Usulan Penjadwalan Perawatan Mesin Menggunakan Metode Reliability Block Diagram
Evi Febianti  1 , Putro Ferro Ferdinant 2 , Nuraida Wahyuni 3 dan Desy Nur Riyani 4
1 Jurusan Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Sultan Ageng Tirtayasa, Jln. Jend Sudirman KM.03, Cilegon, Banten, 42435 Email: evi@untirta.ac.id 1 , ferdinant@untirta.ac.id 2 , nrdwahyuni@gmail.com 3 ,  desynurriyani@yahoo.co.id 4
DOI: 10.20961/performa.19.1.40983

## Abstrak
PT.  XYZ  merupakan  perusahaan  yang  bergerak  pada  bidang  manufaktur  dengan  hasil  produknya  adalah  baja. Kegiatan perawatan memegang peranan penting. Perusahaan perlu melakukan penjadwalan perawatan mesin secara teratur. Penelitian ini berfokus pada unit produksi CTCM (Continuous Tandem Cold Mill ) yang memiliki breakdown time  yang  tinggi.  Adapun  tujuan  penelitian  adalah  menentukan  pola  kerusakan  dan  nilai  MTBF  (mean  time  between failure),  menghitung  nilai  reliabilitas  dan  availabilitas  dengan  corrective  maintenance, menentukan  waktu preventive maintenance    dan  reliabilitas  sistem  berdasarkan  reliability  block  diagram,  serta  menentukan  availabilitas  setelah dilakukan  preventive  maintenance.  Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  reliability  block  diagram (RBD).  Hasil    perhitungan  menunjukkan  semakin  kecil  nilai  MTBF  dari  suatu  mesin,  maka  frekuensi  kerusakan semakin banyak pada mesin tersebut. Semakin besar nilai reliabilitas mesin maka semakin besar nilai availabilitasnya. Semakin  banyak  frekuensi  kerusakan  yang  dialami  mesin  maka  diperlukan  perawatan  mesin  yang  rutin.  Nilai reliabilitas setiap mesin yang meningkat mempengaruhi persentase reliabiltas sistem. Dibandingkan dengan corrective maintenance, jadwal preventive maintenance yang diusulkan meningkatkan nilai availabilitas mesin sebesar 21,18%.

## Kata kunci: Corrective Maintenance, Preventive Maintenance, Reliabilitas, Reliability Block Diagram

## Abstract
PT. XYZ is a company engaged in manufacturing with the result of its products is steel. Maintenance activities play an important  role.  The  company  needs  to  conduct  regular  machine  maintenance  scheduling.  This  research  focuses  on CTCM (Continuous Tandem Cold Mill) production units that have a high breakdown time. The objectives of the study are  to  determine  the  pattern  of  damage  and  the  value  of  MTBF  (mean  time  between  failure),  calculate  the  value  of reliability  and  availability  with  corrective  maintenance,  determine  the  time  of  preventive  maintenance  and  system reliability based on the reliability block diagram, and determine availability after preventive maintenance. The method used in this study is the reliability block diagram (RBD). The calculation results show that the smaller the MTBF value of an engine then the more frequency of damage. The greater the reliability value of the machine, the greater the value of availability. The more frequency of damage experienced by the machine, the routine maintenance of the machine is required.  The  increased  reliability  value  affects  the  percentage  of  system  reliability.  Compared  to  corrective maintenance, the proposed preventive maintenance schedule increases the value of engine availability by 21.18%.

