## DMB Machine Reliability Analysis Through Failure Mode Effect Analysis and Reliability Block
Analisa  Keandalan  DMB  Machine  Melalui  Failure  Mode  Effect Analysis dan Reliability Block Diagram
Annisa Indah Pratiwi 1 , Boyman Sihombing 1 , Muhamad Sayuti 1 , Nugraha Pradana 1 , Dewih Adetia 1 1 Jurusan Teknik Industri, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer Universitas Buana Perjuangan Karawang, Jl. HS. Ronggowaluyo Telukjambe Timur Karawang 41361 email : annisa.indah@ubpkarawang.ac.id doi: https://doi.org/10.31315/opsi.v14i1.4745
Received: 9 th May 2021; Revised: 27 th May 2021; Accepted: 21 st June 2021; Available online: 24 th June 2021; Published regularly: June 2021

## ABSTRACT
The  production  process  is  carried  out  continuously,  it  will  result  in  decreased  machine  capability.  When  a component  on  a  machine  is  damaged  resulting  in  the  production  process  being  interrupted,  the  machine's performance depends on the Reliability of the machine or the component. The DMB machine is a sorting machine at PT Etex Building Performance Indonesia, because it is the main machine in the production process and DMB has a high downtime in 2019. Failure Mode effect And Analysis, aims to determine the machine failure factor. Reliability Block Diagram, to determine machine reliability. The results of research with FMEA are Pneumatic with RPN value 60, Decelerator value RPN 64, Accelerator value RPN 56, Hydraulic Table Safety Lock value RPN 48, Roller value RPN 48 Bearing Lifting value RPN 36, Sensor Transfer Dolly value RPN 48, Motor Transfer Template RPN value 36, the Suction Cup is the component that has the lowest RPN value with a value of 30, from the  Reliability  Block  Diagram  (RBD)  calculation,  the  DMB  machine  reliability  opportunity  value  is  obtained including 88.42% of the production process for 23 hours, 42.25% of the process for 161 hours of operation. , and decreased  by  2.70%  when  used  for  674  hours  of  operation.  Recommended  action  is  to  perform  maintenance actions with the type of daily care and weekly maintenance.
Keywords: failure, preventive maintenance, reliability

## ABSTRAK
Proses produksi dilakukan secara terus menerus maka akan mengakibatkan kemampuan mesin menjadi menurun. Saat komponen pada mesin mengalami kerusakan mengakibatkan proses produksi terganggu, maka kinerja mesin bergantung pada Reliability mesin atau komponen tersebut. Mesin DMB adalah mesin sortir di PT Etex Building Performance Indonesia, Karena merupakan mesin utama dalam proses produksi dan DMB memiliki downtime yang tinggi pada tahun 2019. Failure Mode effect And Analysis, bertujuan menentukan faktor kegagalan mesin. Reliability  Block  Diagram,  untuk  menentukan  kehandalan  mesin.  Hasil  Penelitian  dengan  FMEA  adalah Peunematic nilai RPN 60, Deccelarator nilai RPN 64, Accelarator nilai RPN 56, Hydrolic Table Safety Lock nilai RPN 48, Roller nilai RPN 48  Bearing Lifting nilai RPN 36, Sensor Transfer Dolly nilai RPN 48, Motor Transfer Template nilai RPN 36, Suxtion Cup adalah komponen yang memiliki nilai RPN paling rendah dengan nilai 30, dari perhitungan Reliability Block Diagram (RBD) didapat nilai peluang kehandalan mesin DMB diantaranya 88,42 % proses produksi selama 23 jam, 42,25 % proses selama 161 jam operasi, dan menurun sebesar 2,70 % apabila  digunakan  selama  674  jam  operasi,  Rekomendasi  tindakan  adalah  melakukan  tindakan  perawatan dengan jenis Perawatan Harian Dan Perawatan mingguan.
