PENJADWALAN PERAWATAN NITROGEN AIR COMPRESSOR MENGGUNAKAN METODE RELIABILITY AVAILABILITY DAN MAINTAINABILITY (RAM)
* Puput Dwiyanti 1 , Trifandi Lasalewo 2 , & Abdul Rasyid 3
Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Negeri Gorontalo Jl. B.J Habibie Bone Bolango-Indonesia
* puputyanti173@gmail.com , trifandilasalewo@gmail.ac.id , abdul.rasyid@ung.ac.id
Abstrak:  Penjadwalan  Perawatan Nitrogen  Air  Compressor Menggunakan  Metode Reliability Availability dan Maintainability (RAM). Penelitian  ini  bertujuan  untuk  meningkatkan reliability dan availability pada  mesin Nitrogen  Air  Compressor serta  menentukan  jadwal  perawatan  pada  mesin Nitrogen  Air Compressor. Metode  yang  di  gunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu  metode Reliability Availability dan Maintainability (RAM) untuk mengetahui tingkat Reliability Availability dan Maintainability pada mesin Nitrogen Air Compressor untuk menentukan penjadwalan perawatan  yang  lebih  optimal.  Hasil  dari  penelitian  ini  terdapat  4  kerusakan  pada komponen Nitrogen  Air  Compressor unit  C  dan  D yaitu  (1) Filter  Dryer (M  580-1)  (C) menghasilkan nilai reliability system sebesar 82,47%, nilai maintainability system sebesar 83,00%,  dan Availability yang  telah  di  lakukan  dapat  menghasilkan  nilai inherent availability sebesar  99,67%  dan  nilai operational  availability sebesar  99,92%.  (2) Filter Air  Inlet (6.4198.1)  (C)  menghasilakn  nilai reliability  system sebesar  81,31%,  nilai maintainability  system sebesar  83,87%,  dan Availability yang  telah  di  lakukan  dapat menghasilkan nilai inherent availability sebesar 99,92% dan nilai operational availability sebesar  99,92%.  (3)  Filter  Oli  (6.3464.1)  (D)  dan  menghasilakn  nilai reliability  system sebesar 81,34%, nilai maintainability system sebesar 85,49%, dan Availability yang telah di  lakukan  dapat  menghasilkan  nilai inherent  availability sebesar  99,93%  dan  nilai operational  availability sebesar  99,93%.  (4) Filter  Dryer (M  580-1)  (D)  menghasilakn nilai reliability  system sebesar  80,%,  nilai maintainability  system sebesar  85,49%,  dan Availability yang telah di lakukan dapat  menghasilkan nilai inherent availability sebesar 99,93%  dan  nilai operational  availability sebesar  99,93%.  Dari  hasil  tersebut  dapat  di simpulkan  bahwa  metode  RAM  dapat  mengetahui  penjadwalan  perawatan  mesin  yang lebih  optimal.  Saran  untuk  perusahan  yaitu  bisa  menerapkan  penjadwalan  dengan menggunakan metode RAM.
Kata kunci: Preventive Maintenance ; Reliability, Availability dan Maintainability (RAM)
Abstract: Nitrogen  Air  Compressor  Maintenance  Scheduling  Using  The  Reliability, Availability and Maintainability (RAM).
This  research  aims  to  increase  the  reliability  and  availability  of  the  Nitrogen  Air Compressor  machine  and  determine  the  maintenance  schedule  for  the  Nitrogen  Air Compressor machine. The method used in this research is the Reliability Availability and Maintainability  (RAM)  method  to  determine  the  level  of  Reliability  Availability  and Maintainability  on  Nitrogen  Air  Compressor  machines  to  determine  more  optimal maintenance scheduling. The results of this research showed 4 defects in the Nitrogen Air Compressor units C and D components, namely (1) Filter Dryer (M 580-1) (C) produced a  system  reliability  value  of  82.47%,  a  system  maintainability  value  of  83.00%,  and Availability  that  has  been  carried  out  can  produce  an  inherent  availability  value  of 99.67% and an operational availability value of 99.92%. (2) Air Inlet Filter (6.4198.1) (C) produces a system reliability value of 81.31%, a system maintainability value of 83.87%, and  Availability  that  has  been  carried  out  can  produce  an  inherent  availability  value  of 99.92%  and  operational  availability  value  is  99.92%.  (3)  Oil  Filter  (6.3464.1)  (D)  and produces  a  system  reliability  value  of  81.34%,  system  maintainability  value  of  85.49%, and the Availability that has been carried out can produce an inherent availability value of 99.93%  and  operational  availability  value  is  99.93%.  (4)  Filter  Dryer  (M  580-1)  (D) produces a system reliability value of 80.%, system maintainability value of 85.49%, and Availability  that  has  been  carried  out  can  produce  an  inherent  availability  value  of
Vol. 11 No. 2, Desember 2023, Hal. 366-380 Available at https://stitek-binataruna.e-journal.id/radial/index ISSN: 2337-4101 Published by STITEK Bina Taruna Gorontalo E-ISSN: 2686-553X
99.93% and an operational availability of 99.93%. From these results it can be concluded that  the  RAM  method  can  determine  more  optimal  machine  maintenance  scheduling. Suggestions  for  companies  are  that  they  can  implement  scheduling  using  the  RAM method.
Keyword: Preventive Maintenance ; Reliability, Availability dan Maintainability (RAM) History &License of Article Publication: Received: 22/10/2023 Revision: 16/11/2023 Published: 19/12/2023
DOI: https://doi.org/10.37971/radial.vXXiXX.XXX
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.

