ISSN: 1978-1105

## PENENTUAN JADWAL PERAWATAN KOMPONEN KRITIS PADA MESIN MTU 12V2000G65 DI PLTD TERSEBAR PT PLN (PERSERO) AREA TUAL
(Studi Kasus : PLTD Wonreli)
J. M. Tupan
Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknik Universitas Pattimura, Ambon
B. J. Camerling
Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknik Universitas Pattimura, Ambon
Maknun Amin
PLN Wilayah Maluku dan Maluku Utara, Ambon

## ABSTRAK
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menentukan  jadwal  perwatan  komponen  kritis  pada  mesin MTU 12V200G65 pada PLTD Wonreli.Tahapan penelitian ini dimulai dengan menentukan mesin kritis dengan Metode  Critical  Analysis.  Setelah  itu  dilanjutkan  dengan  menentukan  komponen  kritis  menggunakan Diagram  Pareto.  Kemudian  menentukan  probability  density  function  dan  reabilitas  dari  komponen- komponen  kritis.  Setelah  itu,  menentukan  interval  perawatan  komponen-komponen  kritis  menggunakan kriteria minimasi downtime.Berdasarkan hasil pengolahan data yang telah dilakukan, ditemukan bahwa mesin  kritis  adalah  MTU  Group  Fuel  System  Low  Pressure.  Komponen  Fuel  Delivery  Pump  menjadi komponen  kritis  dari  mesin  MTU  12V200G65.  Tindakan  perawatan  yang  perlu  dilakukan  perusahaan dalam  mengatasi  gangguan  pada  komponen  kritis  adalah  dengan  melakukan  pemeriksaan  pada  setiap komponen  kritis.  Interval  penggantian  pencegahan  bagi  komponen  Fuel  Delivery  Pump  adalah  1009 Jam.  Sedangkan  interval  pemeriksaan  dari  tiap  komponen  relativ  sama  yaitu  182.5 Jam,  dan  frekuensi optimal pemeriksaan tiap komponen adalah 3 kali/ bulan.
Kata Kunci :Komponen Kritis, Interval Perawatan, reliabilitas, availability, penjadwalan

## ABSTRACT
This  study  is  aimed  to  determine  the  maintenance  schedule  for  critical components  of  the  12V200G65 MTU  machines  in  the  Wonreli  PLTD.  It  begins  by  determining  the  critical  machines  with  the  Critical Analysis  Method  followed  by  determining  the  critical  components  with  the  Pareto  Diagram,  the probability density function and the reliability of critical components, and the maintenance intervals for critical components using the downtime minimization criteria. Based on the study’s results, we find that the  critical  engine  is  the  MTU  Group  Fuel  System  Low  Pressure  and  critical  components  of  the 12V200G65 MTU engine are the Fuel Delivery Pump Components. As maintenance actions, the company has needed to check each of the critical components to overcome the disturbance on critical components. The  preventative  replacement  interval  for  the  Fuel  Delivery  Pump  component  is  1009  Hours  while  the inspection interval is relatively the same, namely 182.5  hours, and the  optimal inspection frequency for each component is 3 times/month.
Keywords: Critical Components, Maintenance Intervals, Reliability, Availability, Scheduling

## PENDAHULUAN
PT  PLN  (Persero)  Area  Tual  yang  melayani  kebutuhan  ketenagalistrikan  pada  16  (enam  belas) sistem kelistrikan meliputi Kabupaten Maluku Tenggara, Maluku Tenggara Barat dan Maluku Barat Daya dituntut  agar  dapat  melayani  pasokan  secara  kontinyu  aman  handal  dan  ramah  lingkungan.  Sistem kelistrikan  pada  kepulauan  ini  sebagaian  besar  disuplai  menggunakan  pembangkit  listrik  tenaga  diesel (PLTD).  Pasokan  listrik  ke  sistem  ini  akan  tetap  stabil  apabila  PLTD  tetap  beroperasi  dan  salah  satu faktor penting agar tetap beroperasi adalah keandalan mesin itu sendiri.
Pada PLTD tersebar PT PLN (Persero) Area Tual terdiri dari beberapa merek dan type mesin diesel. Salah  satu  merek  dan  type  yang  mempunyai  populasi  terbesar  adalah  MTU  12V2000  G65  yang merupakan  mesin  utama  pada  sistem  kelistrikan  pulau  terluar.  Proses  produksi  pada  PLTD  bersifat continous  process,  apabila  salah  satu  komponen  atau  peralatan  mengalami  kerusakan  /kegagalan  akan menyebabkan terhentinya keseluruhan fungsi.
Kerusakan  mesin/  peralatan secara tiba-tiba  merupakan  permasalahan besar  yang  sering  ditemui di PLTD tersebar PT PLN (Persero) Area Tual yang mengakibatkan seringnya  terjadi penghentian operasi
(downtime),  dan  mengakibatkan  proses  produksi  harus  terhenti  untuk  melakukan  perbaikan.  Setiap kerusakan  pada  mesin  memang  tidak  dapat  diketahui  secara  pasti  kapan  terjadinya.  Oleh  sebab  itu, diperlukan  suatu  tindakan  perawatan  mesin/  peralatan  untuk  dapat  mencegah  terjadinya  kerusakan. Strategi  yang tepat untuk menjaga  mesin agar dapat  beroperasi adalah  dengan cara menentukan interval waktu  perawatan  peralatan  yang  optimal  dengan  tujuan  minimasi downtime yang  nantinya  akan  dibuat dalam  bentuk  jadwal  perawatan.  Untuk  itu preventive  maintenance digunakan  untuk merancang  jadwal komponen  kritis  sangat  diperlukan  untuk  menghindari  hal-hal  yang  tidak  diinginkan. Sehingga  dari kejadian  ini  berdampak  pada  terhentinya  pasokan  kelistrikan  dan  terjadinya  pemadaman  bergilir. Tentunya ini berpengaruh terhadap citra perusahaan dan tingkat kepuasan pelayanan PLN.
Solusi  untuk  mengatasi  masalah  diatas  adalah  menjalankan sparepart  management.  Langkah pertamanya  adalah  dengan  membuat  analisa critical  sparepart  list.    Analisa  ini  akan  berhubungan  erat dengan analisa critical equipment. Analisa critical sparepart list adalah analisa yang dilakukan pada suku cadang  mesin  untuk  menetapkan  prioritas  suku  cadang  yang  perlu  di-stok  dan  mana  yang  tidak  perlu. Diharapkan  dengan  skripsi  ini  memberi  banyak    manfaat  dari  melakukan  analisa  critical  sparepart diantaranya  adalah  untuk  mengalokasikan  biaya maintenance secara  lebih  tepat  dan  efisien,  untuk menurunkan  unplanned  downtime  mesin  yang  berdampak  besar,  untuk  membuat  program preventive maintenance dapat  berjalan  lebih  baik,  meningkatkan kinerja    pembangkit  dari  sisi availability dan performance maintenance.
Untuk  mendukung analisa  pada permasalahan  tersebut maka  digunakanlah  metode  analisa  ABC untuk  menentukan critical  part yang  paling  penting  dan  perlu  dipersiapkan  untuk  mengatasi  gangguan yang kemungkinan bessar terjadi. Analisa ABC tersebut didukung dengan menggunakan teori reliability sehingga dengan lebih mudah menginventarisasi critical part sesuai dengan tingkat kepentingannya. Oleh karena  itu  penulis  mengambil  judul  sripsi “Penentuan Jadwal Perawatan  Komponen  Kritis  Pada  Mesin MTU 12V2000G65 DI PLTD Tersebar PT PLN (Persero) Area Tual (Studi Kasus : PLTD Wonreli) ” .
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah menentukan komponen kritis  mesin  MTU  12V2000G65  pada PLTD Tersebar PT PLN (Persero) Area Tual, mengevaluasi tindakan perawatan yang dilakukan terhadap komponen  kritis  mesin  MTU  12V2000G65  pada  PLTD  Tersebar  PT  PLN  (Persero)  Area  Tual dan menentukan  interval  waktu  perawatan  komponen  kritis  mesin  MTU  12V2000G65  yang  optimal  dengan tujuan minimasi downtime.