## Keywords: Corrective Maintenance, Preventive Maintenance, Reliabilitas, Reliability Block Diagram

## 1. Pendahuluan
Kegiatan  perawatan  memegang  peranan  penting  dalam  perusahaan.  Tanpa  adanya  kegiatan  perawatan yang sesuai, pihak perusahaan akan mengalami kerugian besar seperti mesin rusak dan tidak dapat berfungsi kembali,  jumlah  produk  cacat  meningkat,  hingga  kerugian  material  akibat  seringnya  mengganti  komponen pada mesin. Perawatan mesin yang baik dapat memperbaiki dan menjaga kehandalan mesin. Kendala utama dalam  aktivitas  perawatan  mesin  adalah  menentukan  waktu  penjadwalan  perawatan  mesin  secara  teratur (Priyanta, 2000).
PT. XYZ adalah perusahaan manufaktur penghasil baja. Dengan salah satu anak perusahaan nya adalah Pabrik Cold  Rolling  Mill (CRM).  Strategi  bisnis  yang  diterapkan  oleh  PT.  XYZ    adalah make  to  order, pabrik  CRM  memproduksi  baja  lembaran  dingin  sesuai  dengan  spesifikasi  dari  pelanggan.  Proses  reduksi ketebalan  adalah  proses  utama  pada  pabrik  CRM  karena  parameter  ketebalan  merupakan  jenis  spesifikasi dari  konsumen  selain  jenis  baja.  Proses  reduksi  ketebalan  strip  baja  adalah  proses  yang  terjadi  di  unit produksi Continuous  Tandem  Cold  Mill (CTCM)  saat  strip  baja  melalui  proses  tarik  dan  tekan  dengan
perlakuan dingin hingga ketebalan dapat tereduksi sebanyak 92% dari ketebalan awal. Sebagai unit produksi yang penting, unit produksi CTCM memiliki breakdown time yang tinggi dibandingkan dengan unit produksi lainnya.
Berdasarkan  data  dari  perusahaan,  tingginya breakdown yang  terjadi  pada  unit  produksi  CTCM menyebabkan terjadinya idle pada unit produksi ECL. Idle pada unit produksi ECL dikarenakan tidak adanya supply bahan  baku  baja  dari  unit  produksi  CTCM. Breakdown pada  setiap  mesin  di  unit  produksi  CTCM tersebut diatasi dengan corrective maintenance dengan kegiatan pemeliharaan dan perawatan yang dilakukan setelah  terjadinya  suatu  kerusakan  pada  peralatan  sehingga  peralatan  tidak  dapat  berfungsi  dengan  baik. Kegiatan corrective maintenance tersebut menyebabkan terganggunya proses produksi baja lembaran dingin di unit produksi CTCM. Untuk mengatasi downtime akibat corrective maintenance , dibutuhkan penjadwalan perawatan  secara  berkala.  Penjadwalan  perawatan  ini  disebut  dengan preventive  maintenance . Reliability block diagram adalah metode untuk menganalisa kehandalan sistem pada sistem besar dan kompleks dengan menggunakan diagram blok sistem (Ebeling, 1997). Reliability block diagram ini menggunakan data waktu antar  kerusakan  dari  mesin-mesin  di  unit  produksi  CTCM.  Data  waktu  tersebut  digunakan  untuk  mencari pola  distribusi  yang  sesuai  dengan  pola  kerusakan  masing-masing  mesin.  Parameter  distribusi  digunakan untuk  mencari  nilai  waktu  rata-rata  antar  kerusakan  (MTBF)  dan  nilai reliability masing-masing  mesin. Selanjutnya  menghitung  nilai reliabity sistem  mesin  di  unit  produksi  CTCM  dan  menentukan  jadwal preventive  maintenance (Nuhman,  2016).    Kemudian  dilakukan  perhitungan availability untuk  mengetahui apakah  kegiatan preventive  maintenance mengurangi  availabilitas  mesin  dibandingkan  dengan corrective maintenance (Ebeling 1997).
Adapun  tujuannya  pada  penelitian  adalah  menentukan  pola  kerusakan  dan  nilai  MTBF  ( mean  time between failure ) setiap mesin, menghitung nilai reliabilitas dan availabilitas setiap mesin dengan corrective maintenance ,  menentukan  waktu preventive  maintenance setiap  mesin  dan  reliabilitas  sistem  berdasarkan reliability  block  diagram dan  menentukan  availabilitas  setiap  mesin  setelah  dilakukan preventive maintenance .  Penelitian  yang  berkaitan  adalah  penelitian  Kudin  (2012)  yang  membahas  mengenai  nilai reliabilitas  sistem  komponen  listrik  pada  unit  stand  3  dengan reliability  block  diagram .  Untuk  mencapai reliabilitas sistem sebesar 85% bagian perawatan menjadwalkan 9 komponen listrik pada unit stand 3 dengan memperbaiki  jadwal  perawatan  sehingga  mencapai  reliabilitas  masing  –  masing  komponen  sebesar  95%. Penelitian  lainnya  yang  berkaitan  adalah  Saputro  (2013)  yang membahas mengenai  nilai  reliabilitas  sistem mesin  SPM  2000  dengan reliability  block  diagram dan  model  simulasi  diskrit  untuk  mengetahui  utilitas mesin.  Penelitian  tersebut  menggunakan preventive  maintainance untuk  meningkatkan  reliabilitas  sistem sebesar  85%  dan  penjadwalan  perawatan  terencana,  pengarahan  kepada  para  operator  dan  melakukan pengawasan  untuk  meningkatkan  utilitas.  Kulsum  (2018)  melakukan  penjadwalan preventive  maintenance pada  mesin  paper  mill  1  untuk  menurunkan  waktu downtime dengan  menggunakan  simulasi monte  carlo . Perbedaan penelitian terdahulu dengan penelitian ini terletak pada kasus, data dan objek serta penelitian ini memberikan usulan waktu preventive maintenance setiap mesin dan reliabilitas sistem berdasarkan reliability block diagram dan menentukan availabilitas setiap mesin setelah dilakukan preventive maintenance .