## PENDAHULUAN
Memasuki  era  globalisasi  banyak  perusahaan  memberikan  perhatian  khusus  pada efisiensi,  efektivitas  dan  produktivitas.  Ketiga  hal  tersebut  perusahaan  dapat  melihat optimasi  dari  penggunaan  sumber  daya  yang  dimiliki  dan  pencapaian  target  yang  di inginkan  oleh  suatu  perusahaan.  Untuk  mencapai  ketiga  hal  tersebut  di  perlukan  adanya kebijakan dari perusahaan tentang pengaturan jadwal penyelesaian pekerjaan.  Penjadwalan bertujuan untuk mengurangi penundaan pekerjaan dan memastikan bahwa pekerjaan telah memenuhi  perioritas  yang  sesuai  dengan  ketersediaan  tenaga  kerja.  Tanpa  penjadwalan yang  tepat,  kegiatan  rutin  yang  hal  krusial  cenderung  untuk  tidak  di  laksanakan  sesuai jadwal. Penjadwalan perawatan adalah rencana kerja yang tersusun dan saling terkait satu sama lainnya dengan berbasis waktu guna mengefektifkan kerja, sehingga akan di peroleh hasil  yang  baik  berdampak  pada  laju  produktivitas.  Teknik  penjadwalan  yang  sering  di gunakan  dalam batch  production ialah  penjadwalan  melalui  metode run-out  time (waktu habis).  Metode  ini  mendasarkan  keputusan  kepada  perkiraan  waktu  dimana  persediaan akan habis (Maylina and Saleh 2018). Perawatan ( maintenance ) merupakan tindakan yang di  perlukan untuk  mempertahankan atau mengembalikan peralatan,  mesin, atau sistem ke kondisi  pengoperasian  yang  sesuai  untuk  mencapai  masa  keandalan  yang  maksimal. Perawatan  tersebut  dapat  di  lakukan  sesuai  jadwal  yang  sudah  di  atur  oleh  perusahaan (Santoso  and  Tj  2022).  Kegiatan  perawatan  di  perlukan  mesin  dan  perawatan.  Kegiatan tersebut  meliputi   pengecekan  kerusakan  dan  perbaikan komponan  yang tercakup  dalam bagian  perawatan (Sabaya,  Lasalewo, and Junus 2023).  Perawatan di  maksudkan  sebagai aktifitas untuk mencegah kerusakan, sedangkan Perbaikan di maksudkan sebagai tindakan untuk memperbaiki kerusakan (Paroka, Departemen, and Kelautan 2019).
Preventive  maintenance adalah  suatu  sistem  perawatan  yang  terjadwal  dari  suatu peralatan/komponen  yang  di  desain  untuk  meningkatkan  keandalan  mesin  serta  untuk mengantisipasi segala kegiatan perawatan yang tidak di rencanakan sebelumnya. Kegiatan preventive maintenance di lakukan erat kaitannya dalam hal menghindari suatu sistem atau peralatan mengalami kerusakan. Pada kenyatannya, kerusakan masih mungkin saja terjadi meskipun  telah  di  lakukan preventive  maintenance (Heri  Wibowo  2018).  Karakteristik kerusakan  dari  setiap  peralatan  pada  umumnya  tidak  sama  terutama  jika  dioperasikan dalam  kondisi  lingkungan  yang  berbeda,  begitu  juga  dengan  peralatan  yang  memiliki karakteristik  dan  dioperasikan  dalam kondisi  yang  sama juga  mungkin akan  memberikan
nilai  selang  waktu  antar  kerusakan  yang  berbeda  (Suwikarsa  2020). Failure  Mode  And Effect  Analysis (FMEA)  merupakan  suatu  metode  yang  bertujuan  untuk  mengevaluasi desain sistem dengan mempertimbangkan bermacam-macam model kegagalan dari sistem yang  terdiri  dari  komponen  komponen  dan  menganalisis  pengaruh-pengaruhnya  terhadap keandalan sistem tersebut (Sukania and Wijaya 2022).
Reliability  availability  maintainability (RAM)  analisis  merupakan  sebuah  metode yang  dapat  digunakan  untuk  memprediksi  kinerja  keandalan  ( reliability ),  ketersediaan ( availability ),  kemampuan  perawatan  ( maintainability )  dari  suatu  sistem  atau  komponen (Pamboedi et al. 2018). RAM analisis di  gunakan untuk mengidentifikasi  subsistem yang kritis  dan  sensitif  dalam  sistem  produksi  yang  dapat  memberikan  efek  besar pada kinerja sistem.  RAM  analisis  juga  dapat  di  gunakan  untuk  membantu  pemilihan  konsep,  serta mampu  untuk  memberikan  keputusan  secara  mendetail  terkait  pada  sistem front  end engineering.  Reliability , Availability ,  dan Maintainability (RAM)  Analisis  merupakan pendekatan  strategis  untuk  mengintegrasikan  keandalan,  ketersediaan,  dan  pemeliharaan, dengan  menggunakan  metode,  alat,  dan  teknik-teknik  (seperti Mean  Time  to  Failure , Equipment  Down  Time ,  dan  nilai  ketersediaan  sistem)  untuk  mengidentifikasi  dan mengukur kegagalan peralatan dan sistem. Mean Time to Failure (MTTF) adalah rata-rata selang waktu kerusakan dari distribusi kerusakan dan di gunakan untuk memprediksi atau mempertimbangkan terjadinya suatu kerusakan saat suatu mesin atau suatu sistem berjalan normal (Sunaryo et al. 2021). RAM sebagai panduan dalam kebijakan pemeliharaan untuk mengurangi frekuensi kegagalan dan biaya pemeliharaan (Ikhsanto 2020).

## METODE PENELITIAN
Di dalam  penelitian ini, untuk  memecahkan masalah  tersebut  menggunakan  metode Reliability Availability Maintanability (RAM).  Penelitian ini  berjenis  penelitian  deskriptif yang di maksudkan adalah situasi yang sedang terjadi atau yang sedang di rasakan dan juga menggunakan  pendekatan  kuantitatif  yaitu  penelitian  yang  mencakup  data-data  berupa angka. Objek  penelitian ini adalah penelitian  berupa  data downtime pada  mesin Nitrogen Air  Compressor. Proses  kegiatan  penelitian  ini  berupa  observasi  dan  survei  secara langsung untuk melihat kondisi lokasi  yang ada  pada obyek penelitian lalu di lakukannya kegiatan  wawancara  kepada  Supervisor RAM untuk memperoleh  segala  bentuk informasi mengenai  kegiatan  aktivitas  pekerjaan  serta  data  kerusakan  yang  pernah  terjadi  pada perusahaan.
Setelah  mendapatkan  data  sesuai  dengan  rencana  peneliti  tahap  selanjutnya melalukan  identifikasi  variabel  yang  di  mana  variabel-variabel  dalam  penelitian  ini  yaitu variabel  bebas.  Variabel  terikat  yang  meliputi reliability (keandalan), availability (ketersediaan), maintainability (kemampuan  perawatan).  Variabel  bebas  yang  meliputi waktu  kerusakan  pada  mesin Nitrogen  Air  Compressor selama  periode  2019-2023. Kemudian  pengumpulan  data  yang  di  gunakan  untuk  sebagai  data  penelitian  yaitu  data waktu antar kerusakan dan data waktu perbaikan, dan yang terakhir yaitu pengolahan data, langkah-langkah  yang  di lakukan  dalam pengolahan  data  yaitu, uji  distribusi  waktu antar kerusakan  dan  waktu perbaikan,  perhitungan mean time to repair , perhitungan mean time between failure , perhitungan reliability , perhitungan maintainability , perhitungan inherent availability dan operational availability .

## HASIL DAN PEMBAHASAN Hasil Penelitian
A. Uji Distribusi Waktu Antar Kerusakan dan Waktu Perbaikan
1. Filter Dryer (M 580-1) NAC (DMK-382-C-1001C)
Proses pengolahan uji distribusi  yang  pertama  yaitu terdapat  pada komponen Filter Dryer (M 580-1) NAC (DMK-382-C-1001C).
Tabel 1. Hasil Distribusi Waktu Antar Kerusakan dan Distribusi Waktu Perbaikan No Jenis Distribusi TTF TTR 1 Weilbull 0,258 0,758 2 Normal 0,105 0,755 3 Lognormal -0,0013 0,932 4 Eksponensial -0,156 0,930
Sumber: Hasil Pengolahan Data, 2023
Berdasarkan  hasil  pencarian  jenis  distribusi  pada  tabel  1  ternyata  untuk  nilai  TTF ( Time  To Failure)  dan  TTR  ( Time  To  Repair )  di  dapatkan  pada  distribusi  normal,  untuk nilai TTF ( Time To Failure) di dapatkan nilai sebesar 0,105 sedangakan untuk TTR ( Time To Repair ) di dapatkan nilai sebesar 0,755 dan lebih kecil dari distribusi lainnya.
2. Filter Air Inlet (6.4198.1) NAC (DMK-382-C-1001C)
Proses pengolahan uji distribusi yang kedua yaitu terdapat pada komponen Filter Air Inlet (6.4198.1) NAC (DMK-382-C-1001C).
Tabel 2. Hasil Distribusi Waktu Antar Kerusakan dan Distribusi Waktu Perbaikan
No Jenis Distribusi TTF TTR 1 Weilbull 0,746 0,632 2 Normal 0,791 0,656 3 Lognormal 0,894 0,754 4 Eksponensial 0,923 0,785
Sumber: Hasil Pengolahan Data, 2023
Berdasarkan  hasil  pencarian  jenis  distribusi  pada  tabel  2  ternyata  untuk  nilai  TTF ( Time  To Failure)  dan TTR ( Time To Repair )  di  dapatkan pada  distribusi Weilbull , untuk nilai TTF ( Time To Failure) di dapatkan nilai sebesar 0,746 sedangakan untuk TTR ( Time To Repair ) di dapatkan nilai sebesar 0,632 dan lebih kecil dari distribusi lainnya.
3. Filter Oli (6.3464.1) NAC (DMK-382-C-1001D)
Proses pengolahan uji distribusi yang ketiga yaitu terdapat pada komponen Filter Oli (6.3464.1) NAC (DMK-382-C-1001D)
Tabel 3. Hasil Distribusi Waktu Antar Kerusakan dan Distribusi Waktu Perbaikan
No Jenis Distribusi TTF TTR
1 Weilbull 0,587 0,444 2 Normal 0,736 0,477 3 Lognormal 0,660 0,711 4 Eksponensial 0,660 0,743
Sumber: Hasil Pengolahan Data, 2023
Berdasarkan  hasil  pencarian jenis distribusi  pada tabel 3 ternyata untuk  nilai TTF ( Time  To Failure)  dan TTR ( Time To Repair )  di  dapatkan pada  distribusi Weilbull , untuk nilai TTF ( Time To Failure) di dapatkan nilai sebesar 0,587 sedangakan untuk TTR ( Time To Repair ) di dapatkan nilai sebesar 0,444 dan lebih kecil dari distribusi lainnya.