## LANDASAN TEORI Pengertian Perawatan
Perawatan  merupakan  suatu  fungsi  yang  sama  pentingnya  dengan  produksi  pada  suatu  perusahaan atau  pabrik.  Hal  ini  karena  peralatan  atau fasilitas  yang  kita  gunakan  memerlukan  pemeliharaan  atau perawatan agar peralatan atau fasilitas dapat digunakan terus agar kegiatan produksi dapat berjalan lancar. Berikut adalah pengertian pemeliharaan dari beberapa sumber :
1. Menurut  Dhillon  (2002)  pemeliharaan  merupakan  semua  tindakan  yang  dilakukan  untuk mempertahankan atau mengembalikan item atau peralatan ke keadaan tertentu.
2. Menurut  Assauri  (2008)  perawatan  merupakan  kegiatan  yang  dilakukan  untuk  memelihara  dan menjaga  peralatan  atau  fasilitas  dan  mengadakan  perbaikan  atau  penggantian  sehingga  dapat memperoleh suatu kegiatan proses produksi yang memuaskan dan sesuai dengan yang direncanakan.
3. Menurut  Ngadiyono  (2010)  kegiatan  pemeliharaan  meliputi  maintenance,  repair  dan  overhaul.  Jadi pemeliharaan dapat didefinisikan sebagai semua tindakan yang bertujuan untuk mempertahankan atau memulihkan  komponen  atau  mesin  kekeadaan  ideal  sehingga  dapat  menjalankan  fungsimya  sesuai dengan kebutuhan perusahaan.
4. Menurut  Ginting  (2009)  pemeliharaan  adalah  suatu  kegiatan  yang  dilakukan  untuk  menjamin kelangsungan fungsional mesin atau sistem produksi supaya beroperasi secara maksimal.
Tujuan utama pemeliharaan dapat diidentifkasikan sebagai berikut (Sodikin, 2008) :
1. Memperpanjang umur dari mesin atau fasilitas.
2. Menjamin  ketersedian  peralatan  yang  digunakan  untuk  kegiatan  produksi  atau  jasa  agar  dapat digunakan secara optimal.
3. Menjamin  kesiapan  operasional  keseluruhan  peralatan  agar  dapat  digunakan  dalam  keadaan  darurat setiap dibutuhkan, misalnya seperti unit yang digunakan sebagai cadangan.
4. Menjamin keselamatan kerja operator yang menggunakan peralatan tersebut.
Kegiatan  perawatan  yang  dapat  dilakukan  oleh  perusahaan  atau  pabrik  dapat  dibedakan  menjadi beberapa macam, yaitu :
1. Corrective  Maintenance  Perawatan  yang  dilakukan  setelah  terjadinya  kerusakan  atau  kelainan  pada fasilitas  atau  peralatan  sehingga  tidak  dapat  berfungsi  dengan  baik.  Tindakan  perawatan  yang dilakukan biasanya berupa perbaikan atau reparasi.
2. Preventive Maintenance Pemeliharaan pencegahan adalah kegiatan pemeliharaan atau perawatan yang dilakukan  untuk  mencegah  timbulnya  kerusakan-kerusakan  yang  tidak  terduga  dan  menentukan kondisi  atau  keadaan  yang  menyebabkan  fasilitas  produksi  mengalami  kerusakan  pada  waktu  yang digunakan dalam proses produksi. Maintenance yang dilakukan perusahaan dapat dibedakan atas dua kegiatan, yaitu:
a. Routine  Maintenance adalah  kegiatan  pemeliharaan  dan  perawatan  yang  dilakukan  secara  rutin, misalnya  melakukan  pembersihan  fasilitas/  peralatan,  pemberian  minyak  pelumas  dan  melakukan pengecekan oli yang dilakukan setiap hari.
b. Periodic Maintenance adalah kegiatan digunakan dapat berdasarkan jam kerja mesin atau fasilitas.
Jenis-Jenis Perawatan (Priyanta, 2000)

## Penentuan Komponen Kritis
Komponen  kritis  adalah  kondisi  suatu komponen  yang  berpotensi  mengalami  kerusakan  yang berpengaruh  pada  keandalan  operasional  unit  sistem  Penilaian  komponen  kritis  dapat  dilakukan  dengan menggunakan pendekatan critical analysis dengan menggunakan empat kriteria yaitu :
1. Frekuensi  kerusakan  tinggi  Frekuensi  kerusakan  yang  tinggi  pada  suatu  komponen  jika  tidak  segera dilakukan tindakan perbaikan dapat merambat ke komponen utama yang berpotensi menimbulkan unit tidak dapat beroperasi (breakdown).
2. Dampak kerusakan pada sistem Apabila terjadi kerusakan pada komponen akan menyebabkan sistem tidak berfungsi maksimal atau gagala melaksanakan fungsinya.
3. Pembongkaran dan pemasangannya sulit Penggantian terhadap komponen yang rusak harus dilakukan pembongkaran,  komponen  diperbaiki  atau  diganti  yang  baru,  lalu  dilakukan  pemasangan  kembali. Faktor yang mempengaruhi kriteria ini antara lain :
- Posisi komponen
- Alat yang digunakan untuk pembongkaran
- Waktu yang diperlukan
- Mekanik yang berpengalaman
- Biaya jasa
4. Harga  komponen  mahal  Harga  komponen  disebut  mahal apabila  harga  komponen  tersebut  di  atas harga rata-rata seluruh komponen yang ada pada satu mesin.

## Analisis ABC
Analisis ABC atau dikenal dengan klasifikasi Pareto merupakan salah satu metode yang digunakan untuk memecahkan masalah penentuan titik optimum, baik jumlah pemesanan maupun order point, serta berguna dalam menentukan barangbarang yang harus diprioritaskan. Analisis ABC sangat berguna dalam memfokuskan perhatian manajemen terhadap penentuan jenis barang yang paling penting dalam sebagian besar investasi. Analisis ABC didasarkan pada sebuah konsep yang dikenal dengan nama Hukum Pareto (Ley  de  Pareto),  dari  nama  ekonom  dan  sosiolog  Italia,  Vilfredo  Pareto  (1848-1923).  Hukum  Pareto menyatakan  bahwa  sebuah  grup  selalu  memiliki  persentase  terkecil  (20%)  yang  bernilai  atau  memiliki dampak terbesar (80%). Pada tahun 1940-an, Ford Dickie dari General Electric mengembangkan konsep Pareto ini untuk menciptakan konsep ABC dalam klasikasi barang persediaan.
Berdasarkan hukum Pareto, analisis ABC dapat menggolongkan barang berdasarkan peringkat nilai dari nilai tertinggi hingga terendah, dan kemudian dibagi menjadi kelas-kelas besar terprioritas; biasanya kelas dinamai A, B, C, dan seterusnya secara berurutan dari peringkat nilai tertinggi hingga terendah, oleh
karena itu analisis ini dinamakan “Analisis ABC”. Umumnya kelas A memiliki jumlah jenis barang yang sedikit, namun memiliki nilai yang sangat tinggi.
Dalam  hal  ini,  saya  akan  menggunakan  tiga  kelas,  yaitu:  A,  B,  dan  C,  di  mana  besaran  masing-masing kelas ditentukan sebagai berikut (Sutarman, 2003, p. 144 – 145) : 1. Kelas  A,  merupakan  barang-barang  dalam  jumlah  unit  berkisar  15-20%  dari total  seluruh  barang, tetapi merepresentasikan 75-80% dari total nilai uang.
2. Kelas  B,  merupakan  barang-barang  dalam  jumlah  unit  berkisar  20-25%  dari  total  seluruh  barang, tetapi merepresentasikan 10-15% dari total nilai uang.
3. Kelas  C,  merupakan  barang-barang  dalam  jumlah  unit  berkisar  60-65%  dari  total  seluruh  barang, tetapi merepresentasikan 5-10% dari total nilai uang.
Adapun langkah-langkah atau prosedur klasikasi barang dalam analisis ABC adalah sebagai berikut:
1. Menentukan jumlah unit untuk setiap tipe barang.
2. Menentukan harga per unit untuk setiap tipe barang.
3. Mengalikan  harga  per  unit  dengan  jumlah  unit  untuk  menentukan  total  nilai  uang  dari  masing- masing tipe barang.
4. Menyusun urutan tipe barang menurut besarnya total nilai uang, dengan urutan pertama tipe barang dengan total nilai uang paling besar.
5. Menghitung persentase kumulatif barang dari banyaknya tipe barang.
6. Menghitung persentase kumulatif nilai uang barang dari total nilai uang.
7. Membentuk kelas-kelas berdasarkan persentase barang dan persentase nilai uang barang.
8. Menggambarkan kurva analisis ABC (bagan Pareto) atau menunjuk tingkat kepentingan masalah.