Kata Kunci: failure, preventive maintenance, reliability

## 1.  PENDAHULUAN
Menurut  Yanti  dan  Susi  (2018)  “ditengah ketidakstabilan  perekonomian  dan  semakin tajamnya  persaingan  di  dunia  industri,  maka merupakan  suatu  keharusan  bagi  suatu perusahaan  untuk  lebih meningkatkan  efisiensi kegiatan  operasinya.  Salah  satu  hal  yang mendukung  kelancaran  kegiatan  operasi  pada suatu perusahaan adalah kesiapan mesin-mesin produksi dalam melaksanakan tugasnya. Untuk mencapai hal itu diperlukan adanya suatu sistem perawatan  yang  baik.”  Yanti  dan  Susi  (2018) juga  menyebutkan  bahwa  “kegiatan  perawatan mempunyai peranan yang sangat penting, karena selain sebagai pendukung beroperasinya sistem agar lancar sesuai dengan apa yang dikehendaki, kegiatan  perawatan  juga  dapat  meminimalkan biaya atau kerugian-kerugian yang ditimbulkan karena  adanya  kerusakan-kerusakan  mesin.” maka  cara  apapun  akan  dilakukan  untuk mendapatkan  hasil  yang  maksimal  Untuk mendukung  tujuan-tujuan  tersebut,  Menurut  H Pranoto  (2015),  berpendapat  bahwa  “perlu adanya penjaminan terhadap kualitas dalam hal pemeliharaan  sistem  produksi  dan  adanya perlindungan terhadap lingkungan dan keselamatan ditempat kerja, maka dari itu proses produksi  dari  pengelolaan  objek  teknis perusahaan  tersebut  perlu  diidentifikasi  agar dukungan proses terhadap objek teknis tersebut dapat  tercapai.”  Seringkali,  pada  pelaksaan proses  produksi  perusahaan  terjadi  product rejects  yang  diakibatkan  oleh  up  awal, kerusakan  pada  objek  teknis  perusahaan, pemeliharaan  objek  teknis  yang  terjadwal kemudian  mengalami downtime sehingga menyebabkan tenaga kerja lembur dan berakibat biaya pemeliharaan yang tinggi pada mesin yang dimiliki oleh perusahaan.
Pada Tabel 1 walaupun mesin DMB  sudah memiliki jadwal preventive menunjukan bahwa masih  banyak  perbaikan  yang  tidak  sesuai dengan  rencana  dan  menyebabkan  downtime mesin  yang  tinggi.  Maka  penelitian  harus  bisa memperhitungkan  kapasitas  mesin  atau  part yang  tepat  dan  dilakukannya preventive yang tepat    untuk  menghindari pergantian  part  yang mendadak  dan  tentunya  membutuhkan  waktu saat melakukan perbaikan. maka agar mencegah timbulnya kerusakan-kerusakan pada saat mesin sedang  beroperasi,  diperlukan  suatu  sistem maintanance  (pemeliharaan)  yang  dapat
memprediksi kapan kerusakan berpeluang akan terjadi.  Berdasarkan  kutipan  dari  Hadi  Pranoto (2015), dalam bukunya yang berjudul “ Reability Centered Maintenance ” yaitu “Tantangan utama yang dihadapi oleh orang-orang perawatan saat ini adalah tidak hanya belajar tentang  apa saja dari  Teknik-teknik  perawatan  prediktif,  tetapi untuk memutuskan mana yang bermanfaat dan mana  yang  tidak  didalam  organisasinya. Kurniawan (2013), Sehingga Reability Engineering merupakan  sistem  pemeliharaan yang  tepat  dilakukan  pada  mesin  DMB.  Maka dengan  menggunakan  FMEA  mesin  DMB bertujuan  dapat  menentukan  faktor  kegagalan mesin.  Dan Reliability  Block  Diagram (RBD), untuk  menentukan  kehandalan  mesin  DMB sehingga  dapat  dilakukan  perbaikan/pergantian part  diwaktu  preventif  dimana  komponen/part yang  berpotensi  mengganggu  proses  sehingga diharapkan  mampu  meminimalisasi  kerusakan yang  terjadi  secara  tiba-tiba  pada  saat  mesin sedang beroperasi.

