## JURNAL ILMIAH TEKNIK INDUSTRI
ISSN: 1412-6869 (Print), ISSN: 2480-4038 (Online) Journal homepage: http://journals.ums.ac.id/index.php/jiti/index doi: 10.23917/jiti.v17i1.5380

## Perencanaan Perawatan Pada Unit Kompresor Tipe Screw Dengan Metode RCM di Industri Otomotif
Agustinus Dwi Susanto 1* , Hery Hamdi Azwir 1#
Abstract. Production process at PT. Showa Indonesia Manufacturing is not always smooth, due to the ignorance of the reliability of the machine.Breakdown can occur at any time and cause uncertainty of the availability of machinery in the production process, causing considerable losses to the company. This study was conducted on a compressor machine used to produce the pressurized air that used to run the production machinery. Based on the research, the highest damage level is on the compressor machine 4, 8, 10, 5, 16, and 6 with total damage of 70.1%. This is due to the complex machine system and the less optimal maintenance system. Reliability Centered Maintenance (RCM) method is used to analyze the system to identify components that fall within the critical category. The results of the analysis, obtained some critical components which required optimal replacement interval by minimizing downtime. Further planning activities on each critical component is based on FMEA and RCM Decision Worksheet. With the application of RCM method, total downtime decreased by 44.59% from previous preventive actions.
Keywords: breakdown, Reliability Centered Maintenance, age replacement, FMEA, RCM decision worksheet, downtime.
Abstrak. Proses produksi di PT. Showa Indonesia Manufacturing tidak selalu lancar, dikarenakan ketidak tahuan akan kehandalan mesin.Kerusakan dapat terjadi sewaktu–waktu dan menyebabkan ketidak pastian akan ketersediaan mesin didalam proses produksi sehingga menyebabkan kerugian yang cukup besar terhadap perusahaan. Penelitian dilakukan pada mesin kompresor yang digunakan untuk memproduksi udara bertekanan yang digunakan untuk menjalankan mesin–mesin produksi. Berdasarkan penelitian tingkat kerusakan tertinggi ada pada mesin kompresor 4, 8, 10, 5, 16, dan 6 dengan total kerusakan sebesar 70.1%. Hal ini disebabkan oleh sistem mesin yang kompleks dan sistem perawatan yang kurang optimal. Metode Reliability Centered Maintenance (RCM) digunakan untuk menganalisis sistem tersebut untuk mengetahui komponen – komponen yang termasuk dalam kategori kritis. Hasil dari analisis, didapatkan beberapa komponen kritis yang mana diperlukan interval penggantian (age replacement) yang optimal dengan meminimalkan downtime. Selanjutnya dilakukan perencanaan kegiatan pada masing – masing komponen kritis tersebut berdasarkan FMEA dan RCM Decision Worksheet.Dengan penerapan metode RCM maka total downtime turun sebesar 44.59% dari tindakan preventive sebelumnya.
Kata Kunci: kerusakan, RCM, penggantian, FMEA, waktu henti.
I. P ENDAHULUAN 1
Persaingan  pasar  di  dunia  industri otomotifsaat  ini  sangat  ketat,  hal  ini  disebabkan banyaknya industri otomotif di dunia. Agar dapat bersaing,  salah  satu  caranya  yaitu  dengan meningkatkan  produktivitas  yang  diantaranya dapat  dilakukan  dengan  menjaga  kelancaran
1
1 Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknik, President University, Cikarang, Jababeka Industrial Park, Jl.Ki Hajar Dewantara, Kota Jababeka, Bekasi 17530
* email: agustinus.id@gmail.com
# email: hery.azwir@president.ac.id
Diajukan: 21-11-2017
Diperbaiki: 03-04-2018 Disetujui: 13-06-2018
proses  produksi.  Kelancaran  proses  produksi dipengaruhi  oleh  beberapa  hal  seperti  sumber daya manusia serta kondisi dari fasilitas produksi yang  dimiliki,  dalam  hal  ini  mesin  produksi  dan peralatan  pendukung  lain.  Untuk  menjaga  agar peralatan  produksi  selalu  berada  pada  kondisi yang  baik  maka  diperlukan  kegiatan  perawatan yang bertujuan untuk mengoptimalkan keandalan ( reliability )  dari  komponen-komponen  peralatan maupun  sistem  tersebut.  Dengan  adanya perawatan  diharapkan  peralatan  mampu memberikan  kinerja  seoptimal  mungkin  dalam mendukung kelancaran proses produksi. PT.  Showa  Indonesia  dalam  proses produksinya  tidak  lepas  dari  dukungan  mesin– mesin  di  mana  salah  satunya  adalah  mesin kompresor.  Mesin  ini  merupakan  mesin  utama yang  berfungsi  untuk  menghasilkan  udara
bertekanan  yang  mana  digunakan  untuk menggerakkan  mesin  produksi  yang  bekerja secara  otomatis  selama  24  jam  nonstop  dan membutuhkan  ketersediaan  udara  bertekanan yang  kontinyu  untuk  menjamin  kualitas  dan availabilitas  produksi. Apabila  terjadi  kegagalan pada mesin kompresor maka dapat mengganggu kinerja mesin produksi bahkan dapat menyebabkan  terhentinya  proses produksi. Mengingat  pentingnya  mesin  kompresor, perusahaan  ingin  mengetahui  kehandalan  mesin ini  untuk  mendapat  prediksi  yang  tepat  akan kemampuannya  didalam  mendukung  proses produksi.  Dalam  situasi  tidak  adanya  kejelasan tentang  keandalan  mesin  kompresor, kerusakan dapat  terjadi  sewaktu–waktu  dan  dapat menyebabkan  ketidakpastian  akan  availabilitas mesin dalam mendukung proses produksi.Hal ini terjadi  karena  adanya  kegiatan overhaul dan replacement atau corrective  maintenance yang tidak terjadwalakan menimbulkan breakdown dan kemacetan  atau  berhentinya  proses  produksi sehingga  menyebabkan  kerugian  yang  cukup besar bagi perusahaan.
Perawatan  atau  yang  lebih  dikenal  dengan kata maintenance dapat  didefinisikan  sebagai suatu  aktivitas  yang  diperlukan  untuk  menjaga atau untuk mempertahankan kualitas pemeliharaan suatu fasilitas agar fasilitas tersebut tetap dapat berfungsi dengan baik dalam kondisi siap  pakai  (Sudrajat, 2011).  Fasilitas  yang dimaksud  disini,  sudah  barang  tentu  bukannya hanya fasilitas seperti mesin – mesin produksi saja yang  memerlukan  perawatan  tetapi  juga  fasilitas lain  seperti  kompresor, generator ,  diesel,  turbin, dan  utilitas  pabrik  lainnya,  bahkan  peralatan kantor  seperti  komputer,  mesin  tik  ataupun peralatan angkut, seperti crane , forklif t, dan lain– lain. Maintenance merupakan kegiatan pendukung produksi  yang  sangat  dibutuhkan  guna mencegah atau mengurangi terjadinya kerusakan pada  suatu  alat  produksi. Maintenance dapat dipandang  sebagai  bayangan  dari  sistem produksi,  dimana  apabila  sistem  produksi beroperasi  dengan  kapasitas  yang  sangat  tinggi, maka  perawatan  akan  menjadi  lebih  intensif (Sudrajat, 2011). Menurut Ebeling (1997), definisi
dari keandalan atau reliability adalah probabilitas dimana  suatu  asset mempunyai  performansi sesuai  dengan fungsi  yang  diharapkan  dalam selang waktu dan kondisi operasi tertentu. Secara umum keandalan merupakan ukuran kemampuan suatu komponen beroperasi secara terus menerus tanpa  adanya  kerusakan,  tindakan  perawatan pencegahan yang dilakukan dapat meningkatkan keandalan  sistem. Maintainability suatu perawatan  didefinisikan  sebagai  probabilitas peralatan  yang  rusak  akan  beroperasi  kembali dalam periode waktu perawatan tertentu, dimana tindakan  perawatan  seperti  perbaikan  ( repair ), overhaul atau  penggantian  ( replacement ) dilakukan. Maintainability berkaitan  erat  dengan standar  desain  suatu  peralatan. Availability adalah probabilitas suatu  komponen atau sistem dapat beroperasi sesuai dengan fungsi yang telah ditetapkan  dalam  waktu  tertentu  ketika digunakan  pada  kondisi  operasi  yang  telah ditetapkan (Ebeling, 1997). Availability juga dapat diinterpretasikan  sebagai  persentase  waktu operasi  dari  sebuah  komponen  atau  sistem selama  interval  waktu  tertentu  atau  persentase komponen yang beroperasi pada waktu tertentu. Perbedaannya  dengan reliability yaitu  bahwa availability merupakan  probabilitas  komponen saat  ini  dapat  beroperasi  meskipun  sebelumnya komponen tersebut pernah mengalami kerusakan dan telah dipulihkan atau diperbaiki kembali pada kondisi operasinya yang normal. Karena itusistem availability tidak  pernah  lebih  kecil  dari  nilai reliability . Availability merupakan  pengukuran yang  lebih  sering  digunakan  untuk  sistem  atau komponen  yang  dapat  diperbaiki,  karena memperhitungkan baik kegagalan atau kerusakan ( reliability )  maupun  perbaikan  ( maintainability ) (Ebeling, 1997).
Reliability  Centered  Maintenance (RCM) disebut  perawatan  berbasis  keandalan  karena RCM  mengakui  bahwa  perawatan  tidak  dapat bertindak  lebih  daripada  menjamin  agar  aset terus  menerus  mencapai  keandalan  inherennya. Dalam  sudut  pandang engineering ,  manajemen asset  terbagi  menjadi  dua  unsur  yaitu pemeliharaan  aset  dan  modifikasi  aset,  yang merupakan  usaha  untuk  memastikan  bahwa semua aset fisik dapat terus melakukan apa yang
diinginkan  penggunanya  dan dalam  kondisi  siap pakai. Menurut Mobray (1991),  definisi  RCM  II adalah  suatu  proses  yang  digunakan  untuk menentukan  apa  yang  harus  dilakukan  agar setiap asset fisik dapat terus melakukan apa yang diinginkan  oleh  penggunanya  dalam  konteks operasionalnya.
RCM fokus pada penanganan item agar tetap handal  dalam  menjalankan  fungsinya  dengan tetap  mengacu  pada  efektifitas  biaya  perawatan. Metodologi  RCM  menyadari  bahwa  semua peralatan  pada  sebuah  fasilitas  tidak  memiliki tingkat  prioritas  yang  sama.  RCM  menyadari bahwa disain dan operasi dari peralatan berbeda- beda sehingga memiliki peluang kegagalan yang berbeda-beda  juga.  Pendekatan  RCM  terhadap program  maintenance  memandang  bahwa  suatu fasilitas tidak memiliki keterbatasan finansial dan sumber  daya,  sehingga  perlu  diprioritaskan  dan dioptimalkan.  RCM  sangat  bergantung  pada predictive  maintenance tetapi  juga  menyadari bahwa  kegiatan maintenance pada  peralatan yang  tidak  berbiaya  mahal  dan  tidak  penting terhadap reliability peralatan lebih baik dilakukan pendekatan reactive  maintenance .  RCM  II merupakan  teknik  manajemen  perawatan  yang mengkombinasikan dua jenis tindakan pencegahan  yakni preventive  maintenance dan predictive maintenance . Tujuan  metode  RCM pada maintenance adalah:  (1)  Untuk  mengembangkan  desain  yang sifat  mampu  dipeliharanya  ( maintainability )  baik. (2)  Untuk  memperoleh  informasi  yang  penting untuk melakukan improvement pada desain awal yang  kurang  baik.  (3)  Untuk  mengembangkan sistem maintenance yang  dapat mengembalikan kepada reliability dan safety seperti  awal  mula equipment dari  deteriorasi  yang  terjadi  setelah sekian lama dioperasikan. (4) Untuk mewujudkan semua  tujuan  diatas  dengan  biaya  minimum (Masruroh, 2008).
Karena  RCM  sangat  menitik  beratkan  pada penggunaan  predictive  maintenance  maka keuntungan  dan  kerugiannya  juga  hampir  sama. Adapun keuntungan RCM adalah sebagai berikut: (1) Meningkatkan  integritas  keselamatan  dan juga  lingkungan.  (2)  Meningkatkan  performansi
operasi ( output , kualitas produk, serta pelayanan terhadap konsumen). (3) Meningkatkan efektivitas biaya perawatan, RCM II memfokuskan perhatian pada  aktivitas  perawatan  yang  memiliki  efek langsung terhadap performansi. (4) Meningkatkan masa  pakai/  umur  suatu  peralatan.  Difokuskan pada  kegiatan  teknik scheduled  on-condition maintenance . (5) Menyediakan/ sebagai database yang  lengkap  ( comprehensive ).  Selain  itu  juga, informasi  yang  tersimpan  dalam  RCM  II worksheet dapat  membantu  staf/  pekerja  baru yang  kurang  memiliki  pengalaman  atau kemampuan (keahlian)  untuk  menjalankan kegiatan maintenance (Moubray, 1991). Beberapa penelitian yang telah dipublikasikan dalam  aplikasi  metode  RCM  telah  dilakukan  di industri tekstil dengan fokus pada mesin blowing (Sari &  Ridho,  2016),  sistem  boiler  di  PLTU (Rachman,  dkk,  2017),  mesin-mesin  pemrosesan aluminium  di  UKM  (Kurniawati &  Muzaki,  2017), mesin blowmould di  sebuah  industri  minuman multinasional  (Hidayah &  Ahmadi,  2017). Penelitian  ini  mengaplikasikan  metode  RCM dalam  ruang  lingkup  industri  otomotif.  Tujuan dari  penelitian  ini  adalah:  (1)  Menemukan komponen  kritis  dalam  sistem  kompresor,  (2) Meningkatkan  kehandalan  dan  ketersediaan  dari mesin  kompresor,  (2) Menentukan  kegiatan  dan interval perawatan yang paling efisien.