## Distribusi Kerusakan
Distribusi  kerusakan  adalah  informasi  mengenai  umur  pakai  suatu  peralatan.  Distribusi  yang digunakan  pada  penelitian ini adalah  distribusi  yang  menggunakan  variabel acak  yang  kontinyu (waktu, jarak,  temperatur).  Adapun  distribusi  kerusakan  yang  umum  digunakan  sebagai  model  distribusi keandalan yaitu :
1. Distribusi Weibull 2. Distribusi Normal
3. Distribusi Lognormal 4. Distribusi Eksponensial

## Identifikasi Distribusi Kerusakan
1. Index of Fit (r)
Dengan  metode  Least  Square  Curve  Fitting,  dicari  nilai  index of  fit  (r)  atau  koefisien  korelasi. Distribusi  yang  digunakan  dalam  metode  LSCF  adalah  distribusi  Weibull,  distribusi  eksponensial, distribusi  normal,  dan  distribusi  lognormal.  Dalam  menentukan  distribusi  yang  digunakan,  dapat dilihat dari  nilai index  of fit (r) terbesar. Distribusi  dengan nilai r terbesar selanjutnya akan dipilih untuk diuji dengan menggunakan Goodness of Fit Test.
2. Kebaikan Suai (Goodness of Fit Test)
Setelah perhitungan index of fit dilakukan, tahap selanjutnya adalah perhitungan goodness of fit test untuk nilai index of fit yang terbesar. Uji ini dilakukan dengan membandingkan antara hipotesa nol (H0)  yang  menyatakan  bahwa  data  kerusakan  mengikuti  distribusi  pilihan  dan  hipotesis  alternatif (H1)    yang    menyatakan    bahwa    data    kerusakan tidak    mengikuti    distribusi  pilihan  (Ebeling, 1997).  Tujuan  dilakukannya  uji  kebaikan  suai  yaitu  untuk  mengetahui  validitas  dari  suatu  asumsi distribusi  yang  diperoleh  sebelumnya. Pengujian  goodness  of  fit  yang  dilakukan  ada  tiga  macam, tergantung  dengan distribusi  masing- masing  antara  lain  Mann’s  Test  untuk  distribusi  Weibull, Barlett’s  Test  untuk  distribusi  Eksponensial,  dan  Kolmogorov - Smirnov  Test  untuk  distribusi Normal dan Lognormal.

## Model Penentuan Interval Waktu Penggantian Pencegahan Optimal
Model  penentuan  interval  waktu  penggantian  pencegahan  berdasarkan  kriteria  minimasi  waktu downtime yang digunakan dengan menentukan waktu yang paling optimal dalam melakukan penggantian sehingga total downtime per unit waktu dapat diminimasi. Penggantian ini dilakukan untuk menghindari terhentinya  mesin  akibat  kerusakan  pada  komponen.  Model  ini  digunakan  untuk  mengetahui  interval waktu penggantian pencegahan yang optimal sehingga dapat meminimasi total downtime.
Selain  itu,  tujuan  menentukan  selang  waktu  penggantian  komponen  yang  optimal  adalah  untuk meminimumkan  total  ekspektasi  penggantian  per  satuan  waktu.  Ada  dua  model  dalam  menentukan interval waktu penggantian pencegahan yaitu block replacement dan age replacement.

## 1. Block Replacement
Dalam  metode  block  replacement,  jika  pada  suatu  selang  waktu  tp  tidak  terdapat  kerusakan,  maka tindakan  penggantian  dilakukan  sesuai  dengan  interval  tp.  Jika  sistem  rusak  sebelum  jangka  waktu  tp, maka  dilakukan  penggantian  perbaikan  dan  penggantian  pencegahan  selanjutnya  akan  tetap  dilakukan pada waktu tp dan mengabaikan waktu penggantian perbaikan sebelumnya.
2. Age Replacement
Metode    penentuan    interval    waktu    penggantian    pencegahan  berdasarkan  kriteria  minimasi downtime  yang  digunakan  adalah  Age  Replacement.  Dalam  penggunaan  model  ini  perlu  diketahui konstruksi modelnya yaitu :
Tf = downtime yang dibutuhkan untuk melakukan penggantian kerusakan. Tp = downtime yang dibutuhkan untuk melakukan penggantian pencegahan. f(t) = fungsi kepadatan probabilitas waktu kerusakan.
Pada  metode age  replacement,  tindakan  penggantian  dilakukan  pada  saat  pengoperasian  sudah mencapai  umur  yang  ditetapkan  yaitu  sebesar  tp.  Jika  pada  selang  waktu  tp  tidak  terdapat  kerusakan, maka akan tetap dilakukan penggantian sebagai tindakan pencegahan. Jika sistem mengalami kerusakan pada selang waktu tp, maka dilakukan tindakan penggantian perbaikan dan penggantian berikutnya akan dilakukan berdasarkan perhitungan tp  terhitung mulai dari waktu penggantian perbaikan tersebut. Metode Age Replacement ini dapat digambarkan sebagai berikut:

## Model Penentuan Interval Waktu Penggantian Pemeriksaan Optimal
Selain   tindakan   penggantian   pencegahan,   juga   perlu   dilakukan tindakan pemeriksaan secara teratur  agar  dapat  meminimasi  downtime mesin  akibat  kerusakan  yang  terjadi  secara  tiba-tiba  (Jardine, 1993).  Tujuan  dilakukannya  pemeriksaan  yaitu  untuk  memperpanjang  umur  pemakaian  komponen  atau mesin.

## Konsep Avaliability (Ketersediaan)
Availability  adalah  probabilitas  komponen  atau  sistem  dapat  beroperasi  sesuai  dengan  fungsinya pada saat kondisi operasi setelah dilakukan tindakan penggantian dan pemeliharaan pencegahan.
( ) = 1 − ( )
(1)
Nilai  availability  total  meliputi  penggantian  pencegahan  dan  pemeriksaan  dengan  arti  nilai availability merupakan peluang waktu yang tersedia untuk komponen dapat beroperasi dengan baik.
Ketersediaan  (availability)  adalah  probabilitas  suatu  komponen  atau  sistem  menunjukkan kemampuan  yang  diharapkan  pada  suatu  waktu  tertentu  ketika  dioperasikan  dalam  kondisi  operasional tertentu. Ketersediaan juga dapat dinyatakan sebagai persentase waktu operasional sebuah komponen atau sistem  dapat  beroperasi  dengan  baik  selama  interval  waktu  tertentu.  Besarnya  probabilitas  availability dapat  menunjukkan  besarnya  kemampuan  komponen  untuk  melakukan  fungsinya  setelah  memperoleh perawatan. Semakin tinggi nilai dari availability berarti menunjukkan semakin baiknya kemampuan dari suatu komponen, apabila nilai availability semakin mendekati satu maka semakin tinggi kemampuan dari mesin tersebut untuk menjalankan fungsi-fungsinya.
Ketersediaan  adalah  probabilitas  komponen  berada  dalam  kondisi tidak mengalami kerusakan meskipun  sebelumnya  komponen  tersebut  telah  mengalami  kerusakan  dan  diperbaiki  kembali  pada kondisi operasi normalnya.

## METODE PENELITIAN Variabel
Yang termasuk dalam indikator variabel keputusan dalam penilitian adalah sebagai berikut : a. Mean Time To Failure b. Mean Time To Repair
Variabel  keputusan  merupakan  suatu  indikator  untuk  mencapai  variabel  tujuan. Yang  mana  variabel tujuan adalah untuk menentukan interval waktu perawatan.

## Metode Analisa Data
Metode  analisa  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  Analisa  ABC  dan  Teori Kehandalan/Reliability.
Pada penelitian ini menggunakan beberapa metode yang mendukung, diantaranya adalah sebagai berikut: 1. Analisa ABC
Analisis  ABC  digunakan  untuk  memecahkan  masalah  dengan  penentuan  titik optimum,  baik jumlah  pemesanan  maupun  order  point,  serta  berguna  dalam menentukan  barang-barang  yang  harus diprioritaskan.  Prioritasya  ditentukan dengan  menganalisa  kehandalan  dari  part  kritis  pada  mesin MTU 12V 2000 G65.

