BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN

Transkripsi

1 BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN 4. Pegumpula da Pegolaha Data 4.. Peetua Sectio Kritis Perhituga pada peelitia ii dimulai dega megumpulka data jumlah breakdow da dowtime pada setiap sectio yag ditagai oleh departeme maiteace, ligkup pemeliharaa mesi yag ditagai terbagi kedalam empat sectio yaitu gas turbie sectio, auxiliary boiler sectio, coal fired boiler sectio, da diesel egie sectio. Data-data breakdow da dowtime yag diambil merupaka data kejadia selama jagka waktu 7 bula dari Jauari 008 sampai dega 3 Juli 008. Hal ii disesuaika dega pecatata data yag didapatka dari departeme maiteace. Selama kuru waktu tersebut, breakdow da dowtime yag terjadi dicatat dalam sebuah Logbook Work Order yag dicatat per sectio per hari. Nama sectio da frekuesi kerusakaya dapat dilihat pada tabel dibawah ii. Sectio Gas Turbie Auxiliary Boiler Coal Fired Boiler Diesel Egie Tabel 4. Jumlah Breakdow Per Sectio Frekuesi Breakdow Frekuesi Breakdow (%) Frekuesi Kumulatif 6 80,5% 80,5% 8 0,39% 90,9% 6 7,79% 98,70%,30% 00,00% Total 77 00,00%

2 Diagram Pareto Breakdow Seluruh Sectio Cout Percet Sectio Gas Turbie Auxiliary Boiler Coal Fired Boiler Diesel Egie Cout Percet 80,5 0,4 7,8,3 Cum % 80,5 90,9 98,7 00,0 0 Gambar 4. Diagram Pareto Breakdow Seluruh Sectio Berikutya aka disajika tabel data dowtime yag meujuka lama waktu dowtime yag terjadi pada seluruh sectio. Sectio Gas Turbie Auxiliary Boiler Coal Fired Boiler Diesel Egie Tabel 4. Jumlah Dowtime Seluruh Sectio Frekuesi Dowtime Frekuesi Dowtime (%) Frekuesi Kumulatif 8,75 80,% 80,%,33 0,99% 9,0% 8,50 8,4% 99,43% 0,58 0,57% 00,00% Total 03,7 00,00%

3 36 Diagram Pareto Dowtime Seluruh Sectio Cout Percet Sectio Gas Turbie Auxiliary Boiler Coal Fired Boiler Diesel Egie Cout 8,75,33 8,50 0,58 Percet 80,,0 8, 0,6 Cum % 80, 9, 99,4 00,0 0 Gambar 4. Diagram Pareto Dowtime Seluruh Sectio Dari tabel da diagram pareto di atas, dapat dilihat bahwa sectio yag megalami frekuesi da presetasi kumulatif jumlah breakdow da waktu dowtime palig tiggi adalah gas turbie sectio. Sesuai dega prisip pareto 80/0, satu dari empat sectio yag ada (5%) merupaka peyebab terjadiya masalah breakdow da dowtime yag mecapai 80% dari total permasalaha yag terjadi. Karea sumber permasalaha palig besar terjadi pada gas turbie sectio, maka sectio ii aka dijadika fokus permasalaha yag aka dibahas lebih lajut.

4 Peetua Mesi Kritis Berdasarka perhituga sebelumya, maka yag aka dibahas lebih lajut adalah mesi-mesi yag ada pada gas turbie sectio. Dalam sectio ii terdapat 5 mesi yaitu heat recovery steam geerator, gas turbie, air compressor, diesel geerator, da gas fuel compressor. Selajutya aka direkap data kejadia breakdow da dowtime yag terjadi pada tiap mesi yag ada pada gas turbie sectio. Mesi Heat Recovery Steam Geerator Tabel 4.3 Jumlah Breakdow da Dowtime Gas Turbie Sectio Frekuesi Breakdow Frekuesi Breakdow (%) Frekuesi Dowtime (jam) Frekuesi Dowtime (%) 33,87% 35,00 4,30% Gas Turbie 3 50,00% 3,08 37,56% Air Compressor 5 8,06% 5,83 7,05% Diesel Geerator 3,3% 3,83 4,63% Gas Fuel Compressor 3 4,84% 7,00 8,46% Total 6 00,00% 8,75 00,00% Berikutya aka disajika diagram pareto berdasarka breakdow da dowtime yag terjadi pada seluruh seluruh mesi pada gas turbie sectio.

5 38 Diagram Pareto Breakdow Mesi Cout Mesi Gas Turbie Heat Recovery Steam Geerator Air Compressor Gas Fuel Compressor Diesel Geerator Cout Percet 50,0 33,9 8, 4,8 3, Cum % 50,0 83,9 9,9 96,8 00, Percet Gambar 4.3 Diagram Pareto Breakdow Gas Turbie Sectio Diagram Pareto Dowtime Mesi Cout Mesi Heat Recovery Steam Geerator Gas Turbie Gas Fuel Compressor Air Compressor Diesel Geerator Percet Cout 35,00 3,08 7,00 5,83 3,83 Percet 4,3 37,6 8,5 7,0 4,6 Cum % 4,3 79,9 88,3 95,4 00,0 Gambar 4.4 Diagram Pareto Dowtime Gas Turbie Sectio

6 39 Dari tabel da diagram pareto di atas, dapat dilihat bahwa mesi yag megalami frekuesi breakdow palig tiggi adalah gas turbie da dowtime yag palig lama adalah heat recovery steam geerator (HRSG). Dimaa keseluruha presetasi kumulatif masalah breakdow da dowtime yag terjadi mecapai lebih dari 80% terhadap total permasalaha yag terjadi. Karea sumber permasalaha palig besar terjadi pada GT da HRSG, maka utuk selajutya perhituga aka difokuska pada kedua mesi ii Peetua Kompoe Kritis Dari tahap sebelumya diketahui mesi yag aka dibahas lebih lajut adalah gas turbie da heat recovery steam geerator. Gas turbie adalah mesi yag berfugsi utuk meghasilka sumber daya listrik bagi kebutuha pabrik kertas IKPP. Sedagka heat recovery steam geerator adalah mesi yag berfugsi sebagai peghasil uap utuk kebutuha produksi pabrik kertas IKPP. Uap yag dihasilka merupaka hasil pemaasa dari air dega memafaatka gas buag paas dari gas turbie. Perhituga selajutya utuk medapatka kompoe kritis yag aka dijadika pusat dari peelitia aka ditagai dega megguaka beberapa asumsi yaitu :. Frekuesi breakdow yag dihitug lebih besar atau sama dega lima kali, karea jika kurag dari lima kali, maka perhituga data aka sulit utuk dicocoka dega distribusi-distribusi yag telah ditetuka.. Peristiwa dowtime yag terjadi dapat disebabka karea berhetiya mesi da proses produksi akibat kerusaka mesi yag gejalaya tidak terdeteksi ataupu

7 40 peghetia proses produksi yag sedag berjala akibat terdeteksiya gejala kerusaka diluar jadwal ispeksi. 3. Peagaa pecegaha kerusaka kompoe dapat dibagi mejadi dua macam yaitu tidaka peggatia pecegahaa atau perawata pelumasa atau perbaika settig. Peagaa yag dilakuka disesuaika dega kebutuha keadaa kompoe berdasarka pegamata da aalisa peyebab kerusaka. 4. Oleh karea bayakya kompoe yag terdapat dalam mesi gas turbie da heat recovery steam geerator, maka data kompoe yag dijabarka pada tabel adalah kompoe yag meyebabka terjadiya breakdow saja. Tabel di bawah ii merupaka data kompoe-kompoe dari mesi gas turbie da heat steam recovery geerator beserta data breakdow da dowtime-ya.

8 4 Tabel 4.4 Jumlah Breakdow da Dowtime Kompoe Mesi Gas Turbie (GT) Kompoe Gas Turbie Turbie Cotrol Exhaust Frekuesi Breakdow Frekuesi Breakdow (%) Frekuesi Dowtime (jam) Frekuesi Dowtime (%) 0 3,6% 4,75 5,8% Combustio Filter 7,58% 0,50 33,78% Vax Statio 4,90%,67 5,36% Air Dryer 6,45% 3,50,6% Pressure Trasmitter 3,3% 0,9,95% Soft Water Pipe 3,3% 0,67,4% Evaporative Pipe 3,3% 0,58,88% Air Regulator 3,3%,50 4,83% Purgig Valve 3,3% 3,00 9,65% VGV Hydraulic Pipe 3,3%,83 5,90% Igiter 3,3%,08 3,49% Plate Heat Exchager 3,3%,08 3,49% 3 00,00% 3,08 00,00% Diagram pareto dibawah ii meujukka kerusaka tertiggi pada kompoe yag ada pada gas turbie :

9 4 Diagram Pareto Breakdow Kompoe GT Cout Kompoe GT Turbie Cotrol Exhaust Combustio Filter Vax Statio Air Dryer Air Regulator Evaporative Pipe Igiter Plate Heat Exchager Pressure Trasmitter Purgig Valve Soft Water Pipe VGV Hydraulic Pipe Cout Percet 3,3,6,9 6,5 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, Cum % 3,3 54,8 67,7 74, 77,4 80,6 83,9 87, 90,3 93,5 96,8 00, Percet Gambar 4.5 Diagram Pareto Breakdow Kompoe Mesi Gas Turbie Diargam Pareto Dowtime Kompoe GT Cout Kompoe GT Combustio Filter Turbie Cotrol Exhaust Air Dryer Purgig Valve VGV Hydraulic Pipe Vax Statio Air Regulator Igiter Plate Heat Exchager Pressure Trasmitter Soft Water Pipe Evaporative Pipe Cout 0,504,75 3,50 3,00,83,67,50,08,08 0,9 0,67 0,58 Percet 33,85,3,3 9,7 5,9 5,4 4,8 3,5 3,5 3,0,,9 Cum % 33,849, 60,3 70,0 75,9 8, 86, 89,5 93,0 96,0 98, 00, Percet Gambar 4.6 Diagram Pareto Dowtime Kompoe Mesi Gas Turbie

10 43 Tabel 4.5 Jumlah Breakdow da Dowtime Kompoe Mesi Heat Recovery Steam Geerator (HRSG) Kompoe HRSG Frekuesi Breakdow Frekuesi Breakdow (%) Frekuesi Dowtime (jam) Frekuesi Dowtime (%) Air Damper 7 33,33% 9,50 55,7% UV Detector 4,76% 0,83,38% Pipe Burer 4,76%,67 4,76% Chimey 3 4,9%,50 4,9% Gas Flow Meter 9,5%,00,86% Duck Sealig Air Fa 9,5%,33 6,67% PH Coolig Meter 4,76% 0,33 0,95% Overflow Pipe 4,76% 3,08 8,8% Level Glass 4,76%,5 3,57% Gate Valve 4,76%,67 7,6% Feed Water Pump 4,76% 0,83,38% 00,00% 35,00 00,00% Diagram pareto dibawah ii meujukka kerusaka tertiggi pada kompoe yag ada pada heat recovery steam geerator :

11 44 Diagram Pareto Breakdow Kompoe HRSG 0 00 Cout Percet 5 0 Kompoe Air Damper Chimey Duck Sealig Air Fa Gas Flow Meter Feed Water Pump Gate Valve Level Glass Overflow Pipe PH Coolig Meter Pipe Burer UV Detector Cout 7 3 Percet 33,3 4,3 9,5 9,5 4,8 4,8 4,8 4,8 4,8 4,8 4,8 Cum % 33,3 47,6 57, 66,7 7,4 76, 8,0 85,7 90,5 95, 00,0 0 0 Gambar 4.7 Diagram Pareto Breakdow Kompoe Mesi HRSG Cout Diagram Pareto Dowtime Kompoe HRSG Percet 0 Kompoe Air Damper Overflow Pipe Gate Valve Duck Sealig Air Fa Pipe Burer Chimey Level Glass Gas Flow Meter Feed Water Pump UV Detector PH Coolig Meter Cout 9,50 3,08,67,33,67,50,5,00 0,83 0,83 0,33 Percet 55,7 8,8 7,6 6,7 4,8 4,3 3,6,9,4,4 0,9 Cum % 55,7 64,5 7, 78,8 83,6 87,9 9,5 94,3 96,7 99, 00,0 0 Gambar 4.8 Diagram Pareto Dowtime Kompoe Mesi HRSG

12 45 Berdasarka tabel da diagram pareto diatas, maka didapatka peetua kompoe kritis adalah sebagai berikut :. Mesi Gas Turbie Berdasarka perhituga pada gas turbie, maka kompoe yag memiliki tigkat frekuesi breakdow terbesar adalah turbie cotrol exhaust da kompoe yag memilik dowtime palig besar adalah combustio filter. Kedua kompoe ii merupaka dua kompoe terbesar yag mejadi peyebab terjadiya masalah pada gas turbie. Oleh karea itu, kompoe turbie cotrol exhaust da combustio filter mejadi kompoe kritis yag aka dihitug lebih lajut.. Mesi Heat Recovery Steam Geerator Berdasarka perhituga pada heat recovery steam geerator, maka kompoe yag memiliki tigkat frekuesi breakdow da dowtime palig besar adalah air damper. Kompoe ii merupaka kompoe peyumbag masalah terbesar yag terjadi pada Heat Recovery Steam Geerator. Oleh karea itu, kompoe air damper mejadi kompoe kritis yag aka dihitug lebih lajut. Tabel 4.6 Kompoe Kritis Gas Turbie Mesi Heat Recovery Steam Geerator Kompoe Kritis Turbie Cotrol Exhaust Combustio Filter Air Damper

13 46 4. Perhituga da Aalisa Data Kerusaka 4.. Perhituga Time To Failure (TTF) da Time To Repair (TTR) Kompoe Hal yag pertama yag aka dilakuka dalam proses perhituga adalah meghitug dowtime atau time to repair (TTR) da time to failure (TTF). Dowtime atau time to repair (TTR) adalah waktu yag diperluka utuk memperbaiki mesi yag megalami gaggua agar mesi dapat beroperasi kembali, sedagka time to failure (TTF) adalah selag waktu atar kerusaka yag dihitug dari selisih waktu atara kerusaka awal yag telah selesai diperbaiki higga terjadiya kerusaka berikutya Perhituga Time To Failure (TTF) da Time To Repair (TTR) Kompoe Turbie Cotrol Exhaust Turbie Cotrol Exhaust merupaka kompoe dari gas turbie berukura diameter sekitar 5 cm yag berfugsi sebagai pembuag paas pada gas turbie cotrol yag merupaka pusat kedali dari gas turbie, jika pembuag paas pada cotrol turbie ii tidak berfugsi, maka dapat meyebabka program processor modul (ppm) overheat da meyebabka terjadiya shutdow pada sistem gas turbie secara keseluruha. Berikut ii adalah data dowtime (TTR) da data iterval waktu atar kerusaka (TTF) kompoe turbie cotrol exhaust :

14 47 Tabel 4.7 Data Time To Failure (TTF) da Time To Repair (TTR) Kompoe Turbie Cotrol Exhaust No Taggal 4 Februari Maret Maret April April Mei Mei Jui Juli Juli 008 Cotoh Perhituga : Waktu Mulai Kerusaka 4/0/008 9:5 7/03/008 7:45 30/03/008 4:35 07/04/008 0:05 7/04/008 0:0 4/05/008 6:0 8/05/008 :5 0/06/008 3:50 4/07/008 3:05 4/07/008 0:30 Waktu Selesai Perbaika 4/0/008 0:00 7/03/008 8:0 30/03/008 5:00 07/04/008 0:5 7/04/008 0:50 4/05/008 6:45 8/05/008 :40 0/06/008 4:5 4/07/008 3:50 4/07/008 0:50 Time to Repair (TTR) : 30 Maret 008 = 5:00 4:35 = 5 meit ~ 0.4 jam TTR (meit) TTR (jam) TTF (meit) TTF (jam) 35 0, , ,75 5 0, ,4 0 0, , , ,9 35 0, ,33 5 0, ,50 5 0, ,7 45 0, ,83 0 0, ,67 Total Waktu 4,75 360,67 Time To Failure (TTF) : 30 Maret 008 (7/03/008 30/03/008) 7 Maret 008 pk. 8:0 s/d 7 Maret 008 pk. 4:00 = 350 meit 8 Maret 008 s/d 30 Maret 008 ( hari x 4 jam x 60 meit) = 880 meit 30 Maret 008 pk. 00:00 s/d jam 4:35 = 875 meit + Time to Failure = 405 meit / 60 = 68.4 jam

15 Perhituga Time To Failure (TTF) da Time To Repair (TTR) Kompoe Combustio Filter Combustio Filter merupaka kompoe dari gas turbie yag berfugsi utuk meyarig air itake yag masuk kedalam compressor gas turbie agar bebas dari kotora, selai itu juga berfugsi utuk medigika air itake agar dapat meghasilka teaga listrik yag lebih tiggi da ideal. Jika terjadi gaggua pada kompoe ii maka kotora dari udara dapat masuk kedalam gas turbie yag dapat meyebabka berhetiya proses operasi dari gas turbie. Berikut ii adalah data dowtime (TTR) da data iterval waktu atar kerusaka (TTF) kompoe combustio filter : No Tabel 4.8 Data Time To Failure (TTF) da Time To Repair (TTR) Kompoe Taggal 8 Februari Februari Maret April Mei Jui Juli 008 Waktu Mulai Kerusaka 8/0/008 5:30 0/0/008 0:0 9/03/008 9:50 7/04/008 :5 9/05/008 :30 5/06/008 :45 0/07/008 9:35 Combustio Filter Waktu Selesai Perbaika 8/0/008 7:50 0/0/008 :00 9/03/008 :30 7/04/008 :0 9/05/008 3:50 5/06/008 :45 0/07/008 :0 TTR (meit) TTR (jam) TTF (meit) TTF (jam) 40, , ,33 00, , , ,9 80, ,33 60, ,9 95, ,83 Total Waktu 0,50 35,7

16 49 Cotoh Perhituga : Time to Repair (TTR) : 9 Maret 008 = :30 9:50 = 00 meit ~.67 jam Time To Failure (TTF) : 9 Maret 008 (0/0/008 9/03/008) 0 Feb 008 pk. :00 s/d 0 Feb 008 pk. 4:00 = 70 meit Feb 008 s/d 9 Maret 008 (37 hari x 4 jam x 60 meit) = 5380 meit 9 Maret 008 pk. 00:00 s/d jam 9:50 = 590 meit + Time to Failure = meit / 60 = 909,83 jam Perhituga Time To Failure (TTF) da Time To Repair (TTR) Kompoe Damper Temperature gas buag dari gas turbie sekitar 500 o C, karea temperatureya masih paas maka dimafaatka utuk memaaska HRSG dega megguaka alat kotrol damper. Damper adalah kompoe dari HRSG yag berfugsi utuk megalirka da megotrol berapa bayak gas buag dari gas turbie yag dibutuhka utuk memaaska HRSG sampai tekaa steamya 7 Bar, bila tekaaaya mecapai 7 bar atau lebih maka damper membuag gas tersebut ke udara luar da apabila tekaaya kurag dari 7 bar maka damper meutup da seluruh gasya di pakai utuk memaaska air di HRSG. Dilihat dari fugsi diatas apabila damper rusak maka otomatis HRSG tersebut tidak bisa dioperasika karea gas buag yag dihasilka utuk memaaska air tidak utuk dijadika uap tidak pada kodisi ideal operasi.

17 50 Berikut ii adalah data dowtime (TTR) da data iterval waktu atar kerusaka (TTF) kompoe damper : Tabel 4.9 Data Time To Failure (TTF) da Time To Repair (TTR) Kompoe Damper No Taggal Jauari Jauari Jauari April April Mei Juli 008 Waktu Mulai Kerusaka /0/008 8:0 9/0/008 3:35 30/0/008 9:50 06/04/008 3:40 4/04/008 :35 7/05/008 7:30 7/07/008 :0 Waktu Selesai Perbaika /0/008 0:0 9/0/008 5:35 30/0/008 6:0 06/04/008 6:40 4/04/008 :35 7/05/008 9:30 7/07/008 5:0 TTR (meit) TTR (jam) TTF (meit) TTF (jam) 0, , , , ,5 80 3, ,33 60, ,9 0, ,9 80 3, ,83 Total Waktu 9,50 435,50 Cotoh Perhituga : Time to Repair (TTR) : 30 Jauari 008 = 0:0 8:0 = 0 meit ~ jam Time To Failure (TTF) : 30 Jauari 008 (9/0/008 30/0/008) 9 Ja 008 pk. 5:35 s/d 9 Ja 008 pk. 4:00 = 505 meit 30 Ja 008 pk. 00:00 s/d jam 9:50 = 590 meit + Time to Failure = 095 meit / 60 = 8,5 jam

18 5 4.. Perhituga Idex of Fit (r), Goodess of Fit, Pedugaa Parameter da Nilai MTTF da MTTR Perhituga selajutya adalah megidetifikasi pola distribusi dari Time To Repair (TTR) da Time To Failure (TTF). Lagkah awal utuk meetuka distribusi dapat dilakuka dega membadigka ilai r (idex of fit) utuk melihat apakah pola distribusi data kerusaka megikuti pola distribusi tertetu. Pola distribusi yag mempuyai ilai variabel r yag palig besar adalah pola distribusi kerusaka yag dipilih. Cotoh perhituga idex of fit baik utuk iterval waktu atar kerusaka (TTF) maupu dowtime (TTR) haya diberika utuk perhituga kompoe Turbie Cotrol Exhaust karea perhituga utuk kompoe yag lai megguaka cara yag sama dega kompoe ii. Setelah medapatka ilai r terbesar maka selajutya adalah meduga parameter dari distribusi yag dipilih. Pedugaa paramater tersebut bergua utuk dimafaatka dalam melakuka uji hipotesa goodess of fit, dimaa uji ii merupaka uji selajutya setelah idex of fit utuk meyakika apakah pola distribusi data yag terpilih pada perhituga idex of fit sudah bear sesuai dega pola distribusi tertetu utuk diolah lebih lajut dalam perhituga utuk medapatka ilai MTTF da MTTR dari masig-masig kompoe sesuai dega distribusi yag terpilih.

19 Idex of Fit Time To Failure (TTF) Kompoe Turbie Cotrol Exhaust Idex of Fit Distribusi Weibull Time To Failure (TTF) Tabel 4.0 Idex of fit TTF Distribusi Weibull Kompoe Turbie Cotrol Exhaust i t i x i = l(t i ) F(ti) y i x i. y i x i y i 68,4 4,56 0,0745 -,5589-0,83 7,8558 6,548 9,50 4,563 0,809 -,60-7,803 0,3973, ,08 5,36 0,87 -,089-5,6654 7,369, ,67 5,5080 0,3936-0,697-3,85 30,3385 0, ,9 5,5 0,5000-0,3665 -,036 30,488 0, ,7 5,8893 0,6064-0,0700-0,44 34,6843 0, ,33 6,4667 0,78 0,,498 4,877 0, ,75 6,6538 0,89 0,5365 3,570 44,735 0, ,83 6,9046 0,955 0,9545 6, ,6733 0,9 360,67 50,97 4,5000-4,6709-8,496 94,894,863 Cotoh perhituga pada i = : x = l(t ) = l(68.4) = 4.56 ) F(t = i = = = y = l l - F(t ).y = l l = x ( 4.56 x.5589) = = x = ( 4.56) = y = (.5589) =

20 53 r weibull = = x yi x i= xi xi i= i= i i i= i= y yi i= i= i y [ 9(94.894) - (50.97) ][ 9(.863) - ( ) ] i 9(-8.496) - (50.97)( ) = Idex of Fit Distribusi Ekspoesial Time To Failure (TTF) Tabel 4. Idex of fit TTF Distribusi Ekspoesial Kompoe Turbie Cotrol Exhaust i t i x i = t i F(ti) y i x i. y i x i 68,4 68,4 0,0745 0,0774 5, ,8403 0,0060 9,50 9,50 0,809 0,995 8, ,500 0, ,08 87,08 0,87 0, , ,736 0, ,67 46,67 0,3936 0,500 3, ,4444 0, ,9 49,9 0,5000 0,693 73, ,3403 0, ,7 36,7 0,6064 0, , ,36 0, ,33 643,33 0,78,475 80, ,7778, ,75 775,75 0,89,70 36, ,065, ,83 996,83 0,955, , ,6944 6, ,67 360,67 4,5000 8, , ,9444,9874 y i Cotoh perhituga i = : x = t = 68.4 ) F(t = i = = =

21 54 y = ) F(t - l l = =.y x ( ) x 68.4 = = x ( ) 68.4 = = 4680,8403 y ( ) 0,0774 = = r = = = = = = = = i i i i i i i i i i i i i i i y y x x y x y x [ ][ ] (8.96) - 9(.9874) (360.67) - 9( ) (360,67)(8.96) - 9(-5438,5470) = =

22 55 Idex of Fit Distribusi Normal Time To Failure (TTF) Tabel 4. Idex of fit TTF Distribusi Normal Kompoe Turbie Cotrol Exhaust i t i x i = t i F(ti) yi=z i x i. z i x i z i 68,4 68,4 0,0745 -, , ,8403,083 9,50 9,50 0,809-0,9-83, ,500 0, ,08 87,08 0,87-0,565-05, ,736 0, ,67 46,67 0,3936-0,699-66, ,4444 0, ,9 49,9 0,5000 0,0000 0, ,3403 0, ,7 36,7 0,6064 0,699 97, ,36 0, ,33 643,33 0,78 0,565 36, ,7778 0, ,75 775,75 0,89 0,9 707, ,065 0, ,83 996,83 0,955, , ,6944, ,67 360,67 4,5000 0,0000 5,08 339,9444 6,6065 Cotoh perhituga pada i = : x = t = 68.4 i 0.3 F(t ) = y =.z 0.3 = = z = [ F(t )] Φ = = ( diperoleh dari tabel Φ(z) ) x ( 68.4 x.4433) = = x = ( 68.4) = = z = (-.4433).083

23 56 r ormal = = xi zi xi i i= i xi xi z i i i= = = = z i = i= [ 9( ) - (360.67) ][ 9(6.6065) - (0.0000) ] i z i 9(5.08) - (360.67)(0.0000) = Idex of Fit Distribusi Logormal Time To Failure (TTF) Tabel 4.3 Idex of fit TTF Distribusi Logormal Kompoe Turbie Cotrol Exhaust i t i x i = l(t i ) F(ti) yi=z i x i. z i x i z i 68,4 4,56 0,0745 -,4433-6,0989 7,8558,083 9,50 4,563 0,809-0,9-4,95 0,3973 0, ,08 5,36 0,87-0,565 -,9374 7,369 0, ,67 5,5080 0,3936-0,699 -, ,3385 0, ,9 5,5 0,5000 0,0000 0, ,488 0, ,7 5,8893 0,6064 0,699, ,6843 0, ,33 6,4667 0,78 0,565 3,6309 4,877 0, ,75 6,6538 0,89 0,9 6,069 44,735 0, ,83 6,9046 0,955,4433 9, ,6733, ,67 50,97 4,5000 0,0000 6,67 94,894 6,6065 Cotoh perhituga pada i = : x = l(t ) = l(68.4) = 4.56 i 0.3 F(t ) = = = =

24 57 y =.z z = [ F(t )] Φ = ( diperoleh dari tabel Φ(z) ) x ( 4.56 x.4433) = = x = ( 4.56) = = z = (-.4433).083 r logormal = = x iz i x i i= x i x i i i= = i = i= z z i i= i= 9(6.67) - (50.97)(0.0000) i z [ 9(94.894) - (50.97) ][ 9(6.6065) - (0.0000) ] i = Berikut ii adalah rigkasa ilai idex of fit (r) TTF hasil keempat distribusi di atas : Tabel 4.4 Rigkasa Idex of Fit TTF Turbie Cotrol Exhaust Distribusi Weibull Ekspoesial Normal Logormal Turbie Cotrol Exhaust 0,9804 0,9835 0,9475 0,9843

25 58 Dari hasil perhituga idex of fit yag telah dilakuka maka didapatka ilai r yag terbesar yaitu pada distribusi Logormal. Karea perhituga ilai r haya merupaka ilai korelasi yag meujukka kecederuga suatu data megikuti salah satu pola distribusi kerusaka, utuk itu perlu dilakuka pegujia hipotesa lebih lajut utuk memperkuat distribusi logormal yag terpilih adalah bear merupaka distribusi logormal. Pegujia lebih lajut itu adalah dega melakuka uji goodess of fit yag dilakuka sesuai dega jeis distribusi yag memiliki ilai r terbesar. Pada kompoe turbie cotrol exhaust, distribusi yag terpilih ada distribusi logormal. Utuk itu aka dilakuka goodess of fit utuk distribusi logormal, yaitu uji Kolmogorov Smirov Uji Kesesuaia Distribusi (Goodess of Fit) Time To Failure (TTF) Kompoe Turbie Cotrol Exhaust Karea ilai Idex of Fit (r = 0,9843) yag terbesar terdapat pada distribusi Logormal, maka perhituga yag dilakuka megguaka uji Goodess of Fit Kolmogorov-Smirov (secara maual) da versi Miitab 4. Adapu cotoh perhitugaya adalah sebagai berikut:. Hipotesa yag diujika adalah : Ho : Data waktu atar kerusaka berdistribusi Logormal. Hi : Data waktu atar kerusaka tidak berdistribusi Logormal. α = 0.05 Ho diterima bila hasil perhituga D maksimum lebih kecil dari ilai D crit.

