Analisis Kerusakan Mesin 3516 B  Pada Truk 793 C Berdasarkan Oli Menggunakan Data Keausan Uji Laboratorium Schedule Oil Sampling (SOS) dengan Metode Failure Mode Effect Analysis (FMEA)

## Nazha Ali Christy
Program Studi Teknik Mesin, Fakultas Teknik, Universitas Mercu Buana Jakarta
E-mail: nickyyongkimandalan@gmail.com

## Abstrak
Kerusakan  engine  sulit  untuk  diprediksi  apalagi  terkait  dengan  umur  dari  komponen  mesin.  Analisis kerusakan  pada  engine  dapat  dilakukan  berdasarkan  oli  dilihat  dari  tren  tingkat  keausan, memprediksi  kemungkinan  komponen  yang  mengalami  kerusakan  pada  engine.  Metode  yang digunakan  yaitu  kombinasi  analisis  oli  agar  dapat  menentukan  komponen  yang  mengalami kerusakan  dan  menentukan  umur  komponen  berdasarkan  tren  nilai  elemennya  dengan  Component Meter  Unit  (CMU)  serta  mengimplementasikan  metode  Failure  Mode  and  Effect  Analysis  (FMEA) untuk  mendukung  analisis  dengan  melihat  nilai  Risk  Priority  Number  (RPN).  Hasil  dari  analisis  ini yaitu  didapat  adanya  keausan  yang  sedikit  di  atas  normal  pada  elemen  Cu  dan  Pb  di  mana  pada sampel  terakhir  nilai  Cu  3  dan  Pb  5  dengan  satuan  Particle  Per  Meter  (PPM).  Dihasilkan  pula prediksi  CMU  sebelum  melewati  ambang  batas  dari  wear  limit  berdasarkan  nilai  tiap  elemen.  Fe pada 17931 jam, Cu pada 25963 jam, Pb pada  14417 jam dan Al pada 16927 jam. Keausan ditandai dari analisis FMEA terdapat 3 dengan RPN tertinggi yaitu cutting filter result dengan RPN 280, noise dengan RPN 175 dan scratch   dengan RPN 160. Dari elemen Cu dan Pb tersebut dapat ditentukan komponen  yang  menjadi  sumber  kerusakan  yaitu  rocker  arm  bushing,  wrist  pin  bushing,  governor drive  and  bushings,  timing  gear  thrust  bearing,  turbocharger  bearing,  camshaft  lifter  roller  pin,  a ir compressor bearing, rear cluster gear bearing serta main dan rod bearing.
Kata kunci : Schedule Oil Sampling, Sistem Pelumasan, Diesel Engine, FMEA

## Abstract
Abstract-- Engine  failure  is  difficult  to  predict,  especially  related  to  the  age  of  engine  components. Analysis of engine failure can be done based on the oil seen from the trend of wear rates, predicting the possibility of components that are damaged in the engine. The method used is a combination of oil analysis  in  order  to  determine  the  component  that  is  damaged  and  determine  the  age  of  the component  based  on  the  trend  of  the  element  value  with  the  Component  Meter  Unit  (CMU)  and implement the Failure Mode and Effect Analysis (FMEA) method to support the analysis by looking at the value of the Risk Priority Number ( RPN). The result of this analysis is that there is slightly above normal wear on the Cu and Pb elements, where in the last sample the values  for Cu 3 and Pb 5 are Particle  Per  Meter  (PPM).  CMU  predictions  are  also  generated  before  passing  the  threshold  of  the wear limit based  on the value of each  element. Fe at 17931 hours, Cu  at 25963  hours, Pb at 14417 hours and Al at 16927 hours. Wear is indicated from the FMEA analysis, there are 3 with the highest RPN, namely cutting filter result with RPN 280, noise with RPN 175 and scratch with RPN 160. From these Cu and Pb elements it can be determined which components are the source of damage, namely rocker  arm  bushings,  wrist  pin  bushings,  governor  drive  and  bushings,  timing  gear  thrust  bearings, turbocharger bearings, camshaft lifter roller pins, air compressor bearings, rear  cluster gear bearings and main and rod bearings.