## 2. Teori kehandalan/ Reliability
Digunakan untuk mengetahui  kehandalan dari  part  kritis  pada  mesin  MTU  12V2000  G65  yang digunakan sebagai dasar untuk menentukan prioritas part yang harus tersedia.
Tahapan Penelitian enelitian ini dilaksanakan melalui beberapa tahap, yaitu :
1. Studi Pendahuluan
Studi pendahuluan diperlukan guna meneliti lebih lanjut apa yang akan menjadi permasalahan dalam  penelitian.  Studi  pendahuluan  terdiri  dari  studi  literature dan  pengamatan  langsung  di lapangan.
2. Perumusan Masalah dan Tujuan Penelitian
Hasil  studi  pendahuluan  dianalisis  untuk  menentukan  masalah  utama  yang dipilih  sebagai masalah  penelitian.  Selanjutnya,  ditetapkan  tujuan  penelitian untuk  mengarahkan  semua  aktivitas dalam kegiatan penelitian, termasuk pengumpulan data dan analisis.
3. Studi Pustaka
Kegiatan ini dilakukan untuk menelusuri konsep-konsep teoritis yang relevan dengan masalah penelitian  dan  sekaligus  untuk  mengetahui  data,  metode pengumpulan  data  dan  metode  analisis yang tepat dalam menyelesaikan permasalahan penelitian tersebut.
4. Pengumpulan Data
Pada  tahap  ini  dilakukan  dengan  pengambilan  data  lapangan  berupa history terjadinya gangguan  pada  mesin  MTU  12V  2000  G65  serta  melakukan  studi literature  mengenai  data  yang diperoleh.
5. Analisa Data
Data yang telah dikumpulkan selanjutnya diolah dan diintrepretasikan untuk menjawab tujuan penelitian. Pada tahap ini digunakan Analisa ABC dan teori tentang reliability.
6. Kesimpulan dan Saran
Hasil  pengolahan  dan  analisis  data  kemudian  disimpulkan  dengan memperhatikan  tujuan penelitian. Disamping itu, juga diberikan saran  yang berkaitan dengan penggunaan/penerapan hasil penelitian.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Penentuan Mesin Kitis
PT. PLN (Persero) Area Tual memiliki banyak jenis mesin pembangkit listrik diesel, namun mesin MTU  12V2000G65  yang  memiliki  populasi  terbesar.  Mesin  MTU  12V2000G65  ini  juga  merupakan mesin  yang  dijadikan  mesin  utama  dalam  memproduksi  energi  listrik  di  beberapa  unit  PLTD  PT  PLN (Persero) Area Tual.
Populasi Mesin Diesel MTU Pada PT. PLN Area Tual
LOKASI MEREK TYPE NOMOR SERI TAHUN DAYA WONRELI MTU 10V1600G20F 16601001058 2010 250 WONRELI (Ex Dobo) MTU 12V1600G20F 16701003349 2010 500 TOTAL 2 750 SAUMLAKI MTU 12V2000G62 539100565 2003 500 LARAT (Ex Jerol) MTU 12V2000G65 535.300.850 2015 500 LETWURUNG MTU 12V2000G65 535.300.805 2015 500 TEPA MTU 12V2000G65 535.300.823 2015 500 WONRELI MTU 12V2000G65 535.300.821 2015 500 WONRELI MTU 12V2000G65 '535.300.852 2015 500 MOA MTU 12V2000G65 '535.300.833 2015 500 MOA MTU 12V2000G65 '535.300.835 2015 500 ILWAKI MTU 12V2000G65 535.300.824 2015 500 ILWAKI MTU 12V2000G65 535.300.844 2015 500 TUTUKEMBUNG MTU 12V2000G65 535.300.836 2015 500 TUTUKEMBUNG MTU 12V2000G65 535.300.839 2015 500 TUTUKEMBUNG MTU 12V2000G65 535.300.843 2015 500 TUTUKEMBUNG MTU 12V2000G65 535.300.851 2015 500 LARAT MTU 12V2000G65 535.300.841 2015 500 SAUMLAKI MTU 18V2000G63 535102553 2004 700 TOTAL 16 8,200 SAUMLAKI MTU 16V4000G23 527110371 2015 1,280 SAUMLAKI MTU 16V4000G23 527110377 2015 1,280 SAUMLAKI MTU 16V4000G23 527110384 2015 1,280 TOTAL 3 3,840 TOTAL SELURUHNYA 12,790
U r ai an P e k e r jaan (M e li p u ti D e tai l P e k e r jaan , M at e r ial , D at a - D at a ) 1 16- S e p- 17 P L T D I lw a k i 080 - F u e l S y s te m L ow P re s s u re K or e k ti f P e n g g a n ti a n B e a ri n g D e li ve ry P u m p * P e n c e g a h a n K e ru s a k a n 60 2 F u e l D e li ve ry P u m p 2 16- S e p- 17 P L T D I lw a k i 080 - F u e l S y s te m L ow P re s s u re K or e k ti f P e n g g a n ti a n S c re w D ri ve r D e li ve ry P u m p * P e n c e g a h a n K e ru s a k a n 60 2 F u e l D e li ve ry P u m p 3 15 J u li 2017 P L T D I lw a k i 080 - F u e l S y s te m L ow P re s s u re K or e k ti f P e n g g a n ti a n D e li ve ry P u m p 1 s e t (B e a ri n g + S c re w D ri ve r) * R u s a k 10,800 1 F u e l D e li ve ry P u m p 4 03 M a re t 2017 P L T D L a ra t 080 - F u e l S y s te m L ow P re s s u re K or e k ti f P e n g g a n ti a n D e li ve ry P u m p 1 s e t (B e a ri n g + S c re w D ri ve r) * R u s a k 60 8 F u e l D e li ve ry P u m p 5 05 M e i 2017 P L T D L a ra t 080 - F u e l S y s te m L ow P re s s u re K or e k ti f P e n g g a n ti a n D e li ve ry P u m p 1 s e t (B e a ri n g + S c re w D ri ve r) * R u s a k 10,080 8 F u e l D e li ve ry P u m p 6 12 J u n i 2017 P L T D L a ra t 080 - F u e l S y s te m L ow P re s s u re K or e k ti f P e n g g a n ti a n D e li ve ry P u m p 1 s e t (B e a ri n g + S c re w D ri ve r) * R u s a k 10,080 8 F u e l D e li ve ry P u m p 7 9 O k tobe r 2017 P L T D L a ra t 080 - F u e l S y s te m L ow P re s s u re K or e k ti f P e n g g a n ti a n B e a ri n g D e li ve ry P u m p * P e n c e g a h a n K e ru s a k a n 60 8 F u e l D e li ve ry P u m p 8 9 O k tobe r 2017 P L T D L a ra t 080 - F u e l S y s te m L ow P re s s u re K or e k ti f P e n g g a n ti a n S c re w D ri ve r D e li ve ry P u m p * P e n c e g a h a n K e ru s a k a n 60 8 F u e l D e li ve ry P u m p 9 5- S e p- 17 P L T D L e tw u ru n g 080 - F u e l S y s te m L ow P re s s u re K or e k ti f P e n g g a n ti a n D e li ve ry P u m p 1 s e t (B e a ri n g + S c re w D ri ve r) * R u s a k 10,080 8 F u e l D e li ve ry P u m p 10 13 O k tobe r 2017 P L T D L e tw u ru n g 080 - F u e l S y s te m L ow P re s s u re K or e k ti f P e n g g a n ti a n B e a ri n g D e li ve ry P u m p * P e n c e g a h a n K e ru s a k a n 60 8 F u e l D e li ve ry P u m p 11 13 O k tobe r 2017 P L T D L e tw u ru n g 080 - F u e l S y s te m L ow P re s s u re K or e k ti f P e n g g a n ti a n S c re w D ri ve r D e li ve ry P u m p * P e n c e g a h a n K e ru s a k a n 60 8 F u e l D e li ve ry P u m p 12 15 J a n u a ri 2017 P L T D L e tw u ru n g 080 - F u e l S y s te m L ow P re s s u re K or e k ti f P e n g g a n ti a n D e li ve ry P u m p 1 s e t (B e a ri n g + S c re w D ri ve r) * R u s a k 7300 8 F u e l D e li ve ry P u m p 13 8- S e p- 17 P L T D M oa 080 - F u e l S y s te m L ow P re s s u re K or e k ti f P e n g g a n ti a n B e a ri n g D e li ve ry P u m p * P e n c e g a h a n K e ru s a k a n 60 4 & 5 F u e l D e li ve ry P u m p 14 8- S e p- 17 P L T D M oa 080 - F u e l S y s te m L ow P re s s u re K or e k ti f P e n g g a n ti a n S c re w D ri ve r D e li ve ry P u m p * P e n c e g a h a n K e ru s a k a n 60 4 & 5 F u e l D e li ve ry P u m p 15 3- N ov- 17 P L T D M oa 080 - F u e l S y s te m L ow P re s s u re K or e k ti f P e n g g a n ti a n B e a ri n g D e li ve ry P u m p * P e n c e g a h a n K e ru s a k a n 60 4 & 5 F u e l D e li ve ry P u m p 16 3- N ov- 17 P L T D M oa 080 - F u e l S y s te m L ow P re s s u re K or e k ti f P e n g g a n ti a n S c re w D ri ve r D e li ve ry P u m p * P e n c e g a h a n K e ru s a k a n 60 4 & 5 F u e l D e li ve ry P u m p 17 15 M e i 2017 P L T D M oa 080 - F u e l S y s te m L ow P re s s u re K or e k ti f P e n g g a n ti a n D e li ve ry P u m p 1 s e t (B e a ri n g + S c re w D ri ve r) * R u s a k 4,320 4 F u e l D e li ve ry P u m p 18 19 M e i 2017 P L T D M oa 080 - F u e l S y s te m L ow P re s s u re K or e k ti f P e n g g a n ti a n D e li ve ry P u m p 1 s e t (B e a ri n g + S c re w D ri ve r) * R u s a k 7,200 5 F u e l D e li ve ry P u m p 19 6- S e p- 17 P L T D S a u m la k i 080 - F u e l S y s te