26 59 Tabel 4.5 Kolmogorov-Smirov Test TTF Kompoe Turbie Cotrol Exhaust i (i-)/ i/ t i l ti ŝ t l( ) s t med Cumulatif Probability D(i) D(i) 0,00 0, 68,4 4,3 0,78 -,6435 0,050 0,050 0,060 0, 0, 9,50 4,5 0,447 -,3098 0,095-0,060 0,7 3 0, 0,33 87,08 5,3 0,00-0,4889 0,35 0,0903 0, ,33 0,44 46,67 5,5 0,005-0,75 0,439 0,0986 0,05 5 0,44 0,56 49,9 5,5 0,00-0,565 0,4378-0,0066 0,77 6 0,56 0,67 36,7 5,89 0,0060 0,66 0,6049 0,0494 0, ,67 0,78 643,33 6,47 0,078 0,988 0,835 0,568-0, ,78 0,89 775,75 6,65 0,03,436 0,8736 0,0958 0, ,89,00 996,83 6,90 0,78,435 0,939 0,0350 0,076 μˆ 5,66 tˆ med 86,49 ŝ 0,87 0,7590 D Max 0,568 0,7 Cotoh perhituga Kolmogorov-Smirov test TTF kompoe turbie cotrol exhaust pada i = : (i-)/ = (-) / 9 = 0.00 i / = / 9 = 0. L t i = L (68.4) = 4.3 μˆ lt = i= i tˆ med = = 50.9 / 9 = 5.66 = μˆ e 5.66 e = 86.49

27 60 ŝ = i (lt i μˆ) = i ( ) + ( ) ( ) = ŝ = ŝ = 0.87 Cumulatif Probability = Φ s l t t med 68.4 = Φ l = Φ (-.6435) = D = t max Φ l s t med i = D = i t max Φ l s t med = 0.7 Karea ilai Dmax = lebih kecil dari D crit,0.05 = 0.7 da masuk daerah peerimaa maka terima Ho yag berarti data megikuti distribusi logormal. Hal ii didukug dega hasil pegujia dega Miitab 4.0 pada gambar 4.9.

28 6 Percet Probability Plot for Turbie Cotrol Exhaust ML Estimates-Complete Data Weibull Percet Logormal Aderso-Darlig (adj) Weibull,583 Logormal,576 Expoetial,683 Normal, T urbie Cotrol Exhaust T urbie Cotrol Exhaust Percet Expoetial Percet Normal T urbie Cotrol Exhaust T urbie Cotrol Exhaust Gambar 4.9 Goodess of Fit TTF Kompoe Turbie Cotrol Exhaust Distributio ID Plot: Turbie Cotrol Exhaust Goodess-of-Fit Aderso-Darlig Distributio (adj) Weibull,583 Logormal,576 Expoetial,683 Normal,87 Table of MTTF Stadard 95% Normal CI Distributio Mea Error Lower Upper Weibull 403,70 0,737 45,7 664,799 Logormal 48,6 4,787 4,530 86,878 Expoetial 40,97 34,099 09,3 773,79 Normal 40,97 0,73 00,98 603,6

29 6 Hasil pegujia goodess of fit dega megguaka Miitab dega dapat dilihat pada ilai AD (Aderso-Darlig) terkecil. Dimaa ilai A-D terkecil terdapat pada distribusi logormal sebesar.576. Dega demikia hasil pegujia maual da miitab adalah sama yaitu data TTF kompoe turbie corol exhaust berdistribusi logormal Perhituga Parameter Time To Failure (TTF) Kompoe Turbie Cotrol Exhaust Berikut ii merupaka perhituga parameter TTF kompoe turbie cotrol exhaust dega distribusi logormal. Perhituga parameter dapat dilakuka dega cara yaitu dega : o Least Square Estimatio Metode aka meghasilka parameter perkiraa s (estimated s) da parameter perkiraa t med (estimated t med ). Metode ii biasaya diguaka dalam proses perhituga idex of fit. Gradie b = x z x i i = i = i i i i = i = i = x x i z i 9(6.67) (50.97 x ) 9(94.894) (50.97) = = 0, (ilai x i da z i dapat dilihat pada tabel 4.3) Itersep a = y - b x = (0, )(5.6575) = -5,4764

30 63 Estimated s = b Parameter tˆ med = = / 0, =.033 e sa =.033( ) e = o Maximum Likelihood Estimator Metode ii diguaka utuk mecari ilai dari sesugguhya dari s da t med. Biasaya diguaka dalam proses perhituga goodess of fit. μˆ l t = i= i tˆ med = = 50.9 / 9 = 5.66 = μˆ e 5.66 e = ŝ = i (lt i μˆ) = i ( ) + ( ) ( ) = ŝ = ŝ = 0.87

31 Perhituga Mea Time To Failure (MTTF) Kompoe Turbie Cotrol Exhaust Utuk meghitug MTTF diperluka parameter t med da s. Parameter yag aka diguaka adalah parameter yag dihasilka dari perhituga maximum likelihood estimator karea hasil parameter yag dihasilka lebih baik dibadigka dega least square. Berikut ii merupaka perhituga MTTF kompoe turbie cotrol exhaust dega distribusi logormal : MTTF = tˆ med exp(s /) 0.87 = 86.49e = jam ~ 8 hari Idex of Fit Time To Repair (TTR) Kompoe Turbie Cotrol Exhaust Idex of Fit Distribusi Weibull Time To Repair (TTR) Tabel 4.6 Idex of fit TTR Distribusi Weibull Kompoe Turbie Cotrol Exhaust i t i x i = l(t i ) F(ti) y i x i. y i x i y i 0,33 -,0986 0,0673 -,6638,965,069 7,096 0,33 -,0986 0,635 -,733,893,069, ,4-0,8755 0,596 -,00,053 0,7664, ,4-0,8755 0,3558-0,87 0,793 0,7664 0, ,4-0,8755 0,459-0,5086 0,4453 0,7664 0, ,4-0,8755 0,548-0,304 0,07 0,7664 0, ,50-0,693 0,644 0,039-0,08 0,4805 0,00 8 0,58-0,5390 0,7404 0,990-0,6 0,905 0, ,58-0,5390 0,8365 0,5940-0,30 0,905 0, ,75-0,877 0,937 0,997-0,856 0,088 0,9854 4,75-7,7579 5,0000-5,3 6,4486 6,639 3,96

32 65 Cotoh perhituga pada i = : x = l(t ) = l(0.33) = ) F(t = i = = = y = l l - F(t ).y = l l = = =.965 x ( x.6638) = x = (-.0986). 069 y = (.6638) = r weibull = = x yi x i= xi xi i= i= i i i= i= y yi i= i= i y 9(6.4486) - ( )(-5.3) [ 0(6.639) - ( ) ][ 0(3.96) - (-5.3) ] i = 0.984

33 66 Idex of Fit Distribusi Ekspoesial Time To Repair (TTR) Tabel 4.7 Idex of fit TTR Distribusi Ekspoesial Kompoe Turbie Cotrol Exhaust i t i x i = t i F(ti) y i x i. y i x i y i 0,33 0,33 0,0673 0,0697 0,03 0, 0,0049 0,33 0,33 0,635 0,785 0,0595 0, 0, ,4 0,4 0,596 0,3006 0,5 0,736 0, ,4 0,4 0,3558 0,4397 0,83 0,736 0, ,4 0,4 0,459 0,603 0,506 0,736 0, ,4 0,4 0,548 0,794 0,3309 0,736 0, ,50 0,50 0,644,0335 0,567 0,500, ,58 0,58 0,7404,3486 0,7867 0,3403, ,58 0,58 0,8365,8,0565 0,3403 3, ,75 0,75 0,937,6985,039 0,565 7,88 4,75 4,7500 5,0000 9,757 5,3564,4097 4,767 Cotoh perhituga i = : = x t = 0.33 ) F(t = i = = = y = l - F(t).y = l = = = 0.03 x ( 0.33 x ) = 0.33 = 0. x ( )

34 67 = 0,0697 = y ( ) r = = xiyi xi i= i xi y i i xi i= = i= = yi i = i= 0( ) - (4.7500)(9.757) yi [ 0(.4097) - (4.7500) ][ 0(4.767) - (9.757) ] = Idex of Fit Distribusi Normal Time To Repair (TTR) Tabel 4.8 Idex of fit TTR Distribusi Normal Kompoe Turbie Cotrol Exhaust i t i x i = t i F(ti) yi=z i x i. z i x i 0,33 0,33 0,0673 -,496-0,4987 0,,385 0,33 0,33 0,635-0,9803-0,368 0, 0,96 3 0,4 0,4 0,596-0,6445-0,686 0,736 0, ,4 0,4 0,3558-0,3698-0,54 0,736 0, ,4 0,4 0,459-0,08-0,0503 0,736 0, ,4 0,4 0,548 0,08 0,0503 0,736 0, ,50 0,50 0,644 0,3698 0,849 0,500 0, ,58 0,58 0,7404 0,6445 0,3760 0,3403 0, ,58 0,58 0,8365 0,9803 0,579 0,3403 0,96 0 0,75 0,75 0,937,496, 0,565,385 4,75 4,7500 5,0000 0,0000,0067,4097 7,537 z i Cotoh perhituga pada i = : = x t = 0.33

35 68 ) F(t = i y =.z 0.3 = = z = [ F(t )] Φ = = ( diperoleh dari tabel Φ(z) ) = = x ( 0.33 x.496) x = ( 0.33) = 0. = z = (-.496).385 r ormal = = xi zi xi i i= i xi xi z i i i= = = = z i = i= i z 0(.0067) - (4.7500)(0.0000) [ 0(.4097) - (4.7500) ][ 0(7.537) - (0.0000) ] i =

36 69 Idex of Fit Distribusi Logormal Time To Repair (TTR) Tabel 4.9 Idex of fit TTR Distribusi Logormal Kompoe Turbie Cotrol Exhaust i t i x i = l(t i ) F(ti) yi=z i x i. z i x i z i 0,33 -,0986 0,0673 -,496,6437,069,385 0,33 -,0986 0,635-0,9803,0770,069 0,96 3 0,4-0,8755 0,596-0,6445 0,5643 0,7664 0, ,4-0,8755 0,3558-0,3698 0,337 0,7664 0, ,4-0,8755 0,459-0,08 0,058 0,7664 0, ,4-0,8755 0,548 0,08-0,058 0,7664 0, ,50-0,693 0,644 0,3698-0,563 0,4805 0, ,58-0,5390 0,7404 0,6445-0,3474 0,905 0, ,58-0,5390 0,8365 0,9803-0,584 0,905 0,96 0 0,75-0,877 0,937,496-0,4304 0,088,385 4,75-7,7579 5,0000 0,0000,046 6,639 7,537 Cotoh perhituga pada i = : x = l(t ) = l(0.33) = i 0.3 F(t ) = y =.z 0.3 = = z = [ F(t )] Φ = = ( diperoleh dari tabel Φ(z) ) = =.6437 x ( x.496) = x = (-.0986). 069 = z = (-.496).385

37 70 r logormal = = x iz i x i i= x i x i i i= = i = i= z z i i= i= 0(.046) - ( )(0.0000) i z [ 0(6.639) - ( ) ][ 0(7.537) - (0.0000) ] i = Berikut ii adalah rigkasa ilai idex of fit (r) TTR hasil keempat distribusi di atas : Tabel 4.0 Rigkasa Idex of Fit TTR Turbie Cotrol Exhaust Distribusi Weibull Ekspoesial Normal Logormal Turbie Cotrol Exhaust 0,984 0,9777 0,9363 0,958 Dari hasil perhituga idex of fit yag telah dilakuka maka didapatka ilai r yag terbesar yaitu pada distribusi Ekspoesial. Karea perhituga ilai r haya merupaka ilai korelasi yag meujukka kecederuga suatu data megikuti salah satu pola distribusi kerusaka, utuk itu perlu dilakuka pegujia hipotesa lebih lajut utuk memperkuat distribusi ekspoesial yag terpilih adalah bear merupaka distribusi ekspoesial. Pegujia lebih lajut itu adalah dega melakuka uji goodess of fit yag dilakuka sesuai dega jeis distribusi yag memiliki ilai r terbesar. Pada kompoe turbie cotrol exhaust, distribusi yag terpilih ada distribusi ekspoesial. Utuk itu aka dilakuka goodess of fit utuk distribusi ekspoesial, yaitu uji Bartlett.

38 Uji Kesesuaia Distribusi (Goodess of Fit) Time To Repair (TTR) Kompoe Turbie Cotrol Exhaust Dari uji sebelumya didapatka ilai r terbesar pada distribusi ekspoesial maka selajutka aka dilakuka Bartlett s test. Hipotesa yag diujika yaitu : Ho : Data waktu atar kerusaka berdistribusi ekpoesial. Hi : Data waktu atar kerusaka tidak berdistribusi ekpoesial. α = 0.05 Ho diterima bila X α,r < B < X α,r. Tabel 4. Bartlett s Test TTR Kompoe Turbie Cotrol Exhaust i ti l ti 0,33 -,0986 0,33 -, ,4-0, ,4-0, ,4-0, ,4-0, ,50-0, ,58-0, ,58-0, ,75-0,877 Σ 4,75-7,7579 B 0,599 X.70 α, r X α,r 9.00

39 7 Dari ilai B hitug dapat dilihat bahwa ilai B tidak berada pada selag.70 da 9.00 maka tolak Ho yag berarti data buka berdistribusi ekpoesial. Oleh karea itu pegujia dilajutka utuk ilai r terbesar berikutya yaitu sesuai dega distribusi logormal dega megguaka uji Kolmogorov-Smirov dega hipotesa : Ho : Data waktu atar kerusaka berdistribusi logormal. Hi : Data waktu atar kerusaka tidak berdistribusi logormal. α = 0.05 Ho diterima bila hasil perhituga D maksimum lebih kecil dari ilai D crit. Tabel 4. Kolmogorov-Smirov Test TTR Kompoe Turbie Cotrol Exhaust i (i-)/ i/ t i l ti ŝ t l( ) s t med Cumulatif Probability D(i) D(i) 0,00 0,0 0,33 -,0 0,004 -,30 0,0948 0,0948 0,005 0,0 0,0 0,33 -,0 0,004 -,30 0,0948-0,005 0,05 3 0,0 0,30 0,4-0,88 0,000-0,405 0,347 0,47-0, ,30 0,40 0,4-0,88 0,000-0,405 0,347 0,047 0, ,40 0,50 0,4-0,88 0,000-0,405 0,347-0,0573 0, ,50 0,60 0,4-0,88 0,000-0,405 0,347-0,573 0, ,60 0,70 0,50-0,69 0,0007 0,3359 0,635 0,035 0, ,70 0,80 0,58-0,54 0,0056 0,964 0,83 0,3-0,03 9 0,80 0,90 0,58-0,54 0,0056 0,964 0,83 0,03 0, ,90,00 0,75-0,9 0,038,9838 0,9764 0,0764 0,036 μˆ -0,776 tˆ med 0,460 0,0605 D Max 0,47 0,573 ŝ 0,46 Cotoh perhituga Kolmogorov-Smirov test TTF kompoe turbie cotrol exhaust pada i = : (i-)/ = (-) / 0 = 0.00

40 73 i / = / 0 = 0.0 L t i = L (0.33) = -.0 μˆ l t = i= i tˆ med = = / 0 = = μˆ e 0.78 e = ŝ = i (lt i μˆ) = i ( ) + ( ) ( ) = ŝ = ŝ = 0.46 Cumulatif Probability = Φ s l t t med 0.33 = Φ l = Φ (-.30) =

41 74 D = t max Φ l s t med i = 0.47 D = i t max Φ l s t med = Karea ilai Dmax = lebih kecil dari D crit,0.05 = 0.58 da masuk daerah peerimaa maka terima Ho yag berarti data megikuti distribusi logormal. Hal ii didukug dega hasil pegujia dega Miitab 4.0 pada gambar 4.0. Percet Probability Plot for Turbie Cotrol Exhaust ML Estimates-Complete Data Weibull Percet Logormal Aderso-Darlig (adj) Weibull,7 Logormal,648 Expoetial 3,69 Normal,753 0, 0,5 T urbie Cotrol Exhaust 0, 0,4 0,6 T urbie Cotrol Exhaust 0,8 Percet Expoetial Percet Normal 0 0,0 0,0,00 T urbie Cotrol Exhaust 0, 0,4 0,6 T urbie Cotrol Exhaust 0,8 Gambar 4.0 Goodess of Fit TTR Kompoe Turbie Cotrol Exhaust

42 75 Distributio ID Plot: Turbie Cotrol Exhaust Goodess-of-Fit Aderso-Darlig Distributio (adj) Weibull,7 Logormal,648 Expoetial 3,69 Normal,753 Table of MTTR Stadard 95% Normal CI Distributio Mea Error Lower Upper Weibull 0, , , , Logormal 0, , , ,554 Expoetial 0, ,5008 0, ,8880 Normal 0, , , ,5556 Hasil pegujia goodess of fit dega megguaka Miitab dapat dilihat pada ilai AD (Aderso-Darlig) terkecil. Dimaa ilai A-D terkecil terdapat pada distribusi logormal sebesar.648. Dega demikia hasil pegujia maual da miitab adalah sama yaitu data TTR kompoe turbie corol exhaust berdistribusi logormal Perhituga Parameter Utuk Time To Repair (TTR) Kompoe Turbie Cotrol Exhaust Berikut ii merupaka perhituga parameter TTR kompoe turbie cotrol exhaust dega distribusi logormal. Perhituga parameter dapat dilakuka dega cara yaitu dega : o Least Square Estimatio Gradie b = x z x i i = i = i i i i = i = i = x x i z i

43 76 0(.046) ( x ) = = 3, (6.639) ( ) (ilai x i da z i dapat dilihat pada tabel 4.9) Itersep a = y - b x Estimated s = b = (3, )( ) =.66 Parameter tˆ med = = / 3, = = e sa 0.959(.66) e = o Maximum Likelihood Estimator μˆ l t = i= i tˆ med = = / 0 = = μˆ e 0.78 e = ŝ = i (lt i μˆ) i = ( ) + ( ) 0 = ( ) ŝ = ŝ = 0.46

44 Perhituga Mea Time To Repair (MTTR) Kompoe Turbie Cotrol Exhaust Berikut ii merupaka perhituga MTTR kompoe Turbie Cotrol Exhaust dega distribusi logormal : MTTR = t.e med s (0.46) = x e = jam Idex of Fit Time To Failure (TTF) Kompoe Combustio Filter Idex of Fit Distribusi Weibull Time To Failure (TTF) Tabel 4.3 Idex of fit TTF Distribusi Weibull Kompoe Combustio Filter i t i x i = l(t i ) F(ti) y i x i. y i x i 40,33 3,697 0,094 -,556-7,9697 3,669 4, ,83 6,0035 0,656 -,753-7, ,047, ,9 6,006 0,49-0,605-3,630 36,0738 0, ,9 6,3 0,578-0,473-0,907 37,487 0, ,83 6,833 0,7344 0,89,908 46,405 0, ,33 6,96 0,8906 0,7943 5, ,838 0,630 35,7 35,5584 3,0000-3,0035 -,56 7,597 7,9 r 0,989 y i

45 78 Idex of Fit Distribusi Ekspoesial Time To Failure (TTF) Tabel 4.4 Idex of fit TTF Distribusi Ekspoesial Kompoe Combustio Filter i t i x i = t i F(ti) y i x i. y i x i y i 40,33 40,33 0,094 0,58 4,679 66,7778 0, ,83 404,83 0,656 0,3087 4, ,078 0, ,9 405,9 0,49 0,5480, ,3403 0, ,9 455,9 0,578 0, , ,0069 0, ,83 909,83 0,7344,357 06, ,6944, ,33 008,33 0,8906,30 3, , 4,897 35,7 35,667 3,0000 5, , ,9583 7,8085 r 0,984 Idex of Fit Distribusi Normal Time To Failure (TTF) Tabel 4.5 Idex of fit TTF Distribusi Normal Kompoe Combustio Filter i t i x i = t i F(ti) yi=z i x i. z i x i z i 40,33 40,33 0,094 -,97-49, ,7778,5 404,83 404,83 0,656-0,66-53, ,078 0, ,9 405,9 0,49-0,970-79, ,3403 0, ,9 455,9 0,578 0,970 89, ,0069 0, ,83 909,83 0,7344 0,66 569, ,6944 0, ,33 008,33 0,8906,97 39, ,,5 35,7 35,667 3,0000 0, , ,9583 3,8863 r 0,9548

46 79 Idex of Fit Distribusi Logormal Time To Failure (TTF) Tabel 4.6 Idex of fit TTF Distribusi Logormal Kompoe Combustio Filter i t i x i = l(t i ) F(ti) yi=z i x i. z i x i z i 40,33 3,697 0,094 -,97-4,5465 3,669,5 404,83 6,0035 0,656-0,66-3, ,047 0, ,9 6,006 0,49-0,970 -,834 36,0738 0, ,9 6,3 0,578 0,970,063 37,487 0, ,83 6,833 0,7344 0,66 4,663 46,405 0, ,33 6,96 0,8906,97 8, ,838,5 35,7 35,5584 3,0000 0,0000 4,4883 7,597 3,8863 r 0,8740 atas : Berikut ii adalah rigkasa ilai idex of fit (r) TTF hasil keempat distribusi di Tabel 4.7 Rigkasa Idex of Fit TTF Combustio Filter Distribusi Weibull Ekspoesial Normal Logormal Turbie Cotrol Exhaust 0,989 0,984 0, Dari perhituga idex of fit yag telah dilakuka pada keempat pola distribusi maka didapatka ilai r yag terbesar yaitu pada distribusi ormal. Utuk meyakika hasil dari idex of fit, maka aka dilakuka uji goodess of fit pada distribusi ormal yaitu Kolmogorov-Smirov Test.