## 2. Metode Penelitian
Data primer pada penelitian ini diperoleh dengan cara melakukan wawancara terhadap pihak yang dapat memberikan  informasi  terkait maintenance di  unit  produksi  CTCM.  Teknik  wawancara  yang  digunakan berupa  garis  besar  permasalahan  yang  sedang  terjadi.  Selain  itu,  dilakukan  observasi  langsung  di  unit produksi  CTCM.  Sedangkan  data  sekunder  adalah  data  yang  dapat  diperoleh  peneliti  tanpa  melakukan observasi langsung di lapangan. Data sekunder ini berupa data perusahaan dan data historis di unit produksi CTCM.
Data  yang  dibutuhkan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  umum  perusahaan  dan  data  waktu  kerusakan mesin di unit produksi CTCM. Dari data waktu yang diperoleh kemudian dilakukan pengolahan data dengan mengelompokan  waktu  kejadian  pada  setiap  mesin,  kemudian  dari  data  tersebut  dihitung  waktu  antar kerusakan (TBF). Dari data waktu antar kerusakan kemudian menghitung index of fit untuk identifikasi awal pola  distribusi  data  waktu  antar  kerusakan.  Setelah  diketahui  pola  distribusinya,  kemudian  dilakukan perhitungan  parameter.  Dengan  parameter  yang  didapat  tersebut  kemudian  melakukan  perhitungan  untuk mengetahui waktu rata-rata antar kerusakan (MTBF) dan mengetahui reliabilitas serta laju kerusakan setiap mesin.  kemudian  dari  nilai  reliabilitas  setiap  mesin  dilakukan  perhitungan  reliabilitas  sistem  dengan
reliability block diagram (RBD), block diagram yang disusun berdasarkan hubungan setiap mesin pada unit produksi CTCM. Kemudian menentukan interval waktu perawatan dan menghitung availability kondisi awal dan usulan yang diharapkan mampu memperbaiki keandalan mesin di unit produksi CTCM (Larasati, 2017). Berikut adalah Flow chart pemecahan masalah tersaji pada Gambar 1.
Mulai Studi Lapangan 1. Observasi
2. Wawancara Studi Literatur Perumusan Masalah Tujuan Penelitian Batasan Masalah Pengumpulan Data :
1. Data Umum Perusahaan 2. Data Historis Mesin 3. Alur Produksi Unit Produksi CTCM
Pengolahan Data :
1.   Menghitung Waktu Kerusakan Mesin 2.   Mengidentifikasi Distribusi Untuk Selang Waktu Kerusakan 3.   Menguji Distribusi Terpilih 4.   Menghitung Parameter Distribusi Terpilih 5.   Menghitung Reliabilitas dan Laju Kerusakan Mesin 6.   Menghitung Nilai MTBF Mesin dengan Distribusi 7.   Menghitung Nilai MTBF Untuk Mesin yang Tidak Memiliki Distribusi Dengan Pendekatan Empiris 8.   Menghitung Reliabilitas Unit Produksi CTCM Kondisi Awal 9.   Menentukan Reliabilitas Unit Produksi CTCM Usulan
10. Menghitung Waktu Perawatan Preventive
11. Menghitung Availability (Membandingkan Availability Kondisi Awal dengan Usulan)
Analisa dan Pembahasan Kesimpulan dan Saran

## Selesai

## Gambar 1. Flow chart Pemecahan Masalah

## 3. Hasil dan Pembahasan
Pengolahan  data  pada  penelitian  ini  terdiri  dari  perhitungan  waktu  kerusakan,  identifikasi  distribusi untuk selang waktu kerusakan, perhitungan parameter distribusi, perhitungan reliabilitas dan laju kerusakan, perhitungan MTBF, reliability block diagram , usulan jadwal preventive maintenance dan availability.