Keywords : Schedule Oil Sampling, Lubrication System, Diesel Engine, FMEA

## 1. PENDAHULUAN
Kebutuhan  adanya  ketersediaan  alat  berat diperlukan  pada  industri  pertambangan.  Truk  793 C berfungsi untuk memindahkan material tambang dan  merupakan  salah  satu  alat  berat  terbanyak yang digunakan pada pertambangan. Ketangguhan  dan  keandalan  mesin  diperlukan
untuk  menunjang  aktivitas  pertambangan.  Maka dari itu seluruh komponen mesin harus dijaga dan dirawat dengan baik. Engine bisa dikatakan dalam performa  yang  bagus  apabila  mampu  digunakan dalam  fungsi  yang  sesuai  dengan  waktu  yang sudah  direncanakan. Engine yang  digunakan pada  truk  793  C  merupakan  3516  B    dengan  16
silinder. Engine terdiri  dari  bagian-bagian  logam yang bergerak seperti poros engkol, batang torak, dan bagian mekanisme katup. Untuk menghindari terjadinya  kontak  langsung  maka  perlu  diberikan sistem  pelumasan.  Pelumasan  pada engine sangat penting, karena tanpa pelumasan komponen-komponen engine akan  mengalami gesekan secara langsung, sehingga menimbulkan panas  dan  mengakibatkan  kerusakan  berupa keausan  yang  akhirnya  umur engine dan komponen-komponennya tidak tahan lama.
Keausan  merupakan  cabang  ilmu  teknik  tribologi yang  mengkaji  hubungan  antara  dua  permukaan yang  saling  bergesekan  dan  mengalami  kontak. Dengan besarnya kerugian yang dapat ditimbulkan  oleh  keausan,  maka  diperlukan tindakan  khusus  untuk  dapat  memperhitungkan dan  menganalisa  terkait  keausan  yang  terjadi. Keausan  mengakibatkan  terkelupasnya  material pada  permukaan engine hingga  menyebabkan kerusakan engine tersebut.
Permasalahan  pada engine sulit  untuk diprediksi  apalagi  terkait  dengan  umur  dari komponen engine . Perlu perawatan yang mengacu pada analisis pada bagian dalam engine untuk mengatahui umur tiap komponen.
Salah  satu  jenis  metode  perawatan  mesin  itu dengan  metode  analisis  oli.  Oli  berperan  penting terhadap tercapainya kemampuan dan umur pakai engine secara  maksimal.  Analisis  oli  sangat bermanfaat dalam sistem pemeliharaan pencegahan  ( preventive  maintenance ).  Cara untuk  menghindari  kegagalan  dengan  melakukan pengambilan  sampel  oli  terjadwal  ( Scheduled  Oil Sampling )  serta  didukung  perawatan  sistem pelumas  secara  rutin  dan  penggunaan  bahan pelumas yang tepat.
Metode  lain  untuk  menganalisis  kerusakan pada  mesin  yaitu Failure  Mode  and  Effect Analysis (FMEA)  untuk  mengidentifikasi  lebih lanjut mengenai  potensi kegagalan  dan akibatnya yang  bertujuan  untuk  mendeteksi  kerusakan  dan dapat menghindari kegagalan yang tidak diinginkan.
Berdasarkan  latar  belakang  masalah  di  atas maka masalah yang dapat penulis rumuskan yaitu kerusakan  mesin  3516  B    pada  truk  793  C  yang tidak  terprediksi.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah untuk menganalisis kerusakan pada mesin 3516 B pada  truk  793  C    dengan  data  elemen  keausan hasil  analisis  oli  dan  metode  FMEA  untuk memprediksi kerusakan mesin.
Penelitian  ini  menggunakan  metode  analisis oli  yang  memiliki  keunggulan  yaitu  dapat  melihat kondisi  oli  yang  menjadi  salah  satu  indikasi kesehatan  dari  oli  serta  dapat  melihat  bagian komponen  mana  yang  mengalami  kerusakan serta  dapat  melihat  ambang  batas  nilai  dari  tiap elemen  keausan  berdasarkan Component  Meter Unit (CMU).  Selanjutnya  menganalisis  kerusakan
dengan metode Failure  Mode  and  Effect Analysis (FMEA)  dimana  setiap  kemungkinan  kegagalan yang  terjadi  dikuantifikasi  untuk  dibuat  prioritas penanganan.