4. Filter Dryer (M 580-1) NAC (DMK-382-C-1001D)
Proses  pengolahan  uji  distribusi  yang  ketiga  yaitu  terdapat  pada  komponen Filter Dryer (M 580-1) NAC (DMK-382-C-1001D). Tabel 4. Hasil Distribusi Waktu Antar Kerusakan dan Distribusi Waktu Perbaikan No Jenis Distribusi TTF TTR 1 Weilbull 0,879 0,678 2 Normal 0,773 0,670 3 Lognormal 0,977 0,886 4 Eksponensial 0,977 0,880
Sumber: Hasil Pengolahan Data, 2023
Berdasarkan  hasil  pencarian  jenis  distribusi  pada  tabel  4  ternyata  untuk  nilai  TTF ( Time  To Failure)  dan  TTR  ( Time  To  Repair )  di  dapatkan  pada  distribusi  normal,  untuk nilai TTF ( Time To Failure) di dapatkan nilai sebesar 0,773 sedangakan untuk TTR ( Time To Repair ) di dapatkan nilai sebesar 0,670 dan lebih kecil dari distribusi lainnya.
B. Perhitungan Mean  Time  To  Failure (MTTF)  dan Mean  Time  To  Repair (MTTR) NAC (DMK-382-C-1001C)
1. Filter Dryer (M 580-1)
Untuk menghitung MTTF  dan MTTR dengan distribusi normal harus menggunakan rumus sebagai berikut:
b         = n ∑ xi.yi n i=1 −(∑ xi n i=1 )(∑ yi n i=1 ) √(n ∑ xi 2 −(∑ xi n i=1 ) 2 n i=1 )(n∑ yi 2 −(∑ yi n i=1 ) 2 n i=1 )
= 3 (−721,404)−(2040) (−1,376) √(3 (3606336)−(2040) 2 ) (3 (2,497)−(−1,376) 2 ) = 0,105
a = ∑ yi 𝑛 𝑖=1 n – b ∑ xi 𝑛 𝑖=1 n = −1,376 3 – (0,105) ( 2040 3 ) = -721,404
µ = − 𝑎 b = − −721,404 0,105 = 684,35
MTTF = µ
= 684,53 MTTR = µ = 2,257

## 2. Filter Air Inlet (6.4198.1)
Untuk menghitung MTTF dan MTTR dengan distribusi weilbull harus menggunakan rumus sebagai berikut:
b  =
n ∑ xi.yi n i=1 −(∑ xi n i=1 )(∑ yi n i=1 )
√(n ∑ xi 2 −(∑ xi n i=1 ) 2 n i=1 )(n ∑ yi 2 −(∑ yi n i=1 ) 2 n i=1 )
= 3 (−10,188)−(25,041) (−1,376) √(3(210,662)−(25,041) 2 ) (3 (−2.497)−(−1,376) 2 ) = 0,746
a = ∑ 𝑦𝑖 𝑛 𝑖=1 𝑛 – b ∑ 𝑥𝑖 𝑛 𝑖=1 𝑛 = −1,376 3 – 0,746 25,041 3 = -6,690 β  = b = 0,746
𝜃 = 𝑒 −  ( 𝑎 𝛽 ) = 2.718 −  ( −6,690 0,746 ) = 7793,27
MTTF  =  θΓ(1 + 1 𝛽 )
= 7793,27Γ(1 + 1 0,746 )
= 7793,27 x 0,18 = 1390,49
MTTR  =  θΓ(1 + 1 𝛽 )
= 3,189Γ(1 + 1 0,632 )
= 3,189 x 0,34 = 1,096
C. Perhitungan Mean  Time  To  Failure (MTTF)  dan Mean  Time  To  Repair (MTTR) NAC (DMK-382-C-1001D)
1. Filter Oli (6.3464.1)
Untuk menghitung MTTF dan MTTR dengan distribusi weilbull harus menggunakan rumus sebagai berikut:
b  = n ∑ xi.yi n i=1 −(∑ xi n i=1 )(∑ yi n i=1 ) √(n ∑ xi 2 −(∑ xi n i=1 ) 2 n i=1 )(n ∑ yi 2 −(∑ yi n i=1 ) 2 n i=1 )
=
4 (−13,514)−(32,781)(−1,911) √(4(273,056)−(32,781) 2 )(4 (3,960)−(−1,911) 2 ) = 0,587
a = ∑ 𝑦𝑖 𝑛 𝑖=1 𝑛 – b ∑ 𝑥𝑖 𝑛 𝑖=1 𝑛 = −1,911 4 – 0,587 32,781 4 = -5,284 β  = b = 0,587
𝜃 = 𝑒 −  ( 𝑎 𝛽 )
= 2.718 −  ( −5,284 0,587 ) = 8175,94
MTTF  =  θΓ(1 + 1 𝛽 )
= 8175,94Γ(1 + 1 0,587 )
= 8175,94 x 0,44 = 3587,47
MTTR  =  θΓ(1 + 1 𝛽 )
= 2,755Γ(1 + 1 0,444 )
= 2,755 x 0,94 = 2,591

## 2. Filter Dryer (M 580-1)
Untuk menghitung MTTF  dan MTTR dengan distribusi  normal harus menggunakan rumus sebagai berikut:
b    = n ∑ xi.yi n i=1 −(∑ xi n i=1 )(∑ yi n i=1 ) √(n ∑ xi 2 −(∑ xi n i=1 ) 2 n i=1 )(n ∑ yi 2 −(∑ yi n i=1 ) 2 n i=1 )
= 4 (−487,471)−(1944)(−1,911) √(4 (2046528)−(1944) 2 )(4 (3,960)−(−1,911) 2 ) = 0,773
a = ∑ yi 𝑛 𝑖=1 n – b ∑ xi 𝑛 𝑖=1 n
= −1,911 4 – (0,773) ( 1944 4 ) = -376,17
µ  = − 𝑎 b = − −376,17 0,773 = 486,62
MTTF = µ = 486,62
MTTR = µ
= 2,282
D. Perhitungan Reliability Availability dan Maintainability NAC (DMK-382-C-1001C)
1. Perhitungan Reliability Filter Dryer (M 580-1)
Perhitungan di lakukan menggunakan distribusi terpilih yaitu distribusi normal, dari komponen Filter  Dryer (M  580-1). Waktu  yang  di  tentukan  adalah  240  jam  –  120  jam dengan interval 24 jam.