m L ow P re s s u re K or e k ti f P e n g g a n ti a n D e li ve ry P u m p 1 s e t (B e a ri n g + S c re w D ri ve r) 60 4 F u e l D e li ve ry P u m p 20 3- N ov- 17 P L T D S a u m la k i 080 - F u e l S y s te m L ow P re s s u re K or e k ti f P e n g g a n ti a n B e a ri n g D e li ve ry P u m p * P e n c e g a h a n K e ru s a k a n 60 4 F u e l D e li ve ry P u m p 21 13 O k tobe r 2017 P L T D T e pa 080 - F u e l S y s te m L ow P re s s u re K or e k ti f P e n g g a n ti a n B e a ri n g D e li ve ry P u m p * P e n c e g a h a n K e ru s a k a n 60 8 F u e l D e li ve ry P u m p 22 13 O k tobe r 2017 P L T D T e pa 080 - F u e l S y s te m L ow P re s s u re K or e k ti f P e n g g a n ti a n S c re w D ri ve r D e li ve ry P u m p * P e n c e g a h a n K e ru s a k a n 60 8 F u e l D e li ve ry P u m p 23 19 F e br u a ri 2017 P L T D T e pa 080 - F u e l S y s te m L ow P re s s u re K or e k ti f P e n g g a n ti a n D e li ve ry P u m p 1 s e t (B e a ri n g + S c re w D ri ve r) * R u s a k 7,300 8 F u e l D e li ve ry P u m p 24 9 J u li 2017 P L T D T e pa 080 - F u e l S y s te m L ow P re s s u re K or e k ti f P e n g g a n ti a n D e li ve ry P u m p 1 s e t (B e a ri n g + S c re w D ri ve r) * R u s a k 10,080 8 F u e l D e li ve ry P u m p 25 21- A pr -17 P L T D T u tu k e m bu n g 080 - F u e l S y s te m L ow P re s s u re K or e k ti f P e n g g a n ti a n D e li ve ry P u m p 1 s e t (B e a ri n g + S c re w D ri ve r) * R u s a k 60 4 F u e l D e li ve ry P u m p 26 2- S e p- 17 P L T D T u tu k e m bu n g 080 - F u e l S y s te m L ow P re s s u re K or e k ti f P e n g g a n ti a n D e li ve ry P u m p 1 s e t (B e a ri n g + S c re w D ri ve r) * R u s a k 10,080 4 F u e l D e li ve ry P u m p 27 5 O k tobe r 2017 P L T D T u tu k e m bu n g 080 - F u e l S y s te m L ow P re s s u re K or e k ti f P e n g g a n ti a n B e a ri n g D e li ve ry P u m p * P e n c e g a h a n K e ru s a k a n 60 4 F u e l D e li ve ry P u m p 28 8- S e p- 17 P L T D W on re li 080 - F u e l S y s te m L ow P re s s u re K or e k ti f P e n g g a n ti a n B e a ri n g D e li ve ry P u m p * P e n c e g a h a n K e ru s a k a n 60 4 F u e l D e li ve ry P u m p 29 8- S e p- 17 P L T D W on re li 080 - F u e l S y s te m L ow P re s s u re K or e k ti f P e n g g a n ti a n S c re w D ri ve r D e li ve ry P u m p * P e n c e g a h a n K e ru s a k a n 60 4 F u e l D e li ve ry P u m p 30 3- N ov- 17 P L T D W on re li 080 - F u e l S y s te m L ow P re s s u re K or e k ti f P e n g g a n ti a n B e a ri n g D e li ve ry P u m p * P e n c e g a h a n K e ru s a k a n 60 4 F u e l D e li ve ry P u m p 31 3- N ov- 17 P L T D W on re li 080 - F u e l S y s te m L ow P re s s u re K or e k ti f P e n g g a n ti a n S c re w D ri ve r D e li ve ry P u m p * P e n c e g a h a n K e ru s a k a n 60 4 F u e l D e li ve ry P u m p 32 15 J u li 2017 P L T D W on re li 080 - F u e l S y s te m L ow P re s s u re K or e k ti f P e n g g a n ti a n D e li ve ry P u m p 1 s e t (B e a ri n g + S c re w D ri ve r) * R u s a k 4,320 4 F u e l D e li ve ry P u m p 33 16 D e s e m be r 2017 P L T D W on re li 080 - F u e l S y s te m L ow P re s s u re K or e k ti f P e n g g a n ti a n D e li ve ry P u m p 1 s e t (B e a ri n g + S c re w D ri ve r) * R u s a k 4,320 4 F u e l D e li ve ry P u m p U r ai an P e k e r jaan (M e li p u ti D e tai l P e k e r jaan , M at e r ial , D at a - D at a ) 1 29 M e i 2017 P L T D I lw a k i 500 - M on it or in g , C on tr ol a n d R e g u la ti n g D e vi c e s K or e k ti f P e n g g a n ti a n A D E C A k iba t E rr or ( E le c tr y c S y s te m ) 360 2 E C U 2 21 M a re t 2017 P L T D M oa 500 - M on it or in g , C on tr ol a n d R e g u la ti n g D e vi c e s K or e k ti f P e n g g a n ti a n A D E C A k iba t E rr or ( E le c tr y c S y s te m ) 360 5 E C U 3 13 F e br u a ri 2017 P L T D W on re li 500 - M on it or in g , C on tr ol a n d R e g u la ti n g D e vi c e s K or e k ti f P e n g g a n ti a n S A M A k iba t E rr or ( E le c tr y c S y s te m ) 360 4 E C U 4 23 J a n u a ri 2017 P L T D L a ra t 500 - M on it or in g , C on tr ol a n d R e g u la ti n g D e vi c e s K or e k ti f P e n g g a n ti a n D e e ps e a y a n g B la n k ( E le c tr y c S y s te m ) 240 8 E C U 5 3 M a re t 2017 P L T D T e pa 500 - M on it or in g , C on tr ol a n d R e g u la ti n g D e vi c e s K or e k ti f P e n g g a n ti a n S e n s or R P M 60 8 S pe e d S e n s or 6 13 A g u s tu s 2017 P L T D T u tu k e m bu n g 500 - M on it or in g , C on tr ol a n d R e g u la ti n g D e vi c e s K or e k ti f P e n g g a n ti a n S e n s or L e ve l A ir R a di a tor ( E le c tr y c S y s te m ) 60 1 L e ve r R a di a tor S e n s or U r ai an P e k e r jaan (M e li p u ti D e tai l P e k e r jaan , M at e r ial , D at a - D at a ) 1 18 F e n ru a ri 2017 P L T D M oa 200 - C ool in g S y s te m K or e k ti f P e n g g a n ti a n F a n R a di a tor A k iba t P a ta h ( C ool a n t S y s te m ) 360 4 F a n R a di a tor 2 27 M a re t 2017 P L T D I lw a k i 200 - C ool in g S y s te m K or e k ti f P e n g g a n ti a n W a te r P u m p A k iba t B oc or ( C ool a n t S y s te m ) 150 1 C ool a n t P u m p 3 6 M a re t 2017 P L T D S a u m la k i 200 - C ool in g S y s te m K or e k ti f P e n g g a n ti a n W a te r P u m p A k iba t S e a l B oc or ( C ool a n t S y te m ) 150 1 C ool a n t P u m p 4 11 A g u s tu s 2017 P L T D I lw a k i 200 - C ool in g S y s te m K or e k ti f P e n g g a n ti a n R u bbe r H os e A k iba t B oc or ( C ool a n t S y s te m ) 60 2 R u bbe r H os e 5 13- A pr -17 P L T D T e pa 200 - C ool in g S y s te m K or e k ti f P e n g g a n ti a n R u bbe r H os e W a te r P u m p (C ool a n t S y s te m ) 60 8 R u bbe r H os e N o T an ggal N am a P e m b an gk it M T U G r ou p S is te m Je n is H ar * N o T an ggal N am a P e m b an gk it M T U G r ou p S is te m Je n is H ar * L am a P e lak s an aa U n it K e te r an gan U n it K e te r an gan L am a P e lak s an aa U n it K e te r an gan L am a P e lak s an aa N o T an ggal N am a P e m b an gk it M T U G r ou p S is te m Je n is H ar * R e k a p Da ta Ke ru sa k an M T U 1 2 V2 0 0 G6 5 P ad a P T . P L N Ar ea T u a l
No MTU Group System Frekuensi Breakdown Frekuensi Breakdown (%) Frekuensi Kumulatif Kategori 080 Fuel System Low Pressure 33.00 60.00 60.00 A 500 Monitoring, Control and Regulating Devices 6.00 10.91 70.91 A 200 Cooling System 5.00 9.09 80.00 A 040 Cylinder Head 4.00 7.27 87.27 B 070 Fuel System High Pressure 3.00 5.45 92.73 B 180 Lube Oil System 2.00 3.64 96.36 B 140 Exhaust System 1.00 1.82 98.18 B 170 Starting System 1.00 1.82 100.00 C 010 Crankcase and Externally Mounted Component 0.00 0.00 100.00 C 020 Gear Train 0.00 0.00 100.00 C 030 Running Gear 0.00 0.00 100.00 C 050 Valve Gear 0.00 0.00 100.00 C 100 Exhaust Turbocharger 0.00 0.00 100.00 C 110 Intercooler 0.00 0.00 100.00 C 120 Air Intake/Air Supply 0.00 0.00 100.00 C 210 Power Supply 0.00 0.00 100.00 C 230 Mounting 0.00 0.00 100.00 C 250 PTO Systems, Driving End and Free End 0.00 0.00 100.00 C Total 55
100.00
Fuel System Low Pressure
No MTU Group System Frekuensi Breakdown
Frekuensi Breakdown (%) Frekuensi Kumulatif 1 Fuel Delivery Pump 33.00 100.00 100.00 2 Non Return Valve 0.00 0.00 100.00 3 Fuel Duplex Filter 0.00 0.00 100.00 4 Non Return Valve 8.5 Bar 0.00 0.00 100.00 5 Fuel Pre Filter 0.00 0.00 100.00 6 Fuel Hand Pump 0.00 0.00 100.00 Total 33.00 100.00