## 3.1 Perhitungan Waktu Antar Kerusakan Mesin
Berikut ini adalah contoh perhitungan waktu kerusakan mesin uncoiler :
a. Mesin uncoiler mengalami  kerusakan  pertama  dan  kedua,  dengan  selisih  hari  sebanyak  18  hari  atau sama dengan 18 hari x 24 jam adalah 432 jam.
b. Kerusakan  kedua  terjadi  pada  pukul  7:40  adalah  setelah  pukul  3:13,  artinya  kerusakan  selanjutnya terjadi setelah 18 hari. Selisih waktu antara jam 3:13 sampai 7:40 adalah 267 menit. Dengan begitu TTF sebesar (432 x 60 menit) + 267 menit = 26187 menit.
c. TTR   = actual completion – actual start = 3:13 – 2:28 = 45 menit d. TBF = TTF + TTR = 26187 + 45 = 26.232 menit
Tabel 1. Perhitungan Time Between Failure Mesin Uncoiler
No  Workstation Mesin Waktu Terjadi Kerusakan Kerusakan (menit) Mulai Akhir 1 Entry Uncoiler 2:28 17:53 68 2 Entry Uncoiler 7:40 22:46 33 3 Entry Uncoiler 14:00 9:45 17 4 Entry Uncoiler 19:00 14:21 10 5 Entry Uncoiler 22:00 3:52 19 6 Entry Uncoiler 6:00 11:15 35 7 Entry Uncoiler 14:00 2:49 95 8 Entry Uncoiler 22:40 3:16 17 9 Entry Uncoiler 0:35 18:12 77 10 Entry Uncoiler 6:00 19:50 11 11 Entry Uncoiler 10:15 4:35 15 12 Entry Uncoiler 11:00 19:21 50 13 Entry Uncoiler 14:00 0:27 41 14 Entry Uncoiler 20:06 23:32 9 15 Entry Uncoiler 14:00 9:00 43 16 Entry Uncoiler 6:00 14:00 208 17 Entry Uncoiler 6:50 14:25 25 18 Entry Uncoiler 9:10 3:10 225 19 Entry Uncoiler 23:19 15:40 70 20 Entry Uncoiler 12:00 10:02 44 21 Entry Uncoiler 14:00 11:37 45 22 Entry Uncoiler 4:18 14:35 15 23 Entry Uncoiler 14:00 20:15 15 24 Entry Uncoiler 18:00 8:54 54 25 Entry Uncoiler 17:05 1:29 12 26 Entry Uncoiler 6:00 11:05 75 27 Entry Uncoiler 17:31 3:00 60 28 Entry Uncoiler 6:00 4:00 10 29 Entry Uncoiler 7:20 16:50 70 30 Entry Uncoiler 14:21 17:35 15 31 Entry Uncoiler 21:30 0:55 77 32 Entry Uncoiler 20:00 6:00 470

## 3.2 Index Of Fit
Pada tahap ini dilakukan perhitungan index of fit estimasi awal mengenai parameter dari masing-masing distribusi. Pada mesin yang memiliki kerusakan ≤ 3 (mesin crop shear dan strip flattener ) tidak dilakukan pengujian  dengan  distribusi  melainkan  dengan  pendekatan  empiris  yang  akan  dihitung  pada  sub  bab selanjutnya.  Selain  menggunakan  perhitungan  manual,  dilakukan  penentuan  besaran index  of  fit dengan menggunakan software minitab  untuk  membandingkan  perhitungan  manual  dengan  perhitungan software tersaji pada Tabel 2.
Tabel 2. Rekapitulasi Index of Fit Mesin Distribusi Normal Distribusi Eksponensial Distribusi Weibull Distribusi Log Normal Manual  Minitab  Manual  Minitab  Manual  Minitab  Manual  Minitab Crop shear Looper 0,884 0,884 0,974 * 0,964 0,964 0,971 0,971 Pinch roll 0,950 0,95 0,956 * 0,952 0,952 0,922 0,922 Shear back pinch roll 0,935 0,935 0,988 * 0,945 0,945 0,906 0,906 Strip flattener Trimmer 0,736 0,736 0,889 * 0,984 0,984 0,985 0,985 Uncoiler 0,846 0,846 0,976 * 0,950 0,950 0,973 0,973 Welder 0,902 0,902 0,964 * 0,988 0,988 0,974 0,974 Stand#1 0,870 0,870 0,984 * 0,995 0,995 0,978 0,978 Stand#2 0,872 0,967 0,829 * 0,953 0,972 0,884 0,910 Stand#3 0,837 0,837 0,958 * 0,959 0,959 0,908 0,908
Tabel 2. Rekapitulasi Index of Fit (lanjutan) Mesin Distribusi Normal Distribusi Eksponensial Distribusi Weibull Distribusi Log Normal Manual  Minitab  Manual  Minitab  Manual  Minitab  Manual  Minitab Stand#4 0,928 0,928 0,987 * 0,980 0,980 0,929 0,929 Stand#5 0,784 0,784 0,956 * 0,989 0,989 0,988 0,988 Recoiler 0,854 0,854 0,982 * 0,991 0,991 0,981 0,981 Flying shear 0,977 0,977 0,924 * 0,949 0,949 0,920 0,920
Gambar 2.  Index of Fit Mesin Uncoiler dengan Software Minitab
Dari Gambar 2 terlihat nilai koefisien korelasi untuk distribusi normal sebesar 0,846, distribusi weibull sebesar  0,950  dan  distribusi  log  normal  sebesar  0,973.  Hasil index  of  fit pada software minitab  dan perhitungan manual tidak berbeda signifikan, artinya perhitungan manual dengan software sesuai.

