E-ISSN:
2548-1398 Published by: Ridwan Institute
Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia p–ISSN: 2541-0849 e-ISSN: 2548-1398 Vol. 7, No. 4, April 2022

## PENERAPAN METODE MARKOV CHAIN DALAM PENJADWALAN PERAWATAN  MESIN  OERLICON  UNTUK  MENGOPTIMALKAN  BIAYA DAN WAKTU PERAWATAN DI PT DIRGANTARA INDONESIA

## Aji Wahyuning Prastya, Rendiyatna Ferdian
Fakultas Teknik, Universitas Widyatama Bandung, Jawa Barat, Indonesia Email: aji.prastya@widyatama.ac.id, rendiyatna.ferdian@widyatama.ac.id

## Abstrak
PT Dirgantara Indonesia adalah satu-satunya satu - satunya perusahaan manufaktur yang memproduksi pesawat di kawasan Asia Tenggara. Dalam proses manufaktur pembuatan pesawat dan komponen pesawat untuk memenuhi permintaan customer di PT Dirgantara Indonesia ditunjang dengan berbagai mesin yang memiliki fungsi dan  tingkat  ketelitian  masing-masing.    Salah  satu  mesin  tersebut  ialah  mesin Oerlicon yang  sering  mengalami  kerusakan  sehingga  dibutuhkan  waktu  untuk perawatan  yang  menyebabkan  terjadinya downtime mesin  atau  mesin  tidak  dapat dipakai dalam waktu yang cukup lama. Penelitian ini bertujuan memberikan usulan penjadwalan perawatan mesin Oerlicon dengan waktu dan biaya yang lebih optimal dengan  perhitungan  menggunakan  metode Markov  Chain. Hasil  perhitungan  yang diperoleh  yaitu  nilai  penghematan  untuk  kondisi  kerusakan  ringan  nilai penghematan adalah sebesar Rp. 37.629.535 atau 65% dengan penghematan waktu sebesar  56,25  jam.  Untuk  kondisi  kerusakan  sedang  nilai  penghematan  adalah sebesar Rp. 21.680.785 atau 37,6% dengan penghematan waktu sebesar 32,25 jam. Untuk  kondisi  kerusakan  berat  nilai  penghematan  adalah  sebesar  Rp.  7.725.628 atau 13,4% dengan penghematan waktu sebesar 11,25 jam. Jadwal perawatan PM usulan yang optimal yang diajukan yaitu setiap 1 bulan sekali per tahun.
Kata Kunci: markov chain, preventive maintenance ; penjadwalan; penghematan

## Abstract
PT Dirgantara Indonesia is the only manufacturing company that produces aircraft in  southeast  Asia.  In  the  manufacturing  process  of  making  aircraft  and  aircraft components  to  meet  customer  demand  at  PT  Dirgantara  Indonesia  supported  by various  engines  that  have  their  respective  functions  and  levels  of  accuracy.    One such  machine  is  the  Oerlicon  machine  that  often  suffers  damage  so  that  it  takes time for maintenance that causes engine downtime or the machine cannot be used for a long time. This research aims to provide a proposal for scheduling  Oerlicon machine maintenance with more optimal time and cost with calculations using the Markov Chain method.   The result of the calculation obtained is the saving value for mild damage conditions, the saving value is Rp. 37,629,535 or 65% with a time saving  of  56.25  hours.    For  moderate  damage  conditions, the  saving value  is  Rp. 21,680,785  or  37.6%  with  a  time  saving  of  32.25  hours.    For  severe  damage conditions, the saving value is Rp. 7,725,628 or 13.4% with a time saving of 11.25
hours.  The  optimal  proposed  PM  treatment  schedule  is  once  every  1  month  per year.