47 Uji Kebaika Suai (Goodess of Fit) Pada Time To Failure (TTF) Kompoe Combustio Filter Dari uji sebelumya didapatka ilai r terbesar pada distribusi ormal maka selajutka melakuka uji Kolmogorov-Smirov test. Hipotesa yag diujika yaitu : Ho : Data waktu atar kerusaka berdistribusi ormal. Hi : Data waktu atar kerusaka tidak berdistribusi ormal. α = 0.05 Ho diterima bila hasil perhituga D maksimum lebih kecil dari ilai D crit. Tabel 4.8 Kolmogorov-Smirov Test TTF Kompoe Combustio Filter i (i-)/ i/ x i = t i s t σμ Cumulatif Probability D(i) D(i) 0,0000 0,667 40, ,463 -,57 0,0653 0,0653 0,04 0,667 0, ,8 35,563-0,4034 0,3433 0,766-0, ,3333 0, ,9 3464,97-0,400 0,3445 0,0 0, ,5000 0, ,9 33,075-0,48 0,400-0,0980 0, ,6667 0, ,8 77,85,30 0,87 0,045-0, ,8333, ,3 4433,574,434 0,938 0,0905 0,076 μˆ 537,5 98,57 s 360,95 D MAX 0,045 0,647 σˆ 0876,88 σˆ 38,903 Cotoh perhituga Kolmogorov-Smirov test TTF kompoe combustio filter pada i = : (i-)/ = (-) / 6 = 0.00 i / = / 6 = 0.667

48 8 x i = t i = 40.3 μˆ = x = t = s = = i= ( t t ) i i ( ) + ( ) ( ) = 98,57 σˆ = ( ) s = ( 6 ) = σˆ = σˆ = t μ Cumulatif Probability = Φ σ = Φ = Φ (-.57) =

49 8 D = t μ max Φ σ i = D = i t μ max Φ σ = Karea ilai Dmax = lebih kecil dari D crit,0.05 = 0.39 da masuk daerah peerimaa maka terima Ho yag berarti data megikuti distribusi ormal. Hal ii didukug dega hasil pegujia dega Miitab 4.0 pada gambar 4.. Percet Goodess of Fit TTF Kompoe Combustio Filter ML Estimates-Complete Data Weibull Percet Logormal Aderso-Darlig (adj) Weibull,389 Logormal,537 Expoetial,548 Normal, C C Percet Expoetial Percet Normal C C Gambar 4. Goodess of Fit TTF Kompoe Combustio Filter

50 83 Distributio ID Plot: Combustio Filter Goodess-of-Fit Aderso-Darlig Distributio (adj) Weibull,389 Logormal,537 Expoetial,548 Normal,339 Table of MTTF Stadard 95% Normal CI Distributio Mea Error Lower Upper Weibull 530,697 48, ,886 97,73 Logormal 659, ,58 7,45 94,3 Expoetial 537,500 9,433 4,478 96,4 Normal 537,500 34,73 74,39 800,67 Nilai A-D terkecil terdapat pada distribusi ormal sebesar.339. Dega demikia hasil pegujia maual da miitab adalah sama yaitu data TTF kompoe combustio filter berdistribusi ormal Perhituga Parameter Time To Failure (TTF) Kompoe Combustio Filter Berikut ii merupaka perhituga parameter TTF kompoe Combustio Filter dega distribusi ormal : o Least Square Estimatio Gradie b = x z x i i = i = i i i i = i = i = x x i z i 6( ) ( x ) = = 0, ( ) (35.667) (ilai x i da z i dapat dilihat pada tabel 4.5)

51 84 Itersep a = y- bx Parameter σˆ = b = (0, )( ) = Parameter μˆ = = / 0, = 48,0376 aσˆ = -(-.559)(48,0376) = 537,53 o Maximum Likelihood Estimator μˆ = x = t = s = i= ( t t ) i = i ( ) = 98,57 σˆ = ( ) s = ( 6 ) ( ) ( ) = σˆ = σˆ =

52 Perhituga Mea Time To Failure (MTTF) Kompoe Combustio Filter Berikut ii merupaka perhituga MTTF kompoe Combustio Filter dega distribusi ormal : MTTF = μˆ (MLE) = Jam ~ 3 Hari Idex of Fit Time To Repair (TTR) Kompoe Combustio Filter Idex of Fit Distribusi Weibull Time To Repair (TTR) Tabel 4.9 Idex of fit TTR Distribusi Weibull Kompoe Combustio Filter i t i x i = l(t i ) F(ti) y i x i. y i x i 0,75-0,877 0,0946 -,3089 0,664 0,088 5,3309,00 0,0000 0,97 -,343 0,0000 0,0000,804 3,33 0,877 0,3649-0,7898-0,7 0,088 0,638 4,58 0,4595 0,5000-0,3665-0,684 0, 0,343 5,67 0,508 0,635 0,008 0,004 0,609 0,000 6,83 0,606 0,7703 0,3858 0,339 0,3674 0,489 7,33 0,8473 0,9054 0,8579 0,769 0,779 0,7360 0,50,438 3,5000-3,5565,335,79 8,778 r 0,993 y i

53 86 Idex of Fit Distribusi Ekspoesial Time To Failure (TTR) Tabel 4.30 Idex of fit TTR Distribusi Ekspoesial Kompoe Combustio Filter i t i x i = t i F(ti) y i x i. y i x i 0,75 0,75 0,0946 0,0994 0,0745 0,565 0,0099,00,00 0,97 0,60 0,60,0000 0,068 3,33,33 0,3649 0,4539 0,605,7778 0,060 4,58,58 0,5000 0,693,0975,5069 0,4805 5,67,67 0,635,008,6804,7778,065 6,83,83 0,7703,4709,6966 3,36,634 7,33,33 0,9054,358 5,504 5,4444 5,5609 0,50 0,5000 3,5000 6,3447,976 7,4306 9,5053 r 0,9556 y i Idex of Fit Distribusi Normal Time To Failure (TTR) Tabel 4.3 Idex of fit Distribusi Normal utuk TTR Kompoe Combustio Filter i t i x i = t i F(ti) yi=z i x i. z i x i 0,75 0,75 0,0946 -,330-0,9847 0,565,740,00,00 0,97-0,7397-0,7397,0000 0,547 3,33,33 0,3649-0,3455-0,4607,7778 0,94 4,58,58 0,5000 0,0000 0,0000,5069 0,0000 5,67,67 0,635 0,3455 0,5758,7778 0,94 6,83,83 0,7703 0,7397,356 3,36 0,547 7,33,33 0,9054,330 3,0637 5,4444,740 0,50 0,5000 3,5000 0,0000,805 7,4306 4,78 r 0,995 z i

54 87 Idex of Fit Distribusi Logormal Time To Failure (TTR) Tabel 4.3 Idex of fit Distribusi Logormal utuk TTR Kompoe Combustio Filter i t i x i = l(t i ) F(ti) yi=z i x i. z i x i 0,75-0,877 0,0946 -,330 0,3777 0,088,740,00 0,0000 0,97-0,7397 0,0000 0,0000 0,547 3,33 0,877 0,3649-0,3455-0,0994 0,088 0,94 4,58 0,4595 0,5000 0,0000 0,0000 0, 0,0000 5,67 0,508 0,635 0,3455 0,765 0,609 0,94 6,83 0,606 0,7703 0,7397 0,4484 0,3674 0,547 7,33 0,8473 0,9054,330,5 0,779,740 0,50,438 3,5000 0,0000,057,79 4,78 r 0,9806 z i di atas : Berikut ii adalah rigkasa ilai idex of fit (r) TTR hasil keempat distribusi Tabel 4.33 Rigkasa Idex of Fit TTR Combustio Filter Distribusi Weibull Ekspoesial Normal Logormal Combustio Filter 0,993 0,9556 0, Berdasarka perhituga idex of fit yag telah dilakuka maka didapatka ilai r yag terbesar yaitu pada distribusi weibull. Selajutya utuk lebih yaki aka distribusi data perbaika kerusaka maka aka dilakuka goodess of fit dega Ma s test utuk distribusi weibull.

55 Uji Kesesuaia Distribusi (Goodess of Fit) Time To Repair (TTR) Kompoe Combustio Filter Dari uji sebelumya didapatka ilai r terbesar pada distribusi weibull maka selajutka melakuka Ma s test. Hipotesa yag diujika yaitu : Ho : Data waktu atar kerusaka berdistribusi weibull. Hi : Data waktu atar kerusaka tidak berdistribusi weibull. α = 0.05 Ho diterima bila hasil perhituga M lebih kecil dari ilai F crit. Tabel 4.34 Ma s Test TTR Kompoe Combustio Filter i t i l(t i ) Z i M i l t i+ l t i (l t i+ l t i )/M i 0,75-0,877 -,6386,768 0,877 0,445,00 0,0000 -,469 0,60 0,877 0,4786 3,33 0,877-0,8607 0,444 0,79 0,3870 4,58 0,4595-0,467 0,3856 0,053 0,330 5,67 0,508-0,03 0,387 0,0953 0,490 6,83 0,606 0,356 0,4676 0,4 0,558 7,33 0,8473 0,89 0,50,4 Cotoh perhituga Ma s test TTR kompoe Combustio Filter i = : l(t ) = l(0.75) = i 0.5 Z = l l = l l = M = Z + Z = (-.6386) =.768

56 89 l (t + ) l t = (-0.877) = (l t + l t )/M = /.768 = k = r / = 7 / = 3.5 ~ 3 k = (r-)/ = (7-)/ = 3 M = = k r i= k+ k 3 k i= ( lt lt ) i+ ( lt lt ) i+ M M i i i i 3.( ) ( ) = Karea ilai M = lebih kecil dari F crit = 4.8 maka terima Ho yag berarti data adalah berdistribusi weibull. Hal ii didukug dega hasil pegujia dega Miitab 4.0 sebagai berikut :

57 90 Percet Goodess of Fit TTR Kompoe Combustio Filter ML Estimates-Complete Data Weibull Percet Logormal A derso-darlig (adj) Weibull,85 Logormal,9 Expoetial 3,003 Normal,860 0,5,0,0 TTR Combustio Filter TTR Combustio Filter Percet Expoetial Percet Normal 0 0,0 0,0,00 TTR Combustio Filter 0,00 0,6,,8,4 TTR Combustio Filter Gambar 4. Goodess of Fit TTR Kompoe Combustio Filter Distributio ID Plot: TTR Combustio Filter Goodess-of-Fit Aderso-Darlig Distributio (adj) Weibull,85 Logormal,9 Expoetial 3,003 Normal,860 Table of MTTR Stadard 95% Normal CI Distributio Mea Error Lower Upper Weibull,509 0,8368,879,90873 Logormal,5044 0,08075,470,9786 Expoetial, , ,744 3,434 Normal, ,84860,365,86089 Dega ilai AD terkecil.85 pada pegolaha data melalui miitab, maka dapat disimpulka bahwa data TTR kompoe Combustio Filter adalah berdistribusi weibull.

58 Perhituga Parameter Time To Repair (TTR) Kompoe Combustio Filter Berikut ii merupaka perhituga parameter TTR kompoe Combustio Filter dega distribusi weibull : o Least Square Estimatio Gradie b = x y i i i i= i= i= xi xi i= i= x y i 7(.335) (.438 x ) = =, (.79) (.438) (ilai x i da y i dapat dilihat pada tabel 4.9) Itersep a = y- bx = (, )(0.3463) = Parameterβˆ = b Parameter θˆ = =, βˆ e a / o Maximum Likelihood Estimator = e -(-.4739) / (, ) =.696 βˆ = βˆ (Least Square Estimatio) =,

59 9 r βˆ i t s r i= βˆ θˆ = t + ( r) / βˆ, dimaa t s = utuk data legkap t* utuk data tipe I tr utuk data tipe II r = = 7 data legkap, jadi : 7 7, = t + ( 7 ) i= i 7, /, = 7 7 i= t, i /, = Perhituga Mea Time To Repair (MTTR) Kompoe Combustio Filter Berikut ii merupaka perhituga MTTR kompoe Combustio Filter dega distribusi weibull : MTTR = θγ + β MTTR =.673 Γ +, MTTR =.673 Γ (.359) MTTR =.673 (0.9) diperoleh dari tabel fugsi Gamma, lihat lampira MTTR =.506 Jam

60 Idex of Fit Time To Failure (TTF) Kompoe Damper Idex of Fit Distribusi Weibull Time To Failure (TTF) Tabel 4.35 Idex of fit TTF Distribusi Weibull Kompoe Damper i t i x i = l(t i ) F(ti) y i x i. y i x i 8,5,904 0,094 -,556-6,603 8,434 4,6467 7,5 5,43 0,656 -,753-6,0446 6,457, ,9 6,0566 0,49-0,605-3, ,683 0, ,9 6,668 0,578-0,473-0,98 44,4639 0,07 5 6,83 7, 0,7344 0,89,005 50,5833 0, ,33 7,38 0,8906 0,7943 5,863 54,4804 0, ,50 35,653 3,0000-3,0035-9,06,0957 7,9 r 0,9748 y i Idex of Fit Distribusi Ekspoesial Time To Failure (TTF) Tabel 4.36 Idex of fit TTF Distribusi Ekspoesial Kompoe Damper i t i x i = t i F(ti) y i x i. y i x i 8,5 8,5 0,094 0,58,39 333,065 0,034 7,5 7,5 0,656 0,3087 5, ,565 0, ,9 46,9 0,49 0, , ,8403 0, ,9 785,9 0,578 0, , ,8403 0, ,83 6,83 0,7344,357 66, ,078, ,33 605,33 0,8906,30 355, , 4, ,50 434,50 3,0000 5, , ,4444 7,8085 r 0,9805 y i

61 94 Idex of Fit Distribusi Normal Time To Failure (TTF) Tabel 4.37 Idex of fit TTF Distribusi Normal Kompoe Damper i t i x i = t i F(ti) yi=z i x i. z i x i 8,5 8,5 0,094 -,99 -, ,065,56 7,5 7,5 0,656-0,66-07,07 936,565 0, ,9 46,9 0,49-0,97-84, ,8403 0, ,9 785,9 0,578 0,97 55,0 6937,8403 0, ,83 6,83 0,7344 0,66 768, ,078 0, ,33 605,33 0,8906,99 974, ,,56 434,50 434,5000 3,0000 0, , ,4444 3,8868 r 0,985 z i Idex of Fit Distribusi Logormal Time To Failure (TTF) Tabel 4.38 Idex of fit TTF Distribusi Logormal Kompoe Damper i t i x i = l(t i ) F(ti) yi=z i x i. z i x i z i 8,5,904 0,094 -,99-3,577 8,434,56 7,5 5,43 0,656-0,66-3,0 6,457 0, ,9 6,0566 0,49-0,97 -,938 36,683 0, ,9 6,668 0,578 0,97,343 44,4639 0, ,83 7, 0,7344 0,66 4, ,5833 0, ,33 7,38 0,8906,99 9, ,4804,56 434,50 35,653 3,0000 0,0000 6,8594,0957 3,8868 r 0,9358 di atas : Berikut ii adalah rigkasa ilai idex of fit (r) TTF hasil keempat distribusi Tabel 4.39 Rigkasa Idex of Fit TTF Damper Distribusi Weibull Ekspoesial Normal Logormal Combustio Filter 0,9748 0,9805 0,

62 95 Berdasarka perhituga idex of fit yag telah dilakuka maka didapatka ilai r yag terbesar yaitu pada distribusi ormal. Selajutya aka dilakuka uji goodess of fit utuk distribusi ormal yaitu Kolmogorov Smirov test Uji Kesesuaia Distribusi (Goodess of Fit) Time To Failure (TTF) Kompoe Damper Dari uji sebelumya didapatka ilai r terbesar pada distribusi ormal maka selajutka melakuka uji Kolmogorov-Smirov test. Hipotesa yag diujika yaitu : Ho : Data waktu atar kerusaka berdistribusi ormal. Hi : Data waktu atar kerusaka tidak berdistribusi ormal. α = 0.05 Ho diterima bila hasil perhituga D maksimum lebih kecil dari ilai D crit. Tabel 4.40 Kolmogorov-Smirov Test TTF Kompoe Damper i (i-)/ i/ x i = t i s t σμ Cumulatif Probability D(i) D(i) ,4 -,3305 0,097 0,097 0, ,74 -,0344 0,505-0,06 0, ,500-0,5398 0,947-0,0387 0, ,500 0,567 0,563 0,063 0, ,696,0078 0,843 0,766-0, ,057,740 0,959 0,57 0,0409 μˆ ,734 s D MAX σˆ 6747,78 σˆ 56,863

63 96 Cotoh perhituga Kolmogorov-Smirov test TTF kompoe damper pada i= : (i-)/ = (-) / 6 = 0.00 i / = / 6 = x i = t i = 8.5 μˆ = x = t = s = i= ( t t ) i = i ( ) + ( ) ( ) = σˆ = ( ) s = ( 6 ) = σˆ = σˆ =

64 97 t μ Cumulatif Probability = Φ σ = Φ = Φ (-.3305) = D = t μ i max Φ σ = D = i t μ max Φ σ = Karea ilai Dmax = lebih kecil dari D crit,0.05 = 0.39 da masuk daerah peerimaa maka terima Ho yag berarti data megikuti distribusi ormal. Hal ii didukug dega hasil pegujia dega Miitab 4.0 pada gambar 4.3.

65 98 Goodess of Fit TTF Kompoe Damper ML Estimates-Complete Data Percet Weibull Percet Logormal Aderso-Darlig (adj) Weibull,84 Logormal,94 Expoetial,8 Normal, C C Percet Expoetial Percet Normal C C Gambar 4.3 Goodess of Fit TTF Kompoe Damper Distributio ID Plot: Damper Goodess-of-Fit Aderso-Darlig Distributio (adj) Weibull,84 Logormal,94 Expoetial,8 Normal,70 Table of MTTF Stadard 95% Normal CI Distributio Mea Error Lower Upper Weibull 707,80 300,38 308,08 66, Logormal 9,37 06,56 90,6 6707,36 Expoetial 705,9 88,9 37,4 57,9 Normal 705,9 3,5 5,876 58,96 Nilai A-D terkecil terdapat pada distribusi ormal sebesar.70. Dega demikia hasil pegujia maual da miitab adalah sama yaitu data TTF kompoe combustio filter berdistribusi ormal.

66 Perhituga Parameter Time To Repair (TTF) Kompoe Damper Berikut ii merupaka perhituga parameter TTF kompoe Damper dega distribusi ormal : o Least Square Estimatio Gradie b = x z x i i = i = i i i i = i = i = x x i z i 6( ) (435.5x ) 6( ) (435.5) = = 0, (ilai x i da z i dapat dilihat pada tabel 4.47) Itersep a = y - b x Parameter σˆ = b = ( )(705.9) = Parameter μˆ = = / = aσˆ = -( )( ) = o Maximum Likelihood Estimator μˆ = x = t = s = i= ( t t ) i

67 00 = i ( ) + ( ) ( ) = σˆ = ( ) s = ( 6 ) = σˆ = σˆ = Perhituga Mea Time To Failure (MTTF) Kompoe Damper Berikut ii merupaka perhituga MTTF kompoe Damper dega distribusi ormal : MTTF = μ (MLE) = jam ~ 30 hari

68 Idex of Fit Time To Repair (TTR) Kompoe Damper Idex of Fit Distribusi Weibull Time To Repair (TTR) Tabel 4.4 Idex of fit TTR Distribusi Weibull Kompoe Damper i t i x i = l(t i ) F(ti) y i x i. y i x i,00 0,0000 0,0946 -,3089 0,0000 0,0000 5,3309,00 0,693 0,97 -,343-0,930 0,4805,804 3,00 0,693 0,3649-0,7898-0,5475 0,4805 0,638 4,00 0,693 0,5000-0,3665-0,540 0,4805 0, ,00,0986 0,635 0,008 0,0090,069 0, ,00,0986 0,7703 0,3858 0,439,069 0, ,50,878 0,9054 0,8579,6058 3,5036 0,7360 9,50 6,485 3,5000-3,5565 0,306 7,3589 8,778 r 0,983 y i Idex of Fit Distribusi Ekspoesial Time To Repair (TTR) Tabel 4.4 Idex of fit TTR Distribusi Ekspoesial Kompoe Damper i t i x i = t i F(ti) y i x i. y i x i,00,00 0,0946 0,0994 0,0994,0000 0,0099,00,00 0,97 0,60 0,50 4,0000 0,068 3,00,00 0,3649 0,4539 0,9078 4,0000 0,060 4,00,00 0,5000 0,693,3863 4,0000 0, ,00 3,00 0,635,008 3,047 9,0000, ,00 3,00 0,7703,4709 4,46 9,0000, ,50 6,50 0,9054,358 5,380 4,500 5,5609 9,50 9,5000 3,5000 6,3447 5, ,500 9,5053 r 0,9497 y i

69 0 Idex of Fit Distribusi Normal Time To Repair (TTR) Tabel 4.43 Idex of fit TTR Distribusi Normal Kompoe Damper i t i x i = t i F(ti) yi=z i x i. z i x i,00,00 0,0946 -,330 -,330,0000,740,00,00 0,97-0,7397 -,4795 4,0000 0,547 3,00,00 0,3649-0,3455-0,690 4,0000 0,94 4,00,00 0,5000 0,0000 0,0000 4,0000 0, ,00 3,00 0,635 0,3455,0365 9,0000 0,94 6 3,00 3,00 0,7703 0,7397,9 9,0000 0, ,50 6,50 0,9054,330 8,5345 4,500,740 9,50 9,5000 3,5000 0,0000 8, ,500 4,78 r 0,873 z i Idex of Fit Distribusi Logormal Time To Repair (TTR) Tabel 4.44 Idex of fit TTR Distribusi Logormal Kompoe Damper i t i x i = l(t i ) F(ti) yi=z i x i. z i x i,00 0,0000 0,0946 -,330 0,0000 0,0000,740,00 0,693 0,97-0,7397-0,57 0,4805 0,547 3,00 0,693 0,3649-0,3455-0,395 0,4805 0,94 4,00 0,693 0,5000 0,0000 0,0000 0,4805 0, ,00,0986 0,635 0,3455 0,3796,069 0,94 6 3,00,0986 0,7703 0,7397 0,87,069 0, ,50,878 0,9054,330,4577 3,5036,740 9,50 6,485 3,5000 0,0000,8977 7,3589 4,78 r 0,9470 z i di atas : Berikut ii adalah rigkasa ilai idex of fit (r) TTR hasil keempat distribusi Tabel 4.45 Rigkasa Idex of Fit TTR Damper Distribusi Weibull Ekspoesial Normal Logormal Combustio Filter

70 03 Berdasarka perhituga idex of fit yag telah dilakuka maka didapatka ilai r yag terbesar yaitu pada distribusi ekspoesial. Selajutya utuk lebih yaki aka distribusi data perbaika kerusaka maka aka dilakuka goodess of fit dega Bartlett s test utuk distribusi ekspoesial Uji Kesesuaia Distribusi (Goodess of Fit) Time To Repair (TTR) Kompoe Damper Dari uji sebelumya didapatka ilai r terbesar pada distribusi ekspoesial maka selajutka aka dilakuka Bartlett s test. Hipotesa yag diujika yaitu : Ho : Data waktu atar kerusaka berdistribusi ekpoesial. Hi : Data waktu atar kerusaka tidak berdistribusi ekpoesial. α = 0.05 Ho diterima bila X α,r < B < X α,r. Tabel 4.46 Bartlett s Test TTR Kompoe Damper i ti l ti,00 0,0000,00 0,693 3,00 0,693 4,00 0, ,00, ,00, ,50,878 Σ 9,50 6,485 B,787 X.4 α, r X α,r 4.40

71 04 Cotoh perhituga Bartlett s test TTR kompoe damper pada i= : B = = r r l t i r i= r (r + ) + 6r r i= lt i 9.50 (7) l (7 + ) + 6(7) =.787 Dari ilai B hitug dapat dilihat bahwa ilai B =.787 berada pada selag.4 da 4.40 maka terima Ho yag berarti data adalah berdistribusi ekpoesial. Utuk memperkuat hasil perhituga maual, maka aka dilakuka perhituga dega Miitab 4.0 pada gambar 4.4. Percet Weibull Goodess of Fit TTR Kompoe Damper ML Estimates-Complete Data Percet Logormal Aderso-Darlig (adj) Weibull,97 Logormal,03 Expoetial,66 Normal,46 0,,0 C 0,0 C 0 Percet Expoetial Percet Normal 0 0,0 0,0,00 C 0,00 0 C 4 6 Gambar 4.4 Goodess of Fit TTR Kompoe Damper

72 05 Distributio ID Plot: Damper Goodess-of-Fit Aderso-Darlig Distributio (adj) Weibull,97 Logormal,03 Expoetial,66 Normal,46 Table of MTTF Stadard 95% Normal CI Distributio Mea Error Lower Upper Weibull, ,6074, ,7667 Logormal,7683 0,59087,893 4,067 Expoetial,7857,0590,3804 5,84333 Normal,7857 0,653, ,00389 Hasil pegujia goodess of fit dega megguaka Miitab dapat dilihat pada ilai AD (Aderso-Darlig) terkecil. Dimaa ilai A-D terkecil terdapat pada distribusi logormal sebesar.03. Dega demikia hasil pegujia maual da miitab adalah tidak sama karea adaya perbedaa hasil akhir distribusi yag cocok. Utuk itu dilakuka kembali perhituga maual utuk meguji apakah pola distribusi TTR kompoe damper adalah logormal. Pegujia distribusi logormal didasarka pada ilai r terbesar kedua adalah logormal da ilai AD terkecil dari perhituga miitab juga adalah distribusi logormal. Goodess of fit yag diguaka adalah Kolmogorov-Smirov Test. Dega hipotesis sebagai berikut : Ho : Data waktu atar kerusaka berdistribusi logormal. Hi : Data waktu atar kerusaka tidak berdistribusi logormal. α = 0.05 Ho diterima bila hasil perhituga D maksimum lebih kecil dari ilai D crit.

73 06 Tabel 4.47 Kolmogorov-Smirov Test TTR Kompoe Damper i (i-)/ i/ t i l ti ŝ t l( ) s t med Cumulatif Probability D(i) D(i) 0,00 0,4,00 0,00 0,0 -,6606 0,0484 0,0484 0,0945 0,4 0,9,00 0,69 0,0049-0,350 0,363 0,03-0, ,9 0,43,00 0,69 0,0049-0,350 0,363 0,0774 0, ,43 0,57,00 0,69 0,0049-0,350 0,363-0,0655 0, ,57 0,7 3,00,0 0,0069 0,464 0,665 0,0900 0, ,7 0,86 3,00,0 0,0069 0,464 0,665-0,058 0, ,86,00 6,50,87 0,40,878 0,9698 0,7 0,030 μˆ 0,88 tˆ med,407 0,798 D Max 0,03 0,083 ŝ 0,59 Cotoh perhituga Kolmogorov-Smirov test TTR kompoe damper pada i = (i-)/ = (-) / 7 = 0.00 i / = / 7 = 0.4 L t i = L (.00) = 0.00 μˆ l t = i= i tˆ med = = 6.5 / 7 = 0.88 = μˆ e 0.88 e =.407

74 07 ŝ = i (lt i μˆ) = i ( ) + ( ) ( ) = ŝ = ŝ = 0.59 Cumulatif Probability = Φ s l t t med.00 = Φ l = Φ (-.6606) = D = t max Φ l s t med i = 0.03 D = i t max Φ l s t med = Karea ilai Dmax = 0.83 lebih kecil dari D crit,0.05 = da masuk daerah peerimaa maka terima Ho yag berarti data megikuti distribusi logormal.