## 3.3 Uji Anderson Darling
Setelah memperoleh index of fit dari setiap distribusi untuk masing-masing mesin, kemudian dilakukan perhitungan nilai anderson darling dan p- value dari setiap distribusi.
Tabel 3. Rekapitulasi Uji Anderson Darling Manual Mesin Distribusi Normal Distribusi Eksponensial Distribusi Weibull Distribusi Log Normal AD P- Value AD P- Value AD P- Value AD P- Value Looper 1,214 0,002 3,895 <0.005  0,293 0,472 0,390 0,329 Pinch roll 0,376 0,282 1,875 <0.005  0,430 0,228 0,523 0,106 Shear back pinch roll 0,389 0,231 0,850 0,008 0,397 0,269 0,474 0,126 Trimmer 2,041 <0.005 4,724 <0.005  0,206 0,656 0,240 0,717 Uncoiler 3,496 <0.005  15,075  <0.005  0,906 0,017 0,810 0,032 Welder 2,869 <0.005 3,048 <0.005  0,428 0,256 0,627 0,095 Stand#1 6,622 <0.005 6,223 <0.005  0,253 0,572 0,838 0,029 Stand#2 1,287 0,002 3,139 <0.005  5,444  <0.005  5,121  <0.005 Stand#3 2,544 <0.005 1,203 <0.005  1,030 0,009 1,776  <0.005 Stand#4 1,873 <0.005 1,128 <0.005  0,798 0,033 1,940  <0.005 Stand#5 16,326  <0.005  24,767  <0.005  0,536 0,150 1,096 0,007 Recoiler 7,582 <0.005  11,820  <0.005  0,316 0,446 0,884 0,023 Flying shear 0,240 0,450 0,341 0,263 0,349 0,332 0,367 0,156
Selain  menggunakan  perhitungan manual,  dilakukan  penentuan  besaran  nilai anderson  darling dan p- value dengan  menggunakan software minitab  untuk  membandingkan  perhitungan  manual  dengan perhitungan software .  Berikut  adalah  hasil anderson  darling mesin uncoiler menggunakan software minitab tersaji pada Gambar 3 :
Gambar 3.  Anderson Darling Mesin Uncoiler dengan Software Minitab
Dari gambar didapat nilai anderson darling untuk distribusi normal sebesar 3,496 dan p- value <0,005, distribusi  eksponensial  sebesar  11,793  dan  p- value <0,003,  distribusi weibull sebesar  0,931dan  p- value sebesar 0,017, distribusi log normal sebesar 0,810 dan p- value sebesar 0,032. Hasil index of fit pada software minitab  dan  perhitungan  manual  tidak  berbeda  signifikan,  artinya  perhitungan  manual  dengan software sesuai.

## 3.4 Uji Goodness of Fit
Setelah memperoleh index of fit dan nilai anderson darling setiap distribusi untuk masing-masing mesin, dilakukan pengujian kesesuaian terlebih dahulu dan tersaji pada Tabel 4.
Tabel 4. Keputusan Distribusi Untuk Setiap Mesin
Mesin Distribusi Hasil Distribusi Hasil Keputusan Awal Selanjutnya Looper Log Normal Ditolak Weibull Diterima Weibull Pinch roll Weibull Diterima Weibull Shear back pinch roll Weibull Diterima Weibull Trimmer Log Normal Ditolak Weibull Diterima Weibull Uncoiler Log Normal Ditolak Weibull Diterima Weibull Welder Weibull Diterima Weibull Stand#1 Weibull Diterima Weibull Stand#2 Weibull Ditolak Weibull Stand#3 Weibull Diterima Weibull Stand#4 Weibull Diterima Weibull Stand#5 Weibull Diterima Weibull Recoiler Weibull Diterima Weibull Flying shear Normal Diterima Normal

## 3.5 Perhitungan Parameter Distribusi
Setelah diketahui pola distribusi kejadian kerusakan yang sesuai untuk masing-masing komponen maka selanjutnya  dapat  dihitung  parameter-parameter  distribusi  kerusakan  sesuai  dengan  pola  distribusinya masing-masing komponen (Nuhman, 2016). Dengan β dan θ sebagai parameter untuk distribusi weibull , serta μ dan σ untuk disrtibusi normal, tersaji pada Tabel 5.
Tabel 5. Parameter Distribusi Weibull Mesin Distribusi Parameter Distribusi β α θ (menit) Looper Weibull 0,519 -5,204 22.850,961 Pinch roll Weibull 0,357 -3,841 47.009,382 Shear back pinch roll Weibull 0,392 -4,293 57.604,040 Trimmer Weibull 0,598 -5,747 14.910,225 Uncoiler Weibull 0,513 -4,574 7.458,968 Welder Weibull 0,706 -6,535 10.447,718 Stand#1 Weibull 0,740 -6,164 4.136,809 Stand#2 Weibull 0,722 -6,800 12.276,830 Stand#3 Weibull 0,683 -6,455 12.717,570 Stand#4 Weibull 0,647 -5,968 10.097,539 Stand#5 Weibull 0,732 -5,644 2.237,175 Recoiler Weibull 0,663 -5,534 4.194,740
Tabel 6. Parameter Distribusi Normal
Mesin Distribusi Parameter Distrbusi μ (menit) σ Flying shear Normal 40045 31889

## 3.6 Perhitungan Reliabilitas dan Laju Kerusakan
Perhitungan reliabilitas dan laju kerusakan digunakan untuk mengetahui fungsi kehandalan dari masing- masing mesin secara sistematis sekaligus menggambarkan fungsi laju kerusakannya, tersaji pada Tabel 7.
Tabel 7. Perhitungan Reliabilitas dan Laju Kerusakan Mesin Uncoiler Ti Β θ (menit) R(t) h(t) f(t) F(t) 50 0,513 7458,968 0,926 1,084,E-03 1,004,E-03 0,074 115 0,604 7,224,E-04 3,133,E-05 0,396 120 0,604 7,075,E-04 3,183,E-05 0,396 180 0,605 5,807,E-04 3,673,E-05 0,395 180 0,605 5,807,E-04 3,673,E-05 0,395 255 0,607 4,901,E-04 4,123,E-05 0,393 300 0,608 4,528,E-04 4,341,E-05 0,392 325 0,609 4,355,E-04 4,451,E-05 0,391 366 0,610 4,110,E-04 4,617,E-05 0,390 380 0,610 4,036,E-04 4,670,E-05 0,390

## 3.7 Perhitungan MTBF (Mean Time Between Failure)
Mean time between failure adalah rata-rata waktu antar kerusakan dari mesin. Perhitungan ini dilakukan untuk mengetahui nilai MTBF dari setiap mesin.
Berikut ini adalah contoh perhitungan MTBF untuk mesin uncoiler : MTBF          = θΓ(x)
X
= 1+
= 1 + = 2,949 MTBF
= θΓ(2,949)
Nilai fungsi gamma Γ(x) dengan x = 2,949 dapat diketahui nilainya adalah sebagai berikut : Γ(2,949)     = 1,910 MTBF = θΓ(x) = 7458,968 x 1,910 = 14.246 menit
Tabel 8. Rekapitulasi MTBF Mesin dengan Distribusi
Mesin Nilai MTBF Menit Hari Looper 42.832 30 Pinch roll 220.813 154 Shear back pinch roll 203.176 142 Trimmer 22.531 16 Uncoiler 14.246 10 Welder 13.116 10 Stand#1 4.981 4 Stand#2 15.098 11 Stand#3 16.490 12 Stand#4 13.861 10 Stand#5 2.720 2 Recoiler 5.605 4 Flying shear 40.045 28