## 2. METODOLOGI
Data yang diperoleh merupakan data sekunder  yaitu  sampel-sampel  yang  telah  ada sebelumnya  dan  dengan  sengaja  dikumpulkan oleh  peneliti  yang  digunakan  untuk  melengkapi kebutuhan  data  penelitian.  Pengujian  sampel  oli dilakukan  pada  Laboratorium  SOS  Batu  Hijau. Berikut  langkah –  langkah  dalam  proses  analisis kerusakan mesin 3516 B  pada Truk 793 C yaitu:

## 2.1  Persiapan (Studi Literatur)
Mengumpulkan  data –data  yang  terdapat  pada pedoman-pedoman ataupun literatur –literatur yang  terkait  dengan  materi  bahasan  yang dianalisis  dalam  pembahasan  laporan  ini  seperti wear  limit dengan  satuan Particle  Per  Meter (PPM) pada Tabel 1.
Tabel 1. Wear Limit Engine 3516 B (Caterpillar, 2002)

## 2.2 Pengumpulan dan Pengelolaan Data
Pengumpulan  data  didapat  dari  data  uji laboratorium menggunakan alat Inductively Coupled  Plasma (ICP)  seperti  pada  Gambar  1 yang  akan  diambil  beberapa  sampel  oli engine 3516 B  pada Truk 793 C dengan rentang waktu sesuai  dengan  interval  pengecekan  oli  untuk dijadikan  tren  agar  terlihat  tingkat  keausan  dari tiap-tiap elemen.
Elemen Normal Sedikit di atas Normal Di atas Normal Fe 0-26 27-33 ≥34 Cu 0-2 3-4 ≥5 Pb 0-3 4-5 ≥6 Cr 0 1 ≥7 Al 0-3 4-5 ≥6
Gambar 1. Inductively Coupled Plasma (ICP)
Uji laboratorium dimulai dari pelabelan oli sampai didapatkan  hasil  nilai  elemen.  Data  yang  diambil yaitu  nilai  elemen  dengan  satuan Particle  Per Meter (PPM), Component  Meter  Unit (CMU), Fluid Hour dan tanggal sampel. Dalam penelitian ini,  peneliti  telah  mendapatkan  data  dari  22 sampel  oli engine 3516  B    793  C  seperti  pada Tabel 2.
Dari  data  tersebut  dapat  dilihat  tingkat  kelajuan dari  keausan  tiap  elemen.  Kemudian  dapat menentukan elemen mana saja  yang mengalami keausan  dengan  kecenderungan  meningkat  di atas  ambang  batas.  Berikut  sumber  keausan elemen pada dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Sumber Keausan Elemen (Caterpillar, 2002) Elemen Sumber Elemen Copper (Cu) Rocker  arm  bushing , wrist  pin bushing , governor  drive  and bushings , timing  gear  thrust bearing , turbocharger  bearing , camshaft  lifter  roller  pin , air compressor bearing , gear bearing ,
Iron (Fe) Crankshaft, camshaft, valve, valve seat, guides and push rod, cylinder  linertiming  gear,  oil pump  shaft,  gears  and  body  air compressor Chromium (Cr) Piston ring Lead (Pb) Main and rod bearing Alumunium (Al) Main  and  rod  bearing,  timing gear  bushing,  piston,  camshaft bearing, oil pump bushing

## 2.3 Analisis Data
Menganalisis  usia  pakai  yang  tersisa  dari  suatu komponen  harus  mengetahui  dua  hal  yaitu informasi  dari  produsen  pabrik  mengenai  jumlah residu  keausan  komponen  yang  melampaui ambang  batas  toleransi  keausan  atau  dengan kata  lain  komponen  telah  dianggap  rusak  dan jam  pakai  dari  komponen  yang  telah  digunakan. Hal  ini digunakan untuk menentukan berapa jam lagi waktu pakai yang dapat dimanfaatkan.
Untuk menentukan kapan  tepatnya/pada  jam ke  berapa  jumlah  residu  melampaui  ambang batas  toleransi  maka  digunakan  metode  regresi linear.  Regresi  linear  adalah  prosedur-prosedur statistik yang sering digunakan untuk memprediksi  hasil.  Persamaan  regresi  linear yang  digunakan  dapat  dilihat  pada  Persamaan (1): y = a + b× (1)
Untuk mencari nilai a dapat menggunakan rumus pada Persamaan (2):
(2)
Untuk mencari nilai a dapat menggunakan rumus pada Persamaan (3):
(3)
y  merupakan  besar  nilai  yang  diramal/variabel tidak bebas a merupakan nilai tren pada periode dasar b  merupakan  tingkat  perkembangan  nilai  yang diramal x  merupakan  unit  tahun  yang  dihitung  dari periode dasar/variabel bebas.