## Data Breakdown MTU Group System
Dari pembahasan sebelumnya diketahui bahwa Group System MTU kritis  yang akan dibahas lebih lanjut adalah Fuel System Low Pressure. Komponen Pada Fuel System Low Pressure Berfungsi sebagai penyuplai bahan bakar dari tangki harian menuju ke pompa injeksi.
MTU System Group - Fuel System Low Presssure Part
Komponen  kritis  merupakan  komponen  yang  berperan  sangat  penting  dalam  kinerja  suatu  mesin. Komponen-komponen  ini  mendukung  proses  bekerjanya  mesin.  Apabila  terjadi  suatu  kerusakan  pada salah  satu  komponen  ini,  maka  kinerja  mesin  akan  berkurang,  proses  produksi  dapat  terhambat,  serta berdampak pada keluaran hasil produksi.
Nilai Kekritisan Mesin pada Fuel System Low Pressure

## Perhitungan Time to Failure (TTF) dan Time to Repair (TTR) Komponen
Dalam  proses  perhitungan hal  yang pertama  kali  dilakukan  adalah  melakukan  perhitungan Time to Failure (TTF)  dan Time  to  Repair (TTR). Time to  Failure (TTF)  atau  interval  waktu  kerusakan merupakan selang waktu pada saat terjadi kerusakan awal yang telah diperbaiki sampai terjadi kerusakan kembali,  sedangkan Time  to  Repair (TTR)  (downtime)  atau  interval  waktu  perbaikan  adalah  lama perbaikan yang diperlukan agar mesin dapat beroperasi kembali. Berikut ini adalah data downtime (TTR) dan data interval waktu kerusakan (TTF) Fuel System Low Pressure Komponen Fuel Delivery Pump:
Data Downtime TTR Dan TTF Komponen Fuel Delivery Pump
Data  Downtime  TTR  Dan  TTF  Komponen  Fuel  Delivery  Pump merupakan  hasil  perhitungan Time  to  Failure dan Time  to  Repair komponen  Fuel  Delivery  Pump  PLTD  Wonreli  Unit  4.  Terdapat  5 kali kerusakan komponen pahat bubut periode Januari 2017 s/d Desember 2017.
Berikut  merupakan  contoh  cara  perhitungan  interval  waktu  antar  kerusakan  (TTF)  dan  interval  waktu antar perbaikan (TTR) :
1. Sebagai contoh adalah data pada tanggal 15 Mei 2017 dan 15 Juli 2017.
2. Selang  waktu  antar  perbaikan  komponen  Fuel  Delivery  Pump  pada  kerusakan  tanggal  15  Mei  2017 adalah 1476 menit atau 24.60 jam, yaitu dihitung dari lamanya waktu perbaikan: 13:36 hingga 14:12.
3. Selang waktu antar kerusakan untuk tanggal 15 Juli 2014 didapatkan dari selisih data waktu kerusakan pada  tanggal  sebelumnya  yaitu  pada  tanggal  15  Mei  2017  sehingga  didapatkan  nilai  TTF  sebesar 86.455 menit atau 1440,92 jam.

## Penentuan  Distribusi  Data  dan  Parameter  Interval  Waktu  Antar  Kerusakan  dan  Interval  Waktu Antar Perbaikan Komponen Kritis
Pada tahap selanjutnya adalah  melakukan identifikasi  pola distribusi dari data interval  waktu antar kerusakan dan interval waktu antar perbaikan  yang telah diperoleh. Lalu menentukan parameter interval waktu antar kerusakan dan interval waktu antar perbaikan dari masing-masing komponen. Langkah awal untuk  menentukan  distribusi  dapat  dilakukan  dengan  membandingkan  nilai  index  of  fit  untuk  melihat apakah pola distribusi data kerusakan mengikuti pola distribusi tertentu. Nilai variabel index of fit  yang paling besar pada perhitungan pola distribusi adalah pola distribusi kerusakan yang akan dipilih. Metode yang digunakan adalah Least-Square Curve Fitting.
1. Perhitungan  Index  of  Fit  Interval  Waktu  Antar  Kerusakan  (TTF)  dan  Penentuan  Parameter Komponen Fuel Delivery Pump
1. Distribusi Weibull
Index of Fit TTF Komponen Fuel Delivery Pump Distribusi Weibull
Data Failured Fuel System Low Pressure - Fuel Delivery Fuel Pump - MTU Unit 4 - PLTD Wonreli
1 15-Jul-17 PLTD Wonreli 080 - Fuel System Low Pressure Korektif 60 4 Fuel Delivery Pump 2 8-Sep-17 PLTD Wonreli 080 - Fuel System Low Pressure Korektif 60 4 Fuel Delivery Pump 3 3-Nov-17 PLTD Wonreli 080 - Fuel System Low Pressure Korektif 60 4 Fuel Delivery Pump 4 16-Dec-17 PLTD Wonreli 080 - Fuel System Low Pressure Korektif 60 4 Fuel Delivery Pump Unit Keterangan No Tanggal Nama Pembangkit MTU Group Sistem Jenis Har* Lama Pelaksanaan (Menit)
MTTF - MTTR Fuel System Low Pressure - Fuel Delivery Pump - PLTD Wonreli - Unit 4
No Tanggal
Downtime Mulai Tanggal Downtime Selesai TTF Interval (menit) TTF Interval (jam) TTR Downtime (menit) TTR Downtime (jam) 1 5/15/17 13:36 5/16/17 14:12 0 0 1476 24.60 2 7/15/17 15:07 7/16/17 15:34 86455 1440.92 1467 24.45 3 9/8/17 10:20 9/9/17 10:47 77446 1290.77 1467 24.45 4 11/3/17 13:09 11/4/17 13:40 79342 1322.37 1471 24.52 5 12/16/17 9:30 12/17/17 9:52 60230 1003.83 1462 24.37
ARIKA, Pebruari 2019

## 2. Distribusi Eksponensial
Index of Fit TTF Komponen Fuel Delivery Pump Distribusi Eksponensial
3. Distribusi Normal
Index of Fit TTF Komponen Fuel Delivery Pump Distribusi Eksponensial
4. Distribusi Lognormal
Index of Fit TTF Komponen Fuel Delivery Pump Distribusi Lognormal 2. Perhitungan  Index  of  Fit  Interval  Waktu  Antar  Perbaikan  (TTR)  dan  Penentuan  Parameter
Komponen Fuel Delivery Pump
Berikut  ini  merupakan  perhitungan  Index  of  Fit  untuk selang  waktu  perbaikan  berdasarkan  empat macam, yaitu distribusi Weibull, Eksponensial, Normal, dan Lognormal.
Index of Fit TTR Distribusi Weibull Ekponensial Normal dan Lognormal