## 3.8 Reliabilitas Mesin pada Unit Produksi CTCM Kondisi Eksisting
Setelah didapatkan nilai MTBF pada setiap mesin, berikutnya dihitung nilai reliabilitas mesin, tersaji pada Tabel 9.
Tabel 9.  Perhitungan Reliabilitas Mesin dengan Distribusi
Mesin Downtime R(MTBF) % R(MTBF) Menit Hari Looper 42.832 30 0,2503 25,03 Pinch roll 220.813 154 0,1760 17,60 Shear back pinch roll 203.176 142 0,1943 19,43 Trimmer 22.531 16 0,2780 27,80 Uncoiler 14.246 10 0,2482 24,82 Welder 13.116 10 0,3091 30,91 Stand#1 4.981 4 0,3175 31,75 Stand#2 15.098 11 0,3131 31,31 Stand#3 16.490 12 0,3030 30,30 Stand#4 13.861 10 0,2930 29,30 Stand#5 2.720 2 0,3155 31,55 Recoiler 5.605 4 0,2976 29,76 Flying shear 40.045 28 0,6011 60,11

## 3.9 Reliability Block Diagram
Reliability  block  diagram digunakan  untuk  mengetahui  kehandalan  sistem  dengan  mengacu  kepada jaringan kehandalan unit produksi CTCM (Larasati, 2017).
R.total (Rt)
Rt
= Rp1 x Rs4 x Rs5 = 71,58 % x 60,28% x 77,89% = 33,61% Artinya  rata-rata  peluang unit  produksi  CTCM  untuk  dapat  beroperasi  sebesar  33,61%  pada eksisting.
Uncoiler Pinch roll Shear back pinch roll Strip flattener Crop shear Welder Lopper Trimmer Stand 1 Stand 2 Stand 3 Stand 4 Stand 5 Flying shear Recoiler ENTRY MILL EXIT

## Gambar 4.  Block Diagram Unit Produksi CTCM
Rata-rata peluang unit produksi CTCM untuk dapat beroperasi sebesar 33,61% pada kondisi nyata. Hal tersebut disebabkan karena mesin yang ada sudah terlalu tua  dengan umur pakai lebih dari 40 tahun. Pada periode bulan Januari hingga Oktober  unit produksi CTCM mampu memproduksi sebanyak 501.172 ton dari kapasitas  produksi  650.000  ton/tahun.  Setiap  mesin  memilik  frekuensi  kerusakan  yang  berbeda-beda. Sehingga  waktu  usulan  perawatan  untuk  mesin  dihitung  berdasarkan  jumlah  produksi  yang  dihasilkan  per kerusakan yang dibandingkan dengan kapasitas produksi dari perusahan per satuan menit sehingga didapat waktu perawatan yang sesuai dengan kemampuan kinerja setiap mesin.
Berikut  ini  adalah  perhitungan preventive  maintenance setiap  mesin  di  unit  produksi  CTCM,  tersaji  pada Tabel 10.
Tabel 10. Perhitungan Preventive Maintenance Mesin Frekuensi Kerusakan Jumlah Produksi (ton) Produksi (ton) /kerusakan Kapasitas Produksi (ton)/menit Preventive Maintenance (menit) Crop shear 2 501172 250586,00 12,54 19985,20 Looper 13 38551,69 3074,65 Pinch roll 6 83528,67 6661,73 Shear back pinch roll 5 100234,40 7994,08 Strip flattener 2 250586,00 19985,20 Trimmer 12 41764,33 3330,87 Uncoiler 32 15661,63 1249,07 Welder 36 13921,44 1110,29 Stand#1 82 6111,85 487,44 Stand#2 55 9112,22 726,73 Stand#3 34 14740,35 1175,60 Stand#4 43 11655,16 929,54 Stand#5 140 3579,80 285,50 Recoiler 78 6425,28 512,44 Flying shear 3 167057,33 13323,46 Tabel 11. Perhitungan Reliabilitas Mesin Usulan Mesin β Θ μ σ Λ
R
(Preventive Maintenance) % Kehandalan Crop shear 3,835E- 06 0,9262 92,62 Looper 0,519  22850,961 0,7023 70,23 Pinch roll 0,357  47009,382 0,6079 60,79 Shear back pinch roll 0,392  57604,040 0,6304 63,04 Strip flattener 1,445E- 06 0,9715 97,15 Trimmer 0,598  14910,225 0,6649 66,49
Uncoiler 0,513 7458,968 0,6704 67,04 Welder 0,706 10447,718 0,8144 81,44 Stand#1 0,740 4136,809 0,8143 81,43 Stand#2 0,722 12276,830 0,8783 87,83 Stand#3 0,683 12717,570 0,8215 82,15 Stand#4 0,647 10097,539 0,8077 80,77 Stand#5 0,732 2237,175 0,8012 80,12 Recoiler 0,663 4194,740 0,7805 78,05 Flying shear 40045  31889,466 0,7192 71,92
Dari  perhitungan  tersebut  didapatkan  bahwa  nilai preventive  maintenance pada  mesin uncoiler adalah  19.985,2  menit,  nilai  reliabilitas  mesin uncoiler adalah  0,6704  dan  persentase  kehandalan  sebesar 67,04%. Berdasarkan preventive maintenance, rata-rata peluang unit produksi CTCM untuk dapat beroperasi sebesar 21,18% dengan kondisi penerapan periode perawatan usulan.

## 3.10 Availability
Perhitungan availability ini  dilakukan  untuk  menggambarkan  pemanfaatan  waktu  yang  tersedia untuk  kegiatan  operasi  mesin  (Betrianis  dkk,  2005). Perhitungan avaibility awal  ( corrective )  dan avaibility usulan  ( preventive )  dilakukan  untuk  mengetahui  apakah  penerapan preventive  maintenance mengurangi avaibility mesin saat beroperasi.
Diketahui loading time adalah (304 x 24 x 60 menit = 437760 menit), berikut perhitungan avaibility setiap mesin pada unit produksi CTCM, tersaji pada Tabel 12.
Tabel 12. Rekapitulasi Availability Mesin Mesin avaibility time (%) corrective preventive Crop shear 78,13 95,43 Looper 90,22 99,30 Pinch roll 49,56 98,48 Shear back pinch roll 53,59 98,17 Strip flattener 61,85 95,43 Trimmer 94,85 99,24 Uncoiler 96,75 99,71 Welder 97,00 99,75 Stand#1 98,86 99,89 Stand#2 96,55 99,83 Stand#3 96,23 99,73 Stand#4 96,83 99,79 Stand#5 99,38 99,93 Recoiler 98,72 99,88 Flying shear 90,85 96,96

## 4. Simpulan
Berdasarkan hasil perhitungan semakin kecil nilai MTBF dari suatu mesin, frekuensi kerusakan semakin banyak  pada  mesin  tersebut.  Semakin  besar  nilai  reliabilitas  mesin  semakin  besar  nilai  availabilitasnya. Semakin banyak frekuensi kerusakan yang dialami mesin maka diperlukan perawatan mesin yang rutin. Nilai reliabilitas setiap mesin yang meningkat mempengaruhi persentase reliabiltas sistem. Dibandingkan dengan corrective  maintenance ,  jadwal preventive  maintenance yang  diusulkan  meningkatkan  nilai  availabilitas mesin sebesar 21.18%.

## Daftar Pustaka
Betrianis  dan  Robby  Suhendra.  2005.  Pengukuran  Nilai Overall  Equipment  Effectiveness Sebagai  Dasar Usaha Perbaikan Proses Manufaktur Pada Lini Produksi. Jurnal Teknik Industri Vol 7 No 2 .
Ebeling,  C.E.  1997. An  Introduction  to  Reliability  and  Maintainability  Engineering .  New  York  :  The McGraw.
Kudin,  A.  W.  2012. Analisa  Penjadwalan  Maintenance  Komponen  Listrik  Pada  Unit  Stand  3  PT.  XYZ Dengan  Reliability  Block  Diagram .  ( Skripsi ).  Jurusan  Teknik  Industri,  Fakultas  Teknik, Universitas Sultan Ageng Tirtayasa.
Kulsum, Febianti, E. dan Supriatna, H.I . 2018. Usulan Waktu Preventive Maintenance Untuk Menurunkan Downtime  Mesin  Paper  Mill  1  dengan  Reliability  Block  Diagram .  Prodising  Seminar  Nasioanl Sains dan Teknologi. Fakultas Teknik Universitas Muhammadyah Jakarta.
Larasati, S. 2017. Usulan Waktu Preventive Maintenance Untuk Menurunkan Downtime Mesin Crane 0746 Dengan Reliability  Block  Diagram di  PT  XYZ.  ( Skripsi ).  Jurusan  Teknik  Industri  Universitas Sultan Ageng Tirtayasa
Nuhman.  2016.  Usulan  Penentuan  Kebutuhan Spare  Parts Mesin Compressor Berdasarkan Reliability . ( Skripsi ). Jurusan Teknik Industri Universitas Sultan Ageng Tirtayasa.
Priyanta, Dwi. 2000. Keandalan dan Perawatan . Surabaya : Institut Teknologi Sepuluh Nopember.
Saputro, D. S. 2013. Usulan Penjadwalan Perawatan Dengan Mempertimbangkan Reliability Blok Diagram Pada  Mesin  SPM  2000  PT  Z .  ( Skripsi ).  Jurusan  Teknik  Industri,  Fakultas  Teknik,  Universitas Sultan Ageng Tirtayasa