Selain menghitung persamaan regresi linearnya,  diperlukan  juga  perhitungan  koefisien korelasinya  untuk  mengetahui  tingkat  hubungan yang  mungkin  terdapat  di  antara  dua  variabel.
Rumus koefisien korelasi dilihat pada Persamaan (4).
(4)
Hasil  korelasi  dibandingkan  tingkatan  koefisien korelasi. Tingkat koefisien korelasi pada Tabel 4:
Tabel 4. Tingkatan Koefisien Korelasi (Yosani, 2006) Tingkat Koefiesien Korelasi Kategori 0,00 – 0,199 Sangat rendah 0,20 – 0,399 Rendah 0,40 – 0,599 Sedang 0,60 – 0,799 Kuat 0,80 – 1,000 Sangat kuat

## 2.4 Identifikasi dengan FMEA
Failure Mode And Effect Analysis (FMEA) adalah metode  untuk mengidentifikasi  dan  menganalisis potensi  kegagalan  dan  konsekuensinya  untuk merencanakan  prosedur  pemeliharaan  dengan tepat untuk menghindari kerusakan dan kerugian yang tidak terduga.
A.  Melakukan Peninjauan Terhadap Proses
Tinjauan prosedur pemeliharaan harus dilakukan untuk mengidentifikasi kelainan apa pun. Pengumpulan  dan  pemrosesan  data  adalah langkah awal untuk mengidentifikasi faktor –faktor terpenting
yang berkontribusi terhadap kerusakan,  diikuti  dengan  analisis  data  untuk menemukan korelasinya.
B.  Mengidentifikasi Potential  Failure  Mode dan Membuat Daftar Potential Effect
Setelah  mengetahui  elemen  yang  paling  tinggi sebagai  penyumbang  kerusakan  pada  mesin. Selanjutnya menggunakan acuan machine profile dari  pabrik,  dapat  dilihat  dari  komponen  mana saja  yang  mengandung  elemen  yang  tinggi tersebut.    Sehingga  bisa  diketahui potential failure dan potential effect yang akan terjadi.
C.  Menentukan Peringkat Severity
Severity  rating adalah  tingkat  kegagalan  yang akan berdampak berupa gangguan pada keseluruhan sistem.
D.  Menentukan Peringkat Occurence
Occurence  rating menunjukkan  probabilitas penentuan  nilai  nominal  berdasarkan  perkiraan jumlah  frekuensi  atau  jumlah  kumulatif  kali kegagalan  terjadi karena sebab tertentu.
D.  Menentukan Peringkat Detection
Menentukan  tingkat detection yaitu  memilih sebuah  kontrol  proses  yang  akan  mendeteksi secara  khusus  akar  penyebab  asal  kegagalan. Detection ialah sebuah pengukuran buat mengendalikan  kegagalan –kegagalan  yang  bisa terjadi.
F. Menghitung  Nilai Risk  Priority  Number (RPN)
Menghitung  nilai  masing-masing  RPN  di  mana RPN  merupakan  hasil  perkalian severity (S). occurrence (O), dan detection (D), di mana dapat dinyatakan sebagai Persamaan (5) RPN = (S) x (O) x (D) (5) G.  Membuat Prioritas Mode Kegagalan
Berdasarkan  Nilai  RPN  untuk  Dilakukan Tindakan Perbaikan.
Langkah  selanjutnya  adalah  mengurutkan  nilai RPN  dari  yang  terbesar  hingga  yang  terkecil. Kemudian hitung persentase RPN dan persentase kumulatif RPN.
Berdasarkan perhitungan  RPN  diperoleh  dari  masing-masing potential effect .
2.5 Menentukan  Komponen  yang  Menjadi Sumber Kerusakan
Dalam  menentukan  komponen  yang  menjadi sumber
kerusakan,
komponen dipilih berdasarkan  hasil  analisis  data  dan  beberapa tabel  standar  referensi  yang  kemudian  Dalam menentukan  komponen  yang  menjadi  sumber kerusakan,  komponen  dipilih  berdasarkan  hasil analisis  data  dan  beberapa  tabel  standar referensi  yang  kemudian  dibandingkan  dengan spesifikasi komponen dari katalog mesin ( Machine  Profile )  berbagai  produsen  komponen. Sumber  kerusakan  bisa  dilihat  berdasarkan elemen di tiap komponen masing-masing.