## Distribusi Terpilih
Distribusi Terpilih TTR dan TTF Komponen Fuel Delivery Pump
Distribusi Index of Fit Terbesar Distribusi Terpilih Weibull 0.9588 Eksponensial 0.8613 Normal 0.9439 Lognormal 0.9297
Distribusi Index of Fit Terbesar Distribusi Terpilih Weibull 0.960 Eksponensial 0.970
Normal 0.977 Lognormal 0.978 Selang Waktu Antar Perbaikan (TTR) Fuel Delivery Pump 0.978 Lognormal Distribusi Terpilih TTF Distribusi Terpilih TTR
Selang Waktu Antar Kerusakan (TTF) Fuel Delivery Pump
0.9588 Weibull

## TTF dan TTR Distribusi Terpilih Untuk Interval Waktu TTF dan TTR Komponen Kritis

## Pengujian Kesesuaian Distribusi
Setelah ditentukan jenis distribusi untuk data selang waktu antar kerusakan dan selang waktu antar perbaikan  masing-masing  komponen  kritis,  perlu  dilakukan  pengujian  apakah  distribusi  tersebut  sudah sesuai.
1. Uji  Kebaikan  Suai  (Goodness  of  Fit)  Untuk  Distribusi  Data  Selang  Waktu  Antar  Kerusakan Komponen Fuel Delifery Pump
Uji Mann’s Selang Waktu Antar Kerusakan Fuel Delivery Pump
2. Uji  Kebaikan  Suai  (Goodness  of  Fit)  Untuk  Distribusi  Data  Selang  Waktu  Antar  Kerusakan Komponen Fuel Delifery Pump

## Hasil Pengujian Goodness of Fit Untuk Distribusi Data

## Perhitungan Interval Penggantian Pencegahan Komponen
Nilai  parameter,  MTTF  (Mean  Time to  Failure),  dan  MTTR  (Mean  Time  to  Repair)  untuk  data selang  waktu  antar  kerusakan  dan  perbaikan  masing-masing  komponen  telah  diperoleh.  Nilai-nilai  ini selanjutnya  dapat  digunakan  dalam  perhitungan  interval  penggantian  pencegahan  komponen.  Metode perhitungan  interval  penggantian  pencegahan  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  model  age replacement,  dimana  tindakan  penggantian  komponen  dilakukan  pada  saat  pengoperasiannya  mencapai umur  tertentu  yang  sudah  ditetapkan.  Penggantian  berdasarkan  umur  komponen  yang  optimal.  Data selang waktu antar kerusakan komponen Fuel Delivery Pump berdistribusi Weibull dan data selang waktu antar  perbaikannya  berdistribusi  Lognormal.  Berikut  adalah  parameter  yang  digunakan  dalam perhitungan:
β = 6.22 θ = 1353.64 MTTF = 1199.32
Data waktu  yang digunakan untuk  melakukan perbaikan  kerusakan  komponen sama  dengan waktu untuk melakukan penggantian secara preventive.
Tf = Tp = MTTR = 24.48
Rumus dalam perhitungan interval penggantian komponen adalah: Untuk distribusi Weibull: R (tp) = e^(- (t/θ)^β ) F (tp) = 1 - R (tp) M (tp) = ( ∫_( - ∞)^(t_p)▒tf(t)dt)/(1 -R(t_p ) ) D (tp) = (T_p R(t_p )+ T_f F(t_p ))/((t_p+T_p )R(t_p )  + (M(t_p )+ T_f )F(t_p ) ) A (tp)= 1 - D (tp)
Keterangan :
Index of Fit Distribusi Index of Fit Distribusi Fuel Delivery Pump 0.959 Weibull
0.978 Lognormal
Komponen Selang Waktu Antar Kerusakan (TTF) Selang Waktu Antar Perbaikan (TTR) MTU 12V2000G65 PLTD Wonreli Unit 4 i t i Ln(t i ) Z i M i Ln(t i +1)-Ln(t i ) Ln(t i +1)-Ln(t i )/ M i 1 1003.83 6.91 -2.30 1.21 0.25 0.21 2 1290.77 7.16 -1.09 0.65 0.02 0.04 3 1322.37 7.19 -0.44 0.53 0.09 0.16 4 1440.92 7.27 0.09 0.36 0.41 Goodness of Fit  Selang Waktu Antar Kerusakan (TTF) Untuk Distribusi Weibull Jumlah Total
Komponen Kritis Distribusi (TTF) Parameter MTTF (Jam) Aktivitas Perawatan
β : 6.22
θ : 1353.64
Komponen Kritis Distribusi (TTR) Parameter MTTR (Jam) Aktifitas Perawatan s       : 0.22 t med : 24.4765 Pemeriksaan Penggantian Fuel Delivery Pump Weibull 1199.32 Fuel Delivery Pump Lognormal 24.48
Tf = waktu untuk melakukan perbaikan kerusakan komponen Tp = waktu untuk melakukan penggantian pencegahan tp = panjang interval waktu antara tindakan perawatan pencegahan f(t) = fungsi kepadatan peluang dari waktu kerusakan komponen R (tp) = probabilitas terjadinya siklus pencegahan
F (tp) = probabilitas terjadinya siklus kerusakan M (tp) = nilai harapan panjang siklus kerusakan
D (tp) = total downtime per unit waktu untuk penggantian pencegahan A (tp)= availability
Perhitungan Interval Penggantian Pencegahan Komponen Fuel Delivery Pump

## Perhitungan Interval Waktu Pemeriksaan Komponen Kritis
Hasil Perhitungan Interval Pemeriksaan t p R (t p ) F (t p ) = 1 - R (t p ) T p x R (t p ) T f x F (t p ) M (t p ) D (t p ) 1020 0.841974222 0.158025778 20.60879928 3.8679587 0.99977 0.027705927 1019 0.842855572 0.157144428 20.63037187 3.8463861 0.999773 0.027704194 1018 0.843733334 0.156266666 20.65185664 3.8249014 0.999775 0.027702632 1017 0.844607514 0.155392486 20.67325373 3.8035043 0.999777 0.027701239 1016 0.845478117 0.154521883 20.69456327 3.7821947 0.999779 0.027700014 1015 0.846345149 0.153654851 20.7157854 3.7609726 0.999781 0.027698958 1014 0.847208616 0.152791384 20.73692027 3.7398377 0.999783 0.02769807 1013 0.848068523 0.151931477 20.75796802 3.71879 0.999785 0.027697348 1012 0.848924877 0.151075123 20.77892878 3.6978292 0.999788 0.027696793 1011 0.849777683 0.150222317 20.7998027 3.6769553 0.99979 0.027696404 1010 0.850626947 0.149373053 20.82058994 3.6561681 0.999792 0.027696181 1009 0.85147268 0.148527324 20.8412906 3.6354674 0.99979 0.027696122 1008 0.852314875 0.147685125 20.86190493 3.6148531 0.999796 0.027696228 1007 0.85315355 0.14684645 20.88243298 3.594325 0.999798 0.027696498 1006 0.853988708 0.146011292 20.90287494 3.5738831 0.9998 0.027696931 1005 0.854820355 0.145179645 20.92323096 3.553527 0.999803 0.027697527 1004 0.855648497 0.144351503 20.94350119 3.5332568 0.999805 0.027698285 1003 0.85647314 0.14352686 20.96368579 3.5130722 0.999807 0.027699206 1002 0.857294292 0.142705708 20.98378492 3.4929731 0.999809 0.027700287 1001 0.858111958 0.141888042 21.00379873 3.4729593 0.999811 0.027701529
1009 0.972303878 Age replacement = Availability = Kerja mesin Senin - Jumat = 18 Jam/hari
Total Hari Senin - Jumat (aktif) = 365 hari 1 Minggu = 7 hari Total jam kerja mesin selama periode penelitian = 6570 Jam
394200 Menit Periode penelitian (Januari 2017 - Desember 2017) =
12 Bulan Rata-rata jam kerja mesin per bulan = 547.5 Jam/bulan Waktu rata-rata untuk melakukan pemeriksaan komponen = 1 jam Frekuensi kerusakan komponen = 4 MTTR = 24.48 Rata-rata kerusakan/bulan (k) = 0.333333 Rata-rata perbaikkan/bulan (μ) = 22.36816 jam/bulan Rata-rata pemeriksaan perbulan (i) = 547.5 jam/bulan frekuensi pemeriksaan optimal = 2.85638 = Interval waktu pemeriksaan optimal = 182.5 jam Nilai downtime / D(n) = 0.010447 Nilai avaliability / A(n) = 1-D(n) = 0.989553 0.988959437 Fuel System Low Pressure Fuel Delivery Pump 0.333 22.368 547.5 2.85638 ≈ 3 182.5 10.13888889 Mesin Komponen k µ i Frek. Pemeriksaan Optimal Intvl. Waktu Pemeriksaan Optimal (jam) Intvl. Waktu Pemeriksaan Optimal (hari)