## 2.   METODE
Penelitian  ini  dilakukan  di  sebuah perusahaan yang berada di Karawang yaitu PT Etex  Building  Performance  Indonesia  dan dilakukan  di  departemen  perawatan  mesin (maintenance).  Sedangkan  objek  yang  akan  di lakukan  penelitian  adalah  mesin  DMB  (mesin produksi) dimesin ini terdapat downtime mesin yang tinggi yang menyebabkan proses produksi
Tabel 1. Total Stop Machine DMB TOTAL STOP MACHINE DMB FEBRUARI 2019 - FEBRUARI 2020 NO BULAN (TARGET) ACTUAL ( % ) 1 Feb 7% 6.00% 2 Mar 7% 13.00% 3 April 7% 8.00% 4 Mei 7% 19.00% 5 Juni 7% 20.00% 6 Juli 7% 3.00% 7 Agustus 7% 22.00% 8 Sept 7% 3.00% 9 Okt 7% 10.00% 10 Nov 7% 16.00% 11 Des 7% 13.00% 12 Jan 7% 19.00% 13 Feb 7% 16.00% (Sumber:  PT  Etex  Building  Performance
Indonesia)
terganggu dan merugikan perusahaan. Penelitian ini  dimulai  dari  bulan  Februari  2019  hingga Februari 2020.
Jenis data yang digunakan terdiri dari:
1.  Data Primer Berikut  adalah  tabel  observasi  saat melakukan penelitian:
1.  Penulis  menemukan  bahwa  saat perbaikan  waktu  terbuang  saat maintenance datang  ketika  terdapat masalah.  Karena  maintenance  berada di workshop dan warkshop itu berada didasar pengambilan keputusan untuk aktifitas perawatan.
2.  Data perbaikan dimasukkan ke dalam tabel database perbaikan.
3.  Saat maintenance sebelum melakukan perbaikan maintenance  order (MO) maka harus dibuatkan terlebih dahulu 4.  Tidak ada pengolahan data lebih lanjut
2.  Data Sekunder Data  ini  merupakan  data  pokok  peneliti sabagai  studi  analisa  dalam  menentukan  nilai keandalan  mesin  DMB  ( Dipiling  Machine Before Autoclave ). Data tersebut meliputi buku- buku yang relevan, peraturan, laporan kegiatan, photo,  video  dan  data  penelitian  yang  relevan untuk mengetahui permasalahan yang terjadi.
Berikut  metode  pengumpulan  data  dalam penelitian, yaitu:
1.  Studi Pustaka
2.  Observasi
3.  Wawancara
Adapun  kerangka  pemikiran  pada  proses pengolahan data dijelaskan pada Gambar 1 dan diagram  penelitian  yang  dilakukan  dalam penelitian ini diilustrasikan pada Gambar 2 .

## 2.1  Failure  Modes  and  Effect  Analysis (FMEA)
Menurut  Liu  et  al  (2011),  FMEA  adalah “sebuah metode analisis resiko yang sepenuhnya dimulai dari bawah keatas dengan menentukan potensi kegagalan yang akan diketahui melalui metode  tersebut.”  Dan  Menurut  Rasyindo (2015),  FMEA  adalah  “Mode  kegagalan  suatu keadaan  yang  dapat  menyebabkan  kegagalan fungsional.  Sehingga  apabila  mode  kegagalan dapat  diketahui  maka  dampak  kegagalan  dari suatu  sistem  dapat  digambarkan.  Maka  mode kegagalan  dapat  digunakan  untuk  menentukan konsekuensi  dan  memutuskan  apa  yang  akan dilakukan  untuk  mengantisipasi,  mencegah, mendeteksi, dan memperbaiki mesin berdasarkan  dari  analisa Failure  Mode  And Effect  Analysis .”  Menurut  Hapster  (2016) penerapan  FMEA  memiliki  tujuan  ialah
Gambar 1. Kerangka Pemikiran
Gambar 2. Diagram Flowchart Penelitian
“mencegah  masalah  terjadi  pada  proses  dan produk itu sendiri. Dengan menggunakan metode  FMEA  peneliti  dapat  memprediksi terhadap suatu bagian atau proses yang mungkin mengalami  kegagalan  dalam  proses  produksi berlangsung  dan  memastikan  proses  produksi berjalan  sesuai  target  yang  ingin  dicapai dikarenakan  mesin  yang  dijadikan  penelitian memiliki  waktu  proses  yang  panjang  dan membutuhkan metode yang dapat mengidentifikasi  masalah-masalah  yang  terjadi saat proses berlangsung.