## 2.6  Membuat Tindakan Hasil Analisis
Pada  tahap  ini  penulis  membuat  tindakan  yang harus  dilakukan  sesuai  dengan  kondisi  mesin berdasarkan  hasil  analisis  yang  sebelumnya telah dilakukan.
Penelitian  ini  menyajikan  hasil  berupa  analisis hasil  uji  dari  sampel  dan  analisis  oli  dengan metode  FMEA  dimana  hasilnya  berupa  prediksi kerusakan dan dapat mengetahui umur komponen. Berbeda dengan analisis sebelumnya yang  berkaitan  dengan  perubahan  sifat  pelumas terhadap  keausan  dan  performa  mesin  yang merujuk  pada  pengaruh  perubahan  pelumas terhadap  keausan.  Persamaannya  penelitian  ini dengan  penelitian  sebelumnya  mengacu  pada analisis  dari  hasil  pengukuran  tingkat  keausan komponen tersebut.

## 3.1  Analisis Hasil Uji
Analisis  menggunakan  data  hasil  uji  oli  untuk mengetahui  kondisi  oli  yang  disebut  dengan
Schedule Oil
Sampling (SOS).
Tujuan menggunakan  data  hasil  uji  oli  SOS  pada penelitian ini yaitu memberikan informasi mengenai  banyak  nilai  elemen  yang  terkandung pada  oli.  Sehingga  dapat  diprediksi  mengenai keausan  suatu  peralatan  serta  komponen  yang mengalami kondisi aus yang berlebih.
Pengumpulan data oli yang telah dilakukan 22 kali kegiatan sampling oli engine 3516 B pada Truk 793 C dengan rentang waktu sesuai dengan interval pengecekan oli pada Laboratorium SOS. Dari sampel uji terakhir yaitu pada Component Meter Unit (CMU) 12903 jam(lihat data pada Tabel 2) dapat dikategorikan berdasarkan wear limit dari produsen yang terlihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Kategori Tiap Elemen (Sampel engine 3516 B  793 C di Laboratorium SOS Batu Hijau) Elemen Nilai Elemen Sampel Terakhir (PPM) Kategori Fe 24 Normal Cu 3 Sedikit Di atas Normal Pb 5 Sedikit Di atas Normal Cr 0 Normal Al 4 Normal
Elemen    Fe,  Cr  dan  Al  berada  pada  kategori Normal,  sedangkan  Cu  dan  Pb  sedikit  di  atas normal.  Terdapat  keausan  pada  komponen- komponen  di  dalam engine yang  berasal  dari sumber  keausan  elemen  Cu  yaitu Rocker  arm bushing,  wrist  pin  bushing,  governor  drive  and bushings, timing gear thrust bearing, turbocharger bearing, camshaft lifter roller pin, air compressor  bearing,  gear  bearing Serta  dari sumber  keausan  elemen  Pb  yaitu Main and rod bearing.
Analisis  kerusakan  pada  komponen engine dapat  dihitung  dari  CMU  dan  nilai  elemen  yang dicari  dari  nilai  regresi  linier  menggunakan Persamaan  (1)  Sebelumnya  perlu  dicari  nilai  a yaitu nilai tren pada periode dasar dengan rumus Persamaan  (2)  dan  nilai  b  yaitu  tingkat perkembangan  nilai  yang  diramal  dengan  rumus Persamaan  (3)  serta  uji  tingkat  korelasi  (r) menggunakan  rumus  Persamaan  (4).  Berikut data  perhitungan  tiap  elemen  yang  diperlukan untuk  mencari  nilai  regresi  linier  dan  korelasi tabel-tabel (Tabel 6, Tabel 7, Tabel 8, Tabel 9) di bawah ini:
Tabel 6. Perhitungan Elemen Fe (Sampel engine 3516 B  793 C di Laboratorium SOS Batu Hijau dan Hasil Perhitungan Peneliti)
Tabel 7. Perhitungan Elemen Cu (Sampel engine 3516 B  793 C di Laboratorium SOS Batu Hijau dan Hasil Perhitungan Peneliti)
Tabel 8. Perhitungan Elemen Pb (Sampel engine 3516  B    793  C  di  Laboratorium SOS Batu Hijau dan Hasil Perhitungan Peneliti)
Tabel 9. Perhitungan Elemen Al (Sampel engine 3516  B    793  C  di  Laboratorium SOS Batu Hijau dan Hasil Perhitungan Peneliti)
Dari  tabel-tabel  di  atas  dapat  dibuat  tabel  total berdasarkan elemennya yaitu elemen Fe, Cu, Pb dan  Al.  Untuk  elemen  Cr  tidak  dihitung  karena pada  sampel  elemen  Cr  tidak  memiliki  Nilai (0).dari  perhitungan  hasil  uji  tiap  elemen  pada Tabel 10.