75 Perhituga Parameter Time To Repair (TTR) Kompoe Damper Berikut ii merupaka perhituga dari parameter TTR kompoe damper dega distribusi logormal. Perhituga parameter dapat dilakuka dega cara yaitu dega : o Least Square Estimatio Gradie b = x z x i i = i = i i i i = i = i = x x i z i 7(.8977) (6.485 x ) 7(7.3589) (6.485) = = (ilai x i da z i dapat dilihat pada tabel 4.54) Itersep a = y- bx Estimated s = b = ( )(0.8784) = Parameter tˆ med = = / = = e sa (-.996) e =.4069 o Maximum Likelihood Estimator μˆ l t = i= i tˆ med = = 6.5 / 7 = 0.88 μˆ e

76 09 = 0.88 e =.407 ŝ = i (lt i μˆ) = i ( ) + ( ) ( ) = ŝ = ŝ = Perhituga Mea Time To Repair (MTTR) Kompoe Turbie Cotrol Exhaust Berikut ii merupaka perhituga MTTR kompoe Turbie Cotrol Exhaust dega distribusi logormal : MTTR = t.e med s (0.59) =.407 x e =.7683 Jam

77 Hasil Rekapitulasi MTTF da MTTR Kompoe Kritis pada Gas Turbie da Heat Recovery Steam Geerator (HRSG) Tidaka prevetive maiteace yag diusulka dapat dilakuka dalam betuk pemeriksaa atau peetua iterval waktu utuk peggatia kompoe kritis (replacemet) ataupu peyesuaia settig dari kompoe kritis. Berikut ii merupaka rekapitulasi hasil perhituga idetifikasi distribusi, parameter da MTTF - MTTR kompoe mesi gas turbie da HRSG : Tabel 4.48 Tabel Rekapitulasi Nilai MTTF Kompoe Kritis pada Gas Turbie da HRSG Kompoe Distribusi Kerusaka Parameter MTTF (jam) Aktifitas Turbie Cotrol Exhaust Logormal s = 0.87 t med = Peyesuaia settig kompoe Combustio Filter Normal μ = σ = Peyesuaia settig kompoe Damper Normal μ = σ = Peyesuaia settig kompoe

78 Tabel 4.49 Tabel Rekapitulasi Nilai MTTR Kompoe Kritis pada Mesi Gas Turbie da HRSG Kompoe Distribusi Kerusaka Parameter MTTR (jam) Aktifitas Turbie Cotrol Exhaust Logormal s = 0.46 t med = Peyesuaia settig kompoe Combustio Filter Weibull β =.789 θ = Peyesuaia settig kompoe Damper Logormal s = 0.59 t med = Peyesuaia settig kompoe 4..3 Perhituga da Perbadiga Reliability Nilai Mea Time To Failure (MTTF) Prevetive Maiteace Usula da Tapa Prevetive Maiteace Pada Mesi Gas Turbie Perhituga ii aka meghitug besarya tigkat reliability sebelum dilakuka Prevetive Maiteace (R(t)) da tigkat Reliability setelah dilakuka Prevetive Maiteace (Rm(t)). Diharapka dega dilakukaya Prevetive Maiteace yag diusulka maka aka berdampak pada pegigkata keadala (reliability) kompoe kritis. Prevetive maiteace merupaka salah satu cara utuk meigkatka atau mecapai reliability yag diigika dari sebuah mesi. Kehadala merupaka probabilitas sistem atau kompoe aka berfugsi higga waktu tertetu (t). Model kehadala berikut ii megasumsika sistem kembali kepada kodisi semula atau kodisi baru setelah mejalai tidaka prevetive maiteace, baik berupa tidaka peggatia pecegaha breakdow ataupu adjustmet kompoe.

79 Utuk kompoe yag meerapka pelaksaaa prevetive maiteace dega cara peyesuaia settig kompoe, diasumsika bahwa reliability mesi tercapai apabila kompoe-kompoe pada mesi dapat berfugsi dega baik tapa terjadi gaggua atau terjadiya kerusaka. Dega kata lai, kehadala dari kompoe harus tetap terjaga utuk medukug operasioal mesi secara optimal. Perhituga MTTF dilakuka pada tiga kompoe kritis, yaitu kompoe Turbie Cotrol Exhaust, Combustio Filter pada mesi gas turbie da Damper pada mesi HRSG. Oleh karea itu, perhituga reliability yag aka dilakuka aka difokuska pada reliability dari ketiga kompoe tersebut. Tabel 4.50 Target Reliability Perusahaa Mesi Target Reliability Gas Turbie 85% HRSG 80% Perhituga Reliability Kompoe Turbie Cotrol Exhaust Berdasarka perhituga goodess of fit pada MTTF kompoe turbie cotrol exhaust yag berdistribusi logormal, maka simulasi perhituga reliability juga aka dilakuka berdasarka distribusi logormal. Simulasi dilakuka selama 70 jam atau selama satu bula utuk melihat apakah ada pegaruh perubaha terhadap reliability, atara sebelum meerapka da sesudah meerapka prevetive maiteace yag diusulka. Perhituga dilakuka dega target reliability sebesar 85% :

80 3 Tabel 4.5 Simulasi Perhituga Reliability Kompoe Turbie Cotrol Exhaust t l(t/tmed) l(t/tmed)/s Ф[l(t/tmed)/s] R(t) (t-t) l((t-t) Ф{l[(t-T) /tmed)/s /tmed]/s} R(t-T) Rm(t) 4 -,4794 -,8466 0,00 0, ,8466 0,00 0,9978 0, ,7863 -,0508 0,00 0, ,0508 0,00 0,9799 0, ,3808 -,5853 0,0564 0, ,5853 0,0564 0,9436 0, ,093 -,550 0,047 0, ,550 0,047 0,8953 0, ,8700-0,9988 0,589 0,84 4-4,9037 0,0000,0000 0, ,6876-0,7895 0,49 0, ,6696 0,0038 0,996 0, ,5335-0,65 0,70 0, ,9589 0,05 0,9749 0, ,4000-0,459 0,330 0, ,53 0,0639 0,936 0, ,8-0,340 0,3730 0, ,08 0,35 0,8865 0, ,768-0,030 0,496 0, ,079 0,0000,0000 0, ,085-0,0936 0,467 0, ,563 0,0059 0,994 0, ,0055 0,0063 0,505 0, ,8738 0,0305 0,9695 0, ,0855 0,098 0,539 0, ,4643 0,076 0,984 0, ,597 0,833 0,577 0, ,63 0,4 0,8776 0, ,86 0,65 0,6035 0, ,644 0,000 0,9999 0, ,93 0,3366 0,638 0, ,38 0,0086 0,994 0, ,3538 0,406 0,6577 0, ,7946 0,0364 0,9636 0,594 48,63 0,3795 0,4357 0,6685 0, ,63 -,6075 0,0540 0,9460 0, ,40 0,478 0,685 0, ,4083 0,0795 0,905 0, ,4650 0,5339 0,7033 0, ,98 0,34 0,8686 0, ,563 0,598 0,733 0, ,3 0,0005 0,9995 0, ,565 0,6488 0,748 0, ,60 0,09 0,988 0, ,66 0,70 0,7587 0, ,705 0,047 0,9573 0, ,656 0,7533 0,7744 0, ,3549 0,0877 0,93 0, ,6987 0,80 0,7888 0, 4 -,0780 0,405 0,8595 0, ,7395 0,8490 0,80 0, ,0559 0,00 0,9989 0, ,7787 0,8940 0,843 0, ,507 0,057 0,9843 0, ,864 0,9374 0,857 0, ,6509 0,0494 0,9506 0, ,858 0,979 0,836 0, ,3039 0,096 0,9039 0, ,8936,060 0,8475 0, ,9037 0,0000,0000 0, ,98,0583 0,8550 0, ,8466 0,00 0,9978 0,377 Cotoh perhituga reliability MTTF kompoe Turbie Cotrol Exhaust t = 4 : t med = s = T = 6 jam (peyesuaia settig) MTTF = 48.63

81 4 Maka : l( t / tmed ) R(t) = - Φ s l(4 / 86.49) R(4) = - Φ = 0.00 = Bila kita lihat atara t 96 da t 0, maka kita dapatka agka Reliability R(t), pada R( 96 ) sebesar (89.53%) da R( 0 ) sebesar 0.84 (84.%). Utuk memeuhi target reliability yag diharapka R(T) yaitu 85% maka perhituga waktu atara t 96 sampai dega t 0 dilakuka dega cara trial da error, agka percobaa yag diambil yaitu t 6, maka perhitugaya adalah: l( t / tmed ) R(T) = - Φ s l(6 / 86.49) R(6) = - Φ = = Jadi, reliability pada saat t = 6 atau R( 6 ) adalah (85%), maka memeuhi syarat reliability yag diharapka. l(( t T ) / tmed ) R(t-T) = Φ s l((4 (0 6) / 86.49) = Φ = Rm(t) = R( T ) R( t T ) = R (6) =.0000* =

82 5 Perusahaa megigika reliabillity sebesar 85%, sedagka reliability R(t) yag dapat dicapai haya sebesar 33% sebelum meerapka prevetive maiteace, ilai reliability ii dapat dilihat pada saat MTTF. Oleh karea itu perlu adaya suatu tidaka utuk memperbaiki keadaa ii. Berdasarka simulasi didapatka iterval waktu perawata adalah setiap 6 jam, iterval waktu perawata tersebut adalah waktu yag diusulka utuk melakuka tidaka prevetive maiteace. Dega iterval waktu peyesuaia settig kompoe tersebut maka didapatka ilai reliablity sesudah prevetive maiteace sebesar 58.6% pada saat MTTF sehigga terjadi peigkata : Peigkata Reliability = Rm(t) - R(t) R(t) x 00% = x 00% = % reliability sebelumya Berikut ii merupaka grafik perbadiga reliability dari sebelum da sesudah prevetive maiteace yag disusulka : Grafik Perbadiga Reliability Turbie Cotrol Exhaust,000,0000 Reliability (R) 0,8000 0,6000 0,4000 R(t) Rm(t) 0,000 0, Time To Failure (t) Gambar 4.5 Grafik Reliability Kompoe Turbie Cotrol Exhaust

83 Perhituga da Perbadiga Reliability ilai MTTF Pada Kompoe Combustio Filter Berdasarka perhituga goodess of fit pada MTTF kompoe combustio filter yag berdistribusi ormal, maka simulasi perhituga reliability juga aka dilakuka berdasarka distribusi ormal. Simulasi dilakuka selama 70 jam atau selama satu bula utuk melihat apakah ada pegaruh perubaha terhadap reliability, atara sebelum meerapka da sesudah meerapka prevetive maiteace yag diusulka. Perhituga dilakuka dega target reliability sebesar 85% : Tabel 4.5 Simulasi Perhituga Reliability Kompoe Combustio Filter t (t-μ) (t-μ)/σ Φ(t-μ)/σ R(t) R(T) R(t-T) Rm(t) 4-53,5000 -,563 0,059 0,9408 0,0000 0,9408 0, ,5000 -,4883 0,0683 0,937 0,0000 0,937 0, ,5000 -,453 0,0785 0,95 0,0000 0,95 0, ,5000 -,343 0,0897 0,903 0,0000 0,903 0, ,5000 -,694 0,0 0,8978 0,0000 0,8978 0, ,5000 -,964 0,58 0,884 0,0000 0,884 0, ,5000 -,34 0,306 0,8694 0,0000 0,8694 0, ,5000 -,0505 0,468 0,853 0,0000 0,853 0, ,5000 -,0383 0,496 0,8504 0,8504 0,9489 0, ,5000-0,9775 0,64 0,8358 0,8504 0,94 0, ,5000-0,9045 0,89 0,87 0,8504 0,9333 0, ,5000-0,836 0,08 0,797 0,8504 0,933 0, ,5000-0,7586 0,4 0,7759 0,8504 0,9 0, ,5000-0,6856 0,465 0,7535 0,8504 0,9000 0, ,5000-0,66 0,70 0,799 0,8504 0,8866 0, ,5000-0,5397 0,947 0,7053 0,8504 0,879 0, ,5000-0,4667 0,304 0,6796 0,8504 0,8560 0, ,5000-0,3937 0,3469 0,653 0,73 0,9436 0, ,5000-0,308 0,374 0,658 0,73 0,9348 0, ,5000-0,478 0,40 0,5979 0,73 0,950 0, ,5000-0,748 0,4306 0,5694 0,73 0,94 0, ,5000-0,09 0,4594 0,5406 0,73 0,90 0,654

84 7 Tabel 4.53 Simulasi Perhituga Reliability Kompoe Combustio Filter (Lajuta) t (t-μ) (t-μ)/σ Φ(t-μ)/σ R(t) R(T) R(t-T) Rm(t) 58-9,5000-0,089 0,4885 0,55 0,73 0,8889 0, ,5 0,0000 0,0000 0,5000 0,5000 0,73 0,8833 0, ,5000 0,044 0,576 0,484 0,73 0,8745 0, ,5000 0,7 0,5466 0,4534 0,73 0,8588 0, ,5000 0,900 0,5754 0, ,65 0,9449 0, ,5000 0,630 0,6037 0, ,65 0,9363 0, ,5000 0,3360 0,636 0, ,65 0,967 0, ,5000 0,4089 0,6587 0, ,65 0,960 0, ,5000 0,489 0,685 0, ,65 0,904 0, ,5000 0,5549 0,705 0, ,65 0,89 0,548 Cotoh perhituga reliability MTTF kompoe Turbie Cotrol Exhaust t = 4 : μ = σ = T = 96 jam (peyesuaia settig) MTTF = Maka : t μ R(t) = Φ σ R(4) = - Φ = = Bila kita lihat atara t 9 da t 6, maka kita dapatka agka Reliability R(t), pada R( 9 ) sebesar (85.3%) da R( 6 ) sebesar (83.58%). Utuk memeuhi target reliability yag diharapka R(T) yaitu 85% maka perhituga waktu atara t 9 sampai dega t 6

85 8 dilakuka dega cara trial da error, agka percobaa yag diambil yaitu t 96, maka perhitugaya adalah: T μ R(T) = Φ σ R(96) = - Φ = = Jadi, reliability pada saat t = 96 atau R( 96 ) adalah (85%), maka memeuhi syarat reliability yag diharapka. R(T) = t μ Φ σ 0 =.0000 ( t T ) μ R(t-T) = Φ σ (4 (0 96) = Φ = Rm(t) = R( T ) R( t T ) = R (96) =.0000* = Perusahaa megigika reliabillity sebesar 85%, sedagka reliability R(t) yag dapat dicapai haya sebesar 50% sebelum meerapka prevetive maiteace, ilai reliability ii dapat dilihat pada saat MTTF. Oleh karea itu perlu adaya suatu tidaka utuk memperbaiki keadaa ii. Berdasarka simulasi didapatka iterval waktu perawata adalah setiap 96 jam, iterval waktu perawata tersebut adalah waktu yag diusulka utuk melakuka tidaka prevetive maiteace. Dega iterval

86 9 waktu peyesuaia settig kompoe tersebut maka didapatka ilai reliablity sesudah prevetive maiteace sebesar 63.89% pada saat MTTF sehigga terjadi peigkata : Peigkata Reliability = Rm(t) - R(t) R(t) x 00% = x 00% = 7.78 % reliability sebelumya Berikut ii merupaka grafik perbadiga reliability dari sebelum da sesudah prevetive maiteace yag disusulka : Grafik Perbadiga Reliability Combustio Filter Reliability (R),0000 0,9000 0,8000 0,7000 0,6000 0,5000 0,4000 0,3000 0,000 0,000 0, R(t) Rm(t) Time To Failure (t) Gambar 4.6 Grafik Reliability Kompoe Combustio Filter

87 Perhituga da Perbadiga Reliability ilai MTTF Pada Kompoe Damper Cara perhituga simulasi reliability utuk kompoe Damper yag berdistribusi ormal sama dega kompoe combustio filter. Haya saja utuk perhituga kompoe damper yag berada pada mesi HRSG, megguaka target reliability yag berbeda yaitu sebesar 80%. Hal ii didasarka pada target yag diharapka dari perusahaa utuk mesi HRSG. μ = σ = T = 7 jam (peyesuaia settig) MTTF = Tabel 4.54 Simulasi Perhituga Reliability Kompoe Damper t (t-μ) (t-μ)/σ Φ(t-μ)/σ R(t) R(T) R(t-T) Rm(t) 4-68,900 -,393 0,0935 0,9065 0,0000 0,9065 0, ,900 -,79 0,05 0,8985 0,0000 0,8985 0, ,900 -,65 0,00 0,8900 0,0000 0,8900 0, ,900 -,800 0,90 0,880 0,0000 0,880 0, ,900 -,336 0,85 0,875 0,0000 0,875 0, ,900 -,087 0,385 0,865 0,0000 0,865 0, ,900 -,0407 0,490 0,850 0,0000 0,850 0, ,900 -,0369 0,499 0,850 0,0000 0,850 0, ,900-0,9943 0,600 0,8400 0,0000 0,8400 0, ,900-0,9866 0,69 0,838 0,0000 0,838 0, ,900-0,9479 0,76 0,884 0,0000 0,884 0, ,900-0,9363 0,746 0,854 0,0000 0,854 0, ,900-0,904 0,837 0,863 0,0000 0,863 0, ,900-0,8550 0,963 0,8037 0,0000 0,8037 0, ,900-0,845 0,000 0,8000 0,8000 0,940 0, ,900-0,8086 0,094 0,7906 0,8000 0,9087 0, ,900-0,76 0,30 0,7770 0,8000 0,9009 0,706

88 Tabel 4.55 Simulasi Perhituga Reliability Kompoe Damper (Lajuta) t (t-μ) (t-μ)/σ Φ(t-μ)/σ R(t) R(T) R(t-T) Rm(t) ,900-0,6693 0,57 0,7483 0,8000 0,8837 0, ,900-0,68 0,667 0,7333 0,8000 0,8743 0, ,900-0,5764 0,8 0,778 0,8000 0,8645 0, ,900-0,5300 0,98 0,709 0,8000 0,854 0, ,900-0,4835 0,344 0,6856 0,8000 0,843 0, ,900-0,437 0,330 0,6690 0,8000 0,838 0, ,900-0,3907 0,3480 0,650 0,8000 0,899 0, ,900-0,344 0,3653 0,6347 0,8000 0,8075 0, ,900-0,978 0,389 0,67 0,6399 0,909 0, ,900-0,54 0,4008 0,599 0,6399 0,903 0, ,900-0,049 0,488 0,58 0,6399 0,8950 0, ,900-0,585 0,4370 0,5630 0,6399 0,8863 0, ,900-0, 0,4554 0,5446 0,6399 0,877 0, ,900-0,0656 0,4738 0,56 0,6399 0,8674 0, ,900-0,09 0,493 0,5077 0,6399 0,857 0, ,9 0,0000 0,0000 0,5000 0,5000 0,6399 0,858 0, ,0800 0,07 0,509 0,489 0,6399 0,8465 0,547 Hasil perhituga meujuka reliability sebesar 50% sebelum meerapka prevetive maiteace pada saat MTTF. Sedagka target yag igi dicapai perusahaa adalah 80%. Berdasarka simulasi didapatka iterval waktu perawata yag dilakuka adalah setiap 7 jam utuk mecapai reliability 80%. Dega iterval waktu peyesuaia settig kompoe tersebut maka didapatka ilai reliablity sesudah prevetive maiteace sebesar 54.57% pada saat MTTF sehigga terjadi peigkata : Peigkata Reliability = Rm(t) - R(t) R(t) x 00% = x 00% = 9.4% reliability sebelumya

89 Berikut ii merupaka grafik perbadiga reliability dari sebelum da sesudah peerapa prevetive maiteace yag diusulka : Grafik Perbadiga Reliability Kompoe Damper Reliability (R),0000 0,9000 0,8000 0,7000 0,6000 0,5000 0,4000 0,3000 0,000 0,000 0, Time To Failure (t) R(t) Rm(t) Gambar 4.7 Grafik Reliability Kompoe Damper 4..4 Perhituga Maiteace Hour per Operatig Hour (MH/OH) Setelah didapatka iterval perawata dari masig-masig kompoe, maka aka dilakuka pegeceka apakah iterval waktu pemeliharaa yag aka diterapka tersebut telah memeuhi syarat perusahaa bahwa kegiata maiteace harus kurag dari jam setiap 00 jam operasi mesi. Hal ii dimaksudka agar jaga sampai iterval pemeliharaa yag aka diterapka meggaggu operasioal mesi yag berjala. Kompoe Turbie Cotrol Exhaust Diketahui : MTTF = jam MTTR = jam Mea Prevetive Maiteace Time (MPMT) = 0 m ~ jam Iterval pemeliharaa = 6 jam Target MH/OH < 0.0

90 3 Tabel 4.56 Maiteace Hour per Operatioal Hour (MH/OH) Kompoe Turbie Cotrol Exhaust t m(t) MH/OH 4,70 0,044 48,70 0,03 56,70 0,00 7,70 0,06 96,70 0,03 6,70 0,0 0,70 0,0 35,70 0,00 44,70 0,009 68,70 0,008 9,70 0,007 6,70 0,007 40,70 0,006 64,70 0,006 88,70 0,006 3,70 0, ,70 0, ,70 0, ,70 0, ,70 0,005 43,70 0, ,70 0, ,70 0, ,70 0,004 58,70 0,004 55,70 0, ,70 0, ,70 0,004 64,70 0, ,70 0,004 67,70 0, ,70 0,004 Cotoh Perhituga pada t = 56 : m(t) = 70 / MTTF = 70 / =.70

91 4 MH/OH = = m( t) MTTR CREW + ( t / t ) MPMT pm t (70 / 56) CREW pm = 0.0 Dapat dilihat bahwa iterval pemeliharaa yag diajurka adalah setelah melewati 56 jam operasioal mesi, karea jika pemeliharaa dilakuka sebelum 56 jam operasioal mesi aka membuat kegiata pemeliharaa mejadi peggaggu bagi operasioal mesi. Iterval pemeliharaa usula dilakuka setiap 6 jam, oleh karea itu maka iterval yag diusulka telah memeuhi syarat spesifikasi dimaa MH/OH (6) = 0.0 < MH/OH (56) = 0.0. Kompoe Combustio Filter Diketahui : MTTF = jam MTTR =.506 jam Mea Prevetive Maiteace Time (MPMT) = 45 m ~ 0.75 jam Iterval pemeliharaa = 96 jam Target MH/OH < 0.0

92 5 Tabel 4.57 Maiteace Hour per Operatioal Hour (MH/OH) Kompoe Combustio Filter t m(t) MH/OH 4,340 0,099 48,340 0,05 7,340 0,037 96,340 0,09 0,340 0,04 44,340 0,0 5,340 0,00 68,340 0,09 84,340 0,08 9,340 0,07 96,340 0,07 6,340 0,06 40,340 0,05 64,340 0,04 88,340 0,03 3,340 0,03 336,340 0,0 360,340 0,0 384,340 0,0 408,340 0,0 43,340 0,0 456,340 0,0 480,340 0,00 504,340 0,00 58,340 0,00 55,340 0,00 576,340 0,00 600,340 0,009 64,340 0, ,340 0,009 67,340 0, ,340 0,009 Cotoh Perhituga pada t = 5 : m(t) = 70 / MTTF = 70 / =.340

93 6 MH/OH = = m( t) MTTR CREW + ( t / t ) MPMT pm t (70 /5) CREW pm = 0.0 Dapat dilihat bahwa iterval pemeliharaa yag diajurka adalah setelah melewati 5 jam operasioal mesi, karea jika pemeliharaa dilakuka sebelum 5 jam operasioal mesi aka membuat kegiata pemeliharaa mejadi peggaggu bagi operasioal mesi. Iterval pemeliharaa usula dilakuka setiap 96 jam, oleh karea itu maka iterval yag diusulka telah memeuhi syarat spesifikasi dimaa MH/OH (96) = 0.07 < MH/OH (5) = 0.0. Kompoe Damper Diketahui : MTTF = jam MTTR =.768 jam Mea Prevetive Maiteace Time (MPMT) = 60 m ~ jam Iterval pemeliharaa = 7 jam Target MH/OH < 0.0

94 7 Tabel 4.58 Maiteace Hour per Operatioal Hour (MH/OH) Kompoe Damper t m(t) MH/OH 4,00 0,33 48,00 0,070 7,00 0,050 96,00 0,039 0,00 0,033 44,00 0,09 68,00 0,06 9,00 0,03 6,00 0,0 38,00 0,00 40,00 0,00 64,00 0,09 70,00 0,09 7,00 0,09 88,00 0,08 3,00 0,07 336,00 0,07 360,00 0,06 384,00 0,06 408,00 0,05 43,00 0,05 456,00 0,04 480,00 0,04 504,00 0,04 58,00 0,04 55,00 0,03 576,00 0,03 600,00 0,03 64,00 0,03 648,00 0,0 67,00 0,0 696,00 0,0 Cotoh Perhituga pada t = 5 : m(t) = 70 / MTTF = 70 / =.00

95 8 MH/OH = = m( t) MTTR CREW + ( t / t ) MPMT pm t (70 / 38) 3 70 CREW pm = 0.0 Dapat dilihat bahwa iterval pemeliharaa yag diajurka adalah setelah melewati 38 jam operasioal mesi, karea jika pemeliharaa dilakuka sebelum 38 jam operasioal mesi aka membuat kegiata pemeliharaa mejadi peggaggu bagi operasioal mesi. Iterval pemeliharaa usula dilakuka setiap 7 jam, oleh karea itu maka iterval yag diusulka telah memeuhi syarat spesifikasi dimaa MH/OH (7) = 0.09 < MH/OH (38) = Perbadiga Dowtime Sebelum da Sesudah Peerapa Prevetive Maiteace Usula Berikut ii merupaka perbadiga total dowtime yag terjadi atara sebelum da sesudah meerapka prevetive maiteace yag diusulka. Utuk perhitugaya megguaka asumsi bahwa setiap kali terjadi kerusaka atau perawata tidak perah terjadi secara bersamaa. Sehigga dowtime dapat dihitug utuk setiap satu kompoe. Jam kerja per bula = 4 jam x 30 hari = 70 jam a. Dowtime rata-rata per bula sebelum meerapka perawata usula : Turbie Cotrol Exhaust = 4.75 jam / 7 bula = jam Combustio Filter = 0.50 jam / 7 bula =.5 jam

96 9 Damper = 9.50 jam / 7 bula =.786 jam + Jumlah total dowtime per bula = jam b. Dowtime rata-rata per bula sesudah Prevetive Maiteace usula: Turbie Cotrol Exhaust o Iterval pemeliharaa = 6 jam o Pemeliharaa dalam bula = 70 / 6 = 6. ~ 6 kali o Waktu pemeliharaa = 0 meit o Dowtime per bula = 6 x 0 = 0 meit ~ jam Combustio Filter o Iterval pemeliharaa = 96 jam o Pemeliharaa dalam bula = 70 / 96 = 3.67 ~ 3 kali o Waktu pemeliharaa = 45 meit o Dowtime per bula = 3 x 45 = 35 meit ~.5 jam Damper o Iterval pemeliharaa = 7 jam o Pemeliharaa dalam bula = 70 / 7 =.65 ~ kali o Waktu pemeliharaa = 60 meit o Dowtime per bula = x 60 = 0 meit ~ jam Jadi jumlah dowtime per bula setelah prevetive maiteace: = jam +.5 jam + jam = 6.5 jam