## 2.2  Menggunakan  Metode  Reliability  Blok Diagram (RBD)
Setelah mendapatkan nilai RPN dari mesin DMB  maka kita  dapat menentukan komponen mana yang harus memerlukan jadwal perawatan. Setelah itu peneliti akan menentukan part mana saja  yang  akan  dicari  nilai reliability- nya,  part yang akan dicari nilainya adalah part yang sering mengalami  kerusakan.  Maka  selanjutnya membuat  jadwal  perawatan  komponen  dengan menghitung MTBF Data yang diperlukan untuk menghitung  nilai  MTBF  adalah  data  operasi mesin saat beroperasi (waktu optimal) dan data waktu  kegagalan  (jumlah  kerusakan  yang terjadi)  mesin yang ada di DMB machine.
3.   HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1  Perhitungan  Pembuatan  Tabel  Failure Mode Effect Analysis
Penentukan  nilai  FMEA  dijabarkan  pada Tabel  2.  Saat  melakukan  pembuatan  tabel FMEA  harus  diperhatikan juga  kegagalan  atau pun  kerusakan  untuk  mempermudah  operator mengidentifikasi  faktor  kegagalan  pada  objek penelitian. Setelah teridentifikasi mesin atau part mana  saja  yang  sering  mengalami  kegagalan proses maka selanjutnya akan ditentukan Rating dari severity,  occurance,  detection dengan menggunakan microsoft Excel dan nilai tersebut didapat dari nilai historis kerusakan mesin DMB yang  terjadi.  nilai  RPN  sangat  penting  karena merupakan  bagian  penting  dari  FMEA  yang berkisar berkisar 1-1000.

## 3.2  Perhitungan Reliability Block Diagram
Maka  untuk  medapatkan  nilainya,  yang dilakukan adalah mendapatkan data diperusahaan,  data  tersebut  ialah  berupa kerusakan apa saja yang pernah terjadi, didalam data tersebut
didapat waktu
kegagalan/kerusakan.  Setelah  itu  di  tentukan berapa lama mesin tersebut bekerja, sesuai data yang  sudah  didapat  mesin  DMB  beroperasi dengan  total  6727  jam  mesin  bekerja.  Maka setelah  itu  tentukan  nilai  mana  saja  yang  akan dicari  nilai reliability nya,  pada  mesin  DMB terdapat  kerusakan  pada Suxtion  Cup , Bearing Lifting , Peunematic , Hydrolic  Table  Safety Lock , Motor  Transfer  Template , Roller , Accelarator , Decelarator , Sensor  Transfer Dolly .
Tabel 2. Jumlah Kerusakan Komponen Mesin DMB No Komponen Jumlah Kegagalan Lokasi Kegagalan 1 Suxtion Cup 10 Fiber Cement Gripper (DMB) 2 Bearing Lifting 2 Fiber Cement Gripper (DMB) 3 Peunematic 5 Fiber Template Gripper (DMB) 4 Hydrolic Table  Safety Lock 3 Dolly Track (DMB) 5 Motor Transfer Template 2 Template  Transfer Track (DMB) 6 Roller 3 Template  Transfer Track (DMB) 7 Accelarator 4 Template  Transfer Track (DMB) 8 Decelarator 4 Template  Transfer Track (DMB) 9 Sensor Transfer Dolly 3 Dolly Track (DMB)
Gambar 2. FMEA DMB Machine