Tabel  10. Total  Perhitungan  Hasil  Uji  Tiap Elemen (Sampel engine 3516  B   793 0 C di  Laboratorium SOS Batu Hijau dan Hasil Perhitungan Peneliti)
Tabel  11. Tingkat  Koefisien  Korelasi  Tiap
Elemen (Sampel engine 3516 B  793 0 C di Laboratorium
SOS Batu Hijau dan Hasil Perhitungan Peneliti) Elemen CMU r Tingkat Koefisien Korelasi Fe 164780 0.9196025 Sangat kuat Cu 164780 0.7592870 Kuat Pb 164780 0.9541438 Sangat kuat Al 164780 0.9229590 Sangat kuat
Hasil  perhitungan  tingkat  koefisien  korelasi  tiap elemen  didapatkan  hasil  kuat  dan  sangat  kuat sehingga  dapat  diteruskan  perhitungan  untuk memprediksi  kerusakan  tiap  komponen  engine dilihat  dari Component  Meter  Unit (CMU) berdasarkan  nilai  elemennya.  Untuk  menghitung prediksi tiap elemen, nilai CMU ditambah dengan 502  jam.  502  jam  merupakan  nilai  rata-rata  dari fluid  hours pada  sampel-sampel  oli.  Prediksi pertama  CMU  merupakan  nilai  CMU  akhir sampel  ditambah  dengan  502  jam  dan  terus ditambah  502  jam  tiap  prediksinya.  Selanjutnya menghitung  prediksi  pada  sampel  dan  CMU  ke berapa  nilai  tiap  elemen  hampir  mendekati ambang  batas  toleransi  yang  memungkinkan komponen tersebut harus diganti atau diperbaiki.
Untuk  membuat  tabel  prediksi  pada  sampel dan  CMU  ke  berapa  nilai  elemen  Fe  hampir mendekati ambang batas toleransi yang memungkinkan komponen  tersebut harus diganti atau  diperbaiki.  Diperlukan  perhitungan  dengan menggunakan regresi linier yaitu mencari dengan rumus  Persamaan  (1).  Nilai  x  pada  rumus merujuk pada CMU perkiraan. Perlu dicari juga nilai  a  dengan  rumus  Persamaan  (2)  dan  nilai  b dengan  rumus  Persamaan  (3)  untuk  memenuhi persamaan linier.
Perhitungan  prediksi  CMU  terus  dilakukan hingga  mendekati  ambang  batas  toleransi  tiap elemen.  Sehingga  komponen  yang  mengandung elemen  tersebut  harus  segera  diperiksa  lebih lanjut  terkait  pergantian  atau  adanya  tindakan perbaikan.
Dari perhitungan tersebut dapat memprediksi umur  komponen  melalui  prediksi  CMU  yang menandakan  adanya  kerusakan  lanjut  yang harus  mengganti  atau  memperbaiki  komponen berdasarkan Component  Meter  Unit (CMU)  dan nilai tiap elemen. Hasil prediksi CMU dapat dilihat pada Tabel 12.