97 Perbadiga Biaya Sebelum da Sesudah Peerapka Prevetive Maiteace Usula Jika sebuah perusahaa meetapka utuk melakuka pemeliharaa mesi maka aka timbul pegeluara biaya yag ditujuka utuk meujag kegiata tersebut. Da jika terjadi kerusaka pada mesi maka juga aka mucul biaya kerugia yag diakibatka kerusaka tersebut. Perhituga dibawah ii aka membadig besarya pegeluara atara biaya utuk melakuka pemeliharaa dega biaya kerugia saat mesi rusak atau dega kata lai tidak meerapka pemeliharaa yag diusulka Komposisi Biaya Kerugia Setiap kali terjadi kerusaka pada mesi gas turbie da HRSG ii maka mesi aka dimatika amu gas dari PGN aka terus megalir. Selai itu utuk mecukupi kebutuha daya listrik da uap pabrik kertas IKPP, maka aka diyalaka mesi backup dega biaya yag lebih mahal. Yag pada akhirya aka meyebabka terjadi kerugia biaya produksi yag sudah dikeluarka yaitu utuk baha baku, operasioal mesi backup da teaga kerja. Baha Baku Kapasitas produksi gas turbie per jam = 7 MWh Kapasitas produksi HRSG per jam = 40 to/jam Harga gas idustri : Rp..800,00 /m 3 KWh daya listrik dihasilka oleh 0.38 m 3 gas dari PGN, jadi gas yag terbuag setiap jam ya jika gas turbie megalami gaggua adalah : = 7 MWh / KWh * 0.38 m 3 = 660 m 3

98 3 Mesi 4.8 to uap dihasilka oleh pegguaa 50 m 3 gas, jadi gas yag terbuag setiap jam ya jika HRSG megalami gaggua adalah : = 40 to / 4.8 to * 50 m 3 = m 3 Total biaya gas yag terbuag : = ( 660 m m 3 ) * Rp..800,00 /m 3 = Rp ,00 Tabel 4.59 Biaya Baha Baku per Jam Baha Baku Jumlah Pemakaia (m 3 ) Harga/m 3 (Rp) Harga Total (Rp) Gas Turbie Gas ,00 HRSG Gas 46, ,00 Operasioal Mesi Peggati Jika gas turbie tidak dapat memeuhi daya listrik yag seharusya diproduksi, maka utuk mejaga pasoka listrik ke pabrik kertas IKPP aka dijalaka diesel egie yag megguaka baha bakar solar. Sedagka jika HRSG tidak dapat meghasilka uap yag diharapka, maka aka dipeuhi oleh operasi dari coal fired boiler (CFB) yag berbaha bakar batu bara. Berikut adalah perkiraa dari operasioal mesi peggati : KWh dihasilka oleh 0.3 Liter solar to uap setara dega 40 kg batu bara Harga Liter solar idustri = Rp ,00 Harga to batu bara = Rp ,00 ~ Rp. 550,00 / kg

99 3 Biaya operasioal diesel egie = 7 MWh / KWh * 0.3 Liter * Rp ,00 = Rp ,00 Biaya operasioal coal fired boiler Teaga Kerja = 40 to uap / to uap * 40 kg * Rp. 550,00 = Rp ,00 hari = 3 8 jam Tabel 4.60 Biaya Teaga Kerja Gas Turbie Teaga Kerja Biaya/shift Biaya/jam Total Jumlah (Rp) (Rp) (Rp) Shift Leader ,00.500,00.500,00 Operator Gas Turbie , , ,00 Total ,00 Tabel 4.6 Biaya Teaga Kerja HRSG Teaga Kerja Biaya/shift Biaya/jam Total Jumlah (Rp) (Rp) (Rp) Shift Leader ,00.500,00.500,00 Operator HRSG , , ,00 Total.875,00 Dega demikia biaya kerugia produksi per jam bila terjadi kerusaka pada Gas Turbie adalah : = Biaya baha baku + biaya operasioal diesel egie + biaya teaga kerja gas turbie = Rp ,00 + Rp ,00 + Rp 40.65,00 = Rp ,00

100 33 Sedagka biaya kerugia produksi per jam bila terjadi kerusaka pada HRSG adalah : = Biaya baha baku + biaya operasioal diesel egie + biaya teaga kerja HRSG = Rp ,00 + Rp ,00 + Rp.875,00 = Rp ,00 No Perhituga Biaya Kerusaka da Biaya Prevetive Maiteace Usula Biaya kerusaka (Cf) yag dihitug merupaka biaya yag dikeluarka selama kerusaka terjadi. Biaya ii didapat dega mejumlahka biaya perbaika kerusaka dega biaya kerugia produksi kemudia dikalika dega lamaya waktu perbaika (MTTR). Biaya prevetive maiteace (Cp) yag dihitug merupaka biaya yag dikeluarka utuk melakuka satu kali pemeliharaa yag berasal dari biaya forema maiteace da techicias. Tabel berikut ii meujuka hasil perhituga dari Cf da Cp : Tabel 4.6 Biaya Kerusaka da Biaya Prevetive Maiteace Usula Nama Kompoe Biaya Maiteace (Rp) Biaya Kerusaka (Rp) Tf (jam) Tp (jam) Cf (Rp) Cp (Rp) Turbie Cotrol 3.50, ,00 0,475 0, , ,67 Exhaust Combustio Filter 3.50, ,00,506 0, , ,50 3 Damper 3.50, ,00,768, , ,00 Keteraga : - Biaya maiteace sama dega biaya satu orag forema maiteace da dua orag techicias dega ricia biaya :

101 34 Forema Rp ,00 per hari = orag * Rp.500,00 /jam = Rp..500,00 /jam Rp ,00 per hari = orag * Rp 9.375,00 /jam = Rp ,00 /jam - Tf merupaka lama waktu perbaika sebelum meerapka prevetive maiteace (MTTR). - Tp merupaka lama waktu pegerjaa prevetive maiteace yag didasarka pada hasil wawacara dega pihak divisi maiteace Perhituga Total Biaya Kerusaka da Total Biaya Prevetive Maiteace Usula Berikut ii merupaka tabel-tabel perhituga total biaya kerusaka Tc(tf) da prevetive maiteace usula Tc(tp) : Tabel 4.63 Total Biaya Kerugia No Nama tf Cf Tc(tf) Kompoe (MTTF) (Rp) (Rp/jam) Turbie Cotrol Exhaust ,88.443,75 Combustio Filter ,5 5.95,3 3 Damper , ,68 Cotoh perhituga utuk kompoe Turbie Cotrol Exhaust : Cf Tc(tf) = tf ,88 = = Rp..443,75 / jam 48.63

102 35 Tabel 4.64 Total Biaya Prevetive Maiteace Usula Nama tp Cp Tc(tp) No R(tp) Kompoe (iterval pemeliharaa) (Rp) (Rp/jam) Turbie Cotrol Exhaust 0, , ,04 Combustio Filter 0, ,50 7.3,6 3 Damper 0, , ,5 Cotoh perhituga utuk kompoe Turbie Cotrol Exhaust : Tc(tp) = Cp R tp R + Cf( R) + tf( R) = (Rp ) + (Rp ,88( )) ( ) + (48.63( )) = Rp 8.386,04 Berikut ii merupaka perhituga total biaya kerusaka da total prevetive maiteace per bula : Tabel 4.65 Total Biaya Kerusaka da Prevetive Maiteace Usula per Bula Biaya Kerusaka Biaya Prevetive Maiteace Peghemata Kompoe Tc(tf) Tc (tf) Tc (tp) Tc (tp) Tc peghemata tf kf tp kp (Rp/Jam) (Rp/Bl) (Rp/Jam) (Rp/Bl) (Rp/Bl) % Turbie Cotrol 48,63.443, , , , ,08 34,98 Exhaust Combustio Filter 537, , , , , ,9 64,3 Damper 705, , , , , ,76 69,36 Keteraga : - kf = jumlah kerusaka dalam bula - Perhituga ilai kp (jumlah prevetive maiteace per bula) dapat dilihat pada subbab bagia b. - tf = MTTF - tp = iterval waktu prevetive maiteace.

103 36 Cotoh perhituga utuk kompoe Turbie Cotrol Exhaust : - Total cost failure (breakdow maiteace) kf = Jam Kerja/Bula MTTF 70 = Tc(tf) = Rp..443,75 / jam x jam x Tc(tf) = Rp ,88 / bula - Total cost prevetive maiteace (predictive maiteace) kp = 6 kali / bula Tc(tp) = Rp ,04 / jam x 6 jam x 6 Tc(tp) = Rp ,79 / bula - Total cost prevetive maiteace (predictive maiteace) Tc peghemata = Tc(tf) - Tc(tp) = Rp ,88 - Rp ,79 = Rp ,08 - Persetase peghemata biaya Rp ,08 Peghemata biaya = x00% Rp ,88 Peghemata biaya = % Berikut ii merupaka grafik perbadiga biaya kerusaka dega biaya prevetive maiteace usula :

104 37 Perbadiga Total Biaya Kerusaka dega Biaya Prevetive Maiteace Usula Biaya (Rp) , , , , , ,00 0,00 Biaya Kerusaka , , ,00 Biaya Prevetive Maiteace Turbie Cotrol Exhaust Combustio Filter Damper , , ,4 Biaya Kerusaka Biaya Prevetive Maiteace Gambar 4.8 Grafik Perbadiga Total Biaya 4..7 Aalisa Idetifikasi Distribusi da Pedugaa Parameter Proses utuk megidetifikasi distribusi dilakuka dega proses idex of fit yag didukug dega hasil uji goodess of fit yag didasarka pada maximum likelihood estimator utuk parameter distribusi. Sedagka dalam perhituga parameter utuk medapatka ilai MTTF da MTTR dapat dilakuka dega dua cara, yaitu dega parameter least square curves fittig (LSCF) da parameter maximum likelihood estimator (MLE). Metode LSCF sudah meghasilka parameter dari distribusi, amu paramater yag dihasilka bukalah parameter yag palig baik (Ebelig, 997, p374). Oleh karea itu parameter yag diguaka utuk peetua besar dari MTTF da MTTR dari masig-masig kompoe didasarka pada parameter MLE. Dari perhituga yag telah dilakuka, didapatka bahwa data iterval atar kerusaka (TTF) kompoe turbie cotrol exhaust berdistribusi logormal, hal ii didukug dega perhituga idex of fit yag meghasilka ilai r palig tiggi dari keempat distribusi adalah sebesar yag jatuh pada distribusi logormal. Utuk

105 38 memastika hasil perhituga idex of fit kompoe turbie cotrol exhaust yag berdistribusi logormal, maka dilakuka uji goodess of fit utuk meguji hipotesis bahwa distribusi kerusaka adalah logormal. Uji yag dilakuka adalah uji Kolmogorov Smirov. Dari hasil uji Kolmogorov-Smirov s, dihasilka ilai Dmax sebesar 0.568, sedagka ilai Dcrit sebesar 0.7, karea ilai Dmax = lebih kecil dari D crit,0.05 = 0.7 da masuk daerah peerimaa maka terima Ho yag berarti data megikuti distribusi logormal. Hal ii didukug dega hasil pegujia dega Miitab 4.0 pada gambar 4.8 yag meujukka ilai Aderso-Darlig terkecil terdapat pada distribusi logormal yag berarti pola kerusaka memag berdistribusi logormal. Utuk data iterval kerusaka kompoe combustio filter da damper meujuka hasil distribusi yag sama yaitu berdistribusi ormal. Hal ii didukug dega ilai idex of fit terbesar yag terdapat pada distribusi ormal da pada pegujia hipotesa selajutya dega uji Kolmogorov-Smirov s dimaa hasil Dmax yag dihasilka dari perhituga lebih kecil dari ilai Dcrit dari tabel, yag berarti hasil hipotesis masuk kedalam wilayah peerimaa hipotesis ol bahwa distribusi memag berdistribusi ormal. Pegujia juga didukug dega perhituga dega Miitab 4.0 yag meujukka ilai Aderso-Darlig terkecil terdapat pada distribusi ormal yag meujuka pola kerusaka memag terdistribusi ormal. Pada proses idetifikasi distribusi data waktu perbaika (TTR) utuk kompoe turbie cotrol exhaust, ilai idex of fit (r) terbesar adalah berada pada distribusi ekspoesial dega ilai r = Oleh karea hasil idex of fit adalah berdistribusi ekspoesial, maka dilajutkalah pegujia goodess of fit utuk distribusi

106 39 ekspoesial dega megguaka uji Bartlett. Namu hasilya uji tersebut tidak medukug hipotesis ol bahwa waktu perbaika megikuti distribusi ekspoesial, karea ilai uji B hitug = jatuh diluar selag wilayah peerimaa yaitu atara X α, r X α =.7 da,r = 9.0. Oleh karea hasil goodess of fit yag meolak distribusi ekspoesial, maka pegujia selajutya didasarka pada ilai r terbesar kedua, yaitu distribusi logormal. Pegujia goodess of fit utuk distribusi logormal adalah dega uji Kolmogorov-Smirov s. Nilai Dmax yag dihasilka adalah 0.573, sedagka ilai Dcrit sebesar 0.580, karea ilai Dmax = lebih kecil dari D crit,0.05 = 0.580, maka hasil uji adalah masuk daerah peerimaa Ho yag berarti data megikuti distribusi logormal. Hal ii didukug dega hasil pegujia dega Miitab 4.0 pada gambar 4.9. Utuk TTR kompoe combustio filter distribusi yag terpilih adalah weibull. Hal ii didasarka pada idex of fit ilai r terbesar = dihasilka dari distribusi weibull da hasil pegujia goodess of fit utuk distribusi weibull, uji Ma s yag meghasilka ilai M = yag jatuh pada wilayah peerimaa hipotesis ol (M = lebih kecil dari F crit = 4.8). Pemiliha distribusi weibull utuk waktu perbaika kompoe combustio filter juga didasarka pada hasil perhituga miitab 4.0 pada gambar 4.. Sedagka pada TTR kompoe combustio filter distribusi yag terpilih adalah logormal. Pegujia awal didasarka pada idex of fit ilai r terbesar = dihasilka dari distribusi ekspoesial da hasil pegujia goodess of fit utuk distribusi ekspoesial, uji Bartlett s yag meghasilka ilai B =.787 yag jatuh

107 40 pada wilayah peerimaa hipotesis ol (B =.787 berada diatara X α, r =.4 da X α,r = 4.40). Namu pada uji Aderso-Darlig dega miitab 4.0, ilai uji terkecil terdapat pada distribusi logormal. Utuk meyakika hasil pegujia distribusi waktu perbaika kompoe damper maka dilakuka lagi perhituga goodess of fit dega berdasarka distribusi logormal. Teryata hasil Dcrit yag dihasilka dari uji Kolmogorov-Smirov s sebesar 0.03, juga masuk kedalam daerah peerimaa bahwa distribusi waktu perbaika damper adalah berdistribusi logormal (ilai Dmax = 0.03 lebih kecil dari D crit,0.05 = 0.300). Oleh karea pertimbaga bahwa distribusi logormal memeuhi perhituga goodess of fit da pada perhituga miitab 4.0 serta perhituga ilai r terbesar kedua (logormal) yag berbeda tipis dega r terbesar pertama (ekspoesial), maka distribusi yag terpilih utuk kompoe damper adalah distribusi logormal Aalisa Mea Time To Failure (MTTF) da Mea Time To Repair (MTTR) Berdasarka pada data kerusaka da perbaika yag terjadi selama periode Jauari 008-July 008, dari perhituga yag telah dilakuka maka didapatka hasil MTTF utuk masig-masig kompoe, adalah kompoe turbie cotrol exhaust sebesar jam, kompoe combustio filter sebesar jam da kompoe damper sebesar jam. Nilai MTTF yag dihasilka merupaka waktu dimaa ketiga kompoe tersebut megalami peurua kierja da memugkika terjadiya kerusaka atau tidak dapat beroperasi dega seharusya sehigga megakibatka kerugia produksi pada PT. Dia Swastatika Setosa.

108 4 Setelah beroperasi selama selag waktu MTTF tersebut kompoe mugki saja megalami berbagai macam gaggua dari gaggua kecil sampai fatal yag dapat meyebabka kerusaka, sehigga mesi harus megalami breakdow da meimbulka dowtime. Nilai MTTF bersama dega target reliability yag diigika perusahaa dapat diguaka sebagai salah satu pertimbaga bagi perusahaa utuk dapat memperkiraka kapa harus melakuka perawata terhadap kompoe sebelum mesi tersebut megalami kerusaka. Dari ketiga kompoe yag dibahas, kompoe turbie cotrol exhaust merupaka kompoe yag memiliki MTTF yag ilaiya palig kecil dibadigka MTTF kedua kompoe laiya. Hal ii meujukka bahwa turbie cotrol exhaust merupaka kompoe yag palig reta utuk megalami kerusaka. Sejala dega praktekya, dimaa kompoe turbie cotrol exhaust bergerak secara terus-meerus berputar membuag paas cotrol gas turbie agar jaga sampai megalami overheat selama melakuka kegiata produksi. Oleh karea itu, perusahaa harus lebih memfokuska utuk melaksaaka prevetive maiteace pada kompoe ii. Jika ilai MTTF merupaka waktu dimaa suatu kompoe berpeluag utuk rusak, maka ilai MTTR (Mea Time To Repair) adalah waktu rata-rata yag dibutuhka utuk melakuka perbaika kompoe. Pada kompoe turbie cotrol exhaust didapatka ilai MTTR sebesar jam, combustio filter adalah.506 jam da damper adalah.768 jam. Semaki besar ilai MTTR maka aka meyebabka dowtime (waktu megaggur) yag semaki besar pula, yag artiya apabila dowtime terjadi pada waktu ormal kegiata produksi maka dapat meyebabka kerugia produksi bagi perusahaa. Kerugia yag ditimbulka terutama pada kehilaga

109 4 produksi baik dari segi teaga kerja yag megaggur, baha baku yag terbuag da operatioal mesi peggati yag lebih mahal biayaya. Dari hasil MTTR yag didapat, proses perbaika yag memaka waktu palig lama adalah pada kompoe damper, hal ii dikareaka besarya ukura kompoe da letakya yag sulit utuk dijagkau sehigga membuat proses perbaika memaka waktu yag lama. Oleh karea itu, perusahaa dapat melakuka sejumlah atisipasi pada saat aka dilakuka prevetive maiteace utuk kompoe ii. Dega cara mempersiapka segala sesuatu dari segi sumber daya da peralataya agar dipersiapka dega baik sebelum melakuka perawata. Hal ii dimaksudka agar waktu perbaika yag dilakuka pada waktu yag aka datag dapat dikuragi sehigga secara otomatis aka meguragi waktu dowtime yag terjadi. Persiapa yag dilakuka utuk kompoe laiya dapat diperhatika secara meyeluruh megigat MTTR yag didapat tidak haya muri waktu perbaika kompoe saja. Nilai MTTR yag didapat biasaya merupaka waktu gabuga yag sudah termasuk beberapa kompoe waktu seperti supply delay yag merupaka waktu tuggu utuk medapatka spare part atau kompoe, maiteace delay yag merupaka waktu meuggu sumber daya da fasilitas maiteace, access time yag merupaka waktu yag dibutuhka utuk megakses kompoe yag rusak, diagosis time utuk megaalisa sebab kerusaka, replacemet / repair time yag merupaka waktu aktual utuk memperbaiki keadaa sistem(kompoe) seperti kodisi semula, da verificatio yag merupaka waktu pegeceka yag dibutuhka utuk memastika keadaa kompoe sudah kembali dapat beroperasi. Hasil dari perhituga MTTR ii dapat diguaka sebagai masuka perusahaa dalam meetuka lama waktu

110 43 pemeliharaa stadar setiap kali maiteace igi melakuka perawata kompoe dimasa yag aka datag Aalisa Perbadiga Reliability Sebelum da Sesudah Peerapa Prevetive Maiteace Usula Sebelum dilakukaya kegiata prevetive maiteace, pada kompoe turbie cotrol exhaust memiliki ilai R (t=mttf) atau tigkat kehadala pada saat MTTF = jam adalah sebesar atau 33.5%. Hal ii meujukka bahwa sebelum adaya kegiata prevetive maiteace, kompoe turbie cotrol exhaust aka terus diguaka tapa adaya perawata sampai mesi megalami kerusaka (dowtime) pada saat tigkat kehadala (reliability) sebesar 33.5%. Pada kompoe combustio filter, didapatka ilai R (t=mttf) atau tigkat kehadala pada saat MTTF = jam adalah sebesar atau sebesar 50%. Dapat dikataka bahwa kompoe combustio filter aka terus diguaka selama jam sampai megalami kerusaka dega peurua tigkat kehadala sampai sebesar 50%. Sedagka utuk kompoe damper, berdasarka simulasi reliability yag telah dilakuka didapatka ilai R (t=mttf) atau tigkat kehadala pada saat MTTF = jam adalah sebesar atau sebesar 50%. Dimaa kompoe damper ii aka terus beroperasi tapa adaya perawata selama jam sampai terjadi kerusaka. Tigkat kehadala kompoe damper saat itu sudah megalami peurua sampai sebesar 50%. Keadaa kompoe yag dibiarka sampai rusak tapa adaya perawata pecegaha dapat sagat merugika perusahaa. Dega tidak adaya perawata pecegaha maka aka meyebabka terjadiya peurua tigkat kehadala yag

111 44 dapat memperbesar terjadiya kerusaka pada mesi secara tidak terduga da aka mempersulit maiteace utuk megetahui apa peyebabya sehigga berdampak pada waktu perbaika mesi (dowtime) yag lebih lama. Dampak egatif dari tiadaya perawata pecegaha dapat dikuragi dega cara peerapa prevetive maiteace utuk meigkatka da mejaga tigkat reliability pada kompoe, sehigga diharapka dega adaya kegiata perawata terhadap kompoe secara berkala aka dapat meguragi jumlah breakdow pada mesi da meguragi waktu yag dibutuhka dalam perbaika mesi. Utuk melakuka peerapa prevetive maiteace ii, maka kita perlu megetahui iterval pemeliharaa yag ideal utuk melakuka perawata pecegaha. Iterval pemeliharaa didapatka dari proses perhituga simulasi reliability pada tabel 4.6 utuk kompoe turbie cotrol exhaust, tabel 4.6 utuk kompoe combustio filter da tabel 4.63 utuk kompoe damper. Simulasi dilakuka dega target reliability R(T) yag didapatka dari hasil wawacara dega pihak dari perusahaa. Perusahaa megigika tigkat kehadala (reliability) utuk mesi gas turbie adalah sebesar 85% da mesi HRSG adalah sebesar 80%. Dari perhituga yag telah dikerjaka berdasarka dari target perusahaa didapatka selag waktu utuk melakuka perawata pecegaha utuk kompoe turbie cotrol exhaust adalah T = 6 jam atau, utuk kompoe combustio filter adalah setiap T = 96 jam da utuk kompoe damper adalah setiap T = 7 jam. Selag waktu ii dapat diguaka utuk membuat jadwal prevetive maiteace utuk kompoe turbie cotrol exhaust da combustio filter pada mesi gas turbie serta kompoe damper pada mesi HRSG. Setelah dilakukaya prevetive maiteace sesuai dega iterval pemeliharaa (T) masig-masig kompoe, maka dari hasil perhituga simulasi dapat

112 45 dilihat bahwa tigkat kehadala dari masig-masig kompoe megalami peigkata. Utuk kompoe turbie cotrol exhaust megalami peigkata reliability dari 33.5% mejadi 58.6% pada saat MTTF, atau meigkat sebesar 75.44%. Utuk kompoe combustio filter megalami peigkata reliability dari 50 % mejadi 63.89% pada saat MTTF, atau meigkat sebesar 7.78%. Sedagka pada kompoe damper megalami peigkata reliability dari 50% mejadi 54.57% pada saat MTTF, atau meigkat sebesar 9.4% Aalisa Kelayaka Iterval Waktu Pemeliharaa Setelah kita memperoleh usula iterval utuk melaksaaka kegiata prevetive maiteace, maka iterval yag ada harus diuji apakah iterval pemeliharaa yag diusulka tersebut jaga sampai mejadi couterproductive karea terlalu serigya dilaksaaka kegiata maiteace akibat iterval pemeliharaa yag terlalu berdekata. Hal ii juga dilakuka utuk memastika bahwa usula iterval waktu pemeliharaa yag diusulka jaga sampai melaggar kebijaka perusahaa yag membatasi bahwa kegiata maiteace yag dilakuka harus kurag dari jam utuk setiap 00 jam operasioal mesi. Utuk memeuhi kodisi diatas maka dilakukalah perhituga maiteace hour / operatioal hour (MH/OH) dega target MH/OH < 0.0. Dari perhituga yag telah dikerjaka dega metode trial da error dapat dilihat bahwa utuk kompoe turbie cotrol exhaust, iterval waktu miimal yag diajurka utuk melakuka kegiata prevetive maiteace adalah pada setiap t = 56 jam. Atau dapat diartika bahwa iterval kegiata prevetive maiteace yag dilakuka oleh perusahaa, jaga sampai dilakuka pada waktu yag kurag dari 56

113 46 jam, karea jika dilakuka setiap kurag dari 56 jam maka kegiata maiteace aka mejadi terlalu serig da aka berakibat pada tergagguya kegiata operatioal. Dari simulasi reliability yag telah dilakuka utuk kompoe turbie cotrol exhaust, didapatka iterval pemeliharaa yag diusulka adalah setiap 6 jam. Nilai iterval pemeliharaa 6 jam meghasilka ilai MH/OH = 0.0 yag berarti bahwa ilai MH/OH usula iterval pemeliharaa lebih kecil daripada spesifikasi yag diigika perusahaa (MH/OH usula = 0.0 < MH/OH spesifikasi = 0.0). Oleh karea itu, iterval pemeliharaa kompoe turbie cotrol exhaust yag diusulka setiap 6 jam sudah cukup layak utuk diusulka karea telah memeuhi spesifikasi perusahaa. Pada kompoe combustio filter juga dilakuka pegujia dega target yag sama, yaitu agar jaga sampai ilai MH/OH iterval pemeliharaa usula lebih besar dari 0.0. Dari hasil perhituga yag didapat, pada iterval pemeliharaa 96 jam meghasilka ilai MH/OH sebesar 0.07, yag berarti bahwa ilai MH/OH usula iterval pemeliharaa utuk kompoe combustio filter telah memeuhi spesifikasi yag diigika perusahaa (MH/OH usula = 0.07 < MH/OH spesifikasi = 0.0). Hal yag sama juga dilakuka pada kompoe damper, dimaa utuk setiap iterval pemeliharaa 7 jam meghasilka ilai MH/OH sebesar 0.09, yag berarti bahwa ilai MH/OH usula iterval pemeliharaa utuk kompoe damper telah memeuhi spesifikasi yag diigika perusahaa (MH/OH usula = 0.09 < MH/OH spesifikasi = 0.0). Pemeliharaa yag dilakuka dapat disesuaika dega dega jeis da kebutuha kompoe. Misalya utuk kompoe turbie cotrol exhaust, berdasarka wawacara dega pihak departeme maiteace, serigkali yag megakibatka kerusaka pada kompoe ii adalah bearig fa yag kedor membuat kipas berputar secara tidak meligkar sempura, tapi berputar secara elips. Hal ii dapat terjadi karea

114 47 tidak pas ya posisi bearig da shaft yag disebabka oleh suhu yag terlampau paas dari gas turbie cotrol. Berdasarka aalisa kelayaka iterval pemeliharaa, maka setiap selag waktu yag sudah didapatka dari perhituga reliability yaitu setiap 6 jam dapat dilakuka pemeliharaa berupa pemeriksaa da pegecaga posisi dari bearig agar tetap pada posisiya sehigga tetap mejaga pergeraka kipas secara ormal da pemberia pelumas utuk meguragi paas akibat putara kipas. Sedagka utuk kompoe combustio filter, yag serig megakibatka kerusaka kompoe adalah bayakya debu yag disarig yag membuat filter mejadi mampet da semaki lama membuat kualitas dari hasil peyariga mejadi meuru. Sehigga setiap selag waktu iterval pemeliharaa 96 jam dapat dilakuka pemeliharaa berupa pembersiha filter dari debu utuk mecegah mampetya filter. Utuk kompoe damper yag serig meyebabka kerusaka adalah macetya bagia peggerak yag membuat palag damper tidak dapat meutup secara sempura da berakibat pada tergagguya alira udara yag masuk da keluar. Hal ii biasa disebabka oleh kotora da debu yag melekat pada permukaa damper. Oleh karea itu pemeliharaa yag dapat dilakuka adalah dega memastika bagia peggerak tersebut bebas dari kotora pegaggu da dapat bergerak dega lacar dega dilakuka pelumasa secara ruti. Dega pemeliharaa yag ruti da teratur melalui prevetive maiteace usula ii, maka diharapka kerusaka mesi yag tidak terduga di masa aka datag yag diakibatka oleh kerusaka kompoe dapat dikuragi tigkat resikoya.

115 Aalisa Perbadiga Dowtime Sebelum da Sesudah Peerapa Prevetive Maiteace Usula Kegiata prevetive maiteace dapat meyebabka terjadiya waktu dowtime yag lebih besar atau meyebabka semaki kecilya waktu dowtime yag terjadi dalam kuru waktu tertetu. Dari hasil perhituga yag telah dikerjaka, dapat dilihat bahwa jumlah dowtime rata-rata sebelum dilaksaaka kegiata prevetive maiteace usula yag disebabka oleh ketiga kompoe adalah sebesar jam utuk setiap bulaya. Sedagka setelah diterapka kegiata prevetive maiteace usula didapatka rata-rata setiap bulaya mesi megalami peigkata mejadi sebesar 6.5 jam. Dega demikia telah terjadi peigkata waktu sebesar.85 jam dari sebelum diterapkaya prevetive maiteace. Hal ii terutama disebabka karea lebih bayakya kegiata prevetive maiteace usula yag dilakuka jika dibadigka dega rata-rata jumlah breakdow yag terjadi utuk setiap bulaya pada saat ii. Dari segi waktu dowtime yag terjadi maka prevetive maiteace usula mejadi kurag memberika dampak perbaika terhadap perusahaa. Namu jika diaalisa lebih lajut, dega tetap meerapka kegiata prevetive maiteace ii maka kita dapat membuat kompoe mesi yag ada mejadi terjaga tigkat kehadalaya seperti yag telah dijelaska pada aalisa perbadiga reliability sebelum da sesudah peerapa prevetive maiteace usula. Tigkat kehadala yag terjaga sagat petig megigat tigkat kelajua kerusaka yag mugki saja aka terus meigkat pada masa yag aka datag.

116 49 Seperti yag telah dijelaska pada kurva bathtub fugsi kelajua resiko (hazard rate fuctio), sistem memiliki laju kerusaka yag berkurag pada awal masa hidupya (ifat mortality). Kemudia seiirig bertambahya waktu, sistem aka megalami tigkat kelajua kerusaka yag kosta (useful life), da pada akhirya aka tiba suatu masa dimaa sistem aka megalami laju kerusaka yag bertambah (wearout) (Ebelig, 997, p3). Utuk jagka waktu dekat memag kegiata prevetive maiteace usula ii belum aka terlalu berdampak sigifika terhadap kerja maiteace perusahaa karea kompoe yag ada sedag dalam masa useful life dimaa usia kompoe masih belum aka membuat sistem megalami kerusaka yag sagat parah. Hal ii juga yag meyebabka dowtime yag terjadi sekarag, masih lebih kecil dibadigka dega dowtime prevetive maiteace usula. Namu utuk jagka waktu lebih lama, dimaa tigkat kelajua kerusaka aka semaki meigkat (masa wearout), sagat besar kemugkiaya aka terjadi kerusaka yag semaki serig yag aka berdampak pada waktu dowtime yag lebih lama jika tidak diterapkaya prevetive maiteace usula. Selai itu dega peerapa prevetive maiteace usula ii juga aka membuat perusahaa bisa memperkiraka waktu dowtime yag terjadi sehigga perusahaa dapat lebih mempersiapka recaa peaggulaga dowtime yag lebih terecaa da lebih matag utuk memiimka dampak egatif yag terjadi jika dibadigka dega waktu dowtime yag terjadi secara tiba-tiba atau disebabka oleh breakdow.

117 Aalisa Perbadiga Biaya Sebelum da Sesudah Peerapa Prevetive Maiteace Usula Pada bagia yag terakhir adalah aalisa megeai perbadiga atara sebelum da setelah peerapa prevetive maiteace usula yag dilihat dari segi biaya. Kodisi yag berjala sekarag masih meciptaka kemugkia yag sagat besar utuk terjadiya kerusaka dari mesi secara tiba-tiba. Karea sifatya yag tidak terduga tersebut maka dapat megakibatka besarya biaya-biaya yag tidak terduga yag harus keluar secara sia-sia, seperti biaya kerusaka produksi yag sagat tiggi da ditambah dega biaya perbaika kerusaka utuk megembalika operasioal mesi agar berjala seperti semula. Oleh karea biaya yag cukup tiggi tersebut maka suatu prevetive maiteace usula dibuat utuk membatu memiimalisir biaya yag harus dikeluarka oleh perusahaa. Dega demikia diharapka walau perusahaa harus meambah biaya utuk kegiata prevetive maiteace secara lebih ruti, amu dega kegiata tersebut dapat meghemat biaya kerusaka produksi yag lebih besar. Sebelum diterapkaya prevetive maiteace usula, biaya-biaya yag harus dikeluarka ketika terjadi kerusaka atara lai adalah biaya baha baku yag terbuag cuma-cuma, biaya operasioal mesi peggati da biaya teaga kerja yag megaggur ketika terjadi kerusaka. Kesemua biaya tersebut digologka sebagai biaya kerusaka. Sebelum prevetive maiteace, perusahaa harus meaggug biaya kerusaka setiap bulaya sebesar Rp ,88 utuk kompoe turbie cotrol exhaust, Rp ,5 utuk kompoe combustio filter, da Rp ,00 utuk kompoe damper.

118 5 Namu kesemua biaya tersebut dapat dikuragi jika perusahaa meerapka prevetive maiteace usula, biaya-biaya yag harus dikeluarka turu mejadi Rp ,79 utuk kompoe turbie cotrol exhaust, Rp ,06 utuk kompoe combustio filter, da Rp ,4 utuk kompoe damper. Dega demikia perusahaa dapat meerima peghemata utuk setiap bulaya sebesar 34.98% utuk kompoe turbie cotrol exhaust, 64.3% utuk kompoe combustio filter, da sebesar 69.36% utuk kompoe damper. Peguraga biaya yag harus dikeluarka dapat memugkika karea prevetive maiteace usula aka dilakuka dega jadwal yag lebih terecaa, sehigga kerugia-kerugia yag tidak terduga dapat dimiimalisir, tapa harus meggaggu kegiata dari produksi. Apabila atara biaya kerusaka da biaya prevetive dapat meciptaka peghemata (cost savig), maka tidaka prevetive maiteace usula sagat diajurka utuk diterapka utuk meghidari biaya kerugia yag lebih besar. Dega adaya peghemata biaya yag telah ditujukka dari perhituga yag telah dilakuka, maka kegiata prevetive maiteace usula cukup layak utuk dipertimbagka perusahaa megigat lebih murahya biaya yag harus dikeluarka utuk mejaga kodisi mesi agar tetap berjala secara ormal.

119 4.3 Aalisis da Peracaga Sistem Iformasi 4.3. Aalysis Documet The Task Purpose PT. Dia Swastatika Setosa (DSS) adalah sebuah perusahaa yag bergerak dibidag peyedia sumber daya listrik (power) da uap (steam) utuk kebutuha pabrik kertas Idah Kiat Pulp & Paper. Sebagai peyedia sumber daya listrik da uap, maka PT. DSS diwajibka utuk meyalurka pasoka sumber daya listrik da uap secara terus-meerus melalui mesi-mesiya yag terawat. Pemeliharaa mesi operasioal yag terjadwal merupaka suatu kebutuha yag medasar agar mesi-mesi yag ada pada PT. DSS selalu berada dalam kodisi siap pakai. Pemeliharaa mesi tersebut merupaka taggug jawab dari departeme maiteace. Departeme ii harus melakuka pemeliharaa berdasarka jadwal pemeliharaa mesi yag telah dibuat secara berkala utuk memiimalisir breakdow mesi yag terjadi. Utuk itu diperluka suatu sistem iformasi yag dapat membatu departeme maiteace dalam membuat jadwal pemeliharaa mesi sesuai kebutuha da dapat terus diperbaharui sesuai dega kodisi dari masig-masig mesi yag ada.

120 System Defiitio Sistem yag aka dikembagka bagi departeme maiteace pada perusahaa tetuya harus disesuaika dega kodisi da kebijaka dalam perusahaa dalam upayaya mejaga kodisi dari mesi-mesi yag ada. Sistem iformasi yag dikembagka aka diguaka oleh dua pihak yaitu staff maiteace da maiteace sectio head. Setiap pihak memiliki hak akses yag berbeda dalam sistem iformasi tersebut. Sistem iformasi yag dibuat aka mampu melakuka beberapa operasi pecatata yag dilakuka departeme maiteace diataraya adalah pecatata mesi, pecatata part (kompoe), pecatata work order, perhituga Mea Time To Failure (MTTF) da Mea Time To Repair (MTTR) berdasarka distribusi kerusaka weibull, simulasi reliability utuk medapatka iterval pemeliharaa berdasarka target reliability yag igi dicapai oleh perusahaa da pembuata jadwal pemeliharaa. Sistem iformasi yag aka dibuat aka ditujuka utuk membatu seluruh kegiata pemeliharaa yag aka dilakuka oleh departeme maiteace. Tabel 4.66 berikut ii merupaka defiisi sistem berdasarka kriteria FACTOR.

121 54 Tabel 4.66 Kriteria FACTOR Sistem Iformasi Usula Sistem aka medukug kegiata prevetive maiteace, melakuka perhituga iterval Fuctioality pemeliharaa dega mempertimbagka reliability dari kompoe mesi utuk membuat jadwal pemeliharaa, meyimpa data mesi da kompoe, membuat work order, da mematau ketersediaa spare part. Applicatio Domai Sistem diguaka utuk medukug aktifitas staff maiteace da maiteace sectio head. Sistem ii harus dapat diguaka utuk distribusi tugas Coditios da dapat diguaka oleh sumber daya mausia yag ada sesuai dega level otoritas yag dimiliki. Sistem berupa program aplikasi yag dijalaka pada PC Techology utuk setiap cliet dega iterface yag dikembagka megguaka Visual Basic 6.0 da database Microsoft Access. Objects Machie, part, detail machie, work order, detail work order, maiteace employee da NPB. Sistem harus dapat meyediaka iformasi yag medukug aktifitas departeme maiteace yag Resposibility berkaita dega pemataua stock persediaa part, pejadwala pemeliharaa mesi da pegolaha work order.

122 Cotext Problem Domai PT. DSS khususya departeme maiteace aka membuat jadwal pemeliharaa yag dibuat utuk setiap jagka waktu tertetu. Jadwal yag sudah ada diberika staff maiteace kepada departeme operasioal utuk memastika apakah pemeliharaa mugki utuk dilakuka atau tidak. Departeme operasioal aka meyesuaika jadwal pemeliharaa dega jadwal produksi agar jaga sampai kegiata pemeliharaa megaggu kegiata produksi. Jika meurut jadwal pemeliharaa sudah tiba waktuya utuk melakuka pemeliharaa mesi, maka maiteace sectio head aka membuat work order yag aka diberika kepada maiteace forema. Work order ii berisi waktu, petugas yag terkait, ricia mesi da kompoe yag harus diperiksa oleh techicias. Maiteace forema aka medistribusika work order kepada techicias sesuai ketersediaa orag da keahlia dari masig-masig techicias. Jika aktifitas pemeliharaa megharuska terjadiya peggatia kompoe, maka techicias harus memita persetujua dari maiteace sectio head utuk megambil kompoe, jika disetujui maka techicias dapat megambil kompoe digudag. Setelah selesai melakuka perbaika, maka techicias aka melegkapi data-data lapora pada work order da kemudia diserahka kembali kepada operatioal sectio head utuk dicek apakah mesi sudah dapat beroperasi seperti semula atau tidak. Jika sudah, maka maiteace sectio head aka didokumetasika ke dalam sistem utuk meutup status work order da sistem aka meg-update persediaa kompoe.

123 56 Jika teryata terjadi gaggua atau kerusaka pada mesi secara tidak terduga, maka operator mesi aka meghubugi shift leader utuk membuat lapora kerusaka yag ditujuka utuk maiteace sectio head. Maiteace sectio head aka kembali membuat work order utuk segera memperbaiki kerusaka yag terjadi da memberikaya kepada maiteace forema. Selajutya maiteace forema medistribusika pekerjaa tersebut kepada techicias. Prosedur selajutya sama seperti saat melakuka pemeliharaa terjadwal. Work order aka diberika kembali utuk didokumetasika da dapat diguaka utuk memperbaharui iterval pemeliharaa dalam pembuata jadwal berikutya. Plat maager dapat memita lapora-lapora yag terkait dega jadwal da work order utuk melihat kerusaka-kerusaka mesi. Jika dirasa mesi sudah tidak produktif maka departeme dapat meetuka lagkah perbaika misalya dega modifikasi atau peggatia mesi. Berikut ii adalah gambara sistem iformasi pejadwala pemeliharaa mesi usula utuk PT. DSS :

124 57 Gambar 4.9 Usula Rich Picture Proses Pejadwala Prevetive Maiteace PT. Dia Swastatika Setosa

125 Applicatio Domai Sistem yag aka diracag harus dapat medukug aalisis utuk pegadaa kegiata pemeliharaa pada PT. DSS. Peggua dari sistem yag aka diracag aka diguaka oleh pihak staff maiteace da maiteace sectio head. Bagi pihak staff maiteace aka megguaka sistem iformasi tersebut utuk dapat megiput data mesi da data part yag ada, melakuka pegelolaa terhadap detail machie dimaa data-data yag diiput oleh staff kemudia aka disimpa ke dalam database sebagai dokumetasi yag dapat diakses saat diperluka. Bagi pihak maiteace sectio head, racaga sistem iformasi aka dapat diguaka utuk melihat data mesi da part yag ada, medata karyawa yag terkait dega kegiata maiteace, melakuka pegelolaa terhadap work order, da pembuata jadwal pemeliharaa selama selag periode tertetu Problem Domai Clusters Terdapat tiga buah cluster utuk megelompokka tiap-tiap class yag ada, yaitu cluster work order, cluster Nota Permitaa Barag, da cluster machie. Gambar 4.0 Clusters

126 Structure Cluster machie terdiri dari class machie da class part. Cluster ota permitaa barag (NPB) terdiri dari class NPB. Cluster work order terdiri dari class work order, da class employee. Da pada cluster schedule terdiri dari class schedule. Gambar 4. Struktur Cluster Work Order Gambar 4. Struktur Cluster Machie Gambar 4.3 Struktur Cluster NPB Schedule Gambar 4.4 Struktur Cluster Schedule Berikut ii yag ditujuka pada gambar 4.5 merupaka ragkaia dari classclass yag digambarka dalam betuk sebuah class diagram. Pembuata class diagram bertujua utuk meggambarka relasi atara class-class tersebut. Pada class diagram awal haya terdapat dua jeis hubuga atar class yaitu hubuga asosiasi da hubuga agregasi yag terdapat diatara class-class yag berhubuga.

127 60 Gambar 4.5 Class Diagram Classes. Maiteace Employee Class maiteace employee merupaka kumpula dari karyawa yag bekerja pada departeme maiteace. Mempuyai tugas dalam berbagai proses yag terkait dega pemeliharaa da perbaika mesi. Class ii mempuyai atribut sebagai berikut : NIK (Nomor Iduk Karyawa), ame, positios, work hours da shift.

128 6 Gambar 4.6 State Chart Maiteace Employee Tabel 4.67 Tabel Evet da Atribut Maiteace Employee Evet Atribut WO o, WO category, machie ame, part ame, operatig hours, execute sectio, task descriptio, issued ame, completed /membuat_wo ame, accepted ame, closed ame, date ad time issued, date ad time completed, date ad time accepted, date ad time closed. /medistribusika_wo WO o, machie ame, part ame.. Machie Class machie merupaka kumpula dari semua mesi-mesi yag ada pada pabrik PT. DSS da memiliki atribut machie o, machie ame, operatig hours, descriptio, part ame, qty, maiteace iterval, stadard TTR da reliability. Gambar 4.7 State Chart Machie

129 6 Tabel 4.68 Tabel Evet da Atribut Machie Evet Atribut /dicatat machie o, machie ame, operatig hours, descriptio. /dipasag_part Machie o, machie ame. /dibuat_schedule machie ame, maual iterval, maual duratio. /megalami_gaggua machie ame. /dibuat_wo machie ame, operatig hours. /digati_model machie o, machie ame, operatig hours, descriptio. 3. Part Class part terdiri atas kumpula objek berupa bagia dari mesi atau disebut juga kompoe. Class part memiliki atribut part o, part ame, descriptio, stock available da safety stock. Gambar 4.8 State Chart Part Tabel 4.69 Tabel Evet da Atribut Part Evet Atribut /dicatat part o, part ame, descriptio, stock available da safety stock. /dipasag_part machie ame, part ame, qty /megalami_gaggua machie ame, part ame. /dikirim_part machie ame, part ame, stock available, safety stock.

130 63 4. NPB (Nota Permitaa Barag) Class NPB terdiri atas kumpula dari ota permitaa kompoe mesi yag dimita jika diperluka dalam suatu perbaika mesi atau kompoe. Class NPB memiliki atribut machie ame, part ame, WO o da demad qty. Gambar 4.9 State Chart NPB Tabel 4.70 Tabel Evet da Atribut NPB Evet Atribut /mita_part machie ame, part ame, demad qty. /dibuat_npb machie ame, part ame, WO o, demad qty. /dikirim_part machie ame, part ame, demad qty. 5. Work Order Class work order terdiri atas kumpula peritah kerja dalam setiap proses pemeliharaa atau perbaika yag dilakuka oleh departeme maiteace. Class work order memiliki atribut WO o, WO category, machie ame, part ame, operatig hours, execute sectio, task descriptio, issued ame, completed ame, accepted ame, closed ame, date ad time issued, date ad time completed, date ad time accepted, date ad time closed, TTFhour, TTFmiute, TTRhour, TTRmiute, status da partreq.

131 64 Gambar 4.30 State Chart Work Order Tabel 4.7 Tabel Evet da Atribut Work Order Evet /dibuat /mita_part /dibuat_npb /dilegkapi /dicetak Atribut WO o, WO category, machie ame, part ame, operatig hours, execute sectio, task descriptio, issued ame, completed ame, date ad time issued, date ad time completed. machie ame, part ame, stock available, safety stock. machie ame, part ame. WO o, accepted ame, closed ame, date ad time accepted, date ad time closed, activity, result. WO o, WO category, machie ame, part ame, operatig hours, execute sectio, task descriptio, issued ame, completed ame, accepted ame, closed ame, date ad time issued, date ad time completed, date ad time accepted, date ad time closed.

132 65 6. Schedule Class schedule terdiri atas kumpula jadwal pemeliharaa dari mesimesi yag ada dalam pabrik. Class schedule memiliki atribut o schedule, machie ame, part ame, start date, fiish date, maiteace date start, time start, maiteace date fiish da time fiish. Gambar 4.3 State Chart Schedule /dibuat /dicetak Evet /dilaksaaka Tabel 4.7 Tabel Evet da Atribut Schedule Atribut o schedule, machie ame, part ame, start date, fiish date, maiteace date start, time start, maiteace date fiish da time fiish. machie ame, part ame, stock available, safety stock. machie ame, part ame Evets Pada Tabel 4.73 berikut ii aka dicatumka evet-evet yag terdapat dalam setiap class yag diragkum dalam sebuah evet table.

133 66 Tabel 4.73 Evet Table Class Maiteace Machie Part WO Schedule NPB Evet Employee Dicatat + + Dipasag Part * * Dibuat Schedule * + Dibuat WO * + + Medistribusika WO + Megalami Gaggua + + Dilaksaaka * Dicetak + + Dilegkapi + Digati model + Dibuat NPB * * Mita Part + + Dikirim Part + + Ket : * berulag-ulag + sekali

134 Applicatio Domai Usage Overview Berikut ii pada Tabel 4.74 merupaka aktor table dari sistem iformasi pejadwala pemeliharaa mesi PT. Dia Swastatika Setosa yag meujukka hubuga atara use case da aktor-aktor yag beriteraksi dega sistem. Tabel 4.74 Actor Table Actor Staff Maiteace Use Cases Maiteace Sectio Head Melakuka Logi v v Medata User v Medata Machie v Medata Part v Medata Detail Machie v Medata Work Order v Membuat NPB v Melakuka Simulasi Reliability v Membuat Schedule v Actors Di dalam sistem iformasi pejadwala pemeliharaa mesi ii terdapat dua aktor, yaitu staff maiteace da maiteace sectio head. Berikut ii merupaka pejelasa megeai masig-masig aktor yag terlibat didalamya :

135 68 Tabel 4.75 Actor Specificatios Staff Maiteace Maiteace Sectio Head Purpose : Purpose : Orag yag bertaggug jawab terhadap pedataa dari mesi-mesi da kompoe yag ada dalam pabrik. Orag yag megatur da megawasi kegiata pemeliharaa mesi da bertaggug jawab terhadap keseluruha kerja dari maiteace. Characterizatio : Characterizatio : Staff maiteace harus memahami apa saja mesimesi yag ada didalam pabrik beserta kompoekompoe peyusu dari mesi tersebut. Maiteace sectio head harus memahami prosedur pejadwala yag dilakuka da prosedur pelaksaaa pemeliharaa dega baik. Maiteace sectio head juga tidak asig dega istilah-istilah proses pejadwala mesi yag diguaka serta mampu megaplikasika pegetahua tersebut dalam memafaatka sistem iformasi pejadwala yag ada Use Cases Berikut ii merupaka pejelasa megeai use case yag terdapat dalam sistem iformasi pejadwala pemeliharaa mesi utuk PT. Dia Swastatika Setosa :

136 Gambar 4.3 Use Case Diagram 69

137 70 Berikut ii merupaka spesifikasi masig-masig use case yag terdapat pada use case diagram yag ada pada gambar 4.3. Tabel 4.76 Use Case Spesificatio Melakuka Logi Use case Name Brief Descriptio Primary Actor Basic Flow Sub Flow Alterative Flow Pre Coditio Post Coditio Melakuka Logi Use case ii meggambarka aktifitas dari user dalam melakuka logi Maiteace Sectio Head da Staff Maiteace. Use case ii dimulai ketika user igi masuk kedalam sistem dega mejalaka aplikasi.. User memasuka NIK da password. 3. User yag igi masuk ke dalam aplikasi megklik tombol logi. (Sub flow s.3) 4. User yag igi megosogka text field yag ada maka dapat megklik tombol reset (Sub flow s.4) 5. User meeka tombol close (Sub flow s.5) 6. Use case selesai s.3 Sistem aka megecek validitas userame da password dalam database sistem. Jika sesuai, maka sistem aka meampilka halama sesuai dega jabata dari user. Jika jabata user adalah staf maiteace aka meampilka form utama Mai Meu Staff". Jika jabata aktor adalah maiteace sectio head maka aka meampilka form utama "Mai Meu Sectio Head s.4 Semua field yag ada aka dikosogka s.5 User keluar dari layar ii a.3 Jika data tidak ditemuka, sistem aka meampilka kofirmasi pecaria Maiteace sectio head da staf maiteace igi masuk kedalam sistem Layar meu utama aka ditampilka sesuai dega jabata dari validasi user.

138 7 Tabel 4.77 Use Case Spesificatio Medata User Use case Name Medata User Brief Descriptio Use case ii berfugsi utuk melakuka proses pemasuka da pegolaha iformasi megeai data karyawa dalam sistem. Primary Actor Maiteace Sectio Head Basic Flow. Use case ii dimulai ketika maiteace sectio head igi memasukka data karyawa baru atau igi megubah data karyawa.. User dapat megklik data karyawa yag telah ada pada grid (Sub flow s.) 3. Jika igi meambahka data karyawa baru, maka user aka megklik tombol add (Sub flow s.3) 4. User memasuka data NIK, ame, positio, workhours da shift sesuai dega field-field yag tersedia 5. Utuk meyimpa data karyawa yag telah diisi, user meeka tombol save (Sub flow s.5) 6. Utuk meghapus data karyawa yag sedag ditampilka, user meeka tombol delete (Sub flow s.6) 7. Utuk megubah data yag sudah ditampilka, user meeka tombol edit (Sub flow s.7) 8. User memasuka data yag diubah 9. Utuk meyimpa data yag diubah, user meeka tombol save (Sub flow s.9) 0. User igi membatalka pegisia pada field yag ada, maka dapat megklik tombol cacel (Sub flow s.). User meeka tombol close (Sub flow s.). Use case selesai Sub Flow s. Data pada grid yag dipilih aka mucul pada field-field yag ada da berada dalam keadaaa disabled s.3 Semua field yag ada aka dikosogka s.5 Meambah data karyawa yag ada, jika field ada yag salah maka dilajutka ke alterative flow 5 s.6 Meghapus data yag sudah ada s.7 Field-field yag ada aka berada dalam keadaa eabled s.9 Meg-update data yag sudah dirubah, jika field ada yag salah maka dilajutka ke alterative flow 5 s. User keluar dari layar ii Alterative Flow a.5 Semua field harus diisi da field workhours harus berupa agka, jika tidak sistem aka meampilka pesa kesalaha. Pre Coditio Post Coditio Maiteace Sectio Head sudah melakuka logi kedalam sistem Data karyawa telah ditambah atau di update da sudah disimpa ke dalam sistem

139 7 Tabel 4.78 Use Case Spesificatio Medata Machie Use case Name Brief Descriptio Primary Actor Basic Flow Sub Flow Medata Machie Use case ii mejelaska proses pemasuka da pegolaha iformasi yag terkait dega machie ke dalam sistem Staff Maiteace. Use case ii dimulai ketika staf maiteace igi memasukka data machie baru atau igi megubah data machie.. User dapat megklik data machie yag telah ada pada grid (Sub flow s.) 3. Jika igi meambahka data machie baru, maka user dapat megklik tombol add (Sub flow s.3) 4. User memasuka data machie o, machie ame, operatig hours, descriptio, maual iterval da maual duratio pada field-field yag tersedia 5. Utuk meyimpa data machie yag telah diisi, user meeka tombol save (Sub flow s.5) 6. Utuk meghapus data machie yag sedag ditampilka, user meeka tombol delete (Sub flow s.6) 7. Utuk megubah data machie yag sudah ditampilka, user meeka tombol edit (Sub flow s.7) 8. User memasuka data yag diubah 9. Utuk meyimpa data machie yag telah diubah, user meeka tombol save (Sub flow s.9) 0. User igi membatalka pegisia pada field yag ada, maka dapat megklik tombol cacel (Sub flow s.). User igi mecari data machie yag telah dimasuka kedalam sistem dega memilih category pecaria.. User memasuka machie o. atau machie ame ke text field pecaria lalu meeka tombol search (Sub flow s.) 3. User meeka tombol close (Sub flow s.3) 4. Use case selesai s. Data pada grid yag dipilih aka mucul pada field-field yag ada da berada dalam keadaaa disabled s.3 Semua field yag ada aka dikosogka s.5 Meambah data mesi yag ada, jika field yag diisi tidak legkap maka dilajutka ke alterative flow 5 s.6 Meghapus data yag sudah ada s.7 Field-field yag ada aka berada dalam keadaa eabled s.9 Meg-update data yag sudah dirubah, jika field yag diisi tidak legkap maka dilajutka ke alterative flow 5 s. Data mesi yag sesuai dega pecaria aka mucul pada grid. s.3 User keluar dari layar ii

140 73 Tabel 4.79 Use Case Spesificatio Medata Machie (Lajuta) Alterative Flow Pre Coditio Post Coditio a.5 Semua field harus diisi, jika tidak sistem aka meampilka pesa kesalaha. a. Jika data tidak ditemuka, sistem aka meampilka kofirmasi hasil pecaria Staff maiteace sudah logi kedalam sistem Data machie telah ditambah atau di update da sudah disimpa ke dalam sistem Tabel 4.80 Use Case Spesificatio Medata Part Use case Name Brief Descriptio Primary Actor Basic Flow Medata Part Use case ii mejelaska proses pemasuka da pegolaha iformasi yag terkait dega part machie ke dalam sistem Staff Maiteace. Use case ii dimulai ketika staf maiteace igi memasukka data part baru atau igi megubah data part.. User dapat megklik data part yag telah ada pada grid (Sub flow s.) 3. Jika igi meambahka data mesi baru, maka user dapat megklik tombol add (Sub flow s.3) 4. User memasuka data part o, part ame, descriptio, stock available da safety stock pada field-field yag tersedia 5. Utuk meyimpa data part yag telah diisi, user meeka tombol save (Sub flow s.5) 6. Utuk meghapus data part yag sedag ditampilka, user meeka tombol delete (Sub flow s.6) 7. Utuk megubah data mesi yag sedag ditampilka, user meeka tombol edit (Sub flow s.7) 8. User memasuka data yag diubah 9. Utuk meyimpa data mesi yag telah diubah, user meeka tombol save (Sub flow s.9) 0. User igi membatalka pegisia pada field yag ada, maka dapat megklik tombol cacel (Sub flow s.). User igi mecari data part yag telah dimasuka kedalam sistem dega memilih category pecaria.. User memasuka part o. atau part ame ke text field pecaria lalu meeka tombol search (Sub flow s.) 3. User meeka tombol close (Sub flow s.3) 4. Use case selesai

141 74 Tabel 4.8 Use Case Spesificatio Medata Part (Lajuta) Sub Flow Alterative Flow Pre Coditio Post Coditio s. Data pada grid yag dipilih aka mucul pada field-field yag ada da berada dalam keadaaa disabled s.3 Semua field yag ada aka dikosogka s.5 Meambah data part yag ada, jika field yag diisi tidak legkap maka dilajutka ke alterative flow 5 s.6 Meghapus data yag sudah ada s.7 Field-field yag ada aka berada dalam keadaa eabled s.9 Meg-update data yag sudah dirubah, jika field yag diisi tidak legkap maka dilajutka ke alterative flow 5 s. Data part yag sesuai dega pecaria aka mucul pada grid. s.3 User keluar dari layar ii a.5 Semua field harus diisi, jika tidak sistem aka meampilka pesa kesalaha. a. Jika data tidak ditemuka, sistem aka meampilka kofirmasi hasil pecaria Staff maiteace sudah logi kedalam sistem Data part telah ditambah atau di update da sudah disimpa ke dalam sistem

142 75 Use case Name Brief Descriptio Primary Actor Basic Flow Sub Flow Tabel 4.8 Use Case Spesificatio Medata Detail Machie Medata Detail Machie Use case ii mejelaska proses pemasuka da pegolaha iformasi yag terkait dega detail machie ke dalam sistem Staff Maiteace. Use case ii dimulai ketika staf maiteace igi memasukka data detail machie baru atau igi megubah data detail machie.. User dapat megklik data detail machie yag telah ada pada grid (Sub flow s.) 3. User yag igi meambah data detail machie meeka tombol add (Sub flow s.3) 4. User memilih machie ame da part ame (Sub flow s.4), da kemudia megisi qty. 5. Utuk meyimpa data detail machie yag telah dilegkapi, user meeka tombol save (Sub flow s.5) 6. Utuk meghapus data detail machie yag sedag ditampilka, user meeka tombol delete (Sub flow s.6) 7. Utuk megubah qty detail machie yag sedag ditampilka, user meeka tombol edit (Sub flow s.7) 8. User memasuka data qty yag dirubah 9. Utuk meyimpa data yag telah diubah, user meeka tombol save (Sub flow s.9) 0. User igi membatalka pegisia pada field yag ada, maka dapat megklik tombol cacel (Sub flow s.). User meeka tombol close (Sub flow s.). Use case selesai s. Data pada grid yag dipilih aka mucul pada field-field yag ada da berada dalam keadaaa disabled s.3 Semua field yag ada aka dikosogka s.4 Secara otomatis detail machie o., maiteace iterval, reliability da stadard TTR aka ditampilka s.5 Meambah data detail machie yag ada, jika field yag diisi tidak legkap maka dilajutka ke alterative flow 5 s.6 Meghapus data yag sudah ada s.7 Haya field qty yag ada aka berada dalam keadaa eabled s.9 Meg-update data yag sudah dirubah, jika field yag diisi tidak legkap maka dilajutka ke alterative flow 5 s. User keluar dari layar ii Alterative Flow a.5 Semua field harus diisi, jika tidak sistem aka meampilka pesa kesalaha Pre Coditio Grid sudah terhubug dega database Post Coditio Data detail machie telah ditambah atau di update da sudah disimpa ke dalam sistem

143 76 Tabel 4.83 Use Case Spesificatio Medata Work Order Use case Name Brief Descriptio Primary Actor Basic Flow Medata Work Order Use case ii mejelaska proses pemasuka da pegolaha iformasi megeai work order ke dalam sistem Maiteace Sectio Head. Use case ii dimulai ketika staf maiteace igi membuat work order baru atau igi megubah data work order yag telah dibuat sebelumya.. User yag igi membuat work order meeka tombol add (Sub flow s.) 3. User memilih WO category da machie ame (Sub flow s.3), memilih part ame, execute sectio da kemudia megisi task descriptio, activity, result serta memilih employee, date, time 4. Utuk meyimpa data work order yag telah dilegkapi, user meeka tombol save (Sub flow s.4) 5. Utuk megolah data work order yag telah dimasuka sebelumya, user memasuka WO No. ke text field pecaria lalu meeka tombol search (Sub flow s.5) 6. Utuk meghapus data work order yag sedag ditampilka, user meeka tombol delete (Sub flow s.6) 7. Utuk megubah data work order yag sedag ditampilka, user meeka tombol edit (Sub flow s.7) 8. User memasuka data work order yag dirubah 9. Utuk meyimpa data yag telah diubah, user meeka tombol save (Sub flow s.9) 0. User igi membatalka pegisia pada field yag ada, maka dapat megklik tombol cacel (Sub flow s.). User yag igi mecetak work order yag ditampilka meeka tombol prit (Sub flow s.). User yag igi melihat detail WO, dapat meeka tombol view detail WO (Sub flow s.) 3. User dapat megklik data detail WO yag telah ada pada grid (Sub flow s.3) 4. User igi mecari detail WO yag telah dimasuka kedalam sistem dega memilih category pecaria. 5. User memasuka WO o. atau status detail WO ke text field pecaria lalu meeka tombol search (Sub flow s.5) 6. User igi megajuka permitaa kompoe meeka tombol part request (Sub flow s.6) 7. User meeka tombol close (Sub flow s.7) 8. Use case selesai

144 77 Tabel 4.84 Use Case Spesificatio Medata Work Order (Lajuta) Sub Flow Alterative Flow Pre Coditio Post Coditio s. Semua field yag ada aka dikosogka da secara otomatis waktu da taggal sekarag aka ditampilka s.3 Secara otomatis WO o. aka ditampilka s.4 Meambah data work order da detail WO, jika field yag diisi tidak legkap maka dilajutka ke alterative flow 4 s.5 Data work order yag sesuai dega pecaria aka mucul pada field-field yag tersedia dalam keadaa disabled. s.6 Meghapus data yag sudah ada s.7 Field-field da combo box yag ada aka berada dalam keadaa eabled s.9 Meg-update data yag sudah dirubah, jika field yag diisi tidak legkap maka dilajutka ke alterative flow 4 s. Work Order tercetak s. Ditampilka widow detail WO s.3 Data pada grid yag dipilih aka mucul pada field-field yag tersedia da berada dalam keadaaa disabled s.5 Data detail WO yag sesuai dega pecaria aka mucul pada grid. s.6 Ditampilka widow Part Request s.7 User keluar dari layar ii a.4 Semua field harus diisi, jika tidak sistem aka meampilka pesa kesalaha a.5 Jika data tidak ditemuka, sistem aka meampilka kofirmasi hasil pecaria Maiteace Sectio Head sudah logi kedalam sistem Data work order telah ditambah atau di update da sudah disimpa ke dalam sistem

145 78 Tabel 4.85 Use Case Spesificatio Membuat NPB Use case Name Brief Descriptio Primary Actor Basic Flow Sub Flow Alterative Flow Pre Coditio Post Coditio Membuat Nota Permitaa Barag Use case ii mejelaska proses megolah iformasi megeai permitaa part ke dalam sistem Staff Maiteace. Use case ii dimulai ketika work order yag dibuat membutuhka adaya permitaa part.. User memilih data dega megklik data pada grid yag terdapat pada layar view detail WO. (Sub flow s.) 3. User membuka layar part request dega megklik tombol PartRequest yag terdapat pada layar view detail WO. (Sub flow s.3) 4. User memasuka demad qty 5. Utuk meyimpa data part request, maka user meeka tombol save (Sub flow s.5) 6. User igi meghapus data part request, maka user meeka tombol delete (Sub flow s.6) 7. User igi membatalka part request, dega megklik tombol cacel (Sub flow s.7) 8. User meeka tombol close (Sub flow s.8) 9. Use case selesai s. Data pada grid mucul pada field-field da disabled s.3 Ditampilka widow Part Request da NPB No., WO No., Machie Name da Part Name lagsug terisi s.5 Meambah data part request, jika field yag diisi tidak legkap maka dilajutka ke alterative flow 5 s.6 Meghapus data yag sudah ada s.8 User keluar dari layar ii a.5 Semua field harus diisi, jika tidak sistem aka meampilka pesa kesalaha Staff maiteace sudah logi kedalam sistem Data part request telah ditambah atau di update da sudah disimpa ke dalam sistem

146 79 Tabel 4.86 Use Case Spesificatio Melakuka Simulasi Reliabilty Use case Name Brief Descriptio Primary Actor Basic Flow Sub Flow Alterative Flow Pre Coditio Post Coditio Melakuka Simulasi Reliabilty Use case ii mejelaska proses utuk yag dilakuka maiteace sectio head utuk melakuka simulasi reliability utuk medapatka maiteace iterval. Maiteace Sectio Head. Use case ii dimulai ketika jadwal prevetive maiteace yag aka dibuat harus mempuyai maiteace iterval sebagai dasar pembuata jadwal.. User memilih machie ame da part ame. 3. Utuk medapatka waktu rata-rata kerusaka / mea time to failure (MTTF) da waktu rata-rata perbaika / mea time to repair (MTTR), user dapat megklik tombol calculate MTTF (Sub flow s.3) 4. User memasuka total time simulatio da reliability target sesuai dega target perusahaa. 5. User meeka tombol simulate PM utuk medapatka maiteace iterval. (Sub flow s.5) 6. User meeka tombol save utuk meyimpa Stadard TTR, Reliability Target da Maiteace Iterval. (Sub flow s.6) 7. User meeka tombol close (Sub flow s.7) 8. Use case selesai s.3 Sistem megambil semua TTFhour da TTRhour yag sesuai dega machie ame da part ame yag dipilih dari detail WO, utuk meghitug waktu rata-rata kerusaka (MTTF) da waktu rata-rata perbaika (MTTR) berdasarka distribusi weibull. s.5 Grafik reliability da grid reliability aka meampilka hasil simulasi. s.6 Sistem aka meg-update Stadard TTR, Reliability Target da Maiteace Iterval pada detail WO, sesuai dega machie ame da part ame yag telah dipilih. s.7 User keluar dari layar ii a.3 Jika data tidak ditemuka, sistem aka meampilka kofirmasi pecaria Maiteace Sectio Head sudah logi kedalam sistem Data detail WO telah di update da sudah disimpa ke dalam sistem

147 80 Tabel 4.87 Use case Spesificatio Membuat Schedule Use case Name Brief Descriptio Primary Actor Basic Flow Sub Flow Alterative Flow Pre Coditio Post Coditio Membuat Schedule Use case ii mejelaska proses pembuata da pecetaka jadwal Prevetive Maiteace Maiteace Sectio Head. Use case ii dimulai ketika user igi membuat jadwal prevetive maiteace.. User memilih machie ame da part ame. (Sub flow s.) 3. User yag igi mecari jadwal yag telah dibuat dapat meeka tombol search. (Sub flow s.3) 4. User yag igi melihat simulasi jadwal prevetive maiteace, megklik tombol simulate. (Sub flow s.3) 5. User yag igi meyimpa jadwal ditampilka pada grid dapat megklik tombol save (Sub flow s.5) 6. User yag igi mecetak jadwal yag telah dibuat, dapat meeka tombol prit (Sub flow s.6) 7. User meeka tombol close (Sub flow s.7) 8. Use case selesai s. Sistem meampilka maiteace iterval, stadard TTR, da reliability sesuai dega machie ame da part ame yag dipilih. s.3 Jadwal prevetive maiteace aka ditampilka pada grid simulated schedule s.5 Jadwal prevetive maiteace ditambahka pada sistem s.6 Jadwal aka dicetak. s.7 User keluar dari layar ii a. Jika data tidak ditemuka, sistem aka meampilka kofirmasi pecaria Maiteace Sectio Head sudah logi kedalam sistem Data schedule telah ditambah atau di update da sudah disimpa ke dalam sistem Fuctio Complete Fuctio List Berikut ii merupaka fuctio list dari sistem pejadwala pemeliharaa mesi utuk PT Dia Swastatika Setosa :

148 8 Tabel 4.88 Fuctio List Fuctio Complexity Type. Melakuka Logi Simple Read Memvalidasi NIK da password Simple Read Meampilka Warig Waktu Schedule Simple Sigal. Medata employee Simple Read, Update Meampilka daftar employee Simple Read Meampilka data employee Simple Read Meambah data employee Simple Update Megubah data employee Simple Update Meghapus data employee Simple Update 3. Medata machie Simple Read, Update Meampilka daftar machie Simple Read Meampilka data machie Simple Read Meambah data machie Simple Update Megubah data machie Simple Update Meghapus data machie Simple Update Mecari data machie Simple Read 4. Medata part Simple Read, Update Meampilka daftar part Simple Read Meampilka data part Simple Read Meambah data part Simple Update Megubah data part Simple Update Meghapus data part Simple Update Mecari data part Simple Read

149 8 Tabel 4.89 Futio List (Lajuta ) Fuctio Complexity Type 5. Medata detail machie Simple Read, Update Meampilka daftar machie Simple Read Meampilka daftar part Simple Read Meampilka data detail machie Simple Read Meambah data detail machie Simple Update Megubah data detail machie Simple Update Meghapus data detail machie Simple Update 6. Medata work order Simple Read, Update Meampilka daftar machie Simple Read Meampilka daftar detail machie Simple Read Meampilka daftar employee Simple Read Meambah data work order Simple Update Meambah data detail wo Simple Update Mecari data work order Simple Read Megubah data work order Simple Update Meghapus data work order Simple Update Mecetak work order Simple Read Meampilka data detail wo Simple Read Mecari data detail wo Simple Read 7. Medata part request Simple Read, Update Meampilka data detail wo Simple Read Meampilka data part request Simple Read Meambah data part request Simple Update Meghapus data part request Simple Update Megubah stock available data part Simple Update

150 83 Tabel 4.90 Futio List (Lajuta ) Fuctio Complexity Type 8. Melakuka simulasi reliability Complex Read, Compute Meampilka daftar machie Simple Read Meampilka daftar detail machie Simple Read Meghitug MTTF Complex Read, Compute Meghitug Stadard TTR Complex Read, Compute Mesimulasika table da chart reliability Complex Read, Compute Megubah data detail machie Simple Update 9. Membuat Schedule Medium Read, Compute Meampilka daftar machie Simple Read Meampilka daftar detail machie Simple Read Meampilka data detail machie Simple Read Membuat jadwal Medium Compute Meambah data jadwal Simple Update Mecetak Schedule Simple Read Specificatio of Fuctios Fuctio Specificatio mejelaska spesifikasi tidaka utuk kebutuha pemahama suatu sistem, sehigga sistem mejadi lebih jelas fugsiya bagi user, terutama utuk sistem yag kompleksitasya cukup tiggi, yaitu fugsi meghitug MTTF, meghitug Stadard TTR, mesimulasika chart reliability da mesimulasika grid reliability. Meghitug MTTF Proses dimulai dega megambil hasil query database TTFhour dari detail WO yag sesuai dega machie ame da part ame yag telah dipilih. TTFhour adalah selag waktu atara waktu terakhir kali suatu kompoe dari suatu mesi selesai diperbaiki (date ad time last breakdow) sampai waktu mulai terjadiya

151 84 kerusaka berikutya (date ad time completed). Kemudia data TTFhour yag sesuai aka diurutka dari ilai yag terkecil sampai pada ilai yag terbesar utuk dilakuka perhituga secara statistik melalui metode regresi liier utuk medapatka ilai gradie b yag aka dijadika ilai beta TTF. Nilai gradie b kemudia aka diguaka kembali utuk meghitug ilai dari itersep a. Besar theta TTF merupaka hasil pemagkata ekspoesial dari itersep a dibagi dega beta TTF yag sebelumya telah dikalika dega -. Hasil dari theta TTF da beta TTF dapat diguaka utuk meghasilka ilai dari MTTF melalui proses perkalia theta TTF dega ilai gamma dari pejumlaha + (/ beta TTF ). Meghitug Stadard TTR Perhituga ii aka segera dilakuka setelah hasil dari MTTF telah selesai dikalkulasi. Data perhituga diambil dari hasil query database TTRhour yag berasal dari kumpula data historis yag ada pada detail WO yag sesuai dega machie ame da part ame yag telah dipilih. TTRhour adalah selag waktu atara waktu mulai perbaika suatu kompoe dari suatu mesi (date ad time accepted) sampai waktu selesaiya perbaika kerusaka kompoe tersebut (date ad time closed). Data TTRhour hasil query aka diurutka dari ilai yag terkecil sampai pada ilai yag terbesar utuk dilakuka perhituga secara statistik melalui metode regresi liier utuk medapatka ilai gradie b yag aka dijadika ilai beta TTR. Nilai gradie b kemudia aka diguaka kembali utuk mecari ilai dari itersep a. Besar theta TTR merupaka hasil pemagkata ekspoesial dari itersep a dibagi dega beta TTR yag

152 85 sebelumya telah dikalika dega -. Proses perhituga akhir dari theta TTR da beta TTR dapat diguaka utuk medapatka ilai waktu stadard patoka dalam melakuka suatu perbaika yaitu stadard TTR, melalui proses perkalia theta TTR dega ilai gamma dari pejumlaha + (/ beta TTR ). Mesimulasika table da chart reliability Hasil dari perhituga MTTF aka diguaka dalam simulasi tabel reliability utuk medapatka ilai maiteace iterval. Simulasi didasarka pada total time to simulate da peyesuaia reliability target yag diigika perusahaa dalam melakuka simulasi tersebut. Selama perhituga aka ditampilka iformasi berupa tabel perbadiga reliability sebelum meerapka prevetive maiteace, sesudah meerapka prevetive maiteace da efek kumulatif dari peerapa prevetive maiteace. Jumlah baris simulasi pada tabel reliability aka ditetuka berdasarka selag iterval time simulatio da total time to simulate. Proses perhituga aka dilakuka dega membadigka ilai probabilitas MTTF yag medekati ilai reliability yag dietry oleh user. Dari hasil probabilitas terdekat tersebut aka diambil ilai waktuya utuk diguaka sebagai maiteace iterval pada pembuata schedulle. Dari tabel reliability yag telah dihasilka, selajutya aka dibuat suatu perumusa ilai pada masig-masig poit yag terdapat pada grafik. Apabila graf ik yag dihasilka meujukka pola yag medukug peerapa prevetive maiteace maka maiteace iterval layak utuk diguaka dalam pejadwala prevetive maiteace.

153 User Iterface Bahasa iggris adalah bahasa yag diguaka sebagai bahasa iterasioal. Oleh karea itu dalam pembuata iterface yag ada aka dituliska dalam bahasa iggris pada semua elemet yag aka dipakai oleh user Dialogue Style Pada dialogue style meampilka lapora-lapora apa saja yag terdapat pada sistem. Pada tabel 5.86 berikut ii aka ditampilka dialogue style dari sistem pejadwala pemeliharaa pada PT. Dia Swastatika Setosa. Tabel 4.9 Dialogue Style Logi Mai Meu User Machie Part Detail Machie Work Order Detail WO NPB Reliability Schedule Widow Work Order Pritouts Maiteace Schedule

154 Overview Overview pada bagia ii merupaka avigatio diagram yag meujukka alur-alur dari sistem Pejadwala yag diracag pada PT. Dia Swastatika Setosa. a. Maiteace Sectio Head Widow Reliability Widow Chage Password Clos e Butto Close Butto Reliabilit y Butto Chage P as sword Butto Widow Logi Clos e Butto Widow Mai Meu Logi Butto Cacel Butto User Butto Close Butto Widow User C los e Butto Work Order But to Close Butto Widow Schedulig Widow WorkOrder Schedulig Butto Gambar 4.33 Navigatio Diagram Iterface Maiteace Sectio Head

155 88 b. Staff Maiteace Gambar 4.34 Navigatio Diagram Iterface Staff Maiteace

156 89 Aplikasi-aplikasi yag diracag aka dihubugka dega sebuah server yag meampug database dari sistem pejadwala da dihubugka dega megguaka jariga LAN, sehigga data da iformasi yag ada dapat diakses sesuai dega kepetiga dari masig-masig pihak Racaga Tampila Sistem iformasi pejadwala prevetive maiteace diracag dega megguaka database utuk meyimpa dataya. Sistem iformasi yag diracag dapat diguaka utuk megakses data yag dibutuhka, meg-iput data mesi da data part dari mesi, serta mampu megolah iformasi data waktu perbaika dari setiap data work order yag terjadi. Perhituga utuk meghasilka jadwal ditampilka dalam suatu iterface sehigga dapat bergua bagi pihak maiteace dalam membuat jadwal perawata pecegaha. Sistem yag diracag juga dapat meyediaka pelapora kegiata perbaika secara ruti maupu perbaika corrective yag terjadi secara tiba-tiba. Berikut adalah racaga layar (iterface) tampila dari aplikasi sistem iformasi maajeme utuk pejadwala prevetive maiteace pada PT. Dia Swastatika Setosa.

157 90 a. Layar Logi Gambar 4.35 Layar Meu Logi Gambar 4.35 merupaka tampila yag aka mucul pertama kali ketika program dijalaka. Pada saat aka masuk ke dalam sistem, user terlebih dahulu harus memasukka NIK da Password, utuk kemudia user meeka tombol logi. Jika terdapat kesalaha dalam memasukka user ame da password, maka aka mucul pesa kesalaha. Tombol Reset diguaka utuk meghapus field-field yag ada agar kembali dalam keadaa kosog. Ada jeis mai meu yag aka ditampilka. Jika peggua memasukka NIK da Password sebagai staff maiteace maka aka mucul layar mai meu staff maiteace, sedagka jika user masuk sebagai maiteace sectio head maka aka mucul layar mai meu maiteace sectio head. Perbedaa mai meu terletak pada tombol meu yag boleh dipilih dari para user.

158 9 b. Meu Utama Staff Maiteace Gambar 4.36 Layar Meu Utama Staff Maiteace Layar ii berisi tombol-tombol yag bisa diakses jika user yag logi masuk sebagai staff. Tombol yag bisa diakses adalah tombol machie yag diguaka utuk medata mesi, tombol part yag aka membuka layar part yag diguaka utuk medata kompoe, da tombol detail machie yag aka membuka layar detail machie. Tombol chage password diguaka utuk gati password user da tombol close di kaa atas iterface diguaka utuk keluar dari sistem.

159 9 c. Layar Chage Password Gambar 4.37 Layar Chage Password Pada layar ii user baik maiteace sectio head maupu staff maiteace dapat meggati password mereka dega password yag baru. User harus megisi password yag lama lalu memasuka password baru dua kali utuk kofirmasi. Setelah selesai user dapat meeka tombol save maka sistem aka segera meg-update password yag baru.

160 93 d. Layar Machie Gambar 4.38 Layar Machie Pada layar ii, staff maiteace dapat melakuka peambaha, peghapusa, da pegubaha mesi yag di pabrik. Utuk meambah mesi baru, staff maiteace aka meeka tombol add da megisi terlebih dahulu field-field yag ada da diakhiri dega meeka tombol save, da data kemudia aka tersimpa dalam database. Data mesi yag telah di-iput dapat diubah dega memilih datagrid da iformasi dari datagrid tersebut lalu aka mucul pada masig-masig field da dapat dilakuka

161 94 pegubaha dega meeka tombol edit da megisi terlebih dahulu field-field yag ada kemudia diakhiri dega meeka tombol save. Tombol delete berfugsi utuk meghapus data yag ada da tombol cacel berfugsi utuk membatalka pegisia pada field-field yag ada sedag aka diisi atau diubah. Utuk pecaria data mesi dapat dilakuka dega memilih kategori pecaria da memasuka data yag yag dicari, data yag dimasuka dapat berupa machie o atau machie ame. Kemudia user meeka tombol search da aka ditampilka hasil pecaria pada grid da fieldfield yag tersedia. e. Layar Part Gambar 4.39 Layar Part

162 95 Pada Gambar 4.39 user dapat melakuka pedataa terhadap kompoekompoe yag tersedia di pabrik yag diguaka pada mesi. Utuk meambah kompoe baru, staff maiteace aka meeka tombol add da megisi terlebih dahulu field-field yag ada da diakhiri dega meeka tombol save, da data kemudia aka tersimpa dalam database. Data kompoe yag telah di-iput dapat diubah dega memilih datagrid da iformasi dari datagrid tersebut lalu aka mucul pada masig-masig field. Pegubaha dilakuka dega meeka tombol edit da kemudia megisi field-field yag ada da diakhiri dega meeka tombol save. Tombol delete berfugsi utuk meghapus data yag ada da tombol cacel berfugsi utuk membatalka pegisia pada field-field yag ada sedag aka diisi atau diubah. Utuk pecaria data mesi dapat dilakuka dega memilih kategori pecaria da memasuka data yag yag dicari, data yag dimasuka dapat berupa part o atau part ame. Kemudia user meeka tombol search da aka ditampilka hasil pecaria pada grid da field-field yag tersedia.

163 96 f. Layar Detail Machie Gambar 4.40 Layar Detail Machie Layar ii diguaka utuk medata kompoe-kompoe yag ada pada setiap mesi. User dapat memilih data mesi dega megklik grid utuk meampilka data detail machie pada field-field yag tersedia. Utuk meambah data kompoe setiap mesi, terlebih dahulu user meeka tombol add, memilih ama mesi yag telah tersedia pada combo machie ame da dilajutka dega memilih kompoe yag igi didata pada mesi tersebut kemudia diakhiri dega megisi field qty.

164 97 Data maiteace iterval, stadard TTR da Reliability aka didapat dari proses perhituga simulasi reliability pada layar reliability. Setelah semua data telah diisi maka user meyimpa data detail machie dega meeka tombol save. Utuk meghapus data detail machie, user dapat meeka tombol delete sedagka utuk megubah data user meeka tombol edit, perubaha haya dapat dilakuka utuk field qty. Setiap perubaha diakhiri dega meeka tombol save utuk megupdate data detail machie. Kode detail machie aka di-geerate oleh sistem yag merupaka kombiasi dari machie o da part o. g. Meu Utama Maiteace Sectio Head Gambar 4.4 Meu Utama Maiteace Sectio Head

165 98 Layar ii berisi tombol-tombol yag bisa diakses jika user yag logi masuk sebagai maiteace sectio head. Tombol yag bisa diakses adalah tombol user yag diguaka utuk medata user yag beriteraksi dega sistem, tombol work order yag diguaka utuk membuat work order, tombol reliability utuk melakuka proses simulasi reliability da tombol schedulig PM yag diguaka utuk membuat jadwal prevetive maiteace. Tombol chage password diguaka utuk gati password user da tombol close di kaa atas iterface diguaka utuk keluar dari meu utama da kembali ke layar logi. h. Layar User Gambar 4.4 Layar User

166 99 Pada layar user ii, maiteace sectio head dapat melakuka pedataa terhadap siapa saja staff maiteace yag bisa megakses sistem pejadwala. Utuk meambah data user baru dapat dilakuka dega meeka tombol add da megisi semua field yag tersedia. Setelah data user telah selesai didata, maka data tersebut dapat disimpa dega meeka tombol save da secara otomatis sistem aka meg-update data user. Utuk merubah data dapat dilakuka dega meeka tombol edit, megisi data yag igi dirubah da kemudia meeka tombol save. Data yag ada dapat dihapus dega meeka tombol delete.

167 300 i. Layar Work Order Gambar 4.43 Layar Work Order Layar ii diguaka utuk medata work order. Utuk mecari work order yag telah lalu maka user megetika kode WO pada frame pecaria. Jika data tersedia maka layar aka meampilka data wo tersebut.

168 30 Utuk meghapus data yag sudah ditampilka maka user meeka tombol delete. Sedagka utuk megubah data atau meutup status WO maka user meeka tombol edit maka frame accepted by da closed by baru dapat dimasuka dataya atau diubah oleh user. Utuk meambah data WO baru maka user meeka tombol add maka field-field aka dikosogka. Kode WO aka terisi dega otomatis oleh sistem setelah user memilih WO category da machie ame. Setelah user memilih mesi maka combo box aka meampilka kompoe yag haya terdapat dalam mesi yag dipilih saja da kemudia aka meampilka operatig hour dari mesi yag telah dipilih. Combo box employee ame haya meampilka ama karyawa yag berhubuga dega departeme maiteace saja, seperti techicias, forema da shift leader. WO yag telah dibuat juga dapat dicetak dega meeka tombol prit form. Jika tombol ii diteka maka aka mucul layar prit preview yag disesuaika dega field-field yag ada pada layar WO. Utuk melihat ricia kompoe mesi yag diperbaiki dari masig-masig WO, dapat meeka tombol view detail WO. Layar aka meampilka semua data WO yag telah dibuat berikut dega ricia detail dari waktu perbaika setiap kerusaka (TTR) da waktu atar kerusaka (TTF). User dapat mecari data histories dari kejadia yag terjadi pada suatu mesi dega memilih kategori pecaria berdasarka machie ame, mecari status WO yag dikerjaka apakah sudah selesai dikerjaka atau masih pedig dega memilih kategori pecaria berdasarka status atau mecari omor WO tertetu dega memilih kategori pecaria berdasarka WO o. Setelah memilih kategori kemudia user megisi field pecaria da kemudia meeka tombol search. Semua hasil pecaria yag sesuai aka ditampilka pada datagrid.

169 30 Gambar 4.44 Layar Detail WO Pada layar ii juga dapat dilakuka pegadaa kompoe yag disesuaika dega kebutuha dari masig-masig WO. Jika suatu WO membutuhka permitaa kompoe maka dapat dilakuka dega meeka tombol PartRequest. Yag aka meampilka layar seperti ditampilka pada gambar 4.45.

170 303 j. Layar NPB Gambar 4.45 Layar NPB Pada layar NPB ii, maiteace sectio head dapat melakuka pedataa atas WO yag didalam pegerjaaya membutuhka permitaa kompoe. Utuk memita suatu kompoe dari mesi yag diperbaiki di WO maka user dapat meeka tombol view detail WO da memilih pada datagrid omor detail WO yag igi dimitaka kompoe. Setelah itu user meeka tombol part request da aka mucul layar NPB yag lagsug terisi dega field-field yag sesuai dega WO yag telah dipilih.

171 304 Setelah itu user tiggal megisi demad qty yag sesuai dega permitaa kompoe yag dibutuhka da meeka tombol save. Secara otomatis permitaa tersebut aka meguragi stok dari part da meg-update status dari detail WO utuk atribut PartReq mejadi Yes yag meadaka bahwa WO tersebut membutuhka permitaa kompoe. Utuk membatalka data permitaa kompoe yag telah dimita maka user dapat memilih dari datagrid NPB yag igi dibatalka permitaaya da meeka tombol delete, secara otomatis sistem aka kembali megupdate data persediaa part dega meambah stok kembali sesuai dega data NPB yag dihapus. Utuk membatalka pegisia data pada NPB maka dapat meeka tombol cacel. k. Layar Reliability Gambar 4.46 Layar Reliability

172 305 Pada gambar 4.46, ditujukka megeai layar reliability. Layar ii diguaka utuk melakuka simulasi reliability berdasarka target reliability yag diigika perusahaa. User dapat memulai simulasi ii dega memilih ama mesi da ama kompoe yag diigika utuk dicari reliabilitasya. Setelah itu user meeka tombol calculate MTTF & Stadard TTR yag aka lagsug meghitug field-field yag tersedia di layar sebelah kiri seperti MTTF, Beta, Theta da Stadard TTR. Setelah parameter awal sudah ditetuka maka user dapat melajutka proses perhituga utuk melakuka simulasi reliability dega memasuka field-field yag ada disebelah kaa seperti total time to simulate da target reliability kemudia meeka tombol simulate chart & table reliability. Setelah tombol simulate PM diteka maka sistem aka segera melakuka perhituga simulasi utuk grafik disebelah kiri da pada tabel disebelah kaa. Grafik dapat diguaka utuk pegambila keputusa apakah peerapa prevetive maiteace utuk mesi da kompoe terpilih layak utuk dilakuka atau tidak. Jika keputusa jatuh pada layak utuk diterapka maka maiteace iterval utuk melakuka pemelihara dapat dilihat pada tabel reliability da ditadai dega wara merah pada baris waktu yag terpilih. Peigkata reliability jika meerapka prevetive maiteace dapat dilihat pada baris ditabel yag ditadai dega wara hijau. Utuk meyimpa parameter waktu, user dapat meeka tombol save, da utuk meiggalka layar dega meeka tombol close. Hasil dari aktifitas dilayar ii adalah output parameter waktu yag diguaka dalam pembuata jadwal prevetive maiteace. Parameter yag dihasilka dari simulasi reliability ii atara lai adalah stadard TTR yag dijadika waktu stadar dalam memperbaiki suatu kerusaka dari suatu kompoe mesi da maiteace

173 306 iterval yag bergua sebagai waktu peetu selag waktu atar pemeriksaa atau pemeliharaa. l. Layar Schedulig PM Gambar 4.47 Layar Schedulig PM Layar ii diguaka utuk membuat jadwal yag sesuai dega mesi da kompoe yag terpilih. Setelah memilih ama mesi da kompoe, maka selajutya user memilih periode selag waktu yag igi dibuat oleh user. Setelah user telah selesai memilih field-field yag tersedia, maka user meeka tombol simulate utuk

174 307 meampilka jadwal yag telah disesuaika dega maiteace iterval da stadard TTR dari masig-masig mesi da kompoe yag telah disimulasika sebelumya. Hasil dari jadwal yag telah dibuat dapat disimpa dega meeka tombol save. Utuk meampilka jadwal yag perah dibuat, maka user memilih ama mesi da kompoe yag igi dilihat jadwalya, setelah itu meeka tombol search da secara otomatis datagrid jadwal aka meampilka jadwal dari mesi tersebut. Jika igi mecetak jadwal yag telah ditampilka pada datagrid, maka user dapat meeka tombol prit. Jadwal yag telah disimpa dapat secara otomatis aka meampilka pesa remider pada layar saat user melakuka logi jika waktu user logi sama dega salah satu waktu pemeriksaa yag telah tercatum pada jadwal.

175 308 m. Pritouts Gambar 4.48 Pritout Work Order

176 Gambar 4.49 Pritout Schedule 309

177 Sequece Diagram Sequece diagram dibawah ii mejelaska tetag apa saja yag dilakuka actor pada masig masig usecase. a. Melakuka Logi Gambar 4.50 Sequece Diagram utuk Use Case Melakuka Logi

178 3 b. Medata User Maiteace Sectio Head create() UI User User get_data() result o_click_grid() o_click_add() refresh() etry_employee_dat a() o_click_save() o_click_edit() reset() add_ew() result etry_employee_dat a() o_click_save() update() result o_click_delete() delete() result o_click_cacel() refresh() o_click_close() Gambar 4.5 Sequece Diagram utuk Use Case Medata User

179 3 c. Medata Machie Gambar 4.5 Sequece Diagram utuk Use Case Medata Machie

180 33 d. Medata Part Gambar 4.53 Sequece Diagram utuk Use Case Medata Part

181 34 e. Medata Detail Machie Gambar 4.54 Sequece Diagram utuk Use Case Medata Detail Machie

182 35 f. Medata Work Order Gambar 4.55 Sequece Diagram utuk Use Case Medata Work Order

183 36 g. Membuat NPB Maiteace Sectio Head create() UI Work Order o _cli ck_de ta il WO() select_wo_no() create() UI Detail WO o _click_part_reques t() create() UI N PB NPB Part get_data() result e try_ pa rt_ ame () ge era te _NPB _No () e try_de ma d_q ty() o_click_save() o_ click_ de lete() o _cl ick_ca ce l() a dd_ e w() result delete() result up da te _stock_ avai lab le() up date_stock_a vai lab le() o _cli ck_clo se() re fresh() o _cl ick_cl ose( ) o_click_close() Gambar 4.56 Sequece Diagram utuk Use Case Membuat NPB

184 37 h. Melakuka Simulasi Reliability Maiteace S ectio Head cr eate() UI Reliability Machie Detail Machie Detail WO get_machie_ame() se le ct_ma chi e_ a me() select_part_am e() o_c lick _calculate_mttf & Stadard_TTR () res ult get_part_ame() result get_ttfhour() TTFhour cal cul ate_ MTTF() get_ttrhour() TTRhour ca lcu late_sta da rd_ TTR() etry_total_time_simulatio() etry_reliability_target() o_click_s imulate _Chart & Tabel_Reliability() si mul ate_ rel ia bil ity_g rid () ge e rate_ mai te a ce_ iterval () o_click_save() simulate_ reliabilty _chart() update_ MaiteaceIter val_ StadardTTR_ Reliability() o_c lick _close( ) Gambar 4.57 Sequece Diagram utuk Use Case Melakuka Simulasi Reliability

185 38 i. Membuat Schedule Gambar 4.58 Sequece Diagram utuk Use Case Membuat Schedule

186 The Techical Platform Sistem yag aka dikembagka aka diguaka pada PC desktop dega bahasa pemrograma Microsoft Visual Basic 6.0, dimaa user iterface yag diguaka berbasiska widow form. Struktur tabel dibuat dega megguaka racaga file database dari Microsoft Access 003 da sistem dioperasika dega megguaka mouse, keyboard sebagai alat iput da pegoperasia, da priter utuk keperlua pecetaka laporaya Recommedatio The System s Usefuless ad Feasibility Sistem yag dikembagka aka dapat membatu departeme maiteace khususya, dalam meyimpa data da iformasi megeai data perbaika da pemeliharaa yag dilakuka melalui pembuata work order da pelaporaya, memberika pertimbaga kepada maiteace dalam membuat jadwal pemeliharaa melalui simulasi reliability, da membatu dalam proses pembuata jadwal pemeliharaa mesi selama periode tertetu. Selai itu sistem ii juga dapat mematau stok persediaa kompoe jika permitaa kompoe telah membuat persediaa dibawah safety stock maka aka ditampilka warig pada iterface sistem. Diharapka dega racaga sistem ii aka dapat membatu mempermudah pekerjaa dari departeme maiteace dalam medukug proses pemeliharaa mesi da kompoe yag ada dalam pabrik.

187 Strategy Utuk meerapka sistem iformasi pejadwala ii, sebelumya perusahaa harus sudah mempersiapka segala kebutuha yag diperluka, mulai dari fasilitas tekis pedukug berjalaya sistem iformasi pejadwala sampai dega pelatiha user yag aka memakai sistem iformasi ii. Hal palig awal dalam melakuka pelatiha adalah user diperkealka dega metode pejadwala yag diterapka sistem beserta dega istilah-istilah yag diguaka. Selajutya memberika pelatiha secara khusus dalam megguaka sistem tersebut. Sistem dapat diuji cobaka pada beberapa cliet terlebih dahulu sebagai waktu adaptasi, selama waktu ii aka diputuska utuk melakuka perbaikaperbaika dari sistem iformasi pejadwala yag aka diterapka secara meyeluruh. Sehigga ketika waktu adaptasi telah selesai dilakuka da tapa megalami masalah berarti, barulah kemudia diterapka kepada seluruh cliet yag membutuhka sistem ii.

188 Desig Documet The Task Purpose Sistem iformasi pejadwala prevetive maiteace pada PT. Dia Swastatika Setosa diracag dega tujua agar dapat meyimpa data da meghasilka iformasi yag akurat utuk dapat megetahui kapa waktu yag tepat dalam melakuka pemeliharaa mesi berdasarka data histories work order yag dibuat. Dega berdasarka iformasi yag telah ada tersebut, pihak departeme maiteace aka dapat meghasilka suatu jadwal pemeliharaa yag lebih disesuaika dega kodisi aktual mesi berdasarka dega target reliability perusahaa. Sistem yag ada diharapka dapat mematau persediaa kompoe agar ketika persediaa kompoe kurag dari batas miimal stok maka aka ditampilka warig pada iterface sistem sehigga bagia maiteace dapat segera melaporkaya pada bagia gudag. Sistem iformasi ii juga diharapka dapat mejadi sistem pecatat work order sebagai sumber data dalam membuat jadwal pada periode berikutya Correctios to the Aalysis Dalam peracaga sistem, dibuatka beberapa perbaika pada aalisis dokume yag telah diracag sebelumya. Perbaika tersebut adalah dega membuat revise class diagram yag lama mejadi class diagram yag baru. Revise class diagram tersebut ditijau dari segi private evet da commo evet pada evet table yag sudah dibuat sebelumya.

189 Quality Goals Dalam melakuka peracaga sistem iformasi pejadwala prevetive maiteace ii, sistem harus dapat memeuhi beberapa kriteria. Kriteria yag palig petig da harus diperhatika atara lai adalah kriteria usable, correct, reliable da comprehesible karea kriteria-kriteria tersebut merupaka kriteria yag utama da mempegaruhi dalam kelacara operasioal dari sistem iformasi ii. Kriteria laiya yag petig adalah secure, efficiet, maitaiable, flexible, testable, da reusable. Berikut adalah tabel da pejelasa dari masig-masig prioritas kriteria sistem megeai yag diracag. Tabel 4.9 Prioritas Kriteria Sistem Criterio Usable Secure Efficiet Correct Reliable Maitaiable Flexible Testable Comprehesible Reusable Portable Iteroperable Very importat Importat Less importat Irrelevat Easily fulfilled Pejelasa megeai kriteria-kriteria tersebut atara lai : - Usable : Kriteria ii termasuk kategori sagat petig karea meyagkut kemampua dari sistem utuk dapat diguaka da diadaptasi utuk kepetiga perusahaa.

190 33 - Secure : Kriteria ii termasuk kategori petig karea dalam sistem terdapat data-data yag meyagkut kepetiga dari iteral maajeme perusahaa yaitu data operasioal pabrik dari work order da pembuata jadwal yag haya bisa dilakuka oleh orag tertetu, sehigga iformasi tersebut haya dapat diakses oleh peggua yag berkepetiga saja, sedagka utuk pihak yag tidak berkepetiga tidak diijika utuk dapat megaksesya. - Efficiet : Kriteria ii termasuk kategori kurag petig karea sistem yag dibuat tidak meyebabka eksploitasi ekoomi secara berlebih terhadap fasilitas techical platform s. - Correct : Kriteria ii termasuk kategori sagat petig karea sistem harus dapat meghasilka peyajia hasil da pegolaha data yag sesuai dega spesifikasi yag diigika utuk dapat meyajika jadwal pemeliharaa dega bear. - Reliable : Kriteria ii termasuk kategori sagat petig karea peracaga sistem yag dilakuka harus dapat meyajika data perhituga iterval pemeliharaa yag tepat sehigga dapat mejadi acua bagi departeme maiteace dalam megambil tidaka pemeliharaa yag sesuai utuk dapat mejaga kierja dari mesi-mesi yag ada. - Maitaiable : Kriteria ii termasuk petig karea sistem yag aka diracag da diguaka harus dapat diperbaiki dega biaya yag murah. - Flexible : Kriteria ii termasuk kategori petig karea sistem yag diracag harus dapat meyesuaika dega variasi perubaha yag atiya aka terjadi pada perusahaa memugkika pegembaga sistem lebih lajut jika sistem igi dapat dikembagka lagi.

191 34 - Testable : Kriteria ii termasuk petig karea sistem harus dapat berfugsi dega sebagaimaa mestiya dalam meghasilka data sehigga dapat diguaka sesuai dega fugsiya. - Comprehesible : Kriteria ii termasuk kategori sagat petig karea sistem yag aka diguaka harus dapat dega mudah dimegerti da diakses oleh pegguaya, sehigga kriteria ii perlu juga diutamaka. - Reusable : Kriteria ii termasuk kategori kurag petig karea sistem yag aka diracag tidak mejadi bagia dari sistem laiya. - Portable : Kriteria ii termasuk kategori kurag petig karea sistem yag diracag aka dioperasika pada peragkat tekis yag tetap. - Iteroperable : Kriteria ii termasuk kategori kurag petig karea tidak ada sistem lai yag perlu dihubugka secara bersamaa dega sistem Techical Platform Equipmet Sistem yag aka didesai da dikembagka pada PC desktop, dega stadar spesifikasi miimum hardware adalah Processor Itel Petium 4.0 GHz, Memory 56MB PC 400, Harddisk 40GB 700 rpm. Sedagka utuk PC server, spesifikasi miimum yag direkomedasika adalah Processor Itel Petium GHz, Memory 5MB PC 400, Harddisk 0GB 700 rpm. Utuk jariga LAN yag diguaka aka meghubugka komputer cliet dega server dega batua switch. Sedagka utuk peragkat laiya adalah moitor 5, keyboard, priter da mouse utuk medukug pegoperasia aplikasi yag berjala.

192 35 Gambar 4.59 Jariga Komputer PT. Dia Swastatika Setosa System Software Bahasa pemrograma yag aka diguaka adalah Visual Basic 6.0 dega dukuga database Microsoft Access 003, utuk pembuata lapora dega megguaka Crystal Report 8.5. Pemakaia software Visual Basic 6.0 haya utuk tim pemelihara da pegembag sistem selama proses percobaa da pegembaga sistem dilakuka. Sistem operasi miimum yag direkomedasika adalah Microsoft Widows XP.

193 System Iterfaces Terlepas dari spesifikasi hardware da software yag dibutuhka, sistem juga aka memerluka sebuah priter utuk keperlua dalam pecetaka laporaya terutama work order da jadwal bagi pihak maiteace sectio head dalam meyediaka iformasi berupa lapora utuk medukug kegiata pemeliharaa mesimesi di pabrik Desig Laguage Peracaga sistem iformasi pejadwala prevetive maiteace pada PT. Dia Swastatika Setosa megguaka otasi UML (Uified Modelig Laguage) utuk semua diagram yag diguaka mulai dari class diagram, statechart diagram, usecase diagram, sequece diagram, avigatio diagram, compoet diagram, sampai dega deploymet diagram dega batua software Microsoft Visio 003.

194 Architecture Compoet Architecture Compoet architecture yag diguaka utuk sistem pejadwala prevetive maiteace pada PT. Dia Swastatika Setosa adalah pola arsitektur cliet-server architecture dega betuk distribusi cetralized data dimaa pada kompoe cliet terdapat user iterface da fuctio, sedagka pada server haya terdapat model. Di bawah ii adalah compoet diagram dari sistem pejadwala prevetive maiteace yag diracag. Gambar 4.60 Compoet Diagram Process Architecture Proses architecture bergua utuk meggambarka struktur fisik dari sistem yag diguaka pada sistem pejadwala prevetive maiteace pada PT. Dia Swastatika Setosa. Gambar 4.60 berikut ii aka meujukka sebuah deploymet diagram dari sistem pejadwala yag aka diracag.

195 38 : Cliet Maiteace Sectio Head User Iterface Fuctio System Iterface Server Priter Active Object System Iterface : Cliet Staff Maiteace User Iterface Model Fuctio System Iterface Gambar 4.6 Deploymet Diagram Stadards Sistem pejadwala pemeliharaa mesi ii dibuat dega desai stadar widow utuk meampilka suatu pesa kofirmasi pada widow yag meampilka perigata utuk user jika terjadi kesalaha pada waktu mejalaka sistem. Gambar 4.6 Widow Kofirmasi Peghapusa

196 39 Gambar 4.63 Widow Kofirmasi Kesalaha Iput Reliability Target Gambar 4.64 Widow Kofirmasi Kesalaha Iput Reliability Total Time to Simulate Gambar 4.65 Widow Kofirmasi Perigata Pegisia Gambar 4.66 Widow Kofirmasi Pecaria

197 330 Gambar 4.67 Widow Kofirmasi Kesalaha Logi Gambar 4.68 Widow Kofirmasi Berhasil Logi Gambar 4.69 Widow Kofirmasi Berhasil Gati Password