## Keywords: markov chain; preventive maintenance; scheduling; savings

## Pendahuluan
PT  Dirgantara  Indonesia  adalah  satu  -satunya  perusahaan  manufaktur  yang memproduksi pesawat di kawasan Asia Tenggara. Pesawat yang diproduksi terdiri dari berbagai macam tipe pesawat militer hingga kini menuju produksi pesawat sipil. Selain memproduksi  pesawat,  PT  Dirgantara  Indonesia  juga  memproduksi  komponen- komponen  pesawat  yang  bekerja  sama  dengan  berbagai  perusahaan  pembuat  pesawat seperti Boeing, Airbus hingga BELL .
Proses manufaktur pembuatan pesawat dan komponen pesawat untuk memenuhi permintaan customer di PT Dirgantara Indonesia ditunjang dengan berbagai mesin yang memiliki  fungsi  dan  tingkat  ketelitian  masing-masing.  Kehandalan  mesin-mesin tersebut menjadi salah satu faktor utama berjalannya produksi. Kehadiran mesin-mesin tersebut  dapat  meningkatkan  tingkat  produksi  yang  mana  akan  mengurangi  timgkat keterlambatan  pengiriman  kepada customer .  Oleh  karena  itu  kondisi  mesin-mesin tersebut  harus  terawat  dengan  baik  agar  proses  produksi  tidak  terganggu  dengan  cara melakukan perawatan dengan jangka waktu yang optimal.
Salah  satu  proses  produksi  di  PT  Dirgantara  Indonesia  yaitu Detail  Part Manufacture yang  mana  melakukan  pembuatan  komponen  pesawat  dengan  ketelitian tinggi.  Dalam  proses  pembuatannya, Detail  Part  Manufacture menggunakan  alat  dan mesin,  salah  satunya  mesin Oerlicon .  Mesin Oerlicon merupakan  mesin  yang  sering mengalami kerusakan sehingga dibutuhkan waktu untuk perawatan yang menyebabkan terjadinya downtime mesin  atau  mesin  tidak  dapat  dipakai  dalam  waktu  yang  cukup lama.  Dengan  jadwal  perawatan Preventive  Maintenance yang  dimiliki  oleh  PT Dirgantara  Indonesia  yaitu  setiap  6  bulan  sekali,  mesin Oerlicon masih  sering mengalami  kerusakan.  Oleh  karena  itu  penulis  bermaksud  melakukan  penelitian  yang bertujuan  memberikan  usulan  penjadwalan  perawatan  mesin Oerlicon dengan  waktu dan biaya yang lebih optimal dengan perhitungan menggunakan metode Markov Chain .

## Metode Penelitian
Metode  penelitian  yang  digunakan  oleh  penulis  adalah:  1).  Melakukan pengambilan  data  di  bagian Planning  Maintenance untuk  mendapatkan  data  awal kerusakan  mesin Oerlicon selama  periode  tahun  2019  –  2021.  2).  Memberikan klasifikasi  usulan  status  kerusakan  mesin  dengan  pertimbangan  data.  3).  Melakukan perhitungan  dengan  metode Markov  Chain untuk  mendapat  usulan  penjadwalan perawatan mesin Oerlicon tahun 2022, 2023, 2024 dengan waktu dan biaya yang lebih optimal.