Tabel 12. CMU Perkiraan dari Tiap Elemen (Perhitungan Peneliti) Elemen Sampel ke- CMU Perkiraan (Jam) Nilai Elemen Perkiraan (PPM) Fe 10 17931 33.306858 Cu 26 25963 4.9884602 Pb 3 14417 5.8790094 Al 8 16927 5.9260214

## 3.2  FMEA
Mesin 3516 B  pada Truk 793 C selalu melakukan perawatan  dan  ganti  oli  secara  rutin.  Bila  ada anomali  pada  mesin  diinformasikan  sebagai laporan  dari feedback berupa action  taken .  Data tersebut  diolah  menjadi  sumber  data  untuk analisis FMEA yang sudah diurutkan berdasarkan RPN  tertinggi  menggunakan  rumus  Persamaan (5) seperti yang dilihat pada Tabel 13 RPN Cutting Filter Result = 6 × 9 × 5 = 280 RPN Noise = 5 × 7 × 5 = 175 RPN Scratch = 4 × 8 × 5 = 160 RPN Vibration = 5 × 6 × 5 = 150 RPN Leak = 4 × 6 × 6 = 144
Tabel  13. Hasil  Analisis  FMEA  (Pehitungan Peneliti)
Dari  hasil  analisis  FMEA  terdapat  3  dengan  RPN tertinggi  yaitu cutting  filter  result,  noise dan scratch .

## 3.3  Tindakan Hasil Analisis
Tindakan  yang  harus  dilakukan  terkait  dengan anomali  tersebut  yaitu  segera  periksa engine bila terdengar  bunyi  yang  berisik  dan  periksa  kondisi rocker  arm  bushing,  wrist  pin  bushing,  governor drive  and  bushings,  timing  gear  thrust  bearing, turbocharger  bearing,  camshaft  lifter  roller  pin,  air compressor bearing,  gear bearing serta main dan rod  bearing pada  sampel  berikutnya.  Ambil sampel pada setelah 100 jam dan melakukan filter cut untuk memonitor partikel pada oil filter . Hasil prediksi kerusakan lanjut yaitu harus mengganti atau memperbaiki komponen berdasarkan Component  Meter  Unit (CMU)  dan nilai  tiap  elemen  dapat  digunakan  sebagai  acuan
penggantian komponen dan perawatan yang lebih intensif.  Sehingga  tidak  menunggu  komponen rusak yang dapat mengakibatkan kerusakan pada komponen lain.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dari  penelitian  dengan  judul Analisis Kerusakan Mesin 3516 B  Pada Truk 793 C  Berdasarkan  Oli  Menggunakan  Data  Keausan Uji  Laboratorium Schedule  Oil  Sampling (SOS) dengan  Metode Failure  Mode  Effect  Analysis (FMEA) maka dapat ditarik kesimpulan bahwa:
1. Hasil  analisis  kerusakan  pada  mesin  3516  B pada  truk  793  C  dengan  data  elemen keausan didapat keausan yang sedikit di atas normal pada elemen Cu dan Pb berdasarkan wear limit di mana pada sampel terakhir nilai Cu  3  dan  Pb  5  dengan  satuan Particle  Per Meter (PPM).
2. Dengan  menggunakan  perhitungan  regresi linier  dan  uji  korelasi  dapat  dihasilkan  pula prediksi Component  Meter  Unit (CMU) sebelum  melewati  ambang  batas  dari wear limit berdasarkan  nilai  tiap  elemen.  Fe  pada 17931  jam,  Cu  pada  25963  jam,  Pb  pada 14417 jam dan Al pada 16927 jam.
3. Setiap  kemungkinan  kegagalan  yang  terjadi dikuantifikasikan untuk dibuat prioritas penanganan.  Keausan  ditandai  dari  analisis FMEA terdapat 3 dengan RPN tertinggi  yaitu cutting  filter  result dengan  RPN  280, noise
dengan  RPN  175  dan scratch dengan  RPN 160.
4. Dari  elemen  Cu  dan  Pb  tersebut  dapat ditentukan  komponen  yang  menjadi  sumber kerusakan  berdasarkan machine  profile dari produsen  yaitu rocker  arm  bushing,  wrist  pin bushing, governor drive and bushings, timing gear  thrust  bearing,  turbocharger  bearing, camshaft  lifter  roller  pin,  air  compressor bearing, rear cluster  gear bearing serta main dan rod bearing .

## DAFTAR PUSTAKA
[1].  Bahri,  S.,  &  Yuza,  P.  S.  (2019).  Analisa Kerusakan  (Deformasi) Engine  Mounting
Kendaraan Toyota Agya Berdasarkan Tingkat Vibrasi Berbasis Mem Accelerometer. Resistor [2].  Awaludin, A. (2018). Analisis Sistem Pelumasan  Engine  Disel  Toyota  Dyna  14B. 7. 7(2).
[3].  Jamaludin.  (2021).  Analisis  Perbandingan Pemakaian  Oli  Pelumas  Pada  Engine Pesawat  Terbang  Jenis  CFM56-7  dan Engine CFM LEAP-1B. 10(2)
[4]. Rizaldy,  N.  D.,  &  Johanes,  S.  (2021).