## II. M ETODE P ENELITIAN
Didalam metode RCM terdapat tujuh tahapan menurut  (Moubray,  1991)  yang  akan  dijelaskan pada Gambar 1.
Dari hasil observasi dan wawancara, maka data yang  didapat, dikumpulkan  untuk  kemudian diolah. Langkah-langkah  yang  dilakukan  dalam pengolahan data, meliputi penentuan mesin dan komponen  kritis  berdasarkan  pada  data kerusakan  mesin  yang  menyebabkan downtime produksi  dengan  frekuensi  terbesar.  Pemilihan mesin  dan  komponen  kritis  ini  menggunakan bantuan diagram Pareto agar lebih memudahkan dalam  menentukan  frekuensi  yang  terbesar diantara mesin atau komponen yang satu dengan yang lainnya.
Berikutnya  dilakukan identifikasi  penyebab kegagalan  yaitu  menggunakan  tabel  FMEA  yang mana  dilakukan  berdasarkan  data  fungsi  dari masing-masing  komponen  serta  laporan  histori perawatan yang pernah dilakukan, kemudian baru ditentukan  penyebab  kegagalan  ( failure  mode ) yang mengakibatkan kegagalan fungsi ( functional failures )  serta  efek  atau  dampak  ( failure  effect ) yang ditimbulkan dari kegagalan fungsi.
Selanjutnya  dilakukan Logic  Tree  Analysis (LTA) yang merupakan  metode  yang  digunakan untuk  melihat  dampak  yang  ditimbulkan  oleh masing-masing  mode  kegagalan  yang  terjadi. Tujuan  LTA  adalah  untuk  mengklasifikasikan mode  kegagalan ke  dalam  beberapa  kategori sehingga  nantinya  dapat  ditentukan  tingkat prioritas penanganannya Kemudian RCM  Decision  Work  Sheet digunakan  untuk  mencari  jenis  tindakan perawatan  yang  tepat  sesuai  dengan  mode kegagalan  yang  terjadi. Dilanjutkan  dengan pemilihan  distribusi  yang  mendasari  data  ini menggunakan  perhitungan  statistik  secara manual  dan  software  Minitab  14  dengan  kriteria pemilihan  adalah  nilai  statistik  Anderson-Darling yang  paling  kecil.  Setelah  diperoleh  distribusi yang  sesuai,  kemudian  dilakukan  perhitungan untuk  memperoleh  nilai  MTTF  dan  MTTR.  Selain itu juga dilakukan analisis kehandalan mesin dan komponen serta analisa resiko.
Dalam  menentukan  interval  perawatan  yang optimal  pada  tiap  komponen,  maka  diperlukan parameter distribusi selang waktu kerusakan yang sesuai dari tiap komponen atau equipment pada Unit  Kompresor  serta  penentuan  penjadwalan jumlah  pekerja  yang  dibutuhkan  sesuai  dengan beban kerja yang ada sehingga didapat schedule efficiency yang terbesar.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## Functional Block Diagram
Fungsi  dari  sistem  mesin  kompresor  adalah menghasilkan udara bertekanan. Di dalam sistem kompresor ini terdapat  sejumlah subsistem yang mendukung  kerja  dari  keseluruhan.  Subsistem- subsistem  ini  sebagaimana  diperlihatkan  dalam Gambar 2.

## Analisis  Penentuan  Mesin  dan  Komponen
Kritis Pada Kompressor
Pada Departemen Maintenance Utility terdapat  tiga  belas  mesin  kompresor.  Secara sistem  ketiga  belas  kompresor  tersebut  tersusun seri  yang  mana  ketika  ada  salah  satu  kompresor mengalami breakdown maka dapat menyebabkan terganggunya  proses  produksi.  Dari prosedur maintenance yang ada sekarang ini masih terjadi beberapa  kali breakdown yang  mengakibatkan kerugian  bagi  perusahaan.  Untuk  itu  diperlukan
Gambar 1. Tujuh tahap metode RCM (Moubray, 1991)
analisis yang  lebih  mendalam bagaimana penanganan masalah tersebut.
Untuk  menentukan  mesin  dan  komponen kritis, digunakan analisis pareto 80-20 atau 70-30. Gambar  3  menunjukan  analisis Pareto  yang dihasilkan dari data yang terkumpul. Kompresor 4 komponen motor drive ,  kompresor  8  komponen screw dan v-belt , kompresor 10 komponen motor fan, kompresor  5 komponen v-belt  sparator , kompresor  16  komponen suction  regulating valve , piping cooling , sparator , dan kompresor  6 komponen v-belt separator .
Analisis Identifikasi Penyebab Kegagalan Melalui  analisis berdasarkan  hasil  identifikasi penyebab  kegagalan  menggunakan  FMEA  pada mesin  kompresor  kritis  didapatkan  bahwa komponen-komponen  tersebut  memiliki  tipe kegagalan yang berbeda-beda antara komponen satu  dengan  yang  lainnya.  Kegagalan  fungsi motor drive untuk mengerakkan screw kompresor menyebabkan
kompresor tidak dapat menghasilkan  udara  bertekanan  ataupun kegagalan motor  drive karena  kekuatan  putar yang  sudah  melemah  yang  mengakibatkan
Gambar 2. Diagram blok fungsional kompresor.
Gambar 3. Diagram Pareto lama perbaikan mesin.
AIR INLET SUCTION FILTER SUCTION REGULATI NG VALVE COMPRESSING SCREW OIL SEPARAT OR
AIR COOLER COMPRESS ED AIR DISCHARGE OUTLET OIL FILTER OIL COOLER OIL FLOODED 959 312 312 291 206 197 154 142 140 86 80 52 37 32,3 42,8 53,3 63,1 70,1 76,7 81,9 86,7 91,4 94,3 97,0 98,8 100,0 0,0 10,0 20,0 30,0 40,0 50,0 60,0 70,0 80,0 90,0 100,0 0 500 1000 1500 2000 2500 Lama perbaikan COMULATIVE FREQ IN %
performa  kompresor  menurun.  Kegagalan  fungsi motor  drive  ini  disebabkan  oleh  beberapa part pada motor  drive .  Didalam  metode  FMEA kegagalan  fungsi motor drive direkomendasikan penanganannya  berdasarkan schedule  on condition  task yaitu  tindakan preventive dengan pemeriksaan  secara  berkala  terhadap  fungsi motor  drive item  pemeriksaan  berupa  getaran, temperature,  kecepatan  putaran  (RPM)  dan  arus pada motor drive. Makin tinggi nilai RPN berarti memiliki potensi kegagalan yang makin tinggi dan akan berpotensi tinggi  dalam mempengaruhi  kelancaran  proses produksi  sehingga bagian maintenance dapat melakukan  pengawasan  yang lebih ketat  dan usaha  perawatan  yang  lebih  intensif  sesuai dengan  rekomendasi. Nilai RPN  tertinggi terdapat  pada  komponen sparator dengan  nilai RPN  sebesar  192,  kemudian v-belt dan suction regulating  valve (144), motor  drive,  screw compressor, motor fan, dan piping cooling (128).
Analisis Logic Tree Analisis (LTA) Dari  hasil  penyusunan logic  tree  Analysis diketahui konsekuensi dari masing-masing failure mode yang  terjadi  pada  masing-masing komponen. Kategori  A:  komponen  Sparator; kategori  B: komponen motor  drive, screw compresor , motor  fan dan suction  regulating valve ; kategori C:  komponen V-Belt dan piping cooling .  Sebagai  contoh,  kategori  B  memiliki
pengertian
mode  kegagalan  mempunyai konsekuensi
terhadap operasional plant
(mempengaruhi  kuantitas  ataupun  kualitas output)  yang  dapat  menyebabkan  kerugian ekonomi secara signifikan.
Analisis RCM Decision Worksheet Hasil  dari  RCM Decision  Worksheet adalah dapat  diketahui  tipe-tipe  dari  akibat  kegagalan yang  terjadi  pada  masing–masing  komponen yaitu tipe hidden failure, safety and environment, operational  dan non-operational  consequencies . Dengan  menggunakan RCM Decision Worksheet diperoleh    jenis  kegiatan  yang  perlu  dilakukan untuk  setiap  komponen-komponen    kritis, proposed  task yang  dikenalkan  pada  masing- masing  komponen  berbeda-beda    seperti  pada motor drive yang memiliki konsekuensi kegagalan yaitu  tipe operational dan hidden  failure yang berarti  kegagalan  dapat  berakibat  pada berkurangnya  output  kompresor  bahkan mengganggu  terhadap  proses  produksi  serta mode  kegagalan  tidak  dapat  diketahui  secara langsung oleh  operator    untuk  mengatasi  hal tersebut  dilakukan schedule  on-condition    task dan dilakukan oleh seorang mekanik, tindakan ini untuk  melihat  kondisi  dari  motor  drive  secara berkala  dengan  menggunakan  parameter pemeriksaan  yang  telah  direkomendasikan sehingga  dapat  dilakukan  penggantian  sesuai dengan  keadaan  yang  ada  saat  itu  sehingga
Tabel 1. Hasil Perhitungan Nilai Index Of Fit.
Kompresor Komponen Distribusi TTF Index of Fit Distribusi TTR Index of Fit 4 Motor Drive Weibull 0.9846 Normal 0.9606 5 V-Belt Exponential 0.9053 Weibull 0.8410 Sparator Exponential 0.9986 Exponential 0.9682 6 V-Belt Exponential 0.9066 Normal 0.8686 Sparator Weibull 0.8757 Exponential 0.8744 8 Screw Exponential 0.9442 Normal 0.9606 V-Belt Weibull 0.8299 Exponential 0.8811 10 Motor Fan Exponential 0.9937 Normal 0.9482 16 Suction Regulating Valve Weibull 0.8272 Normal 0.9414 Sparator Weibull 0.9495 Weibull 0.9392 Piping Cooling Exponential 0.9338 Weibull 0.8595
dapat meminimalisir terjadinya downtime.
Analisis Penentuan Distribusi Kerusakan  mesin  kompresor  tentunya  tidak dapat  dihindarkan,  akan  tetapi  kerusakan  itu dapat  diminimalisir  dengan memrediksi kapan diperkirakan kerusakan  itu  terjadi.  Didalam analisis karakteristik  laju  kerusakan  pada  mesin kompresor  dapat  digambarkan  dengan  bentuk bath tube curve ,  yang  mana  laju  kerusakan menurun pada saat siklus awal, kemudian diikuti dengan  laju  kerusakan  konstan,  selanjutnya adalah laju kerusakan meningkat.
Penentuan  distribusi  dari  data  waktu kerusakan  dan  waktu  perbaikan  pada  mesin kompresor dapat dilakukan dengan tiga tahapan proses,  yaitu  terdiri  dari:  identifikasi  kandidat distribusi,  estimasi  parameter,  dan  uji Goodness of Fit .  Sebagai  contoh  pada  kompresor  4  yaitu pada  komponen  motor  drive  nilai index  of  fit untuk data waktu kerusakan berdistribusi weibull dengan  nilai index  of  fit sebesar  0.9846  yang mana  dapat  diartikan  kerusakan  masuk  dalam daerah burn  in atau wear out akan  tetapi  untuk melihat  lebih  jelas  maka  dilakukan  pengujian untuk  menguji  kesahihan  data  maka  akan dilakukan  tahapan  uji  data  selanjutnya. Hasil perhitungan  nilai index  of  fit dapat  dilihat  pada Tabel 1.

## Analisis Kesesuaian Distribusi
Dari  Tabel  1,  perhitungan  data  interval kerusakan  (TTF)  komponen  motor  drive kompresor  4  menunjukkan  hasil  yaitu berdistribusi  weibull.  Hal  ini  didukung  dengan nilai index  of  fit terbesar  yang  terdapat  pada distribusi  weibull  dan  pada  pengujian  hipotesa selanjutnya  dengan  uji Mann’s  test dimana  hasil perhitungan M harus lebih kecil dari < Fcrit, agar diterima hipotesanya.  Dari  perhitungan  didapat nilai M = 0.8480 dan Fcrit 0.05,3,2 = 19.16 maka masuk  kedalam  daerah  penerimaan  Ho  yang berarti data mengikuti distribusi Weibull.
Untuk  data  interval  perbaikan  (TTR)  untuk komponen motor drive kompresor 4 menunjukkan  hasil  yaitu  berdistribusi  normal  hal ini  didasari  pada  nilai index  of  fit terbesar  jatuh pada  distribusi  normal  yaitu  sebesar  =  0.9606. Pengujian  lebih  lanjut  itu adalah  dengan melakukan perhitungan MLE dan uji goodness of fit yang  dilakukan  sesuai  dengan  jenis  distribusi yang  memiliki  nilai  r  terbesar.  Pada  komponen Motor Drive Kompressor 4, distribusi yang terpilih adalah distribusi  Normal.  Didalam  pengujian goodness of  fit menggunakan  bantua  software Minitab 14 untuk mempercepat perhitungan yang mana  sebagai  acuan  uji  kebaikan  suaian  ini adalah  nilai Anderson  darling terkecil.  Adapun hasil  yang  didapat  dari  uji goodness of fit ini terhadap  data  waktu  kerusakan  dan waktu
Tabel 2. Hasil Perhitungan Nilai Uji Goodness Of Fit.
Kompresor Komponen Distribusi TTF Anderson Darling Distribusi TTR Anderson Darling 4 Motor Drive Weibul 3.688 Normal 3.040 5 V-Belt Lognormal 1.317 Weibull 1.574 Sparator Lognormal 2.964 Lognormal 2.645 6 V-Belt Normal 2.271 Weibull 2.472 Sparator Weibul 2.862 Weibull 2.844 8 Screw Weibul 3.807 Normal 3.040 V-Belt Weibul 1.885 Weibull 1.935 10 Motor Fan Weibul 2.539 Weibull 2.295 16 Suction Regulating Valve Normal 2.759 Weibull 2.349 Sparator Normal 3.791 Normal 3.150 Piping Cooling Weibul 3.800 Weibul 2.914
perbaikan ditunjukkan dalam Tabel 2.
Analisis  Perhitungan  Parameter  dan  MTTF Distribusi Terpilih
Setelah  ditentukan  distribusi  yang  paling mewakili  pada  masing–masing  data  waktu kerusakan  (TTF)  dan  data  waktu  perbaikan  (TTR) komponen  kritis  kompresor  pada  perhitungan sebelumnya,  selanjutnya  adalah  dilakukan perhitungan  parameter  berdasarkan  distribusi yang  terpilih  dengan  menggunakan Maximum Likelihood Estimator (MLE)  dan  LSCF.  Nilai  MTTF yang  dihasilkan  merupakan  waktu  dimana komponen  tersebut  mengalami  penurunan kinerja  dan  memungkinkan  terjadinya  kerusakan atau  tidak  dapat  beroperasi  dengan  seharusnya sehingga mengakibatkan kerugian produksi. Pada Tabel 3 diperlihatkan hasil perhitungan nilai MTTF dan  parameter  yang  diperoleh  berdasarkan
distribusi yang terpilih pada analisis sebelumnya. Dari  perhitungan  tersebut  diketahui  bahwa pada  sistem  penyedia udara  bertekanan  ini terdapat  komponen  yang  memiliki  nilai  MTTF terkecil  yang  artinya  komponen  tersebut  harus menjadi  prioritas  penanganan  karena  peluang akan terjadi kerusakan akan lebih besar. Dari hasil perhitungan  MTTF  dan  parameter  dapat dikelompokkan menjadi  tiga  kelompok  distribusi yaitu Weibull, Lognormal  dan Normal.  Dari distribusi Weibull dapat  diartikan  bahwa  untuk nilai β > 1 maka laju kegagalan ( failure rate ) akan bertambah  seiring  dengan  bertambahnya  waktu untuk  itu  penggantian  pencegahan  harus dilakukan  untuk  meminimalisir  terjadinya breakdown .  Untuk  distribusi  normal  parameter yang  didapat  dapat  diartikan  mempunyai  laju kerusakan  yang  naik  sejak  bertambahnya  umur alat, yang berarti probabilitas kerusakan alat atau
Tabel 3. Nilai MTTF dan Nilai Parameter Komponen Kritis.
Kompresor Komponen Distribusi Parameter MTTF (Jam ) 4 Motor Drive Weibul β = 3.94
7439.4
Ө = 8266
5
V-Belt
Lognormal s = 0.44127 2674.2 t med = 2418.73 Sparator Lognormal s = 0.2881 6460.85 t med = 6198.11 6 V-Belt Normal µ = 5584 5584 α = 2026.48 Sparator Weibul β = 2.57 4954.12 Ө = 5581.20 8 Screw Weibul β = 1.74 15745 Ө = 17691.58 V-Belt Weibul β = 1.3134 7638.58 Ө = 8302.81 10 Motor Fan Weibul β = 2.58
13644.54
Ө = 15330.94 16 Suction Regulating Valve Normal µ = 7728 7728 α = 2835.78 Sparator Normal µ = 7112 7112 α = 1482.35 Piping Cooling Weibul β = 6.0085 16936.54 Ө = 18290.46
komponen  naik  sesuai  dengan bertambahnya umur  komponen  tersebut.  Sedangkan  untuk komponen  dengan  distribusi Lognormal  yang memiliki  nilai  parameter  s  <  1,  hal  tersebut menunjukkan bahwa laju kerusakan yang dialami komponen  tersebut  akan  semakin  meningkat. Karena  semakin  kecil  nilai  s ( shape  parameter ), maka  semakin  besar  laju  kerusakan  yang dihasilkan sehingga kurva laju kerusakan ( hazard rate  curve )  memiliki  bentuk  kurva  yang  semakin memuncak. Karena seiring dengan bertambahnya umur  komponen  kerusakan  pun  semakin meningkat.
Analisis  Perhitungan  Parameter  dan  Nilai MTTR Distribusi Terpilih
Dalam tahap perhitungan parameter dan nilai MTTR  distribusi  terpilih  ini  dilakukan  hal  yang sama  seperti  perhitungan  pada  MTTF.  MTTR menunjukkan  waktu  rata-rata  perbaikan,  yang ditetapkan  berdasarkan  parameter-parameter distribusi  yang  terpilih  yang  dihasilkan  dalam
perhitungan  sebelumnya. Tabel  4  menampilkan hasil perhitungannya.
Hasil  MTTR  yang  didapat  menunjukkan  nilai MTTR  terbesar  adalah  komponen  Screw  dengan nilai sebesar 48 jam, hal tersebut dapat diartikan bahwa rata-rata waktuuntuk melakukan pemeriksaan,  perbaikan  sampai  penggantian komponen  memerlukan  waktu  tersebut.  Hal  ini dikarenakan  besarnya  ukuran  komponen  dan proses  pembongkaran  yang  memerlukan  kehati- hatian  sehingga  membuat  proses  perbaikan memakan  waktu  yang  lama.  Oleh  karena  itu, perusahaan  dapat  melakukan  sejumlah  antisipasi pada saat akan dilakukan preventive maintenance untuk komponen ini. Dengan cara mempersiapkan  segala  sesuatu  dari  segi  sumber daya dan peralatannya agar dipersiapkan dengan baik  sebelum  melakukan  perawatan.  Hal  ini dimaksudkan  agar  waktu  perbaikan  yang dilakukan  pada  waktu  yang  akan  datang  dapat dikurangi  sehingga  secara  otomatis  akan mengurangi  waktu downtime yang  terjadi.  Dari
Tabel 4. Nilai MTTR dan Nilai Parameter Komponen Kritis.
Kompresor Komponen Distribusi Parameter MTTR (Jam ) 4 Motor Drive Normal µ = 170
170
α = 7.07
5
V-Belt Weibul β = 2.76 17.35
Ө = 19.50 Sparator Lognormal s = 1.2903 8.88 t med = 3.865 6 V-Belt
Weibul β = 2.266
10.496 Ө = 11.86 Sparator Weibul β = 2.265 9.63 Ө = 10.88 8 Screw
Normal µ = 48 48 α = 1.41 V-Belt Weibul β = 2.56 12.59 Ө = 14.20 10 Motor Fan Weibul β = 4.54
29.43
Ө = 32.35
16
Suction Regulating Valve Weibul β = 4.49 29.3 Ө = 32.35 Sparator Normal µ = 6 6 α = 1.22 Piping Cooling Weibul β = 3.37 13.11 Ө = 14.58
perhitungan  tersebut  diketahui  bahwa  pada sistem  penyedia  udara  bertekanan  ini  terdapat komponen  yang  memiliki  nilai  MTTR  terbesar yang  artinya  komponen  tersebut  harus  menjadi prioritas  penanganan  karena  peluang downtime akan semakin lama. Dari hasil perhitungan MTTR dan  parameter  dapat  dikelompokkan  menjadi tiga  kelompok  distribusi  yaitu  weibul, lognormal dan  normal.  Yang  mana  analisis hasil  untuk parameter  pada  MTTR  ini  sama  seperti  pada MTTF.
Analisis Penentuan Interval Waktu Penggantian Pencegahan Optimal Berdasarkan Metode Minimasi Downtime Analisis model  penentuan  interval  waktu penggantian  pencegahan  berdasarkan  kriteria minimasi  downtime dilakukan  dengan  tujuan untuk  menentukan  waktu  terbaik  dilakukannya penggantian  pencegahan  guna  meminimalkan total downtime per  satuan  waktu.  Model  yang digunakan untuk  analisis minimasi  downtime ini adalah model age replacement yang mana pada model  ini  tindakan  penggantian  pencegahan dilakukan  tergantung  pada  umur  pakai komponen  dengan  menghitung  umur  optimal komponen dan melakukan penggantian berdasarkan  umur  dari komponen  tersebut. Seperti pada kompresor 4 komponen motor drive dengan age replacement 7000 jam, kompresor 5
komponen  v  belt  age  replacement  1900  jam, sparator 4500 jam. Kompresor 6 komponen v-belt 4300  jam,  komponen  sparator  4500  jam, kompresor  8  komponen  screw  15500  jam komponen  v-belt  7000  jam  kompresor  10 komponen  motor  fan  13500  jam  kompresor  1 komponen  suction  regulating  valve  5800  jam komponen  sparator  5400  jam.  Piping  cooling 16500 jam Pada  mesin  kompresor  4  yaitu  pada komponen  motor  drive  penggantian  komponen dilakukan  setiap  interval  7000  jam  dengan  nilai minimasi downtime sebesar 0.0206 yang didapat dari  perhitungan.  Penggantian  pada  komponen- komponen  tersebut  dilakukan  sesuai  dengan perhitungan  yang  diperoleh,  meskipun  tidak terjadi kerusakan pada waktu tersebut.  Sehingga dengan  didapat  nilai age  replacement yang paling  optimal  maka  akan  dapat  dilakukan penjadwalan penggantian komponen berdasarkan minimasi downtime sehingga secara langsung juga akan meningkatkan availability dari komponen.  Hal ini  dapat  terjadi  karena penggantian  dilakukan  sebelum  komponen tersebut mengalami kerusakan.
Analisis  Penentuan  Pemeriksaan  Mesin  Yang Optimal Setelah  dilakukan  penentuan replacement komponen  yang  paling  optimal  berdasarkan
Tabel 5. Hasil Rekapitulasi Perhitungan Interval Waktu Pemeriksaan.
Kompresor Komponen Jumlah Pemeriksaan Per Tahun (Kali) Waktu Antar Pemeriksaan (Jam) 4 Motor Drive 11 791.20 5 V-Belt 6 1500.00 Sparator 3 3272.72 6 V-Belt 3 2779.93 Sparator 3 2769.23 8 Screw 4 2130.18 V-Belt 3 3012.55 10 Motor Fan 3 2618.18 16 Suction Regulating Valve 4 1961.85 Sparator 2 4186.05 Piping Cooling 2 4390.24
minimasi  downtime ,  tahap  berikutnya  adalah menentukan frekuensi pemeriksaan yang optimal yang  bertujuan  untuk mengantisipasi  terjadinya kerusakan  secara  mendadak  atau  tiba-tiba khususnya  pada  komponen  kritis. Tabel  5 menampilakn hasil rekapitulasi jumlah pemeriksaan dan waktu pemeriksaan.
Berdasarkan hasil perhitungan didapatkan nilai jumlah  pemeriksaan  per  tahun dan  waktu  antar pemeriksaan  yang  paling  optimal,  dimana  jam kerja  sebulan  sebesar  720  jam.  Seperti  pada komponen  motor  drive  kompresor  4  yang  mana didapatkan bahwa frekuensi pemeriksaan optimal perlu  dilakukan  sebanyak  11  kali  dalam  setahun dengan selang waktu antar pemeriksaan sebesar 791.2  jam,  begitu  juga  dengan  komponen- komponen  yang  lainnya.  Tindakan  pemeriksaan termasuk  dalam  tindakan  pencegahan  terhadap downtime sehingga  keandalan  komponen  atau mesin  dapat  terjaga.  Dengan  didapatkan  nilai waktu  pemeriksaan  optimal  maka  akan  dapat dilakukan penjadwalan kegiatan preventive tepat sesuai dengan kebutuhan.
Analisis Availability Total Analisis availability digunakan  sebagai  basis untuk mengambil keputusan. Tujuan perhitungan ini  adalah  untuk  mengetahui  kemampuan komponen dalam bekerja apabila perawatan dan pemeriksaan  dilakukan.  Perhitungan  tingkat ketersediaan  total  dilakukan  dengan  mengalikan
nilai  ketersediaan  pada  saat  dilakuakan penggantian pencegahan dengan nilai ketersediaan  pada  saat dilakuakan  pemeriksaan. Hasil perhitungannya ditunjukkan dalam Tabel 6.
Nilai keandalan komponen dari waktu kewaktu akan  mengalami  penurunan  kebijakan  dari perusahaan  yang  akan  menentukan  berapa minimum
presentase keandalan yang diperbolehkan.  Nilai  keandalan  akan  kembali tinggi  ketika  penggantian  part  dilakukan.  Nilai keandalan terkecil yaitu pada mesin kompresor 4 komponen  kritis  motor drive, jika  keandalan sistem akan ditingkatkan  maka prioritas pertama hendaklah  pada  motor drive. Akan  tetapi  dari hasil  yang  didapat  nilai  keandalan  total  pada masing-masing komponen mendekati nilai 1 yang artinya  menunjukkan  tingginya  probabilitas  dari komponen untuk dapat beroperasi sesuai dengan fungsinya.  Karena  nilai  keandalan  semakin  baik jika  mendekati  1diharapkan  dengan  adanya jadwal  penggantian  dan  pemeriksaan  akan meningkatkan  nilai  keandalan  pada  masing- masing komponen.

## Analisis Tingkat Ketersediaan Komponen
Analisis tingkat  ketersedian  komponen  ini bertujuan  untuk  mendapatkan  nilai  tingkat persediaan minimum, sehingga jumlah persediaan  selalu  ada  tanpa  terjadi  waktu  tunda logistic/  material  dan  dapat  meminimumkan persediaan khususnya dan biaya perawatan pada
Tabel 6. Total Availability Kompresor/ bulan. Kompresor Komponen Avaibility Interval Penggantian Avaibility Pemeriksaan Total Avaibility 4 Motor Drive 0.979 0.949 0.929 5 V-Belt 0.996 0.973 0.969 Sparator 0.999 0.988 0.987 6 V-Belt 0.999 0.985 0.984 Sparator 0.998 0.985 0.983 8 Screw 0.997 0.989 0.986 V-Belt 0.998 0.987 0.985 10 Motor Fan 0.996 0.985 0.981 16 Suction Regulating Valve 0.998 0.979 0.977 Sparator 0.999 0.99 0.989 Piping Cooling 0.999 0.991 0.990
umumnya.
Metode
penentuan jumlah ketersediaan  komponen  kritis  dalam  jangka  satu tahun  yaitu  dengan  cara membagi  jumlah  jam kerja  selama  satu  tahun  dengan  umur  optimum masing-masing  komponen  sesuai  dengan perhitungan age  replacement yang  sudah  ada. Hasilnya ditunjukkan dalam Tabel 7.
Dari  hasil  perhitungan  seperti  terlihat  dalam Tabel 7 didapatkan  jumlah  minimum  persediaan komponen  dalam  setahun.  Dalam  mesin kompresor  4  komponen  motor  drive,  jumlah komponen yang harus disediakan yaitu satu buah untuk  komponen  yang  lain  sesuai  dengan  tabel rekapitulasi dari hasil perhitungan untuk masing- masing  komponen.  Jumlah  masing-masing komponen  tersebut  dipengaruhi  oleh  umur komponen  dan  jumlah  jam  kerja.  Dengan diketahui  jumlah  persediaan  komponen  ini  akan
dapat  menurunkan  waktu downtime yang dikarenakan  ketidak  tersediaan  komponen  pada waktu  diperlukan  untuk  penggantian,  karena waktu downtime dihitung sejak mesin tidak dapat bekerja  sampai  mesin  dapat  bekerja  sesuai fungsinya  kembali.  Ketika downtime terjadi  dan harus  melakukan  penggantian  komponen sedangkan  komponen  belum  tersedia  maka waktu downtime akan  bertambah  lama  karena ditambah  waktu delay untuk  pengadaan komponen.
Analisis  Perbandingan  Keandalan  ( Reliability ) Sebelum dan Setelah Setelah  dilakukan  perhitungan  pada  analisis sebelumnya,  maka  tahap  ini  digunakan  untuk menganalisis terjadinya  peningkatan  atau penurunan terhadap nilai reliability pada masing-
Tabel 7. Jumlah Ketersediaan Komponen Dalam 1 Tahun.
Kompresor Komponen Jam Kerja Per Tahun Umur Komponen Ketersediaan Komponen 4 Motor Drive 8640 7000 1 5 V-Belt 8640 1900 5 Sparator 8640 4500 2 6 V-Belt 8640 4300 2 Sparator 8640 4500 2 8 Screw 8640 15500 1 V-Belt 8640 7000 1 10 Motor Fan 8640 13500 1 16 Suction Regulating Valve 8640 5800 1 Sparator 8640 5400 2 Piping Cooling 8640 16500 1 Tabel 8. Perbandingan Reliability Sebelum dan Sesudah Dilakukan Preventive Maintenance. Kompresor Komponen T (jam) MTTF R (t) Rm (t) 4 Motor Drive 7000.00 7439.40 0.5165 0.5946 5 V-Belt 1900.00 2674.20 0.4100 0.6177 Sparator 4500.00 6460.85 0.4427 0.7585 6 V-Belt 4300.00 5584.00 0.5000 0.7244 Sparator 4500.00 4954.12 0.4787 0.5616 8 Screw 15500.00 15745.0 0.4418 0.4513 V-Belt 7000.00 7638.58 0.4078 0.4339 10 Motor Fan 13500.00 13644.54 0.4767 0.4864 16 Suction Regulating Valve 5800.00 7728.00 0.5000 0.7364 Sparator 5400.00 7112.00 0.5000 0.8613 Piping Cooling 16500.00 16936.54 0.5324 0.5834
masing  komponen  kritis  sebelum  dan  sesudah dilakukan tindakan preventive maintenance. Tabel 8  menampilkan  data  rekapitulasi  reliability  hasil perhitungan pada mesin kritis.
Dari Tabel 8 dapat dilihat bahwa nilai reliability pada  masing-masing  komponen  kritis  mesin kompresor  menunjukkan  ada  peningkatan  nilai reliability dibandingkan  sebelum  dilakukan tindakan  penggantian.  Dari Tabel 8 dapat diperoleh  bahwa  nilai  peningkatan  reliability-nya antara  2.1  %  sampai  50.65%.  Dengan  adanya tindakan preventive maintenance ini maka dapat meningkatkan  reliabilitas  komponen  dan mengurangi downtime yang  terjadi,  karena diketahuinya  waktu  penggantian  komponen  dan frekuensi waktu pemeriksaan yang optimal.
Analisis Total Downtime Sebelum dan Sesudah
Tindakan Preventive Maintenance
Tindakan preventive  maintenance dapat menyebabkan  kenaikan  ataupun  penurunan waktu downtime tergantung  dari  ketepatan dalam melakukan tindakan preventive maintenance. Tabel 9  adalah rekapitulasi perbandingan sebelum
adanya tindakan preventive  dan  setelah  dilakukan  tindakan preventive.
Dari Tabel 9, dapat  disimpulkan  bahwa  total downtime sesudah dilakukan tindakan preventive
maintenance mengalami  penurunan  sebesar 44.59%.  Penurunan  waktu downtime disebabkan oleh  penurunan  waktu  repair  yang  mana  dasar penurunan  waktu  repair  yang  disebabkan oleh adanya  tindakan preventive yang  dilakukan terhadap  komponen-komponen  kritis  mesin kompresor,  seperti  melakukan  penggantian pencegahan  dan  pemeriksaan  yang  terencana dan rutin berdasarkan umur ekonomis komponen dan  frekuensi  pemeriksaan  yang  optimal sehingga  meminimalisir  terjadinya breakdown secara  tiba-tiba  dan  karena  adanya  ketersediaan komponen.
Penentuan Interval Perawatan dan Penjadwalan Man Power Utility
Didalam analisis penentuan interval perawatan dan  penjadwalan manpower  utility didasarkan pada hasil minimasi downtime yang telah didapat sebelumnya  serta  berdasarkan  dari  hasil perhitungan age  replacement dan  waktu pemeriksaan  pada  setiap  komponen sehingga dari sini akan didapat jumlah manpower dan man hours yang dibutuhkan paling optimal. Dari hasil perhitungan dapat dilihat bahwa dengan  adanya metode  ini  akan  meningkatkan  seringnya melakukan  tindakan preventivemaintenance karena  untuk  menjaga reliability dan availability mesin  kompresor,  seperti  yang  terdapat    pada
Tabel 9. Perbandingan Total Downtime Sebelum dan Sesudah Tindakan Preventive Maintenance.
Kompresor Komponen Sebelum Adanya Preventive Maintenanc e (Jam) Setelah Adanya
Preventive Maintenance (Jam) 4 Motor Drive 136 24.00 5 V-Belt 9.6 5.00 Sparator 4 6.00 6 V-Belt 5.6 2.00 Sparator 4.8 6.00 8 Screw 38.4 24.00 V-Belt 6.4 1.00 10 Motor Fan 9.6 6.00 16 Suction Regulating Valve 9.6 8.00 Sparator 4.8 6.00 Piping Cooling 4.4 16.00 TOTAL 233.2 104.00
komponen  motor  drive  kompresor  4,  sebelum adanya usulan menggunakan metode RCM tidak ada  tindakan preventive yang  dilakukan  pada komponen  ini  metode  yang  digunakan  yaitu metode run  to  fail sehingga  komponen  motor dibiarkan  sampai  rusak  baru  dilakukan penggantian.  Dengan  adanya  metode  RCM komponen  motor  dilakukan  penggantian  setiap 7000  jam  yang  mampu  dikerjakan  oleh  2 man power selama 24 jam, dan dikerjakan 3 shift kerja secara  terus  menerus  secara  bergantian.  Dalam setahun  tindakan  penggantian  komponen  ini dilakukan  sebanyak  1  kali  sehingga manhours yang  diperlukan  dalam  setahun  adalah  48  jam manhours  Kebijakan  untuk  menjaga  bahwa komponen  dapat  bekerja  sesuai  dengan fungsinya dan untuk mendeteksi gejala kerusakan maka  dilakukan  pemeriksaan,  pada  komponen motor  drive  kompresor  4  dilakukan  pemeriksaan sebanyak  11  kali  dalam  waktu  setahun  dengan interval  pemeriksaan  setiap  791.2  jam. Pemeriksaan  disini  membutuhkan  waktu  sekitar 20 menit dilakukan  oleh 1 man power, sehingga dalam  1  tahun  membutuhkan  manhours sebanyak 2.2 jam. Untuk item pemeriksaan sesuai dengan  usulan  pada  RCM Decision  Worksheet dan  FMEA  sehingga  dapat  memastikan  bahwa komponen masih dapat bekerja sesuai fungsinya dan  gejala-gejala  kerusakan  dapat  dideteksi secara  dini,  hal  ini  juga  dilakukan  pada komponen-komponen yang lain
Rancangan Kebijakan Perawatan Dari  FMEA,  RCM Decision  Worksheet maka akan  timbul  suatu  perencanaan  kegiatan perawatan  untuk  masing-masing  komponen. Adapun  kebijakan  yang  diambil  antara  lain Schedule  Discard  Task,  On-Conditioning  Task, Failure  Finding. Semua  komponen  kritis kompresor  mendapat  penjadwalan  untuk dilakukan  tindakan failure  finding dikarenakan untuk  mencegah  terjadinya downtime secara tiba-tiba  karena  dengan  melakukan  kegiatan preventif  maintenance secara periodic dan terjadwal.  Dengan  adanya  kebijakan  ini  maka akan  ditemukan failure- failure yang  terjadi sehingga  dapat  mencegah  efek  yang  timbul akibat dari failure tersebut. Sedangkan  kebijakan
schedule on-condition task dilakukan berdasarkan  kondisi  komponen,  penjadwalan  ini dirancang dengan melihat kondisi dari komponen yang  ada  apakah  akan  dilakukan  penggantian atau  akan  dilakukan  perbaikan.  Peralatan  yang mendapat penjadwalan pemeriksaan berdasarkan schedule  on- condition  task untuk  menentukan tindakan penggantian adalah Motor drive, Motor fan, Screw  dan Suction  Regulating  Valve .  Untuk kebiajakan Scheduled  Discard  Task ini  dilakukan untuk  kebijakan  penggantian  part-part  dari peralatan  yang ada  berdasarkan  pada minimasi downtime, peralatan-peralatan yang mendapatkan penjadwalan penggantian komponen  adalah V-Belt,  Separator ,  dan Piping cooling.

## IV. S IMPULAN
Dengan  melakukan  tindakan preventive maintenance menggunakan  Metode Reliability Centered  Maintenance berdasarkan  hasil pengolahan  dan  analisis data  yang  telah dilakukan,  didapatkan  tingkat  kehandalan  mesin kompresor  meningkat  yang  mana  dapat  dilihat antara  lain  sebagai  berikut:  (1)  Komponen  kritis adalah: Kompresor  4  komponen  motor  drive, kompresor  8  komponen  screw  dan  v-belt, kompresor 10 komponen motor fan, kompresor 5 komponen  v-belt  sparator,  kompresor  16 komponen  suction  regulating  valve,  piping cooling,  sparator,  dan  kompresor  6  komponen vbelt separator. (2) Menurunnya waktu downtime mesin yang  dikarenakan  adanya  tindakan penggantian  komponen  dan  pemeriksaan sebelum  terjadi  kerusakan  sehingga nilai Availability dan Reliability komponen  kritis kompresor mengalami peningkatan.Total
downtime mengalami penurunan sebesar 44.59% pertahun  setelah  dilakukan  tindakan preventive maintenance. (3)  Interval  perawatan  dan kebijakan  perawatan  mengacu  pada  bahasan Penentuan  Interval  Perawatan  dan  Penjadwalan ManPower  Utility dan Rancangan  Kebijakan Perawatan di bagian Hasil dan Pembahasan. Penelitian  yang  dilakukan  Felecia  (2014) mengenai  fuzzifikasi  metode  RCM  dengan peendekatan Teori Fuzzy Set menarik untuk dikaji
lebih  lanjut  mengingat  RCM  konvensional  yang diterapkan masih menggunaan Crisp Set.

## D AFTAR P USTAKA
Ebeling, E.C. (1997). An Introduction To Reliability and Maintainability Engineering . New York: McGraw-Hill Inc.
Felecia.  (2014)  “Fuzzy  Logic  Reliability  Centered Maintenance.” Jurnal  Teknik  Industri ,  Vol. 16 (2), 121-126.
Hidayah,  N.Y.; Ahmadi,  N.  (2017). “Analisis
Pemeliharaan  Mesin  Blowmould  Dengan  Metode
RCM Di PT. CCAI”. Jurnal Optimasi Sistem Industri,
Vol. 16 (20, 167-176. Kurniawati, D.A.; Muzaki,  M.L. (2017). “Analisis Perawatan  Mesin  Dengan  Pendekatan  RCM  Dan MVSM. Jurnal Optimasi Sistem Industri , Vol. 16 (2), 89-105. Masruroh, N. (2008). Perencanaan  Kegiatan Perawatan
Pada  Unit  Produksi  Butiran  (padat)  Dengan  Basic: RCM  (Reliability  Centered  Maintenance) Di  PT Petrokimia  Kayaku  Gresik. Skripsi, UPN”Veteran”, Indonesia. Moubray,  J. (1991). Reliability Centered  Maintenance ( RCM II ). Great Britain: Butterworth-Heinemann Ltd. Rachman, H.; Garside, A.K.; Kholik, H.M. (2017). “Usulan Perawatan Sistem Boiler Dengan Metode Reliability Centered  Maintenance  (RCM)”. Jurnal  Teknik Industri , Vol. 18 (1), 86-93.
Sari,  D.P.; Ridho,  M.F. (2016). “Evaluasi  Manajemen Perawatan  Dengan  Metode  Reliability  Centered Maintenance (Rcm) II Pada Mesin Blowing I Di Plant I Pt. Pisma Putra Textile”. Jurnal Teknik Industri , Vol.
11 (2), 73–80. Sudrajat,  A. (2011). Pedoman  Praktis  Manajemen Perawatan Mesin Industri . Bandung: Refika Aditama.