## Hasil dan Pembahasan
1. Data Awal Kerusakan Mesin Oerlicon Dalam Periode Tahun 2019 – 2021.
Tabel 1 Data Downtime Mesin Oerlicon Tahun 2019 - 2021 No. Jenis Perawatan Total Downtime (Jam) Cost 1. PM ( Preventive Maintenance ) 87,25 Jam Rp. 57.565.473 2. CM ( Corrective Maintenance ) 95,25 Jam Rp. 117.745.516 Jumlah 182,5 Jam Rp. 175.310.989 Tabel 2 Klasifikasi Status Kerusakan Status Kelas Downtime Cost 1 Baik Sesuai Jadwal PM 2 Ringan < 2 Jam < Rp 50 juta 3 Sedang < 15 Jam < Rp 300 juta 4 Berat > 15 Jam > Rp 300 juta Tabel 3 Data Kerusakan Mesin Oerlicon Tahun 2019 - 2021 Jenis Kerusakan Total Downtime (jam) Biaya Maintenance Status Preventive Maintenance Level-2000 Hours 7,0 Rp           4.851.499 Baik Hydraulic : Bocor. 8,0 Rp           4.864.571 Sedang Servo Z Alarm 8,0 Rp           5.209.571 Sedang Emergency: Off 3,3 Rp           1.992.482 Sedang Mesin Tidak Center 5,8 Rp           3.735.160 Sedang Preventive Maintenance Level-4000 Hours 21,0 Rp         14.299.498 Baik Servo Axid X Alarm 8,0 Rp           4.904.571 Sedang Z Servo Alarm 21,0 Rp         13.714.498 Berat Saluran Coolant : Macet 1,5 Rp              979.607 Ringan Preventive Maintenance Level-2000 Hours 7,0 Rp           4.571.499 Baik Preventive Maintenance Level-4000 Hours 32,3 Rp         21.061.550 Baik Preventive Maintenance Level-2000 Hours 6,0 Rp           3.918.428 Baik Jarak Dimensi Pada Display Dan Aktual Berbeda 8,0 Rp           5.064.571 Sedang Alarm Y Servo , Isi Oli Spindle 1,5 Rp              919.607 Sedang Alarm Servo Z Dan Overtravel 16,1 Rp           9.987.346 Berat Axis Y Erorr 2,0 Rp           1.306.143 Ringan Axis Y Erorr Naik Sendiri 2,7 Rp           1.737.741 Sedang

## Tabel 4 Data Kerusakan Mesin Oerlicon Tahun 2019 - 2021
Jenis Kerusakan Total Downtime (jam) Biaya Maintenance Status Preventive Maintenance Level- 4000 Hours 14,0 Rp           8.862.998 Baik Hydraulic Dinyalakan Axis Y Bergerak Ke Arah X 5,0 Rp           3.005.357 Sedang Axis Y Maju Sendiri 3,0 Rp           1.839.214 Sedang Spindle Y Bergerak Sendiri 1,5 Rp              919.607 Ringan

## 2. Memberikan Data Klasifikasi Usulan
Pemberian klasifikasi usulan status kerusakan mesin dengan mempertimbangkan permasalahan yang sama berulang dapat dikerjakan lebih cepat atau dicegah dengan meningkatkan kemampuan operator maintenance , ketersediaan operator maintenance dan komponen part mesin. Data usulan klasifikasi kerusakan mesin ditandai dengan tabel warna kuning sebagai berikut:

## Tabel 5

## Data Usulan Klasifikasi Kerusakan Mesin Oerlicon Tahun 2019 - 2021
Jenis Kerusakan Total Downtime (jam) Biaya Maintenance Status Preventive Maintenance Level- 2000 Hours 7,0 Rp           4.851.499 Baik Hydraulic : Bocor. 8,0 Rp           4.864.571 Sedang Servo Z Alarm 8,0 Rp           5.209.571 Sedang Emergency : Off 3,3 Rp           1.992.482 Sedang Mesin Tidak Center 5,8 Rp           3.735.160 Sedang Preventive Maintenance Level- 4000 Hours 21,0 Rp         14.299.498 Baik Servo Axid X Alarm 8,0 Rp           4.904.571 Ringan  Sedang Z Servo Alarm 21,0 Rp         13.714.498 Sedang   Berat Saluran Coolant : Macet 1,5 Rp              979.607 Ringan Preventive Maintenance Level- 2000 Hours 7,0 Rp           4.571.499 Baik Preventive Maintenance Level- 4000 Hours 32,3 Rp         21.061.550 Baik Preventive Maintenance Level- 2000 Hours 6,0 Rp           3.918.428 Baik Jarak Dimensi Pada Display Dan Aktual Berbeda 8,0 Rp           5.064.571 Sedang Alarm Y Servo , Isi Oli Spindle 1,5 Rp              919.607 Ringan  Sedang Alarm Servo Z Dan Overtravel 16,1 Rp           9.987.346 Sedang   Berat Axis Y Erorr 2,0 Rp           1.306.143 Baik Ringan Axis Y Erorr Naik Sendiri 2,7 Rp           1.737.741 Ringan  Sedang
Tabel 6