Analisa Perubahan Sifat Pelumas Terhadap  Keausan  Dan  Performa  Engine SAA12v140E-3  Komatsu  HD785-7.  Jurnal Material Teknologi Proses: Warta Kemajuan Bidang Material Teknik Teknologi Proses, 2(1), 6.
[5]. Sulistiono, N. E. (2021). Proses Pembuatan  Mesin  Tribometer  Tipe  Pin  on Disk  Test  Berstandar  Astm  G  99.  Jurnal Teknik Mesin, 10(2), 115.
[6]. https://doi.org/10.22441/jtm.v10i2.12271 [7]. Caterpillar.  (2002). Machine  Profiles  793 . Caterpillar Inc
[8]. Caterpillar Inc. (2013). Intermediate Engine System . Student Ha. Melbourne [9]. Chrysler, L. (2008). Potential Failure Mode and  Effect  Analysis  (FMEA):  Reference Manual . Ford Motor Company [10].  Darmawan,  D.  (2018). Analisa  Kelayak Umur Pakai Oli Yamalube Matic SAE 20W- 40  Berdasarkan  Viskositas  Kinematik  dan Total  Acid  Number  Pada  Sepeda  Motor
Yamaha X Ride
[11].  Firmansyah. (2006). Analisis Sistem Pelumas  pada  Mesin  Honda  Civic  16 Valve .
[12].  Gwidon  W.  Stachowiak,  Andrew  W,  B. (n.d.). Engineering  Triblogy .  Butterworth Heinemann
[13].  Hermawati,  L.,  Mujiarto,  I.,  Kundori,  K.,  & Hariyadi,  S.  (2020).  Analisa  Pengukuran Cylinder  Liner  dan  Piston  pada  Overhoul Diesel  Engine. Accurate:  Journal  of
Mechanical Engineering and Science
[14]. Lubrication,  Friction  and  Wear .  (1971).
National Aeronautics and Space Administration [15].  Mara, M., & Kurniawan, A. (2015). Analisa Pemurnian Minyak Pelumas Bekas
Dengan  Metode  Acid  and  Clay. Dinamika
Teknik Mesin
[16].  McDermott,  R.  .  (2009). The  Basics  of FMEA edition 2 . CRC Press
[17].  Meru, R. S., & Saksono, P. (2014). Analisa
Performansi Engine Caterpillar Model 3176
Setelah Proses Overhoul
[18].  Novantara,  G.  N.  (2018). Analisa  Kelayak Umur  Pakai  Minyak  Pelumas  Federal  Oil Ultratec SAE 20W-50 Berdasarkan Viskositas  Kinematik  dan  Total  Base
Number Pada Sepeda Motor Honda Supra X 125 [19].  Prasetyo,  F.  A.  (2018). Analisa  kerusakan diesel engine breakdown pada excavator s 500  lc-v  (  study  kasus  di  pt.  kobexindo tractors tbk)
[20].  Rabeta,  B.  (2016).  Analisis  Performa Engine  Marchetti  Sf  260. Jurnal  Teknologi Kedirgantaraan
[21].  Saputra,  R.  F.  (2018).  Analisa  Engine Performance dan Combustion Process dari
Mesin  Diesel  Berbahan  Bakar  Biodiesel
Campuran. Journal  of  Physical  Therapy Science
[22].  Sinaga,  R.  D.  (2015).  Analisa  Penurunan Kualitas  Oli  Terhadap  Pengaruh  Jarak Tempuh Operasional Mesin Menggunakan Minyak  Pelumas  Nabati  Dengan  Dan Tanpa  Penambahan  Zat  Aditif. Jurnal Rekayasa Proses [23].  Trakindo Utama, P. (n.d.). SOS Laboratorium Trakindo Utama
[24].  Caterpillar. (n.d.). SIS 2.0 Web [25]. Yosani, C. (2006). Teknik Analisis
Kuantitatif. Makalah Teknik Analisis II [26].  Andiyanto, S., Sutrisno, A., & Punuhsingon, C. (n.d.). Penerapan Metode FMEA  (Failure  Mode  and  Effect  Analysis) untuk Kuantifikasi dan Pencegahan Resiko Akibat Terjadinya Lean Waste . 6