𝑅(𝑡) = 𝑡 − 𝜇 𝜎
= 120 − 684,35 −684,35
R (120)  = 0,8247 = 82,47%
Tabel 5. Hasil Perhitungan Waktu Reliability No t (Jam) Reliability System 1 240 64,93 2 216 68,44 3 192 71,94 4 168 75,45 5 144 78,96 6 120 82,47 Sumber: Hasil Pengolahan Data, 2023
Berdasarkan tabel di atas dapat di ketahui jika Filter Dryer (M 580-1) beroperasi telah mencapai  120  jam  menghasilkan reliability  system sebesar  82,47%  dan  sudah  melebihi standar IVARA yaitu 80%.
2. Perhitungan Maintainability Filter Dryer (M 580-1)
Pada  perhitungan Maintainability  Filter  Dryer (M  580-1)  untuk  perbaikannya berkisar antara t = 1 jam sampai t = 4 jam. Berikut merupakan contoh perhitungannya:
𝑀(𝑡) = 1 − exp (− 𝑡
𝑀𝑇𝑇𝑅 )
𝑀(4) = 1 − exp (− 4 2,257 )
= 1 - 0,1700 = 0,8300 M (4) = 83,00%
Tabel 6. Perhitungan Waktu Maintainability No t (Jam) Maintainability System 1 1 35,79 2 2 58,77 3 3 73,53 4 4 83,00
Sumber: Hasil Pengolahan Data, 2023
Berdasarkan tabel di atas dapat di ketahui Filter  Dryer (M 580-1) perlu di lakukan perbaikan  maksimal  4  jam  agar Nitrogen  Air  Compressor tersebut  dapat  kembali  ke kondisi  optimalnya karena menghasilkan nilai maintainability system sebesar 83,00% dan sudah memenuhi standar IVARA yaitu 80%.
3. Perhitungan Availability Filter Dryer (M 580-1)
Perhitungan Inherent Availability
Berikut merupakan hasil perhitungan Inherent Availability adalah sebagai berikut:
𝐴𝑖 = 𝑀𝑇𝐵𝐹
𝑀𝑇𝐵𝐹+𝑀𝑇𝑇𝑅
𝐴𝑖 = 684,35 684,35+2,257 = 0,9967
Ai = 99,67%

## Perhitungan Operational Availability
Berikut  merupakan  hasil  perhitungan Operational  Availability adalah  sebagai berikut:
𝐴𝑜 = 𝑈𝑝𝑡𝑖𝑚𝑒
𝑆𝑖𝑘𝑙𝑢𝑠 𝑂𝑝𝑒𝑟𝑎𝑠𝑖
= ((24 ∗ 7) ∗ 4) ∗ 12
𝑆𝑖𝑘𝑙𝑢𝑠 𝑂𝑝𝑒𝑟𝑎𝑠𝑖
=
8064 8064 + 6,50
= 0,9992 Ao = 99,92%

## 4. Perhitungan Reliability Filter Air Inlet (6.4198.1)
Perhitungan di lakukan menggunakan distribusi terpilih yaitu distribusi weilbull , dari komponen Filter Air Inlet (6.4198.1). Waktu yang di tentukan adalah 5040 jam – 2160 jam dengan interval 24 jam x 30 hari = 720 jam.
𝑅(𝑡)     = 𝑒 −( 𝑡 𝜃 )^𝛽
𝑅(2160) = 2.718 −( 2160 7793,27 )^0,746
R (2160)  = 0,8131 = 81,31%
Tabel 7. Hasil Perhitungan Waktu Reliability No t (Jam) Reliability System 1 5040 61,71 2 4320 66,12 3 3600 70,84 4 2880 75,89 5 2160 81,31
Sumber: Hasil Pengolahan Data, 2023
Berdasarkan  tabel  di  atas  dapat  di  ketahui  jika Filter  Air  Inlet (6.4198.1)  beroperasi telah  mencapai  2160  jam  menghasilkan reliability  system sebesar  81,31%  dan  sudah melebihi standar IVARA yaitu 80%.
2. Perhitungan Maintainability Filter Air Inlet (6.4198.1)
Pada  perhitungan Maintainability  Filter  Air  Inlet (6.4198.1)  untuk  perbaikannya berkisar antara t = 1 jam sampai t = 2 jam. Berikut merupakan contoh perhitungannya:
𝑀(𝑡) = 1 − exp (− 𝑡 𝑀𝑇𝑇𝑅 )
𝑀(2) = 1 − exp (− 2
1,096 )
= 1- 0,1613 = 0,8387
M (2) = 83,87%
Tabel 8. Perhitungan Waktu Maintainability No t (Jam) Maintainability System 1 1 59,84 2 2 83,87
Sumber: Hasil Pengolahan Data, 2023
Berdasarkan tabel di atas dapat di ketahui Filter Air Inlet (6.4198.1) perlu di lakukan perbaikan  maksimal  2  jam  agar Nitrogen  Air  Compressor tersebut  dapat  kembali  ke kondisi  optimalnya karena menghasilkan nilai maintainability system sebesar 83,87% dan sudah memenuhi standar IVARA yaitu 80%.