## Data Usulan Klasifikasi Kerusakan Mesin Oerlicon Tahun 2019 - 2021
Jenis Kerusakan Total Downtime (jam) Biaya Maintenance Status Preventive Maintenance Level- 4000 Hours 14,0 Rp           8.862.998   Baik Hydraulic Dinyalakan Axis Y Bergerak Ke Arah X 5,0 Rp           3.005.357 Sedang Axis Y Maju Sendiri 3,0 Rp           1.839.214 Ringan Sedang Spindle Y Bergerak Sendiri 1,5 Rp              919.607 Ringan

## 3. Perhitungan Dengan Metode Markov Chain
A. Penentuan Transisi Status Mesin Dan Probabilitas Status Awal
Tabel 7

## Transisi Status Mesin
Status akhir (j)
Status awal (i) 1 (j) 2 (j) 3 (j) 4 (j) Baik Ringan Sedang Berat Jumlah 1 (i) Baik 6 0 0 0 6 2 (i) Ringan 1 2 0 0 3 3 (i) Sedang 0 4 6 0 10 4 (i) Berat 0 0 2 0 2 Jumlah 7 6 8 0 21
Data transisi status mesin digunakan untuk menghitung probabilitas status awal dengan rumus:
𝐏𝒂𝒘𝒂𝒍 =
…………………………………………………………………………… (1.1)
Contoh Perhitungan:
P1 = 0,286
Sehingga didapat Tabel 8 Probabilitas Status Awal yaitu:
Tabel 8 Probabilitas Status Awal Baik 0,286 Ringan 0,143 Sedang 0,476 Berat 0,095

## B. Penentuan Probabilitas Transisi n- Langkah
Probabilitas Transisi n – Langkah dihitung dengan data Tabel. 5 Transisi Status Mesin dengan rumus:
Pn – Langkah =
…………………………………………………(1.2)
Contoh Perhitungan =
Pn Langkah 11 =
Sehingga didapat Tabel 9 Probabilitas Transisi n- Langkah sebagai berikut:

## Tabel 9
Probabilitas Transisi n- Langkah Status akhir (j) Status awal (i) 1 (j) 2 (j) 3 (j) 4 (j) Baik Ringan Sedang Berat 1 (i) Baik 1 0 0 0 2 (i) Ringan 0,333 0,667 0 0 3 (i) Sedang 0 0,4 0
, 6 0
4 (i)
Berat 0 0 1 0

## C. Penentuan Probabilitas Transisi Perawatan Usulan
Probabilitas transisi perawatan usulan Ptpu(j) dihitung dengan rumus: Ptpu(j) = P Status Awal x Pn – Langkah ………………………………..………………..(1.3) Contoh Perhitungan=
Ptpu(j) 11 = 0,286 x 1 = 0,286 Sehingga  diperoleh Tabel  10 Hasil  Probabilitas  Transisi  Perawatan  Usulan sebagai berikut:

## Tabel 10 Hasil Probabilitas Transisi Perawatan Usulan
Status akhir (j) Status awal (i) 1 (j) 2 (j) 3 (j) 4 (j) Baik Ringan Sedang Berat 1 (i) Baik 0,286 0 0 0 2 (i) Ringan 0,095 0,095 0 0 3 (i) Sedang 0 0,057 0,286 0 4 (i) Berat 0 0 0,476 0

