebagai berikut :
Tabel 4.2  Parameter Distribusi PART NUMBE R
NAMA KOMPONE N PARAMETER DISTRIBUSI 122-0322 Inlet Valve
1,6435 1,3827E+4 122-0321 Exhaust Valve 1,6776 1,2650E+4 4W-7018 Nozzle 1,9890 1,4496E+4 9Y-7212 Piston 2,2390 1,7048E+4 1W-9460 Piston Ring 1,4592 1,2079E+4 9Y-9497 ConRod Bearing 2,4191 1,4257E+4 4W-5492 Main Bearing 2,4191 1,4257E+4
Untuk  nilai  beta  dikategorikan  dalam  tiga kategori berdasarkan tingkat kegagalan dan tingkat  laju  kegagalan  (failure  rate). Failure  rate adalah number  of  failure pada suatu item per unit satuan waktu (per cycle,
hours, operation, dan sebagainya).
1. Jika  nilai beta ( )    1,0,  maka
dikategorikan infant  mortalities  shape, di  mana  terdapat  kegagalan  pada  usia dini (early age), kemudian laju kegagalan berkurang (failure rate
decreasing) pada usia pemakaian Diesel Generator.
2. Jika  nilai beta ( )  =  1,0,  maka dikategorikan random  failure yang disebabkan  karena  jika  suatu  part  baik dalam kondisi baru atau lama mempunyai  probabilitas  yang  sama terhadap failure.  Dalam  interval  ini  laju kegagalan (failure rate) konstan.
3. Jika  nilai beta( )    1,0,  dikategorikan
wear out di mana laju kegagalan failure rate increasing (meningkat) dan reliability menurun. Selanjutnya kita bisa hitung nilai kemungkinan akan rusak/tidak (probabilitas of failure) f(t), keandalan (R),
failure  rate  ,  dan  MTTF per  komponen sebagai berikut :

## 1. Inlet Valve
a. Nilai F(t)
Dengan  mengambil  contoh  untuk time  (t)
=8000, maka diperoleh nilai F(t)
Dengan  memasukkan  nilai time (t)  =  1.000 sampai  20.000,  maka  diperoleh  grafik hubungan antara f(t) terhadap  t,  sebagai berikut:
Gambar 4.1 Grafik f(t) terhadap t Inlet Valve
b. Nilai keandalan
Dengan  mengambil  contoh  untuk time (t) =8000, maka diperoleh nilai R(t)
Dengan  memasukkan  nilai time (t) =  1.000  sampai  20.000,  diperoleh  grafik hubungan  antara  R(t)  terhadap  t,  sebagai berikut:
Gambar 3.2 Grafik R(t) terhadap t
Inlet Valve
c. Laju kerusakan (Failure Rate)
Sebagai  contoh  untuk time (t) =
8000, maka nilai adalah:
Dengan  memasukkan  nilai time (t) =1.000 sampai  20.000,  diperoleh  grafik  hubungan antara terhadap t sebagai berikut: Gambar 3.3 Grafik terhadap t Inlet Valve d. Waktu Rata-Rata Terjadi Kerusakan Dimana merupakan  fungsi  gamma  yang diperoleh  dari  tabel  tabulasi fungsi  gamma dengan  mencari  nilai  n  terlebih  dahulu
(lihat lampiran 4). Dimana n=(1+1/β), jadi : Dibulatkan menjadi 1,61. Pada tabel fungsi gamma di peroleh nilai :
Jadi, MTTF  =  1,3827E+04  x 0,89468 MTTF = 12.755
Dari satu sample perhitungan diatas, dengan mengambil    nilai  (t)  =  8.000  maka  dapat ditabulasi sebagai berikut :
Critical Component Determination Analysis On Diesel Generator Caterpillar Type 3412c  With Reliability Method
Tabel  3.3  Nilai Probability  of  Failure, Keandalan, Failure  Rate,  dan MTTF
Komponen
Dari hasil perhitungan tabel di atas, dapat diketahui bahwa nilai keandalan (R ) pada  saat  jam  putar mencapai  8000
R(8000), adalah berbeda-beda. Ini dimungkinkan disebabkan umur desain dari komponen berbeda-beda sehingga
keandalan  yang  dicapai  pada  masing- masing  komponen  berbeda  pada  saat jumlah  operasi  yang  sama  ataupun  bisa karena  perawatan  yang  kurang  sempurna oleh  ABK,  di  samping  itu  interval  dari kerusakan yang dialami komponen mempengaruhi nilai keandalan dari komponen itu sendiri.
Dari  tabulasi  hasil  perhitungan komponen-komponen di  atas didapatkan keandalan  terendah pada Piston  ring yaitu dengan nilai 0,578026 , sehingga komponen tersebut memerlukan perhatian yang khusus,  mengingat  fungsi  dari piston  ring adalah
kritis (critical functional).
Komponen  tersebut  mempunyai  nilai  laju kegagalan  (t)  dan  tingkat  kemungkinan terjadinya kegagalan  (f)  yang  tinggi,  dan juga  komponen  tersebut  dikategorikan dalam kegagalan aus.  Sedangkan  untuk keandalan  tertinggi  yaitu  pada  komponen Piston dengan  nilai reliability yaitu 0,832118.

## Kesimpulan
Dari  analisa  dan  pembahasan  yang telah dilakukan pada bab sebelumnya, maka dapat diambil kesimpuan sebagai berikut :
1. Berdasarkan penafsiran nilai beta, dimana untuk semua komponen adalah ,  dimana  mengindikasikan terjadinya  kegagalan  aus (wear  out). Kegagalan  tipe  ini  mempunyai  sifat meningkatkan  laju  kegagalan (failure rate increasing) dengan semakin tingginya  pemakaian  sistem.  Hal  ini dibuktikan  dengan  grafik failure  rate yang semakin meningkat dengan bertambahnya waktu pemakaian.
2. Dari  tujuh  komponen  yang  dianalisa, dapat  disimpulkan  bahwa  komponen yang  memiliki  nilai reliability tertinggi sama  dengan  0,832118  dan  nilai failure rate terendah  sama  dengan  5,1436E-05 yaitu  pada Piston.  Maka  komponen  ini dikatakan komponen paling handal.
Sedangkan  komponen  memiliki nilai reliability terendah  sama  dengan 0,578026 dan  nilai failure  rate tertinggi sama  dengan 9,9980E-05 adalah Piston Ring,  sehingga  komponen  ini  adalah komponen paling kritis.

## Refrensi
Caterpillar. (2003). Part  Manual  3414  C
Marine  Auxiliary  Generator  Set 4121-Up. Govil, A.K. (1983). Reliability Engineering, Universitas Of Basrah Iraq,  Tata  McGraw  Hill  Publishing Company Limited. Hoyland.A,  Rausand,M. (1994). System Reliability  Theory  (2ndEd),  John Wiley and Son, New York. Jardine, A.K.S. (1973). Maintenace, Replacement,  and  Reliability.  Sir Isac Pitman and Sons LTD,Kanada. Lewis,  E.E. (1994). Introduction To Reliability  Engineering (2ndEd). John Wiley and Son, New York. Ramakumar,R. (1993). Engineering Reliability:Fundamentals and Applications, Prentice Hall, Inc.,Englewood Cliffs, New Jersey. Space  Product  Assurance:  Failure  Modes and Critically Analysis (FMECA).URL :http://www.estec.esa.nl/ecss Nama kompon en Probabili ty Of Failure Nilai Keandal an Failure rate MTT
F
Inlet
Valve 5,5645E- 05 0,665739 8,3854E- 05 12.75 5 Exhaust Valve 6,1152E- 05 0,629006 9,7220E- 05 11.30 3 Nozzle 5,6096E- 05 0,735970 7,6220E- 05 12.96 9 Piston 4,2801E- 05 0,832118 5,1436E- 05 15.09 9 Piston Ring 5,7791E- 05 0,578026 9,9980E- 05 10.95 3 Conrod Bearing 5,8369E- 05 0,781026 7,4734- 05 12.64 3 Main Bearing 5,8369E- 05 0,781026 7,4734E- 05 12.64
3
Nursuhud,  Djati. (1988). Konversi  Energi, Diktat  Kuliah  Jurusan  Teknik Mesin FTI-ITS, Surabaya