## Perhitungan  Nilai  Downtime  dan  Availability  Komponen  Kritis  Berdasarkan  Frekuensi Pemeriksaan
Hasil Perhitungan Downtime dan Availibility Komponen Kritis Berdasarkan Frekuensi Pemeriksaan

## Perhitungan Reliability Komponen Sebelum dan Sesudah Penggantian Pencegahan
Setelah  dilakukan  perhitungan  interval  penggantian  pencegahan,  dapat  dihitung  reliabilitas/ keandalan  komponen  tersebut.  Nilai  keandalan  ini  dapat  dibandingkan  dengan  nilai  keandalan  sebelum penggantian pencegahan.
Data yang digunakan untuk perhitungan adalah data parameter komponen fuel delivery pump : β = 6.22 θ = 1353.64 MTTF = 1199.32
Adapun perhitungan interval penggantian pencegahan untuk komponen ini adalah 1009 jam. Nilai reliability tanpa perawatan pencegahan adalah:
R (t) = = . . . = 0.5188
Nilai keandalan (reliabilitas) usulan, yaitu dengan perawatan pencegahan ialah:
R (t-nT) = = . . . = 1
Nilai keandalan kumulatif dengan perawatan pencegahan adalah:
R m (t)  = = . . . .
. = 0.5188
Maka peningkatan keandalan yang terjadi sebesar : Peningkatan reliabilitas = [R(t-nT) - R(t)] x 100% = (1 - 0.5188) x 100% = 48.116%
Hasil Perhitungan Reliability Komponen Sebelum dan Sesudah Penggantian Pencegahan
Usulan Jadwal Penggantian Pencegahan dan Pemeriksaan Mesin Kritis dan Komponen Kritis Tanggal Pemeriksaan Waktu Komponen
Fuel System Low Pressure Fuel Delivery Pump 0.333 22.368 547.5 0.010446831 0.989553169 0.9723 0.9621 Komponen k µ Mesin i D(n) A(n) = 1 - D(n) Availability Penggantian Pencegahan Availability Total
Mesin Komponen Interval Penggantian Pencegahan (tp)
(jam)
D (t p ) A Fuel System Low Pressure Fuel Delivery Pump 1009 0.0277 0.9723 42.04166667
Mesin
Komponen tp = waktu penggantian pencegahan (jam) Reliabilitas
Sebelum Perawatan Reliabilitas Sebelum
Perawatan % Reliabilitas Sesudah Perawatan Peningkatan Reliabilitas (%) Fuel System Low Pressure Fuel Delivery Pump 1009 0.5188 51.88 1 48.116 42.04166667 Mesin Komponen Interval Pemeriksaan (jam) Frekuensi Pemeriksaan Fuel System Low Pressure Fuel Delivery Pump 182.5 3 10.13888889 Reliability Sebelum dan Sesudah Preventive Maintenance Tanggal Pemeriksaan Komponen Mesin Fuel System Low Pressure Fuel Delivery Pump Januari
3 3 Februari 14 14 Maret 27 28 April - 39 Mei 6
9 Juni 15 21
Periksa 1
Periksa 2
Periksa 3 Januari 4 14 24 Februari 4 13 24 Maret 6 16 26 April 5 15 25 Mei 5 15 25
Mei 4 14 24 Bulan Tanggal Penggantian Pencegahan Komponen Mesin Fuel System Low Pressure Fuel Delivery Pump Bulan

## Usulan Jadwal Perawatan Pencegahan

## KESIMPULAN
Berdasarkan pengolahan data yang dilakukan, maka diperoleh hasil yaitu:
1. Dengan menggunakan Metode analisa ABC maka dapat diketahui bahwa MTU Group Fuel System Low  Pressure  Komponen  Fuel  Delivery  Pump  menjadi  komponen  kritis dari  mesin  MTU 12V200G65 hal ini dikarenakan komponen inilah yang sering mengalami gangguan yaitu sebanyak 33 kali.
2. Tindakan  perawatan  yang  perlu  dilakukan  perusahaan  dalam  mengatasi  gangguan  pada  komponen kritis,  berdasarkan  data  MTTF  dengan  Pola  distribusi  Weibull  adalah  dengan  melakukan pemeriksaan setiap 1199.32 Jam pada komponen kritis.
3. Interval penggantian pencegahan bagi komponen Fuel Delivery Pump adalah 1009 Jam. Sedangkan interval  pemeriksaan  dari  tiap  komponen  relatif  sama  yaitu  182.5  Jam,  dan  frekuensi  optimal pemeriksaan tiap komponen adalah 3 kali/ bulan.

## DAFTAR PUSTAKA
Assauri, Sofjan. (2008). Manajemen Produksi dan Operasi. Edisi Revisi 2008. Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia, Jakarta.
A. K. S. Jardine and A. H. C. Tsang, (1973)., Maintenance, Replacement, and Reliability, Canada: Pitman Publishing Corporation.
Dhillon, B. S. (2002). Engineering Maintenance "A Modern Approach". New York: CRC Process LLC. Ebeling, Charles E. (1997). An Introduction to Reliability and Maintainability. Singapore: Mc. Graw Hill. Ginting, Rosnani. (2009)., Penjadwalan Mesin, Yogyakarta : Graha Ilmu Jardine, A. K. S. (2006). Maintenance, Replacement, and Reliability. London: Pitman Publishing. .
M.  Ginting, (2009)., Analisis  Total  Productive  Maintenance  Terhadap  Efektivitas  Produksi  Tongkat Jurnal Austenit, Vol. 1, no. 2, pp. 31-37, 2009.
Ngadiyono,  Yatin.  (2010). Pemeliharaan  Mekanik  Industri.  Yogyakarta  :  Teknik  Mesin.  Universitas Negeri Yogyakarta.
Bulan
Hari Komponen Fuel System Low Pressure Fuel Delivery Pump Bulan Hari Komponen Fuel System Low Pressure Fuel Delivery Pump Bulan Hari Komponen Fuel System Low Pressure Fuel Delivery Pump Bulan Hari Komponen Fuel System Low Pressure Fuel Delivery Pump Bulan Hari Komponen Fuel System Low Pressure Fuel Delivery Pump Bulan Hari Komponen
Fuel System Low Pressure Fuel Delivery Pump
Januari
1 2 3 4 5 6 7 8 9 31 22 23 24 25 26 27 16 17 18 19 20 21 10 11 12 13 14 15 Mesin 19 20 9 10 11 12 13 14 Mesin 28 29 30 Februari 1 2 3 4 5 6 7 8 27 28 21 22 23 24 25 26 15 16 17 18 Mesin Maret 1 2 3 4 5 15 16 17 6 7 8 9 10 11 30 31 24 25 26 27 28 29 18 19 20 21 22 23 12 13 14 Mesin April 1 30 21 22 23 24 25 26 15 16 17 18 19 20 4 5 6 7 8 Mei 1 2 3 4 5 6 7 8 9 30 31 9 10 11 12 13 14 22 23 24 25 26 27 16 17 18 19 20 21 10 11 12 13 13 14 15 16 17 28 29 14 15 Mesin Juni 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 27 28 29 30 31
18 19 20 21 22 23 24 25 26
Mesin 27 28 29 2 3
ARIKA, Pebruari 2019
O’Connor, Patrick. 2002. Practical Realiability Engineering. Fourth edition. John Wiley & Sons, LTD S.  Assauri, (2008)., Manajemen  Produksi  dan  Operasi,  Edisi  Revisi,  Jakarta:  Lembaga Penerbit Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia.
Sutarman. (2003)., Perencanaan persediaan bahan baku dengan model backorder. Infomatek, 5(3), 141 – 152.
Taufik,  Selly  Septyani,(2015)., Penentuan  Interval  Waktu  Perawatan  Komponen  Kritis  Pada  Mesin Turbin di PT PLN (Persero) Sektor Pembangkit Ombilin, Jurnal Optimasi Sistem Industri, Vol. 14 No. 2, Oktober 2015.