## D. Penentuan Probabilitas Transisi Kerusakan Mesin
Probabilitas Transisi Kerusakan Mesin Ptkm dihitung dengan  rumus :
𝐏 tkm
=
…………………………………………………………………………… (1.4) Contoh Perhitungan =
Ptkm =
Sehingga  diperoleh Tabel  11 Hasil  Probabilitas  Transisi  Kerusakan  Mesin sebagai berikut:
Tabel 11 Hasil Probabilitas Transisi Kerusakan Mesin Status akhir (j) Status awal (i) 1 (j) 2 (j) 3 (j) 4 (j) Baik Ringan Sedang Berat 1 (i) Baik 1 0 0 0 2 (i) Ringan 0,5 0,5 0 0 3 (i) Sedang 0 0,167 0,833 0 4 (i) Berat 0 0 1 0
E. Penentuan Biaya Rata- Rata Perawatan Mesin
a. Biaya Rata-Rata Preventive Maintenance (PM)
Biaya rata-rata PM = Rp. 57.565.473 / 6 = Rp. 9.549.245. Jumlah PM selama tahun 2019 - 2021 adalah 6 kali.
b. Biaya Rata-Rata Corrective Maintenance (CM)
Biaya rata-rata CM = Rp. 117.745.501 / 15 = Rp. Rp. 7.849.700. Jumlah CM selama tahun 2019 - 2021 adalah 15 kali.
c. Biaya  Rata-Rata  Perawatan  =  Rp.  9.549.245  +  Rp.  7.849.700  =  Rp. 17.443.946
F. Biaya PM Dan CM Perusahaan
a. Status Kerusakan Ringan
= (0,5 x Rp. 17.443.946 ) + ( 0,5 x Rp. 17.443.946 ) = Rp. 17.443.946
b. Status Kerusakan Sedang
= (0,167 x Rp. 17.443.946 ) + ( 0,833 x Rp. 17.443.946 ) = Rp. 17.443.946
c. Status Kerusakan Berat
= (1 x Rp. 17.443.946 )= Rp. 17.443.946
G. Biaya PM Dan CM Usulan
a. Status Kerusakan Ringan
= (0,095 x Rp. 17.443.946 ) + ( 0,095 x Rp. 17.443.946 ) = Rp. 3.322.656
b. Status Kerusakan Sedang
= (0,057 x Rp. 17.443.946 ) + ( 0,286 x Rp. 17.443.946 ) = Rp. 5.980.781
c. Status Kerusakan Berat
= (0,476 x Rp. 17.443.946 )= Rp. 8.306.641
H. Perencanaan  Usulan  Penjadwalan  PM  Untuk  Tahun  2022,  2023,  2024 Berdasarkan Perhitungan Metode Markov Chain .
Perhitungan  metode Markov  Chain menggunakan  data  perawatan kerusakan  mesin Oerlicon selama  3  tahun  periode  2019,  2020,  2021  dengan waktu PM 87,25 jam dan biaya Rp. 57.565.473. Perawatan PM mesin dilakukan
selama  3  tahun  sebanyak  6  kali  dengan  jangka  waktu  setiap  6  bulan.  Maka diusulkan jadwal PM untuk tahun 2022, 2023, 2024 sebagai berikut:
Usulan PM = ………………………..(1.5) Contoh Perhitungan = Kondisi Kerusakan Ringan = = 31 jam (Dibulatkan ke atas)
Sehingga  diperoleh Tabel  12 Total  Biaya  Dan  Waktu  PM  Tahun  2022,  2023, 2024 sebagai berikut:
Tabel 12

## Total Biaya Dan Waktu PM Tahun 2022, 2023, 2024
Kondisi Kerusakan Biaya Perawatan (usulan) Biaya Perawatan (perusahaan) Waktu Perawatan Perusahaan Total Waktu PM Ringan Rp. 19.935.938 Rp. 57.565.473 87,25 31 Sedang Rp. 35.884.688 Rp. 57.565.473 87,25 55 Berat Rp. 49.839.844 Rp. 57.565.473 87,25 76
Setelah  mendapat  usulan  PM  selama  3  tahun  ke  depan.  Maka  penjadwalan perawatan untuk setiap 1 kali perawatan adalah sebagai berikut:
Jadwal PM = ……………….…..(1. 6) Contoh Perhitungan = Kondisi Kerusakan Ringan = = 6 jam.
Sehingga  diperoleh Tabel  13 Total  Biaya  Dan  Waktu  PM  Setiap  1  Kali Perawatan sebagai berikut:
Tabel 13