Fungsi mesin komponen Efek potensi dari kegagalan S E V Penyebab kegagalan DMB machine sebagai mesin sortir Suxtion Cup Template jatuh 10  Umur Pakai yang sudah habis
Bearing Lifting Mesin tidak dapat transfer template 2 Tersumbat kotoran debu, proses manual Peunematic Tidak dapat proses 5 Rentan Terhadap goncangan
Hydrolic Table
Safety Lock Tidak dapat transfer produk 3 Bengkok, patah dan rentan pada getaran
Motor Transfer Template Mesin stop 2 Terkena kotoran dan umur pakai yang
sudah habis Roller Template berpotensi nabrak 3 Part gompal dan rusak Accelarator Template tidak bisa di transfer
4  Retak akibat terus proses
Decelarator Template jatuh  akibat position tidak pas 4 Rentan terhadap getaran
Sensor Transfer Dolly Tidak bisa transfer produk yang selesai sortir 3 Umur Pakai yang sudah habis
Adapun  rumus  untuk  menghitung  nilai Mean  Time  Between  Failure (MTBF)  sebagai berikut:
MTBF = 𝒐𝒑𝒆𝒓𝒂𝒕𝒊𝒐𝒏 𝒕𝒊𝒎𝒆 𝒇𝒂𝒊𝒍𝒖𝒓𝒆 Maka :
Sumber : Ramesh (2012)
MTBF Suxtion Cup = 𝟔𝟕𝟐𝟕 𝒋𝒂𝒎 𝟏𝟎 = 672.7 jam
MTBF Bearing Lifting = 𝟔𝟕𝟐𝟕 𝒋𝒂𝒎 𝟐 = 3363.5 jam
MTBF Peuneumatic = 𝟔𝟕𝟐𝟕 𝒋𝒂𝒎 𝟓 = 1345.4 jam
MTBF Hydrolic Table Safety Lock = 𝟔𝟕𝟐𝟕 𝒋𝒂𝒎 𝟑 = 2242.3 jam
MTBF Motor Transfer Template = 𝟔𝟕𝟐𝟕 𝒋𝒂𝒎 𝟐 = 3363.5 jam
MTBF Roller = 𝟔𝟕𝟐𝟕 𝒋𝒂𝒎 𝟑 = 2242.3 jam
MTBF Accelarator = 𝟔𝟕𝟐𝟕 𝒋𝒂𝒎 𝟒 = 1681.7 jam
MTBF Decelarator = 𝟔𝟕𝟐𝟕 𝒋𝒂𝒎 𝟒 = 1681.7 jam
MTBF Sensor  Transfer  Dolly = 𝟔𝟕𝟐𝟕 𝒋𝒂𝒎 𝟑 =
2242.3 jam
3.3  Failure Rate
Setelah  mendapatkan  Nilai  MTBF  maka selanjutnya  adalah  menghitung  laju  kegagalan ( Failure  Rate ).  (λ- lamda )  maka  menggunakan rumus sebagai berikut :
λ= 𝟏 𝐌𝐓𝐁𝐅 Sumber : Ramesh (2012) λ Suxtion Cup = . = 0.001486
Kerusakan/jam λ Bearing Lifting = , = 0.0002973
Kerusakan/jam λ Peuneumatic = , = 0.0007432
Kerusakan/jam λ Hydrolic Table Safety Lock = , =
0.0004459 Kerusakan/jam λ Motor Transfer Template = , = 0.0002973 Kerusakan/jam λ Roller = , = 0.0004459 Kerusakan/jam λ Accelarator = , = 0.0005946
Kerusakan/jam
λ Decelarator = , = 0.0005946
Kerusakan/jam
λ Sensor Transfer Dolly = , = 0.0004459

## Kerusakan/jam

## 3.4  Menghitung  Keandalan  Komponen DMB
Perhitungan Reliability part/komponen pada mesin DMB akan dilakukan menurut jam operasi  mesin,  dalam  menghitung  keandalan part/komponen mesin DMB peneliti mengambil data operating time mesin pada bulan Februari 2019 dimana mesin beroperasi selama 477 jam dan didapat 1 hari mesin beroperasi selama 23 jam. Maka peneliti mengambil 23 jam (1 sehari), 161 jam (7 Hari), 322 (14 Hari), dan 477 jam (21 Hari). Maka keandalan masing-masing part/komponen dapat dihitung sebagai berikut:
1. Kehandalan Komponen Suxtion Cup
Perhitungan  berdasarkan  23  jam operating machine dijelaskan pada Tabel 3.