3. Perhitungan Availability Filter Air Inlet (6.4198.1)
Perhitungan Inherent Availability
Berikut merupakan hasil perhitungan Inherent Availability adalah sebagai berikut:
𝐴𝑖 = 𝑀𝑇𝐵𝐹 𝑀𝑇𝐵𝐹+𝑀𝑇𝑇𝑅 𝐴𝑖 = 1390,49
1390,49+1,096 = 0,9992
Ai = 99,92%
Perhitungan Operational Availability
Berikut  merupakan  hasil  perhitungan Operational  Availability adalah  sebagai berikut:
𝐴𝑜 = 𝑈𝑝𝑡𝑖𝑚𝑒
𝑆𝑖𝑘𝑙𝑢𝑠 𝑂𝑝𝑒𝑟𝑎𝑠𝑖
= ((24 ∗ 7) ∗ 4) ∗ 12
𝑆𝑖𝑘𝑙𝑢𝑠 𝑂𝑝𝑒𝑟𝑎𝑠𝑖
=
8064
8064 + 6,10
= 0,9992 Ao = 99,92%
E. Perhitungan Reliability Availability dan Maintainability NAC (DMK-382-C-1001D)
1. Perhitungan Reliability Filter Oli (6.3464.1)
Perhitungan di lakukan menggunakan distribusi terpilih yaitu distribusi Weibull , dari komponen  Filter  Oli  (6.3464.1).  Waktu  yang  di  tentukan  adalah  5400  jam  –  2880  jam dengan interval 360 jam.
𝑅(𝑡)     = 𝑒 −( 𝑡 𝜃 )^𝛽
𝑅(2880) = 2.718 −( 2880 8175,94 )^0,587
R (2880)  = 0,8134 = 81,34%
Tabel 9. Hasil Perhitungan Waktu Reliability
No t (Jam) Reliability System 1 5400 67,89 2 5040 69,66 3 4680 71,48 4 4320 73,35 5 3960 75,27 6 3600 77,24 7 3240 79,26 8 2880 81,34 Sumber: Hasil Pengolahan Data, 2023
Berdasarkan  tabel  di  atas  dapat  di  ketahui  jika  Filter  Oli  (6.3464.1) beroperasi  telah mencapai  2880  jam  menghasilkan reliability  system sebesar  81,34%  dan  sudah  melebihi standar IVARA yaitu 80%.
2. Perhitungan Maintainability Filter Oli (6.3464.1)
Pada perhitungan Maintainability Filter Oli (6.3464.1) untuk  perbaikannya berkisar antara t = 1 jam sampai t = 5 jam. Berikut merupakan contoh perhitungannya:
𝑀(𝑡) = 1 − exp (− 𝑡
𝑀𝑇𝑇𝑅 )
𝑀(5) = 1 − exp (− 5 2,591 )
= 1 - 0,1451 = 0,8549 M (5) = 85,49%
Tabel 10. Perhitungan Waktu Maintainability No t (Jam) Maintainability System 1 1 32,02 2 2 53,79 3 3 68,59 4 4 78,65 5 5 85,49
Sumber: Hasil Pengolahan Data, 2023
Berdasarkan  tabel  di  atas  dapat  di  ketahui  Filter  Oli  (6.3464.1)  perlu  di  lakukan perbaikan  maksimal  5  jam  agar Nitrogen  Air  Compressor tersebut  dapat  kembali  ke kondisi  optimalnya karena menghasilkan nilai maintainability system sebesar 85,49% dan sudah memenuhi standar IVARA yaitu 80%.
3. Perhitungan Availability Filter Oli (6.3464.1)
Perhitungan Inherent Availability
Berikut merupakan hasil perhitungan Inherent Availability adalah sebagai berikut:
𝐴𝑖 = 𝑀𝑇𝐵𝐹

## 𝑀𝑇𝐵𝐹+𝑀𝑇𝑇𝑅
𝐴𝑖 =
3587,47 3587,47 + 2.591 = 0,9993
Ai = 99,93%
Perhitungan Operational Availability
Berikut  merupakan  hasil  perhitungan Operational  Availability adalah  sebagai berikut:
𝐴𝑜 = 𝑈𝑝𝑡𝑖𝑚𝑒
𝑆𝑖𝑘𝑙𝑢𝑠 𝑂𝑝𝑒𝑟𝑎𝑠𝑖
= ((24 ∗ 7) ∗ 4) ∗ 12
𝑆𝑖𝑘𝑙𝑢𝑠 𝑂𝑝𝑒𝑟𝑎𝑠𝑖
=
8064 8064 + 6,05
= 0,9993 Ao = 99,93%

## 4. Perhitungan Reliability Filter Dryer (M 580-1)
Perhitungan di lakukan menggunakan distribusi terpilih yaitu distribusi  Normal, dari komponen Filter  Dryer (M  580-1).  Waktu  yang  di  tentukan  adalah  216  jam  –  96  jam dengan interval 24 jam.
𝑅(𝑡) = 𝑡 − 𝜇 𝜎
= 96 − 486,618 −486,618
R (96)  = 0,8027 = 80,27% Tabel 11. Hasil Perhitungan Waktu Reliability No t (Jam) Reliability System 1 216 55,61 2 192 60,54 3 168 65,48 4 144 70,41 5 120 75,34 6 96 80,27 Sumber: Hasil Pengolahan Data, 2023
Berdasarkan  tabel  di  atas  dapat  di  ketahui  jika Filter  Dryer (M  580-1) beroperasi telah mencapai 96 jam menghasilkan reliability system sebesar 80,27% dan sudah melebihi standar IVARA yaitu 80%.