## Total Biaya Dan Waktu PM Setiap 1 Kali Perawatan
Kondisi Kerusakan Biaya Perawatan (usulan) Biaya Perawatan (perusahaan) Waktu Perawatan Perusahaan Total Waktu PM Ringan Rp. 3.322.656    Rp. 17.443.946 31,0 6 Sedang Rp. 5.980.781    Rp. 17.443.946 55,0 19 Berat Rp. 8.306.641    Rp. 17.443.946 76,0 37 Setelah didapat total biaya dan waktu PM setiap 1 kali perawatan maka jadwal periode PM usulan per 1 tahun adalah sebagai berikut:
Periode PM = ……………….… (1.7)
Contoh Perhitungan = Kondisi Kerusakan Ringan = = 1 bulan.
Sehingga  diperoleh Tabel  14 Total  Biaya  Dan  Waktu  PM  Setiap  1  Kali Perawatan sebagai berikut:
Tabel 14 Total Biaya Dan Waktu PM Setiap 1 Kali Perawatan Kondisi Kerusakan Waktu Perawatan (usulan) Waktu Perawatan (perusahaan) Bulan Dalam Setahun Total Waktu PM Ringan 6 87,25 12,0 1 Sedang 19 87,25 12,0 3 Berat 37 87,25 12,0 5
Dari Tabel  14 Total  Biaya  Dan  Waktu  PM  Setiap  1  Kali  Perawatan    dengan metode Markov  Chain maka  dapat  diusulkan  periode  penjadwalan  perawatan
Preventive  Maintenance (PM)  mesin Oerlicon yaitu  setiap  1  bulan  dalam  1 tahun, diambil dari frekuensi paling kecil yaitu kondisi kerusakan ringan selama 1 bulan.
Berdasarkan  hasil  perhitungan  pada Tabel.  10 Total  Biaya  Dan  Waktu  PM Tahun 2022, 2023, 2024 di atas maka diperoleh nilai optimal penghematan biaya dan  waktu  dari  usulan  perawatan  mesin Oerlicon untuk  periode  tahun  2022, 2023, 2024 yaitu:
a. Untuk  kondisi  kerusakan  ringan  nilai  penghematan  adalah  sebesar  Rp. 37.629.535 atau 65% dengan penghematan waktu sebesar 56,25 jam.
b. Untuk  kondisi  kerusakan  sedang  nilai  penghematan  adalah  sebesar  Rp. 21.680.785 atau 37,6% dengan penghematan waktu sebesar 32,25 jam
c. Untuk  kondisi  kerusakan  berat  nilai  penghematan  adalah  sebesar  Rp. 7.725.628 atau 13,4% dengan penghematan waktu sebesar 11,25 jam

## Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan  yang  telah  dilakukan  dapat  ditarik kesimpulan sebagai berikut: 1). Nilai penghematan optimal biaya perawatan PM mesin Oerlicon yang diusulkan untuk tahun 2022, 2023, 2024 untuk kondisi kerusakan ringan nilai  penghematan  adalah  sebesar  Rp.  37.629.535  atau  65%.  Untuk  kondisi  kerusakan sedang  nilai  penghematan  adalah  sebesar  Rp.  21.680.785  atau  37,6%.  Untuk  kondisi kerusakan berat nilai penghematan adalah sebesar Rp. 7.725.628 atau 13,4% dari biaya rata-rata  perawatan  pada  tahun  2019,  2020,2021  sebesar  Rp.  57.565.473.  2).  Nilai penghematan optimal waktu perawatan PM mesin Oerlicon yang diusulkan untuk tahun 2022,  2023,  2024  untuk  kondisi  kerusakan  ringan  sebesar  56,25  jam.  Untuk  kondisi kerusakan sedang sebesar 32,25 jam. Untuk kondisi kerusakan berat sebesar 11,25 jam dari  total  waktu  PM  pada  tahun  2019,  2020,  2021  sebesar  87,25  jam.  3).  Berdasarkan perhitungan  metode Markov  Chain diusulkan  jadwal  perawatan  PM  adalah  setiap  1
bulan sekali per tahun menggantikan jadwal lama yaitu setiap 6 bulan sekali per tahun. Jadwal  usulan  diasumsikan  dengan  kondisi  tersedianya operator  maintenance , kemampuan/ skill operator maintenance dan part mesin.