R = 𝒆 (𝝀×𝒕)
R = 𝒆 (𝟎,𝟎𝟎𝟏𝟒𝟖𝟔×𝟐𝟑)
R = 0.9663 × 100 %
R = 96.63 %
2. Kehandalan Komponen Bearing Lifting Perhitungan  berdasarkan  23  jam operating machine dijelaskan pada Tabel 4.
R = 𝒆 (𝝀×𝒕)
R = 𝒆 (  , ×𝟐𝟑) R = 0.9931 × 100 %
R = 99.31%
Tabel 3 . Kehandalan Komponen Suxtion Cup No Waktu Operasi Mesin (Jam) Kehandalan Komponen (R) 1 23 96.63 % 2 161 78.72 % 3 322 61.97 % 4 477 49.22 %
Vol 14 No.1 June 2021
3. Kehandalan Komponen Pneumatic Perhitungan  berdasarkan  23  jam operating machine dijelaskan pada Tabel 5.
R = 𝒆 (𝝀×𝒕)
R = 𝒆 ( , ×𝟐𝟑)
R = 0.9830 × 100 %
R = 98.30 %
4. Kehandalan Komponen Hydrolic Table Perhitungan  berdasarkan  23  jam operating machine dijelaskan pada Tabel 6.
R = 𝒆 (𝝀×𝒕)
R = 𝒆 ( , ×𝟐𝟑)
R = 0.9897 × 100 %
R = 98.97%
5. Kehandalan Komponen Motor  Transfer
Template
Perhitungan  berdasarkan  23  jam operating machine dijelaskan pada Tabel 7.
R = 𝒆 (𝝀×𝒕)
R = 𝒆 ( , × )
R = 0.9931 × 100 %
R = 99.31%
6. Kehandalan Komponen Roller Perhitungan  berdasarkan  23  jam operating machine dijelaskan pada Tabel 8.
R = 𝒆 (𝝀×𝒕)
R = 𝒆 ( , ×𝟐𝟑)
R = 0.9897 × 100 %
R = 98 . 97 %
7. Kehandalan Komponen Accelarator Perhitungan  berdasarkan  23  jam operating machine dijelaskan pada Tabel 9.
R = 𝒆 (𝝀×𝒕)
R = 𝒆 ( , × )
R = 0.9864 × 100 %
R = 98.64%
8. Kehandalan Komponen Deccelarator Perhitungan  berdasarkan  23  jam operating machine dijelaskan pada Tabel 10.
R = 𝒆 (𝝀×𝒕)
Tabel 4. Kehandalan Komponen Bearing Lifting No Waktu Operasi Mesin (Jam) Kehandalan Komponen (R) 1 23 99.31 % 2 161 95.32 % 3 322 90.87 % 4 477 86.77 % Tabel 5. Kehandalan Komponen Pneumatic No Waktu Operasi Mesin (Jam) Kehandalan Komponen (R) 1 23 98.30 % 2 161 88.72 % 3 322 78.71 % 4 477 70.15 % Tabel 6. Kehandalan Komponen Hydrolic Table No Waktu Operasi Mesin (Jam) Kehandalan Komponen (R) 1 23 98.97 % 2 161 93.07 % 3 322 86.62 % 4 477 80.84 % Tabel 7. Kehandalan Komponen Motor Transfer Template No Waktu Operasi Mesin (Jam) Kehandalan Komponen (R) 1 23 99.31 % 2 161 95.32 % 3 322 90.87 % 4 477 86.77 % Tabel 8. Kehandalan Komponen Roller No Waktu Operasi Mesin (Jam) Kehandalan Komponen (R) 1 23 98.97 % 2 161 93.07 % 3 322 86.62 % 4 477 80.84 % Tabel 9. Kehandalan Komponen Accelarator No Waktu Operasi Mesin (Jam) Kehandalan Komponen (R) 1 23 98.64 % 2 161 90.87 % 3 322 82.57 % 4 477 75.30 % Tabel 10. Kehandalan Komponen Deccelarator No Waktu Operasi Mesin (Jam) Kehandalan Komponen (R) 1 23 98.64 % 2 161 90.87 % 3 322 82.57 % 4 477 75.30 %
R = 𝒆 ( , ×𝟐𝟑)
R = 0.9864 × 100 %
R = 98.64 %
9. Kehandalan Komponen Sensor  Transfer Dolly Perhitungan  berdasarkan  23  jam operating machine dijelaskan pada Tabel 11.
R = 𝒆 (𝝀×𝒕)
R = 𝒆 ( , ×𝟐𝟑)
R = 0.9897 × 100 %
R = 98.97 %

## 3.5  Menghitung Keandalan System DMB
Maka untuk perhitungan system pada mesin DMB  akan  dilakukan  berdasarkan  operasi  dan keseluruhan part /komponen  yang  mengalami kegagalan/kerusakan pada mesin DMB, peneliti mengambil sample operating  time mesin  pada bulan  Februari  2019  dimana  mesin  beroperasi selama  477  jam  dan  didapat  1  hari  mesin beroperasi  selama  23  jam.  Maka  penulis mengambil  23  jam  (1  sehari),  161  jam  (1 minggu), 322 (14 Hari), dan 477 jam (21 hari). Perhitunganya adalah sebagai berikut:
1. Perhitungan  Berdasarkan  1  hari  (23  jam) operasi machine DMB
DMB Machine berdasarkan 23 jam operasi dapat dihitung sebagai berikut :
λ e = ∑ 𝝀 𝒏 𝒊 𝟏 λ e = ( 0.001486  + 0.0002973 + 0.0007432+ 0.0004459 + 0.0002973+ 0.0004459 + 0.0005946 + 0.0005946 + 0.0004459 ) λ e = 0.0053507
Rs = 𝒆 (𝟎,𝟎𝟎𝟓𝟑𝟓𝟎𝟕×𝟐𝟑)
Rs = 0.8842 × 100 %
Rs = 88.42 %
Berdasarkan  Tabel  13,  maka  didapat  nilai dari  kehandalan  mesin  DMB  adalah  sebagai berikut:  88.42  %  apabila  proses  produksi berjalan selama 23 jam operasi, 42.25 % apabila proses  produksi  berjalan  161  jam  operasi,  dan menurun  sebesar  7.70  %  apabila  digunakan selama 477 jam operasi.

## 4.   KESIMPULAN
Maka  dari  hasil  pembahasan  studi  analisa penelitian  yang  dilakukan  dimesin  DMB  yang dilakukan  di  PT  Etex  Building  Performance Indonesia,  didapat  beberapa  kesimpulan  dan hasil dari analisa yang dilakukan oleh peneliti, dan diambil beberapa kesimpulan.
Setelah dilakukan identifikasi menggunakan  Failure  Mode  And  Effect Analysis  maka  didapat  berupa  penilaian  nilai resiko  pada  setiap  kategori  baik  severity, occurrence,  dan  detection  yang  menghasilkan beberapa  part  yang  menjadi  prioritas  utama resiko berdasarkan kategori dengan
menggunakan  Tabel  FMEA  diatas  diketahui
Tabel 11. Kehandalan Komponen Sensor Transfer Dolly No Waktu Operasi Mesin (Jam) Kehandalan Komponen (R) 1 23 98.97 % 2 161 93.07 % 3 322 86.62 % 4 477 80.84 % Tabel 12. Kehandalan Komponen System DMB No Komponen Laju Kegagalan (λ) 1 Suxtion Cup 0.001486 2 Bearing Lifting 0.0002973 3 Peunematic 0.0007432 4 Hydrolic Table Safety Lock 0.0004459 5 Motor Transfer Template 0.0002973 6 Roller 0.0004459 7 Accelarator 0.0005946 8 Decelarator 0.0005946 9 Sensor Transfer Dolly 0.0004459 Tabel 13. Kehandalan DMB machine No Waktu Operasi Mesin (Jam) Kehandalan Part/Komponen (R) 1 23 88.42 % 2 46 78.18 % 3 69 69.12 % 4 92 61.12 % 5 115 54.04 % 6 138 47.78 % 7 161 42.25 % 8 477 7.70 %
pada  komponen/part  mesin  DMB  yang  paling sering mengalami kerusakan adalah dengan nilai RPN  paling  tinggi  adalah  pada  Deccelarator dengan  nilai  RPN  64,  komponen  Peunematic dengan nilai 60, Accelarator dengan nilai RPN 56,  Hydrolic  Table  Safety  Lock  dengan  nilai RPN 48, Roller dengan nilai RPN 48,  Bearing Lifting  dengan  nilai  RPN  36,  Sensor  Transfer Dolly  dengan  nilai  RPN  48,  sedangkan  Motor Transfer  Template  nilai  RPN  dengan  nilai  36. Suxtion  Cup  adalah  komponen  yang  memiliki nilai  RPN  paling  rendah  dengan  nilai  30,  dan dijadikan  sebagai  prioritas  pengecekan  dan perawatan  saat  sedang  adanya  waktu  stop preventif.
Maka  dari  perhitungan  Reliability  Block Diagram  (RBD)  didapat  nilai  peluang kehandalan mesin DMB sebagai berikut : 88.42 %  apabila  proses  produksi  berjalan  selama  23 jam  operasi,  42.25%  apabila  proses  produksi berjalan 161 jam operasi, dan menurun sebesar 7.70  %  apabila  digunakan  selama  477  jam operasi. Ketika keandalan mesin selama proses 23  jam  operasi  memiliki  keandalan  sebesar 88.42 % dimana performance atau produktifitas mesin  beroperasi  waktu  proses  berlangsung akan  semakin  menurun  dari  ke  sembilan komponen  berpotensi  cacat  atau  komponen tersebut  rusak  maka  saat  waktu  preventif  dari komponen  mesin  tersebut  diwajibkan  jadi prioritas  utama  saat  pengecekan  ataupun pergantian  komponen.  Dari  hasil  penelitian ditarik  kesimpulan  bahwa  apabila  semakin tinggi  waktu  proses  produksi  maka  akan semakin  rendah  nilai  kehandalan  dari mesin/komponen  tersebut.  Maka  dari  itu  saat dilakukan preventif maintenance dapat mengambil langkah yang tepat saat melakukan perbaikan komponen mana saja yang berpotensi menyebabkan  stop  mesin  dan  perbaikan  disaat proses  produksi  berlangsung  harus  segera diperbaiki saat diwaktu preventif.

## DAFTAR PUSTAKA
Harpster, R. A. (2016). How FMEAs can be the cornerstone of ISO 2001: 2015 compliant risk  based  quality  management  system. In 2016
Annual Reliability and Maintainability  Symposium  (RAMS) (pp.
1-5). IEEE.
Jakkula,  B.,  Mandela,  G.  R.,  &  SN,  M.  C. (2020). Reliability block diagram (RBD) and fault tree analysis (FTA) approaches for  estimation  of  system  reliability  and availability–a  case  study. International Journal  of  Quality  &  Reliability Management.
Kurniawan,  F.  (2013).  Manajemen  perawatan industri. Yogyakarta: Graha Ilmu.
Liu,  H.  C.,  You,  J.  X.,  Ding,  X.  F.,  &  Su,  Q.
(2015).  Improving  risk  evaluation  in FMEA  with  a  hybrid  multiple  criteria decision  smaking  method. International Journal  of  Quality  &  Reliability Management.
Pranoto,  H.  (2015).  Reliability  Centered Maintenance. Jakarta:  Mitra  Wacana media.
Rajput, B. S., & Chourey, V. (2015). Uml based approach for system reliability assessment. International Journal of Computer  Applications, 131(2),  0975- 8887.
Rasindyo, M. R., Leksananto, K., & Helianty, Y. (2015).  Analisis  Kebijakan  Perawatan Mesin  Cincinnati  Dengan  Menggunakan Metode Reliability Centered Maintenance Di  Pt.  Dirgantara  Indonesia. REKA INTEGRA, 3(1).
Ramesh,  C.  (2012).  Antibacterial  activity  of curcuma  longa  rhizome  extracton pathogenic bacteria.
Yanti, S., Idris, I., Hermawan, I., & Ibrahim, I.
(2018).  Estimasi  Waktu  Perawatan Preventif Mesin  Produksi Pada PTPN  V SEI  Tapung. Jurnal  Teknovasi:  Jurnal Teknik dan Inovasi, 5(1), 54-65.