2. Perhitungan Maintainability Filter Dryer (M 580-1)
Pada perhitungan Maintainability Line Drain (Pipa CS) untuk perbaikannya berkisar antara t = 1 jam sampai t = 4 jam. Berikut merupakan contoh perhitungannya:
𝑀(𝑡) = 1 − exp (−
𝑡 𝑀𝑇𝑇𝑅 )
𝑀(4) = 1 − exp (− 5 2,282 )
= 1 - 0,1733 = 0,8267 M (4) = 82,67%
Tabel 12. Perhitungan Waktu Maintainability No t (Jam) Maintainability System 1 1 35,48 2 2 58,37 3 3 73,14 4 4 82,67
Sumber: Hasil Pengolahan Data, 2023
Berdasarkan tabel di atas dapat di ketahui Filter  Dryer (M 580-1) perlu di lakukan perbaikan  maksimal  4  jam  agar Nitrogen  Air  Compressor tersebut  dapat  kembali  ke kondisi  optimalnya karena menghasilkan nilai maintainability system sebesar 82,67% dan sudah memenuhi standar IVARA yaitu 80%.

## 3. Perhitungan Availability Filter Dryer (M 580-1)
Perhitungan Inherent Availability
Berikut merupakan hasil perhitungan Inherent Availability adalah sebagai berikut:
𝐴𝑖 = 𝑀𝑇𝐵𝐹 𝑀𝑇𝐵𝐹+𝑀𝑇𝑇𝑅 𝐴𝑖 = 486,618 486,618 + 2,282 = 0,9953
Ai = 99,53%
Perhitungan Operational Availability
Berikut  merupakan  hasil  perhitungan Operational  Availability adalah  sebagai berikut:
𝐴𝑜 =
𝑈𝑝𝑡𝑖𝑚𝑒 𝑆𝑖𝑘𝑙𝑢𝑠 𝑂𝑝𝑒𝑟𝑎𝑠𝑖
= ((24 ∗ 7) ∗ 4) ∗ 12
𝑆𝑖𝑘𝑙𝑢𝑠 𝑂𝑝𝑒𝑟𝑎𝑠𝑖
= 8064
8064 + 7,75
= 0,9990 Ao = 99,90%

## PEMBAHASAN HASIL PENELITIAN
Berdasarkan  analisis  yang  telah  di  lakukan  pada  mesin  NAC  yaitu  pada reliability, availability dan maintainability dapat  di  buatkan  jadwal  perawatan  untuk  penelitian  ini, yaitu sebagai berikut:
Di  lakukan  penjadwalan preventive  maintenance ketika  waktu  operasi  mesin  NAC pada komponen Filter Dryer (M 580-1)  NAC (DMK-382-C-1001C) telah mencapai 120 jam  yang  menghasilkan  nilai reliability  system sebesar  82,47%  dengan  waktu  perbaikan minimal 4 jam yang menghasilkan maintainability system sebesar 83,00%, pada komponen Filter  Air  Inlet (6.4198.1)  NAC  (DMK-382-C-1001C)  telah  mencapai  2160  jam  yang menghasilkan  nilai reliability  system sebesar  81,31%  dengan  waktu  perbaikan  minimal  2 jam yang menghasilkan maintainability system sebesar 83,87%, pada komponen Filter Oli (6.3464.1) NAC (DMK-382-C-1001D) telah mencapai 2880 jam yang menghasilkan nilai reliability  system sebesar  81,34%  dengan  waktu  perbaikan  minimal  5  jam  yang menghasilkan maintainability  system sebesar  85,49%,  kemudian  yang  terakhir  pada komponen Filter  Dryer (M  580-1)  NAC  (DMK-382-C-1001D)  telah  mencapai  96  jam yang  menghasilkan  nilai reliability  system sebesar  80,27%  dengan  waktu  perbaikan minimal  4  jam  yang  menghasilkan maintainability  system sebesar  82,67%,  untuk mengembalikan mesin ke kondisi optimal.

## KESIMPULAN
Setelah  di  lakukan  perhitungan  di  atas  dapat  di  simpulkan  sebagai  berikut:  1. Perhitungan reliability di  lakukan  untuk  mengetahui  kemampuan  keandalan  pada komponen Filter  Dryer (M  580-1)  dalam  waktu  pengoperasian  R(t)  =    120  jam.  Nilai reliability system di peroleh  sebesar 82,47%,  nilai tersebut  dapat  di jelaskan  bahwa telah melebihi  standar  IVARA  dengan  nilai reliability  system sebesar  80%.  Perhitungan maintainability di  lakukan  untuk  mengetahui  kemampuan  komponen  untuk  di  perbaikai dalam waktu 4 jam. Nilai maintainability system yang di peroleh yaitu 83,00%, dari hasil tersebut  dapat  di  jelaskan  telah  melebihi  standar  IVARA  dengan  nilai maintainability system sebesar 80%. Availability yang  telah  di lakukan dapat  menghasilkan nilai inherent availability sebesar  99,67%  dan  nilai operational  availability sebesar  99,92%.  Nilai tersebut  telah  melebihi  standar  IVARA  yaitu  95%.  2.  Perhitungan reliability di  lakukan untuk mengetahui kemampuan keandalan pada komponen Filter Air Inlet (6.4198.1) dalam waktu pengoperasian R(t) =  2160 jam. Nilai reliability system di peroleh sebesar 81,31%, nilai  tersebut  dapat  di  jelaskan  telah  melebihi  standar  IVARA  dengan  nilai reliability system sebesar  80%.  Perhitungan maintainability di  lakukan  untuk  mengetahui kemampuan komponen untuk di perbaiki dalam waktu 2 jam. Nilai maintainability system yang  di  peroleh yaitu 83,87%,  dari  hasil  tersebut  dapat di jelaskan  telah  melebihi  standar IVARA  dengan  nilai maintainability  system sebesar  80%. Availability yang  telah  di lakukan  dapat  menghasilkan  nilai inherent  availability sebesar  99,92%  dan  nilai operational  availability sebesar  99,92%.  Nilai  tersebut  telah  melebihi  standar  IVARA yaitu 95%. 3. Perhitungan reliability di lakukan untuk mengetahui kemampuan keandalan pada komponen Filter Oli (6.3464.1) dalam  waktu pengoperasian R(t) =   2880 jam. Nilai reliability system di peroleh sebesar 81,34%, nilai tersebut dapat di jelaskan telah melebihi
standar IVARA dengan nilai reliability system sebesar 80%. Perhitungan maintainability di lakukan untuk mengetahui kemampuan komponen untuk di perbaikai dalam waktu 5 jam. Nilai maintainability  system yang  di  peroleh  yaitu  85,49%,  dari  hasil  tersebut  dapat  di jelaskan  telah melebihi  standar IVARA dengan  nilai maintainability system sebesar 80%. Availability yang  telah  di  lakukan  dapat  menghasilkan  nilai inherent  availability sebesar 99,93%  dan  nilai operational  availability sebesar  99,93%.  Nilai  tersebut  telah  melebihi standar  IVARA  yaitu  95%.  4.  Perhitungan reliability di  lakukan  untuk  mengetahui kemampuan  keandalan  pada  komponen Filter  Dryer (M  580-1)  dalam  waktu pengoperasian  R(t)  =    96  jam.  Nilai reliability  system di  peroleh  sebesar  80,27%,  nilai tersebut  dapat  di  jelaskan  telah  melebihi  standar  IVARA  dengan  nilai reliability  system sebesar  80%.  Perhitungan maintainability di  lakukan  untuk  mengetahui  kemampuan komponen  untuk  di  perbaikai  dalam  waktu  4  jam.  Nilai maintainability  system yang  di peroleh  yaitu 82,67%, dari hasil tersebut  dapat  di jelaskan  telah  melebihi  standar IVARA dengan nilai maintainability system sebesar 80%. Availability yang telah di lakukan dapat menghasilkan  nilai inherent availability sebesar 99,53% dan  nilai operational availability sebesar 99,90%. Nilai tersebut telah melebihi standar IVARA yaitu 95%.

## DAFTAR PUSTAKA
Heri  Wibowo,  Ahmad  Sidiq  dan  Ariyanto.  2018.  “Penjadwalan  Perawatan  Komponen Kritis Dengan Pendekatan.” 6(2):79–87.
Ikhsanto,  jurusan  teknik  mesin  Laily  Noor.  2020.  “Usulan  Kebijakan  Perawatan Berdasarkan  Analisis  Performansi  Pada  Mesin  Raw  Mill  Menggunakan  Metode Reliability, Availability, Maintainability (Ram) Analysis Di Pt. Xyz.” 21(1):1–9.
Maylina,  Riska,  and  Khairul  Saleh.  2018.  “Pengaruh  Penjadwalan  Terhadap  Kinerja Pegawai POLDA Lampung.” Jurnal Manajemen Mandiri Saburai 02(03):1–8. Pamboedi,  Fididio  Agoeng,  Endang  Budiasih,  Fransiskus  Tatas,  and  Dwi  Atmaji.  2018.
“Perancangan  Kebijakan  Perawatan  Mesin  Cutting  Pada  Pabrik  Pipa  Dengan Menggunakan  Reliability,  Availability,  Maintainability (Ram)  Analysis Dan  Metode Reliability Centered Maintenance (Rcm) (Studi Kasus: Pt Xyz) Designing Of Cutting Machine Care Policy Us.” Agustus 5(2):2696.
Paroka,  Daeng,  Ketua  Departemen,  and  Teknik  Kelautan.  2019. “  Perencanaan  Dan Penjadwalan  Perawatan  Peralatan  Container  Crane  ”  O  L  E  H :  Sri  Marwa  Dewi Tantu .
Sabaya, Zilva, Trifandi Lasalewo, and Stella Junus. 2023. “Efektivitas Alat Angkut Fixed Crane  Menggunakan  Metode  Overall  Equipment  Effectiveness  (Oee)  Di  Pt.  Pelindo (Persero) Region Iv Gorontalo.” Jurnal Vokasi Sains Dan Teknologi 2(2):64–73. doi: 10.56190/jvst.v2i2.36.
Santoso, Irwan, and Yustina Suhandini Tj. 2022. “Analisis Sistem Penjadwalan Perawatan Mesin Pulverizer Unit 1 Di PT . PJB Unit Pembangkitan Paiton.” 1(1):46–56.
Sukania,  I.  Wayan,  and  Chandra  Wijaya.  2022.  “Analisis  Sistem  Perawatan  Mesin Produksi Menggunakan Metode FMEA Di PT . X.” 15(2).
Sunaryo,  Sunaryo,  Japri  Japri,  Yuhelson  Yuhelson,  and  Legisnal  Hakim.  2021. “Implementasi  RCM  Pada  Mesin  Diesel  Deutz  20  KVA.” Turbo :  Jurnal  Program Studi Teknik Mesin 10(1):42–52. doi: 10.24127/trb.v10i1.1451. Suwikarsa, I.  Wayan. 2020. “Perawatan  Mesin  Seamer Menggunakan  Metode Reliability Centered  Maintenance  (RCM)  Di  PT.  Sinar  Pure  Foods  International.” Universitas Negeri Gorontalo: Gorontalo .