## BIBLIOGRAFI
Allo,  D.  G.,  Hatidja,  D.,  &  Paendong,  M.  (2013).  Analisis  Rantai  Markov  untuk Mengetahui  Peluang  Perpindahan  Merek  Kartu  Seluler  Pra  Bayar  GSM  (Studi Kasus Mahasiswa Fakultas Pertanian Unsrat Manado). JURNAL MIPA UNSRAT ONLINE 2 (1) 17-22 .
Angkat,  S.  J.  (2017). Menentukan  Kebijakan  Pemeliharaan  Mesin  Screw  Press Menggunakan  Metode  Overall  Equipment  Effectiveness  (OEE),  Markovian Decision  Process  Dan  Reliability  Engineering  Pada  PT.  PP.  London  Sumatra Indonesia, Tbk. Begerpang (Pom). Medan: Universitas Sumatera Utara.
Candra, A. (2020). Perencanaan Analisa Pemeliharaan Mesin Menggunakan Pendekatan Markov Chain di PT. Cardsindo Tiga Perkasa. JITMI Vol.3 No.1, Maret 2020 .
Eliyus, A. R., Alhilman, J., & Sutrisno, S. (2014). Estimasi Biaya Maintenance Dengan Metode  Markov  Chain  Dan  Penentuan  Umur  Mesin  Serta  Jumlah  Maintenance Crew  Yang  Optimal  Dengan  Metode  Life  Cycle  Cost  (Studi  Kasus:  Pt  Toa Galva). Vol 1 No 02 (2014): Jurnal Rekayasa Sistem & Industri - Oktober 2014 .
Irdianto,  I.,  &  Suhartini.  (2019).  Penggunaan  Metode  Markov  Chain  Dalam Penjadwalan  Perawatanmesin  Untuk  Meminimalkan  Biaya  Kerusakan  Mesin Dan Perawatan Mesin Mill 303 Di Pt. Steel Pipe Industry Of Indonesia Unit  3. Journal  Of  Industrial  And  Systems  Optimization  Volume  2,  Nomor  1,  Bulan 2019, 11-17 .
Maulana, D. S., Handoko, F., & Adriantantri, E. (2019). Perencanaan Perawatan Mesin Dengan  Menggunakan  Metode  Markov  Chain  Di  Pt.  Karyamitra  Budisentosa Pandaan.
Sanusi, Saputra, T., & Hidayat, H. (2020). Perencanaan Perawatan Mesin Menggunakan Metode  Markov  Chain  untuk  Meminimumkan  Biaya  Perawatan  di  PT  Mencast Offshore and Marine Batam . Vol. 5 No. 02 (2020): Jurnal Teknik Ibnu Sina (JT- IBSI).
Shella,  T.  (2018). Perencanaan  Pemeliharaan  Mesin  Burner  Pada  Tungku  Peleburan Alumunium Dengan Menggunakan Metode Markov Chain Untuk Meminimalkan Biaya  Pemeliharaan  (Studi  Kasus  Di  Umkm  Tajusa  Drumband  Yogyakarta). Yogyakarta: Universitas Islam Negeri Sunan Kalijaga Yogyakarta.
Sholeh,  A.  S.,  Anna,  I.  D.,  Novianti,  T.,  &  Findiastuti,  W.  (2018).  Penjadwalan Maintenance  Mesin  Dd10  Dengan  Menggunakan  Metode  Markov  Chain. Tekmapro Vol.13, No.2, .
W., E. P., & Ilma, F. (2012).  Perencanaan Pemeliharaan Mesin Dengan Menggunakan Metode  Markov  Chain  Untuk  Mengurangi  Biaya  Pemeliharaan  Di  Pt.  Philips Indonesia. Prosiding  Seminar  Nasional  Aplikasi  Sains  &  Teknologi  (SNAST) Periode III .

## Copyright holder:
Aji Wahyuning Prastya; Rendiyatna Ferdian (2022)

## First publication right:
Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia
This article is licensed under: